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Themen 19/11/2025

Mehr Transparenz im komplexen Standortgefüge Europas mit dem GARBE LOFIN-Score

Mit dem LOFIN-Score (Logistics Affinity Score) hat GARBE Research ein datenbasiertes Analysemodell entwickelt, das die Attraktivität von Gemeinden auf Ebene der Local Administrative Units (LAU) für logistische Nutzungen bewertet. In einer Zeit, in der die Anforderungen an logistische Netzwerke stetig steigen und Investitionsentscheidungen zunehmend auf fundierten Daten basieren, bietet der LOFIN-Score eine strukturierte, objektive Grundlage für strategische Standortentscheidungen. Eine hervorstechende Besonderheit: Das Scoring ist nicht länderspezifisch, sondern dank der gezielt ausgewählten und vergleichbaren Bewertungsfaktoren in allen Ländern, in denen GARBE Industrial aktiv ist, anwendbar. Es kann zudem jederzeit auch auf weitere europäische Länder angewendet werden.

Wichtigste Erkenntnisse – LOFIN-Score

  • Der LOFIN-Score bewertet die logistische Attraktivität von Gemeinden europaweit auf Basis quantitativer Indikatoren.
  • Durch standardisierte Berechnung ist das Modell länderübergreifend vergleichbar und flexibel auf weitere Märkte anwendbar.
  • Der Score dient als Makro-Filterinstrument, das Transparenz schafft und Investitionsentscheidungen datengetrieben unterstützt.

Strategischer Investitionsfokus: Von Core bis Core+

Der LOFIN-Score unterstützt insbesondere investitionsgetriebene Standortentscheidungen. Im Rahmen der Analyse werden Standorte anhand ihrer logistischen Eignung in ein Raster von Core-Standorten (LOFIN-Wert 7) bis hin zu Core+ Opportunitäten (LOFIN-Werte 5–6) eingeordnet. Core-Standorte zeichnen sich durch eine hohe bestehende Eignung und etablierte Strukturen aus, während Core+-Regionen aufstrebende, dynamische Märkte mit Wachstums- und Wertentwicklungspotenzial darstellen. Diese Klassifizierung schafft Transparenz und erlaubt es, Investitionsstrategien gezielt auf stabile Märkte oder wachstumsstarke Zukunftsregionen auszurichten.

Datengrundlage und Indikatoren

Der LOFIN-Score basiert auf einem sorgfältig ausgewählten Satz an quantitativen Standortindikatoren, die ökonomische Leistungsfähigkeit, infrastrukturelle Anbindung und demographische Dynamik kombinieren. Konkret fließen folgende Variablen in die Berechnung ein:

  • Verfügbares Einkommen der Haushalte
  • Wachstum des verfügbaren Einkommens
  • Anzahl der Autobahnanschlussstellen pro LAU
  • Bruttoinlandsprodukt pro Einwohner (BIP/EW)
  • Bruttowertschöpfung zu Herstellungspreisen (GVA)
  • Bevölkerungsdichte
  • Bevölkerungswachstum (Fünfjahresdurchschnitt)
  • Unternehmensdichte
  • Beschäftigtendichte

Diese Indikatoren decken die zentralen Dimensionen logistischer Standortqualität ab. Damit entsteht ein ganzheitliches Bild der Standortattraktivität, das über isolierte Einzelkennzahlen hinausgeht.

Statistische Aufbereitung: Transformation und Standardisierung

Um die Vergleichbarkeit zwischen Gemeinden sicherzustellen und Verzerrungen durch unterschiedliche Größenordnungen zu vermeiden, erfolgt eine mehrstufige Datenaufbereitung:

  1. Box-Cox-Transformation der Indikatoren:Mithilfe dieses mathematischen Instruments werden Schieflagen in der Verteilung der Variablen reduziert, was für eine Annäherung an die Normalverteilung sorgt. Dadurch werden extreme Ausreißer abgeschwächt und die Interpretierbarkeit verbessert.
  2. Min-Max-Standardisierung pro Gemeinde: Nach der Transformation werden die Werte der einzelnen Indikatoren auf einen einheitlichen Skalenbereich gebracht. Dies verhindert, dass Indikatoren mit großen numerischen Spannweiten das Gesamtergebnis dominieren.
  3. Aggregation und erneute Box-Cox-Transformation: Die standardisierten Einzelindikatoren werden zu einem Summenwert pro Gemeinde zusammengeführt. Um auch hier Verteilungsverzerrungen auszugleichen, wird eine zweite Box-Cox-Transformation angewendet.
  4. Abschließende Min-Max-Skalierung: Schließlich werden die aggregierten Werte auf den endgültigen Skalenbereich von 1 bis 7 standardisiert. Diese Skala ist intuitiv interpretierbar: 1 steht für geringe, 7 für sehr hohe logistische Standortaffinität.

Ergebnis: Eine einheitliche Standortbewertung

Das Resultat ist ein einheitlicher LOFIN-Score je Gemeinde, der zwischen 1 und 7 liegt. Gemeinden mit einem Score von 7 weisen eine besonders hohe Eignung für logistische Nutzungen auf – etwa durch überdurchschnittliche Verkehrsanbindung, hohe wirtschaftliche Dynamik und ein starkes Unternehmensumfeld. Gebietseinheiten mit niedrigeren Werten liegen entweder in strukturschwächeren Regionen oder verfügen über geringere infrastrukturelle Voraussetzungen, können aber – insbesondere bei aufstrebenden Märkten – interessante Entwicklungsoptionen bieten.

Logistikattraktivität in Europa mit Fokus auf den niederländisch-deutschen Korridor basierend auf dem GARBE LOFIN-Score

Abbildung: Logistikattraktivität in Europa
mit Fokus auf den niederländisch-deutschen Korridor basierend auf dem GARBE LOFIN-Score

Makroökonomische Perspektive statt Objektsicht

Wichtig ist: Der LOFIN-Score liefert eine Makroebene der Standortbewertung, keine objektspezifische Analyse einzelner Grundstücke oder Immobilien. Er dient als Filter- und Vorauswahlinstrument, mit dem Regionen mit hoher logistischer Affinität identifiziert werden können. Auf dieser Basis lassen sich anschließend detailliertere Analysen auf Mikrostandort- und Objektebene durchführen, etwa zur Grundstücksverfügbarkeit, planungsrechtlichen Rahmenbedingungen oder individuellen Projektanforderungen.

Fazit: Ein datenbasierter Kompass für die Logistikimmobilienstrategie

Der LOFIN-Score stellt ein leistungsfähiges Instrument zur Identifikation, Bewertung und Priorisierung von Standorten für logistische Nutzungen dar. Durch die Verbindung ökonomischer, infrastruktureller und demographischer Kennzahlen in einem konsistenten Modell schafft er Transparenz im komplexen Standortgefüge Europas. Investoren und Entwickler erhalten damit einen klaren Kompass, um ihre Strategien entlang verlässlicher Daten zu gestalten – sei es zur Absicherung bestehender Portfolios in Core-Märkten oder zur Identifikation dynamischer Zukunftsregionen mit Core+-Potenzial.

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