Contingent Valuation Daten und Bayes'sche Verfahren
[book]
Ulrike Lehr
2006
unpublished
Mit Methoden zur Umweltbewertung, die -wie die interviewgestützte Contingent Valuation Methode -auf der Messung individueller Präferenzen basieren, lässt sich der Wert einer Umweltveränderung umfassend bestimmen, aber sie erweisen sich in der Praxis oft als zu teuer. Durch die Verwendung von Bayes'schen Ansätzen können die Kosten der Kosten-Nutzen-Analyse für explizite Bewertungsstudien sowie für die implizite Bewertung durch den Nutzentransfer deutlich gesenkt werden. Darüber hinaus wird durch
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... diesen Ansatz der Nutzentransfer erheblich zuverlässiger, so dass dieses Sparmodell der Umweltbewertung mit weitaus geringeren Einschränkungen als bislang empfohlen werden kann. Die Arbeit illustriert diese Aussagen mit einer Vielzahl simulierter und empirischer Beispiele. Ulrike Lehr, 1985-1990 Studium der Physik an der Universität-GHS Essen, 1990-1993 Studium der Wirtschaftswissenschaften an Vorwort Diese Arbeit hat Inspiration und Unterstützung aus einer Vielzahl von Quellen erfahren. So möchte ich an dieser Stelle meinem Doktorvater Professor Dr. Michael Ahlheim und meinem Zweitgutachter Professor Dr. Gerhard Wagenhals meinen Dank aussprechen, die diese Arbeit inspiriert und begleitet haben und immer für Gespräche zur Verfügung standen. Meinem Kollegen Oliver Frör gebührt Dank für eine Vielzahl von Diskussionen, bei denen er sich geduldig meinen allerneusten Ideen aussetzte. In beinahe ebenso vielen Diskussionen hat Holger Willert die Höhen und Tiefen dieser Arbeit intensiv erfahren und mich so stets unterstützt. Dem Projektteam des DFG-geförderten Sonderforschungsbereichs 565, Teilprojekt D4, danke ich dafür, dass es mir die Daten zur Verfügung stellte, ebenso wie Thomas Bu Bj~rner und Cliff Russell für die Daten aus dem Projekt "Tokkekob Hegn". Insbesondere Thomas hat große Mühe in Kaufgenommen und mitten in einem beruflichen Ortswechsel und Umzug noch die Originaldaten der Studie zur Verfügung gestellt. Die Kapitel zur Anwendung Bayes'scher Verfahren in dieser Arbeit profitierten in ihrer vorliegenden Fassung von fruchtbaren Gesprächen am Rande des Joint Statistical Meetings 2004 in Toronto, Kanada, besonders mit Victor de Oliviera von der University of Arkansas, Eric P. Smith von meiner Heimatuniversität Virginia Tech und Robert McCulloch von der University of Chicago. Mit Hilfe der großzügigen Unterstützung des Universitätsbunds Hohenheim hatte ich die Gelegenheit, auf dieser Konferenz Teile der Arbeit zu präsentieren. Zwischen der Idee zur Arbeit und dem Buch liegt das Schreiben. Dafür, dass die Rechtschreibung in dieser Arbeit nicht mehr Gewalt erfährt, als ihr durch verschiedene Reformen ohnehin angetan wurde, bin ich Isabell Benignus und Helga Büchler-Gehring zu Dank verpflichtet. Für alle verbliebenen Fehler bin nur ich selbst verantwortlich.
doi:10.3726/b13922
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