The Impact of Energy Facility Siting on Property Values

  Digitales Oberflächenmodel und 3D Stadtmodell (Quelle: ESRI (2010), ArcGIS 3D Analyst, http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/3danalyst/3dsymbols.html) Digitales Oberflächenmodel und 3D Stadtmodell (Quelle: ESRI (2010), ArcGIS 3D Analyst, http://www.esri.com/software/arcgis/extensions/3danalyst/3dsymbols.html)

In dieser Studie untersuchen wir die Auswirkungen von Standorten der Energieerzeugung auf deren Umgebung anhand der Grundstückspreisentwicklung mit Hilfe eines GIS-basierten Hedonic Pricing Modells. Im Rahmen einer Pilotstudie wird das Modell auf einen Windpark in der Nähe der Stadt Rheine in Nordrhein-Westfalen (Deutschland) angewendet.

Die Standortwahl ist essentiell für den Erfolg eines Windparkprojekts, zum Teil aufgrund der damit verbundenen sichtbaren Auswirkungen auf die Landschaft. Standortentscheidungen umfassen neben der Betrachtung der technischen Voraussetzungen, ökonomischen Erträgen und räumlichen Faktoren, auch die Bewertung von negativen externen Effekten (wie z.B. Sichtbarkeit und Lärm, Wertverlust bei Grundstücken). Abnehmende soziale Akzeptanz ist zu einem zentralen und zunehmend berücksichtigten Thema im Rahmen einer erfolgreichen Realisierung von Windparkprojekten geworden.

Das Ziel dieses Projektes ist die Quantifizierung der negativen Auswirkungen von Windparkstandorten. Um diese ökologischen Effekte zu bewerten, untersuchen wir die spezifischen Auswirkungen auf Grundstückspreise mittels eines GIS-basierten Hedonic Pricing Modells. Der Hedonic Pricing Ansatz wird oft zur Bewertung von Grundstückspreisentwicklungen und der darin reflektierten Werte lokaler ökologischer Attribute angewendet. Hierzu erstellen wir ein umfassendes Modell, welches alle potentiellen Einflussfaktoren für Grundstückspreise einbezieht, wie z.B. strukturelle, sozio-ökonomische und demographische Variablen, Erreichbarkeitsparameter und Faktoren der Landnutzung. Wir verwenden einen multiplen Regressionsansatz, um das Set der Variablen in ein Verhältnis zu den Grundstückswerten zu setzten.

Unser Hedonic Pricing Model wird unterstützt durch Geographische Informationssysteme (GIS). Mit Hilfe von GIS ist es möglich große, georeferenzierte Datensätze zu verarbeiten und Digitale Oberflächenmodelle (DEM/DOM) der betrachteten Region zu erstellen, was die Durchführung von 3D-Sichtbarkeitsanalysen für die betroffenen Grundstücke erlaubt. Sichtbarkeitsanalysen liefern Informationen über den Grad der Sichtbarkeit des Windparks für ein bestimmtes Grundstück. Durch Verwendung eines DEM/DOM werden zudem alle anderen Sicht-beeinflussenden Elemente der Umgebung, wie Höhenunterschiede, Gebäude und Bäume, einbezogen und erlauben daher die Erstellung eines realistischen Sichtbarkeitsprofils, ohne das betrachtete Gebiet besichtigen zu müssen. Sichtbarkeitsanalysen mit GIS stellen ein nützliches Tool zur Verbesserung der Schätzung ökologischer Auswirkungen dar.

Der generische Charakter des Modells erlaubt die Anwendung auf jegliche Elemente in der Landschaft (z.B. auch für Überlandleitungen), wenn notwendige georeferenzierte und sozio-ökonomischen Daten verfügbar sind. Daher stellt dieses Modell ein wertvolles Tool sowohl für strategisches Unternehmensmanagement als auch für politische Entscheidungsträger im Rahmen der Energieplanung dar. Hinsichtlich der sozialen Akzeptanz lässt sich durch die Anwendung der Hedonic Pricing Methode die Transparenz von Standortentscheidung erhöhen, da die verbundenen Auswirkungen und Kosten quantifiziert werden können.

Projektpublikationen

Sunak Y., Madlener R. (2012). The Impact of Wind Farms on Property Values: A Geographically Weighted Hedonic Pricing Model, FCN Working Paper No. 3/2012, Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior, RWTH Aachen University, May (revised March 2013).

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Yasin Sunak, M.A.

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