Schweizer Statistiktage Genf 28. bis 30. Oktober 2009 Lebensqualität in den Quartieren der Stadt Zürich Basierend auf dem hedonischen Mietpreismodell Schweizer Statistiktage Genf 28. bis 30. Oktober 2009 Ich begrüsse sie zu diesem Referat, in dem ich ihnen vorstellen werde, wie wir in der Stadt Zürich die Lebensqualität kleileinräumig bewertet haben. Zuerst werde ich ihnen allerdings etwas über das hedonische Mietpreismodell der Stadt Zürich erzählen, auf dem die Berechnung der Lebensqualität beruht. Thomas Glauser thomas.glauser@zuerich.ch Titel der Präsentation 28. März 2017

Inhalt Das hedonische Mietpreismodell Wahl der Variablen Ergebnisse und Interpretation Kleinräumige Verteilung der Lebensqualität in der Stadt Zürich Fazit Der Ablauf der Präsentation sieht folgendermassen aus: Zuerst werde ich ihnen anhand eines einfachen Beispiels zeigen, was ein hedonisches Mietpreismodell ist. Dann werde ich ihnen zeigen wie wir das Modell gebaut haben und welche Variablen verwendet wurden. Ich werde ihnen einige wichtige Ergebnisse anhand von Beispielen präsentieren. Dann werde ich zeigen wie mit dem hedonischen Mietpreismodell die Lebensqualität in der Stadt Zürich kleinräumig berechnet wurde. Zum Abschluss werde ich ein Fazit ziehen. Titel der Präsentation 28. März 2017

Das hedonische Mietpreismodell Mit dem hedonischen Mietpreismodell können die verschiedenen Eigenschaften der Wohnungen mit Preisen bewertet werden. Der Mietpreis setzt sich dann als Summe der Preise der einzelnen Eigenschaften zusammen. Die Grafik zeigt dies anhand eines stark vereinfachten Beispiels.   Im Modell (verweis auf die Modellgleichung) ist dann der Mietpreis die Zielvariable, welche durch die Eigenschaften der Wohnung erklärt werden. Diese Variablen werden deshalb erklärende Variablen genannt. Die Koeffizienten Alpha und Beta werden mit einem multiplen linearen Regressionsmodell geschätzt. Im verwendeten Datensatz standen weit über 100 Variablen zur Verfügung, welche die Wohnungen beschreiben. Die Kunst bei der Modellbildung ist es, die relevanten Variablen zu finden und daraus das Modell zu bilden. Dabei können auch verschiedenen Variablen zu einer neuen zusammengefasst werden Oder Variablen können umgeformt werden, sei es durch Klassifikation oder durch eine Transformation. Bei diesem Prozess ist es wichtig, dass man sich ein genaues Bild von den Daten verschafft. Mit hunderten von Grafiken wurde so nach Korrelationen und Ausreissern in den Daten gesucht. Einige wichtige Variablen werde ich nun genauer vorstellen. Mietpreis = α0 + β1·Lift + β2·3-fach-Verglasung + β3·Ausbaustandard + β4·Eigentümerart + β5·Südwest-Lage + β6·Distanz Bahnlinie + β7·Lage im Kreis 9 = 2941 Franken Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Bei einigen Variablen ist es offensichtlich, dass sie im Modell berücksichtigt werden müssen. Beispielsweise ist klar, dass die Grösse der Wohnung den Mietpreis beeinflusst. Die Grafik zeigt, dass mit der Anzahl Zimmer auch der Mietpreis zunimmt. Allerdings steigt mit der Zimmerzahl auch die Streuung der Mietpreise. Dies zeigen die beiden Punkte, welche das 5-Prozent- und das 95-Prozent-Perzentil markieren. Zwischen diesen beiden Punkten liegen 90 Prozent der Beobachtungen.   Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Die Grafik zeigt, dass die Anzahl Zimmer und die Wohnfläche korrelieren. Da die Streuung aber relativ gross ist, müssen beide Variablen ins Modell aufgenommen werden. Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Entscheidend für den Mietpreis ist auch der Ausbaustandard. Um diesen zu bewerten, haben wir verschiedene Variablen in einer neuen zusammengefasst.   Dabei wurden Merkmale, welche üblicherweise Eigentumswohnungen vorbehalten sind mit 1.5 Punkten und die übrigen Komfortmerkmale mit 1 Punkt bewertet. Bei der Klassierung der drei Gruppen wurde auf eine klare Preisdifferenzierung zwischen den Gruppen geachtet. Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Für den Mietpreis der Wohnung ist nicht so sehr das Gebäudealter, sondern das wirtschaftliche Alter der Wohnung massgebend. Dieses misst die Anzahl Jahr seit der letzten umfassenden Sanierung. Falls die Wohnung noch nie umfassend saniert wurde, wird das Gebäudealter eingesetzt.   Der Mietpreis fällt mit jeder Klasse ab, abgesehen von der letzten. Dies kann damit erklärt werden, dass es sich bei diesen Gebäuden oft um Altstadt- oder Jugendstielhäuser handelt, deren Wohnungen sehr beliebt sind und deshalb am Markt einen hohen Mietzins erzielen. Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Hauptbahnhof Zürich Das entscheidendste Lagemerkmal für den Mietzins ist die Zentralität. Ein Indikator dafür ist die Reisezeit ins Zentrum. Die Karte zeigt die Reisezeit, mit dem öffentlichen Verkehr, zum Hauptbahnhof.   Auf der Karte sind die Bahnhöfe Oerlikon, Altstetten und Hardbrücke erkennbar, welche über sehr schnelle S-Bahn Verbindungen zum HB verfügen. Ausserdem zeigt die Karte dass die Fahrzeiten zum HB, aus den meisten peripheren Gebieten hoch sind (Bsp. Hirzenbach 123, Leimbach 23). Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Dieser Karte zeigt die durchschnittlichen Mietpreise der 4-Zimmer-Wohnungen nach Stadtquartier. Darauf sind einige Parallelen zur vorherigen Karte erkennbar. Beispielsweise sind die Mietpreise in den Quartieren Oerlikon und Escher Wyss höher als in den angrenzenden Quartieren und in den peripheren Quartieren Hirzenbach 123 und Leimbach 23 sind die Mietpreise eher tief. Natürlich decken sich die beiden Karten aber nicht vollständig, da die Zentralität nur ein Faktor für den Mietpreis ist.   Um die Zentralität abzubilden wurden schlussendlich die 12 Stadtkreise im Modell verwendet. Titel der Präsentation 28. März 2017

Wahl der Variablen Zielvariable: Bruttomiete Erklärende Variablen: (Wohnungsmerkmale) Anzahl Zimmer Wohnfläche Ausbaustandard Fensterverglasung (3-fach-Verglasung) Wirtschaftliches Alter der Wohnung Wohnungsart (Attika-, Maisonettewohnung, Einfamilienhaus) Eigentümerart (privat, gemeinnützig) Lift Verweildauer in der Wohnung (Lagemerkmale) Stadtkreis Südwestlage Strassenlärm Distanz Bahn Bevölkerungsdichte Anteil Schweizer Variablen erklären: Kontinuierliche Variablen Dummy-Variablen   Bevölkerungsdichte und der Anteil Schweizer => erklären sehr gut den sozioökonomischen Status in einem Gebiet, da diese Variablen stark mit dem Einkommen korrelieren. Das Modell erklärt 75 Prozent der Varianz in den Daten. Da jede Wohnung einzigartig ist (auch solche die in allen erklärenden Variablen übereinstimmen) kann das Modell nicht 100 Prozent der Varianz erklären. Titel der Präsentation 28. März 2017

Ergebnisse und Interpretation Anhand einer Beispielwohnung Anzahl Zimmer: 3,5 Wohnfläche: 80 m2 Ausbaustandard: durchschnittlich Wirtschaftliches Alter: 25 bis 39 Jahre Anhand der Beispielwohnung wird gezeigt, wie verschiedene Merkmale den Mietpreis beeinflussen. Titel der Präsentation 28. März 2017

Ergebnisse und Interpretation Fläche, Anzahl Zimmer Für diese Grafik wurde jeweils die Zimmerzahl und die Fläche variiert, was in diesem Beispiel ein beinahe linearer Preisanstieg ergibt. Titel der Präsentation 28. März 2017

Ergebnisse und Interpretation Ausbaustandard Der Ausbaustandard ist gekoppelt mit dem wirtschaftlichen Alter der Wohnung. Säule links: 1840.- Säule Mitte: knapp 2000.- Säule rechts knapp 2400.-   Titel der Präsentation 28. März 2017

Ergebnisse und Interpretation Ausbaustandard, wirtschaftliches Alter Wohnung links (55+, Ausb. Tief): knapp 1800.- Referenzwohnung links: knapp 2000.- Neubau und Ausb. hoch 2600.- Titel der Präsentation 28. März 2017

«Lebensqualität» Die Idee bei der Berechnung der kleinräumigen Lebensqualität mit dem hedonischen Mietpreismodell ist; dass man bestimmen möchte, wie viel die Leute bereit sind dafür zu bezahlen, an einer spezifischen Lage zu wohnen. Im Modell werden deshalb nur noch diejenigen Variablen berücksichtigt, welche die Wohnlage beschreiben.   Ausserdem werden nur noch die Wohnungen des privaten Marktes berücksichtigt, weil man davon ausgeht, dass Marktmieten die Zahlungsbereitschaft am besten beschreiben. Dann wird der durchschnittliche Preis über ein beliebiges Gebiet berechnet. Mietpreis = α0 + β1·Lift + β2·3-fach-Verglasung + β3·Ausbaustandard + β4·Eigentümerart + β5·Südwest-Lage + β6·Distanz Bahnlinie + β7·Lage im Kreis 9 = 2941 Franken 1815 Franken Titel der Präsentation 28. März 2017

«Lebensqualität» Kreis 2: Enge => hohe Lebensqualität Leimbach => tiefe Lebensqualität Kreis 7: Fluntern, Hottingen => hohe Lebensqualität Witikon => tiefe Lebensqualität   Positive Tendenzen in den Entwicklungsgebieten: Leutschenbach, Oerlikon, Affoltern Titel der Präsentation 28. März 2017

Fazit Kleinräumig führen Südwest-Lagen mit ihrer guten Die «Lebensqualität» wird durch die Zentralität dominiert. Kleinräumig führen Südwest-Lagen mit ihrer guten Besonnung, Aus- und Seesicht zu hoher «Lebensqualität». Negativ wirkt sich die Beeinträchtigung durch Strassen- und Schienenverkehr aus. Titel der Präsentation 28. März 2017