Studie Flugticketabgabe

Vielleicht denkst Du dir: "Wieso braucht es schon wieder eine Studie zur Flugticketabgabe? Wurde nicht sogar erst im Juni eine neue Umfrage zum Thema veröffentlicht?" Das stimmt, es wurden bereits einige Umfragen zum Fliegen durchgeführt und von Zeitungen veröffentlicht, als Letztes jene vom gfs-zürich im Auftrag von umverkehR. Der Nachteil jener Umfragen ist jedoch, dass sie die Multidimensionalität einer potenziellen Flugticketabgabe nicht einfangen können. Sie zeigen nicht, wieso jemand für oder gegen eine Abgabe ist. Und man erhält keine Einsichten in die Trade-offs, die eine Person macht, wenn sie sich für oder gegen die Abgabe entscheidet. Dies führt dazu, dass politische Akteure durch die Umfragen auf eine wissenschaftlich schwache Basis zurückgreifen müssen, wenn sie eine Flugticketabgabe gesetzlich ausarbeiten wollen. Hier kommt die Methode der Conjoint Analyse ins Spiel.

Quelle Bild: magazin.nzz.ch

Bei der Conjont Analyse werden den Studienteilnehmenden wiederholt zwei zufällig generierte Varianten einer Flugticketabgabe präsentiert. Hierbei spielen die sogenannten "Attribute" und "Level" der Abgabe eine zentrale Rolle. Attribute sind die Eigenschaften einer Abgabe wie z.B. "Abgabenhöhe Kurzstreckenflug", "Abgabenhöhe Langstreckenflug" oder "Verwendung der Erträge". Die Level sind die Werte, welche die Attribute jeweils annehmen können. Beim Attribut "Abgabenhöhe Europaflug" könnten die Level "CHF 5", "CHF 30", "CHF 60" oder "CHF 90" sein. Dabei müssen die Level nicht numerischer Natur sein, wie das Attribut "Verwendung der Erträge" zeigt: Hier kommen Level wie "Rückverteilung an Bevölkerung", "Investitionen in Klimaprojekte" oder "Investitionen in Ausbau des Schienenverkehrs" in Frage.
Anhand der Attribute und Level werden also theoretisch mögliche Varianten generiert, sprich es wird für jedes Attribut ein Wert genommen, und im Anschluss werden die zwei Varianten einander gegenübergestellt (siehe Beispiel in Tabelle unten). Zwischen diesen zwei Varianten muss der Teilnehmende dann jene aussuchen, welche er bevorzugt. Diese Aufgabe wird mehrmals wiederholt, jedes Mal mit einem neu generierten Varianten-Paar.
Mithilfe statistischer Analyse ist am Ende schliesslich ersichtlich, welche Attribute (und Level) für den Teilnehmenden entscheidend waren und bei welchen es ihm egal war, welches Level das Attribut angenommen hat. So ist es beispielsweise wahrscheinlich, dass ein höheres Level beim Attribut "Abgabenhöhe Kurzstreckenflug" zu einer sinkenden Zustimmung führt, ceteris paribus. Gleichzeitig ist es auch möglich, dass einer Mehrheit der Teilnehmenden egal ist, was bei "Verwendung der Erträge" steht, ceteris paribus. All dies kann anhand der Conjoint Analyse herausgefunden werden. Und genau hier liegt der Mehrwert gegenüber einer "traditionellen" Umfrage: Mithilfe dieser Ergebnisse können politische Akteure verstehen, bei welchen Attributen besondere Vorsicht geboten ist, wenn sie eine möglichst mehrheitsfähige Vorlage ausarbeiten - und bei welchen sie gestalterischen Freiraum geniessen.