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By SCHÜLEIN

Anwendung des Simulationsmodells BAYMO 70 auf die Stadtentwicklungsplanung von Erlangen Die Aufgabe dieser Arbeit besteht in der kritischen Darstellung eines Simulationsmodelles (Landesentwick lungsplanungsmodell fur Bayern BAYMO 70) 1), sowie in der examine des verwendeten Simulationsverfahrens hin sichtlich Leistungsfahigleit und Anwendbarkeit auf den Bereich der Stadtentwicklungsplanung am Beispiel der Stadt Erlangen. Insbesondere soll der Frage nachgegangen werden, wel cher Ertrag an praktisch und politisch verwertbaren Ergebnissen fur die Stadtentwicklungsplanung zu erwar ten ist. Nach einer kurzen Darstellung der Systemsimulation wird ein aus Problembereichen der Stadtentwicklung ubernommener Aufgabenkatalog in Bezugskriterien um gesetzt, um stadtentwicklungspolitische Massstabe fur die Bewertung des Simulationsmodells zu erholten. Der Darstellung der Grobstruktur von BAYMO 70 und seiner Modellbeschreibung schliesst sich die Auswer tung des Basislaufs, dem statistische Daten von Er langen aus den Jahren 1961 bis 1971 zugrunde liegen, zur Interdependenzerfassung an. Anhand verschiedener Simulationslaufe wird das Sys temverhalten sektorenweise beobachtet. Hier wird laut Themenstellung das Schwergewicht auf die .Bereiche Flachennutzung, Infrastruktur und Gemeindehaushal t gelegt. Im Anhang am Ende der Arbeit wird das erfasste Daten fabric aufbereitet und die im Modell enthaltenen Parameter ermittelt. Die Aufbereitung von BAYMO 70 (mit Erlanger Daten) zur Implementierung in das In formationssystem SIMA schliesst den Anhang

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Herausgeber: Prof. Dr. Dr. h. c. mult. Horst Albach ist Professor der Betriebswirtschaftslehre an der Humboldt-Universität Berlin und Direktor am Wissenschaftszentrum Berlin. Die Autoren sind namhafte Wissenschaftler.

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H. K über (unter) den errechneten Normalwerten, so erzeugen sie verstärkte (reduzierte) Zuwanderung. 785 EU AbQ,17 TABHL-Funktion für JM für Erlangen 29 Der Einflußfaktor JM ist abhängig von der Variablen EU (Erwerbstätige pro Nichterwerbstätige). Als Normalwert wurde für EU die Verhältniszahl 2,315 ermittelt. Liegt der Wert EU in der aktuellen Periode über (unter) diesem Normalwert, so erreicht der Einflußfaktor JM einen Wert größer (kleiner) als 1. h. JM liegt bei 1, so übt die Beschäftigungssituation keinen Einfluß auf die Wanderung aus.

Liegt AAM über (unter) 1, er- zeugt er verstärkte (verminderte) Zuwanderung. Da jedoch nicht alle Faktoren den gleichen Einfluß auf den Attraktivitätsmultiplikator ausüben sollen, wurden sie wie folgt gewichtet (vgl. dazu Anhang Teil A1 s. 19) : Infrastrukturinvestitionen je Wohndichte je 3 Teile Beschäftigungssituation je 6 Teile 12 Teile insgesamt Teil Bei der Beurteilung der Attraktivität wird demnach der Beschäftigungssituation ein übergeordneter Einfluß zugesprochen 22). K). Sein Wert liegt bei 1, wenn die Variable ITRP den ermittelten Normalwert von 140 DM pro Person erreicht.

H. JM liegt bei 1, so übt die Beschäftigungssituation keinen Einfluß auf die Wanderung aus. Im MUltiplikator HM zeigt sich der Einfluß der Wohndichte auf die Wanderungsattraktivität. 18 stellt die Ermittlung des Einflußfaktors HM dar. K (PHM vergleicht die tatsächli- che Wohndichte (PH) an der gewünschten Wohndichte (PHW) der gleichen Periode). Ist PH > PHW so ist PHM < 1 und umgekehrt. Entspre- chend wird dann auch der Multiplikator HM beeinflußt, der wiederum Einfluß auf das Attraktivitätsniveau ausübt.

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