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Demografie lässt Immobilien wackeln - Demotrans

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12<br />

Aktuelle Themen<br />

(Vorläufige) Umrechnung in Wohneinheiten<br />

In den letzten Jahren war die Durchschnittsgröße einer neu fertiggestellten<br />

Wohnung rd. 110 m². Lässt man diesen Wert für die kommenden<br />

Jahrzehnte konstant, ergibt sich aus der Flächenprognose ein Neubauvolumen<br />

von rd. 190.000 Wohnungen für Deutschland bis zum Jahr 2020.<br />

Davon entfallen 70% auf die alten Bundesländer. Bis 2030 wird der Netto-Neubaubedarf<br />

aufgrund des Flächenwachstums immer geringer ausfallen<br />

und nach 2030 wird er Null. Dieser Wert ist jedoch nur eine Hilfsgröße,<br />

um die geschätzte Flächenentwicklung in „gewohntere“ Größen<br />

zu übersetzen. Er gibt noch nicht den tatsächlichen Neubaubedarf in<br />

Wohneinheiten an. Dies liegt im Wesentlichen an vier Aspekten, die bei<br />

der aggregierten Betrachtungsweise bisher noch nicht berücksichtigt<br />

wurden. Erstens entwickelt sich die Wohnflächennachfrage regional unterschiedlich.<br />

Dann verfälscht die Analyse der Gesamtentwicklung jedoch<br />

das Neubauerfordernis, denn ein Haus in Dresden kann nicht ein<br />

fehlendes Haus in Stuttgart ersetzen. Zweitens wurden altersbedingte<br />

Abgänge noch nicht ins Kalkül gezogen, und drittens dürfen die gerade<br />

in Ostdeutschland existierenden starken Angebotsüberhänge nicht vernachlässigt<br />

werden. Schließlich gibt es erhebliche strukturelle Verschiebungen<br />

in der Wohnungsnachfrage, denn die Nachfrage verteilt sich in<br />

den kommenden Dekaden völlig anders auf die Altersgruppen als heute.<br />

Dies dürfte sich auch im Wohnungsangebot zeigen.<br />

3.2 Regionale Teilmärkte<br />

Insgesamt liegt die Bevölkerungszahl bis zum Jahr 2020 noch leicht<br />

über dem Niveau des Jahres 2000 und schrumpft dann bis 2050 um rd.<br />

8,5%. Doch wie oben gezeigt, verteilt sich diese Entwicklung sehr unterschiedlich<br />

auf einzelne Bundesländer. Während in Bayern und Baden-Württemberg<br />

der Rückgang insgesamt nur etwas mehr als 3% beträgt,<br />

erreicht er in den strukturschwächeren Bundesländern (z.B. Sachsen-Anhalt,<br />

Thüringen, Saarland) Werte von über 20%.<br />

Das spiegelt sich dann natürlich auch in einer unterschiedlichen Entwicklung<br />

der Haushaltszahlen. Bis 2020 reicht die Bandbreite bei den<br />

westdeutschen Flächenstaaten von einem Rückgang der Haushaltszahlen<br />

um 1% (Saarland) bis zu einem Plus von 12% in Bayern. In den ostdeutschen<br />

Flächenländern reichen die Werte bis 2020 von einem Rückgang<br />

um gut 2% (Thüringen) bis zu einer Zunahme um 20% (Brandenburg).<br />

Hier zeigt sich der Hauptstadtbonus, der auch bereits in den letzten<br />

Jahren für Bevölkerungswachstum im Speckgürtel Berlins gesorgt hat.<br />

Weitere 30 Jahre später wird es in Bayern gut 8% mehr Haushalte geben<br />

als 2000, während im Saarland rd. 13% weniger Haushalte bestehen<br />

könnten. Auch in Ostdeutschland bleiben die Unterschiede zwischen<br />

den Bundesländern erhalten. Die Zahl der Haushalte in Brandenburg<br />

wird nur geringfügig über dem Niveau von 2000 liegen, und in Thüringen<br />

und Sachsen-Anhalt gibt es dagegen fast 20% weniger Haushalte als<br />

im Jahr 2000.<br />

Regionale Bevölkerungsprognosen müssen letztlich eine implizite Annahme<br />

über die zukünftige Wirtschaftsentwicklung der einzelnen Regionen<br />

treffen, denn nur jene Regionen werden überdurchschnittliches Bevölkerungswachstum<br />

aufweisen, in denen es genügend Arbeitsplätze<br />

gibt. Hier spielen offensichtlich zahlreiche Parameter eine Rolle, die ex<br />

ante nur schwer zu prognostizieren sind: Innovationen, die zu Strukturwandel<br />

führen, erfolgreiche regionale Wirtschaftspolitik, erfolgreiche regionale<br />

Bildungspolitik etc. Die Erfahrungen in Bayern zeigen, dass ein<br />

strukturschwaches Land durchaus auf die Überholspur wechseln kann.<br />

Economics<br />

:RKQUDXPQDFKIUDJH<br />

:HVWGHXWVFKODQG<br />

2000=100<br />

18. September 2003<br />

Bayern<br />

West-D.<br />

Saarland<br />

NRW<br />

00 10 20 30 40 50<br />

120<br />

115<br />

110<br />

105<br />

100<br />

95<br />

90<br />

85<br />

Anmerkung:<br />

Überdurchschnittlich: Baden-W.,<br />

Bayern, Rheinl.-Pfalz<br />

Durchschnittlich: Hamburg; Niedersachsen,<br />

Hessen<br />

Unterdurchschnittlich: Schleswig-<br />

Holstein, Bremen, NRW, Saarland<br />

Quelle: DB Research<br />

:RKQUDXPQDFKIUDJH<br />

2VWGHXWVFKODQG<br />

2000=100<br />

Brandenburg<br />

Ost-D.<br />

Sachsen-Anhalt<br />

Sachsen<br />

00 10 20 30 40 50<br />

140<br />

130<br />

120<br />

110<br />

100<br />

Anmerkung:<br />

Überdurchschnittlich: Brandenburg<br />

Durchschnittlich: Mecklenburg-Vorp.,<br />

Sachsen<br />

Unterdurchschnittlich: Sachsen-Anhalt,<br />

Thüringen<br />

Quelle: DB Research

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