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In addition to a short introduction, this thesis contains five chapters that discuss various topics in the context of labor economics in general and the manufacturing sector in Egypt in particular. Chapter one presents the institutional framework of the Egyptian labor market and the different datasets that could be used by researchers and summarizes some previous empirical studies. Then, different microeconometric methods are applied in the subsequent four chapters, using the World Bank firm-level data for the manufacturing sector in Egypt to get an empirical evidence for the following issues: determinants of using fixed-term contracts in the Egyptian labor market in the manufacturing sector in chapter two, determinants of female employment in Egyptian manufacturing firms in chapter three, ownership structure and productivity in the Egyptian manufacturing firms in chapter four and, finally, exporting behavior of the Egyptian manufacturing firms is analyzed with a special focus on the impact of workforce skills-intensity in chapter five.
In this cumulative thesis, the author presents four manuscripts and two appendixes. In the manuscripts he discusses mindsets and their relation to the effectiveness of negotiation training. His general claim is that mindsets promise to be relevant for training effectiveness. Still, more research needs to be done and chapter 3 presents the Scale for the Integrative Mindset of Negotiators (SIM) that can be used for some of that research. In the appendixes, the author presents two negotiation training exercises. The first addresses an international refugee policy summit and the second a negotiation over the sale of a large solar pv park in Thailand.
This cumulative thesis extends the econometric literature on testing for cointegration in nonstationary panel data with cross-sectional dependence. Its self-contained chapters consist of two publications and two publication manuscripts which present three new panel tests for the cointegrating rank and an empirical study of the exchange rate pass-through to import prices in Europe. The first chapter introduces a new cointegrating rank test for panel data where the dependence is assumed to be driven by unobserved common factors. The common factors are first estimated and subtracted from the observations. Then an existing likelihood-ratio panel cointegration test is applied to the defactored data. The distribution of the test statistic, computed from defactored data, is shown to be asymptotically equivalent to that of a test statistic computed from cross-sectionally independent data. The second chapter proposes a new panel cointegrating rank test based on a multiple testing procedure, which is robust to positive dependence between the individual units' test statistics. The assumption of a certain type of positive dependence is shown by simulations not to be violated in panels with dependence structures commonly assumed in practice. The new test is applied to find empirical support of the monetary exchange rate model in a panel of eight OECD countries. The third chapter puts forward a new panel cointegration test allowing for both cross-sectional dependence and structural breaks. It employs known individual likelihood-ratio test statistics accounting for breaks in the deterministic trend and combines their p-values by a novel modification of the Inverse Normal method. The average correlation between the probits is inferred from the average cross-sectional correlation between the residuals of the individual VAR models in first differences. The fourth chapter studies the exchange rate pass-through to import prices in a panel of nineteen European countries through the prism of panel cointegration. Empirical evidence supporting a theoretical long-run equilibrium relationship between the model's variables is found by the newly proposed panel cointegration tests. Two different panel regression models, which take both cointegration and cross-sectional dependence into account, provide most recent estimates of the exchange rate pass-through elasticities.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Zusammenhänge zwischen der erlebten Aktiviertheit und Indikatoren der Hirnstromaktivität unter der Berücksichtigung der Persönlichkeitsfaktoren Extraversion und Neurotizismus zu untersuchen. Besondere Aufmerksamkeit wird dabei auf die Erfassung der erlebten Aktiviertheit gerichtet. Als theoretische Basis bietet sich H. Eysencks Arousal-Theorie an, die eine Brücke von den Persönlichkeitsfaktoren Extraversion und Neurotizismus zur Hirnaktivität schlägt. Es wird ein Modell der übergeordneten Aktiviertheit vorgeschlagen, das die allgemeine Aktiviertheit als ein übergeordnetes Konstrukt beschreibt, welches durch die drei Faktoren erlebte Aktiviertheit, Hirnstromaktivität und Persönlichkeitseigenschaften repräsentiert wird. Die Hirnstromaktivität beschreibt die physiologische Seite, während die erlebte Aktiviertheit die psychometrische Seite der allgemeinen Aktiviertheit darstellt. Die Wirkung der Extraversion und des Neurotizismus auf die Aktiviertheit beeinflusst das Verhalten. Alle drei Faktoren hängen miteinander zusammen. In den hier berichteten Experimenten wurden die Persönlichkeitsfaktoren mit dem NEO-FFI nach Costa und McCrae (1989) und die erlebte Aktiviertheit mit der Kategorien- Unterteilungsskala (Heller, 1981) erfasst. Zur Beschreibung der Hirnstromaktivität wurden sowohl die insgesamt gemessene Hirnstromaktivität als auch die Aktivität in unterschiedlichen Frequenzbändern ausgewertet. In der ersten Studie wurden Probanden drei unterschiedlich beanspruchenden Situationen ausgesetzt. Es wurde festgestellt, dass die Hirnstromaktivität und die erlebte Aktiviertheit, wie angenommen, in einem negativen Zusammenhang miteinander stehen. Die Extraversion und der Neurotizismus zeigten keine Zusammenhänge mit den anderen Faktoren. In der zweiten Studie wurden die Probanden in vier unterschiedlich beanspruchenden Situationen untersucht. Zwischen den drei Faktoren konnten die angenommenen Zusammenhänge nicht bestätigt werden. Die Ergebnisse der beiden Studien können das vorgeschlagene Modell der übergeordneten Aktiviertheit nicht stützen. Zwar wurde in der ersten Studie ein postulierter Zusammenhang zwischen der erlebten Aktiviertheit und Hirnstromaktivität beobachtet, in der zweiten Studie konnte dieser jedoch nicht bestätigt werden. Die Persönlichkeitsdimensionen Extraversion und Neurotizismus zeigten in beiden Studien nicht die angenommenen Zusammenhänge mit den anderen Faktoren. Die über unterschiedlichen Hirnregionen abgeleitete Hirnstromaktivität aus der ersten und zweiten Studie wurde anschließend getrennt explorativ betrachtet. Das Ziel der explorativen Untersuchung war es, in den einzelnen Hirnregionen spezifische Muster zwischen den drei Faktoren zu finden, die in den über die gesamte Kopfoberfläche zusammengefassten Daten nicht ersichtlich waren. Diese Analyse sollte Hinweise für weitere, tiefergehende Experimente zur Aktiviertheit geben. Die explorative Betrachtung der Datensätze aus der ersten Studie zeigte, dass die Mehrheit der über unterschiedlichen Hirnarealen gewonnenen Daten konform mit den über die gesamte Kopfoberfläche erhobenen Ergebnissen sind. Zwei Hirnregionen (midtemporal und okzipital) fielen jedoch wiederholt auf. Die explorative Betrachtung der zweiten Studie ergab, dass sich die EEG-Aktivität über vier Hirnregionen (lateral frontal, midtemporal, posterior temporal, okzipital) von den über die gesamte Kopfoberfläche berechneten Daten unterscheiden. Da die midtemporalen und okzipitalen Hirnregionen sich bereits in der ersten explorativen Untersuchung von den Ergebnissen zu anderen Hirnregionen unterschieden, sollten sie in weiteren Untersuchungen zur allgemeinen Aktiviertheit besonders berücksichtigt werden.
Es gibt bisher wenige empirische Modelle zum Flugzeugkabinenkomfort, und vereinzelt werden Umgebungsfaktoren wie Akustik, Turbulenzen, Temperatur und Luftqualität untersucht, aber kein Vorhersagemodell für den Gesamtkomfort existiert bislang. Ziel der Studie ist es, die Determinanten für das Komforterleben bzw. die Zufriedenheit in der Flugzeugkabine zu identifizieren. Dabei wird ein Methodenmix aus drei Datenerhebungen angewendet: (1) In der ersten Untersuchung werden zehn Flugzeugkabinenbilderpaare zehn Sekunden pro Bild präsentiert. Über die multidimensionale Skalierung wird auf einer fünfstufigen Skala die Ähnlichkeit von sehr bis gar nicht dargeboten. Die eindimensionale Darstellung der Bilder legt nahe, dass es einen Faktor wie "Platz zum Sitzen" gibt. In Interviews wird der Annahme nachgegangen. (2) In Interviews assoziierten 61 Psychologiestudierende Nomina zum Fliegen. Bei den Kategorien stellt Platz/Beinfreiheit der am häufigsten genannte Komfortaspekt innerhalb einer Flugzeugkabine dar. Sitzkomfort, Flugbegleiter, Inflight-Entertainment, Essen, Trinken, Sicherheit, Sauberkeit wurden oft genannt, Temperatur, Design, Toiletten, Geräusche, Turbulenzen, Geruch, Luftqualität, Beleuchtung, Raucherbereiche und ein gutes Preis-Leistungsverhältnis nur vereinzelt. (3) Die Fragebögen am Hamburger Flughafen greifen die in den Interviews genannten Komfortaspekte auf. 301 Passagiere beantworteten Zufriedenheitsitems auf einer fünfstufigen Skala. Mittels einer explorativen Faktorenanalyse werden fünf Faktoren aus den Items extrahiert, die räumliche, physiologische, psychologische, physikalische und organisatorische Aspekte beinhalten. Eine lineare multiple Regression mit den fünf Faktoren zum Item "Gesamtzufriedenheit" ist hochsignifikant und klärt 40,5% Varianz auf. Die Moderatoreinflüsse und Interaktionen werden teils signifikant und klären 1,6% weniger (Fluglänge) oder 1,5% mehr (Fluggesellschaft und Flugangst) Varianz auf. Mittelwertvergleiche zeigen, dass die Star Alliance Fliegenden und Nicht-Flugängstlichen bei allen fünf Faktoren und fast allen Items hochsignifikant höhere Zufriedenheitswerte als Billigfliegende und Flugängstliche aufweisen. Bei Kurz- über Mittel- zum Langstreckenflug wurde eine v-Form gefunden mit der geringsten Zufriedenheit bei Mittelstreckenflügen mit hochsignifikanten Unterschieden. Entscheidend ist das durch die Kombination aus Zusammenhangs- und Vorhersageanalyse für den Forschungsbereich "Komfort in der Flugzeugkabine" neu generierte Gesamtkomfortmodell.
Einhergehend mit politischen, naturbezogenen und konjunkturellen Herausforderungen der Tourismusbranche sehen sich Reisebüros auch im Wettbewerb mit neuen Medien. Beratungsqualität im Face-to-Face Vertrieb muss sich in diesem Zusammenhang der Diskussion stellen, womit traditionelle, konzern-eigene Reisebüros ihre Existenzberechtigung behalten. Die Erfassung persönlicher Faktoren im Gespräch, die weichen Erfolgsfaktoren in Bezug zu Beratungsqualität von Reisebüromitarbeitern, stehen im zentralen Forschungsinteresse. Die daraus resultierenden Fragenstellungen lauten unter anderem: Welche Softskills der Reisebüromitarbeiter sind notwendig, um ein gutes Beratungsgespräch zu führen? Lassen sich Softskills von Reisebüromitarbeitern methodisch erfassen? Was unterscheidet umsatzstarke von umsatzschwachen Beratern in der Reisevermittlung? Die Zielsetzung ist ein innovatives und adaptives Konzept zur Steigerung der Beratungsqualität von Reisebüromitarbeitern und damit zur Erfolgsicherung konzerngesteuerter Reisebüros. Zur Konkretisierung wurde die SERVQUAL-Methode ausgewählt, da sie sich durch eine Doppelskala auszeichnet, um die Lücke zwischen erwarteter und wahrgenommener Beratungsqualität zu messen. Dies bedeutete jedoch auch, dass die Probanden zu jeder gestellten Frage zwei unterschiedliche Antworten geben mussten. Eine zur tatsächlich erlebten, wahrgenommenen Qualität, in dieser Arbeit zur Beratungsqualität und eine zu den subjektiven Erwartungen an die eigene Leistung. Die Mitarbeiterbeurteilung der Beratungsqualität erfolgte durch die SERVQUAL Dimensionen Annehmlichkeit des tangiblen Umfeldes, Zuverlässigkeit, Reaktionsfähigkeit, Leistungskompetenz, Einfühlungsvermögen und wurde um die Dimension Kommunikationsfähigkeit ergänzt. Grund hierfür ist, von Reisebüromitarbeiter werden gleichzeitiges kunden- und auch umsatzorientiertes Arbeiten erwartet. Sie haben dabei einen hohen Anspruch zu erfüllen. Neben dem fachlichen Wissen sind Fähigkeiten in der verbalen und nonverbalen Kommunikation ebenso notwendig wie eine nach innen (zum Konzern, dem Büro und den Kollegen) und nach außen (kundenorientierte) gerichtete Kommunikation. Dies ließ eine Erweiterung des SERVQUALS um Kommunikation für nötig erscheinen. Im weiteren Verlauf wurden auch Schulungen der Reisebüromitarbeiter, in Ergänzung zu früheren Voruntersuchungen, mit einbezogen. Das gewählten SERVQAUL-Verfahren wie auch die Faktorenanalyse boten sich für die vorliegenden Fragestellungen zu den Schlüsselfaktoren der Mitarbeiter geradezu an und haben zu umfangreichen Erkenntnissen geführt. Voraussetzung der gewonnenen Erkenntnisse waren einerseits theoretische Analysen zur Beratungsqualität im Vorfeld, Würdigung bisheriger Untersuchungen des Reisebürovertriebes und die dargestellte empirische Forschung. In der Voruntersuchung wurden die unabgesicherten und subjektiv orientierungsweisende Meinungen der Praktiker hinzugezogen. Konkretisierend zeigt das Ergebnis des mehrjährigen Forschungsprojektes eine eher langfristige Entwicklung der Beratungsqualität von Reisebüromitarbeitern auf. Die Bemühung lag darin, Verbindungen zwischen praktischem Knowhow und Idealvorstellungen von Beratungsqualität mit den Theorien der Wirtschaftswissenschaften zwecks Erkenntnisfortschrittes zu finden.
The wide accessibility of the Internet and web-based programs enable an increased volume of online interventions for mental health treatment. In contrast to traditional face-to-face therapy, online treatment has the potential to overcome some of the barriers such as improved geographical accessibility, individual time planning, and reduced costs. The availability of clients' treatment data fuels research to analyze the collected data to obtain a better understanding of the relationship among symptoms in mental disorders and derive outcome and symptom predictions. This research leads to predictive models that can be integrated into the online treatment process to assist clinicians and clients. This dissertation discusses different aspects of the development of predictive modeling in online treatment: Categorization of predictive models, data analyses for predictive purposes, and model evaluation. Specifically, the categorization of predictive models and barriers against the uptake of mental health treatment are discussed in the first part of this dissertation. Data analysis and predictive modeling are emphasized in the second part by presenting methods for inference and prediction of mood as well as the prediction of treatment outcome and costs. Prediction of future and current mood can be beneficial in many aspects. Inference of users' mood levels based on unobtrusive measures or diary data can provide crucial information for intervention scheduling. Prediction of future mood can be used to assess clients' response to the treatment and expected treatment outcome. Prediction of the expected treatment costs and outcomes for different treatment types allows simultaneous optimization of these objectives and to increase the cost-effectiveness of the treatment. In the third part, a systematic predictive model evaluation incorporating simulation analyses is demonstrated and a method for model parameter estimation for computationally limited devices is presented. This dissertation aims to overcome the current challenges of predictive model development and its use in online treatment. The development of predictive models for varies data collected in online treatment is demonstrated and how these models can be applied in practice. The derived results contribute to computer science and mental health research with client individual data analysis, the development ofpredictive models, and their statistical evaluation.
Internet- and mobile technologies are increasingly used to deliver mental health care. E-Mental Health is promising for the prevention and treatment of mental disorders. However, while E-Mental Health was shown to be an effective treatment tool, fewer studies investigated the prevention of mental health problems with E-Mental Health approaches. In a series of three studies, this dissertation examines internet- and mobile-based approaches for the early monitoring and supporting of mental health. First, a pilot study investigates the use of smartphone data as collected by daily self-reports and sensor information for the self-monitoring of bipolar disorder symptoms. It was found that some, but not all smartphone measurements predicted clinical symptoms of mania and depression, indicating that smartphones could be used as an earlywarning system for patients with bipolar disorder. Second, a randomized controlled trial evaluates the effectiveness of an internet-based intervention among persons with depression and sickness absence. The intervention was found to be effective in reducing depressive symptoms compared to a control group, suggesting that the internet can provide effective support for people with sickness absence due to depression. Third, a study protocol proposes to combine self-monitoring with a mobile intervention to support mental health in daily life. Supportive self-monitoring will be evaluated in a fully mobile randomized controlled trial among a sample of smartphone users with psychological distress. If supportive self-monitoring on the basis of a smartphone application is effective, it could be widely distributed to monitor and support mental health on a population level. Finally, the contribution of the presented studies to current research topics in E-Mental Health is discussed.
Entrepreneurship is an important means for economic development and poverty alleviation . Due to the relevance of entrepreneurship, scholars call for research that contributes to the understanding of successful business creation. In order to best understand new venture creation, research needs to investigate barriers of entrepreneurship. A barrier that has received wide attention in the literature on new venture creation is capital requirements. Scholars argue that capital requirements are an entry barrier for new venture creation, as most people who start businesses have difficulties in acquiring the necessary amount of capital needed for starting the businesses. Particularly in developing countries, scholars and practitioners regard improvements in access to capital as a major solution to support new venture creation. However, besides improving access to capital, there are alternative solutions that help to deal with the problems of capital requirements and capital constraints in the process of new venture creation. In this dissertation, I argue that a possible means to master capital requirements and capital constraints in business creation is action-oriented entrepreneurship training. I draw on actionregulation theory (Frese & Zapf, 1994), theories supporting an interactionist approach (Endler & Edwards, 1986; Terborg, 1981) and on theories about career development (Arthur, 1994; Briscoe & Hall, 2006) to reason that action-oriented entrepreneurship training allows for handling capital requirements and capital constraints with regard to business creation. Specifically, I argue that action-oriented entrepreneurship training helps to deal with financial requirements and capital constraints in two ways: First, the training reduces the negative effect of capital constraints on business creation through the development of financial mental models. Second, the training supports finding employment and receiving employment income, which enable businesses creation.
Online marketing, especially Paid Search Advertising, has become one of the most important paid media channels for companies to sell their products and services online. Despite being under intensive examination by a number of researchers for several years, this topic still offers interesting opportunities to contribute to the community, particularly because of its large economic impact and practical relevance as well as the detailed and widely unfiltered view of consumer behavior that such marketing offers. To provide answers to some of the important questions from advertisers in this context, the author present four papers in his thesis, in which he extends previous works on optimization topics such as click and conversion prediction. He applies and extends methods from other fields of research to specific problems in Paid Search. After a short introduction, the dissertation starts with a paper in which the authors illustrates a new method that helps advertisers to predict conversion probabilities in Paid Search using sparse keyword-level data. They address one of the central problems in Paid search advertising, which is optimizing own investments in this channel by placing bids in keyword auctions. In many cases, evaluations and decisions are made with extremely sparse data, although anecdotal evidence suggests that online marketing is a typical "Big Data" topic. In the developed algorithm presented in this paper, the authors use information such as the average time that users spend on the advertiser's website and bounce rates for every given keyword. This previously unused data set is shared between all keywords and used as prior knowledge in the proposed model. A modified version of this algorithm is now the core prediction engine in a productive Paid Search Bid Optimization System that calculates and places millions of bids every day for some of the most recognized retailers and service providers in the German market. Next, the author illustrates the development of a non-reactive experimental method for A/B testing of Paid Search Advertising activities. In that paper, the authors provide an answer to the question of whether and under what circumstances it makes economic sense for brand owners to pay for Paid Search ads for their own brand keywords in Google AdWords auctions. Finally, the author presents two consecutive papers with the same theoretical foundation in which he applies Bayesian methods to evaluate the impact of specific text features in Paid Search Advertisements.
Analysis of User Behavior
(2020)
Online behaviors analysis consists of extracting patterns from server-logs. The works presented here were carried out within the "mBook" project which aimed to develop indicators of the quantity and quality of the learning process of pupils from their usage of an eponymous electronic textbook for History. In this thesis, the research group investigates several models that adopt different points of view on the data. The studied methods are either well established in the field of pattern mining or transferred from other fields of machine learning and data mining. The authors improve the performance of archetypal analysis in large dimensions and apply it to unveil correlations between visibility time of particular objects in the e-textbook and pupils' motivation. They present next two models based on mixtures of Markov chains. The first extracts users' weekly browsing patterns. The second is designed to process essions at a fine resolution, which is sine qua non to reveal the significance of scrolling behaviors. The authors also propose a new paradigm for online behaviors analysis that interprets sessions as trajectories within the page-graph. In this respect, they establish a general framework for the study of similarity measures between spatio-temporal trajectories, for which the study of sessions is a particular case. Finally, they construct two centroid-based clustering methods using neural networks and thus lay the foundations for unsupervised behaviors analysis using neural networks.
Diese Studie untersucht die Wirkung einer verpflichtenden externen Begutachtung von Gründungsvorhaben im Rahmen der Ich-AG-Förderung der Bundesagentur für Arbeit. Unter Verwendung von prozessproduzierten Daten zu den Gründern und ihren Vorhaben wird geprüft, inwieweit sich Unterschiede zwischen Gründern im Arbeitsagenturbezirk Lüneburg, die unter diese Regelung fallen und solchen, die dies nicht tun, ergeben. Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass keine Unterschiede in beobachtbaren Merkmalen zwischen diesen Gründern bestehen, was ein Hinweis auf die Wirkungslosigkeit der externen Begutachtung sein kann.
Mental health is an important factor in an individuals' life. Online-based interventions have been developed for the treatment of various mental disorders. During these interventions, a large amount of patient-specific data is gathered that can be utilized to increase treatment outcomes by informing decision-making processes of psychotherapists, experts in the field, and patients. The articles included in this dissertation focus on the analysis of such data collected in digital psychological treatments by using machine learning approaches. This dissertation utilizes various machine learning methods such as Bayesian models, regularization techniques, or decision trees to predict different psychological factors, such as mood or self-esteem, dropout of patients, or treatment outcomes and costs. These models are evaluated using a variety of performance metrics, for example, receiver operating characteristics curve, root mean square error, or specialized performance metrics for Bayesian inference. These types of analyses can support decision- making for psychologists and patients, which can, in turn, lead to better recommendations and subsequently to increased outcomes for patients and simultaneously more insight about the interplay between psychological factors. The analysis of user journey data has not yet been fully examined in the field of psychological research. A process for this endeavor is developed and a technical implementation is provided for the research community. The application of machine learning in this context is still in its infancy. Thus, another contribution is the exploration and application of machine learning techniques for the revelation of correlations between psychological factors or characteristics and treatment outcomes as well as their prediction. Additionally, economic factors are predicted to develop a process for treatment type recommendations. This approach can be utilized for finding the optimal treatment type for patients on an individual level considering predicted treatment outcomes and costs. By evaluating the predictive accuracy of multiple machine learning techniques based on various performance metrics, the importance of considering heterogeneity among patients' behavior and affect is highlighted in some articles. Furthermore, the potential of machine learning-based decision support systems in clinical practice has been examined from a psychotherapists' point of view.
Understanding that entrepreneurship can be better modeled from a systemic point of view is a primordial aspect that determines the important role of universities in entrepreneurial ecosystems. What makes the ecosystem approach a valuable tool for understanding social systems is that, from a holistic perspective, their behavior seems to have emerging characteristics. This dissertation presents a dual scientific account of the entrepreneurship phenomenon in universities. The work is divided into two equal parts, each of which is composed of two research papers. The narrative of the first half takes on a macro perspective view, consisting of one theoretical and one empirically-based conceptual case study. This part conceptually depicts a systematic approach to entrepreneurialism in higher education, namely an ecosystems perspective. The second half concentrates on the meso- and micro levels of study from the university's point of view, comprising of a case study as historical account for the emergence of the entrepreneurial university, and of a metasynthesis of empirical case studies in entrepreneurial universities, which serves as the basis for the development of entrepreneurial university archetypes. This doctoral work contributes to an in-depth understanding of Entrepreneurship in universities regarding its systemic qualities and archetypal characteristics of entrepreneurial universities. It argues for an ecosystem's perspective on the phenomenon of entrepreneurial activity, highlighting the fundamental role that universities play as the heart of entrepreneurial ecosystems. Furthermore, this research expands on the novel concept of the entrepreneurial university by using extensive case study literature to empirically identify distinct archetypes that better reflect the diverse reality of how universities engage as entrepreneurial actors by way of differentiated entrepreneurial structures, systems, and strategies.
Mobilität und Tourismus gehören untrennbar zusammen, denn ohne einen Ortswechsel gibt es keine Urlaubsreise. Der Tourismus aber verursacht ca. 5 % der anthropogenen Kohlendioxidemissionen, von denen etwa 75% auf den touristischen Verkehr entfallen. Neben dem Flugverkehr trägt insbesondere der motorisierte Individualverkehr einen hohen Anteil an den Emissionen. Angesichts des deutlichen Beitrags des touristischen Verkehrs zum Klimawandel erscheint es notwendig, sich mit Wegen zu einer ökologischen touristischen Mobilität zu beschäftigen. Zur Untersuchung der Einflussfaktoren auf die touristische Verkehrsmittelwahl wurde ein Erklärungsmodell basierend auf der Theorie des geplanten Verhaltens entwickelt. Neben den Basiskonstrukten der Einstellung, der subjektiven Norm und der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle wurden als ergänzende Modellkonstrukte die persönliche Norm, das allgemeine Umweltbewusstsein sowie gewohnheitsmäßiges Handeln hinzugefügt. Eine empirische Untersuchung (N=738) ermittelte durch multiple lineare Regression wichtige Ansatzpunkte für die Gestaltung von Handlungsempfehlungen. Signifikante Ergebnisse konnten für die Konstrukte der Einstellung, der subjektiven Norm, der wahrgenommenen Verhaltenskontrolle, der persönlichen Norm, der Gewohnheit sowie der Kontrollvariablen Alter und Einkommen erreicht werden. An diesen Einflussfaktoren auf die Intention, zukünftig ein umweltfreundlicheres Verkehrsmittel zur Reise in den nächsten Städte-Kurzurlaub zu wählen, setzen die Implikationen für die Praxis an und zeigen Möglichkeiten auf, die touristische Mobilität ökologischer zu gestalten.