2. Methodiek
2.1 Onderzoeksgroep en populatie Dit onderzoek is gericht op de onderkant van de woningmarkt in Utrecht. Dat het om de onderkant gaat, geeft een drietal zaken aan die van belang zijn voor de bepaling voor de onderzoeksgroep, namelijk dat het om jonge mensen gaat, die op zoek zijn naar goedkope woningen. Jonge mensen (tussen de 18 en 35 jaar), dus, die in Utrecht op zoek zijn naar een goedkope woning. De studentenpopulatie van de stad Utrecht maakt een groot deel uit van de groep jonge mensen die op zoek is naar goedkope woonruimte in de stad en regio Utrecht. Daarom is besloten alle studenten van de twee grote onderwijsinstellingen in de stad, de Hogeschool Utrecht en Universiteit Utrecht, met behulp van een enquête te benaderen. Deze groep is interessant om een aantal redenen: er kan aan de ene kant een inzicht verkregen in de „kamerproblematiek‟ van de stad Utrecht terwijl er aan de andere kant een groep studenten is die op zoek is naar zelfstandige woonruimte. Een deel van de woningzoekenden is echter géén student. Om ook deze groep in het onderzoek te betrekken zijn alle ingeschrevenen van WoningNet in de leeftijd tussen 18 en 35 jaar benaderd. WoningNet is het grootste distributieorgaan dat zorg draagt voor de verdeling van woningen van Utrechtse woningcorporaties. Naast studenten en nietstudenten die via WoningNet woonruimte zoeken is er ook een groep actief zoekenden die niet via WoningNet zoekt én geen student is. Binnen de gehele Utrechtse populatie van jonge mensen gaat het hier om een relatief grote groep hoger opgeleiden. Een deel van deze groep is benaderd door het alumnibestand van de Universiteit Utrecht te gebruiken; deze groep gaat eigenlijk verder waar de studenten (van de UU) ophouden. Alle alumni die minder dan 5 jaar geleden zijn afgestudeerd aan de universiteit hebben een enquête ontvangen. Benadering Er is gekozen om op een kwantitatieve manier data te vergaren omdat het mogelijk was om delen van de populatie via online enquêtes te bereiken. In de eerste plaats gaat het om een jonge doelgroep die, omdat ze veelvuldig internet gebruiken, via email goed bereikbaar is. Ten tweede kost het verzenden van de enquête en het verwerken van de data relatief weinig moeite omdat het hier om digitale bestanden gaat. De laatste reden waarom gekozen is voor een online enquête zijn de kostenvoordelen die dit met zich meebrengt; het handmatig versturen en invoeren van enquêtes van deze omvang kost veel tijd en geld. Zoals er al eerder is aangegeven ligt de kwantitatieve nadruk van dit onderzoek op drie enquêtes die gehouden zijn onder delen van de onderzoeksgroep: de StudentenMonitor, een enquête onder ingeschrevenen van WoningNet en een enquête onder jonge alumni van de Universiteit Utrecht.
2.1.1
Verantwoording Studentenmonitor
De studenten zijn benaderd door ze een e-mail te sturen (zie bijlage 3 en 4) waarin een link stond naar een internetenquête (zie bijlage 1). Deze enquête was een andere dan de andere groepen hebben gekregen omdat een gedeelte van de vragen niet zozeer voor dit onderzoek zijn toegevoegd maar voor een rapport naar de woonwensen van studenten. De enquête is op maandag 2 april 2007 om 12:00 uur online gegaan en heeft vijf weken opengestaan tot zondag 13 mei 2007, 12:00 uur. Omdat alle studenten van de UU en HU aangeschreven zijn kan er gesteld worden dat de steekproef gelijk is aan de populatie. De steekproefgrootte (of populatie) is 61.750, waarvan 29.750 studenten van de Universiteit Utrecht en 32.000 van de Hogeschool Utrecht. Zoals te zien valt in tabel 2.1 is het reactiepercentage van de UU-studenten veel hoger dan dat van de Hogeschoolstudenten. Het is niet duidelijk waarom er zo‟n groot verschil is, maar het feit dat HU-studenten hun instellingsmail veel minder bekijken en minder serieus nemen zou hierin mee kunnen spelen. Ook geven studenten van de Hogeschool Utrecht aan dat ze vaak „lastig gevallen‟ worden door enquêtes, dus het animo is wellicht een stuk lager dan bij universitaire studenten.
Tabel 2.1: Respons per instelling op de StudentenMonitor 2007 Instelling
Steekproefgrootte:
Respons (absoluut)
Respons (percentage)
UU
29.750
4.668
15,7%
HU
32.000
2.090
6,5%
missing Totaal
33 61.750
6.791
11,0%
Bron: Eigen onderzoek, 2007
Non-respons en weging Omdat het reactiepercentage van studenten van de HU lager ligt dan dat van hun medestudenten van de UU is gekozen voor een weging, zodat beide groepen evenredig vertegenwoordigd zijn in de analyses. Om tot een schatting van de gehele populatie te komen is gekozen voor een vermenigvuldiging van de respons zodat de steekproefgrootte benaderd wordt. Respondenten van de HU hebben hierbij een wegingsfactor van 15,31 gekregen en respondenten van de UU zijn met 6,37 vermenigvuldigd. Naast het verschil in reactiepercentage tussen studenten van de HU en UU is er voor de UU studenten ook gelet op de verdeling van leeftijd en studierichting. Na het uitvoeren van een non-responsanalyse is een kruistabel aangemaakt met het verwachte en geobserveerde reacties per leeftijdsgroep en per faculteit. De CHI-kwadraat van beide kruistabellen geeft aan dat de respons significant verschilt van de werkelijke verdeling (zie bijlage 8). Echter, omdat het aantal respondenten zo hoog is kan de CHI-kwadraat zo betrouwbaar berekend worden dat ook weinig invloedrijke afwijkingen significant verworpen worden. Om de invloed van de verschillen te onderzoeken zijn een aantal analyses gedaan voor belangrijke variabelen met én zonder weging voor leeftijd en faculteit. Omdat de resultaten na weging weinig tot niet beïnvloed werden is gekozen om het bestand niet te wegen voor leeftijd en faculteit.
2.1.2
Verantwoording WoningNet
In samenspraak met WoningNet is besloten de groep ingeschrevenen aan te schrijven die aan de volgende kenmerken voldeden: Tussen de 18 en 35 jaar oud; Woningzoekend in de regio Utrecht; Bij voorkeur contact per e-mail. Mensen die geen gebruik maken (of geen gebruik willen maken) van e-mail als voornaamste communicatiemiddel zijn met deze maatstaven dus niet opgenomen in de groep, wat wellicht een scheef beeld oplevert. Maar binnen deze groep jonge mensen, zal het deel dat niet de beschikking heeft over een e-mailadres gering zijn. Voor de mensen die uit principe of anderszins niet via de mail willen communiceren geldt waarschijnlijk dat ze het verkregen beeld niet dusdanig zullen veranderen omdat ze niet als groep met unieke karakteristieken en voorkeuren te duiden zijn. WoningNet verzorgde de mailing die – net als bij de StudentenMonitor – bestond uit een email (zie bijlage 5) met daarin een link naar een enquête (zie bijlage 2). Deze enquête is een stuk korter dan de StudentenMonitor maar de delen die wél in de StudentenMonitor staan kennen een volledige overlap. Dit is gedaan zodat de antwoorden van de groepen met elkaar vergeleken kunnen worden. De enquête heeft gelopen van 09:00 uur op donderdag 5 april 2007 tot donderdag 10 mei, ook 09:00. De groep van aangeschrevenen bestond uit 13.179 personen. De respons van deze enquête wordt later besproken.
De verschillende delen van de onderzoeksgroep die zijn aangeschreven voor onderzoek mogen onderling geen overlap kennen, zodat vergelijkingen tussen de groepen gemaakt kunnen worden. Een belangrijke groep die echter wél overlap heeft is de groep studenten die bij WoningNet is ingeschreven. Deze studenten zijn zowel via hun onderwijsinstelling benaderd om de enquête in te vullen en hebben enkele dagen erna ook een mail via WoningNet ontvangen. Om overlap te voorkomen zijn twee acties ondernomen: de mail voor de StudentenMonitor is enkele dagen eerder verstuurd en tevens is bij de mailing van WoningNet een noot toegevoegd waarin studenten gevraagd werd de enquête niet in te vullen wanneer ze al aan de StudentenMonitor hadden deelgenomen. Een klein aantal studenten van de HU en UU die toch in het databestand van WoningNet terecht zijn gekomen, zijn hier uitgefilterd.
2.1.3
Verantwoording Alumni
In overleg met het Alumnibureau van de Universiteit Utrecht is besloten de te bestuderen groep maar op één manier af te bakenen: de alumni moesten na 1 januari 2002 afgestudeerd zijn, dit om het verzenden van de mailing voor het Alumnibureau niet onnodig ingewikkeld te maken. Wederom was er sprake van een e-mail waarin verwezen werd naar de enquête door middel van een link (zie bijlage 6). De enquête was exact dezelfde als die voor de groep ingeschrevenen bij WoningNet (zie bijlage 2). Door een technisch mankement net vóór de start van de enquête (de enquête heeft uiteindelijk gelopen van dinsdag 10 april 17:00 uur tot 10 mei 09:00 uur) was het niet mogelijk om deze in de verwerking gescheiden te houden van de WoningNet-enquête die een aantal dagen eerder de deur is uitgegaan. Daarom is besloten de WoningNet-groep op basis van twee variabelen te scheiden van de alumni: het ingeschreven staan bij WoningNet en het opleidingsniveau. De drie groepen zijn nu als volgt te onderscheiden: 1. Alle studenten van de HU en UU; 2. alle jonge ingeschrevenen van WoningNet minus de studenten; 3. alle alumni van de UU (afgestudeerd vanaf 2002) minus de ingeschrevenen van WoningNet. Daarnaast geldt voor alle groepen dat het gaat om mensen tussen de 18 en 35 jaar. Voor een deel van de analyses is alleen de groep actief woningzoekenden in de stad en regio Utrecht gebruikt, als dit gebeurd is wordt dit uitdrukkelijk vermeld. De tabel hieronder (tabel 2.2) geeft aan hoe de verdeling van de groepen dan is; zoals te zien is, is de respons van de alumni laag. Dit is te verklaren omdat in de WoningNet-groep een groot aantal alumni zitten die bij WoningNet staan ingeschreven. Tabel 2.2: Respons van de WoningNet-groep en de alumni UU Enquête
Steekproefgrootte
Respons
Respons
(absoluut)
(percentage)
WoningNet
13.179
2.687
20,4%
Alumni UU
14.000
1.076
7,7%
Totaal
27.179
3.763
13,8%
Bron: Eigen onderzoek, 2007
2.1.4
Representativiteit
Met de drie groepen die voor dit onderzoek benaderd zijn is getracht een representatief beeld te scheppen van de gehele onderzoekspopulatie. In dit geval wil dat zeggen dat de drie groepen samen alle woningzoekenden aan de onderkant van de Utrechtse woningmarkt vertegenwoordigen. Een belangrijk deel van de populatie is inderdaad in dit onderzoek aanwezig. Echter, een klein deel van de populatie wordt niet gerepresenteerd
door de drie onderzoeksgroepen. Het gaat hier om woningzoekenden in Utrecht die geen student zijn, geen student aan de Universiteit Utrecht zijn geweest en niet via WoningNet op zoek zijn naar woonruimte. Een mogelijkheid zou kunnen zijn om ook studenten van een mbo-opleiding aan te schrijven. Maar de leeftijd van deze studenten ligt veelal tussen de 16-20 jaar en hiermee zijn ze vaak nog te jong om al op de woningmarkt actief te zijn. Ze zijn nog niet actief bezig een wooncarrière te starten en daarom is deze groep niet in het onderzoek opgenomen. Daarnaast is het registratiesysteem van de middelbare onderwijscentra in Utrecht niet toegankelijk. Een andere groep die ontbreekt in het onderzoek zijn de alumni van de HU. De intentie was er om ook hen in het onderzoek op te nemen. Echter, de HU kent geen georganiseerd alumnibestand zodat de groep niet in zijn geheel aan te schrijven is en daarom niet voor het onderzoek is benaderd.
2.2 Gegevensverwerking De enquêtes zijn gemaakt met behulp van de open source enquête applicatie phpSurveyor (sinds juni LimeSurvey). Webspace van de faculteit Geowetenschappen is gebruikt om de enquêtes te hosten en met phpMyAdmin is de ruwe data naar de harde schijf geschreven. Vanuit Microsoft Excel zijn de bestanden zijn vervolgens geïmporteerd in SPSS 14.0. Vanuit SPSS zijn de analyses verder verricht. De enquête van de StudentenMonitor telt in totaal 58 vragen (zonder woonbeelden), voor de WoningNet en Alumni enquête zijn dit er 37. Bij veel vragen is gebruik gemaakt van zogenaamde routings: deze vragen werden alleen zichtbaar als er op één van de voorgaande vragen een bepaalde antwoord werd gegeven. De vragen van de enquête zijn per groep weergegeven (zie tabel 2.3), na voltooiing van één groep van vragen werd de respondent automatisch naar een volgende groep vragen geleid. Tabel 2.3: Groepen van vragen per enquête Studentenmonitor
WoningNet en Alumni
Persoons- / Huishoudenskenmerken
Persoons- / Huishoudenskenmerken
Huidige woonsituatie
Woonkenmerken
Vorige woonsituatie
Woonbeelden
Gewenste woonsituatie
E-mailgegevens
Woonbeelden E-mailgegevens Bron: Eigen onderzoek, 2007
In de groep persoons- / huishoudenskenmerken werden vragen gesteld die betrekking hebben op persoonskenmerken en de huishoudenssituatie van de respondent, zoals geslacht, geboortejaar, opleidingsniveau en inkomen. Bij de groep huidige woonsituatie ging het om vragen zoals het soort woning, locatie van de woning (postcode) en wanneer men in de huidige woning is komen wonen. Ook naar de vorige woonsituatie werd gevraagd, hier werd voornamelijk ingegaan op het soort woning en de locatie. Daarna werden de woonwensen besproken door vragen te stellen zoals “Bent u nu op zoek of denkt u binnen twee jaar op zoek te gaan naar een (andere) kamer of woning” en “In wat voor woning bent u voornamelijk geïnteresseerd?”. Voor de gehele enquêtes en alle antwoordmogelijkheden, zie bijlage 1 en bijlage 2.
2.2.1
Woonbeelden
Om de woonvoorkeuren van de doelgroep in beeld te krijgen is gekozen voor het werken met woonbeelden. Dit houdt in dat de respondent een realistisch woonbeeld te zien kreeg,
met informatie zoals de prijs, de locatie en de grootte. Daarnaast was het woonbeeld voorzien van een foto van de woning en een kaartje om de locatie van de woning in de regio Utrecht weer te geven (zie bijlage 7). Bij elk woonbeeld werd de vraag gesteld of de respondent de woning zou accepteren indien deze binnen twee jaar zou worden aangeboden. Als antwoord kon de respondent kiezen uit “ Ja” , “Ja, maar liever onder bepaalde voorwaarden” of “Nee”. Wanneer het antwoord “ Ja, maar liever onder bepaalde voorwaarden” werd gegeven, werd er gevraagd wat men liever had gehad. Bij “Nee” werd de reden van afwijzing gevraagd. Er is gekozen om met woonbeelden te werken omdat op deze manier de realistische vraag van respondenten beter in beeld kan worden gebracht. Immers, wanneer alleen naar de woonwensen zou worden gevraagd, zouden de woonwensen niet realistisch zijn ten opzichte van de aanwezige mogelijkheden. Woningen in Utrecht en omgeving zijn relatief duur en wensen zoals een grote woning, locatie in het centrum van Utrecht komen met een prijs. Een prijs die lang niet elke respondent ook werkelijk kan betalen. Een andere reden waarom er met woonbeelden is gewerkt, zijn de verwerkingsmogelijkheden die het biedt binnen het onderzoek. Zo kunnen de verschillende woonbeelden met elkaar worden vergeleken en kan een acceptatiehiërarchie worden opgesteld. Daarnaast is het voor het huidige beleid uiterst bruikbaar om de populariteit van bepaalde woningen en bepaalde locaties te onderzoeken. In het onderzoek is gekozen om verschillende soorten woningen aan te bieden. In de StudentenMonitor is gewerkt met zowel onzelfstandige woningen (kamers) en zelfstandige woningen (huur en koop). In de vragenlijst voor ingeschrevenen van WoningNet en alumni van de Universiteit Utrecht zijn woonbeelden van huur en koopwoningen opgenomen. Naast deze woonbeelden zijn voor alle drie de groepen een drietal woonbeelden “Te Woon” in de vragenlijst opgenomen. Bij deze woonbeelden konden respondenten zelf aangeven of ze de woningen zouden accepteren als huur- of als koopwoning. De woonbeelden zijn aan mensen voorgeschoteld die aangaven op zoek te zijn naar een woning in de stad of regio Utrecht. In de StudentenMonitor is daarnaast een onderscheid gemaakt tussen studenten die op zoek zijn naar zelfstandige of onzelfstandige woonruimte; degenen die op zoek zijn naar een zelfstandige woning kregen de woonbeelden van huur- en koopwoningen te zien en studenten die op zoek zijn naar onzelfstandige woonruimte kregen woonbeelden van kamers. Voor de totstandkoming van de lijst woonbeelden is gekeken naar een zo volledige mogelijk dekking tussen de verschillende realistische locaties, prijsklassen en grootte. Het gaat hierbij om een deel bestaande en een deel fictieve woningen met een realistische prijs – kwaliteit verhouding. Een aantal woningen zijn letterlijk aangeboden als kamer via Kamernet of de SSH, als huurwoning via WoningNet of DirectWonen of als koopwoning via Funda. De huurprijs van onzelfstandige huurwoningen is weergegeven inclusief de bijdrage voor gas, water en licht. Voor zelfstandige huurwoningen is de maandelijkse huur zonder gas, water en licht opgenomen in het woonbeeld. Bij koopwoningen is de vraagprijs weergegeven, exclusief kosten koper en eventuele servicekosten. Om respondenten inzicht te geven in hun eigen mogelijkheden om toegang te krijgen tot een koopwoning, is bij koopwoningen gekozen voor de weergave van het minimale vereiste maandinkomen. Dit bedrag is vastgesteld op basis van een hypotheek via de Nationale Hypotheek Garantie en gaat uit van een volledige hypotheek, dus een lening van de gehele koopsom, zonder kosten koper en zonder inleg van spaargeld of financiële steun van derden.
2.2.2
Doorstroming
In het onderzoek is met woonbeelden gewerkt om meer inzicht te krijgen in de kwalitatieve woningvraag aan de onderkant van de Utrechtse woningmarkt. Naast deze vraag naar de specifieke kenmerken van een woning, zoals de locatie en de grootte, is ook de kwantitatieve woningvraag van belang. Het gaat hier om de absolute vraag van de onderzoeksgroep naar verschillende woningtypen. Met behulp van de kwantitatieve woningvraag van individuen kan ook het totaal, dus de som van alle gewenste verhuizingen, onderzocht worden. Op deze manier kan de doorstroming op macroniveau
worden bestudeerd. Naast de gewenste doorstroming, dus het totaal aan toekomstige gewenste individuele verhuizingen, kan ook de geopenbaarde doorstroming worden onderzocht. Hierbij gaat het om het totaal van individuele verhuizingen die in het verleden, tot maximaal twee jaar geleden, hebben plaatsgevonden. Het berekenen van doorstroming kent een aantal basisprincipes (voor een uitgebreidere theoretische onderbouwing, zie hoofdstuk 1.3): 1. Wanneer een nieuwe woning op de markt komt, wordt een verhuisketen in gang gezet. De woning wordt betrokken door een huishouden dat hierbij een beschikbare woning achterlaat. 2. Een verhuisketen wordt beëindigd wanneer iemand een beschikbare woning betrekt zonder een beschikbare woning achter te laten, dit zijn de zogenaamde nieuwkomers op de markt; zij verlaten het ouderlijk huis of komen van buiten de regio Utrecht. 3. Hoe langer een verhuisketen, hoe meer mensen een nieuwe woning kunnen betrekken en hun woonwensen tegemoet kunnen komen. 4. De meest optimale doorstroming bestaat uit een scenario met de langste verhuisketens die dus de meeste verhuisbewegingen ontlokt. Hierbij komen de meeste woningen beschikbaar. Revealed en stated Er zijn twee manieren gebruikt om recruteringspatronen samen te stellen. Ten eerste is gewerkt met „revealed preferences‟, waarbij het ging om de verhuisbewegingen die de afgelopen twee jaar hebben plaatsgevonden binnen de groep. In de tweede plaats zijn er „stated preferences‟. Voor deze methode is gebruik gemaakt woonwensen van de groep in de komende twee jaar. Beide methoden kunnen gebruikt worden om optimale doorstroming te berekenen. Wanneer er gebruik wordt gemaakt van revealed preferences wordt er uitgegaan van verhuisbewegingen die al hebben plaatsgevonden. Omdat de verhuisbewegingen voor de (nabije) toekomst zouden moeten gelden, moet de aanname worden gedaan dat de situatie op de woningmarkt in twee jaar tijd niet veranderd is. Er wordt dus van uit gegaan dat de situatie van twee jaar geleden tot nu ook voor de komende tijd van toepassing is. Als er gebruik wordt gemaakt van stated preferences wordt de gewenste doorstroming berekend. Met andere woorden: de soort woning die door mensen wordt gewenst is ook de woning die ze werkelijk betrekken. Zeker in een krappe woningmarkt zoals in Utrecht, leidt het werken met stated preferences tot een té positief beeld van de doorstroming. Er kan namelijk niet vanuit worden gegaan dat de gewenste verhuisbewegingen ook daadwerkelijk plaatsvinden. Zeker voor de groep studenten geldt dat gebruik maken van de revealed preferences om doorstroming in beeld te brengen een betere benadering is omdat dit een completer beeld geeft van de markt voor studentenkamers. Dit omdat het percentage nieuwkomers in een kamer hoger is bij revealed dan stated. Immers, een deel van de doelgroep is niet bereikt met het onderzoek: dit zijn de aankomende studenten die elk jaar nieuw op de markt komen. In de revealed preferences is deze groep wel opgenomen, in stated niet omdat dit alleen om de wensen van de huidige studenten gaat (die voor een groot gedeelte al op kamers wonen). Verhuisketens Voor analyse zal gebruik worden gemaakt van de recruteringskansen van de revealed preferences. Het gaat hier bijvoorbeeld om de kans dat een huurwoning wordt betrokken door een kamerbewoner. Deze kamerbewoner laat bij verhuizing een kamer achter. Er is dan vervolgens met behulp van recruteringskansen te bepalen wat de kans is dat de nieuwe bewoner van deze kamer ergens anders ook een kamer achterlaat, of uit het ouderlijk huis komt (en dus nieuwkomer is). In dit laatste geval zou de verhuisketen er als volgt uitzien: Huurwoning
0,55
Kamer
0,63
Ouderlijk huis
De cijfers in de figuur geven de kans aan dat een huurwoning door een kamerbewoner wordt betrokken (0,55 oftewel 55%) en de kans dat een kamer door iemand uit het ouderlijk huis wordt betrokken (0,63 of 63%). De ontstane keten heeft een lengte van 3 en wordt afgebroken door een nieuwkomer. De kans dat deze keten ontstaat wanneer een huurwoning wordt aangeboden is 0,35 (0,55 * 0,63), dus 35%. Voor dit scenario zijn veel meer verhuisketens mogelijk, zowel heel lang als heel kort. In de ene keten komen veel woningen vrij, bij een andere weer minder. Zo komen er in de voorbeeldketen 2 woningen vrij: de aangeboden huurwoning en een kamer. Met alle mogelijke verhuisketens en de kansen dat deze kunnen ontstaan is de gemiddelde ketenlengte per soort woning te berekenen. Deze gemiddelde ketenlengtes zijn in een matrix te gebruiken als multiplier. Op deze manier kan het aantal verhuisbewegingen becijferd worden wat ontlokt wordt door een bepaalde woning (of meerdere) beschikbaar te stellen. Gesloten systeem Bij de berekening van de multipliers wordt de aanname gedaan dat het om een gesloten systeem gaat. In dit geval zou dat betekenen dat alle woningen die in de verhuisketens beschikbaar komen worden betrokken door mensen van binnen de groep. Zo zouden bij de groep studenten alle beschikbare woningen enkel door studenten worden ingenomen. Dit is in werkelijkheid echter niet het geval. Een kamer bijvoorbeeld kan in principe door iedereen – ook niet-studenten – betrokken worden. De uitspraken die over de scenario‟s zullen worden gedaan gelden uitsluitend voor de desbetreffende groep; er wordt dus vanuit gegaan dat er sprake is van een gesloten systeem ook al is dat in werkelijkheid niet zo. Het is niet mogelijk om uitspraken te doen over de gehele populatie (er zijn maar drie groepen die tezamen niet de hele populatie vormen) maar vergelijkingen tussen de verschillende scenario‟s zijn wel goed bruikbaar. Zo kunnen de effecten van het beschikbaar stellen van woningtypen met elkaar worden vergeleken. Daarnaast is het mogelijk om de uitkomsten voor de drie groepen met elkaar te vergelijken. Andere voorwaarden Om met de scenario-aanpak die in dit hoofdstuk gehanteerd wordt hypothetische bouwprogramma‟s door te berekenen dient er eerst zo goed mogelijk voldaan te worden aan een viertal voorwaarden, zoals ze beschreven zijn aan het eind van paragraaf 1.3. Ten eerste zouden de overgangskansen homogeen moeten zijn. Dit wil zeggen dat het specifieker maken van het woningtype niet tot andere recruteringskansen leidt. Omdat het onderzoek zich sowieso richt op de onderkant van de woningmarkt is er binnen de huuren koopwoningen weinig differentiatie in de kwalitatieve kenmerken van de woningen. Ook aan de onderkant van de woningmarkt is de ene woning de andere niet, maar er is niet zó veel variatie in kenmerken dat er overtuigende klassen te onderscheiden zijn. Daarom is besloten alleen te differentiëren in woningtype. De tweede voorwaarde is dat het recruteringspatroon in de tijd constant moet zijn. In dit onderzoek zou dat beteken dat het recruteringspatroon van 2006 niet veel verschilt van dat van 2008. Dit is slechts een kleine tijdsspanne en er kan vanuit worden gegaan dat er geen belangrijke veranderingen in de context van de Utrechtse woningmarkt in deze korte tijd plaatsvinden die het recruteringspatroon beïnvloeden. De derde voorwaarde is dat verhuisketens ook werkelijk ontlokt worden. Omdat nieuw aanbod alleen vraag zal ontlokken van bínnen de Utrechtse woningmarkt hoeft de vraag van buiten de regio ook niet opgenomen te worden in de modellen. Immers, mensen die vanuit een andere woningmarkt naar Utrecht verhuizen zullen dat niet zozeer doen omdat het aanbod vergroot wordt maar omdat ze te maken met bepaalde triggers zoals toegang tot (hoger) onderwijs of het verkrijgen van een baan. De laatste voorwaarde waar aan voldaan moet worden is dat alle verhuizingen ook mogelijk en gewenst zijn. Dit wil zeggen dat het aantal berekende verhuisbewegingen niet groter mag zijn dan de vraag naar een bepaalde woning. Zo is er bij de studenten weinig vraag naar koopwoningen en is het toevoegen van deze woningen aan de voorraad niet opgenomen voor deze groep. Een laatste
randvoorwaarde is dat woningen ook toegankelijk moeten zijn. Zo zijn de meeste huurwoningen pas beschikbaar als men geruime tijd bij een woningcorporatie is ingeschreven. In de modellen is geen rekening gehouden met de inschrijftijd die wellicht nodig is en er wordt ervan uitgegaan dat iedereen een huurwoning kan betrekken, indien gewenst.
2.2.3
Verwerking van de data
Om de data te analyseren is de output van de enquête allereerst in grote Excel 2007bestanden opgenomen en daarna in SPSS geïmporteerd. Er is gewerkt met drie bestanden, overeenkomstig met de drie onderzoeksgroepen: studenten, WoningNet-ingeschrevenen en alumni van de UU. Voor alle vragen zijn variabelen aangemaakt en er is bepaald of het om interval/ratio variabelen, ordinale variabelen of nominale variabelen gaat. Tevens zijn, waar nodig, titels en legenda‟s toegevoegd. Voordat er tot de daadwerkelijke analyse kon worden overgegaan, zijn eerst alle bestanden „opgeschoond‟. Ten eerste zijn alle dubbele cases uit de bestanden verwijderd; wanneer zowel ip-adres, e-mailadres en een aantal andere variabelen overeenkwamen werd de case als een duplicaat beschouwd. Daarna werden respondenten die te oud (ouder dan 35 jaar) en te jong (jonger dan 18) waren uit het bestand verwijderd. In de derde plaats zijn de drie bestanden gecontroleerd op extreme outliers bij enkele interval/ratio variabelen, zoals inkomen en huur. De laatste stap voor de analyse was het creëren van een aantal nieuwe variabelen uit oude variabelen. Zo werden de postcodes ingedeeld naar stad Utrecht, regio Utrecht en daarbuiten (zie bijlage 11). Ook het totaal inkomen is berekend door de verschillende inkomensposten samen te voegen. De variabele over het beginjaar van de studie is gecategoriseerd om een indeling in cohorten naar studiejaar te kunnen realiseren.
2.3 Samenvatting De doelgroep van dit onderzoek naar doorstroming aan de onderkant van de Utrechtse woningmarkt is jonge mensen (tussen de 18 en 35 jaar) die in Utrecht op zoek zijn naar een goedkope woning. Er is gekozen voor het vergaren van kwantitatieve data en de onderzoeksgroep is hiervoor per e-mail te benaderd. In totaal zijn er drie groepen aangeschreven: Studenten van de Hogeschool Utrecht en de Universiteit Utrecht, ingeschrevenen bij WoningNet die geen student zijn bij de UU of HU en alumni van de UU (tot vijf jaar geleden afgestudeerd) die niet bij WoningNet staan ingeschreven. De verschillende groepen hebben via internet een vragenlijst ingevuld en deze antwoorden zijn in een database verzameld. Met behulp van deze cijfers zijn verschillende analyses per groep uitgevoerd, deze zullen in de komende hoofdstukken worden besproken. In het onderzoek is gewerkt met woonbeelden om zo een reëel beeld te krijgen van de woonwensen van de respondenten. Respondenten kregen in de enquête een realistisch woonbeeld te zien met informatie over de prijs, locatie en grootte van de woning. Er is hierbij gekozen voor woonbeelden van onzelfstandige woonruimte (kamers), huurwoningen en goedkope koopwoningen. Naast de kwalitatieve vraag naar woningen is ook de absolute woningvraag van de onderzoeksgroep geanalyseerd. Met behulp van deze cijfers kan de geopenbaarde (revealed) en gewenste (stated) doorstroming berekend worden. Deze doorstromingsmodellen zullen in het laatste hoofdstuk gebruikt worden om het effect van verschillende scenario‟s te onderzoeken.
