Door: René Borsje
Vlak voor mijn vakantie vorig jaar, wilde ik vanuit mijn promotieonderzoek aan de TU-Delft, wat dieper in de data duiken. Vanuit de branche waren er signalen dat de groei in reizigersaantallen in het OV stagneerde. Zonder formeel dataverzoek kon TLS helaas geen data leveren. Gelukkig was OV-bureau Groningen-Drenthe wel bereid om mij van data te voorzien, zodat ik mede op basis van openbare data op zoek kon gaan naar verklarende factoren voor het OV gebruik. De analyses leveren met het oog op de gestegen brandstofprijzen inzichten, die breder gedeeld kunnen worden. Met deze bijdrage voor de nieuwsbrief deel ik alvast wat inzichten.
Literatuuronderzoek leert dat ov-gebruik door zeer veel factoren wordt beïnvloed. Naast interne factoren als frequentie, betrouwbaarheid van de dienstregeling en prijs, spelen ook een veelheid aan zogenoemde externe factoren een rol. Denk hierbij aan weersomstandigheden, mate van stedelijkheid, opleidingsniveau en autobezit. Volgens de Noord-Amerikaanse literatuur speelt ook de brandstofprijs een kleine, maar significante rol. Met de geleverde data en openbare bronnen van CBS en KNMI is het mogelijk om de relatieve invloed is van bijvoorbeeld brandstofprijzen en neerslag te achterhalen. En als je die relatieve invloed in beeld krijgt, in hoeverre kan je dan aan de hand van de gevonden factoren het OV-gebruik voorspellen?
Wat heb ik gedaan?
Vaak wordt over het OV-gebruik per maand gerapporteerd. Omdat het OV op werkdagen vaak verschilt van het weekend, en omdat aantal werkdagen in een maand vaak tussen jaren verschilt, heb ik het gemiddeld aantal instappers per werkdag en per feest/weekenddag berekend. Op deze manier worden de verschillen door het aantal werkdagen in een maand gecorrigeerd. Ook heb ik bij die correcties rekening gehouden met stakingsdagen. Vervolgens heb ik een multipele regressieanalyse uitgevoerd. In verband met de leesbaarheid ga in niet in op de controles en eliminatie van variabelen in, maar uiteindelijk zijn de volgende onafhankelijke variabelen het meest geschikt geacht voor analyse: brandstofprijs Euro95, de CPI (consumentenprijsindex), de neerslag en gemiddelde temperatuur per maand volgens weerstation Eelde, het aantal schoolvakantiedagen in per betreffende maand, het aantal geplande dienstregeling uren, en de serviceformule (Q-linq, Qliner, stadsbus, streekbus). Het gemiddeld aantal instappers per dag-type is als afhankelijke variabele gebruikt.
| op werkdagen | op weekend/feestdagen | ||||||
| Q-linq | Qliner | Stad | Streek | Q-linq | Qliner | Stad | Streek |
CPI (CBS) | + |
| + | + | + | + | + | + |
Prijs Euro95 (CBS) |
|
|
|
|
|
|
|
|
Schoolvakantiedagen | – | – | – | – |
|
|
|
|
Gem. temperatuur (KNMI) | – |
| – | – | – | – | – | – |
Neerslag (KNMI) |
|
|
|
| + |
| + |
|
Gem. aantal DRU gepland | + |
| + |
| + | + | + | + |
Tabel: verklarende factoren voor busgebruik Groningen-Drenthe in periode april 2022-maart 2025
Brandstofprijs biedt geen verklaring
Wanneer je per service formule de resultaten analyseert, dan blijkt het OV-gebruik voor een aanzienlijk deel verklaard kan worden. Zo kan je aan de hand van enkele variabelen voor Q-linq het gebruik op werkdagen voor 82% verklaren. En wat blijkt? Neerslag en de literprijs van Euro95 spelen hierbij geen rol. Wel bepalend zijn: het aantal aangeboden dienstregelingsuren, het aantal schoolvakantiedagen, de gemiddelde temperatuur en de consumentenprijsindex. Die factoren gelden ook voor de voorspelling van reizigersaantallen op stads- en streeklijnen, met daarbij de kanttekening dat streeklijnen niet gevoelig zijn voor dienstregelingsuren (zie tabel). Alleen de Qliner wijkt sterk af. Om die reizigersaantallen te voorspellen zijn alleen het aantal schoolvakantiedagen bruikbaar (voorspellingskracht 73%).
Neerslag niet relevant?
Die constatering geldt alleen voor werkdagen, want in het weekend speelt neerslag weldegelijk een rol voor het reizen met Q-linq en stadsbus. Blijkbaar weerhoudt de regen te weinig reizigers om doordeweeks met het ov te reizen. Een andere verklaring is dat werkenden op een ander (droger) moment de bus neemt, omdat men kan terugvallen op telewerken. Factoren die dus zowel doordeweeks als in het weekend het gebruik beïnvloeden zijn temperatuur en consumentenprijsindex. De ene factor beïnvloedt het gebruik negatief: dus hoe hoger de gemiddelde temperatuur hoe lager het gebruik. Voor de inflatie geldt in Groningen-Drenthe het omgekeerde voor bus: hoe hoger de inflatie des te hoger het gebruik. Wellicht dat abonnementhouders bij hogere inflatie vaker de bus verkiezen. De inflatie werd destijds sterk beïnvloed door de gasprijs als gevolg van de inval in Oekraïne. Nu zijn brandstofprijzen hoog als gevolg van de afsluiting van de straat van Hormuz. Wat de invloed daarvan is nog niet bekend. Samen met het OV-bureau gaan we dit verder analyseren en als paper voor het CVS indienen.
René Borsje
Mei 2026
De analyses zijn mogelijk gemaakt met dank aan het OV-bureau Groningen-Drenthe, en in het bijzonder Leon Wetzel en Stephan Metz.
NB: de resultaten en analyses worden nog in een kort rapportje vervat. Mocht je daarvoor belangstelling hebben, laat het weten.
Gepubliceerd op 28 mei 2026