Mieternation Deutschland: Vorteil oder Nachteil? Donnerstag, 15. Mai 2014 Radisson Blu Hotel, Berlin

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1 Mieternation Deutschland: Vorteil oder Nachteil? Donnerstag, 15. Mai 2014 Radisson Blu Hotel, Berlin

2 Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker Prof. Dr. Michael Voigtländer Leiter Kompetenzfeld Immobilienökonomik im Institut der deutschen Wirtschaft Köln

3 Kompetenzfeld Immobilienökonomik Das Institut der deutschen Wirtschaft Köln (IW Köln) ist das größte private Wirtschaftsforschungsinstitut in Deutschland Die Immobilienökonomik ist eines von elf Kompetenzfeldern im IW Köln Analyse der volkswirtschaftlichen Bedeutung der Immobilienmärkte, insbesondere im Zusammenspiel mit den Finanzmärkten Untersuchung von strukturellen Veränderungen und deren Auswirkungen auf die Immobilienwirtschaft Neu: IW Immobilien-Index Weitere Informationen: Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

4 Inhalt Mieternation Deutschland Mieten vs. Kaufen in Deutschland Wohneigentum in der Finanzkrise Wohneigentumsquote und Immobilienfinanzierung Schlussfolgerungen Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

5 Wohneigentum im Ausland verbreiteter Wohneigentumsquoten in % (2012) ,8 45,8 52,6 55,5 57, ,7 64,7 66,1 68,1 70,2 73,5 74,1 76, ,1 81, ,5 Schweiz Deutschland Dänemark Niederlande Österreich Frankreich Schweden Großbritannien USA Luxemburg Irland Portugal Finnland Island Belgien Italien Griechenland Polen Spanien Norwegen Kroatien Quelle: European Mortgage Federation Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

6 Große regionale Unterschiede Wohneigentumsquote in den Kreisen (2011) Quelle: Statistisches Bundesamt Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

7 Inhalt Mieternation Deutschland Mieten vs. Kaufen in Deutschland Wohneigentum in der Finanzkrise Wohneigentumsquote und Immobilienfinanzierung Schlussfolgerungen Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

8 Der kluge Mann wohnt zur Miete Selbstgenutzte Immobilien werden als Konsumgut behandelt Vermietete Immobilien dagegen wie Investitionsgüter Besteuerung der Gewinne Abzug der Kosten einschl. AfA von der Bemessungsgrundlage Expertenkommission Wohnungswirtschaft (1995) und viele andere sehen vermietetes Eigentum als privelegiert an Source: Tax Credits Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

9 Vorteilhaftigkeit hat sich gedreht Schaubild Mieten vs Kaufen 2009 vs Quelle: IW Köln Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

10 Inhalt Mieternation Deutschland Mieten vs. Kaufen in Deutschland Wohneigentum in der Finanzkrise Wohneigentumsquote und Immobilienfinanzierung Schlussfolgerungen Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

11 Entwicklung der nominalen Hauspreise (Index: 1/2000=100) 300 US D 250 UK IRL 200 SP Quelle: OECD Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

12 Wohneigentum und Hauspreisvolatilität 100% 90% Wohneigentumsquote 80% 70% 60% 50% 40% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% Standardabweichung der Hauspreise Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

13 Standardabweichung der Wohnungspreise ( ) Vereinigtes Königreich USA Spanien Schweiz Schweden Niederlande Kanada Japan Italien Irland Frankreich Finnland Deutschland Dänemark Belgien Quelle: OECD 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

14 Inhalt Mieternation Deutschland Mieten vs. Kaufen in Deutschland Wohneigentum in der Finanzkrise Wohneigentumsquote und Immobilienfinanzierung Schlussfolgerungen Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

15 Wechselwirkungen von Geldpolitik, Immobilienmarkt und Gesamtwirtschaft Kapitalkosten Geldpolitischer Impuls Hypothekenzinsen Immobilienpreise verfügbares Einkommen Vermögenskanal Kreditmarktkanal Privater Konsum Quelle: IW Köln/ZEW Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

16 Hauspreise in D sind schockresistent ,3 1,4 7,8 7,5 0,9 4,6 2,4 0,7 2,9-0,3 7,6 4,4 4,4 3,4 Infolge einer überraschenden Zinssenkung oder eines BIP- Anstiegs um 1 Prozent steigen die Wohnimmobilienpreise nach zwei Jahren um insgesamt Prozentpunkte 1,6 1,8 1,3-0,6 0,8 0,2 Quelle: Jäger und Voigtländer, 2006 Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

17 Wechselwirkungen von Geldpolitik, Immobilienmarkt und Gesamtwirtschaft in D Festzinssystem Kapitalkosten Geldpolitischer Impuls Hypothekenzinsen Wenig Käufe Immobilienpreise Kein MEW verfügbares Einkommen Vermögenskanal Kreditmarktkanal Privater Konsum Quelle: IW Köln Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

18 Keine Kreditexpansion in Deutschland Kreditvergabe für Wohnungskäufe (Index: 1/2003=100) Irland Frankreich Spanien Deutschland Quellen: EZB; IW Köln Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

19 Inhalt Mieternation Deutschland Mieten vs. Kaufen in Deutschland Wohneigentum in der Finanzkrise Wohneigentumsquote und Immobilienfinanzierung Schlussfolgerungen Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

20 Schlussfolgerungen Deutschland verfügt über einen der stabilsten Wohnimmobilienmärkte Ursächlich hierfür ist das Zusammenspiel von vorsichtiger Finanzierung und gut funktionierendem Mietwohnungsmarkt Neue Regulierungen (Basel III, Mietpreisbremse) und eine anhaltende Niedrigzinspolitik können die bewährten Strukturen jedoch gefährden Quelle: Hans Spindler Prof. Dr. Michael Voigtländer, Der Mietwohnungsmarkt als Stabilitätsanker, 15. Mai

21 Rentabilität des Wohnungsmarktes für Investoren Dr. Daniel Piazolo MRICS, Geschäftsführer IPD GmbH IPD Investment Property Databank GmbH 22

22 Agenda Performance von Wohnimmobilien in Deutschland Vergleich der deutschen Metropolregionen Einordnung des deutschen Marktes in den europäischen Kontext Rendite-Risiko-Profil von Wohninvestments Zusammenfassung IPD Investment Property Databank GmbH 23

23 IPD Indizes und Benchmarking Immobilien-Performancemessung seit 1985 Datenbasis: Einzelobjektdaten institutioneller Investoren Output: Berechnung aufgabenspezifischer Performancekennziffern IPD Investment Property Databank GmbH 24

24 Internationale Performance 2013 Total Return über alle Nutzungsarten (% p.a., lokale Währung) %, p.a. Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 25

25 Immobilienperformance Deutschland Total Return über alle Nutzungsarten (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 26

26 Performance Wohnimmobilien Deutschland Total Return im Sektor Wohnen (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 27

27 Performance Wohnimmobilien Deutschland Outperformance Wohnen gegenüber Gesamtmarkt (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 28

28 Performance Wohnimmobilien Deutschland Total Return nach Nutzungsarten (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 29

29 Performance Wohnimmobilien Deutschland Netto-Cashflow-Renditen nach Nutzungsarten (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 30

30 Performance Wohnimmobilien Deutschland Liegenschaftszinssätze nach Nutzungsarten (%) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 31

31 Performance Wohnimmobilien Deutschland Nicht umlegbare Bewirtschaftungskosten nach Nutzungsarten Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 32

32 Performance Wohnimmobilien Deutschland Total Return nach Gebäudealter im 5-Jahres-Durchschnitt (% p.a., , annualisiert) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 33

33 Performance Wohnimmobilien Deutschland Komponenten des Total Return nach Gebäudealter auf 5-Jahres-Sicht (% p.a., , annualisiert) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 34

34 Regionale Performance im Wohnsektor Total Returns im 5-Jahres-Durchschnitt (% p.a., annualisiert) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 35

35 Regionale Performance im Wohnsektor Komponenten des Total Return im 5-Jahres-Durchschnitt (% p.a., , annualisiert) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 36

36 Deutschland im europäischen Kontext Total Returns für Wohnimmobilien ausgewählter Länder (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 37

37 Deutschland im europäischen Kontext Total Return Wohnen im langfristigen Vergleich (% p.a., annualisiert) Hinweis: -Schweiz über 12 Jahre Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 38

38 Deutschland im europäischen Kontext Netto-Cashflow-Renditen im Wohnsektor (% p.a.) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 39

39 Rendite-Risiko-Profil Wohnen Total Return und Volatilität der Sektoren in Deutschland ( ) Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 40

40 Rendite-Risiko-Profil Wohnen Total Return und Volatilität europäischer Märkte ( ) Hinweis: -Schweiz über 12 Jahre Quelle: IPD Investment Property Databank IPD Investment Property Databank GmbH 41

41 Zusammenfassung Starke Performance von Wohnimmobilien in Deutschland in den vergangenen 5 Jahren Outperformance gegenüber übrigen Nutzungsarten / Sektoren Moderate Netto-Cashflow-Rendite, Wertsteigerung als Treiber Deutliche regionale Unterschiede mit Vorteilen für Metropolen / Wachstumsregionen Erstarken des Wohnsektors in Deutschland im Kontrast zur Abkühlung im Rest Europas Attraktives Rendite-Risiko-Profil von Direktanlagen in Wohnimmobilien IPD Investment Property Databank GmbH 42

42 Vermögender durch Wohneigentum? IW-Symposium Mieternation Deutschland: Vorteil oder Nachteil? Dr. Reiner Braun Berlin, 15. Mai 2014

43 empirica Ist Deutschland eine Mieternation? 43% aller Haushalte, aber 52% aller Personen wohnen im Eigentum Quelle: EVS

44 Ist Ost-Deutschland eine Mieternation? Anstieg von 19% auf 33% in 15 Jahre ( ) empirica Quelle: EVS

45 Hohes Ersterwerbsalter, niedrige Eigentumsquote empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

46 Der Vermögensaufbau kostet Zeit, am Ende dominieren die Immobilien empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

47 Vermögen am Vorabend des Ruhestandes 50- bis 59-jährige Haushalte mit Einkommen Euro/Monat empirica Selbstnutzer in ETW sind halbe Mieter hinsichtlich Verwaltung und Altersvorsorge Quelle: BRAUN, Bedeutung von Eigentumswohnungen für Wohnungs- und Kapitalmärkte, Vortrag bei den 49. Königsteiner Gesprächen

48 empirica Vermögen in Griechenland größer als in Deutschland Ergebnisse einer EZB-Studie ( ) Mehr Wohneigentümer als in Deutschland Messung außerdem vor Immobilienkrise Kleinere Haushalte in Deutschland pro-kopf haben die Deutschen mehr Vermögen Fehlende Alterssicherungsvermögen (Rentenansprüche) Aber unklar, was das verändert EZB unterschätzt deutsches Nettovermögen Im Aggregat ca. 30% weniger als Destatis Median ist größer, nicht aber der Durchschnitt Wenn der Medianhaushalt Immobilien besitzt, ist alles verzerrt Fazit: deutsche Vermögen im Mittel höher, aber ungleicher 49

49 Wohneigentümer sparen mehr als Mieterhaushalte Haushalte mit Euro monatlichem Einkommen empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

50 Wohneigentümer sind eher erwerbstätig nur Haushalte im früheren Bundesgebiet empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

51 Wohneigentümer verschulden sich seltener nur Haushalte im früheren Bundesgebiet empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

52 Wohneigentümer konsumieren weniger Familie mit zwei Kindern und Euro monatliches Einkommen empirica Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Eigenheimförderung in Europa, hrsg. vom Deutschen Institut für Altersvorsorge, Köln

53 empirica Wohneigentümer wohnen im Ruhestand preiswerter Haushalte mit Euro monatlichem Einkommen Quelle: PFEIFFER und BRAUN, Vermögensbildung in Deutschland, hrsg. Von der LBS Bundesgeschäftsstelle, Berlin

54 Es gibt aber auch Risiken und Nachteile empirica Überforderung und Zwangsversteigerung Arbeitslosigkeit, Krankheit, Scheidung geringe Tilgung trotz niedriger Zinsen Preisblasen und Preisverfall Altersvorsorge dennoch besser Geringere Mobilität und höhere Transportkosten Hohe Transaktionskosten, insb. Grunderwerbsteuer ÖPNV-Anschluss, Entfernungspauschale Subventionen und EnEV Höhe Eigentums- vs. Mietwohnungsförderung Finanzierung energetische Sanierung 55

55 Internationale Trends in der Wohneigentumsbildung Symposium des Institutes der deutschen Wirtschaft Köln 15. Mai 2014 Han Joosten

56 Soziale Wohnungsbau in Europa 1

57 Altersrente in Europa 2

58 3

59 0% 25% 50% 75% 100% Wohnungsbestand in Skandinavien 2013 Dänemark Kopenhagen 0% 25% 50% 75% 100% Odense Haus Wohnung Sweden Arhus Stockholm Aalborg Uppsala Haus Wohnung 0% 25% 50% 75% 100% Malmo Finland Goteborg Helsinki Haus Wohnung Tampere 4

60 Wohnungsbestand in Skandinavien 2013 (Miete/Eigentum) 0% 25% 50% 75% 100% 0% 25% 50% 75% 100% Dänemark Sweden Kopenhagen Stockholm Odense Eigentum Miete Uppsala Eigentum Miete Arhus Malmo Aalborg Goteborg 0% 25% 50% 75% 100% Finland Helsinki Eigentum Miete Tampere 5

61 Preisentwicklung Dänemark ( ) Einfamilienhäuser Dänemark Kopenhagen Arhus Eigentumswohnungen Dänemark Kopenhagen Arhus 6

62 Preisentwicklung Finland Einfamilienhäuser Finland Helsinki Eigentumswohnungen Finland Helsinki 7

63 Preisentwicklung Schweden Einfamilienhäuser Schweden Stockholm Malmo Goteborg Eigentumswohnungen Schweden Stockholm Malmo Goteborg 8

64 Eigentum in Frankreich, Niederlande und BRD The Netherlands Germany France Total housing stock 7,2 million 40,2 million 33,0 million Number of dwellings per inhabitants Composition by type: Single family house 71% 47% 57% Multi family house 29% 53% 43% Composition by ownership type: Owner occupied 59% 40% 58% Rental home 41% 60% 32% Rental market: Investment Market 10% 54% 24% Social Rental Market 31% 6% 16% 9

65 10

66 Anzahl der verkauften Eigenheime (Ein- und Zweifamilienhäuser) in den letzten zehn Jahren verkaufte Einheiten Berlin Düsseldorf Frankfurt Hamburg Köln München Stuttgart Seite 11

67 Anzahl der verkauften Eigentumswohnungen in den Fokusregionen in den letzten zehn Jahren verkaufte Einheiten Berlin Düsseldorf Frankfurt Hamburg Köln München Stuttgart Quelle: Gutachterausschüsse der Städte Berlin, Düsseldorf, Frankfurt, Hamburg, Köln, München und Stuttgart, Berichte der Jahre 2003 bis 2013; eigene Darstellung Anmerkung: Frankfurter Werte für 2003, 2004 und 2005 inkl. Wohnungen im Erbbaurecht / Werte für Köln inkl. aller Kauffälle von Teileigentum Seite 12

68 Verkaufspreisen Deutschland Preis/m² Neubau Erstbezug Eigentumswohnungen Regio Neurenberg Regio Regensburg Regio München Regio Bodensee-Konstanz Regio Stuttgart Rhein-Neckar-Gebied Rhein-Main-Gebied Regio Düsseldorf Regio Keulen-Bonn Regio Münster-Osnabrück Regio Berlijn-Potsdam Regio Hamburg Preis/m² Bestandswohnungen Regio Neurenberg Regio Regensburg Regio München Regio Bodensee-Konstanz Regio Stuttgart Rhein-Neckar-Gebied Rhein-Main-Gebied Regio Düsseldorf Regio Keulen-Bonn Regio Münster-Osnabrück Regio Berlijn-Potsdam Regio Hamburg

69 Verkaufspreisen Deutschland Verkaufspreis Neubau Reihenhaus Regio Neurenberg Regio Regensburg Regio München Regio Bodensee-Konstanz Regio Stuttgart Rhein-Neckar-Gebied Rhein-Main-Gebied Regio Düsseldorf Regio Keulen-Bonn Regio Münster-Osnabrück Regio Berlijn-Potsdam Regio Hamburg Verkaufspreis Reihenhaus Bestand Regio Neurenberg Regio Regensburg Regio München Regio Bodensee- Regio Stuttgart Rhein-Neckar-Gebied Rhein-Main-Gebied Regio Düsseldorf Regio Keulen-Bonn Regio Münster- Regio Berlijn-Potsdam Regio Hamburg

70 Entwicklung der Angebotspreise Bestand Eigentumswohnungen /m² Berlin /m² Düsseldorf-Stadt Düsseldorf-Land /m² Frankfurt-Stadt /m² Frankfurt-Land Hamburg-Stadt /m² Hamburg-Land Köln-Stadt /m² Köln-Land /m² München-Stadt München-Land /m² Stuttgart-Stadt Stuttgart-Land /m² I-2010 III-2010 I-2011 III-2011 I-2012 III-2012 I-2013 III-2013 I-2014 Seite 15

71 Entwicklung der Angebotspreise Neubau Eigentumswohnungen /m² /m² Berlin /m² /m² Düsseldorf-Stadt Düsseldorf-Land Frankfurt-Stadt /m² /m² Frankfurt-Land Hamburg-Stadt Hamburg-Land /m² Köln-Stadt /m² /m² Köln-Land München-Stadt München-Land /m² /m² I-2010 III-2010 I-2011 III-2011 I-2012 III-2012 I-2013 III-2013 I-2014 Stuttgart-Stadt Stuttgart-Land Seite 16

72 Entwicklung der Angebotspreise Neubau Reihenhäuser Deutschland Berlin Düsseldorf-Stadt Düsseldorf-Land Frankfurt-Stadt Frankfurt-Land Hamburg-Stadt Hamburg-Land Köln-Stadt Köln-Land München-Stadt München-Land Stuttgart-Stadt Stuttgart-Land I-2010 III-2010 I-2011 III-2011 I-2012 III-2012 I-2013 III-2013 I-2014 Seite 17

73 18

74 Wohnungsbestand Frankreich 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% Miete Eigentum 30% 20% 10% 0% Île-de-France Gironde Haute-Garonne Rhône Loire Atlantique & ille et Vilaine Côte d'azur 19

75 Kaufpreisentwicklung Frankreich

76 21

77 Struktur der Niederländische Wohnungsmarkt Gesamtbestand= 100% houses Miete= 40% Eigentum (selbstnutzer) 60% Wohnungsbaugesellschaften= 31% 2,25 mln. Private Investoren= 9% Institutionellen Private/family offices

78 Fertigstellungen Niederlande Aantal woningen Miete Eigentum

79 Verkaufszahlen Neubau Niederlande

80 Preisentwicklung Neubau Niederlande Bron: MNW, projectmatige nieuwbouw koopwoningen 25

81 Preisentwicklung Bestand Niederlande (2010 = 100) Bron: Kadaster 2 6

82 Kaufpreisentwicklung Bestandswohnungen Niederlande 27

83 Niederlande: Mietpreisentwicklung (freifinanziert) 28

84 Wohneigentum Niederlande 29

85 Verkaufsstrategien für Wohnungen an Eigennutzer müssen sich in der nächsten 5-10 Jahren stark ändern, weil die Kunden es verlangen werden! 30

86 31

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