BMVBS-Online-Publikation 09/2013 - Empirica

Innerstädtische Hauptverkehrsstraßen 68
Um zudem Preisabweichungen durch Neubautätigkeiten zu vermeiden, werden nur Angebotsmieten
für Bestandsgebäude mit Baujahr vor 2000 herangezogen. Ein weiterer Bereinigungsschritt wählt
nur Wohnungen ab einer Wohnfläche von 60 m² aus. Außerdem wurde das Luxussegment ausgeschlossen.
Dieses Segment ergibt sich aus Ausstattungsmerkmalen wie z.B. Marmor, Wintergarten,
Schwimmbad, Sauna. Wohnungen mit mehreren solcher Ausstattungen werden dem Luxussegment
zugeordnet. Diese Bereinigungsschritte sind nötig, um eine Verzerrung der durchschnittlichen Preise
zu vermeiden. Insgesamt können mit dieser Methode in den 71 kreisfreien Städten etwa 4.400
Wohnquartiere mit Siedlungsbereichen an HVS-Standorten beobachtet werden.
In einem weiteren Auswertungsschritt wird mit ähnlicher Vorgehensweise analysiert, wie sich Leerstände
an HVS mit Leerständen im übrigen Wohnquartier verhalten. Hierbei wird berechnet, wie
hoch der Anteil der Wohnungen mit mindestens 90 Tagen Leerstand an allen beobachteten
Wohnungen 7 ist.
7.1 Die preisbeeinflussende Wirkung von HVS
In den ersten Auswertungen zeigt sich bereits das erwartete Bild, dass die durchschnittlichen Mietpreise
in den definierten HVS-Standorten von den durchschnittlichen Mietpreisen der jeweiligen
Wohnquartiere abweichen und preiswerter sind. Zunächst wird somit die Preisbeeinflussung als
Standortnachteil sichtbar, der als „Preisabschlag“ beobachtet werden kann. Diese Beobachtung
deckt sich mit empirischen Einzelfallstudien wie z.B. von Caesperlein (2011) zu den Auswirkungen
der Verkehrsinfrastruktur auf den Wert von Immobilien. Auch dort wird der Zusammenhang zwischen
Preisabschlag und Nähe zu stark befahrenen Straßen empirisch beobachtet. Caesperlein
zeigt umgekehrt auch auf, das eine Verkehrsentlastung zu einem Preisanstieg des vorhandenen
Wohnraums führt, ohne dass Verbesserungen der Ausstattungsqualität stattfinden. In der Studie
wird zudem beobachtet, dass Wertabschläge in Abhängigkeit der Stärke der Lärmbelastung modelliert
werden können.
In einer weiteren Studie –Dissertation Uni Hamburg- kommt Brandt u.a. zu der Beobachtung, dass
die Preisbeeinflussung von Straßenlärm in Hamburg in einer Größenordnung von rd. 0,23% bei
einem Lärmanstieg um 1 dB(A) für Wohnungen liegt. 8
Die Beschäftigung mit dem Einfluss von Verkehrslärm auf den Bodenwert ist darüber hinaus schon
seit längerer Zeit Gegenstand von Expertisen. Am Beispiel von Standorten in Dresden wurde der
Einfluss von Verkehrslärm auf den Bodenwert empirisch belegt (Borowski 2003, Sprengnetter
2003). Studien mit vergleichbaren Fragestellungen zeigen ebenfalls empirische ableitbare Zusammenhänge
auf. Unterschiedliche Erkenntnisse ergeben sich dabei auf die wertbeeinflussende Aus-
7 Leerstandsanalyse auf Basis der empirica-Leerstandsdaten (Auswertungen eines bundesweiten Energiedienstleisters)
8 “Using a hedonic regression technique and controlling for spatial dependence, we have estimated the effect
of road noise on the listing prices of condominiums in Hamburg, initially at around 0.23% following a 1
dB(A) increase in noise pollution.” Brandt, S.: Valuing and localizing externalities: Evidence from the housing
market in Hamburg – Dissertation an der Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaften an der
Universität Hamburg, 2011.
Preis- und Leerstandsanalyse BMVBS-Online-Publikation Nr. 07/2013