Download - IFIP - Technische Universität Wien

Insbesondere gibt es keine Änderungen in den Vorzeichen oder in der Signifikanz der Koeffizienten.
Auch bei Ausschluss aller Kovariaten mit Ausnahme der Freiraumflächen ergeben
sich keine abweichenden Schlussfolgerungen.
Die Form der Preisfunktion wurde hier bewusst gewählt um die komplexen Zusammenhänge
der Freiraumbewertung im räumlichen und sozio-demographischen Kontext abzubilden.
Insignifikante Ergebnisse sind dabei eher zu akzeptieren als verzerrte Ergebnisse die sich auf
Grund der Nichtbeachtung wesentlicher Einflussfaktoren der Bewertung ergeben.
Multikollinearität scheint unter Betrachtung der partiellen Korrelationskoeffizienten kein
schwerwiegendes Problem zu sein 3 .
Tabelle 1 Korrelationen zwischen den Distanzvariablen im Modell für Wien gesamt (N
= 3.730)
ackerdis walddis wiesedis was~rdis unp~ddis parksdis weindis fri~fdis
ackerdis 1
walddis 0,0881 1
wiesedis 0,2346 0,3807 1
wasserdis 0,0163 0,1258 0,105 1
unproddis 0,4388 0,0332 0,2402 0,0331 1
parksdis -0,4786 -0,2535 -0,1911 -0,1279 -0,2324 1
weindis 0,0413 0,0858 0,1087 -0,1566 -0,0806 -0,0406 1
friedhofdis 0,0274 -0,0525 0,1217 -0,2361 0,097 0,1672 0,2472 1
Quelle: Eigene Berechnungen Bodenpreismodell IFIP
Eine zweite Ursache der Insignifikanzen könnte in der Qualität der Datenbasis zu suchen
sein. Die Daten aus der Kaufpreissammlung werfen im Zusammenhang mit den Transaktionen
von Bauland für Geschossbau und verdichteten Flachbau Fragen auf. Mögliche Verzerrungen
durch die Preisgrenzen im geförderten Wohnbau und die weitgehend lageunabhängige
Preispolitik des Wohnfonds wurden hier aber durch expliziten Ausschluss der entsprechenden
Transaktionen aus der Datenbasis verhindert. Soweit aber andere Unzulänglichkeiten
in der Datenbasis der Kaufpreissammlung nicht systematisch mit dem Freiraumcharakter
der Grundstückslagen korrelieren, sollten diese auch keinen Einfluss auf die geschätzten
Freiraumwerte haben.
Probleme ergeben sich dann, wenn die Freiräume als instabil oder als Teil des Baulandmarktes
gesehen werden. Wir schließen solche Effekte für Wälder und Gewässer aus, im Zusammenhang
mit der Bewertung der Wiesen, Äcker und unproduktiven Flächen könnte aber ein
systematischer Zusammenhang bestehen, der darauf zurückzuführen ist, dass diese Freiraumtypen
zum Teil nicht primär als Erholungsraum gesehen werden, sondern als tatsächlicher
oder potentieller Teil des Wohnbaulandmarktes. In dem Fall schätzen die Modelle nicht die
Zahlungsbereitschaft für Freiräume, sondern andere Wirkungen auf dem Bodenmarkt.
Besondere Interpretationsschwierigkeiten werfen hier die Wiesen auf, weil sie nicht nur
marginal negative Bewertungen erhalten sondern auch absolut hohe negative Vermögenseffekte
am Bodenmarkt verursachen. Appendix-Tabelle 2 zeigt, dass die untersuchten Grundstücke
in allen Stadtteilen, mit Ausnahme der Innenbezirke, im Durchschnitt im Vergleich
aller Freiraumtypen den Wiesen (im Nordosten nach den Ackerflächen) am nächsten liegen.
Überdies bestätigen die Berechnungen zu den Preisgradienten in Abschnitt 3.5, dass die
Wiesen im Modell für Wien insgesamt spürbare negative Preiseffekte nur bis zu einer Entfernung
von 500 Metern auslösen. Die Wiesen erhalten daher tendenziell dort negative Bewertungen
wo neu gebaut wird. Abgesehen von einem negativen Freiraumnutzen der Wiesen,
der unwahrscheinlich ist, kann das zwei Gründe haben: Erstens, die Wiesen sind bereits
Teil des Wohnbaulandmarktes und drücken durch das zusätzliche Angebot auf die Bauland-
3
Aus ökonometrischer Sicht ist das „omitted variable“-Problem in der Regel gravierender als das
Multikollinearitätsproblem. Solange Multikollinearität nicht wirklich schwer wiegt sollten daher mögliche
Einflussfaktoren in die Gleichungen einfliesen, auch wenn die entsprechenden Koeffizienten nicht immer
signifikant sind.
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