reviewed paper Regionalisierte Büroflächenbedarfsprognosen unter Verwendung von Büroflächen-GIS Gerhard STEINEBACH, Christian VON MALOTTKI

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1 CORP 2006 & Gemultimedia06 Vienna, Feb reviewed paper Reginalisierte Bürflächenbedarfsprgnsen unter Verwendung vn Bürflächen-GIS Gerhard STEINEBACH, Christian VON MALOTTKI (Prf. Dr.-Ing. Gerhard Steinebach, TU Kaiserslautern, Lehrstuhl Stadtplanung, Dipl.-Ing. Christian v. Malttki, TU Kaiserslautern, Internatinales Graduiertenklleg Visualisierung grßer unstrukturierter Datenmengen, 1. ABSTRACT / ZUSAMMENFASSUNG Im vrliegenden Artikel wird zunächst der Nutzen vn Bürflächenbedarfsprgnsen zur Abschätzung vn Leerstandsrisiken und zur planerischen Flächenvrsrge dargestellt. Methdische Unterschiede bestehen zwischen planerisch rientierten deutschen Bürflächenbedarfsprgnsen, die hypthetische Versrgungsstände mit detaillierten Bestandsaufnahmen abgleichen und hieraus den Flächenbedarf ableiten, und öknmisch geprägten anglamerikanischen Mdellen, die den Flächenmarkt und seine Zyklen mdellieren. Die Ansätze lassen sich verknüpfen. In jedem Fall sind hierzu jedch umfangreiche Eingangsdaten ntwendig, die swhl gegraphische als auch sachliche Infrmatinen enthalten. Eine Datenhaltung und Frtschreibung in einem Geinfrmatinssystem bietet sich hierzu an, wbei dadurch auch Daten für interessante Frschungsfragestellungen bezüglich des Verhaltens unterschiedlicher Teilmärkte zur Verfügung stehen würden. Der Artikel zeigt die für ein derartiges System ntwendigen Daten und schließt mit einem Ausblick auf mögliche Kmbinatinsnutzungen unter Integratin vn 3D-Stadtmdellen der interaktiven Standrtsuchdatenbanken 2. AUFGABE VON BÜROFLÄCHENBEDARFSPROGNOSEN Der Bürflächenmarkt ist derzeit vr allem durch die extremen Flächenüberangebte in den Schlagzeilen. Schwankungen vn Angebt und Nachfrage treten dabei insbesndere in den grßen Dienstleistungsmetrplen auf. Grund hierfür ist die grße Zahl vn Einzelakteuren, die hne vertieftes Wissen um die Marktlage und die Knkurrenzprjekte nach Fertigstellung spekulativ Immbilien entwickeln (vgl. Dbberstein 2000). Hinzu kmmen Snderentwicklungen wie in Ostdeutschland, w angesichts steuerlicher Vrteile Neubauten weit über den Bedarf hinaus entwickelt wurden und smit bspw. in Leipzig und Dresden Leerstandsquten vn bis zu 30 % erreicht wurden (vgl. Pelzl 1998). Die Leerstände allein der neun größten deutschen Bürmetrplen summierten sich im Jahr 2004 zusammen auf knapp zehn Millinen Quadratmeter Mietfläche. Dies ergibt jährliche Mietausfälle für Investren vn über einer Milliarde. Für die Städte verursachen die starken Marktschwankungen über längere Zeiträume Brachen, wbei kstspielige Infrastruktur vielfach bereits vrgehalten werden muss und die Brachflächen das städtebauliche Erscheinungsbild beeinträchtigen. In kleineren Städten ist der Markt für Bürimmbilien nch intransparenter als in den grßen Dienstleistungsmetrplen. Hier haben sich vielfach nch keine richtigen Bürmietmärkte ausgebildet, das Prjektentwicklungsgeschehen ist vn Eigennutzern der nichtspekulativen Prjektentwicklungen für knkrete Nutzer geprägt. Dadurch sind die Märkte weniger vlatil. Allerdings führt das niedrige Mietpreisniveau ft dazu, dass sich die Renvierung bzw. das s genannte refurbishment funktinal veralteter Bürgebäude der 50er, 60er und 70er Jahre nicht mehr lhnt. Da Knkurrenzentwicklungen mangels attraktiver Bürcluster vielfach in besser erreichbaren Randlagen entstehen (vgl. Dbberstein 2004) führt dies zu einem nicht mehr nutzbaren Sckelleerstand (vgl. Scheffler 2004). Gerade in zentralen und stadtbildprägenden Lagen hat diese Frm des Leerstandes städtebauliche Flgen, die sich negativ auf das Stadtimage, die Attraktivität des Zentrums, das Stadtmarketing swie die Ansiedlungsbemühungen neuer Unternehmen auswirken. Während in der Vergangenheit der Bedarf und die Inanspruchnahme vn Bürflächen kntinuierlich gewachsen sind (vgl. vn Einem / Tnndrf 1990), mehren sich in Deutschland inzwischen die Anzeichen, die vn einem verlangsamten Wachstum, einer Stagnatin der sgar einem Rückgang der mittel- bzw. langfristigen Inanspruchnahme vn Bürflächen ausgeht. Als Gründe hierfür kmmen in Frage: Die Zahl der Bürbeschäftigten nimmt ab, da glbalisierungsbedingt Dienstleistungsarbeitsplätze ins Ausland verlagert werden, gleichzeitig aber auch der Strukturwandel mit seiner Verschiebung vn Nichtbür- zu Bürarbeitsplätzen an Schwung verliert. Die Zahl der Bürbeschäftigten nimmt ab, da bedingt durch den demgraphischen Wandel dem Arbeitsmarkt ab 2020 ein zu geringes Erwerbspersnenptenzial zur Verfügung steht und die Arbeitgeber auf die Arbeitsmarktengpässe mit Ratinalisierung und Verlagerung der dann teurer werdenden Arbeit antwrten werden. Die Flächenkennziffer, als die jedem Bürbeschäftigten zur Verfügung stehende Bürfläche, ist nach den massiven Anstiegen der Vergangenheit eine unsichere Größe. Während eine Verknappung des Arbeitsangebtes eher für die Ausweitung attraktiver Arbeitsumgebungen spricht, ergeben sich Ratinalisierungsmöglichkeiten u. a. auch durch das derzeitige Nischenprdukt desk sharing welche die Bürflächenkennziffer in Deutschland auf ein Niveau senken könnte, welches aus teuren ausländischen Metrplen wie Lndn, Tki der New Yrk bekannt ist. Der wesentliche Faktr für die Bürflächennachfrage liegt zudem in der Entwicklung des wirtschaftlichen Wachstums, da dieses nachfrageseitig beeinflusst vn Faktren wie dem demgraphischen Wandel im wesentlichen die Nachfrage nach Arbeit und smit die Ntwendigkeit vn Bürflächen begründet. Angesichts dieser steigenden langfristigen Unsicherheiten kann nicht mehr davn ausgegangen werden, dass Überkapazitäten lediglich aufgrund der zyklischen Marktschwankungen entstehen und wie bislang innerhalb des nächsten Zyklus abgebaut werden. Dabei kursieren Schlagwrte wie Rentner fragen keine Bürflächen nach (Simns 1999) der die Aussage, dass jeder bis 2050 in Ostdeutschland benötigte Quadratmeter Bürfläche bereits gebaut ist (vgl. Just 2005). Alles in allem steigen im Bürflächenmarkt die Risiken für Entwickler, Banken, Investren und Kmmunen. Slche pauschalen Aussagen sind im vrliegenden Zusammenhang zu präzisieren. Zunächst erfrdern die zunehmenden Unsicherheiten eine verbesserte Standrt- und Marktfrschung, damit der Infrmatinsgrad der Marktteilnehmer standrt- und Prceedings / Tagungsband; Editr / Herausgeber: Manfred SCHRENK ISBN: (frm 2007: ISBN ) 669

2 Gerhard STEINEBACH, Christian V. MALOTTKI prduktbezgen erhöht wird. Banken und Investren können s knkreter das Leerstandsrisik vn Investments in Bestands- und Neubauten einschätzen. Für Stadtplanung und Wirtschaftsförderung stellt sich die Frage nach dem Bedarf für Flächen / Neubauten swie nach dem Risik vn Fehlentwicklungen in der Stadtentwicklungs- der Flächennutzungsplanung bzw. bei grßflächigen Prjekten wie Flächenrevitalisierungen und Knversinsvrhaben. Für alle Akteure ist smit wichtig, dass der Bürimmbilienmarkt zunehmend vn Frschung, Kmmunen und Research- Abteilungen der Immbilienwirtschaft bebachtet wird. Detailliertere Bürmarktprgnsen finden in Deutschland derzeit jedch fast ausschließlich für die Bürhchburgen Frankfurt, Berlin, Hamburg, Düsseldrf und München statt. Standrtunabhängig bestehen die flgenden Frschungs- und Entwicklungsherausfrderungen: Quantifizierbare Infrmatinen sind auch bei grßen Unsicherheiten besser als rein qualitative Trendaussagen. Dabei addieren sich jedch Unsicherheiten, die bereits in den Eingangsdaten enthalten sind, zu den Prgnseunsicherheiten, die besnders bei langfristigen Zielhriznten immer höher werden. Gerade bei längerfristigen Entwicklungen begibt sich eine Prgnse schnell auf dünnes Eis. Für reginal entscheidende Prjektentwickler, Investren, Banken, Stadtplaner und Wirtschaftsförderer liegt gerade in der Reginalisierung vn Prgnsen der entscheidende Mehrwert gegenüber der allgemeinen Bestimmung vn Trends. Hierbei entstehen zusätzliche Anfrderungen an die Genauigkeit vn Eingangsdaten. Ntwendige Verbesserungen in der Bürflächenbedarfsprgnstik laufen deshalb v. a. in zwei Richtungen: Zum Einen müssen die Prgnseverfahren selbst weiterentwickelt werden. Dabei können überschlägige Berechnungen anhand vn Annahmen zu wichtigen Einflussgrößen durch statistische Verfahren ersetzt der angereichert werden. Ein kurzer Überblick hierzu wird in Kapitel 3 gegeben. Zum Anderen muss die Qualität der Eingangsdaten verbessert werden. Da Bürflächenanalysen nicht durch statistische Angaben wie die Whnbaustatistik der die Handels- und Gaststättenzählung unterstützt werden, existieren lediglich hetergene und unvllständige Datenquellen bei Einzelakteuren, bwhl das Thema eigentlich eine GIS-gestützte Datenhaltung verlangt. Ansätze und Vrschläge hierzu flgen in Kapitel GESAMTSTÄDTISCHE MODELLRECHNUNGEN UND IHRE EINGANGSDATEN Mdellrechungen zum Flächenbedarf haben in der raumbezgenen Planung eine längere Traditin. Dabei ist zu berücksichtigen, dass nach einem Prgnse- und Quantifizierungsbm in den 60er Jahren, als die Zukunft eine berechenbare Größe schien, eine gewisse Ernüchterung eintrat, die Platz gab für eher vrsichtige Zukunftsabschätzungen mithilfe vn Szenarien der qualitativen Verfahren (vgl. Akademie für Raumfrschung und Landesplanung 1998, 113 ff.). Dies sll jedch nicht eine Begründung dafür liefern, dass man angesichts unklarer Zukunftsentwicklungen und planerischer Handlungsptenziale auf quantitative Prgnsen verzichten sllte der könnte. In diesem Kntext ist der Begriff der Prgnsen aber weiter gefasst zu verstehen, s dass verschiedene quantitative Szenarien und Mdellrechnungen unter Variatin vn Einzelparametern und ihren möglichen Entwicklungen integriert werden können. Im deutschsprachigen Raum wurden dabei insbesndere in der Whnungsmarktprgnse zahlreiche wissenschaftliche Arbeiten (vgl. z.b. Vß 1998) und praxisnahe Mdellrechungen (vgl. z.b. Bundesamt für Bauwesen und Raumrdnung 2001; Pestel-Institut 2003) durchgeführt. Dabei lässt sich das Vrgehen nur bedingt übertragen: Während bei Whnflächenbedarfsprgnsen meist auf der Basis vn Haushalten gearbeitet wird, ist die Betrachtungseinheit beim Bürflächenbedarf der einzelne Bürbeschäftigte (als derjenige Beschäftigte, der einen Arbeitsplatz in einer marktfähigen Bürfläche belegt). In Deutschland veröffentlichte Studien, die eher einen planerischen der gegraphischen Hintergrund besitzen und meist für öffentliche Auftraggeber erstellt wurden, setzen stabile Marktgleichgewichte vraus. Dabei wird davn ausgegangen, dass Angebt und Nachfrage auf dem Bürflächenmarkt gleich sind und mittelfristig genau diejenige Menge gebaut wird, die als Bedarf (definiert als hypthetischer Versrgungsstand) auch benötigt wird. Nicht mehr marktfähige Bürflächen werden ebens wie abgerissene Gebäude aus der Berechnung herausgenmmen. Die Fragestellung lautet: Welche Fläche wird für die zu erwartenden Nutzer benötigt? Grundsätzlich entsteht Bürflächenbedarf aus drei Gründen: Die Zahl der Bürbeschäftigten steigt. Die Höhe der vn jedem Beschäftigten verbrauchten Flächen (die s genannte Flächenkennziffer steigt) Vm Markt genmmene Bürflächen erzeugen einen Ersatzbedarf. Der Bedarf zum Zeitpunkt t+x errechnet sich dann durch flgende Frmel: (1) BED t+x = BB t+x * FKZ t+x [BEST t (ABG t + ABG t ABG t+x )] BED: Bedarf; BB: Bürbeschäftigte; FKZ: Flächenkennziffer; ABG: Abgänge (Abriß + struktureller Leerstand); BEST = Flächenbestand; t: aktuelle Peride; t+x: Prgnsehriznt In einem Flgeschritt kann der Bedarf mittels Datensätzen aus der Vergangenheit der Plausibilitätsannahmen auf verschiedene Unternehmenstypen, Mikrstandrte der Gebäudetypen aufgespaltet werden (vgl. z.b. Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin 2001). Der Vrteil dieser Methdik besteht darin, dass sich alle zukünftigen Entwicklungen im Mdell abbilden lassen, da ein Zukunftstrend entweder Einfluss hat auf einen der Faktren, der für die quantitative (nicht aber die standörtliche) Entwicklung des Bürflächenbedarfes nicht ausschlaggebend ist. Der Nachteil besteht darin, dass die Änderungen insbesndere bei Beschäftigtenzahl und Flächenkennziffer sich nur schwer quantitativ abschätzen lassen. Während bei der Schätzung der Bürbeschäftigung nch auf Arbeitsmarktprgnsen zurückgegriffen werden kann, beruht die Frtschreibung der Flächenkennziffer auf Annahmen. Dabei ändern sich die beiden Größen im Zeitablauf auf verschiedene Art und Weise: 670 in c-peratin with

3 Reginalisierte Bürflächenbedarfsprgnsen unter Verwendung vn Bürflächen-GIS Durch längerfristige kntinuierliche Entwicklungen: Z.B. srgte die Tertiärisierung bisher für eine Steigerung, der demgraphische Wandel zukünftig whl für ein Absinken der Bürbeschäftigten (für einen Überblick über die Trends und ihre Einflussfaktren siehe v. Malttki 2003). Wie sich ein insgesamt negativer Bedarf dennch auf einen vielleicht psitiven Flächenbedarf im Teilsegment Neubau der refurbishment auswirkt, ist weitestgehend unerfrscht, zumal die Zahl der Städte mit bereits jetzt zurückgehenden Bürbeschäftigtenzahlen gering ist (ein Beispiel ist Ludwigshafen). Durch die zyklische Entwicklung auf dem Bürflächenmarkt: Z.B. schwankt die Flächenkennziffer in Abhängigkeit vn der Marktlage sie steigt bei schlechter Knjunktur, da dann die Betriebe entlassen, aber nach wie vr Mieter ihrer Bürflächen bleiben. In der Praxis ist die bige Frmel v. a. dann sinnvll einzusetzen, wenn Zukunftsentwicklungen zyklenbereinigt (d.h. mittel- bis langfristig) prgnstiziert werden. Zyklische Schwankungen könnte sie nur dann sinnvll mdellieren, wenn die Einflüsse der Marktschwankungen bekannt wären. Dies ist zumindest bei der Flächenkennziffer nicht der Fall. Aber auch langfristig ist die Flächenkennziffer eine Prblemgröße, zu der kaum Zukunftsschätzungen möglich sind. Bestand und Abriss sind stadtplanerische Größen (vgl. flgendes Kapitel). Die anglamerikanische Planungs- und Immbilienfrschung, die weitgehend aus der Öknmie beeinflusst wird, mdelliert die stets ungleichen Marktkategrien vn Angebt und Nachfrage. Der Ausgleich zwischen Angebt und Nachfrage erflgt über die Anpassung der Mietpreise, die Veränderung der Leerstandsrate und (mit erheblicher zeitlicher Verzögerung) das Neubauvlumen. Die Ergebnisse wenden sich an Investren, Makler und Mieter, wbei die Tatsache, dass räumliche Parameter wie Neubau, Abriss und Flächenabsrptin mitmdelliert werden, eine Anwendung auch in der Stadtplanung für sinnvll erachten lässt. Dabei existieren unterschiedliche Mdelle, wbei im flgenden eine vereinfachte Grbstruktur vrgegeben wird, die der Mehrzahl zugrunde liegt (für einen Überblick über die Mdelle siehe: Hysm / Crawfrd 1997 und McDnald 2002 mit den darin zitierten Originalquellen) (2) L = f (ABS, NEUB, ABG) L: Leerstandsqute; ABS: Nettabsrptin (zusätzlich in Anspruch genmmene Flächen); NEUB: Neubau; ABG: Abgänge (3) M = f(l) M: Miethöhe (4) ABS = f (M; BB) BB: Bürbeschäftigung Die Funktinen und die rechnerischen Zusammenhänge werden dabei öknmetrisch geschätzt. Erweiterungen beschäftigen sich u. a. mit der Dynamisierung und dem verzögerten Abbau vn Marktungleichgewichten und der Endgenisierung des Neubauvlumens in Abhängigkeit vn Kapitalmarkt und Mieten (aus kntinentaleurpäischer Perspektive wären nch planerische Regelungen hinzuzufügen), s dass die Zeitverzögerung zwischen dem Entschluss zu bauen und der Fertigstellung auch statistisch die Schweinezyklen auf dem Immbilienmarkt nachvllziehen lässt (vgl. DiPasquale / Wheatn 1996). Des weiteren existiert umfangreiche Frschung zum Thema der Leerstandsrate und ihrer Auswirkung auf Mieten (vgl. Hartung 1998 und die darin zitierten amerikanischen Quellen). Der Vrteil der öknmetrischen Schätzungen liegt darin, dass nur zwischen denjenigen Größen nach statistischen Zusammenhängen gesucht wird, die auch als Datenquelle verfügbar sind. Andernfalls wird mit Prxy-Variablen gearbeitet, z.b. könnte bei Unkenntnis über die Entwicklung der Bürbeschäftigtenzahl die Beschäftigungsentwicklung in den wichtigsten tertiären Sektren als Näherungsvariable dienen. Ein derartiges Vrgehen erhöht natürlich die Höhe des statistischen Störterms, lässt aber das Vrhaben nicht an mangelnden Eingangsdaten der willkürlichen Schätzungen scheitern. Insgesamt sind die Mdellrechnungen stark auf die Datenverfügbarkeit vn Maklern ausgelegt. S spielt der Gesamtbestand einer Stadt an Bürflächen meist nur eine indirekte Rlle bei der Leerstands- und Abrissqute. Zudem funktiniert das Mdell auch, wenn nicht alle Bürflächen eines Marktes (d.h. einer Stadt) betrachtet werden. Beschränkt man sich bei der Flächenquantifizierung auf grße reine Bürgebäude hne Mischnutzungen, s muss lediglich die Beschäftigtenzahl BB angepasst werden. Die zyklische Kmpnente der Entwicklung der Flächenkennziffer ist über den Zusammenhang zwischen Miete und Absrptin enthalten. Es verbleibt als entscheidender Nachteil jedch die fehlende Integratin der langfristigen Entwicklung der Flächenkennziffer. Aus diesem Grund ergeben Frtschreibungen des Mdells auf längerfristige Zeithriznte regelmäßige Zyklen, hne dass sich an der zyklenbereinigten Entwicklung viel verändert (vgl. Hendershtt / Lizieri / Matysiak 1999). Um dies zu umgehen, können die beiden geschilderten Ansätze zusammengefügt werden, indem man die (empirisch allerdings kaum fassbare) Größe der zyklenbereinigten Flächenkennzifferentwicklung in Frmel (2) einbaut, Frmel (3) und (4) unverändert lässt und anschließend den Bedarf als Summe aller Nettabsrptinen errechnet: (5) L t = f (ABS, NEUB, ABG, FKZ_LANGFR) FKZ_LANGFR: Zyklenbereinigte Flächenkennziffer (6) ) BED t+x = ABS t + ABS t ABS t+x Der Vrteil dieses Vrgehens liegt darin, dass langfristige und kurzfristige Entwicklungen überlagert betrachtet werden können. Dies erscheint wichtig, da Erkenntnisse über die Flgen bestimmter Marktzustände aus der kurzfristigen Mdellierung (bspw. der Zusammenhang zwischen Leerstand und Miethöhe) auf längerfristige Phänmene wie den Arbeitsplatzabbau durch Verlagerung in Billiglhnländer der den demgraphischen Wandel übertragen werden können. Sind die Parameter bekannt, s kann eine stadtweite Markt- und Bedarfsmdellierung angegangen werden. Bei der Frtschreibung sind die Parameter der Beschäftigungsentwicklung und des Neubauvlumens exgen, s dass mit ihnen verschiedene Szenarien durchgespielt werden können. 4. DETAILLIERUNG DER INFORMATION DURCH BÜROFLÄCHEN-GIS Die entscheidende Herausfrderung für eine Mdellierung besteht neben der statistischen Methdenkenntnis in der Verfügbarkeit vn Eingangsdaten: Die Bürbeschäftigung kann mittels einer inzwischen bei Maklern und Researchern eingebürgerten Methdik über die Daten der Bundesanstalt für Arbeit erhben werden (vgl. Dbberstein 1997). Die Anwendbarkeit der Methde endet jedch auf Gemeindeebene. Beschäftigungsdaten zu einzelnen Arbeitsstätten liegen nur verteilt und in mangelhafter Qualität vr. C O R P G E O M U L T I M E D I A 0 6 Sustainable Slutins fr the Infrmatin Sciety - 11th Internatinal Cnference n Urban Planning and Spatial Develpment fr the Infrmatin Sciety 671

4 Gerhard STEINEBACH, Christian V. MALOTTKI Miete, Absrptin, Leerstand, Bestand, Abriss und Neubauvlumen sind klassische Maklergrößen. Sie werden als Aggregatgrößen teilweise in Marktberichten für Städte der Stadtviertel veröffentlicht. Für immbilienwirtschaftliche und planerische Fragestellungen sind jedch Mikrdaten erfrderlich. Dabei besteht das Prblem, dass kein Makler den Überblick über alle Vermittlungen seiner Knkurrenten haben kann. Die damit verbundenen Prbleme der Datenqualität könnten durch eine zentrale Bestandsdatenbank gelöst werden. Diese könnte als black bx bei neutralen Institutinen (vgl. Klwitz 2004) der bei Wirtschaftsförderungen angesiedelt sein (vgl. Flüshöh / Stttrp 2005). Die zentrale Frtschreibung für einen Standrt ermöglicht zudem die Erfassung vn Veränderungen im Zeitlablauf. Dabei könnte nch ein weiteres Prblem gelöst werden: Jede Bürimmbilie ist individuell und die Nutzer treffen Entscheidungen nach individuellen Priritätensetzungen. Dabei existieren vielfältige, aber keine vllständigen Substitutinsbeziehungen. Der Nutzer sucht einen Kmprmiss zwischen den Preisen und den gewünschten Charakteristika. S entstehen Teilmärkte. Die in Kapitel 3 dargestellten Rechnungen geben zwar einen Gesamtrahmen an, auf der Ebene des Teilmarktes kann sich die Situatin trtzdem abweichend vn der Gesamtmarktlage darstellen. S kann durchaus auf einem Teilmarkt ein Engpass bestehen, während auf dem anderen der Leerstand steigt. Das in der Realität häufigste Beispiel ist Leerstand in überalterten Bürflächen (die dann nicht mehr als Substitut wirken können), wbei die Ksten für redevelpment nicht über den Ertrag aus der erneuerten Immbilie finanziert werden können. Dies könnte sich erst dann ändern, wenn die Engpässe im hchpreisigen Segment für Preissteigerungen srgen würden und Nutzer lieber alte als überteuerte Flächen in Anspruch nehmen. In der Praxis sind gerade die standörtlichen Substitutinsbeziehungen auch stadtübergreifend s vielfältig, dass aus Sicht der Kmmunen Engpässe in keinem wesentlichen Marktsegment vrhanden sein dürfen. Zu den Einflüssen der Teilmärkte aufeinander und zum Umzugsgeschehen in Abhängigkeit vn Teilmarktentwicklungen besteht jedch erheblicher Frschungsbedarf und zwar swhl theretisch als auch empirisch. Teilmärkte lassen sich v.a. an flgenden Kriterien festmachen: Qualität der Bürflächen. Bauliche Ausstattungsparameter werden im amerikanischen Raum meist mit drei Stufen A, B und C gemessen. Die Qualität ist dabei stark mit dem Baualter krreliert. Standrt: Hier geht es bspw. um die Entscheidung zwischen central business district und Peripherie. Der Nutzer der Flächeneinheit gegliedert nach Größe und Betriebstyp: Sie wllen ihren gesamten Bedarf in einem Objekt realisieren, dabei darf aus Gründen der Außendarstellung das ganze Objekt nicht um ein Vielfaches größer als der Flächenbedarf sein. Da die Branche wenig Aufschluss über Standrt- und Qualitätsbedarf gibt, empfiehlt sich zunächst eine Gliederung anhand der reginalen der überreginalen Ausrichtung des Betriebs. Abb.: Segmentierung des Bürflächenmarktes in unterschiedliche Teilmärkte Zur verbesserten Aggregatdatenbildung, der Schaffung vn Zeitreihen und der beliebigen Abfrage vn Teilmärkten nach sachlichen der gegraphischen Kriterien empfiehlt sich eine kmbinierte Sach- und Gedatenhaltung in einem Geinfrmatinssystem. Hierein müssen flgende Infrmatinen integriert werden: Gedatengrundlage: Gebäudeumrisse aus Katasterdaten. Zur Flächenrechnung sind zudem Stckwerkszahlen erfrderlich, die jedch nicht in jeder Stadt vrliegen. Gebäudeinfrmatinen: Entscheidend ist die Filterung vn reinen Bürgebäuden (und je nach Fragestellung auch der kleinteiligen Bürflächen in mischgenutzten Gebäuden). Detailliert lässt sich dies durch Begehungen erfassen (vgl. Flüshöh / Stttrp 2005), es können jedch auch durch kmmerzielle Firmendatenbanken mit den Gedaten verknüpft werden und um Gebäude mit Haushalten der Handelsfirmen bereinigt der teilbereinigt werden. Eine künftige Ausbreitung der 3D-Stadtmdelle mit Fassaden- Mapping lässt auch eine Begehung am Schreibtisch möglich erscheinen. Wünschenswert sind Baualter der Gebäudezustand. Die Daten kmmerzieller Anbieter sind mäßig, interessant sind Gebäudealterkartierungen, die in manchen Städten vrliegen. Refurbishment-Maßnahmen sind retrspektiv nur durch Begehung zu erheben. Nutzerinfrmatin: 672 in c-peratin with

5 Reginalisierte Bürflächenbedarfsprgnsen unter Verwendung vn Bürflächen-GIS Die Aktualität und die Branchenzurdnung kmmerzieller Firmendatenanbieter ist am genauesten. Eine Nutzerklassifizierung anhand der Branche lässt jedch nur bedingt auf den Firmentypus schließen, s dass hier eine manuelle Srtierung nach Kriterien wie Firmengröße und überreginaler Bedeutung angeraten scheint. Interessant wäre die Zurdnung vn Arbeitsplatzzahlen zu Arbeitsstätten, diese liegen jedch nicht in ausreichender Qualität vr. All dies ist mit erheblichem Aufwand verbunden. Da aus Sicht vn Planung und Wirtschaftsförderung grßflächige Bürflächen und Bürflächennutzer das interessanteste Teilmarktsegment darstellen, sllten Datenerhebungen hier starten und zunächst um Näherungswerte für kleinteilige Bürflächen in mischgenutzten Gebäuden ergänzt werden. Neben der Verbesserung vn Eingangsdaten für aktuelle Prgnsen und der Bereitstellung vn Zeitreihendaten für die Frschung bzgl. des Verhaltens der einzelnen Teilmärkte sind weitere Anwendungen und Ausbaustufen denkbar. Möglich ist auch eine Erweiterung des Systems zu Standrtsuchdatenbanken für Bürflächen - wie sie swhl für Gewerbeflächen, als auch für Whnungen bekannt sind. Dabei ist technisch gesehen zunächst unerheblich, b die Datenhaltung swie die interaktive Bereitstellung durch Makler, Wirtschaftsförderungen der Kperatinsprjekte geschieht. Zur Visualisierung der Treffer sind bestehende 3D-Stadtmdelle geeignet. Zukunftsmusik wäre die Integratin eines 3D-Stadtmdells zusammen mit den Sachinfrmatinen zu einzelnen Bürgebäuden in ein interaktives 3D-GIS, welches bspw. bei der Vermarktung vn Gewerbeparks der Knversinsvrhaben zum Einsatz kmmen könnte. Im Rahmen eines Dissertatinsvrhabens an der TU Kaiserslautern werden die eingangs dargestellten Methden und ihre Anreicherung durch verknüpfte Ge- und Sachdaten derzeit in einer Fallstudie bearbeitet, s dass eine Einschätzung vn Aufwand, Prblemen und zu erwartenden Prgnseergebnissen möglich sein wird. 5. LITERATURANGABEN Akademie für Raumfrschung und Landesplanung (Hg.): Methden und Instrumente räumlicher Planung. Hannver Bundesamt für Bauwesen und Raumrdnung (Hg.): Whnungsprgnse Berichte Band 10. Bnn Di Pasquale, Denise / Wheatn, William C.: Urban Ecnmics and Real Estate Markets. Englewd Cliffs Dbberstein, Mnika: Bürbeschäftigte: empirische Ermittlung vn Bürbeschäftigtenquten für Bürflächenanalysen. In: Grundstücksmarkt und Grundstückswert, 8 (1997), 6, S Dbberstein, Mnika: Das przyklische Verhalten der Bürmarktakteure. Interessen, Zwänge und mögliche Alternativen. Arbeitspapier zur Gewerbeplanung Nr. 2. Drtmund, Dbberstein, Mnika: Funktinsmechanismen vn Bürmärkten jenseits der Tp-Standrte am Beispiel Braunschweig. Vrtrag auf dem 3. GIF- Frum Metrplen versus Mittelstädte. Frankfurt, Einem, Eberhard vn / Tnndrf, Thrsten: Bürflächenentwicklung im reginalen Vergleich. Schriftenreihe Frschung des Bundesministers für Raumrdung, Bauwesen und Städtebau Heft Nr Berlin, Flüshöh, Christian; Stttrp, Daria: Zwischenergebnis Bürflächenvllerhebung Düsseldrf. Arbeitspapier zur Gewerbeplanung Nr. 8. Drtmund, Hagen, Hans, Steinebach, Gerhard; Münchhfen, Michael; Ruby, Maja; Scheler, Inga; Wadlé, Michael; Michel, Frank: Datenmanagementsystem für die Stadtplanung; CORP2005, Wien Hartung, Frank: Der Bürflächenmarkt der Landeshauptstadt Düsseldrf unter besnderer Berücksichtigung der Leerstandsprblematik. Diss. Drtmund, Hendershtt, Patric H. / Lizieri, Clin M. / Matysiak, Gerge A.: The Wrkings f the Lndn Office Market. In: Real Estate Ecnmics 1999, S Hysm, Jhn L. / Crawfrd, Peggy J.: The Evlutin f Office Building Research. In: Jurnal f Real Estate Literature 1997, S Just, Tbias: Demgrafische Auswirkungen auf die Bürmärkte ein Update. Vrtrag auf dem 4. Gif-Frum am Klwitz, Kai: Alles nur Zahlenzauber? In: Immbilien Wirtschaft und Recht 3 / 2004, S. 12 ff. v. Malttki, Christian: Bürflächenbedarf der Arbeitswelt vn mrgen. Kaiserslautern, McDnald, Jhn F.: A Survey f Ecnmetric Mdels f Office Markets. In: Jurnal f Real Estate Literature 2002, S Pelzl, Wlfgang: Analyse und Prgnse des Bür- und Handelsflächenmarktes im Graphischen Viertel in Leipzig unter besnderer Berücksichtigung des Industriepalastes. Vrtrag, Scheffler, Rlf: Marktanalysen zum Bürflächenleerstand und ihre Bedeutung für Wertermittlungen. In: Grundstücksmarkt und Grundstückswert 1 / Senatsverwaltung für Stadtentwicklung Berlin: Bürstandrt Berlin: Strukturen und Perspektiven bis Berlin, Simns, Harald: Perspektiven des westdeutschen Whnungs- und Bürmarktes bis In: Infrmatinen zur Raumentwicklung, 1999, S. 745 ff. Vß, Oliver: Ein empirisches Simulatinsmdell für die westdeutschen Whnungsmärkte. Münster, C O R P G E O M U L T I M E D I A 0 6 Sustainable Slutins fr the Infrmatin Sciety - 11th Internatinal Cnference n Urban Planning and Spatial Develpment fr the Infrmatin Sciety 673