Der Bundesverband CarSharing e.V. (bcs) hat einen Standard zur Evaluation der verkehrsentlastenden Wirkung von CarSharing-Angeboten entwickelt. Der Standard soll dazu dienen, die Ergebnisse von verkehrswissenschaftlichen CarSharing-Studien vergleichbar zu machen.
Autobesitzer in Deutschland unterschätzen die Kosten ihres Autos im Durchschnitt um 50 Prozent. Vor allem die Ausgaben für Steuern, Versicherungen, Reparaturen sowie den Wertverlust des Autos schätzen sie viel zu niedrig ein.
Im August 2019 hat der Bundesverband CarSharing e.V. in einer Studie die verkehrsentlastende Wirkung von Angeboten des stationsbasierten CarSharing und des damit verwandten Homezone-CarSharing in Berlin untersucht. Befragt wurden 1.249 Kund*innen der Anbieter cambio, stadtmobil und Oply in Berlin. Die Studie stellt eine erhebliche verkehrsentlastende Wirkung der untersuchten Angebote fest.
Eine neue bcs-Studie zeigt: Nicht-Nutzer stehen dem CarSharing grundsätzlich positiv gegenüber. Sie bezweifeln aber, dass die Dienstleistung so bequem und so gut verfügbar ist, wie der eigene Pkw. Die Nicht-Nutzer unterschätzen möglicherweise das CarSharing. Denn CarSharing-Bestandskunden sind mit der Bequemlichkeit und Verfügbarkeit der Dienstleistung sehr zufrieden.
Im Rahmen des EU-Projektes STARS haben der bcs und die Freie Hansestadt Bremen Wissenschaftler, Vertreter von Städten und Gemeinden, CarSharing-Anbieter und Verkehrsexperten zu einem Workshop am 24. Januar 2019 in Bremen eingeladen, um gemeinsam die neuesten Erkenntnisse zum CarSharing zu erörtern: Welche Auswirkungen hat die Nutzung von CarSharing-Angeboten auf das Mobilitätsverhalten? Was sind die entscheidenden Faktoren, die zu einem Einstieg in das CarSharing führen?
In den letzten Jahren sind einige Studien veröffentlicht worden, die Entlastungswirkungen von CarSharing-Angeboten untersucht haben (z.B. EVA-CS, WiMobil, share und Bremen-Studien). Keine dieser Studien hat jedoch mit einheitlichem Design alle maßgeblichen, in einer Stadt bestehenden CarSharing-Angebote erforscht. Das beeinträchtigt die Aussagefähigkeit und Vergleichbarkeit dieser Studien. Im Rahmen des EU-Projektes STARS hat der Bundesverband CarSharing e. V. nun erstmals die Entlastungsleistung unterschiedlicher CarSharing-Varianten im Vergleich untersucht.
CarSharing trägt zur Umweltentlastung bei, weil CarSharing-Kunden eigene Autos abschaffen und häufiger Bus und Bahn sowie das eigene Fahrrad nutzen. Doch stimmt das überhaupt noch? Neuere Studien aus den Jahren 2013 bis 2016 haben vor allem das stationsunabhängige („free-floating“) CarSharing untersucht. Sie kommen teilweise zu widersprüchlichen Aussagen bezüglich der Entlastungswirkung moderner CarSharing-Angebote. Die letzte umfassende Untersuchung zum weit verbreiteten stationsbasierten CarSharing liegt mehr als 10 Jahre zurück. Diese Lücke hat der bcs nun mit einer neuen Studie geschlossen.
CarSharing führt zur Abschaffung privater Pkw und fördert den Umweltverbund. Aber wirken die verschiedenen CarSharing-Varianten in gleicher Weise? In 2015 und 2016 sind die Ergebnisse mehrerer umfassender Studien veröffentlich worden. Zusammengenommen liefern sie einen guten Überblick über die Wirkung der verschiedenen CarSharing-Varianten auf Autobesitz und Mobilitätsverhalten.
In 2015 und 2016 sind mit WiMobil, EVA-CS und der neuen bcs-Studie gleich drei große CarSahring-Studien erschienen. Zudem liegt mit multimo eine neue vergleichende Studie zu Zielgruppen und Kundenzufriedenheit im CarSharing vor. Auf der Arbeitstagung 2016 des Bundesverbands CarSharing e.V. stellen die Autoren wichtige Ergebisse vor und benennen Herausforderungen für die Zukunft.
Seit 2007 führt der englische CarSharing-Verband Carplus eine jährliche Befragung der CarSharing-Kunden und eine Evaluation der CarSharing-Anbieter durch, um die Nutzung und die Auswirkungen von CarSharing zu untersuchen. Die Bedeutung des Reports liegt unter anderem darin, dass viele Fragestellungen bereits seit der ersten Studie 2007 mit gleichlautenden Fragen untersucht werden. Für die Anbieter ist die Teilnahme obligatorisch. So ergibt sich ein Datensatz von bisher einzigartiger Vollständigkeit.