Raumforschung und Raumordnung

, Volume 68, Issue 2, pp 103–113 | Cite as

Räumliche Regressionsmodelle als leistungsfähige Methoden zur Erklärung der Driving Forces von Zuzügen in der Stadtregion Wien?

Wissenschaftlicher Beitrag

Zusammenfassung

Die Bevölkerungsentwicklung in Großstadtregionen ist ein kontinuierlicher dynamischer Prozess, der auf unterschiedliche Art und Weise analysiert werden kann. Dieser Beitrag stellt zwei räumliche Regressionsmodelle vor, namentlich das „Simultaneous Autoregressive Modell“ und die „Geographisch Gewichtete Regression“, mit denen es möglich ist, räumliche Prozesse sowohl auf globalem als auch auf lokalem Maßstab zu beleuchten. Am Beispiel der Stadtregion Wien wird mit dieser Methodik untersucht, inwieweit „harte“ Standortfaktoren wie z. B. Bodenpreise und Erreichbarkeiten die Zuzugsrate 2004-2006 beeinflussen. Darüber hinaus wird diskutiert, wie hoch deren Erklärungsgehalt vor dem Hintergrund neuerer postsuburbaner Prozesse innerhalb der Stadtregion ist.

Schlüsselwörter

Suburbanisierung Stadt-Umland-Wanderung Wiener Umland (Österreich) Räumliche Regression Geographisch Gewichtete Regression 

Spatial Regression as a Useful Technique to Explore the Driving Forces of In-Migration in the Viennese Urban Region?

Abstract

In metropolitan regions population development is a continuous and dynamic process and in matters of analyzing it a huge variety of methodical approaches exists. This article introduces the simultaneous autoregressive model and the geographically weighted regression which can be seen as an innovative methodical enhancement of the usual global regression model. Using the urban region of Vienna as case study, the influence of “hard” location factors like land price, accessibilities etc. on in-migration for the period 2004-2006 is analyzed. The explanatory content of the approach as a whole and its additional value will be discussed conclusively, mainly with regard to newer, postsuburban processes in urban regions.

Keywords

Suburbanization Urban-to-rural migration Driving forces Vienna (Austria) Spatial error model Geographically weighted regression 

Literatur

  1. Anselin, L. (1988): Spatial Econometrics. Methods and Models. Dordrecht.Google Scholar
  2. Anselin, L. (1995): Local Indicators of Spatial Association – LISA. In: Geographical Analysis 27, 2, 93-115.Google Scholar
  3. Beier, R.; Friedwagner, A.; Fürst, B.; Gmeinhart, G.; Kurat, K.; Niko, W. (2007): Erreichbarkeitsverhältnisse in Österreich 2005. Modellrechnung für den ÖPNRV und den MIV. Wien = ÖROK Schriftenreihe, Nr. 174.Google Scholar
  4. Bivand, R. mit Unterstützung von Anselin, L.; Assunçaõ, R.; Berke, O.; Bernat, A.; Carvalho, M.; Chun, Y.; Dormann, C.; Dray, S.; Halbersma, R.; Krainski, E.; Lewin-Koh, N.; Li, H.; Ma, J.; Millo, G.; Mueller, W.; Ono, H.; Peres-Neto, P.; Reder, M.; Tiefelsdorf, M.; Yu, D. (2008): Spdep: Spatial Dependence: Weighting Schemes, Statistics and Models. R package version 0.4-29. Online unter: http://www.R-project.org (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  5. Bivand, R.; Yu, D. (2008): Spgwr: Geographically weighted regression. R package version 0.5-4. Online unter: http://www.R-project.org (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  6. Blotevogel, H.; Jeschke, M. (2001): Determinanten der Stadt-Umland-Wanderung im Raum Duisburg. Duisburg. = Diskussionspapier des Instituts für Geographie 4/2001.Google Scholar
  7. Bökemann, D. (1999): Theorie der Raumplanung: Regionalwissenschaftliche Grundlagen für die Stadt-, Regional- und Landesplanung. München.Google Scholar
  8. Brake, K.; Einacker, I.; Mäding, H. (2005): Kräfte, Prozesse, Akteure – zur Empirie der Zwischenstadt. Wuppertal.Google Scholar
  9. Brunsdon, C.; Fotheringham, S.; Charlton, M. (1996): Geographically Weighted Regression: A Method for Exploring Spatial Nonstationarity. In: Geographical Analysis 28, 4, 281-298.Google Scholar
  10. Brunsdon, C.; Fotheringham, S.; Charlton, M. (1999): Some Notes on Parametric Significance Tests for Geographically Weighted Regression. In: Journal of Regional Science 39, 3, 497-524.CrossRefGoogle Scholar
  11. Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (BMVBS); Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) (Hrsg.) (2007): Akteure, Beweggründe, Triebkräfte der Suburbanisierung. Motive des Wegzugs – Einfluss der Verkehrsinfrastruktur auf Ansiedlungs- und Mobilitätsverhalten. Bonn. = BBR-online-Publikation, 21/2007. Online unter: http://www.bbsr.bund.de/cln_016/nn_340582/BBSR/DE/Veroeffentlichungen/BBSROnline/2007/DL__ON212007.html?__nnn=true (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  12. Dittrich-Wesbuer, A.; Osterhage, F. (2008): Wohnstandortentscheidungen in der Stadtregion: das Beispiel „Bergisches Land“. Dortmund. = ILS Trends 2/2008. Online unter: http://www.ils-forschung.de/index.php?option=com_content&view=article&id=429&itemid=107&Itemid=107&lang=de (letzter Zugriff am 15.09.2009).
  13. Dormann, C.; Mc Pherson, J.; Araújo, M.; Bivand, R.; Bolliger, J.; Carl, G.; Davies, R.; Hirzel, A.; Jetz, W.; Kissling, W.; Kühn, I.; Ohlemüller, R.; Peres-Neto, P.; Reineking, B.; Schröder, B.; Schurr, F.; Wilson, R. (2007): Methods to Account for Spatial Autocorrelation in the Analysis of Species Distributional Data: A Review. In: Ecography 30, 5, 609-628.CrossRefGoogle Scholar
  14. Fotheringham, S.; Charlton, M.; Brunsdon, C. (2002): Geographically Weighted Regression. The Analysis of Spatially Varying Relationships. Chichester.Google Scholar
  15. Fuchs, I. (1997): Stadtregionen 1991 – Das Konzept. In: Statistische Nachrichten 2, 76-83.Google Scholar
  16. Giffinger, R.; Kramar, H.; Loibl, W. (2001): Suburbanisierung in Österreich: ein steuerbarer Trend der Siedlungsentwicklung? In: Akademie für Raumforschung und Landesplanung (ARL) (Hrsg.): Stadt-Umland-Probleme und Entwicklung des großflächigen Einzelhandels in den Ländern Mittel- und Südosteuropas. Hannover, 25-49. = Arbeitsmaterial der ARL, Nr. 282.Google Scholar
  17. Görgl, P. (2005): Structures postsuburbaines dans la région urbaine de Vienne. In: Revue Géographique de l'Est 45, 3-4, 133-144.Google Scholar
  18. Görgl, P. (2008): Die Amerikanisierung der Wiener Suburbia? Der Wohnpark Fontana. Eine sozialgeographische Studie. Wiesbaden.Google Scholar
  19. Hanika, A.; Biffl, G.; Fassmann, H.; Kytir, J.; Lebhart, G.; Marik, S.; Münz, R. (2004): ÖROK-Prognosen 2001-2031. Teil 1: Bevölkerung und Arbeitskräfte nach Regionen und Bezirken. Wien. = ÖROK-Schriftenreihe, Nr. 166/I.Google Scholar
  20. Helbich, M. (2009): Modellierung (post)suburbaner Prozesse am Fallbeispiel der Stadtregion Wien. Berlin u. a. = Beiträge zur europäischen Stadt- und Regionalforschung, Bd. 7.Google Scholar
  21. Helbich, M.; Leitner, M. (2009): Spatial Analysis of the Urban-to-Rural Migration Determinants in the Viennese Metropolitan Area. A Transition from Suburbia to Postsuburbia? In: Applied Spatial Analysis and Policy 2, 237-260.Google Scholar
  22. Hemetsberger, M.; Ortner, S. (2008): Erreichbarkeitsbasierte Raster Raumanalyse – Anwendungen in der Landesplanung. In: Schrenk, M.; Popovich, V.; Engelke, D.; Elisei, P. (Hrsg.): Mobility Nodes as Innovation Hubs. Proceedings of 13. International Conference on Urban Planning, Regional Development and Information Society. Schwechat, 255-263.Google Scholar
  23. Institut für Medienforschung und Urbanistik (IMU) (2002): Raus aus der Stadt? Untersuchung der Motive von Fortzügen aus München in das Umland 1998-2000. Online unter: http://www.muenchen.de/Rathaus/plan/projekte/s_u_wanderung/41516/index.html (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  24. Leung, Y.; Mei, C.-L.; Zhang, W.-X. (2000): Statistical Tests for Spatial Nonstationarity Based on the Geographically Weighted Regression Model. In: Environment and Planning A 32, 1, 9-32.CrossRefGoogle Scholar
  25. Malczewski, J. (1999): GIS and Multicriteria Decision Analysis. New York.Google Scholar
  26. Österreichisches Institut für Erwachsenenbildung (ÖIEB) (2004): Motivation und Zufriedenheit von Zuzüglern ins Wiener Umland. Zusammenfassung, Resümee, Empfehlungen. Online unter: http://www.oieb.at/download/OIEB-Zuzuegler_Zusammenfassung.pdf (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  27. R Development Core Team (2008): R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Wien. Online unter: http://www.R-project.org (letzter Zugriff am 21.05.2009).
  28. Siedentop, S.; Kausch, S.; Einig, K.; Gössel, J. (2003): Siedlungsstrukturelle Veränderungen im Umland der Agglomerationsräume. Bonn. = BBR-Forschungen, Nr.114.Google Scholar
  29. Sieverts, T.; Koch, M.; Stein, U.; Steinbusch, M. (2005): Zwischenstadt – inzwischen Stadt? Entdecken, Begreifen, Verändern. Wuppertal.Google Scholar
  30. Tomlin, D. (1990): Geographic Information Systems and Cartographic Modelling. Englewood Cliffs.Google Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag 2010

Authors and Affiliations

  1. 1.Institut für Stadt- und RegionalforschungÖsterreichische Akademie der WissenschaftenWienÖsterreich

Personalised recommendations