Download - IFIP - Technische Universität Wien

3. Ergebnisse
3.1 Marginale Bewertung der Freiräume – Wien insgesamt
Die Abbildung 1 zeigt die Preiselastizität der Entfernung eines Grundstückes mit durchschnittlichen
Lageeigenschaften für Wien insgesamt. Die Elastizität gibt an, um wie viel sich
der Preis verändert, wenn die Entfernung um 1% sinkt. Eine negative Elastizität impliziert
eine Preissteigerung und daher eine positive marginale Zahlungsbereitschaft.
Abbildung 1
Preiselastizitäten der Entfernung beim Grundstück mit durchschnittlichen
Lageeigenschaften – Wien insgesamt (N = 3.506)
Elastizität zeigt Ausmaß der Preisveränderung in % beim Grundstück mit durchschnittlichen
Lageeigenschaften wenn sich die Distanz um 1% verringert; negative Elastizitäten zeigen
Preissteigerung
0,03
helle Balken: nicht signifikant auf 5%-Niveau
0,02
0,01
0,00
-0,01
-0,02
-0,03
-0,04
-0,05
-0,06
Ackerland Wälder Wiesen Gewässer Unproduktiv Parks Weingärten Friedhöfe
Preiselastizitäten 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 -0,04 -0,05 -0,01
Quelle: Eigene Berechnungen Bodenpreismodell IFIP
Für Wien insgesamt betrachtet zeigen die Schätzergebnisse nur für Parks und Weingärten
eine signifikant positive marginale Zahlungsbereitschaft beim Grundstück mit durchschnittlichen
Lageeigenschaften. Die durchschnittliche marginale Zahlungsbereitschaft für Wiesenflächen
ist signifikant negativ. Verkürzt könnte man daher schließen, dass die Gesamtwohlfahrt
bzw. der Gesamtvermögenseffekt der Freiräume am Wiener Wohnungsmarkt durch
eine Ausweitung von Parkflächen und Weingärten und eine Rückführung von Wiesenflächen
erhöht werden könnte. Für alle anderen Freiflächen scheint das Angebot aus der Sicht der
Bewohner ein im Durchschnitt gerade optimales Maß anzunehmen.
Die insignifikanten Ergebnisse für Äcker, Wälder, Gewässer, unproduktive Flächen und
Friedhöfe könnten aber auch andere Ursachen haben. Angesichts der komplexen Form der
Preisfunktion könnte Multikollinearität der Variablen ein Problem darstellen 2 . Die partiellen
Korrelationen zwischen den Distanzvariablen sind jedoch relativ gering (Tabelle 1). Zur
Überprüfung des Problems wurden zahlreiche Spezifikationen bei unterschiedlicher Kombination
der Freiraumvariablen geschätzt. Es zeigt sich dabei, dass die Schätzergebnisse sehr
robust gegenüber dem Ausschluss einzelner Freiraumvariablen und dem Ausschluss ganzer
Gruppen von Kovariaten sind. Lässt man beispielsweise die Wiesen im Modell für Gesamtwien
weg, dann ändern sich die Koeffizienten der anderen Freiraumvariablen nur marginal.
2 Multikollinearität für sich verursacht zwawr keine verzerrten Schätzer, wohl aber eine Erhöhung der Varianz
der geschätzten Parameter. Die gravierendsten Folgen daraus sind, dass die Schätzwerte entweder nicht
signifikant sind und/oder sich sogar falsche Vorzeichen ergeben können.
11