Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Umsätze der Geschäfte ebenso bekannt sind, können die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbeträge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Schätzgüte für die Geschäftsumsätze mittels eines Gütemaßes. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung. / Concerning the development of their retail location structures, urban areas are increasingly faced with situations of competition between traditional inner-city and spontaneously emerging suburban forms of outlets, which can on one hand rather satisfy augmented demands on sales areas and productivity of retailers, while on the other hand citizens, politicians and established retailers fear the "death of the centre". To evaluate the consequences of planning decisions in that respect is gaining in complexity; this can be ascribed to a strong individualisation of consumption habits as well as an enhanced sensitivity towards exposure to emissions from traffic and land consumption. Social simulations can contribute to such decisions as they are able to demonstrate the implications thereof by undertaking prognoses in different planning frameworks and scenarios. In the past, estimations of buying power flows between elements of demand and supply have been modelled from aggregate input data utilising approaches characterized by analogies to laws from physical sciences or utility maximizing assumptions. This contribution is the first to use an agent-based approach, since it is capable of integrating individually differentiated variations of consumer behaviour and results can be depicted more effectively. This concept can be used as a modelling paradigm in the social sciences in so far as it reflects the idea of self-organization of human societies. Multi agent simulations are characterized by a distributed control and organisation of data enabling the representation of complex decision processes with a small number of specifications. With these features, agent-based approaches address many of the objections against analogy and choice models. The strictly individual viewpoint allows for a much better representation of individually variations of decision processes. For this research project, individual population data for a study area in Northern Sweden (functional region of Umea) were obtained. They included figures on age, sex, disposable income, coordinates of dwelling and workplace, and household structure for every individual in the region. Combined with empirical results from consumer and store surveys they constituted the data base for an agent-based model of store choice in grocery retailing. The consumer survey contributed regression analyses for individual preferences for store attributes such as price, size of assortment, quality of products, service, etc., dependant on socio-demographic characteristics of the sample. The same attributes were observed for the stores. Hence, the buying power flows between single elements of the demand side (individual consumers) and single elements of the supply side (individual stores) can be specified as individually varying evaluations of choice alternatives, by which the agents will distribute their buying power among the stores. By comparing the sums of buying power collected at the stores with their turnovers, a measure for the quality of the turnover estimation can be given. For all shops in the region, values of 0.7 for R(2) were achieved, for some store formats even up to 0.9. This demonstrates how individual decision based models of buying power allocation despite their fairly large number of degrees of freedom are suitable for turnover estimation and forecasts of individual stores. Simultaneously, the simulation objects, i.e. the individual agents can be observed on performing their shopping trips to ensure plausible results on the micro level as well. Since the distance between the places of dwelling and work and the location of the shop is part of the model, changes in transportation demand in different spatial structures of retail outlets can be analysed. Agent-based simulations are raising high expectations in the social sciences, as they are the first to allow to capture social phenomena on the level of their emergence, the individual, as well as to integrate complex cognitive processes such as motivations, learning and com-munication into such models. This study is the first to apply an agent-based approach in con-sumption research on a regional level in order to support planning decisions in a regional and urban context. Combined with further applications in the areas of population prognosis, transportation and intra-regional migration, social simulations are a promising tool for future challenges in regional and urban planning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:1889 |
| Date | January 2006 |
| Creators | Schenk, Tilman A. |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf, application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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