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Nach ersten, wenig erfolgreichen Entwicklungsimpulsen in den 1990er Jahren ist der Online-Lebensmitteleinzelhandel in Deutschland inzwischen in eine Expansionsphase übergegangen, die durch einen Wandel unterschiedlicher Einflussfaktoren begünstigt wurde, so zuletzt beispielsweise durch Rahmenbedingungen der Covid-19-Pandemie. Diese Entwicklung führt dabei nicht nur zu einer Herausbildung neuer oder transformierter Betriebsformen, sondern treibt auch einen Wandel von räumlichen Organisationstrukturen an, der veränderte Standortanforderungen handelnder Akteure mit sich bringt.
Diese Arbeit untersucht jene Veränderungen in Bezug auf Logistik, Lagerinfrastruktur und Filialsysteme anhand von ausgewählten Unternehmensbeispielen aus dem ergänzenden, reinen sowie kombinierten E-Commerce. Dabei bedient sich die Arbeit einerseits am theoretischen Ansatz der Multi-Level-Perspektive aus dem Blickwinkel der Transitionsforschung, um zu ergründen, warum eine Expansion des Online-Lebensmitteleinzelhandels heute im Gegensatz zu den 1990er Jahren begünstigt wird. Andererseits wird mithilfe eines Methodenmixes aus Sekundärdatenanalyse und qualitativer Forschung analysiert, welche Charakteristika die neuen Betriebsformen aufweisen und welche veränderten Ansprüche diese an die Organisationsstruktur sowie die Standorte von Handelsunternehmen stellen.
Dabei kann verdeutlicht werden, dass logistische Abläufe (wie auch der Ort der Warenübergabe) heute eine hohe Relevanz für die Charakteristik einer Betriebsform aufweisen und der Online-Lebensmitteleinzelhandel somit zu einer größeren Hybridisierung des Lebensmitteleinkaufs – überwiegend in urbanen Räumen – führt. Dies zeigt zudem, dass bisherige Betriebsformensystematiken nicht mehr ausreichen, um die komplexen Merkmale der neuen Betriebsformen und Vertriebsmodelle hinreichend abzubilden.
Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Umsätze der Geschäfte ebenso bekannt sind, können die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbeträge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Schätzgüte für die Geschäftsumsätze mittels eines Gütemaßes. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung.
Methoden und Techniken sind in der geographischen Handelsforschung gleichermaßen in der Grundlagenforschung, in der universitärenAusbildung, in der praktischen Anwendung und der Fortbildung von hoher Bedeutung. Der vorliegende Band vertieft einige bekannte methodische Aspekte, setzt aber auch neue Akzente hinsichtlich Analysemethodik und Modellierung.
Die Beiträge in dem vorliegenden Band zeigen weitergehende Möglichkeiten auf, in der geographischen Handelsforschung und insbesondere der Praxis bedeutsame Fragestellungen methodisch fassen und behandeln zu können. Die Reihenfolge der Beiträge ist thematisch gegliedert. Die Thematik wird zunächst eher allgemein orientiert vorgestellt und dann mittels einer bestimmten Fragestellung oder Untersuchung konkretisiert. So wird der umfassende Beitrag von K. E. Klein zum Einsatz geographischer Informationssysteme im Einzelhandel durch die Studie von J. Scharfenberger zu mikrogeographischen Routing- und Marktpotenzialanalysen ergänzt. Die Modellierung und Prognose von Marktgebieten im Einzelhandel wird von R. Klein zunächst allgemein diskutiert und durch die Untersuchungen von C. Kanhäusser vertieft. Die Beiträge von R. Hesse / A. Schmid sowie J. Rauh / T. Schenk / M. Fehler / F. Klügl / F. Puppe zeigen mit Simulationsmodellen und der räumlichen Optimierung neue methodische Anwendungsmöglichkeiten auf, die geeignet sind, die in der Regel vorhandene Trennung zwischen der individualistischen und der strukturellen Perspektive aufzulösen. Erstgenannte wird in der Regel z.B. bei der Untersuchung des Konsumentenverhaltens eingenommen, die Letztgenannte bei der (Standort-)Analyse der Angebotsseite.