Die räumliche Beeinflussung von Wohnungspreisen durch Berliner U-Bahn-Linie 8. Anhand des Hedonic Price Models

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Die Verhältnisse von Öffentlichkeitsverkehrsmittel und Immobilienpreise
2.1. U-Bahn
2.2. Die Einflüsse von U-Bahnen auf den Preis der umliegenden Immobilien
2.2.1. Räumliche Einflüsse
2.2.2. Zeitliche Einflüsse

3. Berliner U-Bahn-Linie 8
3.1. Berliner U-Bahn-Linie 8
3.2. Um die Berliner U-Bahn-Linie 8 herum liegende Wohnungen

4. Begriff und Anwendung des Hedonic Pricing Modells
4.1. Der Begriff von Hedonic Pricing Modell(HPM)
4.2. Anwendungsfelder des HPMs
4.2.1. Preisindex
4.2.2. Kunstwerke
4.2.3. Immobilien
4.2.4. Die nicht direkt auf dem Markt gehandelten Waren
4.3. Anforderungen vom HPM
4.4. Verfahren zur Modellbildung bei Immobilienfeldern
4.4.1. Hedonic Housing Price Model
4.4.2. Funktionsform
4.4.3. Anforderungen an den Stichproben
4.4.4. Immobilienpreise
4.4.5. Variablen
4.4.6. Software und Regression

5. Auswahl von Proben und Variablen bei Eigenschaften Grundsätzliches
5.1. Auswahl von Proben
5.2. Variablen bei jedem einzelnen Eigenschaft
5.2.1. Standort
5.2.2. Gebäudezustand(Bauweise)
5.2.3. Nachbarschaft
5.3. Sammeln von Daten von Proben
5.3.1. Quelle der Daten
5.3.2. Sammeln der Daten
5.4. Funktionsform

6. Modellberechnungen
6.1. Die lineare Form
6.1.1. Modellberechnung
6.1.2. Die Ergebnisse der Regression
6.2. Die semi-logarithmische Form
6.2.1. Modellberechnung
6.2.2. Die Ergebnisse der Regression
6.3. Vergleich der Ergebnisse beider Funktionsformen
6.4. Das gleiche Problem bei den beiden Funktionsformen

7. Einflüsse der U-Bahn auf den Wohnungspreis
7.1. Einheitspreise in unterschiedlichen EK
7.2. Einflusshalbmesser
7.3. Auswirkungen auf den Wohnungspreis
7.4. Einflussmaß unterschiedlicher Stationen
7.5. Auswirkung aus der Sicht von Investition
7.5.1. Investition in Immobilien
7.5.2. Städtische Planungen
7.5.3. Investition in die Neubauten oder Erweiterung von U-Bahnen

8. Fazit

Literaturverzeichnis

Anhang

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1 Deutschland - Schienennetz nach Art und Eigentümer (in km)

Abbildung 2 Fahrgastzahlen verschiedener Transportmärkte

Abbildung 3 Die Berliner U-Bahn-Linien seit dem 7. Mai 2018

Abbildung 4 Netzplan U-Bahn München

Abbildung 5 Lebenszyklus von Anlagen

Abbildung 6 Streckverlauf der Berliner U-Bahn-Linie 8

Abbildung 7 Immobilien in den Ortsteilen entlang dem Streckverlauf von Berliner U-Bahn-Linie 8

Abbildung 8 Berlin-Mitte

Abbildung 9 Kreuzberg

Abbildung 10 Preisverlauf über 3 Jahre für Wohnungen in Berliner Mitte und in Berlin

Abbildung 11 Die teuersten und günstigsten Angebote

Abbildung 12 Wohnungskaufpreise in Berlin

Abbildung 13 Preisverlauf über 3 Jahre für Wohnungen in 6 Stadtteil

Abbildung 14 Der Standort von Potsdamer Platz

Abbildung 15 Karte der Wohnungen

Abbildung 16 Einstellung der Variablen bei der linearen Form

Abbildung 17 Streudiagramm bei der linearen Form

Abbildung 18 Einstellung der Variablen bei der semi-logarithmischen Form

Abbildung 19 Streudiagramm bei der semi-logarithmischen Form

Abbildung 20 Vergleich von des Testes auf Heteroskedastizität

Abbildung 21 Streudiagramm von Logarithmen und Faktoren

Abbildung 22 Die Grafik vom Verhältnis von durchschnittlichen Einheitspreisen und Faktoren

Abbildung 23 Diagramm vom Trend der Preise von in verschiedenen EK

Abbildung 24 Diagramm vom Trend der Preise von in verschiedenen EK

Abbildung 25 Die Matrix von Differenzen

Abbildung 26 Straßennetz

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1 Die Auswirkung von U-Bahn und Metro auf Immobilienpreise

Tabelle 2 Die immer benutzten Funktionsformen

Tabelle 3 Häufig genutzte erklärende Variablen

Tabelle 4 Variablen

Tabelle 5 Anzahl der Wohnungsproben in verschiedenen EK

Tabelle 6 Anzahl der Probe

Tabelle 7 Die beschriebenen Variablen bei der linearen Form

Tabelle 8 Statistische Ergebnisse bei der linearen Form

Tabelle 9 ANOVA bei der linearen Form

Tabelle 10 Koeffizienten von Variablen bei der linearen Form

Tabelle 11 Die beschriebenen Variablen bei der semi-logarithmischen Form

Tabelle 12 Statistische Ergebnisse bei der semi-logarithmischen Form

Tabelle 13 ANOVA bei der semi-logarithmischen Form

Tabelle 14 Regression Koeffizienten- und Signifikanztest bei der semi-logarithmischen Form

Tabelle 15 Vergleich der Ergebnisse beider Funktionsformen

Tabelle 16 Die entfernte Variable

Tabelle 17 Durchschnittliche Einheitspreise unterschiedlicher EK

Tabelle 18 Durchschnittliche Einheitspreise und Faktoren

Tabelle 19 Stationen mit guter Lage

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1. Einleitung

Heutzutage städtisches Wohnungsbau und Ansetzung oder Erweiterung von Verkehrsnetz sind wesentliche Elemente der Stadtentwicklung. U-Bahnen sind ein wichtiges Verkehrsmittel für den städtischen Öffentlichen Personennahverkehr und haben enorme Auswirkungen auf die Erstellung und Verbesserung vom städtischen Verkehrsnetzes. U-Bahnen als das in der Regel in Großstädten schnellsten Nahverkehrsmittel teilen einen großen Anteil an das tägliche Fahrgastaufkommen städtisches Öffentlichen Personennahverkehrs. Mit der Vergrößerung vom Verkehrsnetz von U- Bahnen in einer Stadt vermehren sich die umliegenden Immobilien besonders Häuser und Wohnungen. Die Preisentwicklung von Immobilien entlang der Strecke von U-Bahn und die Auswirkungen von U-Bahn auf die Preisbildung von Immobilien finden Beachtung immer mehr.

In der vorliegenden Studienarbeit ist die Berliner U-Bahn-Linie 8 betrachtet , um die Einflüsse der U-Bahn auf die Preise der innerhalb von 1km zur U-Bahn entfernten Wohnungen anhand des auf die Immobilienpreisuntersuchung angewendeten Hedonic Pricing Models zu ermitteln, deren Realisierung der Modellbildung durch das statistische Analysieren der erheblichen Stichproben erfolgt. Die Untersuchung ist aus der räumlichen Sicht durchgeführt worden, was bedeutet, wie sich die U-Bahn auf die Preisbildung von in unterschiedlichen Bereichen der Entfernung innerhalb von 1km zur nächsten U-Bahn-Station liegenden Wohnungen auswirkt.

Zunächst ist im zweiten Kapitel Forschungsobjekte ausführlich beschrieben worden. Um das Hedonic Pricing Modell besser in die Untersuchung zu verwenden, ist die Anforderungen und die Schritte anschießend im dritten Kapitel im Hinblick auf die Funktionsformen vom Hedonic Pricing Modell und das Selektieren von Wohnungsproben sowie das Verfahren von Modellbildung erklärt worden.

Vor diesem Hintergrund ist die Untersuchung mit dem Sammeln der Stichproben begonnen worden. Um die räumliche Auswirkungen festzulegen, ist die Entfernung der Wohnungen zur nächsten U- Bahn-Station in vier Entfernungsklassen eingeteilt. Bei dem Sammeln der Wohnungsstichproben kam es in Betracht, was die entsprechenden beeinflussenden Faktoren für den Wohnungspreis sind. Nach dem Sammeln der Stichproben sind die Daten durch Regression unter der Bedingung von zwei unterschiedlichen Funktionsformen jeweils mit der Software SPSS statistisch bearbeitet.

Anschließend ist es mit den Regressionsergebnisse der besseren Funktionsform zu analysieren , wie sich die Auswirkungen aus der räumlichen Sicht ergeben. Somit sind das Verhältnis der Wohnungspreise in unterschiedlichen Entfernungsklassen und auch der Einflusshalbmesser der U- Bahn erhalten worden.

Durch die Studienergebnisse können sich die Inverstor oder Wohnungskäufer besser mit den Wohnungsmarkt innerhalb von 1 km von der U-Bahn auseinandersetzen, sodass sie beurteilen können, wie sie die Investitions- und Kaufentscheidungen treffen. Es kann auch für Regierung bei dem Entwurf und Plan von Verkehrsansetzung helfen.

2. Die Verhältnisse von Öffentlichkeitsverkehrsmittel und Immobilienpreise

2.1. U-Bahn

In Deutschland gliedern sich Bahnverkehrsmärkte in Infrastruktur, Schienenpersonenfernverkehr, Schienenpersonennahverkehr und Schienengüterverkehr sowie Stadtverkehr auf Schienen(U-Bahn, Stadt- und Straßenbahn). In den Metropolen und im ländlichen Raum gewährleistet die Bahn ein effizientes und nachhaltiges Angebot im Personenverkehr, auch als Teil der öffentlichen Daseinsvorsorge. Im gesamten schienengebundenen Verkehr wurden 2014 rund 6,4 Mrd. Fahrgäste bedient. Davon allein im Öffentlichen Personennahverkehr mit Straßenbahnen und U- Bahnen 3,8 Mrd. Fahrgäste, im Schienenpersonennahverkehr 2,5 Mrd. Fahrgäste sowie im Fernverkehr 130 Mio. Fahrgäste.¹ U-Bahn, die ein in der Regel unterirdisches, schienengebundenes Verkehrsmittel für den städtischen ÖPNV ist, als ein Teil des schienengebundenen Verkehr spielt eine wichtige Rolle für die städtische Verkehrsverbindung. Die Abbildung 1 zeigt die Anteile unterschiedlicher Arten des schienengebundenen Verkehrs an der Gesamtlänge vom deutschen Schienennetz. U-Bahn steht mit 7% auf dem dritten Platz.

Die Abbildung 2 zeigt die Fahrgastzahlen verschiedener Transportmärkte in 2014. Die Fahrgäste aus Straßen- und U-Bahnen haben einen großen Anteil mit 32,2% auf dem zweiten Platz an der Gesamtfahrgastzahlen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

U-Bahn-Netz entwickelt sich mit der Vergrößerung von Stadt. Heutzutage sind viele Städte auf der Welt mit U-Bahnen ausgestattet. Der Netzplan von Berliner und Münchener U-Bahn ist jeweils in der folgenden Abbildung 3 und 4 dargestellt.

Im Allgemeinen kann das U-Bahn-Netz gesamte städtische Gebiete und Standrand ausstrahlen. Die Erstellung des Netzplans von U-Bahn bezieht sich auf wirtschaftliche, politische, geologische , historische Faktoren. Z.B. ist die Realisierung vom Netz bei vielen Städten unter der Berücksichtigung vom Verlauf von durch Stadt fließenden wichtigen Flüssen. Das Münchener U- Bahn-Netz entwickelt sich hinsichtlich des Flusses Isar.

2.2. Die Einflüsse von U-Bahnen auf den Preis der umliegenden Immobilien

Die Erweiterung vom U-Bahn-Netz wirkt sich stark auf die umliegende Landesnutzung und weiterhin auf Wert von umliegenden Immobilien.

Die Ermittlung der Einflüssen kann zu städtischen räumlichen Planung und wirtschaftlicher Entwicklungen beitragen:

Für die Formulierung einschlägiger staatlicher Richtlinien und Vorschriften: Erstens hilft es, die positiven externen Effekte des schienenverbundenen Verkehrs zu klären, die Mehrwertvorteile des schienenverbundenen Verkehrs für die umliegenden Immobilien zu analysieren und Gesetze und Vorschriften zur Förderung der Investitionskosten und Betriebskosten für den schienenverbundenen Verkehr zu verwenden. Die zweite besteht darin, die Regierung zu nutzen, um die Landnutzung der Stadt rational zu gestalten, die intensive Landnutzung zu verbessern, die Planung und Gestaltung der Stadt zu verbessern und die positive Fahrwirkung des schienenverbundenen Verkehrs zu verbessern.

Für die Investitionsentscheidung des Entwicklers und die Formulierung des Produktdesigns: Zunächst erstellt der Entwickler eine vorläufige Formulierung der Land Wahl und der Positionierung des Produkts gemäß den Auswirkungen des schienenverbundenen Verkehrs auf die Auswirkungen verschiedener Wohngebiete gemäß der Analyse der Standortvorteile und -Nachteile. Geben Sie Referenzmeinungen zur Preisgestaltung von Wohnprodukten durch Entwickler an.

Für die Entscheidungsfindung von Hauskäufern: Die Nachfrage von Hauskäufern nach Hauskäufen ergibt sich aus Eigennutzung oder Investition. Unabhängig von der Art der Nachfrage hoffen Hauskäufer, dass das Haus Raum für Wertschätzung hat. Daher ist es hilfreich, die Auswirkungen des schienenverbundenen Verkehrs auf das Haus zu untersuchen.

Die Untersuchung der Einflüsse von U-Bahnen auf den Preis der umliegenden Immobilien kann aus der räumlichen und zeitlichen Sichten realisiert werden.

2.2.1. Räumliche Einflüsse

Unter den räumlichen Einflüssen ist es zu verstehen, dass sich die vorhandenen oder zu errichtenden U-Bahnen auf den Preis der Immobilien auswirken, die sich in unterschiedlichen Bereichen der Entfernungen zum Strecke oder zur nächsten U-Bahn Station befinden. Die seit Jahre vorhandenen U-Bahnen beeinflussen die Immobilienpreise auf einen stabilen Niveau. Da die U- Bahnen seit Jahre existieren, verändert sich die Einflüsse auf den Preis der in verschiedenen Entfernungsbereichen liegenden Immobilien im einen gewissen Zeitraum nicht viel. Im Gegensatz zu seit Jahren vorhandenen U-Bahnen beeinflussen die zu errichtenden oder nicht lange im Einsatz U-Bahnen die Immobilienpreise nicht stark oder nicht stabil. Es sollte über einem Zeitraum vom Einsatz hinweg die Einflüsse sichtbar oder stabil sein.

Zur Ermittlung der räumlichen Einflüsse auf die Immobilienpreise gibt es zwei hauptsächlich verwendete Varianten. Bei der ersten Variante ist das Funktionsverhältnis von Immobilienpreise und Entfernung der Immobilien zum U-Bahn oder zur nächsten U-Bahn-Stationen zu erklären. Die Entfernung der Immobilien U-Bahn oder zur nächsten U-Bahn-Stationen gilt als eine Variable, anschließend ist der Koeffizient der Variable zu untersuchen, durch den es beurteilt werden kann, ob sich der Immobilienpreis mit der zunehmenden Entfernung erhöht oder senkt. Gleichzeitig kann die Größe des Absolutwerts des Koeffizienten widerspiegeln, wie stark oder schwach sich U-Bahn den Preis der umliegenden Immobilien auswirken kann. Die zweite Variante erfolgt durch Zoneneinteilung. Es wird ermittelt, in welchen Entfernungsbereichen eine U-Bahn welche Einflüsse auf den Immobilienpreis hat. Um die Auswirkungen der Zoneneinteilung zu messen, enthalten die meisten vorhandenen Studien anhand des Hedonic Housing Pricing Models eine Reihe von Dummy- Variablen.²

Laut der zahlreichen Studien haben die meisten U-Bahnen positive Auswirkungen auf Preise der Immobilien entlang dem Streckverlauf. Aber wegen aus der großen täglichen Fahrgastzahlen von U-Bahnen resultierendes erhebliches Lärms oder Staus bestehen z.B. die Ausnahmen , dass die Preise von Immobilien in einem bestimmten Bereich infolge des Betriebs von U-Bahnen reduziert sind. Die f Tabelle hat die Ergebnisse laut vieler Studien zusammengefasst. Der Einflussmaß wird an die Zahl des Zeichens„+“ erkannt

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Tabelle 1 Die Auswirkung von U-Bahn und Metro auf Immobilienpreise³

2.2.2. Zeitliche Einflüsse

Die Realisierung und der Betrieb einer U-Bahn umfasst Managementaufgaben und Bauaufgaben sowie Erhaltungsaufgaben. Hinsichtlich des Lebenszyklus von Infrastrukturanlagen werden die Zuordnung der Aufgaben beschrieben wie die dargestellte Abbildung 2.

Im Allgemeinen beziehen sich die zeitlichen Einflüsse bei der Untersuchung des Verhältnisse von U- Bahn und Immobilienpreise auf den Phasen vom Planen, Bauen und Betreiben. In unterschiedlichen Phasen hat eine U-Bahn verschiedene Auswirkungen auf die Preise der umliegenden Immobilien. Zur Ermittlung zeitlicher Einflüsse spielt Datenbank des Lebenszyklus der U-Bahn eine entsprechende Rolle. Aber in der Praxis sind die Daten der unterschiedlichen Phasen nicht immer verfügbar oder erreichbar, was zur Erschwerung der Untersuchung zeitlicher Einflüsse führt.

Manche Studien zeigt, dass vor und nach der Eröffnungen von U-Bahn die Preise des Landes stark gestiegen und die Landnutzungsdichte größer geworden ist.⁴ Mit den steigenden Landpreisen erhöhen sich die Immobilienpreise.

Beispielhaft wurde Die westliche Erweiterung der Max Straße-bahn in Oregon, Portland in 2001 untersucht. Die Straße-bahn wurde in einem unbebauten Gebiet verlegt und 1998 eröffnet. Im Juli 1993 wurden jedoch spezifische Informationen zum Bau des Projekts bekannt gegeben. Damals wurde die Zeit der Ankündigung als Grenze betrachtet und die Änderungen der Grundstückspreise wurden vor der Ankündigung (Januar 1992) bis nach der Ankündigung (August 1996) untersucht. Vor der Ankündigung hatte die Entfernung zum Standort keinen wesentlichen Einfluss auf den Grundstückspreis. Nach der Ankündigung stieg der Grundstückspreis innerhalb von 0,5 Meilen im Vergleich zu anderen Situationen um 31% und innerhalb von 1 Meile um 10% im Vergleich zu anderen Situationen.^{5 6 7 8}

3. Berliner U-Bahn-Linie

3.1. Berliner U-Bahn-Linie 8

In diesem Artikel wird aufgrund der Berliner U-Bahn-Linie 8 die Untersuchung durchgeführt, wie sich die U-Bahn auf Immobilienpreis auswirkt. Die Abbildung 6 zeigt den Streckverlauf der Berliner U-Bahn-Linie 8.⁹

Die Linie U8 der Berliner U-Bahn hat 24 Stationen, ist 18,1 Kilometer lang und verläuft auf ganzer Strecke unterirdisch. Die traditionelle Linienbezeichnung war „D“. Sie ist die zweite Nord-Süd-U- Bahn und führt von Wittenau über Gesundbrunnen nach Neukölln. Daher wurde sie anfangs GN- Linie (Gesundbrunnen-Neuköllner-Linie) genannt. Ursprünglich war sie als Hängebahn geplant^{10 11}

Der Bau begann 1914, die U8 hat ihren Endausbau fast erreicht. Eine größere Erschließungswirkung erreicht eine 1 450 Meter lange U-Bahn-Trasse inklusive Abstellanlage, bei Kosten von 217 Millionen Euro. Im Flächennutzungsplan des Berliner Senats von 2009 ist nur noch eine Verlängerung ins Märkische Viertel vorgesehen. Jedoch ist deren Realisierung auf absehbare Zeit nicht zu erwarten.¹²

3.2. Um die Berliner U-Bahn-Linie 8 herum liegende Wohnungen

Berliner U-Bahn-Linie 8 verläuft durch sechs Ortsteile, wie in Abbildung 7 dargestellt. Davon stehen mehr vorhandene und zu errichtende Wohnungen in Kreuzberg und Mitte.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 7 Immobilien in den Ortsteilen entlang dem Streckverlauf von Berliner U-Bahn-Linie 8

Der durchschnittliche Preis der Wohnungen, die sich in Ortsteil Kreuzberg und Berlin-Mitte befinden, ist teurer als der der in anderen Bereichen liegenden Wohnungen. Berlin-Mitte und Kreuzberg haben jeweilig eine sehr gute Lage, wie die Abbildung 8 und 9 dargestellt. Die beiden Stadtteile stehen in dem Berliner zentralen Bereich.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 8 Berlin-Mitte

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 9 Kreuzberg

Die folgende Abbildung 10 zeigt die Preisentwicklungsvergleich von Stadt und Stadtteil vom 3. Quartal in 2017 bis 2. Quartal in 2020 für Wohnungen in Berliner Mitte und in Kreuzberg. Aus den Zahlen vom Diagramm ergibt sich, dass Wohnungspreis in Berliner Mitte und Kreuzberg mit dem Laufe von Zeit grundsätzlich gestiegen ist und immer höher war als Wohnungspreis in Berlin. Seit COVID-19 ist der Berliner Wohnimmobilienmarkt wegen der sinkenden Nachfrage nach Wohnimmobilien betroffen. Aber Wohnungsangebotekaufpreis in Mitte und Kreuzberg hat im 2. Quartal in 2020 nicht stark geschwankt oder gesunken, sondern ist mit 2% und mit 4% stabil gestiegen, welche in der Abbildung 10 mit den blauen Pfeilspitzen dargestellt sind.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 10 Preisverlauf über 3 Jahre für Wohnungen in Berliner Mitte und in Berlin

Im irgendwelchen Stadtteil bestehen die teuersten und günstigen Wohnungen auf dem Markt in einer bestimmten Zeitraum. Im 2. Quartal in 2020 war der teuerste Wohnungspreis bis zu 5900 €/m2 in Berliner Mitte und die Preise der günstigen Angebote lagen unter 3500 €/m2, wie die Abbildung 11 dargestellt. Im 2. Quartal in 2020 war eine Wohnung mit dem Kaufpreis in Höhe von 10.150 €/m2 in Kreuzberg angeboten. Die Preise der günstigen Angebote lagen unter über 6000 €/m2.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 11 Die teuersten und günstigsten Angebote

Weiterhin sind die Wohnungskaufpreise in Kreuzberg und Mitte teuer, aber in Neukölln sehr günstig.¹⁴

Um die Wohnkaufpreiseentwicklung aller 6 Stadtteile gleichzeitig zu erhalten und zu vergleichen, durch die Berliner U-Bahn-Linie 8 fährt, wurde eine Liniendiagramm von Wohnungsangebotspreisen der 6 Stadtteile erstellt. Die Abbildung 13 präsentiert die Preisentwicklung über 3 Jahre für Wohnung in den 6 Stadtteilen. Die Wohnungskaufpreise in allen 6 Stadtteilen haben sich in 3 Jahre erhöht. In Kreuzberg und Mitte befinden sich Wohnungskaufpreise auf dem relative höheren Niveau, aber in Wittenau und Neukölln sind Wohnungskaufpreise die Hälfte davon. Für die Geschwindigkeit von Kaufpreissteigung stehen Stadtteil Kreuzberg und Mitte immer auf den ersten 2 Plätze, Wittenau und Neukölln immer an den letzten 2 Stellen.

Gesundbrunnen und Reinickendorf liegen in der Mitte, Kaufpreis von Gesundbrunnen ist immer höher als Kaufpreis in Reinickendorf, aber der Preisunterschied zwischen den beiden Stadtteilen hat sich mit der Zeit erhöht. Im 3. Quartal in 2007 ist die Differenz mit 850 €/m2 zwischen beiden Stadtteilen vorgekommen. Der Kaufpreis von Reinickendorf lag im 2.Quartal in 2020 bei 3300€/m2, Gesundbrunnen bei 4750€/m2.

Die Wohnungskaufmärkte in Mitte, Kreuzberg und Gesundbrunnen sind wettbewerbsfähiger und potenzieller.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Wittnau Reinickendorf Gesundbrunnen Mitte Kreuzberg Neukölln 15 Eigene Darstellung Normalerweise können sich öffentliche Verkehrsmittel innerhalb einem bestimmten Entfernungsbereich positive oder negative auf Wohnungspreis auswirken. Außer dem Entfernungsbereich erfolgen die Auswirkungen nicht. In dieser Arbeit wird die Untersuchung durchgeführt, wie die Berliner U-Bahn-Linie 8 die innerhalb von 1 km zur nächsten U-Bahn-Station entfernten Wohnungen aus der räumlichen Sicht beeinflusst.

4. Begriff und Anwendung des Hedonic Pricing Modells

4.1. Der Begriff von Hedonic Pricing Modell(HPM)

Weltweit umfassen die Methoden zur quantitativen Analyse der Auswirkungen des städtischen Schienenverkehrs auf die Preise der umliegender Immobilien hauptsächlich Transportkostenmodell, Hedonic Pricing Modell und Nachfragefunktionsmodell für Nachfragesysteme.¹⁶ Hedonic Pricing Modell, die im Folgenden HPM abgekürzt ist, als eine der Methoden findet umfangreiche Anwendung. Der Begriff des HPMs wurde original in dem in 1928 bei Journal of Farm Economics veröffentlicht Artikel „Qualitätsfaktoren, die die Gemüsepreise beeinflusse“ zur Untersuchung der Gemüsepreise erstellt. In 1961 hat Griliches HPM systematisch entwickelt und das auf den Autopreisindex angewendet. Lancastger und Rosen haben die Theorie des HPM jeweils in 1966 und in 1974 in Immobilienfeld eingeführt und entwickelt. Die beiden als die Beginner, die die Theorie in Immobilien einsetzten, erstellten die Verfahren zur Untersuchung der städtische Wohnungspreise. Danach ist HPM für Ermittlung der Gebrauchsgüterpreise umfangreich verwendet worden.

Anhand des Modells wird Produktpreise unter dem Gesichtspunkt der Produktheterogenität analysiert und bewertet, die sich von der traditionellen ökonomischen Analyse homogenisierter Produkte unterscheidet. Dieses Modell wird häufig verwendet, um die Beziehung zwischen den Differenzmerkmalen heterogener Waren und dem Preis von Waren zu untersuchen. Die Theorie des HPMs basiert auf der New Consumer Decision Theory (Lancaster 1966). Bei der Untersuchung der Verbraucherentscheidungen in der New Consumer Decision Theory geht sie nicht vom Standpunkt des direkten Effektivität von Waren aus, sondern berücksichtigt, wie sich die Effektivität ,die aus verschiedene Attribute von Waren entsteht, auf Verbraucherentscheidungen auswirkt.¹⁷ Mit einem anderen Word ist der Preis von Waren davon abhängig, inwiefern Verbraucher aus verschiedene Attribute von Waren die Effektivität erhalten können. Tatsächlich stammt das Word „Hedonic“ aus dem griechischen Word ,, „Hedonikos", das Effektivität oder Genuss meint. Nach der Theorie von HPM kommt der Marktpreis von Waren nicht auf Waren selbst an, sondern gilt der Preis von Waren als die Folge der zusammenwirkenden unterschiedlichen Attribute von Waren.

Im Laufe der Zeit entwickelt sich HPM. Einerseits ist HPM in verschiedenen Felden zur Preisforschung angewendet, welche in dem nächsten Unterkapitel erklärt werden. Andererseits sind die Verfahren der Modellbildung und Schätzmethode verbessert und optimiert. Als schon erläutertet, dass der Marktpreis von Waren von unterschiedlichen Attributen von Waren abhängt, ist der Preis einer Ware die Funktion der Attribute der Ware. Der von Verbraucher auf dem Markt geleisteten Betrag einer bestimmten Ware spiegelt die Effektivität wider, die Attribute der Ware erbringen können. Das Verhältnis von Preis und Attributen kann durch die f Funktion dargestellt werden:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

P ist der Preis von Waren; Xi, X2, x 3, Xn sind die unterschiedlichen Attribute von Waren. In dem frühen Entwicklungsphase des HPMs fand am häufigsten die lineare Form Anwendung, die zur Modellbildung und Schätzung genutzt wurde. Die f Funktionsformel veranschaulicht das Verhältnis von Preis und Attributen bei der lineare Form:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

P ist die abhängige Variable, also Preis von Waren; Xi sind unabhängigen Variablen, die von verschiedenen Attributen von Waren ausgehen; Bei ßi geht es um die zu schätzenden Koeffizienten jeweiliger Attribute von Waren; N bezieht sich auf die Summe der unabhängigen Variablen. Es handelt sich bei ßo um die den Preis beeinflussende Konstante; p. ist zufällige Fehler.

[...]

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¹ Study der Hans-Böckler-Stiftung (2016), S. 19

² Quelle: SCI Verkehr

³ Pogodzinski, J.M. /Sass, T.R (1991), S. 271

⁴ Vgl. Büro des Stellvertretenden Prime Minister (2002), S. 30

⁵ Vgl. Bae, C.C/ Jun, M.J. / Park, H. (2003), S.90.

⁶ Pogodzinski, J.M. /Sass, T.R (1991), S. 271

⁷ Vgl. Büro des Stellvertretenden Prime Minister (2002), S. 30

⁸ Vgl. Bae, C.C/ Jun, M.J. / Park, H. (2003), S.90.

⁹ Vgl. Bae, C.C/ Jun, M.J. / Park, H. (2003), S.90.

¹⁰ Vgl. Knaap, G.J. /Ding, C./ Hopkins, L.D. (2001), S.35.

¹⁰ https://de.wikipedia.org/wiki/U-Bahn-Linie_8_(Berlin)

¹¹ https://de.wikipedia.org/wiki/U-Bahn-Linie_8_(Berlin)

¹² https://de.wikipedia.org/wiki/U-Bahn-Linie_8_(Berlin)

¹³ https://de.wikipedia.org/wiki/U-Bahn-Linie_8_(Berlin)

¹⁴ Quell: Homeday

¹⁵ Eigene Darstellung

¹⁶ Zheng, J. F. /Liu, H.Z. (2005), S. 15.