Was ist der WBR-Index und was kann er leisten?

WBR (Wohnen, Bauen, Renovieren) ist ein statistisches Maß des Marktpotenzials im Wohnungsbau- und Renovierungsbereich. Datengrundlage sind die statistischen Daten auf Kreisebene und auf 5-stell. PLZ-Ebene. WBR zeigt die positiven und negativen Abweichungen vom Marktpotenzial des jeweiligen Landes (=100 %).

Damit ist der WBR- Index ein Instrument zur:

·         Berechnung von regionalen Marktpotenzialen

·         räumlichen Optimierung der Vertriebsstruktur

·         logistischen Planung

Obwohl hinter WBR ein kompliziertes mathematisches Modell steht, ist die Berechnung des Marktpotenzials mit den hier vorliegenden Kennzahlen sehr einfach.

Wie arbeitet das WBR-Modell?

Das Modell, welches WBR zugrunde liegt, ist ein sogenannter „nichtlinearer multipler Regressionsansatz“ (siehe Toolbox 1). Dieses Verfahren sucht nach einer Beziehung zwischen dem Marktpotenzial und seinen statistischen Einflussfaktoren. Diese Beziehung wird in Form einer Gleichung festgehalten, die an einer bekannten Stichprobe erarbeitet (kalibriert) wurde.

Das Marktpotenzial ist natürlich von einer sehr großen Zahl von statistischen Einflussfaktoren abhängig. Doch nicht alle können und müssen bei der Berechnung von WBR berücksichtigt werden. Es bedarf also einer Datenreduktion, um die wichtigsten Einflussfaktoren zu erhalten. Dabei ist besonders wichtig, dass mehrere Einflussfaktoren, die den gleichen Einfluss ausüben, durch einen Faktor ersetzt werden. Das statistische Verfahren dieser Datenreduktion heißt „Faktorenanalyse“ (siehe Toolbox 2).

Es gibt also Einflussfaktoren, an denen andere statistisch gesehen „dran hängen“, ohne im einzelnen berücksichtigt werden zu müssen. Das heißt, die tatsächlichen Berechnungsfaktoren von WBR berücksichtigen noch eine Vielzahl anderer Einflüsse, die nicht explizit aufgeführt werden.

Die Analysefaktoren, die dem WBR zugrunde liegen, sind:

·         Baugenehmigungen: Wohngebäude

·         Baugenehmigungen: Wohnungen

·         Baugenehmigungen: Baukosten

·         Wohnungsgröße

·         Bebauungsstrukturen

·         Wohnungsbestand

·         Gesamtkaufkraft (GfK, Nürnberg)

·         Bevölkerungsdichte

·         Beschäftigte Industrie

·         Beschäftigte Möbelindustrie

        ·         etc.

Das WBR-Modell arbeitet nicht additiv, wie z. B. ein einfaches multiples lineares Regressionsmodell. So berücksichtigt WBR die Kaufkraftfaktoren und Umsätze in Form von Begrenzungsfaktoren der Baukostendaten, bezogen auf die Anzahl der Baugenehmigungen, welche wiederum auf die Wohnraumstruktur normiert sind.

Was WBR nicht kann

Ausnahmen bestätigen keine Regel, sondern sie machen uns auf die Grenzen unseres Modells aufmerksam. Die Güte einer Regel ist in erster Linie von der Anzahl der Ausnahmen abhängig. Ist diese gering, d.h. die Fehlerwahrscheinlichkeit klein, so ist die Regel gut. Wie alle statistischen Modelle so hat auch WBR eine Fehlerwahrscheinlichkeit (siehe Toolbox 3). Diese ist mit a=0.09 (im F-Test) für ein soziodemographisches Modell jedoch gering. Bei derart komplexen Systemen wie WBR es beschreibt, gibt es keine 100 %-ige Erklärung.

Eine weitere Begrenzung von WBR liegt in der Art der Eingangsdaten, die unter anderem auf Baugenehmigungen und die relativen Baukosten bezogen sind. Das heißt, Wohnungsausbauten und Renovierungen, die keiner Baugenehmigung bedürfen, werden nicht direkt erfasst. Indirekt besteht jedoch eine Kopplung, denn eine hohe genehmigungspflichtige Bauaktivität korreliert in der Regel mit nicht genehmigungspflichtigen Bauaktivitäten.