Immobilien-Portfoliomanagement für die öffentliche Hand: Ziele, Nutzen und Vorgehen in der Praxis auf der Basis von Benchmarks

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Springer-Verlag, Feb 22, 2007 - Law - 229 pages
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Stephan Seilheimer zeigt auf, wie öffentliche Immobilienbestände zu analysieren, zu bewerten und zu steuern sind und wie sie an den Markt herangeführt werden können. Dazu entwickelt er ein fünfstufiges Modell zur Einführung eines kennzahlenbasierten Portfoliomanagements mittels Benchmarking einschließlich eines Bewertungssystems für öffentliche Immobilien und wendet dies an einem Portfolio mit 500 000 m2 Nutzfläche an.
 

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Contents

Einleitung
1
Veröffentlichungen zum Thema Benchmarking
3
1 Literaturrecherche in den einzelnen Datenbanken
4
Aufbau der Arbeit
6
Grundlagen
7
Entstehung und Entwicklung des Benchmarkings
11
Arten und Reichweiten des Benchmarkings
15
Vor und Nachteile der BenchmarkingArten
17
MusterPortfolio Scorecard Potenzialund Umweltperspektive
108
MusterPortfolio Scorecard Kundenperspektive
109
MusterPortfolio Scorecard Objektund Prozessperspektive
110
UrsacheWirkungsBeziehungen
111
Kennzahlenbaum der Dimension Relativer Wettbewerbsvorteil
113
Energiemenge und Schadstoffemissionen einzelner Energieträger
116
Kennzahlenbaum der Dimension Marktattraktivität
118
Klassifizierung der Vergleichsgegenstände nach Gebäudeart
122

Techniken des Benchmarkings
19
Abgrenzung des Benchmarkings
21
Aufbau von BenchmarkingProjekten
26
Allgemeiner Ablauf von BenchmarkingProjekten
29
Vorgehensmodell nach PAS 1014
31
Kraftfeldanalyse der Erfolgsfaktoren
32
BenchmarkingPools in Deutschland 2005
38
Abgrenzung des Public Real Estate Managements
40
Rechtsformen des öffentlichen und privaten Rechts
43
lmmobilienmanagement des Bundes 2005
48
Bau und Liegenschaftsbetriebe der Länder 2005
51
Landesentwicklungsgesellschaften und Liegenschaftsfonds der Länder
52
Rechtsformen des kommunalen lmmobilienmanagements
53
Aufbauorganisation der Serviceeinheit lmmobilienmanagement
55
Organisationsmodelle für das PREM
57
Prozessorientiertes Aufgabenund Leistungsmodell des PREM
59
Leistungstiefen des PREM
61
Anforderungen an Kennzahlen
67
Anforderungen an Kennzahlensysteme
69
ROl und ZVElKennzahlensystem
71
4Felder und 9FelderPortfoliomatrix nach BCG und McKinsey
73
Analyse der Relevanz des Benchmarkings im PREM
75
Erfolgsfaktoren des PREM
77
Öffentliche Verschuldung in Deutschland 1950 bis 2004
83
lmmobilienanlagevermögen in Deutschland
84
Ausgaben Bund Länder und Kommunen für Baumaßnahmen 2001
85
Formen und lntensität des Wettbewerbs öffentlicher Einrichtungen
86
Vorhandene Managementinstrumente im lmmobilienmanagement
87
Geplante Managementinstrumente im lmmobilienmanagement
88
Stichprobenumfang und Rücklauf der Befragung zum Benchmarking
90
Personalstruktur der beteiligten Organisationen
91
Verbreitungsgrad von Benchmarking im PREM
92
BenchmarkingArten und Gegenstände im PREM
93
Nutzen des Benchmarkings im PREM
94
Ziele des Benchmarkings im PREM
95
Hemmende Faktoren des Benchmarkings im PREM
96
Entwicklung eines Modells zum Portfoliomanagement im PREM
97
Anforderungen an das Modell
99
Stufenmodell zum Portfoliomanagement im PREM
100
Unternehmenspolitik in PREMOrganisationen
102
Strategische und operative Steuerung der Serviceeinheit
104
Portfolio Scorecard
106
MusterPortfolio Scorecard Finanzperspektive
107
Richtwerte des Flächenmixes nach DlN 277 im Hochbau
123
Erhebungsbogen der Dimension Relativer Wettbewerbsvorteil
125
Erhebungsbogen der Dimension Marktattraktivität
127
Statistische Auswertung der Ergebnisse
128
Ermittlung des Einsparpotenzials für eine Kennzahl
129
Transformationskurven für die Dimension Relativer Wettbewerbsvorteil
130
Portfoliomatrix und Lebenszyklusentwicklung für PREMlmmobilien
131
Technikfaktor
134
Renovierungsfaktor
135
Altersstrukturfaktor nach lnbetriebnahme nach dem Berliner Verfahren
136
Technikanteil und Renovierungsintervall nach Berliner Verfahren
137
Maßnahmenplanung und Erfolgskontrolle
139
Maßnahmenkatalog Relativer Wettbewerbsvorteil
141
Maßnahmenkatalog Marktattraktivität
142
Umfang der Datenbereitstellung im externen Benchmarking
144
Kalkulatorische Miete im VermieterMieterModell
145
Leistungslücke zwischen internen und externen Benchmarks
146
KostenNutzenUntersuchung des Modells
148
Erprobung des Modells
151
Organisation des lmmobilienmanagements bei der Berliner Polizei
152
Unternehmensund lmmobilienpolitik der ZSE ll B 2003
153
Portfolio Scorecard der ZSE ll B Stand 2003
155
UrsacheWirkungsBeziehungen strategischer Ziele der ZSE ll B 2003
156
Klassifizierung der Gebäude und Bezugsgröße der ZSE ll B
158
Statistische Auswertung am Beispiel der Stromversorgungskosten 2003
159
Einsparpotenzial der ZSE ll B 2003
160
lmmobilienportfolio der ZSE ll B 2003
161
lmmobilienranking der ZSE ll 82003
162
Finanzbedarf zum Abbau des lnstandhaltungsstaus 20042014
163
Maßnahmenplanung und Erfolgskontrolle Bismarckstr 111
164
NWA zur Auswahl des BenchmarkingPools
166
Datenaustausch mit dem Liegenschaftssteckbrief der lFMA
167
Mietkalkulation im VMM der ZSE ll B 2003 für 2004
168
Bruttobasismieten der ZSE ll B 20032005
169
Analyse des internen und externen Benchmarkings 2003
170
Kosteneinsparungen der ZSE ll B 20032004 zum Basisjahr 2002
172
Kosten der ZSE ll B für die Einführung des Modells 20032005
173
Nutzwertanalyse der Dimension Marktattraktivität 20022004
174
Grenzen und mögliche Einwände
175
Literatur
181
A Anlagen
205
Index
225
Copyright

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Common terms and phrases

Balanced Scorecard Basis Baumanagement Bench Benchmarking-Partner Benchmarking-Pools Benchmarking-Projekten Benchmarks Bereitstellungskosten Bergischen Universität Wuppertal Beuth Verlag Bewertung Bezugsgrößen Clearingstelle Corporate Real Estate Daseinsvorsorge Deutsches lnstitut Dienstleistungen Dimension Marktattraktivität Dimension Relativer Wettbewerbsvorteil DlEDERlCHS EFQM-Modell Eigene Darstellung Abbildung Eigene Darstellung Tabelle Eigenverlag Einrichtungen Einsparpotenzial Entwicklung Erfolgsfaktoren erfolgt extern Externes Benchmarking Facility Management Facility Manager Flächen Gebäude Gebäudeinfrastruktur Gebäudemanagement Gebäudewirtschaft GEFMA immobilienbezogenen innerhalb internen Jahre Jones Lang LaSalle Kennzahlen Kennzahlensysteme KGSt kommunalen Kommunen Kosten Landesbetrieb Leistungen Leistungsvergleiche lFMA Liegenschaft lmmo lmmobilien lmmobilienbestand lmmobilienportfolios lmmobilienwirtschaft lnformationen lnstandhaltung lnstandhaltungsstaus lnvestition lQ-Bau LzPh Marktattraktivität Maßnahmen Maßnahmenplanung Mitarbeiter Modell möglich Normalherstellungskosten Nutzen Nutzung Nutzwertanalyse Objektmanagement öffentlichen Hand öffentlichen lmmobilien öffentlichen lmmobilienmanagement Optimierung Organisation Planung Portfolio Portfolio Scorecard Portfoliomanagement PREM privaten Projekt Prozesse Public Real Estate Punkte Qualitätsmanagement Real Estate Management Rechtsform SElLHElMER Serviceeinheit lmmobilienmanagement sowie strategischen Ziele Teilnehmer Unternehmen Vergleich Vergleichspartner Vergleichsringe Vermieter-Mieter-Modell Wettbewerb Wirtschaft Wuppertal

References to this book

About the author (2007)

Dr. Stephan Seilheimer promovierte bei Prof. Dr.-Ing. Claus Jürgen Diederichs am Institut für Baumanagement (IQ-Bau) der Bergischen Universität Wuppertal. Er ist Mitarbeiter der CORPUS SIREO Asset Management, Heusenstamm/ Düsseldorf.

Bibliographic information