Welchen Mehrwert leisten raumliche Regressionsansatze zur Charakterisierung der Siedlungs- und Verkehrsflache in Deutschland?

摘要

Analysiert werden in diesem Beitrag ausgewahlte Einflussgrossen auf den Flachenbestand (Anteil der Siedlungs- und Verkehrsflache an der Gemeindeflache) in Deutschland und deren Wirkungsrichtung und -intensitat. Als Untersuchungseinheiten dienen Stadte und Gemeinden als die kleinsten administrativen Einheiten Deutschlands (n=11.441). Der Fokus des Beitrages liegt auf dem Vergleich verschiedener Regressionsmethoden. Es werden die klassische lineare Regression, die simultane autoregressive Regression sowie die geographisch gewichtete Regression angewendet. Es wird uberpruft, inwiefern das Berucksichtigen raumlicher Komponenten, wie Autokorrelation und raumliche Heterogenitat, einen Mehrwert schafft. Ferner wird ein Vergleich zwischen globalen und lokalen Regressionsmodellen vorgenommen. Im Ergebnis wird deutlich, dass sich globale Regressionsmodelle nur bedingt fur Untersuchungsgebiete der Grosse Deutschlands eignen. Zu gross sind die lokalen Unterschiede der verschiedenen Gemeinden und Regionen, die zwingend berucksichtigt werden mussen. Um signifikante Aussagen bezuglich des Einflusses auf den Flachenbestand zu erhalten, ist es nutzlich auf lokale Regressionsmodelle zuruckzugreifen, die durch die geographisch gewichtete Regression (GWR) realisiert werden konnen.