Die Studie legt nahe, wie stark der Wettbewerb auf dem Markt für städtische Fahrgeschäfte wachsen kann, bevor der Verkehrsinfarkt einsetzt

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Theoretisch sollte der Wettbewerb zwischen den Fahrdienstvermittlern eine gute Sache sein und den Verbrauchern mehr Optionen bieten. In der Praxis tragen zu viele Ride-Hailing-Fahrzeuge zu städtischen Staus bei. Wie können Städte diese Faktoren ausgleichen?

Eine neue Studie, die von MIT-Forschern in Zusammenarbeit mit dem Institut für Informatik und Telematik des Nationalen Forschungsrates von Italien mitverfasst wurde, liefert ein Modell, das zeigt, inwieweit der Mitfahrwettbewerb die Straßen verstopft – was Analysten und politischen Entscheidungsträgern eine Schätzung ermöglicht Wie viele Fahrzeuge und Unternehmen könnten in einem bestimmten Metropolgebiet einen Markt optimaler Größe bilden?

„Dies zeigt, dass wir durch die Nichtkoordinierung von Mitfahrdiensten eine enorme Menge an zusätzlichem Verkehr schaffen“, sagt Carlo Ratti, Professor am Department of Urban Studies and Planning (DUSP) des MIT und Co-Autor eines neuen Papiers die Ergebnisse der Studie im Detail. „Wenn Städte eine Plattform nutzen würden, um Ride-Hailing zu koordinieren, könnten wir die Gesamtüberlastung und den Verkehr in Städten auf der ganzen Welt reduzieren.“

Das Papier „The cost of non-coordination in urban on-demand mobility“ erscheint heute in Naturwissenschaftliche Berichte.

Die Autoren sind Daniel Kondor, Forscher bei der Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART); Iva Bojic, Forscherin bei SMART; Giovanni Resta, Forscher am Institut für Informatik und Telematik des Nationalen Forschungsrates von Italien; Fabio Duarte, Dozent bei DUSP und leitender Forschungswissenschaftler am Senseable City Lab des MIT; Paolo Santi, leitender Forschungswissenschaftler am Senseable City Lab und Forschungsdirektor am Institut für Informatik und Telematik des Nationalen Forschungsrates von Italien; und Ratti, Professor für urbane Technologien und Planung bei DUSP und Direktor des Senseable City Lab.

Messung der Kosten in Bezug auf den Verkehr

Zur Durchführung der Studie erhielt das Forschungsteam anonymisierte Taxidaten für fünf Städte: Curitiba (in Brasilien), New York (nur für Manhattan), San Francisco, Singapur und Wien, um festzustellen, von wo aus Personen Fahrten anfordern. Die Zahl der erfassten Fahrten reichte von 300.000 in Wien bis zu 150 Millionen in New York.

Unter Verwendung dieser Daten als Stellvertreter für die gesamte Nachfrage nach Fahrdiensten modellierten die Forscher dann den Verkehrsfluss, der erforderlich ist, um alle Fahrgäste mit optimaler Effizienz abzuholen, sowie Szenarien, in denen mehrere Unternehmen unabhängig voneinander konkurrieren. Dieser Ansatz ermöglichte es dem Team, die Auswirkungen des Hinzufügens neuer Fahrdienstfirmen zu einem bestimmten Markt zu isolieren.

Letztendlich stellten die Wissenschaftler fest, dass das Hinzufügen eines Ride-Hailing-Unternehmens in Standardgröße zum Markt unterschiedliche Auswirkungen auf die Anzahl der Fahrzeuge hatte, die eingesetzt würden, um die Nachfrage zu befriedigen. In Manhattan würde ein neu auf den Markt kommender Wettbewerber die Zahl der Mitfahrfahrzeuge nur um etwa 3 Prozent erhöhen. In Singapur sind es 8 Prozent, in Curitiba 67 Prozent. Das nennen die Forscher in der Branche die „Kosten der Nichtkoordinierung“.

„Wir finden es positiv, mehrere Anbieter zu haben“, sagt Santi. „Aber wenn sie nicht koordiniert sind, muss man sozusagen einen Preis zahlen.“

Ratti fügt hinzu: „Wenn Sie jedem erlauben, unabhängig voneinander zu optimieren, führt das zu zusätzlichen Staus. Sie bekommen nicht das nächste Auto – Sie bekommen vielleicht ein Uber-Auto, das weiter entfernt ist, obwohl vielleicht ein Lyft-Auto neben Ihnen steht.“

Die größten Faktoren, die die Anzahl der benötigten Fahrzeuge beeinflussen, sind die Dichte der Fahrgastnachfrage und die durchschnittliche Verkehrsgeschwindigkeit. In Manhattan, wo die Kunden näher beieinander liegen, wird das Hinzufügen eines neuen Unternehmens zum Markt die Anzahl der Fahrzeuge, die eingesetzt werden, um alle Kunden im Bezirk abzuholen, nicht drastisch ändern. In Curitiba, wo die Fahrgäste weiter verteilt sind, würde ein neues Fahrdienstunternehmen, das alleine operiert, zu einem viel größeren Anteil an Neufahrzeugen auf den Straßen führen.

„Bei sehr dichter Nachfrage hat man, auch wenn man sich nicht koordiniert, immer noch einen guten Fahrzeugpool, aus dem man schöpfen kann [nearby], und die Effizienz ist immer noch ziemlich gut“, stellt Santi fest. Der andere Faktor ist die Geschwindigkeit des Verkehrs. In einem nicht koordinierten Markt benötigen Sie möglicherweise ein weiter entferntes Fahrzeug. Wenn die Verkehrsgeschwindigkeit hoch ist, kann das in Ordnung sein, aber wenn die Verkehrsgeschwindigkeit niedrig ist, kann es sehr ineffizient sein, diesen Kunden zu bedienen.“

Viele Firmen, eine Plattform?

Ratti, Santi und ihre Kollegen sagen, dass die Ergebnisse stark auf die Politik hindeuten, eine Hauptmitfahrplattform für Verbraucher in einer bestimmten Stadt zu haben, die alle konkurrierenden Unternehmen nutzen könnten. Das könnte die Effizienz steigern, auch wenn der Marktwettbewerb noch besteht.

„Das bedeutet sicherlich nicht, für weniger Wettbewerb zu plädieren“, sagt Ratti. „Wir können Wettbewerb und Effizienz kombinieren, indem wir eine gemeinsame Plattform nutzen. Es ist nur eine Frage der Regulierung durch die Städte. Und das sind stark regulierte Märkte, also argumentieren wir nicht für etwas Neues.“

Und wie Santi betont: „In vielen US-Städten gibt es bereits solche digitalen Plattformen für Mikromobilität“, also Bike-Sharing-Dienste. „Das ist ein Modell, das auch für On-Demand-Mobilität wie Uber und Lyft funktionieren könnte.“

Ob sich die Ballungsräume in diese Richtung bewegen werden, bleibt abzuwarten. Dennoch bietet die Modellierung in dem Papier zumindest ein Werkzeug, mit dem die Experten jeder Stadt ihre Mobilitäts- und Verkehrspolitik weiter verfeinern können.

Mehr Informationen:
Dániel Kondor et al, The cost of non-coordination in urban on-demand mobility, Wissenschaftliche Berichte (2022). DOI: 10.1038/s41598-022-08427-2

Bereitgestellt vom Massachusetts Institute of Technology

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