1 Einleitung

In diesem Artikel wird die Rolle von Angebotsbeschränkungen als Determinante von Preisen und deren Dynamik auf Immobilienmärkten untersucht. Einfache theoretische Überlegungen legen nahe, dass, solange die Immobiliennachfragekurve einen fallenden Verlauf aufweistFootnote 1, Immobilienpreise dort stärker auf lokale Immobiliennachfrageschocks reagieren, wo regulatorische Beschränkungen und bauliche Entwicklungshemmnisse (langfristige Angebotsbeschränkungen) bindender sind, d. h. das Immobilienangebot preisunelastischer (starrer) ist.

Abb. 1 verdeutlicht diesen Gedanken in einem einfachen Angebots-Nachfrage-Modell, in dem zwei Extremfälle betrachtet werden: Eine Stadt A mit nur geringen Einschränkungen der Bautätigkeit und eine Stadt B mit einem starren Angebot. Aus der Abbildung lassen sich drei empirisch überprüfbare Vorhersagen ableiten:

Abb. 1
figure 1

Rolle der langfristigen Angebotsbeschränkungen. a Stadt A: Elastisches Angebot; b Stadt B: Nahezu perfekt unelastisches Angebot

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Hypothese 1

Immobilienpreise sollten angesichts positiver Nachfrageschocks (z. B. als Folge von positiven Arbeitsnachfrage- oder Hypothekarkreditangebotsschocks) in Städten mit starrem Angebot kurzfristig stärker steigen. Auch langfristig sollten Immobilienpreise in Städten mit begrenztem Angebot stärker steigen.

Hypothese 2

Durch Konjunkturzyklen (mit wirtschaftlichem Aufschwung und Abschwung) ausgelöste Immobilienpreiszyklen sollten in Städten mit langfristigen Angebotsbeschränkungen stärker ausgeprägt sein.

Hypothese 3

Bei stark negativen Nachfrageschocks sind sowohl kurz- als auch längerfristig kaum Mengen-, sondern ausschließlich (negative) Preisreaktionen zu erwarten. Angebotsbeschränkungen spielen keine Rolle.

Die letzte Hypothese ergibt sich, weil die Immobilienangebotskurve „nach unten unelastisch“ ist (Glaeser und Gyourko 2005): Wohnraum ist ein äußerst langlebiges Gut und der Abriss von Gebäuden ist sehr kostspielig. Daher ist die Angebotskurve nahezu vollständigFootnote 2 preisunelastisch wenn die Nachfrage nach Wohnimmobilien sinkt.

Die Rolle langfristiger Angebotsbeschränkungen als Determinanten der langfristigen Wohnimmobilienpreisentwicklung zu verstehen, ist von zentraler Bedeutung, sowohl für politische Entscheidungsträger als auch für Investoren.

Betrachten wir zunächst die politischen Entscheidungsträger. Verschiedenste nationale Politikmaßnahmen, Transfers oder Investitionen mit räumlich variablen Auswirkungen, lokale öffentliche Dienstleistungen, lokale Steuern, Steuertransfers über örtliche Gerichtsbarkeiten hinweg oder lokale Investitionen in die öffentliche Infrastruktur kapitalisieren sich allesamt mehr oder weniger in lokalen Immobilienpreisen. Inwieweit eine solche Kapitalisierung stattfindet und welche Verteilungseffekte sich daraus ergeben, hängt dabei vom Ausmaß lokaler Angebotsbeschränkungen ab. So wird zum Beispiel die staatliche Förderung einer armen Gemeinde bei einem starren Wohnungsangebot vollständig auf Mieten und Preise durchschlagen (Stadt B in Abb. 1). Sofern arme Haushalte zur Miete wohnen (und es keine strikte Mietpreiskontrolle gibt), könnte die Förderpolitik für sie ineffektiv sein: Die Regionalförderung führt zwar zur Verbesserung lokaler öffentlicher Dienstleistungen. Aus Sicht der örtlichen Mieter werden die Nutzen aber durch höhere Mieten vollständig kompensiert. Staatliche Förderung mit lokaler Zielausrichtung hilft den Armen also nicht unbedingt. Die wirklich Begünstigten könnten bereits wohlhabende und womöglich nicht ortsansässige Vermieter sein, sowie die typischerweise besser gestellten Wohneigentümer. Es könnte sogar einen Verdrängungseffekt geben, arme Mieter könnten gezwungen sein, an weniger beliebte Orte mit niedrigeren Mieten zu ziehen.

Das Verständnis der Dynamik der Immobilienpreise und ihrer Determinanten ist auch für Immobilieninvestoren wichtig, und insbesondere für potentielle Käufer von Eigenheimen. Tatsächlich ist die Entscheidung, wo und wann das erste Haus gekauft werden soll, womöglich die wichtigste finanzielle Entscheidung, welche Viele (und außerhalb Deutschlands und der SchweizFootnote 3 die meisten von uns) zu Lebzeiten treffen.

Stellen wir uns eine potenzielle Erstkäuferin vor, die erwägt, ihr gesamtes Vermögen von 50.000 € in eine Wohnung im Wert von 200.000 € zu investieren. Die verbleibenden 150.000 € werden durch einen Immobilienkredit finanziert, der mit 3 % verzinst ist. Der Einfachheit halber abstrahieren wir von Tilgung, Inflation und Steuern. Wenn die Investorin Glück hat (oder diesen Artikel gelesen hat) und am Tiefpunkt des Zyklus kauft (d. h. zu Beginn einer Hochkonjunktur), könnte sich ihr Vermögen innerhalb weniger Jahre vervielfachen. Angenommen, der Preis für die Wohnung steigt über einen Zeitraum von fünf Jahren jährlich um 6 % und die „kalkulatorische Eigenmiete“ (Eigentümer können als Vermieter betrachtet werden, die an sich selbst vermieten) beträgt 4 % des Werts der Wohnung (8000 € im ersten Jahr), dann liegt die Gesamtrendite der Wohnung bei 10 % (= 6% + 4%). Innerhalb des Fünfjahreszeitraums wird die Wohnung einen Wert von 268.000 € (= 200.000 € × 1,065) erreichen, was einem Kapitalgewinn von 68.000 € bei einer Erstinvestition von 50.000 € entspricht. Unter Berücksichtigung der Finanzierungskosten von 3 % auf die 150.000 € Fremdkapital (75 % des Hauspreises) ergibt sich eine jährliche Eigenkapitalrendite von 31 % [= (10 % − 0,75 × 3%) : 0,25]. Betrachten wir nun dieselbe Investition mit denselben Annahmen, mit der Ausnahme, dass die Immobilienpreise gerade ihren Höhepunkt erreicht haben und über einen Zeitraum von fünf Jahren jährlich um 6 % fallen. Die Investorin erhält weiterhin die 4‑prozentige Konsumrendite aus der kalkulatorischen Eigenmiete, sodass die Gesamtrendite der Immobilie −2 % beträgt. Diese Annahmen implizieren einen Kapitalverlust von rund 53.000 € [= 200.000 € × (1 − 0,06)5 − 200.000 €] oder eine jährliche Eigenkapitalrendite von −17 % [= (−2% − 0,75 × 3%) : 0,25]. Dieser Verlust von mehr als 50.000 € bedeutet, dass die Anlegerin ihr gesamtes Vermögen verliert. Spätestens am Ende der Zinsbindung dürfte die Bank aufgrund des Wertverlustes nach weiteren Sicherheiten fragen. Gelingt es der Schuldnerin nicht, über die Laufzeit des Kredits signifikante Ersparnisse zu bilden, wird sie diese Sicherheiten nicht erbringen können und wird das Haus verlustreich verkaufen müssen. Das Verständnis der Funktionsweise der Immobilienmärkte – und insbesondere der Dynamik der Immobilienpreise – ist also sowohl für politische Entscheidungsträger als auch für Investoren von ganz entscheidender Bedeutung.Footnote 4

Allerdings gibt es eine Reihe von Anmerkungen und Relativierungen. Erstens stellt Abb. 1 ein partielles Gleichgewicht dar, d. h. es bestehen keine Interaktionen mit anderen Güter- und Faktormärkten (z. B. dem Arbeitsmarkt). Es ist also nicht ganz klar, ob der Link zwischen Angebotsbeschränkungen und der Preiszyklizität auch in der Praxis so ausgeprägt vorhanden ist, wie von der Abbildung suggeriert, oder allenfalls von Rückkoppelungseffekten in anderen Märkten abgeschwächt wird.

Zweitens stellt sich die Frage, was die Ursachen unelastischer Angebotskurven sind. Wie wichtig sind insbesondere Bodennutzungsregulierung und geografisch bedingte Hindernisse für die Bautätigkeit? Ich befasse mich mit diesen Fragen in Abschn. 3, in dem ich Erkenntnisse aus der aktuellen empirischen Literatur zusammenfasse.

Drittens reagiert das Wohnungsangebot in der kurzen und langen Frist unterschiedlich. Kurzfristig ist das Wohnungsangebot auf Grund typischerweise mehrjähriger Planungs- und Bauphasen preisunelastisch. Während in manchen Städten das Wohnungsangebot auch langfristig (aufgrund regulatorischer und/oder geografischer Beschränkungen) unelastisch auf Preisänderungen reagiert, reagiert es in anderen Städten elastisch. Diese Unterschiede zwischen kurzfristiger und langfristiger Preiselastizität des Angebots wirken sich auf die Dynamik der Immobilienpreise aus. Ich werde dies in Abschn. 4 untersuchen und im letzten Abschnitt meine Schlüsse ziehen.

2 Der zyklische Charakter von Wohnungsmärkten: Visualisierung

Eines der auffälligsten Merkmale von lokalen Wohnungsmärkten – und Immobilienmärkten im Allgemeinen – ist, dass die Preise in der Regel zyklischer Natur sind: Aufschwung und Abschwung wiederholen sich in einem mehr oder weniger regelmäßigen Muster. Technisch ausgedrückt: Preisänderungen sind durch eine kurzfristige serielle Korrelation (serial correlation) und eine langfristige Rückkehr zum Mittelwert (mean reversion) gekennzeichnet, wodurch Immobilienpreise zumindest theoretisch vorhersehbar werden.Footnote 5

Abb. 1 legt nahe, dass bei ähnlichen Nachfrageschocks die Preisausschläge in den Zyklen abhängig von der langfristigen Preiselastizität des Angebots erheblich variieren sollten (Hypothese 2). Die Vereinigten Staaten von Amerika sind ein idealer Ort, um diese Prognose zu testen. Dies liegt daran, dass regulatorische und geografische Angebotsbeschränkungen und die entsprechende Preiselastizität des Angebots in den Metropolregionen sehr unterschiedlich sind.

Um den Zusammenhang empirisch aufzuzeigen, habe ich vier Metropolregionen ausgewählt, die bekanntermaßen strenge regulatorische und geografische Angebotsbeschränkungen und eine niedrige Preiselastizität des Angebots aufweisen: Boston (MA), Los Angeles (CA), New York (NY) und San Francisco (CA).Footnote 6 Die Abb. 2, 3 und 4 veranschaulichen die Zyklizität dieser Immobilienmärkte anhand von drei alternativen Maßen.Footnote 7 Abb. 2 zeigt die nominalen Immobilienpreisindizes (fette blaue Linien) sowie die semilogarithmischen „gefitteten“ Regressionslinien (dünne dunkelrote Linien). Die Rohdaten liegen auch Abb. 3 und 4 zugrunde. In allen vier Märkten sind Phasen des Auf- und Abschwungs bereits bei der Betrachtung der Rohdaten klar erkennbar. Das zweite Maß ist die Abweichung der Immobilienpreise vom langfristigen Trend des lokalen Marktes.Footnote 8 Der Trend wird dabei in einem semilogarithmischen Regressionsmodell über den gesamten Stichprobenzeitraum gebildet. Die vier Grafiken in Abb. 3 verdeutlichen, dass periodische Wohnungspreis-Wachstumsraten im Zeitablauf korreliert sindFootnote 9 aber tendenziell immer wieder zum Trendwachstum zurückkehren. Abb. 4 wiederum zeigt die Abweichung der Immobilienpreise vom gleitenden Trend der letzten 60 Quartale. Der gleitende Trend wird aus semilogarithmischen Regressionen gebildet, die für jedes Quartal separat durchgeführt werden.Footnote 10 Diese Messung ähnelt der in Abb. 3 verwendeten, jedoch nutze ich in jedem Zeitraum nur zurückliegende Perioden (d. h. Informationen, die für Prognosezwecke verfügbar sind). Auch hier deuten alle vier Grafiken auf stark zyklische lokale Immobilienmärkte hin.

Abb. 2
figure 2

Nominaler Wohnimmobilienpreisindex in Metropolregionen mit starken Angebotsbeschränkungen (bis 2018, 4. Quartal). a Boston, MA, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Los Angeles, CA, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c New York, NY, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d San Francisco, CA, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Abb. 3
figure 3

Abweichung der lokalen Wohnimmobilienpreise vom langfristigen Preistrend in Metropolregionen mit starken Angebotsbeschränkungen. a Boston, MA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Los Angeles, CA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c New York, NY, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d San Francisco, CA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Abb. 4
figure 4

Abweichung der lokalen Wohnimmobilienpreise vom gleitendenden 15-Jahres-Preistrend in Metropolregionen mit starken Angebotsbeschränkungen. a Boston, MA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Los Angeles, CA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c New York, NY, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d San Francisco, CA, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Betrachten wir als nächstes vier Metropolregionen, die über ausreichend bebaubares Land für Wohnzwecke und flexible Bestimmungen zur Landnutzung verfügen.Footnote 11 Diese Metropolregionen sind: Chattanooga (TN), Columbus (OH), Dayton (OH) und Cedar-Rapids (IA). Die Abb. 5, 6 und 7 entsprechen den Abb. 2, 3 und 4 für die angebotsunelastischen Märkte. Abb. 5 zeigt, dass in keinem der vier Märkte eine Zyklizität erkennbar ist. Bis Mitte der 2000er Jahre ist das Wachstum der Immobilienpreise langsam, aber stetig. Die Preise fallen dann leicht oder bleiben während der großen Finanzkrise stabil und erholen sich Anfang der 2010er Jahre. Abb. 6 zeigt, dass die Immobilienpreise in den 1970er, 1980er und in einigen Fällen in den frühen 1990er Jahren leicht unterhalb des langfristigen Trends lagen. In den späten 1990er Jahren bis Mitte der 2000er Jahre lagen die Preise dagegen leicht über dem langfristigen Trend. In der Folge fielen sie während und nach der großen Finanzkrise wieder etwas unter den langfristigen Trend. Keiner der Märkte zeigt jedoch ein auffällig zyklisches Verhalten. Abb. 7 zeigt schließlich, dass die Immobilienpreise in allen vier Märkten bis etwa 2005/6 in etwa dem gleitenden Trend der letzten 15 Jahre folgten. Dies deutet darauf hin, dass die Immobilienpreise unzyklisch sind, was mit einer hochelastischen langfristigen Angebotskurve (und Hypothesen 1 und 2) vereinbar ist. Ab 2005/6 liegen die Preise jedoch unter dem gleitenden Trendpreis. Dies steht im Einklang mit einer Angebotskurve, die nach unten starr ist: Die Preise wachsen in Perioden mit stabiler oder wachsender Nachfrage mit einer Rate die dem Abzinsungssatz entspricht. In Perioden mit negativen Nachfrageverschiebungen (z. B. in den Jahren der großen Finanzkrise) werden die Preise jedoch zwangsläufig fallen, selbst in Märkten mit einem hochelastischen Angebot (Hypothese 3).

Abb. 5
figure 5

Nominaler Wohnimmobilienpreisindex in den Metropolregionen mit geringen Angebotsbeschränkungen. a Chattanooga, TN-GA, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Columbus, OH, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c Dayton, OH, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d Cedar-Rapids, IA, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Abb. 6
figure 6

Abweichung der lokalen Wohnimmobilienpreise vom langfristigen Preistrend in den Metropolregionen mit geringen Angebotsbeschränkungen. a Chattanooga, TN-GA, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Columbus, OH, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c Dayton, OH, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d Cedar-Rapids, IA, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Abb. 7
figure 7

Abweichung vom gleitenden Trendpreis der letzten 15 Jahre in Metropolregionen mit geringen Angebotsbeschränkungen. a Chattanooga, TN-GA, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Columbus, OH, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c Dayton, OH, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); d Cedar-Rapids, IA, Quelle: own calculations based on FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Die graphische Evidenz in den Abb. 2, 3, 4, 5, 6 und 7 stützt die These, dass die Dynamik der Immobilienpreise auf lokaler Ebene von den lokalen Nachfrage- und Angebotsfaktoren bestimmt wird und, dass die Zyklizität der Immobilienpreise vor allem von der langfristigen Preiselastizität des Angebots auf dem Markt bestimmt wird.

Natürlich sind der Interpretation der deskriptiven Evidenz Grenzen gesetzt. Eine zentrale Einschränkung ist, dass visuelle Evidenz nicht in der Lage ist, den Einfluss von Angebotsbeschränkungen von Nachfrageeinflüssen zu isolieren. Bislang sind wir implizit davon ausgegangen, dass Nachfrageschocks überall gleich ausfallen und, dass Unterschiede in der Zyklizität nur durch Unterschiede in der langfristigen Preiselastizität des lokalen Angebots bedingt sind (und nicht durch Unterschiede im lokalen Konjunkturzyklus auf der Nachfrageseite). In Abb. 1 sind die Nachfrageverschiebungen in beiden Städten A und B identisch. Der einzige Unterschied besteht darin, dass eine Stadt über ein unelastisches langfristiges Angebot verfügt, während in der anderen Stadt ein elastisches Angebot besteht. In der Realität kann die Nachfragevolatilität oder das Ausmaß der lokalen Konjunkturzyklen jedoch je nach Markt erheblich variieren. Wir sind mit dem klassischen „Identifizierungsproblem“ konfrontiert. Das heißt, wir wissen nicht, ob Preisbewegungen eine Folge von Verschiebungen der Nachfrage- oder der Angebotskurve sind (Hilber 2007). Zudem geben die Abb. 2, 3, 4, 5, 6 und 7 auch keinen Aufschluss darüber, welche Angebotsbeschränkungen (regulatorische, geografische oder topografische) hauptsächlich für die Zyklizität von Immobilienpreisen verantwortlich sind. Lediglich eine rigorose ökonometrische Analyse mit kausaler Identifikation von Effekten kann schlüssig verschiedene angebots- und nachfrageseitige Effekte isolieren.

Im nächsten Abschnitt fasse ich die Ergebnisse der aktuellen empirischen Literatur zusammen, in der unter anderem auch die kausale Rolle von Angebotsbeschränkungen bei der Ermittlung der Immobilienpreise und der Preisdynamik genauer untersucht wurde.

3 Die Rolle langfristiger Angebotsbeschränkungen für die Immobilienpreiskapitalisierung und die Preisdynamik

Dieser Abschnitt baut in wesentlichen Teilen auf Hilber (2017) auf. Für eine eingehendere Diskussion und Überprüfung der relevanten Literatur verweise ich auf dieses Synthese-Papier.

3.1 Hauspreiskapitalisierung und geografische Angebotsbeschränkungen

Die Untersuchung der Kapitalisierung fiskalischer Variablen (kommunale Steuern, kommunale öffentliche Dienstleistungen, Subventionen) in Immobilienpreisen geht auf ein wegweisendes Papier von Oates (1969) zurück, der den ersten schlüssigen Nachweis erbrachte, dass steuerliche Unterschiede zu einem großen Teil in unterschiedlichen Immobilienpreisen kapitalisiert werden. Das heißt, dass beispielsweise lokale Grundsteuern unter sonst gleichen Bedingungen lokale Immobilienpreise senken während lokale Ausgaben für öffentliche Schulen diese steigen lassen.Footnote 13

Zahlreiche Studien, die auf Oates (1969) aufbauen, haben seit dem eine bessere Datengrundlage oder verfeinerte Methoden verwendet.Footnote 14 Die meisten Studien, die in der Regel in städtischen oder vorstädtischen Gebieten durchgeführt wurden, bestätigten jedoch die Größenordnung der Ergebnisse von Oates: fiskalische Variablen kapitalisieren sich teilweise bis vollständig in den Immobilienpreisen. Einige Studien fanden sogar Hinweise für eine Überkapitalisierung. Sehr wenige Studien ergaben keine Hinweise auf eine Kapitalisierung: Ein Beispiel ist die Studie von McMillan und Carlson (1977), welchedie Kapitalisierungseffekte lokaler Grundsteuern und lokaler öffentlicher Dienstleistungen in kleinen Städten im ländlichen Wisconsin geschätzt haben. Clark et al. (1993) verwenden Daten für die Region Saskatchewan in Kanada und finden nur sehr schwache Belege für die Hypothese, dass kurzfristige Subventionen in Bodenwerten kapitalisiert werden. Gemeinsam ist diesen beiden Studien, dass Land in beiden Gebieten (Wohngebiet im ländlichen Wisconsin und Ackerland in Saskatchewan) wahrscheinlich sehr elastisch angeboten wird. Dies wurde in den jeweiligen Studien jedoch nicht explizit getestet.

Die These, dass das Ausmaß der Kapitalisierung von fiskalischen Variablen von der langfristigen Preiselastizität des Angebots von Grundstücken oder Wohnraum abhängen könnte, wurde erst in jüngerer Zeit systematisch untersucht.Footnote 15

In einer Reihe neuerer Studien wurde die Rolle geografischer Angebotsbeschränkungen für das Ausmaß der Immobilienpreiskapitalisierung untersucht. Brasington (2002) teilt seine Stichprobe in Häuser innerhalb und am Rande eines Stadtgebiets auf und stellt fest, dass die Kapitalisierung am Rande schwächer ist, wo die Preiselastizität des Immobilienangebots und die Bautätigkeit wahrscheinlich größer sind. Cheshire und Sheppard (2004) stellen fest, dass die Kapitalisierung von Schulqualität in Gebieten mit erhöhter Bautätigkeit niedriger ist. Hilber und Mayer (2009) verwenden einen Instrumentvariablenschätzer in ersten Differenzen sowie Luftbild- und Satellitendaten, aus denen für jede Gemeinde in Massachusetts und jeden Schulbezirk in den Vereinigten Staaten der Anteil des bereits bebauten Wohngebiets an der gesamten bebaubaren Fläche berechnet wird.Footnote 16 Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass geografisch beschränkte Orte (i) eine geringere Preiselastizität des Immobilienangebots und (ii) ein höheres Maß an Immobilienpreiskapitalisierung verschiedener Nachfragefaktoren, einschließlich (instrumentierter) Schulausgaben, aufweisen. Hilber et al. (2011) konzentrieren sich auf die Auswirkungen von regionalen Transfers auf die lokalen Immobilienpreise in England. Ihre Ergebnisse legen nahe, dass Immobilienpreise an Standorten, an denen die Bautätigkeit durch unwegsames Gelände eingeschränkt ist, etwas stärker reagieren.

3.2 Lokale Regulierung und die Wirkung auf Immobilienmärkte

Ein anderer Teil der Literatur befasst sich mit regulatorischen Angebotsbeschränkungen und deren Auswirkungen auf die Preiselastizität des Angebotes, das Bauvolumen und die Immobilienpreise.Footnote 17 Mayer und Somerville (2000) dokumentieren, dass Metropolregionen mit einer stringenten Regulierung, bis zu 45 % weniger Neubauten und eine um 20 % geringere Preiselastizität des Angebots aufweisen. Green et al. (2005) zeigen, dass die Unterschiede in geschätzten Angebotselastizitäten verschiedener Metropolregionen hauptsächlich auf die unterschiedliche Stärke der Regulierung von Grund- und Bodenmärkten zurückzuführen sind. Insbesondere zeigen die Autoren auf, dass stark regulierte Orte immer eine geringe Preiselastizität des Angebots aufweisen.

Eine Reihe von Studien untersucht die Auswirkungen regulatorischer Eingriffe in den Wohnungsmarkt auf die Immobilienpreise. Malpezzi (1996) liefert in einer frühen Studie Hinweise darauf, dass die Stärke der Regulierung die Immobilienpreise auf statistisch signifikante Weise beeinflusst. Quigley und Raphael (2005) zeigen für kalifornische Städte, dass lokale regulatorische Auflagen positiv mit Immobilienpreisen und Preiswachstumsraten und negativ mit dem Wohnungsneubau korreliert sind.

Glaeser et al. (2005) entwickelten einen anderen Ansatz zur Quantifizierung der Auswirkungen der Regulierung auf den Preis von Wohnraum. Die Grundidee ihres „Regulierungssteuer-“ (regulatory tax) Ansatzes ist einfach. Bei freiem Wettbewerb unter Bauunternehmern und freiem Markteintritt entspricht der Marktpreis für Wohnraum den Durchschnittskosten. Die Grenzkosten steigen mit der Gebäudehöhe. In Abwesenheit von regulatorischen Eingriffen ergibt sich die effiziente Gebäudehöhe als der Punkt, an dem die Grenzkosten eines zusätzlichen Stockwerks dem Marktpreis für Wohnraum entsprechen. Eine Differenz zwischen dem beobachteten Marktpreis und den Grenzkosten kann daher als implizite Steuer der Regulierung interpretiert werden. Glaeser und seine Mitautoren schätzen, dass die Regulierungssteuer in den am stärksten regulierten Metropolregionen der Vereinigten Staaten beträchtlich ist: Durch behördliche Auflagen erhöhen sich die Wohnungspreise demnach um rund 50 % und in Manhattan sogar um deutlich mehr.Footnote 18

Hwang und Quigley (2006) zeigen, dass ähnliche Einkommensschocks Immobilienpreise je nach lokaler Regulierung unterschiedlich beeinflussen. Ein positiver Einkommensschock in Metropolregionen wie Denver mit geringer Regulierung führt nur zu einem moderaten Anstieg der Immobilienpreise. Wäre der Wohnungsmarkt in Denver ähnlich stark reguliert wie derjenige in San Francisco, einer stringent regulierten Stadt, wären die Auswirkungen auf die Immobilienpreise stattdessen erheblich und anhaltend. Folgerichtig ist das zusätzliche Wohnungsangebot, das sich aus einem positiven Einkommensschock ergibt, in Denver größer als in San Francisco.

Saks (2008) verwendet schließlich Informationen aus Umfragen zur Grund- und Bodenmarktregulierung aus den 1970er und 1980er Jahren, um einen Index abzuleiten, der die Intensität der Regulierung für einzelne Metropolregionen misst. Saks zeigt, dass Standorte mit geringen Auflagen mehr Bauprojekte und geringere Anstiege der Immobilienpreise als Reaktion auf einen positiven Nachfrageschock aufweisen.Footnote 19

3.3 Determinanten der Preiselastizität des Wohnungsangebots

Die obige Literatur konzentriert sich entweder auf geografische Angebotsbeschränkungen (Abschn. 3.1) oder auf regulatorische Angebotsbeschränkungen (Abschn. 3.2), um Rückschlüsse auf die Preiselastizität des Wohnraumangebots zu ziehen. Im Gegensatz dazu bezieht Saiz (2010) systematisch die Rolle der Topografie und der Gewässer zusätzlich zu dem regulatorischen Rahmen mit ein, um die Preiselastizität des Wohnungsangebots zu schätzen. Seine Untersuchung umfasst dabei fast 100 Metropolregionen in den Vereinigten Staaten.Footnote 20 Im Ergebnis stellt Saiz fest, dass sowohl geografische als auch regulatorische Beschränkungen die Elastizität des Wohnraumangebots negativ beeinflussen.Footnote 21

Paciorek (2013) verwendet ein dynamisches strukturelles Modell zu Beschreibung von Immobilieninvestitionen, um den Zusammenhang zwischen geografischen und regulatorischen Beschränkungen und der Volatilität der Immobilienpreise zu untersuchen. Angebotsbeschränkungen erhöhen die Preisvolatilität auf zwei Wegen. Erstens verringern strenge regulatorische Auflagen die Elastizität des Angebots, indem sich Baugenehmigungen verzögern und Baukosten erhöhen. Zweitens verringern geografische Beschränkungen durch Gewässer und steile Hänge die durchschnittlichen Investitionen im Verhältnis zur Größe des vorhandenen Bestands. Pacioreks Untersuchungen bestätigen, dass geografische und regulatorische Beschränkungen dazu führen, dass Immobilien-Investitionen weniger stark auf Nachfrageschocks reagieren, was wiederum die Volatilität der Immobilienpreise verstärkt.

Interessanterweise stößt Saiz (2010) bei der Untersuchung der Zusammenhänge zwischen Geografie, Regulierung und Stadtentwicklung auf einen starken positiven Zusammenhang zwischen lokalen regulatorischen und geografischen Beschränkungen. Das heißt, Metropolregionen mit geografischen Beschränkungen durch Gewässerflächen und Erhebungen weisen typischer Weise auch eine stärkere Regulierung auf. Saiz argumentiert, dass der postive Zusammenhang dadurch entsteht, dass die regulatorischen Beschränkungen endogen auf die Immobilienpreise reagieren („endogene Zonenplanung“). Sind hohe Immobilienpreise durch geografische Zwänge einmal entstanden, ergeben sich für die Wohnungseigentümer Anreize, sich durch gezieltes Wahlverhalten für eine stärkere regulative Beschränkung des Angebots einzusetzen, um die hohen Vermögenswerte zu schützen (Stichwort „homevoter hypothesis“).

Hilber und Robert-Nicoud (2013) argumentieren, dass diese Interpretation unvollständig ist, da Flächennutzungspläne auch durch gezielte Lobbyarbeit beeinflusst werden können. Daher sollten nebst den Eigennutzern und Mietern (die wählen) auch die Vermieter (Eigentümer, die ihre Immobilien vermieten) und Eigentümer von unbebautem Land (die Lobbying betreiben können) sowie deren Anreize berücksichtigt werden. Eigentümer von bebautem Land – Eigennutzer und Vermieter – werden einen Anreiz haben, das Angebot an neuen Wohnimmobilien zu begrenzen, um ihre Vermögenswerte zu schützen und möglicherweise zu vermehren. Eigentümer von unbebautem Land werden im Gegenteil ein Interesse an einem Flächennutzungsplan mit wenigen Vorgaben haben, um die Bebauungskosten niedrig zu halten und die Intensität der Bodennutzung zu maximieren. Ergibt sich nun die Intensität der Regulierung aus einem politischen Kräftemessen zwischen Eigentümern von bebautem und unbebautem Land, würde man erwarten, dass die Eigentümer von bebautem Land sich in stärker bebauten Gebieten eher durchsetzen, da sie dort zahlreicher sind („influential landowner hypothesis“).Footnote 22 Dies mag auch erklären, warum besonders begehrte Gebiete (wie San Francisco oder New York) strenger reguliert werden: Begehrte Standorte (mit einer stärkeren Nachfrage) sind stärker bebaut und als Ergebnis eines polit-ökonomischen Prozesses stärker reguliert.Footnote 23

3.4 Der Einfluss der Preiselastizität des Angebots auf Grundstückspreise

Die oben diskutierten Studien untersuchen die Auswirkungen verschiedener Arten von Angebotsbeschränkungen auf die Immobilienpreise. Eine kleine Anzahl von Forschungsarbeiten hat sich stattdessen auf Bodenwerte konzentriert. In Übereinstimmung mit unserer Hypothese 1 dokumentieren Davis und Palumbo (2008), dass die Bodenwerte in Metropolregionen mit einem unelastischeren Angebot volatiler sind. Kuminoff und Pope (2012) stellen fest, dass Randgebiete in Metropolregionen die größte Volatilität bei den Bodenwerten aufweisen. Dies mag daran liegen, dass die Lockerung der Kreditbeschränkungen für Haushalte mit geringerem Einkommen besonders wichtig war, damit sie Häuser am Rand der Vororte kaufen konnten. In ähnlicher Weise haben Kok et al. (2014) die Auswirkungen des lokalen Flächennutzungsplans auf die städtischen Bodenpreise in einer Metropolregion (der San Francisco Bay Area) untersucht, wobei sie für die Effekte von Topografie und Zugang zu Arbeitsplätzen kontrolliert haben. Sie stellen fest, dass Mikrolagen mit strengerer Bodennutzungsregulierung (gemessen an der Anzahl notwendiger Prüfungen zur Erlangung einer Baugenehmigung oder einer Änderung der Flächennutzung) unter sonst gleichen Bedingungen höhere Grundstücks- (und Wohnungs-)preise aufweisen.

3.5 Angebotsbeschränkungen als Determinante der Reaktion von Immobilienpreisen auf Nachfrageschocks

Während sich die Autoren der obigen Papiere auf die Wirkung von Angebotsbeschränkungen auf die Preiselastizität des Angebots konzentrieren, untersuchen andere Studien die Wirkung auf die Einkommenselastizität der Immobilienpreise.

Hilber und Vermeulen (2016) nutzen einen Panel-Datensatz englischer Gemeinden (local planning authorities) und verwenden einen Instrumentenvariablenansatz, um die kausalen Auswirkungen von drei verschiedenen Arten lokaler Angebotsbeschränkungen zu identifizieren. Dies sind (i) regulatorische Beschränkungen, die über den Anteil nicht erteilter Baugenehmigungen approximiert werden, (ii) Knappheit von bebaubarem Land, approximiert durch den Anteil bereits bebauter Flächen im Verhältnis zu allen bebaubaren Flächen und (iii) topografische Beschränkungen, approximiert durch die Höhenunterschiede innerhalb einer Gemeinde.

Hilber und Vermeulen zeigen, dass Immobilienpreise in stärker regulierten und geografisch begrenzten Gemeinden viel stärker auf Einkommensschocks und auf lokale Arbeitsnachfrageschocks reagieren. Die Wirkungen regulatorischer Beschränkungen auf die Einkommenselastizität der Immobilienpreise sind in weiten Teilen Englands stark. Dies bestätigt den Eindruck, dass das britische Raumplanungssystem eines der restriktivsten – vielleicht das restriktivste – der Welt ist.Footnote 24 Die Wirkungen der Knappheit an bebaubarem Land beschränkt sich dagegen auf hoch urbanisierte Standorte – hauptsächlich die Greater London Authority. Eine unebene Topografie hat zwar einen statistisch signifikanten Einfluss auf die Einkommenselastizität, in seiner Größenordnung ist der Effekt jedoch eher vernachlässigbar.

Abb. 8
figure 8

Reales Wohnimmobilienpreiswachstum in ausgewählten OECD-Ländern von 1970 bis 2015. Quelle: OECD Economic Outlook Database

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Abb. 9 zeigt die relative Bedeutung der verschiedenen Angebotsbeschränkungen auf der Grundlage einer kontrafaktischen Analyse: Wenn Bodennutzungsregulierungen komplett beseitigt würden, wären Immobilienpreise in einer Durchschnittsgemeinde um 35 % tiefer. Immobilienpreise würden um 45 % sinken (um weitere 10 %), wenn die Knappheit an bebaubarem Land in dieser Durchschnittsgemeinde beseitigt würde. Immobilienpreise wären um 48 % tiefer (weitere 3 %), wenn das Land einer Durchschnittsgemeinde durchgängig eben wäre. Schließlich würden sich die Immobilienpreise halbieren (sich um weitere 2 % verringern), wenn der unabhängige Effekt lokaler Einkommensschwankungen beseitigt würde.

Abb. 9
figure 9

Einfluss der Beseitigung von Angebotsbeschränkungen auf die Dynamik der Wohnimmobilienpreise (Quelle: Hilber und Vermeulen 2016)

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Auch wenn regulatorische Beschränkungen und die Konsequenzen auf Immobilienpreise „hausgemacht“ und im Prinzip reversibel sind, ist es weder praktisch noch wünschenswert, alle derartigen Beschränkungen vollständig zu beseitigen. Im Prinzip dienen regulatorische Eingriffe in den Markt dem wichtigen Ziel, Marktversagen zu korrigieren und können, wenn sie klug angelegt sind, einen Wohlfahrtsgewinn herbeiführen. Zielführender ist daher die Frage, was passieren würde, wenn die restriktivste Region in England (der Südosten) die Regulierungsstringenz der am wenigsten restriktiven, im internationalen Vergleich aber immer noch hochrestriktiven Region (der Nordosten) übernehmen würde? Die Antwort ist, dass die Immobilienpreise um ungefähr 25 % tiefer wären.

Interessanterweise stellen Hilber und Vermeulen (2016) fest, dass die Auswirkungen von Angebotsbeschränkungen während des Aufschwungs größer sind als während der Phasen des Abschwungs. Diese Feststellung deckt sich mit Hypothese 3 und der Ansicht, dass die langfristige Angebotskurve nach unten abknickt (siehe die Diskussion in der Einleitung). In Zeiten stark rückläufiger Nachfrage sollten daher alle Märkte ein ähnlich preisunelastisches Angebot aufweisen, sodass es kaum Unterschiede in der Reaktion der Immobilienpreise auf Einkommens- oder Arbeitsnachfrageschocks geben sollte.

Abb. 9 zeigt ebenfalls, dass die Immobilienpreise auch noch dann eine gewisse Zyklizität aufweisen, nachdem alle Angebotsbeschränkungen und der unabhängige Effekt lokaler Einkommensschwankungen hypothetisch beseitigt sind. Dies legt den Schluss nahe, dass makroökonomische Faktoren eine Rolle spielen, die in der empirischen Spezifikation von Hilber und Vermeulen (2016) über jahresspezifische „fixed effects“ erfasst wurden. So sollten sich die Kreditnachfrage und/oder das Kreditangebot auf nationaler Ebene auf den Hypothekenzins (Preis) und die Verfügbarkeit von Hypothekendarlehen (Menge) auswirken. Die Verfügbarkeit billiger (teurer) Kredite wirkt sich wiederum positiv (negativ) auf die Immobiliennachfrage auf der Makroebene aus, und damit auf die Immobilienpreise im ganzen Land.

Favara und Imbs (2015) beleuchten die Auswirkungen einer exogenen Ausweitung von Hypothekendarlehen auf die Immobilienpreise in den USA. Sie nutzen die Deregulierung von US-Niederlassungen zwischen 1994 und 2005 als Instrumentenvariable für das Kreditvolumen und zeigen dabei, dass die Kreditvergabe durch deregulierte Banken zunimmt (nicht jedoch für eine Placebo-Stichprobe). Die nachweislich unterschiedlichen Reaktionen der deregulierten und nicht-deregulierten Banken schließen nachfragebasierte Erklärungen aus (d. h. geringere Anforderungen an Sicherheiten, welche die Kreditnachfrage beeinflussen) und legen nahe, dass das Instrument einen exogenen Schock im Kreditangebot abbildet. Favara und Imbs zeigen, dass dieser Kreditangebotsschock die Nachfrage nach Wohnimmobilien und die Immobilienpreise erhöht. Ihren Schätzungen zufolge erklärt die Deregulierung von Bankfilialen in den USA etwa die Hälfte bis zwei Drittel des beobachteten Anstiegs der Hypothekendarlehen von Geschäftsbanken und ein Drittel bis die Hälfte des Anstiegs der Immobilienpreise. Für diesen Beitrag ist insbesondere relevant, dass ein Kreditangebotsschock die Immobilienpreise in Metropolregionen mit preiselastischem Wohnungsangebot weniger (und den Wohnungsbestand stärker) erhöht. Dies impliziert, dass lokale langfristige Angebotsbeschränkungen nicht nur die Reaktion der lokalen Immobilienpreise auf lokale Nachfrageschocks, sondern auch auf makroökonomische Schocks beeinflussen.

Schließlich haben Oikarinen et al. (2018) in einer neueren Studie die Immobilienpreisdynamik von 70 US-amerikanischen Metropolregionen untersucht. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf der Analyse des Zusammenhangs zwischen der Preiselastizität des Wohnungsangebots und der Einkommenselastizität der Preise. Oikarinen und seine Mitautoren stellen fest, dass die langfristige Einkommenselastizität der Immobilienpreise im Durchschnitt 0,81 beträgt, sich jedoch zwischen den Metropolregionen erheblich unterscheidet und in den eher angebotsunelastischen Metropolregionen im Allgemeinen größer ist. Oikarinen et al. dokumentieren auch, dass die Amplitude des Immobilienpreiszyklus und seine Dauer in umgekehrtem Verhältnis zur Preiselastizität des Angebots stehen.

4 Kurzfristige Angebotsbeschränkungen und endogene Zyklen

Die bisher diskutierte Evidenz legt nahe, dass räumliche Unterschiede in der Immobilienpreisdynamik gut durch das Zusammenspiel von räumlichen Unterschieden in den langfristigen Angebotsbeschränkungen – sowohl geografischer als auch regulatorischer Natur – und lokalen Wohnungsnachfrageschocks erklärt werden können.

Es gibt jedoch eine wichtige Einschränkung: Nicht alle Märkte, die über ausreichende Flächen bebaubaren Lands und über eine vermeintlich flexible Bodennutzungsregulierung verfügen und somit langfristig ein elastisches Immobilienangebot bieten, weisen auch eine nichtzyklische Preisdynamik auf. Las Vegas und Phoenix sind zwei Beispiele. Die Dynamik der Immobilienpreise dieser beiden Märkte ist in Abb. 10 dargestellt. Die Abbildung zeigt, dass die Immobilienpreise in beiden Märkten bis Anfang 2000 einem ähnlich stabilen Preisverlauf folgten wie in anderen Märkten mit elastischem Immobilienangebot (z. B. Chattanooga, Columbus, Dayton oder Cedar-Rapids). Ab etwa 2002/03 stiegen die Immobilienpreise jedoch plötzlich sehr schnell an. Zu Spitzenzeiten wichen die Immobilienpreise um über 80 % beziehungsweise um 70 % vom langfristigen Trendpreis ab, was deutlich über den entsprechenden Abweichungen in Los Angeles und San Francisco in den jeweiligen Spitzenzeiten lag. Während die raschen Preiserhöhungen in Las Vegas und Phoenix auffällig waren, waren die Preisstürze, die nach 2006 einsetzten, sogar noch dramatischer. Die Immobilienpreise in Las Vegas gingen von Höchststand zu Tiefststand um rund 70 % zurück und waren nach dem Crash niedriger als vor Beginn des Booms. Darüber hinaus kam es über den Zyklus hinweg zu exzessiver Bauaktivität und hohen Leerstandsquoten. Damit unterscheiden sich die Zyklen stark von Märkten mit unelastischem Angebot (d. h. Boston, Los Angeles, New York oder San Francisco), in denen die Immobilienpreise auf längere Sicht erheblich steigen.

Abb. 10
figure 10

Preisdynamik in Las Vegas und Phoenix. a Las Vegas, NV, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); b Phoenix, NV, Quelle: FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019); c Las Vegas, NV, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019), d Phoenix, AZ, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Abb. 10 (Fortsetzung)
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e Las Vegas, NV, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019), f Phoenix, AZ, Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf FHFA all-transactions HP-Index, Hilber (2019)

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Wie lässt sich diese zunächst überraschende Beobachtung erklären? Eine plausible Erklärung lässt sich daraus ableiten, dass das Wohnungsangebot auf kurze Sicht überall mehr oder weniger preisunelastisch ist. Planung und Bau neuer Einheiten benötigen schließlich Zeit. Anders ausgedrückt, die langfristige Angebotskurve mag elastisch sein, aber die kurzfristige Angebotskurve ist (nahezu perfekt) unelastisch. Diese Situation ist in Abb. 11 dargestellt. Wird eine Metropolregion von einem plötzlichen und unerwarteten positiven Immobiliennachfrageschock getroffen, wird die Bauindustrie nicht sofort alle benötigten Einheiten bereitstellen können, was sich im kurzfristig unelastischen Angebot \(\left(S_{1}^{SR}\right)\) zeigt. Die zusätzliche Nachfrage wird sich ausschließlich in höheren Preisen widerspiegeln.

Abb. 11
figure 12

Kurzsichtige Akteure und verzögerte Reaktion des Angebots

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In Abb. 11 wird dieser Prozess auf stilisierte Weise dargestellt, indem eine Wirtschaft betrachtet wird, die normalerweise nicht wächst, d. h. Wirtschaftsakteure im Modell erwarten, dass die Nachfrage nach Wohnraum unverändert bleibt \(\left(D_{0}=D_{1}^{e}\right)\). Die Nachfrage verschiebt sich jedoch tatsächlich unerwartet nach \(D_{1}\) (ein positiver Nachfrageschock) und die Preise steigen entsprechend von \(P_{0}\) auf \(P_{1}\) (dies weil die kurzfristige Angebotskurve nahezu perfekt preisunelastisch ist). Nehmen wir nun an, dass Bauunternehmer (und Kreditgeber, die Darlehen bereitstellen) kurzsichtig handeln. Sie beobachten den starken Preisanstieg und beginnen, in der Annahme \(P_{1}\) sei der langfristige Gleichgewichtspreis, zu bauen (zu verleihen). Tatsächlich wäre der wohlfahrtsmaximierende langfristige Gleichgewichtspreis \(P_{1}^{*}\), da die Nachfrage dann dem langfristigen Angebot entspricht. Die Unternehmer orientieren sich jedoch nicht an diesem Gleichgewichtspreis, sondern an \(P_{1}\). Im Ergebnis werden Bauunternehmer zu viel bauen. In der Folgeperiode geht das Nachfragewachstum nun auf die „normale“ Rate zurück (d. h. die Nachfrage ändert sich nicht). Die Bauunternehmer werden feststellen, dass sie tatsächlich zu viel gebaut haben. Sie haben jetzt zwei Möglichkeiten (oder eine Kombination der beiden Möglichkeiten). Entweder sie können die Preise auf \(P_{1}\) halten, was zu erheblichem Immobilienleerstand führen wird \(\left(\Updelta Q=Q_{2}-Q_{1}\right)\), oder sie können den Preis auf den Preis \(P_{2}\) senken, um den Markt zu räumen. Anders ausgedrückt, ein einmaliger Schock erzeugt einen „endogenen Zyklus“; der Preis explodiert zuerst und bricht dann ein. In der Realität (mit steigender Nachfrage im Laufe der Zeit) können Planungs- und Bauzeiten („construction lags“) in Verbindung mit kurzsichtigen Akteuren auf der Angebotsseite zu oszillierenden Preisen führen, die durch Perioden des Überschießens und Unterschießens gekennzeichnet sind, bis der Preis schließlich wieder auf den langfristigen Gleichgewichtswachstumspfad zurückkehrt.

In Abb. 11 wird eine Situation beschrieben, bei der angebotsseitige Akteure kurzsichtig sind. Endogene Preisschwankungen – „spekulative Blasen“, die letztendlich zum Einbruch führen – können jedoch auch von kurzsichtigen/enthusiastischen Investoren (Eigennutzern) auf der Nachfrageseite ausgelöst werden. Ausgangspunkt kann erneut ein unerwarteter positiver Nachfrageschock in Verbindung mit einem kurzfristigen unelastischen Angebot sein. Ein alternativer Auslöser könnte ein unerwartetes Preiswachstum auf einem benachbarten Markt (mit unelastischem AngebotFootnote 25) in Verbindung mit einem Ansteckungseffekt (oder Spillover-Effekt) sein. Shiller (2000, 2014Footnote 26) argumentiert, dass in einem solchen Kontext Preisblasen (oder irrationale Übertreibungen) auftreten können, wenn sich Anleger massenhaft von einer oberflächlich plausiblen Theorie dazu verleiten lassen, konventionelle Bewertungsmethoden über Bord zu werfen.Footnote 27 Shiller definiert eine Blase als „eine Situation, in der stetige Berichterstattung über Immobilienpreisanstiege zu zunehmender Begeisterung unter Anlegern führt, welche sich dann in eine Art psychologischer Epidemie [Herdenverhalten] ausbreiten. Dabei werden unter Investoren Geschichten gesponnen, welche die beobachteten Preiserhöhungen rechtfertigen. Nach und nach werden auch skeptische Anleger angesteckt, die eigentlich Zweifel an der Sinnhaftigkeit von Immobilienpreisinvestitionen hegen, aber trotztem investieren, teilweise weil sie andere Investoren um ihre Erfolge beneiden, teilweise weil Sie dem Reiz des Glücksspiels erliegen“ (eigene Übersetzung).

Kurzsichtige Immobilienentwickler und Darlehensgeber in Verbindung mit verzögerter Angebotsreaktion auf Nachfrageschocks und irrationale Übertreibungen von Investoren sind zwei plausible Erklärungsansätze für die außergewöhnliche Dynamik der Immobilienpreise in Las Vegas und Phoenix während der 2000er Jahre. Es handelt sich dabei möglicherweise generell um die zwei intuitiv einleuchtensten Erklärungsansätze für endogene Zyklen. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass es eine Reihe anderer Theorien gibt, die die Preisdynamik von Wohnimmobilien und die Preisdynamik (oder Aspekte davon) in Metropolen wie Las Vegas und Phoenix erklären können.

Nathanson und Zwick (2018) beispielsweise vertreten einen alternativen Ansatz, um zu erklären, warum einige der größten Immobilienpreisbooms in den USA zwischen 2000 und 2006 in Gebieten mit einem elastischen langfristigen Wohnungsangebot auftraten. Sie argumentieren, dass Uneinigkeit über das künftige Nachfragewachstum zu Spekulationen auf dem Grundstücksmarkt führen und die Immobilienzyklen verstärken könnte.Footnote 28 Zyklen können aber zum Beispiel auch durch Suchtheorie und Matching (siehe z. B. Head et al. 2014) oder Optionstheorie in Verbindung mit Investitionsverzögerungen (siehe z. B. Grenadier 1996) erklärt werden. Aspekte der Immobilienpreisdynamik werden auch von Verlustaversion (siehe z. B. Genesove und Mayer 2001) getrieben, und Preisauf- und -abschwünge werden durch das Vorhandensein von Liquiditätsengpässen verstärkt (siehe das theoretische Argument von Ortalo-Magne und Rady 2006 und die Evidenz in Genesove und Mayer 1997). Die detailierte Diskussion dieser Theorien und der unterstützenden Evidenz würde den Rahmen dieses Artikels allerdings sprengen.

5 Schlussfolgerungen

Die Dynamik der Wohnimmobilienpreise wird auf komplexe und faszinierende Weise von einer Vielzahl von miteinander zusammenhängenden Faktoren bestimmt. In diesem Artikel habe ich mich auf die Rolle konzentriert, die lokale Angebotsbeschränkungen bei der Erklärung der Immobilienpreisdynamik spielen. Langfristige Angebotsbeschränkungen sind entscheidend, wenn man die Reaktion der Immobilienpreise auf gegebene Nachfrageschocks verstehen möchte. Ökonomische Konjunkturzyklen (mit wiederholten positiven und negativen Nachfrageverschiebungen) führen in Metropolregionen mit starken regulatorischen und geografischen Beschränkungen zu ausgeprägteren Preiszyklen.

Es lassen sich jedoch nicht alle Immobilienpreiszyklen durch nachfrage- und angebotsseitige-Fundamentalfaktoren erklären. De facto haben einige Märkte mit langfristig elastischem Angebot einige der stärksten Auf- und Abschwungsphasen erlebt. Diese Zyklen haben oft wenig mit der Realwirtschaft zu tun. Kurzfristige Angebotsbeschränkungen könnten eine wichtige Rolle bei der Erklärung solcher „endogen getriebenen“ Immobilienzyklen spielen, bei denen ein einmaliger Schock Preisschwankungen mit Über- und Unterschießen auslösen kann, bis die Immobilienpreise schließlich zu ihrem langfristigen Gleichgewichtswachstumspfad zurückkehren. Weitere Forschung ist erforderlich, um die Rolle von kurzfristigen und langfristigen Angebotsbeschränkungen bei der Bestimmung solcher endogen getriebener Zyklen besser zu verstehen.