Hier - Berlin-Institut für Bevölkerung und Entwicklung

Die Untersuchung überprüft, ob folgende Faktoren einen positiven Einfluss auf das Immobilienpreisniveau
von Stadtteilen und Gemeinden haben:
1) das verfügbare Einkommen und die Einwohnerdichte
2) die wirtschaftliche Situation/die Situation des Arbeitsmarktes im Stadtteil
3) eine positive demografische Entwicklung und eine günstige Altersstruktur
4) eine hohe Dichte sozialer Infrastruktur
Wie auch auf Kreisebene erweist sich in der multivariaten linearen Regression das verfügbare
Einkommen (im Infas-Datensatz als „Kaufkraft“ bezeichnet) als stärkster Einflussfaktor auf das
Niveau der Immobilienpreise (Tab. 6). Deutliche Zusammenhänge zeigen sich auch mit der
Einwohnerdichte und der natürlichen Saldorate (Geburten minus Sterbefälle je 1000 Einwohner).
In dicht besiedelten und demografisch jungen Stadtteilen kosten Immobilien tendenziell
mehr. Die genannten drei Faktoren erklären zusammen bereits 45 Prozent der Varianz der
Wohnungspreise (Hauspreise 50 Prozent, Mietpreise 58 Prozent).
Im zweiten Modell zeigt sich, dass eine niedrige Arbeitslosenquote, eine hohe Unternehmensdichte
und ein hoher Bevölkerungsanteil der 25- bis 49-Jährigen – der ökonomisch aktivsten
Altersgruppe – in einem direkten Zusammenhang mit dem Immobilienpreisniveau stehen: Je
mehr Menschen in einem Bezirk oder einer Gemeinde arbeiten, desto mehr kosten dort Immobilien.
Diese Indikatoren erhöhen die erklärte Varianz je nach untersuchter Art des Immobilienpreises
(Wohnungen, Häuser oder Mieten) um weitere fünf bis sieben Prozentpunkte. Der
Indikator „Unternehmensdichte“, die Anzahl von Unternehmen je Quadratkilometer, ist dabei
sowohl ein ökonomischer als auch ein infrastruktureller Indikator. Eine hohe Unternehmensdichte
haben vor allem solche Stadtteile, in denen es viele kleine Betriebe für Handel und
Dienstleistungen gibt, also etwa auch Bäcker, Cafés und Ladengeschäfte. Stadtteile und Gemeinden
mit einer großen Dichte von Unternehmen haben ein signifikant höheres Immobilienpreisniveau.
Das dritte Modell bezieht weitere Indikatoren für die Infrastruktur und die Siedlungsstruktur
ein: die „Ärzte je Quadratkilometer“, den „Anteil Wohneigentum an allen Haushalten“ sowie
die „Haushaltsgröße“ (durchschnittliche Anzahl von Personen je Haushalt). Verschiedene andere
Indikatoren für die Dichte von sozialer Infrastruktur (etwa die Zahl der Behörden je
Quadratkilometer) erweisen sich teilweise als zu stark korreliert und können aus diesem
Grund nicht mit in die Berechnungen einbezogen werden. Auch bei diesen Indikatoren zeigt
sich, dass Stadtteile und Gemeinden mit dichter Infrastruktur ein höheres Preisniveau haben.
Die zu Beginn aufgestellten Hypothesen erweisen sich als zutreffend. Auch Stadtteile mit einem
höheren Anteil an Wohneigentum und mit kleinen Haushalten (mit wenigen Personen je
Haushalt) haben ein etwas höheres Immobilienpreisniveau. Im dritten Modell erhöht sich die
erklärte Varianz nochmals um etwa fünf Prozentpunkte.
Wie bei der Auswertung der Kreisdaten wird das Immobilienpreisniveau mithilfe einer übersichtlichen
Zahl an Indikatoren relativ gut erklärt. Die einbezogenen neun Indikatoren erklären
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