Nur 124 sind teurer, zwei liegen praktisch exakt auf dem Durchschnitt. Doch ein sehr teures München gleicht in der Berechnung dutzende dünn besiedelte billige Landkreise aus.
In vielen Bereichen der Lebenshaltungskosten gibt es keine oder nur geringe regionale Unterschiede, wie Christoph Schröder vom IW laut dpa erklärt. Die Bestellung im Internet, Lebensmittel vom Discounter, Kleidung bei Modeketten oder die Eigenmarken der Supermärkte nennt er als Beispiele.
Größere regionale Unterschiede fanden die Forscher dagegen bei Gaststätten und Hotels aber auch bei den Kosten für Pflege oder bei Versicherungen, wie Schröders Kollege Jan Wendt sagt. Doch die Menge der relativ stabilen anderen Kosten dämpft deren Auswirkungen.
Dementsprechend liegt von den 400 erfassten Kreisen, Landkreisen und Städten der allergrößte Teil ohne Wohnen sehr nahe am Bundesdurchschnitt. Nur 60 weichen mehr als 1 Prozent davon ab.
Einerseits haben die Wohnkosten im Warenkorb ein hohes Gewicht. Andererseits sind die Unterschiede auch sehr groß: In München sind die Wohnkosten mit 180,9 Prozent des Bundesschnitts mehr als zweieinhalbmal so hoch wie im Vogtlandkreis mit 68 Prozent. Das schlägt sich in den Zahlen entsprechend nieder.
Preisdaten für verschiedenste Waren und Dienstleistungen für 400 Kreise, Landkreise und kreisfreie Städte zu erheben ist angesichts der riesigen Fülle an Informationen extrem aufwendig. IW und BBSR haben drei Jahre an der Entwicklung ihres Preisindex gearbeitet und nutzen dabei teilweise automatische Datenabfragen im Internet - sogenanntes Scraping. Damit kamen 24 Millionen Datenpunkte zusammen, wie Wendt erklärt. Datenstand ist das Jahr 2022.
Es gibt gewisse Einschränkungen, da nicht für alle Güter regionale Preise erhoben werden konnten. Dazu zählen persönliche Dienstleistungen, frische Blumen oder einige Haushaltswaren.
Ihr Gewicht am Warenkorb für den Index liegt bei 14,7 Prozent, die Autoren gehen aber davon aus, dass ihr Fehlen die Ergebnisse kaum ändert.
Dasselbe gilt für einige Landkreise, in denen es keine regionalen Daten aus Supermärkten gab, weswegen hier Durchschnittswerte aus Kreisen mit ähnlicher Struktur verwendet wurden.
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