Werte sichtbar machen: Zahlungsbereitschaft, Reisekosten- und Immobilienpreismethode. Jürgen Meyerhoff TU Berlin

Größe: px

Ab Seite anzeigen:

Download "Werte sichtbar machen: Zahlungsbereitschaft, Reisekosten- und Immobilienpreismethode. Jürgen Meyerhoff TU Berlin"

Nora Schreiber
vor 6 Jahren
Abrufe

1 Werte sichtbar machen: Zahlungsbereitschaft, Reisekosten- und Immobilienpreismethode Jürgen Meyerhoff TU Berlin

2 Total Economic Value als Ausgangspunkt Total Economic Value (TEV) zeigt, dass nicht nur nutzungsabhängige Werte für Veränderungen in Natur und Landschaft bestehen Auch nutzungsunabhängige Werte können wichtiger Bestanteil sein (Zahlungsbereitschaft der Nicht-Nutzer) Nicht alle Bewertungsmethoden können nutzungsunabhängige Werte erfassen, d.h. nutzungsunabhängige Werte können nicht aus beobachtbarem Verhalten abgeleitet werden Nicht alle Bestandteile des TEV können separat bewertet werden, es bestehen Abhängigkeiten und Überschneidungen

3 TEV und Bewertungsmethoden Source: DTLR (2002): Economic Valuation with Stated Preference Techniques. Summary Guide

4 Reisekostenmethode Idee: Aufwendungen geben Hinweis auf die untere Höhe der Zahlungsbereitschaft für eine bestimmte Naturqualität Ausgaben für Fahrt (Benzin, Fahrkarte, Eintritt, etc.) Zwei Ansatzpunkte: Anzahl Besuche (traditionelle Methode) Auswahl (Choice) des Zielortes aus Alternativen Problem der Zurechenbarkeit (multi purpose trip) Problem der (Reise-) Zeitbewertung Datengewinnung wirklich beobachtet?

5 Befragung zu Naturreisen Teil eines BfN geförderten Projektes am FG Landschaftsökonomie Idee ist, Landschaftsausstattung und Besuche in Beziehung zu setzen Daten werden in einem GIS zusammengeführt

6 Reisekostenmethode Stand der Anwendung in Deutschland nur wenige empirische Arbeiten Einige Studien im Bereich Walderholung Mitte der 1990er, z.b. Elsasser, Löwenstein Zwei neuere Arbeiten zu wassergebundenem Tourismus (-> Projekt GLOWA Elbe): Grossmann (2010), Lienhoop/Ansmann (2011) keine Choice-basierten Studien (Random Utility Theory)

7 Immobilienpreismethode Idee: Preise für Immobilien erlauben Rückschlüsse auf Wertschätzung für Umweltqualität Eigenschaften eines Gutes bestimmen Wertschätzung (hier z.b. Anzahl Zimmer, qm, Nähe zum Wald, etc.) Eher für städtisches Grün geignet? Zurechenbarkeit? z.t. erheblicher Aufwand für Datenbeschaffung Wie gut funktionieren die Immobilienmärkte?

8 Anwendung in Deutschland Meines Wissens eine Studie: Dietwald Gruehn (2010) - Bedeutung von Freiraümen und Gru nfla chen in deutschen Großund Mittelsta dten fu r den Wert von Grundstu cken und Immobilien Durch die Analyse von Marktdaten wurde versucht, die am Markt zu beobachtende Variation der Immobilienpreise und Bodenwerte auf bestimmte Einflussfaktoren (Gru nversorgung, Lage, Zentralitaẗ) zuru ckzufuḧren Keine explizite ökonomische Bewertung im Sinne maximaler Zahlungsbereitschaften

9 Kontingente Bewertung Ein Beispiel für eine direkte Methode Erweiterung von Überflutungsflächen entlang der Elbe

10 Direkte Methoden Mit Hilfe von Interviews wird ein hypothetischer Markt errichtet und dessen Bedingungen festgelegt Vor- und Nachteile: es können beide, nutzungsabhängige und nutzungsunabhängige Werte erhoben werden, es können zukünftige Entwicklungen/Zustände bewertet werden. hypothetische Zahlungsbereitschaft Wie viel wären Sie bereit zu zahlen wenn hoher Aufwand (Achtung: bisher vor allem Forschung!)

in the catchment are Unstrut Erfurt Halle Parthe Leipzig Mulde Saale Jena Mulde Mulde Dresden -> Projects recommended management

11 BMBF-Forschungsprogramm Elbe-Ökologie Research priorities Stör Hamburg Geesthacht Bleckede Rogätz Stepenitz Lenzen Wittenberge Rühstädt Magdeburg Sandau Havel Dessau Wittenberg Berlin Spree Ecology of the flowing water Ecology of the flood plains Land use in the catchment are Unstrut Erfurt Halle Parthe Leipzig Mulde Saale Jena Mulde Mulde Dresden -> Projects recommended management actions to promote sustainable development in river basin Das Einzugsgebiet der Elbe - Deutscher Teil - Kartengrundlage: BfG, FZJ

12 Maßnahmen entlang der Elbe Hambur g Neu Darchau 500 Brandenburg Wittenberge Havelberg Deichrückverlegung um ha Überflutungsflächen zu gewinnen Extensivierung der Landwirtschaft auf neuen und gegebenen Überflutungsflächen (bis zu ha) S a x o n y - A n h a l t N 10 km Tangermünde Magdeburg Barby Dessau Leipzig Morphological inundation area Active inundation area Locations for potential dike shifting Wittenberg 200 S a x o n y Torgau Sandau Rogätz German Elbe-River Kilometre Border of the Biosphere Reserve Dresden

13 Ökologische Leistungen und ökonomische Bewertung Kontingente Bewertung -> Schutz biologischer Vielfalt Struktur z.b. Biomasse, Boden / Sediment, Profil, Flora- und Faunagesellschaften Güter z.b. Landwirtschaft, Holzertrag, Fischerei, Wasserversorgung, Erholung Direkte Nutzungswerte Charakteristika z.b. Größe, Lage, Substrate, Spezies, Wassertiefe, ph- Wert, Niederschlag FUNKTIONEN NUTZUNGEN WERTE Indirekte Nutzungswerte Prozesse z.b. Photosynthese, biogeochemischer Kreislauf, Zersetzung, Sukzession Leistungen z.b. Hochwasserschutz, Grundwasserneubildung, Nährstoffretention, Erhalt von Biodiversität Nutzungsunabhängige Werte Ökologie Schnittstelle zwischen Ökologie und Ökonomie Ersatzkostenmethode -> Nährstoffretention Gesamte nutzungsabhängige Werte Gesamte nutzungsunabhängige Werte Ökonomie Monetäre Bewertung Ökonomischer Gesamtwert Quelle: in Anlehnung an Turner et al. (2000:12) Primärer Wert des Ökosystems Gesamter Wert des Ökosystems

14 Design des hypothetischen Marktes I Grundgesamtheit Bevölkerung der Flusseinzugsgebiete Elbe, Weser und Rhein über 18 Jahre Ziehung der dreistufiges Verfahren Stichprobe 1) Ortgrößenklasse 2) Random Walk 3) Schwedenschlüssel Interviewart persönliches Interview vor Ort (face-to-face) Dauer durchschnittlich 30 Minuten Informationen 1 Karte über Elberegion, 1 Schautafel mit Bildern über die Stromlandschaft Elbe, 1 Schautafel zur Erläuterung der Maßnahmen an der Elbe, Informationstexte während Interview vorgelesen

15 Design des hypothetischen Marktes II Abfrage der Zahlungsbereitschaft Zahlungsinstrument Zahlungsmodus Zahlungsempfänger Frageform Anreizmechanismus Wohlfahrtsmaß 1. Frage nach grundsätzlicher ZB 2. wenn Ja dann Frage nach Höhe der ZB monatliche Abgabe vorgeschlagen, bei Ablehnung freie Auswahl Euro pro Person und Monat bei Abgabe Biosphärenreservat Flusslandschaft Elbe offene Frage mit Zahlkarte Provision Point Mechanism Kompensierende Variation (maximale WTP)

16 Karte 1: Elbe und Auen

17 Karte 2: Gefährdete Arten und Biotope

18 Karte 3: Maßnahmen an der Elbe

Verteilung der Sample Points in der Flusseinzugsgebieten 1.

19 Verteilung der Sample Points in der Flusseinzugsgebieten Interviews, davon -> 700 Elbe -> 300 Weser -> 300 Rhein

20 Anteil der Nutzer und Nicht-Nutzer Nutzer sind definiert als Personen, die vor dem Interview schon einmal an der Elbe selbst waren Anteile in der Stichprobe Nutzer 66,3% Nicht-Nutzer 33,7% in % Elbe Weser Rhein Nutzer Nicht-Nutzer

21 Anzahl zahlungsbereiter Personen 22,2 % (N = 289) der Befragten sind zahlungsbereit in % ,8 % (N = 1.015) sind nicht zahlungsbereit 0 Beide Nutzer Nicht- Nutzer Ja Nein

22 Mittlere Zahlungsbereitschaft in /Jahr/Person nach Nutzer-Status ,8 17,9 7,5 Beide Nutzer Nicht-Nutzer

23 Modell für statistische Auswertung Ökonomische Merkmale individuelle Zahlungsbereitschaft Landschaftsbezogene Merkmale Einstellung Vergangenes Verhalten Nettohaushaltseinkommen (+) Personen pro Haushalt (-) Alter (-) Nutzer (+) Geplante Besuche (+) Wissen über ökologische Situation an der Elbe (+) Distanz zur Elbe (-) Angler (+) gegenüber Umwelt generell (+) gegenüber Maßnahmen an der Elbe (+) gegenüber Bewertung mit Geld (-) Spenden für Naturschutz (+)

24 Ökonometrische Auswertung Two-Part Model 1. Binäres Logit Model -> ZB(ja/nein) Pr(y i =1 x i ) = exp(α + ßx)/1 + exp(α + ßx), mit y(ja) = 1, d.h. befragte Person zahlungsbereit 2. Lineare Regression (OLS) Höhe der geäußerten Zahlungsbereitschaft WTP = α + ßx + ε i wenn y = 1

25 1) Logistic regression (yes/no) variables coef. odds ratio s.e. z-value CONSTANT ** AGE * USER ** ANGLER * PLAVIS * DIST * ATT ** ATMON ** PD ** n = 1.259, Χ 2 (6) = , p < 0.01, McFad-R 2 = 0.27, adj. McFad-R 2 = 0.25 *p < 0.05, **p<0.01

26 2) OLS regression (open ended) variables coef. s.e. t-value CONSTANT ** INCOME * PLAVIS * DIST ** GEA * ATT ** N = 258; F(5, 262) = 7.48 **, R 2 = 0,13; adj. R 2 =0,11 *p < 0.05, **p<0.01

27 Mittlere Zahlungsbereitschaft in pro Person und Jahr Protestantworten ausgeschlossen Ja Nein unkorrigierter Mittelwert 11,95 14,78 Embedding-Effekte korrigiert zusätzlich getrimmter Mittelwert (Ausreißer) 9,25 11,49 5,00 6,25

28 Hochrechnung der Zahlungsbereitschaft in Mio. Bevölkerung der drei Flusseinzugsgebiete Ja Protestantworten ausgeschlossen Nein höchster Wert 312 Mio. korrigiert um einmalig Embedding-Effekt jährlich zusätzlich um 2,5 % getrimmter Mittelwert einmalig jährlich niedrigster Wert 153 Mio.

29 Direkte Methoden (CVM & CE) Stand der Anwendung in Deutschland: Umfragebasierte Methoden am häufigsten angewendet in Deutschland Meyerhoff/Elsasser (2007) zählen 79 Studien für deutschsprachigen Raum Heute vielleicht 10 bis 15 Studien mehr in Deutschland Fast alle Studien als Teil von Forschung entstanden von BMBF-Projekten bis einzelner Dissertation, d.h., eher hohe methodische Vielfalt sehr unterschiedliche Qualitäten sehr unterschiedliche Umweltveränderungen bewertet

30 The End

Ähnliche Dokumente

Ökonomische Bewertung der Ökosystemdienstleistungen von Auen

Der Nutzen von Ökonomie und Ökosystemdienstleistungen für die Naturschutzpraxis 25. 28. April 2012, Bundesamt für Naturschutz, Vilm Ökonomische Bewertung der Ökosystemdienstleistungen von Auen Methodische