Markt- & Konsumentenpsychologie

Was Preissenkungen im öffentlichen Verkehr mit natürlichen Experimenten zu tun haben und wie sie wirken

Was Preissenkungen im öffentlichen Verkehr mit natürlichen Experimenten zu tun haben und wie sie wirken
Wie wirken sich Preissenkungen auf das Verhalten der öV-Kund:innen aus? Foto von Pixabay

Lesezeit 10′ min // Ein Beitrag von Hannes Wallimann und Kevin Blättler

Führt ein höherer Mindestlohn zu mehr Arbeitslosigkeit? Führen erhöhte Staatsausgaben zu höherer Inflation? Wirkungen, die durch solche Politikmassnahmen hervorgerufen werden, nennt man Kausalität. Um mithilfe von Daten kausale Antworten für diese schwierigen, aber ökonomisch relevanten, Fragen zu finden, sollte man optimalerweise Politikmassnahmen zufällig verteilen. So könnte beispielsweise eine zufällig ausgewählte Hälfte der Schweizer Kantone einen Mindestlohn von 4’000 Franken einführen, während die andere Hälfte darauf verzichtet. Die unterschiedliche Entwicklung der Arbeitslosenzahlen zwischen den Kantonen mit und ohne Mindestlohn wäre, vereinfacht geschrieben, dann der sogenannte kausale Effekt. Ein solches Experiment mit zufälliger Zuordnung von Massnahmen ist aber oft politisch (und ethisch) nicht gewünscht. 

Um diesem Problem entgegenzutreten und Antworten auf derart wichtige Fragen zu finden, haben unter anderen die letztjährigen Wirtschaftsnobelpreisträger Card, Angrist und Imbens statistische Methoden entwickelt. Als Ersatz für Experimente mit Zufallsfaktoren können diese Methoden bei sogenannten natürlichen Experimenten angewandt werden. Unter natürlichen Experimenten versteht man ein (von Forscher:innen nicht geplantes) vermeintlich politisches Zufallselement, welches eine Politikmassnahme in der realen Welt einführt (Huber, 2017). Mithilfe der entwickelten Methoden kann man nun die Wirkungen von Massnahmen bestimmen. 

Von grosser Wichtigkeit sind solche Analysen auch, wenn es für die Branche des öffentlichen Verkehrs, aber auch für den Staat als Regulator und Besteller, darum geht die Abonnements- und Billettpreise festzulegen. Solche Fragen sind volkswirtschaftlich und sozial von grosser Relevanz, da dank dem öffentlichen Verkehr die Standortattraktivität steigt und unser Bedürfnis nach Mobilität gedeckt wird. Anderseits entstehen durch diese Grundversorgung Kosten, subventionieren Bund und Kantone in der Schweiz doch den regionalen Personenverkehr jährlich mit rund 2.1 Milliarden Franken (BAV, 2022). Zusätzlich kommt hinzu, dass im 1. Quartal 2022 die zurückgelegten Personenkilometer im öffentlichen Verkehr zwar zunahmen, aber immer noch unter der Nachfrage des ersten Quartals 2019 liegen (LITRA, 2022). Weiter ist zu berücksichtigen, dass die CO2-Emissionen einer durchschnittlichen öV-Reise tiefer und somit umweltfreundlicher sind als eine Reise mit dem Auto (vgl. z.B. VöV, 2021). Unter Anbetracht der volkswirtschaftlichen Bedeutung, der hohen Kosten für die Steuerzahler:innen, dem coronabedingten Einbruch sowie der ökologischen Relevanz, ist es für Politiker:innen zentral zu wissen, inwiefern sich tiefere Preise auf das Verhalten der (potentiellen) öV-Kund:innen auswirken.

Foto von Ono Kosuki (Pexels)

In einem vom SBB Forschungsfonds finanzierten Projekt haben wir gemeinsam mit Rapp Trans statistische Antworten auf diese Frage geliefert (siehe z.B. Wallimann et al., 2022). Das natürliche Experiment in diesem Fall war die Annahme einer Initiative im Kanton Genf, was dazu führte, dass der Tarifverbund Unireso die Abonnements- und Billettpreise im öffentlichen Verkehr im Dezember 2014 senkte. Beispielsweise kostet ein Jahresabonnement neu für Erwachsene 500 Franken, verglichen zu den 700 Franken vor der Preissenkung. Nun stellt sich die Frage, wie sich eine solche Preissenkung auf die Nachfrage auswirkt. Um aus dieser Politikmassnahme auf einen kausalen Effekt schliessen zu können, geht es darum, die Differenz zwischen der Nachfrage nach öffentlichem Verkehr in Genf mit und ohne Preissenkung zu ermitteln. Das eine ist einfach: Wir kennen die Nachfrage mit Preissenkung. Dabei fokussieren wir uns auf die Nachfragedaten von TPG, das mit Abstand grösste Transportunternehmen des Genfer Tarifverbundes.

Nun gilt es mithilfe statistischer Methoden die Nachfrageentwicklung ohne Preissenkung zu berechnen, statistisch auch konterfaktisches Ergebnis genannt. Dafür verwenden wir in unserer Studie die synthetische Kontrollmethode, ursprünglich entwickelt von Abadie and Gardeazabal (2003). Diese konstruiert ein synthetisches TPG, welches die Nachfrageentwicklung des Genfer Transportunternehmens TPG ohne Preissenkung abbildet. Dieses synthetische TPG setzt sich zusammen aus einem gewichteten Durchschnitt von anderen städtischen Transportunternehmen in der Schweiz. Die synthetische Kontrollmethode weist die Gewichte so zu, dass die Charakteristika von TPG in optimaler Weise nachgebildet werden.

Abbildung 1: Nachfrageentwicklung von TPG und dem synthetischen TPG (Quelle: Wallimann et al., 2022)

In unserer Studie fanden wir heraus, dass die Nachfrage in Genf über fünf Jahre um 10.6% zugenommen hat, was dem kausalen Effekt entspricht. “Nachfrage” ist in unserem Fall definiert als Einsteiger pro Fahrzeugkilometer. Dies, um Auswirkungen von Netzveränderungen, z.B. Taktverdichtung, als sogenannten Störfaktor auf die Nachfrage auszuschliessen und dadurch die Preiswirkung so gut wie möglich zu isolieren. Die Wirkung der Preissenkung kann mittels Abbildung 1 gezeigt werden, welche wir nun in zwei Teilen betrachten. Links, in der Zeit vor der Preissenkung, ist ersichtlich, dass die Nachfrageentwicklung von TPG und dem synthetischen TPG beinahe identisch sind. Folglich kann angenommen werden, dass die statistische Methode ein sinnvolles konterfaktisches TPG darstellt und die Entwicklung nach der Einführung der Preissenkung in etwa so ist, wie wir es in Genf ohne Preissenkung erwarten würden. Rechts sieht man die beiden Entwicklungen nach der Preissenkung gegenübergestellt: Während die Nachfrage der TPG-Kund:innen zunimmt, bleibt diese beim synthetischen TPG in etwa gleich. Die Differenz ist nun der kausale Effekt (Nachfragesteigerung), welcher auf die Politikmassnahme (Preissenkung) zurückzuführen ist. Zusätzlich berechnen wir in unserem Projekt noch eine untere Grenze des Effekts von 3.7 %.

Aber Achtung: Natürliche Experimente sind immer mit einer gewissen Vorsicht zu interpretieren. Einerseits basieren diese auf Annahmen. Beispielsweise nehmen wir an, dass es in unserem Fall andere städtische Transportunternehmen in der Kontrollgruppe gibt, welche vergleichbar zu unserem von der Politikmassnahme (Preissenkung) betroffenem Unternehmen TPG sind. Andererseits gibt es bei allen wissenschaftlichen Studien Limitationen und eine Generalisierung der Resultate ist immer mit Vorsicht zu geniessen. Dabei handelt es sich um Grenzen einer Kausalanalyse, welche nicht abschliessend empirisch untersucht werden können. Beispielsweise wurde in unserem Fall in den Jahren bis 2012 das Tram-Netz in Genf ausgebaut. Dieser Ausbau könnte sich auch noch nach 2014 auf das Konsumverhalten von TPG-Kunden:innen ausgewirkt haben. Folglich könnte es sein, dass wir die Wirkung der Preissenkung überschätzen. Weiter gab es in Genf einen vor der Preissenkung vergleichsweise tiefen öV-Anteil. Dementsprechend kann es sich bei unserem Ergebnis auch um einen beobachteten “Aufholeffekt” gehandelt haben. Dies bringt uns zu einem wichtigen Hinweis für die Interpretation der berechneten Nachfragewirkung der Preissenkung: Es handelt sich dabei um eine sogenannte Punktschätzung der Nachfrageveränderung. Konkret, wenn die Preise nochmals um den gleichen Betrag gesenkt werden, ist nicht davon auszugehen, dass sich die Nachfrage nochmals gleich verändert. 

In Zukunft werden solche Kausalanalysen über Preissenkungen auf öV-Tickets noch an Wichtigkeit gewinnen. Dies, da beispielsweise in der Schweiz neue Markttests mit innovativen Preis- und Abonnementsformen durchgeführt werden. Anderseits beginnen die Regierungen in unseren Nachbarstaaten (noch stärker) mit den Ticketpreisen zu experimentieren: Einerseits führt Deutschland über diesen Sommer 2022 ein 9-Euro-Ticket ein. Andererseits kann man in Österreich mit den Klimaticket für gut 1’000 Euro (analog zu unserem GA) alle öffentlichen Verkehrsmittel ein Jahr lang günstig nutzen. Nun gilt es die kausalen Effekte dieser natürlichen Experimente sorgfältig zu bestimmen, um zukünftige Politikmassnahmen ideal auszugestalten. 

Das Projektteam:


Referenzen

  • Abadie A and Gardeazabal J (2003) The Economic Costs of Conflict: A Case Study of the Basque Country. The American Economic Review 93(1): 113–132.
  • BAV (2022) Bestellverfahren. https://www.bav.admin.ch/bav/de/home/allgemeine-themen/rpv/bestellverfahren.html (abgerufen am 13. Juni 2022). 
  • Huber M (2017) Datenbasierte Kausalanalyse: Eine informelle Diskussion der bedeutendsten Ansätze. Ökonomenstimme. 
  • Litra (2022) Quartalsreporting Bahn 1/2022 : Kontinuierliche Erholung für den Personenverkehr, Güterverkehr auf Wachstumskurs. Quartalsreporting Bahn. 
  • Wallimann H, Blättler K und von Arx W (2022) Do price reductions attract customers in urban public transport? A synthetic control approach. ArXiv working paper. 
  • VöV (2021) Fakten & Argumente zum öffentlichen Verkehr in der Schweiz. Bericht.
  • Foto von Pixabay: https://www.pexels.com/de-de/foto/selektive-farbfotografie-des-gelben-zuges-neben-dem-gebaude-417023/
  • Foto von Ono Kosuki: https://www.pexels.com/de-de/foto/mann-in-der-schwarzen-anzugjacke-die-blaue-und-schwarze-atm-maschine-halt-5999936/

Informationen zu den Autoren

Hannes Wallimann und Kevin Blättler

Hannes Wallimann ist Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Kompetenzzentrum Mobilität an der Hochschule Luzern. In seiner Forschung wendet der Ökonom, welcher an der Universität Fribourg doktorierte, quantitative empirische Methoden an, um unterschiedliche Fragestellungen zu analysieren. Er reist selbst gerne mit dem öffentlichen Verkehr, sei es fürs Pendeln zur Arbeit oder für Freizeitreisen.

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Kevin Blättler ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Kompetenzzentrum Mobilität an der Hochschule Luzern. Der Ökonom beschäftigt sich in seiner Dissertation an der Universität Fribourg mit datenbasierten Kausalanalysen und Politikevaluationen.

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