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7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker
Studierender beim Wintersport: Eine statistischeAnalyse
Diplomarbeit
zur Erlangung des akademischen Grades
eines Magisters der Sozial- undWirtschaftswissenschaften
betreut von Herrn
em. O. Univ.-Prof.
Dr. Gerhard Marinell
Institut fr Statistik
Fakultt fr Volkswirtschaft und Statistik
eingereicht an der
Fakultt fr Betriebswirtschaft
der Universitt Innsbruck
von
Emanuel Alois AICHNER
Innsbruck, Dezember 2012
7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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Inhaltsverzeichnis
1 Vorwort 1
2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung 42.1 Forschungsgeleitete Fragestellungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.2 Methodik und empirische Durchfhrung . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3 Zugrundeliegende Theorien und Studien 93.1 Wahl von Freizeitdestinationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93.2 Modelle mikrokonomischer Theorien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.2.1 Erklrungsmodell der Besuchsfrequenz kalifornischer Skigebiete 143.2.2 Entscheidungsmodelle bei der Wahl schottischer Skigebiete . . 15
3.3 Modelle verhaltenswissenschaftlicher Entscheidungstheorie . . . . . . 163.3.1 Analyse der Einflussfaktoren bei der Skigebietswahl nach der
Means-End Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163.3.2 Analyse der Destinationswahl auf Basis der Skilled-Consumption
Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.4 Marktsegmentierungsstudien bei Wintersportdestinationen . . . . . . 21
3.4.1 Kundensegmentierung am Beispiel finnischer Skigebiete . . . . 223.4.2 Kundensegmentierung am Beispiel sterreichischer, italieni-
scher, deutscher und Schweizer Skigebiete . . . . . . . . . . . 233.4.3 Kundensegmentierung am Beispiel griechischer Skigebiete . . 263.4.4 Segmentierung basierend auf dem Besitz eines Saisonpasses . . 283.4.5 Segmentierung sdkoreanischer Studierender beim Wintersport 293.4.6 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.5 Freizeitmobilitt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
3.5.1 Begriffklrung, Eingrenzung und Charakteristika . . . . . . . . 333.5.2 Stellung ffentlicher Verkehrsmittel im Vergleich zum motori-
sierten Individualverkehr im Kontext der Freizeitmobilitt . . 343.5.3 Einflussvariablen bei der Wahl von Verkehrsmitteln bei Frei-
zeitdestinationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 373.5.4 Erfolgsfaktoren fr die Schaffung einer ffentlichen Verkehrs-
dienstleistung im Freizeittourismus . . . . . . . . . . . . . . . 383.5.5 Wahlexperimente zur Analyse der Mobilittsprferenzen bei
der Anreise zu einer Bergsportdestination . . . . . . . . . . . . 403.5.6 Freizeitmobilitt bei der Sportausbung am Beispiel des geo-
grafischen Raumes Innsbruck . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
2
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3.6 Wintersport in Tirol . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 463.6.1 Skigebiete und Kartenverbunde . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.6.2 PNV-Angebote zur Anreise zu Nortiroler Skigebieten . . . . 483.6.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4 Theoretischer Hintergrund empirischer Arbeit 554.1 Skalierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
4.1.1 Nominalskalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.1.2 Ordinalskalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 564.1.3 Metrische Skalierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.2 Stichprobe und Grundgesamtheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.2.1 Grundgesamtheit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
4.2.2 Stichprobe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 574.3 Online-Erhebungsverfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.3.1 bersicht und Einordnung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 604.3.2 Vor- und Nachteile gegenber klassischen Verfahren . . . . . . 624.3.3 Stichprobenziehung mit Hilfe von Online-Instrumenten . . . . 644.3.4 Weitere Verzerrungsrisiken bei Online-Erhebungen . . . . . . . 68
4.4 Der Chi-Quadrat-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 704.5 Testverfahren fr ordinal skalierte Daten . . . . . . . . . . . . . . . . 77
4.5.1 Kruskal-Wallis H-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 784.5.2 Mann-Whitney U-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
4.6 McNemar-Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.7 Die Faktorenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5 Deskriptive Analyse der Daten 965.1 Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.1.1 Wintersportarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 965.1.2 Aktivittsausbung im Wintersportgebiet . . . . . . . . . . . 975.1.3 Gruppenerlebnis Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . 985.1.4 Besitz von Saisonkarten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
5.2 Mobilittsverhalten bei der Anreise zu einem Skigebiet . . . . . . . . 1045.2.1 Mobilittsverhalten allgemein . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
5.2.2 Modal Split bei der Anreise zu Skigebieten . . . . . . . . . . . 1065.3 Potential zustzlicher Skibusverbindungen . . . . . . . . . . . . . . . 1075.3.1 Bedrfnis nach zustzlichen Skibusverbindungen . . . . . . . . 1075.3.2 Zahlungsbereitschaft fr eine Skibusdienstleistung . . . . . . . 1085.3.3 Einstellung gegenber Skibusangeboten . . . . . . . . . . . . . 109
5.4 Entscheidungskriterien der Skigebietswahl . . . . . . . . . . . . . . . 110
6 Induktive Analyse der Daten 1126.1 Reprsentativittsprfung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1126.2 Unterschiede in der Wintersportausbung . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.2.1 Skilled Consumption Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
3
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Inhaltsverzeichnis
6.2.2 Unterschiede bei Besitz einer Saisonkarte . . . . . . . . . . . . 1176.3 ber die Rolle des MIV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
6.3.1 Unterschiede in der Verfgbarkeit eines PKWs in Abhngig-keit zur berwiegend ausgebten Sportart . . . . . . . . . . . 125
6.3.2 Unterschiede in der maximalen Anreisebereitschaft zu Skige-bieten, abhngig von der Verfgbarkeit eines PKWs . . . . . . 126
6.3.3 Unterschiede in der Mobilittsausbung bezglich Wohnform . 1286.4 Unterschiede in der Verkehrsmittelwahl . . . . . . . . . . . . . . . . . 136
6.4.1 Unterschiede in der berwiegenden Anreiseart . . . . . . . . . 1366.4.2 Einfluss der Verfgbarkeit eines Autos auf die berwiegende
Anreise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1416.4.3 Unterschiede zwischen dem Ausgangspunkt und der berwie-
genden Verkehrsmittelwahl . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1436.4.4 Unterschiede in der Inanspruchnahme von Mitfahrbrsen . . . 1456.4.5 Unterschiede im Bedrfnis nach zustzlichen Skibusverbin-
dungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1466.5 Kundenzufriedenheit mit Skibusverbindungen . . . . . . . . . . . . . 150
6.5.1 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der Fahrfrequenz . . . . . . . . . . . . . . . . . 151
6.5.2 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der frhest mglichen Anreisezeit . . . . . . . 153
6.5.3 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der letzt mglichen Rckfahrzeit . . . . . . . . 153
6.5.4 Unterschiede zwischen den Verbindungen hinsichtlich der Zu-friedenheit mit der Fahrtdauer . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
6.6 Unterschiede im Wahlexperiment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1586.6.1 Einfluss des Einkommens auf das Wahlverhalten . . . . . . . . 1596.6.2 Einfluss der berwiegenden Anreiseart auf das Wahlverhalten 1626.6.3 Einfluss der Verfgbarkeit eines PKWs auf das Wahlverhalten 1666.6.4 Effekt der Fahrzeitreduktion auf das Wahlverhalten . . . . . . 1706.6.5 Effekt des Gratisangebotes auf das Wahlverhalten . . . . . . . 177
6.7 Unterschiede bezglich soziodemografischer Einflussvariablen . . . . 1846.7.1 Einfluss der Variable Geschlecht . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
6.7.2 Einfluss der Variable Nationalitt . . . . . . . . . . . . . . . . 1916.8 Faktorenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
7 Zusammenfassung und Resmee 204
Abbildungsverzeichnis 208
Tabellenverzeichnis 214
Anhang 220
Literaturverzeichnis 256
I
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1 Vorwort
Wo Mensch und Berg sich begegnen, ereignen sich groe Dinge,
die sich im Gedrnge der Straen nicht verwirklichen lassen.
(William Blake)
Mobilitt und Transport ist eine bedeutsame Komponente im Leistungserstellungs-
prozess der Freizeit- und Tourismusdienstleistungsbranche, welche magebliche Aus-
wirkungen auf die Nachhaltigkeit von Tourismusdienstleistungen hat. Untersuchun-
gen von Gssling (2002) zeigen, dass der Faktor Transport mit Abstand am meis-
ten zu dem von dieser Branche verursachten Energieverbrauch und den emittierten
Treibhausgasen beisteuert (Gssling, 2002, S.292). Vor allem im Wintersportbe-
reich ist der Faktor Transport ein wesentlicher und energieintensiver. Als Beispiel fr
besonders energieintensive Wintersportausbung sei das Heliskiing genannt, fr das
pro Tourist allein 1 300 MJ an Energie aufgewandt werden muss. Dies entspricht in
etwa dem 130-fachen Energieverbrauch eines Museumsbesuches (Gssling, 2002,
S.292). Auch wenn Heliskiing kein verbreitetes Phnomen in Nordtirol darstellt, so
ist der motorisierte, straengebundene Individualverkehr ein bedeutsamer Brenn-
punkt gegenwrtiger und vor allem zuknftiger Bemhungen um Nachhaltigkeit in
der Alpenregion. Untersuchungen in der Schweiz zeigen, dass 55% aller Fahrten auf
alpenquerenden Straen einen touristischen Hintergrund haben und weitere 29%
Prozent in Zusammenhang mit Freizeitzwecken stehen (Alpenkonvention, 2007,
S.68). In Tirol wirkt sich der Freizeit- und Urlaubsverkehr spr- und messbar auf die
1
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1 Vorwort
Verkehrslage an Tiroler Bundesstraen an Samstagen aus. Vor allem in den Win-
termonaten treten dort besonders ausgeprgte, wintersportbedingte Belastungsspit-
zen auf (Alpenkonvention, 2007, S.70). Da zuknftige Trends darauf schlieen
lassen, dass der Bedarf nach freizeit- und tourismusbedingter Mobilitt weiter zu-
nehmen wird und damit auch die implizierten lokalen Belastungen an Gerusch-,
Feinstaub- und Treibhausgasemissionen, kommt die Alpenkonvention zur folgenden
Empfehlung: Manahmen mssen ergriffen werden, um die Nutzung des ffentlichen
Verkehrs sowohl bei der An- und Abreise als auch fr Aktivitten am Urlaubsort zu
steigern (Alpenkonvention, 2007, S.70).
Mit der nachfolgenden Arbeit soll ein Beitrag geleistet werden, um ausgehend von
der Gruppe der Studierenden der LFU-Innsbruck, ein besseres Verstndnis hinsicht-
lich der Mobilittsprferenzen bei der Ausbung von Wintersport zu entwickeln.
Dies beinhaltet einerseits eine Analyse der Aktivittsausbung von Wintersport an
sich, eine Analyse der Einflussfaktoren und Determinanten der Destinationswahl
von Wintersportgebieten als auch das Erforschen der Kundenzufriedenheit bezg-
lich bereits vorhander ffentlicher Nahverkehrsangebote zur Anreise zu Wintersport-
gebieten, von Innsbruck ausgehend. Des Weiteren werden Anreizmechanismen zur
Nachfragesteigerung von ffentlichen Nahverkehrsangeboten zur Anreise in Skige-
biete erforscht als auch das Potential einer Angebotsausweitung des ffentlichen
Nahverkehrsangebotes zu zustzlichen Wintersportdestinationen analysiert.
In Kapitel 3 werden auf Basis der facheinschlgigen Literatur relevante Modelle und
Konzeptualisierungen vorgestellt, welche durch ein Literature Review relevanter Stu-dien zum Themengebiet bereichert werden. Neben den Aspekten der Destinations-
wahl widmet sich dieses Kapitel dem Begriff Freizeitmobilitt und der Bedeutung
des ffentlichen Personennahverkehrs im Kontext der Freizeitmobilitt. Abgerundet
wird der theoretische Teil der Arbeit mit einer Zustandsanalyse des Winterportange-
botes in Nordtirol und des damit in Verbindung stehenden Angebotes an ffentlichen
Personenverkehrsdienstleistungen.
2
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1 Vorwort
Das Kapitel 4 widmet sich der methodischen, statistischen Grundlagenliteratur, auf
Basis derer die Arbeit durchgefhrt wurde. Dies umfasst einerseits theoretisches Hin-
tergrundwissen bezglich Datenerhebung und der im Rahmen dieser Arbeit durch-
gefhrten statistischen Testverfahren.
In Kapitel 5 werden die erhobenen Daten mittels deskriptiver Verfahren aufbereitet,
wobei vier thematische Schwerpunkte gesetzt werden: Die Beschreibung der Win-
tersportausbung im Allgemeinen, Modal Split1 und Mobilittsprferenzen bei der
Anreise zu Skigebieten, das Potential einer Ausweitung des ffentlichen Personenver-
kehrsangebotes zu zustzlichen Destinationen und die Analyse der Entscheidungs-
kriterien bei der Destinationswahl eines Skigebietes.
Mittels praktisch angewandter, interferenzstatistischer Verfahren werden in Kapitel
6 Unterschiede in der Grundgesamtheit der Studierenden der LFU- Innsbruck hin-
sichtlich der Wintersportausbung, der Kundenzufriedenheit zu bestehenden Skibus-
verbindungen und der Mobilittsprferenzen zur Anreise in ein Wintersportgebiet
erforscht. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einer Faktorenanalyse der Wahlkrite-
rien bei der Destinationswahl eines Skigebietes.
1Der Modal Split beschreibt die Aufteilung des Verkehrsaufkommens auf die unterschiedlichen
Verkehrsmittel
3
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2 Die Forschungsfrage und
empirische Durchfhrung
2.1 Forschungsgeleitete Fragestellungen
Im empirischen Teil der Arbeit soll, basierend auf den aus der wissenschaftlichen
Literatur erarbeiten theoretischen Grundlagen die folgende Forschungsfrage beant-
wortet werden:
Wie lassen sich die Mobilittsprferenzen Innsbrucker Studierender bei der
Ausbung von Wintersport charakterisieren?
Dazu werden die folgenden Teilaspekte untersucht:
Welche Unterschiede in der Wintersportausbung gibt es unter den
Studierenden der LFU-Innsbruck?
Welche Unterschiede lassen sich hinsichtlich des Mobilittsverhaltens bei der
Ausbung von Wintersport feststellen?
Welche Rolle nimmt der ffentliche Personennahverkehr (PNV) im
Verhltnis zum motorisierten Individualverkehr (MIV) bei der Ausbung von
Wintersport unter Innsbrucker Studierenden ein?
Gbe es Potenzial einer Ausweitung an PNV-Dienstleistungen zu weiteren
Wintersportdestinationen?
4
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2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung
Sind Manahmen, welche eine qualititative Verbesserung ffentlicher
Verkehrsdienstleistungen implizieren, dazu geeignet, eine Anreizwirkung zu
entfalten und die Verkehrsmittelwahl zu Gunsten von PNV-Angeboten zur
Anreise in ein Wintersportgebiet positiv zu beeinflussen?
Welche Unterschiede gibt es in der Beurteilung vorhandener
PNV-Angebote zu Wintersportdestinationen und welche
Optimierungspotentiale lassen sich diesbezglich feststellen?
Welche Wahlkriterien bei der Destinationswahl von Winterportgebieten sind
bedeutsam und wie lassen sich diese systematisieren?
2.2 Methodik und empirische Durchfhrung
Im Rahmen der Studie wurde eine Online-Befragung im Untersuchungszeitraum vom
09.05.2012 bis zum 08.06.2012 unter Studierenden der Universitt Innsbruck durch-
gefhrt. Technisch wurde der Fragebogen mit der Webapplikation soscisurvey.de
umgesetzt. Ausgesandt wurde die Einladung, an der Umfrage teilzunehmen, ber
den Newsletter Sozialwissenschaftliche Umfragen der LFU-Innsbruck. Der Newslet-
ter ist prinzipiell allen Studierenden der LFU-Innsbruck zugnglich, ein Opting-
out ist mglich. Im Untersuchungszeitraum wurde der Fragebogen von 786 Perso-
nen aufgerufen, von diesen Personen wurden 544 Fragebgen komplett beantwortet
(n=544), das entspricht einer Rcklaufquote von 69.21 %. Dies liegt innerhalb der in
der Methodenliteratur angegebenen Bandbreite an Rcklaufquoten fr vergleichbare
Umfragen, die mit zwischen 50 - 80 % fr Umfragen unter Studierenden angegeben
wird (Maurer & Jandura, 2009, S.66). Auch der zeitliche Verlauf des Rcklaufs
deckt sich mit Erfahrungswerten vergleichbarer Erhebungen der Methodenliteratur
(Baur & Florian, 2009, S.120f.). Whrend der ersten 24 Stunden trafen bereits
63.47 % aller Beobachtungen ein, die 90 % Schwelle wurde in weniger als 5 Tagen
durchbrochen, am 15. Tag der laufenden Umfrage betrug die kumulierte Rcklauf-
5
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2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung
quote 98.12 %.
Da aber bei der technischen Umsetzung, abgesehen von bestimmten Filterfragen,keine Pflichtfelder vorgegeben wurden, besteht das Problem von Antwortausfllen
(missing values) bei einigen Antworten. Hierbei wurde das Datenset um Beobach-
tungen bereinigt, bei denen der Anteilswert an fehlenden Antworten bei grer als 5
% lag. Dadurch wurde das Datenset aufn=531 Beobachtungen reduziert. In Tabelle
2.1 ist die Verteilung von Beobachtungen mit fehlenden Antwortwerten in Prozent
aller abgefragten Antwortwerte ersichtlich.
Tabelle 2.1: Nonresponse: Anzahl der Beobachtungen mit fehlende Antwortwerten
in Prozent
fehlende Antwortwerte Hufigkeiten
(Absolut) (Relativ in % )
0 40 7.53
1 280 52.73
2 158 29.76
3 21 3.95
4 21 3.95
5 11 2.07
6 0 0.00
Summe 531 100,00
Der Fragebogen wurde vom Autor auf Basis der in Kapitel 3 zusammengefassten
theoretischen Grundlagen erarbeitet und gliedert sich in 5 Teile:
1.Teil: Im 1. Teil wurden allgemeinere Fragen gestellt, welche unter anderem zu-
nchst Fragen zur ausgebten Sportart, zum Fahrknnen und zur Besuchsfre-
quenz beinhalten.
2.Teil: Im 2. Teil wurden Fragen gestellt, welche sich spezifisch mit dem Themenbe-
reich Bedarf und Bedrfnis nach Skibusverbindungen zu Wintersportgebieten
6
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2 Die Forschungsfrage und empirische Durchfhrung
auseinandersetzen.
3.Teil: Im 3. Teil wurden Fragen zum tatschlichen Mobilittsverhalten in der Win-tersaison 2011/12 gestellt.
4. Teil: Im 4. Teil wurden die Entscheidungskriterien bei der Wahl der Winter-
sportdestination abgefragt.
5. Teil: Im 5. und letzten Teil wurden soziodemographische Daten erhoben.
Fr die Fragestellungen im 2. Teil des Fragebogens wurde im Speziellen auf die Stu-
dien von Kelly et al. (2007) und Reilly et al. (2010) Bezug genommen und
ein vereinfachtes Wahlexperiment durchgefhrt. Im Unterschied zu Reilly et al.
(2010) wurden allen Probanden 3 Szenarien prsentiert, die sich nur in den Auspr-
gungen der Attribute des Verkehrsmittles Skibus voneinander unterschieden. Ziel
dieses Teiles ist es, die Sensitivitt der Befragten bezglich ihres Wahlverhaltens zu
erforschen, dahingehend wie sie auf eine Vernderung in den Attributen Fahrkosten
und Fahrdauer reagieren, ceteris paribus.
Die im 4. Teil abgefragten Kriterien bei der Wahl des Skigebietes bieten die Grund-
lage fr eine Faktorenanalyse der Entscheidungsmotive aller Befragten.
Um die Ausschpfungsrate zu maximieren, war es das Ziel, einen mglichst anspre-
chenden, bersichtlichen, kurzweiligen und verstndlichen Fragebogen zu erstellen.
Dies wurde einerseits durch eine komplexe Filterfhrung operationalisiert, die sicher-
stellte, dass kein Teilnehmender eine nicht kontextrelevante Frage angezeigt bekam.
Groer Wert wurde auf ein intensives Pretesting des Fragebogens gelegt, insgesamt
wurden 3 Pretestrunden durchgefhrt.
Durch diese Vorgehensweise wurde weiters versucht die Anzahl an Interviewabbr-
chen mglichst gering zu halten. Wie in Abbildung 2.1 ersichtlich, konnte dieses Ziel
weitgehend erreicht werden.
Weiters wurden als Incentive zur Teilnahme unter allen Teilnehmenden 5 Amazon.at
Gutscheine im Wert von 20 e verlost.
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Abbildung 2.1: Ausschpfungsrate der Online-Umfrage
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3 Zugrundeliegende Theorien und
Studien
3.1 Wahl von Freizeitdestinationen
Die Nachfrage nach Freizeit- und Tourismusdienstleistungen unterscheidet sich in
der Nachfrage zu anderen Produkten vor allem darin, dass ein Standortwechsel mit
der Inanspruchnahme der Dienstleistung verbunden ist. Hierbei ist die Komponente
Transport eine wesentliche, die es zu bercksichtigen gilt.
Insgesamt ist der Reisentscheidungsprozess ein komplexer Ablauf. Eine allgemein
anerkannte Tourismustheorie, welche allen Disziplinen der Wissenschaften gerecht
wird und als vollstndig bezeichnet werden kann, hat sich noch nicht herausbilden
knnen (Kulinat, 2007, S.99).
Unter diesem Aspekt ist auch das von Kulinat (2007) vorgestellte Modell nicht
als umfassende und vollstndige Theorie der Reisentscheidungsfindung aufzufassen,sondern als Systematisierung wesentlicher Einflussfaktoren, die bei der Reisentschei-
dungsfindung mit einwirken.
Die dargestellten Einflussfaktoren lassen sich in 3 wesentliche Bereiche einteilen:
Interne Einflussfaktoren
Externe Einflussfaktoren
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Abbildung 3.1: Rumliche Einflussfaktoren zur Reisentscheidung nach Kulinat (Ku-
linat, 2007, S.108)
Erfahrungswissen
Internen Faktoren: Diese beziehen sich auf die Bildung von individuellen Bildern
und Vorstellungen hinsichtlich von Reiseentscheidungen: Ausgehend von indi-
viduellen Motiven bilden sich Reisemotivationen. Bei den Motiven handelt es
sich um [...]die Gesamtheit der individuellen Beweggrnde[,...] die dem Reisen
zugrunde liegen (Kulinat, 2007, S.98). Wird nun ein Motiv Ausgangspunkt
fr eine Aktivitt, kann man von der Aktivierung eines Motivs sprechen. Dies
wird als Motivation bezeichnet. In der Frage, wie das Bedrfnis befriedigt wird,
tragen Gedankenkonstrukte dazu bei, den komplexen Entscheidungsprozess
zu beschleunigen. Diese Gedankenkonstrukte werden als Image subsumiert:
Ein Image gibt die subjektiven Ansichten (Wissen und gefhlsmige Wer-
tungen) sowie die Vorstellung von einem Gegenstand[...] wieder (Kulinat,
2007, S.106).
Externe Einflussfaktoren: Diese spielen bei der Prgung von Images und bei der
Bildung von Motivation eine ganz entscheidende Rolle. Kulinat (2007) dif-
ferenziert hierbei rumlich zwischen Einflussfaktoren des Quellgebietes / Her-
kunftsraumes und des Zielraumes / Destination.
10
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Wesentliche Faktoren des Herkunftsraumes umfassen unter anderem (Kulinat,
2007, S.108):
soziale Milieus, Lebensstile, Konsumverhalten, Einstellungen
demographische Faktoren: Alter, Familienzyklus[,...]
soziokonomische Faktoren: Einkommen, Bildung, Urlaubsanspruch[,...]
siedlungsgeographische Faktoren: Urbanisierungsgrad, Wohnformen,
Wohnumfeldqualitt[,...]
Verkehrstechnik: Verkehrsmittel, Reisekosten, Reisedauer[,...]
Kommunikationstechnik: Internet[,...]
Tourismustrends, Tourismuswerbung
Tourismuspolitik: Europischer Binnenmarkt, Osterweiterung
Landschaftsgegensatz
Als Einflussfaktoren des Zielraumes werden angefhrt (Kulinat, 2007, S.108 f.):
politische Stabilitt
freier Reise- und Devisenmarkt
naturrumliche Potenziale[,...]
gebaute Umwelt (Infrastruktur-Potenziale), z. B. Siedlungsstruktur,
Unterknfte[,...]
Regionalkultur, z. B. Baudenkmler, Museen, Brauchtum
Landschaftsgegensatz
Tourismusdienstleistungen, z. B. Einrichtungen, Service,
Qualittskriterien[,...]
Tourismuspolitik
11
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Bei wiederholten Entscheidungen ist die gewonnene Erfahrung ein wesentlicher Ein-
flussfaktor. Je erfahrener die Reisenden sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie
sich von Gewohnheiten leiten lassen. Zusammenfassend lsst sich feststellen, dass
die einzelnen Einflussfaktoren je nach Kontext und Art (Raum- und Zeitbezug)
der Reise unterschiedlich stark relevant sind. Fr Entscheidungen im Kontext der
tglichen Freizeitreise ist beispielsweise anzunehmen, dass der Faktor Landschafts-
gegensatz eine geringere Bedeutung spielt, whrend er bei Urlaubsreisen vermutlich
eine bedeutendere Rolle einnimmt.
Konu et al. (2011) stellen im Rahmen ihrer Segmentierungsstudie finnischer Win-
tertsportler ein weiteres Modell zur Destinationswahl vor, das activities-mediated
destination choice model nach Pearce (2005), und adaptieren es, indem sie es dem
Kontext der Destinationswahl bei Wintersportgebieten anpassen. Es ist dem Modell
von Kulinat (2007) hnlich insofern, dass ebenso zwischen internen und externen
Einflussfaktoren unterschieden wird (Pearce, 2005, S.105). Durch das Abgleichen
der internen Einflussfaktoren mit den externen steht eine Auswahl an Destinatio-
nen zur Wahl. Diese erste Auswahl wird auf Grund von individuellen Restriktionen
weiter eingegrenzt. Eine bedeutende Restriktion kann in diesem Zusammenhang das
Fehlen eines Mobilittsangebotes darstellen, das die Anreise zu einer Destination
verhindert.
Basierend auf den beiden vorgestellten Modellen soll in einem nchsten Schritt ein
berblick ber den aktuellen Stand des wissenschaftlichen Diskurses bezglich der
Reisentscheidungsfindung bei der Wahl einer Wintersportdestination gegeben wer-den. Vorhandene wissenschaftliche Studien bezglich der Entscheidungskriterien bei
der Wahl von Skigebieten unterscheiden sich einerseits in ihren zugrundeliegenden
wissenschaftlichen Methoden und Anstzen, ihrer Untersuchungsregion und ihrem
Untersuchungsgegenstand voneinander.
Ein Ansatz sind Entscheidungsmodelle, die auf mikrokonomischen Theorien beru-
hen, welchen die Annahme zugrundeliegt, dass Individuen rational handeln, indem
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Abbildung 3.2: Entscheidungsmodell der Destinationswahl eines Skigebietes basie-rend auf dem Modell von Pearce (2005) (Konu et al., 2011, S.
1098)
sie aus einem Angebot aus verschiedenen Alternativen dasjenige whlen, welches ih-
ren persnlichen Nutzen optimiert. Mathematisch ausdrcken lsst sich dies durch
eine Nutzenfunktion, welche durch eine zu bestimmende Anzahl von Variablen be-
einflusst wird. Dabei wird versucht, die Koeffi
zienten der unabhngigen Variablen,welche die Nutzenfunktion beinflussen, zu schtzen. Kulinat (2007) gibt hierbei
aber zu bedenken, dass mikrokonomische Theorien [...] den Tourismusmarkt nicht
hinreichend abbilden, wenn sie nicht in der Lage sind, qualitative Merkmale mit
einzubeziehen (Kulinat, 2007, S.97).
Auf einem anderen Ansatz basieren konzeptionelle Modelle der verhaltenswissen-
schaftlichen Entscheidungstheorie. Nach den Modellen von Kulinat (2007) Pear-
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
ce (2005) sind darunter die internen Entscheidungsfaktoren zu verstehen, welche
die mageblichen Motive und Motivationen subsumieren, die der Reisentscheidung
zu Grunde liegen.
Segmentierungsstudien zur Kundenanalyse von Wintersportdestinationen bieten einen
weiteren Ansatzpunkt zur Informationsgewinnung bezglich relevanter Faktoren des
Herkunftsraumes in der Destinationswahl. Dazu gehren im Besonderen soziodemo-
graphische und konomische Faktoren, Lebensstile und Einstellungen.
3.2 Modelle mikrokonomischer Theorien
3.2.1 Erklrungsmodell der Besuchsfrequenz kalifornischer
Skigebiete
Johnston & Elsner (1972) analysieren an Hand eines analytischen Regressions-
modelles Unterschiede in der Besuchsfrequenz einzelner kalifornischer Skigebiete. DieBesuchsfrequenz als abhngige Variable wird hierbei durch erklrende, unabhngige
Variablen, welche vornehmlich auf Kostenaspekte und der Leistungsattribute ein-
zelner Skigebiete abzielen, beschrieben. Die unabhngigen, erklrenden Variablen
umfassen:
Preis des Tagesticket
Liftkapazitt
Saisondauer
Konkurrenzangebot an Liftkapazitt im Umkreis von 30 Minuten Anreisezeit
Dummy-Variablen fr Konkurrenz und regionale Zugehrigkeit
Alle Variablen, die keine Dummy-Variablen sind, weisen die von den Autoren erwar-
teten Vorzeichen auf und sind auf einem Niveau von = 0.05 signifikant. Der Preis
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
des Tagestickets hat einen negativen Einfluss auf die Besuchshufigkeit. Die Sai-
sonsdauer als auch die Liftkapazitt des Skigebietes haben einen positiven Einfluss
auf die Besuchshufigkeit (Johnston & Elsner, 1972, S.47).
Differenzierter ist die Variable Konkurrenzangebot an Liftkapazitt zu beurteilen.
Grundstzlich ergnzen Skigebiete im Umkreis das Angebot und haben einen posi-
tiven Einfluss. Wenn allerdings das Skigebiet nicht ber die grte Liftkapazitt in
der Region verfgt, hat dies negative Auswirkungen auf die erwartete Besuchshu-
figkeit. Es ist also von Vorteil, das grte Skigebiet im regionalen Umkreis zu sein
(Johnston & Elsner, 1972, S.46).
3.2.2 Entscheidungsmodelle bei der Wahl schottischer
Skigebiete
Riddington et al. (2000) modellieren die Entscheidungskriterien von Winter-
sportlern bei der Wahl von Skigebieten in Schottland. Dabei whlen sie wie John-
ston & Elsner (1972) einen konometrischen Ansatz. Der Nutzen des einzelnen
Skifahrers als abhngige Variable wird durch die folgenden unabngigen Variablen
des Modells beschrieben:
Gesamtausgaben im Skigebiet pro Besucher
Schwierigkeit der Skipisten (Prozentsatz schwarzer und roter Pisten zu allen
Pisten)
Distanz (Skigebiet - Wohnort des einzelnen Besuchers)
Unterkunft (Anzahl an Gstebetten im Einzugsgebiet)
Schneehhe
Die Skigste wurden in 2 Segmente aufgeteilt: Zum einen in Tagesgste und ber-
nachtungsgste. Die erklrenden Variablen unterscheiden dabei fr beide Segmente
wie folgt (Riddington et al., 2000, S. 1016 f.):
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Die Unterkunft ist nicht relevant fr Tagesgste.
Die Distanz ist nicht relevant fr Gste, die bernachten. Bei denTagesgsten spielt sie eine schwach signifikante Rolle.
Die Schneehhe ist nicht relevant fr bernachtungsgste, bei den
Tagesgsten spielt sie eine wichtige Rolle.
Die Kostensensitivitt ist fr beide Gruppen signifikant, bei Tagesgsten ist
sie ausgeprgter.
Der Schwierigkeitsgrad der Skipisten wirkt sich positiv auf beide Gruppen
aus, bei den Tagesgsten spielt sie eine gewichtigere Rolle.
Die Bestimmtheitsmae fr die Gruppe der Tagesgste betrgt R2= 49.7 % und fr
die bernachtungsgste R2= 35.5 % (Riddington et al., 2000, S.1016).
Auf Grund spezifischer lokaler Gegebenheiten sind verallgemeinerbare Schlsse je-
doch schwierig zu treffen. So gab es zum Zeitpunkt der Untersuchung nur rund 5
verschiedene Skigebiete in Schottland und somit nur eine sehr begrenzte Auswahl,die mit der Situation in Nordtirol nicht vergleichbar ist.
3.3 Modelle verhaltenswissenschaftlicher
Entscheidungstheorie
3.3.1 Analyse der Einflussfaktoren bei der Skigebietswahl
nach der Means-End Theorie
Klenosky & Gengler (1993) analysieren die Destinationswahl bei Skigebieten
auf Basis der Means-End Theorie. Bei der Means-End Theorie werden Gedankenzu-
sammenhnge zwischen den konkreten Produktausprgungen einer Dienstleistung
oder eines Produktes mit den abstrakteren und deshalb eher im verborgenen lie-
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
genden Motiven der Individuen kontextualisiert. Die Kette wird dabei von den Pro-
dukteigenschaften und Attributen (Means) hin zu den persnlichen Werten und
Seinszustnden der Individuen gesponnen. Das Bindeglied dazwischen sind die Kon-
sequenzen der Konsumierung von Produkten und Dienstleistungen, welche hin zu
den gewnschten Seinszustnden der Individuen fhren und von den jeweiligen per-
snlichen Wertvorstellungen abhngig sind (Klenosky & Gengler, 1993, S.363
f.).
Abbildung 3.3: Means-End Theorie: Zusammenhnge
Bezogen auf die Wahl eines Skigebietes, bedeutet dies, dass die Means den beob-
achtbaren Produktattributen entsprechen. Im konkreten Fall wren solche Produk-
tattribute beispielsweise die Anzahl an Pistenkilometern, Anzahl an Liften oder der
Schwierigkeitsgrad der Skipisten. Die Konsequenzen ergeben sich aus den erwar-
teten Kosten oder Nutzen der Produktattribute und Produkteigenschaften fr die
jeweiligen Individuen. Diese fhren schlielich zu den Ends, also den persnlichen
Motiven und Wertvorstellungen der Konsumenten. Grundlegender Gedanke des Mo-
delles ist also, dass Konsumenten Produkte und Dienstleistungen mit beobachtbaren
Eigenschaften whlen, um damit gewnschte Konsequenzen zu erzielen, beziehungs-
weise ungewnschte Konsequenzen zu vermeiden. Die Vorteilhaftigkeit der Konse-
quenz bzw. die Abneigung dagegen entspringt den persnlichen Wertvorstellungen
der Konsumenten, die schlussendlich am Ende der Wertehierarchie stehen (Kleno-
sky & Gengler, 1993, S.363 f.).
Um hin von den konkreten Eigenschaften zu den abstrakten Wertvorstellungen zu
kommen, wird die Technik des Ladderings angewandt. Dabei werden die Interview-
ten durch gezieltes Nachfragen dazu gebracht, ihre Motive immer weiter zu abstra-
hieren, um schlielich zu den Means vorzustoen (Klenosky & Gengler, 1993,
S.365).
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Im Bezug auf Wintersportler wurde diese Technik von Klenosky & Gengler
(1993) erstmals im Jahr 1991 mit 90 Probanden durchgefhrt. Alle Probanden wa-
ren Skifahrer, ber 22 Jahre alt und verbrachten in den der Untersuchung vorange-
gangenen 5 Jahren zumindest 2 Skiausflgen mit bernachtung.
Insgesamt kamen die Autoren zum Ergebnis, dass die folgenden zugrundeliegenden
Wertvorstellungen, Means, eine bedeutende Rolle spielen und mit den folgenden
Attributen in Zusammenhang stehen (Klenosky & Gengler, 1993, S.373 ff.):
Zugehrigkeitsgefhl
Konsequenz: soziale Atmosphre
Attribute: freundliche Leute, Entertainment
Spa - Aufregung, Leistungsgedanke
Konsequenz: Vielfalt, Auswahl, Herausforderung
Attribute: Schwierigkeitsgrad, Beschaffenheit der Abfahrten
Sicherheit
Attribute: Schneebedingungen, Pistenprparierung
3.3.2 Analyse der Destinationswahl auf Basis der
Skilled-Consumption Theorie
Richard (1996) analysiert die Motivationen fr die Wahl von Skidestinationen auf
Basis des Skilled-Consumption Ansatzes. Der Skilled-Consumption Ansatz basiertauf einer verhaltenspyschologischen Perspektive der touristischen Motivationsfor-
schung. Der Ansatz geht davon aus, dass eines der grundlegenden Motive der Nach-
frage von Freizeitdienstleistungen das Befriedigen von Stimuli ist.
Bei den Freizeitaktivitten wird dabei zwischen Low-Skill und High-Skill Aktivit-
ten unterschieden. Whrend die Low-Skill Aktivitten nur zeitlich begrenzt stimu-
lierend wirken, also der marginale Grenznutzen einer wiederholten Ausbung schnell
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Abbildung 3.4: Hierarchical Value Map (Klenosky & Gengler, 1993, S. 372)
absinkt, wirken High-Skill Aktivitten nachhaltig stimulierend.
Richard (1996) stuft Skifahren als eine High-Skill Aktivitt ein und geht davon
aus, dass das Knnen eine fr die Ausbungshufigkeit und die Destinationswahl
magebliche Determinante ist.
Bezglich des Einflusses des Knnens auf die Hufigkeit der Ausbung brachte die
empirische Untersuchung die folgenden Resultate zum Vorschein:
Die Wahrscheinlichkeit wiederholt in einem Jahr auf Skiurlaub zu fahren, ist
fr fortgeschrittene Fahrer 2 Mal so hoch als wie fr Leicht-Fortgeschrittene,
im Schnitt sind es 3 Skiurlaube mit 4 oder mehr bernachtungen.
Fortgeschrittene Skifahrer verbringen einen lngeren Skiurlaub als
Leicht-Fortgeschrittene oder Anfnger.
Die Anzahl an jhrlichen Skiurlauben variiert mit dem Alter, je lter desto
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
mehr Skiurlaube werden jhrlich verbracht.
Fortgeschrittene Skifahrer reisen wahrscheinlicher mit greren Gruppen.
Bei der Analyse der mageblichen Kriterien fr die Destinationswahl spielen vor al-
lem die Schneebedingungen eine magebliche Rolle, gefolgt von Vielfalt der Skipisten.
Erst an dritter Stelle folgt der Faktor Gesamtkosten des Urlaubs. Am unwichtigsten
schnitten die Faktoren Skikartenpreise, Sehenswrdigkeitenund sonstige Freizeitein-
richtungen ab.
Analysiert wurde weiters der Einfluss des Faktors Knnen auf die Kriterien zurDestinationswahl:
Anfnger und leicht Fortgeschrittene legen neben Attributen, welche in
direktem Zusammenhang mit der reinen Sportausbung stehen, auch auf
sonstige Austattungsmerkmale Wert und auch auf den Kostenfaktor.
Je hher das fahrerische Knnen ist, desto wichtiger werden Faktoren
empfunden, welche alleinig mit den Attributen der Sportausbung in
Zusammenhang stehen, die sonstigen Faktoren treten zunehmend in den
Hintergrund. Der Faktor Vielfalt der Skipisten ist bei Fortgeschrittenen eher
prsent als bei Anfngern und leicht Fortgeschrittenen.
Daraus ergibt sich die Schlussfolgerung, dass das Knnen einen Einfluss auf die
Ausbungshufigkeit und die Wahl des Skigebietes hat: Je hher das Knnen, desto
lnger dauern die Skiurlaube, desto fter werden im Jahr Skiurlaube verbracht und
desto eher sind erfahrene Skifahrer bei der Wahl von Skidestinationen darauf fo-
kussiert optimale und fordernde Bedingungen zur Sportausbung vorzufinden. Die
analysierten Ergebnisse sind konsistent mit den implizierten Schlussfolgerungen der
Skilled-Consumption Theorie.
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
3.4 Marktsegmentierungsstudien bei
Wintersportdestinationen
Bei der Kundensegementierung wird versucht einen heterogenen Kundenmarkt in
Untergruppen einzuteilen, welche hinsichtlich ihrer Bedrfnisse mglichst homogen
sind, sich aber gleichzeitig zu anderen Untergruppen mglichst stark abgrenzen las-
sen. Ziel der Segmentierung ist, Produkte und Dienstleistungen auf die Wnsche
und Bedrfnisse dieser Untergruppen abzustimmen und die Marketinginstrumen-
te gezielt zur Kommunikation mit diesen einzusetzen, womit eine hohe Effizienz in
der Marktbearbeitung sichergestellt werden soll. Diese drckt sich in einer hohen
Kundenzufriedenheit, einer hohen Loyalitt und in hohen Marktanteilen und Um-
stzen im jeweiligen Marktsegment aus (Hallerbach, 2007, S.172f.). Dabei kann
die Auswahl der Kundensegmente nach den folgenden Kriterien erfolgen:
Attraktivitt: Wie gro ist das Marktsegment und welche Potentiale bietet es?
Adquatheit: Kann das Unternehmen mit seinem Leistungsprofil berhaupt
die Bedrfnisse und Anforderungen der Zielgruppe erfllen?
Wettbewerbsposition: Wo steht das eigene Unternehmen im Wettbewerb und
bedienen vielleicht schon andere Konkurrenten die gewhlten Teilmrkte
erfolgreich? (Schweitzer & Mller-Peters, 2001 zit. n. Hallerbach,
2007, S.172).
Bei der Marktsegmentierung kann man zwischen zwei grundlegenden Anstzen un-
terscheiden: Einerseits einer Segmentierung nach marktunspezifischen Merkmalen,
wie beispielsweise nach soziodemografischen, andererseits nach marktspezifischen
Merkmalen, wie produktbezogene Einstellungen, Motive und Ansprche. Auf Grund
der zunehmenden Heterogenisierung der Absatzmrkte kommt der marktspezifischen
Segmentierung eine immer bedeutendere Rolle zu, im Speziellen auch im Kontext
des Freizeittourismus:
Es kann also nicht mehr von den Reisenden und ihren verschiedenen soziodemografi-
schen Merkmalen ausgegangen werden, sondern die Segmentierung muss sich genau
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
auf die Einstellungen, Motive und Ansprche beziehen, die das Entscheidungsverhal-
ten in dem Teilmarkt bestimmen, in dem der touristische Leistungstrger aktiv ist
(Hallerbach, 2007, S.174 f.).
Wenn die Segmentierungskriterien auf Basis derer man die Segmentierung vorneh-
men mchte schon bekannt sind, man also schon ber ausreichend Informationen
ber die zu analysierende Grundgesamtheit verfgt, spricht man von einer a priori
Segmentierung. Von einer posthoc Segmentierung spricht man im Falle dessen, dass
man ber nicht gengend Informationen verfgt (Tsiotsou, 2006, S.16). Ein nach-
folgender Literature Review bezglich relevanter Segmentierungsstudien im Bereichdes Wintersports soll Aufschluss darber geben, welche Methoden und Verfahren
angewandt wurden und zu welchen Schlussfolgerungen die Autoren gelangten.
3.4.1 Kundensegmentierung am Beispiel finnischer Skigebiete
Konu et al. (2011) segmentieren finnische Skigste nach den fr sie relevanten At-
tributen der Destinationswahl. Basierend auf einer Hauptkomponentenanalyse iden-tifizierten sie zunchst 4 Faktoren, die mageblich fr die Unterschiede in der Des-
tinationswahl sind: Der wichtigste Faktor ist der Zustand der Skipisten, gefolgt vom
Zustand der Langlaufloipen, dem Faktor Restaurants und Aprs Ski, und dem Well-
nessangebot (Konu et al., 2011, S.1101).
Auf Basis einer nachfolgenden Clusteranalyse (k-means)1 identifizieren Konu et al. 6
Kundensegmente, welche sich vor allem in ihren Prferenzen bezglich Zustand der
Abfahrtsskipisten und Zustand der Langlaufloipen unterscheiden. Die hohe Bedeu-
tung des Langlaufens bei der Wahl eines Skigebietes in Finnland ist bemerkenswert,
Konu et al. bezeichnen dies als ein finnisches Spezifikum. Durch die Clusteranalyse
wurden die folgenden 6 Kundensegmente identifiziert (Konu et al., 2011, S.1102f.):
1Die k-means Clusteranalyse ist ein nicht hierarchisches Verfahren der Clusteranalyse, bei dem,
ausgehend von einer Anfangslsung, durch einen Fusionsalgorithmus die Objekte denjenigen
Clustern zugeordnet werden, zu dessen Zentroid der Abstand minimal ist. (Bortz & Schuster,
2010, S.461)
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Passive Touristen
Sportbegeisterte
Langlufer
Alpinskifahrer
Entspannungssuchende
Alles auer Alpinskifahren
Bei der Unterscheidung zwischen den einzelnen Segmenten fllt auf, dass die jnge-ren Altersgruppen unter 31 Jahren besonders hufig den Passiv-Touristen und den
Entspannungssuchenden zuordenbar sind. Die Befragten ber 51 Jahre hingegen
sind besonders hufig den Langlufern und dem Segment Alles auer Alpinskifah-
ren zuordenbar. Bezglich mglichen Geschlechterunterschieden scheinen Mnner
tendenziell eher zum Alpinskifahren zu tendieren und sprechen eher auf den Faktor
Restaurants und Aprs Ski an, whrend Frauen eher zum Langlaufen neigen.
3.4.2 Kundensegmentierung am Beispiel sterreichischer,
italienischer, deutscher und Schweizer Skigebiete
Matzler et al. (2008) konzentrieren sich auf die Einflussgren hinsichtlich der
Kundenzufriedenheit beim Besuch von Skigebieten im alpinen Raum. Dabei wur-
den innerhalb einer 3 monatigen Zeitspanne in 51 Skigebieten der Schweiz, Itali-
ens, Deutschlands und sterreichs die Zufriedenheit bezglich diverser Attribute
erhoben. Mittels einer Hauptkomponentenanalyse wurden zunchst 5 Faktoren ge-
wonnen, die 60.7 % der gesamten Varianz erklren. Die 5 identifizierten Faktoren
sind:
1. Qualitt und Sicherheit der Skipisten
2. Restaurant & Bar
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
3. Vielfalt der Skipisten und Sportanlagen
4. Wartezeit
5. Angestellte
In Folge wurde getestet, inwiefern sich Unterschiede im Einfluss der 5 Faktoren
auf die Kundenzufriedenheit feststellen lassen. Dahingehend wurden die folgenden
Merkmale herangezogen:
1. Persnliche Eigenschaften:
Geschlecht der Besucher
Altersklasse der Besucher
2. Situationsspezifische Eigenschaften
Besuchsfrequenz: 1-maliger Besucher oder regelmiger Besucher
3. Produktbezogene Eigenschaften
Schwierigkeitsgrad des Skigebietes
Zusammenfassend kamen Matzler et al. (2008) zu dem folgenden Ergebnis (Matz-
ler et al., 2008, S. 408 ff.):
1. Einfluss des Alters:
Das Alter hat nur zwischen den Altersklassen Jung (12-34 Jahre) und
der Altersklasse Mittel (35-49) einen signifikanten Einfluss auf die 5
erklrenden Faktoren. Keine signifikanten Unterschied gibt es im
Vergleich mit der Altersgruppe Alt (50+ Jahre).
Hochsignifikante Unterschiede (p < 0.01) zwischen der Altersklasse
Jung und der Altersklasse Mittel gibt es beim Faktor Qualitt und
Sicherheit der Skipisten. Dieser Faktor ist der Altersklasse Mittel
wichtiger als der Altersklasse Jung. Der Faktor Restaurants und Bars
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
scheint der Altersklasse Jung wichtiger zu sein als der Altersklasse
Mittel, jedoch nur bei einem Signifikanzniveau von = 0.1 (p < 0.1).
2. Einfluss des Geschlechts:
Das Geschlecht hat auf die Faktoren Qualitt und Sicherheit der
Skipisten und auf den Faktor Restaurant & Bar einen signifikanten
Einfluss.
Fr Mnner scheint die Qualitt und Sicherheit der Skipisten eine
wichtigere Rolle zu spielen (p < 0.01), Frauen hingegen scheint derFaktor Restaurant und Bar wichtiger zu sein (p < 0.05).
3. Einfluss der Besuchsfrequenz
Regelmige Besucher legen mehr Wert auf die Vielfalt der Skipisten
und Sportanlagen (p < 0.05) und weniger Wert auf den Faktor
Restaurant und Bar (p < 0.05).
4. Einfluss des Schwierigkeitsgrades des Skigebietes
Fr Besucher von Skigebieten, welche als anspruchsvoll klassifiziert
werden, gibt es hinsichtlich den Faktoren Vielfalt der Skipisten und
Sportanlagen, Skilifte und Angestellte signifikante Unterschiede.
Besucher fahrerisch anspruchsvoller Skigebiete legen mehr Wert auf die
Vielfalt der Skipisten und Sportanlagen (p < 0.05) und Wartezeiten (p
< 0.01). Der Faktor Angestellte (p < 0.001) spielt fr sie eine signifikantgeringere Bedeutung als fr Besucher von als leicht eingestuften
Skigebieten.
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Abbildung 3.5: Unterschiede in den Treibern der Kundenzufriedenheit bei der Ski-
gebietswahl nach Matzler (Matzler et al., 2008, S.411)
3.4.3 Kundensegmentierung am Beispiel griechischer
Skigebiete
Tsiotsou (2006) segmentieren Besucher zweier griechischer Skigebiete auf Basis der
Besuchsfrequenz an Hand einer A priori - Segmentierung. Entsprechend wurden die
Besucher klassifiziert in:
Wchentliche Besucher
Monatliche Besucher
Die berprften zugrundeliegenden Hypothesen basieren einerseits auf den Annah-
men, dass die Kundenzufriedenheit, die Erfahrung und das Einkommen geeignete
Segmentierungsvariablen darstellen. Diesbezglich wurde erwartet, dass die Besuchs-
frequenz positiv mit den Variablen Einkommen, Erfahrung, Kundenzufriedenheit
korreliert:
H1: Konsumenten, welche ber ein hheres Einkommen verfgen, besuchen
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Skigebiete hufiger.
H2: Konsumenten mit mehr Skierfahrung besuchen Skigebiete hufiger.
H3: Zufriedene Konsumenten besuchen Skigebiete hufiger.
H4: Die Variablen Einkommen, Skierfahrung und Kundenzufriedenheit sind
geeignet, um die Besucher zu differenzieren.
Die Untersuchung kam zum Ergebnis, dass H1 H4 durch die untersuchte Stichpro-
be besttigt werden knnen. H2 und H3 hingegen treffen nicht zu. Weiters wird
angemerkt, dass die Merkmalsausprgung Zufriedenheit nur knapp unter dem Si-
gnifikanzniveau liegt (p = 0.048). Folgende Schlussfolgerungen werden aus den Er-
gebnissen gezogen: In den zwei untersuchten griechischen Skigebieten ist es der Fall,
dass Erfahrung und Kundenzufriedenheit negativ mit der Besuchsfrequenz korre-
lieren. In Folge dessen sind die wchentlichen Besucher und Personen, welche ber
wenig Skierfahrung verfgen unzufriedener mit dem Leistungsangebot als die mo-
natlichen Besucher. Die monatlichen Besucher hingegen verfgen ber ein geringeres
Einkommen (Besttigung von H1 ).
Als Erklrung dieser berraschenden Erkenntnisse wird angefhrt, dass Skifahren in
Griechenland eine relativ neue Sportart ist, die sich erst in der breiten Bevlkerung
etablieren muss und berwiegend von jngeren Personen ausgebt wird (66 % der
Befragten waren unter 30 Jahre alt). Diese verfgen ber ein geringeres Einkommen
als der Durchschnitt der Gesamtbevlkerung. Gleichzeitig ist die Wintersportaus-
bung mit relativ hohen Kosten verbunden. Daraus folgt, dass die jngere Personen-gruppe auf Grund von Budgetrestriktionen in der Gruppe der monatlichen Besucher
relativ berreprsentiert ist. Unter den monatlichen Besuchern befinden sich folg-
lich eher ltere Besucher und Besucherinnen, welche ber relativ wenig Skierfahrung
verfgen und relativ unzufrieden sind, dafr allerdings ber ein hohes Einkommen
verfgen.
Wegen der spezifischen Situation des griechischen Skimarktes, der Konzentration
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
auf nur 2 untersuchte Skigebiete und der Stichprobengre von 200 Befragten wird
weiters dazu geraten, Generalisierungen der dargestellten Ergebnisse sehr bedacht
zu treffen. Es wird empfohlen, eine umfangreichere Stichprobengre zu whlen und
die Untersuchung in anderen Regionen zu wiederholen, um Vergleiche ziehen zu
knnen. Im brigen wird die Frage in den Raum gestellt, welche Charakteristika
die Produktdienstleistung aufweisen sollte, um Besucher von Skigebieten zufrieden
stellen zu knnen.
3.4.4 Segmentierung basierend auf dem Besitz eines
Saisonpasses
Perdue (2002) analysiert die Effekte der Einfhrung eines ermigten Saisonskar-
tenprogrammes in Colorado im Jahre 1998. Dabei wurde unter anderem untersucht,
welche wesentlichen Unterschiede zwischen den Kundensegmenten der Skipassinha-
ber und der Kufer von Tagestickets im Hinblick auf ihr Fahrknnen, den Entschei-
dungskriterien der Destinationswahl und hinsichtlich soziodemographischer Merk-
malen bestehen.
Skipassbesitzer lassen sich folgendermaen beschreiben:
Skipassbesitzer sind jung, mnnlich, im Fahrknnen eher fortgeschritten und
besitzen selbst eine Skiausrstung.
Skipassbesitzer konnten im Durchschnitt mehr als 2 Mal so viele Skitage
vorweisen im Vergleich zu Kufern von Tagestickets.
Bei den Faktoren zur Wahl eines Skigebietes waren den Skipassbesitzern die
Faktoren Beschaffenheit des Terrains und Schneebedingungen signifikant
wichtiger als den Kufern von Tagestickets.
Skifahrer, welche nicht im Besitz einer Saisonskarte sind, lassen sich folgendermaen
beschreiben:
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Kufer von Tagestickets bewerteten die Faktoren Essen & Trinken,
Freundlichkeit des Liftpersonals, Unterkunft und Familienfreundlichkeit
hher als die Inhaber von Saisonskarten.
Der Faktor Skikartenpreis wurde ebenfalls als wichtiger eingestuft, im
Vergleich zu den Besitzern von Saisonskarten. Der Unterschied ist hierbei
jedoch nicht statistisch signifikant.
3.4.5 Segmentierung sdkoreanischer Studierender beim
Wintersport
Won & Sunhwan (2009) analysieren die Auswahlkriterien bei der Skigebietswahl
von sdkoreanischen Studierenden 5 unterschiedlicher Universitten Seouls. Metho-
disch basiert die Arbeit auf einer Conjoint-Analyse2 und einer Clusteranalyse.
Die Szenarios der Conjoint-Analyse basieren auf 5 Faktoren:
Schneequalitt: Angabe auf einer 5-teiligen Skala
Vielfalt an Skipisten: Anzahl an Skipisten
Tgliche Ausgaben: Preisangabe, inklusive Liftpreise und Essenspreise
Anreisedauer: Zeitangabe 1 - 3 Stunden
Anstehzeit am Lift: Zeitangabe in Minuten
Die empirische Untersuchung wurde an 250 Studierenden durchgefhrt, dabei betrugdas Durchschnittsalter 22.6 Jahre. Insgesamt berwog der Anteil an mnnlichen
Teilnehmern mit 67.3 %.
2Die Conjoint-Analyse ist ein dekompositionelles Verfahren, bei dem analysiert wird, welche Kom-
ponenten wie stark Einfluss auf den Gesamtnutzwert haben. Dabei wird auf die Bewertung von
Produktbndel, die aus einer Kombination unterschiedlicher, untersuchungsrelevanter Attribute
gebildet werden, zurckgegriffen (Backhaus et al., 2003, S.544).
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Rang Faktor relative Wichtigkeit
1 Schneequalitt 33.6 %2 Anstehzeit Lift 17.8 %
3 Anreisedauer 16.9 %
4 Tgliche Ausgaben 16.3%
5 Vielfalt an Skipisten 15.4 %
Tabelle 3.1: Faktoren bei der Skigebietswahl sdkoreanischer Studierender
Sportart Anzahl Unterschiede
Skifahrer 103 Schneequalitt signifikant wichtiger als
Snowboardern, 2. Rang: Wartezeit beim
Lift, Anreisedauer signifikant unwichtiger
Snowboarder 44 Schneequalitt wichtig aber nicht so wich-
tig wie den Skifahrern, 2. Rang: Anreise-
dauer, Bedeutung der Faktoren ausgegli-
chener, Vielfalt am unwichtigsten
Tabelle 3.2: Unterschiede zwischen Skifahrern und Snowboadern
Won & Sunhwan (2009) kamen zum Ergebnis, dass der Faktor Schneequalitt mit
Abstand der wichtigste Einflussfaktor ist. Er ist etwa zweimal so wichtig als der
nchstgereihte Faktor, die Anstehzeit beim Lift (Won & Sunhwan, 2009, S.22).
Im Anschluss wurden die Untergruppen Skifahrer und Snowboarder gebildet undauf signifikante Unterschiede in der relativen Wichtigkeit der einzelnen Faktoren
hin getestet, die Unterschiede werden in Tabelle 3.2 genauer erlutert (Won &
Sunhwan, 2009, S. 22ff.).
Neben der Unterscheidung zwischen Skifahrern und Snowboarden wurden, basierend
auf einer Clusteranalyse, 4 unterschiedliche Segmente ermittelt. Diese unterscheiden
sich hinsichtlich der Bedeutung der 5 Einflussfaktoren folgendermaen (Won &
30
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35/267
3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Sunhwan, 2009, S.23f.):
1. Spa und Sicherheit: Schneequalitt ist diesem Segment bedeutend wichtigerals alle nachfolgenden Faktoren; 39.5% gehren diesem Segment an.
2. Vielfalt: Die Anzahl an Pisten ist diesem Segment besonders wichtig; 22.4%
gehren diesem Segment an.
3. Kostenbewusst: Die Kosten und Ausgaben sind diesem Segment besonders
bedeutsam; 13.7 % gehren diesem Segment an.
4. Zeitbewusst: Bei diesem Segment dominieren die Anreisedauer und Wartezeit
bei den Liften alle anderen Kriterien; 24.4% gehren diesem Segment an.
Hierbei ist anzumerken, dass das Segment der Kostenbewussten am kleinsten aus-
fllt und das Segment Spa und Sicherheit mit Abstand am grten ist. Eine post
hoc durchgefhrte ANOVA-Analyse offenbart, dass die Attribute Fahrknnen und
Anzahl an jhrlichen Skitagen einen signifikanten Einfluss auf die Zugehrigkeit zu
einem Cluster haben und sich auf Grund dessen zur Beschreibung der Segmente
eignen (Won & Sunhwan, 2009, S.24).
3.4.6 Zusammenfassung
Ausgangspunkt fr die Analyse der Entscheidungskriterien bei der Destinationswahl
eines Skigebietes ist es zu verstehen, nach welchen Faktoren die Anreiseentscheidung
getroff
en wird. Diese Entscheidung basiert auf einer Vielzahl von Faktoren und In-terdependenzen. Zwei Anstze, diese Entscheidung zu systematisieren, sind mit den
Modellen nach Kulinat (2007) und Pearce (2005) prsentiert worden. Im Rah-
men der Literaturanalyse fllt auf, dass das Entscheidungsverhalten bei der Wahl
von Skigebieten auf Grund lokaler und spezifischer Gegebenheiten schwer verallge-
meinbar ist. Analysen, basierend auf mikrkonomischen Theorien, wie Riddington
et al. (2000) und Johnston & Elsner (1972) greifen hierbei zu kurz, ihr Aussa-
gegehalt ist nicht spezifisch genug.
31
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Bezglich der Zusammenhnge zwischen den von Kulinat (2007) beschriebenen
Means-End Beziehungen und der Attribute des Zielraumes (Einzugsgebiet eines
Skiressorts) geben Klenosky & Gengler (1993) Einblicke, whrend Richard
(1996) den Einfluss des Fahrknnens auf die relative Wichtigkeit von Auswahlkri-
terien analysiert. Wie dargestellt, gibt es in der wissenschaftlichen Literatur einige
Marktsegmentierungsstudien, welche sich mit dem Thema Wahlkriterien bei Ski-
destinationen beschftigen. Gemeinsam haben diese, dass sie auf Grund spezifischer
lokaler Gegebenheiten und genau abgegrenzter untersuchter Grundgesamtheiten kei-
nen Anspruch auf Generalisierbarkeit erheben. Sie liefern dennoch Input und gebenzahlreiche Anhaltspunkte. Fr den empirischen Teil der Arbeit werden auf Grund
dessen die folgenden Schlsse gezogen:
Die Analyse von Richard (1996), basierend auf der Skilled-Consumption Theo-
rie, zeigt, dass das sportliche Knnen einen Einfluss auf die Wahlkriterien bei der
Destinationswahl haben kann.
Die Arbeit von Matzler et al. (2008) zeigt, dass die Merkmale Alter, Geschlecht,
Besuchsfrequenz und Schwierigkeitsgrad des Terrains mgliche Unterschiedsmerk-
male darstellen knnen. Des Weiteren geben die Studien von Won & Sunhwan
(2009) und Konu et al. (2011) Aufschluss ber mgliche Entscheidungsfaktoren
der Destinationswahl.
Klenosky & Gengler (1993) zeigen, basierend auf der Means-End Theorie, in
welcher Abhngigkeit die einzelnen Entscheidungsfaktoren (Attribute der Entschei-
dungsfindung) zu tiefer gehenden Motiven und Einstellungen stehen und wie diese
kausal interpretiert werden knnen.
Die Ausfhrungen von Tsiotsou (2006) zeigen, dass Einkommen, Knnen und
Kundenzufriedenheit Unterschiedsmerkmale darstellen knnen.
Der Besitz einer Saisonkarte kann ein Differenzierungsmerkmal sein, wie von Per-
due (2002) beschrieben wird. Unterschiede knnen sich daraus auf die Besuchsfre-
quenz und die Kriterien der Destinationswahl ableiten.
32
7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
3.5 Freizeitmobilitt
3.5.1 Begriffklrung, Eingrenzung und Charakteristika
Der BegriffFreizeitmobilitt kann nach den Dimensionen Zeit und Rumlichkeit sys-
tematisiert werden. Bezglich der Dimension Zeit wird dabei unterschieden zwischen
der Frequenz und der Gesamtdauer. Bei der rumlichen Dimension ist entscheidend,
ob sich die Person in der fr sie gewohnten alltglichen Umgebung fortbewegt oder
gezielt die alltgliche rumliche Umgebung verlsst, mit dem Ziel der Freizeitaus-
bung. Basierend auf den Dimensionen Zeit und Rumlichkeit knnen die in Abbil-
dung 3.6 ersichtlichen Arten von Freizeitverkehr unterschieden werden:
Abbildung 3.6: Systematisierung der Freizeitmobilitt nach Lanzendorf (Lanzen-
dorf, 2001, S.37)
Im Rahmen der Analyse der Mobilitt Innsbrucker Studierender beim Wintersport
wird davon ausgegangen, dass diese Form der Mobilitt sich in die Kategorie Tages-
ausflugsverkehr einordnen lsst. Dieser charakterisiert sich dadurch, dass die Person
ber die Grenzen des alltglichen Umfeldes hinaus mobil ist und andererseits noch
am selben Tag wieder nach Hause zurckkehrt. Zwar ist die Abgrenzung zwischen
Tagesausflugsverkehr und Kurzreise bezglich der Dauer nicht ganz eindeutig, aber
in weiterer Folge wird davon ausgegangen, dass die berwiegende Anzahl an An-
und Rckreisen von in Innsbruck ansssigen Studierenden zum Zwecke der Winter-
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7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
38/267
3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
sportausbung in Nordtiroler Skigebieten am selben Tag abgewickelt wird.
3.5.2 Stellung ffentlicher Verkehrsmittel im Vergleich zum
motorisierten Individualverkehr im Kontext der
Freizeitmobilitt
In Abbildung 3.7 ist ersichtlich, dass Bewohner der Stadt Innsbruck bei der Sportaus-
bung nur einen geringen Anteil von 10% aller zurckgelegten Wege mittels dem
PNV zurcklegen. Die eher geringe Bedeutung der ffentlichen Verkehrsmittel
(PNV) im Bereich der Freizeitmobilitt, vor allem bei der Sportausbung, ist
hierbei keine Eigenheit des geographischen Raumes Innsbruck, sondern lsst sich
durch andere Studien in anderen geographischen Rumen nachvollziehen (Gronau
& Kagermeier, 2007, S.127 f.).
Abbildung 3.7: Modal Split nach Aktivittsausbung, gemessen an zurckgelegten
Wegen der Einwohner Innsbrucks (IMAD, 2003, S.54; HERVORH.
D. A.)
Gronau & Kagermeier (2007) analysieren die Motive des Wahlverhaltens zwi-
schen dem motorisierten Individualverkehr (MIV) und dem ffentlichen Nahverkehr
34
7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
39/267
3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
(PNV) auf Basis einer nachfrageorientierten Sichtweise. Dabei versuchen sie den
impliziten Entscheidungsprozess bei der Wahl des Verkehrsmittels im Kontext des
Freizeitverkehrs aufzuzeigen, um in Folge dessen Mglichkeiten zu analysieren und
zu zeigen, wie dieser beeinflusst werden kann.
Dazu wird zunchst festgestellt, dass die Wahrnehmung des PNV im Kontext
des Freizeitbegriffs eine wichtige Rolle spielt. Auerdem zeigt sich, dass der PNV
relativ zum MIV weniger mit dem Freizeitbegriff assoziiert wird, wie in Abbildung
3.8 ersichtlich ist.
Abbildung 3.8: Assoziation unterschiedlicher Verkehrsmittel hinsichtlich des Frei-
zeitbegriffes (Fastenmeier et al.,2001, zit. n. Gronau Ka-
germeier, 2007, S.129)
Basierend auf vorangegangenen empirischen Studien kommen Gronau & Kager-
meier (2007) zum Schluss, dass 2 Dimensionen einen bedeutenden Einfluss auf die
Bewertung von Verkehrsmitteln im Kontext der Freizeitmobilitt haben. Diese zwei
Dimensionen sind einerseits der Faktor Funktionalitt und andererseits der Faktor
Erlebnisqualitt (Gronau & Kagermeier, 2007, S.129).
Die Verkehrsteilnehmer und Verkehrsteilnehmerinnen lassen sich bezglich ihrer
Einstellung zu Verkehrsmittelwahl und Freizeitgestaltung in unterschiedliche Mo-
bilittstypen zusammenfassen. Die Wahrnehmung der relativen Wichtigkeit der Di-
35
7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
mensionen Funktionalitt und Erlebnisqualitt variiert dabei je nach Mobilittstyp.
Die Faktoren Erlebnisqualitt und Funktionalitt stehen in der folgenden Relationzu den Verkehrsmitteln :
Erlebnisdimension: Sie steht in Relation zu der dem Verkehrsmittel innewohnen-
den Erlebnisqualitt. Dabei wird die Wahl des Verkehrsmittel nicht nur als
reines Mittel zum Zweck der Zielerreichung angesehen, vielmehr wird die An-
reise selbst als befriedigendes Erlebnis wahrgenommen (Lanzendorf, 2001,
S.46).
Funktionalittsdimension: Sie steht in Relation zu den Nutzungsqualitten und
beinhaltet beispielsweise die folgenden Aspekte: Preis, Flexibilitt, Transport-
zeiten und Praktikabilitt (Lanzendorf, 2001, S.162).
Insgesamt lsst sich erkennen, dass der Funktionalittsaspekt bei der berwiegenden
Mehrheit der Mobilittstypen einen hheren Einfluss auf die Wahl des Verkehrsmit-
tels hat als die Erlebniskomponente. In der Wahrnehmung der unterschiedlichen
Verkehrsalternativen bezglich der beiden Dimensionen fllt auf, dass alle Mobili-
ttstypen ffentliche Verkehrsmittel gegenber dem motorisierten Individualverkehr
als unterlegen ansehen, hinsichtlich der wichtigen Funktionalittsdimension (Gro-
nau & Kagermeier, 2007, S.129).
Dieses relativ schlechte Abschneiden erklrt wiederum die Affinit zum PKW, wel-
che bei allen Mobilittstypen gegeben ist, allerdings in unterschiedlich starker Aus-
prgungen. Hier liegt aber auch ein erfolgsversprechender Ansatzpunkt, um ver-mehrt Personen zur Inanspruchnahme ffentlicher Verkehrsmittel zu bewegen: Die
Wahrnehmung ffentlicher Verkehrsmittel hinsichtlich der Funktionalittsdimension
ist der entscheidende Ansatzpunkt. Um die Wahl des ffentlichen Verkehrsmittels
dem motorisierten Individualverkehr als gleichwertige Alternative gegenberzustel-
len, bedarf es demnach einer besseren Bewertung ffentlicher Verkehrsmittel hin-
sichtlich der Funktionalittsaspekte. Dickinson & Dickinson (2006) sehen hierbei
ein wesentliches Dilemma des ffentlichen Verkehrs: Durch eine bereits in der Ge-
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7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
sellschaft gefestigte und verbreitete Wahrnehmung wird das Bild eines hinsichtlich
Funktionalittskriterien mangelhaften ffentlichen Verkehrs erzeugt und reprodu-
ziert (Dickinson & Dickinson, 2006, S.202).
3.5.3 Einflussvariablen bei der Wahl von Verkehrsmitteln bei
Freizeitdestinationen
Kelly et al. (2007) stellen fest, dass die Wahl des Verkehrsmittels neben den
pernlichen Eigenschaften der Reisenden noch von einer Anzahl weiterer abhngig
ist, welche in einem komplexen Wirkungszusammenhang miteinander stehen. Sie tei-
len die Einflussfaktoren bei der Wahl eines Verkehrsmittels in die folgenden Klassen
ein (Kelly et al., 2007, S. 298 ff.):
(I) Attribute der verfgbaren Verkehrsmittel
(II) Attribute der Destination
(III) Individuelle Eigenschaften des Reisenden
(IV) Eigenschaften und Besonderheiten der Reise
ad (I) Hierzu zhlen die funktionalen Attribute des Verkehrsmittels wie Reisezeit,
Kosten, Frequenz, Flexibilitt, Komfort und Sicherheit. Die Kategorie deckt
sich im Wesentlichen mit der von Gronau & Kagermeier (2007) und Lan-
zendorf (2001) beschriebenen funktionalen Einfussdimension.
ad (II) Die jeweiligen lokalen und destinationsspezifischen Bedingungen spielen bei
der Wahl des Verkehrsmittels eine wichtige Rolle: Dies sind vor allem verkehrs-
bezogene Attribute wie Parkplatzkapazitt, Parkverbote als auch Parkgebh-
ren und des weiteren auch die Distanz zwischen den einzelnen Sttten und
Einrichtungen vor Ort.
ad (III) Die individuellen Eigenschaften der Reisenden haben einen bedeutenden
Einfluss auf die Wahrnehmung und die Wahl des Verkehrsmittels. Hierbei
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7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
spielen soziodemographische Faktoren genauso eine Rolle wie generelle Rei-
semotive, persnliche Einstellungen und berzeugungen, situative Faktoren
als auch bereits gesammeltes Erfahrungswissen.
ad (IV) Mgliche Einflussfaktoren sind hierbei die Gre und Zusammensetzung
der Reisegruppe, Dauer des Aufenthaltes, Reisezweck, Transportabilitt der
Ausrstung, die zum Zwecke der Aktivittsausbung mitgenommen werden
muss.
3.5.4 Erfolgsfaktoren fr die Schaffung einer ffentlichen
Verkehrsdienstleistung im Freizeittourismus
Bezglich der Etablierung ffentlicher Verkehrsdienstleistungen im Kontext des Frei-
zeitverkehrs haben Gronau & Kagermeier (2007) ein Referenzgerst entwickelt,
welches die Erfolgsfaktoren bei der Schaffung einer ffentlichen Verkehrsdienstleis-
tung und ihre zeitlichen Interdependenzen beschreibt (Gronau & Kagermeier,
2007, S.131 ff.):
1. Identifizierung der Zielgruppe
2. Definition des Einzugsgebietes
3. Konkurrenzanalyse: Stellung MIV relativ zum PNV
4. Qualitt des Leistungsangebotes
5. Marktkommunikation und Marketing
ad. 1. Je nach Zielgruppe kann die Akzeptanz und Affinitt bezglich ffentlicher
Verkehrsmittel unterschiedlich sein. Eine Grundakzeptanz gegenber ffentli-
chen Verkehrsmitteln sollte vorhanden sein.
ad. 2. Innerhalb des relevanten Einzugsgebietes soll eine mglichst homogene Qua-
litt sichergestellt werden, von der Haustr des potentiellen Kunden bis hin
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7/23/2019 Analyse des Mobilittsverhaltens Innsbrucker Studierender beim Wintersport: Eine statistische Analyse
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
zur Zieldestination und wieder retour.
ad. 3. Die Erreichbarkeit einer Destination per PKW hat einen mageblichen Ein-fluss auf die Inanspruchnahme ffentlicher Verkehrsdienstleistungen. Restrik-
tionen wie Fahrverbote und kostenpflichtige Parkplatzabgaben frdern die
Nutzung ffentlicher Verkehrsmittel. Manahmen, welche jedoch dahin abzie-
len, Individualverkehr unattraktiver zu gestalten, sind nur schwer ffentlich
durchsetzbar (Dickinson & Dickinson, 2006, S.200).
ad. 4. Die Qualitt des Leistungsangebotes ist zwar wichtig, aber nur wenn die
zuvor genannten Erfolgskriterien gnstig beurteilt werden knnen, hat ein
Angebot Erfolgspotential. Eine Perspektive, welche alleinig die Aspekte des
Leistungerstellungsangebotes einschliet, deckt nur einen Bruchteil der Er-
folgsfaktoren ab (Gronau & Kagermeier, 2007, S.134).
ad. 5. Intensive, kreative und nachhaltige Marktkommunikation ist ein wichtiger
Erfolgsfaktor. Oftmals werden Marketingmanahmen auf zu kurze Dauer an-
gelegt. Die bentigte Zeit, um gengend Bewusstsein fr die Transportdienst-leistung zu erzeugen, wird vielfach unterschtzt. Dies beruht darauf, dass Be-
ntzer die Dienstleistung nur gelegentlich in Anspruch nehmen und nicht tg-
lich, wie diverse Fallbeispiele zeigen. Erst mit einer zeitlichen Verzgerung von
mehreren Saisonen kann das volle Nachfragepotential ausgeschpft werden.
Erfolgsversprechende Mglichkeiten der Vermarktung stehen im Bereich von
Marketingkooperationen des Transportdienstleisters mit den Freizeitdienstleis-
tern. Vor allem auch besteht gegenber einem solchen Angebot eine hhere Ak-
zeptanz von Seiten von Personen, die prinzipiell auch einen PKW zur Anreise
zur Verfgung htten (Gronau & Kagermeier, 2007, S. 132 ff.).
39
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
3.5.5 Wahlexperimente zur Analyse der Mobilittsprferenzen
bei der Anreise zu einer Bergsportdestination
Kelly et al. (2007) und Reilly et al. (2010) analysieren das Wahlverhalten
zwischen ffentlichen Verkehrsmitteln und dem motorisierten Individualverkehr bei
Nah- und Fernreisenden3 am Beispiel der Destination Whistler Mountain, British
Columbia - Kanada. Whrend Kelly et al. (2007) das Wahlverhalten bei Sommer-
reisenden untersuchen und dementsprechend Sommerbesucher als Grundgesamtheit
definieren, untersuchen Reilly et al. (2010) die Grundgesamtheit der Winter-sportler4. Die Untersuchungen von Reilly et al. (2010) und Kelly et al. (2007)
basieren auf derselben methodischen Vorgehensweise, was die direkte Vergleichbar-
keit der Resultate zulsst.
Bei beiden Studien wurden die Daten in einem zweiteiligen Prozess gewonnen: Zu-
nchst wurde ein Pool aus zufllig ausgewhlten Besuchern gewonnen. Im Zuge
dieser Umfrage wurden Kontaktadressen und grundlegende Informationen zu Sozio-
demographie und Mobilittsverhalten gewonnen. In einer nachfolgenden Onlineum-
frage wurden anschlieend umfassende Antworten zu soziodemographischen Fragen,
Verhaltens- und Einstellungsfragen abgefragt. Hauptbestandteil der Onlineumfra-
ge war jeweils ein Discrete-Choice-Experiment, basierend auf orthogonal fraktional
faktoriellem Design.5 Es wurden jedem Teilnehmer 4 Anreiseszenarien vorgelegt. In
jedem der vorgestellten Szenarios hatte der Proband die Mglichkeit, zwischen 4 An-
reisealternativen zu whlen: Dem Mietauto, dem eigenen PKW, der Anreise per Zug
oder der Anreise per Bus. Als Ausweichoption konnte angegeben werden, die Anreise
3Als Nahreisende wurden Personen mit Wohnsitz in den Regionen British Columbia, Alberta,
Washington & Oregon definiert. Als Fernreisende wurden Befragte definiert, die zum Zeitpunkt
der Befragung in anderen Gebieten wohnhaft waren.4Wintersportler umfasst hierbei Snowboarder und Skifahrer.5Orthogonal fraktional faktorielles Design stellt sicher, dass die Schtzwerte des Maximum-
Likelihood Modelles nicht korrelieren, weshalb die Attributausprgungen im Experiment als
statistisch unabhngig voneinander zu beurteilen sind (Mangham et al., 2009, S.154).
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
nicht zu unternehmen. Je nach Szenario unterschieden sich die einzelnen Attribu-
te der Anreisealternativen. Durch die unterschiedliche Ausgestaltung der Attribute
pro Verkehrsmittel wurden verschiedene Szenarien gebildet. Je nach Szenario wurde
die Anreise durch den PNV mehr oder weniger attraktiver gestaltet, whrend die
Anreise per MIV mehr oder weniger unattraktiver ausgestaltet wurde.
Unter Zuhilfenahme von Maximum-Likelihood Methoden6 wurden die Auswirkungen
der Attributsausprgungen auf die Wahrscheinlichkeit der Wahl eines spezifischen
Verkehrsmittels analysiert. Unterschiede zwischen Kurz- und Langstreckenreisenden
wurden an Hand von 2-Test und t-Test analysiert.
Geringfgige Unterschiede zwischen beiden Studien gibt es in der sprachlichen Be-
schreibung der Attributausprgungen und des angewandten Layouts des Onlinefra-
gebogens. Des Weiteren wurden von Reilly et al. (2010) als zustzliches Attri-
but die Straenbedingungen mit aufgenommen, basierend auf der Empfehlung von
Kelly et al. (2007), zustzliche externe Faktoren im Versuchsdesign zu berck-
sichtigen. Ein Vergleich beider Fragebgen ist in Abbildung 3.9 ersichtlich.
Die Ergebnisse der beiden Studien lassen erkennen, dass es bedeutsame Unterschiede
zwischen dem Wahlverhalten von Sommer- und Winterreisenden gibt, wie in Tabelle
3.3 ersichtlich ist. Whrend Kelly et al. (2007) bei Sommerreisenden zahlreiche
Attribute mit signifikantem Einfluss auf die Wahl zwischen MIV und PNV iden-
tifizieren konnten, kamen Reilly et al. (2010) zur Erkenntnis, dass kein einziges
Attribut einen signifikanten Einfluss auf die Wahl hatte, einzig allein die jeweiligen
Interzepte, die fr das jeweilige Verkehrsmittel stehen, hatten einen signifikanten
Einfluss. Dies bedeutet, dass die Mglichkeit, ein spezifisches Verkehrsmittel ntzen
zu knnen, den Untersuchungsteilnehmer wichtiger war als die damit verbundenen
Attribute. Daraus kann geschlossen werden, dass gleichgltig wie sehr einzelne At-
tribute dahingehend abgendert werden, um die Wahl einzelner Verkehrsmittel be-
6Die Maximum-Likelihood Methode ist ein Verfahren zur Parameterschtzung, bei der die Para-
meter so geschtzt werden, dass die Wahrscheinlichkeit des Auftretens maximiert wird, basie-
rend aus den Ausgangsdaten der Stichprobe (Bortz & Schuster, 2010, S.583).
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
(a) Beispiel eines Auswahlszenarios, Kelly et al. (2007)
(b) Beispiel eines Auswahlszenarios, Reilly et al. (2010)
Abbildung 3.9: Aufbau der Discrete-Choice Experimente zur Ermittlung der Reise-
prferenzen am Beispiel der Destination Whistler Mountain
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
sonders vorteilhaft erscheinen zu lassen, dies keinerlei signifikanten Einfluss auf das
angegebene Wahlverhalten der Befragten hat. Dies wrde etwa der Mentalittshal-
tung: einmal PKW-Ntzer - immer PKW-Ntzer entsprechen. Das impliziert, dass
Strategien zur Verlagerung der Wahl weg vom MIV hin zum PNV wenig erfolgsver-
sprechend sind, da die Mehrheit der Winterreisenden nicht dahingehend beeinflusst
werden kann, gleichgltig wie attraktiv die ffentlichen Verkehrsmittel dargestellt
werden.
Reilly et al. (2010) untersucht weiters die Unterschiede zwischen Fernreisenden
und Nahreisenden in ihrem Wahlverhalten beim Discrete-Choice-Experiment. Fern-
reisende neigen eher dazu, das Verkehrsmittel je nach Szenario zu wechseln. 60%
der Fernreisenden nderten zumindest einmal ihr Wahlverhalten, whrend diese Be-
reitschaft bei den Nahreisenden viel geringer ausfiel (29%). Unter einem Szenario,
das die ffentlichen Verkehrsmittel besonders vorteilhaft erscheinen lsst, wrde ei-
ne berraschend hohe Anzahl an Nahreisenden eher daheim bleiben (22%) und die
berwiegende Mehrheit (49.1%) dennoch den motorisierten Individualverkehr wh-
len, whrend unter den Fernreisenden die Mehrheit (50.2%) die ffentlichen Ver-
kehrsmittel ntzen wrden und nur (3.2%) die Reise nicht antreten wrden. Auf
Grund dessen lsst sich ableiten, dass sich tendenziell eher die Fernreisenden in der
Wahl des Transportmittels beinflussen lassen, auch wenn sich kein einziges signifikan-
tes Attribut identifizieren lie, welches das Wahlverhalten dahingehend beeinflussen
konnte (Reilly et al., 2010, S.71f.).
Insgesamt kommen Reilly et al. (2010) zum Fazit, dass Skifahrer und Snowboar-der, welche zur Destination Whistler Mountain anreisen, in der Wahl der prferierten
Anreiseart eine klare Prferenz fr den MIV aufweisen, wobei diese Prferenz bei
den Nahreisenden besonders stark ausgeprgt ist. Dies unterscheidet die Winterrei-
senden gegenber den Sommerreisenden der Destination Whistler Mountain, welche
aufgeschlossener gegenber dem PNV sind, wie Kelly et al. (2007) zeigen.
Gleichzeitig stellen Reilly et al. (2010) aber fest, dass sie nicht den Anspruch
43
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3 Zugrundeliegende Theorien und Studien
Tabelle3.3:Signifikante
AttributederStudienvonK
elly
et
al.
(2007)undReilly
et
al.
(2010)im
Detail
Publikation
Variable
Koeffizient
(Fern-
reisende)
Koe
ffizient
(Na
hreisende)
Beschreibung
Kelly
et
al.
(2007)
AnreisezeitMIV
-0.110
-0.4
15**a
NimmtdieAnreisezeitperMIVzu,steigtdieInanspruchnah
medes
PNV.
Parkgebhren
-0.356***
-0.1
12
ErhhensichdiePark
gebhren,steigtdieInanspruchnahmed
esP-
NV.
TreibstoffkostenMIV
-0.172***
-0.2
13
ErhhensichdieTreibstoffkostenfrdenMIV,steigtdieInanspruch-
nahmedesPNV.
DistanzzurBushalt
estelle
-0.096**
-0.2
94**
NimmtdieAnreisezeitperBusab,steigtdieWahrscheinlichkeitder
Inanspruchnahmedes
PNV.
FahrkostenBus
-0.789***
-1.4
53***
SinkendieFahrpreise
desBusessteigtdieWahrscheinlichkeit
derIn-
anspruchnahmdesPNV.
FrequenzBusb
-0.099***
-0.1
48**
WirddieFrequenzde
rBusverbindungenverbessert,steigtdie
Wahr-
scheinlichkeitderInanspruchnahmedesPNV.
DistanzBushalteste
lle
0.167*
0.42
2*
LiegtdieBushaltestelleimNahbereichderWohnadresse,erhhtsich
dieWahrscheinlichkeitderInanspruchnahmedesPNV.
AnreisedauerZug
-0.089**
-0.3
10**
NimmtdieAnreisedauerperZugab,steigtdieWahrscheinlichkeitder
Inanspruchnahmedes
PNV.
FahrkostenZug
-0.835***
-1.1
89***
SinkendieFahrkostendesZuges,steigtdieWahrscheinlichk
eitder
Inanspruchnahmedes
PNV.
Reilly
et
al.
(2010)
InterzeptPrivat-PK
W
1.268***
k.A.
DasVerkehrsmittelperseistentscheidungsrelevant,unabhngigvon
dendamitassoziiertenAttributsausprgungen.
InterzeptMiet-PKW
1.587***
k.A.
InterzeptBus
2.621***
k.A.
InterzeptZug
2.461***
k.A.
a
*p96'.3
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337(69)0'88+67988+6792
HAUPTSAISON: ab Saisonbeginn der Muttereralm Bergbahnen
!!%$''#&!"&!!%$'%$%.&+!#&+!!%$'$%%&!&&$%&&$$'$&&&$%$!!$%&$-$%($$'&&$%"!!!%&'&&$%"&$'&&$%'&&$$$!! an'&&$%'&&$$$!