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ANHANG

Raumtypisierung der Bundesrepublik Deutschland (alt)

In den folgenden Kapiteln werden zuerst die Determinanten beschrieben, die die Basis für die sozioökonomische und siedlungsstrukturelle Klassifizierung der Stadt- und Landkreise in der Bundesrepublik Deutschland (alt) darstellt. Danach werden die im Hauptteil noch nicht aufgeführten Kreistypen beschrieben und die sozioökonomischen Determinanten aufgezeigt, die sich für das Pendleraufkommen bestimmend zeigen.

I Sozioökonomische und siedlungsstrukturelle Charakteristika der Bundesrepublik Deutschland (alt)

Im folgenden Abschnitt werden die sozioökonomischen und siedlungsstrukturellen Kennzeichen der Bundesrepublik Deutschland kurz beschrieben. Eine erste Charakterisierung der Daten96 ergibt sich aus dem Mittelwert, dem Standardfehler des Mittelwertes und der Standardabweichung der verwendeten Variablen (vergleiche Tabelle 1.1 )97.

Die Mittelwerte geben einen ersten Eindruck der sozioökonomischen und siedlungsstrukturellen Determinanten. Von größerem Aussagewert sind jedoch Standardabweichung und Standardfehler des Mittelwertes.98

Eine große Standardabweichung und ein hoher Standardfehler des Mittelwertes deuten auf eine starke Streuung der Daten hin (zum Beispiel bei der Variable Veränderung der Zuschüsse und Zuweisungen für Investitionen je Einwohner von 1980 bis 1988, pZii), während bei kleinen Werten (zum Beispiel beim Anteil der über 65jährigen an der Gesamtbevölkerung, Bev 65) das Gegenteil zu erwarten ist.

96 Ebenso wie im Hauptteil stammt das verwendete Datenmaterial insbesondere von der BfLR, ein kleinerer Teil sind Erhebungen der OECD oder stammt vom Statistischen Bundesamt.

97 Die Werte wurden auf die zweite Dezimale hinter dem Komma gerundet. 98 Der Standardfehler des Mittelwertes dient als Maß für eine mögliche Abweichung zwischen

verschiedenen Datenwerten für die aus derselben Verteilung stammende Stichprobe, das heißt er

ergibt sich aus a / ..r;; .

172 Anhang

Tabelle 1.1 Raumstrukturelle und sozioökonomische Determinanten der Bundesrepublik Deutschland (alt) 1988

Variable Mittelwert Standard fehler Standard- gültige n des Mittelwertes abweichung

E/qkm 544,51 38,15 689,95 327

E/SuV 2138,20 1057,96 58,72 327

SV/SuV 790,21 35,99 650,787 327

SV/E. 0,33 0,01 0,12 327

E/Whg 2,43 0,01 0,25 327

BevO 15,2"5 0,1 1,83 327

Bev30 20,3 0,06 1,13 327

Bev65 15,52 0,12 2,16 327

Biwa 135,08 2,67 48,34 327

Wand 22,6820 0,5302 9,5880 327

Whgei 45,94242 1,5289 27,6043 326

Bruttei 3655,49 28,27 508,92 324

St 992,17 17,65 319,22 327

LuF 1,56 0,07 1,26 327

Energie 1,9 0,17 3,04 327

Sek.S 47,38 0,65 11,11 289

Tert.S 40,30 0,54 9,69 327

Emphl 32,7 0,98 17,79 327

Schlzu 343,15 8,54 154,58 327

Zinvi 211,15 5,07 91,198 324

SuV 19,21 0,83 15,08 327

Bp 141,733 6,82 112,63 273

pE/qkm 0,36 0,2 3,58 327

pSuV 11,5 0,41 7,38 327

pBrutei 28,37 0,67 12,02 324

pSchlz 51,13 3,40 60,85 320

pZii 2,79 2,5 45,07 324

pBp 38,51 1,87 28,95 239

11991/nur 1987,31987-1989,41980-1982, '1990-1992

Quelle: Eigene Berechnungen 1999

Anhang 173

Durch recht hohe Standardabweichungen und Standardfehler der Mittelwerte sind einerseits die siedlungs strukturellen Determinanten Einwohnerdichte (E/qkm) und Siedlungs- und Verkehrs fläche an der Gesamtfläche (Su V) geprägt sowie die auf ihnen basierenden Variablen wie Einwohner beziehungsweise Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte pro Siedlungs- und Verkehrs fläche (E/SuV, SV/SuV) sowie die Veränderungen der Einwohnerdichte beziehungsweise der Siedlungs- und Verkehrsfläche von 1980 bis 1988 (pE/qkm und pSuV). Sie deuten auf eine stark heterogene Siedlungsstruktur hin. Auch eine stark unterschiedliche Quote an selbst genutztem Wohneigentum (Whgei) ist hier anzuführen, was auf ein differenziertes Bodenpreisgefüge schließen läßt. Dies spiegeln auch die hohen Werte der durchschnittlichen Bodenpreise (Bauland, Bp) sowie ihre Entwicklung 1980/82- 1987/1989 (pBp) wider.

Erwartungsgemäß zeigen auch die Variable Anteile der Sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in der Land- und Forstwirtschaft sowie in der Fischerei (LuF) und im Energiesektor (Energie) sowie die Schlüsselzuweisungen je Einwohner in DM (Schlzu) und die Zuschüsse und Zuweisungen für Investitionen je Einwohner in DM (Zinvi) hohe Werte auf, da die Voraussetzungen für Tätigkeiten im Agrarbereich sowie im Energiesektor lokal stark unterschiedlich sind und Schlüsselzuweisungen und zum Teil auch Zuweisungen und Zuschüsse für Investitionen aufgrund regionaler Disparitäten gewährt werden. Die hohen Standardabweichungen beim Steueraufkommen je Einwohner (St) lassen auf eine regional unterschiedliche Entwicklung schließen. Auch die Veränderungen von Schlüsselzuweisungen, Zuschüssen und Zuweisungen in den Jahren 1980 bis 1988 (pSchlz, pZii) zeigen eine recht hohe Standardabweichung und Standardfehler des Mittelwertes auf was bedeutet, daß sich Schlüsselzuweisungen und Zuweisungen und Zuschüsse für Investitionen mit regional unterschiedlichen Veränderungsraten entwickelt haben. Bemerkenswert sind auch die hohen Standardabweichungen und Standardfehler der Mittelwerte bei den Empfangern von Arbeitslosenhilfe oder Sozialhilfe je 1000 Einwohner (Emphl), dem Wanderungssaldo je 1000 Einwohner (Wand) und der Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner (SV IE). Lokale Konzentrationen von Empfangern laufender Hilfe zum Lebensunterhalt und negative Wanderungssalden deuten auf ökonomisch-strukturelle Probleme hin, während eine stark unterschiedliche Quote an Sozialversicherungspflichtig Beschäftigten pro Einwohner auf eine regional unterschiedliche Erwerbsstruktur hinweisen.

Standardabweichung und Standardfehler des Mittelwertes zeigen bei den Determinanten Personen pro Wohnung (Haushaltsgröße, E/Whg), Binnenwanderungsvolumen je 1000 Einwohner (Biwa) und durchschnittliches Bruttoeinkommen je Einwohner in DM (Bruttei) mittlere Schwankungen auf. Dies bedeutet, daß in der regionalen Verteilung nur mäßige Unterschiede festzustellen sind. Auch ist nur ein mäßig regional schwankender Anstieg des Bruttoeinkommens pro Einwohner in den Jahren 1980 bis 1988 (pBruttei) festzustellen. Im Bereich der Beschäftigtenanteile im

174 Anhang

Sekundären Sektor (Sek.S.) und im Tertiären Sektor (Tert.S.) können nur mäßige regionale Unterschiede festgestellt werden.

Geringe Schwankungen bezüglich Standardabweichung und Standard fehler des Mittelwertes zeigen sich bei den Bevölkerungsstrukturdaten (Anteile der Bevölkerung von unter 15 Jahren, zwischen 30 und 45 Jahren sowie älter als 65 Jahre (Bev 0, Bev 30, Bev 65) sowie der Haushaltsgröße E/Whg». Dies bedeutet, daß die Alters- und Haushaltsgrößenstrukturen der Kreise sich in hohem Maße ähneln. Nun stellt sich die Frage, ob diese Variablen mit relativ geringer Standardabweichung und geringem Standardfehler des Mittelwertes überhaupt mit in die Untersuchung aufgenommen werden sollten. Aufgrund der im folgenden Abschnitt dargestellten Clusteranalyse erscheint der Einsatz von Variablen, die nur eine geringe Standardabweichung aufzeigen, trotzdem als sinnvoll. Durch eine Klassifizierung, die unterschiedlich stark besetzte Klassen zur Folge hat, finden sich "statistische Ausreißer" in Gruppen zusammen, die sich hinsichtlich ihres Gruppendurchschnittes stark unterscheiden können. Bei einer Mitteiwertbildung des gesamten Datenmaterials treten diese Divergenzen aufgrund ihrer geringen Fallzahl nicht zutage.

11 Raumtypen der Bundesrepublik Deutschland

11.1 Flächenkreise

Den Flächenkreisen konnten sechs Kreistypen zugeordnet werden. Sie spiegeln die Entwicklungsphasen vom traditionellen, ländlichen Raum hin zu einer regionalpunktuellen Industrialisierung - und deren strukturelle Probleme - wider. Im Hauptteil wurden bereits zwei der Flächenkreise (alte Industrieregionen (dispers) und ländliche Rückzugsgebiete) besprochen. Im folgenden Kapitel werden die werden übrigen vier Raumtypen kurz dargestellt.

II.l.1 Traditioneller ländlicher Raum

Kreistypen des traditionellen ländlichen Raumes sind auch heute noch überdurchschnittlich stark durch die Land- und Forstwirtschaft geprägt (LuF). Gleichzeitig werden diese Kreise durch stark unterdurchschnittliche Beschäftigtenquoten (SV/E) und geringe Wanderungssalden (Wand) charakterisiert. Diese Regionen stellen damit Kreise dar, in denen ein potentielles Beschäftigtenreservoir zu vermuten ist und die durch Abwanderungstendenzen der Bevölkerung geprägt sind. Wie die relativ hohe Standardabweichung und der Standard fehler des Mittelwertes zeigen, weisen die Wanderungssalden eine heterogene regionale Struktur aue während die Variable Beschäftigte in der Land- und Forstwirtschaft und Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner mit mittleren beziehungsweise geringen Werten

Anhang 175

verbunden sind. Typische Vertreter rur diesen Kreistyp sind zum Beispiel die Kreise Bitburg-Prün oder Rotenburg/Wümme.

Tabelle 1I.1.I Traditioneller ländlicher Raum (n=25/25)


SVIE 0,21 0,01 0,04 25

Wand 13,64 1,63 8,14 25

LuF 4,25 0,32 1,61 25


Tabelle II.I.I stellt das Pendleraufkommen im traditionellen ländlichen Raum dar. Alle Kreise sind durch relativ hohe Ein- und Auspendlerquoten gekennzeichnet, wobei die Auspendler die Einpendlerzahlen übertreffen.

Tabelle II.I.2 Traditioneller ländliche Raum - Pendleraufkommen


Einpendlerquote 118,2800 6,4074 32,0371 25

Auspendlerquote 238,8000 11,7101 58,5505 25

Pendlersaldo -120,5200 12,3823 61,9113 25


Aufgrund der Pendlerstruktur, des geringen Wanderungsaufkommens und dem hohen Anteil an Beschäftigten in der Land- und Forstwirtschaft kann der Raumtyp als recht stabil eingestuft werden, allerdings auf einem niedrigen Niveau und letztlich nur mit indirekter staatlicher Hilfe (Subventionen im Agrarbereich). Daher wird der traditionelle ländliche Raum im Bereich zwischen Ertragssituation 1/ und 11/ zugeordnet.

Die die Einpendlerquote bestimmenden Determinanten werden in Tabelle II.I.3 dargestellt. Mit adj. R2 von 0,909 besitzt das Modell einen hohen Erklärungswert. Erwartungsgemäß stellt sich die Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner als entscheidend dar. Sinkende Schlüsse I zuweisungen (pSchlz) haben steigende Einpendlerquoten zur Folge, so daß in diesen Kreisen mit einem verstärkten Arbeitsplatzangebot gerechnet werden kann.

176 Anhang

Tabelle 11.1.3 Traditioneller ländlicher Raum - Einpendler (ohne Cochem Zell)

Multiple R 0,961 Analysis of Variance R Square 0,924 Sumof Adj. R Square 0,909 DF Squares Mean Square Standard Error 8,7871 Regression 4 17956,286 4489,071

Residual 19 1467,048 77,213 F = 58,139 Sig. F = 0,000

Variables in the Equation Variable B SE B Beta Tolerance T SigT

SV/E 490,093 45,330 0,698 0,955 10,812 0,000 pSchlz -0,932 0,083 -0,982 0,517 -11,197 0,000 E/SuV -3,374E-02 0,006 -0,511 0,506 -5,771 0,000 LuF -2,546 1,155 -0,143 0,941 -2,205 0,040 Constant 107,911 13,814 7,812 0,000

Collinearity Diagnostics Number Eigenvalue Cond. Variance Proportions

Index Constant SV/E pSchlz E/SuV I 4,461 1,000 0,00 0,00 0,01 0,00 2 0,393 3,370 0,00 0,00 0,34 0,03 3 9,232E-02 6,952 0,01 0,04 0,00 0,03 4 4, I 20E-02 10,406 0,00 0,44 0,44 0,48 5 1,208E-02 19,216 0,99 0,51 0,21 0,45

Number LuF

I 0,01 2 0,01 3 0,96 4 0,03 5 0,00


Die Auspendlerquote und ihre zugrundeliegenden Determinanten zeigt Tabelle 11.1.4. Auch dieses Modell besitzt einen guten Erklärungswert (adj. R2 von 0,880) und kann als stabil eingestuft werden. Als besonders relevant für die Auspendlerquote zeigt sich Anteil an Empfängern von Arbeitslosenhilfe oder Sozialhilfe und an Kindern und Jugendlichen (Bev 0). Steigende Anteile an Arbeitslosenhilfe- und Sozialhilfeempfängern haben sinkende Auspendlerquoten zur Folge, ein Indikator, daß ein Großteil der Erwerbstätigen und Auszubildenden vorher außerhalb der Kreisgrenzen Arbeits- und Ausbildungsplatz fanden. Bemerkenswert ist, daß eine Zunahme der Bevölkerungsgruppe unter IS Jahren ein Sinken der Auspendlerquote mit sich führt.

Anhang 177

Anscheinend werden dann - zum Beispiel von Erwerbstätigen mit Familie -Arbeitsplätze innerhalb der Kreisgrenzen bevorzugt.99

Tabelle 11.1.4 Traditioneller ländlicher Raum - Auspendler (ohne Ludwigshafen)


Residual 19 7035,090 370,268 F = 43,018 Sig. F = 0,000


Bruttei -8,1 68E-02 0,016 -0,432 0,699 -4,991 0,000 Emphl -3,670 0,501 -0,630 0,709 -7,330 0,000 Zinvi -0,278 0,087 -0,267 0,743 -3,184 0,005 BevO -8,210 3,824 -0,160 0,939 -2,147 0,045 Constant 809,317 70,148 11 ,537 0,000


Index Constant Bruttei Emphl Zinvi I 4,866 1,000 0,00 0,00 0,00 0,00 2 0,102 6,900 0,00 0,00 0,00 0,12 3 2,569E-02 13,762 0,02 0,01 0,01 0,77 4 4,080E-03 34,534 0,01 0,80 0,80 0,07 5 1,943E-03 50,041 0,97 0,19 0,19 0,04

Number Bev 0 I 0,00 2 0,00 3 0,03 4 0,30 5 0,67


Abschließend kann festgestellt werden, daß flir die Ein- und Auspendlerquoten des traditionell ländlichen Raumes sich die klassischen Determinanten als ausschlaggebend erweisen. Allerdings sei hier noch einmal auf den Stellenwert der Bevölkerungsgruppe unter 15 Jahren hingewiesen, deren Relevanz auf die Auspendlerquote nicht unterschätzt werden sollte.

99 Vergleiche hierzu Rosenkranz et al. (1997), die feststellen, daß mit dem Zeitpunkt der Geburt des ersten Kindes in Familien ein stark verändertes Freizeit- und Erwerbsverhalten der Familienväter einsetzt.

178 Anhang

11.1.2 Flächenkreise mit Bevölkerungspotential

Der Kreistyp Flächenkreise mit Bevölkerungspotential wird durch die stark überdurchschnittliche Haushaltsgröße und dem weit überdurchschnittlichen Anteil an Kindern (Bev 0) geprägt. Damit stellen diese Kreise quasi ein Bevölkerungsreservoir dar, das durch familiäre Strukturen und einen demographisch jungen Bevölkerungsaufbau geprägt ist. Gleichzeit ist eine unterdurchschnittliche Beschäftigtenstruktur hinsichtlich des Tertiären Sektors zu verzeichnen (vergleiche Tabelle 11.1.5). Die Standardabweichungen und Standardfehler der Mittelwerte der Variablen zeigen eine recht homogene regionale Struktur auf. Die Landkreise Warendorf, Heidenheim oder auch Passau können als Beispiele für diesen Raumtyp dienen.

Tabelle 11.1.5 Flächenkreise mit Bevölkerungspotential (n=66/65)

Variable Mittelwert Standardfehler Standard- gültige n des Mittelwertes abweichung

ElWhg 2,7136 0,22 0,18 65

BevO 17,48 0,13 1,05 65

Tert.S. 31,73 0,73 5,90 65


Wie der traditionelle ländliche Raum ist auch dieser Kreistyp (vergleiche Tabelle 11.1.6) durch einen negativen Pendlersaldo gekennzeichnet. Auch Ein- und Auspendlerquoten erreichen ähnliche Werte wie der oben beschriebene Kreistyp und ist durch regionale Homogenität gekennzeichnet. Aufgrund des Pendleraufkommens und der sozioökonomischen Struktur kann dieser Kreistyp Ertragssituation II zugeordnet werden, das heißt es ist noch möglich, positive private Erträge zu erwirtschaften. Positive soziale Erträge werden dagegen nicht mehr erreicht.

Tabelle 11.1.6 Flächenkreise mit Bevölkerungspotential - Pendleraufkommen




Pendlersaldo -72,4615 8,1942 66,0641 65


Die Einpendlerquote der Flächenkreise mit Bevölkerungspotential wird auch hier in hohem Maße durch die Relation Sozial versicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner bestimmt (vergleiche Tabelle 11.1.7). Wie die Variable Anteile an Arbeitslosenhilfe- und Sozialhilfeempfängern zeigt, werden zusätzliche Arbeitsplätze in

Anhang 179

vielen Fällen nicht durch Einheimische besetzt: eine Abnahme der Variable hat einen Anstieg der Einpendlerquote zur Folge. Insgesamt ist dem Modell mit einem adj. R2

von 0,690 ein nur mittelmäßig hoher Erklärungswert zuzuordnen.

Tabelle 11.1.7 Flächenkreise mit Bevölkerungspotential - Einpendler (ohne Dingolfing)


Residual 60 18871,359 314,523 F = 47,762 Sil/;o F = 0,000

Variables in the EQuation Variable B SEB Beta Tolerance T SilZT

SV/E 449,107 40,277 0,784 0,994 11,151 0,000 Emphl -0,805 0,298 -0,209 0,827 -2,,707 0,009

IpBp 0,294 0,109 0,207 0,832 2,690 0,009 Constant 12,750 14,508 0,879 0,383


Index Constant SV/E Emphl pBp I 3,709 1,000 0,00 0,00 0,01 0,01 2 0,217 4,135 0,00 0,00 0,34 0,25 3 5,809E-02 7,991 0,03 0,29 0,51 0,54 4 1,595E-02 15,247 0,97 0,70 0,14 0,20


Für die Auspendlerquote zeigen sich mehrere Determinanten verantwortlich (Tabelle 11.1.8). Neben der Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner sind hier besonders die Altersgruppen unter 15 Jahren beziehungsweise zwischen 30 und 45 Jahren hervorzuheben. Das negative Vorzeichen bei der Altersgruppe unter 15 Jahren kann wie beim Kreistyp traditioneller ländlicher Raum begründet werden.

Ein hoher Anteil an der Bevölkerungsgruppe der 30 bis 45jährigen an der Gesamtbevölkerung (Bev 30) hat jedoch hohe Auspendlerquoten zur Folge, so daß die Aussage "Erwerbstätige mit Familie beziehungsweise jüngeren Kindern pendeln weniger über Kreisgrenzen hinweg" für diesen Kreistyp eingeschränkt werden muß. In diesem Falle wirkt diese Gruppe sehr wohl auf die Auspendlerquoten ein, wobei ein Blick auf die räumlich geographische Lage dieser Kreise diese These unterstützt (vergleiche Karte 5.3.1.1 im Hauptteil). Die Flächenkreise mit Bevölkerungspotential

180 Anhang

sind in vielen Fällen im ehemaligen bayerischen Zonenrandgebiet und dem Bayerischen Wald zu finden, Regionen, die für ihre hohen Auspendlerquoten bekannt sind.

Tabelle 11.1.8 Flächenkreise mit Bevölkerungsspotential - Auspendler

Multiple R 0,901 Analysis of Variance R Square 0,812 Sumof Adj. R Square 0,793 DF Squares Mean Square Standard EITor 22,2132 Regression 6 123727,068 20621,178

Residual 58 28618,779 493,427 F=41,792 Sig. F = 0,000

Variables in the Equation Variable B SEB Beta Tolerance T SigT

Bey 30 23,980 4,341 0,378 0,692 5,524 0,258 Emphl -1,750 0,402 -0,295 0,706 -4,351 0,000 SV/E -424,937 63,487 -0,526 0,525 -6,693 0,000 Tert. S. -1,786 0,556 -0,216 0,716 -3,212 0,000 Schlzu -9,663E-02 0,030 -0,209 0,773 -3,237 0,002 Bey 0 -8,791 2,947 -0,189 0,809 -2,983 0,002 Constant 139,479 122,124 1,142 0,004

Collinearity Diagnostics Number Eigenyalue Cond. Variance Proportions

Index Constant Bey 30 Emphl SV/E I 6,739 1,000 0,00 0,00 0,00 0,00 2 0,138 6,986 0,00 0,00 0,67 0,01 3 6,72IE-02 10,013 0,00 0,00 0,13 0,16 4 4,0 I OE-02 12,963 0,00 0,00 0,03 0,08 5 1,320E-02 22,591 0,00 0,01 0,07 0,31 6 2,532E-03 51,586 0,01 0,14 0,10 0,00 7 3,478E-04 139,184 0,99 0,84 0,01 0,43

Number Tert. S. SchI zu Bey 0 I 0,00 0,00 0,00 2 0,00 0,00 0,00 3 0,03 0,29 0,00 4 0,20 0,60 0,00 5 0,75 0,04 0,03 6 0,00 0,04 0,68 7 0,02 0,03 0,29


Mit einem adj. R2 von 0,793 besitzt dieses Modell einen recht guten Erklärungswert. Allerdings sind auch mäßig starke Kollinearitätsprobleme festzustellen. Abschließend

Anhang 181

kann ftir die Flächenkreise mit Bevölkerungs-potential festgestellt werden, daß ftir ihre Ein- und Auspendlerquoten vor allem marktliche Determinanten zur Analyse herangezogen werden können.

II.l.3 Dynamische Flächenkreise

Dynamische Flächenkreise stellen neben dem Kreistyp "Iändliche Rückzugsgebiete" das Gros der bundesdeutschen Kreise dar. Dynamische Flächenkreise zeigen leicht überdurchschnittliche Haushaltsgrößen und Anteile jüngerer Bevölkerungsgruppen dar (Altersgruppen unter 15 Jahren beziehungsweise zwischen 30 und 45 Jahren). Unterstützt wird diese demographische Struktur durch leicht überdurchschnittliche Wanderungssalden und eine zunehmende Einwohnerdichte.

Tabelle II.1.9 Dynamische Flächenkreise (n=74/72)


EfWhg 2,49 0,01 0,12 72

BevO 15,90 0,13 1,08 72

Bev30 20,76 0,13 1,08 72

Wand 26,68 0,87 7,36 72

St 1020,56 20,09 170,45 72

Whgei 52,93 5,87 49,53 71

Sek. S. 56,00 0,93 7,54 66

pBruttei 29,88 1,35 11,51 72

pE/qkm 2,61 0,31 2,62 72

pSuV 11,49 0,59 5,02 72

pZii 1,56 4,41 40,00 72


Daß diese Kreise sich in einer positiven dynamischen ökonomischen Entwicklung befinden, zeigen die leicht überdurchschnittlichen Werte von den durchschnittlichen Bodenpreisen (Bp), die Veränderung des durchschnittlichen Bruttoeinkommens je Einwohner, der Siedlungs- und Verkehrs fläche (pBruttei, pSuV) sowie das Steueraufkommen (St). Der leicht überdurchschnittliche Anteil an selbstgenutztem Wohneigentum weist darauf hin, daß der Wunsch nach den "eigenen vier Wänden" in diesen Kreisen eher befriedigt werden kann als in anderen Regionen. Gleichzeitig liegen die Anteile an Beschäftigten im Sekundären Sektor etwas über dem Durchschnitt, was auf eine leichte Überindustrialisierung hindeutet. Die überdurchschnittliche Zunahme an Zuschüssen und Zulagen ftir Investitionen pro Einwohner wird in

182 Anhang

diesem Zusammenhang auf die leicht überdurchschnittlich wachsende Einwohnerdichte zurückzuführen sein, die durch zusätzliche infrastrukturelle Einrichtungen versorgt werden muß. Besonders typische Vertreter für diesen Kreistyp sind die Kreise Neuss, Groß-Gerau oder auch Fürth.

Eine stark heterogene regionale Struktur zeigen die Variablen Wanderungssaldo und Anteil an selbstgenutztem Wohneigentum sowie die prozentuale Wachstumsrate von Einwohnerdichte, Siedlungs- und Verkehrsfläche und von Zulagen und Zuschüssen für Investitionen pro Einwohner. Dies verdeutlicht, daß innerhalb des Kreistyps regional unterschiedliche Entwicklungstendenzen zu verzeichnen sind. Die sozioökonomische und siedlungsstrukturelle Analyse zeigt, daß dieser Kreistyp in Erlössituation 11 eingeordnet werden kann. Bemerkenswert ist dabei, daß in diesen Kreisen der Grundstein für persistente Strukturen gelegt wird: Der überdurchschnittliche Anteil an Kindern und 30-45jährigen an der Gesamtbevölkerung, der überdurchschnittliche Anteil an seIbstgenutztem Wohneigentum und die zunehmenden Einwohnerzahlen deuten darauf hin, daß hier Grund und Boden noch relativ günstig zu erwerben sind. Dies ist typisch für Ertragssituation 11, wo zwar private Erträge erwirtschaftet werden können, die notwendige Bevölkerungsdichte für Situation 11/ allerdings noch nicht erreicht ist. Damit werden die räumlichen Strukturen vorgegeben, die auch mittelfristig für diese Kreise weiterbestehen werden. Die leicht positiven überdurchschnittlichen Veränderungen von Zuschüssen und Zuweisungen von Investitionen( pZii) unterstützen die regionale Einordnung in Ertragssituation 11.

Tabelle II.1.1 0 Dynamische Flächenkreise - Pendleraufkommen




Pendlersaldo -74,5972 7,5461 64,0307 72


Wie alle Flächenkreise ist auch dieser Kreistyp durch einen negativen Pendlersaldo gekennzeichnet, der sich ohne große Schwankungen für alle Kreise feststellen läßt (vergleiche Tabelle 11.1.10).

Anhang 183

Tabelle 11.1.11 Dynamische Flächenkreise - Einpendler

Multiple R 0,755 Analysis of Variance R Square 0,570 Sum of Adj. R Square 0,551 DF Squares Mean Square Standard Error 23,25566 Regression 3 48684,850 16228,283

Residual 68 36776,025 540,824 F = 30,007 Sig. F = 0,000


SV/B 470,948 55,935 0,709 8,420 0,000 Bev30 10,406 3,013 0,795 0,718 3,454 0,001 Schlzu -6,141 E-02 0,027 0,324 0,940 -2,304 0,024 Constant -184,023 75,244 -0,189 -2,304 0,017


Index Constant SV/B Bev30 Schlzu I 3,887 1,000 0,00 0,00 0,00 0,01 2 8,643E-02 6,706 0,00 0,06 0,00 0,79 3 2,549E-02 12,349 0,01 0,53 0,02 0,13 4 7,842E-04 70,404 0,99 0,41 0,98 0,08


Die Einpendlerquote wird vor allem durch die Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner bestimmt. Gleichzeitig sind mit hohen Anteilen an 30-45jährigen an der Gesamtbevölkerung hohe Einpendlerquoten verbunden. Mit einem Erklärungswert von adj. R2 0,551 ist das Modell als mittelmäßig gut einzuschätzen.

Für die Auspendlerquote (Tabelle 11.1.11) zeigen sich mehrere Variable verantwortlich, die einerseits zu einem Modell mit einem recht guten Erklärungswert fUhren (adj. R2 0,809), andererseits auch stark durch Multikollinearität geprägt sind. Bemerkenswert ist hier die starke Relevanz der Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner. Dies fUhrt zu der Vermutung, daß es in diesen Kreisen zu wenige Arbeitsplätze gibt und zusätzliche Arbeitsplätze zu einer starken Abnahme der Auspendlerquoten fUhren würden.

Auch auf die demographische Variable der Altersgruppe zwischen 30 und 45 Jahren soll hier eingegangen werden, die schon im Zusammenhang mit den Einpendlerquoten besprochen wurde. Paradoxerweise fUhren hohe Anteile an 30-45jährigen auch zu hohen Auspendlerquoten, so daß diese Altersgruppe fUr diesen Kreistyp als äußerst mobil eingeschätzt werden muß.

184 Anhang

Tabelle 11.1.12 Dynamische Flächenkreise - Auspendler

Multiple R 0,913 Analysis of Variance R Square 0,833 Sum of Adj. R Square 0,809 DF Squares Mean Square Standard Error 24,0292 Regression 9 178837,463 19870,829

Residual 62 35798,982 577,403 F=34,414 Sig. F = 0,000

Variables in the Equation Variable B SEB Beta Tolerance T SigT

Bev30 21,228 3,490 0,417 0,571 6,082 0,000 Emph1 -1,146 0,364 -0,209 0,613 -3,148 0,003 SV/E -1298,037 237,897 -1,383 0,042 -5,456 0,000 SV/SuV 0,348 0,104 1,463 0,014 3,332 0,001 Sek.S. 1,274 0,507 0,167 0,606 2,511 0,015 E/SuV -0,102 0,033 -1,011 0,025 -3,072 0,003 pZii 0,222 0,76 0,161 0,879 2,913 0,005 St 6,886E-02 0,026 0,213 0,408 2,628 0,011 Wand -0,974 0,457 -0,130 0,717 -2,129 0,037 Constant 83,630 120,169 0,696 0,489


Index Constant Bev30 Emphl SV/E 1 8,622 1,000 0,00 0,00 0,00 0,00 2 1,014 2,916 0,00 0,00 0,00 0,00 3 0,156 7,443 0,00 0,00 0,07 0,00 4 0,114 8,686 0,00 0,00 0,55 0,00 5 4,150E-02 14,414 0,00 0,00 0,02 0,01 6 3,486E-02 15,725 0,00 0,01 0,02 0,01 7 1,087E-02 28,157 0,00 0,00 0,00 0,00 8 6,423E-03 36,636 0,01 0,05 0,17 0,04 9 8,867E-04 98,604 0,10 0,58 0,15 0,21 10 3,158E-04 165,243 0,89 0,36 0,02 0,73

Anhang 185

F T bIlIlI 12 ortsetzung a e e .. Number

SV/SuV Sek. S. E/SuV pZii St Wand 1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 0,00 0,00 0,00 0,85 0,00 0,00 3 0,00 0,00 0,00 0,04 0,00 0,14 4 0,00 0,00 0,00 0,07 0,00 0,00 5 0,00 0,03 0,01 0,00 0,01 0,28 6 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,30 7 0,00 0,35 0,00 0,02 0,56 0,00 8 0,00 0,40 0,00 0,01 0,41 0,08 9 0,31 0,18 0,34 0,00 0,00 0,11 10 0,67 0,02 0,64 0,01 0,00 0,08


Für die dynamischen Flächenkreise - Auspendler (vergleiche Tabelle 11.12) zeigen sich neben der Relation Sozial versicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner die demographischen Determinanten, insbesondere die Altersgruppe zwischen 30 und 45 Jahren, als bestimmend an. Dies gewinnt dadurch noch weiter an Stellenwert, da dieser Kreistyp sowieso durch überduchschnittliche Anteile der 30-45jährigen an der Gesamtbevölkerung mit dominiert wird. Für ihrer weitere regionale Entwicklung besitzen diese Kreise das Potential, ihren momentanen Status als Auspendlerkreise zu verlieren und mit steigender Wirtschaftskraft ihre Auspendlerquoten zu senken.

[/.l.4 "Schönes Umland"

Wie der Name "Schönes Umland" schon sagt, liegen diese Kreise meist im Einzugsgebiet größerer Metropolen wie Frankfurt oder München. Sie sind durch stark überdurchschnittliche Bodenpreise gekennzeichnet und weisen auch über dem Durchschnitt liegende Binnenwanderungsvolumina und Wanderungssalden auf. Dies deutet auf einen Wohnungsmarkt hin, der sich in Bewegung befindet. Der überdurchschnittlich hohe Anteil an Sozialversicherungspflichtig Beschäftigten im Tertiären Sektor ist ein Indikator auf eine schon stattgefundene Suburbanisierung des Dienstleistungssektors, was im metropolitanen Umland nicht erstaunlich erscheint. Diese scheint in allen Kreisen relativ gleichmäßig vorstatten gegangen sein, während die anderen Variablen (Binnenwanderungen, Wanderungssalden und Bodenpreise) eine regional heterogene Struktur aufzeigen. Der Landkreis München, Starnberg oder auch der Hochtaunuskreis sind besonders gute Beispiele rur diesen Kreistyp.

186 Anhang

Tabelle 11.1.13 "Schönes Umland" (n= 11111)


Biwa 198,45555 19,71 65,39 11

Wand 31,64 3,25 10,76 11

Tert. S. 52,19 1,73 5,74 11

pBp 363,86 51,59 136,49 7


Trotz seiner recht hohen Einpendlerquote weist das schöne Umland einen negativen Pendlersaldo auf, der ohne große Unterschiede für alle Regionen festzustellen ist (siehe Tabelle 11.1.12).

Tabelle 11 .1.13 "Schönes Umland" - Pendleraufkommen




Pendlersaldo -76,9091 21,0642 69,8619 11


Eine Regressionsanalyse wurde für diesen Kreistyp aufgrund der geringen Fallzahlen nicht vorgenommen.

11.2 Städte und verstädterte Regionen

In diesem Kapitel werden die im Hauptteil noch nicht besprochenen Kreistypen dargestellt, die sich verschiedenen Stadttypen und verstädterten Regionen zuordnen lassen. Die Raumtypen stellen in den meisten Fällen Klassen dar, die mit nur wenigen Kreisen besetzt sind und daher keiner Regressionsanalyse unterzogen wurden.

II.2.1 Stabile Wohn- und Arbeitsstädte

Einen schwach besetzten Regionstyp mit sechs Kreisen stellen die stabilen Wohn- und Arbeitsstädte dar. Typische Vertreter für diesen Regionstyp sind beispielsweise Wolfsburg oder Ingolstadt. Ein regional einheitliches Bild bieten nur die Variablen Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner und die Beschäftigten in der Land- und Forstwirtschaft, wobei erstere stark überdurchschnittliche, letztere stark

Anhang 187

unterdurchschnittliche Werte aufweisen. Die übrigen Werte schwanken regional relativ stark, was sicherlich auch durch geringe Datenzahl bedingt ist.

Tabelle 11.2.1 Stabile Wohn- und Arbeitsstädte (n= 6/6)


E/qkm 1224,26 290,60 711,82 6

SVIE 0,62 0,02 0,06 6

E/SuV 3371,28 455,12 1114,82 6

SV/SuV 2048,39 220,34 539,72 6

St 1607,33 86,17 211,06 6

LuF 0,38 0,04 0,09 6

Schlzu 68,17 44,82 109,80 6

SuV 35,63 5,25 12,86 6

Bp 251,75 51,56 103,12 4

pSchlz 516,40 98,09 169,9 3

pBp 75,74 10,72 21,44 4


Diese Kreise sind, wie die oben beschriebenen regionalen Zentren, durch urbane Merkmale wie zum Beispiel hohe Einwohnerdichte, hohe Anteile an Siedlungs- und Verkehrsflächen an der Gesamtfläche oder auch hohe Bodenpreise beziehungsweise durch steigende Bodenpreise geprägt. Die Wirtschaftskraft dieser Städte zeigt sich in einem überdurchschnittlich hohen Steuerautkommen je Einwohner, das mit stark unterdurchschnittlichen Schlüsselzuweisungen verbunden ist. Allerdings haben in den letzten Jahren die Schlüsselzuweisungen je Einwohner überdurchschnittlich zugenommen.

Tabelle 11.2.2 Stabile Wohn- und Arbeitsstädte - Pendlerautkommen




Pendlersaldo 259,0000 21,5252 52,7257 6


188 Anhang

Die stabilen Wohn- und Arbeitsstädte sind durch äußerst geringe Auspendler- und hohe Einpendlerquoten gekennzeichnet. Dies und ihr hoher positiver Pendlersaldo unterstreichen ihre zentrale ökonomische Bedeutung als Arbeitsstädte. Auch für diesen Kreistyp wurde aufgrund der geringen Klassenbesetzung keine Regression durchgeführt.

11.2.2 Städte mit Strukturproblemen

Städte mit Struktur problemen sind besondere durch hohe Siedlungsdichten (SuV), geringe Haushaltsgrößen und geringe Anteile an Jugendlichen unter 15 Jahren an der Gesamtbevölkerung gekennzeichnet. Die Kreisstädte Bremen oder auch Wilhelmshaven spiegeln diesen Kreistyp wider.

Tabelle 11.2.3 Städte mit Strukturproblemen (n=21/23)

Variable Mittelwert StandardCehler Standard- gültige n des Mittelwertes abweichung

E/Whg 2,17 0,02 0,10 21

BevO 13,57 0,20 0,93 21

Brutei 2951,52 229,59 1052,10 21

Sek. S. 38,26 3,06 12,25 16

Emphl 56,19 3,19 14,63 21

SuV 34,87 2,19 10,01 21

pBruttei 15,74 2,74 11,92 19

Que11e: Eigene Berechnungen 1999

Die regional unterschiedlich starke Ausprägung an unterdurchschnittlich hohem Bruttoeinkommen sowie seine Veränderung in den letzten acht Jahren deuten auf eine regional unterschiedliche Stärke der Strukturproblematik hin. Auch die unterdurchschnittlich hohen Anteile an Beschäftigten im Sekundären Sektor sowie die überdurchschnittlichen Anteile der Arbeitslosenhilfe- und Sozialhilfeempfanger schwanken auf regionaler Ebene in erheblichem Maße.

Anhang 189

Tabelle 11.2.4 Städte mit Strukturproblemen - Pendleraufkommen




Pendlersaldo 107,5714 22,9549 105,1925 21


Dieser Kreistyp weist zwar einen positiven Pendlersaldo auf, jedoch sind die Ein- und Auspendlerquoten verglichen mit den Wohn- und Arbeitsstädten als ziemlich gering einzustufen und unterliegen starken regionalen Schwankungen. Aufgrund der geringen Anteile an Kindern an der Gesamtbevölkerung, der hohen Siedlungsdichte und überdurchschnittlichen Zahl an Empfangern von Arbeitslosenhilfe oder Sozialhilfe wird dieser Kreistyp Ertragssituation III/IV zugeordnet. Dies bedeutet, daß zwar noch private positive Erträge erwirtschaftet werden können, positive soziale Erträge dagegen in weit geringerem Maße. Die Flucht von sensiblen Bevölkerungsgruppen wie Familien mit Kindern aus diesen Städten, die durch hohe negative Externalitäten wie Lärm, schlechte Luft oder räumliche Enge charakterisiert sind, weist darauf hin, daß die negativen Externalitäten für diese Bevölkerungsgruppe eine nicht mehr akzeptable Höhe erreicht haben.

Die Einpendlerquote wird durch das entwickelte Modell (Tabelle 11.2.5) mit einem adj. R2 von 0,936 sehr gut abgebildet. Als dominierende Determinante zeigt sich die Relation Sozialversicherungspflichtig Beschäftigte je Einwohner.

Hervorzuheben sind die Migrationsvariablen Wanderungssaldo und Binnenwanderungen. Sie deuten darauf hin, daß mit zunehmender Mobilität der Einwohner in ihrer Wohnungswahl - auch über die Kreisgrenzen hinweg - mit steigenden Einpendlerquoten zu rechnen ist. Die Zuordnung dieser Städte in Ertragssituation III/IV wird damit zusätzlich gerechtfertigt.

190

Tabelle II.2.5

Multiple R R Square Adj. R Square Standard Error

0,975 0,950 0,936

Anhang

Städte mit Strukturproblemen - Einpendler (ohne Koblenz und Münster)

Analysis of Variance Sum of

DF Squares Mean Square 18,7380 Regression 4 93949,161 23487,290

Residual 14 4915,576 351,113 F = 66,894 Sig. F = 0,000

Variables in the Eauation Variable B SE B Beta Tolerance T SigT

SV/E 647,321 59,352 0,718 0,820 10,906 0,000 E/akm -7,890E-02 0,013 -0,474 0,580 -6,054 0,000 Biwa 0,669 0,179 0,266 0,699 3,735 0,002 Wand 1,244 0,521 0,178 0,640 2,386 0,032 Constant -119,963 42,544 -2,820 0,014

Collinearitv Diagnostics Number Eigenvalue Cond. Variance Proportions

Index Constant SV/E E/akm Biwa I 4,641 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 0,214 4,660 0,00 0,03 0,04 0,01 3 0,112 6,444 0,00 0,00 0,44 0,04 4 2,588E-02 13,391 0,00 0,57 0,17 0,42 5 7,475E-03 24,917 0,99 0,40 0,34 0,53

Number Wand

1 0,01 2 0,34 3 0,29 4 0,36 5 0,00


Für die Auspendlerquote ergibt sich nur ein Modell mit einem mäßig gutem Erklärungswert (adj. R2 0,640). Steigende Auspendlerquoten sind hier mit zunehmenden Haushaltsgrößen verbunden, ein Indiz, daß diese Städte vermehrt der Wohnfunktion für größere Haushalte (Familien) dienen. Dies unterstreicht die Stagnation dieser Städte in ihrer Entwicklung: Prosperierende Städte sind durch kleine Haushaltsgrößen aufgrund der hohen Bodenpreise gekennzeichnet, da größere Haushalte eher im Umland für sie bezahlbare, große Wohnungen finden. Eine weitere wichtige Variable ist Energie. Bei sinkenden relativen anteilsmäßigen Beschäftigten-

Anhang 191

zahlen ist mit einer steigenden Auspendlerquote zu rechnen, ein weiterer Indikator für die strukturellen Probleme dieser Kreise.

Tabelle II.2.6 Städte mit Strukturproblemen - Auspendler


Residual 17 14609,621 859,389 F = 12,845 Sig. F = 0,000

Variables in the EQuation Variable B SE B Beta Tolerance T SigT

E/Whg 269,027 66,724 0,566 0,914 4,032 0,001 pZii 0,470 0,138 0,460 0,989 3,410 0,003 Wand 1,611 0,654 0,344 0,923 2,461 0,025 Constant -540,249 142,133 -3,801 0,001


Index Constant E/Whg pZii Wand I 2,935 1,000 0,00 0,00 0,01 0,02 2 0,911 1,795 0,00 0,00 0,97 0,00 3 0,153 4,381 0,00 0,00 0,01 0,92 4 9,955E-04 54,301 1,00 1,00 0,01 0,06


Die Städte mit Strukturproblemen können als typische Vertreter für Städte in einer beginnenden Desurbanisierungsphase oder den Wechsel von Ertrags-situation III in IV bezeichnet werden. Zwar besitzen diese Städte noch zentrale Funktionen, auch ausgedrückt durch einen positiven Pendlersaldo, ab wie die Migrationsvariablen zeigen, sind sie im Begriff an Attraktivität für ihre Einwohner zu verlieren, die nach ihrer Abwanderung eher eine Art Vakuum hinterlassen, das nicht vom Sekundären oder Tertiären Sektor mit neuen Funktionen gefüllt wird. Zurück bleiben in der Stadt Einwohner mit unterdurchschnittlichen Einkommen, die überdurchschnittlich stark von Unterstützung seitens des Staates abhängen.

II.2.3 Alte Industrieagglomerationen

Die alten Industrieagglomerationen sind durch urbane Merkmale sowie durch strukturell-ökonomische Problemkreise gekennzeichnet. Dieser Kreistyp ist insbesondere im Ruhrgebiet zu finden. Die Kreisstädte Bochum oder Herne hier als beispielhafte Vertreter für diesen Raumtyp dienen. Die alten Industrieagglomerationen

192 Anhang

weisen eine überdurchschnittliche Siedlungs- und Verkehrsflächendichte (SuV), Einwohnerdichte sowie Einwohner je Siedlungs- und Verkehrsfläche (E/SuV) auf, die durch hohe Schlüsselzuweisungen, Anteile an Empfängern von Arbeitslosenhilfe oder Sozialhilfe sowie von hohen Anteilen an Beschäftigten im Energiebereich begleitet werden.

Tabelle 11.2.7 Alte Industrieagglomerationen (n=7/7)


E/qkm 2713,67 164,25 434,57 7

E/SuV 4161,03 146,68 388,09 7

E/Whg 2,17 0,03 0,07 7

BevO 13,57 0,20 0,53 7

Whgei 17,43 1,15 3,04 7

Energie 10,00 2,77 7,32 7

Emphl 70,14 2,97 7,86 7

Schlzu 595,71 35,53 94,01 7

SuV 65,03 2,55 6,74 7

pE/qkm -4,21 0,39 1,02 7


Gleichzeitig sind diese Kreise charakterisiert durch sehr kleine Haushaltsgrößen und den geringen Anteil an Kindern unter 15 Jahren an der Gesamtbevölkerung. Der Anteil an selbstgenutztem Wohneigentum liegt hier weit unter dem Durchschnitt. Als eine der wenigen Kreisgruppen zeigen diese Kreise im Schnitt sinkende Bevölkerungszahlen, wobei allerdings regionale Schwankungen zu berücksichtigen sind.

Bei diesem Kreistyp wird der Pendlersaldo beinahe aufgehoben, so daß hier fast die Einpendlerquote der Auspendlerquote entspricht (Tabelle 11.2.8).

Tabelle 11.2.8 Alte Industrieregionen - Pendleraufkommen




Pendlersaldo 12,4286 14,4203 38,1526 7


Anhang 193

Dies unterstreicht den Charakter einer alten Industrieregion wie dem Ruhrgebiet, dem die meisten Kreise des Kreistyps alte Industrieregionen angehören. Hier ist die Siedlungsstruktur durch persistente Elemente geprägt, die sich in diesem Fall kaum durch ein ökonomisches Bodennutzungsmodell abbilden lassen würden. So ist die hohe Siedlungs- und Einwohnerdichte letztlich mit der geringen Einpendlerquote aus theoretischer Sicht kaum zu vereinbaren und läßt sich nur anhand versunkener Kosten erklären. Zugrundeliegende Determinanten tUr Ein- und Auspendlerquoten konnten hier aufgrund der geringen Fallzahlen nicht durchgetUhrt werden.

1/.2.4 Dynamische Stadtregionen

Den dynamischen Stadtregionen konnten nur drei Kreise (KS Stuttgart, KS Mannheim, KS Darmstadt) zugeordnet werden. Sie weisen die urbanen Indikatoren auf, die auf ökonomisch prosperierende Städte schließen lassen. Beispielhaft sei hier das Bruttoeinkommen und seine Zunahme von 1980 bis 1988 sowie das überdurchschnittlich hohe Steueraufkommen je Einwohner genannt. Allerdings gibt es auch in diesen Kreisen leicht überdurchschnittlich viele Empfänger von Arbeitslosenhilfe und Sozialhilfe (Emphl), was verdeutlicht, daß nicht alle Bevölkerungsgruppen von der wirtschaftlichen Dynamik profitieren.

Tabelle 11.2.9 Dynamische Stadtregionen (n=3/3)


E/qkm 1966,12 465,36 806,03 3

E/SuV 4438,07 727,13 1259,43 3

SVIE 0,63 0,03 0,05 3

E/Whg 2,06 0,03 0,05 3

SV/SuV 2807,06 510,21 883,72 3

BevO 12,00 0,00 0,00 3

Biwa 182,00 13,61 23,58 3

Bruttei 4912,67 158,53 274,58 3

LuF 0,33 0,03 0,06 3

Tert. S. 49,30 1,58 2,74 3

Emphl. 50,00 7,77 13,45 3

SuV 43,33 5,40 9,36 3

pBrutei 49,91 7,98 13,82 3


194 Anhang

Der urbane Charakter der Städte wird durch weit unter dem Durchschnitt liegende Haushaltsgrößen und geringe Anteile an Kindern unter 15 Jahren an der Gesamtbevölkerung unterstrichen.

Tabelle 11.2.10 Dynamische Stadtregionen - Pendleraufkommen




Pendlersaldo 300,6667 43,0865 74,6280 3


Die dynamischen Städte sind durch einen sehr hohen Pendlersaldo geprägt, der durch eine weit überdurchschnittliche Einpendlerquote und eine weit unterdurchschnittliche Auspendlerquote begleitet wird. Dies unterstreicht den ökonomisch-dynamischen Charakter diese drei Stadtkreise.

11.2.5 Kreis Unna

Der Kreis Unna stellt eine Besonderheit dar und bildet eine eigene Kreisgruppe. Er wird von einem überdurchschnittlichen Binnenwanderungs-volumen dominiert, gleichzeitig erhält er überdurchschnittlich hohe Schlüsselzuweisungen und besitzt einen überdurchschnittlich hohen Anteil an Beschäftigten im Energiesektor.

Tabelle 11.2.11 Kreis Unna (n=l/ 1)


Bev65 13,00 - - 1

Biwa 576,00 - - 1

Energie 13,70 - - 1

Schlzu 558,00 - - 1

pBp 8,33 - - 1


Von 1980 bis 1988 stiegen die Bodenpreise für Bauland im Kreis Unna unterdurchschnittlich an. Als Besonderheit zeigt der Kreis einen unter dem Durchschnitt liegenden Anteil an der Bevölkerungsgruppe über 65 Jahren auf:

Anhang 195

Tabelle 11.2.12 Kreis Unna - Pendleraufkommen


Einpendlerq uote 129,0000 - - 1

Auspendlerquote 181,0000 - - 1

Pendlersaldo -52,0000 - - 1


Der Kreis Unna wird durch einen negativen Pendlersaldo geprägt. Insgesamt zeigt Unna eher unterdurchschnittliche Ein- und Auspendlerquoten auf, ein Indikator, der mit auf die ökonomisch-strukturellen Probleme des Kreises hinweist.

Date post:	30-Aug-2019
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