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Subjektiver Überkonsum von Wohnraum: Empirische Evidenz für die Schweiz

Perceived Housing Space Overconsumption: Empirical Evidence for Switzerland

Zusammenfassung

Der langjährige Trend zum wachsenden Wohnflächenkonsum pro Kopf hält in der Schweiz an. Neben strukturellen Treibern ist auch der Überkonsum von Wohnraum für diese Entwicklung verantwortlich. Nach einer theoretischen Einführung wird in diesem Beitrag in einem ersten Schritt ein empirisches Modell zur Erklärung des subjektiven Überkonsums von Wohnfläche vorgestellt. Dabei werden haushalts-, wohnobjekt- sowie wohnortspezifische Bestimmungsfaktoren als erklärende Variablen in die Analyse einbezogen. Die Stichprobe basiert auf dem Schweizer Haushaltspanel, welches direkte Informationen zum subjektiven Überkonsum enthält. Fast 10 Prozent der Schweizer Haushalte betrachten ihr Wohnobjekt als zu groß. Diese Haushalte unterscheiden sich signifikant in Bezug auf die Mehrzahl der betrachteten Bestimmungsfaktoren von jenen Haushalten, welche ihr Wohnobjekt als nicht zu groß ansehen. Neben anderen Bestimmungsfaktoren geht aus den Logit-Schätzungen hervor, dass der subjektive Überkonsum insbesondere bei älteren Haushalten sowie bei Einpersonenhaushalten ausgeprägt ist. In einem zweiten Schritt wird im Rahmen einer Fallstudie für die Stadt Luzern ein Ansatz basierend auf bedingten Wahrscheinlichkeiten vorgeschlagen, um den subjektiven Überkonsum auf Quartiersebene zu schätzen, wenn im Datensatz keine direkten Angaben dazu vorliegen. Aus den Analysen geht hervor, dass 6 Prozent der Luzerner Haushalte ihr Wohnobjekt als zu groß betrachten. Weiter weisen die einzelnen Quartiere in Bezug auf den Überkonsum eine relativ hohe Heterogenität auf. Allfällige wirksame Maßnahmen zur Reduktion des subjektiven Überkonsums müssen daher lokal verankert sein.

Abstract

In Switzerland, living space consumption per person has been increasing for years. Besides structural causes, the overconsumption of living space is one of the determinants. After theoretical considerations, we first use an empirical model to explain the subjective overconsumption of living space of households, and we include household-, dwelling- and residence-specific determinants in our model. The sample is based on the Swiss Household Panel. Our analyses show that nearly 10 % of the Swiss households live in a dwelling that they consider as too large. These households exhibit statistically significant differences with regard to most determinants of subjective overconsumption of living space in comparison to the rest of the sample. The logit estimations show that mainly older households and single-person households are characterised by the largest subjective overconsumption of living space. In a second step, we propose a method based on conditional probabilities to estimate the subjective overconsumption of living space on the neighbourhood level in a city in case there are no information available on the subjective overconsumption of living space. We use a dataset from the Federal Office of Statistics. Their analyses show that about 6 % of the households in Lucerne consider their dwelling as too large. Furthermore, the different neighbourhoods are characterised by a large heterogeneity. Accordingly, effective measures to address the subjective overconsumption should be implemented on a local level.

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Abbildung 1

Notes

  1. 1.

    Vgl. https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/kataloge-datenbanken/tabellen.assetdetail.3822830.html (11.05.2018).

  2. 2.

    Vgl. https://www.bfs.admin.ch/bfsstatic/dam/assets/1643572/master (11.05.2018).

  3. 3.

    Vgl. https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/wohnungen/wohnverhaeltnisse/flaechenverbrauch.html (11.05.2018).

  4. 4.

    Im Age Report 2003, 2008 und 2013 der Age-Stiftung beispielsweise wird lediglich in Erfahrung gebracht, welcher Anteil der Befragten (insgesamt rund 1.000 befragte Personen im Alter 60+) die Größe der eigenen Wohnung als „zu klein“, „angemessen“ oder „zu groß“ einschätzt (Höpflinger/van Wezemael 2013: 109).

  5. 5.

    Vgl. https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/erhebungen/gws2009.html (11.05.2018).

  6. 6.

    Artikel 269 Schweizerisches Obligationenrecht.

  7. 7.

    https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/erhebungen/gws2009.html (15.05.2018).

  8. 8.

    Vgl. Tabelle 1, Zeile „Städtische Umgebung“, für Details zu den Gemeinden, die dem urbanen Raum zugeordnet wurden.

  9. 9.

    Zur Beurteilung der Qualität der Voraussagen werden die Receiver-Operating-Characteristic-Kurven (ROC, Grenzwertoptimierungskurve) aus dem Kreuzvalidierungsverfahren überprüft. Im konkreten Fall beträgt der Mittelwert der Trefferquote 72 %, was einen akzeptablen Wert darstellt.

  10. 10.

    http://forscenter.ch/de/our-surveys/swiss-household-panel/dokumentationfaq-2/ (15.05.2018).

  11. 11.

    Es handelt sich um die Fragen H$$H23 und H$$H24.

  12. 12.

    https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/erhebungen/gws2009.html (15.05.2018).

  13. 13.

    Der ursprüngliche, vom Bundesamt für Statistik gelieferte Datensatz enthielt 45.303 Beobachtungen, jedoch gab es für einige in den Analysen verwendete Variablen fehlende Angaben. Als Folge daraus mussten diese Beobachtungen aus dem Datensatz eliminiert werden.

  14. 14.

    Das Schweizer Haushaltspanel ist grundsätzlich eine repräsentative Stichprobe der gesamten Bevölkerung in der Schweiz. Da die Daten mittels Telefoninterview erhoben werden, sind tendenziell mehr Leute vertreten, die über einen Festnetzanschluss verfügen. Dies kommt bei gewissen Variablen zum Ausdruck, so z. B. bei der Wohneigentumsquote. Diese beträgt gemäß Bundesamt für Statistik für die gesamte Schweiz im Jahr 2014 im Durchschnitt 37,4 % (https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/wohnungen/wohnverhaeltnisse/mieter-eigentuemer.assetdetail.4582098.html (22.05.2018)). In der betrachteten Stichprobe beträgt die Wohneigentumsquote 49,85 %. Dieser höhere Wert ist vermutlich darauf zurückzuführen, dass Hauseigentümer eher über einen Festnetzanschluss verfügen als Mieter.

  15. 15.

    Vgl. https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/kataloge-datenbanken/tabellen.assetdetail.3822887.html (22.05.2018); https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/kataloge-datenbanken/tabellen.assetdetail.3822892.html (22.05.2018); https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/kataloge-datenbanken/grafiken.assetdetail.3823014.html (22.05.2018); https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/wohnungen/wohnverhaeltnisse/flaechenverbrauch.html (15.05.2018); https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bau-wohnungswesen/wohnungen/wohnverhaeltnisse/mieter-eigentuemer.html (15.05.2018).

  16. 16.

    Vgl. https://www.lustat.ch/services/lexikon/raumgliederungen/stadtkreise-und-quartiere (16.05.2018).

  17. 17.

    Im SHP-Datensatz ist zwar eine Variable zur Anzahl der Jahre, die ein Haushalt in einer Wohnung wohnt, vorhanden. Bei dieser Variablen hat es jedoch viele Missings bzw. fehlende Beobachtungen, sodass aus statistischen Überlegungen diese Variable nicht in die Schätzungen miteinbezogen werden kann.

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Delbiaggio, K., Wanzenried, G. & Mowers, A. Subjektiver Überkonsum von Wohnraum: Empirische Evidenz für die Schweiz. Raumforsch Raumordn Spat Res Plan 76, 309–326 (2018). https://doi.org/10.1007/s13147-018-0541-4

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Schlüsselwörter

  • Wohnfläche
  • Wohnflächenverbrauch
  • Subjektiver Überkonsum von Wohnraum
  • Logit-Schätzungen

Keywords

  • Living space
  • Consumption of living space
  • Subjective overconsumption of living space
  • Logit estimations