900000 9 10.14512/rur.9 Beitrag/Article Infrastruktur als Aspekt von Lebensqualität und ihr Einfluss auf die Lebenszufriedenheit von Bewohnern in Kleinstädten des Regionstyps zentrale Lage in Deutschland Infrastructure as an aspect of quality of life and its influence on life satisfaction in small towns of the German region type central location Gareis Philipp
philipp.gareis@geogr.uni-giessen.de
Diller Christian
christian.diller@geogr.uni-giessen.de
Winkler-Kühlken Bärbel
winkler-kuehlken@ifsberlin.de
Institut für Stadtforschung und Strukturpolitik (IfS) Lützowstraße 93 10785 Berlin Deutschland
Justus-Liebig-Universität Gießen Professur für Raumplanung und Stadtgeographie Senckenbergstraße 1 35390 Gießen Deutschland
12 03 2015 07 01 2021 39 57 2021 Gareis; licensee oekom verlag Abstract

According to most (inter)national studies, life satisfaction in small towns is higher than in other types of towns with more inhabitants. With a population survey in eight German cities, we examine the importance of the infrastructure as an aspect of quality of life and the accessibility of infrastructure for local life satisfaction and whether or not the factor of social cohesion has a stronger impact on life satisfaction. The results show a differentiated picture: First, the infrastructure offer, as an aspect of objectively measurable quality of life does not have the greatest impact on life satisfaction. The population of the small towns in central locations apparently takes advantage of the infrastructure offers of their neighbouring towns and other places. Somehow, they are very satisfied with life on site, despite a low level of satisfaction with the infrastructure. The study thus tends to confirm the borrowing size concept, according to which small towns in the surrounding area benefit from the functions of the core city. On the other hand, the two factors of social cohesion and satisfaction with the performance of the local administration are closely related to the individual life satisfaction on site. For further research, the question arises, as which factors can explain local common sense best and how this can be improved through political measures.

Kurzfassung

Die Lebenszufriedenheit ist nach den Befunden der meisten (inter)nationalen Studien in Kleinstädten höher als in den einwohnerstärkeren Stadttypen. Um einen detaillierten Eindruck von der Situation in Deutschland zu bekommen, wird in diesem Beitrag mittels einer Bevölkerungsbefragung in acht deutschen Kleinstädten untersucht, wie stark die Bedeutung der Infrastrukturausstattung als Aspekt von Lebensqualität sowie der Erreichbarkeit von Infrastruktur für die Lebenszufriedenheit vor Ort ist und ob nicht der Faktor des sozialen Zusammenhalts stärker auf die Zufriedenheit wirkt. Es lässt sich festhalten, dass das Infrastrukturangebot als Aspekt objektiv messbarer Lebensqualität nicht am stärksten auf die Lebenszufriedenheit wirkt. Die Bevölkerung der Kleinstädte in zentralen Lagen nimmt offenbar die Infrastrukturangebote der benachbarten Großstädte und anderer Orte wahr und ist sehr zufrieden mit dem Leben vor Ort, trotz eines geringen Zufriedenheitswerts bezüglich der Infrastrukturausstattung. Damit bestätigt die Untersuchung tendenziell das Borrowing-Size-Konzept, wonach kleine Städte im Umland von den Funktionen der Kernstadt profitieren. Dagegen sind es die beiden Faktoren des sozialen Zusammenhalts und die Zufriedenheit mit den Leistungen der örtlichen Verwaltung, die stark mit der individuellen Lebenszufriedenheit vor Ort zusammenhängen. Es stellt sich für die weitere Forschung die Frage, welche Faktoren lokalen Gemeinsinn erklären und wie dieser durch politische Maßnahmen verbessert werden kann.

heading Schlüsselwörter Kleinstadt Lebenszufriedenheit Infrastruktur Fallstudienanalyse heading Keywords Small town Life satisfaction Infrastructure Case study analysis
Einleitung

Die Lebenszufriedenheit der Bürgerinnen und Bürger ist in den vergangenen Jahren in vielen Ländern (z. B. Großbritannien, Frankreich, Deutschland) in den Blickpunkt der Politik gerückt (Illy 2015: 150). Wurde die Lebenszufriedenheit früher oftmals mittels ökonomischer Kennzahlen gemessen und ausgedrückt (Angner 2013: 222), so sind es heute häufig Befragungsdaten, die Auskunft über die Lebenszufriedenheit der Menschen geben (Berry/Okulicz-Kozaryn 2011: 878). Untersuchungen auf der Ebene von Kleinstädten sind bislang jedoch selten vorzufinden (Bauer 2017: 486). Bisherige Ansätze nehmen eher den Kontext von Stadtvierteln, Wohnquartieren oder von Ländervergleichen in den Fokus (Prezza/Amici/Roberti et al. 2001; Wallace/Pichler 2009). Konsens ist, dass die Lebenszufriedenheit der Bevölkerung in entwickelten Ländern wie Deutschland nicht allein über Einkommens- und Arbeitsmarktaspekte erklärt werden kann, sondern vielmehr auch von sozialen Faktoren abhängt (Gundelach/Kreiner 2004: 383; Easterlin 2013: 13). Die Lebenszufriedenheit von Individuen erklärt sich immer als Zusammenspiel zwischen ihren individuellen Prädispositionen und ihrer Lebensumwelt. Deshalb ist die zentrale Fragestellung dieses Beitrags, welche Faktoren die Zufriedenheit von Bewohner/-innen mit ihrem Leben in den Kleinstädten in zentralen Lagen

In die Kategorie „zentrale Lage“ fallen sowohl Kleinstädte im unmittelbaren suburbanen Verflechtungsbereich der Metropolregionen als auch Kleinstädte in Verflechtungsbereichen von Regiopolen und anderer, dicht besiedelter Regionen.

in Deutschland erklären.

Zunächst werden hierzu das theoretische Gerüst des Beitrags sowie empirische Ergebnisse zum Thema Lebenszufriedenheit, Infrastrukturausstattung und Gemeinsinn betrachtet. Danach werden in Kapitel 2.1 die Spezifika von Kleinstädten in zentralen Lagen aufgezeigt. In Kapitel 2.2 wird ein Einblick in den Stand der Forschung zu Fragen der allgemeinen Lebensqualität und Lebenszufriedenheit gegeben. Darauf folgend wird in Kapitel 2.3 der Stand der Forschung zur Lebenszufriedenheit in Kleinstädten dargestellt, wobei hier der Aspekt des sozialen Zusammenhalts zentral ist. In Kapitel 2.4 wird die für die Lebenszufriedenheit in Kleinstädten ebenfalls relevante Frage der Infrastrukturausstattung als Aspekt der Lebensqualität beleuchtet. Kapitel 3 enthält das Vorgehen und die Ergebnisse einer Bevölkerungsbefragung in acht deutschen Kleinstädten in zentralen Lagen zur Lebenszufriedenheit, zu sozialen Aspekten und der Infrastrukturversorgungsqualität. Beginnend mit der Leitfrage und den Hypothesen folgt die Methodik, worauf die deskriptive statistische Analyse sowie die multivariate Analyse anschließen. In Kapitel 4 werden die Ergebnisse zusammenfassend diskutiert und Handlungsempfehlungen formuliert.

Stand der Forschung zur Lebenszufriedenheit in Kleinstädten Der Typus der Kleinstädte in zentralen Lagen

Als Kleinstädte werden in Deutschland im Allgemeinen Einheitsgemeinden oder Gemeindeverbände mit einer Einwohnerzahl zwischen 5.000 und 20.000 bezeichnet (Gatzweiler/Adam/Milbert et al. 2012: 18). 2017, dem letzten Stand der INKAR-Datenbank (Indikatoren und Karten zur Raum- und Stadtentwicklung)

https://www.inkar.de/ (23.09.2020).

, gab es in Deutschland nach dieser Definition 2.106 Kleinstädte, wovon über 1.200 unter 10.000 Einwohner haben. Kleinstädte umfassen immerhin 57 % der Fläche, 33 % der Bevölkerung, 23 % der Arbeitsplätze und 27 % der Realsteuerkraft Deutschlands (Gatzweiler/Adam/Milbert et al. 2012: 19).

Auch wenn die Kleinstadtforschung in den letzten Jahren eine verstärkte Aufmerksamkeit erfahren und sich der Forschungsstand deutlich verbessert hat, sind Kleinstädte weiterhin in der Raumforschung national wie international eine vernachlässigte Kategorie (Bell/Jayne 2009). Eine Studie des Deutschen Instituts für Urbanistik (difu) diagnostizierte über die Forschungslücke hinausgehend sogar eine generelle politische und gesellschaftliche Wahrnehmungs- und Rezeptionslücke für die Kleinstädte (Hannemann 2018: 49 f.). Auch werden Kleinstädte meist pauschal mit dem peripheren ländlichen Raum verbunden. Sie gelten einerseits als Inbegriff ländlicher Idylle, andererseits wird mit ihnen wirtschaftlicher Entwicklungsrückstand assoziiert. Beklagt wird zum Teil auch, dass Kleinstädte in den raumentwicklungspolitischen Debatten der frühen 2000er-Jahre zugunsten der Metropolen aus dem Blickfeld der Raumentwicklungspolitik gerieten (Harfst/Wirth 2014: 464). Dabei werden allerdings die Unterschiede zwischen Kleinstädten zu wenig beachtet. Jüngere Forschungsarbeiten haben dazu beigetragen, diese Klischees zu differenzieren (Porsche/Milbert/Steinführer 2019: 5 ff.). Wichtig im Zusammenhang dieses Beitrags ist die vom Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung (BBSR) vorgenommene Unterscheidung der „Kleinstädte in zentralen Lagen“ von solchen „in peripheren Lagen“ (Dehne/Hoffmann/Hiller 2019; Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019).

Im Rahmen dieser Arbeit wird auf die Definitionen des BBSR zum Lagetyp und der Kleinstadt selbst zurückgegriffen.

https://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/forschung/ raumbeobachtung/Raumabgrenzungen/deutschland/gemeinden/Raumtypen2010_vbg/Raumtypen2010_alt.html (23.09.2020).

In diese Definitionen kann sowohl die funktionale Komponente bei der Kleinstadtklassifikation in Bezug auf den Versorgungsgrad als Ort mit mindestens grundzentraler Funktion als auch die Erreichbarkeit für die Tages- und die Wohnbevölkerung als Lagetyp in die Analyse einfließen. Die Kleinstadtdefinition setzt sich somit aus einer vorhandenen Einwohnerzahl von 5.000 bis 20.000 in einer Gemeinde eines Gemeindeverbandes oder einer Einheitsgemeinde sowie einer mindestens grundzentralen Bedeutung mit Teilfunktionen eines Mittelzentrums zusammen (Porsche/Milbert/Steinführer 2019: 6). Zentrale Lagen zeichnen sich im Vergleich zu peripheren Lagen durch eine erhöhte Tagesbevölkerung aus. In der Definition des BBSR wird diesem Umstand mittels der Berechnung der Lage durch Wohnbevölkerung sowie Pendelnde im Umkreis einer zweistündigen Erreichbarkeit mit dem motorisierten Individualverkehr Rechnung getragen.

https://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/forschung/raumbeobachtung/Raumabgrenzungen/deutschland/gemeinden/Raumtypen2010_vbg/Raumtypen2010_alt.html (23.09.2020).

Kleinstädte in zentralen (erreichbare Tagesbevölkerung zwischen 183.000 bis unter 410.000) und sehr zentralen Lagen (erreichbare Tagesbevölkerung über 410.000) weisen nicht nur die höchsten Bevölkerungszahlen insgesamt auf, sondern können auch im Gegensatz zu Kleinstädten in peripheren Lagen (erreichbare Tagesbevölkerung unter 183.000) in den vergangenen 25 Jahren mit einem sehr hohen Bevölkerungswachstum (insgesamt rund 1.400 Einwohner/-innen in sehr zentralen und etwa 870 in zentralen Lagen im Durchschnitt) aufwarten.

https://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/forschung/raumbeobachtung/Raumabgrenzungen/deutschland/gemeinden/Raumtypen2010_vbg/Raumtypen2010_alt.html (23.09.2020) und https://www.inkar.de/ (23.09.2020).

Diese Tendenz scheint in den letzten zehn Jahren jedoch an Dynamik zu verlieren, insbesondere in den nicht sehr zentralen Lagen.

Lebensqualität und Lebenszufriedenheit: objektive und subjektive Aspekte

Die Begriffe Lebensqualität und Lebenszufriedenheit werden meist gemeinsam diskutiert. Die Bedeutungszusammenhänge veränderten sich jedoch im Laufe der Jahrzehnte: In den 1970er-Jahren wurde die Frage der Lebensqualität im Kontext eines qualitativen Wachstums als Alternative zum auf rein ökonomischen Indikatoren basierenden Wachstumsbegriff diskutiert. In den 1980er-Jahren verschob sich der Akzent eher auf die Frage der subjektiven Lebenszufriedenheit und der Pluralität der Lebensstile. In den 1990er-Jahren ging dann der Trend wieder eher in Richtung allgemeiner sozialer Aspekte wie Nachhaltigkeit, Entwicklungsstand (Human Development; Land 2015) und Sozialkapital (Zapf 2000). Andere Kontexte waren die Debatten um Armut (Johansson 2002) und soziale Ungleichheit (Burger/van Beuningen 2020). In Deutschland wurde die Diskussion um die Operationalisierung von Lebenszufriedenheit und Lebensqualität zunächst im Zusammenhang mit dem Sozialraummonitoring geführt (Zapf 1974). Seit 40 Jahren hat sich dabei ein Indikatorensystem für die periodische Sozialberichterstattung etabliert (Noll 2005). Die Indikatorendebatte wurde bald global geführt. Der von der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) vorgelegte Katalog von Lebenszufriedenheitsindikatoren umfasst acht Aspekte: Persönliche Gesundheit und Sicherheit, individuelle Entwicklung und intellektuelle wie kulturelle Bereicherung durch Lernen, Arbeitsmöglichkeit und -zufriedenheit, Zeitsouveränität und Freizeit, Verfügbarkeit über Güter und Dienstleistungen, die Umweltsituation, das soziale Umfeld und die politischen Rahmenbedingungen (OECD 2015: 26). Die Fortschritte lagen nicht nur in der weiteren Entwicklung der Indikatoren und der Internationalisierung der Perspektive, sondern auch in deren Messung. Insbesondere ermöglichen Paneldaten Aussagen über die Entwicklung von Bevölkerungskohorten und damit Aussagen über die Entwicklung von Lebenszufriedenheit und Lebensqualität (Estes 2015: 164 ff.). Auch auf EU-Ebene wurden darauf aufbauend Sozialindikatoren entwickelt (Delhey/Böhnke/Habich et al. 2002; Noll 2002).

Vgl. auch https://ec.europa.eu/social/main.jsp?catId=818&langId=en&id=8 (12.08.2020).

Lebensqualität und Lebenszufriedenheit sind jedoch unterschiedlich zu operationalisieren. Während mit der Lebensqualität die objektiv messbaren Lebensbedingungen angesprochen sind, zu denen beispielsweise auch die Infrastrukturausstattung gehört, hebt der Begriff der Lebenszufriedenheit auf subjektive Bewertungen ab. Es ist möglich, eine hohe Lebensqualität, aber dennoch eine geringe Lebenszufriedenheit zu haben oder umgekehrt (Veenhoven 2015: 211 ff.). Beide Begriffe sind somit unterschiedlich zu messen (Glatzer 2015: 2). Die Aufgabe der Lebensqualitätsforschung ist es, Alternativen zu rein ökonomischen Wachstumsindikatoren zu formulieren, objektive Indikatoren zu entwickeln, um diese periodisch mit Daten der amtlichen Statistik zu füllen. Die subjektive Lebenszufriedenheit kann durch Befragungen ermittelt werden (Zapf 1984; Noll 2002). Die Politik der Daseinsvorsorge kann nicht ausschließlich an objektiven Indikatoren der Lebensqualität ausgerichtet sein, denn Sozialpolitik ist nicht ausschließlich an materiellen Aspekten ausgerichtet, sondern es geht auch um persönliche Empfindungen. Objektive Fortschritte in den Lebensbedingungen, mit denen Bedarfe gedeckt werden, müssen nicht zwangsläufig zu einer als verbessert empfundenen Lebensqualität führen, wenn beispielsweise die Präferenzen sich verändern und insbesondere die Erwartungshaltungen stärker steigen als die Zunahme der Qualität der Infrastruktur (Veenhoven 2002: 40 ff.). Das Monitoring mit Daten der amtlichen Statistik muss daher durch Primärbefragungen ergänzt werden. Egal ob objektive oder subjektive Indikatoren gewählt werden, treten die üblichen Probleme von Indikatorensystemen auf: Welche Indikatoren sollen wie ausgewählt, zusammengestellt (Cohen Kaminitz 2020: 14) und gegebenenfalls gewichtet und aggregiert werden (Alaimo/Arcagni/Fattore et al. 2020) und inwiefern ist ihre Auswahl theoretisch begründbar? Soll ein Gesamtindex der Lebenszufriedenheit gebildet werden, mit dem sich beispielsweise die Lebenszufriedenheit unterschiedlicher Länder prägnant vergleichen lässt (Veenhoven 2015), oder muss nicht Lebensqualität und Lebenszufriedenheit in mehreren Dimensionen differenziert ausgedrückt werden (Cummins/Weinberg 2015)? Letztlich sind die Indikatorensysteme der Lebensqualitäts- und Zufriedenheitsforschung soziale Konstrukte und somit nur im Kontext der jeweiligen politischen Debatten erklärbar (Jenkins 2019: 894).

Empirische Ergebnisse zu Lebensqualität und Lebenszufriedenheit in Kleinstädten

Der größte Teil der Forschung zu Lebensqualität und Lebenszufriedenheit ist nicht raumdifferenziert ausgelegt, sondern wird eher an Bevölkerungsgruppen ausgerichtet (Grinde/Bang Nes/MacDonald et al. 2018: 626). Sofern Studien einen expliziten Raumbezug haben, ist dies meist die nationale oder gar supranationale Ebene (z. B. EU). Studien, die Lebensqualität und Lebenszufriedenheit auf einer lokalen Ebene messen, sind rar. Auffallend ist hier allerdings Italien, wo der Stand regionalisierter und lokaler Lebensqualitätsindikatoren relativ weit entwickelt ist (Alaimo/Arcagni/Fattore et al. 2020; Conigliaro 2020; Sarra/Nissi 2020). Bei einigen dieser lokal ausgerichteten Studien wurde die Bevölkerung der Orte bei der Entwicklung von Indikatoren sogar aktiv eingebunden (Ottaviani 2018; Weeranakin/Promphakping 2018).

Grzeskowiak, Sirgy und Widgery (2003) entwickelten und überprüften anhand einer amerikanischen Stadt ein Modell, das die Zufriedenheit der Bewohner/-innen mit der kommunalen Infrastruktur darstellen kann. Demnach ist die Zufriedenheit mit der Infrastruktur direkt von der Zufriedenheit mit dem sozialen Leben in der Kommune und der Nachbarschaft beeinflusst. Diese wiederum hängt von der empfundenen Möglichkeit ab, diese Rahmenbedingungen zu beeinflussen. In ihrer Untersuchung für 26 US-amerikanische Städte untersuchten Fitz, Lyon und Driskell (2015) den Zusammenhang zwischen Variablen der Zufriedenheit in der Gemeinde, der Zufriedenheit mit dem sozialen Leben und der Zufriedenheit mit der Infrastruktur. Die Zufriedenheit der Befragten mit dem Leben in der Gemeinde hängt demnach von individuellen Merkmalen (Geschlecht, Alter, Einkommen, Kinder) ab. An zweiter Stelle beeinflussen die Faktoren der sozialen Vernetzung die Zufriedenheit der Bewohner/-innen in der Gemeinde. Die Zufriedenheit mit diesen Variablen beeinflusst weitergehend auch die Zufriedenheit der Befragten mit den Infrastruktureinrichtungen; insofern waren diese objektiven Ausstattungsmerkmale vergleichsweise nachrangig. Je stärker Menschen also in ihrer Gemeinde vernetzt sind, desto stärker ist auch ihre Zufriedenheit mit dem Leben in der Gemeinde (Crowe 2010: 640). Frauen und ältere Menschen mit höherem Bildungsabschluss und besserer sozialer Vernetzung sind mit dem Leben in ihrer Gemeinde insgesamt zufriedener als andere Bevölkerungsgruppen, wohingegen höhere Einkommen nur marginale oder nicht nachweisbare Effekte auf die Lebenszufriedenheit liefern (Fitz/Lyon/Driskell 2015: 1211).

Berry und Okulizc-Kozarin (2011) zeigten anhand des General Social Survey (GSS), dass die Zufriedenheitsmittelwerte, auch bei Kontrolle sozioökonomischer Variablen, im gesamten Betrachtungszeitraum 1970-2010 in kleinen Städten in ländlichen Regionen am größten waren und in suburbanen Städten mit weniger als 50.000 Einwohner am zweitgrößten. Sørensen (2014) kam in seiner Analyse der Lebenszufriedenheit der Einwohner von 27 EU-Staaten auf der Basis repräsentativer Befragungsdaten aus dem Jahr 2008 zu ähnlichen Befunden. Insbesondere gaben Befragte in Gemeinden unter 5.000 Einwohner eine höhere Lebenszufriedenheit an als Befragte in Gemeinden über 100.000 Einwohner (Sørensen 2014: 1460). In die gleiche Richtung ging eine in den USA durchgeführte repräsentative Befragung (Sander 2011). Die Befragten außerhalb der Metropolregionen schätzen sich selbst signifikant glücklicher ein als jene innerhalb dieser Regionen. Trotz ihrer Vorteile im Infrastrukturangebot, so vermuteten die Autoren (Sander 2011: 278; Sørensen 2014: 1463) zu den Ursachen für diese Befunde, haben die Metropolregionen Agglomerationsnachteile, wie etwa hohe Wohnkosten und Pendelzeiten, die das Ergebnis erklären.

Andere Studien ermitteln die Lebenszufriedenheit insofern spezifischer, als sie die Zufriedenheit mit bestimmten Aspekten der Lebensqualität als Untersuchungsgegenstand haben: Eine breit angelegte Bewohnerbefragung des BBSR (2011) für Deutschland ermittelte Unterschiede zwischen Stadtgrößentypen in der Einschätzung bestimmter Aspekte der Lebensqualität. Die Zufriedenheit im Wohngebiet war in Kleinstädten am größten, gefolgt von Mittelstädten und ländlichen Gemeinden. Am geringsten war die Zufriedenheit mit der Lebensqualität in Großstädten. Allerdings wurde hier zwischen Kleinstädten in zentralen und peripheren Lagen nicht differenziert.

Einen völlig neuen methodischen Ansatz verfolgt eine flächendeckend für die USA durchgeführte GIS-basierte Inhaltsanalyse von Twittermeldungen. Sie ermittelte regionale und lokale Unterschiede in der Verwendung von Begriffen, die für Glückseligkeit oder Traurigkeit stehen (Mitchell/Frank/Harris et al. 2013). Interessant sind vor allem die hohe Negativkorrelation zwischen der Zufriedenheit und der Einwohnerdichte der Städte einerseits und die positive Korrelation zwischen der Zufriedenheit und dem Bildungsstatus der Bewohner/-innen andererseits.

Gemeinsinn und Lebenszufriedenheit

Gemeinsinn wird in der Literatur unterschiedlich verstanden: zum einen als common sense, als gesunder Menschenverstand, also als eine gemeinschaftliche Überzeugung als Grundlage der Erkenntnis (Gebhardt 1974: 203). Darunter wird wiederum eine ethische Haltung verstanden: die Bereitschaft, sich für das Gemeinwohl einzusetzen. Der Begriff entspricht damit dem Bürgersinn oder dem sozialen bürgerschaftlichen Engagement und ist der Gegenbegriff zu Eigensinn (Wanninger 1998). Der Gemeinsinn basiert laut McMillan und Chavis (1986: 9) auf den Elementen Zugehörigkeit, Einfluss, Integration, Bedarfserfüllung und gemeinsame emotionale Bindungen und ist damit ein wichtiger Aspekt lokalen Sozialkapitals (Woolcock 2010: 482 f.). Gemeinsinn ist dabei eine Kategorie in der Sozialkapitaltheorie. Für Putnam (2000: 224 ff.) bedeutet soziales Kapital Vertrauen, Gegenseitigkeit und Gemeinschaftsleben (freiwillige Assoziation). Es entsteht durch die Bereitschaft der Bürgerinnen und Bürger (Akteure), miteinander zu kooperieren. Dies setzt wechselseitiges Vertrauen voraus, das wiederum auf der Norm der Reziprozität basiert, der Erwartung, für eine Leistung von der bzw. vom anderen etwas zurückzuerhalten. Für die Individuen bietet Sozialkapital somit einen Zugang zu den Ressourcen des sozialen und gesellschaftlichen Lebens. Für die Gesellschaft verringert soziales Kapital die sozialen Kosten in dem Maße, wie Hilfeleistungen und Unterstützung im Rahmen der Beziehungsnetzwerke erbracht werden. In der Sozialkapitaltheorie wird Gemeinsinn durch Gruppenkonkurrenz erklärt: Im Wettbewerb zwischen Gruppen im evolutionären Prozess konnten auf die eigene Gruppe gerichtete kollektivistische Verhaltensdispositionen die individuelle Fitness erhöhen und sich deshalb evolutionär durchsetzen (Wynne-Edwards 1962: 136; Meißelbach 2019: 303). Prezza, Amici, Roberti et al. (2001: 47 ff.) wiesen in ihrer Bevölkerungs-Befragung in Quartieren italienischer Städte unterschiedlicher Größen und Lagen (zentral, suburban, peripher) nach, dass die Lebenszufriedenheit sehr eng mit dem kommunalen Gemeinsinn zusammenhängt. Wie ausgeprägt der Gemeinsinn ist, erklärt sich laut Autoren vor allem durch die Stärke der Bindungen in die Nachbarschaft. Das bürgerschaftliche Engagement in einer Kommune korreliert, wie andere empirische Untersuchungen zeigen, dabei positiv mit der Wohndauer (Magre/Vallbé/Tomàs 2016: 30). Ausgehend von der Wohndauer sowie eines stärker ausgeprägten Gemeinsinns in einer Kleinstadt im Vergleich zu Mittel- und Großstädten müssten sich also Unterschiede zwischen den verschiedenen Kleinstädten ergeben, die auf den ersten Blick nicht messbar sind, sich aber stark auf die Lebensqualität vor Ort auswirken können.

Verfügbarkeit von Infrastruktur in Kleinstädten als Aspekt von Lebensqualität

In Modellen der Einwohnerzufriedenheit spielt die Infrastrukturausstattung vor Ort eine zentrale Rolle, auch wenn diese im Gegensatz zu sozialen Komponenten oftmals nur geringfügig zur Lebensqualität und Lebenszufriedenheit beiträgt (Amérigo/Aragones 1997: 51). Insofern stellt sich die Frage nach der Qualität der Infrastrukturausstattung – als in weiten Teilen objektiv messbarer Aspekt von Lebensqualität – in Kleinstädten im Vergleich zu größeren Städten und wie sich diese auf die Zufriedenheit der Bewohner/-innen tatsächlich auswirkt.

Das Thema Infrastruktur wurde in Deutschland in den letzten Jahren vor allem unter dem Aspekt der Kosteneffizienz diskutiert, zumal sich in schrumpfenden Orten die Frage der Remanenzkosten stellt (Freudenberg/Koziol 2003; Schiller/Gutsche 2009). Die meisten empirischen Untersuchungen bestätigen das Modell von mit zunehmender Siedlungsdichte logarithmisch abfallenden Infrastrukturkosten je Einwohner (Bramley 1990; Rappaport 2008; Prieto/Zofío/Alvarez 2010; Newman/Kenworthy 2011; Fulton/Preuss/Dodds et al. 2013; Craven/Horan/Goulding 2014). Nur wenige Untersuchungen ermitteln einen u‑förmigen Kurvenverlauf, wonach die Infrastrukturkosten je Einwohner in Städten über 500.000 Einwohner wieder ansteigen; diese bleiben allerdings überzeugende Erklärungen hierfür schuldig (Ladd 1992; Holcombe/Williams 2008). Die Befunde lassen sich für einzelne Infrastrukturtypen (Torrisi 2009) differenzieren: Bei Netzinfrastrukturen (insbesondere Straßen, Wasserver- und -entsorgung, Energieversorgung) ist die siedlungsstrukturelle Reagibilität höher als bei der Punktinfrastruktur (z. B. Schulen, Bildungs- und Freizeiteinrichtungen), bei der technischen Infrastruktur höher als bei der sozialen (Schiller/Siedentop 2005).

Wie die Infrastruktur von den Bewohnern/-innen eingeschätzt wird, wurde überwiegend für Großstädte untersucht. Für Kleinstädte ist eine Untersuchung des BBSR durch Gatzweiler, Adam, Milbert et al. (2012) zu nennen, die zu einem stadtgrößendifferenzierenden Bild zwischen Klein- und Mittelstädten kam, ohne allerdings zwischen solchen in zentralen und peripheren Lagen zu unterscheiden. Vor allem als Grundzentren erfüllen Kleinstädte erhebliche infrastrukturelle Versorgungsfunktionen für ihr Umland. Die zentralörtlichen Funktionsdefizite der Kleinstädte sind dabei laut Autorinnen und Autoren sogar geringer als die der Mittelstädte. Kleinstädte im Ballungsraum weisen dabei deutlich höhere funktionale Spezialisierungen auf als Kleinstädte in ländlichen Regionen, vor allem Kleinstädte als Wohngemeinden sind hier stärker vertreten (Brombach/Jessen 2005: 483). Die wohnortnahe Infrastrukturausstattung ist in den ländlich geprägten Kleinstädten dabei deutlich seltener zu Fuß zu erreichen als in Groß- und Mittelstädten, welches auch dem Rückzug eines Teils der Infrastrukturanbieter aus Orten kleiner als den Grundzentren geschuldet ist (BBSR 2011: 6 f.).

In Bezug auf die Zufriedenheit der in den Kleinstädten lebenden Personen wäre somit zu vermuten, dass diese eine geringe Zufriedenheit mit den Infrastrukturangeboten vor Ort angeben müssten. In schrumpfenden deutschen Städten konnte jedoch nachgewiesen werden, dass das Angebot an Gütern und Infrastrukturangeboten sich nicht zwangsläufig auf die Zufriedenheit der Bewohner/-innen auswirken muss (Delken 2008: 216 f.).

Lebenszufriedenheit, Infrastrukturausstattung, Lebensqualität und Gemeinsinn in Kleinstädten in zentralen Lagen: Ergebnisse einer Einwohnerbefragung Forschungsleitfrage

In der nachfolgend vorgestellten Befragung geht es darum, verschiedene Aspekte von Lebensqualität und Lebenszufriedenheit zu untersuchen, wobei hier die Lebensqualität auf die lokalen Infrastruktureinrichtungen bezogen wird. Aus der in Kapitel 2 vorgestellten Auswertung des Standes der Forschung gehen einige Fragen hervor. Zum Ersten wird deutlich, dass die Lebenszufriedenheit von Einwohnern/-innen in kleinen Städten zumeist höher ist als in größeren. Zum Zweiten ist die Infrastrukturausstattung als ein Aspekt objektiv messbarer Lebensqualität in kleinen Städten zumindest kostenaufwendiger, und was die fußläufige Erreichbarkeit angeht, auch meist schlechter einzuschätzen als in größeren Städten. Zum Dritten ist dies nicht unbedingt mit einer geringeren Zufriedenheit der Einwohner/-innen verbunden. Somit erscheint es paradox, dass die Lebenszufriedenheit in kleinen Städten trotz aufwendiger bereitszustellender und schlechterer Infrastrukturversorgung besser ist als in großen Städten. Die Frage nach dem genauen Zusammenhang zwischen Infrastrukturausstattung als Aspekt objektiv messbarer Lebensqualität und Lebenszufriedenheit bedarf einer genaueren Klärung. Im Vordergrund steht somit folgende Untersuchungsfrage: Welche Faktoren beeinflussen die Lebenszufriedenheit in Kleinstädten in zentralen Lagen?

Zur Beantwortung der Frage werden hierzu drei Hypothesen aufgestellt:

H1:

Je größer die Zufriedenheit mit dem sozialen Zusammenhalt bzw. dem Gemeinsinn, desto größer ist die Zufriedenheit mit dem Leben in der Stadt ingesamt.

H2:

Die Zufriedenheit mit der Infrastruktur vor Ort als wichtiger Aspekt von Lebensqualität ist unabhängig von der Zufriedenheit der Bewohner/-innen mit dem Leben in ihrer Stadt ingesamt.

H3:

Die Erreichbarkeit der Infrastrukturangebote als wichtiger Aspekt von Lebensqualität wirkt sich nicht positiv auf die Zufriedenheit der Bewohner/-innen mit dem Leben in ihrer Stadt ingesamt aus.

Datengrundlage und Methodik Grundgesamtheit der Untersuchung

Die Datengrundlage dieser Untersuchung basiert auf den Primärdatenerhebungen zum ExWoSt-Projekt „Lage und Zukunft der Kleinstädte in Deutschland. Bestandsaufnahme zur Situation der Kleinstädte in zentralen Lagen“ (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019). Das Projekt basiert auf acht Städten, die anhand einer regionalstatistischen Untersuchung zu allen Kleinstädten in Deutschland mittels 37 Indikatoren ausgewählt wurden, um ein möglichst repräsentatives Sample hinsichtlich der Funktionalität der Kleinstädte in zentralen Lagen zu erhalten (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 26 ff.). Auf dieser Grundlage wurden die Städte Aue, Damme, Hiddenhausen, Neu-Anspach, Nidda, Püttlingen, Velten und Wildau ausgewählt (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 35), die in Abbildung 1 verortet sind. Dabei wurden, wie oben beschrieben, die Lagetypen des BBSR von „sehr peripher“ (erreichbare Tagesbevölkerung unter 81.000 Personen) bis „sehr zentral“ (erreichbare Tagesbevölkerung über 410.000 Personen) genutzt.

https://www.bbsr.bund.de/BBSR/DE/forschung/ raumbeobachtung/Raumabgrenzungen/deutschland/gemeinden/Raumtypen2010_vbg/Raumtypen2010_alt.html (23.09.2020).

 Fallstudienstädte und Lagetypen.Quelle: Bundesamt für Kartographie und Geodäsie; Kartographie: L. Diehl

Aue liegt in einer wirtschaftlich schwächeren Region und bietet geringe Grundversorgungsfunktionen, eine durchschnittliche Erreichbarkeit, ein im Durchschnitt hohes Wohngebäudealter und eine hohe Wohnortzentralität. Damme befindet sich in einer wirtschaftlich soliden Region mit überdurchschnittlichem Industrieanteil und zeigt durchschnittliche Werte bezüglich der 37 abgefragten Indikatoren. Nidda ist in einer wirtschaftlich prosperierenden Region gelegen, wobei die Stadt ähnliche Funktionen wie Aue aufweist. Die fünf anderen Fallstudienstädte liegen allesamt in wirtschaftlich prosperierenden Regionen und besitzen wie Damme durchschnittliche Werte bezüglich der untersuchten Indikatoren (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 35).

Um einen Eindruck über die Dynamik der Bevölkerungsentwicklung zu erhalten, sind die Zuzugsraten pro 1.000 Einwohner in den acht Städten in Abbildung 2 dargestellt, die vor allem die geringe Fluktuation in der Bevölkerung in Damme und Hiddenhausen nachweist.

 Zuzugsraten in den Fallstudienstädten (1997-2017)Quelle: Eigene Darstellung nach INKAR (2020) (https://www.inkar.de/ (27.09.2020))

Geringer ist die Zahl der alteingesessenen Personen dagegen in den suburbanen Städten Neu-Anspach, Nidda, Wildau und Velten. Dies sind Städte, die aufgrund starker Verflechtungen mit den Metropolregionskernen eher als Wohnentlastungsstandorte fungieren und daher einen höheren Bevölkerungsumschlag aufweisen. Dies führt zu einer, verglichen mit den ländlichen Solitärorten, geringen Ortsbindung der Einwohner/-innen und somit zu einem potenziell geringeren sozialen Engagement (Magre/Vallbé/Tomàs 2016: 30 f.), was sich wiederum in einer geringeren Lebenszufriedenheit ausdrücken kann. Dies gilt es, bei der Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen.

Exemplarisch kann die Entwicklungsdynamik bezüglich der Bevölkerungsentwicklung der Fallstudienstädte in Tabelle 1 nachvollzogen werden.

 Bevölkerungsentwicklung in den Fallstudienstädten.

Fallstudienstadt

Bevölkerung am 31.12.2017

Bevölkerungsentwicklung 2007-2017

Bevölkerungsentwicklung 1992-2017

Quelle: Eigene Darstellung nach INKAR (2020) (https://www.inkar.de/ (27.09.2020))

Aue

16.012

-1.602

-6.961

Damme

17.049

739

2.871

Hiddenhausen

19.622

-713

-581

Neu-Anspach

14.704

-327

2.407

Nidda

17.334

-66

-625

Püttlingen

18.576

-1.304

-2.202

Velten

11.838

683

1.511

Wildau

10.093

371

2.706

Fünf Fallstudienstädte haben negative Bevölkerungsentwicklungen in den vergangenen zehn Jahren (Aue, Hiddenhausen, Neu-Anspach, Nidda, Püttlingen) bzw. vier in den vergangenen 25 Jahren (Aue, Hiddenhausen, Nidda, Püttlingen). Dabei sticht Aue mit knapp 7.000 verlorenen Einwohnern/-innen hervor, wobei sich diese Dynamik in den vergangenen zehn Jahren abschwächte. Deutlich positiver entwickelten sich Damme sowie die Berliner Umlandgemeinden Velten und Wildau. Dabei ist festzuhalten, dass die Bevölkerung in Damme und Wildau mit ihrer zugehörigen Region wächst, in Hiddenhausen, Neu-Anspach, Nidda und Velten entgegen dem Wachstum in ihrer Region sowie in Aue und Püttlingen zusammen mit ihrer Region schrumpft (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 36).

Befragung

In den acht Städten wurde im Jahr 2017 mit Unterstützung der Kommunalverwaltungen eine schriftliche Haushaltsbefragung durchgeführt, an welcher sich bei einer Rücklaufquote von 22 % 1.774 Haushalte beteiligten (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 37). Mittels Imputation, das heißt der Berechnung fehlender Werte anhand von zu anderen Fragen gegebenen Antworten, können alle Fälle berücksichtigt werden und in die Analyse mit einfließen.

Während in den meisten der in Kapitel 2.4 aufgeführten Studien die Lebenszufriedenheit zunächst sehr allgemein erfragt wurde, um dann erst bei der Auswertung stadtbezogene Merkmale einfließen zu lassen, wurde in dieser Studie die spezifischere Frage gestellt: „Wie zufrieden sind sie mit dem Leben in der Stadt?“ Diese Frage konnte auf einer fünfstufigen Skala von „sehr unzufrieden“ bis „sehr zufrieden“ beantwortet werden. Die vor dem Hintergrund der Studie von Prezza, Amici, Roberti et al. (2001) vermutete Bedeutung des Gemeinsinnes für die Lebenszufriedenheit wurde mit der Frage „Wie zufrieden sind Sie mit dem sozialen Zusammenhalt in der Stadt?“ ermittelt, die mit derselben fünfstufigen Skala beantwortet werden konnte.

Vor dem Hintergrund der Vermutung der hohen Bedeutung von Infrastrukturen wurden weiterhin von den Befragten die Wichtigkeit von und Zufriedenheit mit 25 Infrastrukturmerkmalen der Kleinstädte sowie die Wichtigkeit und Zufriedenheit mit deren Erreichbarkeit ermittelt (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 86 ff.). Allerdings wurde die Frage nach der Zufriedenheit mit dem Internetanschluss ausgeklammert, da dieser nicht zur räumlichen Erreichbarkeit gehört. Diese ebenfalls mit einer fünfstufigen Skala abgefragten Infrastrukturmerkmale wurden um Kontrollvariablen wie Haushaltseinkommen, Geschlecht und Mietausgaben in Prozent erweitert sowie mit Fragen zur Wohnsituation und Problemen der Haushalte bezüglich des Lebens in ihrer Kleinstadt ergänzt. Ebenso wurden Angaben zu weiteren Bewohner/-innen der Haushalte eingeholt, um die Situation in den Kleinstädten anhand zusätzlicher Variablen wie Bildungsstand, Arbeitsort und Familiensituation zu kontrollieren (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019: 86 ff.).

Um die Berechnungen übersichtlicher zu gestalten, wurde eine thematische Einordnung von 26 Infrastrukturmerkmalen

Folgende Infrastrukturvariablen wurden einbezogen: 1. Geschäfte für den täglichen Bedarf (Lebensmittel, Zeitungen etc.); 2. Geschäfte für den längerfristigen Bedarf (Bekleidung, Möbel, Elektrogeräte etc.); 3. Post, Banken und Kreditinstitute; 4. Restaurants und Gaststätten; 5. Private Dienstleister (Friseur, Reinigung, Schuster etc.); 6. Lokaler Öffentlicher Personennahverkehr; 7. Regionalbahnhof; 8. IC/ICE-Bahnhof; 9. Schnelles Internet/Breitband; 10. Allgemeinmediziner/-in; 11. Zahnarzt/Zahnärztin; 12. Augenarzt/Augenärztin; 13. Weitere Fachärzte; 14. Apotheke; 15. Krankenhaus; 16. Ambulante Pflegeeinrichtungen; 17. Stationäre Pflegeeinrichtungen; 18. Polizei/polizeilicher Notfalldienst; 19. Kulturelle Angebote und Einrichtungen; 20. Freizeitangebote für ältere Menschen; 21. Freizeitangebote für Kinder und Jugendliche; 22. Grünanlagen und Parks; 23. Kindergärten; 24. Grundschulen; 25. Oberschulen/weiterführende Schulen; 26 Universität/Hochschule.

– als Aspekt objektiv messbarer Lebensqualität – in fünf Kategorien für die Zufriedenheit, sowie fünf Kategorien für die Erreichbarkeit vorgenommen. Hieraus konnte für die einzelnen Befragten der Mittelwert der Bewertung der Kategorien ermittelt werden. Hinzu kommen die Werte aus den sozialen und physischen Merkmalen, welche die Einwohnerzufriedenheit widerspiegeln und die in der Haushaltsbefragung erfasst wurden. Hierzu zählen als Variablen der Zufriedenheit mit dem Leben in der Kleinstadt insgesamt die Haushaltsgröße, das Haushaltseinkommen, die Mietausgaben, der Wohnstatus, ob Eigentum oder Miete sowie das Geschlecht der Befragten. Weiterführend wurden Dummy-Variablen für die Fallstudienstädte eingefügt, um mögliche Unterschiede zwischen diesen im Hinblick auf die Zufriedenheit mit der Stadt zu erfassen. Somit kann kontrolliert werden, wie stark der Effekt der Herkunft derer, die geantwortet haben, auf die Zufriedenheit insgesamt ist. Die Fragenkonstruktion, Abkürzungen und deskriptive Statistiken der in die Untersuchung einfließenden Variablen sind in Tabelle 2 aufgeführt.

 Fragenkonstruktion, Variablennamen und deskriptive Statistiken

Berechnung Variable Befragung

Variable Analyse

n

Mittelwert

Standardabweichung

Min.

Max.

Erläuterungen: Zufrieden=Zufriedenheit vor Ort; Verwaltung_Z=Zufriedenheit mit der Verwaltung; Zusammenhalt_Z=Zufriedenheit mit dem Zusammenhalt im Ort; KuL_Bedarf_Z=Zufriedenheit mit Geschäften und Dienstleistungen; OPNV_Z=Zufriedenheit mit Verkehr; Versorgung_Z=Zufriedenheit mit Gesundheitsdienstleistungen; Freizeit_Z=Zufriedenheit mit Kultur und Freizeit; Bildung_Z=Zufriedenheit mit Bildungseinrichtungen; KuL_Bedarf_E=Erreichbarkeit von Geschäften und Dienstleistungen; OPNV_E=Erreichbarkeit Verkehr; Versorgung_E=Erreichbarkeit von Gesundheitsdienstleistungen; Freizeit_E=Erreichbarkeit Kultur und Freizeit; Bildung_E=Erreichbarkeit von Bildungseinrichtungen; Personenanzahl=Personen pro Haushalt; Haushaltseinkommen=Haushaltseinkommen; Dummy_vor_1989=Bewohner jünger als Geburtsjahr 1989 (=1), Bewohner Geburtsjahr 1989 und älter (=0); Dummy_Mieter=Mieter (=1), Nicht-Mieter (=0); Dummy_Stadtzentrum=Bewohner Stadtzentrum (=1), außerhalb Stadtzentrum (=0); Dummy_ Stadtrand=Bewohner Stadtrand (=1), außerhalb Stadtrand (=0); Dummy_Ortsteil=Bewohner Ortsteil (=1), außerhalb Ortsteil (=0); Dummy_Geschlecht=männlich (=1), weiblich (=0). Quelle: Eigene Darstellung nach Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. (2019: 86 ff.)

Frage 1

Zufrieden

1.774

0,73

0,44

0

1

Frage 12

Verwaltung_Z

1.774

3,51

0,88

1

5

Frage 13

Zusammenhalt_Z

1.774

3,56

0,83

1

5

(Frage 15B_1-15B_5)/5

KuL_Bedarf_Z

1.774

3,80

0,70

1

5

(Frage 15B_6-15B_8)/3

OPNV_Z

1.774

3,26

0,99

1

5

(Frage 15B_10-15B_18)/9

Versorgung_Z

1.774

3,85

0,66

1

5

(Frage 15B_19-15B_22)/4

Freizeit_Z

1.774

3,35

0,81

1

5

(Frage 15B_23-15B_26)/4

Bildung_Z

1.774

3,95

0,73

1

5

(Frage 14_a-14_e)/5

KuL_Bedarf_E

1.774

2,80

0,62

1

4

(Frage 14_f-14_h)/3

OPNV_E

1.774

2,14

0,68

1

4

(Frage 14_j-14_r)/9

Versorgung_E

1.774

2,53

0,62

1

4

(Frage 14_s-14_v)/4

Freizeit_E

1.774

2,78

0,68

1

4

(Frage 14_w-14_y)/3

Bildung_E

1.774

3,06

0,55

1

4

Frage 18

Personenanzahl

1.774

2,48

1,07

1

5

Frage 19

Haushaltseinkommen

1.774

3,06

1,11

1

5

Frage 2

Dummy_vor_1989

1.774

0,54

0,50

0

1

Frage 7

Dummy_Mieter

1.774

0,34

0,47

0

1

Frage 5

Dummy_Stadtzentrum

1.774

0,18

0,39

0

1

Frage 5

Dummy_Stadtrand

1.774

0,40

0,49

0

1

Frage 5

Dummy_Ortsteil

1.774

0,36

0,48

0

1

Frage 21

Dummy_Geschlecht

1.774

0,53

0,50

0

1

Zu beachten ist auch, dass die Personenanzahl und die Haushaltseinkommen die ordinalskalierten Variablen der Zufriedenheits- und Erreichbarkeitskategorien enthalten. Diese Variablen sind mit dem Wert 1 als niedrigstem Wert und 4 (bei den Erreichbarkeitskategorien) bzw. 5 (bei den Zufriedenheitskategorien und der Personenanzahl sowie Haushaltseinkommen) gekennzeichnet. Der Wert 1 bedeutet bei den Zufriedenheitsvariablen völlige Unzufriedenheit und der Wert 5 eine vollumfängliche Zufriedenheit. In Bezug auf die Erreichbarkeit bedeutet 1, dass sich die Infrastruktur in der nächstgelegenen Stadt befindet, bei 2 im Nachbarort, bei 3 am Wohnort, bei 4 liegt sie in fußläufiger Erreichbarkeit von 500 Metern. Der Wert bei der Personenanzahl entspricht der Personenanzahl im Haushalt und ist mit dem Wert 5 auf fünf und mehr Personen im Haushalt begrenzt. Bei der Variablen Haushaltseinkommen entspricht der Wert 1 einem Haushaltseinkommen unter 1.000 Euro und der Wert 5 einem Haushaltseinkommen über 4.500 Euro mit den Abstufungen 1.000‑2.000 Euro für den Wert 2, 2.000‑3.000 Euro für den Wert 3 und 3.000‑4.500 Euro für den Wert 4. Hinzu kommen die Dummy-Variablen, welche mit dem Wert 0 ein Nichtvorhandensein der Variablen und dem Wert 1 bei Vorhandensein der Variablen codiert sind. Im Fall des Geschlechts ist das weibliche Geschlecht mit dem Wert 0 und das männliche Geschlecht mit dem Wert 1 codiert.

Die deskriptive Auswertung basiert ausschließlich auf den vollständigen Fällen, das heißt, innerhalb dieser Fragebögen existieren keine fehlenden Werte. Die Ergebnisse zeigen, dass die Befragten im Durchschnitt mit dem Bildungsangebot ihrer Kleinstädte am zufriedensten sind und diese auch am besten zu erreichen sind. Hingegen ist der ÖPNV die am schlechtesten bewertete Kategorie und zusätzlich die in den Fallstudienstädten auch am schlechtesten zu erreichende Kategorie. Die Verteilung der Antworten pro Fallstudienstadt liegt im Sample zwischen 9 % (Velten) und 17 % (Damme). Das Geschlechterverhältnis ist leicht in Richtung männlicher Teilnehmer an der Befragung verzerrt. Die durchschnittliche Personenanzahl pro Haushalt liegt bei mehr als 2,7 mit einer oftmals langjährigen Wohndauer (53 % der Befragten leben mindestens seit 1989 in den Fallstudienstädten).

Aufgrund der umfangreichen Fallstudien- und Variablenanzahl sind die deskriptiven Statistiken zu den einzelnen Städten auf Nachfrage von den Autoren bzw. der Autorin erhältlich.

Zusammenfassend ist festzustellen, dass die Befragten in Hiddenhausen insgesamt am zufriedensten waren, gefolgt von Damme, Wildau, Neu-Anspach, Püttlingen, Nidda, Velten und Aue. Auffällig ist, dass auch der gesellschaftliche Zusammenhalt von den Befragten in Hiddenhausen am besten eingeschätzt wird, gefolgt von Damme, Wildau, Neu-Anspach, Nidda, Püttlingen, Aue und Velten. Die Spearman-Korrelationen zwischen den untersuchten Variablen, hier in Abbildung 3 als Korrelationsplot dargestellt, zeigen, dass der Zusammenhalt stark mit der Zufriedenheit mit der Verwaltung und der Zufriedenheit insgesamt korreliert. Insignifikante Werte sind in dieser Abbildung durch ein schwarzes X gekennzeichnet, alle anderen Variablen sind laut 95 % Konfidenzintervall signifikant und zeigen ihre Stärke in der Größe der Quadrate sowie Interpretationsrichtung im Farbverlauf von rot (negativ) bis blau (positiv). Die Variablen der Zufriedenheitsabfrage korrelieren untereinander relativ stark, ebenso wie die Erreichbarkeiten. Die Befragten aus Ortsteilen beurteilen die Erreichbarkeiten sichtbar schlechter als Befragte aus dem Stadtzentrum oder vom Stadtrand. Die Erreichbarkeiten insgesamt hängen dabei zumeist leicht positiv mit der Zufriedenheit der untersuchten Infrastrukturaspekte zusammen, wobei hier die Bereiche Freizeit und Geschäfte für den kurz- und langfristigen Bedarf in Kombination hervorstechen. Inwieweit diese ersten Eindrücke durch die multivariate Analyse bestätigt werden können, zeigt sich in den folgenden Unterkapiteln.

 Korrelationsplot der Befragungsdaten (Die Abkürzungen sind in der Legende zu Tabelle 2 erläutert)
Multivariate Analyse

Zur Beantwortung der Untersuchungsfrage, welche Faktoren in welchem Umfang die Zufriedenheit der Bewohner/-innen von Kleinstädten in zentralen Lagen besonders prägen, sind tiefergehende Auswertungen der Haushaltsbefragungen erforderlich. Da die abhängige Variable in diesem Fall ordinalskaliert ist, wäre hierbei zunächst die ordinal logistische Regression (OLR) als statistisches Auswertungsverfahren in Betracht zu ziehen. Diese hätte den Vorteil, alle jeweiligen Antwortkategorien in Anbetracht multipler unabhängiger Variablen analysieren zu können. Die Kleinteiligkeit der Analyseform birgt jedoch auch Schwierigkeiten bei der Interpretation, da für jedwede Antwortmöglichkeit eine Interpretation erfolgen müsste. Aus diesem Grund fiel die Entscheidung gegen die OLR und für eine einfache logistische Regression durch eine Dichotomisierung der abhängigen Variable, da durch die Dichotomisierung keine starken Verzerrungen in den Ergebnissen zu befürchten sind (Atkinson 1988: 361). Die abhängige Variable der Zufriedenheit mit den Kleinstädten wird somit auf die Werte 0 bei Unzufriedenheit bzw. einer Antwort von teils/teils und 1 bei eher und vollumfänglich zufriedenen Antworten normiert. Diese Variante der Regression hat den Vorteil, zufriedenstellende Effekte und weniger zufriedenstellende Effekte der Wirkung der unabhängigen Variablen zu identifizieren. Mithilfe der Chancenverhältnisse (odds ratios), unter Anbetracht der weiteren Variablen im Modell, kann beziffert werden, wie stark die einzelnen Indikatoren auf die Zufriedenheit der Bewohner/-innen wirken. Betrachtet man in den Modellen die Werte der unabhängigen Variablen, zeigt ein Wert von 1 Chancengleichheit an, das heißt in Anbetracht der Untersuchung der Zufriedenheit der Befragten insgesamt, dass eine Veränderung dieser Variablen keinen Einfluss auf die Zufriedenheit hat. Werte unter 1 sind hingegen mit einer Abnahme der abhängigen Variablen und Werte über 1 mit ihrer Zunahme verbunden. Konfidenzintervalle, die Werte unter 1 auf der einen und über 1 auf der anderen Seite aufweisen, bleiben dabei immer insignifikant. Diese Variante der Regressionsrechnung im Hinblick auf die Analyse von Zufriedenheit von Befragten ist weit verbreitet und findet auch hier Anwendung (vgl. Eboli/Mazzulla 2009: 45).

Weitergehend konnte keine zu starke Multikollinearität unter den unabhängigen Variablen festgestellt werden (vgl. Abbildung 3). Dies wird sowohl im Korrelationsplot sichtbar, als auch durch die geringen Werte des Varianz-Inflations-Faktors, welcher in den berechneten Modellen Maximalwerte von zirka 6 anzeigt. In den Modellen wird, um den Einfluss des Befragungsorts zu kontrollieren, eine Trennung in ein Modell mit allen Fallstudienstädten und jeweils Modelle, in welchen jede Fallstudienstadt einzeln als Dummy-Variable berücksichtigt wird, vorgenommen. Somit soll auch der Einfluss des Wohnorts, in Anbetracht aller weiteren unabhängigen Variablen im Modell, auf die Lebenszufriedenheit insgesamt festgestellt werden. Separate Modelle für die einzelnen Fallstudienstädte wurden aufgrund der Freiheitsgrade und teils sehr geringer Fallzahlen von unter n = 150 verworfen.

Ergebnisse der logistischen Regression

Die Ergebnisse der logistischen Regression sind Tabelle 3 zu entnehmen. Deutlich wird, dass die Zufriedenheit mit dem Zusammenhalt in der Stadt, das heißt das gesellschaftliche Zusammenleben, den größten Einfluss auf die allgemeine Zufriedenheit hat. So erhöht sich die Wahrscheinlichkeit einer vollständigen bzw. teilweisen Zufriedenheit mit dem Leben in der Kleinstadt um über 80 %, wenn der Zusammenhalt um eine Einheit besser bewertet wird, sodass hier von einem sehr stark und signifikant wirkenden Faktor für die Zufriedenheit mit dem Leben in der Stadt gesprochen werden kann. Diese Erkenntnis steht im Einklang mit Studien von Prezza, Amici, Roberti et al. (2001) und zeigt, wie wichtig das soziale Zusammenleben und ein oftmals damit verbundener Gemeinsinn auf die Zufriedenheit mit dem Wohnstandort wirken, wodurch Hypothese 1 als bestätigt angesehen werden kann.

 Ergebnisse der logistischen Regression

Modell Gesamt Odds Ratios

Modell Aue Odds Ratios

Modell Damme Odds Ratios

Modell Hiddenhausen Odds Ratios

Modell Neu-Anspach Odds Ratios

Modell Nidda Odds Ratios

Modell Püttlingen Odds Ratios

Modell Velten Odds Ratios

Modell Wildau Odds Ratios

* p < 0,05 ** p < 0,01 *** p < 0,001

KuL_Bedarf_Z

1,61 ***

1,63 ***

1,58 ***

1,67 ***

1,62 ***

1,63 ***

1,60 ***

1,61 ***

1,60 ***

(1,28-2,04)

(1,29-2,07)

(1,26-2,01)

(1,32-2,12)

(1,28-2,04)

(1,29-2,05)

(1,27-2,02)

(1,28-2,03)

(1,27-2,01)

OPNV_Z

0,91

0,93

0,95

0,90

0,92

0,92

0,92

0,91

0,90

(0,79-1,05)

(0,80-1,07)

(0,82-1,11)

(0,78-1,03)

(0,79-1,06)

(0,79-1,06)

(0,79-1,06)

(0,79-1,05)

(0,78-1,03)

Versorgung_Z

1,23

1,22

1,21

1,19

1,22

1,20

1,24

1,24

1,27

(0,96-1,58)

(0,95-1,56)

(0,94-1,55)

(0,93-1,53)

(0,95-1,57)

(0,94-1,54)

(0,97-1,60)

(0,97-1,59)

(0,99-1,62)

Freizeit_Z

1,41 ***

1,40 ***

1,41 ***

1,42 ***

1,40 ***

1,42 ***

1,42 ***

1,41 ***

1,41 ***

(1,16-1,71)

(1,15-1,70)

(1,16-1,71)

(1,17-1,73)

(1,16-1,71)

(1,17-1,73)

(1,17-1,73)

(1,16-1,71)

(1,16-1,71)

Bildung_Z

1,11

1,05

1,08

1,14

1,11

1,12

1,09

1,11

1,09

(0,92-1,33)

(0,87-1,26)

(0,90-1,30)

(0,95-1,37)

(0,93-1,34)

(0,93-1,34)

(0,91-1,31)

(0,92-1,33)

(0,91-1,31)

Zusammenhalt_Z

1,81 ***

1,81 ***

1,81 ***

1,78 ***

1,82 ***

1,81 ***

1,80 ***

1,80 ***

1,82 ***

(1,52-2,16)

(1,52-2,16)

(1,52-2,15)

(1,49-2,12)

(1,53-2,17)

(1,52-2,15)

(1,52-2,15)

(1,51-2,15)

(1,53-2,18)

Verwaltung_Z

1,89 ***

1,87 ***

1,89 ***

1,86 ***

1,88 ***

1,91 ***

1,88 ***

1,90 ***

1,88 ***

(1,61-2,22)

(1,59-2,20)

(1,61-2,23)

(1,59-2,19)

(1,60-2,22)

(1,62-2,24)

(1,61-2,22)

(1,62-2,23)

(1,60-2,21)

KuL_Bedarf_E

0,86

0,85

0,86

0,85

0,86

0,84

0,85

0,84

0,81

(0,64-1,14)

(0,64-1,13)

(0,65-1,15)

(0,63-1,12)

(0,65-1,15)

(0,63-1,12)

(0,64-1,12)

(0,63-1,12)

(0,60-1,08)

OPNV_E

1,16

1,24 *

1,19

1,18

1,17

1,19

1,13

1,18

1,20

(0,96-1,42)

(1,01-1,51)

(0,98-1,45)

(0,97-1,44)

(0,96-1,42)

(0,98-1,45)

(0,93-1,39)

(0,97-1,44)

(0,98-1,46)

Versorgung_E

0,93

1,03

0,89

1,00

0,92

0,88

0,97

0,92

0,94

(0,69-1,25)

(0,76-1,39)

(0,66-1,20)

(0,74-1,34)

(0,68-1,24)

(0,65-1,18)

(0,71-1,31)

(0,69-1,24)

(0,70-1,25)

Freizeit_E

1,07

1,06

1,09

1,10

1,07

1,09

1,08

1,08

1,06

(0,86-1,33)

(0,85-1,33)

(0,87-1,35)

(0,88-1,37)

(0,85-1,33)

(0,87-1,35)

(0,87-1,35)

(0,86-1,34)

(0,85-1,32)

Bildung_E

1,14

1,15

1,15

1,08

1,15

1,10

1,11

1,14

1,18

(0,86-1,51)

(0,86-1,52)

(0,86-1,53)

(0,81-1,44)

(0,86-1,54)

(0,83-1,47)

(0,83-1,48)

(0,86-1,53)

(0,88-1,56)

Haushaltseinkommen

1,22 **

1,20 **

1,23 **

1,22 **

1,22 **

1,22 **

1,22 **

1,22 **

1,22 **

(1,08-1,38)

(1,06-1,36)

(1,08-1,39)

(1,08-1,38)

(1,08-1,38)

(1,08-1,38)

(1,08-1,38)

(1,08-1,38)

(1,08-1,37)

Personenanzahl

1,02

1,02

1,00

1,02

1,02

1,02

1,02

1,01

1,03

(0,90-1,16)

(0,90-1,15)

(0,88-1,14)

(0,90-1,16)

(0,90-1,15)

(0,90-1,16)

(0,90-1,16)

(0,89-1,15)

(0,91-1,17)

Dummy_Geschlecht

1,20

1,23

1,20

1,20

1,20

1,19

1,19

1,19

1,19

(0,94-1,52)

(0,96-1,57)

(0,94-1,53)

(0,94-1,52)

(0,94-1,52)

(0,94-1,52)

(0,94-1,52)

(0,94-1,52)

(0,94-1,52)

Dummy_Mieter

0,82

0,88

0,83

0,84

0,82

0,83

0,81

0,83

0,81

(0,62-1,09)

(0,67-1,18)

(0,63-1,10)

(0,64-1,11)

(0,62-1,08)

(0,63-1,10)

(0,61-1,08)

(0,63-1,10)

(0,61-1,07)

Dummy_Stadtzentrum

1,29

1,25

1,29

1,32

1,29

1,33

1,28

1,29

1,32

(0,72-2,26)

(0,70-2,21)

(0,73-2,28)

(0,74-2,33)

(0,73-2,28)

(0,75-2,34)

(0,72-2,26)

(0,73-2,28)

(0,74-2,32)

Dummy_Stadtrand

1,19

1,24

1,20

1,22

1,19

1,21

1,19

1,20

1,21

(0,70-2,00)

(0,73-2,09)

(0,71-2,02)

(0,71-2,04)

(0,70-1,99)

(0,71-2,03)

(0,70-2,00)

(0,71-2,02)

(0,71-2,02)

Dummy_Ortsteil

1,26

1,30

1,25

1,18

1,25

1,31

1,26

1,24

1,33

(0,73-2,13)

(0,76-2,21)

(0,73-2,12)

(0,68-2,01)

(0,73-2,13)

(0,76-2,23)

(0,73-2,14)

(0,72-2,10)

(0,78-2,26)

Dummy_Bewohner_vor_1989

0,93

0,98

0,91

0,94

0,92

0,94

0,93

0,92

0,95

(0,72-1,19)

(0,75-1,26)

(0,71-1,18)

(0,73-1,21)

(0,72-1,19)

(0,73-1,21)

(0,72-1,19)

(0,71-1,19)

(0,74-1,22)

Dummy_Aue

0,57 **

(0,38-0,85)

Dummy_Damme

1,43

(0,95-2,18)

Dummy_Hiddenhausen

1,70 *

(1,13-2,59)

Dummy_Neu_Anspach

0,91

(0,62-1,33)

Dummy_Nidda

0,65

(0,41-1,02)

Dummy_Püttlingen

0,81

(0,53-1,24)

Dummy_Velten

0,88

(0,59-1,31)

Dummy_Wildau

1,50 *

(1,01-2,25)

Beobeachtungen

1774

1774

1774

1774

1774

1774

1774

1774

1774

Pseudo-R2

0,248

0,252

0,250

0,252

0,248

0,249

0,249

0,249

0,250

Eine weitere, über alle Modelle signifikante Variable ist die Zufriedenheit mit der Verwaltung, welche mit rund 90 % eine noch stärkere Wirkung bei Veränderung um eine Einheit auf die Zufriedenheit mit dem Wohnort insgesamt hat wie der Zusammenhalt in der Stadt. Dies ist eine in der Literatur bislang wenig betrachtete Variable und bedarf nach diesem klaren Ergebnis in allen Gemeinden einer weiteren Betrachtung in zukünftigen Untersuchungen, um mehr Verständnis über die Nutzung von Verwaltungsleistungen und deren Bewertung und Einfluss zu erlangen.

Bezogen auf Hypothese 2 ist die Wirkung der Zufriedenheit mit den Infrastrukturvariablen weitgehend als deutlich schwächer einzuordnen und oftmals sogar insignifikant. Lediglich die Zufriedenheit mit dem kurz- und langfristigen Bedarf wirkt mit einer Wahrscheinlichkeit von 58 % (Damme) bis 67 % (Hiddenhausen) bei erhöhter Zufriedenheit auch auf die Zufriedenheit mit dem Leben in der Stadt insgesamt. Die Wichtigkeit dieser Funktionen, um die Versorgung der Bevölkerung zu garantieren, auch mit Erweiterung eines aperiodischen Angebots, sticht ebenfalls deutlich aus den Ergebnissen hervor und bestätigt die Studien von Amérigo und Aragonés (1997) sowie von Gatzweiler, Adam, Milbert et al. (2012). Dieses Ergebnis führt somit nur zu einer teilweisen Annahme von Hypothese 2.

Überraschend fällt zusätzlich auf, dass eine steigende Zufriedenheit mit dem ÖPNV mit einer negativeren Bewertung der Zufriedenheit insgesamt einhergeht, auch wenn diese knapp insignifikant bleibt. Dieser Umstand widerspricht dem politischen Bestreben, durch eine verbesserte ÖPNV-Taktung und einem besseren Nahverkehrsangebot im ländlichen Raum die Zufriedenheit der Bevölkerung insgesamt zu steigern (Gatzweiler/Adam/Milbert et al. 2012: 86). Zu erklären sein könnte dies dadurch, dass aus dem jahrelangen Rückbau von ÖPNV-Infrastrukturen eine hohe Nutzungszahl von privaten Pkws und somit eine weitgehend vom ÖPNV unabhängige Bevölkerung in den Kleinstädten entstanden ist, die sich wiederum autark um ihre Mobilität kümmert. Dies zeigt auch die Anzahl der Pkws pro Haushalt, die unter den Befragten bei insgesamt 45 % bei einem Pkw pro Haushalt, zu 49 % bei mehreren Autos pro Haushalt und lediglich zu 6 % bei keinem Pkw liegt.

Der Umstand der hohen Pkw-Nutzungsrate der Befragten ist auch eine Erklärung, warum die Erreichbarkeit vieler Kategorien der Infrastruktur eine untergeordnete und durchweg auch statistisch insignifikante Rolle spielt. Deshalb kann auch Hypothese 3 angenommen werden. So ist lediglich die Erreichbarkeit des ÖPNV im Modell für Aue ein signifikanter Faktor, der die Lebenszufriedenheit steigern kann. Alle weiteren Variablen scheinen kein bestimmender Faktor für die Zufriedenheit in einer Kleinstadt zu sein, da die gewünschten Dienstleistungen auch mit einigem Fahrtaufwand von den Befragten für legitim gehalten werden.

Gleichwohl zeigen die mit den politischen Verantwortlichen in den Untersuchungsstädten geführten Expertengespräche, dass vor allem in den Kommunen, die in ihren Pendelbeziehungen stark auf die benachbarten Großstädte ausgerichtet sind (Wildau und Velten im Berliner Umland, Neu-Anspach und Nidda im Umland von Frankfurt am Main), der Ausbau der teilweise in den letzten Jahren abgebauten regionalen Schienenanbindung zumindest aus kommunaler Sicht sehr hohe Bedeutung hat (Winkler-Kühlken/Diller/Gareis et al. 2019).

Weitergehend zeigt sich, dass höhere Haushaltseinkommen positiv auf die Zufriedenheit wirken. Dieser Effekt ist jedoch deutlich schwächer als bei den anderen signifikanten Variablen (20 % in Aue, 23 % in Damme) und unterstreicht die mit zunehmendem Entwicklungsgrad abnehmende Bedeutung von ökonomischen Aspekten im Hinblick auf die Zufriedenheit (vgl. Gundelach/Kreiner 2004; Easterlin 2013). Zusätzlich zu erwähnen ist der Zusammenhang zwischen der positiven Bewertung der Freizeitmöglichkeiten mit der um 40 % wahrscheinlicheren positiven Bewertung der Zufriedenheit mit dem Leben vor Ort. Die immer stärker nachgefragten Freizeitangebote und die hiermit verbundene Lebenszufriedenheit vor Ort bestätigen die Ergebnisse aus weiteren Studien (z. B. Rodríguez/Látková/Sun 2008).

Weiterführende Diskussion und Handlungsempfehlungen

Die Frage der Lebensqualität und der Lebenszufriedenheit der in den Orten lebenden Personen kann als Teil einer Forschungsagenda für Kleinstädte angesehen werden, die diese sogar im Kontext globaler Verflechtungen sieht (Bell/Jayne 2009). Dieser Beitrag schließt eine Forschungslücke, indem die Bewohner/-innen von Kleinstädten in zentraler Lage hinsichtlich ihrer Zufriedenheit mit ihrem Leben in der Stadt in Anbetracht weiterer kontrollierender Faktoren befragt und die Ergebnisse hieraus vorgestellt werden. Es konnte mittels einer umfangreichen Haushaltsbefragung in acht deutschen Kleinstädten in zentralen Lagen ein differenziertes Bild zur Zufriedenheit der Bevölkerung vor Ort gezeichnet werden. Es zeigt sich, dass die Zufriedenheit mit dem sozialen Zusammenhalt und der Verwaltung am stärksten auf die Zufriedenheit der Einwohner/-innen in den Kleinstädten in zentralen Lagen wirken. Auch eine gute Versorgung mit Gütern des kurz- und langfristigen Bedarfs erhöht die Zufriedenheit. Hingegen ist eine höhere Zufriedenheit mit dem ÖPNV nicht mit einer höheren Lebenszufriedenheit vor Ort verbunden. Insgesamt beeinflusst die Infrastrukturausstattung in den Orten die Lebenszufriedenheit der im Ort lebenden Menschen deutlich weniger als zunächst vermutet. Die Zufriedenheit mit dem ÖPNV trägt sogar, wenn auch nicht statistisch signifikant, zu einer steigenden Unzufriedenheit bei. Dies geht mit Studien zum Wohlbefinden und der Nutzung von ÖPNV einher, laut denen die Nutzung von Autos weit positiver auf das Wohlbefinden wirkt als die Nutzung des ÖPNV (z. B. Friman/Gärling/Ettema et al. 2017: 178). Der Befund steht allerdings im teilweisen Kontrast zu einer Studie für solitär gelegene US-amerikanische Mittelstädte, wonach die Bewohner/-innen von Städten mit einem differenzierten Modal Split eine höhere Lebenszufriedenheit aufweisen als die Bewohner/-innen von ausschließlich auf den Pkw fokussierten Städten (Talmage/Frederick 2019: 385 f.). Andererseits könnte es sein, dass die Nutzung des ÖPNV durch die hohe Verfügbarkeit von privaten Pkws unter den Befragten als beinahe irrelevant erscheint und dieser schlicht von vielen nicht genutzt wird und positive Konnotationen mit diesem sich somit nicht auf die allgemeine Zufriedenheit auswirken. Aber auch bei anderen Infrastruktureinrichtungen werden Infrastrukturdefizite von den Bewohnern/-innen als weniger gravierend empfunden, als angesichts ihrer teilweise geringen direkten Verfügbarkeit vor Ort zu erwarten wäre.

Einen wichtigen Erklärungsgrund hierfür, und damit auch einen Ansatzpunkt für die weitere Forschung, stellt das Borrowing-Size-Konzept dar (Camagni/Capello/Caragliu 2016; Meijers/Burger 2017; Volgmann/Rusche 2020). Dieses Konzept liefert eine Erklärung für das Phänomen, wonach sich zumindest in Europa (Meijers 2008; Meijers/Burger/Hoogerbrugge 2016) und den USA (Partridge/Rickman/Ali et al. 2009) kleine Städte in der Nähe großer Städte und Metropolen insgesamt positiver entwickeln, als es klassische Agglomerationstheorien nahelegen. Die entwicklungsstarken der untersuchten Kleinstädte in zentralen Lagen dürften zum Teil dem Typ „Borrowed Performance“ (Meijers/Burger 2017: 287) zuzuordnen sein und ihre Bewohner/-innen stark von den Infrastrukturangeboten der benachbarten Großstädte profitieren. Nach dem Borrowing-Size-Konzept kann angenommen werden, dass die Infrastruktur vor Ort durch das wahrscheinlich bestehende Angebot der umliegenden Großstadt bzw. -städte eine geringere Bedeutung für die Zufriedenheit der Bewohner/-innen hat, als dies auf den ersten Blick zu vermuten ist. Diese Erkenntnisse zur Bewertung der lokalen Infrastruktur stehen im Einklang mit den Ergebnissen von Delken (2008: 216 f.), wonach diese Funktionen in den umliegenden Großstädten abgedeckt werden.

Demgegenüber steht der soziale Zusammenhalt der Bürger und Bürgerinnen in der Stadt bzw. ihr lokaler Gemeinsinn. Die Untersuchung belegt Ergebnisse anderer Studien, wonach der soziale Zusammenhalt die Lebenszufriedenheit der Bevölkerung in den Fallstudienstädten stärker beeinflusst als die vor Ort vorhandene Infrastruktur, deren Bewertung sich wiederum zum Teil aus der Einschätzung des lokalen Zusammenhalts erklärt. Der Zusammenhalt in den Städten kann sich aus einer Fülle von Faktoren ergeben. Wirkungsmechanismen können aus den Befragungsergebnissen zwar nicht abgeleitet werden. Andere Untersuchungen legen jedoch nahe, dass der Zusammenhalt in der Stadt in positiver Wechselwirkung mit dem Engagement der Bürger/-innen steht (Prezza/Amici/Roberti et al. 2001; Sander 2011). Hier unterscheiden sich die Städte vermutlich hinsichtlich ihrer Entwicklungspfade, die einen solchen Local Spirit erklären. Dass sowohl die Gesamtzufriedenheit als auch die Zufriedenheit mit dem sozialen Zusammenhalt in Püttlingen und Aue besonders gering ist, weist darauf hin, dass sich wirtschaftliche Strukturbrüche negativ auf das empfundene soziale Klima auswirken. Weiterhin fällt auf, dass unter den Befragten in genau den beiden Städten der soziale Zusammenhalt am höchsten eingeschätzt wurde, die als relativ autarke Orte in wirtschaftlich starken, ländlich geprägten Regionen fungieren: Damme und Hiddenhausen. Dabei ist zu betonen, dass eine aktive Zivilgesellschaft die Zufriedenheit fördert, das heißt, je länger man an einem Wohnort lebt, umso zufriedener ist man tendenziell mit dem Leben vor Ort (Prezza/Amici/Roberti et al. 2001: 44).

In Anbetracht der Ergebnisse ist es zweifelhaft, dass Kleinstädte in zentralen Lagen lediglich Blaupausen von Großstädten darstellen, auf die sich in den Metropolen entwickelte Lösungsansätze einfach übertragen lassen oder gar lediglich mit einer gewissen Zeitverzögerung von selbst übertragen (Baumgart/Flacke/Grüger et al. 2004; Reichenbach-Behnisch/Flämig/Kasek et al. 2012). Ein zentrales Ergebnis ist die Bedeutung des sozialen Zusammenhalts. Dieser sollte somit auch (weiter) einen großen Teil politischer Maßnahmen einnehmen. Die Erkenntnis steht im Einklang bisheriger Studien, die oftmals den großen Einfluss nichtmaterieller Aspekte auf die Lebenszufriedenheit nachwiesen (Mayer/Knox 2010: 1559). Dies ist oftmals einhergehend mit der Zufriedenheit mit der Verwaltung, welche maßgeblich durch Programme den sozialen Zusammenhalt fördern und die Zufriedenheit mit dem Wohnstandort steigern kann. Dies konnte ebenfalls mithilfe der Befragung in dieser Studie nachgewiesen werden.

Auch wenn die direkte Erreichbarkeit der Infrastruktur für die Lebenszufriedenheit insgesamt eine geringere Rolle spielt als erwartet, so ist dennoch die Versorgung mit Gütern des kurz- und langfristigen Bedarfs zu nennen, welche zumindest tendenziell in der Nähe der Bewohner/-innen vorzufinden sein sollte. Zwar ist die Nähe zu diesen nicht signifikant mit einer höheren Zufriedenheit insgesamt verbunden, die Zufriedenheit mit dem Angebot vor Ort aber ist es. Die Regressionstabellen zeigen konstant Werte im positiven Bereich an, sodass zumindest teilweise die Kombination aus Zufriedenheit und Erreichbarkeit im Zusammenhang mit dem kurz- und langfristigen Bedarf insgesamt nachgewiesen werden kann. Dies hat auch Konsequenzen für die Ausgestaltung der Siedlungsstruktur: Westphal (2008: 259) sieht für Klein- und Mittelstädte eine Kontraktion der Siedlungsentwicklung und der Infrastruktur auf einen städtischen Kern mit einer nach außen abfallenden Dichte als sinnvollste Variante, um den Ansprüchen aller Handlungsfelder gerecht zu werden. Dies sollte, insbesondere im Falle einer schrumpfenden Bevölkerung, in Zukunft Ziel der Politik sein.

Das überraschende Ergebnis der geringen Bedeutung des ÖPNV für die Lebenszufriedenheit heißt nicht, dass auch in der Versorgungsgestaltung die vorhandenen autoorientierten Mobilitäts- und Konsummuster der Einwohner/-innen in Kleinstädten in zentralen Lagen einfach akzeptiert werden müssen, zumal diese auch zu hohen Verkehrsaufkommen in den benachbarten Zentren beitragen. Vielmehr ist es anderweitig erwiesen, dass ein funktionierender und hochfrequentierter ÖPNV, in dem die lokale und die regionale Ebene integriert sind, über alle Stadtgrößen hinweg die Lebenszufriedenheit der Bewohner/-innen steigern kann (Cutler 1975; Redman/Friman/Gärling et al. 2013). Daher sollte ein Fokus der Maßnahmen auf einer Stärkung der ÖPNV-Anbindung im regionalen Kontext liegen (BBSR 2011; Gatzweiler/Adam/Milbert et al. 2012: 52 ff.). Hier gilt es, neue Konzepte zu implementieren und im Verlauf der Jahre auch zu evaluieren, um eine möglichst breite Nutzergruppe anzusprechen, Umstiege in den ÖPNV zu fördern und eine positive Verbindung zwischen Lebensqualität und der Nutzung öffentlicher Verkehrsmittel auch in Kleinstädten erlebbar zu machen.

Inwieweit die Erkenntnisse aus der Fallstudienbefragung auch auf andere Stadt- und Lagetypen übertragbar sind, gilt es in zukünftigen Untersuchungen zu erforschen. Hierbei sollten insbesondere auch spezielle Programme zum sozialen Zusammenhalt und zu den Themen Infrastrukturbereitstellung und ÖPNV-Angebot in Analysen zur Zufriedenheit der Bevölkerung miteinfließen. Ebenso sollte in Evaluationen von politischen Maßnahmen eine Erfassung der Zufriedenheit mit diesen von den vor Ort Lebenden mit der Zufriedenheit am Standort insgesamt in Verbindung gesetzt werden, um hier größtmöglichen Nutzen für alle erkennbar und erlebbar zu machen.

Literatur Alaimo LS Arcagni A Fattore M Maggino F Quondamstefano V 2020 Measuring equitable and sustainable well-being in Italian regions: the non-aggregative approach 10.1007/s11205-020-02388-7 Social Indicators Research Alaimo, L. S.; Arcagni, A.; Fattore, M.; Maggino, F.; Quondamstefano, V. (2020): Measuring Equitable and Sustainable Well-Being in Italian Regions: The Non-aggregative Approach. In: Social Indicators Research. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02388-7 Alaimo LS Arcagni A Fattore M Maggino F Quondamstefano V 2020 Measuring equitable and sustainable well-being in Italian regions: the non-aggregative approach 10.1007/s11205-020-02388-7 Social Indicators Research Alaimo, L. S.; Arcagni, A.; Fattore, M.; Maggino, F.; Quondamstefano, V. (2020): Measuring Equitable and Sustainable Well-Being in Italian Regions: The Non-aggregative Approach. In: Social Indicators Research. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02388-7 Amérigo M Aragonés JI 1997 A theoretical and methodological approach to the study of residential satisfaction 1 47–57 10.1006/jevp.1996.0038 Journal of Environmental Psychology 17 Amérigo, M.; Aragonés, J. I. (1997): A theoretical and methodological approach to the study of residential satisfaction. In: Journal of Environmental Psychology 17, 1, 47-57. https://doi.org/10.1006/jevp.1996.0038 Amérigo M Aragonés JI 1997 A theoretical and methodological approach to the study of residential satisfaction 1 47–57 10.1006/jevp.1996.0038 Journal of Environmental Psychology 17 Amérigo, M.; Aragonés, J. I. (1997): A theoretical and methodological approach to the study of residential satisfaction. In: Journal of Environmental Psychology 17, 1, 47-57. https://doi.org/10.1006/jevp.1996.0038 Angner E 2013 Is it possible to measure happiness? The argument from measurability 2 221–240 10.1007/s13194-013-0065-2 European Journal for Philosophy of Science 3 Angner, E. (2013): Is it possible to measure happiness? The argument from measurability. In: European Journal for Philosophy of Science 3, 2, 221-240. https://doi.org/10.1007/s13194-013-0065-2 Angner E 2013 Is it possible to measure happiness? The argument from measurability 2 221–240 10.1007/s13194-013-0065-2 European Journal for Philosophy of Science 3 Angner, E. (2013): Is it possible to measure happiness? The argument from measurability. In: European Journal for Philosophy of Science 3, 2, 221-240. https://doi.org/10.1007/s13194-013-0065-2 Atkinson L 1988 The measurement-statistics controversy: Factor analysis and subinterval data 4 361–364 Bulletin of the Psychonomic Society 26 Atkinson, L. (1988): The measurement-statistics controversy: Factor analysis and subinterval data. In: Bulletin of the Psychonomic Society 26, 4, 361-364. Atkinson L 1988 The measurement-statistics controversy: Factor analysis and subinterval data 4 361–364 Bulletin of the Psychonomic Society 26 Atkinson, L. (1988): The measurement-statistics controversy: Factor analysis and subinterval data. In: Bulletin of the Psychonomic Society 26, 4, 361-364. Bauer, G. (2017): Zufriedenheit mit dem Leben in der Gemeinde. In: Tausendpfund, M.; Vetter, A. (Hrsg.): Politische Einstellungen von Kommunalpolitikern im Vergleich. Wiesbaden, 485-513. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16398-3_15 Baumgart, S.; Flacke, J.; Grüger, C.; Lütke, P.; Rüdiger, A. (2004): Klein-und Mittelstädte – Verkleinerte Blaupausen der Großstadt? Dokumentation des Expertenkolloquiums am 29. April 2004 an der Universität Dortmund. Dortmund. BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung 2011 Lebensqualität in kleinen Städten und Landgemeinden: Aktuelle Befunde der BBSR-Umfrage BBSR-Berichte KOMPAKT 5/2011 BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung Bonn BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung (2011): Lebensqualität in kleinen Städten und Landgemeinden: Aktuelle Befunde der BBSR-Umfrage. = BBSR-Berichte KOMPAKT 5/2011. BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung 2011 Lebensqualität in kleinen Städten und Landgemeinden: Aktuelle Befunde der BBSR-Umfrage BBSR-Berichte KOMPAKT 5/2011 BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung Bonn BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung (2011): Lebensqualität in kleinen Städten und Landgemeinden: Aktuelle Befunde der BBSR-Umfrage. = BBSR-Berichte KOMPAKT 5/2011. Bell D Jayne M 2009 Small cities? Towards a research agenda 3 683–699 10.1111/j.1468-2427.2009.00886.x International Journal of Urban and Regional Research 33 Bell, D.; Jayne, M. (2009): Small cities? Towards a research agenda. In: International Journal of Urban and Regional Research 33, 3, 683-699. https://doi.org/10.1111/j.1468-2427.2009.00886.x Bell D Jayne M 2009 Small cities? Towards a research agenda 3 683–699 10.1111/j.1468-2427.2009.00886.x International Journal of Urban and Regional Research 33 Bell, D.; Jayne, M. (2009): Small cities? Towards a research agenda. In: International Journal of Urban and Regional Research 33, 3, 683-699. https://doi.org/10.1111/j.1468-2427.2009.00886.x Berry BJL Okulicz-Kozaryn A 2011 An urban-rural happiness gradient 6 871–883 10.2747/0272-3638.32.6.871 Urban Geography 32 Berry, B. J. L.; Okulicz-Kozaryn, A. (2011): An urban-rural happiness gradient. In: Urban Geography 32, 6, 871-883. https://doi.org/10.2747/0272-3638.32.6.871 Berry BJL Okulicz-Kozaryn A 2011 An urban-rural happiness gradient 6 871–883 10.2747/0272-3638.32.6.871 Urban Geography 32 Berry, B. J. L.; Okulicz-Kozaryn, A. (2011): An urban-rural happiness gradient. In: Urban Geography 32, 6, 871-883. https://doi.org/10.2747/0272-3638.32.6.871 Bramley G 1990 Equalization grants and local expenditure needs. The price of equality Avebury Aldershot Bramley, G. (1990): Equalization Grants and Local Expenditure Needs. The Price of Equality. Avebury. Bramley G 1990 Equalization grants and local expenditure needs. The price of equality Avebury Aldershot Bramley, G. (1990): Equalization Grants and Local Expenditure Needs. The Price of Equality. Avebury. Brombach K Jessen J 2005 Kleinstädte in Großstadtregionen. Funktionsräumliche Spezialisierung und Zentrumsbildung am Beispiel der Region Stuttgart 477–494 Informationen zur Raumentwicklung 8 Brombach, K.; Jessen, J. (2005): Kleinstädte in Großstadtregionen. Funktionsräumliche Spezialisierung und Zentrumsbildung am Beispiel der Region Stuttgart. In: Informationen zur Raumentwicklung 8, 477-494. Brombach K Jessen J 2005 Kleinstädte in Großstadtregionen. Funktionsräumliche Spezialisierung und Zentrumsbildung am Beispiel der Region Stuttgart 477–494 Informationen zur Raumentwicklung 8 Brombach, K.; Jessen, J. (2005): Kleinstädte in Großstadtregionen. Funktionsräumliche Spezialisierung und Zentrumsbildung am Beispiel der Region Stuttgart. In: Informationen zur Raumentwicklung 8, 477-494. Burger J Beuningen J 2020 Measuring well-being dispersion on discrete rating scales 3 749–773 10.1007/s11205-020-02275-1 Social Indicators Research 149 Burger, J.; van Beuningen, J. (2020): Measuring well-being dispersion on discrete rating scales. In: Social Indicators Research 149, 3, 749-773. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02275-1 Burger J Beuningen J 2020 Measuring well-being dispersion on discrete rating scales 3 749–773 10.1007/s11205-020-02275-1 Social Indicators Research 149 Burger, J.; van Beuningen, J. (2020): Measuring well-being dispersion on discrete rating scales. In: Social Indicators Research 149, 3, 749-773. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02275-1 Camagni R Capello R Caragliu A 2016 Static vs. dynamic agglomeration economies. Spatial context and structural evolution behind urban growth 1 133–158 10.1111/pirs.12182 Papers in Regional Science 95 Camagni, R.; Capello, R.; Caragliu, A. (2016): Static vs. Dynamic Agglomeration Economies. Spatial Context and Structural Evolution behind Urban Growth. In: Papers in Regional Science 95, 1, 133-158. https://doi.org/10.1111/pirs.12182 Camagni R Capello R Caragliu A 2016 Static vs. dynamic agglomeration economies. Spatial context and structural evolution behind urban growth 1 133–158 10.1111/pirs.12182 Papers in Regional Science 95 Camagni, R.; Capello, R.; Caragliu, A. (2016): Static vs. Dynamic Agglomeration Economies. Spatial Context and Structural Evolution behind Urban Growth. In: Papers in Regional Science 95, 1, 133-158. https://doi.org/10.1111/pirs.12182 Cohen Kaminitz S 2020 Looking good or feeling well? Understanding the combinations of well-being indicators using insights from the philosophy of well-being 1 1–16 10.1007/s11205-020-02289-9 Social Indicators Research 150 Cohen Kaminitz, S. (2020): Looking Good or Feeling Well? Understanding the Combinations of Well-Being Indicators Using Insights from the Philosophy of Well-Being. In: Social Indicators Research 150, 1, 1‑16. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02289-9 Cohen Kaminitz S 2020 Looking good or feeling well? Understanding the combinations of well-being indicators using insights from the philosophy of well-being 1 1–16 10.1007/s11205-020-02289-9 Social Indicators Research 150 Cohen Kaminitz, S. (2020): Looking Good or Feeling Well? Understanding the Combinations of Well-Being Indicators Using Insights from the Philosophy of Well-Being. In: Social Indicators Research 150, 1, 1‑16. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02289-9 Conigliaro P 2020 Subjective well-being in Italian regions 10.1007/s11205-020-02391-y Social Indicators Research Conigliaro, P. (2020): Subjective Well-Being in Italian Regions. In: Social Indicators Research. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02391-y Conigliaro P 2020 Subjective well-being in Italian regions 10.1007/s11205-020-02391-y Social Indicators Research Conigliaro, P. (2020): Subjective Well-Being in Italian Regions. In: Social Indicators Research. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02391-y Cummins, R. A.; Weinberg, M. K. (2015): Multi-item Measurement of Subjective Wellbeing: Subjective Approaches (2). In: Glatzer, W.; Camfield, L.; Møller, V.; Rojas, M. (Hrsg.): Global Handbook of Quality of Life. Dordrecht, 239-268. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9178-6_10 Craven J Horan E Goulding R 2014 Population growth and infrastructure development in Melbourne 509–520 10.2495/SC140431 WIT Transactions on Ecology and the Environment 191 Craven, J.; Horan, E.; Goulding, R. (2014): Population growth and infrastructure development in Melbourne. In: WIT Transactions on Ecology and the Environment 191, 509-520. https://doi.org/10.2495/SC140431 Craven J Horan E Goulding R 2014 Population growth and infrastructure development in Melbourne 509–520 10.2495/SC140431 WIT Transactions on Ecology and the Environment 191 Craven, J.; Horan, E.; Goulding, R. (2014): Population growth and infrastructure development in Melbourne. In: WIT Transactions on Ecology and the Environment 191, 509-520. https://doi.org/10.2495/SC140431 Crowe J 2010 Community attachment and satisfaction: The role of a community’s social network structure 5 622–644 10.1002/jcop.20387 Journal of Community Psychology 38 Crowe, J. (2010): Community attachment and satisfaction: The role of a community’s social network structure. In: Journal of Community Psychology 38, 5, 622-644. https://doi.org/10.1002/jcop.20387 Crowe J 2010 Community attachment and satisfaction: The role of a community’s social network structure 5 622–644 10.1002/jcop.20387 Journal of Community Psychology 38 Crowe, J. (2010): Community attachment and satisfaction: The role of a community’s social network structure. In: Journal of Community Psychology 38, 5, 622-644. https://doi.org/10.1002/jcop.20387 Cutler SJ 1975 Transportation and changes in life satisfaction 2 155–159 10.1093/geront/15.2.155 The Gerontologist 15 Cutler, S. J. (1975): Transportation and changes in life satisfaction. In: The Gerontologist 15, 2, 155-159. https://doi.org/10.1093/geront/15.2.155 Cutler SJ 1975 Transportation and changes in life satisfaction 2 155–159 10.1093/geront/15.2.155 The Gerontologist 15 Cutler, S. J. (1975): Transportation and changes in life satisfaction. In: The Gerontologist 15, 2, 155-159. https://doi.org/10.1093/geront/15.2.155 Dehne P Hoffmann J Hiller H 2019 Zukunft Kleinstadt. Potenziale von Kleinstädten in peripheren Lagen Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung (BBSR) Bonn Dehne, P.; Hoffmann, J.; Hiller, H. (2019): Zukunft Kleinstadt. Potenziale von Kleinstädten in peripheren Lagen. Bonn. Dehne P Hoffmann J Hiller H 2019 Zukunft Kleinstadt. Potenziale von Kleinstädten in peripheren Lagen Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung (BBSR) Bonn Dehne, P.; Hoffmann, J.; Hiller, H. (2019): Zukunft Kleinstadt. Potenziale von Kleinstädten in peripheren Lagen. Bonn. Delhey, J.; Böhnke, P.; Habich, R.; Zapf, W. (2002): Quality of Life in a European Perspective: The EUROMODULE as a New Instrument for Comparative Welfare Research. In: Hagerty, M. R.; Vogel, J.; Møller, V. (Hrsg.): Assessing Quality of Life and Living Conditions to Guide National Policy. Dordrecht, 163-176. = Social Indicators Research Series 11. https://doi.org/10.1007/0-306-47513-8_8 Delken E 2008 Happiness in shrinking cities in Germany 2 213–218 10.1007/s10902-007-9046-5 Journal of Happiness Studies 9 Delken, E. (2008): Happiness in shrinking cities in Germany. In: Journal of Happiness Studies 9, 2, 213-218. https://doi.org/10.1007/s10902-007-9046-5 Delken E 2008 Happiness in shrinking cities in Germany 2 213–218 10.1007/s10902-007-9046-5 Journal of Happiness Studies 9 Delken, E. (2008): Happiness in shrinking cities in Germany. In: Journal of Happiness Studies 9, 2, 213-218. https://doi.org/10.1007/s10902-007-9046-5 Easterlin RA 2013 Happiness, growth, and public policy 1 1–15 10.1111/j.1465-7295.2012.00505.x Economic Inquiry 51 Easterlin, R. A. (2013): Happiness, growth, and public policy. In: Economic Inquiry 51, 1, 1‑15. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2012.00505.x Easterlin RA 2013 Happiness, growth, and public policy 1 1–15 10.1111/j.1465-7295.2012.00505.x Economic Inquiry 51 Easterlin, R. A. (2013): Happiness, growth, and public policy. In: Economic Inquiry 51, 1, 1‑15. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2012.00505.x Eboli L Mazzulla G 2009 An ordinal logistic regression model for analysing airport passenger satisfaction 1 40–57 10.1108/14502190910956684 EuroMed Journal of Business 4 Eboli, L.; Mazzulla, G. (2009): An ordinal logistic regression model for analysing airport passenger satisfaction. In: EuroMed Journal of Business 4, 1, 40-57. https://doi.org/10.1108/14502190910956684 Eboli L Mazzulla G 2009 An ordinal logistic regression model for analysing airport passenger satisfaction 1 40–57 10.1108/14502190910956684 EuroMed Journal of Business 4 Eboli, L.; Mazzulla, G. (2009): An ordinal logistic regression model for analysing airport passenger satisfaction. In: EuroMed Journal of Business 4, 1, 40-57. https://doi.org/10.1108/14502190910956684 Estes, R. J. (2015): The Index of Social Progress: Objective Approaches (3). In: Glatzer, W.; Camfield, L.; Møller, V.; Rojas, M. (Hrsg.): Global Handbook of Quality of Life. Dordrecht, 159-205. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9178-6_8 Fitz BM Lyon L Driskell R 2015 Why people like where they live: individual- and community-level contributors to community satisfaction 3 1209–1224 10.1007/s11205-015-0922-9 Social Indicators Research 126 Fitz, B. M.; Lyon, L.; Driskell, R. (2015): Why People Like Where They Live: Individual- and Community-Level Contributors to Community Satisfaction. In: Social Indicators Research 126, 3, 1209-1224. https://doi.org/10.1007/s11205-015-0922-9 Fitz BM Lyon L Driskell R 2015 Why people like where they live: individual- and community-level contributors to community satisfaction 3 1209–1224 10.1007/s11205-015-0922-9 Social Indicators Research 126 Fitz, B. M.; Lyon, L.; Driskell, R. (2015): Why People Like Where They Live: Individual- and Community-Level Contributors to Community Satisfaction. In: Social Indicators Research 126, 3, 1209-1224. https://doi.org/10.1007/s11205-015-0922-9 Freudenberg D Koziol M 2003 Anpassung der technischen Infrastruktur beim Stadtumbau. Arbeitshilfe ISW-Schriftenreihe 2-2003 Institut für Stadtentwicklung und Wohnen Frankfurt an der Oder Freudenberg, D.; Koziol, M. (2003): Anpassung der technischen Infrastruktur beim Stadtumbau. Arbeitshilfe. Frankfurt an der Oder. = ISW-Schriftenreihe 2‑2003. Freudenberg D Koziol M 2003 Anpassung der technischen Infrastruktur beim Stadtumbau. Arbeitshilfe ISW-Schriftenreihe 2-2003 Institut für Stadtentwicklung und Wohnen Frankfurt an der Oder Freudenberg, D.; Koziol, M. (2003): Anpassung der technischen Infrastruktur beim Stadtumbau. Arbeitshilfe. Frankfurt an der Oder. = ISW-Schriftenreihe 2‑2003. Friman M Gärling T Ettema D Olsson LE 2017 How does travel affect emotional well-being and life satisfaction? 170–180 10.1016/j.tra.2017.09.024 Transportation Research Part A: Policy and Practice 106 Friman, M.; Gärling, T.; Ettema, D.; Olsson, L. E. (2017): How does travel affect emotional well-being and life satisfaction? In: Transportation Research Part A: Policy and Practice 106, 170-180. https://doi.org/10.1016/j.tra.2017.09.024 Friman M Gärling T Ettema D Olsson LE 2017 How does travel affect emotional well-being and life satisfaction? 170–180 10.1016/j.tra.2017.09.024 Transportation Research Part A: Policy and Practice 106 Friman, M.; Gärling, T.; Ettema, D.; Olsson, L. E. (2017): How does travel affect emotional well-being and life satisfaction? In: Transportation Research Part A: Policy and Practice 106, 170-180. https://doi.org/10.1016/j.tra.2017.09.024 Fulton, W.; Preuss, I.; Dodds, A.; Absetz, S.; Hirsch, P. (2013): Building better budgets: A national examination of the fiscal benefits of smart growth development. Washington, DC. Gatzweiler H-P Adam B Milbert A Pütz T Spangenberg M Sturm G Walther A 2012 Klein- und Mittelstädte in Deutschland – eine Bestandsaufnahme Analysen Bau.Stadt.Raum 10 Bundesinstitut für Bau‑, Stadt­- und Raumforschung (BBSR) Bonn Gatzweiler, H.-P.; Adam, B.; Milbert, A.; Pütz, T.; Spangenberg, M.; Sturm, G.; Walther, A. (2012): Klein- und Mittelstädte in Deutschland – eine Bestandsaufnahme. Bonn. = Analysen Bau.Stadt.Raum 10. Gatzweiler H-P Adam B Milbert A Pütz T Spangenberg M Sturm G Walther A 2012 Klein- und Mittelstädte in Deutschland – eine Bestandsaufnahme Analysen Bau.Stadt.Raum 10 Bundesinstitut für Bau‑, Stadt­- und Raumforschung (BBSR) Bonn Gatzweiler, H.-P.; Adam, B.; Milbert, A.; Pütz, T.; Spangenberg, M.; Sturm, G.; Walther, A. (2012): Klein- und Mittelstädte in Deutschland – eine Bestandsaufnahme. Bonn. = Analysen Bau.Stadt.Raum 10. Gebhardt J 1974 Vernunft zwischen common sense und Theorie. Anmerkungen zum Problem von Rationalität und Gesellschaft 2 201–213 Zeitschrift für philosophische Forschung 28 Gebhardt, J. (1974): Vernunft zwischen common sense und Theorie. Anmerkungen zum Problem von Rationalität und Gesellschaft. In: Zeitschrift für philosophische Forschung 28, 2, 201-213. Gebhardt J 1974 Vernunft zwischen common sense und Theorie. Anmerkungen zum Problem von Rationalität und Gesellschaft 2 201–213 Zeitschrift für philosophische Forschung 28 Gebhardt, J. (1974): Vernunft zwischen common sense und Theorie. Anmerkungen zum Problem von Rationalität und Gesellschaft. In: Zeitschrift für philosophische Forschung 28, 2, 201-213. Glatzer, W. (2015): Monitoring and Analyzing Quality of Life – An Introduction. In: Glatzer, W.; Camfield, L.; Møller, V.; Rojas, M. (Hrsg.): Global Handbook of Quality of Life. Dordrecht, 1‑11. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9178-6_1 Grinde B Bang Nes R MacDonald IF Sloan Wilson D 2018 Quality of life in intentional communities 2 625–640 10.1007/s11205-017-1615-3 Social Indicator Research 137 Grinde, B.; Bang Nes, R.; MacDonald, I. F.; Sloan Wilson, D. (2018): Quality of Life in Intentional Communities. In: Social Indicator Research 137, 2, 625-640. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1615-3 Grinde B Bang Nes R MacDonald IF Sloan Wilson D 2018 Quality of life in intentional communities 2 625–640 10.1007/s11205-017-1615-3 Social Indicator Research 137 Grinde, B.; Bang Nes, R.; MacDonald, I. F.; Sloan Wilson, D. (2018): Quality of Life in Intentional Communities. In: Social Indicator Research 137, 2, 625-640. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1615-3 Grzeskowiak S Sirgy MJ Widgery R 2003 Residents’ satisfaction with community services: predictors and outcomes 2 1–36 10.22004/ag.econ.132251 Journal of Regional Analysis and Policy 33 Grzeskowiak, S.; Sirgy, M. J.; Widgery, R. (2003): Residents’ Satisfaction with Community Services: Predictors and Outcomes. In: Journal of Regional Analysis and Policy 33, 2, 1‑36. doi: 10.22004/ag.econ.132251 Grzeskowiak S Sirgy MJ Widgery R 2003 Residents’ satisfaction with community services: predictors and outcomes 2 1–36 10.22004/ag.econ.132251 Journal of Regional Analysis and Policy 33 Grzeskowiak, S.; Sirgy, M. J.; Widgery, R. (2003): Residents’ Satisfaction with Community Services: Predictors and Outcomes. In: Journal of Regional Analysis and Policy 33, 2, 1‑36. doi: 10.22004/ag.econ.132251 Gundelach P Kreiner S 2004 Happiness and life satisfaction in advanced European countries 4 359–386 10.1177/1069397104267483 Cross-Cultural Research 38 Gundelach, P.; Kreiner, S. (2004): Happiness and life satisfaction in advanced European countries. In: Cross-Cultural Research 38, 4, 359-386. https://doi.org/10.1177/1069397104267483 Gundelach P Kreiner S 2004 Happiness and life satisfaction in advanced European countries 4 359–386 10.1177/1069397104267483 Cross-Cultural Research 38 Gundelach, P.; Kreiner, S. (2004): Happiness and life satisfaction in advanced European countries. In: Cross-Cultural Research 38, 4, 359-386. https://doi.org/10.1177/1069397104267483 Hannemann, C. (2018): Kleine Stadt, was nun? In: Reimann, B.; Kirchhoff, G.; Pätzold, R.; Strauss, W.-C. (Hrsg.): Vielfalt gestalten. Integration und Stadtentwicklung in Klein- und Mittelstädten. Berlin, 45-62. = Edition Difu – Stadt, Forschung, Praxis 17. Harfst J Wirth P 2014 Zur Bedeutung endogener Potenziale in klein- und mittelstädtisch geprägten Regionen – Überlegungen vor dem Hintergrund der Territorialen Agenda 2020 6 463–475 10.1007/s13147-014-0312-9 Raumforschung und Raumordnung 72 Harfst, J.; Wirth, P. (2014): Zur Bedeutung endogener Potenziale in klein- und mittelstädtisch geprägten Regionen – Überlegungen vor dem Hintergrund der Territorialen Agenda 2020. In: Raumforschung und Raumordnung 72, 6, 463-475. https://doi.org/10.1007/s13147-014-0312-9 Harfst J Wirth P 2014 Zur Bedeutung endogener Potenziale in klein- und mittelstädtisch geprägten Regionen – Überlegungen vor dem Hintergrund der Territorialen Agenda 2020 6 463–475 10.1007/s13147-014-0312-9 Raumforschung und Raumordnung 72 Harfst, J.; Wirth, P. (2014): Zur Bedeutung endogener Potenziale in klein- und mittelstädtisch geprägten Regionen – Überlegungen vor dem Hintergrund der Territorialen Agenda 2020. In: Raumforschung und Raumordnung 72, 6, 463-475. https://doi.org/10.1007/s13147-014-0312-9 Holcombe RG Williams DW 2008 The impact of population density on municipal government expenditures 3 359–373 10.1177/1091142107308302 Public Finance Review 36 Holcombe, R. G.; Williams, D. W. (2008): The impact of population density on municipal government expenditures. In: Public Finance Review 36, 3, 359-373. https://doi.org/10.1177/1091142107308302 Holcombe RG Williams DW 2008 The impact of population density on municipal government expenditures 3 359–373 10.1177/1091142107308302 Public Finance Review 36 Holcombe, R. G.; Williams, D. W. (2008): The impact of population density on municipal government expenditures. In: Public Finance Review 36, 3, 359-373. https://doi.org/10.1177/1091142107308302 Illy, A. (2015): Kommunale Institutionen und öffentliche Leistungen. Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-08122-5 Jenkins M 2019 The social construction of official statistics: the case of the UK ‘measuring national well-being’ programme 2 881–899 10.1007/s11205-018-1989-x Social Indicators Research 143 Jenkins, M. (2019): The Social Construction of Official Statistics: The Case of the UK ‘Measuring National Well-being’ Programme. In: Social Indicators Research 143, 2, 881-899. https://doi.org/10.1007/s11205-018-1989-x Jenkins M 2019 The social construction of official statistics: the case of the UK ‘measuring national well-being’ programme 2 881–899 10.1007/s11205-018-1989-x Social Indicators Research 143 Jenkins, M. (2019): The Social Construction of Official Statistics: The Case of the UK ‘Measuring National Well-being’ Programme. In: Social Indicators Research 143, 2, 881-899. https://doi.org/10.1007/s11205-018-1989-x Johansson, S. (2002): Conceptualizing and Measuring Quality of Life for National Policy. In: Hagerty, M. R.; Vogel, J.; Møller, V. (Hrsg.): Assessing Quality of Life and Living Conditions to Guide National Policy. Dordrecht, 13-32. = Social Indicators Research Series 11. https://doi.org/10.1007/0-306-47513-8_2 Ladd HF 1992 Population growth, density and the costs of providing public services 2 273–295 10.1080/00420989220080321 Urban Studies 29 Ladd, H. F. (1992): Population Growth, Density and the Costs of Providing Public Services. In: Urban Studies 29, 2, 273-295. https://doi.org/10.1080/00420989220080321 Ladd HF 1992 Population growth, density and the costs of providing public services 2 273–295 10.1080/00420989220080321 Urban Studies 29 Ladd, H. F. (1992): Population Growth, Density and the Costs of Providing Public Services. In: Urban Studies 29, 2, 273-295. https://doi.org/10.1080/00420989220080321 Land, K. C. (2015): The Human Development Index: Objective Approaches (2). In: Glatzer, W.; Camfield, L.; Møller, V.; Rojas, M. (Hrsg.): Global Handbook of Quality of Life. Dordrecht, 133-159. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9178-6_7 Magre J Vallbé J-J Tomàs M 2016 Moving to suburbia? Effects of residential mobility on community engagement 1 17–39 10.1177/0042098014562532 Urban Studies 53 Magre, J.; Vallbé, J.-J.; Tomàs, M. (2016): Moving to suburbia? Effects of residential mobility on community engagement. In: Urban Studies 53, 1, 17-39. https://doi.org/10.1177/0042098014562532 Magre J Vallbé J-J Tomàs M 2016 Moving to suburbia? Effects of residential mobility on community engagement 1 17–39 10.1177/0042098014562532 Urban Studies 53 Magre, J.; Vallbé, J.-J.; Tomàs, M. (2016): Moving to suburbia? Effects of residential mobility on community engagement. In: Urban Studies 53, 1, 17-39. https://doi.org/10.1177/0042098014562532 Mayer H Knox P 2010 Small-town sustainability: Prospects in the second modernity 10 1545–1565 10.1080/09654313.2010.504336 European Planning Studies 18 Mayer, H.; Knox, P. (2010): Small-town sustainability: Prospects in the second modernity. In: European Planning Studies 18, 10, 1545-1565. https://doi.org/10.1080/09654313.2010.504336 Mayer H Knox P 2010 Small-town sustainability: Prospects in the second modernity 10 1545–1565 10.1080/09654313.2010.504336 European Planning Studies 18 Mayer, H.; Knox, P. (2010): Small-town sustainability: Prospects in the second modernity. In: European Planning Studies 18, 10, 1545-1565. https://doi.org/10.1080/09654313.2010.504336 McMillan DW Chavis DM 1986 Sense of community: A definition and theory 1 6–23 Journal of Community Psychology 14 McMillan, D. W.; Chavis, D. M. (1986): Sense of community: A definition and theory. In: Journal of Community Psychology 14, 1, 6–23. https://doi.org/10.1002/1520-6629%28198601%2914%3A1〈6%3A%3AAID-JCOP2290140103〉3.0.CO%3B2-I McMillan DW Chavis DM 1986 Sense of community: A definition and theory 1 6–23 Journal of Community Psychology 14 McMillan, D. W.; Chavis, D. M. (1986): Sense of community: A definition and theory. In: Journal of Community Psychology 14, 1, 6–23. https://doi.org/10.1002/1520-6629%28198601%2914%3A1〈6%3A%3AAID-JCOP2290140103〉3.0.CO%3B2-I Meijers E 2008 Summing small cities does not make a large city: Polycentric urban regions and the provision of cultural, leisure and sports amenities 11 2323–2342 10.1177/0042098008095870 Urban Studies 45 Meijers, E. (2008): Summing Small Cities Does Not Make a Large City: Polycentric Urban Regions and the Provision of Cultural, Leisure and Sports Amenities. In: Urban Studies 45, 11, 2323-2342. https://doi.org/10.1177/0042098008095870 Meijers E 2008 Summing small cities does not make a large city: Polycentric urban regions and the provision of cultural, leisure and sports amenities 11 2323–2342 10.1177/0042098008095870 Urban Studies 45 Meijers, E. (2008): Summing Small Cities Does Not Make a Large City: Polycentric Urban Regions and the Provision of Cultural, Leisure and Sports Amenities. In: Urban Studies 45, 11, 2323-2342. https://doi.org/10.1177/0042098008095870 Meijers E Burger MJ 2017 Stretching the concept of ‘borrowed size’ 1 269–291 10.1177/0042098015597642 Urban Studies 54 Meijers, E.; Burger, M. J. (2017): Stretching the Concept of ‘Borrowed Size’. In: Urban Studies 54, 1, 269-291. https://doi.org/10.1177/0042098015597642 Meijers E Burger MJ 2017 Stretching the concept of ‘borrowed size’ 1 269–291 10.1177/0042098015597642 Urban Studies 54 Meijers, E.; Burger, M. J. (2017): Stretching the Concept of ‘Borrowed Size’. In: Urban Studies 54, 1, 269-291. https://doi.org/10.1177/0042098015597642 Meijers EJ Burger MJ Hoogerbrugge MM 2016 Borrowing size in networks of cities: City size, network connectivity and metropolitan functions in Europe 1 181–198 10.1111/pirs.12181 Papers in Regional Science 95 Meijers, E. J.; Burger, M. J.; Hoogerbrugge, M. M. (2016): Borrowing size in networks of cities: City size, network connectivity and metropolitan functions in Europe. In: Papers in Regional Science 95, 1, 181-198. https://doi.org/10.1111/pirs.12181 Meijers EJ Burger MJ Hoogerbrugge MM 2016 Borrowing size in networks of cities: City size, network connectivity and metropolitan functions in Europe 1 181–198 10.1111/pirs.12181 Papers in Regional Science 95 Meijers, E. J.; Burger, M. J.; Hoogerbrugge, M. M. (2016): Borrowing size in networks of cities: City size, network connectivity and metropolitan functions in Europe. In: Papers in Regional Science 95, 1, 181-198. https://doi.org/10.1111/pirs.12181 Meißelbach, C. (2019): Die Evolution der Kohäsion. Sozialkapital und die Natur des Menschen. Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-25056-0 Mitchell L Frank MR Harris KD Dodds PS Danforth CM 2013 The geography of happiness: Connecting twitter sentiment and expression, demographics, and objective characteristics of place 5 10.1371/journal.pone.0064417 PloS one 8 Mitchell, L.; Frank, M. R.; Harris, K. D.; Dodds, P. S.; Danforth, C. M. (2013): The geography of happiness: Connecting twitter sentiment and expression, demographics, and objective characteristics of place. In: PloS one 8, 5. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0064417 Mitchell L Frank MR Harris KD Dodds PS Danforth CM 2013 The geography of happiness: Connecting twitter sentiment and expression, demographics, and objective characteristics of place 5 10.1371/journal.pone.0064417 PloS one 8 Mitchell, L.; Frank, M. R.; Harris, K. D.; Dodds, P. S.; Danforth, C. M. (2013): The geography of happiness: Connecting twitter sentiment and expression, demographics, and objective characteristics of place. In: PloS one 8, 5. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0064417 Newman P Kenworthy J 2011 The density multiplier: a response to Mees 1 32–45 World Transport Policy and Practice 17 Newman, P.; Kenworthy, J. (2011): The Density Multiplier: A Response to Mees. In: World Transport Policy and Practice 17, 1, 32-45. Newman P Kenworthy J 2011 The density multiplier: a response to Mees 1 32–45 World Transport Policy and Practice 17 Newman, P.; Kenworthy, J. (2011): The Density Multiplier: A Response to Mees. In: World Transport Policy and Practice 17, 1, 32-45. Noll, H.-H. (2002): Towards a European System of Social Indicators: Theoretical Framework and System Architecture. In: Hagerty, M. R.; Vogel, J.; Møller, V. (Hrsg.): Assessing Quality of Life and Living Conditions to Guide National Policy. Dordrecht, 47-87. = Social Indicators Research Series 11. https://doi.org/10.1007/0-306-47513-8_4 Noll, H.-H. (2005): Sozialindikatorenforschung und Sozialberichterstattung: Ansätze zur Messung und Analyse der Lebensqualität. In: Genov, N. (Hrsg.): Die Entwicklung des soziologischen Wissens. Wiesbaden, 185-212. OECD (2015): How’s Life? 2015: Measuring Well-being. Paris. https://doi.org/10.1787/how_life-2015-en Ottaviani F 2018 Time in the development of indicators on sustainable wellbeing: a local experiment in developing alternative indicators 1 53–73 10.1007/s11205-016-1489-9 Social Indicators Research 135 Ottaviani, F. (2018): Time in the Development of Indicators on Sustainable Wellbeing: A Local Experiment in Developing Alternative Indicators. In: Social Indicators Research 135, 1, 53-73. https://doi.org/10.1007/s11205-016-1489-9 Ottaviani F 2018 Time in the development of indicators on sustainable wellbeing: a local experiment in developing alternative indicators 1 53–73 10.1007/s11205-016-1489-9 Social Indicators Research 135 Ottaviani, F. (2018): Time in the Development of Indicators on Sustainable Wellbeing: A Local Experiment in Developing Alternative Indicators. In: Social Indicators Research 135, 1, 53-73. https://doi.org/10.1007/s11205-016-1489-9 Partridge MD Rickman DS Ali K Olfert MR 2009 Do new economic geography agglomeration shadows underlie current population dynamics across the urban hierarchy? 2 445–466 10.1111/j.1435-5957.2008.00211.x Papers in Regional Science 88 Partridge, M. D.; Rickman, D.  S.; Ali, K.; Olfert, M.R. (2009): Do New Economic Geography agglomeration shadows underlie current population dynamics across the urban hierarchy? In: Papers in Regional Science 88, 2, 445-466. https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2008.00211.x Partridge MD Rickman DS Ali K Olfert MR 2009 Do new economic geography agglomeration shadows underlie current population dynamics across the urban hierarchy? 2 445–466 10.1111/j.1435-5957.2008.00211.x Papers in Regional Science 88 Partridge, M. D.; Rickman, D.  S.; Ali, K.; Olfert, M.R. (2009): Do New Economic Geography agglomeration shadows underlie current population dynamics across the urban hierarchy? In: Papers in Regional Science 88, 2, 445-466. https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2008.00211.x Porsche, L.; Milbert, A.; Steinführer, A. (2019): Einführung. In: Porsche, L.; Steinführer, A.; Sondermann, M. (Hrsg.): Kleinstadtforschung in Deutschland. Stand, Perspektiven und Empfehlungen. Hannover, 5‑15. = Arbeitsberichte der ARL 28. Prezza M Amici M Roberti T Tedeschi G 2001 Sense of community referred to the whole town: Its relations with neighboring, loneliness, life satisfaction, and area of residence 1 29–52 Journal of Community Psychology 29 Prezza, M.; Amici, M.; Roberti, T.; Tedeschi, G. (2001): Sense of community referred to the whole town: Its relations with neighboring, loneliness, life satisfaction, and area of residence. In: Journal of Community Psychology 29, 1, 29-52. https://doi.org/10.1002/1520-6629(200101)29:1〈29::AID-JCOP3〉3.0.CO;2 Prezza M Amici M Roberti T Tedeschi G 2001 Sense of community referred to the whole town: Its relations with neighboring, loneliness, life satisfaction, and area of residence 1 29–52 Journal of Community Psychology 29 Prezza, M.; Amici, M.; Roberti, T.; Tedeschi, G. (2001): Sense of community referred to the whole town: Its relations with neighboring, loneliness, life satisfaction, and area of residence. In: Journal of Community Psychology 29, 1, 29-52. https://doi.org/10.1002/1520-6629(200101)29:1〈29::AID-JCOP3〉3.0.CO;2 Prieto AM Zofío JL Alvarez I 2010 Urban patterns, population density, and optimal city dimension: the case of public infrastructure Working papers in economic theory 2010/08 Universidad Autónoma de Madrid Madrid Prieto, A. M.; Zofío, J. L; Alvarez, I. (2010): Urban patterns, population density, and optimal city dimension: The case of public infrastructure. Madrid. Universidad Autónoma de Madrid, Working Papers in Economic Theory 2010/08. Prieto AM Zofío JL Alvarez I 2010 Urban patterns, population density, and optimal city dimension: the case of public infrastructure Working papers in economic theory 2010/08 Universidad Autónoma de Madrid Madrid Prieto, A. M.; Zofío, J. L; Alvarez, I. (2010): Urban patterns, population density, and optimal city dimension: The case of public infrastructure. Madrid. Universidad Autónoma de Madrid, Working Papers in Economic Theory 2010/08. Putnam, R. D. (2000): Bowling Alone: America’s Declining Social Capital. In: Crothers, L.; Lockhart, C. (Hrsg.): Culture and Politics. A Reader. New York, 223-234. https://doi.org/10.1007/978-1-349-62397-6_12 Rappaport J 2008 Consumption amenities and city population density 6 533–552 10.1016/j.regsciurbeco.2008.02.001 Regional Science and Urban Economics 38 Rappaport, J. (2008): Consumption amenities and city population density. In: Regional Science and Urban Economics 38, 6, 533-552. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2008.02.001 Rappaport J 2008 Consumption amenities and city population density 6 533–552 10.1016/j.regsciurbeco.2008.02.001 Regional Science and Urban Economics 38 Rappaport, J. (2008): Consumption amenities and city population density. In: Regional Science and Urban Economics 38, 6, 533-552. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2008.02.001 Redman L Friman M Gärling T Hartig T 2013 Quality attributes of public transport that attract car users: A research review 119–127 10.1016/j.tranpol.2012.11.005 Transport Policy 25 Redman, L.; Friman, M.; Gärling, T.; Hartig, T. (2013): Quality attributes of public transport that attract car users: A research review. In: Transport Policy 25, 119-127. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.11.005 Redman L Friman M Gärling T Hartig T 2013 Quality attributes of public transport that attract car users: A research review 119–127 10.1016/j.tranpol.2012.11.005 Transport Policy 25 Redman, L.; Friman, M.; Gärling, T.; Hartig, T. (2013): Quality attributes of public transport that attract car users: A research review. In: Transport Policy 25, 119-127. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.11.005 Reichenbach-Behnisch J Flämig A Kasek J Kröckel J Freund E 2012 (wie innovatives Leerstandsmanagement, installieren multipler Häuser und Förderung alternativer Wohnformen für die Generation Plus) Aktivieren des Stadtzentrums von Kleinstädten durch die verknüpfte Anwendung erfolgreicher Modelle aus Großstädten und ländlichen Regionen Fraunhofer IRB Verlag Stuttgart Reichenbach-Behnisch, J.; Flämig, A.; Kasek, J.; Kröckel, J.; Freund, E. (2012): Aktivieren des Stadtzentrums von Kleinstädten durch die verknüpfte Anwendung erfolgreicher Modelle aus Großstädten und ländlichen Regionen wie innovatives Leerstandsmanagement, installieren multipler Häuser und Förderung alternativer Wohnformen für die Generation Plus. Stuttgart. Reichenbach-Behnisch J Flämig A Kasek J Kröckel J Freund E 2012 (wie innovatives Leerstandsmanagement, installieren multipler Häuser und Förderung alternativer Wohnformen für die Generation Plus) Aktivieren des Stadtzentrums von Kleinstädten durch die verknüpfte Anwendung erfolgreicher Modelle aus Großstädten und ländlichen Regionen Fraunhofer IRB Verlag Stuttgart Reichenbach-Behnisch, J.; Flämig, A.; Kasek, J.; Kröckel, J.; Freund, E. (2012): Aktivieren des Stadtzentrums von Kleinstädten durch die verknüpfte Anwendung erfolgreicher Modelle aus Großstädten und ländlichen Regionen wie innovatives Leerstandsmanagement, installieren multipler Häuser und Förderung alternativer Wohnformen für die Generation Plus. Stuttgart. Rodríguez A Látková P Sun Y-Y 2008 The relationship between leisure and life satisfaction: Application of activity and need theory 1 163 10.1007/s11205-007-9101-y Social Indicators Research 86 Rodríguez, A.; Látková, P.; Sun, Y.-Y. (2008): The relationship between leisure and life satisfaction: Application of activity and need theory. In: Social Indicators Research 86, 1, 163. https://doi.org/10.1007/s11205-007-9101-y Rodríguez A Látková P Sun Y-Y 2008 The relationship between leisure and life satisfaction: Application of activity and need theory 1 163 10.1007/s11205-007-9101-y Social Indicators Research 86 Rodríguez, A.; Látková, P.; Sun, Y.-Y. (2008): The relationship between leisure and life satisfaction: Application of activity and need theory. In: Social Indicators Research 86, 1, 163. https://doi.org/10.1007/s11205-007-9101-y Sander W 2011 Location and happiness in the United States 3 277–279 10.1016/j.econlet.2011.05.015 Economics Letters 112 Sander, W. (2011): Location and happiness in the United States. In: Economics Letters 112, 3, 277-279. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2011.05.015 Sander W 2011 Location and happiness in the United States 3 277–279 10.1016/j.econlet.2011.05.015 Economics Letters 112 Sander, W. (2011): Location and happiness in the United States. In: Economics Letters 112, 3, 277-279. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2011.05.015 Sarra A Nissi E 2020 A spatial composite indicator for human and ecosystem well-being in the Italian urban areas 2 353–377 10.1007/s11205-019-02203-y Social Indicators Research 148 Sarra, A.; Nissi, E. (2020): A Spatial Composite Indicator for Human and Ecosystem Well-Being in the Italian Urban Areas. In: Social Indicators Research 148, 2, 353-377. https://doi.org/10.1007/s11205-019-02203-y Sarra A Nissi E 2020 A spatial composite indicator for human and ecosystem well-being in the Italian urban areas 2 353–377 10.1007/s11205-019-02203-y Social Indicators Research 148 Sarra, A.; Nissi, E. (2020): A Spatial Composite Indicator for Human and Ecosystem Well-Being in the Italian Urban Areas. In: Social Indicators Research 148, 2, 353-377. https://doi.org/10.1007/s11205-019-02203-y Schiller G Gutsche J-M 2009 Von der Außen- zur Innenentwicklung in Städten und Gemeinden. Das Kostenparadoxon der Baulandentwicklung UBA-Texte 31/2009 UBA Dessau-Roßlau Schiller, G.; Gutsche, J.-M. (2009): Von der Außen- zur Innenentwicklung in Städten und Gemeinden. Das Kostenparadoxon der Baulandentwicklung. Dessau-Roßlau. = UBA-Texte 31/2009. Schiller G Gutsche J-M 2009 Von der Außen- zur Innenentwicklung in Städten und Gemeinden. Das Kostenparadoxon der Baulandentwicklung UBA-Texte 31/2009 UBA Dessau-Roßlau Schiller, G.; Gutsche, J.-M. (2009): Von der Außen- zur Innenentwicklung in Städten und Gemeinden. Das Kostenparadoxon der Baulandentwicklung. Dessau-Roßlau. = UBA-Texte 31/2009. Schiller G Siedentop S 2005 Infrastrukturfolgekosten der Siedlungsentwicklung unter Schrumpfungsbedingungen 160 83–93 10.1080/02513625.2005.10556910 disP – The Planning Review 41 Schiller, G.; Siedentop, S. (2005): Infrastrukturfolgekosten der Siedlungsentwicklung unter Schrumpfungsbedingungen. In: disP – The Planning Review 41, 160, 83-93. https://doi.org/10.1080/02513625.2005.10556910 Schiller G Siedentop S 2005 Infrastrukturfolgekosten der Siedlungsentwicklung unter Schrumpfungsbedingungen 160 83–93 10.1080/02513625.2005.10556910 disP – The Planning Review 41 Schiller, G.; Siedentop, S. (2005): Infrastrukturfolgekosten der Siedlungsentwicklung unter Schrumpfungsbedingungen. In: disP – The Planning Review 41, 160, 83-93. https://doi.org/10.1080/02513625.2005.10556910 Sørensen JFL 2014 Rural-urban differences in life satisfaction: evidence from the European Union 9 1451–1466 10.1080/00343404.2012.753142 Regional Studies 48 Sørensen, J. F. L. (2014): Rural-Urban Differences in Life Satisfaction: Evidence from the European Union. In: Regional Studies 48, 9, 1451-1466. https://doi.org/10.1080/00343404.2012.753142 Sørensen JFL 2014 Rural-urban differences in life satisfaction: evidence from the European Union 9 1451–1466 10.1080/00343404.2012.753142 Regional Studies 48 Sørensen, J. F. L. (2014): Rural-Urban Differences in Life Satisfaction: Evidence from the European Union. In: Regional Studies 48, 9, 1451-1466. https://doi.org/10.1080/00343404.2012.753142 Talmage CA Frederick C 2019 Quality of life, multimodality, and the demise of the autocentric metropolis: a multivariate analysis of 148 mid-size U.S. cities 1 365–390 10.1007/s11205-017-1829-4 Social Indicator Research 141 Talmage, C. A.; Frederick, C. (2019): Quality of Life, Multimodality, and the Demise of the Autocentric Metropolis: A Multivariate Analysis of 148 Mid-Size U.S. Cities. In: Social Indicator Research 141, 1, 365-390. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1829-4 Talmage CA Frederick C 2019 Quality of life, multimodality, and the demise of the autocentric metropolis: a multivariate analysis of 148 mid-size U.S. cities 1 365–390 10.1007/s11205-017-1829-4 Social Indicator Research 141 Talmage, C. A.; Frederick, C. (2019): Quality of Life, Multimodality, and the Demise of the Autocentric Metropolis: A Multivariate Analysis of 148 Mid-Size U.S. Cities. In: Social Indicator Research 141, 1, 365-390. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1829-4 Torrisi G 2009 Public infrastructure: definition, classification and measurement issues 3 100–124 Economics, Management, and Financial Markets 4 Torrisi, G. (2009): Public infrastructure: definition, classification and measurement issues. In: Economics, Management, and Financial Markets 4, 3, 100-124. Torrisi G 2009 Public infrastructure: definition, classification and measurement issues 3 100–124 Economics, Management, and Financial Markets 4 Torrisi, G. (2009): Public infrastructure: definition, classification and measurement issues. In: Economics, Management, and Financial Markets 4, 3, 100-124. Veenhoven R 2002 Why social policy needs subjective indicators 1-3 33–46 10.1023/A:1015723614574 Social Indicators Research 58 Veenhoven, R. (2002): Why social policy needs subjective indicators. In: Social Indicators Research 58, 1‑3, 33-46. https://doi.org/10.1023/A:1015723614574 Veenhoven R 2002 Why social policy needs subjective indicators 1-3 33–46 10.1023/A:1015723614574 Social Indicators Research 58 Veenhoven, R. (2002): Why social policy needs subjective indicators. In: Social Indicators Research 58, 1‑3, 33-46. https://doi.org/10.1023/A:1015723614574 Veenhoven, R. (2015): The Overall Satisfaction with Life: Subjective Approaches (1). In: Glatzer, W.; Camfield, L.; Møller, V.; Rojas, M. (Hrsg.): Global Handbook of Quality of Life. Dordrecht, 207-238. https://doi.org/10.1007/978-94-017-9178-6_9 Volgmann K Rusche K 2020 The geography of borrowing size: exploring spatial distributions for German urban regions 1 60–79 10.1111/tesg.12362 Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 111 Volgmann, K.; Rusche, K. (2020): The Geography of Borrowing Size: Exploring Spatial Distributions for German Urban Regions. In: Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 111, 1, 60-79. https://doi.org/10.1111/tesg.12362 Volgmann K Rusche K 2020 The geography of borrowing size: exploring spatial distributions for German urban regions 1 60–79 10.1111/tesg.12362 Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 111 Volgmann, K.; Rusche, K. (2020): The Geography of Borrowing Size: Exploring Spatial Distributions for German Urban Regions. In: Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 111, 1, 60-79. https://doi.org/10.1111/tesg.12362 Wallace C Pichler F 2009 More participation, happier society? A comparative study of civil society and the quality of life 2 255–274 10.1007/s11205-008-9305-9 Social Indicators Research 93 Wallace, C.; Pichler, F. (2009): More participation, happier society? A comparative study of civil society and the quality of life. In: Social Indicators Research 93, 2, 255-274. https://doi.org/10.1007/s11205-008-9305-9 Wallace C Pichler F 2009 More participation, happier society? A comparative study of civil society and the quality of life 2 255–274 10.1007/s11205-008-9305-9 Social Indicators Research 93 Wallace, C.; Pichler, F. (2009): More participation, happier society? A comparative study of civil society and the quality of life. In: Social Indicators Research 93, 2, 255-274. https://doi.org/10.1007/s11205-008-9305-9 Wanninger, T. (1998): Bildung und Gemeinsinn. Ein Beitrag zur Pädagogik der Urteilskraft aus der Philosophie des „sensus communis“. Hamburg. Weeranakin P Promphakping B 2018 Local meanings of wellbeing and the construction of wellbeing indicators 2 689–703 10.1007/s11205-017-1692-3 Social Indicators Research 138 Weeranakin, P.; Promphakping, B. (2018): Local Meanings of Wellbeing and the Construction of Wellbeing Indicators. In: Social Indicators Research 138, 2, 689-703. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1692-3 Weeranakin P Promphakping B 2018 Local meanings of wellbeing and the construction of wellbeing indicators 2 689–703 10.1007/s11205-017-1692-3 Social Indicators Research 138 Weeranakin, P.; Promphakping, B. (2018): Local Meanings of Wellbeing and the Construction of Wellbeing Indicators. In: Social Indicators Research 138, 2, 689-703. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1692-3 Westphal C 2008 Dichte und Schrumpfung: Kriterien zur Bestimmung angemessener Dichten in Wohnquartieren schrumpfender Städte aus Sicht der stadttechnischen Infrastruktur IÖR-Schriften 49 Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e. V. (IÖR) Dresden Westphal, C. (2008): Dichte und Schrumpfung: Kriterien zur Bestimmung angemessener Dichten in Wohnquartieren schrumpfender Städte aus Sicht der stadttechnischen Infrastruktur. Dresden. = IÖR-Schriften 49. Westphal C 2008 Dichte und Schrumpfung: Kriterien zur Bestimmung angemessener Dichten in Wohnquartieren schrumpfender Städte aus Sicht der stadttechnischen Infrastruktur IÖR-Schriften 49 Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e. V. (IÖR) Dresden Westphal, C. (2008): Dichte und Schrumpfung: Kriterien zur Bestimmung angemessener Dichten in Wohnquartieren schrumpfender Städte aus Sicht der stadttechnischen Infrastruktur. Dresden. = IÖR-Schriften 49. Winkler-Kühlken B Diller C Gareis P Popowski M Lenk J 2019 Lage und Zukunft der Kleinstädte in Deutschland. Bestandsaufnahme zur Situation der Kleinstädte in zentralen Lagen BBSR-Online-Publikation 15/2019 BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung Bonn Winkler-Kühlken, B.; Diller, C.; Gareis, P.; von Popowski, M.; Lenk, J. (2019): Lage und Zukunft der Kleinstädte in Deutschland. Bestandsaufnahme zur Situation der Kleinstädte in zentralen Lagen. Bonn. = BBSR-Online-Publikation 15/2019. Winkler-Kühlken B Diller C Gareis P Popowski M Lenk J 2019 Lage und Zukunft der Kleinstädte in Deutschland. Bestandsaufnahme zur Situation der Kleinstädte in zentralen Lagen BBSR-Online-Publikation 15/2019 BBSR – Bundesinstitut für Bau‑, Stadt- und Raumforschung Bonn Winkler-Kühlken, B.; Diller, C.; Gareis, P.; von Popowski, M.; Lenk, J. (2019): Lage und Zukunft der Kleinstädte in Deutschland. Bestandsaufnahme zur Situation der Kleinstädte in zentralen Lagen. Bonn. = BBSR-Online-Publikation 15/2019. Woolcock M 2010 The rise and routinization of social capital, 1988-2008 469–487 10.1146/annurev.polisci.031108.094151 Annual Review of Political Science 13 Woolcock, M. (2010): The rise and routinization of social capital, 1988-2008. In: Annual Review of Political Science 13, 469-487. https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.031108.094151 Woolcock M 2010 The rise and routinization of social capital, 1988-2008 469–487 10.1146/annurev.polisci.031108.094151 Annual Review of Political Science 13 Woolcock, M. (2010): The rise and routinization of social capital, 1988-2008. In: Annual Review of Political Science 13, 469-487. https://doi.org/10.1146/annurev.polisci.031108.094151 Wynne-Edwards V 1962 Animal dispersion in relation to social behaviour Oliver & Boyd Edinburgh Wynne-Edwards, V. (1962): Animal dispersion in relation to social behaviour. Edinburgh. Wynne-Edwards V 1962 Animal dispersion in relation to social behaviour Oliver & Boyd Edinburgh Wynne-Edwards, V. (1962): Animal dispersion in relation to social behaviour. Edinburgh. Zapf W 1974 The polity as a monitor of the quality of life 5 651–675 10.1177/000276427401700503 American Behavioral Scientist 17 Zapf, W. (1974): The Polity as a Monitor of the Quality of Life. In: American Behavioral Scientist 17, 5, 651-675. https://doi.org/10.1177/000276427401700503 Zapf W 1974 The polity as a monitor of the quality of life 5 651–675 10.1177/000276427401700503 American Behavioral Scientist 17 Zapf, W. (1974): The Polity as a Monitor of the Quality of Life. In: American Behavioral Scientist 17, 5, 651-675. https://doi.org/10.1177/000276427401700503 Zapf, W. (1984): Individuelle Wohlfahrt: Lebensbedingungen und wahrgenommene Lebensqualität. In: Glatzer, W.; Zapf, W. (Hrsg.): Lebensqualität in der Bundesrepublik. Objektive Lebensbedingungen und subjektives Wohlbefinden. Frankfurt am Main, 13-26. Zapf W 2000 Social Reporting in the 1970s and in the 1990s 1 1–15 10.1023/A:1006997731263 Social Indicators Research 51 Zapf, W. (2000): Social Reporting in the 1970s and in the 1990s. In: Social Indicators Research 51, 1, 1‑15. https://doi.org/10.1023/A:1006997731263 Zapf W 2000 Social Reporting in the 1970s and in the 1990s 1 1–15 10.1023/A:1006997731263 Social Indicators Research 51 Zapf, W. (2000): Social Reporting in the 1970s and in the 1990s. In: Social Indicators Research 51, 1, 1‑15. https://doi.org/10.1023/A:1006997731263