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