Die Dienstleistungsnachfrage im Freizeitsektor - eSport

12. Mikrosimulationsmodelle im FUK-Bereich 198
höher aus.257 (2.2) Hinsichtlich der logarithmierten Gesamtausgaben (logprivkm)
ist ein ähnlicher Effekt für EVENT wie bei der Oberkategorie SPORTDL zu beobachten.
Während der Einfluss auf die Konsumwahrscheinlichkeit und der Gesamteffekt
signifikant positiv ist, kann zumindest in einem von den vier getrennten
Modellen (OLS m, OLS o) ein signifikant negativer Effekt auf die Höhe des verwendeten
Budgets für EVENT beobachtet werden. (2.3) Sowohl die Konsumwahrscheinlichkeit
als auch der verwendete Budgetanteil ist von Haushalten in
Kleinstädten (gk1) im Vergleich zu solchen in Großstädten (gk3) signifikant geringer.
Da die Gemeindegrößenklassen als identifizierende Variablen fungieren, ist
letzterer Effekt jedoch nur bei der kombinierenden Schätzung der Tobit-Modelle
Typ I zu beobachten. (2.4) Die Ausgaben für EVENT scheinen saisonalen
Schwankungen zu unterliegen. Haushalte verwenden in den Frühsommermonaten
(April-Juni: q2) einen signifikant höheren Budgetanteil für EVENT im Vergleich
zu den Spätherbstmonaten (Oktober-Dezember: q4). (2.5) Wie bei logprivkm lässt
sich bezogen auf Kinder bzw. Jugendliche im Haushalt (kind618) ebenfalls ein
gegensätzlicher Effekt bzgl. der Konsumwahrscheinlichkeit und der Budgethöhe
beobachten. In beiden Erhebungsjahren hat kind618 einen signifikant positiven
Effekt auf die Konsumwahrscheinlichkeit. Ein signifikant negativer Effekt von
kind618 geht (den Daten von 2006 zu Folge) dagegen auf die Höhe des Budgetanteils
für EVENT aus. Bei den kombinierenden Tobit-Modellen Typ I kann wiederum
nur ein einheitlicher Einfluss abgebildet werden, der für beide Erhebungsjahre
signifikant positiv ausfällt. (2.6.) Das IMR hat keinen signifikanten Effekt auf
der zweiten Modellstufe des Tobit-Modells Typ II. Die Effekte weniger anderer
Einflussfaktoren unterscheiden sich hinsichtlich ihrer Signifikanz bzgl. der Erhebungsjahre
(vgl. Anhang 16.10.4).
12.2.5 BAD
(1) Auswahl der identifizierenden Variable(n): Als identifizierende Variablen werden
für diese Ausgabenkategorie die Berichtsquartale (q1, q2, q3, q4) herangezogen.
Auf den ersten Blick erscheint dieses Vorgehen inhaltlich unbegründet, da
die Ausgabenkategorie sowohl die (saisongebundenen) Ausgaben für Frei- als
auch die (saisonungebundenen) Ausgaben für Hallenbäder umfasst. Zu beachten
ist jedoch, dass in dieser Kategorie Ausgaben für Thermalbäder nicht erfasst sind.
257 Im Modell OLS m korrelieren sowohl das IMR (VIF2005 > 30, VIF2006 > 37) als auch logprivkm
(VIF2005 > 18, VIF2006 > 13) hoch mit den übrigen erklärenden Variablen.