Werte sichtbar machen: Zahlungsbereitschaft, Reisekosten- und

Immobilienpreismethode

Jürgen MeyerhoffTU Berlin

juergen.meyerhoff@tu-berlin.de

Total Economic Value alsAusgangspunkt• 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

TEV und Bewertungsmethoden

Source: DTLR (2002): Economic Valuation with Stated Preference Techniques. Summary Guide

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?

Befragung zu „Naturreisen“Teil eines BfN geförderten Projektes am FG Landschaftsökonomie

• Idee ist, Landschafts-ausstattung und Besuche in Beziehung zu setzen

• Daten werden in einem GIS zusammengeführt

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 (RandomUtility Theory)

Immobilienpreismethode

• Idee: Preise für Immobilien erlaubenRückschlüsse auf Wertschätzung fürUmweltqualität– Eigenschaften eines Gutes bestimmen

Wertschätzung (hier z.B. Anzahl Zimmer, qm, Nähezum Wald, etc.)

– Eher für städtisches Grün geignet?– Zurechenbarkeit?– z.T. erheblicher Aufwand für Datenbeschaffung– Wie gut funktionieren die Immobilienmärkte?

Anwendung in Deutschland

• Meines Wissens eine Studie:• Dietwald Gruehn (2010) - Bedeutung von

Freiraumen und Grunflachen in deutschen Groß-und Mittelstadten fur den Wert von Grundstu ckenund Immobilien

• „Durch die Analyse von Marktdaten wurde versucht, die am Markt zu beobachtende Variation der Immobilienpreise und Bodenwerte auf bestimmte Einflussfaktoren (Gru nversorgung, Lage, Zentralitat) zuruckzufuhren“

• Keine explizite ökonomische Bewertung im Sinne maximaler Zahlungsbereitschaften

Kontingente BewertungEin Beispiel für eine direkte Methode

Erweiterung von Überflutungsflächen entlang der Elbe

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!)

Jena

LenzenWittenberge

Rühstädt

Sandau

Magdeburg

Wittenberg

Berlin

RogätzHavel

Stepenitz

Spree

Parthe

MuldeUnstrut

Dessau

Halle

Erfurt

HamburgGeesthacht

Bleckede

Stör

Leipzig

Mulde

Mulde

Saale

Das Einzugsgebiet der Elbe- Deutscher Teil -Kartengrundlage: BfG, FZJ

Dresden

BMBF-Forschungsprogramm Elbe-Ökologie

Research priorities

Ecology of theflowing water

Ecology of the flood plains

Land use in the catchment are

-> Projects recommended management actions to promote sustainable development in river basin

Maßnahmen entlang der Elbe 500

Hamburg

Magdeburg

Leipzig

Dresden

Neu Darchau

Wittenberge

Havelberg

Tangermünde

Barby Wittenberg

Torgau

Dessau

400

300

200

N

10 km

100

S a x o n y -

A n h a l t

Brandenburg

S a x o n y

Morphological inundation areaActive inundation area

200 German Elbe-River KilometreBorder of the Biosphere Reserve

Sandau

Rogätz

Locations for potential dike shifting

• Deichrückverlegung um 15.000 ha Überflutungsflächen zu gewinnen

• Extensivierung der Landwirtschaft auf neuen und gegebenen Überflutungsflächen(bis zu 40.000 ha)

NUTZUNGEN

Öko

logi

e

Charakteristika z.B. Größe, Lage, Substrate, Spezies, Wassertiefe, pH-

Wert, Niederschlag

Struktur z.B. Biomasse, Boden /

Sediment, Profil, Flora- und Faunagesellschaften

Prozesse z.B. Photosynthese,

biogeochemischer Kreislauf, Zersetzung, Sukzession

Güter z.B. Landwirtschaft, Holzertrag, Fischerei, Wasserversorgung,

Erholung

Leistungen z.B. Hochwasserschutz, Grund-

wasserneubildung, Nährstoffretention, Erhalt von Biodiversität

FUNKTIONEN

Schn

ittst

elle

zw

isch

en

Öko

logi

e un

d Ö

kono

mie

WERTE

Gesamte nutzungs-abhängige Werte

Direkte Nutzungswerte

Indirekte Nutzungswerte

Nutzungsun-abhängige Werte

Gesamte nutzungs-unabhängige Werte

Ökonomischer Gesamtwert Monetäre

Bewertung

Gesamter Wert des Ökosystems

Primärer Wert des Ökosystems

Öko

nom

ie

Ökologische Leistungen und ökonomische Bewertung

Quelle: in Anlehnung an Turner et al. (2000:12)

Kontingente Bewertung -> Schutz biologischer Vielfalt

Ersatzkostenmethode -> Nährstoffretention

Design des hypothetischen Marktes I

Grundgesamtheit Bevölkerung der Flusseinzugsgebiete Elbe, Weser und Rhein über 18 Jahre

Ziehung der dreistufiges VerfahrenStichprobe 1) Ortgrößenklasse

2) Random Walk3) 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 zurErläuterung der Maßnahmen an der Elbe,Informationstexte während Interview vorgelesen

Design des hypothetischen Marktes II

Abfrage der 1. Frage nach grundsätzlicher ZB

Zahlungsbereitschaft 2. wenn „Ja“ dann Frage nach Höhe der ZB

Zahlungsinstrument monatliche Abgabe vorgeschlagen, bei Ablehnung freie Auswahl

Zahlungsmodus Euro pro Person und Monat bei Abgabe Zahlungsempfänger Biosphärenreservat Flusslandschaft Elbe Frageform offene Frage mit Zahlkarte Anreizmechanismus Provision Point MechanismWohlfahrtsmaß Kompensierende Variation (maximale WTP)

Karte 1: Elbe und Auen

Karte 2: Gefährdete Arten und Biotope

Karte 3:Maßnahmen an der Elbe

1.300 Interviews,davon-> 700 Elbe-> 300 Weser-> 300 Rhein

Verteilung derSample Points in der Flussein-zugsgebieten

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% 0

102030405060708090

100

in %

Elbe Weser Rhein

Nutzer Nicht-Nutzer

Anzahl zahlungsbereiter Personen

• 22,2 % (N = 289) der Befragten sind zahlungsbereit

• 77,8 % (N = 1.015) sind nicht zahlungsbereit 0

102030405060708090

Beide Nutzer Nicht-Nutzer

in %

Ja Nein

Mittlere Zahlungsbereitschaft in€/Jahr/Person nach Nutzer-Status

14,8 17,97,5

0 €2 €4 €6 €8 €

10 €12 €14 €16 €18 €

Beide Nutzer Nicht-Nutzer

Modell für statistische Auswertung

individuelle Zahlungs-

bereitschaft

gegenüber Umwelt generell (+) gegenüber Maßnahmen an der Elbe (+) gegenüber Bewertung mit Geld (-)

Nutzer (+) Geplante Besuche (+) Wissen über ökologische Situation

an der Elbe (+) Distanz zur Elbe (-)Angler (+)

Nettohaushaltseinkommen (+) Personen pro Haushalt (-)Alter (-)

Spenden für Naturschutz (+)

Einstellung

Vergangenes Verhalten

Ökonomische Merkmale

Landschafts-bezogene Merkmale

Ökonometrische Auswertung –Two-Part Model

1. Binäres Logit Model -> ZB(ja/nein)

Pr(yi=1|xi) = exp(α + ßx)/1 + exp(α + ßx),mit y(ja) = 1, d.h. befragte Person zahlungsbereit

2. Lineare Regression (OLS)Höhe der geäußerten ZahlungsbereitschaftWTP = α + ßx + εi wenn y = 1

1) Logistic regression (yes/no)variables coef. odds

ratio s.e. z-value

CONSTANT -6.410 -12. 06 **

AGE -0.012 0.988 0.073 3.80 *USER 0.798 2.222 0.228 3.49 **ANGLER 1.107 3.026 0.444 2.49 *PLAVIS1+2 0.407 1.503 0.176 2.32 *DIST 0.122 1.001 0.050 2.42 *ATT 0.253 1.288 0.031 8.11 **ATMON 0.556 1.744 0.068 8.08 **PD 1.214 3.367 0.189 6.42 **n = 1.259, Χ2 (6) = 352.10, p < 0.01, McFad-R2 = 0.27, adj. McFad-R2 = 0.25

*p < 0.05, **p<0.01

2) OLS regression (open ended)

variables coef. s.e. t-value

CONSTANT 2.565 0.620 4.14 **

INCOME 0.245 0.097 2.51 *

PLAVIS1+2 0.349 0.156 2.24 *

DIST 0.119 0.043 2.75 **

GEA -0.039 0.018 -2.13 *

ATT 0.111 0.031 3.56 **

N = 258; F(5, 262) = 7.48 **, R2 = 0,13; adj. R2 = 0,11

*p < 0.05, **p<0.01

Mittlere Zahlungsbereitschaftin € pro Person und Jahr

Protestantworten ausgeschlossen

Ja Nein

unkorrigierter Mittelwert 11,95 14,78

Embedding-Effekte korrigiert 9,25 11,49

zusätzlich getrimmter Mittelwert (Ausreißer) 5,00 6,25

Hochrechnung der Zahlungsbereitschaft in Mio. €

Bevölkerung der drei Flusseinzugsgebiete

Protestantworten ausgeschlossen

Ja Nein

einmalig 69 85 korrigiert um Embedding-Effekt jährlich 183 227

einmalig 45 57 zusätzlich um 2,5 % getrimmter Mittelwert jährlich 108 137

niedrigster Wert 153 Mio. €

höchster Wert 312 Mio. €

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

The End