Gemeindefläche
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Einfluss der <strong>Gemeindefläche</strong> auf die finanzielle Performance<br />
Hierarchieebene nötig sind. Dies lässt sich in einem Dendrogramm sehr gut anschaulich<br />
darstellen.<br />
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Alle Auswertungen und Berechnungen, sowie ein Großteil der folgenden Grafiken,<br />
wurden mithilfe des Statistikprogramms Stata ® 13 erstellt.<br />
2 Einfluss der <strong>Gemeindefläche</strong> auf die<br />
finanzielle Performance<br />
2.1 Einteilung der Gemeinden hinsichtlich ihrer<br />
<strong>Gemeindefläche</strong><br />
<strong>Gemeindefläche</strong> &<br />
finanzielle<br />
Performance<br />
Einteilung der<br />
<strong>Gemeindefläche</strong><br />
Die 96 Vorarlberger Gemeinden weisen im arithmetischen Mittel eine <strong>Gemeindefläche</strong><br />
von 27,10 km 2 auf. Im Vergleich dazu liegt der Median bei 15,70 km 2 . Dieser doch<br />
sehr markante Unterschied zwischen diesen beiden Mittelwerten kann darauf<br />
zurückgeführt werden, dass die fünf flächenmäßig größten Gemeinden (Gaschurn, St.<br />
Gallenkirch, Dornbirn, Nenzing und Mittelberg) mit über 630 km 2 fast ein Viertel der<br />
gesamten Landesfläche ausmachen. In der Häufigkeitsverteilung der Abbildung 2<br />
werden die Ausreißer und die damit einhergehende Rechtsschiefe gut dargestellt.<br />
Das folgende Lorenzdiagramm (Abbildung 4) zeigt auf der y-Achse die kumulierte<br />
<strong>Gemeindefläche</strong> in Abhängigkeit der kumulierten Gemeindeanzahl auf. Die Gemeinden<br />
sind dabei aufsteigend nach ihrer <strong>Gemeindefläche</strong> angeordnet. Würden alle<br />
Gemeinden eine gleichgroße <strong>Gemeindefläche</strong> aufweisen, so würde eine linear ansteigende<br />
Gerade (hier schwarz dargestellt) entstehen. Die Gemeinden Vorarlbergs jedoch<br />
weisen erhebliche Unterschiede auf, sodass sich eine exponentiell ansteigende Kurve<br />
unterhalb der Geraden ergibt. Das Maß der Ungleichheit kann aus einem Lorenzdiagramm<br />
aus dem Abstand der Lorenzkurve gegenüber der Gleichverteilungsgeraden<br />
abgelesen werden.<br />
11 Bacher, Johann (1994): Clusteranalyse<br />
12 Backhaus et al. (2011): Multivariate Analysemethoden<br />
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