name: Beilage 1.5 Zusatzbericht Hochschule Luzern; 1. Lesung

text: \nSeite 1/11 \n\nBericht Wirtschaft \n\nInstitut für Betriebs- und \n\nRegionalökonomie IBR \n\nRoland Fischer \n\nDozent \n\nT direkt +41 41 228 99 43 \n\nroland.fischer@hslu.ch  \n\nKanton Appenzell-Ausserhoden \n\nFinanzdepartement \n\nAmt für Finanzen \n\nLuzern, 4. Mai 2023 \n\nZeitgemässer Finanzausgleich Appenzell Ausserrhoden \n\nZusatzbericht - Hauptkomponentenanalyse \n\nRoland Fischer \n\nLuzern, 09.05.2023 \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 2/11 \n\n1.1. Ziel und Funktionsweise der Hauptkomponentenanalyse \n\n1.1.1. Grundlagen und Voraussetzungen \n\nDie Hauptkomponentenanalyse ist ein anerkanntes statistisches Verfahren zur Strukturierung von grossen \n\nDatensätzen. Beim Finanzausgleich zwischen und Bund und Kantonen wird z.B. der soziodemografische \n\nLastenausgleich mit Hilfe einer Hauptkomponentenanalyse berechnet. Mit der Hauptkomponentenanalyse \n\nwerden die Informationen aus einer Vielzahl von Indikatoren auf wenige Indizes oder sogar nur einen \n\nIndex reduziert. Diese werden als Hauptkomponenten bezeichnet. Sie sollen aber einen möglichst grossen \n\nAnteil der in den ursprünglichen Indikatoren vorhandenen Informationen abbilden. Für den GLA und den \n\nSLA im Kanton Appenzell-Ausserrhoden werden die Informationen aus sieben verschiedenen strukturellen \n\nIndikatoren auf einen Lastenindex reduziert. Der Index soll aber trotz der Reduktion strukturell bedingte \n\nKostenunterschiede zwischen den Gemeinden möglichst gut und plausibel abbilden und somit als \n\nzweckmässige Grundlage für den Lastenausgleich dienen. \n\nDamit eine Hauptkomponentenanalyse für den Lastenausgleich herangezogen werden kann, sind folgende \n\nzwei Voraussetzungen für die strukturellen Indikatoren wichtig: \n\n1) Die Indikatoren sind zumindest teilweise miteinander korreliert, d.h. die Werte der verschiedenen \n\nIndikatoren in den Gemeinden weisen einen gewissen Zusammenhang auf. Besteht keine \n\nKorrelation zwischen den Indikatoren, so ist es nicht möglich, mit einer \n\nHauptkomponentenanalyse die Informationen aus den einzelnen Indikatoren zusammenzufassen \n\nund z.B. auf einen Lastenindex zu reduzieren.  \n\n2) Die Indikatoren weisen eine gewisse Kostenrelevanz auf, d.h. es besteht z.B. ein Zusammenhang \n\nzwischen den Indikatorwerten und dem Nettoaufwand in verschiedenen Aufgabenbereichen der \n\nGemeinden. Nur in diesem Fall ist es plausibel, dass der aus den Indikatoren gebildete \n\nLastenindex dazu geeignet ist, strukturell bedingte Sonderlasten abzubilden. \n\nBeide Voraussetzungen sind im Kanton Appenzell-Ausserrhoden gegeben. Tabelle 1 zeigt die \n\nKorrelationskoeffizienten zwischen den strukturellen Indikatoren. Es ist ersichtlich, dass jeder Indikator \n\nzumindest mit einem anderen Indikator eine positive oder negative Korrelation aufweist. So korreliert z.B. \n\neine hohe Einwohnerzahl mit einer hohen Bevölkerungsdichte, Altersquote und Sozialhilfequote. Die \n\nVerkehrsfläche pro Einwohner:in ist negativ mit der Einwohnerzahl und der Bevölkerungsdichte korreliert, \n\nhingegen besteht eine positive Korrelation mit der Jugendquote. \n\nTabelle 1 Korrelation zwischen den Strukturellen Indikatoren 2023 \n\n \n\nDatenquellen: Bundesamt für Statistik, Swisstopo \n\nBereits die Analyse der Korrelationskoeffizienten deutet auf eine Zweiteilung von strukturellen \n\nEigenschaften hin. Auf der einen Seite stehen die grösseren (Zentrums-)Gemeinden, welche eine hohe \n\nBevölkerungsdichte, eine hohe Altersquote und eine hohe Sozialhilfequote aufweisen. Auf der anderen \n\nSeite stehen die kleineren, periphereren Gemeinden. Sie zeigen eine tiefe Einwohnerzahl, eine kleine \n\nBevölkerungsdichte, eine hohe Jugendquote, eine Höhenlage und eine grosse Verkehrsfläche pro \n\nEinwohner:in. \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 3/11 \n\nTabelle 2 Korrelation zwischen den Strukturellen Indikatoren und dem Nettoaufwand \n\n \n\nDatenquellen: Bundesamt für Statistik, Swisstopo, Gemeindefinanzstatistik AR \n\nTabelle 2 zeigt die Korrelation zwischen den strukturellen Indikatoren und dem Nettoaufwand in den \n\nverschiedenen Aufgabenbereichen der Gemeinden. Es zeigt sich, dass fast alle Indikatoren eine hohe \n\nKorrelation mit dem Nettoaufwand in mindestens einem Aufgabenbereich aufweisen. Eine Ausnahme \n\nbildet die durchschnittliche Höhe der Siedlungsfläche, die nur schwach mit dem Nettoaufwand in den \n\neinzelnen Aufgabenbereichen korreliert ist. Somit weisen fast alle Indikatoren eine Kostenrelevanz auf, \n\nwomit auch die zweite oben formulierte Voraussetzung für die Anwendung einer \n\nHauptkomponentenanalyse erfüllt ist. \n\nDie Indikatoren fliessen in standardisierter Form in die Hauptkomponentenanalyse ein. Das bedeutet, dass \n\nsie so transformiert werden, dass sie einen Mittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 \n\naufweisen. Die Standardisierung ist notwendig, weil die Indikatoren unterschiedliche Messgrössen und \n\nDimensionen aufweisen. Während z.B. die Jugendquote, die Altersquote und die Sozialhilfequote \n\nVerhältnisse oder Prozentzahlen darstellen, wird die Verkehrsfläche in Hektaren gemessen. Durch die \n\nStandardisierung werden die Indikatoren vergleichbar. Tabelle 3 zeigt die Indikatorwerte für das \n\nAusgleichsjahr 2023, Tabelle 4 die entsprechenden standardisierten Werte. Ein positiver standardisierter \n\nWert bedeutet ein im Vergleich zum Mittelwert der Gemeinden überdurchschnittlich hoher Wert des \n\nIndikators, ein negativer standardisierter Wert dementsprechend ein unterdurchschnittlicher Wert. \n\nTabelle 3 Indikatorwerte 2023 \n\n \n\nDatenquellen: BFS, Swisstopo \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 4/11 \n\nTabelle 4 Standardisierte Indikatorwerte 2023 \n\n \n\nDatenquellen: BFS, Swisstopo \n\n1.1.2. Einfaches Beispiel: geometrische Herleitung \n\nDie Funktionsweise der Hauptkomponentenanalyse kann an einem einfachen, hypothetischen Beispiel \n\nillustriert werden: Nehmen wir an, wir würden einen Lastenindex aus nur zwei strukturellen Indikatoren \n\nbilden, z.B. mit der Verkehrsfläche pro Einwohnerin und der Sozialhilfequote. Die beiden Indikatoren sind \n\nnegativ korreliert mit einem Korrelationskoeffizienten von -0.42 (vgl. Tabelle 1). Zudem weisen beide \n\nIndikatoren eine Kostenrelevanz auf (vgl. Tabelle 2). Die Verkehrsfläche ist positiv korreliert mit dem \n\nNettoaufwand in der Allgemeinen Verwaltung, der Bildung und dem Bereich Umweltschutz und \n\nRaumordnung, die Sozialhilfequote insbesondere mit dem Nettoaufwand für die Soziale Sicherheit. Somit \n\nsind die beiden Indikatoren geeignet für eine Hauptkomponentenanalyse. Das Ziel besteht darin, die \n\nbeiden Indikatoren zu einem Lastenindex zusammenzufassen.  \n\nAbbildung 1 Indikatoren Verkehrsfläche pro Einwohner:in und Sozialhilfequote 2023 \n\n \n\nDatenquelle: BFS \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 5/11 \n\nDie Indikatorwerte der Gemeinden sind in Abbildung 1 dargestellt. Klar ersichtlich ist die negative \n\nKorrelation zwischen den beiden Indikatoren. Gemeinden mit einer relativ tiefen Sozialhilfequote haben in \n\nder Regel eine höhere Verkehrsfläche pro Einwohner:in als Gemeinden mit einer hohen Sozialhilfequote. \n\nIn einem nächsten Schritt werden die Daten der beiden Indikatoren standardisiert, so dass sie einen \n\nMittelwert von 0 und eine Standardabweichung von 1 aufweisen. Damit werden sie vergleichbar. Die \n\nstandardisierten Werte der Indikatoren sind in Abbildung 2 dargestellt. Die Korrelation zwischen den \n\nbeiden Indikatoren wird durch die Standardisierung nicht verändert. \n\nAbbildung 2 Indikatoren Verkehrsfläche pro Einwohner:in und Sozialhilfequote 2023, standardisiert \n\n \n\nDatenquelle: BFS \n\nMit der Hauptkomponentenanalyse wird in einem nächsten Schritt diejenige lineare Kombination der \n\nbeiden Indikatoren gesucht, welche die Informationen der beiden Indikatoren so vollständig wie möglich \n\numfasst. Statistisch ausgedrückt handelt es sich um diejenige lineare Kombination mit dem \n\nhöchstmöglichen Anteil an der gesamten Varianz der Datenmenge. Bei zwei Indikatoren kann dies sehr \n\ngut graphisch dargestellt werden. Es geht darum, in Abbildung 2 eine Gerade in die Punktewolke \n\nhineinzulegen, auf welche die Datenpunkte senkrecht, d.h. mit einem Winkel von 90 Grad, projiziert \n\nwerden. Die Gerade wird so ausgerichtet, dass sie die Ausdehnung der Punktewolke möglichst gut \n\nwiderspiegelt. Konkret bedeutet dies, dass die Summe der quadratischen Abstände zwischen den Punkten \n\nund ihrer Projektion auf der Gerade möglichst klein ausfällt. In unserem Beispiel und aufgrund der \n\nStandardisierung der Daten ergibt dies eine Gerade (bzw. ein Vektor), die in einem 45 Grad Winkel vom \n\nQuadranten links oben durch den Nullpunkt in den Quadranten rechts unten verläuft. Diese Gerade \n\nrepräsentiert die erste Hauptkomponente und den aus den beiden Indikatoren gebildete Lastenindex (vgl. \n\nAbbildung 3). Die Lastenindexwerte der Gemeinden sind gleich der Distanz zwischen den senkrecht auf \n\ndie Gerade projizierten Punkte und dem Nullpunkt der ersten Hauptkomponente. \n\nIm rechten Winkel zur ersten Hauptkomponente wird die zweite Hauptkomponente gelegt. Sie \n\nrepräsentiert den restlichen, nicht in der ersten Komponente enthaltenen, kleineren Anteil an der Varianz \n\nder Datenmenge bzw. den darin enthaltenen Informationen. Die Anzahl der Komponenten entspricht stets \n\nder Anzahl Indikatoren in einem Datensatz. Diejenigen linearen Kombinationen der Indikatorwerte, welche \n\nden grössten Anteil der Varianz der Daten widerspiegeln, werden in absteigender Reihenfolge als erste, \n\nzweite, dritte usw. Hauptkomponenten bezeichnet.  \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 6/11 \n\nAbbildung 3 Hauptkomponenten  \n\n \n\nDatenquelle: BFS \n\nAbbildung 4 Beispiel: Lastenindex-Werte der Gemeinden Herisau und Hundwil. \n\n \n\nDatenquelle: BFS \n\nAbbildung 4 zeigt die graphische Ermittlung der Lastenindex-Werte der Gemeinden Herisau und Hundwil. \n\nHerisau weist eine standardisierte Sozialhilfequote von 3.5 und eine standardisierte Verkehrsfläche pro \n\nEinwohner:in von -1.0 auf. Diese Werte definieren die Lage von Herisau im Koordinatensystem der beiden \n\nIndikatoren. Die senkrechte Projektion Herisaus auf die erste Hauptkomponente ergibt den Punkt A. Der \n\nLastenindex-Wert Herisaus entspricht der Distanz auf dieser Gerade zwischen dem Nullpunkt und dem \n\nPunkt A, sie beträgt 3.2. Analog lässt sich der Lastenindex-Wert von Hundwil bestimmen. Die senkrechte \n\nProjektion des Datenpunktes von Hundwil ergibt den Punkt B mit einer Distanz vom Nullpunkt von -2.7.  \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 7/11 \n\n1.1.3. Einfaches Beispiel: algebraische Herleitung  \n\nIn der Praxis wird die Hauptkomponentenanalyse algebraisch mit Hilfe von Statistik-Software durchgeführt. \n\nWie bereits erwähnt sind die Hauptkomponenten bzw. die Lastenindizes lineare Kombinationen der \nIndikatoren. Der Lastenindex �� einer Gemeinde g sei gegeben durch folgende Gleichung: \n\n�� � ���� � ��\t� \n\nDabei ist �� das Gewicht für den Wert des Indikators Verkehrsfläche einer Gemeinde g, dargestellt durch \n\ndie Variable ��, und entsprechend �� das Gewicht für den Wert des Indikators Sozialhilfequote einer \n\nGemeinde g, dargestellt durch die Variable \t�. Die beiden Gewichte sind identisch mit dem Eigenvektor des \n\nhöchsten Eigenwerts der Korrelationsmatrix der beiden standardisierten Indikatoren. Sie ist in Tabelle 5 \n\nersichtlich. \n\nTabelle 5 Korrelationsmatrix der Indikatoren \n\n \n\n \n\nIn algebraischer Form kann diese Matrix wie folgt geschrieben werden: \n\n\n � � 1 \r0.42\n\r0.42 1 � \n\nDie Eigenwerte und die Eigenvektoren können für eine 2x2-Matrix durch manuelles Rechnen ermittelt \n\nwerden. Für grössere Matrizen müssen sie jedoch durch iterative Verfahren geschätzt werden. Die \n\nEigenwerte der Korrelationsmatrix sind  \n\n�� � 1.42 \n\n�� � 0.58 \n\nDie zu den beiden Eigenwerten gehörenden Eigenvektoren sind \n\n�� � ���,�\n��,�� � �\r0.71\n\n0.71 � \n\n�� � ���,�\n��,�� � �0.71\n\n0.71� \n\nDie Gewichte für den Lastenindex sind gleich den Werten desjenigen Eigenvektors, der aus dem grössten \n\nEigenwert bestimmt wurde. Somit gilt:  \n\n���\n��\n\n� � ���,�\n��,�� \n\n���\n��\n\n� � �\r0.71\n0.71 � \n\nDaraus resultieren in unserem Beispiel folgende Gewichte. \n\n�� � \r0.71 \n\n�� � 0.71 \n\nDer Lastenindex einer Gemeinde g wird durch Multiplikation dieser Gewichte mit den Werten der Indikatoren \n\nVerkehrsfläche und Sozialhilfequote berechnet: \n\n�� � \r0.71 ∙ �� � 0.71 ∙ \t� \n\nDer so ermittelte Lastenindex entspricht in der Terminologie der Hauptkomponentenanalyse dem \n\nEigenvektor der ersten Hauptkomponente. Die Lastenindexwerte der Gemeinden sind in Tabelle 6 \n\ndargestellt.  \n\nFür die Gemeinde Herisau zum Beispiel lautet die Berechnung ihres Lastenindexwertes wie folgt: \n\n���� !"# � \r0.71 ∙ \r1.0 � 0.71 ∙ 3.5 � 3.2 \n\nUnter Berücksichtigung der Anforderung, dass nur Sonderlasten ausgeglichen werden, wird mit den \n\npositiven Werten dieses Index ein Indikator Sonderlasten definiert. Ausgleichszahlungen erhalten alle \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 8/11 \n\nGemeinden, die positive Indikatorwerte aufweisen. Die Gemeinde Herisau würde somit Ausgleichszahlungen \n\nerhalten. \n\nFür die Gemeinde Hundwil als weiteres Beispiel lautet die Berechnung wie folgt: \n\n��#%&' ( � \r0.71 ∙ 3.0 � 0.71 ∙ \r0.8 � \r2.7 \n\nDie Gemeinde Hundwil würde bei diesem Lastenindex keine Ausgleichszahlungen erhalten, da ihr \n\nLastenindex einen negativen Wert aufweist. Aufgrund der Ausprägungen der Indexwerte könnte dieser \n\nLastenindex zum Beispiel als Zentrumlastenindex interpretiert werden. \n\nTabelle 6 Einfaches Beispiel eines Lastenindex \n\n \n\nDatenquelle: BFS \n\nZu beachten ist, dass es sich hier um eine vereinfachte, nicht repräsentative Hauptkomponentenanalyse \n\nhandelt. In der Praxis ist eine Hauptkomponentenanalyse mit nur zwei Variablen von geringem Nutzen, da \n\nder Nutzen der Datenreduktion von zwei auf einen Indikator sehr klein ist. Zudem können in einem \n\nSystem, das nur aus zwei Indikatoren besteht, die Sonderlasten nicht umfassend abgebildet werden. Die \n\nBeschränkung auf zwei Variablen erlaubt jedoch eine Veranschaulichung des Konzepts der \n\nHauptkomponentenanalyse. \n\nWeiter ist zu beachten, dass eine Hauptkomponentenanalyse im Hinblick auf einen Lastenausgleich nicht \n\nimmer plausible und verwertbare Ergebnisse hervorbringt, selbst wenn die Anforderungen für die \n\nKorrelation der Indikatoren und der Kostenrelevanz erfüllt sind. Die Tauglichkeit der Methode kann erst \n\nbeim Vorliegen der Eigenvektoren bzw. der Hauptkomponenten abschliessend beurteilt werden. \n\n1.2. Aktualisierung der Berechnung des soziodemografischen und geografisch-topografischen \n\nLastenindex \n\n1.2.1. Ergebnis der Hauptkomponentenanalyse und Interpretation \n\nDie Korrelationsmatrix für die Hauptkomponentenanalyse ist bereits weiter vorne in Tabelle 1 dargestellt. \n\nDeren Eigenwerte sind in Tabelle 7 ersichtlich. Die Eigenwerte sind in absteigender Reihenfolge \n\naufgelistet. Sie zeigen, welchen Anteil der gesamten Varianz der Indikatoren bzw. der in den Indikatoren \n\nenthaltenden Informationen die Komponenten beinhalten. Die Daten zeigen, dass der erste Eigenwert \n\neinen Anteil von 46 Prozent an der Summe der Eigenwerte hat. Das bedeutet, dass ein Lastenindex \n\nbestehend aus der ersten Hauptkomponente 46 Prozent der Informationen der sieben Indikatoren \n\nbeinhaltet. Obwohl also die sieben Indikatoren auf einen einzigen Index reduziert werden, bildet dieser \n\nIndex fast die Hälfte der mit den sieben Indikatoren gemessenen strukturellen Eigenschaften der \n\nGemeinden ab. \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 9/11 \n\nTabelle 7 Hauptkomponentenanalyse: Eigenwerte der Korrelationsmatrix \n\n \n\n \n\nDie zu den Eigenwerten gehörenden Eigenvektoren bzw. Hauptkomponenten sind in Tabelle 8 dargestellt. \n\nDie Koeffizienten sind die Gewichte der Indikatoren. Die Analyse der Gewichte der ersten \n\nHauptkomponente zeigt, dass sie sich sehr gut als Indikator für soziodemografische Sonderlasten eignet. \n\nSo fliessen die Einwohnerzahl, die Bevölkerungsdichte, die Altersquote und die Sozialhilfequote mit einem \n\npositiven Gewicht in den Indikator ein. Hohe Werte dieser Indikatoren dürften somit in grösseren \n\nGemeinden mit Zentrumslasten zu finden sein. Die weiteren Eigenvektoren zeigen hingegen im Hinblick \n\nauf die Abbildung von Sonderlasten keine plausiblen linearen Kombinationen der Indikatoren. \n\nTabelle 8 Hauptkomponentenanalyse: Eigenvektoren der Korrelationsmatrix \n\n \n\n \n\nZu beachten ist aber, dass die Inverse der ersten Hauptkomponente strukturelle Ursachen von \n\ngeografisch-topografischen Sonderlasten abbildet (vgl. Tabelle 9). So fliessen bei der Inverse die \n\nEinwohnerzahl und die Bevölkerungsdichte mit einem negativen Gewicht ein. Eine tiefe Einwohnerzahl ist \n\nin vielen Aufgabenbereichen mit höheren Kosten verbunden, da eine kleine Gemeinde Grössenvorteile bei \n\nder Bereitstellung von Gütern und Dienstleistungen nicht ausschöpfen kann, zum Beispiel im Bereich der \n\nAdministration oder der Bildung. Eine tiefe Bevölkerungsdichte entspricht einer dünnen Besiedelung, was \n\nmit höheren Kosten für die Verkehrs- und Versorgungsinfrastruktur verbunden ist. Zudem haben beim \n\ninversen Indikator die durchschnittliche Höhe der Siedlungsfläche und die Verkehrsfläche pro \n\nEinwohner:in ein positives Gewicht. Hohe Werte dieser Indikatoren sind ebenfalls bei kleineren, dünn \n\nbesiedelten Gemeinden zu erwarten. Die Inverse der ersten Hauptkomponente kann deshalb als guter \n\nIndikator für geografisch-topografische Sonderlasten verwendet werden. \n\nTabelle 9 Hauptkomponentenanalyse: Soziodemografischer und geografisch-topografischer Index \n\n \n\n \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 10/11 \n\nDie erste Hauptkomponente zeigt somit die unterschiedliche Ausprägung von strukturellen Merkmalen \n\nsowohl in den urbaneren Gemeinden als auch in den ländlichen Gemeinden. Die Verwendung der gleichen \n\nHauptkomponente sowohl als SLA- als auch, in der inversen Form, als GLA-Index hat jedoch zur Folge, \n\ndass eine Gemeinde nicht gleichzeitig Beitragsleistungen aus beiden Lastenausgleichsgefässen erhalten \n\nkann. Andererseits erhält jede Gemeinde entweder geografisch-topografischen oder soziodemografischen \n\nLastenausgleich. Allerdings fallen die Ausgleichszahlungen bei Gemeinden mit Indexwerten nahe bei 0 \n\nrelativ klein aus.  \n\nTabelle 10 Standardisierte Indikatoren 2023, Gewichte, SLA- und GLA-Index \n\n \n\nDatenquellen: BFS, Swisstopo \n\nDie standardisierten Indikatorwerte und Lastenindexwerte der Gemeinden sind in Tabelle 10 ersichtlich. In \n\nden Kopfzeilen eingefügt sind zudem die Gewichte der einzelnen Indikatoren für die Berechnung des SLA- \n\nund des GLA-Index. Zur Berechnung des SLA-Index und des GLA-Index der Gemeinden werden die \n\nstandardisierten Indikatorwerte mit den jeweiligen Gewichten multipliziert und addiert. Für die Gemeinde \nHerisau lautet z.B. die Gleichung für den soziodemografischen Lastenindex (\t��� !"#) wie folgt: \n\n\t��� !"# � )0.43 ∙ 2.7* � )\r0.17 ∙ \r0.7* � )0.48 ∙ 2.0* � )\r0.44 ∙ \r1.0* � )\r0.36 ∙ \r0.6* � )0.29 ∙ 0.2* � )0.38 ∙ 3.5* � 4.3 \n\nHerisau hat im Vergleich zum Mittelwert der Gemeinden eine überdurchschnittlich hohe Einwohnerzahl. Da \n\ndiese im SLA positiv gewichtet ist, hat sie eine positive Wirkung auf den SLA-Index. Gleiches gilt für die \n\nBevölkerungsdichte und die Sozialhilfequote, wo Herisau ebenfalls überdurchschnittlich hohe Werte \n\naufweist. Bei der Höhenlage, der Verkehrsfläche und der Jugendquote zeigt Herisau hingegen \n\nunterdurchschnittliche Werte. Da diese Indikatoren mit einem negativen Gewicht in den SLA-Index \n\neinfliessen, resultiert für Herisau auch bei ihnen eine positive Wirkung auf ihren SLA-Index. Der SLA-\n\nIndex der Gemeinde Herisau liegt mit 4.3 Punkten deutlich über dem Durchschnitt der Gemeinden, so \n\ndass Herisau hohe Ausgleichszahlungen aus dem SLA erhält. Die Gleichung für den GLA-Index multipliziert \n\ndie standardisierten Indikatorwerte mit den inversen Gewichten, so dass der GLA-Index von Herisau bei \n\n-4.3 Punkten liegt. \n\nAls weiteres Beispiel wird der GLA-Index der Gemeinde Hundwil berechnet: \n\n-�#%. � )\r0.43 ∙ \r0.9* � )0.17 ∙ \r0.5* � )\r0.48 ∙ \r1.3* � )0.44 ∙ 3.0* � )0.36 ∙ 2.3* � )\r0.29 ∙ \r1.5* � )\r0.38 ∙ \r0.8* � 3.8 \n\nDie Einwohnerzahl der Gemeinde Hundwil liegt unter dem Durchschnitt der Gemeinden. Da jedoch dieser \n\nIndikator im GLA ein negatives Gewicht besitzt, beeinflusst die Einwohnerzahl den GLA-Index positiv. Das \n\nGleiche gilt für die Bevölkerungsdichte. Ebenfalls eine positive Wirkung haben die hohe Verkehrsfläche pro \n\nEinwohner:in sowie der hohe Jugendquotient. Eine leicht negative Wirkung geht hingegen von der \n\nHöhenlage aus, da der Indikator leicht unter dem Durchschnitt der Gemeinden liegt. Die tiefe Altersquote \n\nund Sozialhilfequote beeinflussen hingegen den GLA-Index positiv, da sie im GLA negative Gewichte \n\naufweisen. Insgesamt beträgt der GLA-Index von Hundwil 3.8 Punkte.  \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n \n\n Seite 11/11 \n\n1.2.2. Kostenrelevanz des Lastenindex \n\nDie beiden Lastenindizes sind dazu geeignet, Sonderlasten, d.h. durch strukturelle Faktoren bedingte \n\nüberdurchschnittlich hohe Ausgaben, abzubilden. Diese Hypothese lässt sich mit Regressionsanalysen \n\nüberprüfen. Diese haben zum Ziel, einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen den Werten \n\ndes Lastenindex und dem gesamten Nettoaufwand der Gemeinden zu schätzen. In der Vernehmlassung \n\nwurde das tiefe Bestimmtheitsmass (angepasstes R-Quadrat) der in der Grundkonzeption dargestellten \n\nSchätzgleichung kritisiert. Je nach gewählter Spezifikation des Modells werden durch das Schätzmodell \n\nnur rund 20 bis 50 Prozent der Aufwandunterschiede zwischen den Gemeinden erklärt.  \n\nTabelle 11 Nettoaufwand* der Gemeinden als Funktion von Lastenindex und Nettoertrag im \n\nBereich Finanzen und Steuern \n\n \n\n \n\nEin tiefes R-Quadrat allein lässt jedoch kein abschliessendes Urteil über die Kostenrelevanz des \n\nLastenindex zu. Zum einen zeigen die Schätzgleichungen, dass der positive Quotient für den quadrierten \n\nLastenindex eine statistische Signifikanz auf dem 5-Prozent-Niveau (Probabilität) aufweist. Das bedeutet, \n\ndass die Null-Hypothese, wonach der Koeffizient Null beträgt, mit einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 5 \n\nProzent verworfen wird. Es ist somit sehr wahrscheinlich, dass Gemeinden mit einem hohen SLA- oder \n\nGLA-Index einen überdurchschnittlich hohen Nettoaufwand haben und somit Sonderlasten aufweisen. \n\nZudem muss beachtet werden, dass überdurchschnittlich hohe Ausgaben in den seltensten Fällen durch \n\nstrukturelle Faktoren allein bedingt sind. So ist z.B. das Ausgabenniveau von Gemeinden in der Regel \n\nauch von der Ertragslage abhängig. Gemeinden mit einem hohen Steuertrag pro Einwohner:in tätigen in \n\nder Regel höhere Pro-Kopf-Ausgaben, selbst dann, wenn keine Sonderlasten vorliegen. Zudem ist das \n\nAusgabenniveau massgeblich von den Präferenzen der politischen Entscheidungsträger:innen und der \n\nStimmberechtigten geprägt. Um solchen Faktoren Rechnung zu tragen können so genannte \n\nKontrollvariablen in das Schätzmodell eingefügt werden. Im Bericht zur Grundkonzeption wurde der \n\nRessourcenindex als Kontrollvariable verwendet. In Tabelle 11 wurde in einem leicht angepassten Modell \n\nder Nettoertrag im Bereich Finanzen und Steuern herangezogen, was das R-Quadrat des Schätzmodells \n\nim Vergleich zur Variante mit dem Ressourcenindex erhöht. Bestätigt wird durch diese Schätzgleichung \n\ndie statistische Signifikants des Koeffizienten für den Lastenindex. Keine Kontrollvariable wurde für die \n\npolitischen Präferenzen verwendet. Sie fliessen somit in den nicht-erklärbaren Teil des Nettoaufwands ein \n\n(Residium). \n\n \n\n2000.146 - Beilage 1.5\n\n\n\n\n


Berechnungsbeispiele Kinderabzüge

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text: \n  \n\n \n\n \n\nVernehmlassung  \n\nSteuergesetz Revision 2019  \n\n \n\nAuswirkungen im Überblick \n\n Auswirkungen Kanton Auswirkungen Gemeinde \n\nUmstellung Kinderabzug -1‘610‘000.--  - 1‘980‘000.-- \n\nAbschaffung Ausbildungskosten + 640‘000.--   + 790‘000.-- \n\nTotal - 970‘000.-- - 1‘190‘000.-- \n\n \n \n \n \n \nErläuterungen zu den folgenden Beispielen \n \nDie folgenden Beispiele basieren auf einer Datenauswertung der Steuerperiode 2013 (StP 2013). Die \nstatistischen Berechnungsgrundlagen befinden sich im Anschluss an die grafische Darstellung der \nBeispiele 1 bis 5. Es wird die Veränderung über die gesamte zeitliche Dauer der Wirksamkeit des \nKinderabzugs aufgezeigt.  \n \nUnter Berücksichtigung des Selbstbehaltes von Fr. 2‘000 werden mit der vorgeschlagenen Lösung \nsämtliche Personen mit effektiven Ausbildungskosten bis Fr. 11‘500 pro Jahr besser oder gleich \ngestellt. Dies entspricht einem Anteil von rund 85 Prozent der Fälle mit abzugsfähigen Ausbildungs-\nkosten und 97 Prozent der Fälle mit Kinderabzügen (StP 2013). \n \nNachdem 60 Prozent der Fälle mit abzugsfähigen Ausbildungskosten unter Fr. 4‘000 liegen, werden in \nden Beispielen 1 und 2 Berechnungen mit abzugsfähigen durchschnittlichen Ausbildungskosten unter \nFr. 4‘000 aufgezeigt. Das Beispiel 3 beruht auf den statistischen durchschnittlichen Ausbildungskosten \nvon Fr. 7‘000. Bei abzugsfähigen durchschnittlichen Ausbildungskosten von Fr. 9‘500 gemäss Beispiel \n4 ergibt sich weder ein Vorteil noch ein Nachteil für die steuerpflichtigen Personen. Beispiel 5 zeigt \neine Berechnung mit den maximal abzugsfähigen durchschnittlichen Ausbildungskosten von \nFr. 12‘000.  \n\nIn der Darstellung „bisherige Regelung“ werden der generelle Kinderabzug und die Ausbildungskosten \nseparat aufgeführt. Der Einfachheit halber werden die Ausbildungskosten jeweils auf die letzte \nAusbildungsstufe verlegt. Da beim Kinderabzug der variable Anteil in Form von Ausbildungskosten \nwegfallen soll, erscheint dieser Abzug in der Darstellung „geplante Regelung“ nicht mehr. Im \nGegenzug wird jedoch der generelle Kinderabzug abgestuft um bis zu Fr. 4‘000 erhöht. \n\n  \n\n\n\n  \n\n \n\n \n\n \n\nBerechnung über die gesamte Ausbildungsdauer  \n\nØ effektive Ausbildungskosten Fr. 3‘000 pro Jahr \n(effektive Ausbildungskosten ./. Fr. 2‘000 Selbstbehalt = Fr. 1‘000 abzugsfähige Ausbildungskosten) \n\nBeispiel 1 bisherige Regelung geplante Regelung \nDifferenz \n\nzugunsten der \nSteuerpflichtigen Kinderabzug während Anzahl \n\nJahre \nAbzug pro \n\nJahr \nAbzug \nTotal \n\nAbzug pro \nJahr \n\nAbzug \nTotal \n\nVorschule \n(0-4 Jahre) 4 5‘000 20‘000 6‘500 26‘000  \n\nOblig. Schulzeit \n(5-15 Jahre) 11 6‘000 66‘000 6‘500 71‘500  \n\nLehre \n(16-19 Jahre) 4 6‘000 24‘000 10‘000 40‘000  \n\nAusbildungskosten \nabzugsfähig \n\n4 1‘000   4‘000 0 0  \n \n\nTotal   114‘000  137‘500 23‘500 \n\n \n\n \n\nØ effektive Ausbildungskosten Fr. 4‘500 pro Jahr \n(effektive Ausbildungskosten ./. Fr. 2‘000 Selbstbehalt = Fr. 2‘500 abzugsfähige Ausbildungskosten) \n\nBeispiel 2 bisherige Regelung geplante Regelung \nDifferenz \n\nzugunsten der \nSteuerpflichtigen Kinderabzug während Anzahl \n\nJahre \nAbzug pro \n\nJahr \nAbzug \nTotal \n\nAbzug pro \nJahr \n\nAbzug \nTotal \n\nVorschule \n(0-4 Jahre) \n\n4 5‘000 20‘000 6‘500 26‘000  \n\nOblig. Schulzeit \n(5-15 Jahre) 11 6‘000 66‘000 6‘500 71‘500  \n\nGymnasium \n(16-19 Jahre) 4 6‘000 24‘000 10‘000 40‘000  \n\nStudium \n(19-24 Jahre) 5 6‘000 30‘000 10‘000 50‘000  \n\nAusbildungskosten \nabzugsfähig 5 2‘500 12‘500 0 0  \n\n \n\nTotal   152‘500  187‘500 35‘000 \n\n \n\n  \n\n\n\n  \n\n \n\n \n\n \n\nØ effektive Ausbildungskosten Fr. 9‘000 pro Jahr \n(effektive Ausbildungskosten ./. Fr. 2‘000 Selbstbehalt = Fr. 7‘000 abzugsfähige Ausbildungskosten) \n\nBeispiel 3 bisherige Regelung geplante Regelung \nDifferenz \n\n zugunsten der \nSteuerpflichtigen Kinderabzug während Anzahl \n\nJahre \nAbzug pro \n\nJahr \nAbzug \nTotal \n\nAbzug pro \nJahr \n\nAbzug \nTotal \n\nVorschule \n(0-4 Jahre) \n\n4 5‘000 20‘000 6‘500 26‘000  \n\nOblig. Schulzeit \n(5-15 Jahre) 11 6‘000 66‘000 6‘500 71‘500  \n\nGymnasium \n(16-19 Jahre) 4 6‘000 24‘000 10‘000 40‘000  \n\nStudium auswärts \n(19-24 Jahre) 5 6‘000 30‘000 10‘000 50‘000  \n\nAusbildungskosten \nabzugsfähig 5 7‘000 35‘000 0 0  \n\n \n\nTotal   175‘000  187‘500 12‘500 \n\n \n\n \n\nØ effektive Ausbildungskosten Fr. 11‘500 pro Jahr \n(effektive Ausbildungskosten ./. Fr. 2‘000 Selbstbehalt = Fr. 9‘500 abzugsfähige Ausbildungskosten) \n\nBeispiel 4 bisherige Regelung geplante Regelung \nDifferenz \n\n zugunsten der \nSteuerpflichtigen Kinderabzug während Anzahl \n\nJahre \nAbzug pro \n\nJahr \nAbzug \nTotal \n\nAbzug pro \nJahr \n\nAbzug \nTotal \n\nVorschule \n(0-4 Jahre) 4 5‘000 20‘000 6‘500 26‘000  \n\nOblig. Schulzeit \n(5-15 Jahre) 11 6‘000 66‘000 6‘500 71‘500  \n\nGymnasium \n(16-19 Jahre) \n\n4 6‘000 24‘000 10‘000 40‘000  \n\nStudium auswärts \n(19-24 Jahre) 5 6‘000 30‘000 10‘000 50‘000  \n\nAusbildungskosten \nabzugsfähig 5 9‘500 47‘500 0 0  \n\n \n\nTotal   187‘500  187‘500 0 \n\n \n\n  \n\n\n\n  \n\n \n\n \n\nØ effektive Ausbildungskosten Fr. 14‘000 (und mehr) pro Jahr \n(effektive Ausbildungskosten ./. Fr. 2‘000 Selbstbehalt = Fr. 12‘000 abzugsfähige Ausbildungskosten) \n\nBeispiel 5 bisherige Regelung geplante Regelung \nDifferenz \n\n zulasten der \nSteuerpflichtigen Kinderabzug während Anzahl \n\nJahre \nAbzug pro \n\nJahr \nAbzug \nTotal \n\nAbzug pro \nJahr \n\nAbzug \nTotal \n\nVorschule \n(0-4 Jahre) 4 5‘000 20‘000 6‘500 26‘000  \n\nOblig. Schulzeit \n(5-15 Jahre) 11 6‘000 66‘000 6‘500 71‘500  \n\nGymnasium \n(16-19 Jahre) 4 6‘000 24‘000 10‘000 40‘000  \n\nStudium auswärts \n(19-24 Jahre) 5 6‘000 30‘000 10‘000 50‘000  \n\nAusbildungskosten \nabzugsfähig 5 12‘000 60‘000 0 0 \n\n \n \n\nTotal   200‘000  187‘500 - 12‘500 \n\n \n\n \n\nKumulierte abzugsfähige Kinder- und Ausbildungskosten; \ngrafische Darstellung der Beispiele 1 bis 5 \n\n \n\n \n\n0\n\n20'000\n\n40'000\n\n60'000\n\n80'000\n\n100'000\n\n120'000\n\n140'000\n\n160'000\n\n180'000\n\n200'000\n\nBeispiel 1 Beispiel 2 Beispiel 3 Beispiel 4 Beispiel 5\n\n1\n1\n\n4\n'0\n\n0\n0 1\n5\n\n2\n'5\n\n0\n0\n\n1\n7\n\n5\n'0\n\n0\n0\n\n1\n8\n\n7\n'5\n\n0\n0\n\n2\n0\n\n0\n'0\n\n0\n0\n\n1\n3\n\n7\n'5\n\n0\n0 1\n\n8\n7\n\n'5\n0\n\n0\n\n1\n8\n\n7\n'5\n\n0\n0\n\n1\n8\n\n7\n'5\n\n0\n0\n\n1\n8\n\n7\n'5\n\n0\n0\n\nT\no\n\nta\nl \n\nS\no\n\nzi\na\n\nla\nb\n\nzu\ng\n\n i\nn\n\n C\nH\n\nF\n p\n\nro\n K\n\nin\nd\n\nKumulierte Abzüge pro Kind über die gesamte Ausbildungsdauer\n\nalt\n\nneu\n\n\n\n  \n\n \n\nStatistische Berechnungsgrundlagen der Beispiele 1 bis 5 \n\nSteuerpflichtige natürliche Personen 2013 32‘000 \nAnzahl Kinder 0-24 (Quelle: Bundesamt für Statistik 2012) 14‘705 \nFälle mit Kinderabzug in StP 2013 6‘310 \nFälle mit abzugsfähigen Ausbildungskosten StP 2013  1‘321 \ndavon \nFälle mit abzugsfähigen Ausbildungskosten bis Fr. 4‘000 800 \nFälle mit abzugsfähigen Ausbildungskosten von Fr. 4‘000 bis Fr. 9‘500 300 \nFälle mit abzugsfähigen Ausbildungskosten von Fr. 9‘500 bis Fr. 12‘000 200 \n \nabzugsfähige Ausbildungskosten gesamt für 1‘321 Fälle (StP 2013) Fr.  9‘400‘000 \nabzugsfähige Ø Ausbildungskosten (9‘400‘000/1‘321)  Fr. 7‘000 \n \nDer prozentuale Anteil der Fälle mit effektiven Ausbildungskosten höher als Fr. 11‘500 bzw. \nabzugsfähigen Ausbildungskosten höher als Fr. 9‘500 beläuft sich im Verhältnis zu \nder Anzahl Kinder bis Alter 24 auf  (200/14‘705) 1.4 % \nder Anzahl steuerpflichtige natürliche Personen 2013 auf  (200/32‘000) 0.6 % \nden Fällen mit Kinderabzügen auf  (200/6‘310) 3.2 % \nden Fällen mit Ausbildungskosten auf (200/1‘321) 15 % \n \nFamilien mit Kinderabzug, die neu profitieren  ((6310-200)/6310) 96.8 % \n \n\n \n\nSozialabzug im Überblick – genereller Kinderabzug; ausgewählte Kantone  \n\n \n\nQuelle: SSK, Die Einkommenssteuer natürlicher Personen, 2015 \n \n\n \n\n0\n\n1000\n\n2000\n\n3000\n\n4000\n\n5000\n\n6000\n\n7000\n\n8000\n\n9000\n\n10000\n\n11000\n\n0-4 5 6-14 15 16-19 20-25\n\nA\nb\n\nzu\ng\n\n i\nn\n\n C\nH\n\nF\n\nAlter des Kindes\n\nSozialabzüge im Überblick\n\nAR\n\nAI\n\nSG\n\nGR\n\nGL\n\nTG\n\nZH\n\nneu \n\n\n


parent_type: meeting

name: Auswertung Abstimmungen 4. Dezember 2023

category_de: Abstimmungen

category_harmonized: voting

text: \nKantonsrat Obstmarkt 3 \n9102 Herisau \nkantonsrat@ar.ch \n\nKantonsratssitzung vom 4. Dezember 2023 – Auswertung Abstimmungen \n\nAnwesend: zwischen 61 und 62 Mitglieder des Kantonsrates \n\nEntschuldigt: Kantonsrat Andreas Gantenbein, Waldstatt (ganztags) \nKantonsrätin Annegret Wigger, Heiden (ganztags) \nKantonsrätin Irene Egli, Grub (ganztags) \nKantonsrat Werner Rüegg, Heiden (13.30 Uhr bis 15.05 Uhr) \nKantonsrat Markus Schmidli, Schwellbrunn (ab 15.50 Uhr) \n\n\n\nJa 45\n\nEnthaltung 3\n\nNein 13\n\nStimmende 61\n\n6. Voranschlag 2024; Genehmigung\nOrdnungsantrag KR Sütterle\n\n4. Kantonsratssitzung vom 4. Dezember 2023\n\nGesamtergebnisse\n\nDatum/Uhrzeit der Abstimmung 04.12.2023 16:57\n\nAbstimmparameter 3 Tasten\n\nErgebnis angenommen\n\nEinzelergebnisse\n\nAggeler Glen Mi/E/G Ja 1\n\nAlder Peter SVP Ja 1\n\nAndreani Renzo SVP Ja 1\n\nAssmus Alexander Mi/E/G Nein 1\n\nBezzola Rausch \nNatalia\n\nFDP Ja 1\n\nBischof Astride FDP Ja 1\n\nBrönnimann \nMarkus\n\nFDP Ja 1\n\nBühler Daniel FDP Ja 1\n\nDuelli Fabienne SP Ja 1\n\nEgger Judith SP Ja 1\n\nEgli Irene Mi/E/G 1\n\nFischer Roland FDP Ja 1\n\nFreund Urs SVP Ja 1\n\nFriedli Hannes SP Ja 1\n\nFrischknecht \nClaudia\n\nMi/E/G Ja 1\n\nFrunz Daniel PU Ja 1\n\nGantenbein \nAndreas\n\nFDP 1\n\nGiezendanner \nWerner\n\nFDP Ja 1\n\nGraf Nicole FDP Ja 1\n\nGraf Silvan SP Nein 1\n\nGut Peter PU Ja 1\n\nHagmann Irene PU Nein 1\n\nHubmann Ralph SP Enthalt\nung\n\n1\n\nHutterli Silvio FDP Ja 1\n\nJucker Martina SP Ja 1\n\nJung Karin FDP Ja 1\n\nKessler Philipp FDP Ja 1\n\nKohler  Sarah PU Nein 1\n\nKoller Hans FDP Nein 1\n\nKürsteiner Peter PU Ja 1\n\nLedergerber \nIsabelle\n\nSP Ja 1\n\nMauch-Züger \nHeinz\n\nPU Ja 1\n\nMetzger Susann PU Ja 1\n\nMüller Margrit PU Ja 1\n\nNater Sandra FDP Ja 1\n\nObertüfer Sabrina SP Nein 1\n\nRaschle Walter SVP Ja 1\n\nRechsteiner \nMichael\n\nSVP Ja 1\n\nRedner/-in Ja 1\n\nRitter Regula Mi/E/G Ja 1\n\nRoth Stefan FDP Ja 1\n\nRüegg Werner Mi/E/G Enthalt\nung\n\n1\n\nRuppanner Martin PU Nein 1\n\nRuprecht Balz Mi/E/G 1\n\nSatz Sharon SP Enthalt\nung\n\n1\n\nScherer Lukas FDP Ja 1\n\nSchmid Jörg SVP Ja 1\n\nSchmidli Markus FDP 1\n\nSlongo Max SVP Nein 1\n\nSteffen Karin PU Ja 1\n\nSteinhauer Mathias Mi/E/G Ja 1\n\nStutz Roger FDP Ja 1\n\nSütterle Marco FDP Ja 1\n\nTischhauser \nMatthias\n\nFDP Ja 1\n\nTobler Matthias PU Ja 1\n\nvan Dam Jaap SP Nein 1\n\nVogel Regina FDP Ja 1\n\nWalker Marcel FDP Ja 1\n\nWäspi Marc PU Nein 1\n\nWeber Jens SP Nein 1\n\nWeiler Sandra PU Ja 1\n\nWelz Andreas FDP Nein 1\n\nWigger Annegret SP 1\n\nWirth Barben \nGabriela\n\nPU Ja 1\n\nWirz Alfred PU Ja 1\n\nZingg Ernst SP Nein 1\n\nAbstimmbericht\n\n\n\nJa 6\n\nEnthaltung 14\n\nNein 41\n\nStimmende 61\n\n4. Kantonsratssitzung vom 4. Dezember 2023\n\n6. Voranschlag 2024; Genehmigung\nAntrag KR Welz zur Investitionsrechnung (5900/Strassenrechnung;Tiefbauamt/Strassenbau)\n\nGesamtergebnisse\n\nDatum/Uhrzeit der Abstimmung 04.12.2023 16:58\n\nAbstimmparameter 3 Tasten\n\nErgebnis nicht angenommen\n\nEinzelergebnisse\n\nAggeler Glen Mi/E/G Nein 1\n\nAlder Peter SVP Nein 1\n\nAndreani Renzo SVP Nein 1\n\nAssmus Alexander Mi/E/G Enthalt\nung\n\n1\n\nBezzola Rausch \nNatalia\n\nFDP Nein 1\n\nBischof Astride FDP Nein 1\n\nBrönnimann \nMarkus\n\nFDP Enthalt\nung\n\n1\n\nBühler Daniel FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nDuelli Fabienne SP Enthalt\nung\n\n1\n\nEgger Judith SP Nein 1\n\nEgli Irene Mi/E/G 1\n\nFischer Roland FDP Nein 1\n\nFreund Urs SVP Nein 1\n\nFriedli Hannes SP Nein 1\n\nFrischknecht \nClaudia\n\nMi/E/G Nein 1\n\nFrunz Daniel PU Nein 1\n\nGantenbein \nAndreas\n\nFDP 1\n\nGiezendanner \nWerner\n\nFDP Nein 1\n\nGraf Nicole FDP Nein 1\n\nGraf Silvan SP Enthalt\nung\n\n1\n\nGut Peter PU Ja 1\n\nHagmann Irene PU Nein 1\n\nHubmann Ralph SP Nein 1\n\nHutterli Silvio FDP Nein 1\n\nJucker Martina SP Nein 1\n\nJung Karin FDP Nein 1\n\nKessler Philipp FDP Nein 1\n\nKohler  Sarah PU Nein 1\n\nKoller Hans FDP Nein 1\n\nKürsteiner Peter PU Nein 1\n\nLedergerber \nIsabelle\n\nSP Enthalt\nung\n\n1\n\nMauch-Züger \nHeinz\n\nPU Nein 1\n\nMetzger Susann PU Nein 1\n\nMüller Margrit PU Nein 1\n\nNater Sandra FDP Nein 1\n\nObertüfer Sabrina SP Enthalt\nung\n\n1\n\nRaschle Walter SVP Nein 1\n\nRechsteiner \nMichael\n\nSVP Nein 1\n\nRedner/-in Nein 1\n\nRitter Regula Mi/E/G Ja 1\n\nRoth Stefan FDP Nein 1\n\nRüegg Werner Mi/E/G Enthalt\nung\n\n1\n\nRuppanner Martin PU Nein 1\n\nRuprecht Balz Mi/E/G 1\n\nSatz Sharon SP Nein 1\n\nScherer Lukas FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nSchmid Jörg SVP Ja 1\n\nSchmidli Markus FDP 1\n\nSlongo Max SVP Ja 1\n\nSteffen Karin PU Nein 1\n\nSteinhauer Mathias Mi/E/G Nein 1\n\nStutz Roger FDP Nein 1\n\nSütterle Marco FDP Nein 1\n\nTischhauser \nMatthias\n\nFDP Nein 1\n\nTobler Matthias PU Nein 1\n\nvan Dam Jaap SP Ja 1\n\nVogel Regina FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nWalker Marcel FDP Nein 1\n\nWäspi Marc PU Enthalt\nung\n\n1\n\nWeber Jens SP Enthalt\nung\n\n1\n\nWeiler Sandra PU Enthalt\nung\n\n1\n\nWelz Andreas FDP Ja 1\n\nWigger Annegret SP 1\n\nWirth Barben \nGabriela\n\nPU Enthalt\nung\n\n1\n\nWirz Alfred PU Nein 1\n\nZingg Ernst SP Nein 1\n\nAbstimmbericht\n\n\n\nJa 58\n\nEnthaltung 2\n\nNein 1\n\nStimmende 61\n\n6. Voranschlag 2024; Genehmigung\nGenehmigung\n\n4. Kantonsratssitzung vom 4. Dezember 2023\n\nGesamtergebnisse\n\nDatum/Uhrzeit der Abstimmung 04.12.2023 16:59\n\nAbstimmparameter 3 Tasten\n\nErgebnis angenommen\n\nEinzelergebnisse\n\nAggeler Glen Mi/E/G Ja 1\n\nAlder Peter SVP Ja 1\n\nAndreani Renzo SVP Ja 1\n\nAssmus Alexander Mi/E/G Ja 1\n\nBezzola Rausch \nNatalia\n\nFDP Ja 1\n\nBischof Astride FDP Ja 1\n\nBrönnimann \nMarkus\n\nFDP Ja 1\n\nBühler Daniel FDP Ja 1\n\nDuelli Fabienne SP Ja 1\n\nEgger Judith SP Ja 1\n\nEgli Irene Mi/E/G 1\n\nFischer Roland FDP Ja 1\n\nFreund Urs SVP Ja 1\n\nFriedli Hannes SP Ja 1\n\nFrischknecht \nClaudia\n\nMi/E/G Ja 1\n\nFrunz Daniel PU Ja 1\n\nGantenbein \nAndreas\n\nFDP 1\n\nGiezendanner \nWerner\n\nFDP Ja 1\n\nGraf Nicole FDP Ja 1\n\nGraf Silvan SP Ja 1\n\nGut Peter PU Ja 1\n\nHagmann Irene PU Ja 1\n\nHubmann Ralph SP Ja 1\n\nHutterli Silvio FDP Ja 1\n\nJucker Martina SP Ja 1\n\nJung Karin FDP Ja 1\n\nKessler Philipp FDP Ja 1\n\nKohler  Sarah PU Ja 1\n\nKoller Hans FDP Ja 1\n\nKürsteiner Peter PU Ja 1\n\nLedergerber \nIsabelle\n\nSP Ja 1\n\nMauch-Züger \nHeinz\n\nPU Ja 1\n\nMetzger Susann PU Ja 1\n\nMüller Margrit PU Ja 1\n\nNater Sandra FDP Ja 1\n\nObertüfer Sabrina SP Ja 1\n\nRaschle Walter SVP Ja 1\n\nRechsteiner \nMichael\n\nSVP Ja 1\n\nRedner/-in Ja 1\n\nRitter Regula Mi/E/G Enthalt\nung\n\n1\n\nRoth Stefan FDP Ja 1\n\nRüegg Werner Mi/E/G Ja 1\n\nRuppanner Martin PU Ja 1\n\nRuprecht Balz Mi/E/G 1\n\nSatz Sharon SP Ja 1\n\nScherer Lukas FDP Ja 1\n\nSchmid Jörg SVP Ja 1\n\nSchmidli Markus FDP 1\n\nSlongo Max SVP Ja 1\n\nSteffen Karin PU Ja 1\n\nSteinhauer Mathias Mi/E/G Ja 1\n\nStutz Roger FDP Ja 1\n\nSütterle Marco FDP Ja 1\n\nTischhauser \nMatthias\n\nFDP Ja 1\n\nTobler Matthias PU Ja 1\n\nvan Dam Jaap SP Enthalt\nung\n\n1\n\nVogel Regina FDP Ja 1\n\nWalker Marcel FDP Ja 1\n\nWäspi Marc PU Ja 1\n\nWeber Jens SP Ja 1\n\nWeiler Sandra PU Ja 1\n\nWelz Andreas FDP Nein 1\n\nWigger Annegret SP 1\n\nWirth Barben \nGabriela\n\nPU Ja 1\n\nWirz Alfred PU Ja 1\n\nZingg Ernst SP Ja 1\n\nAbstimmbericht\n\n\n\nJa 20\n\nEnthaltung 7\n\nNein 34\n\nStimmende 61\n\n7. Motion der SVP-Fraktion; Senkung der Strassenverkehrssteuern; Erheblicherklärung\nErheblicherklärung\n\n4. Kantonsratssitzung vom 4. Dezember 2023\n\nGesamtergebnisse\n\nDatum/Uhrzeit der Abstimmung 04.12.2023 17:34\n\nAbstimmparameter 3 Tasten\n\nErgebnis nicht angenommen\n\nEinzelergebnisse\n\nAggeler Glen Mi/E/G Nein 1\n\nAlder Peter SVP Ja 1\n\nAndreani Renzo SVP Ja 1\n\nAssmus Alexander Mi/E/G Nein 1\n\nBezzola Rausch \nNatalia\n\nFDP Ja 1\n\nBischof Astride FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nBrönnimann \nMarkus\n\nFDP Ja 1\n\nBühler Daniel FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nDuelli Fabienne SP Nein 1\n\nEgger Judith SP Nein 1\n\nEgli Irene Mi/E/G 1\n\nFischer Roland FDP Ja 1\n\nFreund Urs SVP Ja 1\n\nFriedli Hannes SP Nein 1\n\nFrischknecht \nClaudia\n\nMi/E/G Nein 1\n\nFrunz Daniel PU Nein 1\n\nGantenbein \nAndreas\n\nFDP 1\n\nGiezendanner \nWerner\n\nFDP Ja 1\n\nGraf Nicole FDP Nein 1\n\nGraf Silvan SP Nein 1\n\nGut Peter PU Nein 1\n\nHagmann Irene PU Nein 1\n\nHubmann Ralph SP Enthalt\nung\n\n1\n\nHutterli Silvio FDP Ja 1\n\nJucker Martina SP Nein 1\n\nJung Karin FDP Ja 1\n\nKessler Philipp FDP Ja 1\n\nKohler  Sarah PU Nein 1\n\nKoller Hans FDP Nein 1\n\nKürsteiner Peter PU Nein 1\n\nLedergerber \nIsabelle\n\nSP Nein 1\n\nMauch-Züger \nHeinz\n\nPU Nein 1\n\nMetzger Susann PU Nein 1\n\nMüller Margrit PU Enthalt\nung\n\n1\n\nNater Sandra FDP Ja 1\n\nObertüfer Sabrina SP Nein 1\n\nRaschle Walter SVP Ja 1\n\nRechsteiner \nMichael\n\nSVP Ja 1\n\nRedner/-in 1\n\nRitter Regula Mi/E/G Nein 1\n\nRoth Stefan FDP Nein 1\n\nRüegg Werner Mi/E/G Nein 1\n\nRuppanner Martin PU Nein 1\n\nRuprecht Balz Mi/E/G Nein 1\n\nSatz Sharon SP Ja 1\n\nScherer Lukas FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nSchmid Jörg SVP Ja 1\n\nSchmidli Markus FDP 1\n\nSlongo Max SVP Ja 1\n\nSteffen Karin PU Nein 1\n\nSteinhauer Mathias Mi/E/G Nein 1\n\nStutz Roger FDP Ja 1\n\nSütterle Marco FDP Nein 1\n\nTischhauser \nMatthias\n\nFDP Ja 1\n\nTobler Matthias PU Ja 1\n\nvan Dam Jaap SP Nein 1\n\nVogel Regina FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nWalker Marcel FDP Ja 1\n\nWäspi Marc PU Nein 1\n\nWeber Jens SP Nein 1\n\nWeiler Sandra PU Nein 1\n\nWelz Andreas FDP Enthalt\nung\n\n1\n\nWigger Annegret SP 1\n\nWirth Barben \nGabriela\n\nPU Nein 1\n\nWirz Alfred PU Nein 1\n\nZingg Ernst SP Nein 1\n\nAbstimmbericht\n\n\n\tVorlage_Titelblatt Abstimmungsprotokoll.pdf\n\tOrdnungsantrag Sütterle.pdf\n\tAntrag Welz.pdf\n\tGenehmigung Voranschlag.pdf\n\tMotion SVP Erheblicherklärung.pdf\n\n\n\n


Beilage 1 Gesetzesentwurf; 1. Lesung

text: \n Entwurf Regierungsrat, 16. Februar 2016 \n \n\n 1 \n\nGesundheitsgesetz \n\nÄnderung vom ... \n\nDer Kantonsrat von Appenzell Ausserrhoden \n\nbeschliesst: \n\nI. \n\nDer Erlass bGS 811.1 (Gesundheitsgesetz), Stand 1. Januar 2015, wird wie \nfolgt geändert: \n\nArt.  7 Abs. 1\n \n\n1 Der Regierungsrat: \n\ne) (geändert) wählt den Gesundheitsrat sowie den Ethikrat; \n\nArt.  10 Abs. 1 (geändert), Abs. 2, Abs. 3 (geändert), Abs. 4 (geändert), \nAbs. 5 (geändert) \n\nEthikrat (Überschrift geändert) \n\n1 Der Ethikrat behandelt die Geschäfte, die ihm durch dieses Gesetz und die \ngestützt darauf erlassenen Verordnungen zugewiesen werden. Er kann ethi-\nsche Fragen des Gesundheitsbereichs auch aus eigener Initiative aufgreifen \nund gegenüber dem Regierungsrat Stellung nehmen. \n\n2 Insbesondere \n\na) (geändert) berät er Patientinnen und Patienten, deren Angehörige sowie \nGesundheitsfachpersonen, namentlich im Zusammenhang mit lebens-\nverlängernden Massnahmen und Zwangsmassnahmen, \n\nb) (geändert) nimmt er Stellung, wenn Zweifel über die Tragweite einer Pa-\ntientenverfügung bestehen, \n\nc) Aufgehoben.\n \n\n3 Er besteht aus höchstens sieben Mitgliedern. \n\n4 Die Bevölkerung, Gesundheitsfachpersonen sowie Vertretungen der Insti-\ntutionen des Gesundheitswesens sollen angemessen vertreten sein. \n\n1300.297, 1. Lesung - Beilage 1\n\nhttp://bgs.ar.ch/data/811.1/de\n\n\n Entwurf Regierungsrat, 16. Februar 2016 \n \n\n2 \n\n5 Der Ethikrat kann weitere Fachleute beiziehen. \n\nArt.  10a (neu) \n\nEthikkommission Ostschweiz \n\n1 Die Aufgaben aus dem Bereich des eidgenössischen Humanforschungs-\ngesetzes werden der Ethikkommission Ostschweiz übertragen. Der Regie-\nrungsrat regelt die Einzelheiten. \n\nArt.  28 Abs. 1 (geändert) \n\n1 Die Ärztin oder der Arzt handelt gemäss der Patientenverfügung. Diese \nbleibt unberücksichtigt, wenn sie gegen gesetzliche Vorschriften verstösst \noder wenn begründete Zweifel bestehen, dass die Patientenverfügung auf \nfreiem Willen beruht oder noch dem mutmasslichen Willen der Patientin oder \ndes Patienten entspricht. Die Ärztin oder der Arzt kann im Zweifel \nden Ethikrat anhören. \n\nArt.  32 Abs. 2 (geändert) \n\n2 Bei urteilsunfähigen oder minderjährigen Personen ist vor der Entnahme \ndie Zustimmung des Ethikrats  einzuholen1). \n\nArt.  33 Abs. 1 (aufgehoben), Abs. 2 (aufgehoben) \n\n1 Aufgehoben.\n \n\n2 Aufgehoben. \n\nArt.  66b Abs. 3 (geändert) \n\n3 Entscheide der Ethikkommission Ostschweiz sind nach Massgabe der in-\nterkantonalen Vereinbarung mit Beschwerde beim Obergericht anfechtbar. \n\nII. \n\nKeine Fremdänderungen. \n\n                                                           \n1) Art. 13 Abs. 2 lit. i Transplantationsgesetz (SR 810.21) \n\n1300.297, 1. Lesung - Beilage 1\n\nhttp://www.lexfind.ch/link/Bund/810.21/de\n\n\n Entwurf Regierungsrat, 16. Februar 2016 \n \n\n 3 \n\nIII. \n\nKeine Fremdaufhebungen. \n\nIV. \n\nDieser Erlass untersteht dem fakultativen Referendum. \n\n  \n\nDer Regierungsrat bestimmt das Inkrafttreten. \n\n1300.297, 1. Lesung - Beilage 1\n\n\n\n\n


name: Sitzungsdaten Kantonsrat Amtsjahr 2016/2017

text: \n  \n \n\nKantonsrat \n\n \n\n \n\nBüro des Kantonsrates \n\n \n\nRegierungsgebäude \n\n9102 Herisau \n\n \n\n \n\nAnja Jenny \n\nAssistenz Kantonsrat \n\nTel. 071 353 62 34 \n\nanja.jenny@ar.ch \n\n \n\n \n\n \n\nSeite 1/1 \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\nKantonsrat Appenzell Ausserrhoden \nSitzungen Amtsjahr 2016/2017 \n \n \n \n \n1. Sitzung Montag, 13. Juni 2016 \n \n \nInfoveranstaltung Montag, 22. August 2016 \n \n \n2. Sitzung Montag, 26. September 2016 \n \n \n3. Sitzung Montag, 31. Oktober 2016 \n \n \n4. Sitzung Montag, 28. November 2016 \n \n \n5. Sitzung Montag, 20. Februar 2017 \n \n \n6. Sitzung Montag, 20. März 2017 \n \n \n7. Sitzung Montag, 8. Mai 2017 \n\n\n