Die Dienstleistungsnachfrage im Freizeitsektor - eSport

12. Mikrosimulationsmodelle im FUK-Bereich 193
baren Freizeitaktivitäten stark vergrößern. Darüber hinaus haben gut ausgebildete
Individuen einen längeren Planungshorizont, so dass sie Ausgaben im Freizeitbereich
evt. auch als strategische Investition z.B. in Gesundheit (Sportausgaben)
und weitere Wissensakquirierung (Fortbildungen etc.) ansehen könnten. In diesem
Zusammenhang weist Tokarski (2005, 534) darauf hin, dass alle bekannten
Studien zeigen: „Je höher die Bildung ist, desto eher weiß man um die positiven
Effekte des Sporttreibens und desto eher übt man auch Sport aus“. Die ermittelten
Parameter der Probit-Modelle für hohesbn sind positiv und deuten damit tendenziell
die Richtigkeit dieser Vermutung an. Sie sind jedoch nicht im statistischen
Sinn signifikant. Implizit wird mit der Auswahl darüber hinaus unterstellt, dass sich
der positive Effekt von hohesbn lediglich auf die Wahrscheinlichkeit (1. Stufe),
Ausgaben für Dienstleistungen im Freizeitbereich zu tätigen und nicht auf die Höhe
(2. Stufe) der Ausgaben in diesem Bereich auswirkt. Auch wenn die statistischen
Vorabanalysen diese Annahme nicht stützen können, da für den univariaten
Testfall auf beiden Modellstufen ein signifikanter Einfluss durch hohesbn besteht,
erscheint die Auswahl von hohesbn als identifizierende Variable zumindest
inhaltlich/theoretisch am Überzeugendsten zu sein.
(2) Zentrale Ergebnisse im Überblick: (2.1) Der Erklärungsanteil der Mikrosimulationsmodelle
zur Höhe des Ausgabenanteils (bzw. zum Gesamteffekt) für FREI-
ZEITDL fällt mit Werten zwischen 5,3 und 8,5 Prozent relativ gering aus. Interessanterweise
fällt der entsprechende Anteil bei den Probit-Modellen mit Werten um
26 Prozent dagegen sehr hoch aus. Scheinbar geht von den herangezogenen
Faktoren insbesondere ein Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit zum Konsum der
FREIZEITDL aus.255 (2.2) Unabhängig vom gewählten Modell und dem Erhebungsjahr
der Daten geht ein signifikant negativer Effekt von den (logarithmierten)
privaten Konsumausgaben (logprivkm) auf die Höhe des Ausgabenanteils für
FREIZEITDL aus. Der Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit, Ausgaben zu tätigen,
ist dagegen signifikant positiv. Bei den Tobit-Modellen Typ I kann dagegen kein
signifikanter Effekt von logprivkm aufgedeckt werden. (2.3) Modell- und jahrunabhängig
kann nachgewiesen werden, dass der Budgetanteil, der auf FREIZEITDL
entfällt, bei Haushalten in ländlichen Regionen (gk1) im Vergleich zu Haushalten,
die in größeren Städten angesiedelt sind (gk3) signifikant geringer ausfällt. (2.4)
255 Lehmann (2004) weist in diesem Zusammenhang darauf hin, dass auf Basis von Querschnittsdaten
grundsätzlich keine so große Korrelation wie auf Basis von Zeitreihendaten erreichbar
ist.