In welchen Zürcher Gemeinden wächst die Bevölkerung und wieso?

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Transkript:

In welchen Zürcher Gemeinden wächst die Bevölkerung und wieso? Hans-Peter Bucher Statistisches Amt des Kantons Zürich Statistiktage Luzern 15. November 2007

Inhalt 1. Ausgangslage 2. Kommunale Unterschiede im Bevölkerungswachstum 3. Identifizieren der Einflussfaktoren: Modell 4. Fazit / Ausblick 2

1. Ausgangslage Im Kanton Zürich wächst die Bevölkerungszahl seit einigen Jahren relativ stark an. Das Wachstum liegt über dem schweizerischen Mittel. Die Bevölkerung im Kanton Zürich wächst vor allem durch Wanderungsgewinne, aber auch durch Geburtenüberschüsse. Hinter dem allgemeinen Wachstumstrend verstecken sich aber regionale und vor allem kommunale Unterschiede. Fragestellung: In welchen Zürcher Gemeinden wächst die Bevölkerung, in welchen nicht? Welches sind die Gründe für die Unterschiede? Ziel: Versuchen, die Unterschiede in der Bevölkerungsdynamik mit Hilfe eines einfachen Regressionsmodells zu erklären. Untersuchungszeitraum: 14 Jahre (Ende 1992 bis Ende 2006) 3

Der Kanton Zürich ist stark besiedelt 95% der Einwohner im Kanton Zürich wohnen in einer Agglomerationsgemeinde Die Agglomeration Zürich hat sich bis über die Kantonsgrenzen ausgeweitet. Metropolitanregion Zürich Kanton ZH 1992 2006 (14 Jahre): Bevölkerung +10% (+115 000) zu 2/3 Wanderungsgewinne zu 1/3 Geburtenüberschüsse starkes Wachstum seit 1998 Wohnungsbestand +18% (+95 000) 4

2. Kommunale Unterschiede im Bevölkerungswachstum Im Kanton Zürich nimmt die Bevölkerung zu, aber nicht überall gleich stark Variabilität auch innerhalb der Regionen Entwicklung ZH 1992-2006 Zunahme in 164, Abnahme in 7 Gemeinden In 23 Gemeinden lag Wachstum bei über 35% Stärkeres Wachstum in periurbanen Gemeinden, schwächeres in Zentren und Agglomerationsgürtel 1950 5

Beispiele Ausgewählte Gemeinden im Kanton Zürich Kloten Winterthur Hettlingen Zürich Bassersdorf Mönchaltorf Stallikon Es gibt auch Unterschiede im zeitlichen Verlauf. 6

3. Identifizieren der Einflussfaktoren: Modell Kann mit den vorliegenden Daten der amtlichen Statistik gezeigt werden, welches wichtige Einflussfaktoren sind? Regressionsmodell: 1. Schritt: Aufbereiten von Gemeinde-Indikatoren (Jahresdaten) 2. Schritt: Identifizieren der wichtigen Einflussfaktoren mit Hilfe eines einfachen Regressionsmodells 3. Schritt: Versuchen, mit Hilfe des Modells die Bevölkerungszahl für das nächste Jahr zu schätzen (als ergänzende Informationen zu unserem Komponentenmodell SIKURS: Regionalisierte Bevölkerungsprognosen für den Kanton Zürich ) 7

Es wirken vielfältige Einflussfaktoren (Auswahl) Standort-Attraktivität Lage Nähe zu Zentren Verkehrsanbindung Steuerbelastung Steuerkraft Preisniveau Arbeitsplätze Bevölkerungsentwicklung einer Gemeinde Externe Sondereinflüsse 1990 Eröffnung S-Bahn 2001 Grounding Swissair 2002 Spatenstich A4 Immissionen Flughafen Autobahn Demographie Bevölkerungsstruktur Anteil Familien Zuwanderung Geburtensaldo Wandersaldo Wohnungsbau Wohnbautätigkeit Verfügbarkeit Bauland Investitionen in Wohnbau Wohnungsmarkt, Nachfrage Polit. Rahmenbedingungen Gemeinde will wachsen Bauzonenreserven Kantonaler Richtplan 8

Modell: Was wurde gemacht? Multiples lineares Regressionsmodell Gemeinde-Indikatoren für 171 Zürcher Gemeinden über 14 Jahre (Jahre 1993 bis 2006), d.h. 2394 Fälle Zielvariable: Bevölkerungswachstum in % Erklärende Variablen: geprüft wurden über 30 Variablen, in unterschiedlicher Form. Voraussetzung für den prognostischen Teil sind voraus laufende Werte. Modell wurde auf folgende erklärende Variablen reduziert: Wohnungszugang, Wohnungen im Bau, Wohnungen baubewilligt, Leerwohnungen, Zuwanderung, Bodenpreise, Steuerfuss Aus Modell eliminiert wurden (hoher p-wert, Kollinearität) u.a. Steuerkraft, Nähe zu Zürich, Erreichbarkeit OeV, Einw. Alter 20-40J., Frauen 15-49J., Ausländeranteil, Geburtensaldo, Wandersaldo, Bauzonenreserven, fertig erstellte Wohnungen (EFH, MFH), Gemeindegrösse, Gemeindetyp Das Modell erfüllt die Modellvoraussetzungen (Residuenanalyse) 9

Parameter-Werte 10 Variable Bezeichnung Parameter Anteil an erklärter Varianz in % Signifikanz Intercept Achsenabstand 0.1722 wbapv1 Wohnungen im Bau in %, Vorjahr 0.3382 55.8 *** wozpv1 Wohnungszugang in %, Vorjahr 0.1765 33.8 *** wozpv2 Wohnungszugang in %, vor 2 Jahren 0.0601 5.3 *** wbepv1 Wohnungen baubewilligt in %, Vorjahr 0.0999 3.3 *** lwpv1 Leerwohnungen in %, Vorjahr 0.1238 1.2 *** zuev1 Zuwanderung pro 1000 Einw., Vorjahr 0.0041 0.4 * boprv1 Bodenpreis in 100 CHF, Vorjahr -0.0487 0.1 * stfv1 Steuerfuss, Vorjahr -0.0051 0.2. Adjusted R-squared 37.5% FG 2385 Mit dem Modell kann 37% der Varianz erklärt werden. Wichtigste erklärende Variable ist Wohnungen im Bau im Vorjahr, zweitwichtigste Wohnungszugang im Vorjahr. Eigentlich nichts Neues: Die Bevölkerung wächst wo gebaut wird. Der Einfluss von Bodenpreis und Steuerfuss (aber auch Steuerkraft, Zentralität) scheint weniger bedeutend zu sein.

Wie können die Zahlen interpretiert werden? Modell: Steigt der Wert der Variable Wohnungen im Bau im Vorjahr um 1 %-Punkt (andere Werte konstant), so erhöht sich der Wert der Zielvariable Bevölkerungszuwachs in % um 0.338 %-Punkte. "Durchschnittsgemeinde" im Kanton Zürich Mittelwert der 171 Gemeinden Veränderung Ergebnis über 14 Jahre, in % %-Punkte %-Punkte X Wohnungen im Bau im Vorjahr 2.361 1 3.361 Y Bevölkerungszuwachs im Jahr 1.177 0.338 1.515 11

Prognosen für das nächste Jahr? Für die Gemeinde Bassersdorf stimmt das Modell recht gut. Das ist aber noch nicht für alle Gemeinden der Fall. Um wirklich kurzfristige Prognosen für jede Gemeinde machen zu können, muss das Modell noch ausgebaut werden. 12

4. Fazit / Ausblick Das vorliegende Modell ist ein einfaches Modell und stellt eine vereinfachte Approximation dar. Das kommunale Bevölkerungswachstum ist von vielfältigen Einflussfaktoren abhängig, die nicht alle modelliert werden können. Mit dem Modell kann 37% der Varianz erklärt werden. Das Modell deckt nicht alles ab und ist noch ausbaufähig. Mögliche Ansätze sind: Weitere Variablen (auch zeitabhängige) Verbesserungen am Modell Andere Verfahren (z.b. fixed effects model, mixed effects model) Anregungen sind erwünscht! 13