1. Einleitung 8
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Wirtschaft- und Sozialwissenschaftliche Fakultät der Friedrich-AlexanderUniversität Erlangen - Nürnberg „Typologiespezifisches Einkaufsverhalten im Lebensmitteleinzelhandel: die Familienlebenswelten“ Freie wissenschaftliche Arbeit zur Erlangung des akademischen Grades ‚Diplom-Sozialwirt (Univ.)‘ eingereicht am Lehrstuhl für Soziologie (Prof. Bacher) Betreuer: Dr. Reinhard Wittenberg Verfasser: Alexander Sticht Straße: Billrothstr.10 PLZ Ort: 90482 Nürnberg Telefon: 0171-4523771 E-Mail: [email protected] Matrikelnummer: 1739304 Bearbeitungszeit: 12 Monate Abgabetermin: 21.07.2003 Anzahl der Zeichen (inkl. Leerzeichen): 231.970 0 Abstract In dieser Abhandlung werden anhand des Datensatzes des GfK- Haushaltspanels 6 Nutzen (Preis, Standortnähe, Sortimentsauswahl, Premiumsortimentsauswahl, Konkurrenzeinfluss 5min und Konkurrenzeinfluss 10min) von 13 Einzelhandelsketten operationalisiert. Die Wirkung dieser Nutzen wird anhand einer sich anschließenden Regressionsanalyse dieser Nutzen auf das wertmäßige Einkaufsverhalten von 11 Ausprägungen einer Marktsegmentierungstypologie überprüft. Auch wird anhand der 6 Nutzen aus Sichtweise dieser Typologieausprägungen ein Ranking in bezug auf die Einkaufsstätten erstellt. Dem schließt sich noch eine multinomiale logistische Regression an, anhand derer festgestellt wird, welche Einzelhandelsketten signifikant von welchen Typologieausprägungen besucht werden. Als Ergebnis lässt sich konstatieren, dass die 6 Nutzen nur einen verhältnismäßig kleinen Erklärungsbeitrag für die wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen liefern. Aus der multinomialen logistischen Regression resultiert, dass die Einzelhandelsketten von der Mehrzahl der Typologieausprägungen signifikant aufgesucht werden, mit Ausnahme der in den neuen Bundesländern gelegenen Filialen von Extra, Marktkauf und Norma. Aus dem Ranking geht die Discounterkette Plus als Sieger auf dem ersten Platz hervor, dicht gefolgt von Aldi auf dem zweiten und Penny auf dem dritten Platz. Die restlichen Einkaufsstätten sind sehr verschieden platziert, wobei die SB-Warenhäuser tendenziell im unteren Drittel und die Discounter überwiegend im oberen Dritten anzutreffen sind. 2 I. Inhaltsverzeichnis 0 Abstract 2 I. Inhaltsverzeichnis 3 II. Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 5 III. Abkürzungsverzeichnis 7 1. Einleitung 8 2. Problemstellung 9 3. Bisherige Lösungsversuche 11 4. Theorie 13 4.1. Stände 14 4.2. Klassen 14 4.3. Soziale Schichten 15 4.4. Lebenslagen und soziale Lagen 18 4.5. Familienlebenszyklus 19 4.6. Milieu und Lebensstile 22 4.7. Die DINKs als Ausprägung einer Life-Style-Typologie 24 4.8. Der Nutzen im Rational Choice Modell 25 4.9. Marktsegmentierung im Handel 28 4.9.1. Zum Begriff der Marktsegmentierung 28 4.9.2. Überblick über die Kriterien der Marktsegmentierung 29 4.10. Der Lebensweltbegriff 33 5. Die Typologie: die Familienlebenswelten 34 6. Methodik 39 6.1. Explikation der Basisdaten: das Haushaltspanel der GfK Panel Services in Nürnberg 40 6.1.1. Zeitliche Abgrenzung 40 6.1.2. Auswahl der Warengruppen 41 6.2. Die Operationalisierung der Nutzen und die Nutzenstandardisierungsformel 43 6.3. Die Prüfung auf Verletzung der Modellannahmen der Regressionsfunktion 49 6.4. Schrittweise lineare Regression 50 3 6.5. Multinomiale logistische Regression 7. Ergebnisse 51 52 7.1. Ranking der Nutzen 52 7.2. Deskriptive Statistik 56 7.3. Lineare Regression und multinomiale logistische Regression 57 7.3.1. Schrittweise lineare Regression auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten 58 7.3.2. Schrittweise Lineare Regression auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten 59 7.3.3. Multinomiale logistische Regression der Familienlebenswelten auf die Betriebstypen 60 8. Resumé / Zusammenfassung 62 9. Literaturverzeichnis 70 10. Anhang 77 10.1. Die Einkaufsstätten in der Analyse 77 10.2. Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 80 10.3. Charakterisierung des Lebensmitteleinzelhandels 81 10.3.1. Aldi 81 10.3.2. AVA (Marktkauf) 82 10.3.3. Metro AG (Real, Extra) 83 10.3.4. Norma / Roth 84 10.3.5. Rewe AG (Minimal, HL, Penny) 85 10.3.6. Schwarz-Gruppe (Kaufland, Lidl) 86 10.3.7. Spar-Gruppe 87 10.3.8. Tengelmann (Plus) 89 10.3.9. Wal-Mart 90 10.4. SPSS-Ausgaben 95 10.4.1. Deskriptive Statistik 95 10.4.2. Univariate Analyseverfahren 97 10.4.3. Multivariate Analyseverfahren 98 10.4.2.1. Schrittweise lineare Regression 98 10.4.2.2. Multinomiale logistische Regression 119 4 II. Abbildungs - und Tabellenverzeichnis Abbildung 1 Der „Bio-Käufer“ im Familien-Lebenszyklus 12 Tabelle 1 sechs Lebensphasen nach Lansing und Morgan 19 Tabelle 2 Haushaltsgruppen nach G&I 21 Tabelle 3 Life-Style-Typologie 25 Tabelle 4 Überblick über ausgewählte Kriterien der Marktsegmentierung 30 Tabelle 5 Unterscheidungsmerkmale von sozialen Schichten 32 Abbildung 2 Selbstbilder der Familien-Lebenswelten 35 Abbildung 3 Standard-Abfolgen von Familienlebenswelten 37 Tabelle 6 Kurzcharakterisierung der Familienlebenswelten 38 Tabelle 7 Warengruppenanteile und Warenanteile 41 Abbildung 4 Anteile der Warengruppen in der Gesamtheit des Haushaltspanel im August des Jahres 2002 Abbildung 5 42 Anteile der ausgewählten Warengruppen des Haushaltspanel im August des Jahres 2002 Abbildung 6 42 Eine Systematik der Betriebstypen im Lebensmitteleinzelhandel 46 Tabelle 8 Die Phasen des Kaufentscheidungsprozesses 47 Tabelle 9 Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der untransformierten Gewichtung Tabelle 10 Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der transformierten Gewichtung Abbildung 7 55 Prozentuale Verteilung der Familienlebenswelten in der Stichprobe im Jahre 2002 Abbildung 8 54 56 Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Abbildung 9 58 Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Tabelle 11 59 unzureichende Signifikanzen (p>0,001) 5 der Typologieausprägungen in bezug auf die Besuchspräferenz 61 Tabelle 12 Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 80 Tabelle 13 Darstellung der ausgewählten Premiummarken für die Premiumsortimentsauswahl Abbildung 10 Anteile der besuchten Einkaufsstätten in der Gesamtheit (reine Häufigkeit) im Jahre 2002 Abbildung 11 92 93 Wertmäßiger Anteil der Einkaufsstätten an den Einkaufsbons der Haushalte in der Gesamtheit im Jahre 2002 Abbildung 12 Wertmäßige Einkaufsanteile der Familienlebenswelten im Jahre 2002 Tabelle 14 94 Die Top Ten der Discounter in Deutschland im Jahre 1992 Tabelle 15 93 94 Untransformierte und transformierten Verteilungen der wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungsvariablen Abbildung 13 95 Histogramm der untransformierten wertmäßigen Einkäufe der beispielhaften Typologie -ausprägung Mittelschicht-Familien mit Kind Abbildung 14 96 Histogramm der transformierten wertmäßigen Einkäufe der beispielhaften Typologie -ausprägung Mittelschicht-Familien mit Kind Tabelle 16 96 Bestimmtheitsmaße der Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen auf die einzelnen untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Tabelle 17 97 Bestimmtheitsmaße der Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen auf die einzelnen transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Tabelle 18 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Alleinstehenden Älteren Tabelle 19 98 98 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien mit Kindern 100 6 Tabelle 20 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien ohne Kinder Tabelle 21 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterschicht-Rentner-Familien Tabelle 22 113 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Rentner-Familien Tabelle 28 111 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Familien ohne Kinder Tabelle 27 109 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Familien mit Kind Tabelle 26 107 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Berufstätigen Alleinlebenden Tabelle 25 105 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Aufsteiger / Singles / DINKs Tabelle 24 103 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeitslosen-Familien Tabelle 23 102 115 Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Studierenden / Auszubildenden mit eigenen Haushalten Tabelle 29 Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten Ost Tabelle 30 117 119 Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten West 125 III. Abkürzungsverzeichnis 5min im 5-Minuten Radius 10min im 10-Minuten Radius AfG Alkoholfreie Getränke ALF Arbeitslosen-Familien AMK Arbeiterschicht-Familien mit Kindern AOK Arbeiterschicht-Familien ohne Kinder ARF Arbeiterschicht-Rentner-Familien ASÄ Alleinstehende Ältere ASD Aufsteiger / Singles / DINKS 7 BTA Berufstätige Alleinlebende EAN Standard für Identifikationsverfahren1 FMCG Fast Moving Consumer Goods GfK Gesellschaft für Konsumforschung GPS Global Positioning System2 MOK Mittelschicht-Familien ohne Kinder MoPro Molkereiprodukte MFK Mittelschicht-Familien mit Kind MRF Mittelschicht-Rentner-Familien SAZ Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt WPR Wasch-, Putz- und Reinigungsmittel 1. Einleitung Diese Arbeit ist in der kurzen Tradition der Marketing-Soziologie anzusiedeln, wie sie erstmals von Specht und Wiswede (1976: 11ff.) angesprochen wurde. Absatzwirtschaftliche Fragen und Probleme des Konsums werden mittels eines Brückenschlags zum aktuellen Stand sozialwissenschaftlicher bzw. soziologischer Forschung untersucht, um dadurch sozialwissenschaftliche Relevanz zu erzielen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass schon Specht und Wiswede (1976: 11) betont haben, „…dass die bisherige Theorie und Praxis der Marktforschung, mag sie sich nun in das ältere Kleid der Absatzwirtschaft oder der Verbrauchsforschung oder in das „moderne“ Gewand des Marketing begeben, letztlich doch auf sozialwissenschaftliche Grundeinsichten zurückgeführt werden muss. Niemand kann heute mit Anspruch auf Wissenschaftlichkeit das Thema des Markt- und Konsumverhaltens erörtern, ohne dessen sozialwissenschaftliche Dimension auszumessen und die hier relevanten Forschungsergebnisse einzubeziehen.“ Dementsprechend werden Gesichtspunkte, Theorien und Methoden sowohl des Marketing wie auch der Soziologie hier Anwendung finden. 1 Von z.B. Produkten im Lebensmitteleinzelhandel („Stichcodes“) auf Basis eines eindeutigen Nummernsystems. 2 Satellitengestütztes Verortungssystem im Militär, in der Schiffahrt, im Straßenverkehr, im Outdoor-sport etc. 8 2. Problemstellung Das hier thematisierte Problem besteht im ersten Schritt aus der vor allem im Marketing relevanten Frage, welche von den Verbrauchern wahrgenommenen Nutzen unterschiedlicher, miteinander konkurrierender Einzelhandelsketten die Einkaufsstättenwahl beeinflussen. Damit verknüpft ist die Frage nach der Bevorzugung der hier operationalisierten Einkaufsstätten aus Sicht der Verbraucher anhand jener Nutzen. Im zweiten Schritt wird auf die Frage eingegangen, inwiefern die Typologie der Familienlebenswelten als eine neuere Version der seit den 80er Jahren aus den in der Soziologie traditionellen Klassen- und Schichtkonzepten hervorgegangenen Typologien bzw. Zielgruppenmodellen dazu imstande ist, gesellschaftliche Realität abzubilden. Ursprünglich sollten noch zwei weitere Typologien in die Analyse mit eingehen, wodurch ein Vergleich der drei Typologien ermöglicht worden wäre. Da dies aber durch äußere Einflüsse im weiteren Verlauf ausgeschlossen werden musste, wird diese Analyse auf die Familienlebenswelten beschränkt.3 Allgemein liegen diese Typologien in der Sozialstrukturanalyse im Trend der letzten Jahre, da die Instrumente der sozialen Differenzierung seit den 80er Jahren sich von vertikalen, auf die Berufssphäre und den Besitzstand ausgerichteten Klassen- und Schichtmodellen hin zu multidimensionalen Maßen entwickelt haben. Diese Entwicklung geht auf soziale Wandlungsprozesse zurück, die verstärkt seit der zweiten Hälfte der 60er Jahre eingesetzt haben (Georg, 1998: 11). Außerdem haben diese Typologien in den letzten 25 Jahren auch im Marketing z.B. zu Zwecken der Marktsegmentierung äußerst signifikant an Bedeutung gewonnen (Schmitz und Kölzer, 1996: 131ff.). Zu Zwecken der Analyse wurde die Typologie der Familienlebenswelten ausgewählt, die als ein demographisches und sozio-ökonomisches Zielgruppenmodell im Vergleich zu den ansonsten verbreiteten psychographischen Typologien ein vereinfachtes Maß darstellt, welches sich aus dem Familienlebenszyklus, der sozialen Schicht, der sozialen Lage und zusätzlich aus der aus der Absatzplanung stammenden Zielgruppe DINK (Double Income No Kids) zusammensetzt. Diese Zielgruppe DINK findet jedoch nur in einer Ausprägung der Familienlebenswelten Verwendung. 3 Siehe dazu Kapitel 8. Resume / Zusammenfassung. 9 Der hier betrachtete Ausschnitt gesellschaftlicher Vorgänge bzw. Realität besteht aus dem empirisch messbaren Einkaufsverhalten als wichtige alltägliche Handlung der verschiedenen Typologieausprägungen in 13 ausgewählten Einkaufsstätten. Darin verflochten wird hier die vor allem im Marketing sehr bedeutende Frage nach der Bestimmung und Operationalisierung des Nutzens von den betrachteten Einkaufsstätten behandelt, aus dem sich anhand des Datensatzes ein Ranking der Präferenz der Konsumenten in bezug auf die Einkaufsstätten aufstellen lässt. Das Problem der Anwendbarkeit, Qualität und Repräsentativität des hier betrachteten Zielgruppenmodells besteht vor allem für jenes Marktforschungsinstitut, welches viel Zeit und Geld in die Entwicklung und Implementierung dieser Typologie investiert hat. Da auch in der politischen Forschung und eventuell in der Sozialstrukturanalyse diese Typologie angewandt werden könnte, besteht für diese in gleicher Weise dieses Problem, da die Qualität der mit Zielgruppenmodellen durchgeführten Analysen und Studien essentiell von deren Anwendbarkeit und Repräsentativität abhängt. Leider herrscht weiterhin das Problem vor, dass die Konstruktionsweise vieler von Marktforschungsinstituten entwickelten Typologien von jenen Instituten vermutlich hauptsächlich aus wirtschaftlichen Gründen der Geheimhaltung nicht offen gelegt wird. Dies erschwert die Überprüfung und Validierung jener Typologien von Seiten der Wissenschaft in einem erheblichen Maße. Dies trifft aber nicht in dem Maße auf die hier behandelte Typologie zu, da die Familienlebenswelten durch ihre betont übersichtliche und einfache Konstruktion leicht nachzuvollziehen sind. Jedoch liegen aufgrund der bisher zeitlich sehr kurzen Anwendung der Familienlebenswelten im Bereich der Marktforschung nur wenige wissenschaftliche Studien zu deren empirischer und theoretischer Überprüfung vor. Ist also diese, von der Marktforschung entwickelte, in dieser Abhandlung diskutierte Typologie dazu imstande, Sozialstruktur zu beschreiben bzw. gesellschaftliche Realität darzustellen? Sind die hier entwickelten Nutzen dazu geeignet, die Einkaufsstättenwahl zu erklären? Dies wird anhand von drei Fragen operationalisiert: 10 1 - Sind die operationalisierten sechs Nutzen als Motivatoren dazu geeignet, die Einkaufsstättenwahl bzw. die wertmäßigen Einkäufe der Typologie- ausprägungen der Familienlebenswelten abzubilden? 2 - Welche Motive der Einkaufsstättenwahl sind für die hier angewandten Kundengruppen charakteristisch? 3 - Konnte in befriedigender Weise festgestellt werden, ob die Typologie der Familienlebenswelten ein angemessenes Maß ist, um den gesellschaftlich bedeutsamen Vorgang der Einkaufsstättenwahl abzubilden? 3. Bisherige Lösungsversuche Bislang haben sich nur wenige wissenschaftliche Autoren mit speziell dieser hier behandelten Typologie in Hinblick auf deren Anwendbarkeit und Repräsentativität beschäftigt, da das Konzept der Familienlebenswelten - wie oben angesprochen - noch nicht lange existiert und für diese Zwecke angewandt wird. Goerdt (1999: 114ff.) untersucht in seiner Abhandlung die Marken- und Einkaufsstättentreue der Panelhaushalte des GfK-Haushaltspanels in Abhängigkeit von ihrer Familienlebensweltausprägung. Dazu stellt er fest, dass im Rahmen der Familienlebenswelten ein deutlicher Einfluss des Alters bzw. der Lebensphase auf die Marken- und Einkaufsstättentreue besteht. Jüngere Panelteilnehmer sind durch eine geringere Bindung gekennzeichnet, während ältere Panelteilnehmer eine höhere Bindung aufweisen, was Goerdt auf die geringere Mobilität älterer Konsumenten zurückführt. Ferner spiegelt das Ergebnis einen Einfluss der Haushaltsgröße wider: größere Familien mit Kindern verhalten sich aufgrund ihrer zahlreicheren und vielfältigeren Bedürfnisse weniger treu als Rentner oder alleinstehende Ältere / Berufstätige. Abschließend konstatiert Goerdt (1999: 119), dass der Beitrag der Familienlebenswelten für die Erklärung der Marken- und Einkaufsstättentreue als relativ gering zu bezeichnen ist. Auch wenn interessante und plausible Unterschiede im absoluten Treueverhalten transparent gemacht werden konnten, sind die Familienlebenswelten in der Analyse von Goerdt (1999: 119) nur im geringen Maße dazu imstande, zwischen marken- und einkaufsstättentreuen Haushalten zu differenzieren. 11 Jedoch ist die Marken- und Einkaufsstättentreue in der Soziologie von geringerer Bedeutung, so dass der Nutzen der Analyse von Goerdt (1999: 114ff.) für die Sozialstrukturanalyse als mäßig zu bezeichnen ist. Eine veröffentlichte Studie der GfK Panel Services ergibt, dass bei Fleisch und Wurst Familien mit Kindern die eifrigsten Bio-Käufer sind. Bei der Wurst kommen noch die älteren Paare ohne Kinder hinzu. Ferner resultiert aus der Untersuchung, dass Singles und Paare ohne Kinder sowie alleinstehende Senioren bisher noch keine ausgesprochenen „Biokäufer“ sind (siehe Abbildung 1). Abbildung 1: Der „Bio-Käufer“ im Familien-Lebenszyklus Quelle: GfK Panel Services (2003) Zusammenfassend betrachtet lässt sich allen Anscheins nach die bevorzugte Anwendung der Familienlebenswelten für Fragen des Marketings und der Marktforschung konstatieren. Soweit bekannt, wurde diese Typologie zur Lösung von Problemen der Sozialstrukturanalyse und Ungleichheitsforschung noch nicht herangezogen. Dahingegen sind andere, von wissenschaftlichen Autoren erstellte Typologien im wissenschaftlichen Bereich einer empirischen Überprüfung unterzogen 12 worden, wobei in Anbetracht der damit seit längerer Zeit einhergehenden Diskussion zum Thema der Wandlung der Sozialstruktur trotzdem immer wieder der Mangel an geeigneter empirischer Basis beklagt wird (Georg, 1998: 12). Lazarsfeld (1976: 36) betont in diesem Zusammenhang, dass im Rahmen des distributiven Ansatzes des Handelns das Kaufverhalten zur Charakterisierung der sozialen Stellung und der Konzeption der Rolle der Konsumenten befähigt ist. Ferner weist Lazarsfeld (1976: 36) in bezug auf die starke gesellschaftliche Relevanz des Einkaufsverhaltens und der Einkaufsstättenwahl darauf hin, dass zum Beispiel „...isoliert lebende Bewohner der Innenstädte lieber in kleinen Läden einkaufen, da sie hier persönlichen Kontakt finden.“ 4. Theorie In diesem Kapitel sind im ersten Teil in weitgehend zeitlicher Abfolge verschiedene Konzepte zur sozialen Ungleichheit aufgeführt, um daraus hervorgehend die Zusammensetzung der Familienlebenswelten zu erschließen. Die Konzepte „soziale Lage“, „soziale Schicht“, „Familienlebenszyklus“ und „soziale Milieus“ bzw. „Life-Style-Typologie“ haben in dieser Abhandlung im Rahmen der Analyse des Einkaufsverhalten eine besondere Relevanz als Einflussgrößen auf das Einkaufsverhalten und als Segmentierungsmerkmale der hier vorgestellten Typologieausprägungen. Ferner wird der Abschnitt zum Nutzen im Rational Choice Modell die Relevanz der Nutzen für die Einkaufsstättenwahl der Typologieausprägungen fundieren. Außerdem ist die Theorie der Marktsegmentierung in diesem Zusammenhang von Bedeutung und veranschaulicht den Brückenschlag zwischen Soziologie und Marketingtheorie. Abschließend wird die Theorie zum Lebensweltbegriff in die Darstellung der Familienlebenswelten überleiten. In der Soziologie ist die Forschung zu den Lebensstilen und sozialen Milieus aus der traditionellen Forschung zur sozialen Ungleichheit hervorgegangen, die sich ursprünglich von Ständen zu Klassen und Schichten und von dort aus zu Lebenslagen, sozialen Lagen, Familienlebenszyklen, Lebensstilen und sozialen Milieus entwickelt hat. 13 4.1. Stände Hradil (1999: 33) bezeichnet Stände im allgemeinem Sinne „...als Gruppierungen innerhalb Zugehörigkeit in eines der Gefüges sozialer Ungleichheit durch ‚Geburt’ zustande Regel […], deren kommt, deren Existenzbedingungen und Lebensweisen darüber hinaus weitgehend geregelt und in ihren Abgrenzungen von anderen Ständen genau festgelegt sind.“ Dementsprechend „passt“ der Ständebegriff besonders gut auf vorindustrielle Gesellschaften. Aus dem Ständebegriff hat sich parallel zur Entwicklung der frühindustriellen Gesellschaft in Mitteleuropa zwischen dem Ende des 18. und der Mitte des 19. Jahrhunderts der Begriff der „Klasse“ entwickelt. 4.2. Klassen Seit Beginn der frühindustriellen Gesellschaft ist es immer mehr der „Besitz“, insbesondere an Kapital und industriellen Produktionsstätten, der über die Lebensbedingungen der Menschen entscheidet. Laut Hradil (1999: 34) werden „Klassen“ „...in den Sozialwissenschaften jene Gruppierungen innerhalb von Gefügen sozialer Ungleichheit genannt, die aufgrund ihrer Stellung innerhalb des Wirtschaftsprozesses anderen Gruppierungen über- oder unterlegen sind (z.B. wegen ihres Besitzes oder Nichtbesitzes von Produktionsmitteln oder wegen ihrer Machtposition auf dem Arbeitsmarkt), woraus ihnen bessere bzw. schlechtere Lebensbedingungen erwachsen.“ Karl Marx fasst den Klassenbegriff noch komplexer und vorraussetzungsreicher, denn als Klasse im vollen Bedeutungsgehalt versteht er nicht einfach Menschen, die sich in einer bestimmten ökonomisch bedingten Lebenslage befinden (Klasse an sich), sondern nur jene, Bewusstseinslage die daraus gekommen hervorgehend sind und sich zu zu einer gemeinsamen politischer Aktion zusammengeschlossen haben (Marx, 1969, zuerst 1852: 198). In der „Klassengesellschaft“ treten die Klassen der Industriearbeiter einerseits und der Kapital- und Fabrikbesitzer andererseits in den Vordergrund, während die alte Ständegliederung in den Hintergrund tritt. Aus dem Klassenbegriff ist dann im Laufe des 20.Jahrhunderts aufgrund gesellschaftlicher Veränderungen und der 14 damit einhergehenden, begleitenden Beobachtung dieser Vorgänge in der Soziologie der Schichtenbegriff hervorgegangen. 4.3. Soziale Schichten Hradil (1999: 36) betont, dass in entwickelten Industriegesellschaften seit Anfang des 20.Jahrhunderts bis in die Gegenwart hinein immer mehr Erwerbstätige in unselbstständiger Stellung arbeiten und keine Besitztümer besitzen, aus denen sich eine ökonomische Überlegenheit und eine bestimmte Klassenlage ableiten läßt. Gleichzeitig erweisen sich die Ungleichheiten (z.B. der Bildung, der Einkommen, der Arbeitsbedingungen) zwischen unselbständig Berufstätigen als mindestens ebenso wichtig wie die zwischen den Unselbständigen und den Selbständigen bzw. Besitzenden. Damit wird in diesem Rahmen der Beruf und nicht länger das Besitztum zur gesellschaftlichen Schlüsselposition. In den Fokus rücken damit auch die sozialen Ungleichheiten innerhalb der Dimension, die in Verbindung mit dem Beruf stehen, also in erster Linie Ungleichheiten des Einkommens und Vermögens, des Berufsprestiges und der Qualifikation. Hradil (1999: 36) definiert die Schicht wie folgt: „Gruppierungen von Menschen mit ähnlich hohem Status innerhalb einer oder mehrerer berufsnaher Ungleichheitsdimensionen werden üblicherweise als Schichten bezeichnet. Als berufsnahe Ungleichheitsdimensionen werden zumeist Einkommen, Berufsprestige und Bildung angenommen und operationalisiert. Werden Statusgruppierungen im Hinblick auf mehrere berufsnahe Dimensionen sozialer Ungleichheit zugleich angeordnet, so wird von ‚sozialen Schichten’ gesprochen.“ Durch gesellschaftliche Veränderungen haben sich im Laufe des späteren 20.Jahrhundert mit wachsender Komplexität die Konzepte der Lebenslagen, der sozialen Lagen, der Familienlebenszyklen und der Lebensstile entwickelt. Außerdem ist das Konzept der sozialen Milieus entstanden, das bislang die größte Komplexität beansprucht. Diese gesellschaftlichen Veränderungen setzen sich laut Lüdtke (1989: 11) aus der veränderten Bedeutung von Arbeit, durch technischen Wandel induzierte Umschichtungen im Berufs- und Erwerbssystem, soziale Bewegungen, der erweiterten Perspektive des internationalen Ungleichheitsgefälles zwischen 15 Zentrum und Peripherie und der Aufwertung handlungs- und mikrotheoretischer Betrachtungsebenen sozialer Ungleichheit zusammen. Lüdtke betont, dass sich im Laufe der 80er Jahre die These der Individualisierung von Lebenslagen bzw. der Pluralisierung der Lebensstile in der Gesellschaft entwickelt hat. Beck (1983: 35ff.) begründet mit seiner in diesem Zusammenhang zentralen Individualisierungsthese institutionalisierten den Ungleichheit relativen des Bedeutungsverlust Schichtenmodells damit, dass der die Wahlfreiheiten des einzelnen in bezug auf seine Bindungen an Familie, Nachbarschaft, Betrieb, Beruf, Region, politische Organisationen, aber auch die Zwänge der Entsolidarisierung und Vereinzelung größer geworden sind. Die daraus resultierende Individualisierung berührt laut Beck (1983: 35ff.) auch die früher engeren Zusammenhänge von objektiver Schichtlage und persönlicher Lebensgestaltung. Verursacht durch eine wachsende Wohlfahrtsentwicklung, soziale und räumliche Mobilität sowie die seit Ende der 60er Jahre eingeleitete Bildungsexpansion, so die Beck’sche These, verlieren Schichten ihre sozialintegrative Bedeutung und werden durch eine neue Unmittelbarkeit des Verhältnisses von Individuum und Gesellschaft ersetzt (Beck 1986: 139ff.). Infolgedessen schlagen einige Autoren Erweiterungen des analytischen Instrumentariums vor, etwa indem Klassen- und Schichtmodelle durch das einheitliche Lebensbedingungen zusammenfassende Konzept „sozialer Lagen“ (Hradil 1987: 145ff.) ergänzt werden oder durch eine Einbeziehung soziokultureller Ungleichheitsdimensionen in Form von sozialen Milieus (Hradil 1987: 162ff.) und Lebensstilen (Müller 1992: 355ff.). Diese Ergänzung des Schichtmodells durch die sozialen Lagen wurde bei den Familienlebenswelten umgesetzt, wobei auch noch der Familienlebenszyklus und das soziale Milieu hinzugefügt wurden. Hradil (1999: 38) betont, dass neuere Klassen- und Schichtbegriffe, vor allem aber die hieraus entwickelten konkreten Modelle teilweise nur noch schwer zu unterscheiden sind. Dies ist darauf zurückzuführen, dass sich beide oft auf ein Gefüge von Berufsgruppen beziehen, deren wesentliche (un)vorteilhafte Lebens- und Arbeitsbedingungen gleich sind. Dennoch lassen sich nach wie vor, wenn auch mit erheblicher Vergröberung, folgende Unterschiede zwischen Klassen- und Schichtbegriffen herausstellen: 16 1. Klassenbegriffe erklären. Sie sind im Grunde Bestandteil einer Theorie. Schichtbegriffe beschreiben. Sie werden durch erklärende Theorien ergänzt. 2. Hinter Klassenbegriffen stehen meist Konflikttheorien, d.h. Klassen haben üblicherweise per definitionem gegensätzliche Interessen. Schichtbegriffe werden meist mit Integrationstheorien unterlegt. Die einzelnen Schichten kommen hiernach durch mehr oder minder legitime gesellschaftliche Belohnungsprozesse zustande und ergänzen sich in ihren Funktionen. 3. Klassenunterschiede unterliegen einer klaren Abgrenzung und sind von qualitativer Art. Schichtunterschiede sind nur graduell und quantitativer Art. 4. Klassenbegriffe sind „relational“. Sie verweisen auf die (konflikthaften) Beziehungen zwischen Gruppierungen. Schichtbegriffe sind „attributiv“. Sie beziehen sich auf individuelle Merkmale und Ausstattungen von Menschen. 5. Klassen sind potentiell kollektive Akteure. Sie haben gemeinsame Interessen und entwickeln (in bestimmten Klassenbegriffen) auch gemeinsame Mentalitäten und politische Bestrebungen. Schichten bestehen per definitionem aus individuellen Akteuren mit mehr oder minder vorteilhaften Lebensbedingungen. Gemeinsam ist Klassen- und Schichtbegriffen indessen der Bezug auf ökonomische bzw. berufliche Stellungen als die wichtigsten Determinanten sozialer Ungleichheit, die Vorstellung einer im Kern vertikalen Gesamtanordnung der Gruppierungen im Gefüge sozialer Ungleichheit und die Annahme, dass es vorrangig die „objektiven“ Lebensbedingungen sind, die das Denken und Verhalten der Menschen prägen. Rich und Jain (1976: 133) gehen in ihrem Beitrag auf die Relevanz der sozialen Schicht und des Lebenszyklus für das Einkaufsverhalten der Konsumenten zu Zwecken der Marktsegmentierung ein. Dazu konstatieren die beiden Autoren anhand der empirischen Ergebnisse zum Einkaufsverhalten von Frauen aus Cleveland und New York, dass die Relevanz der sozialen Schicht- und Lebenszyklusunterschiede durch die sich ereignenden Veränderungen in Einkommen, Bildung, Freizeit und des Trends zum Umzug in die Vororte in Frage gestellt werden. 17 4.4. Lebenslagen und soziale Lagen Hradil (1999: 39) betont, dass in „postindustriellen“ Gesellschaften die Mehrzahl der arbeitenden Bevölkerung nicht mehr in der industriellen Produktion, sondern im Dienstleistungsbereich arbeitet. Abgesehen von spezifischen Problem- bzw. Randgruppen ist das Wohlstandsniveau als hoch zu bewerten. Ebenso verfügen viele über mehr Freizeit. In diesen Gesellschaften erweitern sich die Wert- und Zielvorstellungen der Menschen. Über die Dimensionen der „Güter“ hinaus, die im Zusammenhang mit dem Berufsleben stehen, werden daher weitere zu wichtigen Ungleichheitsfaktoren (z.B. Freizeitbedingungen und eine gesunde Umwelt unter anderem zu Zwecken der Erholung). Neben den ökonomisch entstandenen erlangen auch die (un-)vorteilhaften Lebensbedingungen große Beachtung, die durch wohlfahrtsstaatliche Institutionen und soziokulturelle Faktoren (z.B. die Ausgrenzung bzw. Integration von Ausländern) geschaffen werden. Daraus hervorgehend sind für die Menschen mehr Determinanten sozialer Ungleichheit von Bedeutung, als selbst in komplexen Klassen- und in mehrdimensionalen Schichtkonzepten berücksichtigt werden. Neben dem beruflichen Höher und Tiefer bedeuten den einzelnen in „postindustriellen Gesellschaften“ auch die Vor- und Nachteile viel, die ihnen aufgrund ihres Geschlechts, Alters, ihrer Wohnregion, der familiären Lebensform oder ethnischen Zugehörigkeit erwachsen. Derart komplexe Konstellationen sozialer Ungleichheit werden in letzter Zeit häufig mit Lagenbegriffen erfasst. Als „soziale Lage“ bezeichnet man die Situation einer Bevölkerungsgruppe, deren Lebensbedingungen maßgeblich durch eine bestimmte soziale Position geprägt und ähnlich gestaltet werden. In einer sozialen Lage befindlich sind z.B. Studenten, höhere Angestellte und Beamte, Facharbeiter, Arbeitslose und Hausfrauen. Das Konzept der sozialen Lage bezieht im Unterschied zu den Begriffen der Schicht und der Klasse auch ausdrücklich die Teile der Bevölkerung mit ein, die nicht (mehr) im Erwerbsleben stehen (Hradil, 1999: 40). Bulmahns (1996: 36) exemplarische Konstruktion der Soziallagen setzt sich aus den drei Indikatoren Erwerbsstatus, Stellung im Beruf und Alter zusammen. „Lebenslage“ nennt man die Gesamtheit ungleicher Lebensbedingungen eines Menschen, die durch das Zusammenwirken von Vor- und Nachteilen in 18 unterschiedlichen Dimensionen sozialer Ungleichheit zustande kommen. So könnte z.B. die Lebenslage eines Menschen durch geringe Einkünfte, viel Freizeit, eine billige und gesundheitlich vorteilhafte Wohnung, hohe Integration in die Gemeinde, schlechte Arbeitsbedingungen im Schichtdienst und geringe Qualifikation gekennzeichnet sein (Hradil, 1999: 40). Die Begriffe der sozialen Lage und der Lebenslage bilden die Grundlage für die differenzierte Unterscheidung ungleicher Lebensbedingungen gesellschaftlicher Gruppierungen. Laut Stefan Hradil sind Lagenkonzepte Ungleichheitsgefügen in pluralen Wohlstands- und Wohlfahrtsgesellschaften besonders angemessen und können auf Alleinerziehenden) spezifische oder Gruppierungen auf bestimmte (z.B. die Lage Fragestellungen von (z.B. gesundheitsrelevante Lebenslagen) zugeschnitten werden. 4.5. Familienlebenszyklus Im Marketing wird das der Theorie nach zum Käuferverhalten zurechenbare Konzept des Familienlebenszyklus als Instrument zur Marktsegmentierung und Zielgruppenbestimmung Konsumenten in verwendet. verschiedene Nach ihm Abschnitte wird eingeteilt, das Leben denen eines bestimmte Konsummuster zugeordnet werden. Lansing und Morgan (1955: 36ff.) schlagen dazu vor, die wichtigsten Abschnitte des Lebens einer normalen Familie in sechs Phasen zu unterteilen: Tabelle 1: sechs Lebensphasen nach Lansing und Morgan Die sechs Lebensphasen 1. Jung, alleinstehend (single) 2. Verheiratet 2.1. Jung, verheiratet, keine Kinder 2.2 Jung, verheiratet, jüngstes Kind unter 6 2.3. Jung, verheiratet, jüngstes Kind unter 6 oder darüber 2.4. Älter, verheiratet, mit Kindern 2.5. Älter, verheiratet, ohne Kinder "jung" entspricht: Haushaltsvorstand ist unter 45 "älter" entspricht: Haushaltsvorstand ist 45 oder darüber "Kinder" sind Kinder bis zum Alter von 18 Jahren Nr. 1 2 3 4 5 6 Quelle: Lansing & Morgan (1955: 36ff.) Sie kommen zu dieser Einteilung, da sie annehmen, dass gewisse Ereignisse im Leben wie z.B. 19 - die Aufnahme des Studiums und der oft damit verbundene Auszug aus dem Elternhaus, - die Heirat oder - das Ableben des Ehepartners wichtige Wendepunkte in der Lebensgestaltung darstellen. Ferner stellen Lansing und Morgan (1955: 36ff.) zu ihrem Konzept fest, dass Unterschiede im Konsumverhalten mittels der Lebensphasen besser als mit soziodemographischen Variablen dargestellt werden können. Laut Schmitz und Kölzer (1996: 63ff.) zeigen die gebildeten Phasen, wie sich das Konsumverhalten in den einzelnen Entwicklungsstufen des Lebens verändert. Diese soziologischen Ereignisse haben einen sehr starken Bezug zum Alter, da ihre Eintrittswahrscheinlichkeit an eine Altersspanne gebunden ist. Das Lebenszykluskonzept wird deshalb sehr oft angewandt, um Kaufverhalten, insbesondere die Produktwahl oder Einkaufsstättenwahl zu prognostizieren. Daten und Informationen sind sehr leicht zugänglich und ermöglichen zum anderen durch die Kombination verschiedener Merkmale eine genügend große Informationsbasis zur Erklärung eines zielgruppenspezifischen Kaufverhaltens. So ist nachgewiesen worden, dass sich in den einzelnen Phasen die Verwendung des Einkommens stark unterscheidet. Auch die Anforderungen, die an die Wahl der Produkte und Einkaufsstätten gestellt werden, sind laut Schmitz und Kölzer (1996: 64) recht differenziert und die Präferenz für bestimmte Einkaufsstätten variiert in Abhängigkeit von der Lebenszyklusphase. In der Zwischenzeit liegt das Familienlebenszykluskonzept in zahlreichen Varianten vor. Eine Anfang 1990 durchgeführte Spezialauswertung des G&I- Verbraucherpanels hat die in Tabelle 2 dargestellten Haushaltsgruppen hervorgebracht. Diese Haushaltsgruppen sind von direkter Relevanz in bezug auf die Zusammensetzung der Familienlebenswelten. 20 Tabelle 2: Haushaltsgruppen nach G&I Der Familienlebenszyklus Gesamtanteil in der BRD Familien mit Kindern im jugendlichen Alter 7,50% Jüngere Familien mit Schulkindern 13,80% Jüngere Familien mit Kleinkindern 5,50% Ältere Familien mit Kindern 10,30% Ältere Familien ohne Kinder, berufstätiger Haushaltsvorstand 10,40% Familien mittleren Alters ohne Kinder 6,60% Junge Familien / Paare ohne Kinder 5,10% Junge Singles 6,80% Alleinstehende Senioren 15,70% Ältere Familien ohne Kinder, Haushaltsvorstand in Rente 18,30% Quelle: Diller (1994: 315ff.) Müller-Hagedorn (1978: 106ff.) betont, dass Konsumenten in verschiedenen Lebenszyklusphasen unterschiedliche Einzelhandelsbetriebsformen bevorzugen. Es zeigt sich bei vielen Warengruppen, dass die Warenhäuser bei Käufern aus den ersten Lebenszyklusphasen besonders beliebt sind und dass der Verbrauchermarkt besonders stark die Verbraucher aus den mittleren Lebenszyklusphasen anspricht und dass das Fachgeschäft überdurchschnittlich viele Käufer unter den Verbrauchern aus den hohen Lebenszyklusphasen anzieht. Dementsprechend lässt sich anhand des Lebenszykluskonzeptes das Einkaufsverhalten im Sinne von bevorzugter Betriebsform diskriminieren (Diller, 1994: 315ff.). Daraus ergibt sich die Relevanz der Familienlebenszyklen in bezug auf das Einkaufsverhalten in verschiedenen Betriebsformen als wichtigem gesellschaftlichem Vorgang. Bei der Operationalisierung der Familienlebenswelten nehmen die Familienlebenzyklen eine zentrale Rolle ein. Allgemein untersuchen Wells und Gubar (1976: 154) das Konzept des Lebenszyklus in bezug auf das Konsumentenverhalten. Die beiden Autoren kommen dabei zu dem Schluss, dass es sinnvoll ist, bei Studien des Konsumentenverhaltens statt des Alters die Stufen des Lebenszyklus zu verwenden. Ferner erwähnen Wells und Gubar (1976: 168) jedoch, dass der Lebenszyklus als Forschungsinstrument mehrere Nachteile hat. Dies ist erstens darauf zurückzuführen, dass sich noch keine zwei Forscher darüber einig geworden sind, in welche Stufen der Lebenszyklus einzuteilen ist. Dadurch gestaltet sich der Vergleich von Ergebnissen mehrerer Studien miteinander als schwierig. Außerdem ist ein weiteres Problem darauf zurückzuführen, dass einige Haushalte keiner der üblichen Stufen des Lebenszyklus einwandfrei 21 zugeordnet werden können. Schließlich besteht das Problem der geringen Bekanntheit des Lebenszykluskonzeptes. 4.6. Milieu und Lebensstile Laut der Definiton von Hradil (1999: 41) „…fassen ‚soziale Milieus’ Gruppen Gleichgesinnter zusammen, die gemeinsame Werthaltungen und Mentalitäten aufweisen und auch die Art gemeinsam haben, ihre Beziehungen zu Mitmenschen einzurichten und ihre Umwelt in ähnlicher Weise zu sehen und zu gestalten.“ Dagegen wird die Art und Weise, wie die einzelnen ihr Alltagsleben organisieren, als „Lebensstil“ bezeichnet. „Ein Lebensstil ist demnach der regelmäßig wiederkehrende Gesamtzusammenhang der Verhaltensweisen, Interaktionen, Meinungen, Wissensbestände und bewertenden Einstellungen eines Menschen.“ Sowohl die Milieu- als auch die Lebensstilbegriffe erfassen als zusammensetzende Konzepte zahlreiche, in ihren Ausprägungen zusammentreffende Komponenten zugleich. Anders aber als soziale Milieus, deren Kern in psychologisch „tiefsitzenden“ gruppentypischen Werthaltungen besteht (z.B. Konservativität oder Liberalität), ändern sich die Lebensstile der Menschen, das heißt ihre Verhaltens- und Meinungsroutinen, unter Umständen recht schnell. Denn sie sind weit stärker als soziale Milieus abhängig von den jeweils verfügbaren Ressourcen und aktuellen Lebenszielen, von Moden und vom „Zeitgeist“, von der momentanen Lebensform und von persönlichen Entscheidungen der einzelnen. Hradil (1987: 168) stellt ferner in einem früheren Werk heraus, dass soziale Milieus und Lebensstile insoweit verknüpft sind, da er das Konzept der „sozialen Milieus“ auf der Makroebene als Kollektive mit ähnlichem Lebensstil definiert. Georg (1998: 82) fügt hinzu, dass in früheren Zeiten die Stellung im Produktionsprozess, der Lebensstandard, die Umgebung und die Konfessionszugehörigkeit deutlich die Milieuzugehörigkeit indizierten. Heute dominieren dagegen Alter, Bildung und persönlicher Stil (operationalisiert über die Positionierung im Raum alltagsästhetischer Schemata) stärker als die Evidenz (leichte Wahrnehmbarkeit) und Signifikanz (Bedeutsamkeit für den Wahrnehmenden) milieutypischer Zeichen früherer Zeiten. Schulze (1992: 267ff.) verortet diesen Raum alltagsästhetischer Schemata auf drei22 dimensionale Weise: über das Hochkulturschema (klassische Musik, Museumsbesuch, „gute“ Literatur; Genuss stellt sich hier über Kontemplation her; Lebensphilosophische Bedeutungsebene: das Streben nach Perfektion), das Trivialschema (deutsche Schlager, Fernsehquiz, Arztromane; Genuss wird auf Gemütlichkeit bezogen; Lebensphilosophische Bedeutungsebene: das Streben nach Harmonie) und seit den 50er Jahren des 20.Jahrhunderts das Spannungsschema (Rockmusik, Thriller, Disco; Genuss über das Ausagieren von Spannung -Action- erlebt; Lebensphilosophischer Kern: Selbstinszenierung, Unterhaltung, Selbstverwirklichung, „narzißtisch“). Dieser Bedeutungsraum alltagsästhetischer Zeichen stellt ein Kontinuum von Mischungsverhältnissen dar, in dem ein Individuum oder eine Gruppe verortet werden kann oder sich selbst verortet. Allgemein begreift Schulze soziale Milieus als Wissensgemeinschaften, die gemeinsame Modelle von Weltdeutung teilen. Dabei unterlag die Entwicklung kollektiven Wissens in den letzten Jahrzehnten einer substantiellen Veränderung, die sich als „Zunahme von existentiellem Wissen mittleren Kollektivitätsgrades“ (Schulze 1992: 268) beschreiben lässt. Während etwa in den 50er Jahren das Teilen einer gemeinsamen Prestigedimension sowohl die unteren als auch die oberen Statusgruppen verband (Wissen hohen Kollektivitätsgrades), aber auch nur lokal oder regional verbreitete Milieus existierten (Wissen niedrigen Kollektivitätsgrades), dominieren in den 80er Jahren Wissensbestände, die vorwiegend nur in den jeweiligen auf Meso-Ebene angesiedelten Milieus Gültigkeit besitzen: „Unterschiedliche Erfahrungshorizonte und auseinanderfallende Routinen der Verarbeitung wahrgenommener sozialer Wirklichkeit führen dazu, dass es in unserer Gesellschaft mehrere Welten gibt. Gleiche reale Erlebnisse, etwa politischer Art, kommen schon unterschiedlich gefiltert und aufbereitet in den verschiedenen Milieus an, um dort in weit auseinanderliegenden semantischen und normischen Bezugssystemen noch einmal unterschiedlich und in Handlungen (oder deren Unterlassung) umgesetzt zu werden [...] Milieus sind soziokulturelle Gravitationsfelder mit eigenen Wirklichkeiten.“ (Schulze, 1992: 267). Lüdtke (1989: 16ff.) identifiziert zur Charakterisierung der Lebensstile folgende Dimensionen: Die Ebene der Orientierung, der Wahrnehmung und des Denkens (vorherrschende Lebensthemen, Ziele, Interessen, Werte), des konkreten Verhaltens (Tätigkeiten, Kontakte und Mitgliedschaften, Arbeits- und 23 Freizeitmuster, Ressourcen Konsumgewohnheiten), und kulturellen der Symbolen Ausstattung (Wohnung, mit Auto, materiellen Kleidung, Haushaltsausstattung, Freizeitgüter) sowie des Grades der „Etablierung“, Routine bzw. der Stellung im Lebenslauf. Laut Hradil (1999, 420 ff.) wird bei Untersuchungen der sozialen Ungleichheit auf Basis von Klassen- und Schichtkonzepten im allgemeinem davon ausgegangen, dass mit bestimmten äußeren Lebensbedingungen mehr oder minder eng bestimmte innere Haltungen (Klassenbewusstsein, schichtspezifisches Denken, etc.) einhergehen. Hinter diesen „klassischen“ Konzepten steht die Annahme, „...nach denen das Sein das Bewusstsein bestimmt. Demgegenüber geht in ‚Lebensstilgruppierungen’ Lebensweisen einer die die Konzeption Annahme sozialen von ein..., Gruppierung ‚Sozialen dass durch Milieus’ die und ‚subjektiven’ deren ‚objektive’ Lebensbedingungen zwar angeregt, beeinflusst oder begrenzt sein mögen, keinesfalls aber völlig geprägt sind“. (Hradil, 1999: 420) 4.7. Die DINKs als Ausprägung einer Life-Style-Typologie Bedeutung erhält in diesem Zusammenhang hier die Life-Style-Typologie nach Gottschling und Rechenauer (1994: 35ff.), deren Typologieausprägung DINK (Double Income No Kids) in den Familienlebenswelten berücksichtigt wurde.4 Dieser Life-Style-Typologie wird jedoch aller Wahrscheinlichkeit nach in der wissenschaftlichen Sozialstrukturanalyse aufgrund mangelnder Anwendbarkeit schwerlich Bedeutung zukommen. Dies ist darauf zurückzuführen, dass diese Typologie offensichtlich nur zu Zwecken des Marketing und der Absatzplanung erstellt wurde, da ausschließlich Bevölkerungsgruppen mit höherer Kaufkraft in dieser Typologie berücksichtigt und dementsprechend benachteiligte Bevölkerungsteile vernachlässigt werden. Endruweit (2000: 14) verortet diese Life-Style-Typologie als eine Form des sozialen Milieus: „Nur einzelne, nicht die Gesamtgesellschaft erfassende Milieus beschreiben die nicht immer ganz ernst gemeinten, für die Absatzplaner trotzdem aufschlussreichen Milieus der Yuppis […], Flyers […], DINKs [...], Woopies [...] und Ultras [...], die man noch als eng werbewirtschaftliche Konzepte abtun könnte.“ Dem muss hinzugefügt werden, dass die DINKs nach der Definition in der Tabelle 3: Life-Style-Typologie streng 24 genommen kaum als ein soziales Milieu bezeichnet werden können. Sie stellen bestenfalls eine Ausprägung des Familienlebenszyklus mit einer optionalen Implementierung des Einkommens und der Berufstätigkeit dar, da sowohl die von Hradil (1999: 41) beschriebenen gemeinsamen Werthaltungen und Wahrnehmungen wie auch die gruppenspezifischen Mentalitäten der sozialen Milieus fehlen. Tabelle 3: Life-Style-Typologie Typologieausprägung Kurzbeschreibung 1 - Yuppies (Young Urban Professionals) ●in Städten lebende, sehr konsumfreudige Aufsteiger zwischen 20 und 39 Jahren mit hohem Bildungsniveau und Einkommen 2 - Flyers (Fun Loving Youth En Route to ●die Gruppe der 13 - 25jährigen (Teenager, Success) Studenten, arbeitende Jugendliche) 3 - DINKs (Double Income No Kids) ●die Gruppe der berufstätigen und zugleich kinderlosen (Ehe-)paare mit ständig steigendem Realeinkommen ●gewinnt in BRD an Bedeutung 4 - Ultras (Ultra Consumers) ●nicht durch Alter, sondern nur durch extrem konsumorientierten Lebensstil gekennzeichnet 5 - Woopies (Well Off Older People) ●Nachkarrieristen ●Personen zwischen 55 und 64 Jahren, die vorzeitig aus dem Berufsleben ausgeschieden sind, sich aber nicht zur Ruhe setzen, sondern neue Wirkungsfelder erschließen wollen ●Die jugendlichen 60er ●60 – 69jährige mit in früheren Zeiten für dieses Alter untypischen Interessen ●Die aktiven 70er ●Ruheständler aus gehobenen Berufen mit einem monatlichen Haushaltsnettoeinkommen von mindestens 1500€ Quelle: Gottschling & Rechenauer (1994: 35ff.) 4.8. Der Nutzen im Rational Choice Modell Die Relevanz des Lebensstilkonzeptes wird in diesem Zusammenhang trotz des von Kleining und Prester (1999: 5ff.) dargestellten Unterschieds der Lebenswelten von den Lebensstilen angenommen. Dazu erhält in diesem 4 Siehe dazu Tabelle 3: Life-Style-Typologie. 25 Zusammenhang das Lebensstilkonzept als ein psychographisches Zielgruppenmodell in Verbindung zu dem dazu in der Literatur angewandten Rational Choice Modell für die hier relevante Einkaufsstättenwahl eine dementsprechende Beachtung. Gemäss Lüdtke (1995: 13) entsteht ein Lebensstil in dem Prozeß von Versuch und Irrtum auf der Verhaltensebene als habitualisiertes Muster von Alltagsroutinen und auf der Ebene der Sinnreflektion als Rahmen der Identitätsdefinition. Laut Esser (vgl. Esser 1990, 1991, 1993) erleichtern „Habits“ und „Frames“ die Suche nach Alternativen bzw. das Festhalten an oder die Modifikation von Bewährtem. Lebensstile können somit als, die individuelle Entscheidung über Handlungsalternativen erleichternde, Prüfkriterien in einem modernen handlungstheoretischen Modell der Rationalen Wahl (Rational Choice) betrachtet werden. „...und sie dienen als Regel der Selektion von Alternativen nach gegebenen Nutzenerwartungen, indem sie Typisierungen von Situationen erlauben, wodurch gegebenenfalls die Suche nach situationsspezifischen Lösungen erleichtert wird, d.h. bei Erreichen eines subjektiven Nutzenoptimums abgebrochen werden kann.“ (Esser, 1990: 231ff.) Für die Familienlebenswelten als ein demographisches und sozio- ökonomisches Zielgruppenmodell lässt sich ähnliches annehmen, da aufgrund der Ähnlichkeit zwischen dem Lebensstilkonzept und dem Lebensweltenkonzept für die Zugehörigkeit zu einer Familienlebensweltenausprägung ebenfalls angenommen wird, dass sie erleichternde Prüfkriterien in einem Modell der Rationalen Wahl in bezug auf die individuelle Entscheidung über Handlungsalternativen beinhaltet. Dies bezieht sich in dieser Analyse auf die individuelle Entscheidung über die 13 Möglichkeiten der Einkaufsstättenwahl und des damit verbundenen wertmäßigen Einkaufs. Lüdtke (1995: 13) fügt dem hinzu, dass Individuen wahrscheinlich und situationsspezifisch auf typische Kriterien der Selektion (auf „ihre Lebensstile“ bzw. hier „ihre Familienlebenswelten“) zurückgreifen, die Bestandteile eines komplexen, relativ abgestimmten kognitiven Repertoires sind. Dies findet in dem hier behandelten Zusammenhang insoweit Anwendung, da zum Beispiel die Typologieausprägung der DINKs (Double Income No Kids) hypothetisch die Teilnutzen Preis, Sortimentsauswahl und Standortnähe als typologiegrup- 26 pierungsspezifische Prüfkriterien bei der Wahl einer Einkaufsstätte schwerpunktmäßig in Betracht ziehen würden. Ferner weist Lüdtke (1995: 31) im Zusammenhang mit Lebensstilen auf einen weiteren Aspekt hin, nämlich dass Lebensstile „...auf indirekte Weise als Agentur der Interessendurchsetzung...“ wirken. Denn Lebensstilinteressen haben unter anderem auch einen nicht zu unterschätzenden Einfluss auf das Konsumverhalten. Überleitend wird hier ebenfalls der Einfluss der Familienlebenswelten auf das Konsumverhalten angenommen.5 Verfolgt wird im Konsum z.B. das Interesse an hoher Qualität und allgemeiner Bedürfniserfüllung nach Gütern und Diensten und auch einer rationalen Verwendung der Geld- und Zeitbudgets. Dabei beschreibt Lüdtke die zu der Zeit seiner Publikation im Jahre 1995 am stärksten entwickelte Modellvariante des Akteurs des Rational-Choice-Ansatzes nach Esser (1993: 238f.), das RREEMM-Modell: Der Mensch der sozialwissenschaftlichen Erklärungsmodelle sei ein Resourceful, Restricted, Expecting, Evaluating, Maximizing Man. Lüdtke (1995: 31) fügt dem hinzu, dass der Akteur dementsprechend nach den genannten fünf Eigenschaften strategisch, d.h. interessen- und zielgerichtet handelt: „...er ist innovativ, in seinen Ressourcen begrenzt, bewertet Alternativen, entwickelt Erwartungen aufgrund seiner Präferenzen und versucht, Situationsvorteile zu optimieren.“ Auch zieht Lüdtke (1995: 151) das Rational-Choice-Modell zur Erklärung der Entstehung von Lebensstilen hinzu: „Die Entstehung von individuellen Lebensstilen kann als selektive, im sozialen Austausch mit anderen abgeglichene Folge von zahlreichen Einzelentscheidungen und Habitualisierungen, also komplexen Lernleistungen des Akteurs aufgefasst werden, die sich gemäß dem Rational-Choice-Modell erklären lassen.“ Lüdtke hebt jedoch hervor, dass das Rational-Choice-Modell wegen seiner hohen Allgemeinheit nicht den Status einer substanzwissenschaftlichen Theorie, sondern den „...einer theoretischen Perspektive (...) auf der Metaebene der Theorien“ innehat (1995: 37). Ferner weist Lüdtke darauf hin, dass der Lebensstil bei der Analyse einer konkreten Wahlhandlung als Element der Situation hinzugezogen werden kann. Er erleichtert die Bewertung von Alternativen und damit die Selektions5 Siehe dazu unter anderem Kapitel 4.5 Familienlebenszyklus. 27 entscheidung durch den Akteur, indem dieser gegebenenfalls auf eine bewährte Strategie, auf erworbene Gewohnheiten und Rahmen zurückgreifen kann, die ihm die Risikokosten neuer Alternativen zu verringern helfen, auch wenn die resultierende Handlung aus der Beobachterperspektive ‚suboptimal’ erscheinen mag. Diese Wahlhandlung besteht hier aus der Wahl der Einkaufsstätte anhand der verschiedenen Teilnutzen mit der damit einhergehenden Bewertung von Alternativen (hypothetisch: Spar ist zu teuer, Real zu weit entfernt). Die erworbene Gewohnheit älterer Mitbürger könnte möglicherweise darin bestehen, in diesem Fall z.B. den Spar zu präferieren, da man „schon immer“ dort eingekauft hat, Nachbarinnen zum sozialen Austausch trifft und einen nicht allzu großen Weg zurücklegen muss. 4.9. Marktsegmentierung im Handel Da die Typologie der Familienlebenswelten von der Marktforschung zu Zwecken der Marktsegmentierung entwickelt worden ist, soll hier auf die selbige eingegangen werden. Laut Schmitz und Kölzer (1996: 131ff.) hat die Strategie der Marktsegmentierung in den letzten 25 Jahren eine große Bedeutung in der Marketingwissenschaft erlangt. Gleichzeitig mit dem zunehmenden Stellenwert des Marketing6 hat auch die Marktsegmentierung an Bedeutung gewonnen. Inzwischen wird die Marktsegmentierung als Kerngebiet des Marketing verstanden, da bei einer an den Bedürfnissen der Kunden ausgerichteten Absatzpolitik Unterschiede zwischen den Käufern berücksichtigt werden müssen (Freter, 1983: 7). Zunächst soll dargestellt werden, was unter dem Begriff Marktsegmentierung zu verstehen ist, welche Strategien der Marktbearbeitung denkbar sind und welche Kriterien zur Abgrenzung eines Marktes verwendet werden können. 4.9.1. Zum Begriff der Marktsegmentierung Unter Marktsegmentierung wird die Einteilung des heterogenen Gesamtmarktes in 6 homogene Teilmärkte anhand bestimmter Segmentierungskriterien Dieser zunehmende Stellenwert ist auf den Wandel des Verkäufer- zum Käufermarkt zurückzuführen (vgl. Meffert, 1986: 29ff.). 28 verstanden. Hierbei sollen Segmente entstehen, die in sich möglichst homogen sind, jedoch zu anderen Segmenten Unterschiede aufweisen (Freter, 1983: 18). Der Zweck der Marktsegmentierung besteht darin, Unterschiede zwischen den Käufern aufzuzeigen, um daraus Schlussfolgerungen für eine differenzierte Marktbearbeitung zu erzielen (Meffert, 1986: 213). Die HandelsmarketingMaßnahmen sollen dann an die Anforderungen einer genau definierten Käuferschicht angepasst werden, um so einen hohen Identifikationsgrad zwischen Käufer und angebotener Leistung zu ermöglichen. Ein von einem Handelsbetrieb ausgewähltes Segment, das mit einem spezifischen Marketingprogramm bearbeitet werden soll, wird als Zielgruppe bezeichnet. Dementsprechend lässt sich der Unterschied von Marktsegment und Zielgruppe verdeutlichen: ein Marktsegment ist eines von mehreren Segmenten, die im Rahmen der Markterfassung unterschieden werden, während mit Zielgruppe das Segment bezeichnet wird, welches ein Unternehmen zum Gegenstand seiner Marketingplanung macht. Unter einem Zielgruppenkonzept versteht man eine zielgruppenorientierte Ausrichtung der Elemente des Marketing-Mix auf die spezifischen Merkmale und Anforderungen der ausgewählten Zielgruppe. Hierdurch will man gegenüber seinen Kunden einen dauerhaften Nutzenvorteil und gegenüber der Konkurrenz einen Wettbewerbsvorteil erlangen (Schmitz und Kölzer, 1996: 131ff.). 4.9.2. Überblick über die Kriterien der Marktsegmentierung Laut Schmitz und Kölzer (1996, 133ff.) kann die Segmentierung eines Gesamtmarktes in mehrere Teilmärkte nach unterschiedlichen Kriterien erfolgen, die aus der Käuferverhaltenstheorie abgeleitet sind (Freter, 1983: 43). Freter (1983: 49) unterscheidet zwischen soziodemographischen, psychographischen und beobachtbaren Kaufverhaltenskriterien. Diese Kriterien können ferner unterschieden werden in solche, die zur Abgrenzung der Segmente dienen (Trennvariablen) und andere, die mehr zur Beschreibung eines Segments eingesetzt werden (Deskriptorvariablen). Die Abgrenzung von Segmenten kann z.B. durch soziodemographische Daten erfolgen und dann anhand charakteristischer Merkmale aus den Bereichen Einstellungen, Informationsverhalten oder Freizeitverhalten beschrieben werden. Es können ebenso unter Zuhilfenahme von Einstellungsdimensionen sogenannte „Cluster“ 29 (einstellungsmerkmalsähnliche Gruppen von Personen) gebildet werden, die dann anhand demographischer Merkmale beschrieben werden können (Diller, 1994: 142ff.). In Tabelle 4 ist eine Auswahl der wichtigsten Marktsegmentierungskriterien dargestellt, deren Kriterien zu Typologien ausgearbeitet werden können, wenn mehrere Merkmale kombiniert zum Einsatz gelangen. Die Familienlebenswelten sind zu Zwecken der optimalen Trennschärfe aus demographischen (Familienlebenszyklus, soziale Lage) und sozioökonomischen (Soziale Schicht) Kriterien zusammengesetzt, beinhalten aber die DINKs laut der Definition von Endruweit (2000: 14) als psychographisches Kriterium.7 Tabelle 4: Überblick über ausgewählte Kriterien der Marktsegmentierung Kriterien Merkmale (Auswahl) Beispiele in der Praxis sozio- geographische •Stadt/Land Städter, demographische Kriterien •Nielsen-Gebiete Landbevölkerung, •Gebiete nach Nielsen-Panel, Postleitzahlen insbesondere für •Gebiete mit bestimmten Lebensmittel; MOSAIC- Bevölkerungsdichten Studie von CCN, POINT •Ortsgrößen PLUS im Rahmen der Kriterien GfK-Analysen, regio select (Bertelsmann), IDENT (D&G Direktmarketing), dart (SAZ marketing services), Local Direct von Merkur etc. demographische •Geschlecht Männer versus Frauen, Kriterien •Alter Familienlebenszyklus, •Haushaltsgröße z.B. die Jugendlichen, Senioren, Haushalt mit 2, 3 oder 4 Personen, Singles, etc. 7 Wie aber schon in 4.7. Die DINKs als Ausprägung einer Life-Style-Typologie angesprochen, ist diese Einordnung der DINKs vorsichtig zu bewerten. 30 sozio- •Bildungsstand Soziale Schichten, die ökonomische •Beruf Einkommensstarken Kriterien •Einkommen oder Einkommensschwachen; „Unter/ Überpriviligierte“; Akademiker versus Nichtakademiker, Intellektuelle psychographische produktbezogen •Motive Lifestyles, Outfit-Typen Kriterien oder allgemein •Einstellungen von Spiegel, Milieus (in •Werte Kombination mit •Persönlichkeitsmerkmale anderen Kriterien), Die •Interessen Jugendlich-Aktive oder •Wissen Die Häusliche etc., LaieAmateur-Profi Verhaltensorientierte kaufbezogen Kriterien •Einkaufsstättenwahl z.B. Einkaufsstättentyp; •Produktwahl Niedrigpreiskäufer, •Markenwahl/ -treue Prestigekäufer etc., •Preisverhalten Markenwechsler- •Kaufhäufigkeit Markentreuer, der Gucker, der Erstkäufer, Gelegenheitskäufer und der Intensivkäufer Allgemein •Informationsverhalten z.B. der Impulskäufer •Kaufentscheidungstypen versus habitueller •Freizeitverhalten Gewohnheitskäufer oder •Anlässe der extensive Vernunftskäufer Quelle: Schmitz & Kölzer (1996: 134) Sozio-ökonomische Kriterien, wie z.B. der Beruf, der Bildungsstand oder die soziale Schicht, können laut Schmitz und Kölzer (1996: 149) sogar konkrete Hinweise für die Sortimentsausrichtung, die persönliche Kundenansprache, die Ladeneinrichtung und die Ausgestaltung der Werbung geben. Das Einkommen ist als Segmentierungsmerkmal nur unter Vorbehalt bzw. mit flankierenden Interpretationen und Erklärungsansätzen brauchbar. Dies ist darauf zurückzuführen, dass z.B. teure (vor allem sichtbar teure) Produkte in hierfür prädestinierten, hochpreisigen Fachgeschäften auch von „Unterprivilegierten“ gekauft werden, die sich gemessen an ihren Status- 31 ambitionen und ihren Bedürfnissen nach auffälliger Kleidung, Wohnungseinrichtung und Kosmetik für unterbezahlt halten. Die soziale Schicht besteht aus einer Vielzahl von Familien und Einzelpersonen, die den gleichen sozialen Status und gewisse ähnliche Merkmale aufweisen: Beruf, Erziehung, Weltbild, Herkunft, Bildung, Besitz, Wohnverhältnisse und Einkommen. Als interessant erweist sich dieses Merkmal insofern, als Konsumenten gerne nach außen zu erkennen geben, welcher Schicht sie angehören wollen, wobei die jeweils höhere Schicht die Funktion der Referenzgruppe einnimmt. Problematisch ist das Überspringen von Schichten, denn hier ist die Identifikationschance erschwert. Man kennt die Einteilung in: untere Unterschicht (Straßenarbeiter), obere Unterschicht (unterste Angestellte und Beamte, Kleinsthändler), untere Mittelschicht (untere Angestellte und Beamte), mittlere Mittelschicht (Angestellte und Beamte mittleren Niveaus, Lehrer, mittlere Geschäftsinhaber), obere Mittelschicht (leitende Angestellte und höhere Beamte, Professoren) bis hin zur Oberschicht, wo der Hochadel und die Spitzenfinanz zu finden ist. Von dem Faktor Schicht werden beispielhaft schichtspezifische Konsumeinstellungen abgeleitet, die laut Schmitz und Kölzer (1996: 150ff.) wie folgt charakterisiert werden: Tabelle 5: Unterscheidungsmerkmale von sozialen Schichten „höhere“ Schicht „niedrigere“ Schicht zukunftsbezogen gegenwartsbezogen städtisch ländlich planend impulsiv mobil immobil selektiv rezeptiv risikofreudig risikovermeidend aktiv passiv informiert uninformiert etc. etc. Quelle: Schmitz & Kölzer (1996: 150) Hierbei handelt es sich gemäss Schmitz und Kölzer (1996: 150) um ein System von Leitvorstellungen (Assoziationen), das sich im Rahmen des 32 Zusammenlebens innerhalb einer sozialen Bezugsgruppe entwickelt hat. Allerdings dürfte die warengruppenübergreifende Gültigkeit der obenstehenden Aussagen angezweifelt werden. Man stelle sich beispielsweise vor, ein Vertreter der unteren Schicht, der seine Freude am selbstdarstellerischen Fahren befriedigen will, suche nach einem für ihn passenden Pkw. Sicherlich wird er sich bestens über die Leistungen eines für einen Kauf relevanten Autos informieren, er wird sich aktiv um den Kauf bemühen und er geht ein hohes finanzielles Risiko ein. Damit sind bereits mehrere schichtspezifische Charaktermerkmale beim Autokauf widerlegt. 4.10. Der Lebensweltbegriff Krotz (1990: 146) hat den Begriff der Lebenswelt ursprünglich als „…Korrektiv gegen die Reflexionslosigkeit der positivistischen Wissenschaften in die philosophische Grundlagendiskussion…“ eingeführt. Im Sinne der lexikographischen Definiton von Fuchs-Heinritz et al. (1993: 394) ist die Lebenswelt „…ein von E. Husserl geprägter Begriff.“ Dieser Begriff „…stellt die Gesamtheit der tatsächlichen und möglichen Erfahrungshorizonte menschlichen Lebens dem mathematisierbaren ‚Ideenkleid’ der exakten Wissenschaft gegenüber. Letzteres hat seinen notwendigen, obgleich häufig vergessenen Grund in der Lebenswelt, indem jede ideale Gegenständlichkeit durch Urteils- und Erfahrungszusammenhänge hindurch in den „vorprädikativen“ Bereich der Lebenswelt zurückgeführt werden muss.“ Kleining und Prester (1999: 5) betonen, dass Lebenswelten von Lebensstilen zu unterscheiden sind, da sich die Lebensstile „…vornehmlich auf die Typisierung augenblicklicher Vorlieben in Mode, Konsum, Wahlverhalten, von Einstellungen, Meinungen, Verhaltensweisen etc. beziehen und je nach Betrachtungsweise und Forschungsabsicht verschiedene Käufer- und Einstellungstypen hervorbringen. Familien-Lebenswelten dagegen sind eine Gliederung der Bevölkerung nach Lebensumständen oder Lebenslagen.“ Der Begriff ist laut Kleining und Prester (1999: 5ff.) umfassender als der von Lebensstilen, da er auch die Bedingungen bezeichnet, unter denen sich verschiedene Lebensstile ausprägen können. Er schließt also die derzeit latenten, noch nicht realisierten Bedürfnisse einer Bevölkerungsgruppe ein. „Schüler und Azubis leben in einer 33 anderen „Welt“ als Berufstätige mit Familien und kleinen Kindern oder als Rentnerfamilien, sie haben andere Grundbedürfnisse und Lebensprobleme und erst auf dieser Basis stilisieren sie ihre Welt in dieser oder jener Weise.“ (Kleining und Prester, 1999: 5ff.) Ferner unterscheiden die beiden Autoren die Lebenswelten von den Milieus. Laut Kleining und Prester (1999: 6) charakterisieren Milieus Lebensbereiche, denen eine Person oder Familie lebenslang angehören kann, wie z.B. einer Sprachgemeinschaft, einer sozialen Schicht oder einer Subkultur. „Milieus sind zumeist weniger einheitlich, als sie von außen gesehen erscheinen, etwa ‚Kleinbürger’, ‚Kriminelle’, ‚Türken’, ‚Wissenschaftler’, so dass vielfache Überschneidungen angenommen werden.“ Lebenswelten in dem von den Autoren gemeinten Sinne sind dagegen Lebensabschnitte von vergleichbar hoher Einheitlichkeit, sie sind gemäss Kleining und Prester (1999: 6) „…gesellschaftlich akzeptierbarer Ausdruck grundlegender Veränderungen des Lebensverlaufs, sie folgen aufeinander in einer als natürlich angesehenen Reihung und sie haben deutlich markierte Übergänge.“ 5. Die Typologien: die Familienlebenswelten Die Familienlebenswelten sind aufgrund der Trennschärfe der Einflussfaktoren im Rahmen der angewandten Operationalisierung von Kleining und Prester (1999: 4ff.) entwickelt worden. Die Definition der „Lebenswelten“ geht in diesem Zusammenhang auf Untersuchungen von Kleining (1995: 119ff.) und Krotz (1990: 167ff.) zur Erforschung der Lebensumstände von Individuen zurück. Dabei wurden bei 602 Personen maximal unterschiedliche Variablen aus den Bereichen Demographie, Verhalten, Einstellungen und Werten erhoben. Eine Reihe von Clusteranalysen hat beständig auftretende Muster ergeben, die sich nach Aussage von Kleining und Prester (1999: 4ff.) am besten durch grundlegende Variablen beschreiben lassen, nämlich durch Geschlecht, Alter, soziale Schicht und Einstellungen, Stellung im Medien und Arbeitsprozeß. Verhaltenspräferenzen, Werte, Konsumverhalten haben sich als diesen Grundmustern nachgeordnet erwiesen (Kleining und Prester, 1999: 7). Aus diesen Analysen sind dann im letzten Schritt die 11 Gruppen ermittelt worden, die nunmehr die Familienlebenswelten umfassen. 34 Abbildung 2: Selbstbilder der Familien-Lebenswelten Studenten / Auszubildende (mit eigenem Haushalt) Aufsteiger, Singles, DINKs ● Viele Freiheiten persönlich: Zeiteinteilung, Aktivitäten, Hobbys sozial: Freundschaften, Partnerschaften ● (Zu) wenig Geld ● Viele Wünsche / Bedürfnisse ● Problem: Zukunftsgestaltung ● Offenheit in Beruf und Beziehung ● Gute wirtschaftliche Lage, wenig Verpflichtungen ● Viele Bedürfnisse, Aktivitäten, Chancen ● Wenig emotionale Sicherheit ● Stress: Aussteigen? MittelschichtFamilien mit Kindern Mittelschicht-Familien ohne Kinder ArbeiterschichtFamilien mit Kindern ArbeiterschichtFamilien ohne Kinder ● Guter Lebensstandard ● Wohl der Kinder ist zentral ● Beruf kollidiert mit Familie ● Viele Bedürfnisse (der Kinder, der Erwachsenen, Anschaffungen, Berufskarriere, Altersvorsorge, Hobbies, Extra) ● Druck, alles zu bewältigen: Fluchtphantasien ● Gute wirtschaftliche Lage ● Kinder aus dem Haus: wieder mehr Freiheit ● Man hat, was man braucht ● Jetzt: das Leben geniessen ● Selbstverwirklichung, starkes Harmoniebedürfnis ● Achten auf Gesundheit ● Schlechte Arbeitsund Einkommenslage ● Viele Ausgaben für Lebenshaltung ●Viele Lebensprobleme und Sorgen ● Unsichere Zukunft ● Viele Wünsche ● Stress: Versuche, ihm zu entkommen ● Wirtschaftslage nicht gut ● Doppelverdienern geht es besser ● Neuer Abschnitt: Kinder aus dem Haus, Wichtigkeit der Familie ● Vor allem Grundbedürfnisse befriedigen und einige Extras ● Lebensunsicherheit ● Wünsche: Gesundheit, besserer Lebensstandard Berufstätige Alleinlebende Arbeitslosen-Familien ● Freiwillig / unfreiwilig alleinlebend ● Vorteil: Selbstbestimmung ● Viele Nachteile: sozial, emotionell, finanziell ● Wunsch nach erneuter Partnerschaft ● Viele Arten von Befriedigungen ● Werbeorientierung ● Konsumorientierung ● Lebenssituation „ganz schlimm“ ● Umfassende Schädigung finanziell: Einschränkung, Gefahr der Überschuldung sozial: Isolation moralisch: Abwertung gesellschaftlich: Vorurteile psychisch: Selbstwert in Frage gestellt, Depression physisch: Krankheit ● Ganze Familie betroffen, auch die Kinder ● Hoffnung auf Arbeit Mittelschicht-Rentnerfamilien ArbeiterschichtRentnerfamilien Alleinstehende Ältere ● Entlastung, freies Leben ● im allgemeinen gute ökonomische Lage ● Man soll nichts übertreiben ● Alter, Krankheit, Tod gegenwärtig ● Viele kleine Freuden: das Leben geniessen ● Man kann sich auch etwas leisten (Reisen, Kultur) ● Man muss nicht mehr arbeiten ● Man kann Zeit selbst einteilen ● Rente ist knapp, die Grundbedürfnisse stehen im Vordergrund ● Furcht vor Rentenkürzung ● Keine großen Sprünge: Familie, Haus, Garten sind zentral ● Konkrete Wünsche ● Ungebunden ● Rentenhöhe unterschiedlich ● Zufrieden, angepasste Bedürfnisse, Gesundheit wichtig ● Probleme: soziale Kontakte, Vorurteile gegen Ältere, Alleinstehende ● Freude am Kontakt mit eigenen Kindern, Enkeln ● Erinnerung an früher, Zukunftssorgen ● Wohltätigkeit Quelle: Kleining und Prester (1999: 12) Ferner haben Kleining und Prester (1999: 11f.) anhand einer qualitativen Untersuchung die hauptsächlichen Kennzeichen der Lebenswelten ermittelt. Die Stichprobe hat 80 Befragte umfasst, die im Quotenverfahren nach 35 Lebenswelt, Geschlecht und Region ausgewählt worden sind. Die mündlichen Interviews von durchschnittlich einer Stunde Dauer sind über verschiedene Aspekte der eigenen und einer zufällig ausgewählten anderen Lebenswelt umgesetzt worden. Das Forschungsverfahren ist laut Kleining und Prester (1999: 11) als qualitativ-heuristisch zu bezeichnen. Die Ergebnisse sind in Abbildung 2 dargestellt. Goerdt (1999: 111) betont, dass die Einteilung von Haushalten in die verschiedenen Familienlebenswelten maßgeblich auf dem mittlerweile weit verbreiteten Konzept des Familienlebenszyklus basiert. Demnach wird das Leben eines Konsumenten bzw. Haushaltes in verschiedene Phasen unterteilt, für die aufgrund prägender Einflüsse und familiärer Umstände unterschiedliche Konsummuster angenommen werden können.8 So liegt z.B. auf der Hand, dass das Einkaufs- und Konsumverhalten maßgeblich von der finanziellen Situation eines Haushaltes beeinflusst wird, welche wiederum mit bestimmten „Wendepunkten“ in der Lebensgestaltung – wie z.B. der Berufstätigkeit oder der Familiengründung – zusammenhängt. Durch die bei der Anwendung von Lebenszykluskonzepten vorgenommene Einbeziehung und Verknüpfung mehrerer Haushaltscharakteristika erhofft man sich eine bessere Identifikation von Unterschieden im Konsumverhalten als durch eine Beschränkung auf einzelne Parameter wie z.B. das Alter des Haushaltsvorstandes. Auf diese Weise werden laut Goerdt (1999: 111) verschiedene soziodemographische Kenngrößen zu einem vorstellbaren und interpretierbaren Ganzen zusammengefügt. Goerdt (1999: 111) ordnet diese Form der Gruppierung von Haushalten den sozioökonomischen Segmentierungsansätzen zu, was er damit begründet, dass seiner Meinung nach das Konzept der Familienlebenswelten an Merkmalen wie dem Alter, der Berufstätigkeit, der Familiengröße und der Schichtzugehörigkeit ansetzt. Dies entspricht jedoch nicht in vollem Maße dem eigenen Befund zu der Einordnung der Familienlebenswelten, da Goerdt die demographischen Bestandteile der Familienlebenswelten bei seiner Verortung als sozioökonomisch bezeichnet.9 Ferner ist er auch nicht auf das Konzept der sozialen Lage eingegangen, welches offensichtlich in den Familienlebenswelten enthalten ist. 8 9 Siehe dazu Kapitel 4.5. Familienlebenszyklus. Siehe dazu Tabelle 4: Überblick über ausgewählte Kriterien der Marktsegmentierung. 36 Durch die Einbeziehung der Berufstätigkeit und der sozialen Schicht können die Familienlebenswelten nach Aussage von Goerdt (1999: 111) als Erweiterung der „klassischen“ Modelle von Lebenszyklus-Typologien angesehen werden. Die Gruppierung der Haushalte in elf Standardtypen erfolgte anhand einer Clusteranalyse, der die demographischen und sozioökonomischen Merkmale der Teilnehmer des GfK-Haushaltspanels zugrunde gelegt wurden.10 Die so gebildeten Familienlebenswelten unterscheiden sich laut Goerdt (1999: 111) hinsichtlich der Stellung im Arbeitsprozeß, des Alters bzw. der Lebensphase, der Familiengröße sowie der sozialen Schicht (Abbildung 3). Abbildung 3: Standard-Abfolgen von Familienlebenswelten Ausbildung Berufsleben Mittelschichtfamilien mit Kindern Alleinlebende, Studierende, Auszubildende ArbeitslosenFamilien Aufsteiger, Singles, DINKS Ruhestand Mittelschichtfamilien ohne Kindern MittelschichtRentnerFamilien Berufstätige Alleinlebende ArbeiterFamilien mit Kindern ArbeiterFamilien ohne Kinder Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentnerFamilien Quelle: Goerdt (1999: 112). Laut dem Burda Advertising Center (2002) haben Haushalte als kleinste wirtschaftliche Einheit des Gemeinwesens für das „faktenorientierte“ Marketing eine hohe Bedeutung. Familienlebenswelten werden als eine neue, von den Kooperationspartnern empirisch erforschte Gliederung der privaten Haushalte bezeichnet: „Familienlebenswelten sind Zielmärkte mit jeweils ähnlichen Bedürfnissen ihrer Mitglieder und ähnlichen wirtschaftlichen Möglichkeiten zu ihrer Befriedigung. Ihre Lebensbedingungen unterscheiden sich deutlich voneinander, ebenfalls ihre Einstellungen und Verhaltensweisen, Konsum10 Siehe dazu Tabelle 4: Überblick über ausgewählte Kriterien der Marktsegmentierung. 37 muster und Medienkontakte. haushaltsbezogener Kauf- Sie und sind vornehmlich für Verbrauchsformen die Analyse geeignet. Durch Kreuzanalysen mit individuellen Lebenswelten sind sie auch zur Bestimmung personenbezogener Verhaltensweisen innerhalb von Mehrpersonenhaushalten anwendbar. Da es sich um gesellschaftliche Grundmuster handelt, können produktbezogene Gliederungen auf Familienlebenswelten bezogen werden.“ Gemäss dem Burda Advertising Center (2002) haben Familienlebenswelten den Anspruch, die Dynamik zu reproduzieren, wie sie durch die Veränderung der Lebenssituation in aufeinander folgenden Lebensphasen entsteht. Zu diesem Zweck sind die Familienlebenswelten aus den Konzepten Soziale Schicht, Familienlebenszyklus, soziale Lage und zusätzlich dem aus der Absatzplanung kommenden Milieu DINK (Double Income No Kids) zusammengesetzt, da mittels dieser Variablenkombination eine größtmögliche Diskriminierung erzielt worden ist. Die hier behandelten Familienlebenswelten umfassen 11 Ausprägungen, die mitsamt der ihnen zugrunde liegenden Konzepte11 in Tabelle 6 dargestellt sind. Tabelle 6: Kurzcharakterisierung der Familienlebenswelten Familienlebenswelten Aus den folgenden Konzepten zusammengesetzt Mittelschicht-Rentner-Familien (MRF) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Alleinstehende Ältere (ASÄ) Familienlebenszyklus Arbeiterschicht-Rentner-Familien (ARF) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Mittelschicht-Familien mit Kind (MFK) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Arbeitslosen-Familien (ALF) soziale Lage, Familienlebenszyklus Arbeiterschicht-Familien ohne Kinder (AOK) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Mittelschicht-Familien ohne Kinder (MOK) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Berufstätige Alleinlebende (BTA) soziale Lage, Familienlebenszyklus Arbeiterschicht-Familien mit Kindern (AMK) Familienlebenszyklus, Soziale Schicht Aufsteiger / Singles / DINKS (ASD) soziale Lage, Familienlebenszyklus, "DINK" Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt (SAZ) soziale Lage Quelle: GfK Panel Services, interne Daten (2002) Von Kleining und Prester (1999: 9) werden Mitglieder der Unterschicht des Schichtmodells als „Arbeiterschichthaushalte“ ausgewiesen. Lebensstile, Wertorientierungen und ästhetische Präferenzen sind damit bei den demographischen und sozioökonomischen Familienlebenswelten im 11 Die Erläuterung dieser Konzepte ist im Kapitel 4. Theorie aufgeführt. 38 Gegensatz zu den tendenziell psychographischen Sinus Milieus nicht berücksichtigt. Damit stellt sich die Frage, ob der Vorzug der betonten Einfachheit der Familienlebenswelten über die Komplexität der Sinus Milieus zu stellen ist, oder ob die Sinus Milieus nicht vielmehr durch den Anspruch der erhöhten „Ganzheitlichkeit“ sich über die Familienlebenswelten stellen? Dies findet jedoch im Rahmen dieser Abhandlung keine Beachtung. 6. Methodik In der hier umgesetzten Analyse wird im ersten Teil die Nutzenstandardisierungsformel nach Diller und Goerdt (1998: 61) angewandt, um die operationalisierten Nutzen standardisieren und für die Regressionsanalyse in einheitlicher Form nutzbar machen zu können. Diese Nutzen werden dann im zweiten Schritt auf die wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen mittels einer schrittweisen linearen Regression regressiert. Diese Analyseform ist in diesem Zusammenhang die Methode der Wahl, da der Einfluss dieser metrischen, annähernd normalverteilten Nutzen als unabhängige Variablen auf die ebenfalls metrisch verteilten, nach der Transformation annähernd normalverteilten Typologieausprägungen gemessen werden soll. Im nächsten Schritt wird die multinomiale logistische Regression ausgewählt. Formal betrachtet handelt es sich bei dieser Analyseform um die Voraussage der Zugehörigkeit zu einem der diskreten Merkmale einer nominalskalierten abhängigen Variablen, die aufgrund einer Linearkombination mehrerer unabhängiger Variablen vorgenommen werden soll. Diese nominalskalierte abhängige Variable besteht in diesem Zusammenhang aus der Häufigkeit der jeweiligen besuchten Einkaufsstätten (Discounter: Aldi, Norma, Lidl, Penny, Plus; Supermärkte: Spar und HL; Verbrauchermärkte: Extra und Minimal; SBWarenhäuser: Kaufland, Marktkauf, Real und Wal-Mart). Die unabhängige Variable besteht aus der ebenfalls kategorial ausgeprägten Variable Familienlebenswelten. In diesem Zusammenhang bezieht sich laut Georg (1998: 213) eine substanztheoretische Interpretation der Koeffizienten eines multinomialen logistischen Regressionsmodells auf entscheidungstheoretisch begründete Handlungsmodelle, wie sie etwa in den verschiedenen Ansätzen 39 der Rational-Choice Theorie begründet werden.12 Dies ist in diesem Zusammenhang von besonderer Bedeutung, da das entscheidungstheoretisch begründete Handlungsmodell hier aus der Präferenz der jeweiligen Typologieausprägung in bezug auf die Einkaufsstättenwahl besteht. 6.1. Explikation der Basisdaten: das Haushaltspanel der GfK Panel Services in Nürnberg Teilnehmer am GfK-Verbraucherpanel in dem betrachteten Zeitraum sind 10354 private, deutschsprachige Haushalte, die anhand der konsumrelevanten Merkmale Region, Alter, Haushaltsgröße, Zahl der Kinder, Beruf und soziale Schicht repräsentativ ausgewählt werden. Nicht abgedeckt sind demnach Ausländer- und Anstaltshaushalte. Die Haushalte berichten kontinuierlich über ihre Einkäufe im Bereich der Fast Moving Consumer Goods (FMCG). Die Erfassung der Einkäufe erfolgt dabei mittels eines Handscanners (In-home Scanning Gerät) anhand der EAN-Codes. So werden idealerweise alle Einkäufe in dem vom GfK-Verbraucherpanel erfaßten Lebensmitteleinzelhandel registriert, auch in Absatzkanälen, die in Handelspanels nicht repräsentiert sind (z.B. Aldi, Eismann). Außer dieser artikelspezifischen Erfassung13 werden weiterhin die Ausgaben für Frischeprodukte und die Bonsumme (der wertmäßige Einkauf) erfasst (GfK Panel Services Consumer Research GmbH, o.J.: 4). 6.1.1. Zeitliche Abgrenzung Die vorhandenen Daten beziehen sich auf das gesamte Jahr 2002 und umfassen im Datensatz für diesen Zeitraum insgesamt 2.622.393 Fälle. Aufgrund mangelnder Verfügbarkeit von Variablen müssen die Berechnungen zu den Warengruppen auf den Monat August beschränkt werden. Sie umfassen für diesen Zeitraum 923.794 Fälle für alle Warengruppen des Haushaltspanels 12 13 Siehe dazu Esser 1990, Esser 1993 und Kapitel 4.8. Der Nutzen im Rational Choice Modell. Ein Problem dieser Erfassung der Lebensmitteleinzelhandelseinkäufe der Panelteilnehmer könnte z.B. aus einer möglichen Nachlässigkeit der Panelteilnehmer bestehen. Diese Nachlässigkeit wäre auf eine mangelnde Motivation der Teilnehmer bzw. eine schwierige Kontrolle der Berichtszuverlässigkeit zurückzuführen. Auch wäre vorstellbar, dass die Panelteilnehmer z.B. nicht über solche Produkteinkäufe berichten, die in den Augen der Teilnehmer ein geringes soziales Prestige vermitteln, wie z.B. Erotikmagazine. 40 bzw. 107.126 Fälle für die ausgewählten 10 Warengruppen, die einen Bruchteil der gesamten Warengruppenbandbreite des Haushaltspanels darstellen. In dem Datensatz für das Jahr 2002 und für den August 2002 sind Mehrfachnennungen je Haushalt über den gesamten Zeitraum enthalten. 6.1.2. Auswahl der Warengruppen Die zur Berechnung des Preises herangezogenen 10 Warengruppen werden aufgrund von Überlegungen zur Bedeutung, zur Anwendbarkeit und zur Repräsentativität dieser Warengruppen im Haushaltspanel der GfK Panel Services ausgewählt. Dazu werden im ersten Schritt 10 Warenobergruppen bestimmt, die insgesamt 46,8% des GfK-Haushaltspanels ausmachen. Die daraus wiederum hervorgehenden Warengruppen sind als bedeutend innerhalb der Warenobergruppen anzusehen. Die Zusammensetzung gestaltet sich folgendermaßen: Tabelle 7: Warengruppenanteile und Warenanteile Food Non- Food Warenart Warenobergruppe Mopro gelb Mopro weiß Nahrungsmittel Tiefkühlkost/Eis Heißgetränke Süßwaren AfG gesamt WPR Hygienepapiere Körperpflege Gesamtanteil dieser Warenobergruppe am GfKHaushaltspanel 4,3% 6,7% 11,7% 4,7% 3,9% 3,5% 6,3% 2,3% 1,4% 2% ∑=46,8% GfKHaushaltspanelgesamt=100% Warengruppe Prozentanteil in der Stichprobe Frischkäsezubereitung H-Milch Nudeln Pizza, gekühlt Bohnenkaffee Tafelschokolade Fruchtsäfte Vollwaschmittel Toilettenpapier Shampoo 15% 15% 14% 1% 10% 21% 10% 4% 7% 3% Gesamt=100% Quelle: GfK Panel Services, eigene Berechnung (August 2002) An der Gesamtheit des Haushaltspanels im August des Jahres 2002 haben die ausgewählten 10 Warengruppen folgenden Anteil: 41 Abbildung 4: Anteile der Warengruppen in der Gesamtheit des Haushaltspanel im August des Jahres 2002 Sonstige Warengruppen Frischkäsezubereitung Fruchtsäfte H-Milch Bohnenkaffee-Roestware Nudeln Pizza / Baguette / Pik.Snack Gek. Haarwaschmittel Tafelschokolade Toilettenpapier Waschmittel 1,6% 1,2% 0,1% 0,4% 2,4% 0,8% 1,8% 0,5% 1,2% 1,7% 88,4% N=923.794 Quelle: GfK Panel Services (August 2002), eigene Berechnung Die ausgewählten 10 Warengruppen setzen sich prozentual folgendermassen zusammen: Abbildung 5: Anteile der ausgewählten Warengruppen (=100%) des Haushaltspanel im August des Jahres 2002 Frischkäsezubereitung Fruchtsäfte H-M ilch Bohnenkaffee-Roestware Nudeln Pizza / Baguette / Pik.Snack Gek. Haarwaschmittel Tafelschokolade Toilettenpapier Waschmittel 4,0% 7,0% 14,6% 10,1% 20,5% 3,3% 15,3% 0,9% 13,9% 10,4% N=107.126 Quelle: GfK Panel Services (August 2002), eigene Berechnung 42 6.2. Die Operationalisierung der Nutzen und die Nutzenstandardisierungsformel Die in dem Kapitel 2. Problemstellung erwähnte Sekundäranalyse des Nutzens von 13 ausgewählten Einkaufsstätten (Aldi, Norma, Lidl, Penny, Plus für den Betriebstyp Discounter, Spar und HL für den Betriebstyp Supermarkt, Minimal und Extra für den Betriebstyp Verbrauchermarkt und Kaufland, Marktkauf, Real und Wal-Mart für den Betriebstyp SB-Warenhaus)14 wird anhand von sechs Nutzen vollzogen, die folgend erläutert werden. Bei der Suche nach den geeigneten Nutzen, die entscheidende oder zumindest wichtige Motivatoren bei der Einkaufsstättenwahl darstellen, lag als Quelle ausschließlich der Datensatz der GfK Panel Services vor. Anhand von theoretischen Überlegungen und entsprechender Machbarkeit anhand des Datensatzes wurden folgende Nutzen extrahiert: Preis, Sortimentsauswahl, Standortnähe, Premiumsortimentsauswahl, Konkurrenzeinfluss 5min und Konkurrenzeinfluss 10min. Diller und Goerdt (1998: 11ff.) haben in ihrer Analyse der Einkaufsstättenwahl die fünf Nutzen Preis, Sortiment, Erreichbarkeit, operationalisiert. Preis, Beratung Sortiment und und Gestaltung Erreichbarkeit angenommen finden hier und ihre Entsprechung in den Nutzen Preis, Sortimentsauswahl und Standortnähe. Premiumsortimentsauswahl kommt als spezielle Operationalisierung der Basisdaten zur Sortimentsauswahl zur Anwendung. Konkurrenzeinfluss 5min und Konkurrenzeinfluss 10min sind der Überlegung entsprungen, dass die Anzahl der verfügbaren Filialen bzw. die allgemeine Verfügbarkeit der Einkaufsstätten innerhalb eines bestimmten zeitlichen Erreichbarkeitsradius einen Nutzen für die Konsumenten darstellt. Die beiden von Diller und Goerdt (1998: 11ff.) operationalisierten Nutzen Beratung und Gestaltung finden hier keine Anwendung, da bei den hier betrachteten Einkaufsstätten die beiden Nutzen Beratung und Gestaltung überwiegend eine sehr geringe Rolle spielen dürften. Dies ist darauf zurückzuführen, daß dort Selbstbedienung und eine betont schlichte, da kostengünstige Ladengestaltung vorherrschen. Ferner sind 14 Siehe im Anhang Abschnitt 10.1. Die Einkaufsstätten in der Analyse, 10.2. Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 und 10.3. Charakterisierung des Lebensmitteleinzelhandels für Definitionen und Beschreibungen. 43 diese beiden Nutzen auch nicht anhand des GfK-Paneldatensatzes operationalisierbar. Die sechs im Rahmen dieser Analyse angewandten Nutzen unterliegen unterschiedlichen Operationalisierungen: Preis Der Preis als Nutzen wird auf Basis des durchschnittlichen Preises je ausgewählter Warengruppe in Cent pro Gramm errechnet, um Preisunterschiede durch unterschiedliche Produktmengen (100g, 125g, 150g, 200g, etc.) der jeweiligen Produkte auszuschließen. Dabei wird der im Datensatz angegebene Wert in Cent zuerst durch die Anzahl gekaufter Produkte geteilt, wodurch man den Preis in Cent pro Produkt erhält. Danach wird die Menge in Gramm durch die Anzahl gekaufter Produkte geteilt, um die Menge in Gramm pro Produkt zu erhalten. Letztlich wird der Preis in Cent pro Produkt durch die Menge in Gramm pro Produkt geteilt, um den Preis in Cent pro Gramm zu erhalten. Sortimentsauswahl Die Sortimentsauswahl als Nutzen wird aufgrund der jeweiligen Gesamtanzahl von EANs in den verschiedenen Einkaufsstätten ermittelt. Dieser Nutzen wurde auf Basis einer Variablen ermittelt, die die kumulierte Anzahl der EANs in jeder Einzelhandelskette aufweist. Premiumsortimentsauswahl Bei der Premiumsortimentsauswahl werden 2-3 Premiummarken je Warengruppe ausgewählt, um anhand der jeweiligen Verfügbarkeit in den verschiedenen 13 Einkaufsstätten den Nutzen zu operationalisieren.15 Für diesen Nutzen wird eine Variable zur Hilfe genommen, die für jede Marke die entsprechende EAN-Nummer aufweist. Standortnähe Die Standortnähe als Nutzen ergibt sich aus der mittleren Entfernung der Haushalte von den jeweils besuchten Einkaufsstätten. Diese Berechnung wird auf Basis einer Variablen umgesetzt, die die Entfernung jedes Haushaltes in GPS-Autosekunden von den relevanten Einkaufsstätten im Umkreis wiedergibt. Konkurrenzeinfluss 15 Siehe im Anhang in Tabelle 13 Darstellung der ausgewählten Premiummarken für die Premiumsortimentsauswahl zur Darstellung dieser Premiummarken. 44 Der Konkurrenzeinfluss ergibt sich aus einem aus einer Aggregation ermittelten Maß, welches wiedergibt, ob die jeweiligen Einkaufsstätten im 5Minutenradius bzw. 10Minutenradius der Haushalte zahlenmäßig unterdurchschnittlich bzw. überdurchschnittlich stark vertreten sind. Dieser Nutzen wurde ebenfalls auf Basis der GPS-Autosekundenstudie ermittelt. Diese verschiedenen Nutzen werden folgendermaßen miteinander verknüpft: Vorausgehende Annahmen zur Formel: Preis (in €) = je geringer der Preis, desto besser Standortnähe (in Sekunden) = je weniger Sekunden, desto besser Sortimentsauswahl (Anzahl EANs) = je mehr EANs, desto besser Premiumsortimentsauswahl (Anzahl EANs der verfügbaren Premiummarken) = je mehr Premiummarken, desto besser Konkurrenzeinfluss (Anzahl Ekst) = je mehr Ekst, desto besser. 1.Schritt: Normierung (1) Normierung der Teilnutzenwerte pro Merkmal auf die Untergrenze „0“: ß*jm= ßjm-ßj(min) (2) Normierung der Gesamtnutzenwerte auf die Obergrenze „1“: ßjm= ß*jm/∑ max {ß*jm} mit: ßjm = Teilnutzenwert für Ausprägung m von Merkmal j ßj(min) = Minimaler Teilnutzenwert bei Merkmal j 2.Schritt: Anwendung der Formel Nutzen der Einkaufsstätte = [1-P(€)] * MW der R² + [1-Sn(Sek)] * MW der R² + Sa(EANs) * MW der R² + PSa(EANs Marken) * MW der R² + Kon(Ekst) * MW der R² mit: P (€) = Preis in Euro Sn (Sek) = Standortnähe in Sekunden Sa (EANs) = Sortimentsauswahl in Anzahl EANs PSa (EANs Marken) = Premiumsortimentsauswahl 45 Kon (Ekst) = Konkurrenzeinfluss in Anzahl der Einkaufsstätten MW der R² = Mittelwerte der Bestimmtheitsmaße je Nutzen über die Typologieausprägungen hinweg zu Zwecken der Gewichtung der Nutzen Diese Formel ist in Anlehnung an die Teilnutzenformel von Diller und Goerdt entwickelt worden (1998: 61). Die 13 Einkaufsstätten werden anhand der Kriterien Umsatzgröße, Umfang des Filialnetzes, Umsetzbarkeit für die Analyse und Bedeutung am Markt ausgewählt.16 Die in dieser Analyse betrachteten Betriebstypen werden wie schon bei Arend-Fuchs (1995: 36) auf Discounter, Supermarkt, Verbrauchermarkt und SB-Warenhaus eingegrenzt, welche von der Autorin als Hauptbetriebstypen im Lebensmitteleinzelhandel bezeichnet werden. Abbildung 6: Eine Systematik der Betriebstypen im Lebensmitteleinzelhandel Die Betriebstypen im Lebensmitteleinzelhandel Vollsortimenter große Verkaufsfläche über 1500 qm mittlere Verkaufsfläche von 1000 bis 1500 qm SBWarenhaus Verbraucher -markt Fach- und Spezialanbieter kleine Verkaufsfläche von 400 bis Kleinstfläche unter 400 qm 1000 qm Discounter Nachbarschaftsladen Fachgeschäfte, Handwerksbetriebe Fachmärkte Supermarkt Quelle: Arend-Fuchs (1995: 36). Wie von Schmitz und Kölzer (1996: 55ff.) beschrieben, stellen die hier operationalisierten und analysierten Variablen bzw. Nutzen einige Einflussgrößen dar, anhand derer der Handel bestrebt ist, eine bewusste Beeinflussung der Einkaufsstättenwahl der Konsumenten und daraus hervorgehend einen Aufbau an Einkaufsstättentreue zu erzielen. Diese 16 Siehe im Anhang Abschnitt 10.2. Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 und 10.3. Charakterisierung des Lebensmitteleinzelhandels für tiefergehende Definitionen und Beschreibungen. 46 unterschiedliche Gestaltung dieser Nutzen ist - wie oben beschrieben - als Marktsegmentierung zu sehen, anhand derer sich der Handel auf bestimmte Kundengruppen konzentriert, um z.B. Streuverluste zu reduzieren und den eigenen Marktanteil innerhalb dieses Marktsegments zu erhöhen. Die hier betrachteten Nutzen sind im Rahmen des Modells des Kaufentscheidungsprozesses bei Engel et al. (1993: 53) ausschließlich der Phase der Alternativenbewertung zuzuordnen (Tabelle 8). Tabelle 8: Die Phasen des Kaufentscheidungsprozesses Phasen des Kaufent- Phasen des Einkaufsent- Beispiele scheidungsprozesses bei scheidungsprozesses im Engel et al. (1993: 53) Handel Erkennen eines Bedürfnisses Motive des Aufsuchens einer -man hat konkreten Bedarf Einkaufsstätte -man will bummeln -man will Abwechslung -man sucht die Möglichkeit, Kontakte zu knüpfen, etc. Informationssuche Informationssuche/-aufnahme -man hat bereits gute zur Ermittlung alternativer Erfahrungen gemacht Einkaufsstätten -man wurde durch Werbung aufmerksam -über Empfehlung -aus Bequemlichkeit. etc. Alternativenbewertung Bewertung der Einkaufsstätten -ist in der Nähe anhand der Anforderungen an -ist preisgünstiger den Handel -hat größere Auswahl -hat kompetente Bedienung -hat ein breiteres Sortiment, etc. Kauf Wahl einer Einkaufsstätte; -man kauft in einer oder mehreren Betriebsform(en) -man kauft immer/ manchmal/ Art und Anzahl der gekauften nie in Geschäft x Produkte (Ausgaben) -man kauft alles oder nur bestimmte Waren bei x -man kauft preisgünstige Waren -man kauft qualitativ hochwertige Waren Ergebnisse Zufriedenheit/Unzufriedenheit -man ist nachhaltig zufrieden Zufriedenheit Wiederholte -man geht zum wiederholten Einkaufsstättenwahl Male zum Geschäft x Einkaufsstättentreue 47 Quelle: in Anlehnung an Engel et al. (1993: 53), entnommen aus Schmitz und Kölzer (1996: 57) Diese dritte Phase betrachtet die Vorgänge, die zur Bewertung der Einkaufsstätte beitragen. Diese Bewertungskriterien können mit zu erfüllenden „Anforderungen“ der Konsumenten gleichgesetzt werden. Die Kenntnis über die Anforderungen ist das Kernstück der Kundenorientierung im Handel. Unter Anforderungen versteht man Erwartungen an ein Objekt oder die empfundene Wichtigkeit einer bestimmten Eigenschaft eines Objektes. Sie können als Wichtigkeiten von Einkaufsstätten- oder Produktmerkmalen ausgedrückt werden, wie z.B. das Vorhandensein von Markennamen oder günstigen Preisen. Diese Anforderungen werden vor allem geprägt durch Bedürfnisse, Einstellungen und Werte oder Einflussfaktoren der äußeren Umwelt. Sie kennzeichnen ein Objekt, z.B. einen Handelsbetrieb oder ein Produkt, im Hinblick auf die Eignung zur Befriedigung der Konsumbedürfnisse. An diese Bewertungskriterien bzw. Anforderungen muss sich der Handel beim Angebot von Waren und Dienstleistungen orientieren. Nur eine Übereinstimmung von Anforderungen und Erfüllung der Anforderungen (also konkrete Handelsleistungen) führt zu einer bestimmten Wirkung, nämlich der Produktbzw. der Einkaufsstättenwahl. Wird den Anforderungen entsprochen, so stellt sich nach dem Besuch der Einkaufsstätte Zufriedenheit und bei wiederholter Zufriedenstellung Einkaufsstättentreue ein. Die Bewertung der Alternativen schließt, bezogen auf den Handel, mit Entscheidung zum Aufsuchen eines oder mehrerer Geschäfte oder spezifischer Standorte ab (Schmitz und Kölzer, 1996: 58f.). Die hier daraus hervorgehenden Fragen an die Nutzen setzen sich laut Schmitz und Kölzer (1996: 58f.) folgendermaßen zusammen: ● Welche Motive der Einkaufsstättenwahl sind für bestimmte Kundengruppen charakteristisch? ● Welche Anforderungen an den Handel spielen bei welcher Zielgruppe eine besondere Rolle? Welche Handelsleistungen sind besonders wichtig? ● Welche Einkaufsstätten werden von verschiedenen Kundengruppen besonders präferiert?17 48 6.3. Die Prüfung auf Verletzung der Modellannahmen der linearen Regressionsfunktion Die Prüfung auf Verletzung der Modellannahmen der Regressionsfunktion geht auf die Möglichkeit der falschen Spezifikation, der Nicht-Normalverteilung18, der Nichtlinearität, der Multikollinearität, der Autokorrelation und der Heteroskedastizität ein. Während dessen die Schiefe und die Kurtosis der Verteilungen der Nutzenvariablen sich in dem von Wittenberg (2000b: 231) vorgeschlagenen Rahmen zwischen +1,96 bzw. -1,96 bewegen, sind die Verteilungen der wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen leider in allen Fällen außerhalb dieser Grenzen. Die untransformierten wie auch die transformierten Verteilungen sind jeweils guppenintern mit wesentlicher Homogenität zusammengesetzt.19 Hier spricht die ausgesprochen hohe Abweichung der Werte der Schiefe und vor allem der Kurtosis der Verteilungen der wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen von der Normalverteilung für eine Transformation. Zur Transformation der Verteilungen schreiben Tabachnik und Fidell (1996: 81ff.) folgendes: “Although data transformations are recommended as a remedy for outliers and for failures of normality, linearity, and homoskedasticity, they are not universally recommended. The reason is that an analysis is interpreted from the variables that are in it and transformed variables are sometimes harder to interpret. For instance, although IQ Scores are widely understood and meaningfully interpreted, the logarithm of IQ Scores may be harder to explain.” Darauf aufbauend wird in dieser Analyse parallel mit den untransformierten und den transformierten Verteilungen gearbeitet werden. Zu Zwecken der Transformation schlagen Tabachnik und Fidell (1996: 81ff.) vor, im Falle von „substantial positive skewness“ die Formel NEWX=LG10(X) anzuwenden, bzw. die ursprüngliche Variable zu logarithmieren.20 Laut 17 Diese drei Fragen werden in 2.Problemstellung formuliert und in 8.Resumé/Zusammenfassung beantwortet. 18 Zur Überprüfung der Normalverteilung der in der Analyse verwendeten Variablen siehe im Anhang Kapitel 10.4.1.Deskriptive Statistik. 19 Siehe dazu im Anhang in Abbildung 15 und 16 zur Veranschaulichung der Verteilungen zwei beispielhafte Histogramme der untransformierten wie auch der transformierten abhängigen Variablen. 20 Die deskriptive Statistik dieser, unter Anwendung jener Formel transformierten Variablen ist im Anhang Kapitel 10.4.1. Deskriptive Statistik zu finden. 49 Tabachnik und Fidell (1996: 80) gilt dann folgendes: „…when the assumption of multivariate normality is met, the relationships between variables are homoscedastic.“ Zur Überprüfung der Multikollinearität21 der operationalisierten Variablen wird die Kollinearitätsdiagnose des SPSS-Programmes angewandt.22 Laut Schmid (2002: §16) ist ein Condition Index von 30 bis 100 ein Indikator für mäßige bis starke Kollinearität. Er empfiehlt, dass man bei einem hohen Condition Index (>30) den entsprechenden Varianzanteil der Dimensionen des Modells an den Koeffizienten der Regressionsfunktion untersuchen sollte, um festzustellen, welche Variablen hohe Werte haben. Diese würden angenäherte lineare Abhängigkeit anzeigen. Dementsprechend werden diejenigen unabhängigen Variablen aus dem Regressionsmodell herausgenommen, mit welchen vor allem ein zu hoher Condition Index und in zweiter Linie ein zu hoher Varianzanteil an den Regressionskoeffizienten vorliegt. Da in der Analyse ein Datensatz mit einem über die Zeit hinweg erfolgten Bericht der Probanden vorliegt, entstand die Notwendigkeit, die daraus oft resultierende Autokorrelation zu überprüfen. Zur Überprüfung der Autokorrelation23 wird der Durbin-Watson-Test angewandt.24 Der Wert für die Durbin-Watson-Statistik ist jedoch bei allen schrittweisen linearen Regressionsanalysen als akzeptabel zu bezeichnen. 6.4. Schrittweise lineare Regression Im zweiten Schritt werden die anhand der dargestellten Standardisierungsformel normierten sechs metrisch verteilten Nutzen auf die verschiedenen, ebenfalls metrisch verteilten untransformierten wie auch 21 Ist eine Einflußgröße nahezu eine Linearkombination von anderen Einflußgrößen des Modells, werden Parameterschätzwerte instabil und haben hohe Standardfehler. Dieses Problem heißt (Multi)Kollinearität (Schmid, 2002: §16). 22 Siehe dazu im Anhang, Kapitel 10.4.3. Multivariate Analyseverfahren zu den Toleranzen, Varianzinflationsfaktoren, und den minimalen Toleranzen in den schrittweisen linearen Regressionsanalysen. 23 Bei Zeitreihendaten ist häufig das Phänomen zu beobachten, dass die Werte der Zeitreihe zeitverzögert mit sich selbst korreliert sind. Dies bedeutet, dass ein Zusammenhang zwischen den zu unterschiedlichen Zeitpunkten beobachteten Werten besteht und aus einer heutigen Beobachtung möglicherweise Schlüsse auf spätere Beobachtungen gezogen werden können (Brosius, o.J.: 1). 24 Siehe dazu im Anhang, Kapitel 10.4.3.Multivariate Analyseverfahren zum Durbin-Watson-Test in den schrittweisen linearen Regressionsanalysen. 50 transformierten Ausprägungen der Typologie regressiert. Dies geschieht, um dadurch die Unterschiede in bezug auf die Vorhersagbarkeit des jeweiligen wertmäßigen Einkaufsverhaltens der Typologieausprägungen durch die sechs Nutzen zu ermitteln. Als Methode wird die schrittweise lineare Regression gewählt, da im Vorfeld nicht bekannt war, was für einen Einfluss die zur Verfügung stehenden 6 unabhängigen Variablen (Sortimentsauswahl, Premiumsortimentsauswahl, Preis, Standortnähe, Konkurrenzeinfluss 5min, Konkurrenzeinfluss 10min) jeweils auf die abhängige Variable, die wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen, ausüben würde. 6.5. Multinomiale logistische Regression Mittels dieser Analyseform soll untersucht werden, zu welchem Grad die Zugehörigkeit zu den verschiedenen Ausprägungen der Familienlebenswelten die Einkaufsstättenwahl in den alten und neuen Bundesländern beeinflusst. Ziel soll die präferenzspezifische Zuordnung der verschiedenen Typologie- ausprägungen zu den Einkaufsstätten sein, um z.B. feststellen zu können, ob die Kette Aldi signifikant von den „Berufstätigen Alleinlebenden“ aufgesucht wird. Dazu wird eine getrennte Analyse für die alten und neuen Bundesländer umgesetzt.25 Bei diesem Datensatz handelt es sich bei einer Gesamtheit von 10354 Haushalten um 2.622.393 Fälle. Dies impliziert eine Mehrfachzählung je Haushalt, die durch die Zeitreihendaten (jeder Haushalt hat im Jahre 2002 durchschnittlich 253 Einkäufe getätigt) zustande kommt. Olsen (1997, Statnews #22) schreibt dazu folgendes: “The logistic regression model assumes that the observations are independent, but since observations from the same subject26 are likely to be correlated, this is not usually a reasonable assumption. When the assumption of independent observations is violated, the estimated standard errors from logistic regression are incorrect, and can lead to incorrect inferences.” Zur Überprüfung der Unabhängigkeit empfiehlt sie die GEE- 25 Siehe dazu im Anhang Tabelle 29: Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten Ost und Tabelle 30: Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten West. 26 In diesem Fall handelt es sich um mehrere Beobachtungen je Subjekt aufgrund des Zeitreihencharakters der Daten. 51 Analyse (General estimated equations), die auch von Agresti (2002: 469) beschrieben wird. Leider ist diese Analyseform im SPSS-Paket nicht verfügbar, so dass darauf hier aus Zeitgründen verzichtet werden muss. Ferner ist als Referenzkategorie der Familienlebenswelten statt der Ausprägung der „Studierenden / Auszubildenden mit eigenem Haushalt“ auch in einer gesonderten Analyse die Ausprägung der zahlenmäßig am häufigsten vertretenen „Mittelschicht-Familien mit Kind“ ausgewählt worden, mittels derer sich aber keine wesentlichen Unterschiede ergeben. Deshalb wird dann letztendlich die ursprünglich ausgewählte Ausprägung der „Studierenden / Auszubildenden mit eigenem Haushalt“ in der Analyse verwendet. Jene Kategorie mit der größten Häufigkeit der abhängigen Variablen wird in der multinomialen logistischen Regression als Referenz angewandt und dementsprechend werden keine Parameterschätzer für diese Ausprägung angegeben. In diesem Fall handelt es sich bei dieser Kategorie um die Ausprägung „Aldi“. Aus diesem Grund wird hier zusätzlich die Einkaufsstätte „Bäckerei/Bäko/Cafe/Kondit.“ berücksichtigt, welche eine größere Häufigkeit als „Aldi“ aufweist und dementsprechend als Referenz benutzt wird. Ziel dieser Maßnahme ist, auch die Parameterschätzer für die Ausprägung „Aldi“ zu erhalten. 7. Ergebnisse 7.1. Ranking der Nutzen Das Ranking der 13 Einkaufsstätten wird aus dem aus den sechs Nutzen Preis, Sortimentsauswahl, Standortnähe, Premiumsortimentsauswahl, Konkurrenzeinfluss 5min und Konkurrenzeinfluss 10min zusammengesetzten Gesamtnutzen ermittelt, der anhand der Nutzenformel in dem Kapitel 6.2. Die Operationalisierung der Nutzen und die Nutzenstandardisierungsformel berechnet und damit auch zum Zweck der Vergleichbarkeit standardisiert wird. Ferner werden diese Nutzen mit den aus den linearen Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen auf die wertmäßigen Einkäufe der einzelnen Typologieausprägungen ermittelten Mittelwerte der Bestimmtheitsmaße (R-Quadrat) 52 gewichtet. Für die sechs Nutzen werden jeweils Mittelwerte der Bestimmtheitsmaße über alle Typologieausprägungen hinweg berechnet, die dann die typologiespezifischen Gewichtungen für jeden Nutzen darstellen.27 Damit wird die Wichtigkeit der Nutzen aus der Perspektive der Familienlebenswelten dargestellt, da diese Bestimmtheitsmaße sich aus der Regressionsanalyse der einzelnen Nutzen auf die wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten ergeben. Diese Bestimmtheitsmaße werden für jede einzelne Typologieausprägung mit jedem einzelnen Nutzen ermittelt. Da sich im Vorfeld der Regressionsanalysen die Notwendigkeit ergeben hat, aufgrund mangelnder Normalverteilung die abhängigen Variablen, d.h. die wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen, zu transformieren, werden für die Gewichtungen der Nutzen die Bestimmtheitsmaße der Regressionsanalysen mit den transformierten und auch den untransformierten abhängigen Variablen zugrunde gelegt. Dies geschieht aus der Überlegung heraus, die transformierten Nutzen mit den untransformierten Nutzen vergleichen zu können. 27 Siehe im Anhang Tabelle 16 und 17. 53 0,011544706 0,010330481 0,004947568 0,007286818 0,006823962 0,017090909 Kaufland Ost Kaufland West Marktkauf Real Wal-Mart MW der R² Spar 0,002238981 Plus Minimal 0,014755984 Penny 0,006252511 0,015662596 Lidl Extra 0,015423751 Norma 0,001925616 0,017090909 Aldi HL 0,016828506 0 Preis Untransformiert 0,103363636 0,039333666 0,103363636 0,057889844 0,096282606 0,096282606 0,032582438 0,038033861 0,005752124 0,013929259 0,012707054 0,005247722 0,003996417 0 0,013861359 Sortimentsauswahl 0,094818182 0,000996649 0 0,014849296 0,008048735 0,030272022 0,068464766 0,045737092 0,091702889 0,082736749 0,094818182 0,078672869 0,062649876 0,049833679 0,069264053 Standortnähe 0,027272727 0,025090909 0,026181818 0,027272727 0,026181818 0,020727273 0,025090909 0,026181818 0,019636363 0,020727273 0,015272727 0,013090909 0,013090909 0,007636364 0 Premiumsortimentsauswahl 0,04690909 0 0,003558179 0,00097274 0,000447972 0,002854223 0,014463103 0,007986705 0,008191492 0,020453131 0,039434354 0,031639637 0,035197817 0,014143123 0,04690909 Konkurrenzeinfluss 5min 0,04690909 0,000120978 0,008604536 0,000287322 0 0,002842975 0,018464216 0,010404079 0,007092316 0,026108493 0,036134517 0,033722524 0,040051169 0,017503956 0,04690909 Konkurrenzeinfluss 10min 0,072366164 0,148994988 0,106219497 0,141291613 0,164523806 0,161304412 0,134596065 0,134300801 0,163954904 0,213122817 0,178036258 0,170409938 0,10620803 0,193772098 Gesamtnutzen 14 8 12 9 5 7 10 11 6 1 3 4 13 2 Ranking Tabelle 9: Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der untransformierten Gewichtungen. Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 54 0,002079031 0,003062014 0,002867516 0,007181818 Real Wal-Mart MW der R² 0,004341 Marktkauf Kaufland West 0,004851233 Kaufland Ost Spar 0,000940848 Plus Minimal 0,006200653 Penny 0,002627385 0,006581623 Lidl Extra 0,006481257 Norma 0,000809169 0,007181818 Aldi HL 0,007071553 0 Preis Transformiert 0,069454545 0,02643001 0,069454545 0,038898717 0,064696492 0,064696492 0,021893564 0,025556613 0,003865104 0,009359678 0,008538425 0,003526174 0,002685367 0 0,009314053 Sortimentsauswahl 0,066727273 0,000701381 0 0,010450032 0,005664211 0,021303609 0,048181341 0,032186985 0,064534919 0,058225095 0,066727273 0,055365183 0,044089175 0,035069914 0,04874383 Standortnähe 0,011181818 0,01028727 0,01073455 0,01118182 0,01073455 0,00849818 0,01028727 0,01073455 0,00805091 0,00849818 0,00626182 0,00536727 0,00536727 0,00313091 0 Premiumsortimentsauswahl 0,02318182 0 0,001758403 0,000480714 0,000221382 0,001410517 0,007147464 0,003946918 0,004048121 0,010107653 0,019487909 0,015635869 0,017394271 0,006989335 0,02318182 Konkurrenzeinfluss 5min 0,023545454 6,07233E-05 0,004318944 0,000144218 0 0,001426997 0,009267891 0,005222203 0,003559903 0,013104844 0,018137286 0,016926616 0,020103203 0,0087859 0,023545454 Konkurrenzeinfluss 10min 0,0403469 0,089328456 0,063234532 0,085657634 0,102187029 0,097718379 0,080274655 0,084868125 0,09929545 0,125353366 0,103402735 0,096120543 0,061157877 0,11185671 Gesamtnutzen 14 8 12 9 4 6 11 10 5 1 3 7 13 2 Ranking Tabelle 10: Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der transformierten Gewichtung Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 55 Da die Gesamtnutzen aufgrund der erfolgten Normierung miteinander vergleichbar sind, erfolgt die Erstellung des Einkaufsstättenrankings dementsprechend. Plus geht aus beiden Rankings als Sieger hervor, dicht gefolgt von Aldi und Penny. Die restlichen Platzierungen sind sehr bunt durchmischt, da z.B. Spar als Vertreter des Betriebstyps Supermarkt relativ weit vorne anzutreffen ist, jedoch HL deutlich schlechter platziert ist. Die Discounter sind dahingegen mit Ausnahme von Norma durchgehend sehr vorteilhaft platziert. Bei den SBWarenhäusern schneidet Kaufland Ost relativ gut ab, dahingegen Kaufland West einen bedeutend schlechteren Rang einnimmt. Real ist im unteren Mittelfeld verortet und die anderen beiden SB-Warenhäuser Marktkauf und WalMart sind auf den letzten Plätzen zu finden. 7.2. Deskriptive Statistik Abbildung 7: Prozentuale Verteilung der Familienlebenswelten in der Stichprobe im Jahre 2002 Mittelschicht-Rentner-Familien Alleinstehende Ältere Arbeiterschicht-Rentner-Familien Mittelschicht-Familien mit Kind Arbeitslosen-Familien Arbeiterfamilien ohne Kinder Mittelschicht-Familien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiterfamilien mit Kindern Aufsteiger/Singles/DINKS Studierende/Auszubildende mit eigenem Haushalt 5,9% 0,9% 17,7% 18,2% 8,2% 3,5% 10,2% 6,4% 4,2% 20,1% 4,8% N=2.622.393 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 56 7.3. Lineare Regression und multinomiale logistische Regression Im zweiten Schritt werden alle diese normierten Nutzen gleichzeitig auf die verschiedenen Ausprägungen der Typologie regressiert.28 Wie schon bereits dargestellt, geschieht dies, um dadurch die Unterschiede in bezug auf die Vorhersagbarkeit des jeweiligen wertmäßigen Einkaufsverhaltens durch die sechs Nutzen zu ermitteln. Bei der Regressionsanalyse gilt zu bedenken, dass die extrahierten Nutzen auf theoretischen Annahmen beruhen und keineswegs perfekt sind. Dies ist bei der Bewertung dieser Nutzen in ihrer Eigenschaft als unabhängige Variablen in dieser Regressionsanalyse zu berücksichtigen. Ferner verfügt die Typologie der Familienlebenswelten über eine nicht allzu lange Lebensdauer in diesem Anwendungsbereich und konnte im wissenschaftlichen Bereich bisher nicht erschöpfend erprobt werden. Durch diesen „Pioniercharakter“ der unabhängigen wie auch der abhängigen Variablen sind die Ergebnisse der Analysen vorsichtig zu bewerten. In Abbildung 8 und 9 sind die Ergebnisse der schrittweisen linearen Regressionen der jeweiligen, aufgrund der Kollinearitätsdiagnose29 für die Analyse miteinander als geeignet befundenen Nutzen als unabhängige Variablen in den Kästchen auf der linken Seite auf die transformierten bzw. untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten in den Kästchen auf der rechten Seite als abhängige Variable dargestellt. 28 Siehe zu den Ergebnissen dieser Regression Abbildung 8: Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten und Abbildung 9: Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten. 29 Siehe im Anhang Abschnitt 10.4.2. Univariate Analyseverfahren und 10.4.3. Multivariate Analyseverfahren für die SPSS-Ausgaben der auf Basis der Kollinearitätsdiagnose ausgewählten Modelle. 57 7.3.1. Schrittweise lineare Regression auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Abbildung 8: Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Alleinstehende Ältere R = 0,23 R² = 0,05 R = 0,35 R² = 0,12 Arbeiterfamilien mit Kindern R = 0,36 R² = 0,13 Arbeiterfamilien ohne Kinder R = 0,34 R² = 0,12 Arbeiterschicht-Rentner-Familien R = 0,32 R² = 0,10 Arbeitslosenfamilien R = 0,34 R² = 0,12 Aufsteiger / Singles / DINKs R = 0,29 R² = 0,08 Berufstätige Alleinlebende Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) R = 0,37 R² = 0,13 Mittelschicht-Familien mit Kind Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis R = 0,38 R² = 0,15 Mittelschicht-Familien ohne Kinder R = 0,34 R² = 0,12 Mittelschicht-Rentner-Familien R = 0,37 R² = 0,14 Studierende /Auszubildende / eigener Haushalt Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (10min) Preis Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 58 7.3.2. Schrittweise lineare Regression auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Abbildung 9: Schrittweise lineare Regressionen der Nutzen auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Alleinstehende Ältere R = 0,20 R² = 0,04 R = 0,31 R² = 0,10 Arbeiterfamilien mit Kindern R = 0,32 R² = 0,10 Arbeiterfamilien ohne Kinder Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis R = 0,30 R² = 0,09 Arbeiterschicht-Rentner-Familien Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis R = 0,28 R² = 0,08 Arbeitslosenfamilien R = 0,30 R² = 0,09 Aufsteiger / Singles / DINKs R = 0,25 R² = 0,06 Berufstätige Alleinlebende R = 0,32 R² = 0,10 Mittelschicht-Familien mit Kind Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis Standortnähe Sortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss (5min) Preis R = 0,33 R² = 0,11 Mittelschicht-Familien ohne Kinder R = 0,31 R² = 0,09 Mittelschicht-Rentner-Familien R = 0,31 R² = 0,10 Studierende /Auszubildende / eigener Haushalt Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 59 Hierbei zeigt sich, dass der Erklärungsbeitrag der unabhängigen Variablen (der jeweiligen Nutzen, die anhand der Analyseergebnisse als angemessen befunden wurden) in bezug auf die abhängige Variable (der wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen) zwischen R²=0,05 und R²=0,15 im Falle der untransformierten abhängigen Variablen sowie zwischen R²=0,04 und R²=0,11 im Falle der transformierten abhängigen Variablen schwankt. Dies ist als nicht besonders hoch zu betrachten, vor allem, wenn man bedenkt, dass die Basisdaten aufgrund der Größe des Datensatzes eine ungewöhnlich hohe Fallzahl umfassen (2.622.393 Fälle). Jedoch gilt der „Pioniercharakter“ dieser Analyse primär in bezug auf die teilweise neuartige Erstellung der Nutzen und sekundär in bezug auf die bisher im wissenschaftlichen Rahmen gering untersuchten Familienlebenswelten zu bedenken, aufgrund dessen nicht ausgesprochen hohe Ergebnisse zu erwarten waren. 7.3.3. Multinomiale logistische Regression der Familien- lebenswelten auf die Betriebstypen Aus den SPSS-Ausgaben im Anhang geht eindeutig hervor, dass der Faktor „Familienlebenswelten“ aufgrund des angezeigten Signifikanzniveaus p<0,001 sowohl in den alten wie auch in den neuen Bundesländern einen eindeutigen Einfluss auf die abhängige Variable „Wahl der Einkaufsstätte“ hat (vgl. dazu Bühl und Zöfel, 2000: 352). Die Zugehörigkeit zu einer von den 11 Typologieausprägungen beeinflusst also signifikant die Einkaufsstättenwahl. Nagelkerkes Pseudo-R-Quadrat beträgt in dieser multinomialen logistischen Regressionsanalyse für die neuen Bundesländer 0,025 und für die alten Bundesländer 0,017, was als sehr gering zu bewerten ist. Der Besuch der meisten Typologieausprägungen der Familienlebenswelten mit Ausnahme der Studierenden / Auszubildenden mit eigenen Haushalten in den ausgewählten 13 Einkaufsstätten ist bei einem Signifikanzniveau von p<0,001 signifikant ausgeprägt. Einkaufsstätten In Real, Extra den und alten Bundesländern Norma mangelnde weisen nur die Signifikanzen bei mindestens 4 Typologieausprägungen auf, dahingegen in den neuen Bundesländern die Einkaufsstätten Marktkauf, Extra, Penny, Norma und Plus 60 jeweils unzureichende Signifikanzen bei mindestens drei Typologieausprägungen aufweisen. Tabelle 11: unzureichende Signifikanzen (p>0,001) der Typologieausprägungen in bezug auf die Besuchspräferenz Typologieausprägungen Mittelschicht-Rentner-Familien Alleinstehende Ältere Arbeiterschicht-Rentner-Familien Mittelschicht-Familien mit Kind Arbeitslosen-Familien Arbeiter-Familien ohne Kinder Mittelschicht-Familien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiterfamilien mit Kindern Aufsteiger / Singles / DINKS Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt Ekst Ost Marktkauf, Extra, Norma Spar, Marktkauf, Norma, Plus Marktkauf, Extra, Norma Marktkauf, Extra, Norma Marktkauf, Penny, Lidl, Plus Marktkauf, Norma Marktkauf, Extra, Penny, Norma HL, Marktkauf, Extra, Norma HL, Marktkauf, Extra, Norma HL, Marktkauf, Wal-Mart, Extra, Penny, Norma, Plus alle Ekst West Spar, Extra, Norma Real, Extra, Penny, Aldi Extra Spar, Real, Minimal, Norma Norma Wal-Mart, Real, Extra, Kaufland alle Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Vor allem die Aufsteiger / Singles / DINKs West weisen eine ausgeprägte Aversion gegenüber SB-Warenhäusern (mit Ausnahme von Kaufland) auf. In bezug auf die restlichen Präferenzen lässt sich kein einheitliches Muster konstatieren. Zusammenfassend lässt sich aus dieser Analyse schliessen, dass der Besuch in den hier operationalisierten 13 Einkaufsstätten in den neuen Bundesländern sich klar von der Besuchspräferenz in den alten Bundesländern unterscheidet. Interessant ist außerdem, dass die Einkaufsstätte HL in den neuen Bundesländern in dieser Analyse nur 25 Besuche aufweist. Daraus ergeben sich auch die dementsprechend befremdlichen Werte für Exp(B) und die Konfidenzintervalle. 61 Insofern die hohe Anzahl fehlender Fälle in den multinomialen logistischen Regressionsanalysen für die neuen wie auch für die alten Bundesländer Erstaunen auslösen sollte, wird darauf hingewiesen, dass im Rahmen des Datensatzes ein Vielfaches an möglichen Einkaufsstätten erfasst wurde, als in der Analyse berücksichtigt worden ist. Durch die dementsprechend notwendige Filterung der Fälle erklärt sich auch die Anzahl fehlender Fälle. 8. Resumé / Zusammenfassung Konnten nun die eingangs formulierten Fragen beantwortet werden? 1 - Sind die operationalisierten sechs Nutzen als Motivatoren dazu geeignet, die Einkaufsstättenwahl bzw. die wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungen der Familienlebenswelten abzubilden? 2 - Welche Motive der Einkaufsstättenwahl sind für die hier angewandten Kundengruppen charakteristisch? 3 - Konnte in befriedigender Weise festgestellt werden, ob die Typologie der Familienlebenswelten ein angemessenes Maß ist, um den gesellschaftlich bedeutsamen Vorgang der Einkaufsstättenwahl abzubilden? Zur Frage 1 - Die Bestimmtheitsmaße in 7.3.1. und 7.3.2. der schrittweisen linearen Regressionsanalyse sowie der einzelnen Regressionsanalysen in Tabelle 16 und 17 im Anhang sind hier als nicht besonders hoch zu bezeichnen. In diesem Zusammenhang muss wohl davon ausgegangen werden, dass dies hauptsächlich auf die Nutzen zurückzuführen ist, da diese das neuartige bzw. experimentelle Konstrukt in dieser Abhandlung darstellen. Leider verfügen die Familienlebenswelten weder über eine besonders lange Lebensdauer noch eine ausreichende wissenschaftliche Überprüfung. So könnte unter Umständen ferner das Problem auftreten, dass diese Typologie nicht in dem Maße Modifikationen und Verbesserungen unterzogen wurde, wie dies zum Beispiel bei wissenschaftlichen und / oder älteren Typologien eher der Fall ist. In Anbetracht des bereits erwähnten doppelten „Pioniercharakters“ 62 dieser Abhandlung sind jedoch die Ergebnisse der schrittweisen linearen Regressionsanalyse als bedingt befriedigend zu bewerten. In bezug auf den Wert der einzelnen Nutzen sind die Standortnähe und die Sortimentsauswahl hervorzuheben, die sich deutlich durch alle Typologieausprägungen hindurch von den anderen Nutzen abheben und also besonders dazu geeignet sind, die wertmäßigen Einkäufe der Typologie-ausprägungen vorherzusagen bzw. abzubilden.30 Zur Frage 2 – Aus 7.3.1. Schrittweise lineare Regression auf die untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten läßt sich ersehen, dass für diejenigen Typologieausprägungen der Familienlebenswelten, die durch ein höheres Alter gekennzeichnet sind (ASÄ, ARF, MRF), die Standortnähe, die Sortimentsauswahl, der Preis, und der Konkurrenzeinfluss 5min maßgeblich sind. Jene Typologieausprägungen, die eher als jung definiert sind (SAZ, ASD), präferieren dahingegen die Nutzen Standortnähe, Sortimentsauswahl, Konkurrenzeinfluss 5min und Preis. Für jene Typologieausprägungen, die in ihrem Haushalt definitiv als kinderlos ausgezeichnet sind (ASÄ, AOK, BTL, MOK), stehen die Standortnähe, die Sortimentsauswahl und der Konkurrenzeinfluss 5min im Vordergrund. Diejenigen Typologieausprägungen, die als der Mittelschicht zugehörig ausgewiesen sind (MMK, MOK, MRF), präferieren dahingegen die Standortnähe, die Sortimentsauswahl und den Konkurrenzeinfluss 5min. Jene, die definitiv der Arbeiterschicht („Unterschicht“) angehören (AMK, AOK, ARF), präferieren die Nutzen Standortnähe, Sortimentsauswahl und den Konkurrenzeinfluss 5min. Für jene Typologieausprägungen, bei denen Kinder im Haushalt vorhanden sind (AMK, MFK), stehen Standortnähe, Sortimentsauswahl und der Konkurrenzeinfluss 5min im Vordergrund. Aus 7.3.2. Schrittweise lineare Regression auf die transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten läßt sich ersehen, dass für diejenigen Typologieausprägungen der Familienlebenswelten, die durch ein höheres Alter gekennzeichnet sind (ASÄ, ARF, MRF), die Standortnähe, die 30 Siehe dazu im Anhang Tabelle 16 und 17. 63 Sortimentsauswahl, der Konkurrenzeinfluss 5min und der Preis maßgeblich sind. Jene Typologieausprägungen, die eher als jung definiert sind (SAZ, ASD), präferieren dahingegen die Nutzen Standortnähe, Sortimentsauswahl, Konkurrenzeinfluss 5min und Preis. Für jene Typologieausprägungen, die in ihrem Haushalt definitiv als kinderlos ausgezeichnet sind (ASÄ, AOK, BTL, MOK), stehen die Standortnähe, die Sortimentsauswahl und der Konkurrenzeinfluss 5min im Vordergrund. Diejenigen Typologieausprägungen, die als der Mittelschicht zugehörig ausgewiesen sind (MMK, MOK, MRF), präferieren dahingegen die Standortnähe, die Sortimentsauswahl und den Konkurrenzeinfluss 5min. Jene, die definitiv der Arbeiterschicht („Unterschicht“) angehören (AMK, AOK, ARF), präferieren die Nutzen Standortnähe, Sortimentsauswahl und den Konkurrenzeinfluss 5min. Für jene Typologieausprägungen, bei denen Kinder im Haushalt vorhanden sind (AMK, MFK), stehen Standortnähe, Sortimentsauswahl und der Konkurrenzeinfluss 5min im Vordergrund. Zusammenfassend ergeben sich bei der Analyse dementsprechend keinerlei für die einzelnen Ausprägungen charakteristischen Motive der Einkaufsstättenwahl. Zur Frage 3 - Im Rahmen der multinomialen logistischen Regression konnte festgestellt werden, dass in den meisten Fällen die Einkaufsstätten signifikant von der Mehrzahl der Typologieausprägungen aufgesucht wurde. Jedoch hat sich im Vergleich der Analysen in bezug auf den Einkaufsstättenbesuch der Typologieausprägungen in den neuen Bundesländern und den alten Bundesländern ein klarer Unterschied ergeben. In den neuen Bundesländern ist deutlich häufiger zu vermerken, dass Typologieausprägungen eine nicht ausreichende Signifikanz in bezug auf den Einkaufsstättenbesuch aufweisen. Wie stehen die Ergebnisse zum bisherigen Erkenntnisstand? In bezug auf den bisherigen Erkenntnisstand, der sich im Zusammenhang mit der Typologie der Familienlebenswelten sehr stark auf Fragen des Marketing bzw. der Marktforschung bezieht und eine eher positive, wenn auch nicht 64 vorbehaltlose Einstellung gegenüber den Familienlebenswelten beinhaltet (Goerdt, 1999: 119), reihen sich die Ergebnisse dieser Analyse nahtlos ein. Die Operationalisierung der Nutzen an sich und die Bezugnahme auf die Familienlebenswelten stellt jedoch einen neuen Ansatz dar, der vor allem in bezug auf Fragen des Handelsmarketing neue Erkenntnisse bringt. Welche Empfehlungen lassen sich für das Marketing daraus ableiten? Aufgrund der dort vorhandenen Signifikanzen lassen sich Empfehlungen am ehesten aus der multinomialen logistischen Regression ableiten. Auffallend ist, dass keine einzige Typologieausprägung der Familienlebenswelten in den neuen Bundesländern signifikant die Einkaufsstätte Marktkauf besucht, obwohl die Häufigkeit der Besuche noch im vierstelligen Bereich liegt. Ferner fällt auf, dass nur drei von 11 Typologieausprägungen in den neuen Bundesländern signifikant die Einkaufsstätte Extra besuchen. Und nur zwei von 11 Typologieausprägungen der Familienlebenswelten in den neuen Bundesländern besuchen signifikant die Einkaufsstätte Norma. Daraus lässt sich schließen, dass diese Einkaufsstätten in der Käuferschaft in den neuen Bundesländern über keine wirklich ausgeprägten Zielgruppen verfügen, die mit Signifikanz jene Einkaufsstätten besuchen. Dass dies eventuell zu der schlechten Platzierung jener Einkaufsstätten beiträgt, steht anzunehmen.31 Von Vorteil wäre dementsprechend für die betroffenen Handelsunternehmen, im ersten Schritt eine klare Definition der Zielgruppen in den neuen Bundesländern zu entwickeln, um dann im zweiten Schritt Konzepte zu erstellen, mittels derer man diese Zielgruppen gesondert von jenen der alten Bundesländer ansprechen könnte. Diese Konzepte wären im Rahmen des Marketing-Mixes aufeinander abzustimmen, welcher Maßnahmen innerhalb der Preispolitik, der Kommunikationspolitik, der Produktpolitik und der Distributionspolitik umfasst. 31 Siehe dazu Tabelle 9: Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der untransformierten Gewichtung und Tabelle 10: Nutzenwerte der einzelnen Einkaufsstätten auf Basis der transformierten Gewichtung. 65 Welche Probleme ergaben sich bei der eigenen Forschung? Allgemein lässt sich konstatieren, dass im Laufe der Untersuchung ein Problem auftrat. Diese Schwierigkeit war darauf zurückzuführen, dass ursprünglich zu Zwecken des soziologischen Vergleichs drei Typologien in die Analyse eingehen sollten, von denen die ersten zwei von der GfK entwickelt bzw. betreut wurden und die Dritte aus einem Institut außerhalb der GfK stammte. Alle drei Typologien sind im Datensatz der GfK Panel Services verfügbar. Als ich bei der betreffenden Stelle anfragte, ob Informationen zu der zweiten Typologie zur Verfügung stehen, kam die Antwort, dass zur Anwendung jener Typologie von vornherein überhaupt keine Genehmigung vorliegt. Und für den Fall, dass die Genehmigung erteilt werden würde, hätte sich die betreffende Stelle ein Eingreifen in die Analyse bzw. in die schriftliche Diplomarbeit vorbehalten, um die korrekte Darstellung dieser Typologie sicherzustellen. Ferner wurden von der gleichen Stelle auch Probleme mit dem Institut außerhalb der GfK prognostiziert. So kam ich denn mit meinem Betreuer bei den GfK Panel Services überein, die Analyse ausschließlich auf die Familienlebenswelten zu beschränken, um etwaige Schwierigkeiten auszuschließen. Dies stellte sich letzten Endes als sehr glücklich heraus, da ansonsten grundsätzlich jeder Typologie aus Platzproblemen nur eine oberflächliche Beachtung in der Analyse zuteil geworden wäre. So konnten aber die Familienlebenswelten relativ erschöpfend analysiert werden. Leider wurde dadurch aber auch die Bedeutung dieser Analyse für die Soziologie eingeschränkt. Alternativ hätte es die Möglichkeit gegeben, Variablen wie z.B. Einkommen oder Alter anstatt der ursprünglich geplanten Typologien für den Vergleich mit den Familienlebenswelten in der Analyse berücksichtigen zu können. Leider war dies aber aus Zeitgründen nicht mehr möglich. Auch hatte die ursprüngliche Fragestellung dies nicht vorgesehen. Wie kann weitergeforscht werden? Insgesamt erweisen sich die Familienlebenswelten im Vergleich zu den üblichen Typologien, die vorwiegend auf dem Milieu- bzw dem Lebensstilkonzept aufbauen, als eine sehr interessante Typologie, anhand 66 derer zwar keine deutlichen Bestimmtheitsmaße in der Regression der Nutzen auf die wertmäßigen Einkäufe erschlossen werden konnten. Zumindest sind signifikante Ergebnisse in bezug auf die Einkaufsstättenpräferenz der Familienlebenswelten aufzuweisen. In bezug auf die theoretische und praktische Unterfütterung der Typologie könnten die Ergebnisse der Studie von Rich und Jain (1976: 133) Zweifel an der Zusammensetzung der Familienlebenswelten aufkommen lassen, da diese beiden Autoren konstatieren, dass in bezug auf das Einkaufsverhalten der Probanden die Relevanz der sozialen Schicht- und Lebenszyklusunterschiede durch die sich seit den 70er Jahren ereignenden Veränderungen in Einkommen, Bildung, Freizeit und des Trends zum Umzug in die Vororte in Frage gestellt werden. Wells und Gubar (1976: 154) kommen dahingegen zu dem Schluss, dass es sinnvoll wäre, bei Studien des Konsumentenverhaltens statt des Alters die Stufen des Lebenszyklus zu verwenden, was für das Konzept der Familienlebenswelten spricht. Ferner erwähnen Wells und Gubar (1976: 168) jedoch, dass der Lebenszyklus als Forschungsinstrument die Nachteile der mangelnden Bekanntheit, der schwierigen Vergleichbarkeit und der manchmal nicht unproblematischen Einordnung der Haushalte in die Typologie aufweist. Als wirklich problematisch ist mittlerweile wohl nur noch die schwierige Einordnung der Haushalte zu bezeichnen. Dies könnte in bezug auf die Familienlebenswelten zum Beispiel alleinstehende jüngere Arbeitslose betreffen, die weder als Berufstätige Alleinlebende noch als Arbeitslosenfamilien oder Alleinstehende Ältere klassifiziert werden können, sondern in die Kategorie der Aufsteiger / Singles / DINKs eingeordnet werden würden. Diese Kategorie baut jedoch augenscheinlich auf einem vergleichsweise hohen Einkommen jener Konsumenten auf, welches die alleinstehenden jüngeren Arbeitslosen nur in Ausnahmefällen z.B. durch Schwarzarbeit, Erbschaft oder Transferleistungen aufweisen können. Auch die sogenannten Ein-ElternHaushalte (Peuckert, 2002: 175ff.) finden hier keine direkte Entsprechung, die nach Aussage von Peuckert im Jahre 2000 33,6% aller Familien ausmachten, also von erheblicher Bedeutung sind. Dies gilt auch für Stieffamilien, die aber im Unterschied zu den Ein-Eltern-Haushalten nur 8,1% aller Familien ausmachen. Zwei weitere, im Rahmen der Familienlebenswelten unberücksichtigte Familienformen stellen die Commuterehen und die sogenannten Shuttles dar (Peuckert, 2002: 259ff.). Im Falle einer Commuterehe („long-distance 67 marriage“) sind beide Partner karriereorientiert und nehmen eine räumliche Distanz in Kauf, um die Berufswünsche verwirklichen zu können. Gleichzeitig wird aber auch die Ehebeziehung aufrechterhalten. Die Shuttles (Wochenendpendler) sind dadurch gekennzeichnet, dass die Partner an den Wochenenden oder in anderen teilen, daneben „Haupthaushalt“ arbeitsbezogenen Gründen zeitlichen aber Phasen den gemeinsamen noch einen Zweithaushalt aus aufrechterhalten. Das Bundesinstitut für Wochenendpendler zählte 1991 rund 1,3 Millionen Wochenendpendler (Shuttles), bei denen es sich nach Aussage von Peuckert (2002: 261) in der Mehrzahl um Commuter handeln dürfte. Ebenso finden weder Zuwanderernoch Aussiedlerfamilien bei den Familienlebenswelten eine angemessene Verwendung. Dieser Mangel reduziert dementsprechend die Relevanz der Familienlebenswelten für die Sozialstrukturanalyse und besonders für die Familien- und Jugendsoziologie. Leider liegen zu dem speziellen Konsumverhalten dieser Ehe- bzw. Haushaltsformen keine bekannten Studien vor. Müller-Hagedorn (1978: 66ff.) hat seinerseits gezeigt, dass sich anhand des Lebenszykluskonzeptes das Einkaufsverhalten im Sinne von bevorzugter Betriebsform diskriminieren lässt, was im Rahmen dieser Abhandlung einer besonderen Bedeutung zukommt. Allgemein lässt sich also konstatieren, dass die die Familienlebenswelten konstituierenden Konzepte in bezug auf das hier relevante Einkaufsverhalten zwar Vorteile bieten, jedoch auch nicht unumstritten sind. Jedoch lässt sich durch die im Gegensatz zu den psychographischen Sinus Milieus und Euro Socio Styles vorhandene, betonte Einfachheit und daraus hervorgehende Rekonstuktionsmöglichkeit dieser Typologie eine tiefere Betrachtung im wissenschaftlichen Rahmen nur empfehlen. Diese Betrachtung könnte zum Beispiel aus einer auf dem Familienlebensweltenkonzept aufbauenden Analyse im Rahmen des ALLBUS bestehen. Dabei könnten gegebenenfalls anhand einer eigenen Zusammenstellung der entsprechenden Fragebögenteile die Probanden des ALLBUS in bezug auf deren Einordnung in die Familienlebenswelten befragt werden. Durch diese unabhängige Betrachtungsweise könnte einerseits das 68 Konzept der Familienlebenswelten überprüft und gegebenenfalls Vorschläge zur Verbesserung gemacht werden. Andererseits wäre dadurch eine tiefergehende Betrachtung von allgemeinen Fragen der Soziologie und insbesondere der Sozialstrukturanalyse anhand der Familienlebenswelten möglich. Da die Operationalisierung der Nutzen hauptsächlich anhand des Datensatzes der GfK Panel Services umgesetzt wurde und deshalb sehr an die Möglichkeiten innerhalb dieses Rahmens gebunden ist, könnte der Versuch, die Nutzen ohne Hilfe des Datensatzes nachzuvollziehen, unter Umständen etwas schwer fallen. 69 9. Literaturverzeichnis Agresti, Alan (2002). Categorical Data Analysis. Wiley-Interscience: New York. Arend-Fuchs, Christine (1995). 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Fachdiscounter benötigen große artikelspezifische Einkaufsvolumina, Standorte in Geschäftsund Einkaufszentren mit hoher Kundenfrequenz und eine gute regionale und nationale Flächenabdeckung zur Minderung der Streuverluste bei der Werbung. Die gesamte Angebotsstrategie trägt oft den Charakter einer Sonderangebotsstrategie. Bei einfacher bis sehr einfacher Ladenausstattung benötigen sie wegen der Sortimentsbeschränkung keine großen Flächen.“ Die Abgrenzung zwischen Fachdiscounter und Diskontsupermarkt ist fließend. Im Lebensmittelbereich haben die Fachdiscounter ein um Getränke ergänztes Trockensortiment bei sehr wenigen Frischwaren mit einer Artikelanzahl zwischen 500 und 1000. Dagegen verfügen die Discountsupermärkte über ein komplettes, gestrafftes Supermarktsortiment mit 1000 bis 1200 Artikeln. Die Struktur der Lebensmitteldiscounter im Jahre 1993 ist in Tabelle 13 dargestellt. Laut Blotevogel (2001: 5) kennzeichnet sich das Discountprinzip ferner durch aggressive Preispolitik und der Kompensierung niedriger Spannen durch hohe Umsätze. Niedrige Kosten werden durch wenig Personal, einfache Ladenausstattung, niedrige Zahl von Artikeln, überwiegend problemlose Waren, d.h. oft Verzicht auf Frischewaren und wenig Service (Bsp. Aldis Weigerung zur Leerflaschenrücknahme) erreicht. Supermärkte: Gemäß Arend-Fuchs (1995: 42) ist der Supermarkt ein Einzelhandelsbetrieb, der auf einer Verkaufsfläche von mindestens 400 qm Nahrungs- und Genussmittel einschließlich Frischwaren und ergänzend Waren des täglichen und kurzfristigen Bedarfs anderer Branchen vorwiegend in Selbstbedienung anbietet.“ Supermärkte haben ihren Standort hauptsächlich in den Haupt- und Nebenstraßen erstklassiger Stadt- und Wohnlagen. Sie 32 Auch Fast Moving Consumer Goods genannt, wie zum Beispiel Molkereiprodukte oder Bier, die sich durch einen geringen Einkaufspreis, häufige Verkäufe und hohe Verkaufsmengen charakterisieren lassen. 77 rekrutieren ihr Hauptkundenpotential innerhalb eines Einzugsgebietes von ca. 750 Metern. Ferner sind Supermärkte laut Blotevogel (2001: 5) oft am Rand der gewachsenen Zentren zu finden, da meist ein Kompromiss zwischen Zentrenund Autoorientierung gemacht wurde. Außerdem können neue Standorte oft nur in Zentrenrandlage erschlossen werden. Die Tendenz geht in Richtung der Ausbreitung auf Kosten kleinerer SB-Läden als Folge betrieblicher Konzentrationsprozesse. Andererseits besteht deutliche Konkurrenz durch Verbrauchermärkte. Gemäss Blotevogel (2001: 5) war die Entwicklung in den 1970er und 1980er Jahren sehr dynamisch, mittlerweile ist der Wachstum jedoch abgeflacht. Dies ist als eine Folge des betrieblichen Konzentrationsprozesses im Lebensmitteleinzelhandel betrachten. Eine definitorische Abgrenzung ist gemäß Arend-Fuchs (1995: 42) im wesentlichen über das Kriterium der Betriebsgröße sinnvoll. Hieraus ergibt sich nach unten die Abgrenzung zum Nachbarschaftsladen, nach oben die zum Verbrauchermarkt. Ein Verbrauchermarkt ist im Unterschied zum Supermarkt mindestens 1000 qm groß und hauptsächlich in Stadtrandlagen zu finden. Verbrauchermärkte verfügen meist über weiträumige Parkplatzanlagen. Hingegen ist ein Nachbarschaftsladen nur bis zu 400qm groß. Er verfügt trotz der begrenzten Größe über ein Frischwarensortiment und Teile des Ge- und Verbrauchsgütersortimentes. Der Supermarkt als Betriebstyp des Einzelhandels wurde in den dreißiger Jahren in den USA entwickelt. Der erste europäische Supermarkt entstand 1948 in Frankreich. Verbrauchermärkte: Laut Arend-Fuchs (1995: 39) ist ein Verbrauchermarkt ein großflächiger Einzelhandelsbetrieb, der ein breites und tiefes Sortiment an Nahrungs- und Genussmitteln und an Ge- und Verbrauchsgütern des kurz- und mittelfristigen Bedarfs überwiegend in Selbstbedienung anbietet. Häufig wird auf eine Dauerniedrigpreispolitik oder auf eine Sonderangebotspolitik abgestellt. Die Verkaufsfläche liegt nach der Amtlichen Statistik bei mindestens 1000 qm, nach der Abgrenzung des Europäischen Handelsinstitutes bei 1500 qm, nach internationalen Erhebungsverfahren von Panel-Instituten bei 800 qm. Der Standort ist in der Regel autokundenorientiert, entweder in Alleinlage oder innerhalb von Einzelhandelszentren. Gemäss Blotevogel (2001: 4) haben 78 Verbrauchermärkte und SB-Warenhäuser im Lebensmitteleinzelhandel zusammen einen Marktanteil von ca. 26 %, welcher vor allem durch die mit Autos ausgestatteten Wochenendeinkäufer ausgemacht wird. Ferner wird die gleiche Betriebspolitik wie bei SB-Warenhäusern ausgeübt. SB-Warenhäuser: Arend-Fuchs (1995: 37ff.) definiert das SB-Warenhaus als einen großflächigen, meist ebenerdigen Einzelhandelsbetrieb, der ein umfassendes Sortiment mit einem Schwerpunkt bei Lebensmitteln ganz oder überwiegend in Selbstbedienung ohne kostenintensiven Kundendienst mit hoher Werbeaktivität in Dauerniedrigpreispolitik oder Sonderangebotspolitik anbietet. Der Standort ist grundsätzlich autokundenorientiert, entweder isoliert oder in gewachsenen und geplanten Zentren. Die Verkaufsfläche liegt nach der Amtlichen Statistik bei mindestens 3000 qm, nach der Abgrenzung des Europäischen Handelsinstitutes bei 4000 qm, nach internationalen Vereinbarungen bei 5000 qm. Laut Blotevogel (2001: 4) liegt ein ähnliches Sortiment wie bei den Warenhäusern vor, jedoch ist ein Discount-Prinzip mit Selbstbedienung implementiert. Das Sortiment besteht aus Food- und Non-Foodartikeln. Seit 1965 insbesondere bis 1980 ist gemeinsam mit den Verbrauchermärkten eine starke Expansion von 0 % über 10 % bis zum Jahre 1974 und dann auf ca. 15 % bis zum Jahre 1990 zu verzeichnen gewesen. Die Arbeitsproduktivität liegt bei ca. 200 % und die Flächenproduktivität bei ca. 50 % im Vergleich zu traditionellen Warenhäusern. Die Standorte sind überwiegend in Stadtrandlagen angesiedelt, und dadurch verkehrsgünstig, d.h. autoorientiert und mit großen Parkplätzen ausgestattet. Das Konzept der SB-Warenhäuser besteht aus niedrigen Personalkosten, wenig Beratung und möglichst nur verpackter, problemloser Ware. Ferner sind SB-Warenhäuser durch großflächige (Parkflächen ca. 50 % der Gesamtfläche!), aber relativ kostengünstige Standorte außerhalb der Stadtzentren gekennzeichnet, die im allgemeinen einfach ausgestattet sind. Außerdem herrscht eine aggressive Preispolitik vor, da die SB-Warenhäuser die großbetriebliche Kombination des Warenhausprinzips mit dem Discountprinzip darstellen. Die Expansion hat sich seit der Novellierung der Baunutzungsverordnung im Jahre 1977 verlangsamt. Dafür hat sich teilweise ein neuer Trend entwickelt: das Trading up zur Ertragssteigerung, was 79 allerdings eine Entfernung vom Discountprinzip darstellt. Wegen der Drosselung des Markteintritts neuer Wettbewerber besteht zumeist eine gute Ertragslage. 10.2. Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 Tabelle 12 Top 30 Lebensmitteleinzelhandel BRD 2002 Rang Firma/Ort 1 2 3 32.175 3,2 44,3 Real SB-Warenhäuser 8.300 - 75,0 Metro C+C 6.600 - 70,0 Kaufhof 4.569 - 7,1 Extra 3.335 - 87,0 weitere Sparten/ Unternehmen 9.371 - 2,0 29.324 4,4 67,1 Rewe AG (u.a. Minimal, HL+Penny) 27.325 - 65,1 Rewe Groß- handlungen 1.999 - 95,0 25.477 4,6 83,6 19.951 - 90,7 5.526 - 57,9 21.600* 11,9 81,0 Aldi Nord 10.800* - 81,0 Aldi Süd 10.800* - 81,0 Karstadt Quelle, Essen 16.400* 2,5 7,9 Stationärer Handel 9.250* - 14,0 Versandhandel 7.150* - 0,0 13.675* 11,4 80,7 Kaufland 7.275* - 77,0 Lidl 6.400* - 85,0 11.952 -13,1 62,0 Plus 5.305 - 89,3 Kaiser's Tengelmann AG 2.491 - 92,6 491 - 75,4 3.665 - 0,0 3,8 90,9 - 90,9 - 88,9 12,0 88,9 Rewe-Gruppe, Köln Edeka/AVA-Gruppe, Hamburg AVA-Gruppe (u.a. Marktkauf) 5 6 7 Aldi-Gruppe Essen/Mülheim Schwarz-Gruppe, Neckarsulm Tengelmann-Gruppe, Mülheim kd Kaiser's Drugstore weitere Sparten/ Unternehmen 8 z.Vj. % Anteil Food % Metro Gruppe, Düsseldorf Edeka Großhandlungen 4 Umsatz Mio. EUR Spar-Gruppe, Schenefeld Spar AG (Intermarché D) weitere Spar-Mitglieder 7.926* 7.737 189* 9 Lekkerland-Tobaccoland, Frechen 6.716 10 Schlecker, Ehingen 4.755* 9,4 95,0 11 Globus, St. Wendel 3.399 1,3 55,0 80 12 Dohle-Gruppe, Siegburg 2.901 -3,4 84,4 1.081 - 90,0 Handelshof Köln 498 - 85,0 Brülle & Schmeltzer 195 - 59,1 1.127 - 83,1 Hit weitere Dohle-Mitglieder 13 Wal-Mart (D), Wuppertal 2.889* 2,7 50,0 14 Norma/Roth, Nürnberg 2.165* 3,3 87,0 15 Bartels-Langness, Kiel 2.071* 6,6 81,7 16 dm, Karlsruhe 1.657 18,0 90,0 17 Müller, Ulm 1.448 11,3 40,0 18 Coop Schleswig-Holstein, Kiel 1.370 3,1 83,4 19 Ihr Platz, Osnabrück 1.158 -1,9 70,0 20 Bünting, Leer 1.110 25,9 75,0 21 Woolworth, Frankfurt 1.090 -5,2 15,0 22 Bremke & Hoerster, Arnsberg 1.053* 2,9 80,0 23 Tegut, Fulda 1.000 3,7 80,0 24 Rossmann, Burgwedel 928 17,9 90,0 25 Ratio, Münster 907 -0,8 59,0 26 K + K Klaas+Kock, Gronau 818* 1,6 86,0 27 Distributa, Saarlouis 653 4,6 39,0 28 Kaes, Mauerstetten 486 5,7 60,0 29 Feneberg, Kempten 319 5,6 90,0 30 Kloppenburg, Kiel 276 3,0 35,0 * Schätzung Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002) 10.3. Charakterisierung des Lebensmitteleinzelhandels 10.3.1. ALDI Bereits 1946 übernahmen Theo und Karl Albrecht das elterliche Lebensmittelgeschäft. In den folgenden Jahren vergrößerte sich das Netz der Verkaufsfilialen immer mehr und wuchs schließlich auf mehrere hundert an. Anfang der 60er Jahre trennten sich die Wege der beiden Brüder. Aldi Nord in Essen (Theo Albrecht) und Aldi Süd in Mühlheim (Karl Albrecht) entstanden. Heute werden über die mehreren tausend Verkaufsstellen riesige Mengen Aktionsware verkauft. Inzwischen hat sich Karl Albrecht als Chef von Aldi Süd aus dem Unternehmen zurückgezogen. Sein Bruder Theo ist jedoch noch fest im operativen Geschäft von Aldi Nord verankert. Der Rückzug des 81 Firmengründers Karl Albrecht hat keine Auswirkungen auf die Besitzverhältnisse des Unternehmens, denn die Familie Albrecht behält weiterhin die Kontrolle über das Unternehmen. Die mittlerweile unabhängig voneinander operierenden Aldi Süd in Mülheim und die Aldi Nord in Essen sind nach den Anfängen als reine Lebensmittelhändler sehr schnell zu einem bedeutenden Anbieter von Textil- und Hartwaren geworden. Wie im Lebensmittelbereich üblich setzt Aldi auch bei Textilien auf Eigenmarken. Während im Lebensmittelbereich rund 90% des Umsatzes mit den Eigenmarken gemacht werden, lebt das Textilangebot sehr stark von Sonderposten und Aktionsware. Wurden in den Anfangsjahren stets niedrigpreisige Artikel im Rahmen der wöchentlichen Aktionsangebote verkauft, so verlagert sich das Angebot - analog zu den Hartwaren - mehr und mehr in höherpreisige Regionen. Das Aldi Konzept, welches das Grundprinzip des Discounts darstellt, wurde inzwischen auch auf das Ausland übertragen. Seit 1967 gibt es bereits in Österreich Aldi-Märkte, die unter dem Namen Hofer laufen. Außerdem ist Aldi in Holland, Belgien, Dänemark, Frankreich und Großbritannien vertreten. In den USA ist das Supermarktkonzept unter dem Namen Trader's Joe präsent, wo zuletzt mit rund 83 Märkten ein Umsatz von 750 Mill. Dollar (rund 383 Mill Euro) erzielt wurde. Da Aldi grundsätzlich keine Umsatzzahlen veröffentlicht, beruhen die Zahlen zum Gesamtumsatz auf Schätzungen von M+M Eurodata sowie eigenen Berechnungen der TW. Quelle: Gilda Reifenrath, twnetwork.de (2002) 10.3.2. AVA (Marktkauf) Die Bielefelder AVA Allgemeine Handelsgesellschaft der Verbraucher AG gehört in Deutschland zu den führenden SB-Warenhausbetreibern. Das Unternehmen, das in den 90er Jahren mehrmals Gegenstand von Übernahmeversuchen war, gehört heute zur Edeka-Gruppe, die etwa 55 Prozent des stimmberechtigten Kapitals hält. Marktkauf gilt als die wichtigste Vertriebsschiene des Bielefelder Unternehmens und umfasst SB-Warenhäuser und Baumärkte. Konzernumsatz Diese Vertriebsschiene, beisteuert, setzt seit die etwa vielen 80 Prozent Jahren auf zum ein 82 Dauerniedrigpreiskonzept. In Deutschland setzt AVA in dem Segment Baumarktgeschäft auf Expansion. 1999/2000 wurden Selbstbaumarkt und Hauser dazugekauft. Ab 2001 firmieren alle Märkte der Bielefelder unter "Marktkauf". Zu Jahresbeginn werden die Dixi Handelsgesellschaft GmbH und dixi/EZA KG mit der Marktkauf OHG zusammengeführt. Mitte 2002 vereinbarte die AVA gemeinsam mit der Edeka eine enge Kooperation mit Globus, St. Wendel. Die Zusammenarbeit betrifft vor allem die Bereiche SB-Warenhaus und Baumärkte. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.3. Metro AG (Real, Extra) Die Metro AG mit Hauptsitz in Düsseldorf ist Deutschlands größter Handelskonzern und die Nummer 4 in der Weltrangliste nach dem USamerikanischen Wal-Mart Konzern, Carrefour (Frankreich) und Ahold (Holland). Das Unternehmen wurde am 17. Juli 1996 rückwirkend zum 1. Januar 1996 durch Verschmelzung von Asko AG, Deutsche SB-Kauf AG und Kaufhof AG mit den Metro-C + C-Betrieben in der Bundesrepublik gegründet. Der Konzernumsatz betrug damals rund 31.7 Mrd. EUR. Die ausländischen C + C Betriebe der Metro/Makro-Gruppe waren zu diesem Zeitpunkt nicht einbezogen. Im Laufe des Jahres 1998 erhielt die Metro AG einen völlig neuen Zuschnitt. In zwei Schritten wurde der gesamte europäische Cash + Carry-Bereich der Metro/Makro-Gruppe mit 13,8 Mrd. EUR Umsatz in die Metro AG integriert. Die Metro AG übernahm zum Preis von 4,9 Mrd. EUR damit sämtliche Anteile der Schweizer Metro Holding AG, Baar, sowie der holländischen SHV Makro NV, Utrecht. Im Zuge dieser Akquisition wurde das Portfolio durch vollständige Trennung von den vier Sparten Computermärkte (Vobis/Maxdate), Modemärkte (Adler), Schuhmärkte (Reno) und Discounter (Tip) sowie dem Bürofachhandel, Zustellgroßhandel, der Kaufhalle-Gruppe, 25 unrentablen Kaufhof-Filialen und sonstigen Randaktivitäten wie Möbel (Divi/Roller) bereinigt. Diese Aktivitäten mit einem Umsatzvolumen von insgesamt 5,4 Mrd. EUR netto wurden Ende 1998 in die neugegründete Divaco eingebracht, an der die Metro AG eine 49prozentige Finanzbeteiligung hält. Die neue Metro AG konzentriert sich damit auf die vier Kerngeschäftsfelder Cash & Carry (Metro/Makro), SB83 Warenhäuser/Verbrauchermärkte (Real, Extra), Nonfood-Fachmärkte (Media/Saturn, Praktiker) und Warenhäuser (Kaufhof). Die Metro war bis Ende 1997 im wesentlichen ein deutsches Unternehmen. Nur etwa 5 Prozent des Umsatzes wurden im Ausland erzielt. Durch die Übernahme der europäischen C + C-Betriebe von Metro Holding und SHV ändert sich dies 1998 schlagartig. Die Metro ist derzeit im Ausland in 23 Ländern mit insgesamt 515 Betriebsstätten präsent. Der Anteil des Auslandsumsatzes ist auf über 44 Prozent gestiegen. Europaweit vertreten ist der Konzern nicht mehr nur wie in früheren Jahren im C + C-Bereich. Eine internationale Multiplikation erfolgt inzwischen auch im SB-Warenhaus- und Fachmarkt-Bereich. Selbst die Warenhäuser sind mit dem Einstieg bei dem belgischen Unternehmen Inno auf europäischem Expansionskurs. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.4. Norma/Roth Die Norma Lebensmittelfilialbetrieb GmbH & Co. KG mit Hauptsitz in Fürth bei Nürnberg gehört in Deutschland schon seit den 60er-Jahren zu den Discountbetreibern. Im Auftreten - Erscheinungsbild, Sortiment, Preislage, Aktionsware, Qualitätsanspruch - orientiert sich Norma vornehmlich an der Südschiene des Branchenführers Aldi. Parallel zu Aldi Süd hat auch Norma bis Jahresende 2001 zur Euro-Einführung auf Scannerkassen umgestellt. Vorher wurde per Preiseingabe kassiert. Wie bei Aldi Süd mussten bis dahin die Filialmitarbeiter die Preise des rund 800 Artikel umfassenden Sortiments auswendig wissen. An der Spitze des Unternehmens agiert zurückgezogen der Gründer und Inhaber Manfred Georg Roth. Wie die beiden Aldi-Brüder (Theo Albrecht im Norden und Karl im Süden) hat Roth das Discountgeschäft schon in den 60er-Jahren angestoßen. Die Expansion lief aber wesentlich ruhiger und lange Zeit vornehmlich im süddeutschen Raum. Inzwischen ist Norma in Deutschland bis auf den Nordwesten (Niedersachsen, Schleswig-Holstein, Hamburg, Bremen) flächendeckend vertreten. Seit geraumer Zeit beschränkt sich die deutsche Expansion hauptsächlich auf die Ersetzung alter, kleinflächiger Innenstadtlagen durch großflächige Neubauten von 800 bis 900 qm Verkaufsfläche mit etwa 150 Parkplätzen an viel frequentierten Verkehrslagen. Als Schwierigkeit erweist sich hier die Standortsuche, da sich 84 viele Mitbewerber um diese Lagen mit hohem Finanzaufwand bemühen. Seit vielen Jahren schaut sich Norma nach Aldi- und Lidl-Managern um, und das mitunter erfolgreich. In den Filialen bietet Norma ein Sortiment überwiegend aus Eigenmarken an. Rund 10 Prozent sind Nonfood-Artikel, die allerdings einen Großteil des Gewinns beisteuern. Die Nonfood-Aktionen wurden deshalb in den vergangenen Jahren deutlich ausgebaut und innovativ vorangetrieben. Die Expansion nach Ostdeutschland hat Norma nach dem Fall der Mauer kräftig vorangetrieben. Ende der 90er-Jahre übernahm Norma 75 ehemalige TipFilialen, die die Metro zuvor in die Divaco ausgegliedert hatte. Das Auslandsengagement ist auf Frankreich und Tschechien beschränkt und hat in den letzten Jahren keine wesentliche Expansion erfahren. Ende der 80er-Jahre war Norma fast zeitgleich mit Aldi und Lidl in Frankreich gestartet und betreibt dort inzwischen rund 100 Filialen vor allem im Osten des Landes. Probleme bereiten allen Discountern dabei gesetzliche Beschränkungen für Einzelhandelsflächen von über 300 qm. In Tschechien betreibt Norma rund zwei Dutzend Märkte. Über die wirtschaftliche Situation des Fürther Discounters gibt es keine offiziellen Zahlen. Neben dem Harddiscounter Norma betreibt das Unternehmen den Softdiscounter Rodi (24 Standorte) und neun RothDrogeriemärkte im Nürnberger Raum. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.5. Rewe AG (Minimal, HL, Penny) Die Rewe gehört zu Europas größten Lebensmittelhändlern und umfasst SBWarenhäuser, Baumärkte und Discounter. Ende 1926 hatten 17 Einkaufsgenossenschaften in Düsseldorf die Gründung der Rewe-Zentrale beschlossen, die am 1. Januar 1927 in Köln ihre Tätigkeit aufnahm. Der Name Rewe leitet sich ab aus "Revisionsverband der Westkauf-Genossenschaften". Zu einer ersten wichtigen Gruppenreform kommt es im Jahre 1972. Die ReweZentral AG entsteht, daneben die Rewe-Zentralfinanz e.G., die als Kreditgenossenschaft fungiert. Die Vertriebslinien Toom, Penny, HL und Minimal des äußerst expansiven Filialisten bilden heute den Grundstock eines bundesweit operierenden Filialsystems. Mit der Gruppenreform von 1989/1990 schafft die Rewe eine konzernähnliche Struktur. Die Zuständigkeiten werden 85 neu geordnet und die bis dahin selbstständigen Rewe-Großhandlungen mit Ausnahme von Rewe Dortmund, Rewe Herne und Großkauf Solingen als Niederlassungen stärker an Konzernvorgaben gebunden. Harmonisierungen in den Vertriebsbereichen werden angestoßen. Wie alle bedeutsamen Handelsunternehmen ist auch die Rewe nach dem Ende der DDR in die neuen Bundesländer expandiert. Lange Zeit stand die Rewe einer Ausweitung ihres Vertriebsgebietes ins europäische Ausland kritisch gegenüber. Obwohl bereits 1989 mit der Eurogroup eine europäische Beschaffungsorganisation mit Teilnehmern anderer Länder ins Leben gerufen worden war, zeigte sich Rewe anders als Metro oder Tengelmann - beim Thema Europa-Expansion lange Zeit unentschlossen. 1993 erfolgte dann doch die Beteiligung beim englischen Filialisten Budgens, die sich allerdings anders entwickelte als von Rewe erhofft. Ein Penny-Konzept für die Insel wurde nach kurzer Zeit ad acta gelegt. 1994 erfolgte der Einstieg in den italienischen Markt. Mit Esselunga wurde das Gemeinschaftsunternehmen Penny Italia Srl. gegründet, das heute nicht mehr besteht. Ebenfalls wurde mit Penny nach Spanien, Frankreich, Ungarn und Tschechien expandiert. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.6. Schwarz-Gruppe (Kaufland, Lidl) Der Eintritt von Josef Schwarz in die Südfrüchte-Großhandlung Lidl & Co als Komplementär markiert den Anfang der Firmengeschichte der Neckarsulmer Unternehmensgruppe Schwarz. Die Firma wurde 1930 in Lidl & Schwarz KG umbenannt und von Sortimentsgroßhandlung Josef Schwarz umgestaltet. zu Zwei einer Lebensmittel- Entwicklungen sind herauszustreichen: Der Ausbau des Discountnetzes Lidl in Deutschland wie auf internationalem Terrain, zum anderen die ungeheure Expansionsdynamik der SB-Warenhaussparte Kaufland, die insbesondere in Ostdeutschland umgesetzt wurde und nun weitere europäische Länder wie die Tschechische Republik oder Polen umfasst. Schon früh wurde das Discountgeschäft getestet und ausgebaut. Nach Tests, die im Jahre 1973 begannen, ging Lidl im Jahre 1978 rasch in die Multiplikation. Zwar oft als Aldi-Imitation bezeichnet, gelang es der Discount-Organisation, ein eigenständiges Profil zu entwickeln. Die 86 Sortimentsschwerpunkte sind andere, das Sortiment insgesamt mit über 1 000 Artikeln umfangreicher als bei Aldi. Auf internationalem Parkett repräsentiert Lidl neben Aldi den erfolgreichen Discount made in Germany. In Frankreich beispielsweise ist Lidl mit über 450 Outlets Marktführer im Discount-Segment. In Osteuropa will Lidl gleichfalls rasch ein Vertriebsnetz knüpfen. Gesellschaftsrechtlich und auch operativ völlig vom Discount abgekoppelt, können auch die anderen Vertriebsbereiche der Schwarz-Gruppe ordentliche Wachstumsraten vorweisen. Während der Discount von der Lidl Stiftung & Co. KG gesteuert wird, sind die SB-Warenhäuser, Cash + Carry sowie Zustellgroßhandel in der Kaufland Stiftung & Co. KG zusammengefaßt. Die Großflächen, die unter Kaufland und Handelshof im Markt operieren, gelten als äußerst preisaggressiv. Die mit großer Kraft vorangetriebene Expansion in den neuen Bundesländern mit jährlichen Wachstumsschüben von 20 bis 30 Prozent bis Mitte der 90er Jahre hat Lidl & Schwarz unter die drei größten Großflächen-Betreiber der Republik gebracht. Das Unternehmen wächst in der Regel aus eigener Kraft. Vereinzelt werden Standorte von geschwächten Konkurrenten wie z.B. Grosso-Magnet (Tengelmann) übernommen. An der Spitze der Holding steht ein elfköpfiges Gremium, in dem Schwarz als außerordentliches Mitglied vertreten ist. Die weiteren Mitglieder rekrutieren sich aus dem Vorstand und drei externen Beratern. Im Mai 2001 wurde ferner die SB-Warenhaus-Sparte in Kaufland Stiftung & Co.KG umbenannt. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.7. Spar-Gruppe Der Ursprung der Spar-Gruppe ist in Holland zu finden. "Door Eendrachtig Samenwerken Profitieren Allen Regelmatig" lautete der Leitspruch zu Beginn der 30er Jahre, als der niederländische Lebensmittelgroßhändler A.J.M. van Well die erste freiwillige Handelskette nach amerikanischem Vorbild ins Leben rief. Die Anfangsbuchstaben ergeben DESPAR, was später in "de Spar" abgewandelt wurde und aus dem niederländischen übersetzt soviel wie "die Tanne" heißt. Im Zeichen der Tanne sind über den Globus verstreut zahlreiche nationale Spar-Organisationen entstanden, die sich allesamt dem Leitgedanken der Freiwilligkeit verpflichtet fühlen, dabei aber in ihrem Zusammenschluß unter 87 einem einheitlichen Organisationszeichen mehr den je die Notwendigkeit sehen, ein wirtschaftliches Gegengewicht zu Konzernen und genossenschaftlich strukturierten Gruppen zu bilden. Auch in Deutschland hat die Spar, die sich selbst als größte freiwillige Kette Europas bezeichnet, ihren Weg gemacht. Das ideele Dach bildet die Deutsche Spar. Unter ihr sind diverse Gesellschaften aktiv, die den Erfahrungsaustausch der Großhandlungen und angeschlossenen Einzelhändler sicherstellen. Die Handelshof Spar GmbH beispielsweise übernimmt die betriebswirtschaftliche Beratung und ist für die Vergabe von Lizenzen zuständig. Das Herzstück der Spar-Organisation stellt heute die Spar Handels AG da. Die Spar Handels AG wurde 1985 von den Spar-Großhändlern Pfeiffer & Schmidt (Schenefeld), Karl Koch & Sohn (Düsseldorf) sowie Kehrer & Weber (Poing b. München) gegründet. Als vier Jahre später, im Jahre 1989, auch die Spar-Großhandlung Störzbach aus Ellhofen in die Spar AG eingebracht wurde, war die Konzernbildung vollendet. 1988 gingen die Hamburger mit Vorzugsaktien an die Börse, 1991 folgten die Stammaktien. Die Spar Handels AG ist heute ein marktbedeutendes Unternehmen, das mit seinen bundesweit vertretenen Großhandelsniederlassungen die eigenen Märkte (Filialen) ebenso versorgt wie die selbständigen Kaufleute, die auf eigene Rechnung Waren unter dem Spar-Logo vermarkten. In den letzten Jahren hat die AG - unabhängig von diversen strukturellen Organisationsmaßnahmen - sehr viel unternommen, um ihre Marktposition gegenüber den schnell wachsenden Konkurrenten abzusichern. Historisch bedeutsam ist die 1991 erfolgte Übernahme von 2000 Verkaufsstellen der früheren HO-Organisation der DDR. Daraus sind aber auch viele gravierende Probleme entstanden, da sich die übernommenen Strukturen weitgehend als nicht überlebensfähig erwiesen. Seit dem Verkauf ihrer SB- Warenhausaktivitäten an Wal-Mart Ende 1998 konzentriert sich die Spar Handels AG nur noch auf drei strategische Geschäftsfelder: 1. Großhandel mit selbständigen Spar- und Superspar Einzelhändlern sowie Convenience- und Systemkunden. 2. Lebensmittel-Einzelhandel mit Eurospar Verbrauchermärkten auf Verkaufsflächen bis zu 5 000 Quadratmetern. 3. Lebensmittel-Discount mit Netto Markendiscountern und Netto Harddiscount-Märkten. Als besonders wachstumsträchtig gilt der Bereich Discount. Dort fährt die Spar weiter zweigleisig. Mit dem Netto von Schels wird die ehemalige Bundesrepublik und 88 der Süden der neuen Bundesländer abgedeckt. Dagegen ist die Netto Supermarkt - an ihr halten Spar und der dänische Hard-Discount-Spezialist Dansk Supermarked seit 1992 jeweils 50 Prozent - im Nordosten aktiv. Von besonderer Bedeutung für die jüngste Geschichte der Spar Handels AG ist der Ende 1995 erfolgte Einstieg der Norddeutschen Handels Holding (NHH) als neuer Mehrheitsaktionär bei dem Hamburger Unternehmen. Hinter ihr steht eine Hamburger Investorengruppe, die im Mai 1997 dem französischen Handelsriesen Intermarché (ITM) den Einstieg bei Spar ermöglichte. Eine überaus negative Ergebnisentwicklung führt seit Beginn des neuen Jahrtausends dazu, Stützungsbeträge für dass der französische seine deutsche Großaktionär ITM Tochter bereit jährlich stellen muss. Mitte 2002 veränderte die Spar abermals ihre strategische Ausrichtung. Absolute Priorität genießen nun die Netto-Discounter. Hingegen soll der Verbrauchermarkt-Bereich schrittweise privatisiert und an selbstständige Einzelhändler übergeben werden. Deren Belieferung soll zweites Standbein der Spar bleiben. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.8. Tengelmann (Plus) Die Tengelmann-Gruppe, Mülheim, belegt mit einem Umsatz von über 28 Mrd. EUR (Stichtag 30. Juni 2002) einen Spitzenplatz im internationalen Ranking. In Deutschland gehört das Unternehmen zu den Top 10 im Lebensmitteleinzelhandel. Unter der Führung von Erivan Haub ist die Unternehmensgruppe vor allem durch Akquisitionen in den 70er und 80er Jahren gewachsen. Die zahlreichen Zukäufe führten im Konzern allerdings zu strukturellen Problemen, eine durchgreifende Neustrukturierung wurde lange Zeit unterlassen. Deshalb ist Tengelmann in Deutschland zum Sanierungsfall geworden. Unter der Bezeichnung "FIT" (Fitness- und Internationalisierungsprogramm Tengelmann) stellt sich die Unternehmens-gruppe seit 1998 neu auf. Der Discountbereich ist konzeptionell neu ausgerichtet worden, die Läden sind modernisiert worden. Im Supermarkt-bereich mussten über 700 Läden an Wettbewerber verkauft oder geschlossen werden. Veräußert wurde die 89 Großflächensparte, eine Textilvertriebs-Tochter sowie das niederländische Foodgeschäft. Konzentrieren will sich Tengelmann auf die Expansion der Discountsparte in ganz Europa. Tengelmann hält die Restrukturierung nach einer Dauer von vier Jahren im wesentlichen für abgeschlossen. Zur stärksten Vertriebslinie hat sich in der Gruppe der Discounter Plus entwickelt. Plus wurde nochmals gestärkt durch die Übernahme von 165 Tip-Discountmärkten der Metro-Gruppe. Plus wurde als preisaggressiver Nachbarschaftsdiscounter neu positioniert. Außerdem hat Tengelmann den Harddiscounter Ledi aufgegeben und in das Plus-Filialnetz integriert. Im Supermarktbereich ist das Unternehmen vor allem durch die Filialbetriebe Tengelmann und Kaiser's Kaffee Geschäft bekannt. In Europa expandiert die Tengelmann-Gruppe insbesondere mit Plus und hat bereits in vier süd- und osteuropäischen Ländern entsprechende Filialnetze aufgebaut. Des weiteren besteht ein weitgehend ähnliches System in Österreich unter der Firmierung Zielpunkt. Vertreten ist Tengelmann nicht mehr in Italien; die Plus-Läden sind an Rewe abgeben worden, die ihrerseits Tengelmann ihre spanischen Penny-Filialen überließ. Die niederländische Tochter Hermans Groep ist verkauft worden. Die USA-Tochter The Great Atlantic & Pacific Tea Company (A&P) befindet sich in einem umfassenden Umstrukturierungsprozeß. A&P will durch die zweite Phase des "New renewal", das die Schließung kleiner und die Eröffnung von großen Substitutionsstandorten vorsieht, die Wettbewerbsfähigkeit weiter erhöhen. Inzwischen ist der Supermarktbereich mit den insgesamt vier Vertriebsregionen unter einer nationalen Führung in der Kaiser's-Tengelmann AG zusammengefaßt worden. Der Geschäftsbereich Einkauf über die Tengelmann Internationale Handelsgesellschaft TIH ist nach der Aufgabe des Drittgeschäftes zum 31. Juni 2000 aufgelöst. Alle Sparten verfügen über einen separaten Einkauf. Am Unternehmen hält Erivan Haub 50 Prozent des Kapitals, seine drei Söhne (Georg als Kommanditist) jeweils 16,66 Prozent. Quelle: Lebensmittelzeitung Internet Edition (2002). 10.3.9. Wal-Mart Die Wal-Mart GmbH & Co. KG, Wuppertal, ist eine Tochtergesellschaft des größten Einzelhandelskonzerns der Welt, der Wal-Mart Stores, Inc. Die 90 Muttergesellschaft hat ihren Stammsitz in Bentonville im US-Bundesstaat Arkansas. Gegründet wurde Wal-Mart von Sam Walton, der 1962 sein erstes Discount-Geschäft unter dem Namen Wal-Mart in Rogers/ Arkansas eröffnete. Aus den beschaulichen Anfängen von 1962 hat sich im Laufe der Jahre ein beispiellos aggressiv expandierendes Handelsunternehmen entwickelt. Das Konzept besteht aus dem Bau von riesigen Einkaufshallen in ländlichen Regionen. In den deutschen Markt stieg Wal-Mart im Dezember 1997 mit der Übernahme von 21 SB-Warenhäusern des Karlsruher Traditionsunternehmens Wertkauf ein. Nach mehreren erfolglosen Bewerbungen um weitere Großflächenbetreiber in den Folgemonaten schlug Wal-Mart erst knapp ein Jahr später mit der zweiten Akquisition zu und kaufte 74 SB-Warenhäuser der Spar- Großflächensparte Interspar. Die Wal-Mart Stores Inc. aus Bentonville/Arkansas plant 2002 in Europa 130 neue Supermärkte und drei weitere regionale Distributionszentren. Im Geschäftsjahr 2000/2001 (31.Januar) machte Wal-Mart Stores, Inc. mit seinen Stores, Supercenters und Sam's Wholesale Clubs einen Gesamtumsatz von rund 191 Mrd. Dollar (209 Mrd. Euro). Wal-Mart betreibt derzeit in Deutschland 95 Filialen. Der Textilbereich soll laut Dr. Kay Hafner, Präsident von Wal-Mart Germany, sukzessive ausgebaut werden. So wird beispielsweise seit Mitte 2001 die Bekleidungslinie "George at Asda" in drei deutschen Wal-Mart-Stores in München, Wuppertal und Ratingen erfolgrech verkauft. Die Bekleidungsmarke gehört zu der britischen Supermarktkette Asda Stores Ltd. , Leeds, die ebenfalls zum US-Einzelhandelsgiganten Wal-Mart gehört. Der geschätzte Textilumsatz in Deutschland liegt bei 255,6 Mill. Euro, weltweit beträgt er nach Schätzungen etwa 23. Mrd. Euro. Für Wal-Mart stehen die Zeichen in Deutschland wie auch europaweit eindeutig auf Expansion. Es ist das erklärte Ziel der Amerikaner, ihren heutigen Auslandsanteil von etwas über 15 Prozent in den nächsten Jahren deutlich zu steigern. In den USA will Wal-Mart 2002 insgesamt 75 bis 80 neue Läden eröffnen, insgesamt 100 bis 115 Supercenter sollen umgebaut bzw. erweitert werden. Die deutsche Wal-Mart Germany GmbH & Co. KG ist eine 100prozentige Tochter der Wal-Mart Stores Inc. Aktiengesellschaft. An der 91 Muttergesellschaft sind die Erben von Sam Walton mit knapp 38 Prozent beteiligt. Der Rest ist in Streubesitz. Quelle: Gilda Reifenrath, twnetwork.de (2002) Tabelle 13: Darstellung der Premiumsortimentsauswahl ausgewählten Premiummarken für die Premiummarken für die Premiumsortimentsauswahl Warengruppen Frischkäse (3) H-Milch (3) Nudeln (3) Pizza, tiefgekühlt (3) Bohnenkaffee (3) Tafelschokolade (2) Fruchtsäfte (3) Vollwaschmittel (3) Toilettenpapier (2) Haarwaschmittel (3) Markennamen Bresso Philadelphia Le Tartare Paladin Bio-Wertkost Berchtesgardener Land Bernbacher Buitoni Birkel Dr.Oetker Jacobs Krönung Idee Kaffee Melitta Milka Ritter Sport Valensina Hohes C Granini Spee Persil Ariel Hakle Charmin Pantene Pro V Wella Vitality L’Oréal El Vital EAN-Nr 2120 2110 2115 4924 8711 1675 1066 4620 4601 688-690 90 93 719 25 15 1371 1347 1332 167 165 166 7004 9440 3497 7844 585 Quelle: eigene Daten / GfK Panel Services (2002) 92 Abbildung 10: Anteile der besuchten Einkaufsstätten in der Gesamtheit (reine Häufigkeit) im Jahre 2002 Aldi Spar Kaufland West Norma HL Marktkauf Lidl Extra Real Penny Minimal Wal-Mart 10,8% Plus Kaufland Ost Sonstige 1,6% 5,8% 3,7% 3,7% 1,1% 0,6% 1,4% 1,4% 2,0% 61,8% 1,1% 1,2% 0,8% 3,0% N=2.622.393 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Abbildung 11: Wertmäßiger Anteil der Einkaufsstätten an den Einkaufsbons der Haushalte in der Gesamtheit im Jahre 2002 Aldi Norma Lidl Penny Plus Spar HL Extra Minimal Kaufland Ost Kaufland West Marktkauf Real Wal-Mart Sonstige 13,3% 1,2% 6,7% 3,3% 3,1% 0,8% 0,5% 1,6% 1,5% 50,9% 1,4% 6,7% 4,4% 2,2% 2,3% N=2.622.393 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 93 Abbildung 12: Wertmäßige Einkaufsanteile der Familienlebenswelten im Jahre 2002 Mittelschicht-Rentner-Familien Alleinstehende Ältere Arbeiterschicht-Rentner-Familien Mittelschicht-Familien mit Kind Arbeitslosen-Familien Arbeiter-Familien ohne Kinder Mittelschicht-Familien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiterfamilien mit Kindern Aufsteiger / Singles / DINKS Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt 5,4% 0,7% 16,1% 21,8% 5,5% 9,3% 2,6% 6,3% 4,0% 23,6% 4,6% N=2.622.393 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Tabelle 14: Die Top Ten der Discounter in Deutschland im Jahre 1992 Unternehmen Filialen 2614 2190 Umsatz in Mill. DM 25500 8530 Umsatzanteil in % 47,7 15,9 Umsatz je Filiale 9,755 3,895 Aldi Tengelmann (Plus) Rewe AG (Penny) Lidl & Schwarz (Lidl) Norma Spar (Netto, Prima) Asko (Tip) Tegut (Okay) Edeka Konsum Halle (Kondi) insgesamt 1900 7930 14,8 4,174 1058 6038 11,3 5,707 740 379 2450 1270 4,6 2,4 3,311 3,351 179 137 183 32 500 500 450 3301 0,9 0,9 0,8 0,6 2,793 3,650 2,459 10,313 9412 53498 100,0 5,684 Quelle: Arend-Fuchs (1995: 275). 94 Fehlend Gültig 215476 478223 1207,0135 2598529 2,74170801 2159367 2,81473480 2453630 2,84107313 2095018 2,92492176 2531518 2,73791778 2468630 2,81287001 2497630 2,83264820 2355044 2,82572661 2513485 2,84838422 2144170 2,93222923 Standardabweichung ,032 ,000000 4,198932 ,007 ,000000 5,329837 ,012 ,000000 4,985552 ,007 ,000000 5,009693 ,016 ,000000 4,881271 ,012 ,000000 4,595154 ,014 ,000000 4,787390 ,009 ,000000 5,271609 ,015 ,000000 4,681684 ,007 ,000000 4,925688 ,011 4,774437 Maximum Standardfehler der Kurtosis ,000000 ,080 ,210 ,158 Minimum ,016 -,361 ,004 ,006 ,003 -,214 ,008 -,207 ,006 -,369 ,007 -,272 ,005 ,007 -,278 ,004 -,173 ,005 -,049 Kurtosis -,163 -,175 -,218 -,219 -,176 -,177 -,196 -,252 -,165 -,255 -,205 Standardfehler der Schiefe ,481625481 ,471078258 ,478370384 ,478294585 ,455584769 ,487773046 ,483603643 ,465855685 ,469532531 ,482120121 ,443624467 Schiefe Fehlend 2406917 23864 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der Studierenden/ Auszubildenden/ mit eigenem Haushalt 15810,00 1,00 ,032 13,051 ,016 2,879 1132,58027 966,6876 2598529 23864 Wertmäßige Einkäufe der Studierenden/ Auszubildenden/ mit eigenem Haushalt 2,70434875 463026 168763 527375 90875 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der MittelschichtRentnerFamilien 213716,00 ,00 ,007 1098,492 ,004 14,307 1519,22145 1132,0476 2159363 463030 Wertmäßige Einkäufe der MittelschichtRentnerFamilien 153763 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der MittelschichtFamilien ohne Kinder 96728,00 1,00 ,012 240,627 ,006 7,687 1543,88284 1212,6427 2453630 168763 Wertmäßige Einkäufe der MittelschichtFamilien ohne Kinder 124763 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der MittelschichtFamilien mit Kind 102257,00 ,00 ,007 63,534 ,003 4,040 1696,24753 1454,1477 2095014 527379 Wertmäßige Einkäufe der MittelschichtFamilien mit Kind 267349 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der berufstätigen Alleinlebenden 76080,00 1,00 ,016 447,178 ,008 10,976 1148,92517 912,0702 2531518 90875 Wertmäßige Einkäufe der berufstätigen Alleinlebenden 108908 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der Aufsteiger / Singles / DINKs 39369,00 1,00 ,012 27,031 ,006 3,475 1373,52817 1150,9585 2468630 153763 Wertmäßige Einkäufe der Aufsteiger / Singles / DINKs 478223 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der ArbeitslosenFamilien 61290,00 1,00 ,014 52,405 ,007 4,001 1429,00337 1193,9565 2497630 124763 Wertmäßige Einkäufe der ArbeitslosenFamilien 215476 Transformiert: wertmäßige Einkäufe der ArbeiterschichtRentnerFamilien 186900,00 1,00 ,009 1431,120 ,005 16,143 1432,39668 1133,1504 2355044 267349 Wertmäßige Einkäufe der ArbeiterschichtRentnerFamilien Mittelwert Gültig Transformiert: wertmäßige Einkäufe der ArbeiterFamilien ohne Kinder Transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien mit Kindern Transformiert: wertmäßige Einkäufe der alleinstehenden Älteren N 48049,00 84273,00 59489,00 1,00 Maximum 1,00 ,015 41,088 ,007 3,828 1417,61603 1,00 ,007 108908 2513485 ,011 40,048 ,004 3,412 1693,44016 1481,4906 2144170 Wertmäßige Einkäufe der ArbeiterFamilien ohne Kinder Minimum 249,145 ,005 8,423 1005,31665 823,1825 2406917 Wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien mit Kindern Standardfehler der Kurtosis Kurtosis Standardfehler der Schiefe Schiefe Standardabweichung Mittelwert N Wertmäßige Einkäufe der alleinstehenden Älteren 10.4. SPSS-Ausgaben 10.4.1. Deskriptive Statistik Tabelle 15: Untransformierte und transformierte Verteilungen der wertmäßigen Einkäufe der Typologieausprägungsvariablen Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 95 Abbildung 13: Histogramm der untransformierten wertmäßigen Einkäufe der beispielhaften Typologieausprägung Mittelschicht-Familien mit Kind 100000 80000 60000 Häufigkeit 40000 20000 Std.abw . = 1,00 Mittel = 0,0 0 N = 203949,00 ,0 24,0 22,0 20,0 18,0 16,0 14,0 12,0 10 0 8, 0 6,0 4,0 2, 0 0,,0 -2 Regression Standardisiertes Residuum Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Abbildung 14: Histogramm der transformierten wertmäßigen Einkäufe der beispielhaften Typologieausprägung Mittelschicht-Familien mit Kind 50000 40000 30000 Häufigkeit 20000 10000 Std.abw . = 1,00 Mittel = 0,00 0 N = 203948,00 50 3, 0 5 2, 50 1, 0 ,5 0 -,,550 -1 0 ,5 -2 0 ,5 -3 0 ,5 -4 50 , -5 0 ,5 -6 0 ,5 -7 Regression Standardisiertes Residuum Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 96 10.4.2. Univariate Analyseverfahren Die Tabellen 16 und 17 beinhalten jene Bestimmtheitsmaße, die sich aus den Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen als unabhängige Variablen auf die untransformierten bzw. Familienlebenswelten transformierten als abhängige wertmäßigen Variablen Einkäufe ergeben. der Diese Regressionsanalysen sind also nicht multivariate, sondern nur univariate Analyseverfahren, da jeweils nur eine unabhängige Variable bei jeder Analyse verwendet wird. Tabelle 16: Bestimmtheitsmaße der Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen auf die einzelnen untransformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten wertmäßige Einkäufe der Familienlebenswelten (untransformiert) MittelschichtRentnerFamilien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentnerFamilien MittelschichtFamilien mit Kind ArbeitslosenFamilien ArbeiterFamilien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiterfamilien mit Kindern Aufsteiger / Singles / DINKS Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt MW der R² Preis Sortimentsauswahl Standortnähe Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss 5min Konkurrenzeinfluss 10min R²=0,013 (p<0,001) R²=0,106 (p<0,001) R²=0,095 (p<0,001) R²=0,020 (p<0,001) R²=0,044 (p<0,001) R²=0,044 (p<0,001) R²=0,007 (p<0,001) R²=0,046 (p<0,001) R²=0,040 (p<0,001) R²=0,008 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,017 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,102 (p<0,001) R²=0,094 (p<0,001) R²=0,021 (p<0,001) R²=0,038 (p<0,001) R²=0,037 (p<0,001) R²=0,015 (p<0,001) R²=0,120 (p<0,001) R²=0,108 (p<0,001) R²=0,025 (p<0,001) R²=0,047 (p<0,001) R²=0,048 (p<0,001) R²=0,008 (p<0,001) R²=0,092 (p<0,001) R²=0,080 (p<0,001) R²=0,018 (p<0,001) R²=0,043 (p<0,001) R²=0,046 (p<0,001) R²=0,025 (p<0,001) R²=0,118 (p<0,001) R²=0,109 (p<0,001) R²=0,036 (p<0,001) R²=0,064 (p<0,001) R²=0,066 (p<0,001) R²=0,026 (p<0,001) R²=0,134 (p<0,001) R²=0,122 (p<0,001) R²=0,040 (p<0,001) R²=0,061 (p<0,001) R²=0,060 (p<0,001) R²=0,012 (p<0,001) R²=0,014 (p<0,001) R²=0,077 (p<0,001) R²=0,108 (p<0,001) R²=0,073 (p<0,001) R²=0,098 (p<0,001) R²=0,020 (p<0,001) R²=0,025 (p<0,001) R²=0,034 (p<0,001) R²=0,044 (p<0,001) R²=0,034 (p<0,001) R²=0,046 (p<0,001) R²=0,026 (p<0,001) R²=0,106 (p<0,001) R²=0,104 (p<0,001) R²=0,041 (p<0,001) R²=0,058 (p<0,001) R²=0,057 (p<0,001) R²=0,026 (p<0,001) R²=0,128 (p<0,001) R²=0,120 (p<0,001) R²=0,046 (p<0,001) R²=0,067 (p<0,001) R²=0,061 (p<0,001) 0,017090909 0,103363636 0,09481818181 0,027272727 0,046909090 0,046909090 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 97 Tabelle 17: Bestimmtheitsmaße der Regressionsanalysen der einzelnen Nutzen auf die einzelnen transformierten wertmäßigen Einkäufe der Familienlebenswelten Wertmäßige Einkäufe der Familienlebenswelten (transformiert) MittelschichtRentnerFamilien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentnerFamilien MittelschichtFamilien mit Kind ArbeitslosenFamilien ArbeiterFamilien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiterfamilien mit Kindern Aufsteiger / Singles / DINKS Studierende / Auszubildende mit eigenem Haushalt MW der R² Preis Sortimentsauswahl Standortnähe Premiumsortimentsauswahl Konkurrenzeinfluss 5min Konkurrenzeinfluss 10min R²=0,005 (p<0,001) R²=0,073 (p<0,001) R²=0,072 (p<0,001) R²=0,006 (p<0,001) R²=0,022 (p<0,001) R²=0,022 (p<0,001) R²=0,003 (p<0,001) R²=0,034 (p<0,001) R²=0,029 (p<0,001) R²=0,003 (p<0,001) R²=0,009 (p<0,001) R²=0,010 (p<0,001) R²=0,007 (p<0,001) R²=0,068 (p<0,001) R²=0,064 (p<0,001) R²=0,008 (p<0,001) R²=0,017 (p<0,001) R²=0,017 (p<0,001) R²=0,003 (p<0,001) R²=0,073 (p<0,001) R²=0,071 (p<0,001) R²=0,005 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,003 (p<0,001) R²=0,063 (p<0,001) R²=0,059 (p<0,001) R²=0,007 (p<0,001) R²=0,024 (p<0,001) R²=0,025 (p<0,001) R²=0,01 (p<0,001) R²=0,088 (p<0,001) R²=0,083 (p<0,001) R²=0,017 (p<0,001) R²=0,037 (p<0,001) R²=0,039 (p<0,001) R²=0,011 (p<0,001) R²=0,090 (p<0,001) R²=0,083 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,029 (p<0,001) R²=0,029 (p<0,001) R²=0,004 (p<0,001) R²=0,004 (p<0,001) R²=0,052 (p<0,001) R²=0,068 (p<0,001) R²=0,049 (p<0,001) R²=0,067 (p<0,001) R²=0,008 (p<0,001) R²=0,008 (p<0,001) R²=0,014 (p<0,001) R²=0,018 (p<0,001) R²=0,016 (p<0,001) R²=0,019 (p<0,001) R²=0,014 (p<0,001) R²=0,070 (p<0,001) R²=0,073 (p<0,001) R²=0,019 (p<0,001) R²=0,029 (p<0,001) R²=0,028 (p<0,001) R²=0,015 (p<0,001) R²=0,085 (p<0,001) R²=0,084 (p<0,001) R²=0,026 (p<0,001) R²=0,040 (p<0,001) R²=0,038 (p<0,001) 0,007181818 0,069454545 0,0667272727 0,011181818 0,02318182 0,023545454 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 10.4.3. Multivariate Analyseverfahren 10.4.3.1. Schrittweise lineare Regression Tabelle 18: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Alleinstehenden Älteren Modellzusammenfassung(g) Änderungsstatistiken Modell R RQuadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Schätzers Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,183(a) ,034 ,034 ,402632858 ,034 2805,345 1 80681 ,000 2 ,193(b) ,037 ,037 ,401845465 ,004 317,489 1 80680 ,000 3 ,197(c) ,039 ,039 ,401584266 ,001 105,986 1 80679 ,000 4 ,199(d) ,039 ,039 ,401425688 ,001 64,755 1 80678 ,000 5 ,200(e) ,040 ,040 ,401275256 ,001 61,501 1 80677 ,000 6 ,204(f) ,041 ,041 ,401010025 ,001 107,756 1 80676 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,460 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl 98 c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Alleinstehende_Ältere ANOVA(g) Modell 5 Quadratsumme Regression df Mittel der Quadrate F 543,482 5 108,696 Residuen 12990,758 80677 ,161 Gesamt 13534,240 80682 Signifikanz 675,041 ,000(e) e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Alleinstehende_Ältere Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten Modell B 5 (Konstante) Standardfehler 2,897 ,012 ,235 ,009 Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsausw ahl -,081 Nutzen des Merkmals: Standortnähe -,150 Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Standardisierte Koeffizienten Signifikanz T Beta Kollinearitätsstatistik Toleranz 238,393 ,000 ,168 26,072 ,000 ,287 ,009 -,069 -8,595 ,000 ,187 ,011 -,099 -13,604 ,000 ,223 ,000 ,334 ,000 ,127 Nutzen des Merkmals: -,081 ,008 -,061 -10,251 Preis Nutzen des Merkmals: ,088 ,011 ,076 7,842 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Alleinstehende_Ältere Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Eigenwert Konditionsindex Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Modell Dimension 5 1 4,552 1,000 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 2 1,105 2,029 ,07 ,01 ,00 ,00 ,00 3 ,262 4,170 ,21 ,10 ,01 ,02 ,01 ,12 ,69 ,18 ,46 ,11 ,40 ,08 ,87 ,04 4 ,053 9,238 ,34 ,07 5 ,017 16,332 ,16 ,44 6 ,010 20,877 ,22 ,38 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Alleinstehende_Ältere 99 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert 2,72011876 3,01143789 2,80886790 ,083371863 80683 Nicht standardisierte Residuen -2,79335475 1,50546527 ,00000000 ,400995114 80683 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,064 2,430 ,000 1,000 80683 Standardisierte -6,966 3,754 ,000 1,000 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Alleinstehende_Ältere N 80683 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Tabelle 19: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien mit Kindern Modellzusammenfassung(g) Modell R RQuadrat Standardfehler des Schätzers Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,260(a) ,068 ,068 ,429731012 ,068 13887,531 1 191413 ,000 2 ,280(b) ,078 ,078 ,427261836 ,011 2219,772 1 191412 ,000 3 ,292(c) ,085 ,085 ,425686817 ,007 1420,049 1 191411 ,000 4 ,308(d) ,095 ,095 ,423399659 ,010 2074,547 1 191410 ,000 5 ,309(e) ,095 ,095 ,423319270 ,000 73,706 1 191409 ,000 6 ,309(f) ,096 ,096 ,423206699 ,000 102,841 1 191408 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,601 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterfamilien_mit_Kindern ANOVA(g) Quadratsumme Modell 4 Regression df Mittel der Quadrate 3599,043 4 899,761 Residuen 34313,548 191410 ,179 Gesamt 37912,591 191414 F 5019,101 Signifikanz ,000(d) d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterfamilien_mit_Kindern 100 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Modell 4 (Konstante) 3,065 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta ,006 Toleranz 487,226 ,000 Nutzen des Merkmals: ,304 ,006 ,227 54,266 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: ,045 ,006 ,028 7,969 ,000 Preis Nutzen des Merkmals: -,401 ,007 -,261 -56,136 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,269 ,006 ,224 45,547 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des Merkmals: -,218 ,021 -,177 -10,475 ,000 Konkurrenzeinfluss 10min Nutzen des Merkmals: Premium,070 ,007 ,055 10,141 ,000 sortimentsauswahl a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterfamilien_mit_Kindern ,271 ,389 ,219 ,196 ,017 ,159 Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Modell Dimension Eigenwert Konditionsindex Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: Standortnähe 4 1 3,968 1,000 ,00 ,00 2 ,906 2,093 ,14 ,00 3 ,071 7,467 ,00 ,19 4 ,041 9,786 ,37 ,32 5 ,014 17,141 ,49 ,49 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterfamilien_mit_Kindern ,00 ,00 ,27 ,01 ,72 Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min ,00 ,01 ,11 ,60 ,28 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert 2,73159909 3,40062022 3,10172472 ,137723016 191415 Nicht standardisierte Residuen -3,12123275 1,45411301 ,00000000 ,423200066 191415 Standardisierter vorhergesagter Wert -2,687 2,170 ,000 1,000 191415 Standardisierte -7,375 3,436 ,000 1,000 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterfamilien_mit_Kindern N 191415 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 101 Tabelle 20: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterfamilien ohne Kinder Modellzusammenfassung(e) Modell R RQuadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Korrigiertes R-Quadrat Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,296(a) ,088 ,088 ,422622272 ,088 4195,976 1 43665 ,000 2 ,305(b) ,093 ,093 ,421343689 ,006 266,408 1 43664 ,000 3 ,316(c) ,100 ,100 ,419743264 ,007 334,605 1 43663 ,000 4 ,320(d) ,102 ,102 ,419255190 ,002 102,719 1 43662 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,566 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min e Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiter_Familien_ohne_Kinder ANOVA(e) Modell 3 Regression Quadratsumme Mittel der Quadrate df F 855,689 3 285,230 Residuen 7692,740 43663 ,176 Gesamt 8548,429 43666 Signifikanz 1618,927 ,000(c) c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiter_Familien_ohne_Kinder Koeffizienten(a) Modell 3 (Konstante) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler 2,989 ,011 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz 271,085 ,000 Nutzen des Merkmals: ,314 ,012 ,234 26,925 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,303 ,014 -,199 -22,224 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,165 ,009 ,138 18,292 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiter_Familien_ohne_Kinder ,272 ,257 ,363 102 Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des Merkmals: Standortnähe Eigenwert Konditionsindex 1 3,030 1,000 ,01 ,00 ,01 2 ,887 1,848 ,14 ,00 ,02 3 ,062 6,987 ,09 ,22 4 ,020 12,270 ,77 ,77 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiter_Familien_ohne_Kinder ,97 ,00 Modell Dimension 3 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,76241970 3,29021525 2,98806456 ,141455747 43667 Nicht standardisierte Residuen -3,29021525 1,24274087 ,00000000 ,419235987 43667 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,595 2,136 ,000 1,000 43667 Standardisierte -7,848 2,964 ,000 1,000 43667 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiter_Familien_ohne_Kinder Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Tabelle 21: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeiterschicht-Rentner-Familien Modellzusammenfassung(h) Modell R RQuadrat Korrigiertes R-Quadrat Standardfehler des Schätzers Änderungsstatistiken Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,261(a) ,068 ,068 ,421333419 ,068 6880,990 1 94298 ,000 2 ,279(b) ,078 ,078 ,419102820 ,010 1007,439 1 94297 ,000 3 ,294(c) ,087 ,087 ,417114307 ,009 902,229 1 94296 ,000 4 ,296(d) ,087 ,087 ,416933766 ,001 82,682 1 94295 ,000 5 ,296(e) ,087 ,087 ,416931706 ,000 ,068 1 94295 ,794 6 ,298(f) ,089 ,089 ,416620224 ,001 142,052 1 94295 ,000 7 ,298(g) ,089 ,089 ,416598909 ,000 10,649 1 94294 ,001 DurbinWatsonStatistik 1,549 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis g Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min h Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterschicht_Rentner_Familien 103 ANOVA(h) Quadratsumme Modell Regression 6 Mittel der Quadrate df 1594,471 4 398,618 Residuen 16367,010 94295 ,174 Gesamt 17961,481 94299 F Signifikanz 2296,550 ,000(f) f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis h Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterschicht_Rentner_Familien Koeffizienten(a) Modell 6 Standardisierte Koeffizienten Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Signifikanz Beta (Konstante) 2,982 ,009 Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl ,296 ,008 -,360 ,010 Nutzen des Merkmals: Standortnähe Kollinearitätsstatistik T Toleranz 324,167 ,000 ,217 35,047 ,000 ,253 -,242 -35,281 ,000 ,205 Nutzen des Merkmals: ,312 ,008 ,264 36,737 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des Merkmals: -,094 ,008 -,063 -11,919 ,000 Preis a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterschicht_Rentner_Familien ,187 ,342 Kollinearitätsdiagnose(a) Eigenwert Konditionsin dex Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Varianzanteile Nutzen Nutzen des des Merkmals: Merkmals: KonkurrenzStandorteinfluss nähe 5min Nutzen des Merkmals: Preis Modell Dimension 6 1 3,967 1,000 ,00 ,00 ,00 ,00 2 ,894 2,106 ,13 ,00 ,01 ,00 3 ,087 6,749 ,00 ,19 ,07 ,18 4 ,039 10,053 ,32 ,01 ,61 ,31 5 ,012 18,145 ,54 ,79 ,31 ,51 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterschicht_Rentner_Familien 104 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,70062089 3,25719500 2,95849724 ,130108695 94300 Nicht standardisierte Residuen -2,84482121 1,50117874 ,00000000 ,416587864 94300 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,982 2,296 ,000 1,000 94300 Standardisierte Residuen -6,829 3,603 ,000 1,000 94300 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeiterschicht_Rentner_Familien Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung Tabelle 22: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Arbeitslosen-Familien Modellzusammenfassung(g) Modell RQuadrat R Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,250(a) ,063 ,063 ,442901798 ,063 3663,313 1 54795 ,000 2 ,266(b) ,071 ,070 ,441048186 ,008 462,547 1 54794 ,000 3 ,273(c) ,075 ,075 ,440037385 ,004 253,021 1 54793 ,000 4 ,276(d) ,076 ,076 ,439696451 ,001 86,004 1 54792 ,000 5 ,277(e) ,077 ,077 ,439521518 ,001 44,624 1 54791 ,000 6 ,278(f) ,077 ,077 ,439416436 ,000 27,209 1 54790 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,467 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeitslosen_Familien ANOVA(g) Quadratsumme Modell Regression 5 Mittel der Quadrate df 882,820 5 176,564 Residuen 10584,480 54791 ,193 Gesamt 11467,300 54796 F 913,991 Signifikanz ,000(e) e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeitslosen_Familien 105 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten Modell Standardfehler B 5 (Konstante) Standardisierte Koeffizienten 2,929 Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta ,018 Toleranz 166,824 ,000 Nutzen des Merkmals: ,319 ,011 ,235 29,416 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,035 ,013 -,025 -2,650 ,008 Premiumsortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,247 ,014 -,154 -17,518 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,119 ,015 ,093 7,763 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des ,077 ,012 ,046 6,680 ,000 Merkmals: Preis a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeitslosen_Familien ,265 ,188 ,219 ,118 ,355 Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Eigenwert Konditionsindex Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Preis Modell Dimension 5 1 4,587 1,000 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 2 1,139 2,007 ,07 ,01 ,00 ,00 ,00 3 ,201 4,782 ,23 ,13 ,02 ,01 ,02 ,19 ,77 ,02 ,08 ,70 ,21 ,43 ,14 ,40 4 ,045 10,132 ,41 ,04 5 ,019 15,385 ,12 ,20 6 ,009 22,972 ,17 ,61 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeitslosen_Familien Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert 2,72407031 3,24865842 2,97488700 ,127306359 54797 Nicht standardisierte Residuen -3,09028029 1,37664247 ,00000000 ,439392378 54797 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,970 2,150 ,000 1,000 54797 Standardisierte -7,033 3,133 ,000 1,000 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Arbeitslosen_Familien N 54797 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 106 Tabelle 23: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Aufsteiger / Singles / DINKs Modellzusammenfassung(g) Modell RQuadrat R Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,270(a) ,073 ,073 ,436146504 ,073 5165,383 1 65801 ,000 2 ,278(b) ,078 ,078 ,435025748 ,005 340,483 1 65800 ,000 3 ,289(c) ,083 ,083 ,433633188 ,006 424,296 1 65799 ,000 4 ,293(d) ,086 ,086 ,433050028 ,002 178,334 1 65798 ,000 5 ,295(e) ,087 ,087 ,432852148 ,001 61,173 1 65797 ,000 6 ,295(f) ,087 ,087 ,432799977 ,000 16,864 1 65796 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,496 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Aufsteiger_Singles_Dinks ANOVA(g) Quadratsumme Modell Regression 4 Mittel der Quadrate df 1160,241 4 290,060 Residuen 12339,252 65798 ,188 Gesamt 13499,493 65802 F 1546,722 Signifikanz ,000(d) d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Aufsteiger_Singles_Dinks 107 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Modell 4 (Konstante) 3,081 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz ,011 286,529 ,000 Nutzen des Merkmals: -,379 ,012 -,267 -31,812 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,209 ,010 ,153 20,725 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: ,260 ,011 ,219 23,502 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des -,137 ,010 -,091 -13,354 ,000 Merkmals: Preis a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Aufsteiger_Singles_Dinks ,198 ,254 ,160 ,299 Kollinearitätsdiagnose(a) Modell Dimension Eigenwert Konditionsindex Varianzanteile Nutzen Nutzen des des Merkmals: Merkmals: KonkurrenzSortimentseinfluss auswahl 5min Nutzen des Merkmals: Standortnähe 4 1 3,925 1,000 ,00 ,00 2 ,922 2,064 ,00 ,12 3 ,101 6,225 ,20 ,00 4 ,039 10,027 ,02 ,41 5 ,013 17,301 ,77 ,46 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Aufsteiger_Singles_Dinks ,00 ,01 ,07 ,54 ,38 Nutzen des Merkmals: Preis ,00 ,00 ,13 ,30 ,56 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert 2,75248432 3,23709440 2,96531873 ,133620713 65803 Nicht standardisierte Residuen -2,06100321 1,31966412 ,00000000 ,432780245 65803 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,593 2,034 ,000 1,000 65803 Standardisierte -4,762 3,049 ,000 1,000 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Aufsteiger_Singles_Dinks N 65803 Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 108 Tabelle 24: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Berufstätigen Alleinlebenden Modellzusammenfassung(g) Modell R RQuadrat StandardFehler des Schätzers Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,229(a) ,052 ,052 ,424421299 ,052 2066,376 1 37425 ,000 2 ,239(b) ,057 ,057 ,423359452 ,005 188,970 1 37424 ,000 3 ,245(c) ,060 ,060 ,422744226 ,003 110,007 1 37423 ,000 4 ,252(d) ,063 ,063 ,421937151 ,004 144,301 1 37422 ,000 5 ,258(e) ,067 ,067 ,421205322 ,003 131,152 1 37421 ,000 6 ,263(f) ,069 ,069 ,420678807 ,002 94,730 1 37420 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,383 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Preis g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Berufstätige_Alleinlebende ANOVA(g) Quadratsumme Modell 4 Regression Mittel der Quadrate df 451,443 4 112,861 Residuen 6662,275 37422 ,178 Gesamt 7113,717 37426 F 633,939 Signifikanz ,000(d) d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Berufstätige_Alleinlebende 109 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Modell 4 (Konstante) 2,806 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta ,015 Toleranz 184,780 ,000 Nutzen des Merkmals: ,260 ,013 ,194 19,382 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Premium,029 ,014 ,023 2,101 ,036 sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,240 ,016 -,164 -15,254 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,192 ,016 ,161 12,013 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Berufstätige_Alleinlebende ,249 ,203 ,217 ,139 Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Modell Dimension Eigenwert Konditionsindex Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Premiumsortim entsauswahl 4 1 3,663 1,000 ,00 ,00 2 1,102 1,823 ,06 ,01 3 ,198 4,303 ,25 ,14 4 ,023 12,502 ,61 ,19 5 ,014 16,229 ,07 ,65 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Berufstätige_Alleinlebende Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min ,00 ,01 ,01 ,98 ,00 ,00 ,01 ,03 ,22 ,73 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert 2,69036174 3,08654928 2,85399433 ,114594589 37427 -2,87504840 1,44906938 ,00000000 ,420645085 37427 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,428 2,029 ,000 1,000 37427 Standardisierte Residuen -6,834 3,445 ,000 1,000 37427 Nicht standardisierter vorhergesagter Wert Nicht standardisierte Residuen N a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Berufstätige_Alleinlebende Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 110 Tabelle 25: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Familien mit Kind Modellzusammenfassung(g) Modell RQuadrat R Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 Änderung in Signifikanz von F df2 1 ,270(a) ,073 ,073 ,428188056 ,073 16085,967 1 203946 ,000 2 ,297(b) ,088 ,088 ,424623042 ,015 3439,921 1 203945 ,000 3 ,309(c) ,096 ,096 ,422925031 ,007 1641,934 1 203944 ,000 4 ,318(d) ,101 ,101 ,421624927 ,006 1260,685 1 203943 ,000 5 ,319(e) ,102 ,102 ,421574871 ,000 49,433 1 203942 ,000 6 ,319(f) ,102 ,102 ,421550554 ,000 24,530 1 203941 ,000 DurbinWatsonStatistik 1,584 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Preis g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_mit_Kind ANOVA(g) Quadratsumme Modell Regression 4 Mittel der Quadrate df 4087,310 4 1021,828 Residuen 36254,453 203943 ,178 Gesamt 40341,764 203947 F 5748,110 Signifikanz ,000(d) d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_mit_Kind 111 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Modell 4 (Konstante) 3,076 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz ,007 441,693 ,000 Nutzen des Merkmals: ,340 ,006 ,246 60,221 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Premium-,029 ,006 -,024 -4,848 ,000 sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,371 ,007 -,239 -53,108 ,000 Standortnähe Nutzen des Merkmals: ,261 ,007 ,217 35,506 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_mit_Kind ,264 ,183 ,218 ,118 Kollinearitätsdiagnose(a) Modell Dimension Eigenwert Konditionsindex Varianzanteile Nutzen des Nutzen Merkmals: des PremiumMerkmals: sortimentsStandortauswahl nähe Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl 4 1 3,627 1,000 ,01 ,00 2 1,138 1,785 ,06 ,01 3 ,200 4,257 ,29 ,15 4 ,023 12,504 ,54 ,14 5 ,012 17,506 ,11 ,70 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_mit_Kind ,00 ,01 ,01 ,98 ,00 Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min ,00 ,01 ,02 ,21 ,76 Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,77370286 3,40120125 3,08444533 ,141793836 203948 Nicht standardisierte Residuen -3,20569038 1,62805343 ,00000000 ,421544353 203948 Standardisierter vorhergesagter Wert -2,192 2,234 ,000 1,000 203948 Standardisierte -7,605 3,862 ,000 1,000 203948 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_mit_Kind Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 112 Tabelle 26: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Familien ohne Kinder Modellzusammenfassung(i) Modell R RQuadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Korrigiertes R-Quadrat Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,299(a) ,090 ,090 ,419867041 ,090 5875,254 1 59749 ,000 2 ,310(b) ,096 ,096 ,418397725 ,006 421,386 1 59748 ,000 3 ,318(c) ,101 ,101 ,417187774 ,005 348,071 1 59747 ,000 4 ,323(d) ,104 ,104 ,416431254 ,003 218,279 1 59746 ,000 5 ,323(e) ,104 ,104 ,416427815 ,000 ,013 1 59746 ,909 6 ,326(f) ,106 ,106 ,416063983 ,002 105,539 1 59746 ,000 7 ,326(g) ,106 ,106 ,415973953 ,000 26,865 1 59745 ,000 8 ,326(h) ,107 ,106 ,415940733 ,000 10,544 1 59744 ,001 DurbinWatsonStatistik 1,546 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis g Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min h Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl i Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_ohne_Kinder ANOVA(i) Quadratsumme Modell 6 Regression Mittel der Quadrate df 1226,206 4 306,551 Residuen 10342,585 59746 ,173 Gesamt 11568,790 59750 F 1770,855 Signifikanz ,000(f) f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Preis i Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_ohne_Kinder 113 Koeffizienten(a) Modell 6 (Konstante) Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Nutzen des Merkmals: Preis Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler 3,030 ,011 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz 273,668 ,000 ,314 ,010 ,237 31,305 ,000 ,261 -,340 ,012 -,228 -27,698 ,000 ,220 ,261 ,010 ,221 25,571 ,000 ,201 -,095 ,009 -,065 -10,273 ,000 ,372 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_ohne_Kinder Kollinearitätsdiagnose(a) Eigenwert Konditionsindex 1 2 3 4 3,943 ,899 ,102 ,043 1,000 2,095 6,214 9,629 Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl ,00 ,14 ,00 ,32 5 ,014 17,089 ,54 Modell Dimension 6 Varianzanteile Nutzen Nutzen des des Merkmals: Merkmals: KonkurrenzStandorteinfluss nähe 5min ,00 ,00 ,00 ,01 ,18 ,07 ,00 ,67 ,81 ,25 Nutzen des Merkmals: Preis ,00 ,00 ,18 ,36 ,45 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_ohne_Kinder Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,77577114 3,31233144 2,99152053 ,143633564 59751 Nicht standardisierte Residuen -2,91114902 1,39892375 ,00000000 ,415919849 59751 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,502 2,234 ,000 1,000 59751 Standardisierte -6,999 3,363 ,000 1,000 59751 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Familien_ohne_Kinder Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 114 Tabelle 27: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Mittelschicht-Rentner-Familien Modellzusammenfassung(g) Modell R RQuadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Korrigiertes R-Quadrat Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung In Signifikanz von F 1 ,270(a) ,073 ,073 ,430139610 ,073 12508,395 1 158867 ,000 2 ,291(b) ,085 ,085 ,427356936 ,012 2076,615 1 158866 ,000 3 ,302(c) ,091 ,091 ,425859025 ,006 1120,552 1 158865 ,000 4 ,304(d) ,093 ,093 ,425562111 ,001 222,757 1 158864 ,000 5 ,306(e) ,094 ,094 ,425331084 ,001 173,628 1 158863 ,000 6 ,306(f) ,094 ,094 ,425323590 ,000 6,598 1 158862 ,010 DurbinWatsonStatistik 1,516 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Rentner_Familien ANOVA(g) Modell Quadratsumme 5 Regression Mittel der Quadrate df 2968,536 5 593,707 Residuen 28739,354 158863 ,181 Gesamt 31707,890 158868 F 3281,845 Signifikanz ,000(e) e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Rentner_Familien 115 Koeffizienten(a) Nicht standardisierte Koeffizienten StandardB fehler Modell 5 (Konstante) 3,142 Standardisierte Koeffizienten Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz ,010 330,162 ,000 Nutzen des Merkmals: ,320 ,006 ,231 49,497 ,000 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,174 ,007 -,142 -24,069 ,000 Premiumsortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,292 ,008 -,189 -36,452 ,000 Standortnähe Nutzen des -,113 ,006 -,077 -18,190 ,000 Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: ,111 ,008 ,093 13,177 ,000 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Rentner_Familien ,262 ,164 ,211 ,317 ,115 Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Premiumsortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Eigenwert Konditionsindex 1 4,485 1,000 ,00 ,00 ,00 ,00 ,00 2 1,192 1,940 ,06 ,01 ,00 ,00 ,00 3 ,243 4,296 ,20 ,09 ,02 ,02 ,01 ,15 ,71 ,11 ,44 ,15 ,38 ,07 ,81 ,11 Modell Dimension 5 4 ,051 9,386 ,40 ,07 5 ,019 15,461 ,16 ,30 6 ,010 21,563 ,18 ,52 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Rentner_Familien Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,76157117 3,25297976 2,94830271 ,136722572 158869 Nicht standardisierte Residuen -2,29873729 1,79745042 ,00000000 ,425315559 158869 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,366 2,228 ,000 1,000 158869 Standardisierte -5,405 4,226 ,000 1,000 158869 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Mittelschicht_Rentner_Familien Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 116 Tabelle 28: Regressionsanalyse, transformiert: wertmäßige Einkäufe der Studierenden / Auszubildenden mit eigenen Haushalten Modellzusammenfassung(g) Modell R RQuadrat Korrigiertes R-Quadrat Änderungsstatistiken Standardfehler des Schätzers Änderung in R-Quadrat Änderung in F df1 df2 Änderung in Signifikanz von F 1 ,291(a) ,085 ,085 ,427005448 ,085 1093,633 1 11801 ,000 2 ,303(b) ,092 ,091 ,425447247 ,007 87,601 1 11800 ,000 3 ,307(c) ,094 ,094 ,424877046 ,003 32,693 1 11799 ,000 4 ,310(d) ,096 ,096 ,424460449 ,002 24,172 1 11798 ,000 5 ,311(e) ,097 ,096 ,424305220 ,001 9,634 1 11797 ,002 6 ,311(f) ,097 ,096 ,424297474 ,000 ,569 1 11797 ,451 DurbinWatsonStatistik 1,551 a Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl b Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe c Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min d Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Preis e Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 10min, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Studierende_Auszubildende_eigener_Haushalt ANOVA(g) Modell 6 Quadratsumme Regression Mittel der Quadrate df 227,151 4 56,788 Residuen 2123,974 11798 ,180 Gesamt 2351,126 11802 F 315,438 Signifikanz ,000(f) f Einflußvariablen : (Konstante), Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl, Nutzen des Merkmals: Standortnähe, Nutzen des Merkmals: Preis, Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min g Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Studierende_Auszubildende_eigener_Haushalt 117 Koeffizienten(a) Modell Standardfehler B 6 Standardisierte Koeffizienten Nicht standardisierte Koeffizienten (Konstante) 2,989 Kollinearitätsstatistik T Signifikanz Beta Toleranz ,024 124,557 ,000 Nutzen des Merkmals: ,251 ,023 ,191 11,059 ,000 ,255 Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: -,314 ,026 -,222 -12,058 ,000 ,225 Standortnähe Nutzen des -,126 ,022 -,087 -5,796 ,000 ,340 Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: ,203 ,025 ,170 8,108 ,000 ,174 Konkurrenzeinfluss 5min a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Studierende_Auszubildende_eigener_Haushalt Kollinearitätsdiagnose(a) Varianzanteile Nutzen des Merkmals: Sortimentsauswahl Nutzen des Merkmals: Standortnähe Nutzen des Merkmals: Preis Nutzen des Merkmals: Konkurrenzeinfluss 5min Eigenwert Konditionsindex 1 3,918 1,000 ,00 ,00 ,00 ,00 2 ,910 2,075 ,12 ,00 ,00 ,01 3 4 5 ,120 ,037 ,015 5,720 10,318 16,064 ,00 ,41 ,46 ,17 ,01 ,81 ,16 ,42 ,42 ,05 ,70 ,24 Modell Dimension 6 a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Studierende_Auszubildende_eigener_Haushalt Residuenstatistik(a) Standardabweichung Minimum Maximum Mittelwert Nicht standardisierter vorhergesagter Wert N 2,72021961 3,20182729 2,89424467 ,138732941 11803 Nicht standardisierte Residuen -2,08788371 1,22941434 ,00000000 ,424225566 11803 Standardisierter vorhergesagter Wert -1,254 2,217 ,000 1,000 11803 Standardisierte -4,921 2,898 ,000 1,000 11803 Residuen a Abhängige Variable: Transformiert: wertmäßige_Einkäufe_Studierende_Auszubildende_eigener_Haushalt Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 118 10.4.3.2. Multinomiale logistische Regression Tabelle 29: Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten Ost Verarbeitete Fälle RandProzentsatz Anzahl SPAR HL Familienlebenswelten 25 ,0% 7178 2,0% WERTKAUF/WAL-MART 2355 ,7% REAL 19316 5,4% EXTRA 10599 3,0% 6159 1,7% KAUFLAND/KAUFMARKT LIDL 52295 14,7% PENNY 27300 7,7% NORMA 10685 3,0% LIDL 35603 10,0% PLUS 31524 8,9% ALDI 52322 14,7% BÄCKEREI/BÄKO/CAFE/KON DIT. 91929 25,9% Mittelschicht-Rentner-Familien 67074 18,9% Alleinstehende Ältere 32002 9,0% Arbeiterschicht-Rentner-Famil. 26259 7,4% Mittelschicht-Familien m. Kind 59963 16,9% Arbeitslosen-Familien 29410 8,3% Arbeiter-Familien ohne Kinder 18873 5,3% Mittelschicht-Famil.ohneKind. 24085 6,8% Berufstätige Alleinlebende 11702 3,3% Arbeiter-Familien mit Kindern 69843 19,7% Aufsteiger/Singles/DINKS 12142 3,4% 3653 1,0% 355006 100,0% Studier./Auszubild.(eigen.HH) Gültig Fehlend 2267387 Gesamt 2622393 Teilgesamtheit 2,2% MARKTKAUF MINIMAL Relevante_Einkaufstätten_Ost 7716 11 119 Informationen zur Modellanpassung -2 LogLikelihood Modell Nur konstanter Term Freiheitsgrade Chi-Quadrat Signifikanz 10150,007 Endgültig 1159,200 8990,806 130 ,000 Pseudo-R-Quadrat Cox und Snell ,025 Nagelkerke ,025 McFadden ,006 Likelihood-Quotienten-Tests Effekt Konstanter Term FAMILIEN -2 LogLikelihood für reduziertes Modell Freiheitsgrad e Chi-Quadrat Signifikanz 1159,200(a) ,000 0 . 10150,007 8990,806 130 ,000 Die Chi-Quadrat-Statistik stellt die Differenz der -2 Log-Likelihoods zwischen dem endgültigen Modell und einem reduziertem Modell dar. Das reduzierte Modell wird berechnet, indem ein Effekt aus dem endgültigen Modell weggelassen wird. Hierbei liegt die Nullhypothese zugrunde, nach der alle Parameter dieses Effekts 0 betragen. a Dieses reduzierte Modell ist zum endgültigen Modell äquivalent, da das Weglassen des Effekts die Anzahl der Freiheitsgrade nicht erhöht. Parameterschätzer Die 13 hier relevanten Einkaufsstätten Ost des Lebensmitteleinzelhandels mit „BÄCKEREI / BÄKO / CAFÉ / KONDIT.“ als Referenzkategorie SPAR Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) HL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind Standardfehler B Freiheitsgrade Wald 95% Konfidenzintervall für Exp(B) Signifikanz Exp(B) Untergrenze Obergrenze -1,679 ,109 237,569 1 ,000 -,836 ,112 55,773 1 ,000 ,433 ,348 ,540 -,148 ,113 1,706 1 ,192 ,863 ,691 1,077 -,910 ,118 59,278 1 ,000 ,402 ,319 ,507 -1,136 ,114 99,348 1 ,000 ,321 ,257 ,401 -,435 ,116 13,996 1 ,000 ,648 ,516 ,813 -,796 ,120 44,004 1 ,000 ,451 ,356 ,571 -1,025 ,119 74,027 1 ,000 ,359 ,284 ,453 -1,198 ,135 78,678 1 ,000 ,302 ,232 ,393 -,812 ,112 52,328 1 ,000 ,444 ,356 ,553 -1,932 ,160 144,981 1 ,000 ,145 ,106 ,198 0(b) . . 0 . . . . -23,769 ,267 7903,278 1 ,000 13,866 1,035 179,436 1 ,000 1052024 138326 8001050 14,796 1,035 204,304 1 ,000 2666890 350632 20284198 15,639 ,756 427,841 1 ,000 6191332 1406765 27248755 15,203 ,636 570,830 1 ,000 4003128 1150210 13932268 120 ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) MARKTKAUF Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) WERTKAUF/ WAL-MART Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) REAL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS 15,122 1,035 213,374 1 ,000 3691969 485383 28082177 15,935 ,756 444,149 1 ,000 8323739 1891156 36636126 14,940 1,035 208,286 1 ,000 3078893 404793 23418302 -2,416 8937,917 ,000 1 1,000 ,089 ,000 .(c) 16,626 ,000 . 1 . 16618342 16618342 16618342 -2,339 8924,985 ,000 1 1,000 ,096 ,000 .(c) 0(b) . . 0 . . . . -2,701 ,172 246,035 1 ,000 -,232 ,175 1,763 1 ,184 ,793 ,562 1,117 -,201 ,179 1,262 1 ,261 ,818 ,576 1,162 ,254 ,177 2,046 1 ,153 1,289 ,910 1,825 -,028 ,175 ,026 1 ,873 ,972 ,690 1,371 -,124 ,181 ,467 1 ,495 ,884 ,620 1,260 ,400 ,178 5,019 1 ,025 1,491 1,051 2,115 ,080 ,178 ,203 1 ,653 1,084 ,764 1,537 -,020 ,187 ,011 1 ,915 ,980 ,679 1,415 ,596 ,174 11,775 1 ,001 1,815 1,291 2,551 ,597 ,182 10,791 1 ,001 1,816 1,272 2,593 0(b) . . 0 . . . . -2,523 ,158 253,377 1 ,000 -1,227 ,165 55,160 1 ,000 ,293 ,212 ,405 -2,245 ,200 125,452 1 ,000 ,106 ,072 ,157 -1,695 ,188 81,499 1 ,000 ,184 ,127 ,265 -1,092 ,166 43,323 1 ,000 ,335 ,242 ,464 -,836 ,174 23,038 1 ,000 ,433 ,308 ,610 -1,997 ,209 91,701 1 ,000 ,136 ,090 ,204 -,903 ,173 27,408 1 ,000 ,405 ,289 ,568 -1,109 ,196 32,122 1 ,000 ,330 ,225 ,484 -1,067 ,165 41,802 1 ,000 ,344 ,249 ,476 -,050 ,174 ,082 1 ,775 ,952 ,677 1,338 0(b) . . 0 . . . . -,232 ,065 12,764 1 ,000 -1,452 ,067 464,541 1 ,000 ,234 ,205 ,267 -1,785 ,073 601,286 1 ,000 ,168 ,145 ,194 -1,500 ,072 432,711 1 ,000 ,223 ,194 ,257 -1,242 ,068 338,240 1 ,000 ,289 ,253 ,330 -,962 ,071 185,970 1 ,000 ,382 ,333 ,439 -1,576 ,075 441,886 1 ,000 ,207 ,178 ,239 -1,324 ,071 346,729 1 ,000 ,266 ,231 ,306 -1,243 ,078 255,844 1 ,000 ,288 ,248 ,336 -1,300 ,067 372,499 1 ,000 ,273 ,239 ,311 -,968 ,076 161,520 1 ,000 ,380 ,327 ,441 121 Studier./Auszubild. (eigen.HH) EXTRA Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) MINIMAL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) KAUFLAND/ KAUFMARKT Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) PENNY Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind 0(b) . . 0 . . . . -2,455 ,154 255,433 1 ,000 ,059 ,156 ,145 1 ,703 1,061 ,782 1,439 ,996 ,156 40,822 1 ,000 2,706 1,994 3,673 ,133 ,159 ,703 1 ,402 1,143 ,837 1,560 ,043 ,156 ,074 1 ,785 1,043 ,768 1,417 ,854 ,157 29,580 1 ,000 2,349 1,727 3,195 ,600 ,158 14,360 1 ,000 1,822 1,336 2,485 ,023 ,159 ,022 1 ,883 1,024 ,749 1,399 ,456 ,163 7,858 1 ,005 1,578 1,147 2,170 ,032 ,156 ,043 1 ,836 1,033 ,761 1,402 ,303 ,165 3,376 1 ,066 1,353 ,980 1,869 . . . 0(b) . . 0 . -1,301 ,093 194,076 1 ,000 -1,180 ,097 148,688 1 ,000 ,307 ,254 ,371 -1,255 ,102 150,428 1 ,000 ,285 ,233 ,348 -1,514 ,106 202,548 1 ,000 ,220 ,179 ,271 -1,341 ,098 185,917 1 ,000 ,262 ,216 ,317 -,679 ,101 45,318 1 ,000 ,507 ,416 ,618 -2,184 ,124 310,328 1 ,000 ,113 ,088 ,144 -2,060 ,114 324,523 1 ,000 ,127 ,102 ,159 -1,564 ,123 163,011 1 ,000 ,209 ,165 ,266 -1,869 ,101 345,506 1 ,000 ,154 ,127 ,188 -1,942 ,136 204,597 1 ,000 ,143 ,110 ,187 0(b) . . 0 . . . . ,290 ,057 25,699 1 ,000 -1,065 ,058 331,510 1 ,000 ,345 ,307 ,387 -1,015 ,060 282,119 1 ,000 ,362 ,322 ,408 -1,012 ,061 275,672 1 ,000 ,364 ,323 ,410 -,757 ,059 167,048 1 ,000 ,469 ,418 ,526 -,497 ,060 67,487 1 ,000 ,609 ,541 ,685 -,831 ,062 181,816 1 ,000 ,435 ,386 ,491 -,992 ,061 265,630 1 ,000 ,371 ,329 ,418 -,804 ,065 155,001 1 ,000 ,448 ,394 ,508 -,782 ,058 179,308 1 ,000 ,457 ,408 ,513 -,685 ,065 112,474 1 ,000 ,504 ,444 ,572 . . . 0(b) . . 0 . -,812 ,078 108,634 1 ,000 -,675 ,080 71,901 1 ,000 ,509 ,436 ,595 -,475 ,082 33,914 1 ,000 ,622 ,530 ,730 -,468 ,082 32,454 1 ,000 ,626 ,533 ,736 -,433 ,080 29,482 1 ,000 ,649 ,555 ,758 122 ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) NORMA Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) LIDL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) PLUS Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS ,003 ,081 ,001 1 ,972 1,003 ,855 1,176 -,318 ,083 14,657 1 ,000 ,728 ,619 ,856 -,283 ,082 12,037 1 ,001 ,754 ,642 ,884 -,320 ,086 13,746 1 ,000 ,726 ,613 ,860 -,362 ,079 20,807 1 ,000 ,696 ,596 ,813 -,137 ,086 2,548 1 ,110 ,872 ,737 1,032 0(b) . . 0 . . . . -2,477 ,155 254,811 1 ,000 ,039 ,157 ,062 1 ,803 1,040 ,764 1,415 ,397 ,159 6,231 1 ,013 1,487 1,089 2,030 ,357 ,160 5,010 1 ,025 1,429 1,045 1,954 ,317 ,157 4,078 1 ,043 1,374 1,009 1,869 ,874 ,159 30,401 1 ,000 2,397 1,757 3,270 -,010 ,163 ,004 1 ,952 ,990 ,719 1,364 ,355 ,160 4,962 1 ,026 1,427 1,044 1,951 ,341 ,165 4,263 1 ,039 1,407 1,017 1,944 ,423 ,157 7,276 1 ,007 1,526 1,123 2,076 ,187 ,168 1,240 1 ,266 1,205 ,868 1,673 . . . 0(b) . . 0 . -,368 ,068 29,680 1 ,000 -,908 ,069 172,143 1 ,000 ,403 ,352 ,462 -,554 ,071 61,359 1 ,000 ,574 ,500 ,660 -,511 ,071 51,520 1 ,000 ,600 ,522 ,690 -,615 ,069 78,827 1 ,000 ,541 ,472 ,619 -,216 ,071 9,212 1 ,002 ,806 ,701 ,926 -,617 ,073 72,066 1 ,000 ,539 ,468 ,622 -,697 ,072 94,580 1 ,000 ,498 ,433 ,573 -,503 ,076 44,370 1 ,000 ,604 ,521 ,701 -,461 ,069 44,771 1 ,000 ,631 ,551 ,722 -,291 ,075 15,082 1 ,000 ,747 ,645 ,866 0(b) . . 0 . . . . -,482 ,070 47,544 1 ,000 -,849 ,072 140,763 1 ,000 ,428 ,372 ,492 -,209 ,073 8,322 1 ,004 ,811 ,704 ,935 -,633 ,074 73,094 1 ,000 ,531 ,459 ,614 -,791 ,072 120,841 1 ,000 ,453 ,394 ,522 -,002 ,073 ,001 1 ,976 ,998 ,865 1,152 -,703 ,076 86,156 1 ,000 ,495 ,427 ,574 -,926 ,075 152,173 1 ,000 ,396 ,342 ,459 -,560 ,079 50,600 1 ,000 ,571 ,490 ,667 -,558 ,071 61,038 1 ,000 ,572 ,498 ,658 -,261 ,078 11,343 1 ,001 ,770 ,661 ,897 123 ALDI Studier./Auszubild. (eigen.HH) 0(b) . . 0 . Konstanter Term ,146 ,059 6,093 1 ,014 -,798 ,060 175,620 1 -,643 ,062 108,421 -,464 ,062 -,692 MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) . . . ,000 ,450 ,400 ,507 1 ,000 ,526 ,466 ,593 56,182 1 ,000 ,629 ,557 ,710 ,060 131,287 1 ,000 ,500 ,444 ,563 -,542 ,063 75,045 1 ,000 ,582 ,514 ,657 -,796 ,064 156,120 1 ,000 ,451 ,398 ,511 -,876 ,063 195,257 1 ,000 ,416 ,368 ,471 -,671 ,066 102,451 1 ,000 ,511 ,449 ,582 -,790 ,060 171,371 1 ,000 ,454 ,403 ,511 -,659 ,067 97,597 1 ,000 ,517 ,454 ,589 0(b) . . 0 . . . . a Die Referenzkategorie lautet: BÄCKEREI/BÄKO/CAFE/KONDIT. . b Dieser Parameter wird auf Null gesetzt, weil er redundant ist. c Beim Berechnen dieser Statistik ist ein Gleitkommaüberlauf aufgetreten. Der Wert wird auf den systemdefinierten fehlenden Wert gesetzt. Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 124 Tabelle 30: Multinomiale logistische Regression Einkaufsstätten West Verarbeitete Fälle RandProzentsatz Anzahl Relevante_Einkaufstätten_West SPAR 19910 1,9% HL 17009 1,7% MARKTKAUF 24883 2,4% WERTKAUF/WAL-MART 17782 1,7% REAL 60098 5,9% EXTRA 25196 2,5% MINIMAL 31490 3,1% KAUFLAND/KAUFMARKT LIDL 28204 2,8% PENNY 70093 6,9% NORMA LIDL 32001 3,1% 117141 11,5% PLUS 65782 6,4% ALDI 229798 22,5% BÄCKEREI/BÄKO/CAFE/KON DIT. 282892 27,7% Mittelschicht-Rentner-Familien 162190 15,9% 76325 7,5% Arbeiterschicht-Rentner-Famil. 108064 10,6% Mittelschicht-Familien m. Kind 223226 21,8% Arbeitslosen-Familien 39642 3,9% Arbeiter-Familien ohne Kinder 39743 3,9% Mittelschicht-Famil.ohneKind. 61785 6,0% Berufstätige Alleinlebende 38334 3,7% 188582 18,4% Aufsteiger/Singles/DINKS 73699 7,2% Studier./Auszubild.(eigen.HH) 10689 1,0% Gültig 1022279 100,0% Fehlend 1600114 Gesamt 2622393 Familienlebenswelten Alleinstehende Ältere Arbeiter-Familien mit Kindern Teilgesamtheit 11 Informationen zur Modellanpassung Modell Nur konstanter Term Endgültig -2 LogLikelihood Chi-Quadrat Freiheitsgrade Signifikanz 17343,157 130 ,000 18725,512 1382,355 125 Pseudo-R-Quadrat Cox und Snell ,017 Nagelkerke ,017 McFadden ,004 Likelihood-Quotienten-Tests Effekt Konstanter Term FAMILIEN -2 LogLikelihood für reduziertes Modell Freiheitsgrade Chi-Quadrat Signifikanz 1382,355(a) ,000 0 . 18725,512 17343,157 130 ,000 Die Chi-Quadrat-Statistik stellt die Differenz der -2 Log-Likelihoods zwischen dem endgültigen Modell und einem reduziertem Modell dar. Das reduzierte Modell wird berechnet, indem ein Effekt aus dem endgültigen Modell weggelassen wird. Hierbei liegt die Nullhypothese zugrunde, nach der alle Parameter dieses Effekts 0 betragen. a Dieses reduzierte Modell ist zum endgültigen Modell äquivalent, da das Weglassen des Effekts die Anzahl der Freiheitsgrade nicht erhöht. Parameterschätzer Die 13 hier relevanten Einkaufsstätten West des Lebensmitteleinzelhandels mit „BÄCKEREI / BÄKO / CAFÉ / KONDIT.“ als Referenzkategorie 95% Konfidenzintervall für Exp(B) B SPAR Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) HL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Standardfehler Freiheitsgrade Wald Signifikanz Exp(B) Untergrenze Obergrenze -2,085 ,067 962,726 1 ,000 -,516 ,069 55,470 1 ,000 ,597 ,521 ,684 -,148 ,071 4,362 1 ,037 ,862 ,750 ,991 -,691 ,071 95,080 1 ,000 ,501 ,436 ,576 -,728 ,069 110,465 1 ,000 ,483 ,422 ,553 -,422 ,078 29,320 1 ,000 ,656 ,563 ,764 -,650 ,079 68,527 1 ,000 ,522 ,447 ,609 -,501 ,072 47,762 1 ,000 ,606 ,526 ,698 -,244 ,075 10,484 1 ,001 ,783 ,676 ,908 -,671 ,070 92,807 1 ,000 ,511 ,446 ,586 -,711 ,074 91,648 1 ,000 ,491 ,424 ,568 0(b) . . 0 . . . . -1,513 ,053 827,753 1 ,000 -1,159 ,055 436,953 1 ,000 ,314 ,282 ,350 -,805 ,058 194,530 1 ,000 ,447 ,399 ,501 -1,719 ,060 830,442 1 ,000 ,179 ,159 ,201 -1,467 ,056 696,198 1 ,000 ,231 ,207 ,257 -1,520 ,073 435,308 1 ,000 ,219 ,190 ,252 -1,336 ,068 386,774 1 ,000 ,263 ,230 ,300 -1,147 ,060 369,472 1 ,000 ,318 ,283 ,357 -,808 ,063 166,428 1 ,000 ,446 ,394 ,504 -1,977 ,059 1132,154 1 ,000 ,138 ,123 ,155 126 Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) MARKTKAUF Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) WERTKAUF /WAL-MART Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) REAL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) EXTRA Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien -,737 ,058 161,193 1 ,000 ,478 ,427 ,536 . . . 0(b) . . 0 . -1,511 ,053 826,810 1 ,000 -,997 ,055 328,653 1 ,000 ,369 ,331 ,411 -1,013 ,059 298,102 1 ,000 ,363 ,324 ,407 -,972 ,056 299,987 1 ,000 ,378 ,339 ,422 -1,062 ,055 377,794 1 ,000 ,346 ,311 ,385 -,940 ,065 208,635 1 ,000 ,391 ,344 ,444 -,732 ,062 140,582 1 ,000 ,481 ,426 ,543 -1,057 ,059 320,237 1 ,000 ,347 ,309 ,390 -,962 ,064 225,997 1 ,000 ,382 ,337 ,433 -,862 ,055 247,843 1 ,000 ,422 ,379 ,470 -,439 ,057 59,756 1 ,000 ,645 ,577 ,721 0(b) . . 0 . . . . -2,177 ,070 966,716 1 ,000 -,800 ,073 120,546 1 ,000 ,449 ,389 ,518 -,794 ,077 106,150 1 ,000 ,452 ,389 ,526 -,780 ,074 110,401 1 ,000 ,458 ,396 ,530 -,590 ,072 67,268 1 ,000 ,554 ,482 ,638 -,555 ,083 45,161 1 ,000 ,574 ,488 ,675 -,383 ,079 23,196 1 ,000 ,682 ,584 ,797 -,843 ,078 118,051 1 ,000 ,430 ,370 ,501 -,562 ,081 47,839 1 ,000 ,570 ,486 ,668 -,483 ,072 44,824 1 ,000 ,617 ,535 ,710 -,016 ,074 ,045 1 ,832 ,984 ,851 1,138 . . . 0(b) . . 0 . -1,144 ,045 633,335 1 ,000 -,609 ,047 168,630 1 ,000 ,544 ,496 ,596 -,584 ,049 141,836 1 ,000 ,558 ,507 ,614 -,418 ,047 77,974 1 ,000 ,658 ,600 ,722 -,500 ,047 115,698 1 ,000 ,606 ,553 ,664 -,178 ,051 12,025 1 ,001 ,837 ,757 ,926 -,221 ,051 19,009 1 ,000 ,802 ,726 ,886 -,480 ,049 96,847 1 ,000 ,619 ,562 ,681 -,175 ,051 12,001 1 ,001 ,839 ,760 ,927 -,330 ,047 49,942 1 ,000 ,719 ,656 ,788 -,002 ,048 ,001 1 ,972 ,998 ,909 1,097 0(b) . . 0 . . . . -2,011 ,065 956,317 1 ,000 -,608 ,067 81,667 1 ,000 ,545 ,477 ,621 -,172 ,069 6,289 1 ,012 ,842 ,735 ,963 -,684 ,069 99,480 1 ,000 ,504 ,441 ,577 127 MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) MINIMAL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) KAUFLAND/ KAUFMARKT Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) PENNY Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern -,367 ,066 30,546 1 ,000 ,693 ,608 ,789 -,247 ,074 11,130 1 ,001 ,781 ,676 ,903 -,043 ,072 ,367 1 ,544 ,958 ,832 1,102 -,629 ,071 78,981 1 ,000 ,533 ,464 ,612 -,640 ,076 70,509 1 ,000 ,528 ,454 ,612 -,325 ,067 23,701 1 ,000 ,722 ,634 ,823 -,188 ,069 7,349 1 ,007 ,829 ,723 ,949 . . . 0(b) . . 0 . -1,624 ,055 869,645 1 ,000 -,631 ,057 122,979 1 ,000 ,532 ,476 ,595 -,349 ,059 35,262 1 ,000 ,706 ,629 ,792 -,716 ,058 151,928 1 ,000 ,489 ,436 ,548 -,648 ,057 131,407 1 ,000 ,523 ,468 ,584 -,445 ,064 48,582 1 ,000 ,641 ,566 ,726 -,458 ,063 53,314 1 ,000 ,632 ,559 ,715 -,604 ,060 102,431 1 ,000 ,547 ,486 ,614 ,024 ,060 ,160 1 ,689 1,024 ,910 1,153 -,841 ,057 215,083 1 ,000 ,431 ,385 ,483 -,209 ,059 12,626 1 ,000 ,812 ,723 ,911 0(b) . . 0 . . . . -1,626 ,055 870,517 1 ,000 -1,020 ,058 311,719 1 ,000 ,361 ,322 ,404 -1,016 ,062 271,822 1 ,000 ,362 ,321 ,408 -,900 ,059 235,143 1 ,000 ,407 ,362 ,456 -,704 ,057 154,110 1 ,000 ,495 ,443 ,553 -,364 ,063 33,059 1 ,000 ,695 ,614 ,787 -,633 ,064 97,520 1 ,000 ,531 ,468 ,602 -,931 ,061 230,540 1 ,000 ,394 ,350 ,445 -,617 ,064 92,618 1 ,000 ,539 ,476 ,612 -,438 ,057 59,743 1 ,000 ,645 ,577 ,721 -,122 ,059 4,347 1 ,037 ,885 ,789 ,993 . . . 0(b) . . 0 . -,825 ,040 415,223 1 ,000 -,914 ,042 471,484 1 ,000 ,401 ,369 ,435 -,314 ,043 53,519 1 ,000 ,730 ,671 ,794 -,704 ,043 274,436 1 ,000 ,494 ,455 ,537 -,606 ,041 213,466 1 ,000 ,546 ,503 ,592 ,028 ,045 ,398 1 ,528 1,029 ,942 1,123 -,317 ,045 48,759 1 ,000 ,729 ,667 ,796 -,828 ,044 349,326 1 ,000 ,437 ,401 ,477 -,443 ,046 93,108 1 ,000 ,642 ,587 ,702 -,475 ,042 130,415 1 ,000 ,622 ,573 ,674 128 Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) NORMA Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) LIDL Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) PLUS Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien MittelschichtFamilien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) ALDI Konstanter Term MittelschichtRentner-Familien Alleinstehende Ältere ArbeiterschichtRentner-Familien Mittelschicht- -,463 ,044 112,289 1 ,000 ,630 ,578 ,686 . . . 0(b) . . 0 . -1,816 ,060 924,110 1 ,000 -,494 ,062 64,408 1 ,000 ,610 ,541 ,689 -,191 ,063 9,095 1 ,003 ,826 ,730 ,935 -,538 ,063 73,972 1 ,000 ,584 ,517 ,660 -,478 ,061 61,044 1 ,000 ,620 ,550 ,699 -,356 ,069 26,902 1 ,000 ,701 ,612 ,801 -,275 ,067 16,912 1 ,000 ,759 ,666 ,866 -,467 ,064 52,863 1 ,000 ,627 ,553 ,711 -,185 ,067 7,713 1 ,005 ,831 ,729 ,947 -,150 ,061 6,027 1 ,014 ,861 ,764 ,970 -,311 ,064 23,472 1 ,000 ,733 ,646 ,831 0(b) . . 0 . . . . -,492 ,036 183,778 1 ,000 -,717 ,037 366,874 1 ,000 ,488 ,454 ,525 -,456 ,039 138,969 1 ,000 ,634 ,587 ,684 -,585 ,038 238,252 1 ,000 ,557 ,518 ,600 -,352 ,037 90,369 1 ,000 ,704 ,654 ,756 ,167 ,040 17,473 1 ,000 1,182 1,093 1,278 -,256 ,040 40,057 1 ,000 ,775 ,716 ,838 -,674 ,039 295,873 1 ,000 ,510 ,472 ,551 -,363 ,041 79,090 1 ,000 ,696 ,642 ,754 -,168 ,037 20,532 1 ,000 ,845 ,786 ,909 -,270 ,039 48,684 1 ,000 ,763 ,708 ,824 0(b) . . 0 . . . . -,561 ,037 229,023 1 ,000 -1,020 ,039 698,295 1 ,000 ,361 ,334 ,389 -,646 ,040 262,096 1 ,000 ,524 ,485 ,567 -1,011 ,039 659,573 1 ,000 ,364 ,337 ,393 -1,082 ,038 795,414 1 ,000 ,339 ,314 ,365 -,381 ,042 80,960 1 ,000 ,683 ,629 ,742 -,706 ,043 271,732 1 ,000 ,494 ,454 ,537 -1,070 ,041 677,044 1 ,000 ,343 ,316 ,372 -,545 ,042 166,076 1 ,000 ,580 ,534 ,630 -,995 ,039 663,905 1 ,000 ,370 ,343 ,399 -,553 ,040 190,253 1 ,000 ,575 ,532 ,622 0(b) . . 0 . . . . ,028 ,031 ,800 1 ,371 -,328 ,032 104,559 1 ,000 ,720 ,676 ,767 -,152 ,033 21,029 1 ,000 ,859 ,805 ,917 -,383 ,033 139,030 1 ,000 ,681 ,639 ,726 -,231 ,032 52,327 1 ,000 ,794 ,746 ,845 129 Familien m. Kind ArbeitslosenFamilien Arbeiter-Familien ohne Kinder MittelschichtFamilien ohne Kinder Berufstätige Alleinlebende Arbeiter-Familien mit Kindern Aufsteiger/Singles/ DINKS Studier./Auszubild. (eigen.HH) ,009 ,035 ,073 1 ,787 1,009 ,943 1,081 -,135 ,035 15,242 1 ,000 ,874 ,816 ,935 -,418 ,033 156,701 1 ,000 ,659 ,617 ,703 -,246 ,035 49,829 1 ,000 ,782 ,730 ,837 -,144 ,032 20,313 1 ,000 ,865 ,813 ,922 -,149 ,033 19,925 1 ,000 ,862 ,808 ,920 0(b) . . 0 . . . . a Die Referenzkategorie lautet: BÄCKEREI/BÄKO/CAFE/KONDIT. . b Dieser Parameter wird auf Null gesetzt, weil er redundant ist. Quelle: GfK Panel Services (2002), eigene Berechnung 130 Eidesstattliche Erklärung Ich versichere, dass ich die Arbeit ohne fremde Hilfe und ohne Benutzung anderer als der angegebenen Quellen angefertigt habe, und dass die Arbeit in gleicher oder ähnlicher Form noch keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegen hat. Alle Ausführungen, die wörtlich oder sinngemäß übernommen wurden, sind als solche gekennzeichnet. Nürnberg, den Unterschrift des Verfassers/der Verfasserin 131
