Characteristics of the Austrian passenger transport

There is a long-term multimodal eqilibrium given the Austrian Transport policy. Data about the number of cars, train passengers, air passengers, train passenger kilometers are used. Vector error correction models are utilized to show Granger short term and Johansen long-term equations. Data sources: (1) The number of personal cars and train passenger and passenger kilometers in thousands Main source: “Österreichische Verkehrsstatistik 19xx” issued by Statistik Austria. Data spikes and outliers compared to Statistisches Handbuch für die Republik Österreich (Österreichisches Statistisches Zentralamt, 1950-1991), Die österreichische Verkehrswirtschaft in Zahlen. Informationen der Bundessparte Transport und Verkehr der Wirtschaftskammer Österreich (Wirtschaftskammer Österreich, 2011-2020), Zahlen Daten Fakten (Österreichische Bundesbahnen, 2007-2021), Statistik Straße und Verkehr (Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie, 2000-2018); EU transport in figures. Statistical pocketbook (European Union, 2011-2018); Panorama of transport. Statistical overview of transport in the European Union. Data 1970-2001 (European Union, 2013). Car time series is without significant breaks or spikes and the methodology of counting (registered cars) is consistent. The methodology of counting the performance in “passenger-kilometers” changed in 2006 to the international standard, however, there is a long-term consistency in sampling and estimating techniques and the break-in series is not causing unexpected data variability. (2) The number of air transport passengers Main source: the World Bank database. This data covers the air traffic carried on scheduled services. However, air transport regulations in Europe have made it more difficult to classify air traffic as scheduled or nonscheduled. This time series is reported by International Civil Aviation Organization (ICAO) and represents the international and domestic scheduled traffic carried by the air carriers registered in a country.本数据集围绕奥地利交通政策构建长期多模态均衡分析框架。研究采用乘用车保有量、铁路客运量、航空客运量及铁路旅客周转量等维度的数据。借助向量误差修正模型（Vector Error Correction Model），分别构建格兰杰短期方程与约翰森长期方程。 数据来源： (1) 以千为单位的私人乘用车数量、铁路客运量及旅客周转量数据 核心数据源为奥地利统计局（Statistik Austria）发布的《奥地利交通统计年鉴19xx（Österreichische Verkehrsstatistik 19xx）》。 针对数据峰值与异常值，本数据集参考并比对了以下资料：《奥地利共和国统计手册》（奥地利中央统计办公室，1950-1991）、《奥地利交通业统计数据一览（Die österreichische Verkehrswirtschaft in Zahlen）》（奥地利商会交通与运输分会，2011-2020）、《数据、事实与统计（Zahlen Daten Fakten）》（奥地利联邦铁路，2007-2021）、《道路与交通统计（Statistik Straße und Verkehr）》（奥地利气候保护、环境、能源、交通、创新与技术部，2000-2018）、《欧盟交通数据统计口袋书（EU transport in figures. Statistical pocketbook）》（欧盟委员会，2011-2018）以及《欧盟交通全景：1970-2001年欧盟交通统计概览（Panorama of transport. Statistical overview of transport in the European Union. Data 1970-2001）》（欧盟委员会，2013）。 乘用车时间序列无显著断点或异常峰值，且注册车辆的统计方法保持一致。 铁路旅客周转量的统计方法于2006年更新为国际标准，但由于抽样与估算技术长期保持一致，该方法调整未对序列造成非预期的数据波动。 (2) 航空客运量数据 核心数据源为世界银行数据库。 该数据集涵盖定期航班承运的航空客运量。但受欧洲航空运输法规影响，区分定期与非定期航空客运业务存在一定难度。本时间序列由国际民用航空组织（International Civil Aviation Organization，ICAO）发布，统计范围为在注册国境内运营的航空承运人的国际及国内定期客运业务。