Mobilität der Zukunft. Szenarien der Fortbewegung in Deutschland 2035


Bachelorarbeit, 2018
69 Seiten, Note: 1,3

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abstract / Zusammenfassung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Ziel der Arbeit

3 Aufbau der Arbeit

4 Mobilität in Deutschland
4.1 Definition des Begriffs Mobilität
4.2 Zahlen, Daten, Fakten zur Mobilität in Deutschland

5 Die Szenariotechnik
5.1 Auswahl und Herleitung der Methodik
5.2 Definition und Entwicklung der Szenariotechnik
5.3 Ziele und Merkmale der Szenariotechnik
5.4 Ablauf der Szenariotechnik
5.5 Instrumente der Szenariotechnik
5.6 Vor- und Nachteile der Szenariotechnik
5.7 Die Szenariotechnik dieser Arbeit

6 Szenarioanalyse zur Mobilität
6.1 Ziele und Analyse des Untersuchungsfeldes
6.2 Aktuelle Trends, Projekte und Debatten
6.3 Einflussfaktoren und Clusterbildung
6.4 Eruierung der Schlüsselcluster
6.5 Die Expertenbefragung
6.6 Ergebnis der Expertenbefragung und kritische Würdigung

7 Die Szenarien
7.1 Herleitung der Szenarien
7.2 Bildung der Szenarien
7.3 Szenario I: Storm of Change
7.4 Szenario II: Schuster bleib´ bei deinen Leisten

8 Handlungsempfehlungen & Ausblick

Literaturverzeichnis

Anhang
Anhang: Stichpunktliste der Einflussfaktoren
Anhang: Mindmap mit Cluster der Einflussfaktoren

Abstract / Zusammenfassung

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie sich die Menschen in Deutschland in Zukunft fortbewegen werden und wie sich der Verkehr insgesamt verändern könnte. Genauer untersucht werden dabei die Trends, die sich bereits heute abzeichnen sowie die Trends und Entwicklungen, die in Zukunft ausschlaggebend sein könnten.

Zunächst werden aktuelle Daten und Fakten, die den Verkehr in Deutschland heute prägen, dargestellt. Hier wird auch beschrieben, wie und mit welcher Intention sich die Menschen heute in Deutschland fortbewegen. Zudem werden aktuelle Daten zur Verteilung und Nutzung der PKW in Deutschland dargestellt.

Nach einer theorethischen Herleitung verschiedener Prognosemittel auf Basis einer Literaturrecherche hat sich herausgestellt, dass sich die Szenariotechnik als Instrument besonders eignet, da die Problemstellung vorwiegend qualitative Daten und Entwicklungen beinhaltet.

Anschließend wurde die Szenariotechnik theoretisch betrachtet, um eine Einführung in die Methodik, die in dieser Arbeit verwendet wird, zu gewährleisten.

Im Hauptteil wurde die Szenariotechnik dann auf die Thematik „Mobilität 2035“ angewandt. Um Einflussfaktoren auf dieses Thema zu ermitteln und zu gruppieren, wurden neben einer ausführlichen Recherche auch Experten befragt. Als besonders wichtige Faktoren kristallisierten sich dabei, neben der wirtschaftlichen Entwicklung und der Veränderung der Bedeutung des Automobils, auch die Politik und die Gesetzgebung heraus.

Mit Hilfe einer Szenariomatrix wurden anschließend zwei Szenarien hergeleitet, die jeweils eine mögliche Entwicklung darstellen. Sicher scheint, dass sich die Mobilität in den nächsten Jahren deutlich verändern wird. Um diesen Veränderungen Herr zu werden ist es unerlässlich, dass die verschiedenen Stakeholder effizient zusammenarbeiten, um eine für alle Beteiligten positive Entwicklung zu garantieren. Hierzu bedarf es genauer Analysen des Mobilitätsverhaltens, um weder potentielle Trends außer Acht zu lassen, noch Entwicklungen zu fördern, die vielleicht in Zukunft nur wenig relevant sein werden. Zudem sollte der Faktor Mensch in allen Konzepten ausreichend berücksichtigt werden.

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Das Begriffsfeld Mobilität (Cerwenka, 1993)

Abbildung 2: Anteil Verkehrsmittel an allen durchgeführten Wegen 2016 (BMVI, 2016)

Abbildung 3 :Quantitative-und qualitative Eigenschaften, eigene Darstellung nach Kosow (2008)

Abbildung 4: Ausgewählte Prognosemethoden, eigene Darstellung nach Kaluza & Ostendorf (2002)

Abbildung 5: Trichter zur Charakterisierung von Szenarien, Götze (1994)

Abbildung 6: Acht Stufen der Szenariotechnik, Dönitz (2008)

Abbildung 7: Beispiel einer Einflussmatrix nach Jung (2011)

Abbildung 8: System-Grid, eigene Darstellung

Abbildung 9: Uncertainty / Unimportance Matrix, eigene Darstellung

Abbildung 10: Szenariomatrix, eigene Darstellung nach Conway (2007)

Abbildung 11: Uncertainty / Unimportance Matrix des Experten

Abbildung 12: Uncertainty / Unimportance Matrix mit geteiltem Quadranten, eigene Darstellung

Abbildung 13: Szenariomatrix, eigene Darstellung

Abbildung 14: Exponentielle Entwicklung technologischer Erfindungen (Meerswolke, 2013)

1 Einleitung

Kaum eine Branche steht aktuell so im Fokus der Medien und vor allem im Umbruch als die Automobilindustrie, die allein in Deutschland über 740.000 Beschäftigte zählt (Verband der Automobilindustrie, o.J.). Der Umbruch, der in der Industrie vermeintlich bevorsteht, wird nicht zuletzt auch an den Forschungs-und Entwicklungskosten sichtbar: 39 Milliarden Euro investierten deutsche Automobilhersteller 2016 in die Forschung und Entwicklung zukünftiger Antriebs- und Mobilitätskonzepte (Verband der Automobilindustrie, o.J.). Bei der größten Automobilausstellung der Welt, der IAA in Frankfurt a.M., zeigt sich, dass vor allem der Elektrifizierung der Antriebsformen viel Aufmerksamkeit geschenkt wird. Sogar ein Unternehmen wie Dyson, dessen Kerngeschäft eigentlich Haushaltsgeräte sind, will ein Stück des vermeintlich riesigen Marktes und investierte bereits fast 2,3 Milliarden Euro in kleinere, leistungsstärkere Batterien. Ziel ist die Entwicklung eines serienreifen, eigenen Elektroautos bis 2020 (@Dyson, 2017).

Die Frage, die sich hier stellt, ist allerdings, ob diese Antriebsform wirklich die der Zukunft sein wird, denn die Kritik an dem Hype wird lauter und zunehmend zeigt sich, dass das Vorhaben, den Verkehr hierzulande zu elektrifizieren, wenn überhaupt, nicht über Nacht umsetzbar ist. Welches Antriebskonzept sich durchsetzen wird, ist aktuell noch unklar, auch wenn Wissenschaft und Forschung sich eingehend damit beschäftigen.

Die Antriebsform, aus der unsere PKW in Zukunft ihre Energie beziehen, ist allerdings nur ein kleiner Teil des Umbruchs, der vielleicht der größte seiner Art in der jüngeren Geschichte der Mobilität sein könnte.

Einige Trends unserer Zeit, wie steigendes Umweltbewusstsein, „Sharing Economy“ und Digitalisierung sind dabei nicht die einzigen Schlagwörter, die sich auf Politik, Wirtschaft und Gesellschaft zunehmend auswirken. All diese Aspekte finden sich aber auch in den Mobilitätskonzepten der Zukunft wieder und die Veränderungen in der Arbeitswelt, der demographische Wandel, steigende soziale Ungleichheit sowie die Globalisierung sind weitere Punkte, die ebenfalls auf die Art und Weise, wie sich die Menschen zukünftig fortbewegen werden, Einfluss haben könnten. An diesem Punkt soll diese Thesis ansetzen.

2 Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, mit Hilfe einer Szenarioanalyse verschiedene mögliche Entwicklungen der Mobilität und vor allem der Automobilität der Zukunft herauszuarbeiten, daraus Szenarien abzuleiten und diese kritisch zu würdigen. Wichtig ist, die relevanten Einflussfaktoren auf diesen Bereich herauszufiltern, zu erläutern, wie diese im Zusammenhang stehen und wie sie sich zukünftig verändern könnten. Als Ergebnis der Szenariotechnik soll dann ein Szenario erstellt werden, aus dem Handlungsempfehlungen für die Hauptakteure der Branche abgeleitet werden können.

Dass sich das Mobilitätsverhalten in Deutschland in den nächsten Jahren verändern wird steht außer Frage. Wie bzw. wie stark es sich allerdings verändert, kann nicht mit hundertprozentiger Sicherheit vorhergesagt werden, auch nicht mit dem Ergebnis dieser Arbeit. Es bleibt ein Ergebnis auf Basis von Spekulationen und dieses beinhaltet auch das Risiko, Fehlprognosen zu formulieren. Dies ist in der Zukunftsforschung allerdings auch fester Bestandteil. Kaiser Wilhelm sagte in diesem Zusammenhang, er glaube an das Pferd, das Auto sei nur eine vorübergehende Erscheinung (Mohr, 2013) und Ferry Porsche war sich sicher, dass das letzte Auto, das gebaut werde, ein Sportwagen sein werde (Pander, 2009). Zumindest Kaiser Wilhelm würde bereits heute eines Besseren belehrt.

3 Aufbau der Arbeit

Diese Arbeit gliedert sich in drei Teile. Zunächst soll im Kapitel „Mobilität in Deutschland“ das Mobilitätsverhalten der Menschen in Deutschland und die Automobilindustrie möglichst quantitativ dargestellt werden. Anschließend beginnt der theoretische Teil der Arbeit, in der die verschiedenen Aspekte der Szenarioanalyse beschrieben werden. Hier soll das theoretische Werkzeug zunächst hergeleitet und definiert werden. Dabei soll auch auf die Merkmale und Ziele der Szenarioanalyse eingegangen werden sowie Vor- und Nachteile aufgezeigt werden. Im dritten Teil der Arbeit, soll die Szenarioanalyse, die zuvor theoretisch hergeleitet wurde, auf das Thema „Mobilität 2035“ angewandt werden.

4 Mobilität in Deutschland

4.1 Definition des Begriffs Mobilität

In der Wissenschaft sowie im Sprachgebrauch herrscht über eine Definition des Begriffes der Mobilität kaum Einigkeit. Vielmehr wird der Begriff Mobilität, je nachdem in welchem Zusammenhang er steht, anders erklärt und definiert. Die auf der Homepage des Forschungs-Informations-Systems für Mobilität und Verkehr (2004) zitierte Abbildung 1 von Cerwenka (1999) zeigt eine mögliche Form der Gliederung dieser Zusammenhänge.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Das Begriffsfeld Mobilität (Cerwenka, 1993)

Gemeinsam haben all diese Kontextdefinitionen die Verbindung mit dem Begriff Beweglichkeit im weiteren Sinne. Der Duden (o.J.) sieht neben Beweglichkeit auch Vitalität, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit als Synonyme zur Mobilität.

4.2 Zahlen, Daten, Fakten zur Mobilität in Deutschland

Der Szenarioanalyse dieser Arbeit soll zunächst eine Darstellung des Mobilitätsverhaltens in Deutschland vorausgehen.

Die größte Studie zum Mobilitätsverhalten in Deutschland erhebt das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) und heißt „Mobilität in Deutschland“ (MiD). Diese Studie hat sich zur Kernaufgabe gemacht, das Mobilitätsverhalten der Deutschen im Alltag zu untersuchen. Dabei werden über 60.000 zufällig ausgewählte Bürger, aller Altersklassen, telefonisch, schriftlich oder online zum Mobilitätsverhalten befragt. Neben dem BMVI gibt auch das deutsche Mobilitätspanel (MOP) des Karlsruher Institutes für Technologie Aufschluss über das Mobilitätsverhalten in Deutschland. Neben weiteren kleinen Institutionen, wie z.B. dem Center of Automotive Management, setzt sich auch das Institut für Mobilitätsforschung (Ifmo) der BMW Group intensiv mit deutschem Mobilitätsverhalten auseinander und erstellt hierzu auch Zukunftsszenarien.

Diese und weitere Studien kommen zu dem Schluss, dass ca. 91% der Menschen täglich aus dem Haus gehen und durchschnittlich 79 Minuten unterwegs sind. 2014 betrug das durchschnittliche Verkehrsaufkommen dabei 3,4 Wege pro Person und Tag bei einer durchschnittlichen Entfernung von 12,3 Kilometer pro Tag. Abbildung 2 zeigt für diese Wege die Verteilung auf die verschiedenen Verkehrsmittel, den sogenannten „Modal Split“. Bemerkenswert ist, dass das Automobil und das Motorrad nach wie vor die Spitzenreiter sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Anteil Verkehrsmittel an allen durchgeführten Wegen 2016 (BMVI, 2016)

Mehr als die Hälfte der Menschen (55,3%) ist mit dem Auto oder einem Kraftrad unterwegs, während 21,1% zu Fuß gehen (BMVI, 2016).

17% aller Wege sind zum Zwecke der Freizeit und weitere 23% sind klassische Arbeits- und Ausbildungswege. 10,7% der Wege sind Besorgungs- und Servicewege, z.B. Einkaufswege. Der größte Teil der Wege (49,5%) sind Wege nach Hause zum Zweitwohnsitz oder sonstige Wege (KIT, 2016).

Interessant ist in diesem Zusammenhang auch, dass in den Städten ca. 40% des Verkehrs sog. parkplatzsuchender Verkehr ist, d.h. Verkehr, der durch die Parkplatzsuche verursacht wird (Fründt, 2014).

2016 wurden in Deutschland ca. 3,4 Millionen neue PKW zugelassen, was einem Anstieg um 4,5% zum Vorjahr entspricht. Weltweit waren es 60 Millionen (Shell Deutschland Oil GmbH, 2014). Deutschland liegt damit mit knapp 530 Fahrzeugen pro 1000 Einwohner deutlich über dem Weltdurchschnitt von 123 PKW pro 100 Einwohner (Shell Deutschland Oil GmbH, 2014). In der Analyse der Shell Gruppe bestätigen sich zudem folgenden Zusammenhänge:

- Je größer der Haushalt, desto höher die Wahrscheinlich ein Auto zu besitzen
- Mehr Menschen als noch vor 10 Jahren besitzen auch im höheren Alter noch ein Auto
- Der Anteil der Frauen unter den PKW Besitzern nimmt zu
- Ein höheres Bildungsniveau verschiebt den Autokauf auf ein späteres Alter

Mit einer Zunahme von 25,2% verzeichnete das Segment der SUVs 2016 den höchsten Anstieg an Neuzulassungen 2016 (Kraftfahrtbundesamt, 2017). Auch wurden 2016 fast 15% mehr Motorräder in Deutschland zugelassen als noch im Vorjahr. Ebenso auffällig ist, dass das Durchschnittsalter der Autokäufer immer weiter steigt. Während es 1995 noch bei 46,1 Jahren lag, sind es heute bereits 52,6 Jahre (Menzel, 2017). Sicher hängt dies aber auch mit dem generellen Altersanstieg der Gesellschaft zusammen. Außerdem zeichnet sich der Trend ab, dass immer weniger Privatleute Automobile kaufen. Der Anteil der Privatkunden an den Neuzulassungen lag 2016 nur noch bei 34%. Daraus folgt, dass der Großteil der Neuzulassungen inzwischen auf Geschäftskunden entfällt (Kraftfahrtbundesamt, 2017).

Mit 11.410 reinen Elektrofahrzeugen machen diese unter 1% an den gesamten 3,4 Millionen zugelassenen Fahrzeugen aus. Dies entspricht 7,7% weniger Zulassungen an reinen Elektrofahrzeugen als noch im Vorjahr, obwohl in den Jahren zuvor jeweils ein Anstieg zu verzeichnen war. Anders sieht es bei den hybriden Fahrzeugen aus (Fahrzeuge mit Elektro- und Verbrennungsmotor). Knapp 50.000 Neuzulassungen und damit ein Anstieg von 42,7% sind hier zu verzeichnen. Weiterhin dominieren aber Benziner mit 52,1% am Gesamtanteil und Dieselfahrzeuge mit 45,9% Gesamtanteil.

Der CO2 - Durchschnittsausstoß aller Fahrzeuge sank im Jahr 2016 geringer als im Vorjahr um 1,4 g/km auf 127,4 g/km (Kraftfahrtbundesamt, 2017).

Auffällig ist auch, dass je dichter eine Region besiedelt ist, desto weniger Menschen besitzen einen PKW. In kleinen Gemeinden haben 79% der Menschen regelmäßig ein Auto zur Verfügung, während es in Großstädten nur noch 51% sind. (zitiert Altenburg et al., 2009)

Das Institut für Mobilitätsforschung hat zudem eine Studie zur Langstreckenmobilität (Wege und Reisen ab 100km) veröffentlicht. Aus ihr geht hervor, dass auch dieser Sektor auf Wachstumskurs ist und dass u.a. demographische Prozesse und die globalisierte Arbeitswelt, das Leben an mehreren Orten fördern und auch den Geschäftsreiseverkehr steigern (Ifmo, 2014).

Die deutsche Automobilindustrie ist mit knapp 375.000 Beschäftigten und einem Umsatz von knapp 368 Milliarden Euro eine der größten und einflussreichsten Branchen in Deutschland, obwohl seit 2010 mehr Autos im Ausland als im Inland produziert werden (PricewaterhouseCoopers, 2015). Auch die deutschen Zulieferer der Automobilindustrie überschritten 2014 erstmal die 70 Milliarden Euro Umsatz Marke (Verband der Automobilindustrie, o.J.).

5 Die Szenariotechnik

5.1 Auswahl und Herleitung der Methodik

In der Literatur gibt es viele verschiedene Ansätze und Methoden die Zukunft zu prognostizieren und sich strategisch darauf vorzubereiten. Götze (1993) unterscheidet bei verschiedenen Prognosemethoden zwischen intuitiv und analytisch oder zwischen kurz- mittel- und langfristig. In dieser Arbeit soll allerdings der Ansatz von Kaluza und Ostendorf (2002), von von Reibnitz (1992) und von Kosow (2008) aufgegriffen werden, die Prognosemethoden und die Art der dabei verwendeten Informationen in qualitativ und quantitativ aufteilen.

Abbildung 3 zeigt eine Übersicht über ausgewählte Merkmale quantitativer und qualitativer Prognosemethoden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3 :Quantitative-und qualitative Eigenschaften, eigene Darstellung nach Kosow (2008)

Quantitative Methoden gehen meist von der Annahme aus, dass die Rahmenbedingungen des Untersuchungsfeldes stabil sind und dass Strukturen der Vergangenheit auch auf die Entwicklung in der Zukunft extrapoliert werden können. Hierbei haben quantitative Methoden für die kurzfristige Planung auch in der Vergangenheit gute Ergebnisse erzielt (Kaluza und Ostendorf, 2002).

Allerdings beziehen quantitative Methoden meist keine Strukturbrüche oder Diskontinuitäten in die Analyse mit ein. Dies ist bei einem zunehmend dynamischen Markt und speziell beim Prognostizieren in die fernere Zukunft, wie auch in dieser Arbeit, meist nur wenig zuverlässig. Rein quantitative Methoden für die langfristige und strategische Planung zu verwenden kann zu folgenreichen Fehlentscheidungen führen. Aus diesen Gründen sollen die quantitativen Methoden auch in dieser Arbeit keine weitere Beachtung finden.

Die qualitativen Methoden konzentrieren sich hingegen darauf, auch mehrere Zukunftsszenarien zuzulassen und können dabei Strukturbrüche und Störfaktoren in die Analyse einbringen (Kaluza und Ostendorf, 2002). Gerade, wenn sehr viele qualitative Einflussfaktoren in die Analyse einfließen, kristallisiert sich die Szenariotechnik als besonders Sinnvoll heraus, da bei ihr das Umfeld einer detaillierten Umweltanalyse unterzogen wird. Die Begriffe „Szenariotechnik“ und „Szenarioanalyse“ werden in dieser Arbeit synonym verwendet.

Abbildung 4 gibt eine Übersicht über jeweils drei ausgewählte Prognosemethoden auf Seiten der quantitativen und qualitativen Ansätze, anhand derer beispielhaft aufgezeigt werden soll, warum sich die Szenariotechnik im Rahmen dieser Arbeit besonders eignet.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Ausgewählte Prognosemethoden, eigene Darstellung nach Kaluza & Ostendorf (2002)

Die Delphi-Methode folgt, vereinfacht ausgedrückt, einer mehrstufigen Expertenbefragung. Anschließend werden die Ergebnisse den anderen Experten offengelegt und es wird ein weiteres Mal befragt, bis sich aus den Meinungen bzw. Prognosen eine Konvergenz ergibt (Vorgrimler und Wübben, 2003).

Bei experimentellen Feldversuchen werden in einer kleinen Gruppe zum Beispiel Markttest durchgeführt, durch die dann auf größere Märkte geschlossen werden kann.

Beide Verfahren sind im Rahmen dieser Arbeit allerdings nur schwer umsetzbar und passen zudem nicht sehr gut zum Untersuchungsgegenstand. Die Delphi-Methode leistet innerhalb der Methode zu wenig Vernetzung, um der Komplexität des Problems gerecht zu werden. Experimentelle Feldversuche eignen sich hier eben so wenig, da es sich bei dem Untersuchungsgegenstand nicht um ein Produkt oder einen einzelnen Faktor handelt. Grundsätzlich aber können, um andere Prognoseverfahren nicht außer Acht zu lassen und um ein noch besseres Ergebnis zu erzielen, im Rahmen der Untersuchung auch andere Prognoseverfahren mit in die Szenarioanalyse integriert werden (Götze, 1993). So kann beispielsweise im Vorfeld eine Expertenbefragung nach der Delphi-Methode durchgeführt werden und deren Erkenntnisse anschließend in der Szenarioanalyse weiterverarbeitet werden.

Aus diesen genannten Gründen eignet sich eine Form der Szenarioanalyse in besonderem Maße für das Ziel dieser Arbeit.

5.2 Definition und Entwicklung der Szenariotechnik

Der Begriff Szenario leitet sich aus dem griechischen Wort „skene“ ab und beschreibt im Ursprung einen Handlungsschauplatz oder einen Bühnenabschnitt (Götze, 1993). Im Laufe des 18. Jahrhunderts wurde das Szenario zu einem Übersichtsplan der Regie und des Theatherpersonals (Gausemeier et al., 1996).

Von Reibnitz (1993, S.14) definiert den sich über die Jahre hinweg weiterentwickelten Begriff als eine „Beschreibung zukünftiger Situation und Entwicklung bzw. Darstellung des Weges, der aus dem Heute in die Zukunft hineinführt.“

Der Begriff der Szenariotechnik hat hingegen eine weitaus kürzere Geschichte. Er geht zurück auf Hermann Kahn, der in den 1950er Jahren für die RAND Cooperation, ein Zukunftsforschungsinstitut des US-Verteidigungsministeriums, hauptsächlich Gefechtsfeldsituationen entwarf (Albert et.al, 1999, Gausemeier et al.,1996). Zunehmend beschäftigte er sich auch mit ökonomischen, technischen und sozialen Zukunftsperspektiven und führte somit den Begriff „Szenario“ in die Wirtschafts- und Sozialwissenschaften ein. In den 1960er Jahren stellte Kahn, der inzwischen am Hudson Institut in New York tätig war, eine Studie vor, die sich mit Spekulationen für das Jahr 2000 beschäftige (Gausemeier et al., 1996) und entwickelte im Zuge dieser Arbeit das „Scenario Writing“. Dies gilt bis heute als Geburtsstunde der Szenariotechnik (Gausemeier et al., 1996).

Mitte der 1970er Jahre gewann die Szenariotechnik aufgrund von immer turbulenter werdenden Märkten und immer globaleren Einflussfaktoren an Wichtigkeit und wurde zunehmend auch von einzelnen Unternehmen eingesetzt. Zuvor war es üblich, mit konventionellen Prognosen zu arbeiten, da diese in Zeiten von meist stetigem Wachstum ausreichend zielführend waren. Vorreiter der Szenariotechnik auf Unternehmensseite waren vor allem General Electric oder auch die Shell-Gruppe, die bis heute ausführlich mit Szenarien arbeitet. Grund dafür war wohl auch der Ölpreisschock Mitte der 1970er Jahre, der den Unternehmen, insbesondere der Shell-Gruppe, eine ungeplante Diskontinuität der Märkte drastisch vor Augen führte. Inzwischen hat die Szenariotechnik einen festen Platz in deutschen Unternehmen. 1996 betrug die Anzahl der Unternehmen, die mit der Szenariotechnik arbeiten 26,4%. Viele dieser Unternehmen passen den Ablauf der Szenarioanalyse dabei speziell auf die Bedürfnisse ihres Unternehmens an, weshalb sich über die Jahre hinweg auch verschiedene Definitionen herausgebildet haben (Gausemeier et al., 1996).

Eine mögliche Definition der Szenariotechnik versucht z.B. Wilms (2006, S. 38) zu geben. Er schreibt: „Die Darstellung eines Szenarios basiert [...] darauf, dass der abzubildende Sachzusammenhang abgegrenzt wird, seine bedeutsamen Einflussgrößen fixiert werden und die jeweils wirksamen Beziehungen nacheinander erfasst und dokumentiert werden. Anschließend ist das Zusammenwirken aller identifizierten Kräfte [...] abzuschätzen bzw. zu bewerten.“

Für diese Arbeit soll allerdings eine etwas einfacher formulierte Definition von von Reibnitz (1993, S.14) für den Begriff der Szenariotechnik verwendet werden, da diese Definition die Konsequenzen, um die es eigentlich geht, eindeutiger betont. Sie definiert die Szenariotechnik als „Planungstechnik, die in der Regel, zwei sich deutlich unterscheidende, aber in sich konsistente Szenarien (Zukunftsbilder) entwickelt und hieraus Konsequenzen für das Unternehmen, einen Bereich oder eine Einzelperson ableitet.“

5.3 Ziele und Merkmale der Szenariotechnik

Die verschiedenen Definitionen lassen bereits Rückschlüsse auf die Kernmerkmale der Szenariotechnik zu. Zum einen ist die Szenariotechnik ein strategisches Planungsinstrument und somit auf die langfristige Planung ausgerichtet (Götze, 1993). Die Ergebnisse der Analyse sind Szenarien, die dem Unternehmen langfristige Handlungsalternativen aufzeigen sollen. Zudem kann Sie dazu dienen, die Unternehmen auf Eventualitäten der Zukunft vorzubereiten und verschiedene Alternativen in der Entwicklung darzustellen, auf Basis derer dann die strategische Planung und Ausrichtung des Unternehmens stattfinden kann. Wie bereits erwähnt, kann die Szenarioanalyse zudem mehrere Planungsansätze verbinden. So geht zum Beispiel einer jeden Szenarioanalyse eine Branchen-und Umweltanalyse voraus, die meist als eigenständiges Werkzeug aufgeführt wird und deren Erkenntnisse bereits wichtige Aspekte zum Vorschein bringen kann, die sonst eventuell nicht bedacht würden (Götze, 1993).

Kosow (2015) nennt vier Funktionen, die die Szenariotechnik erfüllen kann.

1. Wissensfunktion: Szenarien vertiefen das aktuelle Verständnis von Grundannahmen, Einflüssen, heutigen Entwicklungen und Zuständen.
2. Kommunikationsfunktion: Werden Szenarien zum Beispiel in Gruppen, Unternehmen oder Institutionen durchgeführt, tragen diese zum Austausch bei und fördern das gemeinsame Verständnis eines Problems.
3. Zielbildungsfunktion: Szenarien helfen bei der Priorisierung der Probleme und unterstützen die Konkretisierung der Zielvorstellungen.
4. Entscheidungsfindungs- und Strategiebildungsfunktion: Planern werden durch die ermittelten Szenarien Orientierungshilfen zur strategischen Planung aufgezeigt.

Wie bei Götze (1994), von Reibnitz (1993) oder Albers et al. (1999) wird die Szenarioanalyse in der Literatur meistens durch einen Trichter dargestellt, um hiermit ihre Merkmale und Eigenschaften aufzuzeigen. Abbildung 5 zeigt eine solche Darstellungsweise.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Trichter zur Charakterisierung von Szenarien, Götze (1994)

Die Punkte A – D sind dabei mögliche Szenarien. Am Rand des Trichters befinden sich jeweils die Extremszenarien. Die verschiedenen Entwicklungen der Szenarien werden jeweils mit den gestrichelten Linien dargestellt, während der Verlauf nach einem Störereignis mit den gepunkteten Linien dargestellt ist. Das Quadrat ist der Entscheidungszeitpunkt, an dem auf das Störereignis reagiert wird. Das geschlossene Ende des Trichters ist die Gegenwart und das Offene die Zukunft. Dabei lässt sich erkennen, dass je weiter das Untersuchungsfeld in der Zukunft liegt, desto höher ist auch die Anzahl der möglichen Szenarien ist, die sich aus der Analyse ergeben können. Je ferner das Szenario in der Zukunft liegt, desto Ungewisser wird auch dessen Eintrittswahrscheinlichkeit und Genauigkeit. Auch die Komplexität stiegt in Bezug auf Umfang und Vielseitigkeit mit zunehmendem Zeithorizont der Prognose (Albert et al., 1993).

5.4 Ablauf der Szenariotechnik

Wie bereits erwähnt ist der Ablauf einer Szenarioanalyse je nach Zielsetzung sehr unterschiedlich und kann abhängig vom Untersuchungsfeld, der verfügbaren Zeit, des Budgets und der Kombination mit anderen Prognosemitteln in der Komplexität sehr unterschiedlich gestaltet werden. Auch in der Literatur werden deshalb je nach Verwendungszweck verschiedene Abläufe definiert und beschrieben. Auf die einzelnen Schritte eines typischen Verlaufsmusters der Szenariotechnik soll hier nur grob eingegangen werden, da die Szenariotechnik dieser Arbeit in Kapitel 5.7 genauer beschrieben wird.

Der in Dönitz (2008) zitierte Ansatz von Geschka und von Reibnitz (1982) und der von von Reibnitz (1992) selbst, beschreiben acht typische Stufen der Szenariotechnik, die in Abbildung 6 gezeigt werden.

[...]

Ende der Leseprobe aus 69 Seiten

Details

Titel
Mobilität der Zukunft. Szenarien der Fortbewegung in Deutschland 2035
Hochschule
Hochschule Mainz
Note
1,3
Autor
Jahr
2018
Seiten
69
Katalognummer
V387465
ISBN (eBook)
9783956874079
ISBN (Buch)
9783956874093
Dateigröße
13543 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Szenarioanalyse, Szenariotechnik, Automobil, Zukunft, Automobilindustrie, Mobilität, Verkehr, Carsharing, E-Bike
Arbeit zitieren
Lesley Bilger (Autor), 2018, Mobilität der Zukunft. Szenarien der Fortbewegung in Deutschland 2035, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/387465

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