How view determines well-being and value
Published: November 7, 2022Last updated: November 11, 2026
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Anhand eines digitalen Zwillings (Digital Twin) des Schweizer Gebäudeparks sind wir in der Lage, eine Reihe von Sichtmetriken abzuleiten. Zum Beispiel können wir den visuellen Anteil der Seesicht eines Gebäudes bestimmen. Dies ermöglicht es uns, die Wirkungen von visuellen Elementen auf die Immobilienpreise in einer bisher unerreichten Genauigkeit zu verstehen. Wir stellen fest, dass die Sicht auf Seen und Städte in der Ferne den stärksten Einfluss auf den Verkaufspreis hat. Es hat sich auch gezeigt, dass die untersuchten visuellen Elemente stark kontextabhängig sind. Die Analyse vermittelt ein umfassendes Bild davon, wie die visuelle Qualität im Schweizer Gebäudepark und innerhalb eines bestimmten Gebäudes variiert.
Qualität der Sicht bei Immobilien
Es wurde mehrfach nachgewiesen, dass die Qualität der Sicht eine wichtige Rolle dabei spielen, wie Menschen Landschaften wahrnehmen und wie sie Entscheidungen treffen. Neuere neurowissenschaftliche Forschungen zeigen beispielsweise den unbewussten Einfluss von fraktalen Mustern auf die visuelle Wahrnehmung und das Wohlbefinden. Optimale fraktale Dimensionen (z. B. Naturlandschaften) reduzieren Stress und führen zu einer Ausschüttung von Endorphinen (Brielmann et al., 2022). Ausserdem neigen weit entfernte Objekte und Landschaften (>1 km) dazu, einen grösseren Anteil der Aufmerksamkeit der Menschen zu erhalten, als Objekte in mittlerer Distanz (150 Meter bis 1 km) (Hull & Stewart, 1995). Sowohl der Aspekt der Tiefenwahrnehmung als auch die Sichtbarkeit von fraktalen Mustern sind daher wichtige Aspekte, die im Zusammenhang mit der bebauten Umgebung zu berücksichtigen sind. Dies wird durch Forschungen zur städtischen Gesundheit und zu Innenräumen gestützt, die zeigen, dass ein qualitativ hochwertiger Ausblick aus dem Fenster den mentalen Zustand und die Schlafqualität der Arbeitnehmenden verbessert, Stress reduziert und die Kreativität fördert (Al Horr et al., 2016; Frontczak & Wargocki, 2011).
Was wir sehen, beeinflusst nicht nur unser Wohlbefinden, sondern kann sich auch auf die Mieten oder den Wert von Immobilien auswirken. Kriterien der Aussicht und der visuellen Qualität erklären Preisunterschiede bei Mehrfamilienhäusern in Genf (Baranzini et al., 2008) und bei Büromieten in Manhattan. Im Fall von Manhattan wiesen Büroflächen mit guter Aussicht einen effektiven Nettomietaufschlag von 6 % im Vergleich zu Flächen mit geringer Aussicht auf (Turan et al., 2021).
Frühere Analysen haben zwar die offenkundige Präferenz – höhere Preise – für qualitativ hochwertige Fensteransichten gezeigt, haben sich jedoch meistens auf viel kleinere Stichproben bezogen. Mit der neuen Möglichkeit, die Aussicht direkt aus einem digitalen Zwilling zu quantifizieren, haben wir nun die Möglichkeit, den finanziellen Wert einer qualitativ besseren Aussicht mit einer wesentlich grösseren geografischen Abdeckung analytisch zu bewerten.
Unsere Daten: Abgeleitet von einem «Digital Twin»
Unsere Datenbank besteht aus 32 Mio. Aussichtspunkten von Gebäudefassaden in der Schweiz. Jeder Punkt repräsentiert die visuelle Landschaft, wie sie durch ein virtuelles Fenster gesehen wird, und ermöglicht die Quantifizierung eines Ausblicks in Bezug auf die Zusammensetzung und Anordnung der visuellen Elemente.
Der digitale Zwilling ist eine exakte 3D-Darstellung aller Gebäude. Er beinhaltet Topologien, sichtrelevante Point-of-Interest-Daten wie Berge, Kernkraftwerke, Stromleitungen und verschiedene Landoberflächentypen wie Strassen, Wälder, Seen usw. So können wir modellieren, was von verschiedenen Stockwerken und von jeder Seite des Gebäudes aus sichtbar ist. Ein Blickwinkel enthält Informationen über den Anteil von Fassaden, Dächern, Seen, Vegetation und unerwünschten Strukturen wie Hochspannungsleitungen.
Visuelle Landschaftselemente können unterschiedlich häufig vorhanden sein. So haben beispielsweise nur 4.6 % des Schweizer Gebäudeparks eine Aussicht von 1 % auf ein Gewässer (z. B. einen Fluss oder See), während 57.6 % eine Aussicht von 1 % auf die Natur haben. Die Häufigkeit solcher visuellen Elemente variiert zudem je nach Standort; so hat ein durchschnittliches Gebäude in Basel 18.7 % Sicht auf Vegetation, während es in Genf 26.7 % sind.
Die Struktur der Stadt und das Gelände spielen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung des lokalen Angebots an Aussichten. Betrachtet man die Städte Lausanne und Zürich und untersucht ausschliesslich die Verteilung der Seesicht, so ergeben sich einige interessante Muster: Gebäude in Lausanne haben nicht nur häufiger Seesicht, sondern tendenziell auch mit einem grösseren Sichtanteil auf den See. Allerdings gibt es in Zürich verhältnismässig mehr Gebäude mit aussergewöhnlich guter Seesicht (Gesamtanteil von über 10 %), was auf ein grösseres Ungleichgewicht beim Zugang zu Seesicht in diesen beiden Städten hinweist. Betrachtet man die Lage der Gebäude mit der besten Seesicht, so zeigt sich, dass die hügelige Topografie des nordöstlichen Genferseeufers (Lausanne, Lavaux, Vevey, Montreux) die Wahrscheinlichkeit überdurchschnittlicher Sicht erhöht. Dagegen schafft die Häufung an Häusern innerhalb von 1.5 km vom Seeufer in Zürich eine natürliche Knappheit an hochwertigen Seesichten. Wirtschaftlich gesehen führt die Knappheit von Gütern in der Regel zu einer höheren Zahlungsbereitschaft.
Die Darstellung der geografischen Ausdehnung von Gebäuden mit Seeblick, eingefärbt nach der Grösse der jeweils grössten Aussicht, zeigt die Unterschiede im Angebot an Immobilien mit Seeblick zwischen dem Genfersee und dem Zürichsee.
Einflussfaktoren der Sicht auf die Hauspreise in der Schweiz
Wir haben den Einfluss verschiedener visueller Elemente in der Schweiz auf die Hauspreise untersucht. Konkret definieren wir unser Set von Sichtattributen als den maximal sichtbaren Anteil einer ausgewählten Variable für ein bestimmtes Gebäude (z. B. fünfprozentige Seesicht). Unter Berücksichtigung der üblichen Struktur‑, Erreichbarkeits- und Umweltmerkmale verwenden wir ein hedonisches Preismodell (Rosen, 1974), um den impliziten Preis der einzelnen Merkmale zu bestimmen. Das Modell zeigte, dass Häuser mit einer besseren Sicht auf einen See im Durchschnitt mit einem Aufschlag von 11 % gehandelt werden, während bessere Sicht auf Natur im Durchschnitt mit einem Abschlag von 1.6 % gehandelt werden. Bei näherer Betrachtung zeigt sich jedoch, dass bestimmte visuelle Merkmale (z. B. Seesicht oder Blick auf eine Stadt in der Ferne, siehe Abbildung) zwar grosse, global gültige Preiseffekte haben, andere jedoch räumlich variieren und stark kontextabhängig sind. So wird beispielsweise eine grössere Sicht auf die Natur in wohlhabenden städtischen Gebieten mit einem Aufschlag von 1 % gehandelt, während in den Stadtrandgebieten mittelgrosser Städte ein Abschlag von 1 % feststellbar ist.
Die x‑Achse zeigt den höchsten Wert (Anteil in %) pro Gebäude für das betreffende Sicht-Element. Die y‑Achse zeigt die vorhergesagte Bewertung (in Tausend CHF) eines Einfamilienhauses mit einem bestimmten Sichtanteil, während andere Prädiktoren, die in unserem hedonischen Modell verwendet werden, kontrolliert werden. Links: Marginale Auswirkung einer Sicht auf Gebäudeelemente in der Entfernung (1 km). Rechts: Auswirkung des Seeblicks auf die Transaktionspreise.
Von der Makro- zur Nanolage
Bei der Beschreibung der Lage einer Immobilie hat sich die Unterscheidung zwischen Makro- und Mikrolage eingebürgert. Die Makrolage, d.h. die grossräumige räumliche Einordnung, wird in der Schweiz meist durch die Gemeinde repräsentiert. Die Mikrolage beschreibt die kleinräumigen Lageeigenschaften innerhalb der Makrolage.
Neben der Identifikation eines Standorts und der Zuordnung der zugehörigen Standorteigenschaften ist die Umrechnung dieser gesammelten Informationen in ökonomische Kategorien von entscheidender Bedeutung. Dabei wird der Wert aus der Knappheit des räumlichen Güterbündels abgeleitet: Je seltener eine bestimmte Kombination wünschenswerter Standorteigenschaften in einem Gebiet vorkommt, desto höher ist prinzipiell ihr ökonomischer Wert. So erzielt ein Grundstück mit Seesicht deutlich höhere Preise als ein Grundstück ohne Seesicht, weil es — zumindest in der Schweiz — selten ist. Ein Mikrolagekriterium wird nur dann preisrelevant, wenn es auch ein exklusives Attribut ist, das an anderen Standorten in derselben Makrolage nicht vorhanden ist.
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von hochauflösenden Geodaten hat eine dritte Ebene der Lagequalität Einzug in die Bewertungspraxis gehalten: die Nanolage. Dieser Begriff wird verwendet, um die Qualität der Lage einer Wohnung innerhalb des Gebäudes zu definieren. Eine Wohnung im obersten Stockwerk hat z. B. eine andere Aussicht als eine Wohnung im Erdgeschoss, und eine nach Süden ausgerichtete Wohnung hat mehr Tageslicht als eine nach Norden ausgerichtete. Die Nanolage führt eine zusätzliche Streuung der Zahlungsbereitschaft innerhalb des Preisniveaus der Makro- und Mikrolage ein. Unsere Sicht-Datenbank ermöglicht eine datengesteuerte Bewertung der Nanolage.
Referenzen
Al Horr, Y., Arif, M., Kaushik, A., Mazroei, A., Katafygiotou, M., & Elsarrag, E. (2016). Occupant productivity and office indoor environment quality: A review of the literature. Building and Environment, 105, 369–389. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2016.06.001
Baranzini, A., Ramirez, J. V., Schaerer, C., & Thalmann, P. (2008). Introduction to this Volume: Applying Hedonics in the Swiss Housing Markets. Swiss Journal of Economics and Statistics, 144(4), 543–559. https://doi.org/10.1007/BF03399265
Brielmann, A. A., Buras, N. H., Salingaros, N. A., & Taylor, R. P. (2022). What Happens in Your Brain When You Walk Down the Street? Implications of Architectural Proportions, Biophilia, and Fractal Geometry for Urban Science. Urban Science, 6(1), Article 1. https://doi.org/10.3390/urbansci6010003
Fleischmann, M., Romice, O., & Porta, S. (2021). Measuring urban form: Overcoming terminological inconsistencies for a quantitative and comprehensive morphologic analysis of cities. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 48(8), 2133–2150. https://doi.org/10.1177/2399808320910444
Frontczak, M., & Wargocki, P. (2011). Literature survey on how different factors influence human comfort in indoor environments. Building and Environment, 46(4), 922–937. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2010.10.021
Hull, R. B., & Stewart, W. P. (1995). The Landscape Encountered and Experienced While Hiking. Environment and Behavior, 27(3), 404–426. https://doi.org/10.1177/0013916595273007
Rosen, S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiation in Pure Competition. Journal of Political Economy, 82(1), 34–55. JSTOR.Turan, I., Chegut, A., Fink, D., & Reinhart, C. (2021). Development of View Analysis Metrics and Their Financial Impacts on Office Rents. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3784759
