BMVBS-Online-Publikation 09/2013 - Empirica

Innerstädtische Hauptverkehrsstraßen 67
7. Immobilienwirtschaftliche Preis- und Leerstandsanalyse an Hauptverkehrsstraßen
Ergänzend zu den Befragungen der Kommunen und den Erkenntnissen aus den Fallstudien wurden
im Rahmen des Projekts auch geostatistische Analysen durchgeführt. Anhand von georeferenzierten
Mietpreisdaten sollen die Einflüsse an Gebäuden entlang von HVS (überwiegend Effekte der
Verkehrsbelastung) im jeweiligen kleinräumigen wie auch lokalen Kontext untersucht werden. Die
Wohnlagen an HVS sind durch die Auswirkungen der stärkeren Verkehrsaufkommen überdurchschnittlich
mit Lärm, Schadstoffen, Erschütterungen und weiteren Faktoren (z.B.
Barrierewirkungen) belastet. Dies wirkt sich als negativer Standortfaktor wertmindernd auf die
Wohngebäude im Bereich von HVS aus – so die Ausgangshypothese. Zu diesem Zweck wurden die
Angebotsmietpreisen in 71 kreisfreien Städten ab 100.000 Einwohnern im Zeitraum 2008 bis 2010
ausgewertet. Über räumliche Bezugsinformationen wurden georeferenzierte Preisinformationen
Straßenabschnitten zugeordnet (vgl. methodische Erläuterungen unten im Exkurs). Im Ergebnis
zeigt die Auswertung die Zusammenhänge zwischen Mikrolage (HVS gegenüber dem jeweiligen
Quartier), der Makrolage (lokale Marktdynamik) und den entsprechenden Preisdifferenzen auf.
Exkurs: Methode der Preis- und Leerstandsanalyse
Da es keine bundesweit einheitliche Raumkategorie „Wohnbereiche entlang HVS“ gibt und da es
zudem bislang keine methodisch nutzbare Definition von HVS gibt, mussten zunächst die Analysegrundlagen
geschaffen werden. Hierzu wurden Datengrundlagen für die Stadtgebiete, die Straßen
sowie räumliche Abgrenzungen von Wohnquartieren aus Tele Atlas der infas geodaten GmbH verwendet.
Zunächst wurden die verfügbaren Geodaten reduziert. Berücksichtigt wurden nur die
Stadtbereiche, die auch als Siedlungsflächen ausgewiesen sind. Um eine Verschneidung der Siedlungsbereiche
mit HVS zu ermöglichen, wurde die Klassifikation der „Überregionalen Straßen“ ohne
Bundesautobahnen mit den Typen Bundesstraße (sehr hohe Bedeutung), Bundes- / Landstraße
(hohe Bedeutung), Bundes- / Landstraße (mittlere Bedeutung) herangezogen. Bearbeitet wurden
nach Verschneidung die städtischen Siedlungsbereiche (nach Wohnquartiersabgrenzung) entlang
der ausgewählten Straßenkategorien. Als HVS-Lage wurde der Raum in einem Buffer von 20 m
Entfernung von der jeweiligen Straße definiert. Für die Analyse der Preise in diesen HVS-
Standorten werden adressgenau georeferenzierbare Angebotsmietpreise aus den Jahren 2008 bis
2010 der empirica Preisdatenbank herangezogen. Adressgenaue Preisdaten, die innerhalb der gebildeten
Buffer liegen, werden hier als Mietpreise an HVS definiert. Im weiteren Verlauf wird der
Durchschnitt der Mietpreise an HVS im jeweiligen Wohnquartier (Wohnquartiersabgrenzung der
infas geodaten) mit dem Durchschnitt aller Mietpreise im Wohnquartier verglichen. Um zu berücksichtigen,
dass sich die regionalen Märkte unterschiedlich entwickeln, wurden die Städte mit zwei
verschiedenen Haushaltsprognosen verknüpft. Zum einen mit der Haushaltsprognose für den Zeitraum
2010 bis 2020 der Raumordnungsprognose 2025/2050 des BBSR und zum anderen mit der
empirica Haushaltsprognose für den Zeitraum 2010 bis 2020. Um die statistische Auswertung der
Preise zu ermöglichen und die Gefahr von Verzerrungen zu verringern, wird in einem letzten Schritt
eine Mindestfallzahl je Wohnquartier definiert (nur die Wohnquartiere werden in die Analyse einbezogen,
in denen insgesamt mindestens zehn adressgenau georeferenzierte Mietpreise vorliegen).
Preis- und Leerstandsanalyse BMVBS-Online-Publikation Nr. 07/2013