Onderzoek duurzaam reisgedrag
De Uithof in beweging: medewerkers de fiets op? 1
1
Auteurs: Anita van Essen , Baukje Stinesen , Jonas Moons
1,2
, Reint Jan Renes
1
Lectoraat Crossmediale Communicatie in het Publieke Domein
2
Lectoraat Methodologie van Praktijkgericht Onderzoek
Hogeschool Utrecht, 13 januari 2014
1
Inhoudsopgave Samenvatting .................................................................................................................................................................4
1
Inleiding...................................................................................................................................................................6 1.1
Achtergrond en aanleiding ................................................................................................................................ 6
1.2
Doelstelling ........................................................................................................................................................ 6
1.3
Leeswijzer.......................................................................................................................................................... 7
2
3
4
5
Fietsen naar werk: inzichten uit de literatuur .....................................................................................................8 2.1
Wetenschappelijk onderzoek naar reisgedrag ..................................................................................................8
2.2
Fietsers en automobilisten ................................................................................................................................ 8
2.3
Reisgedrag in wetenschappelijke modellen ......................................................................................................8
2.4
Motivatie en vermogen als voorwaarden voor gedrag ...................................................................................... 9
2.5
Determinanten van fietsgedrag ......................................................................................................................... 9
2.6
Fases bij gedragsverandering ......................................................................................................................... 12
2.7
Conclusie ......................................................................................................................................................... 13
Interventies om het fietsen te promoten ................................................................................................................ 14 3.1
Regelgeving .................................................................................................................................................... 14
3.2
Het financiële instrumentarium ........................................................................................................................ 15
3.3
Communicatieve interventies ........................................................................................................................... 17
3.4
Voorzieningen ................................................................................................................................................. 18
3.5
Conclusie: een combinatie van maatregelen voor het beste resultaat ............................................................ 20
Het veldonderzoek: de Uithof in kaart ................................................................................................................... 21 4.1
Inleiding........................................................................................................................................................... 21
4.2
Onderzoeksopzet ............................................................................................................................................ 21
4.3
Resultaten ....................................................................................................................................................... 22
4.4
Conclusies ....................................................................................................................................................... 38
Conclusies en aanbevelingen ............................................................................................................................... 40
2
5.1
Reisgedrag van de automobilist in de Uithof ................................................................................................... 40
5.2
Aanbevelingen mobiliteitsbeleid ...................................................................................................................... 42
5.3
Automobilisten buiten befietsbare afstand ...................................................................................................... 43
5.4
Aanbevelingen ten aanzien van gedragsbeïnvloeding .................................................................................... 44
5.5
Aanbevelingen toekomstig onderzoek ............................................................................................................ 45
Referenties ................................................................................................................................................................... 46 Appendix A
Vervoermiddelkeuze HU-medewerkers ............................................................................................. 51
Bijlage 1 Vragenlijst...................................................................................................................................................... 57 Bijlage 2 Verantwoording vragenlijst ............................................................................................................................ 58
3
Samenvatting De Hogeschool Utrecht heeft zichzelf tot doel gesteld om in 2030 CO2-neutraal te zijn. Hiervoor is een afname van 50% van het autogebruik nodig. Om dit te bereiken wil de HU het gebruik van duurzame reisalternatieven, zoals dat van de (elektrische) fiets, verhogen. In dit onderzoek bekijken we hoe het fietsen naar het werk onder automobilisten werkzaam in de Uithof, wonend binnen fietsafstand, kan worden gestimuleerd met mobiliteitsbeleid. Om het fietsen naar het werk te kunnen stimuleren is het van belang om belangrijke drijfveren voor auto- en fietsgebruik in kaart te brengen. Hiertoe werd allereerst een literatuurstudie (hoofdstuk 2 en 3) uitgevoerd. Daaruit bleek dat reisgedrag (met de auto of de fiets) voornamelijk gewoontegedrag is wat dagelijks terugkomt. We zagen dat er zowel functionele (bijvoorbeeld snelheid en veiligheid) als gevoelsmatige factoren (bijvoorbeeld autonomie en emoties) meespelen bij de keuze voor de auto of de fiets. Om op gedragsverandering te kunnen aansturen is het van belang dat men de motivatie en het vermogen heeft om het gedrag te kunnen uitvoeren, waarbij de sociale en fysieke omgeving dit gedrag faciliteert. De inzichten uit het literatuuronderzoek vormde de basis voor het veldonderzoek, dat er toe diende meer inzicht te krijgen in de specifieke doelgroep van dit onderzoek: in de Uithof werkzame HU-medewerkers, die met de auto naar het werk gaan. Middels een enquête zijn alle HU-medewerkers in de Uithof bevraagd over hun vervoermiddelkeuze en drijfveren om al dan niet met de fiets naar het werk te gaan (hoofdstuk 4). Hieruit blijkt dat 39,4% van de Uithof medewerkers met de auto naar het werk gaat, 34,7% met de fiets en 23,1% met het Openbaar Vervoer (alle vormen, ook combinatie met fiets). Op de kortere woon-werk afstand (tot ±11 km) is de fiets het meest gekozen vervoermiddel, daarboven is de auto het meest gekozen vervoermiddel. Deze reisafstand is - in tegenstelling tot faculteit, geslacht, en dienstverband - verklarend voor de keuze tussen de auto en de fiets. Daarnaast gaan jonge medewerkers (18-25 jaar) minder vaak met de auto, terwijl stafmedewerkers gemiddeld vaker met de auto gaan. Om de hoofdvraag te kunnen beantwoorden is vervolgens gekeken hoeveel automobilisten binnen befietsbare afstand van de Uithof wonen. Het bepalen van de befietsbare afstand bleek niet rechttoe rechtaan. Het bleek dat automobilisten gemiddeld 11 km fietsafstand als maximaal wenselijke afstand aangaven. Echter berekend op basis van de door hun aangegeven maximaal wenselijke reistijd (±31 min) kwam de gewenste fietsafstand uit op maximaal 7,5 km. Om groepen potentiële fietsers onder de automobilisten te identificeren, is gekeken hoe groot deze groepen binnen deze befietsbare afstand waren. Binnen 7,5 km bleek de groep automobilisten erg klein (8%≈70 medewerkers). Tot 11 km bleek de groep automobilisten, hoewel iets groter, nog steeds klein (15%≈160 medewerkers). Om praktische redenen is de analyse van kansrijke groepen automobilisten binnen fietsafstand afgebakend op < 11 km. Vervolgens viel de groep automobilisten op kortere afstand (< 11 km) uiteen in twee groepen; de zogenoemde 'Wachters' die de voorkeur geven aan de fiets boven de auto, en de zogenoemde 'Kunners' die in de situatie waarin zowel het gebruik van de auto als de fiets goed mogelijk zou zijn, toch graag voor de auto kiezen. Binnen deze groepen vormden factoren gerelateerd aan de tijd die het fietsen kost, het ongemak van regen en/of wind tijdens het fietsen, en de afstand die men samen te fietsen de grootste belemmeringen om te gaan fietsen. Daarbij spelen het comfort van de auto, de snelheid van het autorijden en de vrijheid om te gaan en staan waar je wilt mee om op dit moment op de kortere afstand voor de auto te kiezen.
4
Aan de hand van de uitkomsten van dit onderzoek wijzen de aanbevelingen enerzijds naar het in gesprek gaan met automobilist op korte afstand om persoonlijke interventies te kunnen ontwikkelen en anderzijds naar het ontwikkelen van alternatieve reiswijzen (eventueel in combinatie met de fiets) voor automobilisten op de langere afstand.
5
1
Inleiding
1.1
Achtergrond en aanleiding
Woon-werkverkeer maakt wonen en werken op verschillende locaties mogelijk. Echter, het levert ook problemen op zoals files en parkeerproblemen. Daarnaast is de automobilist met zijn rijgedrag een van de grootste bijdragers aan de emissie van CO2 (Klöckner & Friedrichsmeier, 2011; Lorek & Spangenberg, 2001). De toename van CO2 uitstoot heeft verschillende negatieve effecten op de leefbaarheid van de aarde (Stradling, 2011; Ponting, 2007), zoals globale opwarming, lokale luchtvervuiling en gezondheidseffecten. Ook in Nederland is deze ontwikkeling te zien, waar het woon-werkverkeer gepaard gaat met een uitstoot van circa 1000 kg CO2 per jaar (Hendriksen et al., 2010). Om deze mobiliteits- en milieuproblemen tegen te gaan pogen de Nederlandse overheid, het bedrijfsleven en fietsorganisaties al jarenlang het fietsen naar het werk te stimuleren (Hendriksen et al., 2010; Heinen et al., 2011). Echter, het overall percentage woon-werk fietsers is de laatste jaren niet toegenomen (CBS, 2012). Nog steeds wordt ongeveer 30% van het woon-werkverkeer met de auto afgelegd.
Dit beeld is ook kenmerkend voor het verkeer op de Utrechtse Uithof, een groot bedrijventerrein waar onder andere een ziekenhuis (UMC), een hogeschool (HU) en een universiteit (UU) zijn gevestigd. Ter illustratie, 34% van de medewerkers van de Hogeschool Utrecht komt met de auto naar het werk (HU, 2011). Dit levert naast files en parkeerproblemen een ongewenste uitstoot CO2 op. Dit leidde de Hogeschool Utrecht ertoe zich tot doel te stellen om in 2030 CO2-neutraal te zijn. Hiervoor is een afname van 50% van het autogebruik nodig. Om dit te bereiken wil de HU het gebruik van duurzame reisalternatieven, zoals dat van de (elektrische) fiets, verhogen. In dit onderzoek bekijken we hoe het fietsen naar het werk onder HU-medewerkers, en in het bijzonder automobilisten, werkzaam in de Uithof effectief kan worden gestimuleerd.
1.2
Doelstelling
Dit onderzoek heeft tot doel bij te dragen aan het verbeteren van een effectieve inzet van beleidsmaatregelen door de HU om het fietsen naar het werk onder automobilisten te stimuleren. Met 'stimuleren' doelen we op de inzet van maatregelen/interventies welke zijn gericht op het bereiken van een daadwerkelijke gedragsverandering onder HUmedewerkers. Deze gedragsverandering is concreet geformuleerd als beleidsdoelstelling binnen het Hoofdontwerp Mobiliteit- en Bereikbaarheidsbeleid van de HU (DHV, 2013); een vermindering van het aantal automobilisten met 50% in 2020. Hierbij wordt voornamelijk gericht op HU-medewerkers die op fietsafstand (door de werkgroep vastgesteld op ongeveer 0-20 km) van het werk wonen. Het huidige onderzoek, richt zich specifiek op de groep medewerkers die werkzaam is in de Uithof en met de auto naar het werk gaat. De centrale vraag in dit onderzoek luidt: Hoe kan het fietsgebruik voor woon-werkverkeer van autorijdende HU-medewerkers werkzaam in de Uithof, wonend binnen fietsafstand, worden gestimuleerd?
6
Om deze vraag te kunnen beantwoorden is kennis nodig over de determinanten van het fietsgedrag (Klöckner & Friedrichsmeier, 2011). Binnen verschillende domeinen, waaronder psychologie (Stradling, 2011; Hunecke et al., 2001), duurzaam gedrag (Gärling & Fujii, 2009), milieukunde (Gardner & Abraham, 2010) en transport onderzoek(Klöckner & Friedrichsmeier, 2011) is uitgebreid onderzoek gedaan naar deze determinanten en hun onderlinge samenhang. Naast kennis over deze determinanten, kunnen we leren van interventies die elders werden/worden uitgevoerd. Echter, om te komen tot effectieve maatregelen om de HU-medewerker in de Uithof te stimuleren tot het gebruik van de fiets voor woon-werkverkeer, zal met name ook onderzoek moeten worden gedaan onder deze specifieke doelgroep (wat drijft specifiek hen tot het nemen van de auto of de fiets). Dit leidt tot de volgende subdoelstellingen en fasering van het onderzoek:
Literatuur- en
• Het in kaart brengen van factoren die samenhangen met het fietsen naar het werk. • Het systematisch weergeven van maatregelen of instrumenten die door de HU zouden kunnen worden ingezet om het fietsgedrag onder HU-automobilisten te stimuleren.
documentanalyse (H2 & H3)
Veldonderzoek (H4)
Reflectie (H5)
1.3
• Het in kaart brengen van de specifieke gedragsdeterminanten van autorijdende HU-medewerkers die werkzaam zijn in de Uithof om niet naar het werk te fietsen. • Het identificeren van kansrijke groepen voor gedragsverandering. • Het identificeren van verschillende potentiële maatregelen die hen kunnen stimuleren om wel naar het werk te gaan fietsen.
• Een advies over kansrijke maatregelen om het fietsgebruik onder HU-automobilisten werkzaam in de Uithof te stimuleren.
Leeswijzer
Het volgende hoofdstuk beschrijft belangrijke uit wetenschappelijke literatuur verkregen inzichten over de gedragsdeterminanten die bepalend zijn voor het fietsen naar het werk. In hoofdstuk 3 worden verschillende maatregelen en instrumenten om fietsgedrag te stimuleren, die de HU in potentie zou kunnen inzetten, systematisch weergegeven. De inzichten uit hoofdstuk 2 en 3 vormen het fundament van het veldonderzoek uitgevoerd onder de HU-medewerkers werkzaam in de Uithof, waarvan we verslag doen in hoofdstuk 4. In hoofdstuk 5 kijken we terug op de belangrijkste verkregen inzichten uit dit onderzoek en sluiten af met een advies over kansrijke maatregelen om het fietsgebruik voor woon-werkverkeer onder HU-automobilisten werkzaam in de Uithof te stimuleren.
7
2
Fietsen naar werk: inzichten uit de literatuur
2.1
Wetenschappelijk onderzoek naar reisgedrag
Om tot een effectieve aanpak te komen voor het stimuleren van fietsen naar het werk is het belangrijk om de zogenoemde determinanten van het fietsgedrag in kaart te brengen. Deze determinanten zijn geïnventariseerd op basis van nationale en internationale wetenschappelijke studies uit verschillende domeinen zoals de psychologie, (duurzame) gedragswetenschappen, milieukunde en transportkunde. Elk domein wordt gekenmerkt door een specifieke focus op de analyse van het gedrag. In deze literatuurstudie wordt beoogd een overzicht te geven van de verschillende perspectieven om een compleet beeld te krijgen van de determinanten die een rol spelen bij het gedrag.
2.2
Fietsers en automobilisten
Dit onderzoek heeft tot doel om te achterhalen hoe de automobilist kan worden aangespoord om in de toekomst (vaker) met de fiets naar het werk te gaan. Een eerste kanttekening ten aanzien van de benaming van de doelgroep als automobilist is hier op zijn plaats. Onderzoek laat zien dat forenzen hun vervoermiddelen afwisselen, door bijvoorbeeld de ene dag met de auto en de volgende dag met de fiets te reizen (Heinen et al., 2011). Veel mensen zijn in praktijk vaak 'fietsende automobilisten' of 'autorijdende fietsers' (Wagenaar et al., 2010; Stradling et al., 2007). Bij de eerste groep, de frequente fietser, lijkt de redeneringen op 'Ik fiets, tenzij…'. En bij de tweede groep, de incidentele fietser, lijkt de redenering op 'Ik fiets alleen als…'. (Heinen et al., 2011). Onderzoek uit het Verenigd Koninkrijk maakt ook een onderscheid tussen vier typen automobilisten; de diehards, zelfvoldane autorijders, ontevreden autorijders, en vooruitstrevende milieu-activisten (Dudleston et al., 2005; Stradling, 2007a). Het indelen van automobilisten in groepen op basis van gedragskenmerken wordt verder toegelicht in paragraaf 2.5.
2.3
Reisgedrag in wetenschappelijke modellen
Reisgedrag en vervoermiddelkeuze zijn de laatste decennia herhaaldelijk onderzocht binnen verschillende domeinen (Gärling & Fujii, 2009). In het wetenschappelijk onderzoek zijn grofweg twee verschillende stromingen te zien; psychologisch onderzoek naar de persoonsgebonden determinanten waarbij de focus ligt op de cognitieve determinanten en niet-psychologische perspectieven waarbij de focus ligt op kenmerken van het vervoermiddel, sociaal-demografische factoren en omgevinggerelateerde factoren. In Nederlandse studies valt men vaak terug op psychologische modellen zoals de theorie van gepland gedrag (TPB, Aarts, 1996, Ajzen, 1991), vaak aangevuld met 'gewoonte' of omgevingdeterminanten (Gardner, & Abraham, 2007; Thogersen, 2006). Ondanks de toepasbaarheid van dit model is gebleken dat de reisgedrag voornamelijk gewoontegedrag is (Klöckner & Friedrichsmeier, 2011; Verplanken & Wood., 2006). Dit construct is dan ook in alle recentelijke nationale en internationale studies opgenomen (De Bruijn et al., 2009). Bovendien werken steeds meer onderzoekers toe naar een integraal model waarin beide perspectieven zijn verwerkt zoals het comprehensive action determination model (CADM) van Klöckner & Blöbaum (2010).
8
De laatste inzichten wijzen op vier processen die direct of indirect milieubewust reisgedrag beïnvloeden: intentionele processen (attitude en intentie), gewoontes (waaronder eigen effectiviteit), normen (sociale en persoonlijke normen), en situationele invloeden (beschikbaarheid van de auto, het weer etc.). Waar intenties, gewoontes en situationele invloeden het gedrag direct beïnvloeden, hebben normen invloed via intenties en gewoontes (Gardner & Abraham, 2010; Kaiser, 2006). In deze studie zijn de determinanten van de TPB en het CADM samengevoegd. In paragraaf 2.5 worden deze determinanten beschreven vanuit het perspectief van het gebruiken van de auto of fiets om te reizen naar het werk.
2.4
Motivatie en vermogen als voorwaarden voor gedrag
Bij het tot stand komen van gedrag vormen motivatie (wil men het?) en vermogen (kan men het ook?) belangrijke voorwaarden. Daarnaast is het van belang dat er op het kritieke moment, als het gewenste gedrag werkelijk wordt uitgedaagd, een duidelijke trigger of prikkel aanwezig is (Fogg, 2009). In de huidige situatie kunnen verschillende oorzaken ten grondslag liggen aan de keuze van de medewerker om met de auto naar het werk te reizen. Men kan het gevoel hebben dat fietsen niet mogelijk is of men wil niet met de fiets naar het werk. Aangezien reisgedrag vaak gewoontegedrag is en mensen een routine hebben ontwikkeld zullen ook de prikkels die de situatie ('ik ga naar mijn werk') dagelijks oproept direct worden vertaald naar de meest voor de hand liggende keuze ('met de auto').
2.5
Determinanten van fietsgedrag
De motivatie, het vermogen en prikkels om al dan niet naar het werk te fietsen worden bepaald door een breed scala aan determinanten of mediërende factoren (samengevat uit determinanten van de TPB en het CADM): gewoonte, eigen effectiviteit (of waargenomen gedragscontrole), kennis, omgevingsinvloeden, attitude, sociale normen, en intentie. Hieronder volgt een samenvatting van de inzichten ten aanzien van fietsgebruik voor woon-werkverkeer uit nationaal en internationaal onderzoek. Gewoonte Een sterke gewoonte bouwt zich op door het gedrag routinematig in een stabiele omgeving uit te voeren, zoals bijvoorbeeld het geval bij het dagelijkse woon-werkverkeer (Pascoe & Wood , 2007; Aarts, Verplanken, & van Knippenberg, 1997; Quellette & Wood, 1998). Zoals eerder genoemd wijst een substantiële hoeveelheid studies erop dat gewoonte de sterkste voorspeller is van fiets- en autogedrag (Hannes et al., 2008; de Bruijn et al., 2009). Men heeft in het verleden ooit een bewuste afweging gemaakt om met de auto naar het werk te gaan, en zal deze vervolgens niet elke ochtend opnieuw maken. Het gedrag wordt dan bepaald door allerlei impulsen en automatische processen in de omgeving. Bewuste variabelen zoals attitude en intentie zijn daardoor minder sterke voorspellers voor het uiteindelijke gedrag (de Bruijn et al., 2009). Als men gewend is de auto te nemen naar het werk zal men geneigd zijn dit te blijven doen, losstaand van de eventuele positieve attitude ten opzichte van het fietsen (Aarts, 1996). Daarnaast blijkt dat sterke gewoontes de intensiteit van informatie zoeken (over alternatieve vervoermiddelen) en gebruiken verminderen (Aarts, Verplanken, & van Knippenberg, 1997). Dit zorgt er uiteindelijk voor dat de gewoonte vaak standhoudt. Verder kunnen de volgende twee processen een rol spelen bij het in stand houden van gewoontes; de gevoeligheid voor verlies en de status-quo bias. Het blijkt dat de gevoeligheid voor verlies (bijvoorbeeld het verlies van comfort of 9
privacy door de auto te verruilen voor de fiets) groter is dan de gevoeligheid voor winst (bijvoorbeeld tijdwinst die dit opbrengt door het vermijden files). De motivatie om te behouden wat men heeft, is daardoor vaak groter dan de motivatie om iets nieuws te krijgen. Deze zogenaamde status-quo bias, de neiging om de huidige situatie niet te veranderen, zorgt er voor dat standaardopties meestal leidend zijn voor gedrag (Dolan et al.; 2012; Faddegon, 2011). Tot slot kan gewoontegedrag de perceptie van andere factoren, zoals bijvoorbeeld de afstand tot het werk, beïnvloeden. Naarmate mensen meer ervaring hebben met fietsen, geven zij aan dat zij een fietsroute als minder lastig of ongemakkelijk ervaren (Hunt & Abraham, 2007). Eigen effectiviteit Een van de directe invloeden op het fietsgedrag is de eigen effectiviteit, het vertrouwen in het eigen handelen (Aarts & Van Woerkum, 2008): kan ik wel op de fiets naar het werk? Deze zelf ingeschatte uitvoerbaarheid van het gedrag hoeft niet daadwerkelijk overeen te komen met de controle die men heeft. Een medewerker kan bijvoorbeeld wel op korte afstand van het werk wonen (binnen fietsbare afstand) maar denken dat de fietsrit meer tijd in beslag zal nemen dan werkelijk het geval is. Het blijkt dat automobilisten de snelheid van de fiets lager inschatten dan mensen die per fiets naar het werk komen (De Geus et al., 2008; Langendonck, 2009). Dit voorbeeld illustreert dat de snelheid waarmee iemand op het werk komt van invloed is op de keuze om al dan niet te fietsen. Hoe sneller de fiets is ten opzichte van de auto, hoe sneller men geneigd is om naar het werk te fietsen. Als de reistijd met de fiets 10% korter is dan met de auto, kan het fietsgebruik met 3,4% stijgen (Rietveld & Daniel, 2004, KiM, 2007). Hierbij is de afstand naar het werk ook relevant, hoe verder men van het werk af woont hoe minder men zichzelf in staat acht om op de fiets naar het werk te komen (Hendriksen et al., 2010). Een mogelijkheid om deze afstand te verkleinen is bijvoorbeeld de treinreis te combineren met de (OV) fiets. Naast de daadwerkelijke afstand in kilometers speelt ook de ingeschatte reisafstand een rol. Mensen die niet fietsen geven vaker aan dat ze een relatief korter afstand niet kunnen fietsen, terwijl deze afstand door de meerderheid van de fietsers regelmatig wordt gefietst (Rose & Marfurt, 2007).Tenslotte kan ook de locatie van het werk eraan bijdragen dat men denkt niet te kunnen fietsen naar het werk. Als mensen op meerdere locaties moeten werken op een dag, op een andere locatie dan gebruikelijk, of meerdere tussenstops moeten maken, bemoeilijkt dit het fietsen (Heinen et al., 2011). Als gevolg van te weinig vertrouwen in het kunnen uitvoeren van het gedrag zijn mensen minder snel geneigd om het gedrag in de toekomst uit te proberen. Kennis Een andere determinant die samenhangt met eigen effectiviteit is kennis. Onbekendheid met de aanwezigheid van goede, gunstig gelegen en snelle fietsroutes kan een barrière vormen om naar het werk te fietsen (KiM, 2007). Met name automobilisten die nog nooit naar het werk hebben gefietst hebben vaak geen inzicht in hoeveel tijd het kost om met de fiets naar het werk te gaan. Daarnaast kan informatie over de lokale weersomstandigheden op bepaalde tijdstippen of over de aanwezigheid van files meespelen bij het maken van een keuze. Tot slot weten niet alle medewerkers welke fietsvoorzieningen hun werkgevers aanbieden, zoals bijvoorbeeld het 'fietsplan'. Fysieke omgeving Onderzoek laat zien dat mensen zich onbewust laten leiden door factoren in de fysieke omgeving zoals beschikbaarheid van de auto, files, de dag waarop men reist, en het weer (Flynn et al., 2012). Allereerst is het van belang dat men beschikking heeft over een (lease) auto of (OV) fiets om de keuze voor een vervoermiddel te faciliteren (Murtagh et al., 2012). Als bijvoorbeeld de beschikbaarheid van het ene vervoermiddel afneemt, kan dit direct effect hebben op het gebruik van het andere. Onderzoek naar het effect van OV staking laat zien dat het wegvallen van de beschikbaarheid van het OV op dat moment samenging met een verhoging van het aantal fietsers 10
in dezelfde stad (Fuller et al., 2012). Het blijkt dat men minder geneigd is de fiets te nemen als het makkelijk is om de auto te parkeren, er veel parkeerplaatsen zijn, en er veel reliëf en hindernissen zijn op de fietsroute (Rietveld & Daniel, 2004; Langendonck, 2009). Daarentegen is men eerder geneigd de fiets te nemen als er snelle fietsroutes zijn, een netwerk van fietspaden en faciliteiten voor fietsers op het werk zoals stallingen, om kleedruimte en/of douches (de Geus et al., 2008). Ook is het weer van invloed op fietsgedrag. Men neemt sneller de fiets als er geen regen valt en hogere temperaturen zijn. Deze weersomstandigheden spelen vooral een rol bij de dagelijkse keuze van incidentele fietsers (Heinen et al., 2011). Echter, de kans op fietsen neemt af als het sneeuwt of er veel wind staat. Deze laatste factor speelt voornamelijk een rol bij de dagelijkse keuze van frequente fietsers (Heinen et al., 2011). Verder zijn er financiële factoren die het auto- en fietsgebruik beïnvloeden. Hogere parkeertarieven, lagere kilometervergoeding voor de auto en hogere fietsvergoedingen (bijvoorbeeld kilometervergoeding) hangen samen met minder autogebruik en meer fietsgebruik (Rietveld & Daniël, 2004; Twuijver et al., 2006; Ververs & Ziegelaar, 2006) Hoewel fysieke omgevingsinvloeden een centrale plek innemen in de huidige wetenschappelijke studies zijn er ook tegengeluiden in onderzoek die stellen dat omgevingsinvloeden waarschijnlijk op een indirecte manier het gedrag beïnvloeden doordat zij de waargenomen eigen effectiviteit beïnvloeden (Lemieux & Godin, 2009). Daarnaast blijken wanneer een goede infrastructuur aanwezig is, andere determinanten zoals sociale steun, waargenomen eigen effectiviteit en de ingeschatte voor- en nadelen in een situatie, van groter belang dan de omgevingsfactoren (Hendriksen et al., 2010). Attitude Uit de laatste onderzoeken naar de invloed van attitude op de vervoermiddelkeuze blijkt dat attitudes een indirecte invloed hebben op het gedrag (Klöckner & Friedrichsmeier, 2011). Er zijn een aantal aspecten die de attitude ten opzichte van het fietsen positief beïnvloeden; fietsen is gezond, zorgt voor meer beweging, is goedkoop, plezierig en milieubewust (Twuijver et al., 2006, de Geus et al., 2008; Engbers & Hendriksen, 2010). Ook zijn er aspecten die de attitude negatief beïnvloeden zoals het bezweet aankomen, weersomstandigheden, het dragen van een pak en onveiligheid (verkeersveiligheid en sociale veiligheid). De attitude ten opzichte van de auto voor woon-werkverkeer wordt bepaald door de volgende positieve aspecten; de auto is sneller, comfortabeler en gemakkelijker voor het werk, het meenemen van bagage en het halen en brengen van kinderen (Engbers & Hendriksen, 2010). Naast deze functionele voordelen spelen er ook affectieve voordelen mee bij de keuze voor de auto zoals de wens voor privacy, het gevoel van autonomie (Stradling, 2007) en emoties verbonden aan de eigen identiteit. Dit laatste wordt verwoord als de redenering dat 'de auto de behoefte bevredigd om jezelf en je sociale positie uit te drukken' (Steg et al., 2001). Mensen streven naar consistentie van hun gedrag met hun identiteit (Baumeister et al., 2011) Het gevoel van autonomie wordt door automobilisten aangeduid met het idee dat men 'in control' is ten opzichte van bijvoorbeeld het openbaar vervoer waar men zich zorgen maakt over aansluitingen en het gevoel krijgt dat ze geen controle hebben over de situatie (Stradling, 2007). Mensen willen graag hun eigen beslissingen kunnen maken, als ze het gevoel hebben dat hun keuzevrijheid wordt ingeperkt kan dit tot weerstand leiden (Miller et al., 2007). Over het algemeen levert de gewenste gedragsverandering het individu op korte termijn vaak meer na- dan voordelen op. Denk bijvoorbeeld aan minder flexibele en langere reistijden wanneer men uit milieuoogpunt zou kiezen voor het openbaar vervoer in plaats van de auto. Bovendien, ook wanneer mensen er wel het nut van inzien
11
om hun individuele gedrag aan te passen, lukt dit vaak niet doordat ze te sterk gericht blijken op de effecten van hun keuzes op de korte termijn (Cabinet Office Behavioural Insights Team, 2010; Downs, Loewenstein, & Wisdom, 2009). Dit fenomeen, ook wel heden bias genoemd, zorgt ervoor dat de tastbare korte termijn voordelen die het gedrag oplevert voor het individu vaak doorslaggevend zijn en niet de mogelijke voordelen die het gewenste gedrag op de lange termijn kan hebben voor het collectief. Sociale omgeving Ook van belang bij het gedrag is de sociale omgeving. Mensen laten zich in hun gedrag bijvoorbeeld sterk leiden door sociale normen. Ze zijn gevoelig voor wat anderen van hen verwachten (injunctieve normen), maar laten zich vooral ook leiden door wat ze andere mensen zien doen (descriptieve normen) (Lapinski & Rimal, 2005). Voor het verleiden tot gedrag is het dus belangrijk dat hun perceptie van wat van hen verwacht wordt en van hetgeen anderen doen met elkaar in overeenstemming is. Nederlands onderzoek liet zien dat mensen vaker naar het werk fietsen als zij aannemen dat collega’s dit van hen verwachten (Heinen, 2008). Ander onderzoek uit Vlaanderen liet twee andere belangrijke sociale invloeden zien, de sociale steun van anderen door samen te fietsen en voorbeeldgedrag van anderen (de Geus et al., 2008). Mensen die al naar het werk fietsen hebben vaker iemand anders om mee samen te fietsen (Titze et al., 2008).Tenslotte kan het feit dat in Nederland fietsen een traditie is ook de sociale norm beïnvloeden. Volgens het norm-activatie model (Hunecke et al., 2001) kan de veronderstelde sociale norm (in combinatie met eigen effectiviteit, bewustzijn van een behoefte om duurzaam te reizen, en bewustzijn van de milieueffecten van het autogebruik) een persoonlijke norm activeren zoals 'vanwege mijn principes voel ik me verplicht om duurzame reisalternatieven te gebruiken zoals de fiets, bus of trein' (Klöckner & Friedrichsmeier, 2011). Intentie De intentie van de automobilist om wel of niet naar het werk te fietsen kan een rol spelen bij de uiteindelijke keuze voor een vervoermiddel (Hendriksen et al., 2010). Zoals eerder aangegeven blijkt uit onderzoek dat in het geval van reisgedrag naar het werk, overwegend gewoontegedrag, intenties minder voorspellend zijn voor het uiteindelijke gedrag (de Bruijn et al., 2009). Dus hoewel automobilisten de intentie kunnen hebben om in de toekomst op de fiets naar het werk te gaan, is het waarschijnlijk dat bij de daadwerkelijke totstandkoming van het reisgedrag de gewoonte sterker is dan de intentie en het dus bij een goed voornemen blijft (Verplanken & Wood, 2006). Toch is het waardevol om te kijken of de automobilist al de intentie heeft om het gedrag te veranderen, dit kan duiden op dat er al een positieve attitude is om te gaan fietsen. Daardoor kan een onderscheid worden gemaakt tussen werknemers die overwegen te gaan fietsen of werknemers die kunnen worden getypeerd als een overtuigde autorijders (Hendriksen et al., 2010). Dit laatste inzicht slaat een brug naar het vinden van aanknopingspunten om het gedrag te veranderen. Door te kijken naar nuances in de groep automobilisten kunnen de maatregelen zo specifiek mogelijk ingezet worden.
2.6
Fases bij gedragsverandering
Onze attitudes en intenties kunnen zoals gezegd positief staan ten opzichte van fietsen naar werk, maar daadwerkelijk fietsen kan uitblijven. De aanname dat het veranderen van intenties zal leiden tot het gewenste gedrag is gebaseerd op een rationele benadering van gedragsverandering (Aarts & Woerkum, 2008). Echter, er bestaat zogezegd een behoorlijke kloof tussen intenties en gedrag (Sheeran, 2002; Webb & Sheeran, 2006). In de
12
transportpsychologie zijn er verschillende modellen geïntroduceerd om grip te krijgen op welke drijfveren meespelen bij het veranderen van het reisgedrag. Een van de laatste geïntroduceerde modellen is het MaxSem model (Carreno, Bamberg, & Rye, 2009) waarin de verschillende stadia van gedragsverandering zijn gecombineerd met sociaal psychologische gedragsveranderingstechnieken. In dit model stelt men dat er per stadium waarin iemand zich bevindt (ten opzichte van het gewenste gedrag) bepaalde technieken het meest toepasbaar zijn om de specifieke intentie om te zetten in het gewenste gedrag. Deze stadia zijn afkomstig uit het 'Stages of Change' concept van Prochaska et al.(1992). Het concept onderscheidt vijf fasen: precontemplatie, contemplatie, voorbereiding, actie, en gedragsbehoud. Het MaxSem model identificeert welke technieken ervoor zorgen dat het individu in eerste instantie een doel-intentie vormt in de precontemplatie fase; vervolgens een gedragsintentie vormt in de contemplatie fase; daarna een implementatie intentie vormt in de voorbereiding en actie fase, en uiteindelijk terugval voorkomt tijdens de vorming van een nieuwe reisgewoonte in de gedragsbehoud fase. Uit recentelijk Nederlands onderzoek blijkt dat deze fasen toepasbaar zijn bij de analyse van verschillende groepen autorijders ten opzichte van het gewenste fietsgedrag (Hendriksen et al., 2010).
2.7
Conclusie
Bij de keuze tussen het autorijden naar het werk of fietsen naar het werk spelen de volgende determinanten mogelijk een rol: Gewoonte •Gevoeligheid voor verlies •Status-quo bias Fysieke omgeving •Beschikbaarheid auto •Parkeergelegenheid •Reliëf/hindernissen/snelheid fietsroute •Weersomstandigheden •Financiële aantrekkelijkheid van autorijden of fietsen Sociale omgeving •Verwachtingen van collega's/familie/vrienden •Sociale steun •Voorbeeldgedrag collega's/familie/vrienden •Activeren persoonlijke norm (ik fiets omdat ik bij wil dragen aan een schoon milieu) Eigen effectiviteit •Reistijd met de auto en de fiets •Snelheid van het fietsen en autorijden •Reisafstand •Gezondheid die nodig is om te kunnen fietsen/autorijden Attitude •Functioneel: comfort/praktisch/veilig/snelheid •Affectief: emoties/eigen identiteit/autonomie Kennis •Fietsroutes •Actuele files •Actuele weersomstandigheden
13
3
Interventies om het fietsen te promoten
In het voorgaande hoofdstuk werd duidelijk dat de keuze om met de auto of de fiets naar het werk te gaan wordt bepaald door verschillende factoren. Om het reisgedrag van de automobilist te veranderen kan men op verschillende manieren inspelen op de determinanten die een rol spelen bij het reisgedrag van de automobilist. Grofweg zijn er twee manieren om op het gewenste gedrag te sturen; door ongewenst gedrag te ontmoedigen (beperkende maatregelen) of door het gewenste gedrag aan te moedigen (verruimende maatregelen). Aan de hand van een viertal beleidsinstrumenten - regelgeving, het financieel instrumentarium, communicatieve interventies en voorzieningen brengen we in dit hoofdstuk verschillende beperkende en verruimende interventies in kaart die door de HU zouden kunnen worden ingezet (zie het overzicht hieronder). Waar mogelijk bespreken we op basis van inzichten uit de literatuur de te verwachten (voorwaarden voor) effectiviteit van de verschillende maatregelen. Regelgeving •Autoluw maken van de Uithof Financiële prikkels •Fietsvergoedingsregeling •Elektrische fiets tijdelijk gratis beschikbaar stellen •Fietskilometervergoeding •Verhuisvergoeding •Verlagen of afschaffen kilometervergoeding •Verhogen parkeerkosten •Lease autoregelingen minder aantrekkelijk maken •Tolwegen Communicatie •Kennisoverdracht en bewustwording •Impliciete gedragsbeïnvloeding •Het gesprek aanwakkeren Voorzieningen •Individueel reisadvies •Weer- en file-informatie •Uitbreiden/verbeteren fietsfaciliteiten op de werkplek (stallingen/kluisjes/douches) •OV fiets en HU-leenfiets •Verminderen/verplaatsen parkeerplaatsen •Fietsreparatiepunt •Systemen voor samen fietsen
Voor de inventarisatie van de mogelijke interventies is gebruik gemaakt van drie bronnen: (1) internationaal wetenschappelijk onderzoek naar interventies om het fietsen te promoten, (2) nationaal praktijkonderzoek door TNO; 'Beleidsadvies: Stimuleren fietsen naar het werk' (Hendriksen et al., 2010), (3) praktijkcases uit het bedrijfsleven en (semi) overheidsinstanties.
3.1
Regelgeving
Met regelgeving kan bepaald gedrag worden afgedwongen, bijvoorbeeld door ongewenst gedrag te verbieden (men mag niet meer parkeren in de Uithof) of gewenst gedrag te verplichten. Stevige verzwaring van de straffen voor rijden onder invloed van alcohol in 1992 bleek niet te leiden tot een afname van dit gedrag. Dit kwam onder andere doordat
14
het toezicht was afgenomen (Mathijssen 1994 in SWOV, 2011). Regelgeving is dus alleen zinvol wanneer ook daadwerkelijk kan worden gecontroleerd of regels worden nageleefd, zodat sancties kunnen worden opgelegd wanneer dit niet het geval is. Dit beleidsinstrument is dus niet geschikt als er geen middelen voor toezicht beschikbaar zijn of als het gedrag per definitie onzichtbaar is voor de HU (zoals bij carpoolen). Hoewel het verplicht stellen van het gebruik van de fiets vrijwel ondenkbaar is, kan beperkende regelgeving met betrekking tot autogebruik het fietsgebruik wel indirect stimuleren. Zowel uit praktijkcases (Gemeente Maastricht, 2013; Gemeente Amsterdam, 2013) als uit praktijkonderzoek (Hendriksen et al., 2010) blijkt dat het autoluw maken van een probleemgebied direct effect heeft op het oplossen van files- en parkeerproblemen. Hierdoor wordt het gebruik van de fiets aantrekkelijker omdat de fietsomgeving zo veiliger en aangenamer (luchtkwaliteit) wordt. Om dit mogelijk te maken zullen er in samenspraak met de gemeente Utrecht verordeningen moeten worden uitgevaardigd die verbieden dat er op bepaalde plekken of op gezette tijden gemotoriseerd vervoer plaatsvindt.
3.2
Het financiële instrumentarium
Ten tweede beschikt de HU over financiële instrumenten waarmee zij bepaalde gedragingen aantrekkelijker of onaantrekkelijker kan maken (Aarts & Woerkum, 2008). Dit kan door bijvoorbeeld het ongewenste gedrag te belasten (hogere parkeertarieven) of het gewenste gedrag te stimuleren door subsidies (bijvoorbeeld voor de aanschaf van de elektrische fiets). Een risico van het subsidiëren van het fietsgebruik is dat het de HU veel geld kan kosten. Daarnaast is het belangrijk om de hoogte van de subsidie zorgvuldig te bepalen, een te hoge subsidie kan ertoe leiden dat deze externe prikkel voor het gewenste gedrag het aanwakkeren van de intrinsieke motivatie in de weg staat (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013). Subsidies om het fietsen te stimuleren Een tegemoetkoming in de aanschaf van een fiets kan de drempel verlagen voor de werknemer om daadwerkelijk een fiets te kopen. Dit kan door (via de belastingdienst) een vergoeding te geven voor de aanschaf van een (elektrische) fiets of door de bestaande vergoeding te verhogen. De fietsvergoedingsregeling voor werknemers is echter al jaren niet meer geïndexeerd (Hendriksen et al., 2010) en het is de vraag of het aanschafbedrag van de regeling nog reëel is gezien de opkomst van de elektrische fiets welke vele malen duurder is in prijs. Om het gebruik van de elektrische fiets te stimuleren kan men er ook voor kiezen om de elektrische fiets ter kennismaking tijdelijk gratis aan werknemers beschikbaar te stellen. Het tijdelijk gratis gebruiken van de (elektrische) fiets, zou automobilisten over de streep kunnen trekken hun gewoontegedrag te doorbreken. Wanneer het fietsen goed blijkt te bevallen, groeit wellicht de bereidheid om zelf tot aanschaf over te gaan.
15
Feitjes over de elektrische fiets De elektrische fiets is met name populair onder 65 plussers, forenzen zijn het minst geïnteresseerd in dit product (Hendriksen & Engbers, 2008). Men vindt de elektrische fiets vooral geschikt voor mensen met een lichamelijke beperking of ouderen en minder voor forenzen en ouders met jonge kinderen. De belangrijkste reden om een elektrische fiets aan te schaffen zijn: moeite met het gewoon fietsen in de toekomst, makkelijker tegen de wind in fietsen en langere afstanden kunnen fietsen. Belangrijkste redenen om geen elektrische fiets te kopen: op eigen kracht willen fietsen (58%), zichzelf niet tot de doelgroep vinden horen (57%), product is te duur (28%). Het gebruik van de elektrische fiets heeft effect op de afgelegde woonwerkafstand (van 6,3 km gemiddeld naar 9,8 km gemiddeld), op de fietssnelheid (men fietst beduidend harder) en op de fiets frequentie (men is vaker naar het werk gaan fietsen). Verder blijkt dat de elektrische fiets vooral de gewone fiets en autoritten voor het woon-werkverkeer vervangt. Echter, als de fiets defect is zal men sneller teruggrijpen op de auto dan dat men eerder op de fiets deed.
Verwacht wordt dat als het bezit van elektrische fietsen in de toekomst even hoog is als de gewone fiets nu, het aantal keer dat Nederlanders de fiets voor woon-werkverkeer gebruiken tussen de 4% en 9% zal stijgen (Hendriksen et al., 2008). Vooral de korte autoritten zullen worden vervangen door de elektrische fiets. Door de toename van het aantal fietsers zal het autogebruik licht dalen maar dit effect is te klein om tot minder files te leiden. Wel kan dit de bereikbaarheid verbeteren. Het subsidiëren van de elektrische fiets zal de motivatie of overweging om te gaan fietsen niet direct beïnvloeden maar is met name aantrekkelijk voor werknemers die de aanschaf van een fiets al overwegen (Hendriksen et al., 2010) en zou deze groep mogelijk net over de streep kunnen trekken. Werkgevers kunnen werknemers een belastingvrije fietskilometervergoeding van maximaal € 0,19 per kilometer geven voor het aantal kilometers dat men van en naar het werk fietst. Deze maatregel zorgt ervoor dat de fiets positief wordt gepositioneerd ten opzichte van de auto. Van deze maatregel hebben nog weinig werkgevers gebruik gemaakt (Hendriksen et al., 2010), mogelijk omdat de extra kostenpost die dit met zich meebrengt een belemmering vormt. Tenslotte kan het fietsen indirect worden gestimuleerd door werknemers een verhuisvergoeding toe te kennen als zij dichterbij het werk gaan wonen. Een belangrijke voorwaarde voor het toekennen van deze beloning is dat de medewerker zo dichtbij het werk gaat wonen dat fietsen een reële optie is (Hendriksen et al., 2010). Belasting van het autogebruik Het financieel instrumentarium kan ook worden ingezet om het autorijden middels belastingen financieel onaantrekkelijker te maken dan het fietsen. Allereerst kan de huidige kilometervergoeding voor het reizen met de auto naar het werk worden verlaagd of zelfs afgeschaft. Daarnaast kan het autogebruik ontmoedigd worden door het invoeren van of het verhogen van de parkeerkosten bij het werk. Diverse nationale en internationale studies wijzen er op dat dit leidt tot een afname in het autogebruik en een toename in het gebruik van alternatieve vervoermiddelen zoals de fiets (Hendriksen et al., 2010). Het is daarbij van belang dat de kosten hoog genoeg zijn om het gewoontegedrag van de automobilist ter discussie te stellen, wat zou kunnen leiden tot een heroverweging van de vervoerskeuze. Een derde mogelijkheid voor de werkgever om het autogebruik in te perken is om leaseauto regelingen minder aantrekkelijk te maken. Door bijvoorbeeld de leaseauto uit de secundaire arbeidsvoorwaarden
16
te halen of hogere bijtellingen te rekenen kan de interesse onder werknemers afnemen. Over de effectiviteit van deze maatregel is nog weinig bekend.
Het individueel mobiliteitsbudget – Het Erasmus Medisch Centrum Beperkende en verruimende financiële maatregelen, zoals die hierboven beschreven, kunnen op verschillende manieren worden gecombineerd in een individueel mobiliteitsbudget. Dit is een vast bedrag per maand (eventueel op basis van reisafstand) waarmee de werknemer zelf kan bepalen op welke manier hij wil reizen. Een voorbeeld hiervan is de casus van het Erasmus MC te Rotterdam. Deze instelling voerde het individueel mobiliteitsbudget in waarbij het autogebruik geld kost en de duurzame alternatieven zoals fietsen en OV worden beloond. Deze aanpak bleek zeer effectief; het autogebruik van de medewerkers daalde van 45% naar 25% en leverde daarmee een substantiële hoeveelheid parkeerplekken op (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013).
Tot slot kan op hoger bestuurlijk niveau, buiten de invloedssfeer van de HU, het autogebruik belast worden. Bijvoorbeeld door voor elke gereden kilometer een vast bedrag te heffen, de zogenoemde kilometerheffing. Het tarief kan afhangen van het tijdstip (spits/nacht) en de locatie waarop gereden wordt. Het gebruik van drukke wegen op drukke tijdstippen kan op die manier worden ontmoedigd. Om dit te kunnen uitvoeren moet de overheid beschikken over de gegevens van het aantal gereden kilometers per voertuig. Deze interventie werd voorzien na 2012 maar is door het kabinet Rutte II stopgezet. De positieve effecten van kilometerheffing op fileproblematiek is vooralsnog niet bewezen. Een vergelijkbaar alternatief hiervoor is het aanwijzen van tolwegen, waarbij de automobilist direct moet betalen voor het afgelegde aantal kilometers op een bepaald traject. Het positieve effect op fileproblematiek is vooralsnog niet bewezen, er duiden zelfs studies op negatieve effecten (Ogilvie et al., 2004).
3.3
Communicatieve interventies
Ten derde kan de HU het gedrag van de medewerkers beïnvloeden door de inzet van communicatieve interventies (Aarts & Woerkum, 2008) om de motivatie voor het gewenste gedrag te verhogen of de motivatie voor het ongewenste gedrag te verlagen. Persuasieve communicatie kan worden ingezet om automobilisten te overtuigen op de fiets naar het werk te gaan en fietsers te stimuleren om aan hun huidige gedrag vast te houden. Behalve gemotiveerd moeten medewerkers ook in staat zijn en bijvoorbeeld over bepaalde kennis beschikken om hun reisgedrag te kunnen aanpassen. Is men bijvoorbeeld wel voldoende bekend met de werkwijze van de OV-fiets? Behalve om te motiveren, kan communicatie dus ook worden ingezet om te instrueren. Communicatie wordt vaak ingezet in een poging te overtuigen op basis van rationele argumenten (bijvoorbeeld ‘Fietsen is gezond!’). Echter, veel communicatieve interventies gericht op kennisoverdracht en bewustwording alleen, zoals bijvoorbeeld de welbekende Postbus 51-campagnes, blijken nauwelijks effect te hebben op gedrag (Siepel, et al., 2012) . Omdat gedrag lang niet altijd op basis van rationele keuzes tot stand komt, blijkt het vaak effectiever om in te zetten op meer impliciete gedragsbeïnvloedingsstrategieën. Zo kan er in de communicatie gebruik worden gemaakt van emoties en positieve associaties die kunnen worden gekoppeld aan het gewenste
17
gedrag. Ook kan met inspelen op het feit dat mensen het gedrag van anderen als voorbeeld nemen (het kan dus helpen om juist het fietsgedrag van collega’s zichtbaar te maken – bijvoorbeeld door middel van fiets-telpalen langs het fietspad, Hendriksen et al., 2010). Zo zijn er op basis van inzichten uit de sociale psychologie, nog vele andere effectieve boodschaptechnieken beschreven waarvan de HU gebruik kan maken wanneer zij het fietsen naar het werk middels communicatieve interventies bij haar werknemers onder de aandacht wil brengen. Ook blijkt uit diverse praktijkvoorbeelden dat het goed werkt om door opmerkelijke campagnevoering het gesprek aan te wakkeren over het fietsen naar het werk onder de doelgroep. Interpersoonlijke communicatie kan van grote invloed zijn op de effectiviteit van campagnes. Het kan de verspreiding van de inhoud van de campagne stimuleren en stimuleert bovendien verandering op zichzelf (doordat dit het gedragsbesef vergroot) (Renes et al, 2011).
De Fiets-ster van München en ‘Geen onzinnige autoritten’ in Malmö De Radlstar (fiets-ster) campagne van München geeft een goed voorbeeld van een emotionele campagnevoering, waarbij men er goed in is geslaagd het gesprek onder de doelgroep op gang te brengen. Bij deze campagne konden mensen op van tevoren aangekondigde tijdstippen en plekken in de stad professioneel worden gefotografeerd met hun fiets, waarbij ze vertelden over hun keuze voor de fiets. Hierbij kwam de nadruk vooral te liggen op de emotionele waarde van fietsen, in plaats van op rationele afwegingen. De deelnemers kwamen met hun foto en statement op een website en maakten kans op een geldprijs. De campagne ging snel van mond tot mond en kreeg ook veel aandacht in de media. Doordat de campagne heel verschillende mensen en hun ideeën over fietsen in beeld bracht, werd de kans vergroot dat mensen zich er mee konden identificeren (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013). In het Zweedse Malmö werd een humoristische campagne gestart om onzinnige autoritten tegen te gaan. Ook hier werd gebruik gemaakt van een prijsvraag om het gesprek op gang te brengen: inwoners werden opgeroepen hun meest absurde autorit (bijvoorbeeld een ritje van 500 meter om je haar in model te houden) te beschrijven en maakte daarmee kans op het winnen van een nieuwe fiets. Deze grappige verhalen verspreidden zich snel en confronteerden de deelnemers met hun eigen absurde gedrag. Deze confrontatie motiveerde een flinke groep inwoners minder vaak korte autoritten te maken en vaker de fiets te pakken (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013).
3.4
Voorzieningen
Tot slot kunnen voorzieningen worden getroffen om het reisgedrag van de medewerker te beïnvloeden (Aarts & Woerkum, 2008). Fysieke aanpassingen in de omgeving kunnen bijvoorbeeld gewenst gedrag faciliteren (meer en betere fietspaden) of ongewenst gedrag belemmeren (minder parkeerplaatsen). Waar de eerder genoemde instrumenten vaak worden ingezet in de fase die vooraf gaat aan het gedrag (en zich bijvoorbeeld richten op voorbereiding en intentievorming), haken voorzieningen juist vaak in op de kritieke momenten waarop het gedrag daadwerkelijk plaatsvindt. We delen de voorzieningen hier in drie typen in: informatievoorziening, infrastructurele voorzieningen en dienstverlening.
18
Informatievoorziening Het voorzien van uiteenlopende soorten informatie (bijvoorbeeld over weersomstandigheden, reisafstanden, kostenbesparing) aan een medewerker kan zodanig worden vormgegeven dat het voor de medewerker makkelijk wordt gemaakt om op de fiets te stappen. Het aanbieden van bijvoorbeeld een individueel reisadvies, over de meest aantrekkelijke en/of veilige fietsroutes, kan de automobilist een relevant en concreet handelingsperspectief bieden. Ook kan dynamische informatie, zoals bijvoorbeeld over de weersomstandigheden en file informatie, kan via online mobiele applicaties worden opgenomen in een actueel reisadvies. Inmiddels zijn er al applicaties ontwikkeld voor de afzonderlijke vervoersalternatieven (autoroutes, fietsroutes, wandelroutes en openbaar vervoer), echter er is nog geen applicatie die de verschillende vervoerswijzen met elkaar combineert en vergelijkt. Dit jaar is het eerste Nederlandse project van start gegaan om de forens via een mobiele applicatie te voorzien van fietsroute informatie, gekoppeld aan financiële beloningen voor het fietsen naar het werk onder de naam 'B-riders' (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013). Met deze online fietscoach gaat het Ministerie van Infrastructuur en Milieu in samenwerking met de provincie Noord-Brabant fietsen naar het werk stimuleren. Infrastructurele voorzieningen Een ander type voorzieningen vormen de aanpassingen in de infrastructurele omgeving die het fietsen gemakkelijker of het autorijden moeilijker maken. Op provinciaal en gemeentelijk niveau kan het fietsen worden gestimuleerd door de veiligheid en kwaliteit van de fietspaden te verbeteren. Het aanleggen van fietssnelwegen en goed op elkaar aansluitende fietspaden zorgt voor snellere fietsroutes, een betere doorstroming en hogere verkeersveiligheid. Verder kan het verminderen van het aantal stops of hindernissen door bijvoorbeeld fietstunnels de drempel voor het fietsen naar het werk verlagen. Een andere voorziening om het fietsen te stimuleren is het uitbreiden en/of verbeteren van fietsfaciliteiten op de werkplek. Dit kan bijvoorbeeld door de fietsenstallingen op gunstige locaties te plaatsen, de stalling te bewaken, de stalling te overdekken en te verlichten, en geschikt te maken voor andere type fietsen. Het uitbreiden van het aantal stallingen voornamelijk bij stations, ligt buiten het vermogen van de HU, maar is belangrijk omdat het huidige tekort het fietsen kan ontmoedigen (Hendriksen et al., 2010).
Gratis bewaakte fietsenstalling - Apeldoorn Door de toename van duurdere fietsen (de elektrische fiets) zijn meer en betere stallingen zeer gewenst. In de praktijk blijkt dat het aanbieden van voldoende gratis bewaakte fietsenstallingen het fietsgebruik substantieel stimuleert. Bijvoorbeeld bij de gemeente Apeldoorn, waar het aanbieden van gratis bewaakte fietsenstallingen met ruime openingstijden en strategische locaties resulteerde in 11% overstap van de auto naar de fiets (Ministerie van Infrastructuur en Milieu, 2013).
Ook andere faciliteiten zoals kluisjes en douches op het werk zouden het fietsgebruik aantrekkelijker kunnen maken. Bedrijven waar voorzieningen zoals fietsstallingen en douches aanwezig zijn hebben over het algemeen meer fietsers onder hun werknemers (De Geus et al., 2008). Echter, het is nog de vraag of deze bedrijven meer fietsende medewerkers hebben vanwege hun goede voorzieningen of dat deze bedrijven met hun voorzieningen hebben ingespeeld op de aanwezige fietsers. Hoewel dergelijke fietsfaciliteiten op het werk het comfort voor
19
werknemers kan vergroten en een gebrek eraan door werknemers als een barrière kan worden ervaren om te gaan fietsen (Engbers en Hendriksen, 2010), wordt verwacht dat dit soort voorzieningen maar in beperkte mate zullen leiden tot een verhoging van het aantal fietsers. Om met name medewerkers die wat verder weg wonen beter in staat te stellen de fiets te gebruiken, kunnen voorzieningen die het mogelijk maken de fiets met het openbaar vervoer te combineren een bijdrage leveren. Hierbij valt te denken aan het gebruik van de OV-fiets en het OV-fietsabonnement van de NS of het stimuleren van het gebruik van HU-leenfietsen voor het reizen van en naar NS stations. Als het gaat om beperkende maatregelen om het autogebruik ontmoedigen, kunnen we bijvoorbeeld denken aan het verminderen of verplaatsen van parkeerplaatsen. Uit onderzoek blijkt dat het gemakkelijk kunnen parkeren bij het werk, een belangrijke reden is om met de auto naar het werk te komen. Hoewel deze infrastructurele aanpassing impopulair zal zijn, zal deze heel effectief kunnen blijken om het gebruik van de auto te ontmoedigen (Hendriksen et al., 2010). Dienstverlening Voorzieningen om het fietsen te stimuleren kunnen ook vorm krijgen in bepaalde services voor de fietsende medewerker. Zo zou een fietsreparatiepunt mogelijk een bijdrage kunnen leveren aan het door de fietser ervaren comfort voor de fietser. Hoewel hiervoor in de literatuur met name aandacht is met betrekking tot groepen die in nacht- of ploegendiensten werken, zou ook de mogelijkheid om samen te kunnen fietsen kunnen bijdragen aan de motivatie om naar het werk te fietsen (Hendriksen et al., 2010). Ook het ontwikkelen en aanbieden van systemen om samen te fietsen zou daarom een waardevolle service kunnen zijn om het werknemers gemakkelijker te maken de fiets te pakken.
3.5
Conclusie: een combinatie van maatregelen voor het beste resultaat
In dit hoofdstuk hebben we voor elk beleidsinstrument een aantal specifieke gedragsbeïnvloedingsmaatregelen besproken. Het valt op dat er hoofdzakelijk interventies onder het financieel instrumentarium en in de voorzieningensfeer zijn geïnventariseerd. Dit valt te verklaren doordat er geen uitputtende inventarisatie heeft plaatsgevonden en de interventies betreffende regelgeving grotendeels niet binnen de bestuurlijke mogelijkheden van de HU liggen. Bij het beschrijven van de verschillende maatregelen hebben we voor zover mogelijk ook uitspraken gedaan over de te verwachten effectiviteit van ieder van deze maatregelen afzonderlijk. Echter, verschillende maatregelen kunnen elkaar in belangrijke mate ondersteunen. Het zal bijvoorbeeld vooral zinvol zijn de auto duurder te maken, wanneer dit wordt gecombineerd met goede en goedkope alternatieven (hier kan bijvoorbeeld een hogere fietskilometervergoeding aan bijdragen). Voor het bereiken van een substantieel effect is daarom een aanpak bestaande uit een uitgebalanceerde combinatie van maatregelen van groot belang (Hendriksen et al., 2010). Daarbij kunnen maatregelen uit elk van de verschillende beleidsinstrumenten naast elkaar bestaan en elkaar versterken. Wat de beste mix van maatregelen is hangt af van diverse factoren, zoals de lokale situatie in de Uithof en de wensen en karakteristieken van de HU-medewerker daar als specifieke doelgroep. Met ons veldonderzoek, beschreven in het volgende hoofdstuk, proberen we in dergelijke factoren meer inzicht te krijgen.
20
4
Het veldonderzoek: de Uithof in kaart
4.1
Inleiding
In hoofdstuk 2 en 3 brachten we belangrijke inzichten met betrekking tot de gedragsdeterminanten van het fietsgebruik voor woon-werk verkeer en mogelijke maatregelen om het fietsgebruik te stimuleren in kaart. Samen vormen deze inzichten de basis voor ons veldonderzoek onder de HU-medewerkers, dat primair tot doel heeft de specifieke gedragsdeterminanten van autorijdende HU-medewerkers (werkzaam in de Uithof) om niet naar het werk te fietsen en de mate waarin verschillende potentiële maatregelen hen kunnen stimuleren om wel naar het werk te gaan fietsen in kaart te brengen. In dit hoofdstuk doen we van dit veldonderzoek verslag. In de volgende paragraaf beschrijven we allereerst kort de onderzoeksopzet, vervolgens presenteren we de belangrijkste resultaten die dit veldonderzoek heeft opgeleverd. We sluiten het hoofdstuk af met een discussie en conclusie.
4.2
Onderzoeksopzet
Methode Voor het veldonderzoek is gebruik gemaakt van een enquête die de HU-medewerkers online is aangeboden van 16 tot en met 27 september 2013. Met deze enquête zijn voor de werkgroep KSG Integraal Mobiliteitsbeleid de reizigersstromen naar de Uithof in kaart heeft gebracht. Als vervolg op de nulmeting van 2011 is bij de opzet van de enquête geprobeerd om de vraagstellingen zo veel mogelijk te laten aansluiten bij die van 2011, om vergelijking van de resultaten mogelijk te maken. Participanten en procedures Medewerkers van de faculteiten in de Uithof vormen de doelgroep van dit veldonderzoek. Bovengenoemde enquête is echter aan alle 3560 medewerkers voorgelegd, zodat (los van het huidige onderzoek) ook de mobiliteitskeuzes van overige groepen kunnen worden geïnventariseerd. In totaal hebben 1935 medewerkers de vragenlijst ingevuld (54,3% van alle HU-medewerkers). Hiervan zijn 1264 enquêtes, ingevuld door medewerkers werkzaam in de Uithof (52,4% van alle medewerkers werkzaam in de Uithof), geselecteerd voor analyse. Deze groep Uithof-respondenten omvatte meer vrouwen (63%) dan mannen. De gemiddelde leeftijd was 45 jaar. De meesten van hen werkte 4 of 5 dagen per week (71,2%). Kleinere aantallen respondenten werkte 3 dagen (19,5%), 2 dagen (5,2%) of één dag (4,0%) per week. Verder was de meerderheid van de respondenten werkzaam in het onderwijs (63%), lagere percentages (tussen de 1% en 11%) waren werkzaam binnen het management, de staf, ondersteuning, informatie, administratie of de facilitaire afdeling. Vragenlijst en analyse De vragenlijst van dit veldonderzoek (zie bijlage 1) is aan alle medewerkers voorgelegd. Echter, de inhoud van de vragenlijst verschilde voor automobilisten, fietsers en gebruikers van overige vervoermiddelen. Een beschrijving van de gemeten variabelen en de bijbehorende vragen is te vinden in bijlage 2.
Voor de statistische analyse van de resultaten is het softwareprogramma SPSS gebruikt.
21
4.3
Resultaten
Zoals aangegeven aan het begin van dit hoofdstuk ligt de focus van
Resultaten HU-breed
dit onderzoek op de medewerkers werkzaam in de Uithof in Utrecht. Vanaf deze paragraaf worden medewerkers in de Uithof dan ook als
In Appendix A staan de resultaten
de onderzoekspopulatie beschouwd (2410 medewerkers). 1264 van
betreffende de vervoermiddelkeuze en
hen (52,5%) namen deel aan het onderzoek, waardoor de foutmarge
de relatie tot woon-werk afstand
met een betrouwbaarheidsniveau van 99% uitkomt op 2,5%. Dit
beschreven voor de totale groep HU-
betekent dat in 99% van de gevallen de waarde van onze steekproef
medewerkers.
binnen het betrouwbaarheidsinterval valt. Na een controle op representativiteit (op basis van gegevens van P&O) bleek deze steekproef qua spreiding over de faculteiten en qua percentage mannen en vrouwen overeen te komen met de onderzoekspopulatie. Hoewel er geen mogelijkheden waren tot toetsing, kan op basis van inschattingen van een P&O medewerker worden verondersteld dat de steekproef ook wat betreft leeftijd geen noemenswaardige afwijkingen vertoont ten opzichte van de totale populatie Uithofmedewerkers. Hierna gaan we allereerst in op de huidige vervoermiddelkeuzes van de medewerkers die werkzaam zijn in de Uithof. Vervolgens brengen we de automobilisten onder hen gedetailleerder in kaart. Hiertoe beschrijven we eerst hun algemene kenmerken en geven inzicht in hun reisgedrag (hoe geven ze hun mobiliteitskeuzes vorm en hoe ervaren ze hun keuze voor de auto). We sluiten het resultaten hoofdstuk af met een inventarisatie van kansrijke groepen onder automobilisten: welke van hen zouden we kunnen stimuleren de fiets (vaker) te gebruiken en hoe? Vervoermiddelkeuze Uithofmedewerkers Om in kaart te brengen hoeveel medewerkers dagelijks met de auto naar de Uithof reist is de vervoermiddelkeuze geïnventariseerd (zie Tabel 4.1). Hieruit blijkt dat de meerderheid van de in de Uithof werkzame respondenten (39,4%) met de auto naar het werk gaat. Bijna evenveel respondenten fietsen naar het werk (34,7%). Ten opzichte van de nulmeting in 2011 is dit een stijging van het aantal automobilisten en een zelfde daling van fietsers. Het aandeel openbaar vervoer blijft ongeveer gelijk (23,1%). Tabel 4.1 Uitsplitsing vervoermiddelen medewerkers Uithof Vervoermiddel
Percentage steekproef 2011
Percentage steekproef 2013
(N=957)
(N=1264)
Auto (bestuurder en passagier)
35%
39,4%
Motor
0%
0,3%
Brommer/scooter
?
0,2%
Fiets (gewone/elektrische)
41%
34,7%
Lopend
0%
0,1%
OV (deur tot deur/gecombineerd met fiets)
21%
23,1%
Anders
2%
2,2%
22
Eerder onderzoek (Hendriksen et al., 2010) laat zien dat de reisafstand een belangrijke rol speelt bij de keuze voor een vervoermiddel. De gegevens uit het veldonderzoek werden daarom per respondent verrijkt met de reisafstand in kilometers per auto en fiets (berekend met de ANWB-routeplanner op basis van de postcodes van woon- en werkadres). De gemiddelde reisafstand voor de Uithofrespondent is 26 km met de fiets en 31 km met de auto. Dit ligt ruim boven het landelijk gemiddelde van 17,6 km auto afstand (CBS, 2013). Tabel 4.2 geeft de verdeling van de respondenten over de verschillende woon-werk afstandsklassen (fietsafstand) weer. Tabel 4.2 Verdeling woonadressen Uithofrespondenten per afstandsklasse (fietsafstand in km) Afstand klasse
Percentage woonadressen
Percentage woonadressen
Cumulatief
DHV 2013 (N=3608)
steekproef 2013 (N=1264)
< 5 km
23%
17%
17%
5-10 km
19%
22%
39%
10-15 km
8%
9%
48%
15-20 km
12%
9%
57%
20-50 km
23%
25%
83%
50+ kilometer
13%
17%
100%
Een ruime meerderheid (57%) van de respondenten woont binnen 20 km afstand van het werk. Er woont echter ook een grote groep (43%) op de langere afstand van de Uithof (> 20 km). Een belangrijk verschil in de huidige steekproef is dat de groep respondenten op de kortere afstand (< 5 km & 5-10 km) iets ondervertegenwoordigd is. Om inzicht te krijgen in de relatie tussen de reisafstand en vervoermiddelkeuze van medewerkers in de Uithof, zijn deze factoren tegen elkaar afgezet in grafiek 4.3. Hierin is per kilometer de modal Split weergegeven van de medewerkers die op die afstand van de Uithof wonen. Bijvoorbeeld, van alle medewerkers die op 3 km afstand van de Uithof wonen gaat ±92% met de fiets, 4% met de auto en 4% met het OV (alle vormen, ook combinatie OV+ fiets).
23
Vervoermiddel naar fietsafstand Percentage gekozen vervoermiddel (modal Split) per kilometer
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 0-<2
2-<4
4-<6
6-<8
8-<10 10-<12 12-<14 14-<16 16-<18 18-<20
>20
Woon-werk fietsafstand tot de Uithof (in kilometers) Fiets (gewoon + elektrisch)
Auto
OV (alle vormen)
Fiets (elektrisch)
Grafiek 4.3 Vervoermiddelkeuze van respondenten werkzaam in de Uithof in relatie tot de woon-werk fietsafstand
Hieruit blijkt dat van de Uithof-medewerkers die op korte afstand wonen (< 5 km), de meerderheid (92-85%) met de fiets naar het werk gaat. Vanaf 5 km afstand daalt het fietsgebruik sterk, en stijgt het autogebruik. Van de medewerkers die op 9 km van de Uithof wonen gaat nog steeds de meerderheid (53%) op de fiets. Bij afstanden vanaf ongeveer 11 km wordt de auto het meest gebruikte vervoermiddel. Het hoogste aandeel automobilisten bevindt zich in de groep medewerkers die op 15 km fietsafstand woont. Hierna daalt het aantal automobilisten maar blijft de auto het meest gekozen vervoermiddel. Het openbaar vervoer neemt vanaf 14 km het stokje over van de auto door vanaf dat punt sterk te stijgen van 5% naar bijna 30% boven de 20 km. Tot slot zien we dat het gebruik van de elektrische fiets, hoewel laag ten opzichte van andere vervoermiddelen, vrij constant blijft op de langere afstand. Deze wordt het meest gebruikt tussen groepen medewerkers wonend binnen 11-13 km fietsafstand. Boven de 20 km wordt nog amper gefietst (enkele respondenten) op de gewone of de elektrische fiets. Nu we een beeld hebben van de relatie tussen vervoermiddelkeuze en afstand voegen we aan deze informatie nog een extra dimensie toe; de hoeveelheid medewerkers per fietsafstand (woon-werk afstand tot de Uithof). Hierdoor zien we om hoeveel medewerkers het gaat die op de kortere of langere afstand met de auto dan wel fiets reizen. Dit wordt geïllustreerd in Grafiek 4.4. Deze grafiek geeft cumulatief (optellend) de percentages fietsers en automobilisten weer van de totale groep Uithof-medewerkers. Dus bijvoorbeeld, op 16 km fietsafstand zit 10% van de Uithofmedewerkers in de auto.
24
Percentage automobilisten en fietsers van alle medewerkers naar fietsafstand (labels: percentage auto) 50%
39%
40%
Percentage respondenten 30% van alle Uithof medewerkers 20% (cumulatief) 10%
7%
0%
2%
5%
0%
4%
8%
<2
<4
<6
<8
<10
<12
<14
10%
12%
<16
<18
15%
0% <20
>20
Woon-werk fietsafstand tot de Uithof (kilometers) Fiets (gewoon + elektrisch) Grafiek 4.4
Auto
Openbaar Vervoer (alle vormen)
Percentages fietsers en automobilisten oplopend binnen 0-20 km woon-werk fietsafstand van alle Uithof respondenten (labels: percentage auto)
Grafiek 4.4 laat zien dat de groep fietsers voornamelijk op de korte afstand (< 15 km) wonen. De automobilisten daarentegen wonen voornamelijk op langere afstand. De meerderheid woont verder dan 20 km van de Uithof. Slechts een klein percentage (±2% zie ook tabel 4.11) van de respondenten gebruikt de auto op de korte afstand (<5 km). Hetzelfde patroon is te zien voor het aantal respondenten wat voor het openbaar vervoer kiest, ook daar stijgt vanaf ±20 km het percentage sterk, wat betekent dat de meeste OV-gebruikers op langere afstand wonen. Samengevat, fietsers wonen gemiddeld gezien dichterbij de Uithof dan automobilisten. Algemene kenmerken van de automobilist Zoals blijkt uit de inventarisatie van de vervoermiddelkeuze reist grofweg 40% (ongeveer 1400 werknemers) van de respondenten werkzaam in de Uithof met de auto. Wie zijn deze automobilisten? Allereerst zijn dit zowel mannen als vrouwen, het percentage automobilisten onder mannen (39%) en vrouwen (39,6%) is nagenoeg gelijk. In tabel 4.5 is het percentage autogebruikers per leeftijdsgroep te zien. Tabel 4.5 Percentage autogebruik binnen leeftijdsgroepen Leeftijdsgroep
Percentage dat de auto gebruikt
18-25 jaar
16%
26-30 jaar
33%
31-40 jaar
40%
41-50 jaar
41%
51-60 jaar
41%
60+
40%
25
Tussen de leeftijdsgroepen zijn geen grote verschillen te zien, afgezien van de jongste groep tussen de 18 en 25 jaar. Een mogelijke verklaring voor het lagere aantal automobilisten is dat in deze leeftijdscategorie men nog geen rijbewijs heeft gehaald of geen auto bezit. Naast leeftijd en geslacht zijn ook andere factoren geanalyseerd die van invloed kunnen zijn op het auto- en fietsgebruik. Een regressieanalyse werd uitgevoerd om te onderzoeken of het gebruik van auto dan wel fiets samenhangt met andere factoren zoals faculteit, dienstverband, functie en fietsafstand. Met een regressieanalyse kan bijvoorbeeld worden onderzocht of autogebruik samenhangt met een bepaalde variabele, bijvoorbeeld leeftijd, onafhankelijk van de invloed van andere variabelen. Het zou immers ook kunnen dat jongere respondenten minder vaak met de auto gaan, omdat ze dichter bij hun werkplek wonen. De regressieanalyse werd uitgevoerd met de data van de 527 Uithofrespondenten die binnen een fietsafstand van 15 1
km van hun werkplek wonen en er met de fiets of de auto heen gaan . Het betreft 48,3% van het totale aantal respondenten dat werkzaam is in de Uithof. Van deze groep kiest 78,6% voor de fiets, de rest voor de auto. In de analyse zijn de volgende factoren onderzocht: fietsafstand, geslacht, leeftijd, faculteit, dienstverband (aantal fte) en functie. Uit de resultaten blijkt dat fietsafstand verreweg het meest bepalend is voor de keuze voor fiets of auto. Geslacht, faculteit en dienstverband blijken niet samen te hangen met de vervoersmiddelkeuze; weliswaar zijn er verschillen tussen de faculteiten en de groepen met verschillend dienstverband, maar deze verschillen zijn te verklaren door de verschillen in fietsafstand voor deze groepen. In grafiek 4.5 is de keuze voor de fiets afgezet tegen de fietsafstand voor verschillende faculteiten; hetzelfde is gedaan voor dienstverband in grafiek 4.6. Hier is goed te zien dat deze factoren geen invloed hebben: als de fietsafstand toeneemt neemt het aantal fietsers ook bijna lineair af binnen de verschillende soorten dienstverband. Percentage Modal split: faculteit fietsers (medewerkers binnen 15 km) van totale 100% groep automobilis 90% FCJ FG ten 80% FMR FE + fietsers 70%
Percentage Modal split: dienstverband fietsers (medewerkers binnen 15 km) van totale 100% groep 0,2-0,4 fte automobilis 90% 0,6-0,8 fte ten 80% 0,4-0,6 fte 0-0,2 fte + fietsers 0,8-1,0 fte 70%
FEM
60%
60%
50%
50%
40%
40%
30%
30%
20%
20%
10%
10%
0% 5,0
6,0
7,0
0%
8,0
5,0 6,0 7,0 8,0 Gemiddelde fietsafstand tot de Uithof (km)
Gemiddelde fietsafstand tot de Uithof (km)
Grafiek 4.5 Fietskeuze naar fietsafstand per faculteit
1
Grafiek 4.6 Fietskeuze naar fietsafstand per dienstverband
We veronderstellen voor deze analyse dat 15 km de uiterste afstand is die nog redelijkerwijs te fietsen is
(ongeveer 15% fietst nog bij 15 km).
26
Anders ligt dat bij de samenhang met functie en leeftijd. Hier zijn wel verschillen te zien. Zo zien we in grafiek 4.7 dat werknemers van de facilitaire dienst aanzienlijk vaker de auto pakken dan op grond van hun fietsafstand verwacht zou worden.
Modal split naar functie (medewerkers binnen 15 km)
Percentage fietsers van totale 100% groep 90% automobilisten + fietsers 80%
Management
Staf Onderwijs Ondersteuning
Informatie
70%
Administratie
60% 50%
Facilitair*
40% 30% 20% 10% 0% 5,0
5,5
6,0
* 11 personen
6,5 7,0 Gemiddelde fietsafstand tot de Uithof (km)
7,5
8,0
Grafiek 4.7 Fietskeuze naar fietsafstand per functiegroep Dit effect is significant, maar het gaat wel om een klein aantal respondenten (11), waardoor het mogelijk onbetrouwbaar is. Ook administratief medewerkers pakken vaker de auto. Voor stafmedewerkers geldt wellicht dat zij juist vaker de fiets pakken.
In grafiek 4.8 zien we dat jongere werknemers minder vaak met de auto gaan. Dit verschil is significant voor de groep 18-25 jaar (ook op basis van een klein aantal).
Modal split: leeftijd (medewerkers binnen 15 km)
Fietsers / auto's en fietsers 100%
18-25* 26-30
90% 80%
61-67 51-60
70%
31-40 41-50
60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% * 15 personen
5,0
5,5
6,0
6,5 7,0 7,5 Gemiddelde fietsafstand (km) tot de Uithof
Grafiek 4.8 Fietskeuze naar fietsafstand per leeftijdsgroep
27
8,0
Reisgedrag van de automobilist Nu we een eerste indruk hebben van de automobilisten onder de Uithofmedewerkers gaan we dieper in op hoe deze groep hun reisgedrag vormgeeft en ervaart. Het eerste wat opvalt aan het rijgedrag is dat het voornamelijk individueel (99%) gebeurt, er wordt amper gecarpooled. Daarnaast blijkt dat meer dan de helft van de automobilisten (52,6%) ook wel eens voor een ander vervoermiddel kiest. Echter de frequentie waarmee er voor een alternatief vervoermiddel wordt gekozen is laag. We vroegen de automobilisten op een 7-punt schaal aan te geven hoe vaak zij voor bepaalde alternatieven kiezen (1=Nooit, 7=Altijd). Daarbij gaven zij aan het vaakst voor het Openbaar Vervoer van deur tot deur te kiezen (m=2.24) gevolgd door de fiets (m=1.92). Vervolgens vroegen we hen welke factoren meespelen bij de keuze voor een ander vervoermiddel (1= Speelt niet mee, 7= Speelt in grote mate mee). Deze factoren staan van hoog naar laag gerangschikt in grafiek 4.9.
7 6 5
4,45 3,77
4
3,69
3,68 2,91
3
2,87
2,77
2 1
0 Activiteiten aansluitend op werk
Grafiek 4.9
Werktijden
Zakelijke reizen op die dag
Het weer
Beschikbaarheid Drukte in de spits Actuele drukte op van de auto op die dag van de de weg (file week informatie)
Factoren die meespelen bij alternatieve vervoermiddelkeuze
De respondenten geven aan dat activiteiten aansluitend op werk (m=4.45) het meeste meespelen bij het kiezen voor een alternatief vervoermiddel. Uit de toelichtingen die de respondenten bij deze vraag gaven, verwezen zij bijvoorbeeld naar de zorg voor en het wegbrengen en ophalen van kinderen. Na activiteiten aansluitend op het werk volgen werktijden (m= 3.77), zakelijke reizen (m=3.69) en het weer (m=3.68). Redenen direct gerelateerd aan de auto en het autorijden; de beschikbaarheid van de auto (m=2.90), de drukte in de spits op die dag van de week (m=2.87), en de actuele drukte op de weg (m=2.77), spelen volgens de respondenten in mindere mate mee bij de keuze tussen de auto en een alternatief vervoermiddel. Ondanks dat een groot deel van de automobilisten elke dag met de auto naar het werk gaat, ervaren ze dit niet als een sterke gewoonte. Met de stelling dat men het autorijden naar het werk doet zonder erbij na te denken is slechts een kleine groep het eens (22,4%), over het algemeen is men niet uitgesproken ontkennend of bevestigend (m=3.71, 7-punt schaal). Tot slot gaven de automobilisten aan in welke mate bepaalde aspecten van het autorijden meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets. Grafiek 4.10 toont de rangschikking van de 9 aan automobilisten voorgelegde aspecten van het autorijden die meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets.
28
7
6,28
6
5,88 5,03
5
4,95 3,9
4
3,68
3,27
2,79
3
2,78
2 1 0 Dat ik ver van De snelheid Het comfort De vrijheid Het gevoel Dat de auto Het plezier mijn werk af waarmee je van de auto om te gaan van privacy in gemakkelijk van het woon met de auto en staan waar de auto te parkeren is autorijden kunt ik wil bij mijn werk verplaatsen
Dat met de Dat de auto auto gaan voor mijn past bij mijn type werk levensstijl noodzakelijk is
Gemiddelden van motieven om niet te fietsen (autoaspecten) door alle Uithof automobilisten
Grafiek 4.10
Aspecten van het autorijden die meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets onder alle Uithof automobilisten
Overeenkomstig met de resultaten uit voorgaande studies, geven ook de respondenten in dit onderzoek aan dat de afstand die men naar het werk moet afleggen, in de grootste mate meespeelt (m=6.28). Daarnaast geven veel respondenten aan dat de snelheid waarmee je je met de auto kunt verplaatsen (m=5.88) en het comfort van de auto (m=5.03) voor hen in grote mate meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets. Op zoek naar potentiële fietsers voorkeur fiets
Nu we het reisgedrag van de automobilist in beeld hebben gebracht, zullen we kijken of er zich binnen de groep autorijders potentiële fietsers bevinden. We gaan er daarbij vanuit dat motivatie (in dit onderzoek
wietsers
geoperationaliseerd als de ontvankelijkheid voor het
wachters
fietsen) en vermogen de belangrijkste voorwaarden zijn voor gedragsverandering: men moet beschikken over het vermogen en de motivatie om (vaker) de fiets te
laag
hoog
vermogen
vermogen
pakken. Voor het inventariseren van kansrijke
nietsers
groepen voor gedragsverandering, brengen we
kunners
daarom de automobilisten in kaart die op ten minste één van deze twee assen hoog scoren (zie matrix rechts).
voorkeur auto
Vervolgens kan worden gekeken hoe automobilisten die wel kunnen fietsen, maar de voorkeur geven aan de auto (kunners), mogelijk kunnen worden gemotiveerd. Hoe zij die wel de voorkeur geven aan fiets maar niet kunnen (wietsers), hiertoe beter in staat kunnen worden gesteld. En, hoe het komt dat zij die kunnen én open staan voor het
29
fietsen (wachters), dit gedrag toch nog niet in de praktijk brengen. Voor dat het zo ver is, brengen we eerst in kaart wie zouden kunnen fietsen (vermogen) en wie open staan voor het fietsen (ontvankelijkheid als positieve motivatie). Een kansrijke groep op basis van vermogen Om te bepalen of automobilisten in staat zijn om naar Zeker wel 10%
het werk te fietsen, is het allereerst interessant om te bekijken hoe zij dat zelf inschatten. Om deze eigen inschatting van het vermogen, ook wel de eigen
Neutraal 16%
effectiviteit genoemd, in kaart te brengen hebben we de automobilisten gevraagd of ze denken dat ze naar het werk zouden kunnen fietsen. Voor de inzichtelijkheid van de uitkomsten is de 7-punt schaal gerangschikt in drie categorieën: 1-2 zeker wel, 3-5 neutraal, 6-7 zeker niet.
Zeker niet 74%
Grafiek 4.12 geeft een overzicht van de uitkomsten. Een grote meerderheid van de automobilisten (74%) geeft aan zeker niet naar het werk te kunnen fietsen. Uit grafiek 4.10 en 4.16 lijkt dat dit volgens de
Grafiek 4.12 Eigen inschatting van het vermogen
automobilisten grotendeels te verklaren is door de
om naar het werk te kunnen fietsen
afstand die zij zou moeten fietsen.
Omdat de woon-werkafstand de meest genoemde reden is om de auto te verkiezen hu boven de fiets, nemen we deze reisafstand als uitgangspunt voor een eerste verkenning van kansrijke groepen op basis van vermogen. De vraag is dus, welke groep automobilisten op een redelijkerwijs befietsbare afstand van het werk woont. Hiertoe bekijken we eerst welk gedeelte van de totale groep automobilisten binnen welke afstandsklasse van het werk af woont. Grafiek 4.11 geeft een overzicht van de verdeling van alle Uithof-automobilisten over de verschillende woon-werk afstandsklassen.
50%
40,50%
40%
Percentage automobilisten 30% van totale groep Uithof- 20% automobilisten 10%
25,20% 10%
10,80%
12,70%
5-10 km
10-15 km
15-20 km
0,80%
0% < 5 km
20-50 km
50+ kilometer
Woon-werk afstandklassen tot de Uithof (km)
Grafiek 4.11 Verdeling automobilisten over verschillende woon-werk afstandsklassen Grafiek 4.11 laat zien dat slechts 0,8 van alle automobilisten (≈7 medewerkers) binnen 5 km van het werk af woont. De grootste groep van de automobilisten woont verder dan 20 km van het werk (65,7%). Dat de automobilist als
30
subgroep relatief gezien verder van het werk af woont blijkt uit de gemiddelde fietsafstand van 35 km welke gemiddeld bijna 10 km verder ligt dan die van de HU medewerker in het algemeen (26 km fietsafstand).
Automobilisten op befietsbare afstand op basis van gedrag Om te bepalen hoe groot de groep is die op een befietsbare afstand van het werk woont, zullen we allereerst moeten vaststellen wat de befietsbare afstand is. Op basis van de modal Split krijgen we uit de afstanden die de respondenten daadwerkelijk fietsen een eerste indicatie van deze befietsbare afstand. Een eerste mogelijke afbakening van de kansrijke groep automobilisten is te kijken naar het aantal kilometers waarop het merendeel (75%) van de respondenten nog fietst. Uit de modal Split blijkt dat dit punt op ongeveer 6 km ligt. Het aantal automobilisten binnen deze fietsafstand is echter erg laag. Het gaat om slechts 20 respondenten, welke zo’n 40 medewerkers representeren. Ook als we de veronderstelde befietsbare afstand zouden oprekken tot zo’n 9 km (de afstand waarop nog ongeveer 50% van de respondenten fietst), blijkt het aantal automobilisten dat binnen deze afstand woont laag. In dat geval gaat het om 51 respondenten (≈100 medewerkers) die op befietsbare afstand wonen. Automobilisten op zelf ingeschatte befietsbare afstand Behalve door te kijken naar het geregistreerde reisgedrag, kan ook inzicht worden verkregen in de befietsbare afstand door medewerkers te vragen naar de afstand en de tijd die zij maximaal zouden willen fietsen. Automobilisten gaven aan een maximale fietsafstand van gemiddeld 11 km (standaardafwijking 6,71 km) en een maximale reistijd van gemiddeld 31 minuten (standaardafwijking 16,8 min) wenselijk te vinden. In de praktijk zou dit een fietssnelheid van ongeveer 22 km/h vereisen, wat erg hoog is vergeleken met de gemiddelde snelheid die op een stadsfiets gereden wordt (15 km/h, Fietsersbond). Klaarblijkelijk is er een discrepantie tussen de inschatting van het aantal kilometers dat men zou willen fietsen en de tijd die hiervoor nodig is. Het aantal kilometers wordt gemiddeld gezien overschat in relatie tot de tijd die men hiervoor denkt nodig te hebben. Hoewel zo’n 15,9% van de automobilisten woont binnen de door henzelf aangegeven maximaal wenselijke fietsafstand, blijkt dit wanneer we voor deze overschatting corrigeren om een veel kleinere groep te gaan. Berekend op basis van een fietssnelheid van 15 km/h woont namelijk slechts 8,2% (≈80 medewerkers) van de automobilisten op de door henzelf aangegeven maximaal wenselijke fietsafstand. Zelfs wanneer we meegaan in de optimistische zelf ingeschatte maximaal befietsbare afstand van 11 km, blijft er sprake van een relatief kleine groep automobilisten die op basis van fietsafstand hoog scoort op vermogen. Het gaat in dat geval om 77 respondenten (≈150 medewerkers) die binnen Auto; 18,7
de befietsbare afstand wonen . Een kansrijke groep op basis van motivatie Zoals eerder aangegeven biedt motivatie een tweede invalshoek om een potentieel kansrijke groep automobilisten te identificeren. Op basis van vraag 19 uit het veldonderzoek,
Fiets; 53,6
Neutraal; 27,7
welk vervoermiddel de voorkeur zou hebben (auto of fiets) indien beide goed mogelijk zouden zijn, inventariseren we welke groep automobilisten, wanneer ze daartoe in staat zou zijn, open staan (ontvankelijkheid) voor het fietsen. Voor de
Grafiek 4.14 Voorkeur voor de fiets of auto indien beiden goed mogelijk zouden zijn
31
inzichtelijkheid van de uitkomsten is de 7-punt schaal gerangschikt in drie categorieën, 1-2 voorkeur voor de auto 3-5 geen duidelijke voorkeur 6-7 voorkeur voor de fiets. Grafiek 4.14 geeft hiervan een overzicht. Wat opvalt is dat een relatief kleine groep automobilisten (18,7%≈180 medewerkers) in een situatie waarin het reizen met beide vervoermiddelen even goed mogelijk zou zijn, de auto zou verkiezen boven de fiets. Een veel grotere groep, meer dan de helft (53,6%≈530 medewerkers) van de automobilisten, geeft de voorkeur aan fietsen naar het werk in plaats van met de auto gaan. Hiermee hebben we een grote groep automobilisten geïdentificeerd die hoog scoort op de motivatie om naar het werk te fietsen. Automobilisten ingedeeld op basis van motivatie en vermogen In de voorgaande paragrafen identificeerden we in onze data 77 respondenten (≈146 medewerkers) die zouden kunnen fietsen, uitgaande van de afstand die ze zouden moeten afleggen (maximaal 11 km). Ook identificeerden we 270 respondenten (≈509 medewerkers) die aangaven graag te willen fietsen. Uit onze data blijkt, dat de overlap (automobilisten die willen en kunnen) 39 respondenten (≈74 medewerkers) betreft. Dit betekent, dat we op basis van deze inventarisatie, de autorijdende Uithofmedewerkers kunnen onderverdelen in de volgende vier groepen (zie matrix rechts):
Groep Wachters: deze groep automobilisten staat open voor het fietsen, woont binnen de befietsbare afstand (≤11 km), maar brengt het fietsen (nog) niet in praktijk.
Groep Wietsers: deze groep automobilisten staat open voor het fietsen, maar woont buiten de befietsbare
46,5% (435) wietsers: voorkeur fiets, buiten fietsafstand
7,6% (74) wachters: voorkeur fiets, binnen fietsafstand
38,5% (368) nietsers: voorkeur auto, buiten fietsafstand
7,4% (72) kunners: voorkeur auto, binnen fietsafstand
afstand (≥ 11 km).
Groep Kunners: deze groep automobilisten staat niet open voor het fietsen, en woont binnen befietsbare afstand (≤ 11 km).
Groep Nietsers: deze groep automobilisten staat niet open voor het fietsen en wonen buiten de befietsbare afstand.
Het overkoepelende doel van dit onderzoek is het aanwijzen van mogelijkheden om het fietsgebruik te stimuleren onder automobilisten op befietsbare afstand. In deze paragraaf, brengen we daartoe de groepen ‘kunners’ en ‘wachters’ verder in kaart. Hoewel de groep ‘wietsers’ buiten de onderzoeksfocus valt (zij wonen buiten de befietsbare afstand), zullen we toch ook kort op deze groep ingaan. Wietsers: aanknopingspunten voor toekomstig onderzoek Gezien de doelstelling van het onderzoek (stimuleren fietsen binnen fietsafstand) vallen de ‘wietsers’ buiten de focus van dit onderzoek. Zij wonen namelijk buiten de befietsbare afstand. Aangezien deze groep ontvankelijk is voor het fietsen is deze wellicht interessant voor toekomstig onderzoek. Voor deze rapportage geven we daarom toch een korte eerste indruk van deze groep. Allereerst beslaat deze groep een groot deel (±47%) van het totale aantal autorijdende Uithof-medewerkers (≈435 Uithof-medewerkers). Verder heeft deze groep zelf ook weinig vertrouwen in het vermogen om naar het werk te
32
kunnen fietsen. Slechts 5% van hen denkt dat het mogelijk is om naar het werk te fietsen (m= 1.8, st. dev. 1.6, op 7punt schaal). De top vijf van belemmeringen die deze groep ervaart om met de fiets naar het werk te gaan staat weergegeven in tabel 4.16.
7 6 5 4 3 2 1 0 De afstand
Grafiek 4.16
De reistijd in vergelijking met auto
Regen/wind tijdens Fietsen niet fietsen praktisch: kleding
Fietsen niet praktisch: bagage
Belemmeringen om naar het werk te fietsen (ervaren door automobilisten buiten fietsafstand die ontvankelijk zijn voor het fietsen)
Deze belemmeringen passen in het beeld van het niet kunnen fietsen: het gaat voornamelijk om praktische bezwaren als afstand, tijd, weersomstandigheden en bagage of kleding die het fietsen bemoeilijkt. Als er gevraagd wordt welke aspecten van het autorijden meespelen om niet te fietsen scoren dezelfde factoren het hoogst. De afstand scoort opnieuw het hoogst (m= 6,7), evenals de snelheid waarmee je je met de auto kunt verplaatsen (m= 5,9). Verder speelt de vrijheid om te gaan en staan waar men wil (m= 4.7), het comfort van de auto (m= 4.6) en het gevoel van privacy in de auto mee. Met het oog op toekomst sluiten we af met de scores voor de verschillende interventies die we deze groep respondenten hebben voorgelegd. De uitkomsten hiervan zijn samengevat in tabel 4.17.
45 40 35 30 Gemiddelde 25 toegekende 20 aantal punten (schaal van 0-100) 15 10 5 0
38,69
20,45 16,05
15,04
Als ik de auto kan Als ik een Als ik de fiets kan Als ik door gebruik combineren met vergoeding krijgen combineren met van een de fiets dichterbij mijn het openbaar elektrische fiets werk te gaan vervoer comfortabeler kan wonen fietsen
13,68
Als ik een tegemoetkoming ontvang voor de aanschaf van een elektrische fiets
Interventies om automobilisten te stimuleren (vaker) de fiets te gebruiken voor woonwerkverkeer Grafiek 4.17
Gemiddelde scores interventies om fietsen te stimuleren
33
Uit de scores voor de verschillende interventies wordt duidelijk dat het combineren van de auto met de fiets (bijvoorbeeld fietsen vanaf een P+R) de hoogste waardering krijgt van de respondenten. Verder bestaat de top vijf uit interventies gerelateerd aan de reisafstand (een verhuisvergoeding, de combinatie met het openbaar vervoer) en het verhogen van de snelheid en comfort van het fietsen door het gebruik van een elektrische fiets. Wachters en kunners: belemmeringen en mogelijke interventies Wachters
In deze paragraaf gaan we dieper in op twee van de groepen automobilisten die we
≤ 11 km van
eerder hebben geïdentificeerd: de ‘wachters’ en de ‘kunners’. Het gaat om twee relatief
de Uithof &
kleine groepen van respectievelijk voor 39 en 38 respondenten (≈75 medewerkers per
voorkeur voor de fiets
groep). We gebruikten de maximaal befietsbare afstand (11 km) voor een eerste schifting op basis van vermogen. Met andere woorden, op basis van hun woon-werk afstand (≤ 11 km), zouden deze automobilisten in principe naar het werk kunnen fietsen. Toch brengen ze dit gedrag niet in de praktijk. Hoewel dit voor de ‘kunners’ te verklaren is door een gebrek aan motivatie, zijn er naast reisafstand logischerwijs meer zaken die
Kunners
≤ 11 km van de Uithof & voorkeur voor
bepalen of medewerkers naar het werk kunnen fietsen. Het blijkt dan ook dat er
de auto
substantiële groepen binnen de 'wachters' (25%, 10 respondenten) en de 'kunners' (53%, 20 respondenten) zijn die aangeven dat ze niet naar het werk zouden kunnen fietsen (<4, op een 7-punt schaal). In deze paragraaf onderzoeken we daarom de belemmeringen die ‘wachters’ en ‘kunners’ ervaren om te fietsen en vergelijken dit met de ervaring van de Uithof-automobilist in het algemeen. Door dit te vergelijken met de Uithof-automobilist in het algemeen kunnen we inzicht krijgen in of er, hoewel de 'wachters' en 'kunners' op befietsbare afstand wonen, mogelijk andere factoren meespelen die het fietsen naar het werk moeilijk maken. Tot slot bekijken we aan welke mogelijke interventies om het fietsen te stimuleren zij de voorkeur geven. Het eerste aspect waarop we de kansrijke groepen verder verkennen is door te kijken naar de belemmeringen die ze ervaren om met de fiets naar het werk te gaan. Hiervoor hebben we de respondenten gevraagd welke factoren ze laten meewegen bij de keuze om de fiets niet te gebruiken voor het woon-werkverkeer. De gemiddelden (op 7-punt schaal: 1= Speelt niet mee, 7= Speelt in grote mate mee) van alle voorgelegde factoren staan gesorteerd naar de drie groepen (automobilisten in het algemeen, wachters en kunners) weergegeven in grafiek 4.18. De scores <4 punten kunnen worden geïnterpreteerd als factoren die niet meespelen, scores >4 punten geven aan dat deze wel meespelen. Dit laatste is in de grafiek grijs gearceerd. Voor de groep wachters en kunners ziet de top drie van factoren er hetzelfde uit; regen en/of wind tijdens het fietsen, de tijd die het kost om te fietsen in vergelijking met de auto en de afstand die men zou moeten fietsen. Echter, de scores binnen de groep wachters zijn gemiddeld 0,7-1,3 punt lager dan binnen de groep kunners, wat betekent dat deze factoren voor de wachters in minder grote mate meespelen. Binnen beide groepen worden weersomstandigheden klaarblijkelijk als grootste belemmering ervaren om te gaan fietsen, gevolgd door de tijd die het fietsen kost voor de kunners en de afstand voor de wachters. Dit laatste is opvallend, gezien het feit dat deze respondenten binnen de eerder vastgestelde befietsbare afstand van 11 km wonen.
34
De gezondheid die nodig is om te kunnen fietsen Regen en/of wind tijdens het fietsen De veiligheid van de fietsroute De kwaliteit van de fietspaden Het ontbreken van goede fietsvoorzieningen (stalling/douche/kleedruimte/fietsreparatiepunt) op mijn werk De onplezierigheid van het fietsen De inspanning die het fietsen kost Dat het niet praktisch is om op de fiets kinderen en/of bagage mee te nemen Dat fietsen niet praktisch is met bepaalde kleding aan (bijv. pak of rok) Onbekendheid met de fietsroute De tijd die het kost om te fietsen in vergelijking met de auto De afstand die ik zou moeten fietsen
0 Automobilisten Grafiek 4.18
1 Kunners
2
3
4
5
6
7
Wachters
Scores en bijbehorende betrouwbaarheidsintervallen binnen verschillende groepen Uithof automobilisten van fietsaspecten die meespelen bij de keuze om niet te fietsen (>4: speelt mee)
Voor de groep wachters speelt bovendien nog een andere factor mee bij de keuze om de fiets niet te gebruiken; dat het fietsen niet praktisch is met bepaalde kleding aan, bijvoorbeeld pak of rok (4,58 op 7-punt schaal). De grote verschillen tussen deze twee groepen worden zichtbaar op de 'ongemaksfactoren' (ontbreken van fietsvoorzieningen, onplezierigheid en inspanning die fietsen kost). Op deze drie factoren scoren de wachters een stuk hoger dan de kunners, wat betekent dat de wachters de fiets laten staan omdat ze dit als ongemakkelijker ervaren dan de kunners. De automobilisten uit beide groepen zijn dus over het algemeen op de hoogte van de fietsroute en hebben geen gezondheidsproblemen die het fietsen in de weg staan. Het verschil dat voor kunners de onplezierigheid van het fietsen meer meespeelt dan voor wachters, ligt in lijn met de sortering van deze groepen op basis van motivatie (wachters willen wel, kunners niet). Een tweede groep belemmeringen die aan de automobilisten zijn voorgelegd betreft de aspecten van het autorijden die kunnen meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets (grafiek 4.19).
35
Dat de auto gemakkelijk te parkeren is bij mijn werk
Dat met de auto gaan past bij mijn levensstijl
De vrijheid om te gaan en staan waar ik wil
De snelheid waarmee je je met de auto kunt verplaatsen
Het gevoel van privacy in de auto
Het comfort van de auto
Het plezier van het autorijden
Dat de auto voor mijn type werk noodzakelijk is
Dat ik ver van mijn werk af woon
0 Automobilisten Grafiek 4.19
1
2
Kunners
3
4
5
6
7
Wachters
Scores en betrouwbaarheidsintervallen van de aspecten van het autorijden die meespelen bij het verkiezen van de auto boven de fiets (>4: speelt mee)
Wederom bevat de top drie van de wachters en de kunners dezelfde factoren, voornamelijk gerelateerd aan de snelheid, het comfort en de bewegingsvrijheid van de auto. Onder de wachters is het comfort van de auto (m=6,21) het voornaamste aspect om de auto te verkiezen boven de fiets. De kunners geven aan dat de vrijheid om te gaan en staan waar men wil (m=5,76) het meeste meespeelt bij de keuze van de auto boven de fiets. Het is opvallend dat de reisafstand, nu we de respondent vragen naar redenen om de auto te verkiezen boven de fiets, lager scoort dan in de bovenstaande analyse (waar we vroegen naar redenen om niet te fietsen). Het feit dat beide analyses laten zien dat de reisafstand voor wachters en kunners in mindere mate meespeelt dan voor de automobilisten in het algemeen, is in lijn met onze eerdere indeling van wachters en kunners op basis van de befietsbare reisafstand.
Tot slot beschrijven we voor beide groepen de voorkeuren voor bepaalde interventies om het fietsen te stimuleren. We vroegen de automobilisten welke van de interventies hen zou stimuleren (vaker) de fiets te pakken voor het woon-werkverkeer (grafiek 4.20). Ze mochten 100 punten verdelen over de interventies die hen het meeste aanspraken.
36
Als ik een tegemoetkoming ontvang voor de aanschaf van een (elektrische) fiets Als ik (via een app) het snelste reisadvies krijg Als ik (via een buien radar of app) weet dat het weer geschikt is om te fietsen Als er op de HU een servicepunt zou zijn voor fietsreparaties Als fietsen financieel aantrekkelijker wordt in vergelijking met met de auto gaan Als ik door gebruik van een elektrische fiets comfortabeler kan fietsen Als ik me op mijn werk kan douchen/omkleden Als ik mijn fiets goed kan stallen op mijn werk Als de fietsroute veiliger zou zijn (bijv. door meer verlichting) Als ik samen met iemand kan fietsen Als er betere of meer fietspaden zijn Als ik gratis een fiets kan lenen bij de HU om naar het station te fietsen Als ik een vergoeding krijg om dichter bij werk te gaan wonen Als ik de fiets kan combineren met het openbaar vervoer Als ik de auto kan combineren met de fiets (bijv. fietsen vanaf P+R) 0 Automobilisten
Grafiek 4.20
5
Kunners
10
15
20
25
30
Wachters
Scores en bijbehorende betrouwbaarheidsintervallen interventies om het fietsen te stimuleren van automobilisten, groep wachters en groep kunners.
De top vijf van interventies onder de kunners en de wachters is grotendeels gelijk. Interventies om het fietsen comfortabeler te maken met de elektrische fiets, hulp bij omgaan met weersomstandigheden en het financieel aantrekkelijker maken van fietsen, zijn voor beide groepen belangrijk, weliswaar met verschillende prioriteiten (zie tabel 4.21). Onder de wachters staat de tegemoetkoming voor de aanschaf van een (elektrische) fiets met 20,4 punten gemiddeld bovenaan. Onder de kunners staat het gebruiken van een elektrische fiets met 20,7 punten gemiddeld bovenaan. Dit staat in contrast met de voorkeur van de algemene groep automobilisten (inclusief degenen die buiten de befietsbare afstand wonen) voor het kunnen combineren van de auto met de fiets (hoogste voorkeur met een score van 24,6).
37
Tabel 4.21 Interventies om automobilisten stimuleren (vaker) de fiets te gebruiken voor woon-werkverkeer Wachters
Gemiddelde
Kunners
punten 1. Als ik een tegemoetkoming ontvang
20,4
voor de aanschaf van een (elektrische)
Gemiddelde punten
1. Als ik door gebruik van een elektrische
20,7
fiets comfortabeler kan fietsen
fiets 2. Als ik (via een buienradar of app)
17,1
weet dat het weer geschikt is om te
2. Als ik (via een buienradar of app) weet
14,9
dat het weer geschikt is om te fietsen
fietsen 3. Als fietsen financieel aantrekkelijker
12,8
wordt in vergelijking met autorijden 4. Als ik door gebruik van een
3. Als ik de auto kan combineren met de fiets
7,9
4. Als ik een tegemoetkoming ontvang
elektrische fiets comfortabeler kan
voor de aanschaf van een (elektrische)
fietsen
fiets
5. Als de fietsroute veiliger zou zijn
7,5
(bijvoorbeeld door meer verlichting)
4.4
14,1
5. Als fietsen financieel aantrekkelijker
11,7
10,4
wordt in vergelijking met autorijden
Conclusies
Vervoermiddelkeuze Uithofmedewerkers Het aandeel automobilisten in deze studie (39,4%) is hoger dan 2011 (34%). Dit kan uiteraard verschillende oorzaken hebben (verhuizing, nieuwe medewerkers op afstand, ander mobiliteitsbeleid). Kanttekening bij onze steekproef is dat het aandeel medewerkers wonend op kortere afstanden (< 5 km & 5-10 km) enigszins is ondervertegenwoordigd (39% steekproef tov 42% op basis van GIS (DHV, 2013)). De automobilist werkzaam in de Uithof woont relatief ver van het werk af; de reisafstand van is gemiddeld 35 km per fiets. Daarmee is de gemiddelde reisafstand van de Uithof-medewerker beduidend groter dan die van de HU-medewerker in het algemeen (26 km) en de landelijk gemiddelde reisafstand (17,6 km). De keuze voor een vervoermiddel hangt sterk samen met deze reisafstand. Uit regressie-analyse blijkt dat de fietsafstand de meest bepalende factor is voor de keuze voor de auto of de fiets. Geslacht, faculteit en dienstverband hangen niet samen met vervoermiddelkeuze. Daarnaast blijkt dat jonge werknemers (18-25 jaar) beduidend minder en stafmedewerkers beduidend meer met de auto gaan. Op de kortere afstand (tot 11 km) is de fiets het meest gekozen vervoermiddel. De auto neemt vanaf ongeveer 11 km deze eerste plaats over. Vanaf ongeveer 12 km haalt ook het openbaar vervoer de fiets in en neemt daarbij na de auto de tweede plek in. Reisgedrag van de automobilist Niet alle autorijders kiezen steevast voor de auto, 52,6% reist ook wel eens met een alternatief. Echter, de frequentie waarmee men van een alternatief gebruikmaakt is laag. Als het gebeurt valt men vaak terug op het openbaar vervoer, ook een klein aandeel op de fiets. De meest genoemde reden om voor een alternatief te kiezen is dat men op dat moment activiteiten aansluitend op werk heeft.
38
De redenen om op dit moment voornamelijk met de auto te gaan zijn: de verre reisafstand van het werk, de snelheid van de auto, het comfort van de auto en de verplaatsingsvrijheid die de auto biedt.
De grootste belemmeringen om te fietsen zijn: de fietsafstand, de tijd die het fietsen zou kosten, en weersomstandigheden (regen/wind).
De geprefereerde interventies om te gaan fietsen zijn voornamelijk financiële maatregelen en voorzieningen: het combineren van de auto met de fiets (bijvoorbeeld vanaf P+R), een verhuisvergoeding, en een tegemoetkoming voor de aanschaf van een (elektrische) fiets.
Automobilist als potentiële fietser Om onder de automobilisten kansrijke groepen voor gedragsverandering te identificeren is gekeken welke automobilisten op basis van hun reisafstand zouden kunnen fietsen (vermogen) en welke automobilisten de voorkeur geven aan de fiets boven de auto en wellicht open staan voor het fietsen (ontvankelijkheid als graadmeter voor motivatie). Om de eerste groep in kaart te kunnen brengen is allereerst onderzocht welke afstand als befietsbaar kan worden beschouwd. Op basis van het huidige fietsgedrag, schatten wij deze afstand in op maximaal ±11 km. Uitgaande van deze veronderstelde befietsbare afstand van ±11 km, is een eerste verkenning gedaan naar potentiële fietsers onder automobilisten. We brachten de groep automobilisten die op basis van hun reisafstand in staat zouden zijn om te fietsen in kaart. Deze groep blijkt echter klein; het betreft 15% van de automobilisten (77 respondenten ≈150 medewerkers) die op maximaal 11 km wonen van de Uithof. Dit sluit aan bij de beleving van bijna drie kwart van de automobilisten (74%) die aangeven niet naar het werk te kunnen fietsen. Uit de analyse blijkt echter ook dat groep automobilisten die open staan voor fietsen naar het werk relatief groot is: 54% van de automobilisten geeft aan de voorkeur te geven aan fietsen als zowel het reizen met de auto als de fiets goed mogelijk zou zijn. Kortom, een grote groep automobilisten staat open voor het fietsen, maar doet dit niet, omdat dit buiten het vermogen ligt. Kansrijke groepen: wachters en kunners Op basis van de doelstelling van dit onderzoek, het stimuleren van het fietsgebruik onder medewerkers die wonen op een befietsbare afstand tot het werk, zijn tenslotte twee groepen kansrijke groepen automobilisten geïdentificeerd: de wachters en de kunners. Beide groepen wonen op een (relatief) befietsbare afstand (<11 km) en zijn wat dat betreft dus hoogstwaarschijnlijk 'in staat om' te fietsen. De wachters geven bovendien aan open te staan voor het fietsen (voorkeur boven de auto), maar bij de kunners ontbreekt het aan deze ontvankelijkheid. Deze groepen zijn klein; respectievelijk ongeveer 74 en 72 Uithof-medewerkers.
De belangrijkste redenen waarom men op dit moment met de auto gaat zijn: de reissnelheid, het comfort van de auto en de verplaatsingsvrijheid die de auto geeft.
De grootste belemmeringen voor deze groepen om te fietsen zijn: weersomstandigheden, de tijd die het kost om te fietsen, en de afstand die men zou moeten fietsen.
Financiële maatregelen en voorzieningen hebben onder deze groepen de voorkeur: een tegemoetkoming voor de aanschaf van een (elektrische) fiets, meer comfort door een elektrische fiets, mobiele informatie over weersomstandigheden, en fietsen financieel aantrekkelijker maken.
39
5
Conclusies en aanbevelingen
Deze studie is uitgevoerd om een bijdrage te leveren aan een effectievere inzet van beleidsinstrumenten voor het stimuleren van het fietsen naar het werk onder automobilisten werkzaam in de Uithof. De gedragsdeterminanten zijn daarbij centraal gezet en er is verband gezocht met mogelijke beleidsinstrumenten. Hiertoe zijn zowel gegevens vanuit praktijk- en wetenschappelijk onderzoek als een veldonderzoek onder automobilisten werkzaam in de Uithof gebruikt. In dit hoofdstuk wordt de hoofdvraag beantwoordt welke centraal staat in deze studie: Hoe kan het fietsgebruik voor woon-werkverkeer van autorijdende HU-medewerkers werkzaam in de Uithof, wonend binnen fietsafstand, worden gestimuleerd? Allereerst geven we antwoord op de hoofdvraag, waarbij we kort de achtergrond van de automobilist op befietsbare afstand schetsen. Hierbij geven we aanbevelingen voor de inzet van beleidsinstrumenten voor deze groep automobilisten. Daarna gaan we kort in op aanbevelingen voor de overige groep automobilisten op langere afstand. We sluiten af met aandachtspunten voor de uitwerking van deze beleidsinstrumenten om te kunnen sturen op gedragsverandering en aandachtspunten voor toekomstig onderzoek.
5.1
Reisgedrag van de automobilist in de Uithof
Om een beeld te krijgen van de groep automobilisten die werkzaam zijn in de Uithof en binnen befietsbare afstand wonen is onder alle Uithof-medewerkers de vervoermiddelkeuze geïnventariseerd. Hieruit bleek dat het merendeel van de medewerkers (39,4%) met de auto naar de Uithof reist, een groter aandeel in vergelijking met 2011 (34%). Om te bepalen welke automobilisten binnen befietsbare afstand wonen, hebben we deze op verschillende manieren geïdentificeerd. Allereerst vroegen we aan de automobilisten hoe ver ze zouden willen fietsen, dit bleek gemiddeld 11 km. Daarnaast vroegen we hoeveel tijd de automobilisten zouden willen fietsen, dit bleek gemiddeld 31 min. Deze twee uitkomsten lieten zien dat er klaarblijkelijk een discrepantie is tussen het aantal kilometers dat men zou willen fietsen en de tijd die men hiervoor zou willen uittrekken. Uitgaande van een gemiddelde fietssnelheid (15 km/h) zou men daadwerkelijk slechts 7,5 km willen fietsen. Van daaruit konden we vaststellen dat slechts 8% van de automobilisten binnen de zelf aangegeven fietstijd woont. Dit is een belangrijke constatering, aangezien het uitgangspunt van de KSG Integraal Mobiliteitsbeleid in eerste instantie werd aangegeven op 0-20 km. Klaarblijkelijk ligt de grens van de befietsbare afstand een stuk lager, tussen ongeveer 7,5 en 11 km. Tabel 5.1 geeft een overzicht van de verschillende geïdentificeerde fietsafstanden in deze studie.
40
Tabel 5.1 Befietsbare afstand tot de Uithof berekend vanuit verschillende metingen Bron van de meting (onderbouwing)
Fietsafstand
Standaardafwijking
(in km)
(in km)
Gemiddelde fietsafstand fietsers (N=390)
5,9 km
3,9 km
Gewenste fietstijd automobilisten (±31 min) (N=472)
7,5 km
4,2 km (±17 min)
Gemiddelde fietsafstand elektrische fietsers (N=38)
9,3 km
5,5 km
Gewenste fietsafstand automobilisten (N=472)
11 km
6,7 km
Breekpunt fiets als meest gekozen vervoermiddel (N=1224)
11 km
Gewenste fietsafstand KSG
20
Na deze verkenning van de befietsbare afstand is vervolgens gekeken hoeveel automobilisten binnen befietsbare afstand wonen. Hiervoor is de maximale befietsbare afstand van < 11 km aangehouden uitgaande van enerzijds het breekpunt waarop de
46,5% (435) wietsers: voorkeur fiets, buiten fietsafstand
7,6% (74) wachters: voorkeur fiets, binnen fietsafstand
38,5% (368) nietsers: voorkeur auto, buiten fietsafstand
7,4% (72) kunners: voorkeur auto, binnen fietsafstand
auto boven de fiets wordt verkozen in de huidige situatie en anderzijds de gewenste fietsafstand van de automobilist. Hoewel een groot deel van de Uithof-medewerkers met de auto gaat, bleek dat slechts een klein deel hiervan (15%≈150 Uithofmedewerkers) binnen befietsbare afstand woont. Terugkomend op de hoofdvraag kunnen we dus concluderen dat de groep automobilisten die binnen befietsbare afstand woont klein is. Binnen deze groep geeft de helft van de automobilisten (wachters) de voorkeur aan de fiets, de andere helft (kunners) geeft ondanks de kortere afstand de voorkeur aan de auto (zie matrix rechts). De belangrijkste inzichten over automobilisten binnen befietsbare afstand zijn:
De reissnelheid van de auto ten opzichte van de fiets is van groot belang bij de keuze voor de auto, daarnaast is het comfort van de auto en de bewegingsvrijheid (autonomie) die de auto biedt belangrijk voor de automobilist op befietsbare afstand.
Volgens de automobilist zijn weersomstandigheden de grootste belemmering om te fietsen, hierna speelt de reisafstand en tijd die het fietsen kost een belangrijke rol bij de keuze om niet te fietsen.
Financiële interventies (tegemoetkoming aanschaf, reisvergoeding), voorzieningen gerelateerd aan weersomstandigheden (bijvoorbeeld buienradar) en comfort van het fietsen (elektrische fiets) worden door de automobilist aangemerkt als mogelijke interventies om het fietsen te stimuleren.
Aansluitend op deze bevindingen geven we de volgende overkoepelende aanbeveling voor het stimuleren van fietsen op de kortere afstand:
Zet verschillende interventies tegelijkertijd in, enerzijds op het ontmoedigen van het ongewenste gedrag (bijv. beperkte uitgifte van parkeerplaatsen) en anderzijds op het aanmoedigen van gewenst gedrag (geef toegankelijke alternatieve reiswijzen). Draag hierbij zorg voor het behoud van de beleving van bewegingsvrijheid/autonomie onder de medewerker. 41
Hierop aansluitend geven we de volgende aanbevelingen voor de inzet van de volgende beleidsinstrumenten:
Voorzieningen •Beperk de uitgifte van parkeerplaatsen •Aanbieden elektrische fiets actie (voor extra tijdwinst en comfort) Financiële prikkels •Maak het parkeren op de Uithof betaald •Beloon het kiezen voor duurzame vervoermiddelen (OV en fiets) Communicatie •Geen massamediale campagnes maar ga in gesprek met automobilisten op korte afstand •Aandachtspunt in communicatie: bewegingsvrijheid/autonomie zijn belangrijke drijfveren om voor de auto te kiezen, mogelijke tijdwinst met de fiets is vaak nog onduidelijk
5.2
Aanbevelingen mobiliteitsbeleid
In de vorige paragraaf hebben we gekeken naar de focus van deze studie, het stimuleren van fietsen onder automobilisten wonend binnen befietsbare afstand. Om deze bevindingen in de bredere context van deze studie te plaatsen, het stimuleren van duurzame reisgedrag onder alle HU-medewerkers werkzaam in de Uithof, bekijken we in deze paragraaf wat we kunnen leren uit deze studie voor het effectiever inzetten van toekomstig mobiliteitsbeleid. Het veldonderzoek liet zien dat, ondanks de (huidige) inzet van beleidsinstrumenten om het fietsen naar het werk te stimuleren, het aantal fietsers lager en het aantal automobilisten hoger ligt, dan bij de vorige steekproef in 2011. Het is nog niet duidelijk wat deze verschuiving veroorzaakt. Echter hierdoor worden de doelstellingen van het mobiliteitsbeleid op langere termijn op scherp gezet. Uit deze verschuiving van de modal Split vloeit de eerste aanbeveling voort:
Zet het beleid in op het stimuleren van fietsen onder niet fietsers (op befietsbare afstand), en draag hierbij zorg voor het behoud van de bestaande fietsers. Beloon niet alleen het gaan fietsen naar het werk maar beloon (juist) ook de medewerkers die al het gewenste gedrag vertonen.
Als we dieper inzoomen op de huidige situatie zien we dat er in het huidige mobiliteitsbeleid geen onderscheid wordt gemaakt tussen het ongewenste (autogebruik) en het gewenste (fietsen en OV gebruiken) gedrag. Iedere medewerker krijgt dezelfde reiskostenvergoeding en het parkeren in de Uithof is gratis. De afgelopen jaren zijn er verschillende initiatieven geweest om het fietsen te stimuleren zoals: een fietsvergoedingregeling (Nationaal Fiets Plan voor de gewone en E-bike actie voor de elektrische fiets) en de communicatieve interventie 'Treemagotchi' om bewustwording van duurzame energie- en reisalternatieven te bewerkstelligen. De effecten van de inzet van deze instrumenten en de respons op het veldonderzoek in deze studie laten hoofdzakelijk zien dat er een grote
42
betrokkenheid is onder de medewerkers bij duurzaamheid in het algemeen en duurzaam reisgedrag. Deze constatering in combinatie met de terugloop van fietsers in de modal Split resulteert in de volgende aanbeveling:
Maak duurzaam reisgedrag de voorkeurskeuze in het individuele mobiliteitsbudget. Voer een individueel mobiliteitsbudget in waarbij het autogebruik geld kost en duurzame alternatieven zoals fietsen en het OV worden beloond (zie case Erasmus MC in hoofdstuk 3).
Zoals uit de literatuurstudie (zie hoofdstuk 3) bleek heeft mobiliteitsbeleid de meeste kans van slagen als verschillende beleidsmaatregelen (instrumenten als voorzieningen, regels, communicatie, financiële prikkels) gecombineerd aangeboden worden. Dit leidt tot de volgende aanbeveling:
Zet communicatieve interventies in als ondersteunend binnen de mix van andere beleidsinstrumenten. Maak hierbij gebruik van impliciete gedragsbeïnvloedingstrategieën en interpersoonlijke communicatie op kritieke momenten in plaats van kennisoverdracht en bewustwording.
Dit betekent niet alleen dat er meerdere soorten interventies tegelijkertijd kunnen worden uitgevoerd om de uitwerking van deze interventies te vergroten, maar ook dat er voor de uitvoering van deze interventies intern slimme samenwerkingsverbanden moeten worden gesmeed om gebruik te maken van alle diensten en expertise die er binnen de HU breed aanwezig zijn. Deze laatste aanbeveling met betrekking tot communicatie gericht op het beïnvloeden van gedrag wordt verder uitgewerkt in paragraaf 5.3 'Aanbevelingen ten aanzien van gedragsbeïnvloeding'.
5.3
Automobilisten buiten befietsbare afstand
Naast het stimuleren van duurzaam reisgedrag onder alle HU-medewerkers in de Uithof, bespreken we als besluit van deze paragraaf enkele aanbevelingen voor het stimuleren van duurzaam gedrag onder automobilisten buiten befietsbare afstand. Hoewel deze groep niet de focus vormde van deze studie bleek dat deze groep automobilisten grotendeels verantwoordelijk is voor de CO2, file- en parkeerproblematiek in de Uithof. Hierdoor is deze groep een belangrijke interventiegroep voor het bereiken van de doelstellingen van het mobiliteitsbeleid. Met betrekking tot het stimuleren van fietsen zijn er grofweg twee routes die bewandeld kunnen worden; enerzijds het laten verhuizen van deze medewerkers tot binnen befietsbare afstand, anderzijds het stimuleren van fietsen als onderdeel van de reis (in combinatie met de auto of het openbaar vervoer). Een belangrijk aandachtspunt bij het definiëren van de befietsbare afstand is dat deze afstand mogelijk hoger kan worden ingeschat als men gebruik gaat maken van een elektrische fiets (zie tabel 5.1). Daardoor kan de verhuisafstand op basis waarvan automobilisten direct naar het werk kunnen gaan fietsen mogelijk ruimer worden ingeschat (9-15 km). Deze twee routes (verhuizen of alternatieven voor de auto) komen ook naar voren uit het veldonderzoek onder automobilisten (in het algemeen en op grotere afstand): het combineren van de auto met de fiets en het krijgen van een verhuisvergoeding krijgen de hoogste voorkeur bij de waardering van mogelijke interventies (zie grafiek 4.17 en grafiek 4.20).
43
Hieronder worden voor beide routes de aanbevelingen voor de inzet van mogelijke beleidsinstrumenten samengevat: Alternatieven voor de auto •OV financieel aantrekkelijker dan de auto (zakelijk NS-abonnement) •Introduceren betaald parkeren op de Uithof •Haalbaarheidsstudie naar carpoolen •Combineren van auto en fiets (fietsen vanaf P&R) •Combineren van openbaar vervoer en fiets (fietsen vanaf treinstation, vergoeding voor OV-fiets abonnement) •Elektrische fietsvergoeding Verhuizen naar befietsbare afstand • Verhuisvergoeding • Elektrische fietsvergoeding
5.4
Aanbevelingen ten aanzien van gedragsbeïnvloeding
Bovenstaande aanbevelingen geven een eerste indicatie van de mogelijkheden om het fietsen te stimuleren onder automobilisten in de Uithof. Echter, zoals blijkt uit de literatuurstudie is het doorbreken van het reisgedrag, gewoontegedrag, lastig. Daartoe bespreken we in deze paragraaf enkele aandachtspunten voor de uitwerking van het mobiliteitsbeleid om op gedragsverandering te kunnen sturen. Hierbij staan drie pijlers centraal, geïntroduceerd door het Lectoraat Crossmediale Communicatie in het Publieke Domein: inhaken op het kritieke moment, voelbaar maken van sociale druk en afstemming op het individu (Stinesen et al., 2013) Allereerst kan er een grotere effectiviteit worden verwacht van het doorbreken van gewoontegedrag als men interventies richt op zogenoemde kritieke momenten. Met kritieke momenten wordt gedoeld op die momenten waarop de medewerker ontvankelijk is voor beïnvloeding of een interventie. Vervolgonderzoek kan zich richten op het identificeren van de kritieke momenten waarop de automobilist de keuze maakt voor een bepaald vervoermiddel. Een manier om gewoontes te doorbreken is door aan te sluiten op een verandering in het dagelijks leven en daar het gewenste alternatief aan te koppelen (Tiemeijer et al., 2009) en makkelijk te maken. Concreet gezien in de Uithof situatie: zodra er in de individuele situatie van de medewerker iets verandert omtrent het reizen (doorgeven adreswijziging, in dienst komen van nieuwe medewerkers, verandering in werktijden/dagen bij P&O) daarbij aansluiten of gebruik maken van veranderingen in de collectieve situatie van de faculteit (verhuizing van een gebouw, introduceren van nieuwe OV-abonnementen, verandering van mobiliteitsbeleid). Ten tweede kan beïnvloeding via belangrijke anderen (peers) bijdragen aan gedragsverandering. Het blijkt dat het overbrengen van een boodschap effectiever is als deze wordt gebracht door mensen die dicht bij je staan of belangrijk voor je zijn (naaste collega's/leidinggevenden, vrienden en familie) dan dat deze wordt gebracht door mensen die verder van je afstaan. In de Uithof context kan dit betekenen dat bijvoorbeeld, net zoals de Fiets-ster campagne in München (Hoofdstuk 3), HU-medewerkers hun naaste collega's verhalen gaan vertellen over waarom zij fietsen en wat er zo makkelijk aan is. Dit zou op zeer klein niveau (collega's van dezelfde opleiding, collega's van dezelfde afdeling) toegepast kunnen worden door in afdelingsoverleggen of op andere wijze verhalen te delen van
44
automobilisten die overgestapt zijn op het fietsen en hoe ze dit hebben aangepakt. Met andere woorden, fietsambassadeurs zoeken en creëren. Tot slot, voor het veranderen van gedrag is het niet alleen belangrijk dat er op het juiste moment door de juiste afzender wordt gecommuniceerd, maar ook dat dit met een persoonlijke benadering gebeurt. Met de huidige interactieve media is het inmiddels mogelijk om bijvoorbeeld via mobiele en sociale media grootschalige interventies op een makkelijke manier te personaliseren. Denk bijvoorbeeld aan het geven van geanticipeerde feedback op het dagelijkse reisgedrag, bijvoorbeeld het geven van inzicht in de tijdwinst die men kan maken door op een bepaald moment de actuele reistijd van auto, OV en fiets (in combinatie met bijvoorbeeld de huidige file-informatie) te vergelijken. Een andere mogelijkheid is het geven van feedback op het daadwerkelijke gedrag van de medewerker, bijvoorbeeld het belonen van gewenst gedrag met positieve sociale aandacht via sociale netwerken van collega's. Hoe meer de communicatie is toegespitst op de specifieke context en het gedrag van het individu, hoe meer kans op succes (Noar et al., 2007).
5.5
Aanbevelingen toekomstig onderzoek
Deze studie kan worden gezien als een eerste verkenning naar de drijfveren van de HU-medewerkers in de Uithof om met de auto naar het werk te gaan. Deze studie kan de HU en daarmee Duurzame Bedrijfsvoering in staat stellen haar beleid efficiënter en effectiever te maken gericht op het verduurzamen van het reisgedrag in de Uithof. De studie levert veel interessante aanknopingspunten, echter er blijven nog een aantal zaken over die nader onderzoek behoeven:
De analyse van de drijfveren van automobilisten werkzaam in de Uithof heeft zich beperkt tot een eerste verkenning van een aantal determinanten (eigen effectiviteit, attitude, gewoonte, kennis) ten opzichte van fietsen en autorijden. De totale dataset herbergt echter een schat aan informatie, op basis waarvan diepere analyses zouden kunnen worden uitgevoerd om te kijken wat de bepalende factoren zijn in het keuzegedrag van automobilisten.
In deze studie zijn de automobilisten als focus genomen voor de analyse van het veldonderzoek. Dit betreft enkel een deel van de totale dataset die is verkregen onder alle HU-medewerkers. Voor vervolgonderzoek kan het interessant zijn om te bekijken of er verschillen zijn tussen medewerkers in de Uithof en medewerkers daarbuiten, en welke drijfveren spelen onder andere groepen medewerkers zoals fietsers en OV gebruikers.
In deze studie is er voornamelijk kwantitatief onderzoek verricht naar de drijfveren van de medewerkers, vervolgonderzoek zou als aanvulling en verrijking op dit eerste startpunt een kwalitatieve insteek kunnen hebben.
Zoals in de aanbevelingen werd aangestipt is het van belang om de huidige fietsers te behouden. Vervolgonderzoek kan zich focussen op het identificeren van mogelijke barrières voor de huidige fietsers om te blijven fietsen.
Met betrekking tot de automobilisten wonend buiten befietsbare afstand kan vervolgonderzoek worden toegespitst op de haalbaarheid van de verschillende alternatieve duurzame reiswijzen.
Bij het ontwikkelen van nieuw mobiliteitsbeleid is het noodzakelijk om meer evaluatieonderzoek te doen om te achterhalen of dit ook het gewenste resultaat oplevert. 45
Referenties Aarts, H. (1996). Habit and decision making. The case of travel mode choice. Proefschrift. Nijmegen, Katholieke Universiteit Nijmegen. Aarts, H., Verplanken, B; & van Knippenberg, A. (1997). Habit and information use in travel mode choice. Acta Psychologica, 96, 1-14. Aarts, N. & Van Woerkum, C. (2008) Strategische Communicatie: Principes en toepassingen. Assen: Uitgeverij Van Gorcum.. Ajzen,I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. Baumeister, R. F., & Tierney, J. (2011). Willpower: Rediscovering the greatest human strenght. Penguin Press: New York. Bruijn, G.J. de, Kremers, S.P.J., Singh, A., Putte, B. van den, Mechelen, W. van (2009). Adult Active Transportation Adding Habit Strengt to the Theory Planned Behavior. American Journal Preventive Medicine 36 (3), 189-194. Cabinet Office Behavoural Insights Team. (2010). Applying behavioural insight to health. Cabinet Office. Carreno, M., Bamberg, S., & Rye, T. (2009). MAXimising success: A new approach to the evaluation of mobility management projects. Leeuwenhorst, The Netherlands: Paper presented at the European Transport Conference. October 5-7. Centraal Bureau voor de Statistiek (2013). Mobiliteit in Nederland; vervoerwijzen en motieven, regio's. Voorburg/Heerlen, 1 juli 2013. http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/?VW=T&DM=SLNL&PA=81129NED&LA=NL. Geraadpleegd op 28 oktober 2013. HaskoningDHV, (2013). Hoofdontwerp Mobiliteit- en bereikbaarheidsbeleid 2020. Onderweg naar een duurzaam mobiliteitsbeleid. Utrecht: Hogeschool Utrecht. Dolan, P., Hallsworth, M., Halpern, D., King, D., Metcalfe, R., & Vlaev, I. (2012). Influencing behaviour: The mindspace way. Journal of Economic Psychology, 33, 264-277. Downs, J. S., Loewenstein, G., & Wisdom, J. (2009). Strategies for promoting healthier food choices. The American Economic Review, 99(2), 159-164 Dudleston, A., Hewitt, E., Stradling, S., & Anable, J. (2005). Public perceptions of travel awareness-Phase three. Edinburgh, UK: Scottish Executive Research Unit. Engbers, L.H., & Hendriksen, I.J.M. (2010). Characteristics of a population of commuter cyclists in the Netherlands: perceived barriers and facilitators in the personal, social and physical environment. International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity.
46
Faddegon, K.J. (2011). Landelijk overgewichtbeleid gespiegeld aan kennis uit te gedragswetenschappen. Verkennende studie voor het WRR-project keuze, gedrag en beleid. (No. Webpublicatie nr. 60). Den Haag: WRR. Flynn, B.S., Dana, G.S., Sears, J., Aultman-Hall, L. (2012) Weather factor impacts on commuting to work by bicycle. Preventive Medcine 54, 122-124. Fogg, B.J. (2009). A behavior model for persuasive design. Proceedings of the 4th international conference on persuasive technology. New York: ACM. Fuller, D., Sahlqvist, S., Cummins, S., Ogilvie, D. (2012). The impact of public transportation strikes on use of a bicycle share program in London: Interrupted time series design. Preventive Medicine 54, 74-76. Fietsersbond, 2013. Fietsen in cijfers. 21 november 2011. http://www.fietsersbond.nl/de-feiten/fietsen-cijfers/fietsencijfers-2. Geraadpleegd op 28 oktober 2013. Gardner, B., & Abraham, A. (2007). What drives car use? A grounded theory analysis of commuters' reasons for driving. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 10, 187-200. Gardner, B., & Abraham, C. (2010). Going green? Modeling the impact of environmental concerns and perceptions of transportation alternatives on decisions to drive. Journal of Applied Social Psychology, 29(12), 2505-2528. Gemeente Amsterdam (2013). Amsterdam Aantrekkelijk Bereikbaar. http://theprotocity.com/wpcontent/uploads/2013/04/mobiliteit_inspraak_7nov_internet.pdf. Geraadpleegd op 28 oktober 2013. Gemeente Maastricht (2013). Maastricht 8 september autovrij. http://www.maastrichtbereikbaar.nl/uploads/tekstblok/persbericht_mb_fiets_20130906.pdf. Geraadpleegd op 28 oktober 2013. Geus, B. de, Bourdeaudhuij, I. de, Jannes, C., Meeusen, R. (2008). Psychosocial and environmental factors associated with cycling for transport among a working population. Health Education Research 23, 697-708. Hannes, E., Janssens, D., Wets, G. (2009). Does Space Matter? : Travel Mode Scripts in Daily Activity Travel. Environment and Behavior, 41(1), 75-100. Heinen, E. (2008). Vandaag op de fiets? Nieuw inzicht in factoren die per dag de keuze voor de fiets in woonwerkverkeer beïnvloeden. Verkeerskunde, 06(11), 44-47. Heinen, E, Maat, K & Wee, GP van (2011). Day-to-day choice to commute or not by bicycle. Transportation Research Record, 2230, 9-18. Hendriksen, I., & Engbers, L. (2008). Elektrische fiets heeft toekomst. Fietsverkeer 19, 28-30. Hendriksen, I., Engbers, L., Schrijver, J., Gijlswijk, R., Weltevreden, J., Wilting, J. (2008). Elektrisch Fietsen. Marktonderzoek en verkenning toekomstmogelijkheden. Leiden, TNO Kwaliteit van leven. Hendriksen, I.J.M., Fekkens, M., Butter, M., Hildebrandt, V.H. (2010). Beleidsadvies Stimuleren van fietsen naar het werk. Leiden, TNO Kwaliteit van Leven. Den Haag, Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport.
47
Hogeschool Utrecht (2011). DTV rapportage mobiliteitsonderzoek HU en UU. Hunecke, M., Blöbaum, A., Matthies, E., & Höger, R. (2001). Responsibility and environment-ecological norm orientation and external factors in the domain of travel mode choice behavior. Environment & Behavior, 33(6), 830852. Hunt, J.D., Abraham, J.E. (2007). Influences on bicycle use. Transportation 34(4), 453-470. Kaiser, F. (2006). A moral extension of the theory of planned behavior: Norms and antcipated feelings of regret in conservationism. Personality and Individual Differences, 41, 71-81. KiM (2007). Vaker op de fiets? Effecten van overheidsmaatregelen. Den Haag, Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid. Klöckner, C.A., & Blöbaum, H., (2010). A comprehensive action determination model - towards a broader understanding of ecological behaviour using the example of travel mode choice. Journal of Environmental Psychology, 30(4), 574-586. Klöckner, C.A., & Friedrichsmeier, T. (2011). A multi-level approach to travel mode choice - How person characteristics and situation specific aspects determine car use in a student sample. Transportation Research Part F 14, 261-277. Langendonck, L. (2009). Uit de auto, op de fiets! Eindrapportage onderzoek 'Marktgericht fietsbeleid'. Rotterdam, Blauw Research. Utrecht, Fietsberaad. Den Haag, Ministerie Rijkswaterstaat. Lapinski, M.K., & Rimal, R.N. (2005). An explication of social norms. Communication Theory, 15(2), 127-147. Lemeux, M., Godin, G. (2009). How well do cognitive and environmental variables predict active commuting? International Journal of Behavioral Nutrition and Physcal Activity 6, 12. Lorek, S., & Spangenberg, J.H. (2001). Indicators for environmentally sustainable household consumption. International Journal of Sustainable Development, 4(1), 101-120. Miller, C.H., Lane, L.T., Deatrick, L.M., Young, A.M., & Potts, K.A. (2007). Psychological reactance & promotional health messages: The effects of controlling language, lexical concreteness, and the restoration of freedom. Human Communication Research, 33(2), 219-240. Ministerie van Infrastructuur & Milieu (2013). Autodelen. Vaker kiezen voor groene alternatieven. In opdracht van Beter Benutten. Den Haag: Ministerie van Infrastructuur & Milieu. Murtagh, N., Gatersleben, B., Uzzell, D., (2012). Multiple identities and travel mode choice for regular journeys. Transportation Research Part F 15, 514-524. Noar, S.M., Benac, C.N., Harris, M.S. (2007). Does tailoring matter? Meta-analytic review of tailored print health behavior change interventions. Psychological Bulletin 133, 673-693. Ogilvie, D., Egan, M., Hamilton, V., Petticrew, M. (2004) Promoting walking and cycling as an alternative to using cars: syspermatic review. BMJ, 329: 763-6.
48
Pascoe, A., & Wood, W. (2007). "Habits" in Encyclopedia of Social Psychology, R. Baumeister and K. Vohns, eds. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Ponting, C. (2007). A new green history of the world. The environment and the collapse of great civilisations. London: Vintage. Prochaska, J.O., DiClimente, C.C., Norcross, J.C. (1992). In search of how people change: applications to addictive behaviors. American Psychologist 47, 1102-1114. Quellette, J.A., Wood, W. (1998). Habit and intention in everyday life: The multiple processes by which part behavior predicts future behavior. Psychological Bulletin 124, 54-74. Renes, R.J., Putte, B. Van den, Breukelen, R. van, Loef, J., Otte, M., Wennekers, C. (2011). Gedragsverandering via campagnes. Den Haag, Nederland: Ministerie van Algemene Zaken. Rietveld, P., Daniel, V. (2004). Determinants of bicycle use: do municipal policies matter? Transportation Research Part A, Policy and Practice 38(7), 531-550. Rose, G., Marfurt, H. (2007). Travel behaviour change impacts of a major ride to work day event. Transportation Research Part A 41, 351-364. Sheeran, P. (2002). Intention - behavior relations: A conceptual and empirical review. Eur Rev Soc Psychol 12, 1-36. Siepel, H., Regtvoort, F., Morssinkhof, G., & Ruiger, d. F. (2012). Congruente overheidscommunicatie. aansluiten bij communicatiebehoeften van burgers. Bussum: Uitgeverij Coutinho. Steg, L. (2001). Car use: Lust and must. Instrumental, symbolic and affective motives for car use. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 4, 151-169. Stinesen, B., Renes, R.J., Meinetten, J., Bruin, H de (2013). Interactieve media voor gedragsverandering. Een hedendaags perspectief op gezondheidscommunicatie. Tijdschrift voor Gezondheidwetenschappen, 91 (1), 18-21. Stradling, S.G. (2007). Determinants of car dependence. In T. Garling, & L. Steg (Eds.), Threats from car traffic to the quality of urban life: Problems, causes and solutions. Oxford: Elsevier. Stradling, S.G. (2011). Travel Mode Choice. In E. Porter (Eds) Handbook of Traffic Psychology, 485-502. Oxford: Elsevier. SWOV. (2011). SWOV-factsheet: Rijden onder invloed van alcohol. (). Leidschendam: SWOV. Tiemeijer, W. L., Thomas, C. A. & Prast, H.M. (red.)(2009). De menselijke beslisser: over de psychologie van keuze en gedrag, Amsterdam: Amsterdam University Press. Titze, S., Stronegger, W.J., Janschitz, S., Oja, P. (2008). Association of built-environment, social-environment and personal factors with bicycling as a mode of transportation among Austrian city dwellers. Preventive Medicine 47, 252-259.
49
Thogersen, J. (2006). Understanding repetitive travel mode choice - A panel study approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 8, 621-638. Twuijver, M. van., Schreuders, M., Jansen, R. (2006). Vervoerswijzekeuze tot 7,5 km. Argumentaties van autobezitters voor de keuze van de auto c.q. de fiets bij het maken van een korte rit. Resultaten, conclusies en aanbevelingen uit het onderzoek 'Verplaatsingsrepertoire korte rit'. Rotterdam, Ministerie van Verkeer en Waterstaat. Verplanken, B., Wood, W. (2006). Interventions to break and create consumer habits. Journal of Public Policy and Marketing 25, 90-103. Ververs, R., Ziegelaar, A. (2006). Verklaringsmodel voor fietsgebruik gemeenten. Leiden, Research voor Beleid. Webb, T.L., Sheeran, P. (2006). Does changing behavioral intentions engender behavior change? A meta-analysis of the experimental evidence. Psychol Bulletin 132, 249-268. Wagenaar, Boxum, (2010) Onderzoek naar reisgedrag werknemers regio Maastricht 2010. Eindrapport. Goudappel Coffeng & MuConsult in opdracht van de projectgroep Maastricht Bereikbaar.
50
Appendix A
Vervoermiddelkeuze HU-medewerkers
Als aanvulling op de resultaten in hoofdstuk 4 beschrijft deze appendix de vervoermiddelkeuze van alle HUmedewerkers (alle locaties, Uithof en daarbuiten). Vanaf deze paragraaf worden alle HU-medewerkers dan ook als de onderzoekspopulatie beschouwd (3560 medewerkers). 1933 van hen (54,3%) namen deel aan het onderzoek. Bij de onderstaande resultaten moet de volgende kanttekening worden geplaatst; in verband met praktische redenen is de data niet grondig gecontroleerd op dubbellingen en fouten waardoor er mogelijk enige onbetrouwbaarheid in deze data aanwezig is. Allereerst beschrijven we de vervoermiddelkeuze van de medewerkers waarna we dieper ingaan op het verband tussen vervoermiddelkeuze en woon-werk reisafstanden van de medewerkers. Vervoermiddelkeuze HU-medewerkers Om in kaart te brengen hoe medewerkers dagelijks naar het werk reizen is de vervoermiddelkeuze geïnventariseerd (zie Tabel A.1). Hieruit blijkt dat de meerderheid van de respondenten (37,9%) met de auto naar het werk gaat. Iets minder respondenten fietsen naar het werk (34,1%). Het aandeel openbaar vervoer gebruikers ligt iets hoger dan het percentage onder medewerkers werkzaam in de Uithof (26,8% HU, 25,3% Uithof). Tabel A.1 Uitsplitsing vervoermiddelen medewerkers Hogeschool Utrecht Vervoermiddel
Percentage steekproef Uithof 2013
Percentage steekproef HU 2013
(N=1264)
(N=1933)
Auto (bestuurder en passagier)
39,4%
37,9%
Motor
0,3%
0,5 %
Brommer/scooter
0,2%
0,4%
Fiets (gewone/elektrische)
34,7%
34,1%
Lopend
0,1%
0,3%
OV (alle vormen)
25,3%
26,8%
Eerder onderzoek (Hendriksen et al., 2010) laat zien dat de reisafstand een belangrijke rol speelt bij de keuze voor een vervoermiddel. De gegevens uit het veldonderzoek werden daarom (op basis van beschikbaarheid) voor 1570 respondenten verrijkt met de reisafstand in kilometers per fiets (berekend met de ANWB-routeplanner op basis van de postcodes van woon- en werkadres). De gemiddelde reisafstand (fietsafstand) voor de HU medewerker is 24,4 km (standaardafwijking 25 km), en de groep automobilisten woont gemiddeld 31 km (standaardafwijking 24,9 km) van het werk af. Dit ligt ruim boven het landelijk gemiddelde van 17,6 km woon-werk auto-afstand (CBS, 2013). Tabel A.2 geeft de verdeling van de respondenten (HU-medewerkers en HU automobilisten) over de verschillende woon-werk afstandklassen (fietsafstand) weer. Ter vergelijking met de eerder gepresenteerde resultaten in hoofdstuk 4 zijn de percentages voor de Uithof automobilisten geheel rechts in de tabel opgenomen.
51
Tabel A.2 Verdeling woonadressen HU-medewerkers en automobilisten per afstandsklasse (fietsafstand in km) Afstandsklasse
Percentage woonadressen
Percentage woonadressen
Percentage woonadressen
HU-medewerkers
HU automobilisten
Uithof automobilisten
steekproef 2013 (N=1570)
steekproef 2013 (N=564)
steekproef 2013 (N=472)
< 5 km
19%
2,1%
0,8%
5-10 km
20,9%
14,9%
10%
10-15 km
9,5%
11,3%
10,8%
15-20 km
8,1%
12,1%
12,7%
20-50 km
27,8%
40,4%
40,5%
50+ kilometer
14,5%
19,1%
25,2%
Een ruime meerderheid (57,6%) van de HU-medewerkers woont binnen 20 km afstand van het werk. Er woont echter ook een grote groep HU-medewerkers (42,3%) op de langere afstand van de HU (> 20 km). Een belangrijk verschil tussen de huidige steekproef en de daadwerkelijke uitsplitsing van woonadressen (GIS analyse door DHV, 2013) is dat de groep respondenten op de kortere afstand (< 5 km) iets ondervertegenwoordigd is. Als we de HU automobilisten vergelijken met de gemiddelde HU medewerker zien we dat deze groep verdeeld is over de langere afstanden. Een vergelijkbare verdeling is te zien onder de groep Uithof automobilisten. Om inzicht te krijgen in de relatie tussen de reisafstand en vervoermiddelkeuze van HU-medewerkers, zijn deze factoren tegen elkaar afgezet in grafiek A.3. Hierin is per kilometer de Modal Split weergegeven van de medewerkers die op die afstand van het werk wonen. Bijvoorbeeld, van alle medewerkers die op 3 km afstand van het werk wonen gaat ±75% met de fiets, ±10% met de auto en ±8% met het OV (alle vormen, ook combinatie OV + fiets).
Keuze vervoersmiddel naar fietsafstand 100% 90% 80% 70%
60%
Fiets (gewoon + elektrisch) Auto
50% 40% 30% 20%
OV (alle vormen)
10% 0% 0-<2
2-<4
4-<6
6-<8
8-<10 10-<12 12-<14 14-<16 16-<18 18-<20 >20
Fietsafstand in km Grafiek A.3
Vervoermiddelkeuze van de respondenten in relatie tot de woon-werk afstand 52
Hieruit blijkt dat de meerderheid (100-80%) van de HU-medewerkers die op kortere afstand wonen (< 5 km) met de fiets naar het werk gaat. Vanaf 3 km reisafstand daalt het fietsgebruik per kilometer sterk, en stijgt het autogebruik per kilometer. Wat opvalt is dat tussen de 9 km en 11 km het fietsgebruik en autogebruik afwisselend de overhand heeft, wat zou kunnen duiden op een 'twijfelgebied' waarbinnen men twijfelt of men nog op de fiets gaat reizen of met de auto gaat. Over het algemeen laat deze grafiek hetzelfde beeld zien als de spreiding van het vervoermiddel naar fietsafstand in de Uithof (grafiek 4.3 in hoofdstuk 4). Nu we een beeld hebben van de relatie tussen vervoermiddelkeuze en afstand voegen we aan deze informatie nog een extra dimensie toe; de hoeveelheid medewerkers per fietsafstand (woon-werk afstand tot de HU). Hierdoor zien we om hoeveel medewerkers het gaat die op kortere of langere afstand met de auto, fiets of het openbaar vervoer reizen. Dit wordt geïllustreerd in grafiek A.4. Deze grafiek geeft cumulatief (optellend) de percentages fietsers en automobilisten weer van de totale groep HU-medewerkers.
Totale verdeling keuze vervoersmiddel bij alle afstanden onder een bepaalde fietsafstand (labels: percentage auto)
40%
36,4%
35% Fiets (gewoon + elektrisch) Auto
30% 25% 20% 14,8%
15% 10% 5% 0%
0,0%
0,3%
<2
<4
1,9% <6
4,1%
<8
6,4%
8,0%
<10
<12
9,8% 11,1%
OV (alle vormen)
13,0%
Fiets (elektrisch) <14
<16
<18
<20
Totaal
Fietsafstand in km Grafiek A.4
Percentages fietsers, automobilisten en OV gebruikers oplopend binnen 0-20 km woon-werk fietsafstand als percentage van alle HU-medewerkers.
Grafiek A.4 laat zien dat de groep fietsers voornamelijk op de kortere afstand wonen. De automobilisten daarentegen wonen voornamelijk op de langere afstand. Slechts een klein percentage van de respondenten gebruikt de auto op de korte afstand. Samengevat, fietsers worden gemiddeld gezien dichterbij het werk dan automobilisten.
Potentiële fietsers onder automobilisten Om een beeld te krijgen van mogelijke potentiële fietsers onder automobilisten beginnen we de verkenning bij de befietsbare afstand. Daarvoor bekijken we eerst hoe de befietsbare afstand gedefinieerd kan worden. Hiertoe zijn verschillende metingen uit het veldonderzoek tegenover elkaar gezet. Deze verschillende metingen zijn samengevat in tabel A.5.
53
Tabel A.5 Befietsbare afstand tot het werk berekend vanuit verschillende metingen onder HU-medewerkers Bron van de meting (onderbouwing)
Fietsafstand
Standaardafwijking
(in km)
(in km)
Gemiddelde fietsafstand fietsers (N=500)
5,9 km
4,6 km
Gewenste fietstijd automobilisten (±31,5 min) (N=732)
7,8 km
4,2 km (±16,7 min)
Gemiddelde fietsafstand elektrische fietsers (N=51)
9,7 km
5,6 km
Gewenste fietsafstand automobilisten (N=732)
10,9 km
6,9 km
Breekpunt fiets als meest gekozen vervoermiddel (N=1570)
11 km
Gewenste fietsafstand KSG
20
Bovenstaande tabel laat zien dat de daadwerkelijke fietsafstand een stuk korter is dan de afstand die de automobilist aangeeft te willen fietsen. Daarnaast blijkt dat medewerkers die op een elektrische fiets fietsen gemiddeld 3,8 km verder fietsen dan medewerkers die op een niet-elektrische fiets gaan.
De volgende stap voor het identificeren van potentiële fietsers onder automobilisten is om te kijken hoeveel automobilisten op befietsbare afstand wonen, en welk deel hiervan naar het werk zou willen fietsen. Deze inventarisatie is uitgevoerd op basis van twee variabelen; de fietsafstand in combinatie met de motivatie om de fiets te verkiezen boven de auto (in een situatie waarin dat mogelijk zou zijn). Deze variabelen dienen als twee assen waarop de automobilisten kunnen worden ingedeeld. Naar aanleiding van de verkenning van de befietsbare afstand (tabel A.5) zijn er drie analyses uitgevoerd op basis van verschillende fietsafstanden, namelijk 7,5, 11 en 15 km. 7,5 km is gekozen op basis van de gemiddelde fietsafstand van de fietsers en het landelijk gemiddelde. 11 km is gekozen op basis van het breekpunt (tabel A.3) waarop de meeste medewerkers met de auto naar het werk gaan in plaats van de fiets, deze fietsafstand wordt ook gefietst door elektrische fietsers en is daarmee voor toekomstige elektrische fietsers interessant. 15 km is gekozen op inschatting van de maximaal haalbare fietsafstand met de elektrische fiets (op basis van de bovengrens van de gemiddelde fietsafstand van de huidige elektrische fietsers in tabel A.5) met het oog op toekomstige elektrische fietsers. De onderstaande cijfers zijn berekend op basis van de volgende uitgangspunten: - totale omvang HU-breed: 3560 (37,5% automobilist = ±1335 medewerkers) - aantal respondenten HU-breed: 1570=44,1% van totale omvang (waarvan reisafstand beschikbaar) - aantal respondenten automobilisten HU-breed: 564=36% van de respondenten (waarvan reisafstand beschikbaar) Potentiële fietsers binnen 7,5 km fietsafstand Uitgaande van een befietsbare afstand van 7,5 km wordt duidelijk dat de kansrijke groep automobilisten klein is, 10% van de huidige automobilisten valt binnen deze fietsafstand, 6,2% van de automobilisten is het meest kansrijk; ze wonen binnen 7,5 km fietsafstand en geven de voorkeur aan de fiets boven de auto (zie tabel A.6). De grootste groep automobilisten (90%) woont buiten deze befietsbare afstand. Desalniettemin geeft een groot deel (74,2%) van de automobilisten aan de fiets te willen verkiezen boven de auto als dit mogelijk zou zijn. Deze verdeling van automobilisten komt grofweg overeen met de verdeling van de Uithof-automobilisten in hoofdstuk 4. Enig verschil tussen HU automobilisten en Uithof automobilisten is te zien op basis van motivatie om de fiets te kiezen. Hierop
54
scoren de HU automobilisten hoger, wat wil zeggen dat er meer automobilisten HU-breed gemotiveerd zijn om de fiets boven de auto te verkiezen (in een situatie waarin dat mogelijk zou zijn). Tabel A.6 Verdeling HU automobilisten in groepen potentiële fietsers (7,5 km fietsafstand)
hoge motivatie (fiets voorkeur) buiten fietsafstand
68% ≈ 908 medewerkers
6,2% ≈ 82 medewerkers
binnen fietsafstand
(>7,5 km)
22% ≈ 294 medewerkers
3,8% ≈ 50 medewerkers
(≤7,5 km)
lage motivatie (auto voorkeur)
Potentiële fietsers binnen 11 km fietsafstand Als de fietsafstand wordt verruimd naar 11 km zien we dat ongeveer 20% van de automobilisten binnen deze fietsafstand woont (zie tabel A.7). Dit is een verdubbeling van het aantal automobilisten ten opzichte van de vorige analyse (7,5 km fietsafstand). Daarbij geeft 12% aan dat ze, als het mogelijk is, bij voorkeur de fiets verkiezen boven de auto. Verder blijft de verdeling over de verschillende groepen grofweg hetzelfde, de grootste groep automobilisten (62,3%) woont verder dan 11 km van het werk af, en geeft in de ideale situatie de voorkeur aan fiets. In vergelijking met de Uithof-automobilisten is het aandeel automobilisten binnen fietsafstand groter onder HU-automobilisten (20,1% HU-breed, 15% Uithof). Samengevat: een grote groep automobilisten woont buiten fietsafstand en ziet geen mogelijkheid om naar het werk te fietsen. Tabel A.7 Verdeling HU automobilisten in groepen potentiële fietsers (11 km fietsafstand)
hoge motivatie (fiets voorkeur) buiten fietsafstand
62,3% ≈ 832 medewerkers
12% ≈ 160 medewerkers
binnen fietsafstand
(>11 km)
17,4% ≈ 232 medewerkers
8,3% ≈ 110 medewerkers
(≤11 km)
lage motivatie (auto voorkeur)
Potentiële fietsers binnen 15 km fietsafstand Tot slot maken we een indeling op basis van 15 km fietsafstand, een langere afstand die interessanter is voor elektrische fietsers. Tabel A.8 geeft een overzicht van de indeling van de automobilisten op basis van deze fietsafstand en motivatie om te fietsen. Ongeveer 28% van de automobilisten woont binnen deze fietsafstand van 15 km. Daarbij geeft 16,5% aan de voorkeur te geven aan de fiets in een situatie waarin men zou kunnen fietsen naar het werk. Deze groep automobilisten is groter dan de vorige analyses op 7,5 en 11 km fietsafstand. Verder is net als in voorgaande analyses de grootste groep automobilisten (57,8%) woonachtig buiten fietsafstand en geeft de voorkeur aan de fiets boven de auto.
55
Tabel A.8 Verdeling HU automobilisten in groepen potentiële fietsers (15 km fietsafstand)
hoge motivatie (fiets voorkeur) buiten fietsafstand
57,8% ≈ 772 medewerkers
16,5% ≈ 220 medewerkers
binnen fietsafstand
(>15 km)
13,8% ≈ 184 medewerkers
11,9% ≈ 159 medewerkers
(≤15 km)
lage motivatie (auto voorkeur) Conclusie Het aandeel automobilisten onder alle HU-medewerkers is gemiddeld 37,9%. Dit aandeel ligt lager dan het aantal automobilisten onder de Uithof-medewerkers (39,4%). Ook het aandeel fietsers (34,1%) onder HU-medewerkers ligt lager dan onder medewerkers werkzaam in de Uithof (34,7%). Daarentegen ligt het aandeel OV-gebruikers hoger (26,8%) onder HU-medewerkers in het algemeen dan onder medewerkers werkzaam in de Uithof (25,3%). De relatie tussen de keuze van het vervoermiddel en de fietsafstand laat vergelijkbare resultaten zien als voorgaande analyse op Uithof niveau. Het zogenoemde 'breekpunt' waarop de fiets als meest gekozen vervoermiddel voorbijgestreefd wordt door de auto ligt op ongeveer 11 km. Verder blijkt dat (net als op Uithof niveau) ook op HUbreed niveau automobilisten op langere woon-werk afstand wonen dan fietsers. Tot slot blijkt dat de kansrijke groepen automobilisten om over te stappen op de fiets klein zijn. Binnen 7,5 km, 11 km en 15 km fietsafstand konden respectievelijk 6,2% (≈ 82 medewerkers), 12% (≈ 160 medewerkers) en 16,5% (≈ 220 medewerkers) van de automobilisten worden geïdentificeerd die in de toekomst (indien mogelijk) naar het werk zouden willen fietsen. Dit laatste reflecteert de algemene uitkomst van de analyse van potentiële fietsers, namelijk dat een grote groep automobilisten in de ideale situatie de voorkeur geeft aan de fiets boven de auto, echter buiten befietsbare afstand woont en op dit moment geen mogelijkheid ziet om naar het werk te fietsen.
56
Bijlage 1 Vragenlijst Zie aparte bijlage in pdf formaat.
57
Bijlage 2 Verantwoording vragenlijst Participanten en procedures Medewerkers werden middels een mailing, ondertekent door Sandra Valenbreder (Programmamanager Duurzame Bedrijfsvoering), verzocht deel te nemen aan het onderzoek. Daarnaast werd via verschillende andere media (zoals de medewerkers nieuwsbrief, Sharepoint, Netpresenter, Twitter en Facebook) aandacht gevraagd voor het mobiliteitsonderzoek. Om deelname te stimuleren werd in de mail bovendien een beloning (in de vorm van een stoelmassage of eco cadeaubon) voor elke 50e respondent vermeld. Een week na de eerste uitnodiging werd een tweede mail verstuurd met daarin feedback over de respons tot dan toe, een dankwoord voor de medewerkers die reeds hadden meegedaan en een uitnodiging voor anderen dit alsnog te doen. In alle communicatie omtrent (de relevantie van) het onderzoek werd de nadruk gelegd op de steeds verder toenemende verkeersdrukte en de gevolgen daarvan voor de bereikbaarheid van met name de Uithof. Om bias of weerstand te voorkomen werd niet ingegaan op de doelstelling om het reisgedrag van de medewerkers te veranderen. Te meten variabelen en analyse De vragenlijst van dit onderzoek werd aan alle medewerkers voorgelegd. Echter, de inhoud van de vragenlijst was verschillend voor automobilisten, fietsers en gebruikers van overige vervoermiddelen. In lijn met de focus van het onderzoek, de automobilist, zullen de variabelen voor fietsers en gebruikers van overige vervoermiddelen niet verder worden toegelicht. Onder alle participanten werden de volgende kenmerken gemeten: werklocatie (vraag 1), geslacht en leeftijd (vraag 42, 43), type dienstverband (parttime of fulltime alsmede functiegroep, vraag 44, 45), afstand woon-werkadres (op basis van adresgegevens (vraag 46) en beschikbaarheid van de auto, (OV)fiets en openbaar vervoer (zie vraag 6). Ook werden alle participanten gevraagd naar hun vervoermiddelkeuze. Er werd gevraagd naar het hoofdvervoermiddel (vraag 2), maar ook of daarnaast eventueel alternatieve vervoermiddelen worden gekozen en hoe vaak (zie vraag 3 en 4). Indien de participant aangaf af te wisselen tussen verschillende vervoermiddelen voor woon-werkverkeer, werd bovendien gevraagd welke factoren een rol spelen bij de keuze tussen het hoofdvervoermiddel en het alternatief (zie vraag 5). Op basis van de vraag naar vervoermiddelkeuze werd de vragenlijst uitgesplitst voor automobilisten (bestuurder en passagier), fietsers (al dan niet elektrisch, al dan niet in combinatie met het openbaar vervoer) en overige groepen (welke niet verder dan op de bovengenoemde aspecten zullen worden ondervraagd). Automobilisten werden voorts op basis van stellingen ondervraagd met betrekking tot: hun intentie om (vaker) met de het OV en/of de fiets naar het werk te reizen (vraag 7,8), hun attitude ten opzichte van fietsen in het algemeen (vraag 9 t/m 12) en ten opzichte van fietsen naar het werk in plaats van met de auto (vraag 13, 14), de waargenomen gedragscontrole ten opzichte van fietsen naar het werk (vraag 15), de mate waarin ze het autorijden naar het werk ervaren als een gewoonte (vraag 16), aan attitude of waargenomen gedragscontrole gerelateerde redenen om de auto te verkiezen boven de fiets (vraag 17, 18), hun motivatie om naar het werk te fietsen (vraag 19), de invloed van de sociale omgeving (vraag 20). Ook werd hen gevraagd hun voorkeur uit te spreken over verschillende ideeën of maatregelen om het fietsen te stimuleren (vraag 21) en aan te geven hoe ver (vraag 22) en hoe lang (vraag 23) zij maximaal zouden willen fietsen naar het werk.
58
