Erfassung und Bewertung der wirtschaftlichen Effekte ... - SPONSORs

Um der Unsicherheit über die genaue Ausprägung der einfließenden Größen Rechnung zu
tragen, wurden für die Schätzung (fast) aller Modellvariablen obere und untere Grenzen angesetzt,
d.h. eine worst- und best-case-Analyse durchgeführt. Die Wahrscheinlichkeit, den
„wahren“ Wert mit diesem Schätzintervall zu treffen, steigt folglich mit der Anzahl der berücksichtigten
Variablen. Allerdings vergrößert sich mit der Zunahme an Variablen auch das Intervall
möglicher Ergebnisse, welches damit auch eine Erhöhung des mit dem Event verbundenen
Risikos anzeigt.
Des Weiteren sind die Autoren von einem fünfzehnjährigen Planungshorizont vom Jahr
2000, der FIFA-Entscheidung für Deutschland, bis 2015 ausgegangen, um in hinreichendem
Maße auch die Prä-Event-Phase sowie die langfristigen Wirkungen abzubilden. Die allgemeinen
wirtschaftlichen Rahmenbedingungen wurden für die Schätzungen der Kosten-
Nutzen-Werte als konstant unterstellt (d.h. u.a. keine Inflation, Konjunkturschwankungen,
politisch-ökonomische Schocks) und daher auch die monetären Größen in DM zu dem damaligen
aktuellen Preisindex von 1996 angegeben. Diese Annahme ist auch deshalb geboten,
weil optimistische und pessimistische Erwartungen hinsichtlich des ökonomischen Umfelds
bereits Grundlage für die oberen und unteren Schätzwerte der einzelnen Variablen sind
und somit modellexogen einfließen.
Auf der nun relevanten zweiten Entscheidungsstufe gilt es analytisch, dieses Kosten-Nutzen-
Grundmodell von Rahmann et al. (1998) dahingehend zu modifizieren, dass die Konsequenzen
alternativer Zusammensetzungen von den notwendigen zehn bis zwölf Stadien aus den
ursprünglich verfügbaren 16 Spielorten zu simulieren.
Zunächst mag diese Vorgehensweise wenig sinnvoll erscheinen, weil doch die genauen
Spielorte seit dem 15. April 2002 und mittlerweile auch der Spielplan bekannt sind. Man
könnte also einfach nur die Auswirkungen der tatsächlichen Auswahl des OK’s als Prognose
berechnen. Im Wesentlichen ist dies richtig, nur benötigt eine ökonomische Evaluierung im
eigentlichen Sinne nach dem aussagefähigen Opportunitätskostenprinzip immer den Vergleich
zu Entscheidungsalternativen. Wie sich im Weiteren zeigen wird kann man dann auch
die strategischen Eigenschaften dieser Alternativen und damit der letztlich getroffenen Entscheidung
des OK’s charakterisieren, was wichtige Implikationen für weiterführende Handlungshinweise
hat.
Für diesen methodischen Ansatz wird also die grundlegende Modellstruktur und die damals
verwendeten Kernvariablen, welche das Zusammenspiel der oben genannten Haupteinflussfaktoren
abbilden beibehalten (zu den Details und genauen Werten siehe den Tabellenanhang).
Allerdings werden die Berechnungsbasis von 1996 und die Währung in DM auf die
Aktualitäten umgestellt, d.h. Euros zur Basis 2002 aus dem die Daten stammen, auf deren
Grundlage das OK entscheiden musste.
Die essentielle quantitative Änderung besteht faktisch „nur“ darin, dass sich die Investitionswerte
gemäß der Stadionplanungen in den Bewerberstädten zum Entscheidungszeitpunkt
des OK sowie die entsprechenden Kapazitäten der Arenen ändern. Diese vordergründig geringfügige
Modifikation der Werte treibt jedoch im Modell über die Auswahl der Spielorte sowie
die Multiplikatorwirkungen alle weiteren zentralen Größen an: die Gesamtinvestitionen
und -tourismusausgaben sowie die Kapitalkosten in der Post-Event-Phase. Auf Grund der
damit zusammenhängenden komplexen Wechselbeziehungen ist dies nicht als eine triviale
Datenaktualisierung zu sehen, zumal im Weiteren noch der Auswahlprozess zu modellieren
ist.
Zu diesem Zweck müssen die 16 Bewerberstädte in das obige Nachfrage-Angebots-Schema
von Rahmann et al. (1998) „eingepasst“ werden. Hierfür ist es erforderlich, die potenziellen
Spielorte nach relevanten Kriterien nachfrage- und angebotsseitig zu evaluieren.
Als Angebotsmerkmale werden vor allem herangezogen: (1) Qualität und Kapazität des lokalen
Fußballstadions vor den WM-bezogenen Bauplanungen und –umsetzungen relativ zu
den FIFA-Anforderungen, (2) Verkehrs- und Hotelinfrastruktur, d.h. die lokale Logistikkompetenz,
sowie (3) die generelle touristische Attraktivität.
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