Immobilien Research Spezial DekaBank Städte-Rating 2011

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1 München verteidigt Spitzenposition In diesem Immobilien Research Spezial stellen wir die detaillierten Ergebnisse des im Immobilienmanager veröffentlichten Städte-Ratings vor. Das DekaBank Städte-Rating erfasst die Attraktivität von Immobilienmärkten anhand von sechs Säulen: Lage des Arbeitsmarktes, Demografie, Wohlstand, Zentralität, Stabilität und Lebensualität. Die Ergebnisse beziehen sich auf die Städte, Mikrolagen werden dabei nicht erfasst. Gegenüber dem Vorjahr wurde die Städteanzahl von 23 auf 32 erhöht. Die teilweise Neukalibrierung der Indikatoren und die Berücksichtigung der Anzahl der ICE Verbindungen, vor allem aber die Konkurrenzsituation innerhalb des Ratings durch die neu hinzugenommenen Städte und der Einfluss der Finanzkrise veränderten die Stadtreihenfolge deutlich. München konnte sich wieder als Sieger durchsetzen. Dahinter haben Frankfurt und Hamburg die Plätze getauscht. Von den Neueinsteigern konnten sich Mainz und Potsdam am besten platzieren. 1. Das DekaBank Städte-Rating 2 2. Ergebnisse Gesamtergebnis Ergebnisse im Detail 4 3. Zusammenfassung 7 Anhang 9 Autoren Dr. Claus Becher Jan Ditzen Andreas Wellstein claus.becher@deka.de jan.ditzen@deka.de andreas.wellstein@deka.de (069) (069) (069) Discaimer: Diese Darstellungen inklusive Einschätzungen wurden von der DekaBank nur zum Zwecke der Information des jeweiligen Empfängers erstellt. Die Informationen stellen weder ein Angebot, eine Einladung zur Zeichnung oder zum Erwerb von Finanzinstrumenten noch eine Empfehlung zum Erwerb dar. Die Informationen oder Dokumente sind nicht als Grundlage für irgendeine vertragliche oder anderweitige Verpflichtung gedacht, noch ersetzen sie eine (Rechts- und / oder Steuer) Beratung; auch die Übersendung dieser stellt keine derartige beschriebene Beratung dar. Die hier abgegebenen Einschätzungen wurden nach bestem Wissen und Gewissen getroffen und stammen (teilweise) aus von uns nicht überprüfbaren, allgemein zugänglichen Quellen. Eine Haftung für die Vollständigkeit, Aktualität und Richtigkeit der gemachten Angaben und Einschätzungen, einschließlich der rechtlichen Ausführungen, ist ausgeschlossen. Die Darstellungen inklusive Einschätzungen dürfen weder in Auszügen noch als Ganzes ohne schriftliche Genehmigung durch die DekaBank vervielfältigt oder an andere Personen weitergegeben werden. Jeder Empfänger sollte eine eigene unabhängige Beurteilung, eine eigene Einschätzung und Entscheidung vornehmen. Insbesondere wird jeder Empfänger aufgefordert, eine unabhängige Prüfung vorzunehmen und/oder sich unabhängig fachlich beraten zu lassen und seine eigenen Schlussfolgerungen im Hinblick auf wirtschaftliche Vorteile und Risiken unter Berücksichtigung der rechtlichen, regulatorischen, finanziellen, steuerlichen und bilanziellen Aspekte zu ziehen. Sollten Kurse / Preise genannt sein, sind diese freibleibend und dienen nicht als Indikation handelbarer Kurse / Preise. 1

2 1. Das DekaBank Städte-Rating 2. Ergebnisse Das Städte-Rating ist ein uantitativer Indikator, der die Attraktivität von Immobilienmärkten anhand von sechs Säulen erfasst (Abb. 1). Die Ergebnisse der zum fünften Mal durchgeführten Analyse beziehen sich auf die Städte insgesamt, Mikrolagen werden dabei nicht erfasst. Im Anhang finden Sie Details zur Scoring-Methode und die Tabellen mit den Einzelwerten zu den sechs Säulen. Das Rating wurde gegenüber dem Vorjahr an mehreren Stellen verändert. Zum einen wurde die Städteanzahl um neun Städte (Erfurt, Kiel, Krefeld, Magdeburg, Mainz, Mönchengladbach, Potsdam, Saarbrücken und Schwerin) auf 32 erhöht. Nun sind alle Hauptstädte der Bundesländer im Rating vertreten. Darüber hinaus wurde die Anzahl der ICE Verbindungen als Indikator der Zentralität mit aufgenommen. Neben den jahrestypischen Revisionen verschiedener regionalökonomischer Rahmendaten (BIP, Demographie), wurden aus Aktualitätsgründen für einige Indikatoren (Kaufkraft, Fluggastzahlen, Arbeitslosenuote) die Datenuellen gewechselt. Außerdem wurden verschiedene Indikatoren neu kalibriert. Insgesamt hat das Rating damit eine höhere Aussagekraft bezüglich der Miethöhe und Wohnungspreise in den einzelnen Städten. Abb. 1: Die 6 Säulen des Städte-Ratings Bewerungskomponenten Arbeitsmarkt Wohlstand Stabilität Hochualifizierte Beschäftigung im Dienstleistungssektor Beschäftigungswachstum Arbeitslosenuote Beschäftigungsuote Kaufkraft/Kopf Konsumausgaben (yoy) BIP (yoy) Größe Industriesektor Diversifizierung Dienstleistungssektor Arbeitslosenvolatiät Volatilität des BIP's Demografie Zentralität Lebensualität Anteil der unter 18 Jährigen Bevölkerungswachstum Erreichbarkeit Agglomerationszentren Erreichbarkeit Autobahnen Flughafenpassagiere im Jahr Flughafenentfernung ICE Verbindungen Bildung Bevölkerungsdichte Kriminalität Kulturelle Einrichtungen 2.1. Gesamtergebnis Winter 2011 Beim diesjährigen DekaBank Städte-Rating gibt es zwei wesentliche Ergebnisse. Zum einen konnte München seine Spitzenposition mit einem deutlichen Abstand verteidigen, zum anderen wurden durch die Neueinsteiger die Karten neu gemischt. Hiervon konnten manche Städte profitieren, andere konnten daraus aber keinen Nutzen ziehen (Abb. 2). Keine andere Stadt kann München in puncto Lebensualität das Wasser reichen, was nicht ohne Auswirkungen auf das Bevölkerungswachstum bleibt. Die Arbeitslosigkeit ist sehr niedrig und die Kaufkraft hoch. Nur die Stabilität ist vergleichsweise schwach, bedingt durch die hohe Fluktuation am Arbeitsmarkt und die mangelnde Diversifizierung des Dienstleistungssektors. Frankfurt kann sich minimal vor Hamburg setzen. Unangefochten steht die Mainmetropole für die Stadt mit der besten Infrastruktur und einem starken Arbeitsmarkt, leidet aber unter einer einseitigen Ausrichtung auf den Finanzsektor und der höchsten Kriminalitätsrate. Die Hansestadt kann vor allem das hohe Bevölkerungswachstum und die hohe Lebensualität in die Waagschale werfen und sich somit in der Spitzengruppe platzieren. Düsseldorf konnte sich um einen Platz verbessern und setzte sich weiter vom Rivalen Köln ab. Die beiden Städte werden nun durch Bonn und Karlsruhe getrennt. Die ehemalige Bundeshauptstadt belegt den fünften Platz dank ihrer jungen hochualifizierten Bevölkerung und ihres hohen Beschäftigungswachstums. Während Karlsruhe zu den Spitzenreitern im Bereich der Stabilität gehört, profitiert die am Rhein weiter abwärts gelegene Karnevalshochburg Köln von ihrer zentralen Lage. Als bester Neueinsteiger konnte sich Mainz direkt hinter Köln auf Rang 8 platzieren. Positiv haben sich ebenfalls die Städte Nürnberg, Mannheim und Hannover entwickelt. Durch eine gute ICE-Anbindung und eine positive Bevölkerungsentwicklung konnte sich Nürnberg um drei Ränge auf Platz 10 vorarbeiten. Mannheim und Hannover machen jeweils zwei Plätze gut. Als beste Stadt im Osten Deutschlands und zweitbester Neueinsteiger kann sich Potsdam, dank eines kleinen Industriesektors und eines hohen Bildungsniveaus, den 11. Platz sichern. 2

3 Zwei Plätze dahinter, nach Hannover, findet sich Berlin wieder. Mit der Bundeshauptstadt kann zwar kulturell fast keiner der Rivalen Schritt halten, die schlechte Situation am Arbeitsmarkt stellt jedoch eine Belastung dar, ebenso wie die geringe Kaufkraft. Dresden verliert einen Platz, schneidet aber immer noch deutlich besser als Leipzig ab, vor allem dank eines höheren Wohlstandes und einer besseren demographischen Entwicklung. Die Konjunkturabhängigkeit beförderte die weitere Verschlechterung der Position von Stuttgart im Ranking. Allerdings konnte die Schwabenmetropole als eine von nur zwei Städten beim Wohlstand einen Rang gutmachen und belegt nun den zweiten Platz in dieser Kategorie. Im Vergleich zum Vorjahr gehören Dortmund, Duisburg, Wiesbaden und Essen zu den Verlierern des diesjährigen Städte-Ratings. Wiesbaden und Essen büßten beide jeweils sechs Ränge ein. Die hessische Landeshauptstadt belegt allerdings immer noch einen relativ passablen 15. Platz, liegt also in der Mehrheit der Indikatoren über dem Durchschnitt. Allerdings verliert die Stadt vor allem im Bereich Bildung deutlich an Punkten. Essen, drei Plätze dahinter, kann zwar auf eine überdurchschnittliche Lebensualität verweisen, verliert aber vor allem bei den wirtschaftsnahen Indikatoren wie dem Arbeitsmarkt und der Stabilität. Dortmund rutschte um sieben Ränge von 18 auf 25 ab, Duisburg verlor ebenso viele Plätze und findet sich nun auf Rang 28 wieder. Beide Städte haben eine junge Bevölkerung, leiden aber unter einer niedrigen Beschäftigungsuote und einer unstetigen wirtschaftlichen Entwicklung. Dank der Neueinsteiger findet sich Bremen nun auf dem 26. Platz und hat sich sogar noch vor Duisburg, den Vorletzten im Vorjahr, gesetzt. Am Schluss des Ratings stehen vier der neun Neueinsteiger. Mönchengladbach und Krefeld trennt nicht viel vom unteren Mittelfeld, Saarbrücken und Schwerin landen aber weit abgeschlagen auf den letzten Plätzen. Die beiden erstgenannten vereint eine sprunghafte wirtschaftliche Entwicklung, eine geringe Beschäftigungsuote und der kaum vorhandene bzw. fehlende ICE-Anschluss. Im Gegensatz dazu verfügt Saarbrücken zwar über einen ICE-Anschluss, allerdings reicht die Anzahl der Verbindungen für eine gute Bewertung nicht aus. Des Weiteren leidet die Stadt unter dem schlechtesten Bevölkerungswachstum unseres Ratings und einer unstetigen Entwicklung der Arbeitslosigkeit. Auf dem letzten Platz befindet sich Schwerin, eine Stadt geprägt von starken Gegensätzen. Die hohe Anzahl der Schulabgänger mit Hochschulualifikation kann die geringe Anzahl an kulturellen Einrichtungen und die Kriminalität nicht ausgleichen. Ähnlich verhält es sich mit der Stabilität. Hier ist die Größe des Industriesektors top, die Diversifizierung des Dienstleistungssektors gehört aber zu den schlechtesten. Auch im Bereich der Zentralität liegt die Stadt weitabgeschlagen auf dem letzten Platz. Abb. 2: Gesamtergebnis Dezember 2011 Gesamt-Index Stadt Rang 74,8 München 1 70,7 Frankfurt 2 70,4 Hamburg 3 69,6 Düsseldorf 4 69,2 Bonn 5 67,9 Karlsruhe 6 67,5 Köln 7 67,0 Mainz 8 63,7 Münster 9 61,4 Nürnberg 10 61,0 Potsdam 11 60,1 Hannover 12 59,5 Berlin 13 59,0 Dresden 14 58,5 Wiesbaden 15 58,3 Stuttgart 16 57,7 Mannheim 17 56,6 Essen 18 55,8 Ulm 19 51,5 Leipzig 20 49,6 Kiel 21 49,3 Magdeburg 22 48,4 Bochum 23 48,0 Wuppertal 24 47,9 Dortmund 25 47,3 Bremen 26 46,9 Erfurt 27 46,1 Duisburg 28 45,6 Mönchengladbach 29 44,8 Krefeld 30 39,3 Saarbrücken 31 35,9 Schwerin 32 3

4 2.2. Ergebnisse im Detail Arbeitsmarkt Überraschend konnten sich auf den ersten Plätzen zwei Neueinsteiger platzieren (Abb. 3). Potsdam erreichte mit sehr knappem Vorsprung Platz 1. Die brandenburgische Hauptstadt profitiert vom insgesamt höchsten Beschäftigungswachstum aller Städte und sehr hohen Beschäftigungszuwächsen im Dienstleistungssektor. Die Silbermedaille sicherte sich Mainz. Die Hauptstadt von Rheinland-Pfalz weist ein hohes Wachstums im Dienstleistungssektor, eine niedrige Arbeitslosenuote und eine hohen Anzahl an Hochualifizierten auf, lediglich das schwächere Beschäftigungswachstum insgesamt trübt ein wenig das Ergebnis. Frankfurt hat einen Rang verloren und Abb. 3: Arbeitsmarkt Potsdam (1) Mainz (2) Frankfurt (3) Bonn (4) Düsseldorf (5) München (6) Münster (7) Karlsruhe (8) Ulm (9) Köln (10) Stuttgart (11) Dresden (12) Magdeburg (13) Hamburg (14) Wiesbaden (15) Nürnberg (16) Kiel (17) Erfurt (18) Hannover (19) Leipzig (20) Mannheim (21) Berlin (22) Essen (23) Bremen (24) Schw erin (25) Dortmund (26) Saarbrücken (27) Bochum (28) Krefeld (29) Mönchengladbach (30) Wuppertal (31) Duisburg (32) landet nun auf dem dritten Platz. Die Stadt profitiert von einem hohen Beschäftigungswachstum im Dienstleistungssektor und einer hohen Beschäftigungsuote. Der Vorjahressieger München rutscht trotz der geringen Arbeitslosigkeit und einem hohen Potenzial an Hochualifizierten auf Platz 6 ab. Zu den Schlusslichtern gehören, wie im letzten Jahr auch, die Städte Wuppertal und Duisburg, sowie die Neueinsteiger Mönchengladbach und Krefeld. Alle vier vereint eine sehr niedrige Beschäftigungsuote und ein deutlich unterdurchschnittliches Beschäftigungswachstum im Dienstleistungssektor. Zu beachten ist, dass in diesem Jahr die Arbeitslosenzahlen erstmals auf Nuts3 Ebene in die Bewertung eingeflossen sind. Wohlstand Das Wirtschaftswachstum im Jahr 2010 lässt sich auch im Städte Rating beobachten. Der durchschnittliche Gesamtscore der betrachteten Städte ist um 14 Punkte angestiegen. Besonders deutlich wird dies bei der wesentlich verbesserten Konsumausgabenentwicklung und der Entwicklung des BIP. München konnte seine Spitzenposition verteidigen (Abb. 4). Stuttgart ist nach dem Sturz im vergangenen Jahr wieder auf den 2. Platz geklettert. Auslöser waren vor allem das starke BIP und das hohe Konsumausgabenwachstum. Düsseldorf und Ulm konnten sich auf ihren Plätzen behaupten. Frankfurt profitierte ebenfalls von der wirtschaftlichen Entwicklung und setzte sich vor den Vorjahreszweiten Wiesbaden auf den 5. Platz. Als bester Neueinsteiger platzierte sich Mainz auf Platz 8. Die geringe Kaufkraft und die schwache Konsumausgabenentwicklung sind für das schlechte Abschneiden der Neueinsteiger Kiel, Erfurt und Schwerin verantwortlich. Auch die Bundeshauptstadt gibt unter diesem Gesichtspunkt keinen Anlass zur Freude. Leipzig profitierte zwar von einer guten Entwicklung der Konsumausgaben, aber die Kaufkraft gehört zu den schwächsten der betrachteten Städte. Für den Vergleich zu beachten ist, dass in diesem Jahr für den Indikator Kaufkraft pro Kopf erstmals auf Daten der Gesellschaft für Konsumforschung (GfK) zurückgegriffen wurde. Quellen: DekaBank, Experian, Bundesagentur für Arbeit/ Statistik 4

5 Abb. 4: Wohlstand München (1) Stuttgart (2) Düsseldorf (3) Ulm (4) Frankfurt (5) Wiesbaden (6) Karlsruhe (7) Mainz (8) Hamburg (9) Mannheim (10) Nürnberg (11) Münster (12) Bonn (13) Köln (14) Krefeld (15) Hannover (16) Essen (17) Wuppertal (18) Mönchengladbach (19) Potsdam (20) Duisburg (21) Dresden (22) Bochum (23) Dortmund (24) Bremen (25) Saarbrücken (26) Magdeburg (27) Berlin (28) Leipzig (29) Kiel (30) Erfurt (31) Schw erin (32) Abb. 5: Stabilität Karlsruhe (1) Münster (2) Hamburg (3) Magdeburg (4) Berlin (5) Köln (6) Kiel (7) Potsdam (8) Bonn (9) Düsseldorf (10) Hannover (11) Frankfurt (12) Leipzig (13) Nürnberg (14) Wiesbaden (15) München (16) Mainz (17) Mannheim (18) Dresden (19) Erfurt (20) Dortmund (21) Bochum (22) Schw erin (23) Krefeld (24) Mönchengladbach (25) Wuppertal (26) Bremen (27) Essen (28) Saarbrücken (29) Ulm (30) Duisburg (31) Stuttgart (32) Quellen: DekaBank, Experian, GfK Gruppe Quellen: DekaBank, Experian Stabilität Karlsruhe konnte sich im Bereich der Stabilität vom 4. auf den 1. Platz vorarbeiten (Abb. 5). Die Stadt profitierte dabei vor allem von einem stabilen Arbeitsmarkt sowie einer hohen Diversifizierung des Dienstleistungssektors. Die konstante Entwicklung der Arbeitslosigkeit trägt maßgeblich zur Stabilität der nachfolgenden Städte Münster und Hamburg bei. Hamburg dicht auf den Fersen sind Magdeburg und Berlin. Köln musste die Bronzemedaille abgeben und fiel auf Platz 6. Direkt dahinter kann sich, dank eines kleinen Industriesektors, der Neueinsteiger Kiel platzieren. Dadurch ist eine Stadt weniger abhängig von konjunkturellen Schwankungen. Durch eine starke Volatilität des BIP schneiden die Städte Ulm und Duisburg schlecht ab. Die Stadt am Niederrhein leidet zudem noch unter einem relativ großen Industriesektor. Die hohe Volatilität des BIP und der Arbeitslosenuote in Stuttgart führen zu einer Platzierung der Schwabenmetropole auf dem letzten Rang. Demografie Bei der demographischen Entwicklung konnte Hamburg die Spitze verteidigen (Abb. 6). Direkt dahinter folgen mit geringem Abstand die Neueinsteiger Potsdam und Mainz. Maßgeblich für dieses Ergebnis ist das hohe Bevölkerungswachstum in den drei Städten. Dresden musste, obwohl der Score unverändert blieb, den beiden Neueinsteigern weichen und belegt nun Platz 4. Stark verbessert hat sich Düsseldorf, das zwölf Plätze gut machen konnte und dank des Bevölkerungswachstums nun auf dem 8. Platz steht. Interessanterweise sind Duisburg und Mönchengladbach die jüngsten Städte, leiden aber unter einem schwachen Bevölkerungswachstum und belegen somit Plätze im unteren Bereich. Weit abgeschlagen mit 43 Punkten liegt Saarbrücken auf dem letzten Platz, was auf ein sehr niedriges Bevölkerungswachstum zurückzuführen ist. 5

6 Abb. 6: Demografie Hamburg (1) Potsdam (2) Mainz (3) Dresden (4) München (5) Bonn (6) Köln (7) Düsseldorf (8) Münster (9) Hannover (10) Karlsruhe (11) Bremen (12) Kiel (13) Frankfurt (14) Ulm (15) Mannheim (16) Dortmund (17) Nürnberg (18) Wiesbaden (19) Erfurt (20) Mönchengladbach (21) Leipzig (22) Berlin (23) Magdeburg (24) Krefeld (25) Wuppertal (26) Essen (27) Duisburg (28) Stuttgart (29) Bochum (30) Schw erin (31) Saarbrücken (32) Abb. 7: Zentralität Frankfurt (1) Köln (2) Duisburg (3) Düsseldorf (4) Berlin (5) München (6) Essen (7) Hannover (8) Mannheim (9) Nürnberg (10) Hamburg (11) Bonn (12) Bochum (13) Karlsruhe (14) Wiesbaden (15) Stuttgart (16) Wuppertal (17) Dortmund (18) Mainz (19) Bremen (20) Saarbrücken (21) Leipzig (22) Mönchengladbach (23) Krefeld (24) Dresden (25) Münster (26) Erfurt (27) Ulm (28) Kiel (29) Potsdam (30) Magdeburg (31) Schw erin (32) Quellen: DekaBank, Experian, Statistisches Bundesamt Quellen: DekaBank, INKAR, Deutsche Bahn, Arbeitsgemeinschaft Deutscher Verkehrsflughäfen Zentralität Frankfurts zentrale Lage in der Mitte Deutschlands ist ebenso unschlagbar wie die Größe seines internationalen Flughafens. Daher verwundert es nicht, dass die Mainmetropole ihre führende Position verteidigt hat (Abb. 7). Hamburg konnte den 2. Platz nicht halten und rutschte auf den 11. Platz ab. Grund hierfür ist die Aufnahme des neuen Indikators Anzahl der ICE Verbindungen, wodurch auch Bremen einige Plätze einbüßte. Köln konnte sich, auch dank der guten ICE Anbindung, auf den 2. Platz vorarbeiten. Aufgrund der ICE Verbindungen und eines höheren Passagieraufkommens des Flughafens konnte sich München um neun Plätze verbessern. Als bester Neueinsteiger platziert sich Mainz auf einen schwachen 19. Platz. Kiel und Erfurt sind zwar nicht aus der Welt, dennoch ist die Entfernung zu benachbarten Agglomerationszentren größer als bei den übrigen Kandidaten. Unter keiner bzw. einer schlechten ICE Verbindung leiden vor allem Potsdam, Magdeburg und Schwerin. Lebensualität Bei der Lebensualität ist München ganz klar mit zehn Punkten Vorsprung vor dem zweitplatzierten Berlin Sieger (Abb. 8). Die Hauptstadt des Freistaates profitiert vor allem durch eine hohe Quote an Schulabgängern mit Hochschulualifikation. Bonn konnte sich dank mehr kultureller Möglichkeiten vom 6. auf den 3. Platz vorarbeiten. Hamburg und Essen hielten ihre Positionen. Stuttgart, im vergangenen Jahr noch auf Platz 2, findet sich nun auf dem 6. Platz wieder. Interessanterweise haben vor allem die ostdeutschen Städte die Nase vorn bei der Anzahl der Schulabgänger mit Hochschulualifikation. Unter den Neueinsteigern erreichen alle vier ostdeutschen Städte die höchste Punktezahl. Dadurch verlieren alle Städte des letzten Ratings in der Bildung und dementsprechend auch in der Lebensualität gesamt. Unter den Neuzugängen hat sich Mainz wieder besonders hervorgetan. 6

7 Abb. 8: Lebensualität München (1) Berlin (2) Bonn (3) Hamburg (4) Essen (5) Stuttgart (6) Dresden (7) Karlsruhe (8) Mainz (9) Nürnberg (10) Köln (11) Leipzig (12) Ulm (13) Bochum (14) Münster (15) Wuppertal (16) Düsseldorf (17) Frankfurt (18) Potsdam (19) Erfurt (20) Hannover (21) Mannheim (22) Kiel (23) Wiesbaden (24) Magdeburg (25) Duisburg (26) Mönchengladbach (27) Saarbrücken (28) Bremen (29) Dortmund (30) Krefeld (31) Schw erin (32) Quellen: DekaBank, INKAR, Deutsches Museumsverzeichnis, Bundeskriminalstatistik, Eurostat Preise und Mieten Neben den obigen uantitativen und ualitativen Faktoren kann die Attraktivität von Städten anhand der Zahlungsbereitschaft für Mieten oder Kaufpreise gemessen werden. Für unser Städte-Set haben wir die Mieten und Preise ebenfalls gescored. Bei den Kaufpreisen liegen wenig überraschend München und Hamburg vorn, noch vor Frankfurt (Abb. 9). Das Schlusslicht bildet Leipzig. Auch die Mieten sind in München am höchsten, hier wechseln Hamburg und Frankfurt jedoch die Reihenfolge. Leipzig und Magdeburg haben die niedrigsten Mieten. Interessant an dieser Stelle ist jedoch, dass die Scores des Städte-Ranking der DekaBank eine Korrelation von 80% mit dem Score der Kaufpreise und von 76% mit den Mieten aufweist (Abb. 10). Beide Korrelationen haben sich im Vergleich zum Vorjahr um 6 bzw. 9 Prozentpunkte verbessert, sodass das Qualitätssignal des Städterankings Preissignale des Marktes überraschend gut widerspiegelt. Abb. 9: Mieten und Kaufpreise München (1) Hamburg (2) Frankfurt (3) Stuttgart (4) Düsseldorf (5) Bonn (6) Potsdam (7) Ulm (8) Köln (9) Wiesbaden (10) Karlsruhe (11) Berlin (12) Münster (13) Nürnberg (14) Mannheim (15) Wuppertal (16) Krefeld (17) Essen (18) Kiel (19) Mainz (20) Mönchengladbach (21) Saarbrücken (22) Bochum (23) Erfurt (24) Dresden (25) Hannover (26) Bremen (27) Magdeburg (28) Duisburg (29) Dortmund (30) Schw erin (31) Leipzig (32) Quellen: DekaBank, Empirica Mieten 3. Zusammenfassung Kaufpreise Mit dem DekaBank Städte-Rating liegt ein Indikator vor, der die Attraktivität von Immobilienmärkten allgemein erfasst. Es liegt in der Natur der Sache, dass ein solches Rating Informationen verdichtet und deswegen keinen Anspruch erheben kann, einen vollständigen Blick in die einzelnen Märkte zu geben. Vielmehr dient es als Unterstützung, um den Blick auf wesentliche und kritische Details zu lenken. Umso mehr, da sich die Ergebnisse auf die Städte als Ganzes beziehen, also die Besonderheiten von Mikrolagen nicht erfassen. 7

8 Die Aufnahme eines neuen Indikators, teilweise Neukalibrierung der Indikatoren, vor allem aber die Konkurrenzsituation durch die neu aufgenommenen Städte und die Veränderung durch wirtschaftliche Erholung veränderten die Stadtreihenfolge deutlich. Sieger unseres diesjährigen Städte-Ratings ist München. Von den Neueinsteigern konnte sich Mainz mit dem 8. Platz am besten platzieren. Abb. 10: Kaufpreise und Städte-Score Preis-Score Städte-Rating-Score 8

9 Anhang Sechs Säulen klassifizieren die Städte Um die Immobilien-Attraktivität einzelner Städte zu bewerten unterscheidet das DekaBank Städte-Rating sechs Säulen: Arbeitsmarkt, Wohlstand, Demografie, Zentralität, Lebensualität und Stabilität (Abbildung 1: Die 6 Säulen des Städte-Ratings). In diese sechs Säulen gehen insgesamt 23 verschiedene Indikatoren ein, die harte ökonomische Faktoren der Arbeitsmarktentwicklung und regionalen Wertschöpfung aber auch regionale Besonderheiten, etwa die Erreichbarkeit von Autobahnen oder die Nähe anderer Städte (Agglomerationszentren), erfassen. Darüber hinaus haben wir auch Indikatoren betrachtet, die eher mittelbar die ökonomische Attraktivität von Standorten beeinflussen, also etwa die Anzahl der Museen und Theater oder die Kriminalitätsrate. Nicht nur in der jetzigen Zeit ist das Kriterium der wirtschaftlichen Stabilität wichtig. Deswegen bewerten wir die Schwankungsintensität der Produktion und des Arbeitsmarktes, darüber hinaus auch die Diversifizierung des Dienstleistungssektors und die Abhängigkeit von der stärker von zyklischen Schwankungen abhängenden Produktion. Diese Säule zeigt, wie anfällig der Standort gegenüber zyklischen Schwankungen ist. Um die sehr verschiedenen ualitativen und uantitativen Indikatoren, also Äpfeln und Birnen miteinander zu vergleichen, wurden die Werte durch Scoring-Verfahren umgerechnet (s.u.). Dann wurden die Ergebnisse der relevanten Indikatoren zu einem Wert für die sechs Säulen aggregiert und zu einem Gesamtergebnis zusammengefasst. Methodik Mittels eines Scorings (s.u.) wurden die Einzelindikatoren der Säulen umgerechnet und ihnen Punkte in einer Skala von 0 bis 100 zugeteilt, wobei höhere Punktzahlen bessere Werte respektive niedrige Punktzahlen schlechtere Werte darstellen. Für das Scoring wurden je nach Datenlage zwei verschiedene Methoden verwendet. Entweder wurde mit dem Durchschnitt der Top3-Städte als Benchmark (Top3- Benchmark-Methode) gearbeitet, oder aber es wurde zwischen dem 10% und dem 90%-Quantil linear approximiert (Q10/Q90-Methode). Die Scores der Einzelindikatoren werden dann in einem zweiten Schritt zu 6 Säulen aggregiert (Abb. 11: Q10/Q90 - Methode) und dann in einem dritten Schritt zu einem Gesamtergebnis zusammengefasst. Bei der Zusammenfassung in Schritt zwei und drei werden alle Teil- Aggregate gleich gewichtet. Top3-Benchmark-Methode Wenn für die Städte nur die Erhebung eines Zeitpunktes vorlag, wie zum Beispiel bei der Anzahl der Hochualifizierten oder der Flughafenentfernung, wurde die Merkmalsausprägung prozentual ins Verhältnis des durchschnittlichen Ergebnisses einer Spitzengruppe bestehend aus den besten drei Städten gesetzt. Der daraus resultierende Prozentwert ergibt den Score, wobei jedoch das Maximum von 100 Punkten nicht überschritten werden soll. Durch die Verwendung des Mittelwertes der besten drei als Benchmark können Ausreißer das restliche Feld weniger stark beeinflussen. Trotz der Moderation der Extremwerte sind die Ergebnisse immer noch ausdifferenziert und die Abstände zwischen den jeweiligen Scores bilden proportional die ursprünglichen Werte ab. Q10/Q90 Methode Lagen für die einzelnen Städte Daten mehrerer Jahre vor, etwa für die Wachstumsraten der Bruttowertschöpfung oder bei der Beschäftigung, so konnte das obige Verfahren modifiziert werden. Dieses Scoring- Verfahren setzt ein Merkmal einer Stadt zu einem bestimmten Zeitpunkt etwa die Beschäftigungsentwicklung von Köln im Jahr 2009 ins Verhältnis zu den Wachstumsraten der anderen betrachteten Städte über den historischen Zeitraum, in dem die Daten vorliegen. 9

10 Abb. 11: Q10/Q90 - Methode Score Lineare Transformation zw ischen dem 0.1 und dem 0.9-Quantil -10 Ursprungsw erte % -8% -6% -4% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 10 % der Werte sind kleiner als dieser Wert 90 % der Werte sind kleiner als dieser Wert Auch in diesem Fall werden die Werte proportional in eine Skala von 0 (Minimum) bis 100 (Maximum) umgerechnet. Um den Einfluss von Extremwerten zu begrenzen, wird allerdings nicht der niedrigsten Zahl der Grundgesamtheit das Minimum 0 und dem größten Wert der Grundgesamtheit der Wert 100 zugeordnet, sondern formal nach folgender Regel bewertet: Score i, t = 0, falls i, t 10% 0 i, t 90% 10% 10%, falls 100, falls Mit i, t = : Wert des Merkmals der Stadt i zum Zeitpunkt t. Mit Hilfe dieser Regel erfolgt die Transformation nicht auf Basis des kompletten Datensatzes. Es werden das untere 10-Prozent-Quantil ( 10% ) und das obere 10- Prozent-Quantil ( 90% ) zunächst ausgeblendet. Dem 90% i, t 90% i, t 90% 10% 10% 10% 10% 10% (0,100) Prozent-Quantil wird der Wert 10 zugeordnet, dem 90-Prozent-Quantil der Wert 90. Dadurch gelangt man zu zwei neuen Ankerpunkten, zwischen denen die Scores linear proportional für jeden Merkmalswert berechnet werden. Sollte es nach der Transformation ein negativer Wert werden, so wird diesem der Wert 0 zugeordnet. Sollte ein Wert über 100 Punkte liegen, so wird das Maximum von 100 eingesetzt. Abbildung 11 verdeutlicht dieses Vorgehen. Anstatt die Ursprungswerte -8% und +10% als Minimum und Maximum für die Transformation zu wählen, welche in der orange gestrichelten Linie münden würde, werden 10% (Werte -2%) und 90% (Wert: 3,8%) als Ankerpunkte für 10 respektive für 90 Punkte gewählt. Nun wird jeder Merkmalswert linear proportional transformiert und es wird ein Minimum von 0 und ein Maximum von 100 gesetzt. Im Ergebnis bekommt bereits der Merkmalswert 5% bereits 100 Punkte. Dem Merkmalswert -4% werden 0 Punkte zugeordnet. Der Vorteil dieses Verfahrens ist, dass sich die Ergebnisse dank der Moderation der Extremwerte im Mittelfeld deutlicher ausdifferenzieren und die Score-Abstände zwischen den beiden Ankerpunkten proportional die ursprünglichen Werte abbilden. Darüber hinaus wird etwa die jährliche Veränderungsrate der Wertschöpfung des Jahres 2009 von Berlin nicht nur ins Verhältnis der Wertschöpfung des Jahres 2009 der anderen Städte gesetzt, sondern ins Verhältnis der Wachstumsraten aller Städte über den betrachteten Zeitraum hinweg: im Regelfall 1991 bis Durch dieses Verfahren konnten Ergebnisse der Städte nicht nur in der Momentaufnahme 2009, sondern auch im zeitlichen Vergleich eingeordnet werden. 10

11 Die Einzelindikatoren der sechs Säulen Im Folgenden werden die einzelnen Indikatoren und ihre Bedeutung für das DekaBank Städte-Rating diskutiert. Regionale Wirtschaftsdaten wurden von uns im Allgemeinen auf NUTS3-Ebene (Landkreise) verwendet, oder wenn diese nicht vorlagen wurde auf die NUTS2- Ebene (Regierungsbezirke) zurückgegriffen. Ergänzend wurden Daten auf Gemeindeebene bzw. Postleitzahlengebiete verwendet. Datenuellen waren der INKAR- Datensatz, herausgegeben vom Bundesamte für Bauordnung und Raumwesen (BBR), der Kaufkraftindex der Gesellschaft für Konsumforschung (GfK), herausgegebene Daten der Arbeitsgemeinschaft Deutscher Verkehrsflughäfen (ADV), die Bundeskriminalstatistik, Zahlen aus dem deutschen Museumsverzeichnis, Theaterverzeichnis, der Bundesagentur für Arbeit, dem Statistischen Bundesamt, Eurostat sowie für Europa die Daten und Prognosen von Experian. Arbeitsmarkt Die Arbeitslosenuote ist der Anteil der registrierten Arbeitslosen in Prozent der zivilen Erwerbspersonen (Selbständige, mithelfende Familienangehörige, sozialversicherungspflichtige und geringfügig Beschäftigte sowie registrierte Arbeitslose) auf Gemeindeebene. Bereinigt um konjunkturelle Schwankungen, ist eine hohe Arbeitslosigkeit ein Maß für strukturelle Probleme und steigenden sozialen Belastungen. Deswegen wurden den Städten mit der höchsten Arbeitslosenuote die niedrigsten Punktwerte zugeordnet, niedrige Arbeitslosenuoten führen hingegen zu hohen Punkten. Bewertet wurde nach der Q10/Q90- Methode die Arbeitslosenuote des aktuellen Jahres im Verhältnis zu den anderen Städten. Das Beschäftigungswachstum, also die Veränderung der Beschäftigten im Jahresvergleich auf NUTS3-Ebene, wird im Zeitfenster zwischen 2001 und 2010 nach der Q10/Q90-Methode bewertet. Der Anteil der Beschäftigten im Dienstleistungssektors an der Gesamtbeschäftigung (NUTS3) wird auf die Jahresveränderungsrate von 2009 zu 2010 nach der Q10/Q90-Methode bewertet und spiegelt das Ertragspotential für den wichtigen gewerblichen Immobiliensektor Büro in den Städten wider. Die regionale Beschäftigungsuote folgt der Berechnung auf NUTS3-Ebene als Anteil aller Beschäftigten einer Stadt im Verhältnis zu der Einwohnerzahl. Dieser Anteil kann im Falle von starken Pendlerströmen sehr hoch sein. Hier wird die Erwerbspersonenuote nach der Q10/Q90-Methode bewertet. Der Anteil der Hochualifizierten in einer Stadt spiegelt das Bildungsniveau wieder und ist ein Indikator für hohe Produktivität und Einkommen. Er kann auch als ein Indikator für Innovation bzw. die Ansiedlung zukunftsfähiger Branchen verwendet werden. Um diesen Indikator in unsere Bewertung einzubauen, nutzten wir die Top3-Benchmark-Methode auf NUTS3-Ebene. Wohlstand Das regionale Bruttoinlandsprodukt ist ein Indikator wirtschaftlicher Entwicklung. Das heißt, dass mit einem höheren BIP mehr Einkommen geschaffen wird und sich somit positiv auf den Wohlstand auswirkt. Es kann, muss aber nicht mit der Entwicklung der Erwerbstätigen zusammen fallen. Die genutzten Daten wurden auf NUTS3-Ebene erhoben und nach der Q10/Q90-Methode für die Jahresveränderungsrate bewertet. Die Kaufkraft pro Kopf spiegelt nach Abzug aller Zahlungsverpflichtungen das für die Haushalte verfügbare Einkommen wieder. Die auf NUTS3-Ebene erhobenen Daten, erstmals von der GfK stammend, wurden nach der Q10/Q90-Methode bewertet. Die Konsumausgabenentwicklung stellt die Zahlungsbereitschaft einer Region dar und ist damit ein Indikator, der (abgesehen von Mengeneffekten) die Lebenshaltungskosten relativ zu anderen Regionen auf NUTS2-Ebene aufzeigt. Bewertet wurde nach der Q10/Q90 Methode für das Jahr Stabilität In die Säule Stabilität geht als Indikator die Größe des Industriesektors, die Diversifizierung des Dienstleistungssektors, die Volatilität des Arbeitsmarktes und die Volatilität des regionalen Bruttoinlandsprodukts ein. Ein Zeitraum wurde generell so gewählt, dass die Rezession von 1993 und 2009 mit einfließen. Die Arbeitslosenuote bildet wieder aus Datengründen die Ausnahme mit einem Zeitfenster von Alle vier Indikatoren wurden mit der Q10/Q90-Methode bewertet. 11

12 Die Größe des Industriesektors, die als besonders konjunkturreagibel gilt, wird als Indikator für die kurzfristige Abhängigkeit von wirtschaftlichen Schwankungen verwendet. Deswegen wurden auf NUTS3-Ebene den Städten mit zunehmender Größe des Industriesektors niedrigere Punktwerte zugeordnet, ein niedriger Anteil führte hingegen zu hohen Punkten. Der Dienstleistungs-Diversifizierungsgrad indiziert wie breit Städte aufgestellt sind. Eine Krise einzelner Branchen, etwa die jetzige Finanzmarktkrise, stellt bei einer gleichmäßigen Aufstellung nicht unmittelbar die wirtschaftliche Stabilität in Frage. Dabei werden auf NUTS3-Ebene fünf Dienstleistungssektoren (Hotel und Gaststädten, Transport und Kommunikation, Finanzdienstleistungen, Öffentliche Dienstleistungen, unternehmensnahe Dienstleistungen und Sonstiges) berücksichtigt. Aus der Summe der uadrierten Abweichung jedes Sektors vom bundesrepublikanischen Durchschnitt wird abschließend die Wurzel gezogen. Formal berechnet wird er: Hierbei werden nur positive Werte, also eine Erhöhung der Arbeitslosenuote, berücksichtigt. Um die Auswirkungen der letzten Finanzkrise zu isolieren, wird lediglich der Zeitraum zwischen 2005 und 2011 betrachtet. Demografie Das Bevölkerungswachstum besteht aus dem Überschuss von Geburten gegenüber den Sterbefällen zuzüglich der Nettozuzüge und kann deswegen als Indikator verwendet werden, um die Attraktivität einer Stadt darzustellen. Bewertet wurde nach der Q10/Q90 Methode für das Jahr 2010 auf NUTS3-Ebene. Ein hoher Anteil unter 18 Jährigen spiegelt eine relativ junge Bevölkerung wieder und ist auch Indikator für die Familienfreundlichkeit einer Region. Aus Potenzialgesichtspunkten kann er als Schätzer für die zukünftige wirtschaftliche Entwicklung der Region herangezogen werden. Bewertet wurde nach der Top3-Benchmark- Methode auf NUTS3-Ebene. D it = 5 DL Sektor= 1 ( i, t DEU, t ) 2 Zentralität Mit i, t = : Wert des Merkmals der Stadt i zum Zeitpunkt t. Die Bewertung wurde mit der Q10/Q90-Methode im Jahr 2011 durchgeführt. Eine große Abweichung von der Verteilung Deutschlands wird als Indiz für eine stärkere Konzentration bewertet und resultiert in niedrigeren Werten, respektive führt eine niedrige uadratische Abweichung zu hohen Scores. BIP-Volatilität: Die verwendeten Daten zur Berechnung der BIP Volatilität basieren auf einem Zeitfenster von 1996 bis 2010 und zeigt wie stabil die Wirtschaftsleistung einer Region ist. Dabei werden die Jahresveränderungsraten betrachtet. Damit ist die Stabilität eines Standorts mit 0% Wachstum in jedem Jahr gleich der Stabilität eines Standortes mit einem stetigen Wachstum von 3% pro Jahr. Von dieser Veränderungsrate wird dann die Standardabweichung auf Basis der Q10/Q90 Methode bewertet. Arbeitslosenuoten-Volatilität: Für die Volatilität des Arbeitsmarktes wird in diesem Jahr erstmals die uadrierte Summe der Veränderung der Arbeitslosenuote in Basispunkten mit der Q10/Q90 Methode bewertet. In ökonometrischen Modellen haben sich in der Vergangenheit häufig so genannte Lagegunst-Parameter als hilfreiche erklärende Variablen für die Wirtschaftskraft einer Region erwiesen. An dieser Stelle werden die Erreichbarkeit von Agglomerationszentren, die Erreichbarkeit von Autobahnen sowie das Passagieraufkommen, die Entfernung des Flughafens und der Anschluss an das Hochgeschwindigkeitsnetz (ICE Netz) der Deutschen Bahn verwendet. Zu beachten ist, dass sich das Ranking und die Scores durch die Erweiterung des Städtesets für den Indikator Flughafenpassagiere leicht und für die Flughafenentfernung zum Teil deutlich verändert hat, da hier der Vergleich der einzelnen Stadt zur Vergleichsgruppe die Punktezahl bestimmt. Des Weiteren wurde der Anschluss an das ICE Netz neu in das Ranking mit aufgenommen. Für kontaktintensiv agierende Unternehmen stellt die Erreichbarkeit der Agglomerationszentren einen wichtigen Faktor dar. Demzufolge sinkt die Attraktivität eines Standortes, mit abnehmender Erreichbarkeit zu anderen Städten. Bewertet wurde nach der Top3- Benchmark-Methode auf NUTS3-Ebene Daten aus dem Jahr Die Millionenstädten Berlin, Hamburg und München sind für sich selbst bereits Agglomerations- 12

13 zentrum und erreichen aufgrund ihrer Größe einen Mindest-Score von 20 Punkten. Die Erreichbarkeit von Autobahnen stellt sich in Zeiten zunehmender Bedeutung der Mobilität ebenfalls als wichtig dar. Bewertet wurde nach der Top3-Benchmark- Methode auf NUTS3-Ebene Daten aus dem Jahr Das Passagieraufkommen gibt die Bedeutung eines Flughafens wieder und ist zeitgleich Indikator, ob die Anreise von verschiedenen Lokalitäten gut bzw. weniger gut vorgenommen werden kann. Es wurden flughafenspezifische Werte nach der Top3 Benchmark Methode bewertet. Die Flughafenentfernung ist ein weiterer Indikator für die Möglichkeit zur Mobilität. Es wurde die Top3 Methode verwendet. Dabei gilt: je größer die Entfernung, desto geringer das resultierende Score. In diesem Jahr wurde das Städteranking um die ICE Verbindungen erweitert. Für eine Stadt ist ein Anschluss an das Hochgeschwindigkeitsnetz der Deutschen Bahn ein Standortvorteil und bestimmt die Attraktivität einer Stadt mit. Bewertet wurde die Anzahl der abfahrenden ICE Züge nach dem Top3 Verfahren. Lebensualität Die Bevölkerungsdichte ist die Verteilung der Bevölkerung in der Fläche und ist von Bedeutung für die Siedlungsstruktur. Sie kann Ausdruck für die Verfügbarkeit lokaler Zulieferer, der Konsumentendichte und der Größe des Arbeitsmarktes sein. Bewertet wurde nach der Q10/Q90 Methode für Daten aus dem Jahr 2008 auf NUTS3-Ebene. Aktuellere Daten sind, wie auch für die Bildung, nicht verfügbar Den Grad der Bildung bewerten wir über den Anteil an Schulabgänger mit Hochschulreife. Bewertet wurde auf NUTS3-Ebene mit der Q10/Q90-Methode im Zeitraum Durch die aktualisierten Daten und die Integration neuer Städte ergab sich bei der Bildung für einige Städte eine deutliche Änderung. So konnte Dresden sich um 61 Punkte verbessern, während Wiesbaden sich um 47 Punkte verschlechterte. Die Anzahl kultureller Einrichtungen wird als Proxy dafür verwendet, wie viel Ausgaben die Stadt für Kulturstädten aufwendet. Bewertet wurden stadtspezifische Angaben auf NUTS3-Ebene mit der Top3 Benchmark-Methode. Allerdings taucht gerade bei den Städten des Ruhrgebiets ein Nachteil auf, wenn die einzelnen Standorte getrennt betrachtet werden. Dies betrifft insbesondere die kulturellen Einrichtungen. Zwar summieren sich diese im Ruhrgebiet zu einer beachtlichen Zahl und können jeweils von der Bevölkerung der umliegenden Städte mitgenutzt werden. Im Rating werden sie allerdings nur einzeln bewertet, dies senkt den Score-Wert der Städte des Ruhrgebiets etwas. Zudem ist die Datenbasis teilweise unterschiedlich. Wo vorhanden nutzen wir Daten von Eurostadt. Sonst wurde das Theaterverzeichnis, Museumsverzeichnis und Bibliotheksverzeichnis als Quelle verwendet. Im Rahmen der Kriminalität bietet die polizeiliche Kriminalstatistik des BKA zwar kein getreues Spiegelbild der Kriminalitätswirklichkeit, aber eine je nach Deliktsart und Stadt mehr oder weniger starke Annäherung an die Realität. Bewertet wurde die Anzahl an Delikten pro Kopf im Jahr 2010 nach der Q10/Q90-Methode. Preise und Mieten Neben den obigen uantitativen und ualitativen Faktoren kann die Attraktivität von Städten anhand der Zahlungsbereitschaft für Mieten oder Kaufpreise gemessen werden. Für unser Städte-Set haben wir die Mieten und Preise nach der ToP3-Methode bewertet. Dieser Wertschätzungsindikator fließt zwar nicht in das Städterating mit ein, wird mit diesem jedoch verglichen, um die Aussagekraft zu überprüfen. 13

14 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 1 Stabilität Größe Industriesektor Diversifizierung Dienstleistungssektor Volatilität Arbeitslosenuote Volatilität des BIP Gesamtscore Stabilität Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

15 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 2 Arbeitsmarkt Hochualifizierte Beschäftigungswachstum im Dienstleistungssektor Beschäftigungswachstum Arbeitslosenuote Beschäftigungsuote Gesamtscore Arbeitsmarkt Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

16 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 3 Demografie Anteil der unter 18 Jährigen Bevölkerungswachstum Gesamtscore Demografie Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

17 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 4 Wohlstand Kaufkraft/ Kopf Konsumausgaben BIP ggü. Vorjahr Gesamtscore Wohlstand Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

18 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 5 Zentralität Erreichbarkeit Agglomerationszentren Flughafen- Passagiere pro Tag Flughafenentfernung Autobahnanschluss ICE- Verbindungen Gesamtscore Zentralität Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

19 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 6 Lebensualität Kulturelle Einrichtung Bevölkerungsdichte Kriminalität Bildung Gesamtscore Lebensualität Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal

20 DekaBank Städte Rating 2011 Tabelle 7 Mieten und Kaufpreise Kaufpreis Mieten Kaufpreis ggü. Vj. Mieten ggü. Vj. Gesamtscore Miete und Kaufpreise Rang Berlin Bochum Bonn Bremen Dortmund Dresden Duisburg Düsseldorf Erfurt Essen Frankfurt Hamburg Hannover Karlsruhe Kiel Köln Krefeld Leipzig Magdeburg Mainz Mannheim Mönchengladbach München Münster Nürnberg Potsdam Saarbrücken Schwerin Stuttgart Ulm Wiesbaden Wuppertal