Erreichbarkeit und Fahrtzeiten - Einzelhandelsangebot und Standortstruktur

6.1 Einzelhandelsangebot und Standortstruktur

6.1.2 Erreichbarkeit und Fahrtzeiten

Im Anschluss an die Georeferenzierung aller Einzelhandelsbetriebe und die Identifikation der untersuchungsrelevanten Anbieter wurden auf der Grundlage eines Straßennetzwerks im GIS (siehe Kap. 5.3.1.3) PKW-Fahrtzeiten zwischen allen 19 Nachfrageorten und den 46 betreffenden Anbietern kalkuliert. Die Fahrtzeitwerte betragen zwischen 2,03 Minuten (Beverungen-Dalhausen – Edeka, Beverungen-Dalhausen; der Markt liegt unmittelbar im Dorfzentrum) und 31,21 Minuten (Holzminden-Sollingortschaften – Edeka, Beverungen-Dalhausen). Insgesamt ist die Spannweite der Erreichbarkeitswerte bei den Lebensmittelmärkten deutlich höher, da sie räumlich gleichmäßiger verteilt sind als die betrachteten Fachmärkte und daher sowohl geringe als auch sehr hohe Fahrtzeitwerte vorkommen. Die anderen Anbieter (Elektronik-, Bau- und Möbelmärkte) sind weitgehend auf die Kernstadtbereiche der drei Mittelzentren konzentriert (siehe Kap. 6.1.1.2), weshalb sie sehr ähnliche Erreichbarkeiten von den Nachfrageorten aufweisen.

In diesem Zusammenhang wurde geprüft, ob die hier verwendete PKW-Fahrtzeit auch für mögliche Nutzer öffentlicher Verkehrsmittel aussagekräftig ist bzw. ob verschieden hohe PKW- und ÖPNV-Fahrtzeiten in etwa im selben Verhältnis zueinander stehen. Hierzu wurde aus allen kalkulierten PKW-Fahrtzeiten eine Zufallsstichprobe von 20 Routen gezogen und hierfür die jeweiligen ÖPNV-Verbindungen ermittelt (Schnellste Verbindung zuzüglich einer Pauschale von fünf Minuten für den Zu- und Abgang, Abfrage www.bahn.de). Stellt man die ermittelten PKW- und ÖPNV-Fahrtzeiten gegenüber, lässt sich zunächst feststellen, dass diese grob im selben Verhältnis zueinander stehen und dass zudem in vielen Fällen eine ÖPNV-Nutzung beim Einkauf in Anbetracht der langen Fahrtzeiten eher unrealistisch ist. Im Durchschnitt beträgt die ÖPNV-Route (zumeist Bus, gelegentlich mit Zuganteil) das 3,2-fache der PKW-Fahrtzeit (siehe Abb. 15).

Abbildung 15: Zusammenhang zwischen PKW- und ÖPNV-Fahrtzeit

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Abfrage www.bahn.de, Eigene Berechnungen

Karte 3 zeigt exemplarisch die Erreichbarkeiten der vier untersuchungsrelevanten Baumärkte in Schritten von fünf Minuten. Deutlich zu erkennen ist, dass vom Großteil des Untersuchungsgebietes aus zumindest ein Baumarkt in maximal 15 Minuten erreichbar ist.

Karte 3: Berechnung von Fahrtzeiten – Beispiel Baumärkte

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Berechnungen, Kartengrundlage: OpenStreetMap/Geofabrik 6.1.3 Ausprägung der räumlichen Konzentration von Anbietern

Die räumliche Konzentration der untersuchungsrelevanten Anbieter wurde über die Berechnung von Konzentrationsvariablen nach dem Vorschlag von FOTHERINGHAM (1985) ermittelt (siehe Kap. 5.3.1.4). Die Karten 4 und 5 zeigen die Konzentrationswerte im Hinblick

auf branchengleiche (d.h. konkurrierende) und andere (d.h. nicht-branchengleiche) Anbieter am Beispiel der Elektronikmärkte (farbliche Abgrenzung der Punkte). Um die Funktionsweise der Konzentrationsvariablen zu verdeutlichen, werden zudem die VKF-Größen der Anbieter dargestellt (Größe der Punkte). Hierbei zeigt sich beispielsweise, dass der Expert-Fachmarkt im Holzmindener Gewerbegebiet Bülte den höchsten konkurrentenbezogenen Konzentrationswert aufweist, da er in unmittelbarer Nähe des größten Elektronikanbieters (Media Markt-Fachmarkt) lokalisiert ist. Da der Expert-Markt deutlich kleiner dimensioniert ist als Media Markt, ist dessen Konzentrationswert hingegen geringer (siehe Karte 4).

Karte 4: Konzentrationsvariable für gleichartige Anbieter – Beispiel Elektronikmärkte Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

Der allgemeine Konzentrationswert – bezogen auf alle anderen Anbieter – fällt anders aus:

Die höchste Ausprägung der Konzentrationsvariable wird beim Expert-Fachmarkt in Höxter erreicht, was auf die unmittelbare räumliche Nähe zu diversen dort angesiedelten großflächigen Einzelhandelsbetrieben (z.B. OBI-Baumarkt, Möbelhaus Weser Wohnwelt) zurückzuführen ist. Relativ gering ist hingegen die räumliche Konzentration des Euronics-Marktes in Beverungen, in dessen Nachbarschaft sich nur wenige Einzelhandelsanbieter befinden. Der Holzmindener Media Markt befindet sich am äußeren Rand des Gewerbegebietes und weist daher eine geringere Konzentration auf als der Expert-Markt.

Karte 5: Konzentrationsvariable allgemein – Beispiel Elektronikmärkte

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

6.2 Ergebnisse der Haushaltsbefragung

6.2.1 Eigenschaften der Stichprobe und erfasste Einkäufe

In der telefonischen Haushaltsbefragung im Winter 2012 wurden insgesamt 1.838 Anrufe getätigt. Hiervon wurde in 839 Fällen (45,6 %) niemand erreicht (nach mehrmaligem Anrufversuch, siehe Kap. 5.2.3.3) und in weiteren 587 Fällen (31,9 %) eine Ablehnung durch die kontaktierte Person ausgesprochen. Die Größe der effektiven Stichprobe beträgt 412 befragte Haushalte, was einer Ausschöpfungsquote von 22,4 % entspricht. Tabelle 16 zeigt die befragten Haushalte aufgeschlüsselt nach Untersuchungsgemeinden und Uhrzeiten. Die aus der Zufallsauswahl befragten Haushalte entsprechen weitgehend der tatsächlichen Einwohnerverteilung im Untersuchungsgebiet, wobei die Stadt Holzminden leicht unter- und die Teilbereiche der Samtgemeinde Boffzen in Relation zu ihrer tatsächlichen Größe etwas überrepräsentiert sind. Eine relative Mehrheit von 35,4 % aller Interviews wurde im Zeitraum von 15-18 Uhr geführt, wobei die wenigsten Interviews in der Mittagszeit (12-15 Uhr) stattgefunden haben, was insbesondere auf die unterdurchschnittliche telefonische Erreichbarkeit in diesem Zeitfenster zurückzuführen ist.

Gemeinde Befragte

Haushalte

Befragung nach Uhrzeit [Anteil in %]

9-12 Uhr 12-15 Uhr 15-18 Uhr 18-21 Uhr

Beverungen 94 20,2 13,8 43,6 22,3

Boffzen (SG Boffzen) 24 58,3 12,5 4,2 25,0

Derental (SG Boffzen) 12 41,7 25,0 8,3 25,0

Fürstenberg (SG Boffzen) 13 53,8 0,0 23,1 23,1

Holzminden 84 28,6 16,7 34,5 20,2

Höxter 160 25,6 14,4 43,1 16,9

Lauenförde (SG Boffzen) 25 48,0 16,0 8,0 28,0

Insgesamt 412 29,6 14,6 35,4 20,4

Tabelle 16: Haushaltsbefragung – Befragte Haushalte nach Gemeinden und Uhrzeiten Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, n = 412

In drei Fällen wurde von Seiten der befragten Personen die Angabe sozio-demographischer Informationen verweigert bzw. das Interview in diesem letzten Teil des Fragebogens abgebrochen. Die erfragten sozio-demographischen Eigenschaften der übrigen 409 Haushalte werden in Tabelle 17 zusammengefasst. In Bezug auf das Alter der jeweils befragten Person dominiert die Altersgruppe der 45- bis unter 65-Jährigen; eine deutliche Abweichung von den Gesamtanteilen ergibt sich in der Gemeinde Derental und der Stadt Holzminden. Die durchschnittliche Haushaltsgröße der befragten Haushalte liegt bei 2,4 Personen und variiert zwischen 2,0 und 2,6. Durchschnittlich stehen 88,3 % der befragten Haushalte nach eigenen Angaben ein PKW zur Verfügung, wobei dieser Wert zwischen den Untersuchungsgemeinden nur gering schwankt.

Erwartungsgemäß konnten nahezu alle Befragten die drei letzten Lebensmitteleinkäufe angeben, so dass bezüglich dieser Angebotsform 1.235 einzelne Einkäufe erfasst werden konnten. Insgesamt wurden 1.059 Einkäufe bei Elektronikanbietern erfasst (abzüglich

Online-Einkäufe: 987), 1.011 Einkäufe bei Bau-/Heimwerkermärkten und 721 Einkäufe bei Anbietern von Möbeln und Einrichtungsgegenständen (siehe Tabelle 18).

Gemeinde

Alter und Geschlecht der befragten Person

[Anteil in %] Durchschnittliche

Tabelle 17: Haushaltsbefragung – Sozio-demographische Eigenschaften der befragten Haushalte Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, n = 409

Gemeinde

Tabelle 18: Haushaltsbefragung – Erfasste Einkäufe

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Berechnungen; * inkl. Online-Einkäufe 6.2.2 Empirische Marktgebiete der untersuchungsrelevanten Anbieter 6.2.2.1 Lebensmittelmärkte

Aus den Angaben der befragten Haushalte zu den letzten Einkäufen wurden im nächsten Schritt die lokalen Marktanteile der untersuchungsrelevanten Anbieter auf der Aggregationsebene der 19 Teilgebiete berechnet (siehe Kap. 5.3.1.2). Karte 6 stellt auf dieser Ebene die lokalen Marktanteile der Lebensmittelmärkte (farbliche Abgrenzung) und die erfassten Einkäufe (Größe der Kreisdiagramme) dar; aus Gründen der Übersichtlichkeit (insgesamt 27 Anbieter) sind lediglich die Verbrauchermärkte einzeln abgegrenzt.

Karte 6: Lebensmittelmärkte – Lokale Marktanteile und erfasste Einkäufe

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

Insgesamt zeigt sich eine überwiegend lokal geprägte Einkaufsorientierung beim Besuch von Lebensmittelmärkten im Untersuchungsgebiet, d.h. die räumliche Ausdehnung der Marktgebiete ist vergleichsweise eng begrenzt. Im Teilgebiet Holzminden-Kernstadt entfallen ca. 30 % der erfassten Einkäufe auf den im Gewerbegebiet lokalisierten Kaufland-Markt und weitere ca. 28 % auf den Edeka Neukauf-Verbrauchermarkt, der sich in einer kleinen Standortkooperation mit einem Aldi-Markt befindet; auch die Haushalte in den Sollingortschaften sind fast ausschließlich in Richtung der Kernstadt orientiert. Der Kaufland-Markt als mit Abstand größter Anbieter im Untersuchungsgebiet generiert weiterhin in den naheliegenden Höxteraner Ortsteilen lokale Marktanteile zwischen 10 und 15 %, wird aber aus weiter entfernten Nachfrageorten nur noch selten frequentiert. Die Haushalte in den Teilgebieten der Samtgemeinde Boffzen orientieren sich überwiegend in Richtung Boffzen und Höxter; zudem spielt der in Beverungen lokalisierte Minipreis-Verbrauchermarkt noch eine signifikante Rolle bei der Einkaufsorientierung. Die Einkäufe in den Beverunger Ortsteilen entfallen ebenso schwerpunktmäßig auf die Anbieter in der Beverunger Kernstadt.

Auch die Haushalte in den Ortsteilen Höxters sind primär auf das Angebot in der Kernstadt fokussiert, wobei je nach räumlicher Nähe zu anderen Mittelzentren auch dort lokalisierte Anbieter vereinzelt wahrgenommen werden.

Der mitunter lokal sehr hohe Anteil sonstiger Anbieter im Untersuchungsgebiet (schwarze Farbe) ist fast vollständig auf die vorwiegend in den Kernstädten lokalisierten LM-Discounter (u.a. Aldi, Lidl, Netto) zurückzuführen; von besonderer Relevanz sind hier die insgesamt fünf Aldi-Märkte im Untersuchungsgebiet, während die Filialen anderer LM-Discounter kaum messbare überlokale Kundenzuflüsse verbuchen können. Die in den Kernstädten Holzmindens und Höxters angesiedelten Netto-Märkte verzeichnen beispielsweise selbst dort nur lokale Marktanteile zwischen 1 und 3 %. Die Supermärkte (u.a. zugehörig zur Edeka-Kooperative) spielen ebenso nur eine sehr lokale Rolle: Der Edeka-Supermarkt in Dalhausen erreicht zwar beispielsweise im zugehörigen Teilgebiet Beverungen-Süd einen lokalen Marktanteil von 42 %, wird jedoch aus anderen Teilgebieten nicht frequentiert. In einigen Randgebieten (z.B. Beverungen-Südost, Höxter-Süd) entfallen Anteile von Einkäufen in Höhe von 10 bis 20 % auf Lebensmittelmärkte außerhalb des Untersuchungsgebietes (graue Farbe). Insgesamt entfallen 1.142 der insgesamt 1.235 erfassten Lebensmitteleinkäufe auf die 27 untersuchungsrelevanten Anbieter, was einem Anteil von 92,5 % entspricht.

6.2.2.2 Elektronikmärkte

Karte 7 zeigt die lokalen Marktanteile der fünf untersuchungsrelevanten Elektromärkte im Untersuchungsgebiet. Die sonstigen Anbieter innerhalb des Untersuchungsgebietes (schwarze Farbe) beziehen sich auf andere lokale Elektronikanbieter, die nicht als untersuchungsrelevant berücksichtigt wurden (z.B. Fachgeschäfte für „Weiße Ware“ oder

„Braune Ware“); sie sind i.d.R. in den Kernstadtgebieten lokalisiert und verzeichnen auch weitgehend nur dort Marktanteile in nennenswertem Umfang. Anbieter außerhalb des Untersuchungsgebietes (graue Farbe) spielen nur eine geringe Rolle (z.B. Media Markt-Standorte in den nächstliegenden Oberzentren Göttingen oder Paderborn). Die insgesamt 72 registrierten Online-Einkäufe wurden in dieser Kartendarstellung bereits unberücksichtigt gelassen. Insgesamt entfallen 813 der 1.059 erfassten Einkäufe (entspricht 76,8 %) auf die fünf untersuchungsrelevanten Anbieter, die sich ausschließlich in den Kernstadtgebieten von Beverungen, Holzminden und Höxter befinden.

Karte 7: Elektronikmärkte – Lokale Marktanteile und erfasste Einkäufe

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

Der Media Markt im Holzmindener Gewerbegebiet Bülte als größter aller betrachteten Anbieter erreicht auffälligerweise in keinem der 19 Teilgebiete eine relative oder gar absolute Mehrheit an lokalen Marktanteilen, d.h. ist in keinem Gebiet als „Marktführer“ zu identifizieren. Auf lokaler Ebene (Holzminden-Kernstadt) wird ein Marktanteil von 19,4 % registriert; höhere Marktanteile werden in einigen naheliegenden Teilgebieten registriert (z.B.

Holzminden-Sollingortschaften: 25,7 %, Höxter-Albaxen: 26,7 %). Allerdings lassen sich aus allen Teilgebieten Einkaufsinteraktionen mit diesem Elektrofachmarkt nachweisen, was auf keinen der anderen Anbieter zutrifft. Die beiden in Holzminden und Höxter lokalisierten Expert-Märkte generieren Kundenzuflüsse aus fast allen Gebieten, wobei der Holzmindener Markt auch Kunden aus Höxter-Kernstadt anzieht, der dort angesiedelte Markt jedoch umgekehrt nicht aus der Kernstadt Holzmindens. Die größte absolut registrierte Zahl an Einkäufen entfällt auf den Höxteraner Expert-Markt. Der größte lokale Marktanteil wird vom Holzmindener Expert-Markt in Holzminden-Kernstadt erreicht (61,1 %). Die Bedeutung des Euronics-Elektrofachmarktes in Beverungen ist überwiegend auf die Ortsteile Beverungens und Teile der Samtgemeinde Boffzen beschränkt (Höchstwert von 52,8 % in Beverungen-Südost). Das EP-Fachgeschäft mit Elektrovollsortiment in der Holzmindener Kernstadt ist bei der räumlichen Einkaufsorientierung im Untersuchungsgebiet nur von nachrangiger Bedeutung: Dortige Einkäufe wurden nur in drei Teilgebieten erfasst.

Insgesamt zeigt sich also eine starke Marktdurchdringung der Expert-Märkte, die auch, aber nicht allein, durch die räumliche Nähe zu den Nachfrageorten bestimmt sein kann; so lassen sich beispielsweise auch aus dem südlichen Beverungen Einkaufsinteraktionen mit dem Holzmindener Markt erfassen, obwohl zwei weitere Märkte (Expert Höxter, Euronics Beverungen) deutlich näher gelegen sind. Auffällig ist außerdem der vergleichsweise geringe Kundenzufluss des Media Markt-Marktes. Exemplarisch für die Erhebungsergebnisse finden sich die empirischen Marktgebiete der Elektronikmärkte und separat die registrierten Online-Elektronikeinkäufe im Anhang (Tabellen A 8 bzw. A 9).

6.2.2.3 Bau- und Heimwerkermärkte

Karte 8 zeigt die lokalen Marktanteile der vier untersuchungsrelevanten Anbieter (Bau- und Heimwerkermärkte) im Untersuchungsgebiet, die – ebenso wie die Elektronikanbieter – auf die Kernstadtgebiete der drei Mittelzentren verteilt sind. Von den insgesamt 1.011 registrierten Einkäufen entfallen 909 Einkäufe auf diese vier Baumärkte, was einem Anteil von 89,9 % entspricht. Die Relevanz anderer Anbieter im Untersuchungsgebiet (z.B.

Fachgeschäfte oder spezialisierte Fachmärkte wie die Hammer Heimtex-Märkte in Holzminden und Höxter; schwarze Farbe) sind nur in sehr geringem Umfang als Einkaufsziele genannt worden. Ebenso geringe lokale Marktanteile entfallen auf Bau- und Heimwerkermärkte außerhalb des Untersuchungsgebiets (z.B. OBI-Märkte in den nächstliegenden Ober- und Mittelzentren; graue Farbe).

Deutlich zu erkennen ist die Marktdurchdringung des mit Abstand größten Baumarktes OBI, der in der Höxteraner Kernstadt lokalisiert ist; auf ihn entfallen 525 der 909 Einkäufe bei untersuchungsrelevanten Anbietern, was einem Anteil von 57,8 % entspricht. Dieser Markt erreicht lokale Marktanteile zwischen 32,1 % (Beverungen-Süd) und 81,0 % (Höxter-Stahle);

im Gebiet Höxter-Kernstadt entfallen 65,9 % aller erfassten Einkäufe auf diesen Anbieter.

Über ein deutlich begrenzteres Marktgebiet verfügt der im selben Teilgebiet beheimatete Hagebaumarkt, dessen Kunden im Wesentlichen aus dem näheren Umfeld stammen.

Karte 8: Baumärkte – Lokale Marktanteile und erfasste Einkäufe

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

Ähnlich eingeschränkt ist die Marktabdeckung der beiden anderen Anbieter: Die Praktiker-Filiale im Holzmindener Gewerbegebiet Bülte und insbesondere der vertikal nicht-integrierte Einzelbetrieb Weische in Beverungen generieren ihre Kundenzuflüsse im Wesentlichen aus ihrer Standortgemeinde. Der Praktiker-Markt kann zudem geringe Besuchsanteile aus einigen Teilgebieten Höxters und Beverungens generieren; vor Ort (Holzminden-Kernstadt) erreicht er einen lokalen Marktanteil von 59,4 %, wobei auch von hier 36,9 % der erfassten Einkäufe im Höxteraner OBI-Markt stattfinden.

6.2.2.4 Möbelmärkte

Die kleinräumliche Verteilung der insgesamt 721 erfassten Einkäufe bei Möbelanbietern wird in Karte 9 dargestellt. Sehr deutlich zu erkennen ist die Marktdominanz des zur Einkaufskooperation VME gehörenden Möbelmarktes Weser Wohnwelt, der den mit Abstand größten untersuchungsrelevanten Anbieter im Untersuchungsgebiet darstellt. Der im Kernstadtbereich Höxters lokalisierte großflächige Markt erreicht lokale Marktanteile von 12,9

% (Höxter-Südost) bis 53,5 % (Beverungen-Süd) und stellt weitgehend distanzunabhängig den am meisten frequentierten untersuchungsrelevanten Anbieter in allen Teilgebieten des Untersuchungsgebietes dar. Die in den drei Kernstadtbereichen beheimateten Filialen des Dänischen Bettenlagers sind in diesem Zusammenhang nur von lokaler Relevanz, d.h. sie werden überörtlich kaum frequentiert. Die restlichen Einkäufe innerhalb des Untersuchungsgebietes (schwarze Farbe) verteilen sich auf sechs weitere Möbelanbieter, die z.T. Möbeldiscounter darstellen und/oder im Schwerpunkt Gebrauchtmöbel anbieten und ebenso nur lokale Bedeutung besitzen (z.B. Möbel Bitter in Beverungen-Kernstadt, Vertiko in Holzminden-Kernstadt).

Viel deutlicher und zugleich relevanter für die weitere Verarbeitung im Rahmen dieser Analyse ist jedoch die festgestellte Tatsache, dass der Anteil an Einkäufen außerhalb des Untersuchungsgebietes (graue Farbe) sehr hoch liegt. Von den 712 erfassten Einkäufen fanden 385 außerhalb statt, was einem Anteil von 53,4 % entspricht. Diese Einkäufe wurden vorwiegend in den großen Möbelhäusern der nächstliegenden Oberzentren (z.B. Göttingen, Kassel, Paderborn) getätigt. Umgekehrt deckt demnach die hier durchgeführte Analyse mit 46,6 % weniger als die Hälfte aller Einkäufe der befragten Haushalte im Untersuchungsgebiet ab. Weiterhin besteht das Problem, dass die Zahl der registrierten Einkäufe vergleichsweise gering ist; dies ist darauf zurückzuführen, dass im Rahmen der Haushaltsbefragung viele Möbeleinkäufe eine so lange Zeit zurückreichen, dass sie nicht angegeben wurden bzw. werden konnten. Aus diesen beiden genannten Gründen wurden die Möbeleinkäufe im Folgenden bei den MCI-Modellanalysen nicht mehr berücksichtigt, da sich auf dieser Grundlage ohnehin kein aussagekräftiges Modell bilden ließe. Für MCI-Modellanalysen sollten möglichst viele Einkäufe bzw. Anbieter durch das Modell abgedeckt sein (siehe Kap. 5.2.1); obwohl hierfür keine fest definierte Grenze existiert, ab der von einer ausreichenden Abdeckung gesprochen werden kann, ist die vorliegende Datenlage, die nur weniger als die Hälfte aller Einkäufe einschließt, definitiv nicht ausreichend.

Karte 9: Möbelanbieter – Lokale Marktanteile und erfasste Einkäufe

Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen, Kartengrundlage:

OpenStreetMap/Geofabrik

6.3 MCI-Modellanalyse

6.3.1 Lebensmittelmärkte 6.3.1.1 MCI-Modell

Im Anschluss an die Ermittlung der empirischen Marktanteile als abhängige (zu erklärende) Variable (siehe Kap. 6.2) und der erklärenden Variablen (siehe Kap. 6.1) wurden die Daten im Sinne des MCI-Modells transformiert (siehe Kap. 5.3.1.5) und darauf aufbauend die linearen Regressionsmodelle geschätzt (siehe Kap. 5.3.2.1). Tabelle 19 fasst die Modellergebnisse des MCI-Modells für die Marktgebiete der Lebensmittelmärkte zusammen;

darunter fallen die ermittelten Regressionskoeffizienten sowie die besprochenen Modelldiagnosen zur Beurteilung der statistischen Aussagekraft (siehe Kap. 5.3.2.2).

Prädiktoren Koeffizienten

VIF Modell 1 Modell 2 (HC1)

b β SF p KI (Min./Max.) SF p KI (Min./Max.)

Log (dij / GM di) -1,747 -0,781 1,065 0,0882 *** -1,920 -1,573 0,0899 *** -1,924 -1,570 Log (Aj / GM Aj) 0,658 0,330 1,179 0,0828 *** 0,495 0,821 0,0852 *** 0,490 0,826 Log (KAj / GM KAj) -0,090 -0,104 1,822 0,0445 * -0,177 -0,002 0,0455 * -0,179 0,000 Log (KKj / GM KKj) 0,083 0,176 1,760 0,0240 *** 0,036 0,130 0,0237 *** 0,037 0,130 Gesamtmodell

R² 0,596

Abhängige Variable: Log (pij / GM pi) Signifikanzniveaus (p): *** = 99,9%, ** = 99%, * = 95%, x = nicht signifikant GM = Geometrischer Mittelwert, b = Unstandardisierter Koeffizient,

β = Standardisierter Koeffizient, VIF = Variance Inflation Factor, SF = Standardfehler des Koeffizienten, KI = Konfidenzintervall des Koeffizienten (95%)

Korr. R² 0,591

p (F-Test) ***

Modelldiagnose

White ***

Ramsey-RESET x

Doornik-Hansen x

Tabelle 19: MCI-Modell für die Marktgebiete der Lebensmittelmärkte Quelle: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Eigene Erhebungen und Berechnungen

Neben den nicht-standardisierten Regressionskoeffizienten (b) sind die standardisierten Koeffizienten (β) angegeben, die eine direkte Vergleichbarkeit der Stärke des Einflusses der erklärenden Variablen ermöglichen. Der VIF-Wert ist der Indikator für (mögliche) Multikollinearität der einzelnen Variablen im Zusammenhang des Gesamtmodells. Für das Modell werden das Bestimmtheitsmaß (R²), das korrigierte Bestimmtheitsmaß (Korr. R²) und die Prüfung des Gesamtmodells auf Signifikanz (p (F-Test)) angegeben. Die Modelldiagnosen dokumentieren die Ergebnisse der Tests auf die Annahmenverletzungen eines Regressionsmodells (White-Test auf Heteroskedastizität, Ramsey-RESET-Test auf Linearität, Doornik-Hansen-Test auf Normalverteilung der Residuen). Ferner werden zwei Modellschätzungen miteinander verglichen: Die erste (Modell 1) zeigt die Ergebnisse einer konventionellen KQ-Schätzung, die zweite (Modell 2) dokumentiert die Ergebnisse einer Analyse mit heteroskedastizitätsrobusten Standardfehlern (HC1). Auf die ermittelten Parameter, den Erklärungsgehalt des Modells und die Diagnose möglicher Kollinearität hat

dieses Verfahren keinen Einfluss; sehr wohl sind aber unterschiedliche Standardfehler (SF), Signifikanzniveaus der erklärenden Variablen (p) und Konfidenzintervalle der Parameter (KI) möglich, weshalb diese Werte für beide Schätzungen separat angegeben werden.

Sowohl im regulären als auch im Modell mit heteroskedastizitätsrobusten Inferenzstatistiken wird für alle vier getesteten erklärenden Variablen (Fahrtzeit dij, Angebotsgröße Aj, Konzentrationsvariablen KAj und K_Kj) bzw. ihre transformierten Ausprägungen (Log (d_ij/GM di), Log (Aj/GM Aj), Log (KAj/GM KAj), Log (KKj/GM KKj)) ein statistisch signifikanter Einfluss auf die Zielvariable (p_ij, transformiert: Log (p_ij/GM pi)) nachgewiesen. Im Fall der Verkaufsfläche, der Fahrtzeit und des konkurrentenbezogenen Konzentrationswertes ergibt sich eine Irrtumswahrscheinlichkeit von unter 0,1 % bzw. ein Signifikanzniveau von mindestens 99,9

%; die allgemeine Konzentrationsvariable erreicht ein Signifikanzniveau von 95 %.

Ausgehend von den standardisierten Regressionskoeffizienten bildet die Fahrtzeit mit β = -0,781 die erklärende Variable mit dem höchsten Einfluss im Modell; dieser negative Einfluss auf die Zielvariable (abzulesen am Vorzeichen) schlägt sich in einem nicht-standardisierten, d.h. auf die Maßeinheit bezogenen, Parameter von b = -1,747 nieder. Der zweitgrößte Einfluss wird von der Größenvariable (Verkaufsfläche) mit einem Parameter von b = 0,658 (β

= 0,330) ausgeübt; sie wirkt demnach positiv auf die (transformierten) lokalen Marktanteile.

Von den berücksichtigten Konzentrationsvariablen wirkt das konkurrentenbezogene Maß positiv (b = 0,176) und die allgemeine Konzentrationsvariable negativ (b = -0,090). Der Modelleinfluss erstgenannter Variable ist hierbei deutlich größer (β = 0,176) als der der zweiten (β = -0,104). Das unkorrigierte Bestimmtheitsmaß des Modells (R²) beträgt 0,596 und in korrigierter Form 0,591; ausgehend von letztgenanntem Wert klärt das Modell also 59,1 % an Varianz der Variablenausprägungen auf.

Der White-Test zeigt ein statistisch signifikantes Ergebnis, d.h. im Modell wird Heteroskedastizität diagnostiziert, weshalb die inferenzstatistischen Ergebnisse der HC1-Schätzung der ersteren vorzuziehen sind. Hierbei unterscheiden sich erwartungsgemäß die Standardfehler und die Konfidenzintervalle der Regressionskoeffizienten; sie sind bei der zweiten Schätzung i.d.R. höher bzw. breiter, wenngleich die ermittelten Signifikanzniveaus innerhalb derselben Stufe liegen und somit der empirische Wirkungsnachweis der erklärenden Variablen auch unter der Bedingung von Heteroskedastizität erbracht werden kann. Der vergleichsweise geringe Einfluss der allgemeinen Konzentrationsvariablen wird hierbei auch über die Konfidenzintervalle dieses Parameters dokumentiert: Der „echte“ Wert liegt zu 95 % zwischen -0,179 und 0,000 (HC1-Schätzung), was einem nicht vorhandenen Einfluss entsprechen würde. Die Vertrauensintervalle der anderen Schätzer variieren ebenso stark, jedoch in einer Spanne plausibler Werte desselben Vorzeichens (z.B. Fahrtzeit:

Minimum -1,924 / Maximum: -1,570).

Der Ramsey-Linearitätstest gibt kein signifikantes Anzeichen für eine Nicht-Linearität, auch die Normalverteilungsannahme (Doornik-Hansen-Test) ist gewährleistet. Ebenso bewegen sich die VIF-Werte zur Diagnose von Multikollinearität zwischen 1,065 und 1,822 und somit in der Nähe des Minimalwertes (VIF = 1) und deutlich unterhalb des kritischen Grenzwertes von VIF = 5. Abgesehen von der Heteroskedastizitätsproblematik, die durch die robuste Schätzung behoben wurde, finden sich demnach keine Annahmenverletzungen eines linearen Regressionsmodells. Es ist also davon auszugehen, dass die ermittelten Parameterwerte im Sinne der statistischen Hypothesenprüfung und ihrer Grenzen

Im Dokument Spatialshoppingbehaviorandretaillocationstrategiesinconsiderationofagglomerationeﬀects:Theoreticalexplanations,modelingapproachesandanempiricaleconometricmarketareaanalysisbyanexamplefromaruralregioninEastWestphalia/SouthLowerSaxony MunichPersonalRePEcArc (Seite 175-0)