Mietpreise deutscher Lebensmitteldiscounter

LM-Discounter stehen immer mehr im Fokus von institutionellen Investoren. Eines der auffälligeren Beispiele für diese Aussage ist die Übernahme von 80 ALDI-Märkten durch die Allianz-Versicherung.¹ Dabei beträgt die Gesamtanzahl dieses Betriebs- und Immobilientyps in Deutschland ca 16.000 (vgl. EHI 2013). Die flächendeckende Verbreitung dieser in einfacher Bauweise errichteten Objekte schließt auch Standorte im ländlichen Raum ein. Bei einer durchschnittlichen wirtschaftlichen Lebensdauer von im Mittel 10–15 Jahren ergeben sich danach vielfach kaum Perspektiven für eine Nachnutzung.

Das Investitionsinteresse ist also nicht sofort ersichtlich, vielmehr erschließt es sich erst nach Betrachtung des Stellenwertes von Handelsimmobilien für deren Hauptnutzer. So benötigt der stationäre Handel die Flächen als Betriebsmittel. Damit ist eine unmittelbare, kausale Beziehung zwischen dieser Objekteigenschaft und dem Umsatz des sie nutzenden Unternehmens gegeben, die je nach Branche und Betriebsform quantitativ sogar Proportionalität beinhalten kann. Dies gilt insbesondere für den Lebensmittelhandel. Dieser zeichnet sich hinsichtlich der raum-zeitlichen Konstanz der Umsatzgenerierung zusätzlich dadurch aus, dass die von ihm angebotenen Waren zum periodischen Bedarf zählen. Damit ist eine kontinuierliche und unelastische Nachfrage zu erwarten. Sind die Flächen nicht im Besitz des Handelsunternehmens, dann drückt demnach eine Vereinbarung über einen für sie zu zahlenden Mietzins zugleich auch eine Erwartung des an diesem Standort nachhaltig zu erzielenden Umsatzes aus.

In ihrem Bestreben, langfristige, risikoarme Investitionen zu tätigen, kommt den institutionellen Anlegern insbesondere die Anbieterstruktur der LM-Discounter entgegen. So setzt diese Betriebsform auf Kostenminimierung. Bei den angesprochenen geringen Absatzmargen besteht eine wesentliche Gewinnquelle in der Ausnutzung der economies of scale in der Warenbeschaffung. Dies führt zu einem Konzentrationsgrad (dem höchsten im gesamten Handel), nicht nur bei Discountern (5 Unternehmensgruppen² haben ca. 85 % Marktanteil), sondern generell im LM-Handel. Man kann also den als Mieter auftretenden Unternehmen eine hohe Bonität unterstellen (vgl. Altenschmidt und Steinert 2007, S. 225).

Formalisiert man die bisherigen Überlegungen, dann ergibt sich: Die Miete (M) ist vom Umsatz (U) abhängig

Für LM-Discounter wird der Mietwertanteil mit 3,0 bis 4,0 % vom Umsatz angegeben (vgl. HypZert 2013, S. 74). Der Umsatz (U) selbst ist abhängig von der Angebots(A)- und Nachfrage(N)-Situation am jeweiligen Mikro-, Meso- und Makrostandort. Dabei wird die Mietfläche wegen ihrer starken Beziehung zur Leistungsbereitschaft des Unternehmens hier zunächst als Angebotsmerkmal betrachtet.

Führt man nun für die Zuordnung der Einflussgrößen die immobilienspezifische Betrachtungsweise ein, so ist die Mietfläche jetzt als Objektmerkmal (O) zu betrachten. Unter entsprechender Integration des Umsatzes können dann folgende übergeordneten Kategorien zur Erklärung des Mietpreises einer von einem LM-Discounter genutzten Handelsimmobilie postuliert werden:

Die Beziehung (3) umschreibt damit das Hauptziel des Beitrags:

Erklärung und Prognose des Mietpreises von LM-Discountern unter Einbeziehung der

Mit Erreichen dieses Ziels eröffnet sich gleichzeitig die Möglichkeit, potenziellen Investoren in diese Handelsimmobilienklasse eine Überprüfung ihrer Investitionsentscheidung im Rahmen ihrer Risikoabschätzung zu gestatten. Damit ergibt sich als zweites Ziel des Beitrags:

Diskussion der Möglichkeit der Überprüfung von Investitionsentscheidungen in LM-Discountimmobilien auf der Grundlage der Prognose der zukünftig zu erwartenden Miete sowie der möglichen Veränderung der sie beeinflussenden Variablen.

Um diese Ziele zu erreichen, werden zunächst auf Basis eigener Vorarbeiten in Verbindung mit einem Literaturüberblick empirisch zu prüfende Hypothesen aufgestellt und mögliche Einflussdimensionen identifziert. Danach erfolgt die hypothesengeleitete Informationsgewinnung von Variablen, welche diese Dimensionen beschreiben. Die Informationsverarbeitung beinhaltet drei Schritte: Mit Hilfe einer schrittweisen Regression wird aus den als relevant erachteten metrisch skalierten Einflussvariablen eine Teilmenge mit signifikantem Erklärungswert für die Miete bestimmt. Die nachfolgend eingesetzte Hauptkomponentenanalyse soll unter ihnen bestehende Strukturen aufdecken, deren mathematische Entsprechung (sogenannte Komponenten) linear unabhängig sind, also als (Erklärungs-) Dimensionen aufgefasst werden können. Wird dann eine erneute Regression mit Einschluss weiterer nominal erfasster Variablen zur Erklärung des Mietpreises durchgeführt, kann der Erklärungswert dieser Dimensionen bestimmt und somit eine Aussage über die Gültigkeit der aufgestellten Hypothesen getroffen werden. Unter Berücksichtigung der Signifikanz dieses Modells sowie möglicher Einschränkungen erfolgt eine Bewertung des geleisteten wissenschaftlichen Beitrags sowie der Eignung für die praktische Anwendbarkeit im Rahmen von Investitionsentscheidungen.

In bisherigen wissenschaftlichen Beiträgen zur Erklärung des Mietzinses bzw. des Kaufpreises von Handelsimmobilien erfolgt die Herleitung schwerpunktmäßig auf der Grundlage von Angebotskennzeichen des mietenden Handels sowie dem Nachfragepotenzial als Erklärung für den zu erzielenden Umsatz am Immobilienstandort (vgl. Tab. 2). Der am meisten untersuchte Immobilientyp ist das Shopping Center und dies für den angloamerikanischen Raum. Eine Ausnahme in mehrfacher Hinsicht bildet der Beitrag von Jeong und Kim 2011 mit der Untersuchung von Einzelhandelsimmobilien in einer 1 A-Lage in Seoul. Dieser berücksichtigt auch Mietvertragscharakteristika und wendet als Analysemethodik jene des vorliegenden Beitrags an.

Inwieweit sind Erkenntnisse anderer Handelsimmobilientypen auf die vorliegende Aufgabenstellung übertragbar? Dies beantwortet Striebich 2009 für Shopping Center-Untersuchungen positiv. Er weist nach, dass die in Beziehung (3) postulierte Abhängigkeit der Mietpreisfestsetzung von der Umsatzerwartung sowie den mieter- und objektspezifischen Merkmalen ebenfalls gültig ist. Sie wird lediglich erweitert durch die Managementaufgabe des SC-Betreibers, mit der Auswahl des Mieters auch den Gesamterfolg des Centers zu erhöhen.

Die damit mögliche Diskussion der Literaturbeiträge wird im Sinn der Aufgabenstellung so strukturiert, dass das Augenmerk auf die verwendeten Einflussvariablen zur Erklärung des Mietpreises sowie auf das Aggregationsniveau ihrer Erfassung gelegt wird. Für eine Vergleichbarkeit der Beiträge werden dabei folgende Zuordnungen von Variablen zu den in Beziehung (3) verwendeten übergeordneten Erklärungskategorien verwendet (vgl. Tab. 1)

Alle Beiträge verwenden standortspezifische Variablen, die Angebots- und/oder Nachfrageaspekte abbilden und den Umsatz und damit indirekt die Miete schätzen (vgl. Beziehung (2)). Alle Autoren verwenden auch objektspezifische Variablen und nähern sich damit der postulierten Beziehung (3) an. Lediglich ein Beitrag (Jeong und Kim 2011) bezieht bereits – in einer sehr standardisierten Form – mieterspezifische Variablen mit ein.

Die hier nicht aufgeführten Untersuchungen von Klein ( 2014), Segerer und Klein (2012) erweitern das bislang etablierte Spektrum der Einflussvariaben um zwei für LM-Discounter typische Besonderheiten: Die Standortrestriktion aus dem Nachfragedruck am teilmarktübergreifenden Immobilienmarkt sowie die oligopole Angebotsstruktur. Segerer und Klein 2012 weisen in ihrem Beitrag zur Makrostandortwahl von LM-Discountern nach, dass LM-Discounter in ihrer Standortwahl in Märkten mit hohem Nachfragedruck für den Immobilienmarkt, welcher anhand von Angebotsmieten für Wohnimmobilienpreisen gemessen wird, restringiert sind. Diesen Effekt gilt es auch in dem vorhandenen Modell mit abzubilden, wobei von einem positiven Zusammenhang von Wohnimmobilienpreisen und der am Makrostandort vorhandenen Nachfrage am Immobilienmarkt ausgegangen wird. Auf der Angebotsseite ist vor allem zu berücksichtigen, dass wenige LM-Discountanbieter den Markt dominieren und sich in ihrer Leistungsfähigkeit deutlich unterscheiden. Dies zeigt ein Vergleich der Flächenproduktivitäten einzelner Filialen der wichtigsten Marktteilnehmer in Tab. 3.

Für die Erklärung des Mietpreises ist somit zu erwarten, dass unterschiedliche Anbieter an ein und demselben Standort aufgrund der unterschiedlichen Attraktivität ihrer „Marke“ beim Konsumenten signifikant unterschiedliche Umsätze erzielen. In Mietvertragsverhandlungen werden die Anbieter zu Mietinteressenten und ihre unterschiedliche Mietzahlfähigkeit ein Erklärungsmerkmal.

Die für das Modell relevanten Variablen sowie deren Wirkungsrichtung auf den LM-Discounter-Mietpreis sind in Abb. 1 in der Übersicht dargestellt (vgl. auch Gl. (3)). Die Zuordnung zu übergeordneten Erklärungskategorien erfolgt im Sinne der Aufgabenstellung unter Beachtung der Immobilienperspektive, auch wenn diese für manche Variablen nicht eindeutig erscheint. Die unterschiedlichen Betrachtungsmaßstäbe der in der Immobilie ausgeübten wirtschaftlichen Tätigkeit mit Einfluss auf den Mietpreis sind angegeben.

Auf Basis der theoretischen Überlegungen sowie der bisherigen empirischen Ergebnisse wird die Miethöhe von LM-Discountern durch Standort- (N, A), Mieter- (MIE) und Objektmerkmale (O) determiniert. Im Rahmen des Beitrags sind deshalb folgende drei zentrale Hypothesen zu prüfen:

Die allgemeinen Überlegungen haben zu folgendem Ansatz geführt:

Für seine Überprüfung eignet sich, wie in den bisher vorliegenden Untersuchungen, die Regressionsmethode, da sie eine möglichst einfach nachvollziehbare und reproduzierbare Schätzmethodik generiert. Ihr liegt die Annahme zugrunde, dass keine linearen Abhängigkeiten zwischen den erklärenden Variablen vorliegen. Auf Basis inhaltlicher Überlegungen, insbesondere zum Bestandteil des Umsatzes als Makrogröße zur Erklärung des Mietpreises (Beziehung (3)) sowie der bisherigen empirischen Ergebnisse ist jedoch nicht von einer linearen Unabhängigkeit der einzelnen Variablen auszugehen.

Des Rosiers et al. 2005 berücksichtigen diesen Umstand in Form eines Attraktivitätsindexes, welcher unter Anwendung eines Huff-Modells aus Variablen der Nachfrage- und der Angebotsseite den potenziellen Umsatz des jeweiligen Shopping Centers abbildet.³ Dieser Ansatz hat jedoch den Nachteil, dass er einen bereits vordefinierten Zusammenhang aus Nachfrage- und Angebotsvariablen unter Einbeziehung der Verkaufsfläche verwendet. Der Einfluss einzelner Variablen ist somit nicht messbar, sondern stellt eine aggregierte Nachfrage-Angebotsvariable dar. Gleichzeitig gestaltet sich die Interpretation eines solchen Indexes als schwierig, da die Änderung eines Inputwertes keine lineare Beziehung zum Indexwert aufweist. Aus diesen Gründen wird deshalb dem Ansatz von Jeong und Kim 2011 gefolgt, welche zur Erklärung und Prognose des Kaufpreises von Handelsimmobilien mit der Anwendung einer schrittweisen Regression, einer Faktorenanalyse und einer darauf aufbauenden Regression nach der Einschlussmethode einen dreistufigen Untersuchungsansatz verfolgen. Dieses Vorgehen hat den Vorteil, dass der schrittweise Ansatz es ermöglicht, die wichtigsten Determinanten der LM-Discountermiete zu identifizieren und somit eine praxisorientierte Methodik zur Mietpreisprognose zur Verfügung zu stellen. Die Anwendung einer explorativen Faktorenanalyse bietet darüber hinaus die Möglichkeit, das Wirkungsgefüge der einzelnen – metrischen – Erklärungsvariablen durch die Berechnung von unabhängigen Faktoren abzubilden. Somit wird einerseits der Gegebenheit Rechnung getragen, dass innerhalb der erklärenden Variablen Abhängigkeiten bestehen, welche für die metrischen erklärenden Variablen durch die Bildung unabhängiger Faktoren mathematisch eliminiert werden. Andererseits lässt dieses Vorgehen eine Prüfung des in Abb. 1 postulierten Gesamtmodells und somit der zu prüfenden Hypothesen zu, da im letzten Schritt die berechneten Faktorwerte sowie alle übrigen nominalen Variablen in einer Regression nach der Einschlussmethode getestet werden. Das methodische Vorgehen ist in Abb. 2 in der Übersicht dargestellt.

Die inhaltliche Erklärung für dieses Vorgehen greift noch einmal die eingangs belegte duale Funktion der Objektmerkmale einerseits als Kennzeichen der Immobilie, andererseits als Schlüsselgrößen für den mit dieser Immobilie zu erzielenden Umsatz auf. Da insbesondere für den LM-Discounter der immobilienspezifische Mietpreis funktional vom Umsatz abhängt, hier aber als Kennzahl für die Investitionseigenschaften der Immobilie erklärt werden soll, ist es notwendig, eine saubere Zuordnung der Einflussgrößen in die ausgewiesenen Kategorien Nachfrage, Angebot, Mietereigenschaften und Objektmerkmale zu treffen.

Demnach wird in einem ersten Schritt durch die Anwendung einer schrittweisen Regression versucht, diejenigen Variablen herauszufinden, deren Linearkombination mit der geringsten Anzahl unabhängiger Variablen die beste Schätzung des Mietpreises liefert (vgl. Urban und Mayerl 2011, S. 112).

Im Schritt 2 werden die metrisch und intervall-skalierten Einflussvariablen mittels explorativer Faktorenanalyse neuen, nicht vorgegebenen Erklärungsdimensionen zugeordnet und überprüft, ob diese sich im Sinn der gewählten Kategorien Nachfrage, Angebot, Mietereigenschaften und Objektmerkmale interpretieren lassen.

Falls dies möglich ist, bleibt noch zu prüfen, welchen Einfluss diese Kategorien auf die Erklärung des Mietpreises ausüben. Hierzu werden in Schritt 3 neben den in Schritt 1 ausgewählten Variablen auch weitere, nominal skalierte Variablen in einer Regression nach der Einschlussmethode berücksichtigt.

Als Gesamtergebnis wird der Wirkungszusammenhang der einzelnen Variablen abgebildet. Vor der Schätzung der Modelle gilt es jedoch, mit Hilfe deskriptiver Statistiken einen ersten Überblick über die Datengrundlage zu geben und mittels Korrelationsanalyse univariate Zusammenhänge innerhalb der metrischen Variablen zu identifizieren.

Aus wissenschaftlicher Sicht haben die Analysen gezeigt, dass die Höhe des Mietpreises von LM-Discountern nicht alleine von den Mikro- und Makrostandortbedingungen, sondern auch durch den entsprechenden Mieter und objektspezifische Merkmale bestimmt wird. Die konkrete Nachfragesituation vor Ort – vorrangig: fußläufiges Nachfragepotenzial, PKW-Frequenz; nachrangig: Wettbewerbssituation – determiniert hierbei genauso die Höhe des Mietpreises wie die Mietvertragsdauer. Letztere ist jedoch als Indikator für die Expansionsstrategie eines Handelsunternehmens zu interpretieren.

Insgesamt stellt der Beitrag die erste wissenschaftliche Untersuchung im deutschsprachigen Raum dar, welche sich auf Vertragsmieten im LM-Einzelhandel stützen kann. Die Modelle zur Mietpreisanalyse leisten somit einen fundamentalen Beitrag, um die Transparenz in diesen bis dato durch die restriktive Informationspolitik der LM-Discounterunternehmen geprägten Markt zu steigern und bilden somit die Basis für eine objektive Bewertung von Investitionen in LM-Discounter.

Und sie zeigen auch eine Möglichkeit, die bisher dominierende umsatzbasierte Perspektive durch eine für diesen Handelsimmobilientyp geeignete Betrachtungsweise zu ergänzen.