infas-repraesentativbefragung-verbraucher-scoring
Dieses Dokument ist Teil der Anfrage „Gutachten des Sachverständigenrats für Verbraucherfragen“
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
4.2 Differenzierung zentraler Ergebnisse nach Splits
Die unterschiedlichen Steuerungen im Fragebogen brachten entsprechende Kon-
textinformationen für die Befragten im Interview mit sich. Infolge dessen ist
denkbar, dass es sich durchaus auf die Einstellungsmessung auswirken kann, ob
die Befragten zuvor durch das Thema Kfz oder das Thema Gesundheit geführt
wurden und ob sie dort dann jeweils die positiv-belohnende Bonus-Regelung
kennenlernten oder die negativ-bestrafende Malus-Regelung. Diese Kontextva-
riablen können sich als inhaltliche Bedeutungsrahmen (Frames) möglicherweise
auf das nachfolgende Antwortverhalten auswirken. Ob und inwiefern die Splits
im Fragebogen eine solche Wirkung entfalteten, soll im Folgenden betrachtet
werden.
Zum Wissensstand über die Bewertungskriterien von Finanzdienstleistern kön-
nen solche Effekte nicht vorliegen, da dieser Fragenblock in der Sukzession noch
vor den Splits erhoben wurde. Es zeigt sich entsprechend auch kein Unterschied
im Wissensstand der Befragten aus den vier Splits Kfz Bonus, Kfz Malus, Ge-
sundheit Bonus und Gesundheit Malus.
Wie bereits im Bericht gezeigt, erweisen sich die beiden Bonus-Gruppen aus den
Splits Kfz und Gesundheit als eher bereit, neuartige Scores im Bereich Kfz-
Versicherung oder Krankenkasse zu nutzen, als die beiden Malus-Gruppen. Dies
betrifft vor allen Dingen neue Tarife innerhalb des jeweils originären Versiche-
rungsbereiches, nicht jedoch mögliche Kombitarife zwischen Kfz und Gesund-
heit. In der Bewertung der Kombitarife zeigen sich keine Unterschiede zwischen
den Bonus- und Malus-Gruppen.
Die Bonus-Gruppe im Bereich Kfz zeichnet sich darüber hinaus durch eine posi-
tivere Haltung aus gegenüber einer Veröffentlichung von Kfz-Punktwerten im
Internet als die Malus-Gruppe. Dies gilt auch für die Aufzeichnung der Fahrge-
schwindigkeit und deren Übermittlung an die Polizei. Bezüglich der Veröffentli-
chung von Krankenversicherungspunkten lässt sich kein vergleichbarer Effekt
ableiten.
Insgesamt äußern sich die Befragten aus dem Kfz-Split etwas zugänglicher für
das Thema eines Sozialen Punktwerts, das sowohl durch die Bonus- wie auch die
Malus-Gruppe weniger ablehnend bewertet wird als durch die Befragten aus
dem Gesundheits-Split.
Seite 33
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
Tabelle 4 Differenzierung zentraler Ergebnisse nach Splits im Fragebogen
Zustimmungsrate/ Gesamt Kfz Kfz Gesund Gesund
Anteilswerte in Prozent/ Bonus Malus sund- sund-
Mittelwerte der Summenindizes heit heit
Bonus Malus
Wissensstand zu den Bewertungskriterien Schufa/Kreditwirtschaft
Summenindex Schufa (0 bis 7), Mittelwert 4,2 4,1 4,2 4,1 4,2
mögliche Nutzung neuartiger Tarife, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent
Nutzung neuartiger Kfz-Tarif, Split Kfz 36% 43% 30%
Nutzung Kombitarif Kfz- und Krankenversi- 24% 24% 24%
cherung, Split Kfz
Nutzung neuartiger Krankenkassentarif, 34% 36% 32%
Split Gesundheit
Nutzung Kombitarif Kranken- und Kfz- 31% 32% 30%
Versicherung, Split Gesundheit
als gerechtfertigt empfundene Kriterien für neue Tarife im Bereich Kfz und Gesundheit,
jeweils Mittelwert
Summenindex Bonus Kfz (0 bis 5) 2,2 2,2
Summenindex Malus Kfz (0 bis 5) 1,8 1,8
Summenindex Bonus Gesundheit ( 0 bis 6) 2,4 2,4
Summenindex Malus Gesundheit (0 bis 6) 1,8 1,8
Veröffentlichungsbereitschaft, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent“
Veröffentlichung Schufa selbst im Internet 12% 12% 13% 12% 12%
Veröffentlichung Schufa von allen im Internet 7% 8% 7% 6% 7%
Veröffentlichung Punktwert Kfz-Versicherung 12% 13% 11%
selbst im Internet
Veröffentlichung Punktwert Kfz-Versicherung 10% 13% 8%
von allen im Internet
Veröffentlichung Punktwert Krankenversiche- 5% 4% 7%
rung selbst im Internet
Veröffentlichung Punktwert Krankenversiche- 5% 6% 5%
rung von allen im Internet
Haltung zu weiteren Aufzeichnungspflichten, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent
Fahrgeschwindigkeit, Übermittlung an Polizei 28% 31% 24%
Schrittzahl, Beteiligung an Arztkosten 8% 6% 10%
Sozialer Punktwert, für alle aufs Handy 9% 10% 10% 7% 7%
Nicht gefüllte Felder: Daten für diese Zellen nicht erhoben
Seite 34
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
4.3 Differenzierung nach Persönlichkeit und Einstellungen
Neben den bereits untersuchten Merkmalen hat schließlich auch die Frage ihre
Berechtigung, ob bestimmte Einstellungsmerkmale einen Zusammenhang zu
den Untersuchungsfragen aufweisen. Hierfür wurde im Fragebogen das Persön-
lichkeitskonstrukt der Internalen/Externalen Kontrollüberzeugung anhand ei-
ner Kurzskala operationalisiert, die mit vier Fragen beide Skalen umfasst. Die
Formulierung der Fragen, die Bildung der Skalen sowie die Referenzwerte für die
2
Population wurden den GESIS-WorkingPapers 2012|19 entnommen .
Die Internale Kontrollüberzeugung beschreibt das Ausmaß, in dem eine Person
überzeugt ist, Ereignisse selbst kontrollieren und durch das eigene Verhalten
beeinflussen zu können. Die Externale Kontrollüberzeugung steht für das Aus-
maß, in dem das Geschehen als Schicksal, Zufall oder durch andere kontrolliert
erlebt wird, und somit außerhalb der eigenen Beeinflussbarkeit.
Zusätzlich wurde die subjektive Einschätzung der eigenen Risikobereitschaft mit
in die Betrachtung aufgenommen.
– Hoch Risikobereite sind erheblich weniger bereit, neuartige Kfz-Tarife in An-
spruch zu nehmen, als niedrig Risikobereite. Sie empfinden auch den Beloh-
nungscharakter in den Bonus-Gruppen zu Kfz und Gesundheit weniger ge-
rechtfertigt. Gleichzeitig stehen sie aber der möglichen Veröffentlichung von
Punktwerten zu Schufa und im Kfz-Bereich, einschließlich einer Aufzeich-
nungspflicht für die Fahrgeschwindigkeit weniger ablehnend entgegen.
– Menschen, die in hohem Maße der Überzeugung sind, dass ihre Geschicke von
ihnen selbst gesteuert werden können (hohe Internale Kontrollüberzeugung),
äußern sich relativ ähnlich den hoch Risikobereiten: sie lehnen neuartige Kfz-
Scores eher ab, zeigen sich aber aufgeschlossener gegenüber den Gesundheits-
Scores, und stehen Datenveröffentlichungen weniger restriktiv gegenüber, mit
Ausnahme der Übermittlung der Fahrgeschwindigkeit. Menschen mit niedri-
ger Internaler Kontrollüberzeugung sind wiederum für neuartige Kfz-Scores
eher ansprechbar, nicht jedoch für alle anderen untersuchten Scores im Be-
reich Gesundheit oder in Kombination von Kfz und Gesundheit.
– Menschen, die ihre Geschicke in hohem Maße als von außen gesteuert erleben,
(hohe Externale Kontrollüberzeugung) sind den neuartigen Krankenversiche-
rungstarifen ebenfalls eher zugeneigt und würden auch der Veröffentlichung
von Krankenversicherungs-Scores eher zustimmen als Menschen mit niedriger
oder durchschnittlicher Externaler Kontrollüberzeugung. Menschen mit nied-
riger Externaler Kontrollüberzeugung stehen wiederum einer Veröffentli-
chung von Punktwerten jedweder Art besonders ablehnend gegenüber.
2
Siehe https://www.gesis.org/fileadmin/kurzskalen/working_papers/IE4_Workingpaper.pdf
Seite 35
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
Tabelle 5 Differenzierung zentraler Ergebnisse nach Einstellungsmerkmalen
Zustimmungsrate/ Gesamt Risikobereitschaft Internale Kontroll- Externale Kontroll-
Anteilswerte in Prozent/ überzeugung überzeugung
Mittelwerte der Summenindizes
nied- mit- hoch nied- mit- hoch nied- mit- hoch
rig tel rig tel rig tel
Wissensstand zu den Bewertungskriterien Schufa/Kreditwirtschaft, Mittelwert
Summenindex Schufa (0 bis 7) 4,2 4,2 4,1 4,2 4,0 4,2 4,3 4,1 4,2 4,2
mögliche Nutzung neuartiger Tarife, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent
Nutzung neuartiger Kfz-Tarif, Split Kfz 36% 45% 33% 20% 40% 36% 34% 30% 38% 32%
Nutzung Kombitarif Kfz- und Krankenversi- 24% 26% 23% 21% 19% 26% 23% 21% 26% 18%
cherung, Split Kfz
Nutzung neuartiger Krankenkassentarif, 34% 28% 37% 35% 25% 34% 40% 33% 32% 40%
Split Gesundheit
Nutzung Kombitarif Kranken- und Kfz- 31% 31% 28% 41% 26% 31% 33% 34% 29% 38%
Versicherung, Split Gesundheit
als gerechtfertigt empfundene Kriterien für neue Tarife im Bereich Kfz und Gesundheit, jeweils Mittelwert
Summenindex Bonus Kfz (0 bis 5) 2,2 2,5 2,1 1,7 2,1 2,3 2,0 2,5 2,2 1,9
Summenindex Malus Kfz (0 bis 5) 1,8 1,9 1,7 1,7 1,7 1,8 1,8 1,5 1,9 1,6
Summenindex Bonus Gesundheit ( 0 bis 6) 2,4 2,2 2,6 2,1 2,1 2,5 2,3 2,5 2,3 2,5
Summenindex Malus Gesundheit (0 bis 6) 1,8 1,7 1,9 1,8 1,6 1,9 1,8 1,5 1,9 1,6
Veröffentlichungsbereitschaft, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent“
Veröffentlichung Schufa selbst im Internet 12% 13% 12% 15% 13% 13% 11% 11% 13% 13%
Veröffentlichung Schufa von allen, Internet 7% 8% 5% 9% 9% 6% 6% 6% 6% 10%
Veröffentlichung Punktwert Kfz- 12% 14% 9% 19% 11% 11% 16% 5% 15% 8%
Versicherung selbst im Internet
Veröffentlichung Punktwert Kfz- 10% 8% 11% 14% 9% 9% 14% 5% 11% 10%
Versicherung von allen im Internet
Veröffentlichung Punktwert Kranken- 5% 6% 5% 6% 4% 5% 8% 2% 5% 11%
versicherung selbst im Internet
Veröffentlichung Punktwert Kranken- 5% 4% 6% 4% 6% 5% 5% 2% 5% 10%
versicherung von allen im Internet
Haltung zu weiteren Aufzeichnungspflichten, jeweils Anteil „Ja“ in Prozent
Fahrgeschwindigkeit, Übermittlung Polizei 28% 29% 25% 33% 33% 28% 23% 24% 28% 27%
Schrittzahl, Beteiligung an Arztkosten 8% 10% 7% 8% 7% 7% 12% 5% 8% 12%
Sozialer Punktwert, für alle aufs Handy 9% 8% 8% 11% 9% 9% 8% 3% 10% 10%
Seite 36
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
5 Zusatzauswertungen zu Einflussfaktoren
In Abstimmung mit dem Auftraggeber und dem Erkenntnisinteresse entspre-
chend hat infas umfassende multivariate Analysen durchgeführt, um mögliche
Einflussfaktoren auf zentrale Indikatoren der Studie zu ermitteln.
Dabei wurden in 35 Analysen folgende Fragestellungen bearbeitet:
– Welche unabhängigen Merkmale erhöhen die Chance, dass Befragte korrekt
benennen können, ob ein Merkmal von Auskunfteien (Schufa) zur Berechnung
des Bonitäts-Scores verwendet wird oder nicht? Dies gilt sowohl für die Einzel-
kriterien als auch für den Summenscore der korrekten Angaben als Indikator
für den Wissensstand der Befragten.
– Welche unabhängigen Variablen erhöhen die Chance, dass Befragte die unter-
suchten Bonus- und Malus-Regelungen für Kfz- und Krankenversicherung als
gerechtfertigt empfinden?
– Welche unabhängigen Variablen erhöhen die Chance, dass Befragte die unter-
suchten Telematik- bzw. Kombitarife nutzen würden?
– Welche unabhängigen Variablen erhöhen die Chance, dass Befragte verschie-
dene Ausprägungen von Aufzeichnungspflichten und Überwachung akzeptie-
ren?
Zur Beantwortung wurden aufgrund der Skalierung der abhängigen Variablen
vorwiegend multivariate logistische Regressionen eingesetzt, deren Resultate in
Anhang 2 nach Themenblöcken dokumentiert sind.
Vorab ist darauf hinzuweisen, dass nicht alle der untersuchten Modelle signifi-
kante Ergebnisse erbrachten. Im Bereich Krankenversicherung hat sich einzig
das Modell zum Rauchen unter der Malus-Regelung als haltbar erwiesen. Auch
zu den Kfz-Tarifen sind nicht alle Modelle tragfähig. Im Ausschlussverfahren
deutet dies zumindest darauf hin, dass für die untersuchten unabhängigen Vari-
ablen keine signifikanten Einflüsse messbar sind; ein Umstand, der an sich auch
bereits ein inhaltlich interpretierbares Ergebnis darstellt.
Aufgrund des Umfangs der Analysen werden an dieser Stelle beispielhaft für die
untersuchten Bonitätskriterien die Ergebnisse für das Modell „Endgültig nicht
bezahlte Rechnung“ ausführlich beschrieben. Für die anderen thematischen
Bereiche erfolgt eine Zusammenfassung der Resultate.
5.1 Modelle im Bereich Bonität am Beispiel des Modells
„Endgültig nicht bezahlte Rechnung“
Zum Thema Bonität wurden sieben Aspekte in separaten Modellen untersucht:
endgültig nicht bezahlte Rechnungen, Alter, laufende Kreditverträge, Höhe des
Vermögens. Soziales Netzwerk, Beruf und Nationalität. Nicht untersucht wurde
der Aspekt, ob in der Nachbarschaft Menschen mit endgültig nicht bezahlten
Rechnungen leben, da dieser Aspekt bei Finanzdienstleistern uneinheitlich ver-
wendet wird. Insgesamt erweisen sich sechs der sieben untersuchten Modelle
als signifikant, einzig nicht dasjenige für „Beruf“.
Seite 37
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
Tabelle 6 Ergebnisse der logistischen Regression für das Modell „Endgültig nicht
bezahlte Rechnung“ im Bereich Bonitäts-Scoring
Modell "Rechnung"
Abhängige Variable:
1=Richtige Antwort gegeben;
0=falsche Antwort gegeben Odds-Ratio Sig.
Haushaltsäquivalenzeinkommen
Unterdurchschnittlich 0,7280
Durchschnittlich Referenz
Überdurchschnittlich 0,7257
Fehlende Angabe 0,7239
Höchster allgemeinbildender Schulabschluss
Hauptschulabschluss/ Kein Abschluss Referenz
Mittlerer Abschluss 1,0073
(Fach-)Hochschulreife 1,2877
Alter
16-34 Jahre 1,8112 **
35-49 Jahre 1,6055 *
50-64 Jahre 1,4495 *
65 Jahre und älter Referenz
Geschlecht
männlich Referenz
weiblich 0,7750 *
Schufa abgerufen
nein Referenz
ja 0,9829
Wohnortsgröße
Bis 20.000 EW 1,0689
20.000 bis 100.000 EW Referenz
100.000 oder mehr EW 1,3490
Fehlende Angabe 0,5387
Konstante 4,2955 ***
Anzahl Fälle im Modell 2069
LR chi2 35,9495
Prob > chi2 0,0006
Pseudo R² 0,0202
* p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
Seite 38
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
Die Einzelmerkmale werden in ihren Ausprägungen jeweils zur Referenz be-
trachtet: Die Odds-Ratios geben Auskunft darüber, ob die Chance der jeweiligen
Gruppe gegenüber der Referenz eher erhöht oder erniedrigt ist, einen Wert von
1 vs. 0 in der logistischen Regression zu erzielen. Die 1 steht dabei für die korrek-
te Antwort, die 0 für die falsche Antwort.
Im Modell für die „Endgültig nicht bezahlte Rechnung“ ist das Alter der Befrag-
ten das zentrale erklärende Merkmal. Gegenüber der Referenzgruppe der Über-
64-Jährigen weisen die jüngsten Befragten zwischen 16 und 34 Jahren eine
1,8-fach erhöhte Chance auf, dieses Merkmal richtig als Bonitätskriterium zu
erkennen. Unter den Befragten zwischen 35 und 49 Jahren ist die Chance noch
1,6-fach erhöht, in der Gruppe der 50 bis 64-Jährigen schließlich noch 1,4-fach.
Neben dem Alterseffekt lässt sich auch ein Geschlechtereffekt ablesen, in der
Richtung, dass Frauen gegenüber Männern mit dem Wert von 0,775 einen deut-
lich unter 1 liegenden Odds-Ratio Wert aufweisen. Dieser lässt sich durch Rich-
tungsumkehr unter Zuhilfenahme des inversen Odds-Ratio Wertes wie folgt
ausdrücken: Die Referenzgruppe der Männer weist gegenüber den Frauen eine
1/0,775 = 1,3-fach erhöhte Chance auf, den Aspekt der unbezahlten Rechnung als
Bonitätskriterium richtig einzuschätzen.
2
Insgesamt besitzt das Gesamtmodell mit einem Pseudo R von 0,02 jedoch eine
sehr geringe Erklärungskraft. Dies gilt in ähnlicher Form für einige der im Rah-
men dieser Studie untersuchten Modelle. Eine Erklärungskraft von unter 0,10
muss in der empirischen Sozialwissenschaft als eher klein angesehen werden;
die meisten der hier untersuchten Modelle liegen darunter und besitzen daher
nur eingeschränkte Aussagekraft.
Weitere Modelle im Bereich Bonität
Dass Alterseffekte nicht immer in die oben beschriebene Richtung weisen, zeigt
sich am Beispiel des Modells für Vermögen (siehe Anhang 2). Dort liegen drei
Altersgruppen ähnlich zur Referenzgruppe ab 65 Jahre, und nur die jüngste
Gruppe zwischen 16 und 34 Jahren weist demgegenüber mit einem signifikan-
ten Odds-Ratio Wert von 0,6655 einen Wert unter 1 auf. Die Referenzgruppe der
Personen ab 65 Jahren hat gegenüber den Befragten unter 35 Jahren demnach
eine 1/0,6655=1,5-fach erhöhte Chance darauf, den Aspekt „Vermögen“ als Boni-
tätskriterium korrekt einzuschätzen. In diesem Fall lautet die korrekte Antwort,
dass das Merkmal nicht als Bonitätskriterium verwendet wird.
Neben Alter und Geschlecht sind in den anderen untersuchten Modellen im
Themenkomplex „Bonität“ außerdem die Schulbildung relevant, sowie der Ab-
ruf der Schufa-Selbstauskunft innerhalb der letzten 5 Jahre und das Haushalts-
äquivalenzeinkommen. Für die Schulbildung lässt sich entgegen möglicher
Erwartungen festhalten, dass nicht immer eine formal höhere Schulbildung mit
einer höheren Chance auf korrekte Beantwortung einhergeht. Zwar ist dieses
zum Teil der Fall, z.B. bei der Beurteilung zum Kreditvertrag, wo die Gruppe mit
der höchsten Schulbildung auch die höchste Trefferchance aufweist, nicht je-
doch im Modell „Nationalität“, wo die Gruppe mit eher niedriger Schulbildung
eine höhere Chance auf Richtigbeantwortung aufweist, in dem Sinne, dass Nati-
onalität nicht zu den genutzten Kriterien zählt.
Seite 39
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
5.2 Modell zum Summenscore über die Bonitätskriterien
Für den Bereich Bonität wurde zudem der Summenscore über die korrekten
Antworten der Befragten in einem separaten Modell anhand einer linearen Re-
gression untersucht. Der Summenscore kann, wie in Kapitel 2 beschrieben, Wer-
te von 0 bis 7 annehmen. Aufgrund der Skalierung dieser abhängigen Variablen
wurde eine lineare Regression als Analyseverfahren gewählt.
Tabelle 7 Ergebnisse der linearen Regression für das Modell „Gesamtscore“
im Bereich Bonitäts-Scoring
Gesamtscore
Abhängige Variable:
Anzahl richtig genannter Merkmale (0-7) Koeffizient Sig.
Haushaltsäquivalenzeinkommen
Unterdurchschnittlich -0,1547222 *
Durchschnittlich Referenz
Überdurchschnittlich 0,0667
Fehlende Angabe -0,2552 **
Höchster allgemeinbildender Schulabschluss
Hauptschulabschluss/ Kein Abschluss Referenz
Mittlerer Abschluss -0,1000
(Fach-)Hochschulreife 0,0221
Alter
16-34 Jahre 0,4580 ***
35-49 Jahre 0,4841 ***
50-64 Jahre 0,2817 ***
65 Jahre und älter Referenz
Geschlecht
männlich Referenz
weiblich 0,0256
Schufa abgerufen
nein Referenz
ja 0,2230 ***
Wohnortsgröße
Bis 20.000 EW 0,0677
20.000 bis 100.000 EW Referenz
100.000 oder mehr EW 0,0827
Fehlende Angabe 0,0594
Konstante 3,8735
Anzahl Fälle im Modell 1708
Prob > F 0,0000
R² 0,0463
Adj. R² 0,0389
* p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
Seite 40
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
In diesem Modell der linearen Regression interpretieren sich die Koeffizienten
direkt in Bezug auf die abhängige Variable, und deuten bei negativem Wert ein
Absinken gegenüber der Referenzkategorie um den jeweiligen Punktwert auf
dem Summenscore an, und bei positivem Wert einen entsprechenden Anstieg.
So sinkt der Summenscore bei unterdurchschnittlichem Haushaltseinkommen
im Schnitt um einen Betrag von -0,15 gegenüber dem Summenscore der durch-
schnittlichen Einkommensgruppe. Er sinkt auch in der Gruppe, die keine Angabe
zum Einkommen machen möchte, um einen Betrag von -0,25 Punktwerten.
In seinem Ausmaß deutlicher und mit höherer Signifikanz ist der Alterseffekt,
der sich in seiner Richtung so beschreiben lässt, als dass gegenüber der ältesten
Befragtengruppe ab 65 Jahre die Befragten bis 49 Jahre im Schnitt einen halben
Punkt mehr auf dem Summenscore erzielen, und somit als besser informiert
gelten dürfen. Unter den 50- bis 64-Jährigen beträgt die Differenz dann nur noch
etwa einen Viertel-Punkt, den diese auf dem Summenscore gegenüber der Refe-
renz im Plus haben.
Auch die Frage, ob im Laufe der letzten 5 Jahre ein eigener Schufa-Abruf erfolgte,
hat einen Einfluss auf den Grad der Informiertheit über Bonitätskriterien. Aller-
dings sind der Koeffizient und damit der Wissenszuwachs mit 0,22 bei eigenem
Schufa-Abruf als nicht sehr hoch zu betrachten.
5.3 Zusammenfassende Betrachtung weiterer Regressions-
modelle
Um die umfassenden Ergebnisse der weiteren Regressionsanalysen in nachvoll-
ziehbarer Art und Weise darzustellen, wird im Folgenden auf die Ausgangsfra-
gen Bezug genommen. Die Ergebnisse der Analysen werden diesen Fragen zu-
sammenfassend zugeordnet. Die vollständigen Detailergebnisse sind den Tabel-
len im Anhang 2 zu entnehmen.
Der Wissensstand über Bonitätskriterien ist (in unterschiedlichen Modellen mit
unterschiedlicher Ausprägung) anhängig von
– Alter (mit einem klaren Trend, dass Jüngere tendenziell besser informiert sind),
– Schulabschluss (Effekte je nach Modell in beiderlei Richtungen),
– Geschlecht (Effekte ebenfalls in beiderlei Richtungen),
– eigener Schufa-Abruf (mit positivem Effekt) und
– Haushaltseinkommen (unterdurchschnittliche Einkommen mit leicht niedri-
gerem Informationsstand).
Seite 41
infas Bericht: Verbraucher-Scoring Repräsentativbefragung
Einflüsse auf die Akzeptanz der Bonus- und Malus-Regelungen im Bereich Kfz
und Gesundheit:
– Im Bereich Kfz spielt das Geschlecht in allen Modellen sowohl unter der Bonus-
als auch der Malus-Option keine signifikante Rolle.
– Das Alter wirkt hier in unterschiedlicher Richtung: Ältere befürworten eher die
Belohnung des überwiegenden Fahrens auf dem Land, Jüngere befürworten
eher die Bestrafung von Geschwindigkeitsübertretungen und Handynutzung
am Steuer.
– Niedrigere Einkommensgruppen befürworten eher als die höheren Einkom-
mensgruppen die Bonus-Regelungen bei überwiegender Pkw-Nutzung tags-
über und auf dem Land.
– Die Wohnortgröße wirkt sich tendenziell so aus, dass Bonus-Regelungen in
kleineren Ortschaften bis 20 Tsd. Einwohnern am ehesten begrüßt werden.
– Internale und Externale Kontrollüberzeugung haben hier kaum interpretierba-
ren Einfluss.
– Das Modell mit der offenkundigsten Alltags-Plausibilität ist dasjenige zur Ge-
schwindigkeit: Hier sind es die jüngsten Befragten sowie die überwiegenden
Fußgänger und die Menschen ohne Punkte in Flensburg, die am ehesten eine
Bestrafung des zu schnellen Fahrens befürworten.
– Im Bereich Gesundheit lässt sich lediglich festhalten, dass die Wahrscheinlich-
keit der Zustimmung zu einer monetären Bestrafung des Rauchens im Versi-
cherungstarif mit steigendem Einkommen ebenfalls ansteigt. Gleiches gilt
auch für Menschen, die nach eigenem Bekunden überhaupt keine Freude an
der Nutzung technischer Geräte haben.
Zudem untersucht wurden die Einflüsse auf eine mögliche Inanspruchnahme
von Telematik- bzw. Kombitarifen, in Form der dargestellten neuartigen Kfz-
oder Krankenversicherungstarife und als ergänzende Kombitarife Kfz und Ge-
sundheit sowie Gesundheit und Kfz:
– In allen untersuchten Modellen hierzu hat das Geschlecht keinen signifikan-
ten Effekt. Auch das Alter scheint kaum Einflüsse auf die Wahrscheinlichkeit
der Akzeptanz dieser Tarife aufzuweisen. Lediglich die jüngste Befragtengrup-
pe bis 34 Jahre zeigt sich tendenziell aufgeschlossener gegenüber einem Kfz-
Telematiktarif oder einem Kombitarif Gesundheit plus Kfz als alle anderen Al-
tersgruppen.
– Die Akzeptanz der beiden untersuchten Kfz-Tarife fällt nach Haushaltsein-
kommen durchaus unterschiedlich aus. Der Zuspruch zu diesen Einsparmodel-
len steigt mit sinkendem Einkommen. Gleiches gilt auch dort, wo besonders
preissensible Produktentscheidungen getroffen werden. Für die beiden Ge-
sundheitsmodelle indes lässt sich kein solcher Zusammenhang ablesen.
– Auch scheint zu den Kfz-Tarifen plausibel, dass zu beiden Modellen Fußgänger
und ÖPNV-Nutzer den stärksten Zuspruch zeigen, nicht aber die betroffenen
Autofahrer selbst.
Seite 42
