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Intro -- Danksagung -- Abkürzungsverzeichnis -- Abbildungsverzeichnis -- Tabellenverzeichnis -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Einführung und Motivation: Die Relevanz subjektiver Gesundheit und offene Fragen -- 2 Theorie: Modelle subjektiver Gesundheitsbewertungen -- 2.1 Die Grundfrage: Wie entstehen gesundheitsbezogene Selbsteinschätzungen und was messen sie? -- 2.2 Kognitive Prozesse der Selbsteinschätzung der generellen Gesundheit -- 2.3 Ein (mögliches) analytisches Modell zur empirischen Umsetzung -- 2.4 Die Forschungsfragen dieser Arbeit -- 3 Stand der Forschung: Was wissen wir bislang? -- 3.1 Welche Faktoren beeinflussen die Selbsteinschätzung der Gesundheit und wie werden sie gewichtet? -- 3.2 Der Einfluss von nicht gesundheitsbezogenen Aspekten -- 3.3 Altersunterschiede im Bewertungsprozess -- 3.4 Der Einfluss von Gesundheitsveränderungen auf SRH -- 3.5 Modifikation des Zusammenhangs durch das Geschlecht oder den Länderkontext -- 3.6 Zwischenfazit und Konsequenzen für die eigene Analyse -- 4 Methoden und Analysestrategie: Wie lassen sich die Fragen empirisch umsetzen? -- 4.1 Methoden: Welche Verfahren eignen sich zur Beantwortung der Fragen? -- 4.1.1 Das Skalenniveau der Gesundheitsbewertung: SRH als (quasi-)metrische Variable? -- 4.1.2 Die Lineare Regression: Wie kommen Befragte zu ihrer Gesundheitsbewertung? -- 4.1.3 Fixed-Effects Regression: Wie wirken sich Veränderungen der Gesundheit auf SRH aus? -- 4.1.4 Dominanzanalyse: Die Gewichtung von Informationen als Beiträge zur erklärten Varianz -- 4.1.5 Inverse hyperbolische Sinustransformation (IHS): Die Modellierung nichtlinearer Zusammenhänge mit SRH -- 4.2 Analysestrategie: Ein Überblick über die empirische Untersuchung -- 5 Daten: Worauf beruhen die Analysen? -- 5.1 Der Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) -- 5.1.1 Der Datensatz -- 5.1.2 Verwendete Variablen in Kapitel 6.

Zusammenfassung. Zielsetzung: Aus der internationalen Glücksspielforschung ist bekannt, dass kognitive Verzerrungen mit einer problematischen Glücksspielteilnahme in Beziehung stehen. Spezielle Spielergruppen, die sich nach ihrer favorisierten Glücksspielart unterscheiden, standen dabei bisher jedoch selten im Fokus wissenschaftlicher Untersuchungen. In dieser Studie werden erstmals die kognitiven Verzerrungen bei pathologischen Automatenspielern und Sportwettern dargestellt und in Form eines Gruppenvergleichs analysiert und diskutiert. Methodik: Es werden die Ergebnisse einer (schriftlichen) Befragung von 72 Automatenspielern und 37 Sportwettern dargestellt. Die befragten Personen erfüllen mindestens 5 Kriterien nach DSM-IV. Die Erfassung der kognitiven Erfahrungen erfolgt unter Anwendung des Gamblers Beliefs Questionaire (GBQ). Dieses Instrument beinhaltet zwei Subskalen, die zwischen den Bereichen "Luck/Perseverance" (Glaube an das persönliche Glück beim Spielen/irrationale Überzeugungen) und "Illusion of control" (Glaube, den Ausgang des Spiels beeinflussen zu können) differenzieren. Zudem kann der Gesamtscore (Summe aus den Werten der beiden Subskalen) berichtet werden. Für die Prüfung der statistischen Bedeutsamkeit von Unterschieden zwischen beiden Spielergruppen kamen Chi-Quadrat-Tests (bei ordinal skalierten Variablen) oder Varianzanalysen (bei metrischen Variablen) zur Anwendung. Ergebnisse: Die Sportwetter kommen auf einen signifikant höheren Gesamtscore als die Automatenspieler (96,0 zu 81,4), d. h. die kognitiven Verzerrungen sind bei ihnen deutlich ausgeprägter als bei der zweitgenannten Gruppe. Bezogen auf die beiden Sub-Skalen des GBQ ergeben sich sowohl beim persönlichen Glauben an das Glück (56,9 zu 50,7) als auch bei den Kontroll-Illusionen (39,2 zu 30,7) höhere Werte bei den Sportwettern. Schlussfolgerungen: In der Behandlung der Glücksspielsucht sollte die therapeutische Aufarbeitung von kognitiven Verzerrungen eine bedeutsame Rolle spielen. Das gilt insbesondere für pathologische Sportwetter. Gleichfalls sollten präventive Interventionen durchgeführt werden, mit denen der Entstehung von Trugschlüssen über das Glücksspiel und Kontroll-Illusionen vorgebeugt wird.

'Lineare Strukturgleichungsmodelle setzen voraus, daß die abhängigen Variablen metrisches Meßniveau haben. In der Praxis werden sie aber auch bei ordinalen Variablen eingesetzt. Lassen sich ordinale Daten als ungenaue Erfassung metrischer Größen auffassen, kann untersucht werden, welche Auswirkungen das Ignorieren des ordinalen Meßniveaus hat und ob die Berücksichtigung des Meßniveaus durch vorgelagerte Schwellenwertmodelle die Modellschätzungen verbessert. Anhand eines kleinen Monte-Carlo-Experiments wird gezeigt, daß trotz des Ignorierens des ordinalen Meßniveaus korrekte von fehlspezifizierten linearen Modellen unterschieden werden können. Wird die Ordinalität der Daten explizit berücksichtigt, verbessert sich die Genauigkeit der Parameterschätzungen. Diese Ergebnisse gelten auch dann, wenn die Schwellenwertparameter nicht konstant sind, sondern über die Untersuchungseinheiten zufällig variieren.' (Autorenreferat)

Der Verfasser bespricht das Buch "Lineare Modelle zur Analyse von Paneldaten" von Gerhard Arminger und Franz Müller. Längsschnittdaten erfreuen sich im Zuge des gestiegenen Interesses an der Untersuchung des historischen und sozialen Wandels einer gestiegenen Beliebtheit. Vor diesem Hintergrund versucht das Buch, neuere Entwicklungen auf dem Gebiet der dynamischen linearen Modelle, die in erster Linie für direkt beobachtbare metrische abhängige Variable entworfen worden sind, systematisch darzustellen. Der Verfasser wertet das Werk als wichtiges und seit langem überfälliges Methodenbuch. (ICE2)

Einleitung: Inhaltsübersicht und Zusammenfassung -- I. Von der Qualität zur Quantität. Intuitiv-konstruktive Theorie der wissenschaftlichen Begriffsformen -- 1. Philosophische Vorbetrachtungen -- 2. Qualitative oder klassifikatorische Begriffe -- 3. Komparative odet topologische Begriffe -- 4. Der Übergang zu quantitativen Begriffen -- 5. Zeitmetrik -- 6. Längenmetrik -- 7. Abgeleitete Metrisierung -- 8. Die wichtigsten Vorteile der Verwendung metrischer Begriffe in den Wissenschaften -- 9. Metrisierung und Messung -- II. Konvention, Empirie und Einfachheit in der Theorienbildung -- 1. Variable Deutungsmöglichkeiten von Theorien: Das Beispiel der Newtonschen Mechanik -- 2. Die kombinierte Raum-Zeit-Metrik -- 3. Die wissenschaftstheoretische Stellung der allgemeinen Relativitätstheorie -- Bibliographie.

Teil 1 - Basiswissen und Werkzeuge, um Statistik anzuwenden -- Statistik ist Spass -- Excel: Eine kurze Einführung und die statistischen Möglichkeiten -- Teil 2 - Beschreiben, nichts als beschreiben -- Mittelwerte: Wie verhalten sich Personen und Objekte im Schnitt -- Streuung: Die Abweichung vom durchschnittlichem Verhalten -- Grafiken: Die Möglichkeit Daten visuell darzustellen -- Korrelation: Vom Zusammenhang -- Verhältnis- und Indexzahlen: Die Chance, Neues aus altem Wissen zu erzeugen -- Teil 3 – Von Wenigen zu Allen -- Von Daten und der Wahrheit -- Hypothesen: Nur eine Präzisierung der Frage -- Normalverteilung und weitere Testverteilungen -- Hypothesentest: Was gilt? -- Teil 4 – Verfahren zum Testen Von Hypothesen -- Der Mittelwerttest -- Der Test auf Differenz von Mittelwerten bei unabhängigen Stichproben -- Der Test auf Differenz von Mittelwerten bei abhängigen Stichproben -- Die Varianzanalyse zum Testen auf Gruppenunterschiede bei mehr als zwei Gruppen -- Der Test auf Korrelation bei metrischen, ordinalen und nominalen Daten -- Weitere Testverfahren für nominale Variablen -- Zusammenfassung Teil IV – Überblick über die Testverfahren -- Teil 5 - Regressionsanalyse -- Die lineare Einfachregression -- Die multiple Regressionsanalyse -- Teil 6 - Wie geht es weiter? -- Kurzbericht zu einer Forschungsfrage -- Weiterführende statistische Verfahren -- Interessante und weiterführende Statistikbücher -- Ein weiterer Datensatz zum Üben – Praktikant eines Unternehmens -- Anhang.

Die vorliegende Arbeit untersucht die Aufteilung eines Budgets auf mehrere öffentliche Güter mittels einer Abstimmung. Hierzu betrachten wir Abstimmungsregeln, unter denen jeder Agent eine Budgetaufteilung vorschlägt und dann aus diesen Vorschlägen eine Budgetaufteilung (Allokation) bestimmt wird. Von besonderem Interesse ist die Frage, welche Abstimmungsregeln nicht manipulierbar sind, das heißt für keinen Agenten einen Anreiz bieten, eine Allokation vorzuschlagen, die nicht mit seiner präferierten Aufteilung übereinstimmt. Es ist Stand der Wissenschaft, dass - stellt man keine Einschränkungen an die möglichen Präferenzen über Allokationen - es keine nicht manipulierbare Abstimmungsregel geben kann, wenn mehr als zwei öffentliche Güter betrachtet werden. Dieses Resultat besitzt auch dann noch Gültigkeit, wenn man plausible Restriktionen (sogenannte verallgemeinert eingipflige Präferenzen) hinsichtlich der Präferenzen der Agenten annimmt. Im Rahmen dieser Arbeit zeigen wir für mehrere Abstimmungsregeln, dass diese nicht manipulierbar sind, wenn man die Klasse der Präferenzen stärker (nämlich auf metrisch eingipflige Präferenzen) einschränkt. Um ferner zu untersuchen, wie anfällig für Manipulation sowohl diese Verfahren als auch andere Abstimmungsregeln zur Allokation öffentlicher Güter sind, wenn man die weitaus größere Klasse von verallgemeinert eingipfligen Präferenzen betrachtet, wird deren Verhalten im Rahmen einer Simulationsstudie untersucht. Hierzu wird ein mehrere Variablen umfassendes Messkonzept eingeführt, anhand dessen die einzelnen Abstimmungsregeln beurteilt werden. Die Ergebnisse der Simulation zeigen dabei sowohl solche Abstimmungsregeln, die bezüglich des Messkonzepts stark manipulierbar sind, als auch solche Regeln, unter denen das Auftreten und die Effekte von Manipulation gering(er) erscheinen.

Qualitative Forschung lässt sich als eine Forschungskonzeption definieren, bei der der Erhebung und Verarbeitung kategorialer Daten ein großes Gewicht zukommt, die Datenanalyse eher auf deskriptive als auf explikative Ergebnisse abzielt, man der Entwicklung neuer Werkzeuge große Aufmerksamkeit widmet, man lieber klassifiziert als quantifiziert, die valide Operationalisierung von Variablen wichtiger ist, als ihre messtheoretische Absicherung und die Analyse von Effektstärken die Priorität vor der inferenzstatistischen Absicherung von Ergebnissen hat. Zu der Frage "Wie kommt man von informationsreichen Daten zu brauchbaren Theorien" hat die sozialwissenschaftliche Methodenlehre tatsächlich wenig zu bieten. Wenn die Beseitigung dieses Defizits das Anliegen der Entwicklung "qualitativer Methoden" ist, dann wird auch aus dieser Modeströmung eine wichtige und bleibende Erweiterung unseres Methodenarsenals hervorgehen.

Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Bachelorstudierende der BWL und VWL zu den Kernkompetenzen.Auf kompakte Art und Weise stellt das Buch deshalb die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, Maßzahlen sowie der Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch die Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes werden erklärt. Übungen mit Lösungen, Musterklausuren und ein Formelteil runden das Buch ab.

Dieses Buch führt ein in die grundlegenden Ansätze: Korrelation, Regression (linear, multipel, nichtlinear), logistische und ordinale Regression, sowie die Überlebenszeitanalyse (Survivalanalyse). Bei allen Ansätzen werden Voraussetzungen und häufig begangene Fehler ausführlich erläutert. Das Buch ist für Mauslenker und Syntaxprogrammierung gleichermaßen geeignet. Das Buch wurde für SPSS Version 16 geschrieben. Zahlreiche Rechenbeispiele werden von der Fragestellung, der Anforderung der einzelnen Statistiken (per Maus, per Syntax) bis hin zur Interpretation des SPSS Ausgaben systematisch durchgespielt. Es wird auch auf diverse Fehler und Fallstricke eingegangen. Zur Prüfung von Daten vor der Durchführung einer statistischen Analyse wird auf "Datenqualität mit SPSS" (Schendera, 2007) verwiesen. Bei der Korrelationsanalyse werden z.B. die Voraussetzungen wie z.B. Skalenniveau, Homoskedastizität und Kontinuität erläutert. Weitere Abschnitte behandeln die Themen Linearität, Scheinkorrelation und Alphafehler-Kumulation. Auch wird erläutert, warum die bloße Angabe eines Korrelationskoeffizienten im Prinzip Unfug ist. Als spezielle Anwendungen werden der Vergleich von Korrelationskoeffizienten und die Kanonische Korrelation vorgestellt. Bei der Regressionsanalyse werden z.B. das Grundprinzip der klassischen bivariaten, linearen Regression vorgestellt: Eine lineare Funktion wird mittels einer linearen Regressionsanalyse untersucht. An einem einfachen Beispiel die Überprüfung der Linearität und Identifikation von Ausreißern anhand von Hebelwerten und Residuen erläutert. Auch wird das Überprüfen auf eine möglicherweise vorliegende Autokorrelation erläutert. Am Beispiel der nichtlinearen einfachen Regression wird demonstriert, warum es ein (nicht selten begangener) Fehler ist, eine nichtlineare Funktion mittels einer linearen Regressionsanalyse zu untersuchen. Weitere Abschnitte bieten zwei Lösungsmöglichkeiten an: Eine nichtlineare Funktion kann linearisiert und mittels einer linearen Regression analysiert werden. Alternativ kann eine nichtlineare Funktion mittels einer nichtlinearen Regression geschätzt werden. Außerdem werden Sinn und Grenzen der SPSS Prozedur CURVEFIT für die (non)lineare Kurvenanpassung erläutert. Abschließend wird eine nichtlineare Regression mit zwei Prädiktoren vorgestellt. An der multiplen linearen Regression werden Besonderheiten des Verfahrens, sowie die Multikollinearität und andere Fallstricke erläutert. Zu den Besonderheiten der multiplen Regression zählen u.a. die Verfahren der Variablenselektion, sowie die Interpretation der speziellen Statistiken der multiplen Regression. Neben dem Identifizieren und Beheben von Multikollinearität wird auch auf das Umgehen mit zeitabhängigen (autoregressiven) Daten eingegangen. Abschließend werden Hinweise für die Berechnung einer Partialregression gegeben. Bei den Verfahren der logistischen, sowie ordinalen Regression wird zunächst auf das Kausalmodell und das Messniveau der abhängigen Variablen eingegangen. Als grundlegendes Verfahren wird zunächst die binäre logistische Regression vorgestellt und die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu anderen Verfahren erläutert. Anhand mehrerer Rechenbeispiele werden u.a. die unterschiedlichen Verfahren der Variablenselektion, sowie die Interpretation der ausgegebenen Statistiken erläutert. Abschließend wird auf das häufige Auseinanderklaffen von Modellgüte und Vorhersagegenauigkeit eingegangen. Die multinomiale logistische Regression wird analog behandelt. Zusätzlich wird der Spezialfall der Gematchten Fall-Kontroll-Studie (1:1) mit metrischen Prädiktoren vorgestellt. Anschließend wird die ordinale Regression vorgestellt und die Gemeinsamkeiten und Unterschiede mit den anderen Verfahren erläutert. Anhand mehrerer Rechenbeispiele werden u.a. die Interpretation der SPSS Ausgaben für Modelle mit intervallskalierten und kategorial skalierten Prädiktoren erläutert. Bei der Überlebenszeitanalyse (syn.: Survivalanalyse, survival analysis, Lebenszeitanalyse, lifetime analysis, failure time analysis, time to effect, time to event analysis, etc.) werden z.B. das das Grundprinzip der Survivalanalyse, sowie die Bedeutung zensierte Daten erläutert. Als Verfahren zur Schätzung der Überlebenszeit S(t) werden die versicherungsmathematische Methode (Sterbetafel-Methode), der Kaplan-Meier-Ansatz, sowie Regressionen nach Cox behandelt. Bei der Sterbetafel-Methode werden Beispiele mit bzw. ohne Faktoren vorgestellt. Beim Kaplan-Meier-Ansatz werden Beispiele mit/ohne Faktoren, mit Schichtvariablen, sowie für die Ermittlung von Konfidenzintervallen vorgestellt. Bei den Regressionen nach Cox werden neben dem Unterschied zwischen Ansätzen für zeitunabhängige und zeitabhängige Kovariaten, ebenfalls zahlreichen Rechenbeispiele, sowie Cox-Regressionen für Interaktionen, sowie auch die Überprüfung der speziellen Voraussetzungen der Cox-Regression vorgestellt. Weitere Abschnitte behandeln weitere regressionsanalytische Ansätze und Modelle (u.a. PLS-Regression, Ridge-Regression, Modellierung individueller Wachstumskurven).

Bezüglich des Waldes hat sich in den letzten Jahren seitens der Politik und Wirtschaft ein steigender Informationsbedarf entwickelt. Zur Bereitstellung dieses Bedarfes stellt die Fernerkundung ein wichtiges Hilfsmittel dar, mit dem sich flächendeckende Datengrundlagen erstellen lassen. Die k-nächsten-Nachbarn-Methode (kNN-Methode), die terrestrische Aufnahmen mit Fernerkundungsdaten kombiniert, stellt eine Möglichkeit dar, diese Datengrundlage mit Hilfe der Fernerkundung zu verwirklichen. Deshalb beschäftigt sich die vorliegende Dissertation eingehend mit der kNN-Methode. An Hand der zwei Merkmale Grundfläche (metrische Daten) und Totholz (kategoriale Daten) wurden umfangreiche Berechnungen durchgeführt, wobei verschiedenste Variationen der kNN-Methode berücksichtigt wurden. Diese Variationen umfassen verschiedenste Einstellungen der Distanzfunktion, der Wichtungsfunktion und der Anzahl k-nächsten Nachbarn. Als Fernerkundungsdatenquellen kamen Landsat- und Hyperspektraldaten zum Einsatz, die sich sowohl von ihrer spektralen wie auch ihrer räumlichen Auflösung unterscheiden. Mit Hilfe von Landsat-Szenen eines Gebietes von verschiedenen Zeitpunkten wurde außerdem der multitemporale Ansatz berücksichtigt. Die terrestrische Datengrundlage setzt sich aus Feldaufnahmen mit verschiedenen Aufnahmedesigns zusammen, wobei ein wichtiges Kriterium die gleichmäßige Verteilung von Merkmalswerten (z.B. Grundflächenwerten) über den Merkmalsraum darstellt. Für die Durchführung der Berechnungen wurde ein Programm mit Visual Basic programmiert, welches mit der Integrierung aller Funktionen auf der Programmoberfläche eine benutzerfreundliche Bedienung ermöglicht. Die pixelweise Ausgabe der Ergebnisse mündete in detaillierte Karten und die Verifizierung der Ergebnisse wurde mit Hilfe des prozentualen Root Mean Square Error und der Bootstrap-Methode durchgeführt. Die erzielten Genauigkeiten für das Merkmal Grundfläche liegen zwischen 35 % und 67 % (Landsat) bzw. zwischen 65 % und 67 % (HyMapTM). Für das Merkmal Totholz liegen die Übereinstimmungen zwischen den kNN-Schätzern und den Referenzwerten zwischen 60,0 % und 73,3 % (Landsat) und zwischen 60,0 % und 63,3 % (HyMapTM). Mit den erreichten Genauigkeiten bietet sich die kNN-Methode für die Klassifizierung von Beständen bzw. für die Integrierung in Klassifizierungsverfahren an. ; Mapping forest variables and associated characteristics is fundamental for forest planning and management. The following work describes the k-nearest neighbors (kNN) method for improving estimations and to produce maps for the attributes basal area (metric data) and deadwood (categorical data). Several variations within the kNN-method were tested, including: distance metric, weighting function and number of neighbors. As sources of remote sensing Landsat TM satellite images and hyper spectral data were used, which differ both from their spectral as well as their spatial resolutions. Two Landsat scenes from the same area acquired September 1999 and 2000 regard multiple approaches. The field data for the kNN- method comprise tree field measurements which were collected from the test site Tharandter Wald (Germany). The three field data collections are characterized by three different designs. For the kNN calculation a program with integration all kNN functions were developed. The relative root mean square errors (RMSE) and the Bootstrap method were evaluated in order to find optimal parameters. The estimation accuracy for the attribute basal area is between 35 % and 67 % (Landsat) and 65 % and 67 % (HyMapTM). For the attribute deadwood is the accuracy between 60 % and 73 % (Landsat) and 60 % and 63 % (HyMapTM). Recommendations for applying the kNN method for mapping and regional estimation are provided.

Ziel der Arbeit ist eine empirische Überprüfung der historischen Rolle der deutschen Eisenbahnen anhand von neuen, quantitativen Daten zur Verkehrsentwicklung Deutschlands. Dabei wurde sowohl neues als auch zum Teil altes, vergessenes Quellenmaterial erschlossen und systematisch zusammengestellt.

Im Rahmen der Führungssektoranalyse wird in der Untersuchung aus der Sicht des Eisenbahnbereichs der Mechanismus eines Industrialisierungsprozesses am Beispiel Deutschlands betrachtet. Die der Führungssektoranalyse zugrunde liegenden wachstumstheoretischen Vorstellungen werden als das geeignete analytische Gerüst angesehen, um die Systematik zur Erfassung und Präsentation des quantitativen Datenmaterials über den deutschen Eisenbahnsektor abzuleiten. Die Auswahl quantifizierender Variablen orientiert sich dabei an einer begrenzten Erfassung des Sektors zugunsten der Fakten, die eine Überprüfung wachstumstheoretischer Hypothesen ermöglichen und die deutsche Industrielle Revolution als von Sektoren getragenen Wachstumsprozess erklären.

"Oberstes Ziel ist - in einer Synthese von ökonomischer Theorie und Geschichte - einerseits, den Historikern aufgrund der aus ökonomischer Theorie gewonnenen expliziten Fragestellungen und Hypothesen zusätzliche Erkenntnisse über den Verlauf der Industriellen Revolution in Deutschland zu vermitteln; andererseits, nationalökonomischen Theoretikern aufgrund der Analyse eines historischen Wachstumsprozesses mit der Überprüfung ökonomischer Theorien eine Revidierung mancher nicht empirisch abgesicherter Hypothesen nahe zulegen" (Fremdling (1985), S. 1).

Durch die Verbindung von den aus der ökonomischen Theorie gewonnenen expliziten Fragestellungen und Hypothesen mit den systematisch zusammengestellten Daten untersucht die Studie den Beitrag des Eisenbahnsektors zur Industrialisierung Deutschlands, so z. B. die anfängliche Bedeutung des Personenverkehrs, die gewaltige Expansion des Netzes in den 1840er Jahren, die starken Auswirkungen auf die Eisenindustrie. Ein Ergebnis ist in diesem Zusammenhang die Tatsache, dass der Beitrag des Eisenbahnbaus zur Entwicklung der Schwerindustrie nach der Schätzung von Rainer Fremdling für Deutschland weit größer gewesen ist als für Großbritannien oder die U.S.A. Die Studie stellt auch die wichtige Frage nach der Rolle des Staates in der deutschen Industrialisierung neu. So wird gezeigt, dass militärische Erwägungen eine relativ unbedeutende Rolle beim Ausbau des Netzes spielten und dass der Staat zu Anfang wohl eher ein hemmender Faktor bei der Gründung der Eisenbahnen gewesen ist.

Wichtige Schlussfolgerungen der Untersuchung von Fremdling sind u.a.: (a) Die deutsche Industrielle Revolution muss als Wachstumsprozess nach dem Entwicklungsmuster des "Unbalanced Growth" mit der Eisenbahn als primärer Wachstumssektor gesehen werden. (b) In Deutschland war die Innovation Eisenbahn "bahnbrechend" für das Wirtschaftswachstum im 19. Jahrhundert.


Themen:

Verzeichnis der Tabellen in der GESIS-ZA-Onlinedatenbank HISTAT:

01. Durchschnittliche jährliche Wachstumsraten des Outputs deutscher Eisenbahnen (1841-1913)
02. Der Personen- und Güterverkehr auf deutschen und preußischen Eisenbahnen (1840-1879)
03. Der Güterverkehr auf deutschen Eisenbahnen (1880-1913)
04. Der Personenverkehr auf deutschen Eisenbahnen (1880-1913)
05. Die Einnahmen aus dem Personen- und Güterverkehr auf deutschen und preußischen Eisenbahnen (1840-1879)
06. Anteil der Beschäftigten des Eisenbahnsektors (Bau und Betrieb) an denen der Gesamtwirtschaft und im Vergleich zu denen anderer Sektoren in Deutschland (1849-1879)
07. Die Arbeitskräfte und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Deutschland (1840-1879)
08. Die Arbeitskräfte und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Preußen (1840-1879)
09. Anteil der Wertschöpfung des Eisenbahnsektors an der Gesamtwirtschaft und im Vergleich zu der des Gewerbes in Deutschland (1850-1879)
10. Die Wertschöpfung deutscher und preußischer Eisenbahnen in laufenden Preisen (1840-1879)
11. Der Kapitalstock zu Anschaffungspreisen (verwendetes Anlagekapital) deutscher und preußischer Eisenbahnen (1840-1879)
12. Der Kapitalstock zu Anschaffungspreisen (verwendetes Anlagekapital) und die Arbeitskräfte beim Eisenbahnbetrieb in Deutschland (1880-1913)
13. Anteil des Kapitalstocks zu Anschaffungspreisen des Eisenbahnsektors an dem der Gesamtwirtschaft und im Vergleich zu dem des Gewerbes (1850-1913)
14. Die Nettoinvestitionen in laufenden Preisen deutscher und preußischer Eisenbahnen (1841-1879)
14. Die Nettoinvestitionen (Verausgabung) in laufenden Preisen deutscher und preußischer Eisenbahnen (1841-1879)
16. Anteil der Nettoinvestitionen des Eisenbahnsektors an denen der Gesamtwirtschaft und im Vergleich zu denen des Gewerbes in Deutschland (1851-1879)
17. Produktivität, Output und Input deutscher Eisenbahnen (1840-1879)
18. Kapitalkoeffizient; Kapitalintensität, Arbeitsproduktivität und Kapitalproduktivität deutscher Eisenbahnen (1840-1879)
19. Output und Kapitalstock deutscher Eisenbahnen in Preisen von 1879 (1840-1879)
20. Die Streckenlänge deutscher und preußischer Eisenbahnen (1835-1879)
21. Die Lokomotiven der preußischen Eisenbahnen (1840-1879)
22. Personen- und Güterwagen der preußischen Eisenbahnen (1844-1879)
23. Der durchschnittliche Transportpreis pro Personen- bzw. Tonnenkilometer auf deutschen und preußischen Eisenbahnen (1840-1879)
24. Der Kohlentransport auf preußischen Eisenbahnen (1857-1872)
25. Die Durchschnittseinnahme für Steinkohlen pro Tonnenkilometer (1850-1877)
27. Roheisenverbrauch für Eisenbahnneubauten und Roheisenproduktion Deutschlands (1840-1863)
26. Herkunftsländer der 1853 auf den preußischen Eisenbahnen in Betrieb befindlichen Lokomotiven (1838-1853)
27. Roheisenverbrauch für Eisenbahnneubauten und Roheisenproduktion Deutschlands (1840-1863)
28. Der Güterverkehr auf Binnenschiffen und Eisenbahnen in Deutschland (1840-1910)
29. Jahreslöhne der beim Eisenbahnbau Beschäftigten in Deutschland (1840-1879)
30. Lohnsumme und Zahl der Arbeitskräfte beim Eisenbahnbau in Deutschland (1841-1879)
31a. Staatliche Unterstützung der preußischen Privateisenbahnen (1837-1848)
31b. Staatliche Unterstützung der preußischen Privateisenbahnen (1837-1848)
32. Die Durchschnittsdividende preußischer Privatbahngesellschaften, deutscher Kreditbanken, Bergwerks- und Hüttenbetriebe und Baumwollindustriebetriebe (1840-1879)
33. Die Einnahmen und Ausgaben deutscher und preußischer Eisenbahnen (1840-1879)
34. Einnahmen, Ausgaben, laufender Überschuss und Verzinsung des verwendeten Anlagekapitals deutscher Eisenbahnen (1880-1913)
35. Das Kapitaleinkommen deutscher und preußischer Eisenbahnen in laufenden Preisen (1840-1879)
36. Die Verzinsung des verwendeten Anlagekapitals deutscher und preußischer Eisenbahnen und preußischer Staatsanleihen (1840-1879)
37. Die Verzinsung des verwendeten Anlagekapitals der vollständig eröffneten deutschen Eisenbahnen und der preußischen Staatsanleihen (1840-1850)
38. Die Wachstumsraten der Kapitalrendite, der Nettoinvestitionen und des jährlich zusätzlich konzessionierten Anlagekapitals preußischer Eisenbahnen (1841-1878)
39. Die Einnahmen aus dem Personenverkehr im Verhältnis zu den Einnahmen aus dem Personen- und Güterverkehr (1840-1875)
40. Festbesoldete und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Preußen (1851-1879)
41. Festbesoldete und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Deutschland (1851-1874)
42. Tagelöhner und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Preußen (1851-1879)
43. Tagelöhner und ihr Einkommen beim Eisenbahnbetrieb in Deutschland (1851-1874)

Anhangstabellen:
A.1 Nachfrage nach Eisen durch die Eisenbahn (in Roheisen-Äquivalenten) in Deutschland (1840-1859)
A.2 Die Herkunft der Eisenbahnschienen der preußischen Eisenbahn (1843-1863)
A.3 Deutschlands Anteile an den englischen Eisenexporte (1830-1869)
A.4 Der englische Eisenexport zu den deutschen Staaten, Jahresdurchschnitte in metrischen Tonnen (1830-1869)
A.5 Input-Output-Verhältnisse zwischen ausgewählten Sektoren (Koeffizienten in Prozent des Verbrauchs), Deutschland, Zollverein oder Preußen (1840-1869)

1. Diese Arbeit ist eine Nachfragestudie, die auf den Mikro-Daten des Verbrauches für Lebensmittel und im Rahmen einer statisch, Nutzenmaximierend, und partielle Modell bearbeitet ist. Die Studie ermöglicht eine Bereitstellung von Information über das Zusammenhang zwischen den konkurrierenden Warengruppen in einer vollständigen Nachfrage System. 2. Derzeitige Wirtschaftentwicklung, die unter anderen wegen der im Juli 1997 ausgebrochene Krise ausgeprägt ist, hat eine dringende Notwendigkeit für die Politik und Wissenschaftler der Lebensmittel und Landwirtschaft dieses Landes um eine Information auf die Konsumsverhalten der Haushalte in ihrer Reaktionen auf die Änderung der Verbrauch determinierenden Faktoren wie Einkommen, Preisverhältnis, Einführung neuer Marken in Lebensmittelprodukte, Intensivierung der Anzeigen, Änderung im Modus des Einzelhandels, usw., sowie die Änderungen in demographische Faktor der Haushalte. Der Bedarf nach dieser Informationen sind um so großer, weil es nach im Juli 1997 ausgebrochene Wirtschaftkrise ein tief greifende Strukturwandel gibt, die vielfältige Folge mitgebracht hat. Diese Folge sind unter anderen: (i) Indonesien ist daran gezwungen, die Wirtschaft, einschließlicher Lebensmittelmarkt sich an einem Markt System zu orientieren; (ii) die durchschnittliche Kaufkraft des Volkes ist zu der Ebene der vor zehn Jahre zurück gegangen; (iii) Der Preisverhältnis verändert sich. (iv) Politisch gesehen, steht die indonesischen Regierung derzeit vor einer Ära der Dezentralisierung. Diese Faktoren konnte es dazu führen, der sich Struktur der verschiedenen Haushaltsgruppen in Indonesien zu ändern. Dazu ist es Notwendig, eine Studie mit den lokalen spezifische Sicht des Verbrauchs verhaltens durchzuführen. 3. Zu den Zeitpunkt ist die existierende Information unzulänglich, weil die vorherigen Studien wenn überhaupt da sind, lediglich nur auf Einzel Gleichung schätzende Modell begrenzt sind, und sie sind meisten basiert auf einen argregierten Datei. Auf Grund der Wichtigkeit des Haushalts als die entscheidende Einheit in Verbrauch und auf Grund einer wachsenden Erreichbarkeit von Makrodaten, hat diese Studie einen disaggregierten Haushalt Mikrodatensatz von der Provinz Ost Java, Indonesien benutzt. 4. Die Studie hat folgende Ziele: Erstens, Nachfragenparameter für die untersuchten Lebensmittelgruppen zu finden, damit man die Wirkung einer Preisänderungen auf die Nachfrage der Lebensmittelgruppen für verschiedene Einkommengruppen in der Provinz Ost Java, Indonesien analysieren kann. Zweitens, um zu zeigen, wie man die Studienergebnisse für real politische Grundsatzfragen um die Lebensmittel und die Landwirtschaft nutzen kann. Drittens, um die spezifischen Wohlfahrtwirkungen der ausgewählten Preispolitik für verschiedene Einkommengruppen zu bewerten. 5. Ein historisch perspektive Überblick über die Republik von Indonesien zeigt an, dass Indonesien eine Wirtschaft mit schwerer staatlicher Einmischung in der Vergangenheit ist, und eine Änderungen von diesem grundlegenden Modell eine Sache des politischen Pragmatismus ist. Die ändernde Wirtschaftstruktur des Landes hat dazu zuführen, das die Rolle der Landwirtschaft im Brutto Inland Produkt (BIP) Beitrags verringert ist, obwohl diese noch wichtig ist für die Lebensmittelsevorkehrung und Anstellung. Steigende pro Kopfseinkommen pro Jahr auf dem Land hat nur geringe Minderung des Verbrauches auf Nahrungsmitteln zu Folge. Reiskonsum hat einen hohen Anteil der gesamter Nahrungsmittelausgaben in allen Haushaltgruppen. Daher hat sich Nahrungsmittelpolitik in Indonesien vorherrschend noch auf Reis konzentriert. 6. Dieses Studie hat den disaggregierten Mikrodatensatz von Haushaltsausgaben bearbeitet. Dieser Datensatz ist von so genannten SUSENAS (die nationalen Sozial Wirtschaftliche Datenerhebung), für die Perioden 1990 1993, 1996 und 1999 von Ost Java Provinz Indonesien eingestellt. Der Ausgaben und der Einkommenmodul von dem SUSENAS Verhebung bedecken alle Haushaltausgaben in einer Woche der Aufzählung mit voller Spezifikation von Waren. Aufgeführt in den Umfragen sind 231 Verbrauchwaren, die Daten auf Quantitäten und Werte gesammelt wurden. Der Datensatz für jede Verhebungsperiode ist von 5692 Haushalten (1990), 7638 Haushalten (1993), 8015 Haushalte (1996), und 8552 Haushalte (1999) in städtischen und ländlichen Gebieten gesammelt. Die zentrale Behörde der Statistik hat die dreistufige stratifizierte Probe für den SUSENAS angewandt. Für Verbrauchsdaten der Nahrungmittels war das Zeitreferenz eine Woche vor der Aufzählung von Daten. 7. Die theoretische Grundlage dieser Studie ist die Neonklassische Verbraucherwirtschaft. Theorie und die verwandten Methoden sind präsentiert, um das in dieser Studie gebrauchten Modell zu rechtfertigen. Wir haben aufgrund einige theoretisch, empirisch und pragmatische Berücksichtigungen die Entscheidung getroffen, die linearen Annäherung von der nahezu idealen Nachfragensystem ( (LA/AIDS) Modell zu benutzen. Es befriedigt die Axiome der Wahl, argregiert perfekt über die Verbrauchern, hat eine praktische Form, die verträglich mit Haushalthaushaltdaten ist, ist einfach zu schätzen, und kann prüfen die wahren Einschränkungen der Nachfragentheorie. Es kombiniert auch den Beste von theoretischen Eigenschaften von sowohl Rotterdam als auch Translog Modelle. Wenn man der Preisindex von Stone im Modell anwendet, ist das Modell als eine Lineare Annäherung der Nahezu idealer Nachfrage System (LA/AIDS) genannt. Der Gebrauch des Compensating Variation (CV) Konzeptes schlägt vor, dass die Ergebnisse der Nachfragenschätzung gut zur politische Analyse beitragen kann. Das CV ist die Entschädigungszahlung (Betrag des Geld) der den Verbraucher ebenso wohl als vor der wirtschaftlichen Änderung verlässt. Es mag positiv oder negativ sein. Es ist positiv, wenn die wirtschaftliche Änderung dem Verbraucher schlechter drauf macht, und Negativ, wenn die wirtschaftliche Änderung dem Verbraucher Verbesserung bringt. 8. Da das CV Geld metrisch ist, ist sein Ausdruck abhängig auf einem absoluten Wert der Währung des Landes. Dies ist weniger vergleichbar. Um dies zu vermeiden, kann es in einem relativen Begriff durch Gebrauch zum Beispiel, eines Preisindexes, umgestalten werden. Dadurch ist es metrisch unabhängig. Auf diesen Grund, wurde Fischer Idealer Preisindex in dieser Studie benutzt, der Wohlfahrtsänderung anzunähern. Fischer Idealer Preisindex ist ein geometrisches Mittel des Laspeyres- (PL) Preisindex, PL = , und der Paasche (PP) Preisindex Pp = . Es ist algebraisch als .ausgedrückt. Es vertritt eine Änderungskaufkraft, die als eine Annäherung der Wohlfahrtsänderung gilt. 9. Die geschätzten Gleichungen für das LA/AIDS sind in Tabelle 6. 2 zu 6. 9 zusammengefasst. Für die ganzen Perioden von der Verhebungen, die städtische und ländliche Gebiete bedecken, gibt es 88 Gleichungen für das LA/AIDS. Achtzig Gleichungen aus diesen 88 wurden direkt durch das SAS Program (die 6,12 Ausgabe) geschätzt, durch die Verwendung der iterativen scheinbar nicht verwandten Regression (ITSUR) Schätzungsverfahren. Die Parameterschätzungen für den Rest von 8 Gleichungen wurden von Gebrauch der Prinzip summierung (add up principle) wiedererlangt. In diesen Modellen wird die Veränderung der Budgetanteilen von elf Nahrungsmittelsgruppen in den Studiegebieten von den folgenden Faktoren bestimmt: Preise (das eigene- und kreuzt Preis), Einkommensnivue, die vom totalen Ausgaben der wöchentlichen Budget auf Nahrungsmitteln angenähert werden, die Einkommengruppe von den Haushalten, und der Haushaltgröße, die den Rest des demographische Merkmale vertritt. Insgesamt sind 220 Parameter in jeder Gleichung, die direkt oder indirekt von dieser Schätzung resultiert. Tabelle 6.10 fasst die Schätzungsleistung durch die Vorlage der Anzahl der statistisch signifikante Schätzungen von 170 Parametern der einzelnen Gleichungen zusammen, die direkt in dieser Studie geschätzt wurden. Statistik gesehen, wird die schlechter Leistung der Schätzung von einer vertreten, die 55 Prozent statistisch signifikante Schätzungen gibt (Tabelle 6.2: Urban90). Die beste Schätzungsleistung wird von einer vertreten, die 78 Prozent statistisch signifikante Schätzungen gibt (Tabelle 6.3: Rural90). Die Tatsachen, dass mehr als die Hälfte von Parameterschätzungen in jedem Gleichungssystem statistisch signifikant sind, gibt einen Grund zu beanspruchen, dass die Modellspezifikation passend ist. Auch direkte Beobachtung auf den Ergebnissen der Schätzung zeigt an, dass Mehrheit von Parameterschätzungen großer sind, im Vergleich mit ihren Standard Fehlern. Die liefern ein gewisses Maß an Vertrauen zu sagen, daß die Schätzungen zuverlässig sind. Diese i n allen vorschlagen, daß unsere Hypothese, wie ausdrücklich in der LA/AIDS Modell, von der Daten unterstuzt wird. Das ist zu sagen, dass die Nachfrage nach Nahrungsmittel in den Studiensgebieten ansprechend ist zu Preisen, totale Ausgaben für Nahrungsmitteln, Einkommengruppen und die Haushaltgröße. 10. Die asymptotische Likelihood Ratio Test auf die Nachfrage Ristriktionen zeigt an, dass das Ergebnis der Prüfung im Einklang mit der früheren algemeinen Ergebnisse von anderen Autoren steht. Das ist, der Homogenität und der Symmetrie Restriktionen in den meisten Fällen von der Daten übertreten worden sind. Es bedeutet aber nicht unbedingt, dass die Theorie falsch ist. Es kann der Fall sein, dass die Daten und Modell nicht die Theorie unterstutzen kann entweder wegen der Dateneigenschaft, und/oder Modell Spezifikation. 11. Die Zeichen von den AIDS Parametern liefern Informationen über die Eigenschaften der Nachfrage nach Nahrungmitell. Man kann durch Besichtigung folgern, dass Waren mit negativen Verbrauchparameter ( a) Einkommen unelastisch sind, und diejenige, die mit positiven Parametern ( , Einkommen elastisch sind. Beobachtung auf den AIDS Schätzungen hat angezeigt, dass Reis in alle Fälle einkommen unelastisch ist. Andere Waren haben eine Mischungsleistung ausgestellt, die von den Gebieten und Verhebungsperioden abhängen. Fisch, Fleisch, Tabake und Betel, und vorbereitete Speise haben eine Allgemeinheit ausgestellt, einkommen elastisch zu sein. Andere Ergebnisse, die im Einklang mit der Intuition haben, sind die Ergibnisse die angezeigt haben, dass alle Nahrungsmittelgruppen eine negative Preiselastizitäten besitzen. Meisten von der untersuchten Waregruppe, mit Ausnahme von Eiern und Milch, sind Eigenpreis unelastisch. Die Tatsache, dass die entschädigten eigenen Preiselastizitäten (compensated ownprice elasticity) deutlich verschieden sind von denen der gewöhnlichen eigenen Preiseselastizitäten hat angezeigt, dass es Nachfragenwirkungen in jeder Preisesänderung der Warengruppe gibt. Andere Warengruppen sind ansprechend (responsive) auf der Änderung des Reisespreises. Das Gegenteil ist nicht der Fall. In Allgemein ist kreuze Preisbeziehung unter den Speisengruppen weniger einflussreich ist. Die Einbeziehung der Haushaltsgröße in den ganzen AIDS Model fuer Nahrungsmittel wird gerechtfertigt von der Tatsache, dass die meisten Parameterschätzungen, die Haushaltgröße vertreten, statistisch bedeutsam (significant) waren. Deswegen, ist es fest gestelt, das die Ausgaben fuer die Mehrheit der Nahrungsmittel von der Anzahl von Haushaltsmitglieder beeinflusst werden. Ein zusätzliches Haushaltmitglied kann verursachen, dass einige Haushaltausgaben steigen fuer das eine oder mindern für das anderen, um auszugleichen. Als die Anzahl von Haushaltmitglied zunimmt dan verringern der Verbrauch des Tabaks, Früchte und Gemüse, vorbereite te Speisen, und Fisch und Fleisch. Diese Reduktionen sind gemacht, um der Verbrauch von anderen Nahrungskategorien mit positiven elastizitäten, hauptsächlich Reis, Nicht-Reisstoffen, und essbares Öl. Die Zunahme der Haushaltsgröße ist mit der Abnahme derjenigen Speisenqualität verbunden. Der Verbrauch der billiger Kohlenhydrats-reicher Speise ist hauptsächlich eine Strategie, die von Haushalten mit große Mitgliedszahl genommen wird. 12. Die geschätzten Nachfragenparameter versorgen einen vollständigen und gleichmäßigen Rahmen für Bewertenschläge irgendeiner Regierungspolitik. Die Kombination des direkten Reises- und indirekte Tabak Preispolitikes ist in diesem Studie benutzt worden, die Nützlichkeit der Ergebnisse dieses Studie vorzuführen. Der Preis des Reises hat einen wichtigen Auswirkung auf das Ausgabenmuster von privatem Haushalt; weil Reis ein wichtigen Einflusses auf dem Haushaltausgaben hat. Die Preisberechnung, die in diesem Studie geleitet wird, schlägt vor, dass die Liberalisierung des Reismarktes eine Wohlfahrtsverbesserung an aller Einkommensgruppen macht. Wenn der Verbrauch von Tabak besteuert wird (indirekter Preisberechnung), wird dann Regierungseinkünfte steigen, ohne das Schaden von so viel armen Haushalten. ; This is a micro-data based study of demand for food in the framework of a static, utility maximizing, and partial model that enables the provision of knowledge on the interrelatedness among the competing commodity groups in a complete demand system. The dynamics which took place in the economy of contemporary Indonesia has created an urgent need for policy makers and scholars of food and agriculture sector of this country to have a knowledge on the spending behavior of the households in their response on changing consumption determinants like income, relative prices, the introduction of new brands in manufactured foods, an intensifying advertisement, changing mode of retailing, etc., as well as the changes in the demography of households themselves. The need is reinforced, as Indonesia after enjoying two decades of economic booming was hit by a devastating economic crisis that broke out in July 1997, the ramification of which prevails until the time of study. The consequences of this crisis are manifold. Economically speaking, the crisis has (i) forced Indonesia to approach a market system that among others, liberalizes the previously intervened food market, (ii) set the purchasing power of the average Indonesian back to the level of ten years before (iii) also changed the prices relatively. Politically, the Indonesian government is now facing an era of decentralization. These factors in combination might change the consumption structure of different household groups in Indonesia. Additionally, it places an urgent need to conduct a study also with local specific perspective of consumption behavior. Until today, the existing knowledge is deficient, because previous studies are limited to the estimation of single equation model based on an aggregated data. Due to the importance of the household as the decisive unit in consumption, and due to an increasing accessibility of micro data, this study used a dis- aggregate micro data set from the province of East Java, Indonesia. Given that background, the objective of this study is firstly to find demand parameters for food groups under investigation, based on which one can analyze the effects of expenditure and price changes on demand of eleven food groups for different income groups in the province of East Java, Indonesia. Secondly, to demonstrates the use of the study results for real policy questions about the food and agricultural sector. Thirdly, to evaluate the specific welfare effects of selected price policies for different income groups. The brief exposition of the republic of Indonesia in a historical perspective indicates that Indonesia is an economy with heavy state intervention in the past and departing from this basic model is a matter of political pragmatism. Changing the economic structure reduced the role of agricultural sector in terms of GDP contribution, but it is still important for food provision and employment. Increasing income per capita per year in the country reduced slightly percentage of expenditure on food. Rice expenditure has a high share of total food expenditure in all household groups. Therefore, food policy in Indonesia has dominantly centered on rice. This study employed the cross sectional household consumption/expenditure micro data set from the so called SUSENAS (the National Socio -Economic Survey), for the periods 1990, 1993, 1996 and 1999 representing the province of East Java, Indonesia. The consumption and income module of the SUSENAS survey covers all household expenditures during a week of enumeration with full specification of commodities. Listed in the questionnaires are 231 consumption items, for which data on quantities and values were gathered. The data set of each survey periods is collected from 5692 households (1990), 7638 households (1993), 8015 Households (1996), and 8552 households (1999) in urban and rural areas. The central Bureau of Statistics applied the three-stage stratified sampling for the SUSENAS. For food consumption the survey reference period was one week prior to the enumeration of data. The theoretical framework of this study is the neo-classical consumer economics. Theory and the related methods are presented in order to justify the model used in this study. Some theoretical, empirical and pragmatical considerations have brought us to the decision to use the linearized approximation of an almost ideal demand system (LA/AIDS) model. It satisfies the axioms of choice, aggregates perfectly over consumers, has a functional form, which is consistent with household budget data, and simple to estimate and test the true restrictions of demand theory. It also combines the best of theoretical features of both Rotterdam and translog models. When Stone s index is used in the model it is termed as a linear approximation of almost ideal demand system (LA/AIDS). The use of the concept of compensating variation suggests that results of demand estimation contribute well to the analysis of policy. Compensating variation is the compensating payment (amount of money) that leaves the consumer as well of as before the economic change. It may be positive or negative. It is positive, if the economic change makes consumer worse off, and negative, if the economic change brings betterment to the consumer. Because compensating variation is money metric, its expression is dependent on an absolute expression in term of country s currency unit. This is less comparable. To avoid this, one can transform it in a relative term by using for example, price index, which is metric independent. Based on that, Fischer Ideal Price Index was used to approximate the welfare change. Fischer Ideal Price Index is a geometric means of Laspeyres- (PL) price index , PL = ), and the Paasche (PP) price index, Pp = . It is expressed algebraically as = . It represents a changing purchasing power as an approximation of welfare change. The estimated equations for the LA/AIDS are summarized in table 6.2 to 6.9. For all the periods of surveys, covering urban and rural areas, there are 88 equations for the LA/AIDS. Eighty equations out of these 88 were estimated directly using SAS program the 6.12 edition, by applying the iterative seemingly unrelated regression (ITSUR) estimation procedure. The parameter estimates for the rest of 8 equations were recovered by using adding-up principle. In these models, the variation of budget shares of eleven food groups in the study areas are determined by (the own- and cross) prices, income level which is approximated by the weekly household s total expenditure on food, the income group of the households, and the household size accommodating the rest of demographical characteristics of the households. In total, 220 parameters in each of equation are resulted directly or indirectly from this estimation. Table 6.10 summarizes the estimation performance by presenting the number of statistically significant estimates out of 170 parameters in each equation that directly estimated in this study. As a matter of statistics, the worse performance of the estimation is represented by the one that give 55 per cent statistically significant estimates (table code 6.2: Urban90). The best estimation performance is exhibited by the one that brought 78 per cent statistically significant estimates (table code 6.3: Rural90). The facts, that more than the half of parameter estimates in each equation system is statistically significant may be the basis to claim, that the model specification is appropriate. Also, direct observation on the results of estimation indicates that majority of parameter estimates are large relative to their standard errors. These deliver some degree of confidence to say that the estimates are reliable. These in all suggest that our hypothesis, as explicitly expressed in the LA/AIDS model, is supported by the data. That is to say, that food demands in the study areas are responsive to prices, total food exp enditure level, income groups and the household size as measured from survey data. The asymptotic likelihood ratio test on demand restrictions indicates that the result of the test is consistent with the previous common findings by other authors. That is, the homogeneity and symmetry restrictions were in most cases violated by the data. However, it does not necessarily mean, that the theory is wrong; it may be rather the case, that the data and model combined do not support the theory either because of data property, and/or model specification. The signs of the AIDS parameters deliver information on the nature of the demand for food commodities. So, by inspection one can infer, those with negative expenditure parameters are income inelastic, and those with positive parameters, are income elastic. Observation on the AIDS estimates indicated that rice is in all cases income inelastic. Other commodities exhibited a mix performance depending on the areas and survey periods. Fish, meat, tobaccos and betel, and prepared food exhibited a generality of being income elastic. Other findings that support the intuition is that all food groups showed a negative own price elasticities. Most of commodity groups under investigation, with exception of Eggs and Milks, are own price inelastic. The fact, that the compensated own price elasticities are different clearly from those of the ordinary own price elasticities indicated that there is a demand effects in each of price change of the commodities groups being analyzed. Other food groups are responsive on the change of rice price. The reverse is not the case. In general, cross price relationship among the food groups are less influential. The inclusion of household size in the AIDS model for food is justified by the fact, that most of the parameter estimates representing household size were statistically significant. So for the majority of food items it holds that an additional of household s member will cause some household expenditure to increase and others to decline to balance the household size variable. As the number of household member increases, households reduce their consumption of tobacco, fruits and vegetables, prepared foods, and some time, fish and meat. These reductions are made in order to increase the consumption of other categories with positive household size elasticities mainly rice, non-rice staple, and edible oil. The increase of household size definitely associated with the decline in the food quality consumed by the households. The consumption of cheap carbohydrate-rich food is mainly the s trategy taken by households having a large membership. The estimated demand parameters provide a complete and consistent framework for evaluating impacts of any government policy. The combination of direct rice- and indirect tobacco pricing policies has been used in this study to demonstrate the usefulness of the results of this study. The price of rice has an important impact on private household s spending pattern, because of its important influence on the household s budget. The policy exercise conducted in this study suggest, that liberalizing the market of rice will make households of all income groups better-off, and a combination of it with a tobacco-taxing (indirect pricing) will increase government revenue without harming so much the poor households.