Studie zu lokalen Wohnungsmarkteffekten durch plattformbasierte Kurzzeitvermietung in Köln

Kurzzeitvermietung in Köln 
Lokale Wohnungsmarkteffekte durch plattformbasierte Kurzzeitvermietung. 
 
  
Iwp Discussion Papers No. 1/2020 – Dezember 2020 
 
 
 
 
 
Felix Mindl 
Oliver Arentz

Autoren 
 
Felix Mindl 
Telefon: 0221 470 5680 
mindl@wiso.uni-koeln.de 
 
Dr. Oliver Arentz 
Telefon: 0221 470 5357 
arentz@wiso.uni-koeln.de 
 
Kontaktadresse 
 
Institut für Wirtschaftspolitik  
an der Universität zu Köln  
Pohligstr. 1 
50969 Köln 
 
 
Forschungsförderung & Kooperation 
 
Wir danken der Stadt Köln für die Kooperation und 
finanzielle Forschungsförderung, die diese Studie ermöglichte. 
 
Köln, Dezember 2020

i Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Inhaltsverzeichnis 
Abbildungsverzeichnis ..............................................................................................................................ii 
Tabellenverzeichnis ..................................................................................................................................ii 
In aller Kürze ............................................................................................................................................ 1 
1. Zum Hintergrund ................................................................................................................................. 3 
2. Struktur der Kurzzeitvermietung auf dem Kölner Wohnungsmarkt ................................................... 5 
2.1 Marktsegmentierung – Airbnb dominiert weiterhin den Markt ................................................... 5 
2.2 Entwicklung des Kurzzeitvermietungs-Angebots seit 2010 .......................................................... 6 
2.3 Privates Homesharing oder professionelle Kurzzeitvermietung? ................................................. 7 
2.4 Besonderheiten der professionellen Kurzzeitvermietungs-Angebote in Köln ............................ 12 
3. Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln .................................................. 16 
3.1 Herangehensweise ...................................................................................................................... 16 
3.2 Quantitative Effekte der Kurzzeitvermietung ............................................................................. 18 
4. Fazit ….. . ............................................................................................................................................ 20 
5. Literatur ......................................................................................................................................... 22 
6. Anhang   ............................................................................................................................................. 23 
6.1 Daten ........................................................................................................................................... 23 
6.2 Methodik ..................................................................................................................................... 23 
6.3 Robustheitstests .......................................................................................................................... 26

ii Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Abbildungsverzeichnis 
ABBILDUNG 1:  MARKTANTEILE DER VERSCHIEDENEN KURZZEITVERMIETUNGS-PLATTFORMEN 6 
ABBILDUNG 2:  KUMULIERTE ANZAHL DER KURZZEITVERMIETUNGS-UNTERKÜNFTE IN KÖLN 7 
ABBILDUNG 3:  WOHNUNGSGRÖßE DER KURZZEITVERMIETUNGS-UNTERKÜNFTE 10 
ABBILDUNG 4:  ANGEBOTSSTRUKTUR DER KURZZEITVERMIETUNGS-UNTERKÜNFTE IN KÖLN 13 
ABBILDUNG 5:  KURZZEITVERMIETUNGS-UNTERKÜNFTE IN KÖLN PRO STADTTEIL IN 2019 14 
ABBILDUNG 6:  VERGLEICH DER WOHNUNGSINSERATE ZU PROFESSIONELLEN 
KURZZEITVERMIETUNGS-UNTERKÜNFTEN VON 2010 BIS 2019 PER QUARTAL 15 
ABBILDUNG 7:  SCHEMATISCHE DARSTELLUNG DES ÖKONOMETRISCHEN  
 REGRESSIONSMODELLS 18 
ABBILDUNG 8:  ENTWICKLUNG DES DURCHSCHNITTLICHEN M2-MIETPREIS DER  
 NETTOKALTMIETE IN KÖLN VON 2010 - 2018 UNTERTEILT NACH 
BEOBACHTUNGSGRUPPE 19 
ABBILDUNG 9:  AUFTEILUNG DER STADTTEILE PRO TERZIL IN KÖLN IN 2018 24 
Tabellenverzeichnis 
TABELLE 1:  GASTGEBER MIT MEHREREN UNTERKÜNFTEN 8 
TABELLE 2:  TOP TEN DER GASTGEBER MIT MEHREREN UNTERKÜNFTEN 9 
TABELLE 3:  BREAK-EVEN BERECHNUNG DER KURZZEITVERMIETUNG 11 
TABELLE 4: REGRESSIONSTABELLE ZUR QUANTIFIZIERUNG DES EFFEKTS DER 
KURZZEITVERMIETUNG 20 
TABELLE 5:  TERZILE DER KURZZEITVERMIETUNGS-DICHTE IN 2018 PRO STADTTEIL IN KÖLN 24 
TABELLE 6:  QUANTIFIZIERUNG DES EFFEKTS DER KURZZEITVERMIETUNG – VERGLEICH 
ZWISCHEN DID UND TRIPLE DID 27 
TABELLE 7:  QUANTIFIZIERUNG DES EFFEKTS DER KURZZEITVERMIETUNG BEI  
 VARIIERENDEM TREATMENTZEITPUNKT 28 
TABELLE 8:  PLACEBOREGRESSIONEN 29

1 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
In aller Kürze  
Wie in vielen anderen Großstädten Deutsch-
lands erhöht sich auch in Köln der Druck auf 
den Wohnungsmarkt seit den letzten 10 Jahren 
kontinuierlich. Die Leer standsquote ist von – 
bereits sehr niedrigen – 1,6 % in 2010 auf 1 % 
im Jahr 2017 gesunken .1 Die Angebotsmieten 
sind zwischen 2010 und 2018 durchschnittlich 
um fast 50  % gestiegen .2 Vor diesem Hinter-
grund wird der Einfluss der rasant wachsenden 
Sharing E conomy auf den Wohnungsmarkt 
kontrovers diskutiert.  
Dabei werden unter Sharing Economy, so ge-
nannte peer-to-peer Plattformmärkte im Inter-
net verstanden, auf denen Individuen die vo-
rübergehende Nutzung ihrer privaten Güter ge-
gen monetäre Vergütung anderen Verbrau -
chern anbieten. Für den Wohnungsmarkt ist 
insbesondere die Entwicklung von Kurzzeitver-
mietungs-Plattformen relevant.3 
Oftmals werden die gemeinschaftsbildende 
Funktion sowie die effiziente Nutzung von Res-
sourcen durch die Kurzzeitvermietung als posi-
tiv betrachtet. Dahingegen gibt es auch kriti-
sche Stimmen. Die  Hotelbranche bemängelt, 
dass die Kurzzeitvermietungs -Unterkünfte in 
einem unfairen Wettbewerb mit dem Gastge-
 
1 Hierbei handelt es sich um den marktaktiven Leer-
stand von Geschosswohnungen.  
empirica. (n.d.). Leerstandsquote von Wohnungen 
in Berlin von 2001 bis 2017. Statista , Zugriff am 
31.05.2020  
2 Berechnet auf Grundlage von Daten von F+ B 
GmbH 
3 Im Folgenden wird unter Kurzzeitvermietung die 
Vermietung einer in der Regel eingerichteten und 
wenigstens teilmöblierten  Unterkunft für einen 
werbe stünden. Überdies kritisieren Mieterver-
bände sowie Kommunalpolitiker zum einen das 
respektlose Verhalten von Touristen in Wohn-
häusern und die damit verbundene Zerschla-
gung der Hausgemeinschaft und zum anderen 
besteht die Befürchtung, dass die Kurzzeitver-
mietung in Nutzungskonkurrenz zur Langzeit-
vermietung stehe. Dadurch würde Wohnraum 
weiter verknappt, was einen weiteren Anstieg 
der Angebotsmieten verursache.  
Die Stadt Köln hat auf die Entwicklungen der 
ersten Hälfte des vergangenen Jahrzehnts mit 
dem Erlass einer Wohnraumschutzverordnung 
im Jahr 2014 reagiert, um Leerstand zu reduzie-
ren und  die gewerbliche Nutzung von Wohn-
raum zu begrenzen . Die rechtlichen Möglich-
keiten der Satzung werden bisher durch den 
Rahmen des Wohnungsaufsichtsgesetz (WAG) 
NRW vorgegeben. Kürzlich wurde der Entwurf 
eines Gesetzes zur Stärkung des Wohnungswe-
sens in Nordrhein -Westfalen (Wohnraumstär-
kungsgesetz – WohnStG) gebilligt.  Ein wesent-
liches Ziel des WohnStG ist es, „die Handlungs-
möglichkeiten der Gemeinden gegen verstärkt 
auftretende Formen d er Zweckentfremdung 
von Wohnraum zu erweitern, indem ein Ver-
fahren zur Identifizierung der Anbieter von 
Wohnraum, der zum Zwecke der Kurzzeitver-
mietung genutzt wird, eingeführt wird“.4 
festgelegten Zeitraum verstanden. Bei der Unter-
kunft kann es sich um ein Haus, eine Wohnung, ein 
Zimmer oder auch geteilten Wohnraum handeln. 
Der Zeitraum ist auf eine Nacht bis hin zu regelmä-
ßig sechs Monate beschränkt. Eine einheitliche De-
finition existiert unseres Wissens nach nicht. 
4 Vgl. Gesetzentwurf der Landesregierung zum 
WohnStG vom 15.09.2020. Im Internet verfügbar 
unter: https://www.landtag.nrw.de/por-
tal/WWW/dokumentenarchiv/Dokument/MMV17-
3852.pdf Zugriff 29.10.2020

2 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Die vorliegende  Untersuchung soll der Frage  
nachgehen, ob und in wie fern Kurzzeitvermie-
tungs-Angebote eine Auswirkung auf die Miet-
preise in Köln haben. Damit soll eine Grundlage 
für eine sachorientierte Debatte um Regulie-
rungserfordernisse geschaffen werden. 
Die mit Abstand führende Plattform für Kurz-
zeitvermietungen in Köln ist Airbnb mit einem 
Marktanteil von 95 %. Zusätzlich nutzen wir in 
dieser Studie Daten zu HomeAway, womit eine 
Marktabdeckung von 98% des Kölner Kurzzeit-
vermietungs-Marktes erreicht wird. 
Die Kurzzeitvermietung in Köln hat erstmals im 
Jahr 2015 mit mehr als 500 Unterkünften eine 
bedeutende Größe erlangt. Seit Mitte 2015 hat 
das Angebot rasant zugenommen: Die Zahl der 
Kurzzeitvermietungs-Unterkünfte ist in den fol-
genden 5 Jahren auf fast 6.200 Unterkünfte 
und somit um  mehr als  das Zehnfache ange-
stiegen. Die Mehrheit der Gastgeber betreibt 
Homesharing im eigentlichen Sinn , also das 
zeitweise Teilen des eigenen Zuhauses. Gleich-
zeitig existiert aber ein großer Anteil an Gast-
gebern, die die Kurzzeitvermietung professio-
nalisiert und daraus ein Geschäftsmodell ent-
wickelt haben. Sie bieten Unterkünfte das 
ganze Jahr über für Touristen und Geschäftsrei-
sende an und stehen in Nutzungskonkurrenz 
mit Langzeitvermietungen. 
In der Regel übersteigen die Einnahmen aus 
der Kurzzeitvermietu ng die der Langzeitver-
mietung bereits nach ca. 90 gebuchten Über-
nachtungen (das entspricht einer Belegungs-
rate von 25%). Über 500 Gastgeber in Köln  in-
serieren gleich mehrere Unterkünfte auf den 
untersuchten Plattformen. Gemeinsam bieten 
Gastgeber mit mehre ren Unterkünften  1.665 
Unterkünfte an. Nach unseren  Schätzungen 
können insgesamt 41 % (2.540) aller Kurzzeit-
vermietungs-Unterkünfte in Köln als professio-
nell eingestuft werden. 
Betrachtet man den gesamten Wohnungs-
markt erscheint der Anteil an professionell en 
Kurzzeitvermietungs-Unterkünften mit 0,35  % 
der Wohneinheiten verschwindet gering. 
Wenn man allerdings zum einen die starken 
Schwankungen der räumlichen Konzentration 
berücksichtigt und zum anderen den Anteil der 
Kurzzeitvermietung auf die Langzeitvermie-
tungsinserate bezieht, ergibt sich eine weitaus 
größere Relevanz.  So gab es in der Neustadt 
Süd im vierten Quartal 2018 mehr als dreimal 
so viele professionelle Kurzzeitvermietungs -
Unterkünfte als zur Langzeitvermietung ange-
botene Wohnungen. 
Diese lokalen Konzentrationen geben Grund 
für die Annahme , dass Kurzeitvermietungsan-
gebote zur Wohnungsverknappung und zu 
Mietsteigerungen beitragen. In einer ökono-
metrischen Regressionsanalyse zeigt sich, dass 
14,2 % der Mietpreissteigerungen bei Woh-
nungen bis 3 Zimmern in den betroffenen 
Stadtteilen innerhalb der Zeit von Mitte 2015 
bis Ende 2018 auf die Kurzzeitvermietung zu-
rückzuführen sind. Dies entspricht 4,6 Prozent-
punkten des Gesamtm ietanstiegs von 32,4 %. 
2015 lag die durchschnittliche Angebotsmiete 
für diese Wohnungen in den betroffenen Stadt-
teilen bei monatlich 580  €. Daraus ergibt sich 
für Neumieter eine zusätzliche Mietbelastung 
von rund 27 € im Monat bzw. 320 € im Jahr, die 
ursächlich auf Kurzzeitvermietungs -Angebote 
zurückzuführen ist.

3 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
1. Zum Hintergrund  
Das Kurzzeitvermietungs (KZVM)-Angebot von Homesharing-Plattformen wie  „Airbnb“ biete t vielen 
Reisenden eine oft günstigere Alternative zu Hotels und anderen professionell geführten Unterkünf-
ten. Die Wohnungsvermietungsportale werden insbesondere in den Großstädten sowie in touristisch 
attraktiven Gebieten genutzt. Die große Beliebtheit dieser Internetplattformen und die daraus resul-
tierende temporäre Vermietung von privatem Wohnraum, hat nicht nur Auswirkungen auf die Touris-
musbranche, sondern auch auf den Wohnungsmarkt. Im Rahmen einer Studie über die Effekte von 
Airbnb in Berlin sowie in Untersuchungen zu verschiedenen anderen Städten weltweit konnte die Kurz-
zeitvermietung in den Zusammenhang mit Wohnraumverknappung und daraus resultierenden Miet-
preiserhöhungen gebracht werden.5 Die vorliegende Studie untersucht, ob ähnliche Tendenzen in Köln 
zu beobachten sind.  
Mit mehr als 1 Million Einwohner ist Köln die größte Stadt in Nordrhein-Westfalen.6 Viele touristische 
Attraktionen, Kulturangebote oder Kölner Kultveranstaltungen, wie zum Beispiel der Karneval, locken 
jährlich mehrere Millionen Besucher an. Überdies ist die Anzahl der touristischen Übernachtungen in 
den letzten 5 Jahren kontinuierlich angestiegen.7 Die Bedeutung von Kurzeitvermietungs-Plattformen 
hat hier enorm zugenommen. Denn die privat vermietete Unterkunft ist eine vielgenutzte Alternative 
zum tr aditionellen Hotelaufenthalt. Laut einer Gästebefragung von Airbnb in Hamburg, Berlin und 
München, hätten weniger als 10 % der Befragten auf Ihre Reise verzichtet, wären sie über Airbnb nicht 
fündig geworden.8 Entsprechend erfreut sich der KZVM-Markt eines rasanten Wachstums. In Köln hat 
sich das KZVM-Angebot seit 2015 bis Ende 2019 von knapp über 500 auf rund 6.200 Unterkünfte ver-
zehnfacht. In Folge dessen werden zunehmend Wohnungen nicht mehr dauerhaft, sondern kurzzeitig 
an Touristen oder Geschäftsreisende vermietet. Der daraus resultierende Gewinn ist für die Gastgeber 
ein lukratives Geschäft.  
 
5 Siehe z. B. Mindl (2020), Duso (2020), Barron et al. (2020), Horn and Merante (2017), Coles et al.  (2017) und 
Garcia-López (2020).  
6 Im Internet verfügbar unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/322477/umfrage/entwicklung -der-
gesamtbevoelkerung-in-koeln/ Zugriff 26.05.2020. 
7 Im Int ernet verfügbar unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/235358/umfrage/anzahl -der-tou-
ristischen-ankuenfte-und-uebernachtungen-in-koeln/ Zugriff 26.05.2020. 
8 Vgl. Empirica (2019): „Airbnb im Kontext zentraler quantitativer Einflussfaktoren auf regionale Wohnungs-
märkte“, S.26.

4 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Wie in vielen deutschen Großstädten befindet sich auch der Kölner Wohnungsmarkt schon seit meh-
reren Jahren in einer angespannten Situation. Wohnungsangebote sind knapp, die Mieten steigen kon-
tinuierlich und die Wohnungssuchenden müssen viel Geduld aufbringen, um eine geeignete Wohnung 
zu finden. Nicht wenige müssen auf die Wohnungsmärkte im Kölner Umland ausweichen.  Die Stadt 
Köln hat am 01.07.2014 mit einer ersten Wohnraumschutzsatzung auf den erhöhten Wohnungsbedarf 
reagiert und die Zweckentfremdung von Wohnraum unter Genehmigungsvorbehalt gestellt .9 Zweck-
entfremdung liegt u. a. vor, „wenn der Wohnraum 1. mit mehr als der Hälfte der zur Verfügung ste-
henden Wohnfläche für gewerbliche oder berufliche Zwecke verwendet oder überlassen wird  […]“.10 
Hierunter fällt auch die Kurzzeitvermietung, wenn sie gewerblich betrieben wird.  
Auch in der neuen  Wohnraumschutzsatzung (WSS) vom 01.07.2019 bleibt die Genehmigungspflicht 
für die Zweckentfremdung von Wohnraum für gewerbliche Nutzungen – also auch für die Kurzzeitver-
mietung – bestehen. Dabei sind die Vorgaben des Wohnungsaufsichtsgesetzes (WAG NRW) zu beach-
ten. Dieses erlaubt derzeit kein rechtssicheres Anmelde- und Registrierungsverfahren für KZVM-Ange-
bote und deckelt das Bußgeld bei einem Maximalbetrag von 50.000  €. Anonyme Profile und eine lü-
ckenhafte Datenlage erschweren die Durchsetzung der Satzung in der Praxis erheblich. Um diesen 
Schwierigkeiten zu begegnen, hat die Stadt Köln, wie auch viele andere Großstädte11, zusätzliche Mit-
arbeiterstellen zur Ermittlung, Sachbearbeitung und Ahndung von Zweckentfremdung geschaffen.12 
Auf landespolitischer Ebene wird derzeit über ein Gesetz zur Stärkung des Wohnungswesens diskutiert, 
welches den Bußgeldrahmen bei Zweckentfremdung auf 500.000 € erweitern und den Kommunen die 
Möglichkeit geben soll, eine Registrierungspflicht für KZVM-Angebote einzuführen.13  
Mit dieser Studie quantifizieren wir erstmals  die Mietpreiswirkungen von KZVM-Angeboten auf den 
Kölner Wohnungsmarkt. Dies soll eine Informationsgrundlage für zukünftige Regulierungen schaffen 
und zur Versachlichung der Debatte beitragen. 
 
9 Im Internet verfügbar unter: https://www.stadt-koeln.de/mediaasset/content/satzungen/wohnraumschutz-
satzung-20140704.pdf Zugriff 26.05.2020. 
10 § 4 Zweckentfremdung, Satzung zum Schutz und Erhalt von Wohnraum in Köln (Wohnraumschutzsatzung) vom 
4. Juli 2014. 
11 Siehe z. B. General Anzeiger Bonn – „Stadt Bonn will illegale Vermietungen aufdecken“ vom 16.12.2019. 
12 Kölner Stadtanzeiger – „Köln fahndet nach den illegalen Gastgebern“ vom 7./8.12.2019. 
13Im Internet verfügbar unter: https://www.landtag.nrw.de/portal/WWW/dokumentenarchiv/Doku-
ment/MMV17-3852.pdf Zugriff 07.10.2020.

5 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
2. Struktur der Kurzzeitvermietung auf dem Kölner Wohnungsmarkt  
In diesem Kapitel geben wir einen deskriptiven Überblick über den Markt für KZVM-Angebote in Köln. 
In Abschnitt 2.1 beschreiben wir die Anbieterstruktur, die insbesondere durch die Aktivitäten von Air-
bnb geprägt wird. Darauffolgend zeigen wir , wie sich das KZVM-Angebot in Köln seit 2010 entwickelt 
hat (2.2). Anschließend werden Kriterien entwickelt, um private Homesharing - von professionellen 
KZVM-Angeboten abzugrenzen (2.3) und zeigen, w elche Besonderheiten professionelle KZVM-Ange-
bote in Köln aufweisen (2.4). 
2.1 Marktsegmentierung – Airbnb dominiert weiterhin den Markt  
Airbnb ist internationaler Marktführer bei der Kurzzeitvermietung 14. Daneben sind in diesem Markt-
segment Unternehmen wie FeWo -direkt, HomeAway, Trivago oder Booking.com aktiv. Für eine Dar-
stellung der Marktanteile müssen die Unternehmensverflechtungen und deren Tätigkeitsschwer-
punkte berücksichtigt werden: FeWo -direkt gehört genauso wie HomeAway zu der Expediagruppe. 
Entsprechend finden sich auf beiden Plattformen dieselben Angebote. Booking.com ist vor allem aus 
dem klassischen Hotelsegment bekannt. In letzter Zeit bewirbt dieser Anbieter jedoch verstärkt sein 
KZVM-Segment und verzeichnet dort Zuwächse. Bei Trivago handelt es sich um eine reine Vermitt-
lungsplattform, die Angebote von den zuvor genannten Plattformen bewirbt. Um die Konzentration 
im Markt für Kurzzeitvermietungen abzubilden, sind daher insbesondere die Marktanteile von Airbnb, 
HomeAway und Booking.com relevant. Wie Abbildung 2 zeigt, sind die Marktanteile von HomeAway 
und Booking.com auf dem Kölner KZVM-Markt trotz der teilweise aggressiven Expansionsbemühungen 
marginal. Airbnb kommt in Köln auf einen Marktan teil von 95  %, während HomeAway mit 3  % und 
Booking.com mit 2 % Marktanteil nur eine Nebenrolle spielen. In die folgenden Ausführungen fließen 
Daten von Airbnb und HomeAway ein, wodurch eine Marktabdeckung von 98 % erreicht wird. Eine 
stichprobenartige Sic htung der Angebote von Booking.com ergab keine Hinweise darauf, dass die 
Nichtberücksichtigung dieses Anbieters zu systematischen Verzerrungen führt. Daher gehen wir davon 
aus, dass die Datenbasis repräsentativ für den Kölner KZVM-Markt ist.15 
  
 
14 Vgl. IW Köln – „Sharing Economy im Wirtschaftsraum Deutschland“ (2018). 
15 Für eine genaue Beschreibung der Datengrundlage siehe Kapitel 6.1 im Anhang.

6 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
2.2 Entwicklung des Kurzzeitvermietung s-Angebots seit 2010  
In Köln gab es die ersten KZVM-Unterkünfte im Jahr 2011. Abbildung 2 zeigt die zeitliche Entwicklung 
des KZVM-Angebots in Köln. Bei den Unterkünften wird zwischen ganzen Wohnungen, privaten Zim-
mern und gemeinsamen Zimmern unterschieden, wobei gemeinsame Zimmer für den Markt nahezu 
irrelevant sind. In den ersten Jahren wuchs das Angebot nur langsam. Ab Mitte 2015 entwickelte sich 
der Markt deutlich dynamischer und die  Anzahl der KZVM-Unterkünfte stieg annähernd exponentiell 
an. Waren es Anfang 2015 noch ca. 600, so gab es Ende 2019 fast 6.200 KZVM-Unterkünfte, was einer 
Verzehnfachung des Angebots innerhalb von fünf Jahren entspricht. Die Relationen zwischen dem An-
gebot von ganzen Wohnungen und privaten Zimmern ist über den Beobachtungszeitraum weitgehend 
konstant: von 100 Angeboten sind etwa 60 ganze Wohnungen und 40 private Zimmer. 
Im Beobachtungszeitraum ist auch die Anzahl der touristischen Unterkünfte und Übernachtungen in 
Hotels gestiegen. Allerdings waren die Zuwachsraten (bei höherem Ausgangsniveau) hier niedriger.16  
 
16 Von 2010 bis 2018 ist die Anzahl der angebotenen Betten (Hotels, Hotels garni und Gasthöfe) von 28.817 um 
13,6 % auf 32.726 gestiegen. Im gleichen Zeitraum stiegen die Übernachtungszahlen (Hotels, Hotels garni und 
Gasthöfe) um 37,5 % auf knapp 6,3 Mio. Übernachtungen  (Quelle: Statistik des Landesbetrieb Information und 
Technik Nordrhein-Westfalen). 
Abbildung 1: Marktanteile der verschiedenen Kurzzeitvermietungs-Plattformen 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co und eigenen Daten über booking.com.  
95%
3% 2%
Airbnb Homeaway Booking.com

7 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
 
2.3 Privates Homesharing oder professionelle Kurzzeitvermietung ? 
Die Mehrzahl der Gastgeber, die auf KZVM-Plattformen Unterkünfte anbieten, betreibt sogenanntes 
Homesharing, also das zeitweise Teilen des eigenen Zuhauses. Daneben existiert aber auch eine Viel-
zahl an Angeboten, die den Eindruck erwecken, kommerziell organisiert zu sein. Professionelle Fotos, 
die an Hotelannoncen erinnern, durchnummerierte Überschriften bei einzelnen Inseraten, die alle-
samt von derselben Person angeboten werden, und zusätzli che Service-Angebote deuten darauf hin, 
dass hier keine Privatleute ihre Unterkunft zeitweise mit anderen teilen, sondern dass diese Anbieter 
ein Geschäftsmodell verfolgen. Ermöglicht werden diese Geschäftsmodelle durch den digital unter-
stützten Findungsprozess zwischen Anbietern und Nachfragern auf Internetplattformen. Auch die Ho-
telbranche sieht diese Geschäftsmodelle als Konkurrenz.17 
Doch wo liegt die Grenze zwischen  privatem Homesharing und professioneller Kurzzeitvermietung? 
Eine bundesweit gültige Legaldefinition für professionelle KZVM-Angebote existiert nicht. Die Kommu-
 
17 Siehe z. B. Welt – „Das ist unfairer Wettbewerb“ vom 18.04.2016. 
Abbildung 2: Kumulierte Anzahl der Kurzzeitvermietungs-Unterkünfte in Köln  
von 2010 bis 2019 per Quartal 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co.

8 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
nen können im Rahmen der jeweiligen Vorgaben durch das Land eine Wohnraumschutzsatzung erlas-
sen, die eine gewerbliche Nutzung von Wohnraum reguliert. Die Wohnraumschutzsatzung der Stadt 
Köln geht von einer Zweckentfremdung aus, wenn der Wohnraum mit „[…] mehr als der Hälfte der zur 
Verfügung stehenden Wohnfläche für gewerbliche oder berufliche Zwecke verwendet oder überlassen 
wird […]“.18 Eine nähere Bestimmung gibt es nicht.19  
Für die Untersuchung nutzen wir daher mehrere beobachtbare Merkmale, um professionelle KZVM-
Angebote von privaten Homesharing -Inseraten zu trennen. Das Ziel ist nicht eine rechtliche Einord-
nung der Tätigkeit des Gastgebers. Vielmehr nehmen wir eine auf Annahm en gestützte Abschätzung 
vor, gemäß welcher die inserierten Unterkünfte dem regulären Langzeitvermietungsmarkt nicht mehr 
zur Verfügung stehen. 
Als erstes Kriterium ziehen wir die Anzahl der Unterkünfte h eran, die ein Anbieter über eine KZVM -
Plattform eingestellt hat. Weil eine Person in der Regel nur in einer Wohnung wohnt, betrachten wir 
die Unterkünfte von Gastgebern mit mehreren Unterkünften als professionelle Angebote. Tabelle 1 
verdeutlicht, welchen Anteil die Gastgeber mit mehreren Unterkünften am gesamten KZVM-Angebot 
in Köln ausmachen. Demnach stellen 11 % aller Gastgeber fast 30 % aller KZVM-Angebote bereit. Be-
sonders auffällig ist hierbei, dass allein die Gastgeber mit vier oder mehr Unterkünften gemeinsam 652 
Unterkünfte betreiben. 
Tabelle 1: Gastgeber mit mehreren Unterkünften 
 # Unterkünfte # Gastgeber Gesamt 
# Unterkünfte 
 1 4.527 4.527 
 2 415 830 
 3 61 183 
 4 oder mehr 84 652 
 Gesamt 5.087 6.192 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co. 
 
18 § 4 Zweckentfremdung, Satzung zum Schutz und Erhalt von Wohnraum in Köln (Wohnraumschutzsatzung)vom 
4. Juli 2014. 
19 Die Wohnraumschutzsatzung enthält aber insofern nur einen Beispielskatalog („in sbesondere“), so dass nach 
Kölner Praxis auch private Homesharing-Angebote, bei denen mehr als die Hälfte des Wohnraums zur Verfügung 
gestellt werden, der über einen erlaubten Zeitraum von sechs Wochen hinaus vermietet wird, unter zweckent-
fremdungsrechtlichen Genehmigungsvorbehalt stehen. Vgl. https://ratsinformation.stadt-koeln.de/get-
file.asp?id=712347&type=do& Zugriff: 25.11.2020. 
30% aller 
aktiven 
Angebote 
11% aller 
Gastgeber

9 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
 
Tabelle 2: Top Ten der Gastgeber mit mehreren Unterkünften 
 # Unterkünfte pro Gastgeber  
1 117 
2 91 
3 24 
4 11 
5 11 
6 10 
7 10 
8 10 
9 8 
10 8 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co. 
Ein Blick in die Top Ten der Gastgeber mit mehreren Unterkünften zeigt das Ausmaß der Professiona-
lität einzelner Anbieter (Tabelle 2). Der Top-Gastgeber bietet 117 Airbnb-Unterkünfte in Köln an, ge-
folgt von 91 Unterkünften des Anbieters mit den zweitmeisten Unterkünften. Danach sinkt die Anzahl 
der Unterkünfte pro Gastgeber stark ab. Dennoch kommt selbst der Anbieter auf Platz 10 noch auf 8 
Unterkünfte. Bei einer stichprobenartigen Sichtung der  Angebote dieser Gastgeber zeigt sich, dass 
nicht nur Eigentumswohnungen zur Kurzzeitvermietung angeboten werden, sondern auch angemie-
tete Wohnungen und fremde Wohnungen, für die lediglich die Verwaltung übernommen wird. 
Längst nicht jeder Gastgeber, der e ine Unterkunft kommerziell anbietet, betreibt gleich mehrere Un-
terkünfte20. Deshalb dient die Belegungsrate als weiterer Indikator zur Einordnung eines KZVM-Ange-
bots. Dabei ist die Tagesanzahl wesentlich, ab der ein Angebot als professionell klassifiziert wird. In 
Berlin hat sich die Politik darauf geeinigt, dass eine Nebenwohnung maximal 90 Tage pro Jahr vermie-
tet werden darf, ohne dass eine Zweckentfremdung vorliegt.21 In San Francisco, der Geburtsstätte von 
 
20 Es kann vorkommen, dass ein Gastgeber mehrere KZVM-Angebote in verschiedenen Städten betreibt. Da hier 
nur Daten zu Köln betrachtet werden, würden wir Gastgeber mi t nur einer Unterkunft in Köln und weiteren Un-
terkünften in anderen Städten nicht als Gastgeber mit mehreren Unterkünften identifizieren.  
21 Vgl. „Fragen und Antworten“ zum Zweckentfremdungsverbot von Wohnraum der Stadt Berlin. Im Internet 
verfügbar unter: http://www.stadtentwicklung.berlin.de/wohnen/zweckentfremdung_wohnraum/de/faq.shtml  
Zugriff 26.05.2020.

10 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Airbnb, gilt das 90 Tagelimit auch für den Erstwohnsitz.22 Gemäß dem derzeit diskutierten Entwurf für 
ein Gesetz zur Stärkung des  Wohnungswesens liegt eine Zweckentfremdung des Wohnraums bei einer 
Kurzzeitvermietung von mehr als zwölf Wochen (84 Tagen) innerhalb eines Kalenderjahres vor. In Köln 
existiert bisher keine vergleichbare rechtsgültige Tagesgrenze23, da das geltende WAG NRW keine Re-
gistrierungspflicht vorsieht und dadurch die Kontrolle einer Tagesgrenze nicht möglich ist. 
Daher ermitteln wir zunächst die Anzahl der Tage, an denen eine Wohnung über KZVM-Portale gebucht 
werden muss, damit die Kurzzeitvermietung einen höheren Mittelrückfluss bringt als die Langzeitver-
mietung. Um eine differenzierte Betrachtung d ieser durchschnittlichen Break-Even-Tagesgrenze vor-
zunehmen, unterscheiden wir zunächst zwischen Angeboten von nur einem Zimmer und der gesamten 
Wohnung. Wird die gesamte Wohnung angeboten, berücksichtigen wir zudem die Wohnungsgröße. 
Abbildung 3: Wohnungsgröße der Kurzzeitvermietungs-Unterkünfte 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co. 
Gemäß Abbildung 3 handelt es sich bei 78  % der KZVM-Wohnungen in Köln um Studio - oder Einzim-
merapartments. 17 % der Wohnungen haben zwei bis drei Zimmer und nur 5 % vier Zimmer und mehr. 
Entsprechend der unterschiedlichen Wohnungsgröße werden für die Berechnung des Break-Even an-
 
22 Vgl. „Conditions of eligibility“ des Office of Short-term Rentals. Im Internet verfügbar unter: https://shortter-
mrentals.sfgov.org/hosting/become-certified#7404 Zugriff 26.05.2020.  
23 Die Stadt Köln verweist auf ihrer Webseite lediglich auf einen 6-Wochen-Zeitraum in dem die eigene Wohnung 
zur Verfügung gestellt werden darf, ohne dass dies als Zweckentfremdung anzusehen  ist. https://www.stadt-
koeln.de/leben-in-koeln/soziales/wohnen-wohnungshilfen/fragen-antworten-zum-wohnraumschutz Zugriff 
25.11.2020. 
Bei 95 % der KZVM-Angebote handelt es sich um Dreizimmerapartments oder kleiner. 
78% 17% 5%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Studio/ Einzimmerapartment Zwei- bis Dreizimmerapartment Vier Zimmer und mehr

11 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
gepasste Mieteinnahmen, Betriebskosten und Übernachtungspreise zugrunde gelegt. In Tabelle 3 wer-
den die Einnahmen der Langzeitvermietung den Einnahmen der Kurzzeitvermietung gegenübergestellt 
und der resultierende Break-Even berechnet. 
Für die Vermietung eines einzelnen privaten Zimmers ist der Break-Even nahezu übereinstimmend mit 
der 90 Tagegrenze. Auch für Studio- und Einzimmerapartments liegt der durchschnittliche Break-Even 
mit 93 Tagen nahe an dem 90 Tagelimit. Diese beiden Angebotsarten decken 85 % des KZVM-Marktes 
ab. Für Wohnungen mit zwei bis drei Zimmern liegt der ermittelte Break -Even mit 109 Tagen etwas 
höher. Um eine Überschätzung des professionellen KZVM-Angebots in Köln zu vermeiden, wird daher 
im Rahmen dieser Analyse die Grenze zwischen Homesharing und professioneller Kurzzeitvermietung 
bei 110 Tagen gezogen.24 
 
24 Bei einem Tageslimit von 90 Tagen werden 2.693 Unterkünfte al s professionell eingestuft. Bei dem 110 Tage-
limit gelten 2.540 Unterkünfte als professionell. Der Grund für den geringen Unterschied ist, dass Gastgeber die 
tatsächliches Homesharing betreiben, an deutlich weniger als 90 Tagen Gäste empfangen. Andersherum haben 
Gastgeber, welche eine Unterkunft professionell bewirtschaften eine wesentlich höhere Auslastung.  
25 Der Break-Even berechnet sich durch das Aufwiegen der jährlichen Mieteinnahmen (Jahresmiete + jährliche 
BNK) geteilt durch den Übernachtungspreis. Im Beispiel des privaten Zimmers ergäbe sich (3.396+1.030)/49,95 
= 88,6 Tage. 
26 Nettoangebotsmiete für die jeweilige Wohnungsgröße in Köln 2018 ermittelt anhand von Rohdaten von F+B.  
27 Die jährlichen Betriebsnebenkosten betrugen durchschnittlich 2,96 € pro qm für Köln 2017 gemäß dem Deut-
schen Mieter Bund  e.V. Im Internet verfügbar unter https://www.mieterbund.de/service/betriebskostenspie-
gel.html Zugriff: 29.10.2020. 
Tabelle 3: Break-Even Berechnung der Kurzzeitvermietung 
 Langzeitvermietung Kurzzeitvermietung 
Wohnungsart Ø Wohnfläche 
jährliche 
Ø Preis pro Nacht Break-Even25 
Ø Miete26 Ø BNK27 
Privatzimmer 29,7 qm 3.396 € 1.030 € 49,95 € 89 Tage 
Studio-/                  
Einzimmerwhg. 35,7 qm 6.048 € 1.268 € 78,47 € 93 Tage 
2-3 Zimmerwhg. 75,4 qm 10.320 € 2678 € 119,15 € 109 Tage 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co und F+B.

12 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Für die Bestimmung der Anzahl der Tage, die eine Wohnung für Kurzzeitvermietungen genutzt wird, 
nutzen wir keine Daten aus dem auf der jeweiligen Plattform gezeigten Kalender, um eine Überschät-
zung der tatsächlichen Belegung zu vermeiden. Denn der Belegungszeitraum kommt als Kriterium nur 
bei Gastgebern zur Anwendung, die nur eine Unterkunft anbieten. Oftmals markieren diese Anbieter 
ihre Unterkunft als belegt, wenn sie keine Gäste wünschen, um keine Anfragen für diesen Zeitraum zu 
erhalten. Diese Zeiträume würden bei einer Kalenderauswertung fälschlicherweise als belegt erfasst.  
Stattdessen nutzen wir die Anzahl der hinterlegten Referenzen als Schätzer für die Belegung. Gerade 
bei Anbietern mit nur einer Unterkunft dürfte die Beziehung zu den Gästen recht eng sein, so dass hier 
von einer hohen Quote an Gästen, die eine Bewertung hinterlassen, ausgegangen werden kann. Damit 
eine Unterkunft aufgrund der Referenzen als professionell eingestuft wird, muss die Referenzenhisto-
rie durchschnittlich 2,3 oder mehr Referenzen pro Monat bzw. über 28 Referenzen im Jahr aufwei-
sen.28 
Zusammenfassend klassifizieren wir also bei Gastgebern mit mehr als einer aktiven Unterkunft alle 
Unterkünfte als professionell. Wenn ein Anbieter nur eine Unterkunft aktiv anbietet, wird diese  als 
professionell eingestuft, wenn sie mindestens 110 Tage für Kurzzeitvermietungen genutzt wird. Wie 
dargelegt, handelt es sich um konservative Schätzverfahren, mit dem Ziel, Überschätzungen möglichst 
zu vermeiden. 
2.4 Besonderheiten  der professionellen  Kurzzeitvermietungs -Angebote in Köln  
In Köln gibt es Stand November 2019 6.192 aktive KZVM-Unterkünfte (Abbildung 4). In 61 % der Fälle 
wird eine gesamte Wohnung und zu 38 ,7 % ein privates Zimmer angeboten. Gemäß unserem Mess-
 
28 Um die Belegungsrate einer Unterkunft zu schätzen wird deren Referenzenhistorie genutzt. Hierbei gibt es 
zwei Variablen. Erstens die durchschnittliche Übernachtungsdauer pro Referenz und zweitens die Referenzrate, 
das heißt der Anteil der Gäste, die auch eine Referenz hinterlassen. Bei der durchschnittlichen Übernachtungs-
dauer wird auf Tourismusstatistiken des Kölner Statistikamts Bezug genommen und diese auf 2,3 Nächte fest-
gelegt. Bei der Referenzrate orientieren wir uns an verschiedenen Quellen. Nach einer richterlich beschlosse-
nen Herausgabe von Airbnb-Daten wurde eine Referenzrate von 30,5 % (San Franciscio Budget and Legislative 
Analyst’s Office „Analysis    of    the    impact    of    short-term rentals on housing“ S.19, verfügbar im Internet 
unter https://sfbos.org/sites/default/files/FileCenter/Documents/52601-BLA.ShortTermRentals.051315.pdf 
Zugriff 29.10.2020) festgestellt, der CEO Brian Chesky gibt in einem Kommentar eine Referenzrate von 72  % 
(https://www.quora.com/What-percent-of-Airbnb-hosts-leave-reviews-for-their-guests Zugriff 29.10.2020) an 
und die Datenanalysten von Insideairbnb empfehlen den Wert 50 %. Wir haben für unsere Hochrechnung einen 
Wert von 60 % für die Referenzrate angenommen, was wir bei Gastgebern mit nur einem Objekt für eine kon-
servative Schätzung halten.

13 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
konzept sind 41 % (2.540) der Angebote als professionell einzustufen. Diese Quote ist für private Zim-
mer marginal höher (44 %) als für gesamte Wohnungen (39 %). Der geteilte Wohnraum ist mit nur 57 
Angeboten zu vernachlässigen.  
Abbildung 4: Angebotsstruktur der Kurzzeitvermietungs-Unterkünfte in Köln 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co. 
In Relation zu dem gesamten Kölner Wohnungsmarkt mit rund 560.000 Wohnungen ist der Anteil der 
KZVM-Angebote mit 1 ,1 % insgesamt und 0,35  % professioneller Angebote verschwindend gering. 29 
Diese Betrachtung vernachlässigt jedoch zwei entscheidende Punkte: Erstens variiert die geographi-
sche Verteilung von KZVM -Angeboten zwischen den Kölner Stadtteilen erheblich. Und zweitens sind 
für Wohnungssuchende insbesondere die aktuellen Mietangebote relevant. 
Die Lage einer Immobilie ist ausschlaggebend für deren Prei s und die erzielbare Miete. So setzt sich 
eine Wohnung im Szeneviertel rundum den Brüsseler Platz preislich deutlich von einer vergleichbaren 
Wohnung in Zollstock ab. Die Besonderheiten der unmittelbaren Umgebung beeinflussen maßgeblich 
den Preis bzw. die Miete. Dabei wirkt beispielsweise ein reiches soziokulturelles Angebot preiserhö-
hend, während etwa Verkehrslärm in unmittelbarer Wohnungsnähe sich preismindernd niederschlägt. 
Globale Betrachtungen sind daher für Wohnungsmärkte nur von begrenzter Aussagekraft. Aus diesem 
 
29 In den vorliegenden Daten hat die Medianwohnung in Köln zwei Zimmer. Entsprechend werden die Angebote 
von privaten Zimmern gewichtet. Somit ergeben sich 1.957 professionelle Angebote.  
6.192
3.803
2.328
57
2.540
1.481
1.027
30
0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000 7.000
Gesamt
Ganze Wohnung
Privates Zimmer
Geteiltes Zimmer
Aktiv Professionell

14 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Grund zeigt Abbildung 5 die geographische Verteilung von KZVM -Angeboten in Köln, um lokale Kon-
zentrationen aufzuzeigen. Die Abbildung verdeutlicht die starken Schwankungen des KZVM-Angebots 
über die Stadtteile hinweg. Es zeigt sich eine deutliche Konzentration sowie Professionalisierung in den 
zentralen Stadtteilen Kölns. Beispielsweise fallen fast 2.500 aktive KZVM -Unterkünfte in den Innen-
stadtbereich (Altstadt Nord und Süd sowie Neustadt Nord und Süd), von diesen können mehr als 1.000 
als professionell bezeichnet werden. Auch Ehrenfeld sticht mit 600 Angeboten als KZVM-Hotspot her-
vor. Die flughafennahen Stadtteile Humboldt-Gremberg und Höhenberg weisen eine besonders hohe 
Professionalisierungsquote auf: Von den insgesamt 183 KZVM -Unterkünften sind 65 % als professio-
nell zu werten. Es lässt sich also festhalten, dass die Verteilung von KZVM-Unterkünften sehr starken, 
lokalen Schwankungen unterliegt, welche in einer Mietpreisanalyse unbedingt Beachtung finden müs-
sen. 
Abbildung 5: Kurzzeitvermietungs-Unterkünfte in Köln pro Stadtteil in 2019 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co. 
Berücksichtigt man zusätzlich die zur Vermietung angebotenen Wohnungen, zeigt sich eine  hohe Re-
levanz der Kurzzeitvermietung. Abbildung 6a vergleicht die Bestandsgröße der professionellen Kurz-
zeitvermietung mit der Flussgröße der zur Vermietung angebotenen Wohnungen pro Quartal in Köln.

15 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Zum einen zeigt sich ein Trend zu einem zunehmend knapperen Mietwohnungsangebot seit 2011. Zum 
anderen kann man sehr deutlich sehen, dass die KZVM eine immer größere Rolle spielt. Im dritten 
Quartal 2018 ist das gesamte professionelle KZVM -Angebot erstmalig genauso groß, wie die zur Ver-
mietung stehenden Wohneinheiten innerhalb eines Quartals in ganz Köln. Im vi erten Quartal 2018 
übersteigt das Angebot der KZVM-Unterkünfte das der Mietwohnungen um fast 41 %. 
Kombiniert man die Erkenntnisse aus Abbildung 5 (der geographischen Verteilung) sowie Abbildung 
6a (dem Vergleich zu Wohnungsinseraten), um die Situation in einem KZVM-Hotspot wie z. B. der Neu-
stadt Süd gesondert zu betrachten, zeigt sich die große quantitative Bedeutung der KZVM -Angebote 
(Abbildung 6b). In der Neustadt Süd überschreitet das KZVM-Angebot die Anzahl der pro Quartal inse-
rierten Wohnungen seit Ende 2016. Hier gab es 44 Wohnungsinserate und 73 professionelle KZVM -
Unterkünfte. Dieses Verhältnis hat sich bis Ende 2018 nochmals deutlich verstärkt. Im vierten Quartal 
2019 gab es mehr als dreimal so viele professionelle KZVM -Unterkünfte wie Wohnungsinserate (185 
zu 52). Ein sehr ähnliches Verhältnis zwischen dem Bestand an professionellen KZVM -Unterkünften 
und der Anzahl an Wohnungsinseraten zeigt sich auch in den restlichen KZVM-Hotspots. 
Abbildung 6: Vergleich der Wohnungsinserate zu professionellen Kurzzeitvermietungs-
Unterkünften von 2010 bis 2019 per Quartal 
a) In Köln 
 
b) In der Neustadt Süd 
 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co und F+B.

16 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
3. Lokale Wohnungsmarkteffekte durch K urzzeitvermietung in Köln 
Die voranstehende deskriptive Analyse hat gezeigt, dass die KZVM-Angebote in Köln lokal konzentriert 
sind. In Stadtteilen mit hohen Konzentrationen wird das Angebot des zur Verfügung stehenden Wohn-
raums durch die Kurzzeitvermietung verknappt. Gleichzeitig erhöhen Gastgeber, die Wohnungen für 
die professionelle Kurzzeitvermietung anmieten, die Nachfrage nach Wohnraum. Im Folgenden wird 
mit Hilfe ökonometrischer Methoden untersucht, ob diese Mengeneffekte Preiseffekte induzieren. 30 
Zunächst beschreiben wir die Intuition, die dem ökonometrischen Schätzmodell zugrunde liegt (3.1). 
Eine technischere Darstellung erfo lgt im Anhang ( 6.2). Daran anschließend berichten wir die Ergeb-
nisse (3.2). 
3.1 Herangehensweise  
Um die Mietpreisentwicklung von Wohnungen mit unterschiedlichen Ausstattungsmerkmalen verglei-
chen zu können, werden Ausstattungsmerkmale wie Balkon, Einbauküche, Garage/Keller, Art der Hei-
zung und Alter des Gebäudes mit Hilfe eines hedonischen Modells bepreist.31 Neben den individuellen 
Ausstattungsmerkmalen einer Wohnung hat die Umgebung einen maßgeblichen Einfluss auf die Höhe 
der Miete.32 Zur Erfassung der Umgebung werden Kenngrößen für die Stadtteile wie Einwohnerzahl, 
Arbeitslosenquote, durchschnittliche Haushaltsgröße und Einko mmen sowie die Anzahl der Neu-
baufertigstellungen und weitere genutzt. Darüber hinaus bestimmen andere, statistisch nicht erfass-
bare Einflüsse wie etwa Cafés, kulturelle und soziale Angebote in der Umgebung die Mietpreise. Um 
Verzerrungen der Ergebnisse dur ch diese nicht beobachtbaren Einflüsse auszuschließen, nutzen wir 
räumliche Fixed-Effects. Damit werden systematische Unterschiede zwischen den Stadtteilen berück-
sichtigt, welche nicht durch die genannten räumlichen Variablen abgebildet werden können. 
Verzerrungen durch nicht erfasste Veränderungen können auch über die Zeit auftreten . Die Mieten 
auf dem Kölner Wohnungsmarkt sind in den letzten Jahren gestiegen. Diese Mietpreisentwicklung fan-
gen wir im Modell durch jährliche Fixed-Effects auf, um die Angebotskaltmieten über die Zeit vergleich-
bar zu machen.  
Im weiteren Vorgehen werden die Entwicklungen der homogenisierten Kaltmieten pro Quadratmeter 
auf der zeitlichen sowie räumlichen Ebene verglichen.  In zeitlicher Hinsicht wird die Periode vor dem 
 
30 Eine ähnliche Methodik wurde in Mindl (2020) für die Analyse von Airbnb in Berlin angewandt. 
31 Vgl. Jones (1988) und Rosen (1974). 
32 Vgl. Kuminoff et al. (2010).

17 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Beginn des rasanten Wachstums der KZVM-Angebote mit der Periode danach verglichen. Folglich dient 
die Zeit vor dem zweiten Quartal 2015 als Vorperiode (vgl. Abbildung 1) und die Zeit danach als Nach-
periode. Der räumliche Vergleich ergibt sich aus den starken Schwankungen der KZVM-Konzentration 
zwischen den Stadtteilen. Wie in Abbildung 5 zu erkennen ist, handelt es sich bei den Stadtteilen mit 
hoher KZVM-Konzentration vor allem um den Innenstadtbereich, während Stadtteile mit sehr niedri-
ger KZVM-Konzentration tendenziell außerhalb liegen (siehe auch Abbildung 9 im Anhang). 
Zusätzlich zu diesen räumlichen und zeitlichen Strukturen nutzen wir die Konzentration der KZVM-An-
gebote auf kleinere Wohnungen mit höchstens drei Zimmern (vgl. Abbildung 3) aus, um den kausalen 
Effekt der KZVM-Unterkünfte zu identifizieren. Wir vergleichen also nicht nur die Mietpreisentwicklung 
vor und nach dem Beginn des starken Wachstums des KZVM-Angebots und die Entwicklung der Mieten 
in Stadteilen mit starker und geringer Konzentration professioneller KZVM-Angebote, sondern wir ver-
gleichen auch die Mietentwicklung von Wohnungen mit vier und mehr Zimmern zu kleineren Wohnun-
gen. 
Abbildung 7 beschreibt schematisch das geschätzte ökonometrische Regressionsmodell. Dabei bildet 
der Logarithmus des Quadratmetermietpreises (Angebotsmieten) die abhängige Variable. 33 Die inse-
rierten Wohnungen werden in zwei Gruppen aufgeteilt: Die erste Gruppe ist die sogenannte Treat-
mentgruppe, bei der ein Einfluss der KZVM -Unterkünfte auf die Quadratmetermiete vermutet wird. 
Diese Gruppe umfasst alle Wohnungsinserate, die nach Mitte  2015 inseriert wurden, in einem der 
Stadtteile mit hoher KZVM -Konzentration liegen und höchstens drei Zimmer umfassen. Alle anderen 
Inserate werden der zweiten Gruppe, der sogenannten Kontrollgruppe zugeordnet. Die Kontrollgruppe 
wurde so konstruiert, dass die Entwicklung der Quadratmetermietpreise innerhalb dieser Gruppe nicht 
durch das KZVM-Angebot beeinflusst wird. Ein Vergleich der Treatment- und Kontrollgruppe gibt Auf-
schluss über den kausalen Effekt der KZVM-Unterkünfte auf die Quadratmetermietpreise. 
  
 
33 Der Logarithmus erleichtert die Interpretation der Regressionsergebnisse.

18 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Abbildung 7: Schematische Darstellung des ökonometrischen Regressionsmodells  
 
Quelle: Eigene Darstellung. 
3.2 Quantitative Effekte der Kurzzeitvermietung  
In Abbildung 8 nehmen wir einen ersten graphischen Vergleich der Entwicklung der durchschnittlichen 
Quadratmetermietpreise (nettokalt) zwischen Treatment- und Kontrollgruppe vor. Auffällig ist hierbei 
der deutliche Niveauunterschied zwischen beiden Gruppen. Von 2010 bis 2012 liegt der Quadratme-
termietpreis für die Kontrollgruppe zwischen 8 und 9 Euro, während die Quadratmetermiete in der 
Treatmentgruppe fast 10 Euro beträgt. Der Grund für den Niveauunterschied ist, dass sich die Treat-
mentgruppe vor allem aus innerstädtischen und die Kontrollgruppe überwiegend aus peripheren 
Stadtteilen zusammensetzt. Beide Gruppen verzeichnen nur einen sehr leichte n Aufwärtstrend bis 
Mitte 2012. Ab dem dritten Quartal nimmt das Wachstum für beide Gruppen gleichermaßen stark zu. 
Bis Mitte 2015 ist der Trend in beiden Gruppen vergleichbar. Die vertikale gestrichelte Linie in Abbil-
dung 8 markiert das zweite Quartal 2015, ab dem das beschleunigte Wachstum der KZVM in Köln ein-
setzt. In der Kontrollgruppe bleibt der Wachstumstrend von Ende 2012 bis zum Ende des Bobachtungs-
zeitraums in etwa auf demselben Niveau. In der Treatmentgruppe hingegen zeigt sich eine Verstärkung 
des Aufwärtstrends ab Mitte 2015, so dass der Abstand zwischen den Mietniveaus der beiden Gruppen 
zunimmt.

19 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Abbildung 8: Entwicklung des durchschnittlichen m2-Mietpreis der Nettokaltmiete in 
Köln von 2010 - 2018 unterteilt nach Beobachtungsgruppe 
 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von F+B.  
Durch das oben beschriebene Regressionsmodell kann di e durch KZVM induzierte  Entwicklung der 
Nettokaltmieten quantifiziert werden (Tabelle 4). Der geschätzte Koeffizient liegt bei 0,046 und ist sta-
tistisch hoch signifikant.  Das Ergebnis ist wie folgt zu interpretieren:  Wohnungen in der Treatment-
gruppe haben auf Grund der KZVM-Unterkünfte eine zusätzliche Mietsteigerung von 4,6 % in der Zeit 
zwischen dem zweiten Quartal 2015 und dem vierten Quartal 2018 erfahren. Insgesamt ist die Miete 
für die Treatmentgruppe im gleichen Zeitraum um 32,4  % gestiegen. Somit sind der Kurzzeitvermie-
tung 14,2 % der gesamten Mietpreissteigerungen zuzurechnen. Die durchschnittlich angebotene Net-
tokaltmiete lag in der Treatmentgruppe im Jahr 2015 bei monatlich 580 €. Daraus ergibt sich für Neu-
mieter eine zusätzliche Mietbelastung von rund 27 € monatlich bzw. 320 € jährlich, die durch die Akti-
vität von Kurzzeitvermietern erklärt wird.

20 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Tabelle 4: Regressionstabelle zur Quantifizierung des Effekts der Kurzzeitvermietung 
 Abhängige Variable: 
  
 Log (Quadratmetermietpreis) 
KZVM-Effekt 
(STT × Post × WG)  0,046*** 
 (0,012) 
  
  
Wohnungseigenschaften  
Stadtteileigenschaften  
Zeitliche Fixed-Effects  
Stadtteil Fixed-Effects  
Beobachtungen 68.278 
Cluster 58 
korrigiertes R2 0,506     
Notiz: *p<0,1**p<0,05***p<0,01. Standardfehler in Klammern und  
geclustert auf Stadtteilsebene.  Der Term „KZVM -Effekt“ steht 
hier für den Interaktionsterm 𝑆𝑇𝑇𝑠 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 ∗ 𝑊𝐺𝑖 (= 3. Terzil × 
Nachperiode × Kleine Wohnung). Für nähere Informationen siehe 
6.2 Methodik. 
4. Fazit 
KZVM-Angebote haben in Köln ab Mitte 2015 deutlich zugenommen. Neben dem klassischen Home-
sharing ist insbesondere auch die Anzahl der professionellen Angebote gestiegen, die das ganze Jahr 
über für Touristen und Geschäftsreisende zur Verfügung stehen. Aufgrund der von uns gewählten kon-
servativen Abgrenzung sind 41 % aller Unterkünfte als professionell zu bewerten, davon werden 73 % 
von Gastgebern mit mehreren Unterkünften vermietet (ca. 30 % der Gesamtangebote). 
Bei professionellen Kurzzeitvermietungen besteht eine direkte Nutzungskonkurrenz zur Langzeitver-
mietung. Diese sorgt für eine Verknappung des Wohnraumes. Mit Hinblick auf den gesamten Kölner 
Wohnungsbestand scheint die professionelle Kurzzeitvermietung mit 0,35 % nur eine marginale Rolle 
zu spielen. Berücksichtigt man aber die starke geographische Konzentration der KZVM-Angebote und 
setzt diese ins Verhältnis zu den inserierten Langzeitvermietungsangeboten, zeigt sich, dass die Kurz-
zeitvermietung auf lokaler Ebene durchaus Einfluss auf den Wohnungsmarkt hat. Während es im vier-
ten Quartal 2018 1,4 -mal so viele professionelle KZVM -Unterkünfte wie Wohnungsinserate  in Köln

21 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
gibt, übersteigt die Anzahl der KZVM-Angebote beispielsweise in der Neustadt Süd die regulären Ver-
mietungsangebote um den Faktor drei . Diese Beobachtung en legen nahe, dass die KZVM-Angebote 
auch lokale Mietpreiseffekte haben. Diese Vermutung wurde im Rahmen einer ökonometrischen Ana-
lyse untersucht. Die Analyse hat ergeben, dass 14,2 % der Mietpreissteigerungen für kleine Wohnun-
gen der betroffenen Stadtteile in der Zeit vom zweiten Quartal 2015 bis zum vierten Quartal 2018 der 
Kurzzeitvermietung zuzurechnen sind. Dies entspricht 4, 6 Prozentpunkten des Ge samtmietanstiegs 
von 32,4 % in diesem Zeitraum oder einem zusätzlichen Mietanstieg von 27  € monatlich (bzw. 320  € 
jährlich) für Neuvermietungen.  
Die Folgen von KZVM-Plattformen werden kontrovers diskutiert. Befürworter verweisen auf die posi-
tiven Effekte, die durch die zusätzlichen Übernachtungen entstünden. Neben den Gastgebern profi-
tierten zahlreiche lokale Unternehmen von der zusätzlichen Kaufkraft der Besucher. Kritiker hingegen 
sehen u. a. einen Zusammenhang zwischen KZVM und der Verknappung von Wohnraum sowie ver-
mehrter Lärmemission. In dieser Untersuchung haben wir uns ausschließlich auf die kleinräumigen 
Auswirkungen von KZVM-Angeboten auf die Miethöhe in Köln befasst. Wir konnten nachweisen, dass 
KZVM-Angebote kleinräumig zum Mietenanstieg in Köln beitragen. Diese ist ein wichtiges Ergebnis für 
die politische Bewertung von KZVM -Angeboten. Für die Fortentwicklung des Regulierungsrahmens 
muss die Politik eine Abwägung aller Effekte von KZVM -Angeboten treffen. Eine solche Abwägung 
braucht ein Mindestmaß an Transparenz. Daher erscheint die Einführung eines Registrierungsverfah-
rens, wie es momentan im Rahmen des Entwurfs für ein Gesetz zur Stärkung des Wohnungswesens 
diskutiert wird, als sinnvoll. Dabei sollten auch die Voraussetzungen für eine angemessene Implemen-
tierung geschaffen werden. Ein solches Registrierungsverfahren würde die Durchsetzung, Evaluierung 
und Fortentwicklung bestehender und im WohnStG angedachter Regulierungen erleichtern.

22 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
5. Literatur  
1. Barron, Kyle und Kung, Edward und Proserpio, Davide, (2020), The Effect of Home-Sharing on 
House Prices and Rents: Evidence from Airbnb, Marketing Science 
2. Coles, Peter A. und Egesdal, Michael und Ellen, Ingrid Gould and Li, Xiaodi and Sundararajan, 
Arun, (2017), Airbnb Usage Across New York City Neighborhoods: Geographic Patterns and 
Regulatory Implications.  
3. Duso, Thomas und Michelsen, Claus und Schäfer, Maximilian und Ducbao Tran, Kevin, (2020), 
Airbnb and Rents: Evidence from Berlin, DIW Discussion Papers 1890, 47 S.  
4. Empirica, (2019), Airbnb im Kontext zentraler quantitativer Einflussfaktoren auf regionale 
Wohnungsmärkte 
5. Garcia-López, Miquel-Àngel und Jofre-Monseny, Jordi und Martínez-Mazza, Rodrigo und 
Mariona Segú, (2020), Do short-term rental platforms affect housing markets? Evidence from 
Airbnb in Barcelona, Journal of Urban Economics, Volume 119 
6. Horn, Karen und Merante, Mark (2017), Is home sharing driving up rents? Evidence from 
Airbnb in Boston, Journal of Housing Economics, 38, (C), 14-24 
7. IW Köln und DICE Consult, (2018), Sharing Economy im Wirtschaftsraum Deutschland, Bun-
desministerium für Wirtschaft und Energie 
8. Jones, Larry E., (1988), The characteristics model, hedonic prices, and the clientele effect. 
Journal of political Economy, 96(3):551–567 
9. Kuminoff, Nicolai V. und Parmeter Christopher F. und Pope Jaren C., (2010), Which hedonic 
models can we trust to recover the marginal willingness to pay for environmental amenities? 
Journal of Environmental Economics and Management, 60(3):145–160 
10. Mindl, Felix, (2020), The effect of short-term rental platformns on rental prices: Evidence 
from Airbnb in Berlin, VfS Annual Conference 2020 (Virtual Conference): Gender Economics 
11. Rosen, Sherwin, (1974), Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure 
competition. Journal of political Economy, 82(1):34–55

23 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
6. Anhang 
6.1 Daten  
Für die empirische Untersuchung der potenziellen Wohnungsmarkteffekte von KZVM-Angeboten auf 
den Kölner Wohnungsmarkt werden drei Datenquellen herangezogen. Für die Beschreibung der An-
bieterstruktur nutzen wir hauptsächlich Daten von airdna.co.34 Diese Daten wurden stichprobenartig 
durch eigene Webscrapes verifiziert. Sie enthalten Informationen über die angebotenen Unterkünfte 
auf den Plattformen Airbnb und HomeAway aus dem Zeitraum von Anfang 2010 bis zum November 
2019. Insgesamt umfassen  sie 13.344 Beobachtungen, von denen lediglich 6.192 als aktiv gewertet 
werden können. Der Datensatz enthält zudem weitere Angaben wie z.  B. Art der Unterkunft, deren 
ungefähre Position, den durchschnittlichen Übernachtungspreis, die Anzahl der Referenzen oder die 
Anzahl der Bade- und Schlafzimmer. 
Die Wohnungsmarktdaten stammen von der F+B GmbH. Sie umfassen knapp 87.000 Mietwohnungs-
inserate in ganz Köln und beziehen sich auf den Zeitraum von Anfang 2010 bis Ende 2018. Dieser Zeit-
rahmen bestimmt auch den Untersuchungszeitraum der empirischen Analyse. Die Daten geben Auf-
schluss über die Adresse, die Zimmeranzahl, die Wohnfläche, den Mietpreis und viele Ausstattungs-
merkmale der angebotenen Wohnungen.  
Zur Erfassung der sozioökonomischen und demographischen Kenngrößen der jeweiligen Stadtteile ha-
ben wir Daten des Kölner Statistikamts zu Einwohner-, Städtebau-, und Tourismuszahlen sowie Infor-
mation zur Verteilung der Haushaltsgrößen, Arbeitslosenquote und Einkommen erhalten. 
6.2 Methodik  
Zuordnung in betroffene und nicht betroffene Stadtteile 
Zur Differenzierung zwischen Stadtteilen mit hohen und niedrigen KZVM-Konzentrationen erstel-
len wir einen KZVM -Dichte Index. Dieser gibt die Relation der  Anzahl der professionellen KZVM -
Unterkünfte in Relation zur Anzahl der Wohnungsinserate im Jahr 2018 wieder. Der daraus resul-
tierende Index rangiert von 0 in beispielsweise Chorweiler bis 2,43 in Buchforst. Anschließend wird 
dieser Index nach Terzilen aufgeteilt (Tabelle 4). 
 
34 Bei diesen Daten handelt es sich um sogenannte Webscrapes. Dieses Verfahren beschreibt das automatisierte 
Abspeichern von Daten, die im Internet frei zugänglich sind.

24 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Tabelle 5: Terzile der Kurzzeitvermietungs-Dichte in 2018 pro Stadtteil in Köln 
 1. Terzil 2. Terzil 3. Terzil 
KZVM-Dichte Index  0,11 0,29 2,43 
Anzahl der Stadtteile 29 28 29 
Quelle: Eigene Berechnungen basierend auf Daten von airdna.co und F+B. 
Stadtteile mit einer KZVM-Dichte von 0  0,11 werden entsprechend dem ersten Terzil zugeordnet. 
Stadtteile mit einer KZVM-Dichte von 0,12 – 0,29 gehören der zweiten Terzilgruppe an. Das dritte 
Terzil bilden die Stadtteile mit einem Wert von 0,3 bis 2,43. Die Verteilung der Stadtteile mit Hin-
blick auf ihre Terzilgruppe ist in Abbildung 9 dargestellt. Stadtteile der dritten Terzilgruppe werden 
im Rahmen der Regressionsanalyse der Treatmentgruppe zugerechnet, während die Stadtteile der 
ersten Terzilgruppe in die Kontrollgruppe eingehen. Die Stadtteile in der zweiten Terzilgruppe sind 
nicht eindeutig zuzuordnen und werden daher von der Regressionsanalyse ausgeschlossen. 
Abbildung 9: Aufteilung der Stadtteile pro Terzil in Köln in 2018 
 
Quelle: Eigene Darstellung basierend auf Daten von airdna.co und F+B.

25 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Technische Darstellung des Regressionsmodells 
Das in Abbildung 7 schematisch dargestellte Regressionsmodell lässt sich durch die folgende Regressi-
onsgleichung abbilden: 
log( 𝑄𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑒𝑡𝑝𝑟𝑒𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡)
= 𝛼 + 𝛿𝑇 + 𝛾𝑠 + 𝜌𝑋𝑖𝑠𝑡 + 𝛽1𝑆𝑇𝑇𝑠 + 𝛽2𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 + 𝛽3𝑊𝐺𝑖 + 𝛽4𝑆𝑇𝑇𝑠 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 + 𝛽5𝑊𝐺𝑖
∗ 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 + 𝛽6𝑆𝑇𝑇𝑠 ∗ 𝑊𝐺𝑖 + 𝛽7𝑆𝑇𝑇𝑠 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 ∗ 𝑊𝐺𝑖 + 𝜖𝑖𝑠𝑡 
 
 
Die abhängige Variable log( 𝑄𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡𝑚𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑒𝑡𝑝𝑟𝑒𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡) bildet den logarithmierten Quadratmeter-
preis (Nettokaltmiete) ab. Der Index i steht für ein bestimmtes Wohnungsinserat, s gibt Auskunft über 
den Stadtteil, in welchem sich die Wohnung befindet und t zeigt das Quartal an, in welchem das Woh-
nungsinserat erschienen ist. 𝛾𝑠 steht für Stadtteil Fixed-Effects und 𝛿𝑇 für jährliche Fixed-Effects, wobei 
T das Jahr indiziert. 𝑋𝑖𝑠𝑡 erfasst die individuellen und räumlichen Kontrollvariablen. 𝑆𝑇𝑇𝑠 repräsentiert 
eine Dummyvariable, die den Wert 1 annimmt für Stadtteile, die der dritten Terzilgruppe angehören 
und 0 für Stadtteile der ersten Terzilgruppe.35 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 ist eine Dummyvariable zur Identifikation des Tre-
atments in der zeitlichen Ebene. Sie nimmt den Wert 1 an, wenn ein Wohnungsinserat nach dem zwei-
ten Quartal 2015 erschienen ist. Inserate, die vor diesem Zeitpunkt erschienen sind, erhalten den Wert 
0.  𝑊𝐺𝑖 zeigt als dritte Dummyvariable den Wert  1 für Wohnungen mit  einer Wohnungsgröße von  
maximal drei Zimmern und den Wert 0 für größere Wohnungen in der Kontrollgruppe. Folglich ist der 
Interaktionsterm 𝑆𝑇𝑇𝑠 ∗ 𝑃𝑜𝑠𝑡𝑡 ∗ 𝑊𝐺𝑖 der Indikator für die Treatmentgruppe. Entsprechend gehört ein 
Wohnungsinserat der Treatmentgruppe an , sofern die Wohnung in einem Stadtteil  der dritten Ter-
zilgruppe liegt, nach dem zweiten Quartal 2015 zur Vermietung angeboten wird und nicht mehr als 
drei Zimmer hat.  Der Koeffizient dieses Interaktionsterms misst den Effekt der KZVM auf  die Miet-
preise. 
  
 
35 Stadtteile der zweiten Terzilgruppe werden von dieser Analyse ausgeschlossen.  
KZVM-Effekt

26 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Dieses Vorgehen entspricht einer Triple Diffrence-in-Difference Analyse. Diese Methode hat den Vor-
teil, dass die Common-trend Assumption weiter gefasst wird. Das heißt es müssen die folgenden zwei 
Bedingungen erfüllt sein: 
i. Der Unterschied der Angebotsmieten zwischen kleinen Wohnungen in Stadtteilen mit ho-
her KZVM-Konzentration und kleinen Wohnungen in nicht betroffenen Stadtteilen müsste 
sich ohne den Markeintritt der KZVM ähnlich entwickelt haben wie der Unterschied zwi-
schen großen Wohnungen in den jeweiligen Stadtteilen. 
ii. Der Unterschied der Angebotsmieten zwischen kleinen und großen Wohnungen in Stadt-
teilen der Treatmentgruppe müsste sich ohne die KZVM ähnlich zu dem Unterschied zwi-
schen kleinen und großen Wohnungen in Stadtteilen der Kontrollgruppe entwickelt haben.  
Diese Herangehensweise gewährleistet, dass nicht nur Bestandsunterschiede, sondern auch Trendun-
terschiede zwischen Stadtteilen berücksichtigt werden können und nicht zur Verzerrung der gemesse-
nen Effektgröße führen. 
6.3 Robustheit stests   
Wie Tabelle 4 zeigt, ergibt sich gemäß der Triple Differernce-in-Difference Analyse ein Effekt der KZVM 
auf die Mieten der Wohnungen in der Treatmentgruppe von 4,6 %. Um die Robustheit dieser Analyse 
zu testen, präsentieren wir hier die Ergebnisse alternativer Herangehensweisen. Diese beinhalten eine 
Difference-in-Difference Analyse mit limitiertem Datensample, verschiedene Regressionen mit variie-
rendem Treatmentzeitpunkt und sog. Placeboregressionen. 
Difference-in-Difference Analyse mit limitiertem Datensample 
Eine Möglichkeit die Konsistenz der Ergebnisse der Triple Difference-in-Difference Analyse (3) zu über-
prüfen, bietet die zweidimensionale Difference-in-Difference (DiD) Betrachtung mit einem über die 
dritte Dimension beschränktem Datensample. Das bedeutet in unserem Fall, entweder (1) DiD mit den 
zwei Dimensionen KZVM-Konzentration des Stadtteils und Treatmentzeitpunkt für nur kleine Wohnun-
gen, oder (2) mit den Dimensionen Wohnungsgröße und Treatmentzeitpunkt in nur betroffenen Stadt-
teilen. Tabelle 6 zeigt die Koeffizienten der drei Verfahren im Vergleich. Alle drei Verfahren zeigen sehr 
ähnliche Effektgrößen, diese bewegen sich zwischen 12 % der Gesamtmietpreissteigerungen in Spalte 
(1) und 14,2 %, dem Ergebnis der Hauptregression (3). Dieser Befund bestätigt unsere Ergebnisse.

27 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
 
Tabelle 6: Quantifizierung des Effekts der Kurzzeitvermietung – Vergleich zwischen DiD und 
Triple DiD  
 Abhängige Variable: 
 Log (Quadratmetermietpreis) 
 (1) (2) (3) 
STT 0,254*  0,246 
 (0,137)  (0,180) 
WG  0,055*** 0,060*** 
  (0,004) (0,006) 
    
Post 0,018 0,019** 0,019** 
 (0,013) (0,009) (0,010) 
STT × WG   -0,006 
   (0,008) 
STT × Post 0,039***  -0,003 
 (0,010)  (0,011) 
WG × Post  0,042*** -0,003 
  (0,008) (0,009) 
STT × WG × Post   0,046*** 
   (0,012) 
Wohnungseigenschaften    
Stadtteileigenschaften    
Zeitliche Fixed-Effects    
Stadtteil Fixed-Effects    
Beobachtungen 37.515 46.088 68.278 
Cluster 58 29 58 
korrigiertes R2 0,522 0,447 0,506 
Residual Std. Error 0,197 (df = 37.412) 0,209 (df = 46.015) 0,200 (df = 68.173) 
F Statistik 401,909***  
(df = 102; 37.412) 
517,708***  
(df = 72; 46.015) 
672,767***  
(df = 104; 68.173) 
Notiz: *p<0,1**p<0,05***p<0,01. Standardfehler in Klammern und geclustert auf 
Stadtteilsebene.

28 Lokale Wohnungsmarkteffekte durch Kurzzeitvermietung in Köln 
Effektgröße bei variierendem Treatmentzeitpunkt 
In einer weiteren Spezifikation zeigen wir, dass die Ergebnisse ebenfalls robust gegenüber der Wahl 
des Treatmentzeitpunktes sind. Spalte (1) von Tabelle 7 zeigt die Effektgröße , wenn der Treatment-
zeitpunkt eine Periode früher festgelegt wird (erste Quartal 2015) und Spalte (3) für eine Periode spä-
ter (dritte Quartal 2015). Spalte (2) zeigt zur Vergleichbarkeit unsere Benchmark-Spezifikation mit dem 
zweiten Quartal 2015 als Treatmentzeitpunkt. Auch hier sind die Effektgrößen fast identisch.  
Tabelle 7: Quantifizierung des Effekts der Kurzzeitvermietung bei variierendem  
Treatmentzeitpunkt 
 Abhängige Variable: 
 Log (Quadratmetermietpreis) 
 (1) (2) (3) 
STT × WG × Post 0,041*** 0,046*** 0,046*** 
 (0,012) (0,012) (0,011) 
Wohnungseigenschaften    
Stadtteileigenschaften    
Zeitliche Fixed-Effects    
Stadtteil Fixed-Effects    
Beobachtungen 68.516 68.278 67.942 
Cluster 58 58 58 
korrigiertes R2 0,503 0,506 0,507 
Residual Std. Error 0,201 (df = 68.411) 0,200 (df = 68.173) 0,199 (df = 67.837) 
F Statistik 667,892***  
(df = 104; 68.411) 
672,767***  
(df = 104; 68.173) 
674,158***  
(df = 104; 67.837) 
Notiz: 
*p<0,1**p<0,05***p<0,01. Standardfehler in Klammern und geclustert auf 
Stadtteilsebene. 
Placeboregressionen 
Als letzten Sensitivitätscheck präsentieren wir hier die Ergebnisse sogenannter Placeboregressionen. 
Hierbei wird dieselbe Analysemethode auf Wohnungsinserate angewandt , die nicht zur Treatment-
gruppe gehören. Man testet somit, ob die der Forschungsansatz auch Effekte misst, wenn kein Effekt 
zu vermuten ist. Dies geschieht zum einen auf der geographischen Ebene, zum anderen auf der zeitli-
chen Ebene. Spalte 1 präsentiert die Ergebnisse für ein hypothetisches Treatment von zufällig ausge-
wählten Stadtteilen der ersten Terzilgruppe, also der Kontrollgruppe. Spalte 2 zeigt die Ergebnisse für

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ein hypothetisches Treatment in der Vorperiode (Hier vom zweiten Quartal 2011 bis zum vierten Quar-
tal 2013). In beiden Fällen sind die Effekte negativ  und statistisch nicht signifikant. Auch die Placebo-
regression stützt somit unser Vorgehen.  
Tabelle 8: Placeboregressionen 
 Abhängige Variable:   
 Log (Quadratmetermietpreis) 
 (1) (2) 
 
   
Placebo STT × WG × Post -0.001  
 (0.014)  
   
STT × WG × Placebo Post  -0.004 
  (0.009)     
Wohnungseigenschaften   
Stadtteileigenschaften   
Zeitliche Fixed-Effects   
Stadtteil Fixed-Effects   
Beobachtungen 45.284 55.652 
Cluster 29 58 
korrigiertes R2 0,512 0,435 
Residual Std. Error 0,178 (df = 45.180) 0,200 (df = 55.525) 
F Statistik 462,609*** (df = 103; 45.180) 340,653*** (df = 126; 55.525) 
 
Notiz: *p<0,1**p<0,05***p<0,01. Standardfehler in Klammern und geclustert auf 
Stadtteilsebene.

Die Oberbürgermeisterin 
Dezernat, Dienststelle  
V/56/561/3 
 
Vorlagen-Nummer  15.12.2020 
 3555/2020 
Mitteilung 
öffentlicher Teil 
Gremium Datum 
Ausschuss Soziales und Senioren 14.01.2021 
Stadtentwicklungsausschuss 28.01.2021 
 
Studie zu lokalen Wohnungsmarkteffekten durch plattformbasierte Kurzzeitvermietung in Köln 
Das Amt für Wohnungswesen hat 2019 eine Studie beim Institut für Wirtschaftspolitik an der Universi-
tät zu Köln in Auftrag gegeben, um solide und belastbare Daten darüber zu erhalten, inwieweit  On-
lineportale in Köln zur Wohnraumverknappung und somit zu Mietpreissteigerungen beitragen (vgl. 
Mitteilung 0382/2020). 
 
Mit einer kleinen pandemiebedingten Verzögerung liegen die Ergebnisse nun vor. 
 
Die Studie untersucht lokale Wohnungsmarkteffekte durch plattformbasierte Kurzzeitvermietung von 
Wohnungen (z. B. an Touristen). 
 
 
Einige Kernaussagen aus dem Inhalt lassen sich wie folgt zusammenfassen: 
 
• Kurzzeitvermietungs-Angebote haben in Köln ab Mitte 2015 deutlich zugenommen. 
 
• Neben dem klassischen Homesharing ist auch die Anzahl der professionellen Angebote zur 
Kurzzeitvermietung gestiegen. 
 
• Bei professionellen Kurzzeitvermietungen besteht eine direkte Nutzungskonkurrenz zur Lang-
zeitvermietung (Verknappung des Wohnraumes). 
 
• Es konnte nachgewiesen werden, dass Angebote zur Kurzzeitvermietung kleinräumig (stadt-
teilbezogen) zum Mietenanstieg in Köln beitragen. 
 
• Die Einführung eines Registrierungsverfahrens, wie es momentan im Rahmen des Gesetz-
entwurfs des Wohnraustärkungsgesetzes NRW diskutiert wird, wird im Sinne einer wün-
schenswerten Transparenz für sinnvoll erachtet. 
 
 
Die vollständige Studie ist dieser Mitteilung als Anlage beigefügt. 
 
gez. Dr. Rau