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2023 | OriginalPaper | Chapter

Empirische Analyse der Effekte der COVID-Impfung auf die Nutzung des ÖPNV in Deutschland: Führt die Immunisierung zurück in die Normalität?

Authors : Tobias Hagen, Marco Sunder

Published in: Towards the New Normal in Mobility

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Auszug

Mit der Pandemie kam es zu fundamentalen Veränderungen bzw. beschleunigten Entwicklungen, von denen sich einige mittel- und langfristig fortsetzen werden. Die aus der Literatur bekannten Stichworte sind Home-Office, Dienstreisen, Messen und Kongresse, Freizeitgestaltung, die Luftfahrt, der stationäre Handel versus dem Online-Handel sowie die Verkehrsmittelwahl (öffentlicher Verkehr, Radverkehr, motorisierter Individualverkehr). Gemäß den Daten des Statistischen Bundesamts gab es vor der Pandemie in Bezug auf die Passagierzahlen im ÖPNV einen leicht positiven Trend, der vor allem durch den U-Bahn- und S-Bahn-Verkehr getrieben wurde (Abb. 1). Auch im vierten Quartal 2021 war die Personenzahl bundesweit immer noch gut 25 % unter dem Niveau, das gemäß dem geschätzten Trend zu erwarten gewesen wäre. Über den gesamten Pandemiezeitraum bis zum vierten Quartal 2021 fällt der Rückgang mit 32 % noch stärker aus.

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Footnotes
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Mit der Notbremse wurden bundesweit verbindliche und einheitliche Maßnahmen (wie z. B. Ausgangsbeschränkungen, Kontaktbeschränkungen) für die Überschreitung der Inzidenz-Schwellenwerte 100 und 165 festgelegt, die zur Eindämmung der Pandemie beitragen sollten. Sofern ein Bundesland strengere Regeln erlassen hatte, galten diese landesrechtlichen Vorschriften. https://​de.​wikipedia.​org/​wiki/​Viertes_​Gesetz_​zum_​Schutz_​der_​Bevölkerung_​bei_​einer_​epidemischen_​Lage_​von_​nationaler_​Tragweite
 
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Eine Einschränkung dabei ist, dass bei der Befragung nicht der Zeitpunkt der Infektion bzw. der letzten Impfung mit erhoben wurde. Für einige Personen könnte die Klassifizierung in „2G“ im Sinne der offiziellen Regulierung damit falsch positiv ausfallen, wenn die Infektion zu lange zurückliegt bzw. der volle Impfschutz noch nicht erreicht ist.
 
Literature
go back to reference Basu, P., & Small, D. S. (2020). Constructing a more closely matched control group in a difference-in-differences analysis: Its effect on history interacting with group bias. Observational Studies, 6, 103–130.CrossRef Basu, P., & Small, D. S. (2020). Constructing a more closely matched control group in a difference-in-differences analysis: Its effect on history interacting with group bias. Observational Studies, 6, 103–130.CrossRef
go back to reference Heckman, J., Ichimura, H., Smith, J., & Todd, P. (1998). Characterizing selection bias using experimental data. Econometrica, 66(5), 1017–1098.CrossRef Heckman, J., Ichimura, H., Smith, J., & Todd, P. (1998). Characterizing selection bias using experimental data. Econometrica, 66(5), 1017–1098.CrossRef
go back to reference Wing, C., Simon, K., & Bello-Gomez, R. A. (2018). Designing difference in difference studies: Best practices for public health policy research. Annual review of public health, 39, 453–469.CrossRef Wing, C., Simon, K., & Bello-Gomez, R. A. (2018). Designing difference in difference studies: Best practices for public health policy research. Annual review of public health, 39, 453–469.CrossRef
Metadata
Title
Empirische Analyse der Effekte der COVID-Impfung auf die Nutzung des ÖPNV in Deutschland: Führt die Immunisierung zurück in die Normalität?
Authors
Tobias Hagen
Marco Sunder
Copyright Year
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39438-7_62

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