1Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Auswertung der Befragung

Contingent ValuationSeminar

Sommersemester 2006

Anneke KückBjörn Emcke

Carolina Zuniga-AlvarezIngo Nebendahl

Lisa Krause

Department Geowissenschaften

Forschungsstelle für Nachhaltige Umweltentwicklung

Prof. Dr. Richard Tol

2Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gliederung1. Einleitung

• Wiederholung 1. Teil (16. Mai)• SPSS

2. Bearbeitung der Daten • Umkodierung• Gewichtung

3. Auswertung der Befragung• Regression (Frage 10, Frage 11)• Logit (Frage 8)

4. Schlussbetrachtung

3Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Konzept der statistischen Auswertung• Statistische Grundbegriffe• Regressionsanalyse• Logit

Modellvorschläge • Vorstellung• Diskussion

Wiederholung 1. Teil

4Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

SPSS

Warum SPSS? (Statistical Package for the Social Science)

• Benutzerfreundlichkeit

• Leichte Importierung der Daten aus Excel

• Komplexe Anwendungsmöglichkeiten

5Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gliederung1. Einleitung

• Wiederholung 1. Teil (16. Mai)• SPSS

2. Bearbeitung der Daten • Umkodierung• Gewichtung

3. Auswertung der Befragung• Regression (Frage 10, Frage 11)• Logit (Frage 8)

4. Schlussbetrachtung

6Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Ansatz der Umkodierung

• Transfer von String in Numerische VariablenBsp.: Frage 2: – Stadt Hamburg = 1– Umweltschutzorganisationen = 2– Nutzer = 3– Weiß nicht = 4

• „Keine Angabe“ wird in SPSS zu „ , “ („missing“) umkodiert

• Zuordnung Skalenniveau (nominal, ordinal, metrisch)

• Definition des PLZ-Bereichs um die Alster und Kodierung 0 und 1

7Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Probleme bei der Umkodierung

• Verschobene Daten (Spalten in Excel Datei uneinheitlich zum Rest)

• Ausdrucksweise der Interviewer nicht immer einheitlich Bsp Frage 6:– Natur und Tiere– Natur und Tieren– Natur and Tiere– Nature and Tiere– Nature und Tieren

8Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Probleme bei der Umkodierung

• Tipp- und Rechtschreibfehler

• Mangelndes Einwirken der Auswertungsgruppe auf Fragebogenerstellung und Dateneingabe

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Gewichtung

Jahr Gesamt 0 – 6 6-10 10-16 18 - 30 30 - 45 45 - 65 65-

2003 1 734 083 91 651 60 020 124 957 271 211 452 695 428 298 305 251

10Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gewichtung

11Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gewichtung

Altersverteilung in Hamburg Einwohner ab 16 Jahre

12Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gewichtung

16-30 30-45 45-60 65-

0,38 1,07 2,08 3,54Gewichtungsfaktoren

Altersverteilung in Hamburg Altersverteilung der Befragung

13Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gewichtung

Weitere relevante Faktoren

• Einkommen

• Anzahl der Haushalte mit Kindern in Hamburg

• Repräsentative Stichprobe nach Postleitzahl

• etc

Mangel einer genauen Definition der Zielgruppe vor der Befragung.

14Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gliederung1. Einleitung

• Wiederholung 1. Teil (16. Mai)• SPSS

2. Bearbeitung der Daten • Umkodierung• Gewichtung

3. Auswertung der Befragung• Regression (Frage 10, Frage 11)• Logit (Frage 8)

4. Schlussbetrachtung

15Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Auswertung der Befragung

Frage 10Frage 8

Definition der abhängigen Variablen

Frage 11

Logit Multiple Regression

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Vorgehen - Regressionsanalyse

• Entfernung von AusreißernMittelwert +/- 3 x Standardabweichung

• Multiple Regression (Frage 10 und 11)• Entfernung aller nicht-signifikanten Variablen

(Signifikanzniveau 0,1 = 10%, da vorhandene Daten kein geringeres Niveau erlauben)

• Erneute Regression• Interpretation

jeweils auf Basis gewichteter und ungewichteter Daten

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Vorgehen Frage 10 - Freibadbesuch

18Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Koeffizientena

,500 ,386 1,296 ,196

6,820E-02 ,033 ,089 2,072 ,039

,100 ,055 ,078 1,820 ,069

,412 ,123 ,142 3,345 ,001

,281 ,107 ,114 2,636 ,009

,164 ,032 ,221 5,148 ,000

,287 ,106 ,115 2,701 ,007

(Konstante)

Frage1:WichtigigkeitNaherholungsgebiete

Frage6:WofürWasserqualität

Frage13:AlternativePriv.Inv

Geschlecht

GesamtEinkommenHaushalt

GESCHLI

Modell1

BStandardf

ehler

Nicht standardisierteKoeffizienten

Beta

Standardisierte

Koeffizienten

T Signifikanz

Abhängige Variable: Frage10:ZahlungsbereitschaftBesucha.

Endergebnis Regression Frage 10

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Interpretation Frage 10

• Je wichtiger den Befragten die Naherholungsgebiete (Frage 1) sind, desto größer ist ihre Zahlungsbereitschaft (€ 0,07)

• Wichtigkeit 1 = € 0,50• Wichtigkeit 2 = € 0,57

• Frauen sind bereit, pro Freibadbesuch € 0,28 mehr zu zahlen

Bei ungewichteten Daten war in beiden Fällen keine Signifikanz festzustellen

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Interpretation Frage 10

• Eine Stufe Einkommen höher bedeutet € 0,164 mehr an Zahlungsbereitschaft pro Freibadbesuch (€ 0,117 - ungewichtet)

• € 0 – € 1.000 = € 0,50• € 1.000 – € 2.000 = € 0,664 (€ 0,617 - ungewichtet)

• Weibliche Interviewer erreichen eine um € 0,29 höhere Zahlungsbereitschaft bei den Befragten

Bei ungewichteten Daten war in diesem Fall auch keine Signifikanz festzustellen

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Vorgehen Frage 11 - Steuer

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Koeffizientena

-1,652 ,712 -2,321 ,021

,304 ,074 ,189 4,120 ,000

,311 ,145 ,098 2,143 ,033

-,896 ,317 -,128 -2,829 ,005

1,299 ,303 ,196 4,286 ,000

,178 ,039 ,210 4,515 ,000

(Konstante)

Frage4:WichtigkeitBadewasserqualität

Frage12:AnzahlBesuche

Frage13:AlternativePriv.Inv

Frage13: Nutzer

InterviewerNummer

Modell1

BStandardf

ehler

Nicht standardisierteKoeffizienten

Beta

Standardisierte

Koeffizienten

T Signifikanz

Abhängige Variable: Frage11:ZahlungsbereitschaftSteuera.

Endstadium Regression Frage 11

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Interpretation Frage 11

• Je wichtiger den Befragten die Badewasserqualität ist, desto größer ist ihre Zahlungsbereitschaft (um € 0,304) (0,266 - ungewichtet)

• Wichtigkeit 7 = € 0,324• Wichtigkeit 8 = € 0,628 (€ 0,59)

24Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Interpretation Frage 11

• Bei einer erhöhten Besuchshäufigkeit (um eine Stufe) nimmt die Zahlungsbereitschaft um € 0,311 zu

• Gar nicht = € 1,00• 1-4 = € 1,31

• Sind private Investoren verantwortlich für Umweltschutzmaßnahmen, sinkt die Zahlungsbereitschaft um € 0,896 (€ 1,053 - ungewichtet); liegt die Verantwortung hingegen beim Nutzer, steigt die Zahlungsbereitschaft um € 1,299.

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Vorgehen Frage 8 - Logit

Regression Coeff. Standard Error Coeff./S.E.

GESCHLEC -,10999 ,07722 -1,42428 ALTER -,06898 ,00928 -7,43606ANZAHLKI -,05134 ,06393 -,80312

PLZ -,08374 ,13756 -,60873 BILDUNGS -,12874 ,02514 -5,11997 GESAMTEI -,03298 ,02507 -1,31526

INTERVIE ,01358 ,01283 1,05817 GESCHLI -,04038 ,07782 -,51881

BEFRAGUN ,01198 ,05380 ,22258 WETTER -,01553 ,02843 -,54634

Logit:Schätzung von Einflüssen der unabhängigen Variablen auf die Wahrscheinlichkeit einer Entscheidung zugunsten der einen oder anderen Ausprägung der abhängigen Variable

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Logit Frage 8

• Bei Frauen ist die Wahrscheinlichkeit in der Alster schwimmen zu gehen um 11% geringer, als bei Männern.

• Je älter die Befragten sind, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie in der Alster baden werden (um 6,9%).

• Je höher der Bildungsstand, desto geringer ist die Badewahrscheinlichkeit; pro Stufe um jeweils 12,8%.

27Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Logit Frage 8

• Obwohl anders zu erwarten, fällt die Badewahrscheinlichkeit mit steigender Anzahl an Kindern um 5,1% je zusätzliches Kind.

28Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Gliederung1. Einleitung

• Wiederholung 1. Teil (16. Mai)• SPSS

2. Bearbeitung der Daten • Umkodierung• Gewichtung

3. Auswertung der Befragung• Regression (Frage 10, Frage 11)• Logit (Frage 8)

4. Schlussbetrachtung

29Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

• Aufgrund einer nicht-repräsentativen Struktur der Stichprobe, ist eine Interpretation der Daten kritisch zu betrachten

• Im Vorwege wäre die Erarbeitung sowie die Einhaltung einer Struktur der Befragten nötig gewesen

• Einzelne Abhängigkeiten zwischen den Variablen waren zu erkennen, aber die Fragestellung blieb leider unbeantwortet

• Eine genaue Definition der Zielgruppe war nicht vorhanden

Schlussbetrachtung

30Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Verbesserungsvorschläge

• Direktes Einwirken der Politikimplikation- und Auswertungsgruppe auf Fragebogenerstellung

• Definition der Zielgruppe und Bestimmung der Stichprobe.

• Definition der Vorgehensweise aller Gruppen im Vorwege, um unnützliche Arbeit zu vermeiden.

Ganzheitliche Betrachtung

31Contingent Valuation Seminar SS 2006 – Prof. Dr. Richard Tol

Vielen Dank für

Eure Aufmerksamkeit!