METHODEN DER REGIONALANALYSE

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1 METHODEN DER REGIONALANALYSE UNIV.PROF. DR. RUDOLF GIFFINGER DEPARTMENT FÜR RAUMENTWICKLUNG, INFRASTRUKTUR- UND UMWELTPLANUNG FB FÜR STADT- UND REGIONALFORSCHUNG TECHNISCHE UNIVERSITÄT WIEN SS 2007 DAS POTENZIALMODELL

2 0. ÜBUNGSAUFGABE 2: BEVÖLKERUNGSPOTENZIAL IM EINZELHANDEL Die Erreichbarkeit von möglichst vielen Einwohnern als potenziellen Kunden ist eine wichtige Voraussetzung für die Standortqualität (im Sinne von Ertragschancen) eines Betriebes im Einzelhandel. Jeder Betrieb wird daher bei seiner Standortwahl einzelne Gemeinden nach seiner Lage im Bundesland und insbesondere nach der Größe des Potenzials an Bevölkerung bewerten. Das Bundesland Salburg weist aufgrund seiner geografischen Bedingungen sehr unterschiedliche Siedlungsstrukturen auf: der dicht besiedelte Zentralraum mit der Landeshauptstadt steht dem hoch alpinen und dünn besiedelten Regionen im Südwesten des Bundeslandes gegenüber. Auch die Erschließung der Städte und Gemeinden mit Straßen und Autobahnen ist äußerst unterschiedlich, sodass die Gemeinden sehr unterschiedliche Erreichbarkeitsverhältnisse aufweisen. Aufgrund unterschiedlicher Bevölkerungsverteilung und ungleicher Erreichbarkeitsbedingungen ist somit zu erwarten, dass das Bevölkerungspotenzial über die Gemeinden Salzburgs ungleich groß ist und sich daher die Gemeinden unterschiedlich gut als EH-Standort eignen. Eine Reihe von Fragen sollen hierzu beantwortet werden. (siehe Kapitel 2) In Folge wird das Potenzialmodell noch einmal kurz vorgestellt und hinsichtlich seiner Aussagemöglichkeiten diskutiert. Danach werden die Daten zur Bearbeitung der eigenen Übungsaufgabe beschrieben und schließlich einige wichtige Fragen, die zu beantworten sind, formuliert. Die Ergebnisse sind in einem Bericht zur Übungsaufgabe 2 mit kurzen schriftlichen Antworten, Tabellen und Diagrammen aufzubereiten. 1. DAS POTENTIALMODELL Im Potentialmodell werden alle im Untersuchungsraum zur Verfügung stehenden Gelegenheiten einbezogen und entsprechend ihrer zeitlichen Distanz gewichtet. Das Potentialmodell beruht damit auf zwei zentralen Annahmen: Das Potential eines Standortes steigt mit zunehmender Größe der Aktivitäten/Gelegenheiten am betrachteten Standort und an allen umliegenden Standorten Der Beitrag der Aktivität/Gelegenheit jedes Standortes auf den Potentialwert des betrachteten Standortes nimmt mit zunehmender Entfernung ab. Zur Bestimmung des Potentials eines Standortes i werden daher die Gelegenheiten (z.b. Wohnbevölkerung, Arbeitsplätze, Kaufkraft,...) in j mit der jeweiligen quell-zielspezifischen Reisezeit gewichtet und über alle Zielstandorte addiert. P i n = A e j = 1 j β t ij P i... Potential des Standortes i A j... Aktivität am Standort j (z.b. Wohnbevölkerung, Arbeitsplätze, Kaufkraft,...) ß... Distanzwiderstand t ij... Reisezeit zwischen den Standorten i und j Über den Distanzwiderstand ß kann je nach Fragestellung der Widerstand bei der Raumüberwindung festgesetzt werden. So muss etwa bei der Abschätzung des Nachfragepotentials für einen Einzelhandelsbetrieb im Allgemeinen ein wesentlich höherer Wert angenommen werden als für einen Industriebetrieb, dessen potentielles Absatzgebiet in der Regel wesentlich größer ist. Jedem Distanzwiderstand in der Exponentialfunktion entspricht eine bestimmte Halbwertszeit, die jene Zeitspanne angibt, in der sich die Bedeutung eines Angebotes am Zielort halbiert. So bedeutet eine Halbwertszeit von 10 Minuten, dass die eine Gelegenheit, die in 10 Minuten zu erreichen ist, 2

3 nur noch halb so viel zählt wie die gleiche Gelegenheit am Standort selbst. In 20 Minuten reduziert sich die Bedeutung des Angebotes auf ein Viertel, in 30 Minuten auf ein Achtel usw. Die Distanzsensibilität ß ist definiert wie folgt: β = ln 2 HWZ ß... Distanzwiderstand HWZ... Halbwertszeit Zur Bewertung der Erreichbarkeit eines Standortes ist dieses Modell für jene Fragestellungen geeignet, bei denen alle potentiellen Zielstandorte relevant sind, diese allerdings mit zunehmender Reisezeit wachsende Transportaufwendungen implizieren und somit an Attraktivität verlieren. Dies gilt etwa für die Bewertung der erreichbarkeitsbedingten Absatzchancen von Betrieben oder der erreichbarkeitsbedingten Konsumpotenziale für Einzelhandelsstandorte. 2. FRAGESTELLUNGEN Folgende Fragen sollen durch entsprechende empirische Analysen mithilfe der weiter unten beschriebenen Daten beantwortet werden: A Siedlungsstrukturen A1) Wie viele Einwohner haben die Bezirke des Bundeslandes? A2) Wie viele Einwohner hat das Bundesland? Welche ist die größte unter den 5-Jahres Altersgruppen der Bevölkerung? B Erreichbarkeitsverhältnisse B1) Berechnen Sie den Shimbel-Index für jede Quellgemeinde und beschreiben sie diesen Index anhand sinnvoller Verteilungsparameter. s = min( d ( i x, i x )) j B2) Welche der 119 Gemeinden kann als Zentralpunkt betrachtet werden? C Bevölkerungspotenzial C1) Welche 10 Gemeinden im Bundesland weisen das größte Bevölkerungspotential auf? Welche 10 Gemeinden das kleinste Bevölkerungspotenzial? C2) β ist ein Parameter zur Festlegung der Halbwertszeit. Wie ist dieser definiert und was bedeutet er für den Potentialbeitrag zwischen i und j? Wie verändern sich die Potentialwerte, wenn der Wert für β etwas erhöht wird? C2.1 Wählen Sie für die Grundvariante der Potentialberechnung den Wert 0.07 und erhöhe bzw. verringere diesen in zwei Nebenvarianten geringfügig in seinem Wert. Beschreibe genau wie sich diese Parameterveränderung theoretisch und rechnerisch auf die Potentialbestimmung auswirkt. C2.2 Ermitteln Sie den Mittelwert, Median und die Standardabweichung für die jeweilige Variante des errechneten Bevölkerungspotentials aller Gemeinden auf Basis der Hauptvariante (β = 0.07) und der beiden Nebenvarianten (β<0.07 bzw. β>0.07). j 3

4 3. DATENGRUNDLAGEN a) Bevölkerungsdatei Die Bevölkerungsdatei findet sich in der Exceldatei AG5_2001_SALZBURG.xls. Sie enthält neben dem Gemeindecode für die Gemeinden im Bundesland Salzburg die Bevölkerungszahl nach 5-Jahres-Altersgruppen und die Gesamtbevölkerung. b) KW-Matrix Die SPSS-Datei KW_SALZ.sav enthält neben dem Quell- und Zielcode q_gem und z_gem die Variablen dist_km und dist_min für die Entfernung in Kilometern und Minuten. c) Gemeindenamen Die SPSS-Datei Gem_Namen.sav enthält den Gemeindecode und den Namen der Gemeinde. 4. ARBEITSSCHRITTE Ad A) Siedlungsstrukturen Öffnen Sie die Datei AG5_2001_SALZBURG.xls in SPSS (Achtung auf richtiges Arbeitsblatt). Binden Sie mittels Prozedur DATEN / DATEIEN ZUSAMMENFÜGEN / VARIABLEN HINZU- FÜGEN die Datei Gem_Namen.sav unter Verwendung der gemeinsamen Schlüsselvariable ( gemeinde ). Damit dies funktioniert, müssen Sie die Variable gemid (aus dem File Gem_Namen.sav zuerst in gemeinde umbenennen. Achtung beide Datensätze müssen aufsteigend sortiert sein. Speichern Sie die Datei unter dem Namen WB_SALZ2001.sav ab. Um die Fragen A1 und A2 beantworten zu können, müssen Sie anschließend noch Folgendes tun: Berechnen Sie sich über TRANSFORMIEREN / BERECHNEN eine Variable bezirk, die die Bezirkskodes enthält (bezirk=trunc(gemeinde/100). Beantworten der Frage A1: ein möglicher Weg: Summieren der Gemeindewerte auf Bezirke mithilfe (DA- TEN/AGGREGIEREN/BREAK Variable = bez ) und speichern unter eigenem Dateinamen (Bev_Bez.sav). Bezirksergebnisse in dieser Datei dann weiter bearbeiten (Grafik, etc.) Beantworten der Frage A2): Bevölkerung auf Bundeslandebene mithilfe von ANALYSIEREN/BESCHREIBENDE STATIS- TIK/ DESCRIPTIVE; Achtung: Unter Optionen ist die gewünschte Statistik einzustellen. Ad B) Erreichbarkeitsverhältnisse Öffnen Sie die Datei KW_SALZ.sav in SPSS. Sortieren Sie die Daten nach q_gem. Binden Sie die Datei Gem_Namen.sav mittels DATEN / DATEIEN ZUSAMMENFÜGEN / VARIABLEN HINZUFÜGEN unter Verwendung der gemeinsamen Schlüsselvariable (q_gem) ein. Sie müssen dazu die Variable gemid aus dem File Gem_Namen.sav in q_gem umbenennen. Achtung beide Datensätze müssen aufsteigend sortiert sein. Unter Fälle mit Schlüsselvariable verbinden ist die Option Externe Datei ist Schlüsseltabelle zu wählen. 4

5 Berechnen des Shimbel-Index als Summe der Wegzeit von jeder Quellgemeinde zu jeweils allen Zielgemeinden mittels DATEN/AGGREGIEREN mit der BREAK VARIABLE q_gem und der AGGREGATE VARIABLE dist_min und der Funktion SUM, um die Wegzeiten in Minuten von i zu allen Zielorten aufzusummieren. Das Ergebnis ist eine Datei mit den Q_GEM als Zeilen (119 Gemeinden) und sollte daher in eine eigene Datei geschrieben werden. Der Zentralpunkt in einem Bundesland ist jene Gemeinde, für die der Shimbel-Index minimal ist. Hierfür die neu angelegte Datei öffnen und nach der Variable dist_min absteigend sortieren. Ad C) Bevölkerungspotenzial Mit Hilfe des Potenzialmodells soll das Bevölkerungspotential der 119 Gemeinden im MIV berechnet und damit die Standortqualität aus der Sicht eines Einzelhandels-Betriebes bewertet werden. Als relevante Gelegenheit am Zielstandort wird daher die Zahl der Einwohner (insgesamt oder auch gewichtet, da nicht alle Altersgruppen die gleiche Kaufkraft haben) herangezogen, die Halbwertszeit wird in diesem Beispiel mit 10 Minuten angenommen. Die Berechnung erfolgt auf Grundlage der gegebenen Fahrzeiten und Strukturdaten anhand der obigen Formel in SPSS in folgenden Arbeitsschritten: Öffnen der KW-Matrix für den MIV KW_SALZ.sav. Sortieren der Datei aufsteigend nach q_gem. Einbinden der Datei Gem_Namen.sav mithilfe von DATEN / DATEIEN ZUSAMMENFÜHREN / VARIABLEN HINZUFÜGEN unter Verwendung einer gemeinsamen Schlüsselvariable (q_gem). Dazu muss die Variable gemid in der Datei Gem_Namen.sav in q_gem umbenannt werden. Achtung beide Datensätze müssen aufsteigend sortiert sein. Unter Fälle mit Schlüsselvariable verbinden ist die Option Externe Datei ist Schlüsseltabelle zu wählen. Sortieren der Datei aufsteigend nach der der Zielgemeinde z_gem Einbinden der Bevölkerungsdaten aus der SPSS-Datei WB_SALZ2001.sav mittels DATEN / DATEIEN ZUSAMMENFÜGEN / VARIABLEN HINZUFÜGEN: Um die Variable z_gem als Schlüsselvariable verwenden zu können, muss die Variable gemeinde aus der Datei WB_SALZ2001.sav in z_gem umbenannt werden. Unter Fälle mit Schlüsselvariable verbinden ist wieder die Option Externe Datei ist Schlüsseltabelle zu wählen. Achtung: auch die Datei WB_SALZ2001.sav muss aufsteigend nach der Variable gemeinde sortiert sein. Ermitteln des ß-Wertes für die Distanzsensibilität (die Halbwertszeit muss dieselbe Einheit haben wie die Reisezeiten in der Variable "dist_min"; also Minuten!) Wir schlagen vor, das Potenzialmodell mit einer Halbwertszeit von 10 Minuten (ß = 0,07) zu berechnen. β = ln 2 HWZ Berechnen der gemeindebezogenen Potentialanteile mittels β f ( TRANSFORMIEREN / BERECHNEN als Produkt der d ) = d e ij ij Bevölkerung "bev_g" am Zielort und der Wert für die gewichtete Distanz gemäß der nebenstehenden Widerstandsfunktion!!!!!: Dieser Potentialanteil errechnet sich somit als Potant = bev_g * EXP(dist_min *-(LN(2)/10)) Summieren der Potentialanteile nach Quellgemeinden (DATEN / AGGREGIEREN / BREAK VARIABLE = q_gem ) und abspeichern des Aggregationsfile unter eigenem Namen (BEV_POTxxx.sav). Öffnen des Aggregationsfiles unter dem vorher vergebenen Namen. Damit kann Frage C1 beantwortet werden. (DATEN/SORTIEREN/ etc.) 5

6 Da unter Frage C2 das Potenzialmodell nochmals mit geändertem ß-Wert für die Distanzsensibilität gerechnet werden soll, ist es sinnvoll - die unter C angeführten Arbeitsschritte mit Hilfe von PASTE in eine Syntax-Datei zu schreiben, also ein Programm zum Berechnen des Potenzialmodells, und - für die Berechnung der Potenzialwerte mit geändertem ß-Wert nur im Programm diesen Wert auszubessern und nochmals zu rechnen. Achtung: die Ergebnisse aus dem letzten AGGREGATE-Befehl sollten wieder unter eigenem Dateinamen abgespeichert werden. Hat man schließlich das Potenzialmodell mit drei oder vier verschiedenen ß-Werten gerechnet, dann lässt sich die Frage C2.2 beantworten. Öffnen der Ergebnisdatei mit der Grundvariante und die beiden anderen Dateien mit den Nebenvarianten der Potenzialberechnung daneben stellen (DATEN/DATEIEN ZUSAMMEN- FÜHREN ) Berechnen der statistischen Parameter mithilfe ANALYSIEREN/BESCHREIBENDE STAT- SISTIK/DESCRIPTIVE/ ausrechnen. 5. ABGABEMODALITÄTEN Bitte zu jeder Frage die entsprechenden Grafiken oder Tabellen stellen und die Ergebnisse mit einigen wenigen Sätzen beschreiben, auch das Programm zur Berechnung des Potenzialmodells ausdrucken und abgeben. Da alle Ergebnisse auf Papier auf in etwa 5 Seiten ausgedruckt (ohne Diskette) möglichst gut formatiert abgegeben werden sollen, ist es sinnvoll, die Antworten in einem WORD-Dokument zusammenzufassen. 14. Mai 2007 Einführung und Tutorium zur 2. Arbeitsaufgabe (AAKH, 2.Übungsraum) 21. Mai 2007 Tutorium zur 2. Arbeitsaufgabe (AAKH, ) Juni 2007 Vorlesung NIG, Hs.2, Abgabe der 2. Aufgabe 6