Land suitability analysis for corporate real estate developments in growing metropolises as the city of Düsseldorf

Authors

  • Michael Nadler Lehrstuhl Immobilienentwicklung, Technische Universität Dortmund, August-Schmidt-Straße 6, 44227, Dortmund, Deutschland http://orcid.org/0000-0002-5231-6547
  • Florian Spieß Space Datists GmbH, Technologiezentrum der Technischen Universität Dortmund, Emil-Figge-Straße 76–80, 44227, Dortmund, Deutschland
  • Georg Müller Catella Project Management GmbH, Kaistraße 18, 40221, Düsseldorf, Deutschland

DOI:

https://doi.org/10.1007/s13147-018-0545-0

Keywords:

Multi-criteria decision-making, Geographic information systems, Land and real estate management, Location analysis, Growing metropolitan areas, Urban development

Abstract

Not only in Germany the attractiveness of large cities leads to a crowding out of corporate real estate in prosperous areas. This affects local communities since the settlement of corporate real estate often entails considerable external (utility) effects. Avoiding this crowding out serves as the origin for developing an innovative methodology for systematic land suitability assessment. Using the current German geodata-initiatives, we can merge for the first time existing geospatial data sets and geographic information systems on the basis of compromise programming into a multidimensional decision-support system for real estate and urban development in Germany. Applied to the city of Düsseldorf, we empirically verify the added value of this new methodology. Not only identifies the multidimensional and GIS-based land suitability assessment new and additional parcels for private investors and developers of corporate real estate. Moreover, the GIS-model visualizes spatial clusters of available industrial land, which might as proactive landscape protection areas prevent the future crowding out of corporate real estate. Thus, the methodology makes an important contribution to an empirically-based commercial planning system by supporting the interdisciplinary exchange between private and public actors in real estate and urban development.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abart-Heriszt, L. (1999): GIS-Modell zur landesweiten Beurteilung der Standorteignung für Industrie und Gewerbe in der Steiermark. In: Strobl, J.; Blaschke, T. (Hrsg.): Angewandte Geographische Informationsverarbeitung XI. Beiträge zum AGIT-Symposium Salzburg 1999. Heidelberg, 1‑10.

Arabsheibani, R.; Kanani Sadat, Y.; Abedini, A. (2016): Land suitability assessment for locating industrial parks: a hybrid multi criteria decision-making approach using geographical information system. In: Geographical Research 54, 4, 446-460. doi: 10.1111/1745-5871.12176.

Baja, S.; Chapman, D. M.; Dragovich, D. (2007): Spatial based compromise programming for multiple decision making in land use planning. In: Environmental Modeling and Assessment 12, 3, 171-184. doi: 10.1007/s10666-006-9059-1.

Bankhofer, U. (2001): Industrielles Standortmanagement: Aufgabenbereiche, Entwicklungstendenzen und problemorientierte Lösungsansätze. Wiesbaden. = Neue Betriebswirtschaftliche Forschung 287.

Berlemann, M.; Tilgner, J. (2006): Determinanten der Standortwahl von Unternehmen – ein Literaturüberblick. In: ifo Dresden berichtet 13, 6, 14-24.

Berlemann, M.; Tilgner, J. (2007): Determinanten der innerdeutschen Standortwahl von Unternehmen – Ergebnisse einer empirischen Analyse. In: ifo Dresden berichtet 14, 3, 14-22.

Bill, R. (2014): Geoinformation für jedermann – goldene Zeiten für die empirische Raumforschung. In: Raumforschung und Raumordnung 72, 3, 177-178.

Bill, R. (2016): Grundlagen der Geo-Informationssysteme. Berlin.

BMVBS – Bundesministerium für Verkehr, Bau- und Stadtentwicklung (2011): Typologie und Bestand beheizter Nichtwohngebäude in Deutschland. Berlin. = BMVBS-Online-Publikation 16/2011.

BNPRE – BNP Paribas Real Estate (2017): Logistikmarkt Deutschland Property Report 2017. Frankfurt am Main.

Boutkhoum, O.; Hanine, M.; Agouti, T.; Tikniouine, A. (2015): An improved hybrid multi-criteria/multidimensional model for strategic industrial location selection: Casablanca industrial zones as a case study. In: SpringerPlus 4, 628, 1‑23. doi: 10.1186/s40064-015-1404-x.

Brabeck, J.; Ruhnau, U.-J. (2018): Kampf um Wohnraum im Düsseldorfer Norden. In: Rheinische Post vom 27. Januar 2018, 1.

BulwienGesa (2016): Logistik- und Immobilien 2016. München.

BulwienGesa (2017): Logistik- und Immobilien 2017: Citylogistik. Mit neuen Ideen in die Stadt. München.

Busch, R. (2013): Logistikimmobilienstandorte in Deutschland – Raumstrukturen und räumliche Entwicklungstendenzen. Wuppertal.

Busch, R.; Sikorski, S. (2006): Raumansprüche und Raumverträglichkeit von Logistikstandorten. In: Clausen, U.; Reicher, C. (Hrsg.): Logistik und Städtebau 2006: Raumverträglichkeit von Logistikstandorten. Dortmund, 66-79.

Can, A. (1992): Residential quality assessment: alternative approaches using GIS. In: The Annals of Regional Science 26, 1, 97-110. doi: 10.1007/BF01581483.

CBRE (2017): Deutschland Logistikimmobilienmarkt Q3/2017. Frankfurt am Main.

Cushmann & Wakefield (2017): Urban logistics report – the ultimate real estate challenge. London.

Difu – Deutsches Institut für Urbanistik (2017): Kurzstudie zu kommunalen Standortfaktoren. Ergebnisse auf Grundlage der Daten des Difu-Projekts „Koordinierte Unternehmensbefragung“. Berlin.

DIHK – Deutscher Industrie- und Handelskammertag (2014): Industriestandort Deutschland: Risse im Fundament. DIHK-Umfrage im Netzwerk Industrie 2014. Berlin.

Dueker, K. J; Delacy, P. B. (1990): GIS in the land development planning process balancing the needs of land use planners and real estate developers. In: Journal of the American Planning Association 56, 4, 483-491. doi: 10.1080/01944369008975451.

Dumfarth, E.; Schönegger, C. (2001): GIS und Entscheidungsunterstützende Systeme in der Analyse von Standortpotenzialen im Bundesland Salzburg. In: Schrenk, M. (Hrsg.): Computergestützte Raumplanung. Beiträge zum 6. Symposium zur Rolle der Informationstechnologie in der und für die Raumplanung, Band 1. Wien, 225-229.

Eldrandaly, K.; Eldin, N.; Sui, D. (2003): A COM-based spatial decision support system for industrial site selection. In: Journal of Geographic Information and Decision Analysis 7, 2, 72-92.

Ertle-Straub, S. (2003): Standortanalyse für Büroimmobilien. Norderstedt.

EY – Ernst & Young (2006): Deutsche Großstädte: Zufriedenheit der Unternehmen mit ihrem Standort. Berlin.

Fataei, E.; Farhadi, M.; Mohammadian, A. (2015): Industrial state site selection using MCDM method and GIS in Germi, Ardabil, Iran. In: Journal of Industrial and Intelligent Information 3, 4, 324-329. doi: 10.12720/jiii.3.4.324-329.

Fryrear, R.; Prill, E.; Worzala, E. (2001): The use of geographic information systems by corporate real estate executives. In: Journal of Real Estate Research 22, 1‑2, 153-164.

gif – Gesellschaft für Immobilienforschung (2016): Redevelopment – Leitfaden für den Umgang mit vorgenutzten Grundstücken und Gebäuden. Wiesbaden.

Göbel, A. (2012): Verwaltung als Standortfaktor für Unternehmen. Eine interdisziplinäre und multiperspektivische Analyse der Standortzufriedenheit von Unternehmen mit kommunalen Verwaltungen und Wirtschaftsförderungen. Osnabrück.

Göbel, C.; Hamm, R. (2010): Zur Bedeutung regionaler Standortfaktoren: Empirische Analysen als Entscheidungshilfe der regionalen und kommunalen Wirtschaftspolitik. In: List Forum für Wirtschafts- und Finanzpolitik 36, 3, 187-215. doi: 10.1007/BF03373333.

Henger, R.; Voigtländer, M. (2017): Bauboom führt zu Engpässen bei Gewerbeflächen. Köln. = IW-Kurzberichte 46.2017.

Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (2017): Process Management Real Estate Monitor 2017 – Big Data – Big Business? Berlin.

Huff, D. L. (1963): A probabilistic analysis of shopping center trade areas. In: Land Economics 39, 1, 81-90. doi: 10.2307/3144521.

Initiative Unternehmensimmobilien (2017): Marktbericht 1. Halbjahr 2017: Transparenz auf dem deutschen Markt der Unternehmensimmobilien. Berlin.

IW – Institut der deutschen Wirtschaft (2012): Die Messung der industriellen Standortqualität in Deutschland. Köln.

Jiang, G.; Hu, Z.; Jin, J. (2007): Quantitative evaluation of real estate’s risk based on AHP and simulation. In: Systems Engineering – Theory and Practice 27, 9, 77-81. doi: 10.1016/S1874-8651(08)60054-X.

Joerin, F.; Thériault, M.; Musy, A. (2001): Using GIS and outranking multicriteria analysis for land-use suitability assessment. In: International Journal of Geographical Information Science 15, 2, 153-174. doi: 10.1080/13658810051030487.

Johnson, M. P. (2001): Decision Support for Family Relocation Decisions under the Section 8 Housing Assistance Program using Geographic Information Systems and the Analytic Hierarchy Process. In: Journal of Housing Research 12, 2, 277-306.

JLL – JonesLangLasalle (2017): Logistikimmobilienreport Deutschland. Frankfurt am Main.

Jun, C. (2000): Design of an intelligent geographic information system for multi-criteria site analysis. In: Journal of the Urban and Regional Information Systems Association 12, 5‑17.

Just, T.; Pfnür, A.; Braun, C. (2016): Aurelis-Praxisstudie: Wie Corporates die Märkte und das Management für produktionsnahe Immobilien einschätzen. Darmstadt. = Arbeitspapiere zur immobilienwirtschaftlichen Forschung und Praxis 31.

Kabir, G.; Sadiq, R.; Tesfamariam, S. (2014): A review of multi-criteria decision-making methods for infrastructure management. In: Structure and Infrastructure Engineering 10, 9, 1176-1210. doi: 10.1080/15732479.2013.795978.

Kamali, M.; Alesheikh, S.; Alavi Borazjani, A.; Jahanshahi, A.; Khodaparast, Z.; Khalaj, M. (2017): Delphi-AHP and weighted index overlay-GIS approaches for industrial site selection case study: large extractive industrial units in Iran. In: Journal of Settlements and Spatial Planning 8, 2, 99-105.

Karl, T. (2017): Es kommt zu wenig Fläche nach. In: Immobilien-Zeitung vom 24. August 2017, 19.

Keeney, R. L. (1992): Value-focused thinking: a path to creative decisionmaking. Cambridge.

Kundakci, N.; Adali, E.; Isik, A. (2014): Tourist hotel location selection with analytic hierarchy process. In: Journal of Life Economics 2, 3, 47-58.

Landeshauptstadt Düsseldorf (2009): Stadtentwicklungskonzept Düsseldorf 2020+. Düsseldorf.

Landeshauptstadt Düsseldorf (2013): Stadtentwicklungskonzept Düsseldorf 2025+. Düsseldorf.

Landeshauptstadt Düsseldorf (2015): Gewerbebauprojekte Gewerbebauflächenpotenziale: 2015. Düsseldorf.

Landeshauptstadt Düsseldorf (2016): Masterplan Industrie – Stadt und Industrieunternehmen im Dialog. Düsseldorf.

Langhagen-Rohrbach, C. (2012): Moderne Logistik – Anforderungen an Standorte und Raumentwicklung. In: Raumforschung und Raumordnung 70, 3, 217-227. doi: 10.1007/s13147-012-0161-3.

Lee, G. K. L.; Chan, E. H. W. (2008): The analytic hierarchy process (AHP) approach for assessment of urban renewal proposals. In: Social Indicators Research 89, 1, 155-168. doi: 10.1007/s11205-007-9228-x.

Logistikcluster NRW (2017): Ansiedlungshandbuch Logistik.NRW. Leitfaden für Regionen und Kommunen. Dortmund.

Ma, C.; Zhou, M. (2018): A GIS-based interval fuzzy linear programming for optimal land resource allocation at a city scale. In: Social Indicators Research 135, 1, 143-166. doi: 10.1007/s11205-016-1476-1.

Malczewski, J. (2004): GIS‐based land-use suitability analysis: a critical overview. In: Progress in Planning 62, 1, 3‑65. doi: 10.1016/j.progress.2003.09.002.

Malczewski, J. (2006): GIS‐based multicriteria decision analysis: A survey of the literature. In: International Journal of Geographical Information Science 20, 7, 703-726. doi: 10.1080/13658810600661508.

Malczewski, J.; Rinner, C. (2015): Multicriteria Decision Analysis in Geographic Information Science. New York. doi: 10.1007/978-3-540-74757-4.

Mardani, A.; Jusoh, A.; Nor, K. M. D.; Khalifah, Z.; Zakwan, N.; Valipour, A. (2015): Multiple criteria decision-making techniques and their applications – a review of the literature from 2000 to 2014. In: Economic Research – Ekonomska Istraživanja 28, 1, 516-571. doi: 10.1080/1331677X.2015.1075139.

Meier, J. (2011a): Standortfaktoren im Wandel? Erkenntnisse aus der Forschung zu Standortfaktoren und Standortwahl von Unternehmen. Berlin. = Difu-Impulse 1.

Meier, J. (2011b): Von Autobahnauffahrten und Szenekneipen. Theorien und Forschung zu Standortwahl und Standortfaktoren. Eine Wissenschaft des Ungefähren im Mantel der Genauigkeit? Berlin.

Meng, Y.; Malczewski, J.; Boroushaki, S. (2011): A GIS-based multicriteria decision analysis approach for mapping accessibility patterns of housing development sites: a case study in Canmore, Alberta. In: Journal of Geographic Information System 3, 1, 50-61. doi: 10.4236/jgis.2011.31004.

Muhsin, N.; Ahamed, T.; Noguchi, R. (2017): GIS-based multi-criteria analysis modeling used to locate suitable sites for industries in suburban areas in Bangladesh to ensure the sustainability of agricultural lands. In: Asia-Pacific Journal Regional Science (online first). doi: 10.1007/s41685-017-0046-0.

Nadler, M.; von Malottki, C. (2006): Wertschöpfungspotentiale geographischer Informationssysteme in der Immobilienentwicklung. In: Schrenk, M. (Hrsg.): Tagungsband CORP 2006: Sustainable solutions for the information society. Wien, 629-638.

Nguyen, X.; Chou, T.; Fang, Y.; Lin, F. (2017): Combination of geographic information system, fuzzy set theory and analytic hierarchy process for rationality assessment of planned industrial zones: a case study in Vietnam. In: International Refereed Journal of Engineering and Science 6, 3, 72-79.

Niklas, A. (2015): Bewertung von Lager- und Logistikimmobilien. In: Bienert, S. (Hrsg.): Bewertung von Spezialimmobilien: Risiken, Benchmarks und Methoden. Wiesbaden, 731-752. doi: 10.1007/978-3-663-01570-3.

Nyeko, M. (2012): GIS and multi-criteria decision analysis for land use resource planning. In: Journal of Geographic Information System 4, 4, 341-348. doi: 10.4236/jgis.2012.44039.

Önüt, S.; Efendigil, T.; Kara, S. S. (2010): A combined fuzzy MCDM approach for selecting shopping center site: An example from Istanbul, Turkey. In: Expert Systems with Applications 37, 3, 1973-1980. doi: 10.1016/j.eswa.2009.06.080.

Pereira, J. M. C.; Duckstein, L. (1993): A multiple criteria decision-making approach to GIS-based land suitability evaluation. In: International Journal of Geographical Information Systems 7, 5, 407-424. doi: 10.1080/02693799308901971.

Pfnür, A. (2014): Volkswirtschaftliche Bedeutung von Corporate Real Estate in Deutschland. Darmstadt.

ProLogis (2016): Themes shaping new location selection in Europe. Amsterdam.

ProLogis (2017): Europe’s most desirable logistics locations. Amsterdam.

Rachdawong, P.; Apawootichai, S. (2003): Development of criterion weights for preliminary site selection: a pilot project of Supanburi industrial estate. In: Songklanakarin Journal of Scientific Technology 25, 6, 773-781.

Ramos, R.; Fonseca, F. (2016): A methodology to identify a network of industrial parks in the Ave valley, Portugal. In: European Planning Studies 24, 10, 1844-1862. doi: 10.1080/09654313.2016.1202201.

Rikalovic, A.; Cosic, I.; Labati, R. D.; Piuri, V. (2015): A comprehensive method for industrial site selection: the macro-location analysis. In: IEEE Systems Journal 11, 4, 2971-2980. doi: 10.1109/JSYST.2015.2444471.

Rikalovic, A.; Cosic, I.; Lazarevic, D. (2014): GIS based multi-criteria analysis for industrial site selection. In: Procedia Engineering 69, 1054-1063. doi: 10.1016/j.proeng.2014.03.090.

Ruckes, A. (2013): Potenziale und Restriktionen für eine gewerbliche Folgenutzung von innerstädtischen Verfügungsflächen – am Beispiel von Logistikunternehmen in Berlin. Berlin.

Saaty, T. L. (1980): The analytic hierarchy process: planning, priority setting, resource allocation. New York.

Sarapirome, S.; Charungthanakij, S. (2012): GIS modeling for industrial-agricultural landuse planning: a case study of Phra Nakhon Si Ayutthaya province, Thailand. In: Journal of Scientific Technology 19, 3, 225-235.

SCI Verkehr (2017): Logistikbarometer September 2017. Köln.

Segerer, M. (2011): Geographische Informationssysteme in der Immobilienwirtschaft: Praxiseinsatz und Konzeptionsmöglichkeiten. Regensburg. = Beiträge zur Immobilienwirtschaft 1.

Shen, Q.; Wang, H.; Tang, B. (2014): A decision-making framework for sustainable land use in Hong Kong’s urban renewal projects. In: Smart and Sustainable Built Environment 3, 1, 35-53. doi: 10.1108/SASBE-09-2013-0047.

Taibi, A.; Atmani, B. (2016): Multicriteria decision aided system for ranking industrial zones (RPRO4SIGZI). In: Wyld, D. C.; Nagamalai, D. (Hrsg.): Computer Science & Information Technology. The Fourth International Conference on Database and Data Mining (DBDM 2016). Dubai, 11-27.

Taibi, A.; Atmani, B. (2017): Combining fuzzy AHP with GIS and decision rules for industrial site selection. In: International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence 4, 6, 60-69. doi: 10.9781/ijimai.2017.06.001.

Thinh, N. X.; Walz, U.; Schanze, J.; Ferencsik, I.; Göncz, A. (2004): GIS-based multiple criteria decision analysis and optimization for land suitability evaluation. In: Wittmann, J.; Wieland, R. (Hrsg.): Simulation in Umwelt- und Geowissenschaften. Aachen, 208-223. = ASIM-Mitteilungen 88.

Trumpp, A.; Jung, B. (2014): Geoinformationssysteme in der Immobilienwirtschaft. In: Immobilien & Finanzierung 65, 15, 22-24.

Vallée, D. (2012): Leitfaden Logistik. Hannover. = E‑Paper der ARL 16.

Veres-Homm, U.; Kübler, A.; Weber, N.; Cäsar, E. (2015): Logistikimmobilien: Markt und Standorte 2015. Stuttgart.

Vielberth, J. (1999): Das große Handbuch Gewerbeparks. Landsberg am Lech.

Vlachopoulou, M.; Silleos, G.; Manthou, V. (2001): Geographic information systems in warehouse site selection decisions. In: International Journal of Production Economics 71, 1‑3, 205-212. doi: 10.1016/S0925-5273(00)00119-5.

von Schlippenbach, U.; Dirscherl, M. (2008): Angebotsorientierte Flächenentwicklung. Berlin.

Wieland, T. (2015): Nahversorgung im Kontext raumökonomischer Entwicklungen im Lebensmitteleinzelhandel. Konzeption und Durchführung einer GIS-gestützten Analyse der Strukturen des Lebensmitteleinzelhandels und der Nahversorgung in Freiburg im Breisgau. Göttingen.

Yang, Y.; Luo, H.; Law, R. (2014): Theoretical, empirical, and operational models in hotel location research. In: International Journal of Hospitality Management 36, 209-220. doi: 10.1016/j.ijhm.2013.09.004.

Zeleny, M. (1982): Multiple criteria decision making. New York.

Zhang, J.; Su, Y.; Wu, J.; Lian, H. (2015): GIS based land suitability assessment for tobacco production using AHP and fuzzy set in Shandong province of China. In: Computers and Electronics in Agriculture 114, 202-211. doi: 10.1016/j.compag.2015.04.004.

ZIA – Zentraler Immobilien-Ausschuss; EY – Ernst & Young Real Estate (2016): Einsatz digitaler Technologien in der Immobilienwirtschaft. Berlin.

Zimmermann, H.-J.; Gutsche, L. (1991): Multi-Criteria Analyse: Einführung in die Theorie der Entscheidungen bei Mehrfachzielsetzungen. Berlin/Heidelberg.

Zolfani, S. H.; Aghdaie, M. H.; Derakhti, A.; Zavadskas, E. K.; Varzandeh, M. H. M. (2013): Decision making on business issues with foresight perspective; an application of new hybrid MCDM model in shopping mall locating. In: Expert Systems with Applications 40, 17, 7111-7121. doi: 10.1016/j.eswa.2013.06.040.

Downloads

Published

2018-10-31

Issue

Section

Research Article

How to Cite

1.
Nadler M, Spieß F, Müller G. Land suitability analysis for corporate real estate developments in growing metropolises as the city of Düsseldorf. RuR [Internet]. 2018 Oct. 31 [cited 2024 Apr. 24];76(5):437–460. Available from: https://rur.oekom.de/index.php/rur/article/view/368