Blik op de toekomst

(1)

Blik op de toekomst

Een onderzoek naar de toekomstige Europese truckmarkt

(2)

Blik op de toekomst

Een onderzoek naar de toekomstige Europese truckmarkt

Rijksuniversiteit Groningen Groningen 26 november 2007 Auteur

H. R. Jansen

Studentnummer: 1227947

Begeleiding Rijksuniversiteit Groningen Eerste begeleider: dr. J Kratzer

Tweede begeleider: ir. W. Lanting

(3)

Voorwoord

Deze scriptie is het resultaat van mijn afstudeeronderzoek naar een markt verkenning, dat ik in het kader van mijn studie Bedrijfskunde heb uitgevoerd. Mijn begeleiders van de universiteit dr J. Kratzer en ir W. Lanting wil ik graag

bedanken voor de begeleiding en opbouwende kritiek bij de totstandkoming van het onderzoek.

……….

H. Richard Jansen

(4)

Samenvatting

De scriptie is geschreven als afronding van de studie Bedrijfskunde aan de Rijksuniversiteit van Groningen in opdracht van een truck constructeur. De

doelstelling van het onderzoek is het management van de assenfabriek van een truckconstructeur inzicht verschaffen in de Europese truckmarkt, zodat tijdig ingespeeld kan worden op mogelijke veranderingen.

De vraagstelling waar in het onderzoek antwoord op gegeven wordt, luidt:

‘’Welke trends spelen op de Europese truckmarkt en op welke manier beïnvloeden deze de toekomstige truckmarkt in Europa?’’

Het onderzoek maakt gebruik van interviews met experts uit de truckbranche, een enquête onder truckdealers en literatuuronderzoek.

De invloed van de opgestelde trends op truckmarkt is onderzocht door middel van een judgemental forecasting methode. Dit is een methode om personen te vragen naar een verkoopvoorspelling. Het onderzoek neemt op deze manier de inhoudelijke kennis van truckdealers mee. Dit heeft een meerwaarde ten opzichte van andere wiskundige forecasting methoden.

De truckmarkt kan onderverdeeld worden naar drie segmenteringwijzen. Dit zijn trucktype, asconfiguratie en gewichtsklasse. Per segmenteringwijze zijn segmenten te benoemen. Er zijn twee trucktypes, namelijk vrachtwagens en trekkers. Een

vrachtwagen heeft het onderstel aan de cabine vast gemonteerd waar de belading mee vervoerd kan worden. Een trekker heeft geen onderstel waar een laadbak op gemonteerd kan worden, maar er kunnen verschillende soorten trailers en semitrailers aan gekoppeld worden. Voor asconfiguratie zijn de segmenten 2 asser, 3 asser en 4 of meer Asser te onderscheiden. De segmenteringwijze

gewichtsklasse bestaat uit de segmenten lichte gewichtsklasse (3.5t-16t) en zware gewichtsklasse (zwaarder dan 16t).

Aan de hand van drie leading indicators van de truckmarkt zijn trends opgesteld om de Europese truckmarkt over tien jaar te voorspellen. Deze leading indicators zijn economie, vrachtvervoer en overheidsmaatregelen. Een leading indicator is een indicator die een belangrijke invloed heeft op de toekomstige Europese truckmarkt . De belangrijkste bevindingen van het onderzoek zijn:

Trends met een stijgend effect

• De uitbreiding van de Europese Unie. De Unie is in 2004 uitgebreid met 10 landen, in 2007 zijn wederom 2 landen toegetreden. In de komende tien jaar is het goed mogelijk dat weer een paar landen zich tot de unie aansluiten. Deze trend zorgt voor een grotere Europese binnenmarkt (economie);

• De economische groei van de nieuwe lidstaten. De nieuw toegetreden lidstaten laten een sterke economische groei zien. Verwacht wordt dat deze lidstaten in de toekomst een vergelijkbare economische situatie behalen als de gevestigde lidstaten (economie);

(5)

• Wijziging van het type vervoerde goederen. De wijziging houdt in dat relatief minder bulkgoederen en relatief meer eindproducten vervoerd worden (vrachtvervoer);

• Toelaten van lange en zware truckcombinaties op het Europese wegennet. Deze voertuigen worden in steeds meer Europese landen toegelaten. Een truckcombinatie kan daardoor meer vervoeren per rit

(overheidsmaatregelen);

• Invoering van nieuwe emissienormen. De Europese Unie kijkt naar

mogelijkheden om het milieu te ontzien. Schonere trucks zijn een oplossing (overheidsmaatregelen).

Trends met geen effect

• Voorspelde jaarlijkse groei van tussen 2,04% en 2,24% in de periode 2007-2017 van het BNP De Europese economie zal blijven groeien in de komende tien jaar (economie);

• Voorspelde jaarlijkse groei van 2% van de totale goederenmarkt. De Europese Unie heeft berekend dat in de komende jaren de vrachtvervoersector blijft groeien (vrachtvervoer);

• Groei van het marktaandeel van wegvervoer. Het wegvervoer wint de concurrentieslag met het spoorvervoer en de binnenvaart (vrachtvervoer);

• Groei van de routeafstand van het wegvervoer. De gemiddelde lengte van transportritten neemt toe (vrachtvervoer);

• Verandering van de geografische locatie van de Europese transportroutes. De afstand tussen de consument en de productiegebieden wordt steeds groter (vrachtvervoer);

• Wijziging van de infrastructuurbelasting. Overheden kijken naar mogelijkheden om maatschappelijke kosten door te berekenen aan de vervoersector

(vrachtvervoer);

• Wijziging van beleid voor de toegang van trucks tot binnensteden. Steden weren vervuilende voertuigen uit haar binnensteden. Om de

leefomstandigheden te beschermen van haar inwoners (overheidsmaatregelen);

• Stijging van brandstofkosten. De brandstofprijzen stijgen door onder andere stijgende accijnzen en minimale compensatie van de branche door de overheid (overheidsmaatregelen);

• Financiële stimulans van overheden voor schonere trucks. De overheid stimuleert de aankoop van schonere voertuigen door financiële prikkels (overheidsmaatregelen);

• Nieuwe Europese veiligheidsnormen. De Europese Unie is bezorgd over de veiligheid in het verkeer. De truckmarkt krijgt te maken met strengere veiligheidseisen (overheidsmaatregelen).

Op basis van de conclusies zijn de volgende aanbevelingen te noemen:

• Truckconstructeurs doen er goed aan om in de kandidaat-lidstaten en de nieuwe lidstaten verkooppunten te openen;

• Het is aan te bevelen dat truckconstructeurs bij de productie en de marketing de nadruk leggen op aanschafkosten en variabele kosten van een truck;

(6)

• Het is aan te bevelen dat truckconstructeurs inspelen op de relatief nieuwe markt van lange en zware truckcombinaties;

• Truckconstructeurs dienen rekening te houden met de eisen van de transporteurs bij het ontwikkelen van schonere motoren om de nieuwe emissienormen van de Europese Unie te behalen;

• Het is nodig dat brancheorganisaties gaan lobbyen bij de Europese politiek over de nieuwe infrastructuurbelasting en toekomstige

veiligheidsmaatregelen;

(7)

Inhoudsopgave

Voorwoord ... 3 Samenvatting ... 4 Inhoudsopgave... 7 Hoofdstuk 1: Onderzoeksopzet... 9 1.1: Probleemstelling ... 9 1.2: Conceptueel model... 10

1.3: Methode van onderzoek... 10

1.4: Conclusie ... 13

Hoofdstuk 2: Forecasting methode ... 14

2.1: Doel van forecasting ... 14

2.2: Forecasting methoden... 14

2.3: Keuze forecast methode ... 15

Hoofdstuk 3: Segmentering truckmarkt... 17

3.1: Keuze en definiëring van segmenten ... 17

3.2: Historische ontwikkeling per segment... 19

Hoofdstuk 4: Trends... 21

4.1: Leading indicators... 21

4.2: Economie ... 22

4.2.1: Groei Europees Bruto Nationaal Product... 22

4.2.2: Uitbreiding Europese Unie... 23

4.2.3: Gelijktrekking relatief prijsniveau van oude en nieuwe lidstaten... 23

4.3: Vrachtvervoer ... 24

4.3.1: Toename vraag naar vrachtvervoer ... 24

4.3.2: Toename marktaandeel wegvervoer ... 24

4.3.3: Toename routeafstand ... 25

(8)

4.4: Overheidsmaatregelen... 27

4.4.1: Wijziging infrastructuurbelasting ... 27

4.4.2: Wijziging beleid toegang binnensteden ... 27

4.4.3: Stijging brandstofkosten... 28

4.4.4: Stimulans schonere voertuigen ... 28

4.4.5: Toelating van lange en zware truckcombinaties (LZV/Ecocombi) ... 29

4.4.6: Wijziging emissienormen ... 29

4.4.7: Wijziging veiligheidsnormen ... 30

Hoofdstuk 5: Enquête resultaten ... 32

5.1: Beschrijving respondenten ... 32

5.2: Algemene verkoopvoorspelling... 32

5.3: Effect trends... 34

5.4: Factoranalyse ... 43

Hoofdstuk 6: Conclusies en aanbevelingen ... 46

6.1: Conclusies van het onderzoek ... 46

6.2: Aanbevelingen ... 47

(9)

Hoofdstuk 1: Onderzoeksopzet

In dit hoofdstuk wordt de aanpak van het onderzoek beschreven. Achtereenvolgens worden de probleemstelling, het conceptueel model en de methode van

onderzoek beschreven.

1.1: Probleemstelling

De probleemstelling bestaat uit doestelling, vraagstelling en randvoorwaarden. Doelstelling

Het management van de assenfabriek van een truckconstructeur inzicht verschaffen in de Europese truckmarkt, zodat tijdig ingespeeld kan worden op mogelijke

veranderingen. Vraagstelling

Welke trends spelen op de Europese truckmarkt en op welke manier beïnvloeden deze de toekomstige truckmarkt in Europa?

Deelvragen

Om het onderzoek overzichtelijk te maken is de vraagstelling opgedeeld in een aantal deelvragen.

1. Welke forecasting methode sluit het beste aan op het doel van het onderzoek?

2. Op welke manier kan de truckmarkt gesegmenteerd worden? 3. Welke trends op de Europese truckmarkt zijn te onderscheiden?

4. Welke Invloed hebben de trends op de toekomstige Europese truckmarkt? Begripsdefinities

Hieronder staan de begripsdefinities omschreven die een belangrijke rol spelen bij de beantwoording van de vraagstelling.

• Assenfabriek:

Een productievestiging van een truckconstructeur waar de truckassen worden geproduceerd ten behoeve van de hoofdvestiging.

• Truck constructeur:

Een fabrikant van trucks die haar producten in de Europese Unie afzet.

• Europese truck markt:

(10)

Factoren die zich voordoen in de externe omgeving van de truckconstructeur die invloed hebben op het aantal nieuwe truck registraties. Een truck

registratie is een aankoop van een truck door een klant.

• Forecasting methode:

Het begrip forecasting methode wordt in hoofdstuk 2 gedefinieerd.

• Segmentering:

Het verdelen van de markt in duidelijk herkenbare groepen. Randvoorwaarden

Het onderzoek dient volgens de voorschriften van de Faculteit Bedrijfskunde van de Rijksuniversiteit Groningen uitgevoerd te worden.

1.2: Conceptueel model

Om het uit te voeren onderzoek overzichtelijk weer te geven wordt een conceptueel model gebruikt. Veronderstelde verbanden worden in dit model weergegeven. Een pijl wordt gebruikt om de causaliteit aan te geven tussen begrippen.

Figuur 1.1: Conceptueel model

1.3: Methode van onderzoek

(11)

Baarda en de Goede (2000) omschrijven een drietal vormen van

dataverzamelingsmethoden. Dit zijn het gebruik van bestaande gegevens, interviews (mondeling en schriftelijk/enquête) en observeren. Het gebruik van bestaande gegevens wordt ook wel aangeduid als bureauonderzoek. Het gaat om boeken, artikelen, rapporten en internetpagina’s.

Dit onderzoek maakt gebruik van bestaande gegevens en interviews. Observeren wordt niet gebruikt aangezien het onderzoeksgebied te groot is en het niet

gebruikelijk is in forecasting onderzoek.

In het onderstaande figuur is de toegepaste dataverzamelingsmethode per deelvraag aangeduid.

Interviews Bestaande gegevens

Mondeling Schriftelijk (Enquête)

Deelvraag 1 x

Deelvraag 2 x

Deelvraag 3 x x

Deelvraag 4 x

Figuur 1.2: Dataverzamelingsmethoden

De gebruikte dataverzamelingsmethoden uit bovenstaand figuur zijn als volgt per deelvraag te omschrijven:

Deelvraag 1

Om deze deelvraag te kunnen beantwoorden zijn boeken en artikelen over het forecasting proces bestudeerd. Welke forecasting methoden zijn er en welke forecastingmethode sluit aan bij de doelstelling van het onderzoek.

Deelvraag 2

Om een duidelijk en gedetailleerd beeld te krijgen van de Europese truckmarkt zijn boeken, artikelen en rapporten geraadpleegd. Boeken en artikelen over de theorie van het segmenteren. Uit rapporten die de historische ontwikkeling van de Europese truckmarkt in de vorm van data weergeven, is de gangbare segmentering van de Europese truckmarkt verkregen.

Deelvraag 3

Voor het typeren van de trends op de Europese truckmarkt zijn mondelinge interviews afgenomen met experts uit de truckmarkt (zie bijlage 4). Aan hen is gevraagd de onafhankelijke Indicatoren die een belangrijke invloed hebben op de toekomstige Europese truckmarkt (leading indicators) te benoemen. Vervolgens hebben de experts per leading indicator de trends aangegeven. Deze trends zijn met behulp van data uit rapporten van brancheorganisaties ( truck en transport) en instellingen van de Europese Unie (bijvoorbeeld Eurostat) verder gedefinieerd. Deelvraag 4

De invloed van de trends op de truckmarkt is onderzocht door middel van een schriftelijk interview (enquête). De enquête is via het internet afgenomen onder Europese truckdealers. De vragenlijst is opgenomen als bijlage 3.

(12)

Frazer (2000) onderscheidt vijf stappen om tot een gedegen ontwerp van een enquête te komen. Deze vijf stappen zijn:

1. Bepaal de benodigde informatie en de bron van deze informatie 2. Bepaal de lengte van de vragenlijst en de methode van de enquête 3. Stel een test enquête op

a. Vraag inhoud b. Vraag bewoording c. Antwoord formaat d. Structuur en lay-out 4. Test en pas de enquête aan

5. Bepalen betrouwbaarheid en validiteit

De bovenstaande vijf stappen zijn als volgt voor de dealerenquête te benoemen: Stap 1:

De enquête moet die informatie opleveren op basis waarvan zowel een algemene voorspelling (vraagstelling) als een voorspelling per scenario (deelvraag 4) kan worden gedaan.

De vraagstelling luidt:

Welke trends spelen op de Europese truck markt en op welke manier beïnvloeden deze de toekomstige truckmarkt in Europa?

Deelvraag 4 is:

Welke Invloed hebben de trends op de toekomstige Europese truckmarkt? Om de benodigde informatie te verkrijgen zijn Europese truckdealers

aangeschreven. Zij beschikken over de benodigde kennis en ervaring om een voorspelling over de Europese truckmarkt te kunnen doen. Zij staan in nauw contact met de klant.

Er mag verwacht worden dat een respondent die behoord tot een hogere functie categorie, beschikt over meerdere jaren werkervaring en werkzaam is in een verkoopvestiging een betere inschatting kan maken van een verkoopvoorspelling. Stap 2:

Een internetenquête werd gekozen als methode van dataverzameling aangezien de populatie bestaat uit 683 dealers verspreid over de Europese Unie. Een internet enquête is zeer geschikt om deze afstanden te overbruggen en tevens de kosten laag te houden. Het verzamelen van de enquete resultaten kan door de digitale verwerking snel plaatsvinden. Ook is het verwachte respons percentage hoog, omdat de respondent de enquête op ieder gewenst moment kan invullen, de kosten voor de respondent laag zijn en het makkelijk is in te vullen. Volgens Frazer (2000) is een internetenquête geschikt voor de gebruikte lengte van 11 pagina’s. Dit aantal pagina’s is benodigd om alle onderscheiden scenario’s aan de

respondenten voor te leggen. Stap 3:

(13)

kort, bondig en duidelijk. De enquête bestaat uit gesloten vragen. De voordelen hiervan zijn minder variabele antwoorden (beter vergelijkbaar) en een hogere response percentage door hoge mate van gebruiksvriendelijkheid. De vragenlijst begint met algemene vragen, deze vragen wekken weinig weerstand op.

Vervolgens worden de vragen over de verkoopvoorspelling gesteld. Deze vragen vergen meer inspanning van de respondent.

Stap 4:

De vragenlijst is voorgelegd aan twee medestudenten van de Rijksuniversiteit Groningen. Zij hebben op basis van hun kennis van het onderzoeksproces de enquête beoordeeld op relevante enquêtevragen met het oog op het onderzoeksdoel. Op grond hiervan zijn geen wijzigingen doorgevoerd. Stap 5:

De betrouwbaarheid van de enquête heeft betrekking op metingen die

onafhankelijk moeten zijn van de onderzoeker, tijd en meetinstrument (Braster, 2000). De gegevensverzameling en data analyse kunnen gecontroleerd worden door de vragenlijst in bijlage 3, de factoranalyse in bijlage 9, de gemiddelde uitkomsten per vraag (hoofdstuk 5) en de t-test in hoofdstuk 5.

Braster (2000) onderscheid drie soorten validiteit: intern, extern en construct. Interne validiteit is het kunnen vaststellen van causale relaties tussen theoretische concepten in de empirische werkelijkheid. De causale relaties tussen de leading indicators en de truckmarkt (figuur 4.1) zijn gebaseerd op afgenomen mondelinge interviews met experts van de truckmarkt (bijlage 4). De externe validiteit is de generaliseerbaarheid van relaties naar andere personen, plaatsen en tijden. De populatie van de enquête bestaat uit 683 Europese truckdealers. De externe validiteit is hoog aangezien de steekproef de gehele populatie omvat. Construct validiteit is de adequate vertaling van theoretische begrippen naar empirische variabelen (Braster, 2000). De

begrippen rigid en tractor zijn voor een uitleg vatbaar door het gebruik van afbeeldingen. Ook is per trend een uitleg gegeven. Dit maakt dat de enquête helder is geformuleerd en niet suggestief is.

1.4: Conclusie

Het onderzoek zal antwoord geven op de vraagstelling:

‘’Welke trends spelen op de Europese truck markt en op welke manier beïnvloeden deze de toekomstige truckmarkt in Europa?’’.

De vraagstelling is opgedeeld in vier deelvragen. De deelvragen worden aan de hand van bestaande gegevens en interviews (mondeling en schriftelijk/enquête) beantwoord.

(14)

Hoofdstuk 2: Forecasting methode

Dit hoofdstuk gaat in op het doel van forecasting en het keuzeproces om tot een relevante forecasting methode te komen. Hiervoor worden de verschillende forecasting methoden beschreven. Op basis hiervan volgt een keuze voor het onderzoek.

2.1: Doel van forecasting

Forecasting heeft als doel een nauwkeurige voorspelling te doen over een toekomstige situatie. Ook heeft het als doel de gevolgen van de beschikbare alternatieve maatregelen voor de toekomst van een organisatie beter begrijpbaar te maken. De waarde van de besluitvorming van managers wordt hierdoor

verbeterd (Milne, 1975).

Het specifieke doel van forecasting geldend voor dit onderzoek is een

verkoopvoorspelling te doen van de Europese truckmarkt over tien jaar. Deze sales forecast heeft betrekking op de totale verkoop dat een truckconstructeur verwacht te realiseren. De assenfabriek van een truckconstructeur kan deze voorspelling gebruiken bij haar capaciteitsplanning.

2.2: Forecasting methoden

Shearer (1994) onderscheidt drie forecasting categorieën:

• Tijdserie modellen;

• Causale modellen;

• Judgemental modellen.

De voor- en nadelen van deze categorieën worden hieronder beschreven: Tijdserie modellen

Tijdserie modellen gebruiken extrapolatie van historische data om toekomstige situaties te voorspellen. Het is een kwantitatieve forecast methode, omdat het gebruik maakt van wiskundige modellen. Voordelen van deze methode zijn eenvoud, goedkoop en objectieve berekening. Nadelen zijn een lagere

nauwkeurigheid bij lange termijn voorspellingen en het vereiste van betrouwbare historische data.

Causale modellen

Causale modellen gebruiken onafhankelijke variabelen om afhankelijke variabelen te voorspellen. Het is een kwantitatieve forecast methode, omdat het gebruik maakt van wiskundige modellen. De objectieve berekening is een voordeel. Nadelen zijn het vereiste van betrouwbare historische data en het niet mee berekenen van menselijke inhoudelijke kennis over het onderwerp.

Judgemental modellen

(15)

zijn eenvoudig te begrijpen (geen wiskundig model). Een nadeel is dat de menselijke opinie bevooroordeeld kan zijn door verborgen belangen.

2.3: Keuze forecast methode

Om de relevante forecast methode voor dit onderzoek te selecteren, onderscheidt Kress (1994) vier stappen. Deze stappen zijn:

1. Stel het doel van de forecast vast; 2. Identificeer focus van het onderzoek; 3. Identificeer externe en interne factoren; 4. Selecteer forecast methode.

Stap 1:

Het doel van de forecast is inzicht te krijgen op welke manier de truckmarkt zich gaat ontwikkelen over tien jaar. De assenfabriek zal deze lange termijn voorspelling

gebruiken bij haar capaciteitsplanning. Stap 2:

De forecast wordt éénmalig opgesteld voor de gehele Europese truckmarkt . De resultaten worden gegroepeerd naar trucksegment. Om zo een gedetailleerd beeld te verkrijgen.

Stap 3:

Economie, vrachtvervoer en overheid zijn de externe factoren die de forecast van de truckmarkt beïnvloeden. De interne factoren worden buiten beschouwing gelaten om de vragenlijst van de dealerenquête kort en bondig te houden en de kans op een hoog respons percentage te vergroten. Bovendien richt de

vraagstelling van het onderzoek zich op trends in de externe omgeving, waardoor de interne factoren buiten de focus van het onderzoek worden gelaten.

Stap 4:

Voor dit onderzoek wordt gekozen voor de judgemental methode. Hiervoor zijn drie redenen te noemen:

Ten eerste kunnen tijdserie en causale modellen niet worden toegepast aangezien historische data niet volledig beschikbaar zijn voor alle Europese landen. Bovendien worden in de beschikbare historische data over de truckmarkt verschillende

trucksegmenteringen gehanteerd, waardoor de data niet vergelijkbaar zijn. Ten tweede wordt Inhoudelijke kennis over de truckmarkt belangrijk geacht om tot een nauwkeurige voorspelling te komen (Sanders, 1995). De judgemental methode verrekent deze inhoudelijke kennis in een voorspelling. Het gaat hierbij om tacit knowledge ‘kennis wat in de hoofden van mensen zit’ die aanwezig is bij dealers. Dealers beschikken over deze informatie aangezien zij de belangrijkste schakel zijn in het verkoopproces. Ook onverwachte gebeurtenissen kunnen hierdoor beter

(16)

2.4: Conclusie

In dit hoofdstuk is een antwoord gegeven op deelvraag 1 van het onderzoek. Deze deelvraag luidt:

Welke forecasting methode sluit het beste aan op het doel van het onderzoek? De judgemental forecasting methode sluit het beste aan bij het onderzoek. Hiervoor zijn drie redenen te noemen. Ten eerste andere methoden vereisen jarenlange statistische data van verkoop gegevens van landen van de Europese Unie. Deze gegevens zijn niet beschikbaar in de meeste nieuwe lidstaten. De beschikbare gegevens van lidstaten afzonderlijk zijn niet goed vergelijkbaar met elkaar door verschil in trucksegmentering . Ten tweede omdat de judgemental forecasting methode aandacht schenkt aan menselijke kennis. Andere forecasting methoden gebruiken vooral statistische gegevens. De tacit knowledge ‘wat in hoofden van de mensen zit’ komt onvoldoende aan bod. Onverwachte gebeurtenissen kunnen niet voorspeld worden aan de hand van alleen statistische gegevens. Het gebruik van menselijke kennis helpt bij een verkrijgen van een betere forecast. Ten derde is de judgemental forecast mehode geschikt om lange termijn voorspellingen te maken om zodoende een antwoord te kunnen geven op de doelstelling van het

(17)

Hoofdstuk 3: Segmentering truckmarkt

In dit hoofdstuk worden de segmenten van de Europese truckmarkt benoemd. Ook komt de historische ontwikkeling per segment aan de orde.

3.1: Keuze en definiëring van segmenten

Om de ontwikkelingen in de truckmarkt te kunnen voorspellen, dient de markt eerst gesegmenteerd te worden. Kress (1994) onderscheidt twee basisstromen voor het onderverdelen van een industriële markt, waartoe de truckmarkt ook behoort. Iedere basisstroom geeft drie manieren van segmentering weer.

Ten eerste de basisstroom klantkarakteristieken. Hier binnen is segmentering op geografie, demografie en classificatie van economische activiteiten mogelijk. Ten tweede de basisstroom klant product gerelateerd gedrag. Deze basisstroom maakt onderscheid naar gebruik, productkarakteristiek en verkooppatroon. Zie ook

onderstaande figuur 3.1.

Klantkarakteristieken Klant product gerelateerd gedrag

Geografisch Gebruik

Demografisch Productkarakteristiek

Classificatie van economische activiteiten Verkooppatroon Figuur 3.1: Basis van segmentering (Kress, 1994)

Klantkarakteristieken maken onderscheid in het type klant. Bijvoorbeeld vestigingsplaats van de klant (geografisch) en de grootte van het bedrijf

(demografisch). Een voorbeeld van segmentering op basis van classificatie van economische activiteiten is de onderverdeling in distributie, internationaal vervoer, constructie, bezorging en gemeentelijke diensten.

Klant product gerelateerd gedrag richt zich op de redenen waarom een klant een product koopt. Bijvoorbeeld de intensiteit van gebruik. Voorbeelden van

segmentering naar productkarakteristiek zijn een onderverdeling naar vaste

laadbak, opbouw met laadklep, autolaadkranen, kipper, tankwagen, betonmixers, reinigingsvoertuig en koppelschotel. De hoeveelheid van het aantal klanten is een onderverdeling op basis van verkooppatroon.

Zoals weergegeven in de vraagsteling richt dit onderzoek zich op het voorspellen van de Europese truckmarkt. Hiervoor is het nodig om vast stellen wat de factoren zijn die de koopbeslissing over een truck beïnvloeden. Kress (1994) beschrijft dat een segmentering op basis van de productkarakteristiek deze factoren kan vaststellen. De nadruk ligt daarom op het product in plaats van klantkarakteristieken. Dit onderzoek segmenteert de markt op de basisstroom klant product gerelateerd gedrag, specifiek gericht op de productkarakteristiek.

Dit onderzoek maakt onderscheid naar de volgende segmenteringwijzen op basis van productkarakteristiek: trucktype, asconfiguratie en gewichtklasse. Er zijn drie redenen waarom voor deze onderverdeling is gekozen.

(18)

Deze onderverdeling is gangbaar in de truckbranche. De segmentering wordt toegepast in de dealer enquête. Op deze manier zijn de verschillende

trucksegmenten makkelijk te begrijpen voor de respondenten.

• Gedetailleerde resultaten:

Deze segmentering laat toe dat de enquête resultaten niet alleen op het niveau van de totale markt worden verkregen, maar ook op een

gedetailleerd niveau, bijvoorbeeld op asconfiguratie.

• Aansluiting bestaande gegevens:

Beschikbare statistische data sluiten aan bij deze wijze van segmentering. Eurostat maakt bijvoorbeeld onderscheid in het gebruikte aantal assen in haar gegevens over wegvervoer in Europa. Ook ACEA, de Europese

brancheorganisatie voor constructeurs, maakt dit onderscheid in haar statistische gegevens over het aantal truckverkopen. Het maakt het mogelijk om de verkregen resultaten te vergelijken met andere onderzoeken.

De drie segmenteringwijzen kunnen onderverdeeld worden in segmenten. De segmenten hebben verschillende producteigenschappen. Deze segmenten zijn meetbaar, zodoende kan de toekomstige Europese truckmarkt beter inzichtelijk worden gemaakt. Onderstaande figuur 3.2 geeft dit weer.

Segmenteringwijze Segment Producteigenschap

Vrachtwagen Meer wendbaar

Minder flexibiliteit Trucktype

Trekker Minder wendbaar

Meer flexibiliteit

2 asser Laagste vervoerd maximum gewicht

3 asser Gemiddeld vervoerd maximum gewicht

Asconfiguratie

4 en meer asser Hoogste vervoerd maximum gewicht Lichte truck (3,5t-16t) Minder trekkracht voertuig (tork) Gewichtsklasse

Zware truck (>16t) Meer trekkracht voertuig (tork)

Figuur 3.2: Producteigenschappen per segment (ACEA, 2007, Eurostat, 2007 en interviews met experts zie bijlage 4)

Op basis van interviews met experts uit de truckmarkt (zie bijlage 4) zijn de

segmenten opgesteld. Er zijn twee trucktypen (vrachtwagen en trekker), drie soorten asconfiguraties (2-, 3-, en 4 of meer asser) en twee gewichtsklassen (lichte en zware trucks) die ieder verschillende producteigenschappen bezitten.

Trucktype:

De truckmarkt kan onderscheiden worden naar type truck, namelijk vrachtwagens en trekkers. Vrachtwagens zijn trucks waar de opbouw op het onderstel van de truck is bevestigd. Trekkers zijn trucks waar de opbouw niet op het onderstel is bevestigd, de opbouw is bevestigd op een oplegger. Vrachtwagens rijden doorgaans meer in binnensteden dan trekkers, omdat vrachtwagens een betere draaicirkel

(wendbaarheid) hebben. Trekkers worden daarentegen meer ingezet bij

internationaal vervoer, omdat verschillende typen opleggers gekoppeld kunnen worden om uiteenlopende producten te kunnen vervoeren.

Asconfiguratie:

Een belangrijke producteigenschap van de asconfiguratie is het vervoerde

(19)

resulteert in een lagere asdruk. Aangezien assen redelijk prijzig zijn, berekenen transporteurs nauwgezet het benodigde maximum vervoerd gewicht voor haar nieuw aan te kopen voertuig.

Gewichtsklasse:

De lichte gewichtsklasse bestaat uit trucks tussen de 3.5 ton en 16 ton. De zware gewichtsklasse bestaat uit trucks zwaarder dan 16 ton. De trekkracht van een truck is van belang bij de segmenteringwijze gewichtsklasse. Een truck uit de zware

gewichtsklasse beschikt meestal over een zwaardere motor, dat resulteert in een hogere trekkracht van een voertuig. Zo zijn trucks die zware materialen vervoeren vaak trucks uit de zware gewichtsklasse.

De genoemde segmentering is gebruikt in de dealer enquête. Hoofdstuk vijf geeft de resultaten van deze enquête.

3.2: Historische ontwikkeling per segment

Hoewel de gekozen judgemental forecast methode (zie hoofdstuk 2) bij het maken van voorspellingen niet uit gaat van historische data is het wel van belang om deze data te noemen voor het verkrijgen van een algemeen beeld van de truckmarkt. Historische data vormen samen met de data verkregen uit de expert interviews (zie bijlage 4) de basis voor het opstellen van de trends in hoofdstuk 4. De historische ontwikkeling wordt over de totale markt en per segment weergegeven.

Totale markt:

Volgens de data van ACEA (figuur 5.1 in bijlage 5) zijn in 2006 bijna

vierhonderdduizend (393.617) voertuigen verkocht op de Europese truckmarkt. Bijna veertigduizend (38.970) voertuigen werden verkocht in de tien nieuwe lidstaten van de EU die zich hebben aangesloten in 2004 (zie paragraaf 1.1). Dit betekent dat 10.1% van de aankopen heeft plaats gevonden in de nieuwe lidstaten.

Op de Europese truckmarkt zijn in de periode 1999-2005 twee ontwikkelingen te onderscheiden. Ten eerste een teruggang in het aantal verkopen in de jaren 2002/2003. Een verklaring hiervoor is de uitbreiding van de Europese Unie met tien nieuwe lidstaten in 2004. De transporteurs namen een afwachtende houding aan aangezien zij het effect van deze nieuwe ontwikkeling wilden afwachten (interview SAV, zie bijlage 4).

Ten tweede is de groei van de totale Europese truckmarkt vanaf 2003 een ontwikkeling. Een verklaring hiervoor is de groei van de economie in Europa (zie bijlage 4).

Trucktype:

Historische verkoop data van de Europese truckmarkt gesegmenteerd naar

trucktype zijn door de onderzoeker niet verkregen. Geen enkele brancheorganisatie registreert op deze manier haar gegevens . Om toch de grootte van het segment per trucktype te kunnen benoemen, worden gegevens van het gebruik gehanteerd. Hoewel het aantal nieuwe truckregistraties niet direct uit de gegevens van gebruik kan worden afgeleid, is het wel een indicatie.

(20)

In 2005 werd 3.879.462 miljoen ton kilometer per trekker afgelegd in de Europese Unie. Voor vrachtwagens was dit 1.628.796 miljoen ton kilometer. Ook blijkt uit de data van Eurostat dat het gebruik van trekkers in de periode 2003-2005 licht is toegenomen, terwijl het gebruik van vrachtwagens stabiel is gebleven. Asconfiguratie:

Bestaande gegevens over het segment asconfiguratie zijn niet gevonden. Ter indicatie van het aantal verkopen wordt het historische gebruik van trucks per type asconfiguratie wel genoemd. Eurostat beschikt over gegevens die het gebruik van het aantal assen per truck per rit in Europa weergeven (figuur 5.3, 5.4 en 5.5 in bijlage 5).

Hieruit volgt dat transporteurs het meeste gebruik maken van trucks met 2 assen. Dit geldt voor zowel trekkers als vrachtwagens. Ook is in het 4 asser segment voor vrachtwagens een lichte stijging te zien in het gebruik. De andere asconfiguraties laten een stabiel gebruik zien: 2-, 3- en 4 asser bij trekkers en 2- en 3 asser bij vrachtwagens.

Gewichtsklasse:

Het aantal verkopen in de lichte gewichtsklasse blijft volgens data van ACEA nagenoeg gelijk tussen 2002 en 2006. Het totale aantal nieuwe truck registraties in 2006 in dit segment bedraagt 111.163 voertuigen (figuur 5.6 in bijlage 5).

De zware gewichtsklasse laat een stijgende lijn in het aantal nieuwe truckregistraties zien vanaf het jaar 2003. De zwaardere gewichtsklasse telt in 2006 282.454 nieuwe registraties.

3.3: Conclusie

In dit hoofdstuk is de tweede deelvraag beantwoord:

Op welke manier kan de truckmarkt gesegmenteerd worden?

De truckmarkt kan gesegmenteerd worden naar productkarakteristiek. Namelijk trucktype, asconfiguratie en gewichtsklasse. Twee typen trucks kunnen

(21)

Hoofdstuk 4: Trends

Om de trends op de Europese truckmarkt te kunnen benoemen, worden eerst de leading indicators van de Europese truckmarkt weergegeven. Vervolgens worden per leading indicator de trends beschreven op basis van bestaande data van brancheorganisaties en overheidsinstellingen en verkregen data uit expert interviews (zie bijlage 4).

4.1: Leading indicators

Een leading indicator is een indicator die een belangrijke invloed heeft op de toekomstige Europese truckmarkt . De indicator heeft een voorspellende werking, omdat zij van te voren een omslag in een trend aangeeft. Uit interviews met experts van de Europese truckmarkt (zie bijlage 4) blijkt dat economie, vrachtvervoer en overheid de leading indicators zijn. Figuur 7.1 in bijlage 7 geeft weer dat

overheidsmaatregelen een belangrijke indicator zijn, omdat het aantal nieuwe truckregistraties niet altijd de ontwikkeling van de economie en het vrachtvervoer volgt.

De leading indicator economie heeft een directe invloed op het vrachtvervoer. Wanneer de economie groeit, zorgt dit voor een grotere productie van goederen, waardoor de vraag naar vervoer zal stijgen. De economie heeft ook een directe invloed op het aantal nieuwe truckregistraties. Ten tijde van een hoogconjunctuur zal een transporteur eerder geneigd zijn om tot aankoop van een truck over te gaan. Aangezien dan het ondernemersvertrouwen meestal hoger is en banken eerder bereid zijn krediet te verstrekken (interview SAV, 2007, zie bijlage 4). De leading indicator vrachtvervoer volgt in grote lijnen de leading indicator

economie (figuur 7.1 in bijlage 7). Ook heeft het vrachtvervoer een directe invloed op de vervoersmodus. Wanneer de vraag naar vervoerscapaciteit stijgt, zal de capaciteit van de vervoersmodi ook moeten stijgen. De vraag naar

vervoerscapaciteit dient te worden ingevuld door een van de drie binnenlandse vervoersmodi. Dit betekent dat het wegvervoer, en/of het spoorvervoer, en/of de binnenvaart zal moeten groeien in capaciteit. Wanneer het wegvervoer groeit, zal het aantal nieuwe truckregistraties toenemen (interview IRU, 2007, zie bijlage 4). De leading indicator overheidsmaatregelen heeft invloed op de economie door wet- en regelgeving en investeringen van de overheid. De overheidsmaatregelen hebben ook effect op het vrachtvervoer, bijvoorbeeld door de kostprijs van het vervoer te beïnvloeden door middel van accijnzen en subsidies. Ook oefent de overheid invloed uit op de vervoersmodus. De overheid kan zowel modi stimuleren als afremmen door middel van bijvoorbeeld investeringen in de infrastructuur. Ten slotte beïnvloedt de overheid het aantal en het tijdstip van aankoop van nieuwe truckregistraties door nieuwe wet- en regelgeving (interview TDA, 2007, zie bijlage 4). Nieuw overheidsbeleid zorgt vaak voor onzekerheid waardoor transporteurs terug houdend zijn met nieuwe truck aankopen.

(22)

voorkeur voor trucks met de oude tachograaf die nog verkochten mochten worden tot april (interview ACEA, 2007, zie bijlage 4). De tweede verkooppiek lag in

september. Deze werd veroorzaakt door de nieuwe emissienorm van de Europese Unie (Euro 4) (zie verder paragraaf 4.4.6). Transporteurs schaften nog net voor de deadline trucks aan die voldeden aan de oude emissienorm. Transporteurs zagen de nadelen van een Euro 4 truck, namelijk de noodzakelijke Adblue. Deze extra

benodigde substantie om te kunnen rijden is moeilijk te verkrijgen en brengt extra kosten met zich mee.

Onderstaand figuur 4.1 geeft de beschreven leading indicators in onderlinge samenhang weer.

Figuur 4.1: Onderlinge samenhang leading indicators

In de onderstaande paragrafen zullen per leading indicator de trends (ontwikkelingen) op de Europese truckmarkt worden benoemd. In de dealer enquête (hoofdstuk 5) wordt onderzocht welk effect deze trends hebben op de Europese truckmarkt. Een schematisch overzicht van de relatie tussen de leading indicators, opgestelde trends, het aantal nieuwe truck registraties en de

trucksegmenten is in bijlage 6 opgenomen.

4.2: Economie

Onder de leading indicator economie zijn drie trends te onderscheiden. Dit zijn groei van het Europees Bruto Nationaal Product, uitbreiding van de Europese Unie en gelijktrekking van het relatieve prijsniveau van oude en nieuwe lidstaten.

4.2.1: Groei Europees Bruto Nationaal Product

Het Bruto Nationaal Product (BNP) is het totale loon dat de inwoners van een land ontvangen. Dit is de belangrijkste maatstaf van de economie. Mantzos (2006)

voorspelt een groei van het BNP van de Europese Unie van tussen de 2,04% en 2,24% in de periode 2007-2017 (figuur 7.4 in bijlage 7).

In 2000 maakte het BNP van de nieuwe lidstaten 4.4% deel uit van de EU25. In 2020 wordt verwacht dat 6,4% van het totale BNP voor rekening komt van de nieuwe lidstaten. Het BNP van de nieuwe lidstaten groeit sneller dan het BNP van de oude lidstaten. Het totale BNP zal groeien van 8947 miljard euro in 2000 naar 13656 miljard euro in 2020. Dit is een groei van 47%.

(23)

4.2.2: Uitbreiding Europese Unie

De uitbreiding van de Europese Unie is een belangrijke trend die genoemd wordt tijdens de interviews met experts (zie bijlage 4). Deze trend zorgt voor een grotere Europese binnenmarkt. Het aantal inwoners en het totale BNP nemen hierdoor toe. Het inwonertal bedraagt 461,691miljoen per 1 januari 2006 (figuur 7.5 in bijlage 7). In 2004 vond de grootste uitbreiding tot nu toe plaats. Deze uitbreiding leidde tot een toename van de populatie met 74,3 miljoen en een toename van het BNP met 561 biljoen euro. De toevoeging van Bulgarije en Roemenie in 2007 leidde tot een toename van de populatie met 29,3 miljoen en een toename van het BNP met 29,3 biljoen. Er zijn drie kandidaat-lidstaten, namelijk Turkije, Macedonië en Kroatië. Het is niet de verwachting dat deze landen voor 2012 zullen toetreden. Omdat het

onderzoek betrekking heeft op de periode 2007- 2017 is het wel van belang om met toetreding van deze landen rekening te houden. Dit zal dan resulteren in een

toename van de populatie met 78,4 miljoen inwoners.

De voorspelling van het inwoneraantal van de EU25 gaat uit van een groei. Tussen 2000 en 2005 is het inwoneraantal van de EU25 jaarlijks tussen de 2% en 5% gegroeid. Deze groei zal in de periode 2005-2010 afvlakken tot een jaarlijkse groei van 1,8%. In de periode 2010-2015 zal de jaarlijkse groei verder afvlakken naar 1,3% en in de periode 2015-2020 bedraagt de groei nog maar 0,86%.

De volgende trend kan worden opgesteld:

Trend 2: Welk effect heeft de uitbreiding van de Europese Unie op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.2.3: Gelijktrekking relatief prijsniveau van oude en nieuwe lidstaten

Het relatief prijsniveau geeft een indicatie van de koopkracht van de inwoners van een land (www.CBS.nl, 2007).

De trend is dat het relatief prijsniveau van de nieuwe lidstaten sneller groeit dan de oude lidstaten. Als deze trend zich doorzet, zal er een vergelijkbare economische welvaart zijn in zowel de oude als nieuwe lidstaten. Figuur 7.6 in bijlage 7 verduidelijkt dit door de stijgende lijnen van de nieuwe lidstaten. Zo gaat bijvoorbeeld Polen van een index van 46 in 1995 naar een index van 59,7 in 2005 en Hongarije van een index van 43,5 in 1995 naar een index van 62,4 in 2005. Uit de interviews met experts van de IRU en IWT (bijlage 4) blijkt dat deze groei zich zal doorzetten.

Gezien de omvang van de inkomenskloof van de nieuwe lidstaten ten opzichte van de oude lidstaten zal het echter nog jaren duren voordat het relatief prijsniveau tussen de oude en nieuwe lidstaten gelijk getrokken is (Commissie voor de Europese wetenschappen, 2006). Oorzaken van de economische groei in de nieuw lidstaten zijn verbeterd klimaat voor ondernemers, financiële steun van de Europese Unie, uitbreiding infrastructuur en hoog opgeleide beroepsbevolking met lage lonen. De volgende trend kan worden opgesteld:

(24)

4.3: Vrachtvervoer

Zes trends zijn te noemen onder leading indicator vrachtvervoer. Dit zijn toename van de vraag naar vrachtvervoer, toename van het marktaandeel van het

wegvervoer, toename routeafstand, gewijzigde geografische ligging transportroutes, toename van concurrentie in het wegvervoer en wijziging van het type vervoerde goederen.

4.3.1: Toename vraag naar vrachtvervoer

Eurostat, het statistisch bureau van de Europese Unie voorspelt dat de totale vrachtvervoer markt tot 2030 bijna twee en een half keer zo groot wordt in vergelijking met 1995 (Figuur 7.7 in bijlage 7). Dat komt neer op een jaarlijks groeipercentage van 2%.

Oorzaken van deze groei zijn:

• De liberalisering van de transportmarkt en de progressieve harmonisatie van de regelgeving gecreëerd door de EU;

• De internalisering en de globalisatie van productie en handel en logistiek;

• De steeds hogere vraag van de consument voor gespecialiseerde en vaak veranderende product assortimenten;

• Uitbesteding van logistieke functies;

• Voortschrijdende informatie en communicatie technologie. (Commissie voor de Europese wetenschappen, 2006)

Trend 1: Welk effect heeft de voorspelde jaarlijkse groei van 2% van de totale goederenmarkt op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.3.2: Toename marktaandeel wegvervoer

De totale binnenlandse vrachtvervoer in de Europese Unie kan worden

onderverdeeld in wegvervoer, spoorvervoer en binnenvaart. De afgelopen jaren is het marktaandeel van het wegvervoer gestegen met 5% in de periode 1995-2005. Het spoorvervoer heeft 4% moeten inleveren en de binnenvaart 1% in deze periode (figuur 7.8 en 7.9 in bijlage 7).

Echter in absolute getallen groeien alle drie de genoemde vervoersmodi. Het wegvervoer is gestegen met 37.9% over de periode 1995-2005. Het spoorvervoer steeg met 9.2% over 1995-2005. De binnenvaart groeide 10,2% over 1995-2005. De groei van het totale vrachttransport wordt bijna in zijn geheel opgevangen door het wegvervoer.

De Europese unie heeft lang een beleid gevoerd ter promotie van de binnenvaart en het spoorvervoer (Europese Gemeenschappen, 2001). Het is gebleken dat deze strategie niet het gewenste effect behaald heeft. De Europese Unie is zich nu gaan focussen op co-modaliteit (Commission of the European Communities, 2006). Er wordt niet meer gestreefd naar een afname in het gebruik van het wegvervoer, maar naar het optimaliseren van iedere modaliteit.

(25)

spoorvervoer capaciteitsproblemen en heeft het een hogere kostprijs. Ten derde zijn de kosten om de infrastructuur van het spoorvervoer concurrerend te maken met het wegvervoer te hoog om rendabel te zijn. Concluderend verwachten de experts van de brancheorganisaties een blijvende groei van het marktaandeel van het wegvervoer.

Trend 2: Welk effect heeft de groei van het marktaandeel van wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.3.3: Toename routeafstand

Uit de interviews met experts (bijlage 4) is gebleken dat de gemiddelde routeafstand per rit in het wegvervoer samenhangt met de ontwikkeling in het totale nationale wegvervoer en in het totale internationale wegvervoer. In het internationaal wegvervoer zijn de routeafstanden in het algemeen langer dan in het nationaal wegvervoer. Experts geven aan dat het internationaal wegvervoer sterker zal gaan groeien in de toekomst dan het nationaal wegvervoer. Dit resulteert naar

verwachting in een hoger gemiddelde routeafstand per rit in het wegvervoer in de toekomst.

Echter deze toekomst verwachting kan niet worden gestaafd met historische data van European Commission, Directorate-General for Energy and Transport (2006). Uit deze data blijkt dat het nationaal wegvervoer in de periode 1995-2005 sterker

groeide dan het internationaal wegvervoer, respectievelijk 78% en 68% (figuur 7.10 in bijlage 7). Uitgedrukt in ton kilometers is het nationaal wegvervoer een grotere markt dan het internationaal wegvervoer (figuur 7.11 in bijlage 7). Ook de routeafstand segmenten (in gereden kilometers per rit) zijn nagenoeg gelijk gebleven in de periode 2003-2006 (figuur 7.12 in bijlage 7).

Hoewel de historische data de trends verkregen van experts niet onderbouwen, wordt de toekomstverwachting van een toename van de gemiddelde routeafstand per rit in het wegvervoer aangehouden. De reden hiervoor is dat in een judgemental forecasting onderzoek (hoofdstuk 2) de nadruk ligt op de menselijke opinie.

Trend 3: Welke effect heeft de groei van de routeafstand van het wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties?

4.3.4: Wijziging geografische ligging transportroutes

De opkomst van een tweede Europese economische kern (Eastern Boomerang) naast de bestaande eerste Europese economische kern (Blue Banana) zorgt voor een wijziging in de geografische ligging van transportroutes in Europa.

(26)

de productielocaties in Oost Europa naar de rijke consumenten in de eerste Europese economische kern (figuur 7.13 in bijlage 7).

De verwachting is dat voor 2020 een tweede Europese economische kern in Oost-Europa ontstaat. Deze kern reikt van het noorden van Polen tot aan de Balkan (figuur 7.14 In bijlage 7). Hier leven 53 miljoen mensen. Door de verwachte

economische groei in Oost-Europa zal het aantal rijke consumenten in deze tweede kern toenemen. Dit heeft een stijging van de lonen in deze regio tot gevolg. Deze loonstijging is nu al zichtbaar (figuur 7.15 In bijlage 7). Hierdoor worden

productielocaties verplaatst naar andere regio’s met lage lonen. Bijvoorbeeld voormalige lidstaten van de Sovjet- Unie die nog niet lid zijn van de Europese Unie (interview IWT, bijlage 4). Dit betekent dat de transportroutes worden gewijzigd richting de voormalige lidstaten van de Sovjet-Unie.

Trend 4: Welk effect heeft de verandering van de geografische locatie van de Europese transportroutes op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.3.5: Toename concurrentie in wegvervoer

De concurrentie in het wegvervoer op de Europese truckmarkt is gestegen door toetreders uit de nieuwe Europese lidstaten.

Uit bestaande gegevens van Eurostat (2007) blijkt dat de toenemende concurrentie in het wegvervoer vier gevolgen heeft. Ten eerste vindt een afname van het aantal transporteurs plaats in de oude lidstaten (figuur 7.16 in bijlage 7). Transporteurs gaan failliet door de toegenomen prijsconcurrentie. Ook worden transporteurs

overgenomen door anderen. Ten tweede vestigen zich meer transporteurs in de nieuwe lidstaten (figuur 7.16 In bijlage 7). Door lagere loonlasten in deze landen kan beter op prijs geconcurreerd worden. Ten derde stijgt het aantal transporteurs in de totale Europese Unie. Het aantal transporteurs is gestegen van 193308 in 1997 naar 226703 in 2003 gemeten over twaalf lidstaten van de Europese Unie (figuur 7.16 in bijlage 7). Ten vierde wordt het segment van transporteurs met een wagenpark van 50 of meer trucks groter op de Europese truckmarkt (figuur 7.17 in bijlage 7). Door deze schaalvoordelen is concurrentie op prijs beter mogelijk.

Trend 5: Welk effect heeft de toegenomen concurrentie in het wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.3.6: Wijziging type vervoerde goederen

Doordat de Europese economie steeds meer het karakter krijgt van een kennis- en diensteneconomie vindt een wijziging plaats in het type vervoerde goederen (Raad van verkeer en waterstaat, 1999). De verwachting is dat het percentage

bulkgoederen in het vrachtvervoer ten opzichte van het vervoer van hoogwaardige producten zal gaan dalen (Interview ACEA, zie bijlage 4). Bulkgoederen zijn

(27)

Uit cijfers van Eurostat (figuur 7.18 in bijlage 7) is op te maken dat het marktaandeel van bulkgoederen van 35,76% in 2000 naar 35,04% in 2006 is gedaald.

Trend 6: Welk effect heeft de wijziging van het type vervoerde goederen op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.4: Overheidsmaatregelen

De leading indicator overheidsmaatregelen omvat zeven trends. Dit zijn wijziging infrastructuurbelasting, wijziging beleid toegang binnensteden, stijging

brandstofkosten, stimulans voor schonere voertuigen, toelating van lange en zware truckcombinaties, wijziging emissienormen en wijziging veiligheidsnormen.

4.4.1: Wijziging infrastructuurbelasting

De Europese Unie wil de door de Europese transporteurs veroorzaakte schade aan de infrastructuur en het milieu doorberekenen aan de transporteurs. Dit heeft een wijziging in de infrastructuurbelasting tot gevolg door in de berekening twee extra variabelen op te nemen. Deze variabelen zijn de emissienorm (de mate van uitstoot van schadelijke gassen) en het aantal gereden kilometers. Dit heeft tot gevolg dat trucks die meer CO2 uitstoten en meer kilometers maken hoger worden belast. Voor het innen van de infrastructuurbelasting hanteren de meeste Europese lidstaten het Eurovignet tolsysteem. De wijzigingen van de tarieven in het Eurovignet

tolsysteem laten zien dat transporteurs aan een steeds hogere emissienorm moeten voldoen om in aanmerking te komen voor het laagste belastingtarief (figuur 7.19 en 7.20 in bijlage 7). De landen met een tolsysteem waar nog geen rekening wordt gehouden met Europese emissienormen moeten vanaf 2010 deze wel berekenen. Hoewel het aantal gereden kilometers nog niet is opgenomen in de meeste

tolsystemen is het wel de verwachting dat hier verandering in komt (figuur 7.21 In bijlage 7) . Duitsland heeft hiervoor al in 2003 een systeem ingevoerd. De

verwachting is dat meer landen zullen volgen. Nederland, België, Zwitserland en Italië doen hier onderzoek naar (interview experts zie bijlage 4).

De volgende trend wordt geformuleerd:

Trend 1: Welk effect heeft een wijziging van de infrastructuurbelasting op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.4.2: Wijziging beleid toegang binnensteden

De emissie-eisen (uitstoot van schadelijke gassen) aan een truck voor toegang tot de Europese binnensteden worden gewijzigd om de leefomgeving te verbeteren (European Communities, 2006). De reden hiervoor is dat het vervoer in steden

verantwoordelijk is voor 40% van de CO2 uitstoot en tot 70% van NOx, VOS en fijnstof uitstoot (European Communities, 2006). 80% van de Europeanen leeft in een

stedelijke omgeving en ondervindt hier hinder van.

(28)

(interview ACEA, zie bijlage 4). Maatregelen om de toegangeisen tot binnensteden voor trucks te verscherpen zijn maximum gewicht en de emissienorm (figuur 7.22 in bijlage 7).

Trend 2: Welk effect heeft de wijziging van beleid voor de toegang van trucks tot binnensteden op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.4.3: Stijging brandstofkosten

Door de afwezigheid van overheidscompensaties in de vorm van accijnsverlaging bij een hogere benzineprijs (marktwerking) stijgen de brandstofkosten voor

transporteurs.

De benzineprijs aan de pomp bestaat voor gemiddeld 36% uit marktwerking en voor gemiddeld 64% uit accijns en overige overheidsheffingen (Eurostat, 2007). De

gemiddelde benzine prijs per liter in euro’s in de Europese Unie is de afgelopen jaren gestegen van 84 cent in 2000 naar 103 cent in 2006 (figuur 7.23 in bijlage7). De overheid heeft zo een belangrijke invloed op de benzineprijs aan de pomp.

Doordat de verwachting is dat het deel marktwerking van de benzineprijs zal gaan stijgen en de overheidscompensatie zal uitblijven, zullen als gevolg daarvan de brandstofkosten stijgen. Dit gaat ten koste van de concurrentiepositie van het wegvervoer, omdat 25% van de bedrijfsvoeringkosten van transporteurs bestaan uit brandstofkosten (interview SAV, zie bijlage 4).

Trend 3: Welk effect heeft de stijging van brandstofkosten op het aantal nieuwe truckregistraties binnen tien jaar?

4.4.4: Stimulans schonere voertuigen

Europese overheden geven subsidies op de aanschaf van schonere trucks om het milieu te ontlasten.

Om de hogere investeringskosten van een schonere truck te compenseren geven overheden subsidies .Transporteurs kunnen hierdoor eerder bereid zijn om tot de aanschaf van schonere trucks over te gaan.

Een voorbeeld van een nationale subsidie is de Nederlandse milieu investeringsaftrek (MIA). Het doel is het stimuleren van investeringen ter bescherming van het milieu. Dit gebeurt door een bepaald percentage van de investering aftrekbaar te maken van de fiscale winst (interview RAI, zie bijlage 4).

(29)

4.4.5: Toelating van lange en zware truckcombinaties (LZV/Ecocombi)

De toelating van lange en zware truckcombinaties (LZV/Ecocombi) op de Europese wegen heeft tot gevolg dat meer lading met een lager aantal trucks vervoerd kan worden (www.evo.nl).

Figuur 4. 2: Illustratie lange en zware truckcombinatie

De LZV heeft drie voordelen. Ten eerste lagere vervoerskosten. De toename in maximum lengte en maximum gewicht ten opzichte van bestaande regelgeving (figuur 7.24 In bijlage 7)betekent dat de kosten per vervoerd product zullen dalen. Ten tweede een lagere emissie uitstoot per vervoerd product wat het milieu ten goede komt. Transport en logistiek Nederland schat dat door een grootschalige inzet van Ecocombi’s de totale CO2_{uitstoot kan worden gereduceerd met 2 tot 8 procent}

(www.tln.nl).

Ten derde de veiligheid. Deze wordt vergroot door de vermindering van het aantal trucks in het verkeer met 8% (interview ACEA, zie bijlage 4).

Een nadeel van een LZV is volgens sommige Europese lidstaten de hogere belasting van de infrastructuur. Het hogere gewicht van LZV betekent een grotere aanslag op bruggen.

Ondanks het genoemde nadeel van de politiek zijn een aantal landen bezig met het testen van LZV’s op haar nationale wegennet. Dit zijn Nederland, Finland,

Zweden, Denemarken, Duitsland en Groot Brittannië. Ook het Europees parlement is steeds positiever over de toelating van LZV’s op het Europese wegennet.

Trend 5: Welk effect heeft het toelaten van lange en zware truckcombinaties op het Europees wegennet op het aantal nieuwe truckregistraties in tien jaar tijd?

4.4.6: Wijziging emissienormen

De Europese Unie stelt steeds strengere eisen aan de emissie uitstoot van nieuwe trucks om het milieu te ontlasten.

De Europese Commissie heeft in het kader van het Clean air for Europe programma (CAFE) emissienormen (Euro norm) vastgesteld waar nieuwe trucks aan moeten voldoen om de luchtverontreiniging in Europa te verminderen. De verbetering van de luchtkwaliteit legt de nadruk op het verminderen van de concentratie stoffen in de lucht die van invloed zijn op de menselijke gezondheid. Deze stoffen zijn

(30)

introductie en toegestane uitstoot per Euro norm is in figuur 7.25 in bijlage 7

opgenomen. Uit deze figuur blijkt dat de Euro 6 norm in 2012 zal worden ingevoerd. De invoering van nieuwe emissienormen brengen kosten en onzekerheid met zich mee voor de transporteurs. De aanschafprijs wordt hoger en de nieuwe techniek kent soms opstartproblemen (interview SAV, zie bijlage 4). Doordat de Europese truckmarkt aan het lobbyen is bij de Europese Unie is het nog de vraag of de nieuwe emissienormen (na Euro 6) strenger en/of ingevoerd worden.

Trend 6: Welk effect heeft de invoering van nieuwe emissienormen op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.4.7: Wijziging veiligheidsnormen

Ondanks dat trucks weinig betrokken zijn bij dodelijke ongevallen in het verkeer ziet de Europese politiek de transportmarkt als een veiligheidsrisico. Daarom zijn nieuwe veiligheidsmaatregelen in de komende tien jaar waarschijnlijk.

De Europese Unie heeft zich ten doel gesteld het aantal dodelijke ongevallen in het verkeer met 50% te reduceren tegen het jaar 2020 (www.acea.be). Het totale aantal fatale ongelukken in het verkeer is gedaald van 58997 doden in 1995 naar 41274 doden in 2005. Dit is een daling van 30% in tien jaar tijd (figuur 7.26 in bijlage 7). Het is onwaarschijnlijk dat de Europese Unie de nadruk gaat leggen op de truckmarkt om deze doelstelling te behalen aangezien trucks slechts betrokken zijn bij 1,4% van de dodelijke slachtoffers in het verkeer in 2004 (figuur 7.27 in bijlage 7).

De veiligheid in het wegverkeer hangt af van de volgende factoren: rijgedrag chauffeur, specificaties voertuig, controle op uitvoering regelgeving en de

infrastructuur (interview IRU, zie bijlage 4). De veiligheid van een truck hangt af van de stabiliteit van het voertuig (remsystemen, stabiliteit), banden, onboard

diagnostics, lading beveiliging (Verdeling en vastzetten), snelheidsbegrenzing en de constructie van het voertuig.

Nieuwe regelgeving over de voertuigconstructie is in de maak (interview IWT, zie bijlage 4), namelijk het vergroten van de zichtbaarheid van het voertuig door reflecterende strips en het aanbrengen van dodehoekspiegels om het zicht van de chauffeur te verbeteren. Figuur 7.28 in bijlage 7 geeft de mogelijke toekomstige veiligheidsmaatregelen van een truck weer.

De volgende trend kan opgesteld worden wat betreft veiligheid:

Trend 7: Welk effect hebben nieuwe Europese veiligheidsnormen op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

4.5: Conclusie

In dit hoofdstuk is een antwoord gegeven op deelvraag 3: Welke trends op de Europese truckmarkt zijn te onderscheiden? Aan de hand van de leading indicators economie, vrachtvervoer en

(31)

de dealer enquête (hoofdstuk 5) wordt onderzocht welk effect deze trends hebben op de Europese truckmarkt.

Leading indicator economie

Trend 1: Welk effect heeft de voorspelde jaarlijkse groei van tussen 2,04% en 2,24% in de periode 2007-2017 van het BNP op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 2: Welk effect heeft de uitbreiding van de Europese Unie op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 3: Welk effect heeft de economische groei van de nieuwe lidstaten op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Leading indicator vrachtvervoer

Trend 1: Welk effect heeft de voorspelde jaarlijkse groei van 2% van de totale goederenmarkt op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar? Trend 2: Welk effect heeft de groei van het marktaandeel van wegvervoer op

het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 3: Welke effect heeft de groei van de routeafstand van het wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties?

Trend 4: Welk effect heeft de verandering van de geografische locatie van de Europese transportroutes op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 5: Welk effect heeft de toegenomen concurrentie in het wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 6: Welk effect heeft de wijziging van het type vervoerde goederen op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Leading indicator overheidsmaatregelen

Trend 1: Welk effect heeft een wijziging van de infrastructuurbelasting op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 2: Welk effect heeft de wijziging van beleid voor de toegang van trucks tot binnensteden op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar? Trend 3: Welk effect heeft de stijging van brandstofkosten op het aantal nieuwe

truckregistraties binnen tien jaar?

Trend 4: Welk effect heeft de financiële stimulans van overheden voor schonere trucks op nieuwe truckregistraties over tien jaar?

Trend 5: Welk effect heeft het toelaten van lange en zware truckcombinaties op het Europees wegennet op het aantal nieuwe truckregistraties in tien jaar tijd?

Trend 6: Welk effect heeft de invoering van nieuwe emissienormen op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

(32)

Hoofdstuk 5: Enquête resultaten

Dit hoofdstuk behandelt de resultaten van de dealerenquête. Eerst volgt een beschrijving van de ondervraagde Europese truckdealers (respondenten). Vervolgens komt de algemene verkoopvoorspelling van de Europese truckmarkt over tien jaar aan de orde. Hierna wordt het effect van de trends (zie hoofdstuk 4) op de Europese truckmarkt over tien jaar weergegeven. Ten slotte wordt meer inzicht verkregen in de dataset van de dealerenquête door middel van een factoranalyse.

De vragenlijst van de dealerenquête is opgenomen in bijlage 3. De onbewerkte resultaten van de dealerenquête staan vermeld in bijlage 8.

5.1: Beschrijving respondenten

Deze paragraaf geeft inzicht in de kennis van respondenten over de Europese truckmarkt. Hiervoor zijn vier vragen in het begin van de vragenlijst opgenomen. Dit zijn uitgeoefende functie, aantal jaren werkervaring, plaats van vestiging en

dealercategorie (onderscheid naar werkzaamheden). De resultaten worden per vraag beschreven.

De uitgeoefende functie van de respondenten is als volgt onderverdeeld: 40% sales manager, 25% parts manager, 15% financieel manager, 12,5% directeur en 7.5% overige. De functies van sales manager en directeur worden geacht het beste inzicht te hebben in de truckmarkt. Meer dan de helft van de respondenten (52.5%) bekleedt deze functies. Dit heeft een positieve invloed op de betrouwbaarheid van de enquêteresultaten.

Het aantal jaren werkervaring van de respondenten bestaat uit: 55% meer dan tien jaar, 27.5% tussen de 5 en 10 jaar en 17.5% tussen de 1 en 5 jaar. Het grootste gedeelte van de respondenten heeft meer dan 10 jaar ervaring. Dit komt de betrouwbaarheid van de enquêteresultaten ten goede.

De vestigingsplaatsen van de respondenten zijn verspreid over Europa. Hiermee geven de enquêteresultaten een beeld van de gehele Europese truckmarkt. De dealercategorieën zijn als volgt vertegenwoordigd in de enquête:. 35% service support dealer, 30% truck sales dealer, 22.5% service en sales dealer en 5% service dealer. Sales dealers worden geacht de meeste kennis te hebben over de

truckmarkt. De meerderheid van de respondenten (52.5%) heeft deze kennis. Dit komt de betrouwbaarheid van de enquêteresultaten ten goede.

5.2: Algemene verkoopvoorspelling

(33)

Om de resultaten (figuur 5.3) op de enquêtevragen over algemene

verkoopvoorspelling (en de verkoopvoorspelling op basis van trends in paragraaf 5.3) te kunnen interpreteren, volgt een uitleg van de in het figuur opgenomen grootheden.

Grootheid Uitleg

N Aantal respondenten dat geantwoord heeft

Mean Gemiddelde gegeven antwoord

Standard Deviation Standaarddeviatie: dit geeft weer hoe de antwoorden rond het gemiddelde zijn gespreid

Std. Error Mean

t Vergelijken van gemiddelden met een vaste

(theoretische) waarde

df Vrijheidsgraden

Sig. (2-tailed) Significantieniveau. Toetsen of de resultaten op toeval zijn gebaseerd

Mean difference Gestandaardiseerde gemiddelde verschil

95% Confidence Interval of the Difference Betrouwbaarheidsgebied van 95%, de mate van zekerheid dat het interval de ware waarde van de parameter bevat

Figuur 5.1: Uitleg grootheden in verkoopvoorspelling (Wijnen, 2002)

Om de uitkomsten van de t-test te mogen gebruiken in het onderzoeken moet aan twee voorwaarden voldaan zijn. Ten eerst moet de populatie normaal verdeeld zijn. Ten tweede moet het minimum aantal respondenten groter zijn dan 30. Aan beide voorwaarden wordt voldaan, omdat de normale verdeling verondersteld wordt aanwezig te zijn en de populatie 40 respondenten omvat.

In onderstaande figuur staan de antwoordcategorieën van de dealerenquête met daarbij de uitleg. Antwoordcategorie Uitleg 1-1,5 Sterke daling 1,5-2,5 Daling 2,5-3,5 Gelijk 3,5-4,5 Groei 4,5-5 Sterke groei

Figuur 5.2: Uitleg antwoordcategorieën dealerenquête

Om de algemene verkoopvoorspelling te verkrijgen is de volgende vraag aan de respondenten gesteld:

Op welke manier zal de Europese truckmarkt zich ontwikkelen over tien jaar?

N Mean Std.

Deviation

Std. Error Mean t df Sig.

(2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper

Total new truck registration

39 2,8718 1,43599 ,22994 -,558 38 ,580 -,12821 -,5937 ,3373

Rigid 40 2,7750 1,45862 ,23063 -,976 39 ,335 -,22500 -,6915 ,2415

Tractor 40 2,7000 1,39963 ,22130 -1,356 39 ,183 -,30000 -,7476 ,1476

(34)

4 asser 40 2,8000 1,47109 ,23260 -,860 39 ,395 -,20000 -,6705 ,2705 Lichte gewichtsklasse 39 2,8974 1,44723 ,23174 -,443 38 ,661 -,10256 -,5717 ,3666 Zware gewichtsklasse 38 2,6316 1,53202 ,24853 -1,482 37 ,147 -,36842 -,8720 ,1351

Figuur 5.3: Verkoopvoorspelling algemeen

Het gemiddelde antwoord ligt tussen 2,6 en 2,9. Dit betekent dat de verwachting is dat de truckmarkt gelijk blijft. Alle significantieniveau-waardes zijn groter dan 0,05, dit betekent dat het niet significant is.

5.3: Effect trends

Door het effect van trends op de Europese truckmarkt aan respondenten te vragen, worden de oorzaken van de ontwikkeling van de algemene verkoopvoorspelling verkregen.

Economie/trend 1:

Welk effect heeft de voorspelde jaarlijkse groei van tussen 2,04% en 2,24% in de periode 2007-2017 van het BNP op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

N Mean Std.

Deviation

Total new truck registration 39 2,8718 1,12810 ,18064 -,710 38 ,482 -,12821 -,4939 ,2375 Rigid 40 2,8500 1,16685 ,18450 -,813 39 ,421 -,15000 -,5232 ,2232 Tractor 40 2,8500 1,14466 ,18099 -,829 39 ,412 -,15000 -,5161 ,2161 2 asser 40 2,9750 1,09749 ,17353 -,144 39 ,886 -,02500 -,3760 ,3260 3 asser 40 3,0250 1,12061 ,17718 ,141 39 ,889 ,02500 -,3334 ,3834 4 asser 39 2,8462 1,13644 ,18198 -,845 38 ,403 -,15385 -,5222 ,2145 Lichte gewichtsklasse 38 2,9211 1,09992 ,17843 -,442 37 ,661 -,07895 -,4405 ,2826 Zware gewichtsklasse 39 2,6923 1,23871 ,19835 -1,551 38 ,129 -,30769 -,7092 ,0939

Figuur 5.4: Verkoopvoorspelling bij groei Europees Bruto Nationaal Product

De resultaten bevinden zich tussen 2,7 en 3. Dit betekent dat de verwachting is dat de trend een gelijkblijvend effect heeft op de truckmarkt. De significantieniveaus geven aan dat de uitkomsten niet significant zijn.

Economie/trend 2:

Welk effect heeft de uitbreiding van de Europese Unie op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

N Mean Std. Std. Error Mean t df Sig. (2- Mean 95% Confidence

(35)

Deviation tailed) Difference Difference

Lower Upper

Total new truck registration 40 3,9750 1,07387 ,16979 5,742 39 ,000 ,97500 ,6316 1,3184 Rigid 40 4,0000 ,93370 ,14763 6,774 39 ,000 1,00000 ,7014 1,2986 Tractor 40 4,0250 ,86194 ,13629 7,521 39 ,000 1,02500 ,7493 1,3007 2 asser 40 4,0500 ,87560 ,13844 7,584 39 ,000 1,05000 ,7700 1,3300 3 asser 40 4,0750 ,97106 ,15354 7,002 39 ,000 1,07500 ,7644 1,3856 4 asser 38 4,0000 1,06543 ,17284 5,786 37 ,000 1,00000 ,6498 1,3502 Lichte gewichtsklasse 39 3,8974 1,23106 ,19713 4,553 38 ,000 ,89744 ,4984 1,2965 Zware gewichtsklasse 37 4,0541 ,91122 ,14980 7,036 36 ,000 1,05405 ,7502 1,3579

Figuur 5.5: Verkoopvoorspelling bij uitbreiding Europese Unie

De uitkomsten variëren van 3,9 tot 4,1. De trend zal een groei te weeg brengen. De significantieniveaus zijn allemaal lager dan 0,05. De uitkomsten zijn significant. Economie/trend 3:

Welk effect heeft de economische groei van de nieuwe lidstaten op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

N Mean Std.

Deviation

Total new truck registration 39 3,6667 1,30451 ,20889 3,191 38 ,003 ,66667 ,2438 1,0895 Rigid 39 3,6923 1,19547 ,19143 3,617 38 ,001 ,69231 ,3048 1,0798 Tractor 39 3,7179 1,14590 ,18349 3,913 38 ,000 ,71795 ,3465 1,0894 2 asser 39 3,7436 1,16343 ,18630 3,991 38 ,000 ,74359 ,3664 1,1207 3 asser 39 3,7692 1,24523 ,19940 3,858 38 ,000 ,76923 ,3656 1,1729 4 asser 37 3,6757 1,31348 ,21593 3,129 36 ,003 ,67568 ,2377 1,1136 Lichte gewichtsklasse 38 3,5789 1,42623 ,23137 2,502 37 ,017 ,57895 ,1102 1,0477 Zware gewichtsklasse 36 3,7778 1,17379 ,19563 3,976 35 ,000 ,77778 ,3806 1,1749

(36)

Vrachtvervoer/trend 1:

Welk effect heeft de voorspelde jaarlijkse groei van 2% van de totale goederenmarkt op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

N Mean Std.

Deviation

Total new truck registration 39 2,7949 1,48996 ,23858 -,860 38 ,395 -,20513 -,6881 ,2779 Rigid 40 2,7000 1,50555 ,23805 -1,260 39 ,215 -,30000 -,7815 ,1815 Tractor 40 2,6250 1,44449 ,22839 -1,642 39 ,109 -,37500 -,8370 ,0870 2 asser 40 2,6500 1,45972 ,23080 -1,516 39 ,137 -,35000 -,8168 ,1168 3 asser 39 2,6667 1,45699 ,23330 -1,429 38 ,161 -,33333 -,8056 ,1390 4 asser 40 2,7750 1,49336 ,23612 -,953 39 ,347 -,22500 -,7026 ,2526 Lichte gewichtsklasse 39 2,8205 1,50214 ,24053 -,746 38 ,460 -,17949 -,6664 ,3074 Zware gewichtsklasse 38 2,5526 1,57166 ,25496 -1,755 37 ,088 -,44737 -,9640 ,0692

Figuur 5.7: Verkoopvoorspelling bij toename vraag naar vrachtvervoer

De resultaten variëren tussen 2,6 en 2,8. Deze trend heeft een gelijkblijvend effect op de truckmarkt. De uitkomsten kunnen niet significant genoemd worden.

Vrachtvervoer/trend 2:

Welk effect heeft de groei van het marktaandeel van wegvervoer op het aantal nieuwe truckregistraties over tien jaar?

N Mean Std.

Deviation