Schätzung der Bestandsmieten aus den Daten des Mikrozensus
Ein Kooperationsprojekt zur experimentellen Anwendung der Small-Area-Estimation
DIES IST EINE DESIGNSTUDIE MIT TESTDATEN. NICHT ZITIERFÄHIG. TEST DATA DO NOT USE.
Was ist das Ziel?
Anhand geokodierter Daten des Mikrozensus 2018 wird die sog. Small-Area-Methode genutzt, um mithilfe experimenteller Schätzungen die durchschnittlichen Bestandsmieten für die Bundesländer Niedersachsen, Nordrhein-Westfalen, Hamburg und Schleswig-Holstein auf kleinräumiger Ebene zu ermitteln.
Was ist der Mehrwert?
Valide Informationen zu durchschnittlichen Bestandsmieten können zu einer Versachlichung der häufig kontroversen und emotional geführten Debatte um die Entwicklung der Mietpreise in Deutschland beitragen. Verlässliche Daten für lokale Mietmärkte liegen auf kleinräumiger Ebene jedoch häufig nicht in ausreichender Qualität oder flächendeckend vor. Amtliche Daten zur Bestandsmiete werden in Deutschland bislang höchstens auf Ebene der Kreise und kreisfreien Städte im Rahmen des Mikrozensus veröffentlicht, da für viele tiefergegliederte Raumeinheiten zu geringe Stichprobenumfänge vorliegen.
Warum wird die Small-Area-Methode genutzt?
Die Nutzung einer Small-Area-Methode kann zielführend sein, wenn Auswertungen für kleine regionale Einheiten generiert werden sollen, entsprechende Informationen aber nicht mit ausreichender Verlässlichkeit aus der vorhandenen Stichprobe gewonnen werden können. Hierzu müssen neben den Stichprobeninformationen auch aussagekräftige Hilfsinformationen auf der zu modellierenden Ebene zur Verfügung stehen.
Eine ausführliche Beschreibung der Methodik finden Sie hier .
Welche Daten werden genutzt?
Für dieses Projekt liegen Stichprobeninformationen zu haushaltsspezifischen Bestandsmieten pro Quadratmeter vor. Die Stichprobe wird im Rahmen des Mikrozensus i.d.R. auf Ebene der Kreise und kreisfreien Städte gezogen, dementsprechend werden die Ergebnisse auch bislang bis zu dieser regionalen Ebene veröffentlicht. Für eine Veröffentlichung von durchschnittlichen Bestandsmieten auf tieferer Ebene fallen die Stichprobenumfänge für die einzelnen Raumeinheiten teilweise jedoch viel zu gering aus, um verlässliche Schätzungen durchführen zu können. Die Small-Area-Schätzung soll helfen, robuste Schätzungen zu ermöglichen.
Bei den Hilfsvariablen konnte auf das reichhaltige Angebot regionaler Daten der amtlichen Statistik zurückgegriffen werden. Hierzu wurde ein Pool aus Variablen gebildet, die im Zusammenhang mit den Mieten stehen könnten. Der Pool umfasst Variablen aus den Bereichen Bevölkerung, Wanderung, Arbeitsmarkt, Bautätigkeit, Tourismus und Siedlungsstruktur. Mit einem geeigneten Auswahlverfahren wurde das jeweils ‚beste‘ Modell für jedes Bundesland ermittelt.
Wie sehen die Ergebnisse aus?
Für alle vier Bundesländer wurden eigene Modelle entwickelt und ausgewertet. Diese wurden an die jeweiligen Besonderheiten angepasst. Zum Beispiel konnten so die Unterschiede bei der administrativen Gliederung, der Siedlungsstruktur oder der Tourismusintensität in einer Region berücksichtigt werden, die sonst nicht vergleichbar gewesen wären. Interessanterweise erweisen sich Variablen zu Wahlen als aussagekräftige Hilfsvariablen in allen Modellen.
Nordrhein-Westfalen
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NRW
Insgesamt folgt die Höhe der Mieten der Verteilung der Bevölkerungsdichte. In den größeren Städten und verdichteten Gemeinden herrschen die höchsten Mieten vor.
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Rheinland
Vor allem entlang der Rhein-Schiene von Bonn bis Düsseldorf und in Universitätsstädten wie Münster finden sich die höchsten Mieten. Mit über 10 Euro je Quadratmeter sind die Mieten in Köln am höchsten.
Die kleinräumige Schätzung ermöglicht auch die Stadt-Umland-Beziehungen zu erkennen. Die Mieten von Gemeinden und Städten in der Nachbarschaft zu Großstädten weisen tendenziell höhere Mieten auf. Die Mieten fallen mit der Entfernung zur Großstadt kontinuierlich ab.
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Südliches Ostwestfalen
In den ländlichen Region Nordrhein-Westfalens fallen die Mieten geringer aus. Im südlichen Ostwestfalen finden sich vergleichsweise geringe Mieten von 4 bis 7 Euro je Quadratmeter. Durch die kleinräumige Schätzung lassen sich die Ergebnisse aber auch hier weiter differenzieren. In größeren kreisangehörigen Städten, wie z. B. Paderborn, sind die Mieten in der Regel höher als in den kleineren Gemeinden der Kreise.
Niedersachsen
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Niedersachsen
Niedersachsen ist geprägt durch ländliche Regionen und einzelne Großstädte. Die Höhe der geschätzten Mieten steigt und fällt mit der Bevölkerungsdichte. Neben der Nähe zu einer Großstadt spielen auch der Tourismus und das Angebot von Wohnraum eine wichtige Rolle. So sind die Mieten auf den Inseln deutlich höher als in den benachbarten Regionen auf dem Festland.
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Speckgürtel um Hamburg und Bremen
Am Rand der Großstädte (hier die beiden an Niedersachsen grenzenden Hansestädte), bilden sich sogenannte Speckgürtel. Im Grünen gelegen, aber noch in Pendeldistanz zu einer Großstadt, bietet sich ein attraktives und entsprechend beliebtes Wohnumfeld. Die Miethöhe steigt mit der Nachfrage.
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Im Weserbergland niedrigere Mieten
Regionen, die weiter weg von Großstädten liegen sind, oftmals vom Wegzug der Jüngeren geprägt. Bei einem Bevölkerungsrückgang und gleichzeitig bleibendem Immobilienangebot sinkt die Nachfrage und damit auch die Mieten. In Niedersachsen finden sich vornehmlich in den ländlich geprägten Gebieten immer wieder Gemeinden mit verhältnismäßig günstigem Wohnraum.
Hamburg
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Hamburg
In Hamburg unterscheiden sich wohlhabende und ärmere Stadtteile auch durch die Bruttokaltmiete deutlich. Zentral rund um die Alster liegen die Stadtteile mit den höchsten Mieten. Wie ein Gürtel ziehen sich die Stadtteile mit den höheren Mietpreisen von Blankenese über das Zentrum bis in den Nordosten zu den reichen Walddörfern.
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An der Elbchaussee
Neben den zentral gelegenen Stadtteilen an der Außenalster und in den schon ländlich geprägten Randgebieten (Rissen, Walddörfer) sind die Mieten entlang der Elbchaussee überdurchschnittlich hoch.
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Billstedt
Dementsprechend sind die Mieten in den einkommensschwachen Stadtteilen im Osten niedriger.
Schleswig-Holstein
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Schleswig-Holstein
In der Mitte Schleswig-Holsteins im sehr ländlich geprägten Raum mit geringerer Bevölkerungsdichte sind die Mietpreise am geringsten. In städtischen und durch den Tourismus geprägten Küstenbereichen sind die Mieten dagegen am höchsten.
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Speckgürtel um Hamburg
Der Speckgürtel rund um Hamburg zeigt sich auch in Schleswig-Holstein gut in den höheren Mietpreisen. Analog zeigen sich höhere Mietpreise in Schleswig-Holstein in Umland von Städten wie Flensburg, Kiel oder Lübeck.
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Die Inseln
Die hohe Nachfrage nach einem begrenzten Angebot von Mietwohnungen lässt die Mieten auf den nachgefragten Inseln wie Sylt, Amrum oder Föhr im Vergleich zum Festland steigen. Auch hier sind wie in Niedersachsen Mietwohnungen in touristisch erschlossenen Gegenden an Nord- und Ostsee rar und teurer.
Wie geht es weiter?
Die experimentellen Ergebnisse zeigen ein plausibles räumliches Muster. Wie zu erwarten, finden sich die höchsten Mieten vor allem in Großstädten, Ballungsgebieten und den angrenzenden Gemeinden. Für eine valide Prüfung der Ergebnisse fehlen allerdings geeignete Vergleichsdaten. Eine Möglichkeit der Validierung könnten neue Daten für das Jahr 2022 sein. In diesem Erhebungsjahr werden die Mieten sowohl vom Zensus als auch vom Mikrozensus erhoben. Eine erneute Berechnung der Small-Area-Schätzung könnte dann mit den Ergebnissen des Zensus verglichen werden.
Bislang befindet sich die Anwendung der Methode in der amtlichen Statistik noch in einer experimentellen Phase und kann die etablierten Erhebungsergebnisse nicht ersetzen. Um die Methode weiter zu erproben, könnte die Berechnung auf weitere Bundesländer ausgeweitet werden. Zudem sollte die Methode noch für andere Merkmale und im Kontext anderer Erhebungen getestet werden.
Insgesamt zeigt das Projekt die Potenziale der Methode auf, ohne zusätzlichen Erhebungsaufwand robuste Schätzungen für kleinräumigere Ebenen zu liefern.
Gesamtschau
Die Ballungsgebiete sind gut zu erkennen. Besonders die Hansestadt Hamburg als eine der reichsten Regionen Europas fällt mit ihren hohen Mieten auf.
