2. Konkrete Anwendungsfragen#

• Welche Zustände sollen verbessert werden?

• Welche Daten können genutzt werden? • Welche Scores, Schwellen oder roten Linien sind plausibel?

• Welche Akteur:innen sind betroffen? • Welche politischen Entscheidungen sind notwendig, aber gestaltbar?

3. Beispielhafte Bewertungslogik Input Arbeitsformel Output Wohnkosten + Einkommen Wohnkosten / Einkommen Mietbelastungsquote Mietbelastungsquote Scorematrix + Härtefallprüfung Mietwirkungs-Score Score + Haushaltstyp Schutzregel gegen Überlastung Förder- oder Entlastungsbedarf Beispiel: 1.250 Euro Wohnkosten bei 3.200 Euro verfügbarem Einkommen = 39,1 %. Das liegt im Grenzbereich. Eine Mieterhöhung oder Sanierungsumlage müsste durch Energiekosteneinsparung oder Ausgleich kompensiert werden.

4. Datenquellen und Datenqualität • Amtliche Statistik: Destatis, Eurostat, kommunale Miet- und Wohnungsdaten.

• Gebäudedaten: Energieausweise, Verbrauchsdaten, Sanierungsstand, Wärmeträger, Gebäuderegister.

• Quartiersdaten: Grün, Hitze, Lärm, Versorgung, Mobilität, Sozialstruktur, Barrierefreiheit, Pflege- und Gesundheitsinfrastruktur. • WÖk-Daten: WÖk-IDs, Scorecards, Benchmarks, Sozialraumprofil, Dossierdaten.