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@article{ Roos2018,
 title = {Gesamtwirtschaftliche Kosteneinsparpotenziale durch das automatisierte Fahren: eine ökonomische Abschätzung für Deutschland},
 author = {Roos, Michael and Siegmann, Marvin},
 journal = {TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis / Journal for Technology Assessment in Theory and Practice},
 number = {2},
 pages = {23-30},
 volume = {27},
 year = {2018},
 issn = {2567-8833},
 doi = {https://doi.org/10.14512/tatup.27.2.23},
 urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-68865-5},
 abstract = {In dieser Studie wird abgeschätzt, welche gesamtwirtschaftlichen Kosteneinsparungen das automatisierte Fahren für Deutschland bringen könnte. Durch automatisiertes Fahren können Unfälle und Staus vermieden werden. Zudem ist zu erwarten, dass der Parkverkehr in den Innenstädten zurückgeht. Insgesamt ergibt unsere Abschätzung ein Einsparpotenzial von 24,9 Mrd. Euro pro Jahr bei einer mittleren Marktdurchdringung. Dies entspricht etwa 0,8 % des deutschen Bruttoinlandsprodukts im Jahr 2016. Gemessen am Wirtschaftswachstum von 1,9 % im Jahr 2016 ist dies erheblich. Von besonderem Interesse ist auch die Kostenersparnis je Pkw, da somit private Kosten der Anschaffung mit sozialen Erträgen verglichen werden können. Im mittleren Szenario erhalten wir eine Kostenersparnis von 1.351 Euro pro Jahr und Pkw.This study estimates the macroeconomic cost saving potentials, that might be achieved through automated driving in Germany. The new technologies of autonomous vehicles can contribute to accident and congestion reductions and might also lower parking problems in inner cities. Our assessment shows an annual cost saving potential of 24.9 bill. Euro at mid-level market penetration. This corresponds to 0.8 % of the German GDP in 2016, which is considerably high compared to the economic growth of 1.9 % in the same year. Of particular interest here are also cost savings per car in order to compare private costs with socially realized benefits. We estimate cost savings of 1,351 Euro per year and car at mid-level market penetration.},
 keywords = {Bundesrepublik Deutschland; Verkehrssicherheit; cost-benefit analysis; regional mobility; Szenario; automation; road traffic; Straßenverkehr; regionale Mobilität; traffic volume; traffic safety; Federal Republic of Germany; Kraftfahrzeug; Verkehrsaufkommen; Automatisierung; Kosten-Nutzen-Analyse; motor vehicle; scenario}}