De dubbele kloof tussen koop en huur - Omvang, Oorzaken en Consequenties -

De dubbele kloof tussen koop en huur - Omvang, Oorzaken en Consequenties Onderzoek in opdracht van de Nederlandse Vereniging van Makelaars

drs. Frans Schilder en prof.dr. Johan Conijn

CIP-GEGEVENS KONINKLIJKE BIBLIOTHEEK, DEN HAAG De dubbele kloof tussen koop en huur: omvang, oorzaken en consequenties drs. Frans Schilder en prof. dr. Johan Conijn Amsterdam, Amsterdam School of Real Estate (ASRE research papers; 10) ISSN 1878-4607 Trefw.: woningmarkt Copyright © 2009 Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt worden door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze ook, zonder voorafgaande toestemming van de Amsterdam School of Real Estate, Jollemanhof 5, 1019 GW AMSTERDAM.

ASRE Research Center l Amsterdam School of Real Estate l Postbus 140 l 1000 AC Amsterdam T 020 – 668 1129 l F 020 – 668 0361 l [email protected]

Voorwoord Er is de laatste jaren veel te doen om de woningmarkt: zowel in de publieke opinie als in de wetenschap is de huizenmarkt een veel besproken thema. De recente economische crisis en de consequenties die deze crisis heeft voor de woningmarkt, heeft de aandacht voor de woningmarkt alleen maar verder doen toenemen. Een van de thema’s binnen de Nederlandse woningmarkt dat al geruime tijd onderwerp van discussie in de publieke opinie is, is “de kloof tussen koop en huur”. Met dit onderzoek wil de NVM een bijdrage aan de Nederlandse woningmarktdiscussie te leveren door een eenduidige definitie, gebaseerd op economische theorie, van de kloof vast te stellen en in grote lijnen de oorzaken en de gevolgen van de kloof in kaart te brengen. Tot slot zal er een aantal aanbevelingen gepresenteerd worden die zouden kunnen leiden tot het verkleinen van de kloof. Tevens willen de auteurs de stuurgroep vanuit de commissie VROM van de NVM bedanken voor de input in het onderzoek. Ook gaat onze dank uit naar Dion Bongaerts van de Universiteit van Amsterdam voor zijn statistische advisering.

  2  

Inhoudsopgave De dubbele kloof tussen koop en huur - Omvang, Oorzaken en Consequenties - ................................. 1 Inhoudsopgave ............................................................................................................................................ 3 De kloof gedefinieerd .......................................................................................................................... 4 De oorzaak van de kloof...................................................................................................................... 4 De omvang van de kloof...................................................................................................................... 5 Gevolgen van de kloof......................................................................................................................... 7 Aanbevelingen .................................................................................................................................... 8 1. Inleiding.................................................................................................................................................... 9 2. De subsidiëring in de koopsector ........................................................................................................... 10 3. De subsidiëring in de huursector............................................................................................................ 12 4. De omvang van de kloof vanuit gebruikersperspectief........................................................................... 14 4.1 Inleiding....................................................................................................................................... 14 4.2 Het gebruikersperspectief ........................................................................................................... 14 4.2.1 De koopsector .......................................................................................................................... 14 4.2.2 De huursector........................................................................................................................... 16 4.3 Kwaliteitsverschillen tussen koop- en huurwoningen .................................................................. 16 4.4 De voor kwaliteit gecorrigeerde kloof .......................................................................................... 18 5. De omvang van de kloof vanuit investeringsperspectief ........................................................................ 22 5.1 Inleiding....................................................................................................................................... 22 5.2 De omvang van de kloof.............................................................................................................. 22 5.3 De verklaring van de kloof vanuit investeringsperspectief........................................................... 25 6. Enkele consequenties van de dubbele kloof .......................................................................................... 27 6.1 Inleiding....................................................................................................................................... 27 6.2 De gevolgen van de dubbele kloof voor de woningvoorraad....................................................... 27 6.2.1 De woningbouwproductie ......................................................................................................... 27 6.2.2 De samenstelling van de huishoudens naar eigendomscategorie............................................ 28 6.3 De gevolgen van de kloof voor de verhuisgeneigdheid ............................................................... 29 6.3.1 Inleiding .................................................................................................................................... 29 6.3.2 De invloed van de impliciete subsidie in de huursector op de verhuiswens ............................. 29 Literatuur.................................................................................................................................................... 32 Bijlagen ...................................................................................................................................................... 33

  3  

Samenvatting en aanbevelingen Er is in Nederland een groeiende consensus dat de Nederlandse woningmarkt niet goed functioneert. Voorbeelden van dit slechte functioneren zijn gevarieerd en omvatten onder meer een mismatch tussen vraag en aanbod, stagnerende doorstroming, hoog prijsniveau van koopwoningen en betaalbaarheidsproblemen voor grote groepen huishoudens. Een thema dat ook regelmatig in de discussie omtrent de Nederlandse huizenmarkt terugkeert, is de kloof tussen de huur- en koopsector. De kloof tussen de koop- en huursector is een vaak terugkerend thema in de Nederlandse woningmarkt discussie. Echter, het is in deze discussie en vele artikelen vaak niet helemaal duidelijk wat nu precies met “de kloof” wordt bedoeld. Vaak wordt de kloof tussen neus en lippen door genoemd als de oorzaak, of juist het gevolg, van een ander probleem. Hierbij wordt zelden uitgelegd wat men nu precies onder die kloof verstaat. Het ontbreekt in de woningmarktdiscussie aan een vastomlijnde definitie van die kloof. Dit onderzoek, uitgevoerd in opdracht van de NVM, probeert de kloof tussen de koopsector en de huursector te vatten in een definitie en de oorzaken en gevolgen ervan in kaart te brengen. Tevens worden voor enkele aanbevelingen geformuleerd om op korte termijn één van de meest ingrijpende gevolgen van de kloof, de stagnerende doorstroming in de woningmarkt, aan te pakken De kloof gedefinieerd Voor het onderzoek is allereerst een definitie van het begrip “kloof” geformuleerd. In het kader dit onderzoek is de volgende definitie voor de kloof gehanteerd: “De kloof is het verschil in prijsniveau tussen de koopsector en de huursector”. In de titel wordt nadrukkelijk melding gemaakt van een dubbele kloof. Dit heeft betrekking op het duale karakter van een woning. De woning is tegelijkertijd een gebruiksgoed en een investeringsgoed. Het verschil in prijsniveau kan daarom op twee manieren worden onderzocht. Enerzijds als een prijsverschil in termen van gebruikskosten en anderzijds als een prijsverschil in termen van de woningprijzen. Het eerste prijsverschil heeft betrekking op het gebruik van de woning en wordt in het onderzoeksrapport aangeduid met “de kloof vanuit het gebruikersperspectief”. Het tweede prijsverschil heeft betrekking op de investering in de woning en wordt uitgewerkt vanuit “het investeringsperspectief”. Beide perspectieven zijn echter onlosmakelijk met elkaar verbonden en hebben, hoewel vaak indirect, grote invloed op elkaar. De oorzaak van de kloof De kloof tussen koop en huur, of deze nu vanuit een gebruikersperspectief of vanuit een investeringsperspectief wordt bezien, kent een duidelijk aanwijsbare oorzaak. De reden dat er sprake is van een kloof tussen koop en huur is de omvangrijke subsidiëring van woondiensten in Nederland. In de koopsector worden eigenaar-bewoners gesubsidieerd via de fiscale behandeling van het eigenwoningbezit. Door de lage prijselasticiteit van het aanbod in de koopsector heeft de fiscale subsidiering ook een prijsopdrijvend effect. In de huursector worden prijzen laag gehouden door de huurprijsregulering. Hierdoor worden de prijzen in de huursector verlaagd: niet alleen voor de gebruiker, maar ook voor de investeerder. Dit samenspel van de subsidies leidt tot een kloof tussen koop en huur. Dit samenspel wordt in onderstaande figuur schematisch weergegeven. De linker kolom geeft de prijsopdrijvende uitwerking van de fiscale behandeling van de eigen woning weer; de rechter kolom geeft de prijsdempende werking van de huurprijsregulering weer.

  4  

Bron: Conijn (2008), p. 164

De omvang van de kloof De omvang van de kloof hangt af van welk perspectief men neemt om de kloof te bekijken. Indien men geïnteresseerd is in de kloof tussen koop en huur vanuit het perspectief van de gebruiker dient men de prijzen te vergelijken die kopers en huurders betalen voor de woondiensten; het consumptiegoed. Wanneer men wil weten hoe groot de kloof is tussen koop en huur vanuit een investeringsperspectief moet men de prijs van de woningen in beide sectoren vergelijken. Vanuit de gebruiker bezien zou men de prijzen willen vergelijken die betaald worden voor het “consumeren” van de woning; dat wil zeggen, de prijs die men betaalt voor de consumptie van de woondiensten die de woning produceert. In de huursector is dit gelijk aan de betaalde huur, in de koopsector hangt hier een eenvoudige berekening aan vast om een schatting te maken van de prijs die kopers betalen. De verschillen tussen de prijzen in de koop- en de huursector zijn echter niet al te groot. Kopers betalen gemiddeld veel meer voor de woonconsumptie dan huurders, maar zij consumeren ook meer woondiensten dan huurders. Het uiteindelijke prijsverschil per woondienst is gemiddeld ongeveer 9%. De vraag of kopen dan wel huren het meest aantrekkelijk is hangt sterk af van het inkomen. De subsidiëring in de huursector neemt af naarmate het inkomen stijgt; in de koopsector geldt juist het tegenovergestelde. Voor huishoudens met hogere inkomens is het daarom aantrekkelijker om te kopen. De prijs die men dan betaalt voor woondiensten is door de structuur van de subsidiëring lager. Dit wordt geïllustreerd in onderstaande figuur. Per inkomensdeciel zijn de gemiddelde gebruikskosten weergegeven voor zowel huurders als kopers. Uit de figuur blijkt duidelijk dat bij hogere inkomens kopen aantrekkelijker is en voor de lagere inkomens huren. Gebruikskosten naar inkomensdeciel, per sector 700 600 500 400

Koop Huur

300 200 100 0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

  5  

Bovenstaande schatting is echter wel afhankelijk van de aannamen die men doet om de gebruikskosten te schatten. Wanneer men andere aannamen doet over bijvoorbeeld de verwachte prijsontwikkeling (in bovenstaande figuur gaan we uit van het lange-termijn-gemiddelde van 3%) verandert bovenstaande figuur. Als men uitgaat van een lagere verwachte prijsontwikkeling, zoals onder de huidige economische omstandigheden, verschuift de lijn van de kopers naar boven en is huren altijd voordeliger dan kopen. Het tweede perspectief dat in het onderzoek belicht wordt is het investeringsperspectief. Hier wordt het verschil in prijsniveau van het investeringsgoed (de woning) en de economische waarde van dat investeringsgoed vergeleken. Waar de kloof vanuit het investeringsperspectief werkelijk zichtbaar wordt is het verschil tussen de waarde van de huurwoning in verhuurde staat, de exploitatiewaarde, en onverhuurde staat, de marktwaarde in de koopsector. In een evenwichtige markt zouden beide waarden min of meer aan elkaar gelijk moeten zijn. In de praktijk is het verschil echter erg groot. De waarde van woningen in verhuurde staat is gelijk aan de netto contante waarde van de toekomstige huurinkomsten en uitgaven: de exploitatiewaarde van de woning. In onverhuurde staat kan de waarde van de woning goed worden benaderd via de WOZ-waarde. Hier zit echter een vertekening in; de WOZwaarde is namelijk gebaseerd op de waarde van koopwoningen. Hierin wordt dus het prijsopdrijvende effect ten gevolge van de fiscale behandeling van de eigen woning meegenomen. Hiervoor wordt gecorrigeerd door de WOZ-waarde te verlagen. De verlaging die is toegepast is een neerwaartse correctie van 25%. Deze omvang ligt in lijn met diverse onderzoeken naar het prijseffect van het fiscale beleid in de koopsector. Onderstaande tabel toont aan hoe groot het verschil is tussen de exploitatiewaarde en de (verlaagde) WOZ-waarde bij corporatiewoningen. De kloof vanuit investeringsperspectief Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg Nederland

Gecorrigeerde woz-waarde Exploitatiewaarde 92513 32896 94230 31251 99011 31961 111168 33264 111672 40323 130903 34680 140946 36275 131862 35379 114497 35194 94932 35748 132296 33692 105024 36089 120856 34837

Het verschil tussen de verlaagde WOZ-waarde en de exploitatiewaarde is bij corporatiewoningen enorm. Dit verschil is het grootst in die regio’s waar de prijs van de woningen in de koopsector hoog ligt. Het grootste deel van de kloof tussen de leegwaarde en de exploitatiewaarde van de woning volgt uit het huurniveau. Echter, het grote verschil wordt ook veroorzaakt door onder meer hogere uitgaven aan onderhoud en beheer door corporaties. Andere posten waar de corporatiewoningen waarde verliezen is de kortere resterende levensduur en de lagere restwaarde na einde levensduur. Onderstaande tabel deelt de kloof op in de verklarende elementen. Kloof opgesplitst naar verklarende variabele Huur Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg Nederland

61.8 60.8 59.1 60.9 48.9 66.7 66.3 67.3 59.0 53.2 64.4 54.3 62.9

Onderhoud Beheer Levensduur Restwaarde Totaal 6.3 11.8 16.3 3.9 100 8.2 13.3 13.9 3.8 100 5.1 18.4 13.5 3.8 100 10.3 12.8 12.1 3.9 100 12.0 17.3 17.6 4.3 100 9.0 9.9 10.4 3.9 100 7.7 11.8 10.2 4.0 100 8.7 9.2 10.8 4.0 100 9.6 14.5 13.0 4.0 100 15.8 9.0 18.0 4.0 100 6.4 15.8 9.5 3.9 100 9.2 16.8 15.6 4.0 100 8.6 12.7 11.8 4.0 100

  6  

Gevolgen van de kloof Hoewel de kloof vanuit het investeringsperspectief voornamelijk een probleem van de huursector lijkt, is dit zeker niet het geval. De enorme kloof tussen de WOZ-waarde van de huurwoning en de exploitatiewaarde ervan beklijven grotendeels in een impliciete subsidie voor huurders. De omvang van de impliciete subsidie verschilt regionaal en per type verhuurder; onderstaande tabel vat dit samen. Impliciete subsidie naar type verhuurder en per provincie Sociale verhuurder Private verhuurder Private persoon Totaal Gemiddeld (€ / jr) Totaal (mrd € / jr) Gemiddeld (€ / jr) Totaal (mrd € / jr) Gemiddeld (€ / jr) Totaal (mrd € / jr) Gemiddeld (€ / jr) Totaal (mrd € / jr) Groningen 1643 0.13 1512 0.02 3178 0.03 1765 0.18 Friesland 1733 0.14 1196 0.01 2640 0.02 1778 0.17 Drenthe 2233 0.12 1603 0.01 3441 0.02 2277 0.15 Overijssel 2676 0.39 2880 0.05 4134 0.06 2809 0.49 Flevoland 2121 0.10 1772 0.01 4821 0.00 2140 0.11 Gelderland 3631 0.91 3847 0.12 5660 0.12 3793 1.15 Utrecht 3932 0.64 3273 0.07 6798 0.10 4070 0.81 Noord-Holland 4393 2.05 4810 0.47 6447 0.29 4613 2.82 Zuid-Holland 2900 1.74 2373 0.23 3897 0.23 2911 2.20 Zeeland 1791 0.08 1796 0.01 3124 0.01 1885 0 .10 Noord-Brabant 3730 1.12 3636 0.14 6010 0.15 3881 1.41 Limburg 2259 0.35 2319 0.05 4459 0.08 2480 0.48 Nederland 3257 7.76 3306 1.18 4956 1.13 3393 10.07

Deze impliciete subsidie heeft grote impact op de doorstroming in Nederland. Deze impact is tweeledig; er is sprake van zowel een direct als een indirect effect. Er is sprake van een direct effect als gevolg van de gestegen prijzen in de koopmarkt. Door de hoge prijzen wordt een koopwoning voor grotere groepen huishoudens onaantrekkelijk, zo niet onbereikbaar. Zo blijkt dat het overgrote deel van starters en semi-starters in de woningmarkt zijn voor huisvesting afhankelijk van de huursector. Dit is een direct gevolg van de ontoegankelijkheid van de koopsector. Van een indirect effect is sprake door de vermindering van de verhuisgeneigdheid van huurders: de kloof vanuit het investeringsperspectief wordt, zoals uit het onderzoek blijkt, vooral veroorzaakt door de huren die, als gevolg van de huurprijsregulering, onder marktniveau liggen. De hieruit voortvloeiende impliciete subsidie geeft zittende huurders een prikkel om niet te verhuizen, zelfs als zij eigenlijk meer woondiensten (lees: een grotere woning) zouden willen consumeren. De impliciete subsidie wordt in de woningmarktdiscussie ook wel een verhuisbelasting genoemd. Huurders raken namelijk (een deel van) de impliciete subsidie kwijt bij verhuizing; de subsidie is immers objectgebonden. De impliciete subsidie heeft ook een indirect gevolg voor de doorstroming; huurders zijn als gevolg van de impliciete subsidie minder verhuisgeneigd. In het onderzoek naar de kloof tussen koop en huur is een statistisch model geschat om het effect van de impliciete subsidie die huurders genieten op de verhuiswens. De resultaten van het model geven aan dat op jaarlijkse basis de kans op een verhuiswens sterk afneemt als gevolg van de impliciete subsidie. Met iedere duizend euro dat de impliciete subsidie aan de huurder toeneemt, vermindert de kans op een verhuiswens met ruim 1,3%. Bij een landelijk gemiddelde impliciete subsidie van ruim 3000 euro komt dit neer op een jaarlijkse afname van de kans op een verhuiswens van 4,5%. Een afname van de verhuiswens impliceert minder verhuizingen. Minder verhuizingen betekent vervolgens weer minder doorstroming, ook in de koopsector. Effect impliciete subsidie op verhuiswens Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg Nederland

Effect subsidie (%) -2,33 -2,44 -3,03 -3,78 -2,97 -5,05 -5,46 -6,08 -3,85 -2,55 -5,19 -3,36 -4,51

  7  

Aanbevelingen De conclusie van dit onderzoek is dat de kloof tussen koop en huur in Nederland inderdaad omvangrijk is. Het belichten van de kloof vanuit twee perspectieven heeft een verhelderend beeld gegeven over de kloof. Het is duidelijk geworden dat de kloof een rechtstreeks gevolg is van de subsidiëring van woondiensten. De gevolgen hiervan op de doorstroming in de woningmarkt zijn nader uitgewerkt en blijken immens. Op de langere termijn is de huidige subsidiëring van woondiensten onhoudbaar. Echter, ingrijpen in de subsidiëring heeft dermate ingrijpende gevolgen voor huishoudens dat dit in de huidige marktomstandigheden onverstandig is. Niettemin heeft niet ingrijpen verstrekkende gevolgen voor het functioneren van de woningmarkt. Met name op het gebied van doorstroming, dat centraal staat in dit onderzoeksrapport, is wel degelijk winst te behalen zonder al te ingrijpende maatregelen te hoeven treffen. Een scenario dat wij voor ogen hebben om de doorstroming in de woningmarkt te bevorderen omvat de afschaffing van de overdrachtsbelasting en het koppelen van de huurprijs aan de WOZ-waarde van de huurwoning. Een dergelijk scenario kan budget-neutraal worden uitgevoerd door de afschaffing van de overdrachtsbelasting te koppelen aan een (lichte) stijging van het huurwaardeforfait. Hierdoor wordt de doorstroming in de koopsector direct gestimuleerd. De doorstroming in en vanuit de huursector kan worden gestimuleerd door de huur te koppelen aan de WOZ-waarde van de woning: door de huurprijsregulering op basis van de woningwaarderingstelsel-punten los te laten kunnen de huren meer in lijn met de marktprijs worden vastgesteld. Hierdoor zal op termijn de impliciete subsidie afnemen, voornamelijk voor huishoudens die boven de huurtoeslag-grens zitten. Deze huishoudens hebben dan geen prikkel meer om niet te verhuizen, hetgeen de doorstroming in en uit de huursector ten goede zal komen.

  8  

1. Inleiding Er is in Nederland een groeiende consensus dat de Nederlandse woningmarkt niet goed functioneert. Voorbeelden van dit slechte functioneren zijn gevarieerd en omvatten onder meer een mismatch tussen vraag en aanbod, stagnerende doorstroming, hoog prijsniveau van koopwoningen en betaalbaarheidsproblemen voor grote groepen huishoudens. De huidige financiële en economische crisis heeft het beeld veranderd, maar deze structurele problemen blijven onverminderd onder de oppervlakte aanwezig. Een thema dat regelmatig in de discussie over de Nederlandse huizenmarkt terugkeert, is de kloof tussen de koop- en de huursector. Deze kloof speelt een belangrijke rol bij het disfunctioneren van de woningmarkt. In dit onderzoek staat deze kloof centraal. Wat zijn de oorzaken van de kloof? Welke omvang heeft de kloof? Welke consequenties heeft de kloof? Hierbij zullen twee kloven worden onderscheiden. Er is dan ook sprake van een dubbele kloof tussen de koop- en de huursector. Er is een kloof vanuit gebruikersperspectief en een kloof vanuit investeringsperspectief. Beide kloven hangen met elkaar samen, zijn in feite twee kanten van dezelfde medaille. De invloed die elk van beide kloven heeft, is echter verschillend. De kloof vanuit gebruikersperspectief beïnvloedt het gedrag van de consumenten op de woningmarkt. De kloof vanuit investesteerdersperspectief raakt het gedrag van de eigenaar van de woningen als investeerder of als belegger. Dit rapport is verder als volgt opgebouwd. In de volgende twee hoofdstukken staat de subsidiëring van de koop-, respectievelijk de huursector centraal. Het feit dat er sprake is een omvangrijke subsidiëring in de koop- en in de huursector die zeer uiteenlopend is wat betreft haar werking, is zoals zal blijken de oorzaak van de dubbele kloof. Deze hoofdstukken over de subsidiëring van de koop- en de huursector sluiten aan bij eerder onderzoek hierover. De omvang van de kloof tussen de koop- en de huursector vanuit gebruikersperspectief komt in hoofdstuk 4 aan de orde. Bij de kloof vanuit het gebruikersperspectief gaat het om de netto prijs die een eigenaarbewoner voor de woondiensten, de woonconsumptie, betaalt in vergelijking tot de netto prijs die de huurder betaalt voor woondiensten van vergelijkbare kwaliteit. Aansluitend biedt hoofdstuk 5 inzicht in de kloof vanuit investeringsperspectief. De waarde van eenzelfde woning verschilt sterk in de koopsector ten opzichte van de huursector. Omdat de benodigde gegevens bij de corporatiewoningen beschikbaar zijn, zal voor deze woningen deze kloof worden gekwantificeerd. Hierbij zal ook worden uitgewerkt welke factoren verantwoordelijk zijn voor de kloof. In hoofdstuk 6 komen enkele consequenties van de dubbele kloof aan bod. Het gaat hierbij om de invloed van de dubbele kloof op de samenstelling van de woningvoorraad en op de verdeling van de huishoudens tussen de koop- en de huursector. Verder zal uitgebreid worden ingegaan op de invloed op de doorstroming van huurders. De mate waarin de impliciete subsidie die het gevolg is van het verschil tussen de markthuur en de feitelijke huur, de verhuiswens negatief beïnvloedt, zal daarbij aan de orde komen.

  9  

2. De subsidiëring in de koopsector De subsidiëring in de koopsector vindt hoofdzakelijk plaats via de fiscale behandeling van het eigen woningbezit. Uitgaande van het huidige fiscale stelsel gaat om het de volgende onderdelen van het fiscale stelsel: ‐

de verschuldigde rente over schuld die ten behoeve van de financiering van de eigen woning is aangegaan, is aftrekbaar voor de inkomstenbelasting;

‐

over het eigen vermogen in de eigen woning, dat gelijk is aan de waarde van de woning minus de eigenwoningschuld, is geen vermogensrendementsheffing verschuldigd;

‐

het eigenwoningforfait is als inkomensbestanddeel belast voor de inkomsten-belasting;

‐

bij aankoop van een woning is overdrachtsbelasting verschuldigd.

De onroerende zaakbelasting en andere lokale heffingen blijven in dit verband buiten beschouwing. De (waarde van de) woning vormt weliswaar de grondslag voor de belasting, resp. de heffing, maar met de opbrengst worden door de lokale overheden andere diensten geleverd. Het is daarmee een last die niet toegerekend behoeft te worden aan de prijs van de woondiensten. Of het fiscale regime leidt tot een bevoordeling van de eigenaar-bewoner en dat er op grond daarvan sprake is van een subsidiëring, is in het laatste kwart van de vorige eeuw onderwerp van uitvoerig debat geweest. De vermogensrendementsheffing bestond toen nog niet. Het debat concentreerde zich op de vraag of de hoogte van het eigenwoningforfait als belastbaar inkomensbestanddeel hoog genoeg was vastgesteld. De aftrekbaarheid van de rente past bij de visie dat de woning een investeringsgoed is waarvoor geldt dat kosten aftrekbaar zijn, maar dan dient het eigenwoningforfait op een juiste wijze de inkomsten, in casu de toegerekende huurwaarde, weer te geven. Er zijn twee benadering te onderscheiden om de huurwaarde van een eigen woning te bepalen: ‐ de huurwaarde van de eigen woning kan worden ontleend aan het huurniveau van de huursector; ‐ de huurwaarde van de eigen woning kan afgeleid worden van de gebruikskosten zoals die in het voorafgaande zijn weergegeven. De eerste benadering heeft ten grondslag gelegen aan publicaties van het ministerie van Financiën over de hoogte van de belastbare huurwaarde, waarin steeds werd betoogd dat het fiscale stelsel geen element van subsidiëring bevatte (bijv. Ministerie van Financiën, 1981). Deze analyses zijn onder meer bekritiseerd door het Sociaal Cultureel Planbureau (SCP). Het SCP kwam in zijn analyses tot een hogere belastbare huurwaarde dan fiscaal feitelijk werd toegerekend. Op basis hiervan concludeerde het SCP dat er wel sprake was van subsidiëring in de koopsector (bijv. Sociaal en Cultureel Planbureau, 1981). Bezwaarlijk aan deze eerste benadering is dat het huurniveau in de huursector neerwaarts beïnvloed is door subsidiëring en regelgeving. Door dit huurniveau als referentiepunt te nemen leidt de subsidiëring en de regelgeving in de huursector tot een lagere belastwaarde huurwaarde. Deze interferentie is ongewenst als beoogd wordt, los van de huurmarkt, te bepalen of de belastbare huurwaarde gebaseerd is op de toegerekende inkomsten die de eigen woning oplevert. De tweede benadering waarbij de hoogte van de huurwaarde afgeleid wordt van de gebruikskosten, is uitgewerkt in Conijn (1995, p. 114 e.v.). Op basis van deze benadering is indertijd geconcludeerd dat de belastbare huurwaarde globaal de helft is van de huurwaarde die voor belastingheffing in aanmerking komt. In de loop der tijd is steeds minder ter discussie komen te staan dat het fiscale regime voor de eigen woning tot een bevoordeling van de eigenaar-bewoner leidt. De discussie heeft zich verlegd naar de nadelen voor de woningmarkt als de bevoordeling al dan niet geleidelijk zou worden afgeschaft. De mogelijke nadelen betreffen niet alleen de financiële gevolgen voor de eigenaar-bewoner, maar ook de gevolgen voor de omvang van de woningbouw (Economisch Instituut voor de Bouwnijverheid, 2007) De meest recente studie naar de omvang van de fiscale bevoordeling is die van Koning e.a. (2006). Daarop aansluitend zijn de economische gevolgen van een aanpassing van het fiscale regime uitgewerkt in Van Ewijk e.a. (2006). De analyse van Koning e.a. neemt de gebruikskosten als startpunt. Mede op grond van een nominaal rendement van 7%, een stijging van de waarde van de woning van 3% en rekening houdend met transactiekosten en overige kosten, becijferen zij dat de gebruikskosten in 2006 uitkomen op 5,7% van de waarde van de woning. Wanneer er geen fiscale bevoordeling zou zijn, zou

  10  

voor de eigenaar-bewoner de (toegerekende) prijs voor de woonconsumptie 5,7% van de waarde van zijn woning bedragen. Bij een gemiddelde prijs van de koopwoning van € 285.500 in 2006 komt dit neer op € 1.356 per jaar. De fiscale bevoordeling verlaagt deze prijs echter. Koning e.a. nemen bij de bepaling van de fiscale bevoordeling Box 3 als referentiepunt. Bij een neutraal belastingregime zou het vermogen in de eigen woning, gelijk aan de waarde van de woning minus de schuld op de woning, onderworpen zijn een vermogensrendementsheffing. Verder zou de verschuldigde rente over de woningschuld bij een neutraal regime niet aftrekbaar zijn, zou er geen belastbare huurwaarde zijn en ook de overdrachtsbelasting zou 1 afwezig zijn. Het financiële effect van deze afwijkingen ten opzichte van een neutraal regime bedraagt 21% van de gebruikskosten. De subsidie op de prijs van de woondiensten in de koopsector is dus gemiddeld 21%. In tabel 1 is het totaal aan de subsidiëring in de koopsector weergegeven, uitgesplitst naar de afzonderlijke fiscale faciliteiten. In totaal ontvangen de eigenaar-bewoners € 14 ¼ miljard subsidie op jaarbasis. Tabel 1: Impliciete netto subsidie op de eigen woning, in mrd. euro’s, 2006

Bron: Koning e.a., 2006, p. 10 De fiscale subsidiëring heeft een belangrijke invloed op het prijsniveau van de koopwoningen. Uit verschillende studies blijkt dat in Nederland het aanbod van nieuwe woningen op de koopwoningmarkt amper wordt beïnvloed door het prijsniveau. De prijselasticiteit van het aanbod is zeer laag tot nihil. Het gevolg hiervan is dat de fiscale bevoordeling leidt tot een hoger prijsniveau in de koopsector. Over de mate waarin het prijsniveau is verhoogd door de fiscale subsidiëring verschillen de onderzoeksresultaten. De schattingen lopen uiteen van 30% (Briene e.a., 2005), 20 tot 24% (Boelhouwer e.a., 2001), resp. 9 tot 17% (Koning e.a., 2006), mede afhankelijk van de veronderstellingen die in het betreffende model zijn gemaakt. Het feit dat de fiscale subsidiëring een prijsverhogende invloed heeft, heeft ook weer een opwaartse invloed op de omvang van de fiscale subsidiëring. Dat de fiscale subsidiëring het prijsniveau in de koopsector verhoogt, heeft ook belangrijke implicaties voor de werking van de woningmarkt. Aan de ene kant verlaagt de fiscale subsidiëring de prijs van de woondienst; aan de andere kant wordt de prijs van de woondienst verhoogd door het hogere prijsniveau van de woning. Doordat het fiscale voordeel grotendeels is ‘weggelekt’ in een hoger prijsniveau, heeft de fiscale subsidiëring amper tot geen invloed meer op de vraag naar woondiensten. Dit geldt voor staters, maar ook voor doorstromers op de koopwoningmarkt. Verder zal bij een vermindering van de fiscale subsidiëring en een daardoor veroorzaakt lager prijsniveau, het eigen vermogen dat de eigenaar-bewoner in de woning heeft, meer dan evenredig afnemen. De woningschuld zal bij een prijsdaling immers gelijk blijven. Naarmate de woning meer met een lening is gefinancierd, zal het eigen vermogen derhalve relatief sterker dalen. Dit negatieve vermogenseffect zal bij een vermindering van de fiscale subsidiëring een negatief effect hebben op de vraag naar woondiensten. Tot slot heeft het door de fiscale subsidiëring verhoogde prijsniveau in de koopsector een grote invloed op de werking van de huurwoningmarkt.

                                                             1

 Koning e.a. houden ook rekening met lokale heffingen. Deze zijn hier buiten beschouwing gelaten.  

  11  

3. De subsidiëring in de huursector De meeste huurders betalen voor de woondiensten niet de markthuur. Het verschil tussen de markthuur en de netto huur ontstaat deels door de huurprijsregulering, inclusief het gedrag van woningcorporaties, en deels door de huurtoeslagregeling. Het prijsverlagende effect van de huurprijsregulering komt aan (nagenoeg) alle huurders ten goede, ongeacht de hoogte van het inkomen en komt ten laste van de verhuurders. Het is daarmee geen subsidie van de overheid. In het vervolg zal deze verlaging wel als subsidie aangeduid worden. Het is van belang te onderkennen dat een vermindering van deze subsidie niet (rechtsreeks) ten goede komt van de overheid. De huurtoeslagregeling is een ‘echte’ subsidie ten behoeve van een specifieke groep huurders, op basis van inkomen en huurniveau. Momenteel gaat het al om circa ⅓ van alle huurders. Deze subsidie komt wel ten laste van de overheid. Het feit dat in de huursector voor de woondiensten de markthuur niet wordt gevraagd, heeft belangrijke gevolgen voor vraag en aanbod. Aan de ene kant heeft de lagere prijs een grotere vraag van huurders tot gevolg, aan de andere kant zal het tot minder aanbod van verhuurders kunnen leiden al mag verwacht worden dat ook op de huurwoningmarkt de prijselasticiteit van het aanbod zeer laag is. In ieder geval ontstaat er tussen vraag en aanbod op de huurwoningmarkt geen evenwicht. De vraag is groter dan het aanbod en het verschil komt naar voren in het ‘woningtekort’. Doordat het prijsmechanisme niet wordt gebruikt om vraag en aanbod met elkaar in evenwicht te brengen, ontstaat vervolgens de noodzaak om de verdeling van de woonruimte in de huursector via andere mechanismen tot stand te brengen. In een markt waar de prijsregulering zo’n overheersende invloed heeft en er geen evenwicht is tussen vraag en aanbod, is de markthuur uit het zicht verdwenen. In het verleden zijn diverse benaderingen gevolgd om de markthuur onder deze omstandigheden te bepalen. Soms wordt de markthuur gekoppeld aan het maximale huurniveau dat op grond van het woningwaarderingstelsel is toegestaan. Deze benadering levert evenwel geen bruikbare resultaten op omdat dit maximaal toegestane huurniveau niet door de markt, maar via het overheidsbeleid is vastgesteld. Een uitwerking waarbij de hoogte van de markthuur gekoppeld is aan een marktconform netto rendement dat de verhuurder nodig heeft, ligt meer voor de hand. Hiermee wordt in feite de gebruikskostenbenadering gevolgd. Het verschil tussen de markthuur op basis van de gebruikskosten en het huidige huurniveau is dan gelijk aan de subsidie die de huurder ontvangt. Het onderzoek van Romijn en Besseling (2008) geeft de meest recente analyse van de omvang van de subsidiëring in de huursector. Het verschil de markthuur en de netto huur bestaat in het onderzoek van Romijn en Besseling uit de volgende drie componenten: ‐ de huurtoeslag; ‐ het prijsverlagende effect van huurprijsregulering; ‐ het huurprijsverlagende effect van het huurbeleid van woningcorporaties. Zoals eerder aangegeven wordt alleen de eerste subsidiecomponent rechtstreeks door de overheid bekostigd. De twee andere componenten komen voor rekening van de verhuurders. De huurprijsregulering is daarbij in principe van toepassing op alle verhuurders. Daarbovenop komt het huurbeleid van corporaties die circa 80% van alle huurwoningen in eigendom hebben. Zij vragen een lager huurniveau dan mogelijk is op grond van de huurprijsregulering. In het onderzoek van Romijn en Besseling is de markthuur van de huurwoningen gelijk aan de gebruikskosten vermenigvuldigd met de marktwaarde bij vrije verkoop. De hoogte van de gebruikskosten is 5,4% en sluit aan bij de gebruikskosten die door Koning e.a. (2006) zijn toegepast bij het vaststellen van de subsidiëring in de koopsector. De gemiddelde marktwaarde bij vrije verkoop, op basis van de WOZ-waardering, is in de huursector € 168.600. De gemiddelde markthuur komt zo uit op € 9.107 per jaar (peiljaar 2006). De netto huur bedraagt gemiddeld € 4.285 per jaar. Hieruit kan worden afgeleid dat de subsidiëring van de woondiensten in de huursector gemiddeld € 4.822 per jaar bedraagt (Romijn en Besseling, 2008, p. 30). De onderstaande figuur laat zien hoe de verschillende huurbegrippen en de componenten waaruit de subsidiëring is opgebouwd, zich tot elkaar verhouden.

  12  

Figuur 1: Huurbegrippen en subsidies in de huursector, 2006

Bron: Romijn en Besseling, 2008, p. 10 De totale subsidiëring bedraagt in de huursector € 14,5 miljard. Dit is nagenoeg gelijk aan de totale subsidiëring in de koopsector. De omvang van de woonconsumptie in de koopsector is, zowel als gevolg van een groter aantal woningen als ook door een gemiddeld hogere kwaliteit, aanmerkelijk hoger. Hieruit kan worden afgeleid dat de het prijsverlagende effect van de subsidiëring in de huursector veel groter is dan in de koopsector. Bedraagt het prijsverlagende effect in de koopsector 21%, in de huursector is dit 53%. Hierbij speelt uiteraard een belangrijke rol dat het inkomensniveau van de huurders gemiddeld veel lager is dan dat van de eigenaar-bewoners. Daar waar de subsidiëring voortvloeit uit de doelstelling de betaalbaarheid van het wonen te waarborgen voor lagere inkomensgroepen, is een omvangrijkere subsidiëring in de huursector een te verwachten resultaat. Bij het onderzoek van Romijn en Besseling is wel een belangrijke kanttekening te plaatsen. De berekening van de markthuur is mede gebaseerd op marktwaarde van de woning bij vrije verkoop. Deze waarde is via de WOZ-waardering ontleend aan het feitelijke prijsniveau in de koopsector. Als gevolg van de fiscale subsidiëring in de koopsector ligt het prijsniveau aanmerkelijk hoger. De schattingen lopen uiteen. Uitgaande van een prijsverhogend effect van 20%, zijn in het onderzoek van Romijn en Besseling de gebruikskosten en daarmee de markthuur ook 20% hoger. Anders geformuleerd: door voor de marktwaarde niet het evenwichtsniveau van een ‘vrije’ markt te nemen maar van een markt die door de fiscale subsidiëring is verstoord, ligt het subsidieloze ‘ijkpunt’ te hoog. Als gevolg hiervan ontstaat een overschatting van de subsidiëring in de huursector. Deze overschatting kan globaal worden becijferd op 2 38% van het totale bedrag van de door Romijn en Besseling berekende subsidie. De overschatting kan binnen de door hen gevolgde systematiek volledig in mindering worden gebracht op het prijsverlagende effect van de huurprijsregulering. Er resteert dan ‘slechts’ 33% van de subsidie die aan de 3 huurprijsregulering is toegeschreven.

                                                             2

 Wanneer de procentuele gebruikskosten worden vermenigvuldigd met een 20% lagere marktwaarde  van de woningen, daalt ook de markthuur met 20%. De gemiddelde markthuur wordt dan €7.286 in  plaats van €9.107 per jaar. Het verschil tussen de markthuur en de gemiddelde netto huur neemt  hierdoor met €1.821 af. Dit is globaal 38% van het door Romijn en Besseling berekende verschil  tussen markthuur en netto huur.  

3

 De gemiddelde reguleringshuur bedraagt €6.397. Bij een verlaging van de markthuur met van €9.107  naar €7.286, resteert van het verschil tussen markthuur en reguleringshuur ‘slechts’ 33%. 

  13  

4. De omvang van de kloof vanuit gebruikersperspectief 4.1 Inleiding In het voorafgaande is aangegeven dat er op de Nederlandse woningmarkt sprake is van een dubbele kloof tussen de koop- en de huursector. Er is een kloof vanuit gebruikersperspectief en een kloof vanuit investeringsperspectief. In dit hoofdstuk staat de eerste kloof vanuit gebruikersperspectief centraal. Hierbij is aan de orde of de netto prijs van de woondienst verschilt in beide eigendomssectoren. Zowel in de koop- als in de huursector verlaagt de subsidiëring de prijs van de woondiensten. Omdat de wijze van subsidiëring zeer uiteenlopend is, is het mogelijk dat de netto prijs van de woondiensten verschillend is. De mate waarin dit het geval is kan onder meer regionaal en ook naar inkomensklasse uiteen lopen. Een verschil in de prijs van de woonconsumptie verstoort de goede werking van de woningmarkt. Als in de ene sector de woondienst goedkoper is dan in de andere sector kan dat onder meer de doorstroming tussen beide sectoren ongunstig beïnvloeden. 4.2 Het gebruikersperspectief Bij het bepalen van de kloof vanuit het gebruikersperspectief, gaat het om een verschil in de netto prijs voor de woondiensten. In de huursector is de prijs waarneembaar omdat de woondiensten via de huur geprijsd zijn. In de koopsector is dat niet het geval. Om de kloof in kaart te brengen vanuit het gebruikersperspectief is het nodig dat de prijs voor de woondiensten in de koopsector wordt vastgesteld en vergelijkbaar wordt gemaakt met de prijs voor de woondiensten in de huursector. Hiervoor wordt het begrip ‘gebruikskosten’ gebruikt. Voor zowel de koop- als de huursector zullen de gebruikskosten worden bepaald. 4.2.1 De koopsector De netto gebruikskosten (‘user costs’) voor eigenaar-bewoners kunnen als volgt worden berekend:

  In de tabel 1 staat een kort overzicht van de betekenis van de diverse termen, evenals de waarde die aan elk van de termen is toegekend. De formule laat zien dat de netto gebruikskosten van de eigenaarbewoner uit de volgende componenten bestaat: ‐

rentelasten, deels de betaalde rente over de hypotheek (r * H), en deels toegerekende rente over het eigen vermogen in de woning, de overwaarde (i *(W – H));

‐

diverse kostenposten zoals onderhoud, zakelijke lasten, opstalverzekering en eventueel erfpacht (oh + ozb + opv + erf);

‐

fiscaal effect dat uiteenvalt in de op jaarbasis berekende last van de overdrachtsbelasting ( T) en het fiscale voordeel van de aftrekbaarheid van de rentelasten, inclusief het effect van de belastbare huurwaarde (FE);

‐

afschrijvingen over de waarde van de woning (a);

‐

verwachte waardestijging van de woning (w).

  14  

Tabel 2: Variabelen in de schatting van de gebruikskosten van de eigenaar-bewoner UCeb

gebruikskosten eigenaar-bewoner

R

hypotheekrente

H

hypotheeksom

I

vereist rendement op overwaarde

6% op overwaarde

W

waarde woning

WOZ-waarde ontleend aan WoON 2006

Oh

Onderhoud

0.9% van de WOZ-waarde

Ozb

onroerende zaak belasting

ontleend aan WoON 2006

Opv

Opstalverzekering

ontleend aan WoON 2006

T

toegerekende transactiekosten

0.2% van de WOZ-waarde

Erf

erfpachtcanon

ontleend aan WoON 2006

FE

fiscaal effect

ontleend aan WoON 2006

A

waarde toename

3% van de WOZ-waarde

W

afschrijving

0.8% van de WOZ-waarde

het product r*H is ontleend aan WoON 2006

De hoogte van de netto gebruikskosten en de afzonderlijke componenten is in tabel 3 weergegeven. De tabel geeft een overzicht van de gemiddelde waarden in euro’s per maand voor Nederland, peildatum 2006. Tabel 3: Gemiddelde waarden variabelen gebruikskosten eigenaar-bewoner, 2006

Gebruikskosten totaal Rente Opportunity costs Onderhoud Onroerende zaakbelasting Opstalverzekering Transactiekosten Erfpachtcanon Fiscaal effect Waardetoename Afschrijving

652 522 494 178 20 19 39 1 193 592 164

(+) (+) (+) (+) (+) (+) (+) (‐) (‐) (+)

Bij de gemiddelde koopwoning horen maandelijkse netto gebruikskosten van € 652,-. De grootste kostenposten bij de gebruikskosten zijn voor de gemiddelde woning de betaalde rente en de toegerekende rente over het eigen vermogen in de woning (opportunity costs). Daar staat de verwachte waardetoename tegenover. De waardetoename wordt in mindering gebracht op de netto gebruikskosten. Bij deze berekening is een structurele waardestijging van 3% verondersteld. Omdat er daarnaast ook rekening is gehouden met een afschrijvingspercentage van 0,8%, is er sprake van een netto waardestijging van de koopwoning van 2,2%. Historisch gezien is dit geen hoog percentage. In de huidige economische crisis zijn de vooruitzichten echter aanmerkelijk somberder. Naarmate de verwachte waardestijging lager is, zijn de gebruikskosten voor de eigenaar-bewoner hoger. De volgende figuur laat zien hoe de hoogte van de netto gebruikskosten per maand varieert met de veronderstelde waardestijging.

  15  

Figuur 2: De hoogte van de gemiddelde netto gebruikskosten in de koopsector voor verschillende stijgingspercentages van de waarde van de woning, euro’s per maand, 2006

1200

1000

800

600

400 Bij een structurele waardestijging van 1% bedragen de gemiddelde netto gebruikskosten op tot bijna € 1050,- per maand. Is daarentegen de structurele waardestijging 5% per jaar dan dalen de netto gebruikskosten tot iets meer dan € 250,4.2.2 De huursector De netto gebruikskosten voor de huurder zijn eenvoudig waar te nemen via de huurprijs minus de ontvangen huurtoeslag. Hierdoor kunnen de netto gebruikskosten voor de huurder als volgt worden weergegeven:

UCh = R − HS Tabel 4: Variabelen in de schatting van de gebruikskosten van de huurder

R  HS 

gebruikskosten huurder basishuur  huurtoeslag 

ontleend aan WoON 2006  

De gemiddelde waarden van deze variabelen zijn te zien in tabel 5. De netto gebruikskosten van de huurder bedragen gemiddeld € 364,- per maand, peildatum 2006. Tabel 5: Gemiddelde waarden variabelen gebruikskosten huurder, 2006

gebruikskosten totaal  basishuur  huurtoeslag 

364 411 (+) 47 (‐)

Tabellen 3 en 5 laten een duidelijk verschil zien in de netto gebruikskosten voor eigenaar-bewoners en huurders: € 652,- versus € 364,- per maand. Bij deze vergelijking van de netto gebruikskosten is echter nog geen rekening gehouden met het kwaliteitsverschil tussen koop- en huurwoningen. De correctie voor verschillen in kwaliteit zal in de volgende paragraaf aan de orde komen. 4.3 Kwaliteitsverschillen tussen koop- en huurwoningen De gebruikskosten geven de prijs voor de woondiensten weer. Omdat iedere woning verschillend is van de andere, is het noodzakelijk voor de verschillen te corrigeren. Echter, de vraag is hoe de kwaliteit gemeten moet worden. Kwaliteit moet in deze context in de breedste zin van het woord worden geïnterpreteerd. De kwaliteit van de woning omvat niet alleen de fysieke kenmerken van de woning, zoals

  16  

het aantal kamers of de oppervlakte van de kavel, maar ook kenmerken van de omgeving, zoals de nabijheid van voorzieningen en de kwaliteit van de infrastructuur. Deze kenmerken bepalen gezamenlijk de kwaliteit van de woondiensten die de woning levert. Er zijn twee methoden, die in aanmerking komen om de kwaliteit van woningen te meten. Enerzijds kan men de WOZ-waarde van de woning gebruiken als kwaliteitsmaatstaf, anderzijds zijn er in de huursector de punten volgens het woningwaarderingstelsel (wws-punten). De WOZ-waarde is beschikbaar voor koop- en huurwoningen. De wws-punten worden toegepast in de huursector bij de huurprijsregulering. Romijn en Besseling (2008) hebben een schatting voor de wws-punten opgesteld. Zij kennen punten toe aan bepaalde kenmerken van de woning en de omgeving. Het totaal geeft de kwaliteit van de woning weer. Deze schatting levert een bruikbare benadering op voor de werkelijke wws-punten. Deze schatting is ook toe te passen op de koopsector. Dit levert dan in beide sectoren een schatting van de kwaliteit van de woning op basis van dezelfde maatstaf. Beide kwaliteitsmaatstaven hebben voor- en nadelen. De wws-punten sluiten, als gevolg van de systematiek waarmee de punten worden bepaald, aan bij objectieve woningkenmerken. Anderzijds is het een administratieve bepaling van de kwaliteit waarop de subjectieve voorkeuren geen invloed uitoefenen. De WOZ-waarde weerspiegelt wel subjectieve voorkeuren zoals die via de woningmarkt tot uitdrukking worden gebracht. Een nadeel van de WOZ-waarde is dat de WOZ-waarde niet alleen de kwaliteit van de woning weergeeft, maar ook de lokale verschillen in schaarste van woningen. Verschillen in de WOZwaarde kunnen dus ook een afspiegeling zijn van een slecht functionerende woningmarkt. In onderstaande tabel zijn per provincie de gemiddelde wws-punten en de gemiddelde WOZ-waarde weergegeven. Uit tabel 6 blijkt dat op basis van de wws-punten gemiddeld voor Nederland de kwaliteit van koopwoning 58% hoger is dan die van de huurwoningen. De WOZ-waarde laat een kwaliteitsverschil zien van 41%. Binnen de afzonderlijke provincies lopen deze kwaliteitsverschillen uiteen. Tabel 6: De gemiddelde kwaliteit van koop- en huurwoningen op basis van het aantal wws-punten en op basis van de WOZ-waarde, naar provincie, 2006

Gemiddelde wws-punten Gemiddelde WOZ-waarde % verschil Koop Huur % verschil Koop Huur Groningen 193 118 63 169323 112997 50 Friesland 200 128 56 186641 118864 57 Drenthe 207 139 49 204055 133063 53 Overijssel 204 133 53 219097 147423 49 Flevoland 197 135 46 198252 147704 34 Gelderland 201 136 48 257117 179829 43 Utrecht 190 124 54 264402 190640 39 Noord-Holland 182 109 67 256163 195435 31 Zuid-Holland 180 115 56 231637 158712 46 Zeeland 197 136 45 204091 125496 63 Noord-Brabant 205 136 50 260854 182599 43 Limburg 203 129 58 213741 146423 46 Nederland 194 123 58 236802 167857 41 In deze analyse van de woningmarkt wordt gebruik gemaakt van de WOZ-waarde als kwaliteitsmaatstaf. Dit is de meer marktgeoriënteerde maatstaf van de twee. Er is voor de koop- en de huurwoningen een kwaliteitsindex bepaald waarbij de WOZ-waarde van een afzonderlijke woning is vergeleken met de gemiddelde WOZ-waarde van alle woningen. Deze gemiddelde WOZ-waarde bedraagt € 198.181,-. De kwaliteitsindex voor de afzonderlijke woningen wordt als volgt bepaald:

  De kwaliteit van de woningen wordt zo gemeten ten opzichte van het landelijke gemiddelde. De uitkomsten voor Nederland en elk van de provincies is in de volgende tabel weergegeven. Tabel 7: De gemiddelde kwaliteit op basis van de landelijk bepaalde kwaliteitsindex voor koop- en huurwoningen, naar provincie

  17  

Koop Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord‐Holland Zuid‐Holland Zeeland Noord‐Brabant Limburg Nederland

Huur 0,86 0,94 1,03 1,11 1,00 1,30 1,34 1,30 1,17 1,03 1,32 1,08 1,20

0,62 0,67 0,72 0,81 0,82 0,99 1,05 1,07 0,89 0,70 1,00 0,80 0,92

Het nadeel van de landelijk bepaalde kwaliteitsindex is dat er geen correctie plaats vindt voor regionale verschillen in schaarste, die mede de hoogte van de WOZ-waarden bepaalt. Een mogelijkheid om hieraan tegemoet te komen is om voor elke provincie een provinciaal bepaalde kwaliteitsindex te maken. Binnen elke provincie wordt de WOZ-waarde van een woning gerelateerd aan de gemiddelde WOZ-waarde van de betreffende provincie. De uitkomsten van deze benadering is in de volgende tabel weergegeven. Tabel 8: De gemiddelde kwaliteit op basis van de provinciaal bepaalde kwaliteitsindex voor koop- en huurwoningen, naar provincie regionaal bepaalde kwaliteitsindex Koop Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg

Huur 1,22 1,20 1,19 1,21 1,14 1,18 1,18 1,19 1,24 1,21 1,18 1,21

0,77 0,75 0,73 0,77 0,82 0,79 0,81 0,86 0,82 0,72 0,78 0,79

4.4 De voor kwaliteit gecorrigeerde kloof Door de eerder weergegeven netto gebruikskosten te delen door de landelijke kwaliteitsindex, resulteert de voor kwaliteit gecorrigeerde kloof tussen koop- en huurwoningen vanuit het gebruikersperpectief. De resultaten hiervan, uitgesplitst naar de afzonderlijke provincies, zijn te zien in figuur 3. Voor Nederland is de netto prijs van de woondiensten in de koopsector gemiddeld 9% duurder dan in de huursector. Kopen is in vergelijking tot huren het duurst in de provincie Noord-Holland, waar het verschil 31% bedraagt. Er zijn ook provincies waar huren gemiddeld genomen duurder is dan kopen. Dit doet zich voor in de drie noordelijke provincies, Flevoland en Zeeland. In deze provincies is de WOZ-waarde relatief laag.

  18  

Figuur 4: De op basis van de provinciale kwaliteitsindex gecorrigeerde netto gebruikskosten voor koop (links) en voor huur (rechts), 2006

466 464

485

464 509

599

494 444

479 461

479

434 557 479

577

589 455 379 449 462

315

368

455 422

448

407

Eenzelfde vergelijking kan worden gemaakt door niet de landelijke, maar de provinciale kwaliteitsindex te gebruiken. De uitkomsten hiervan zijn in figuur 4 weergegeven. Ten opzichte van de landelijke kwaliteitsindex is het beeld globaal hetzelfde wat betreft provincies waar kopen duurder is dan huren in vice versa.

  19  

Figuur 3: De op basis van de landelijke kwaliteitsindex gecorrigeerde netto gebruikskosten voor koop (links) en voor huur (rechts), naar provincie, 2006

Nederland

  20  

Na correctie voor de landelijke kwaliteitsindex zijn er in de huursector grote verschillen tussen de provincies in de netto gebruikskosten waar ter nemen. Huren gecorrigeerd voor de landelijke kwaliteitsindex met name duur in de regio’s waar de kwaliteitsindex een lage score geeft. De regio’s waar de kwaliteitsindex de laagste scores oplevert voor woningen zijn die regio’s die relatief lage WOZwaarden hebben. Lage WOZ-waarden bij huurwoningen zijn voornamelijk terug te vinden in het noorden van het land, Zeeland, sommige regio’s in Limburg en Flevoland. Het is dan ook in deze regio’s dat huren, gecorrigeerd voor kwaliteit, duurder is dan kopen. De grote verschillen in prijzen voor woondiensten in de huursector zijn voornamelijk het gevolg van het feit dat de huurprijsregulering geen rekening houdt met marktfactoren. Doordat de huurprijsregulering geen ruimte laat om de huurprijs te relateren aan de waarde van de woning, ontstaat er een prijs die geen verband houdt met de lokale markt. De spreiding in de koopsector van de voor kwaliteit gecorrigeerde netto gebruikskosten is juist vrij klein. Dit is het gevolg van het feit dat de WOZ-waarde als kwaliteitsmaatstaf is gebruikt. Het effect van de subsidiëring in de koop- en de huursector is mede afhankelijk van de hoogte van het inkomen. Dit zal ertoe leiden dat de hoogte van de netto gebruikskosten verschillen op basis van het inkomen. Onderstaande figuur laat de voor kwaliteit gecorrigeerde nette gebruikskosten zien per inkomensdeciel. Uit figuur 5 blijkt dat voor de lagere inkomensgroepen de netto gebruikskosten bij de huurders huren goedkoper zijn dan bij de eigenaar-bewoners. Dit is met name het gevolg van de huurtoeslag die hoger is naarmate het inkomen lager is. Voor de hoogte vijf inkomensdecielen is het omgekeerde het geval. De netto gebruikskosten van de eigenaar-bewoners zijn lager. Figuur 5: De op basis van de landelijke kwaliteitsindex gecorrigeerde netto gebruikskosten voor koop (links) en voor huur (rechts), naar inkomensdeciel, 2006

In het voorafgaande is naar voren gekomen dat zonder correctie voor kwaliteit de netto gebruikskosten in de koopsector 79% hoger zijn dan die in de huursector. Na de correctie met de kwaliteitsindex is het verschil gereduceerd tot 9%. Dit impliceert dat het verschil tussen beide percentages, zijnde 70%, voortvloeit uit een verschil in kwaliteit tussen de koop- en de huursector.

  21  

5. De omvang van de kloof vanuit investeringsperspectief 5.1 Inleiding Het tweede perspectief van waaruit de kloof tussen koop- en huurwoningen wordt bezien is dat van de investeerder. Het gaat hierbij om de waarde van de woning en de invloed die de subsidiëring daarop heeft. In de koopsector gaat het om de marktwaarde vrij op naam. In de huursector om de exploitatiewaarde, zijnde de waarde van de woning voor de verhuurder bij voortgezette verhuur. In een evenwichtige markt zouden beide waarden globaal gelijk aan elkaar moeten zijn. Het zou voor een verhuurder in principe financieel niet moeten uitmaken of een lege woning wordt verhuurd of als koopwoning wordt verkocht. Van dit evenwicht is in Nederland geen sprake. Omdat de fiscale subsidiëring in de koopsector een opwaartse invloed heeft op de marktwaarde vrij op naam, en de subsidiëring in de huursector via de huurprijsregulering een neerwaartse invloed heeft op de exploitatiewaarde van de huurwoning, verschillen beide waarden sterk van elkaar. In dit hoofdstuk zal de omvang van deze kloof worden geanalyseerd. De uitwerking van de kloof vanuit investeringsperspectief zal zich richten op de kloof bij de woningen die door woningcorporaties worden verhuurd. Het gaat hierbij om 80% van alle huurwoningen en om ruim 30% van alle woningen. De toespitsing tot de corporatiewoningen vloeit voort uit het feit dat de benodigde data om de omvang van de kloof te bepalen voor deze woningen beschikbaar zijn. 5.2 De omvang van de kloof De kloof bij corporatiewoningen is gelijk aan het verschil tussen de marktwaarde vrij op naam en de exploitatiewaarde van die woningen. Een bruikbare benadering voor de marktwaarde vrij op naam is de WOZ-waarde. De exploitatiewaarde van de corporatiewoningen kan worden bepaald op basis van de toekomstige kasstromen onder de veronderstelling van een voortgezette verhuur gedurende de resterende levensduur van de woning. De hoogte van deze waarde is geschat door het Centraal Fonds Volkshuisvesting (CFV). Deze schatting komt tot stand door de te verwachten netto inkomsten bij voortzetting van het huidige huurcontract gedurende de te verwachten levensduur contant te maken met het vereist rendement als discontovoet. Deze schatting wijkt af van de veelgebruikte waardeschatting op basis van een uitpondscenario. Bij een uitpondscenario wordt rekening gehouden met de opbrengsten van verkoop na verloop van tijd. Omdat de hoogte van deze verkoopopbrengsten worden bepaald door het prijsniveau in de koopsector, is de waarde op basis van een uitpondscenario niet bruikbaar voor het bepalen van de kloof tussen koop- en huurwoningen. De volgende figuur laat de gemiddelde WOZ-waarde en de gemiddelde exploitatiewaarde van corporatiewoningen zien. De gemiddelde WOZ-waarde bedraagt € 151.000 en de gemiddelde exploitatiewaarde € 33.000. Dit resulteert in een omvangrijke kloof bij corporatiewoningen van € 118.000. Voor een commerciële verhuurder is de kloof tussen de WOZ-waarde en de exploitatiewaarde een belangrijk motief om de huurwoning om te zetten in een koopwoning. Dit verkoopbeleid kan worden beschouwd als een vorm van arbitrage tussen twee deelmarkten die niet met elkaar in evenwicht zijn. Commerciële verhuurders zetten mede door de kloof jaarlijks circa 8% per jaar van hun woningportefeuille om in koopwoningen. Woningcorporaties verkopen slechts 0,6% per jaar. Vanuit hun taakopvatting verkopen woningcorporaties alleen voor zover de verkoopopbrengsten nodig zijn om investeringen te bekostigen.

  22  

Figuur 6: De kloof tussen de WOZ-waarde en de exploitatiewaarde bij corporatiewoningen, ultimo 2006

Bron: Conijn (2008), p. 164 De omvang van deze kloof is regionaal verschillend. De exploitatiewaarde van corporatiewoningen is regionaal weinig verschillend, terwijl de WOZ-waarde regionaal wel erg uiteenloopt. Dit leidt ertoe dat daar waar de WOZ-waarde van woningen relatief hoog is de kloof groter is dan in regio’s waar de WOZ-waarde 4 relatief laag is. De mate van regionale differentiatie is in figuur 7 weergegeven. Met name in de provincies Noord-Holland is de kloof bij corporatiewoningen erg groot. Daarentegen is de kloof relatief klein in de provincies Groningen en Friesland.

                                                             4

 Als gevolg van de koppeling van de gegevens van corporatiewoningen aan het WoON 2006 sluiten de  gegevens in de figuur niet volledig aan  

  23  

Figuur 7: De kloof tussen de WOZ-waarde (links) en de exploitatiewaarde (rechts) bij corporatiewoningen, per provincie, ultimo 2006

Nederland

  24  

5.3 De verklaring van de kloof vanuit investeringsperspectief In deze paragraaf zal bezien worden door welke factoren de kloof bij corporatiewoningen vanuit investeringsperspectief wordt veroorzaakt. Een verklaring van het verschil tussen de WOZ-waarde en de exploitatiewaarde van corporatiewoningen biedt inzicht in de werking van de woningmarkt. Als het gaat om een verklaring van het verschil kunnen de volgende factoren worden onderscheiden: 1) 2) 3) 4) 5) 6)

Het fiscale beleid in de eigenwoningsector Uit onderzoek blijkt dat de het fiscale beleid ten aanzien van de eigen woning leidt tot een verhoging van de waarde van koopwoningen met 20 à 30%. De hoogte van het huurniveau Het huurniveau van corporaties is over het algemeen lager dan het marktconforme huurniveau. De hoogte van de onderhoudslasten De onderhoudslasten van corporaties zijn over het algemeen hoger dan het marktconforme lastenniveau. De hoogte van de beheerlasten De beheerlasten van corporaties zijn over het algemeen hoger dan het marktconforme lastenniveau. De hoogte van de restwaarde bij einde exploitatie De restwaarde van corporatiewoningen is gebaseerd op grondprijs voor corporatiewoningen die veelal lager is dan de marktconforme grondprijs. De lengte van de exploitatieperiode De exploitatieperiode van corporatiewoningen is veelal korter dan de marktconforme exploitatieperiode.

De eerste factor leidt tot een verlaging van de WOZ-waarde. De vijf andere factoren veroorzaken een verlaging van de exploitatiewaarde. Over het algemeen leidt het beleid van corporaties tot enerzijds lagere inkomsten en anderzijds hogere uitgaven dan marktconform is. In beide gevallen leidt dat tot een lagere exploitatiewaarde. In bijlage 1 is de analyse nader toegelicht waarmee bepaald is welke bijdrage elk van deze factoren levert aan de omvang van der kloof. In deze paragraaf zullen de resultaten van de analyse worden gepresenteerd. In tabel 9 is de procentuele bijdrage van elk van de factoren aan de kloof weergegeven. Hierbij is eerste gecorrigeerd voor de invloed van het fiscale beleid op de hoogte van de WOZ-waarde. In de tabel is dit effect verder buiten beschouwing gebleven. Uit de tabel blijkt dat het relatief lage huurniveau de belangrijkste oorzaak is voor de kloof. Na correctie van de WOZ-waarde is het relatief lage huurniveau voor 63% verantwoordelijk voor de kloof. Het verschil bij corporatiewoningen tussen de markthuur en het feitelijke huurniveau heeft dus een grote invloed op de exploitatiewaarde. Daarnaast is de verlaging van de exploitatiewaarde als gevolg van hogere onderhouds- en beheerlasten ook fors. De hogere onderhouds- en beheerlasten leveren tezamen een bijdrage van ruim 21%. De twee andere factoren, te weten een kortere exploitatieperiode en een lagere restwaarde, hebben een relatief beperkte invloed. Uit de tabel blijkt ook dat er regionale verschillen zijn in de procentuele bijdrage van elk van de factoren aan de omvang van de kloof. Zo is in Flevoland de invloed van het huurniveau op de kloof relatief gering, terwijl in Noord-Holland die invloed juist relatief hoog is. Tabel 9: De procentuele bijdrage van de verschillende factoren aan de kloof, naar provincie, 2006 Huur

Onderhoud Beheer

Levensduur Restwaarde Totaal

Groningen

61,8

6,3

11,8

16,3

3,9

100

Friesland Drenthe

60,8 59,1

8,2 5,1

13,3 18,4

13,9 13,5

3,8 3,8

100 100

Overijssel

60,9

10,3

12,8

12,1

3,9

100

Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant

48,9 66,7 66,3 67,3 59,0 53,2 64,4

12,0 9,0 7,7 8,7 9,6 15,8 6,4

17,3 9,9 11,8 9,2 14,5 9,0 15,8

17,6 10,4 10,2 10,8 13,0 18,0 9,5

4,3 3,9 4,0 4,0 4,0 4,0 3,9

100 100 100 100 100 100 100

Limburg

54,3

9,2

16,8

15,6

4,0

100

Nederland

62,9

8,6

12,7

11,8

4,0

100

  25  

Tot slot laat figuur 8 per provincie zien hoe de kloof is opgebouwd. In deze figuur is ook het effect van het fiscale beleid om de omvang van de kloof zichtbaar.

Figuur 9: De kloof vanuit investeringsperspectief gedicht. Links de WOZ-waarde van de woning minus het fiscaal effect, rechts de exploitatie-waarde en de diverse factoren die de kloof veroorzaken. Doorzichtige balken geven waarden aan die volgen uit regulering, subsidies en marktverstorende keuzes (zoals keuze voor kortere levensduur), dichte balken geven waarden aan die volgen uit feitelijke keuzes (zoals hogere uitgaven aan beheer). De omlijning accentueert de waarden bij marktevenwicht.

  26  

6. Enkele consequenties van de dubbele kloof 6.1 Inleiding In het voorafgaande is uitgewerkt dat er op de Nederlandse woningmarkt als gevolg van de subsidiëring zowel in de koop- als in de huursector een dubbele kloof bestaat. Er is een kloof vanuit gebruiksperspectief. Bij deze kloof komt naar voren dat gemiddeld genomen voor de woonconsument kopen duurder is dan huren. Wel is het zo dat dit sterk afhankelijk is van de hoogte van het inkomen. Voor de hogere inkomens is kopen goedkoper dan huren. Daarnaast is er een kloof vanuit investeerdersperspectie. Er is bijeen groot verschil tussen de waarde van een woning als koopwoning en de waarde van diezelfde woning als huurwoningen. Deze dubbele kloof is een belangrijke verklaring voor het disfunctioneren van de Nederlandse woningmarkt. De gevolgen van de kloof zijn in veel aspecten van de woningmarkt zichtbaar. Of nu gekeken wordt naar de stokkende doorstroming in de woningmarkt, het niet van de grond komen van de commerciële huursector, afnemende betaalbaarheid van koopwoningen, de toenemende scheiding tussen de koop- en de huursector; de dubbele kloof speelt een duidelijke oorzakelijke rol. In dit hoofdstuk zullen in het bijzonder twee consequenties van de dubbele kloof nader worden belicht. Enerzijds zal worden aangegeven welke consequenties de dubbele kloof heeft voor de samenstelling van de woningvoorraad en de verdeling van de huishoudens over de woningvoorraad. Anderzijds zal de invloed van de dubbele kloof op de doorstroming worden bezien. 6.2 De gevolgen van de dubbele kloof voor de woningvoorraad De kloof heeft op diverse wijzen invloed op de woningvoorraad. Zo wordt bijvoorbeeld de woningbouwproductie beïnvloedt door de kloof. Hiermee gedeeltelijk samenhangend verandert ook de samenstelling van de woningvoorraad als gevolg van de kloof tussen koop en huur. Met name de kloof vanuit het investeringsperspectief, het grote verschil tussen de exploitatiewaarde van een huurwoning en de leegwaarde van diezelfde huurwoning, heeft een grote invloed op de woningvoorraad. De komende paragrafen geven hier een kort, samenvattend beeld van. 6.2.1 De woningbouwproductie De samenstelling van de woningbouwproductie wordt stek beïnvloed door de kloof vanuit investeringsperspectief. De waarde van een huurwoning in verhuurde staat is, mede als gevolg van de huurprijsregulering, fors lager dan dezelfde woning in lege staat. Hierdoor hebben investeerders een sterke prikkel om niet in de huursector te investeren. Dit heeft twee directe gevolgen: ten eerste zijn het voornamelijk de corporaties die nog investeren in huurwoningen en ten tweede trekken private verhuurders zich in toenemende mate terug uit de huursector. Uit figuur 10 blijkt dat de woningbouw in de huursector sterk afneemt. Tevens valt op dat de totale productie van huurwoningen bijna geheel voor de rekening van de woningcorporaties komt. Daar waar aan het eind van de jaren tachtig er nog een fors aantal huurwoningen opgeleverd werd dat niet door woningcorporaties werd gebouwd, trekken de particuliere en commerciële opdrachtgevers voor de bouw van huurwoningen zich steeds meer terug.

  27  

Figuur 10: Gereed gekomen gebouwen (Bron: CBS Statline)

80000 70000 60000 Corporaties

50000

Markt Particulier

40000

Huur 30000

Koop

20000 10000

20 06

20 04

20 02

20 00

19 98

19 96

19 94

19 92

19 90

19 88

0

De productie van nieuwbouw in de koopsector ligt al ruim twee decennia hoger dan de nieuwbouwproductie in de huursector. Het beeld van de grotere productie in de koopsector bevestigt het beeld dat in veel eerder onderzoek ook gepresenteerd is. De verhouding tussen de koop- en de huursector verandert: de huursector krimpt en de koopsector groeit. 6.2.2 De samenstelling van de huishoudens naar eigendomscategorie Het feit dat het voornamelijk de corporaties zijn die nieuwbouw in de huursector realiseren heeft grote gevolgen voor de samenstelling van de woningvoorraad in de huursector. Door de sociale doelstelling van corporaties worden voornamelijk huurwoningen voor de doelgroepen gebouwd. Deze doelgroepen bestaan voornamelijk uit huishoudens met lagere inkomens, waardoor de kwaliteit van de nieuwe huurwoningen lager is dan die van de nieuwe koopwoningen. Hierdoor ontstaat een huurwoningvoorraad die op de lange termijn een lagere kwaliteit biedt dan de koopwoningvoorraad. Hierdoor passen ook de huishoudens die de huurwoningen bewonen zich aan. Naarmate het aanbod vermindert in kwaliteit zullen er voor huishoudens met hogere inkomens zich minder aantrekkelijke mogelijkheden in de huursector voordoen. Daarnaast geeft de subsidiëring van woondiensten een duidelijke stimulering voor de consumptie van woondiensten van een bepaalde eigendomssituatie. Zoals de kloof vanuit het gebruikersperspectief heeft laten zien is het voor huishouden met hogere inkomens in veel gevallen voordeliger om te kopen dan om te huren. Het gevolg is dat de huursector meer en meer de sector wordt voor huishoudens met lage inkomens. Op langere termijn zal dit leiden tot een scheiding van huishoudens op basis van inkomen, waarbij huishoudens met een laag inkomen bovendien geen mogelijkheid hebben om enig kapitaal op te bouwen. Figuur 11 laat de scheiding van de lagere inkomens in de huursector en daarmee de hogere inkomens in de koopsector zijn. Over een periode van enkele decennia is een steeds groter aandeel van de lagere inkomensdecielen in de huursector terecht gekomen. Het aandeel van de hogere inkomensdecielen dat huurt is sterk verminderd. Van de drie hoogste inkomensdecielen woont momenteel 14% in een huurwoning. In 1981 was dat nog 41 %.

  28  

Figuur 11: Percentage huurders naar inkomensdeciel, 1981, 1990, 2002 en 2006 90% 80%

% huur

70% 60%

58 55

50%

46

40% 30% 20% 10% 0%

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Inkomensdeciel 1981 1990 2002 2006

6.3 De gevolgen van de kloof voor de verhuisgeneigdheid 6.3.1 Inleiding Huishoudens worden in Nederland op diverse manieren beïnvloed in hun woonconsumptie. In de koopsector worden huishoudens gestimuleerd om meer te consumeren dan in een evenwichtssituatie zonder subsidies. In de huursector worden huishoudens gestimuleerd om hun woonconsumptie niet aan te passen in verband met de verhuisboete die in de huursector bestaat als gevolg van de impliciete subsidie, het verschil tussen een marktconform huurniveau en het feitelijke huurniveau. Naarmate deze impliciete subsidie groter is, zo mag verwacht worden zal de verhuisgeneigdheid in de huursector afnemen. Daarnaast wordt de doorstroming in de koopsector belemmerd door de overdrachts-belasting, die ook kan worden beschouwd als een verhuisboete. In deze paragraaf zal op basis van een statistische analyse de invloed van de impliciete subsidies in de huursector op de verhuisgeneigdheid van huurders worden weergegeven. 6.3.2 De invloed van de impliciete subsidie in de huursector op de verhuiswens De subsidie op de woondienst beïnvloedt in grote mate de keuze en afwegingen die een consument op de woningmarkt maakt. Voorkeuren worden in de huidige situatie grotendeels gevormd door factoren die buiten de consument liggen. Huurders hebben een prikkel om niet te verhuizen. Bij een verhuizing raakt een deel van de huurders namelijk (een deel van) hun objectgebonden subsidie kwijt. Bij eigenaarbewoners wordt de verhuiswens niet op een dergelijke wijze beïnvloedt; de subsidie op koopwoningdiensten is immers subjectgebonden. Hier speelt wel de verhuisbelemmerende invloed van de overdrachtsbelasting. Om de relatie tussen de verhuiswens en de omvang van de impliciete subsidie vast te stellen, wordt een eenvoudig logistisch model geschat. Dit model test de relatie tussen de wens om binnen 2 jaar te verhuizen (een variabele in het microbestand WoON 2006) en de hoogte van de impliciete subsidie. Hierbij wordt ook rekening gehouden met de invloed van andere factoren die deze relatie kunnen beïnvloeden. De impliciete subsidie in de huursector is het verschil tussen de markthuur en de feitelijke huur. De feitelijke huur is bekend. De evenwichtige markthuur is op basis van de gebruikskostenformule als volgt bepaald: MHev = (r – p) * (WOZ/1.25) + OH + BEH + afs * (WOZ/1.25) Hierbij is r het vereist rendement (= 0,06) en p de zuivere prijsstijging (0,03). De WOZ-waarde is met een factor 1,25 gecorrigeerd om daarmee rekening te houden met de prijsverhogende invloed van de fiscale bevoordeling van de koopsector. Verder is OH het onderhoud dat op basis van de VEX-normen op € 875 per jaar is gesteld en BEH de beheerlasten eveneens op basis van de VEX-normen op € 730 per jaar. De afschrijvingen zijn een percentage van de gecorrigeerde WOZ-waarde. Dit percentage is geschat op 1,55%.

  29  

In tabel 10 is de berekende impliciete subsidie weergegeven. De totale omvang van de berekende impliciete subsidie bedraagt iets meer dan € 10 mrd. Het merendeel hiervan is te vinden bij de corporatiesector. Dit wordt vooral veroorzaakt door het feit dat deze sector een aandeel van 80% in de totale huurwoningvoorraad heeft. Opmerkelijk is dat bij de private personen en de private verhuurders de impliciete subsidie gemiddeld hoger is dan bij de sociale verhuurders. De oorzaak hiervoor is tweeledig. Enerzijds is de WOZ-waarde is de private sector hoger dan in de corporatiesector. Anderzijds houdt de huidige huurprijs-regulering geen rekening met de hoogte van de WOZ-waarde, waardoor de hogere WOZ-waarde niet in het huurniveau tot uitdrukking komt. Daarnaast laat de tabel zien dat er duidelijke verschillen zijn tussen de provincies. De impliciete subsidie is het hoogst in Noord-Holland. Dit wordt vooral veroorzaakt door de huurwoningen in Amsterdam waar de verhouding tussen het huurniveau en de WOZ-waarde het laagst is. Verder is de impliciete subsidie ook relatief hoog in de provincies Utrecht en Gelderland. De impliciete subsidie is het laagst in Groningen en Friesland, op de voet gevolgd door Zeeland. Tabel 10: De omvang van de impliciete subsidie naar type verhuurder en naar provincie, 2006 Sociale verhuurder Totaal Gemiddeld (mrd € / (€ / jr) jr)

Private verhuurder Totaal Gemiddeld (mrd € / (€ / jr) jr)

Private persoon Totaal Gemiddeld (mrd € / (€ / jr) jr)

Totaal Totaal Gemiddeld (mrd € / (€ / jr) jr)

Groningen Friesland

1643 1733

0,13 0,14

1512 1196

0,02 0,01

3178 2640

0,03 0,02

1765 1778

0,18 0,17

Drenthe

2233

0,12

1603

0,01

3441

0,02

2277

0,15

Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht NoordHolland ZuidHolland Zeeland NoordBrabant

2676 2121 3631 3932

0,39 0,10 0,91 0,64

2880 1772 3847 3273

0,05 0,01 0,12 0,07

4134 4821 5660 6798

0,06 0,00 0,12 0,10

2809 2140 3793 4070

0,49 0,11 1,15 0,81

4393

2,05

4810

0,47

6447

0,29

4613

2,82

2900 1791

1,74 0,08

2373 1796

0,23 0,01

3897 3124

0,23 0,01

2911 1885

2,20 0,10

3730

1,12

3636

0,14

6010

0,15

3881

1,41

Limburg

2259

0,35

2319

0,05

4459

0,08

2480

0,48

Nederland

3257

7,76

3306

1,18

4956

1,13

3393

10,07

Vervolgens geeft tabel 11 een vergelijking van de markthuur met de huidige huur en laat ook het verschil tussen beide zien. De markthuren in de private sector zijn duidelijker hoger dan in de corporatiesector. Omdat de gemiddelde huidige huur in absolute zin minder verschilt tussen de drie categorieën verhuurders, is zoals ook uit de vorige tabel bleek, de impliciete subsidie per woning gemiddeld het laagst bij de corporatiewoningen. Tabel 11: De markthuur, de huidige huur en de impliciete subsidie naar type verhuurder, 2006

Markthuur

Huidige huur

Impliciete subsidie

Gemiddeld (€ Totaal (mrd / jr) € / jr)

Gemiddeld (€ / jr)

Totaal (mrd € Gemiddeld (€ / jr) / jr)

Totaal (mrd € / jr)

Sociale verhuurder Private verhuurder

7909 9296

18,85 3,32

4645 5964

11,11 2,14

3257 3306

7,76 1,18

Private persoon

9911

2,26

4868

1,13

4956

1,13

Totaal

8230

24,43

4821

14,38

3393

10,07

De aldus bepaalde impliciete subsidie is vervolgens gebruikt om te bezien of de hoogte hiervan invloed uitoefent op de verhuiswens van huurders. De hypothese is dat de verhuiswens geringer is naarmate de impliciete subsidie van de woning hoger is. Bij verhuizing gaat de impliciete subsidie immers veelal verloren en werkt daardoor als een verhuisboete.

  30  

Het geschatte model en de daarbij gebruikte verklarende variabelen zijn in de bijlage beschreven. Behalve met de impliciete subsidie is ook rekening gehouden met de bewoningsduur, de leeftijd van het hoofd van het huishouden, de opleiding, de verhouding tussen het aantal kinderen en het aantal kamers, het bouwjaar van de woning, de stedelijkheid en het woningmarktgebied. De uitkomsten van het logit model geven aan dat de verhuiswens duidelijk samenhangt met de omvang van de impliciete subsidie. Het verband is significant. Naarmate de impliciete subsidie toeneemt, neemt de kans af dat men binnen 2 jaar wenst te verhuizen. Per € 1.000,- impliciete subsidie neemt de verhuiswens met 1,32% af. Op basis van een gemiddelde impliciete subsidie van € 3.393,- leidt dit tot een neerwaarts effect op de verhuiswens van gemiddeld 4,5%. Omdat zoals uit het voorafgaande naar voren kwam de hoogte van de impliciete subsidie per provincie duidelijk verschilt, is ook de invloed van de impliciete subsidie per provincie verschillend. Tabel 12 laat deze verschillen zien. Het effect van de impliciete subsidie op de verhuiswens is het grootst in NoordHolland. De verhuiswens ligt als gevolg van de impliciete subsidie 6,1% lager. Binnen Noord-Holland zal met name Amsterdam, waar de impliciete subsidie het hoogste is, nog een hogere score laten zien. Tabel 12: Het effect van de impliciete subsidie op de verhuiswens in de huursector, naar provincie, 2006 Effect subsidie (%) Provincie

Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant

-2,33 -2,44 -3,03 -3,78 -2,97 -5,05 -5,46 -6,08 -3,85 -2,55 -5,19

Limburg

-3,36

Nederland

-4,51

  31  

Literatuur Boelhouwer, P., Haffner, M.E.A., Neuteboom, P., en Vries, P. (2001) Koopprijsontwikkeling en de fiscale behandeling van de eigen woning. Delft: Onderzoeksinstituut OTB Briene, M., De Graaf, B., Meijer, A. en Zweedijk, A. (2005) Effecten beperking fiscale aftrek hypotheekrente. Rotterdam: ECORYS Conijn, J.B.S. (2008) Subsidiëring van de woonconsumptie: een zinloos schip van bijleg. Conijn, J.B.S. en Marsman, G. (2004) Betaalbaarheid van het wonen. Den Haag: Ministerie van VROM. Conijn, J.B.S. (1995) Enkele financieel-economische grondslagen van de volkshuisvesting Delft, Delftse Universitaire Pers, reeks Volkshuisvestingsbeleid en bouwmarkt, 25. Koning, M.A., Saitua, R. en Ebregt, J. (2006) Woningmarkteffecten van aanpassing fiscale behandeling eigen woning. CPB Document, No 136. Romijn, G. en Besseling, P. (2008) Economische effecten van regulering en subsidiëring van de huurwoningmarkt. CPB Document, No 165. Van Ewijk, C. Jacobs, B. and De Mooi, R. (2006). Doelmatigheidswinst van minder hypotheekrenteaftrek. Economisch Statistische Berichten, 91(4489), 292 - 295.

  32  

Bijlagen Bijlage 1: kwaliteit van woningen naar woningmarktgebied Tabel 15: Het gemiddeld aantal wws-punten in de koop- en de huursector per woningmarktgebied Koop Ommelanden StadGroningen Noord‐Friesland/Waddeneilanden Oost‐Friesland/ZuidwestFriesland Noord‐enMidden‐Drenthe Zuidoost‐enZuidwest‐Drenthe Almelo Hengelo/Enschede IJsselvallei West‐Veluwe/Noordwest‐Veluwe Oost‐Veluwe Achterhoek Arnheme.o. Nijmegene.o. Betuwe Oost‐Utrecht West‐Utrecht HetGooi Amsterdam Zaanstreek/Waterland Zuid‐Kennemerland Midden‐Kennemerland Amstelland/Meerlanden KopNoord‐Holland/West‐Friesland Noord‐Kennemerlanden Bollenstreek/Leiden s‐Gravenhage Westland Rijnstreek/Midden‐Holland/Alblasserwaard Drechtsteden/HoekseWaard/GoereeOverfl. Rijnmond Noord‐enMidden‐Zeeland Zuid‐Zeeland RegioRoosendaal Bredae.o. Midden‐Brabant DenBosche.o. Helmonde.o. Eindhovene.o. Noordoost‐Brabant Noord‐Limburg Midden‐Limburg OostelijkZuid‐Limburg WestelijkeMijnstreek HeuvellandZuid‐Limburg Flevoland Nederland

Huur 204 168 197 205 210 206 215 207 199 195 199 209 198 204 213 195 187 187 143 190 173 194 190 196 192 183 169 187 193 192 175 198 199 197 205 202 207 213 205 214 213 204 193 204 202 197 194

130 106 119 136 143 137 142 134 131 135 137 143 131 133 146 128 122 117 95 121 116 119 126 129 125 118 112 120 129 126 111 139 132 138 137 135 133 136 133 148 145 142 127 113 120 136 123

  33  

Tabel 16: De gemiddelde WOZ-waarde in de koop- en de huursector per woningmarktgebied WOZ‐waarde Koop Huur Ommelanden StadGroningen Noord-Friesland/Waddeneilanden Oost-Friesland/ZuidwestFriesland Noord-enMidden-Drenthe Zuidoost-enZuidwest-Drenthe Almelo Hengelo/Enschede IJsselvallei West-Veluwe/Noordwest-Veluwe Oost-Veluwe Achterhoek Arnheme.o. Nijmegene.o. Betuwe Oost-Utrecht West-Utrecht HetGooi Amsterdam Zaanstreek/Waterland Zuid-Kennemerland Midden-Kennemerland Amstelland/Meerlanden KopNoord-Holland/West-Friesland Noord-Kennemerlanden Bollenstreek/Leiden s-Gravenhage Westland Rijnstreek/Midden-Holland/Alblasserwaard Drechtsteden/HoekseWaard/GoereeOverfl. Rijnmond Noord-enMidden-Zeeland Zuid-Zeeland RegioRoosendaal Bredae.o. Midden-Brabant DenBosche.o. Helmonde.o. Eindhovene.o. Noordoost-Brabant Noord-Limburg Midden-Limburg OostelijkZuid-Limburg WestelijkeMijnstreek HeuvellandZuid-Limburg Flevoland

175491 155461 172778 196438 209776 199939 227495 213999 220203 259820 261631 237458 253842 265520 277360 280642 253855 338592 272203 234965 253373 252463 282325 205880 241461 270396 236276 253087 248163 209358 201683 214847 173527 214558 251044 249107 290348 274629 270801 275022 225829 212480 181792 213027 240390 198202

102983 109991 106704 122848 121083 126969 133036 131003 150809 185170 178055 158060 162495 173107 179910 184055 179891 199433 191817 169963 180432 177251 209856 146466 170622 190113 141741 183654 175404 152489 143681 125629 102957 155851 162505 170039 181509 167766 185635 172640 148129 150912 121077 129111 153385 142239

Nederland

236744

159524

  34  

Bijlage 2: de kwaliteitsindex per woningmarktgebied Tabel 17: De gemiddelde landelijk bepaalde kwaliteitsindex voor koop- en huurwoningen, per woningmarktgebied Koop Ommelanden StadGroningen Noord-Friesland/Waddeneilanden Oost-Friesland/ZuidwestFriesland Noord-enMidden-Drenthe Zuidoost-enZuidwest-Drenthe Almelo Hengelo/Enschede IJsselvallei West-Veluwe/Noordwest-Veluwe Oost-Veluwe Achterhoek Arnheme.o. Nijmegene.o. Betuwe Oost-Utrecht West-Utrecht HetGooi Amsterdam Zaanstreek/Waterland Zuid-Kennemerland Midden-Kennemerland Amstelland/Meerlanden KopNoord-Holland/West-Friesland Noord-Kennemerlanden Bollenstreek/Leiden s-Gravenhage Westland Rijnstreek/Midden-Holland/Alblasserwaard Drechtsteden/HoekseWaard/GoereeOverfl. Rijnmond Noord-enMidden-Zeeland Zuid-Zeeland RegioRoosendaal Bredae.o. Midden-Brabant DenBosche.o. Helmonde.o. Eindhovene.o. Noordoost-Brabant Noord-Limburg Midden-Limburg OostelijkZuid-Limburg WestelijkeMijnstreek HeuvellandZuid-Limburg Flevoland Nederland

Huur 0,89 0,79 0,87 0,99 1,06 1,01 1,15 1,08 1,11 1,31 1,32 1,20 1,28 1,34 1,40 1,42 1,28 1,71 1,38 1,19 1,28 1,28 1,43 1,04 1,22 1,37 1,20 1,28 1,26 1,06 1,02 1,09 0,88 1,09 1,27 1,26 1,47 1,39 1,37 1,39 1,14 1,07 0,92 1,08 1,22 1,00 1,20

0,60 0,64 0,62 0,71 0,70 0,74 0,77 0,76 0,87 1,07 1,03 0,92 0,94 1,00 1,04 1,07 1,04 1,16 1,11 0,98 1,05 1,03 1,22 0,85 0,99 1,10 0,82 1,06 1,02 0,88 0,83 0,73 0,60 0,90 0,94 0,98 1,05 0,97 1,08 1,00 0,86 0,87 0,70 0,75 0,89 0,82 0,92

  35  

Bijlage 3: de netto woningmarktgebied

gebruikskosten

voor

eigenaar-bewoners

en

huurders

en

per

  36  

Bijlage 4: de WOZ-waarde en de exploitatiewaarde bij corporatiewoningen per woningmarktgebied Tabel 19: de gemiddelde WOZ-waarde en exploitatiewaarde per woningmarktgebied WOZ‐waarde Ommelanden StadGroningen Noord-Friesland/Waddeneilanden Oost-Friesland/ZuidwestFriesland Noord-enMidden-Drenthe Zuidoost-enZuidwest-Drenthe Almelo Hengelo/Enschede IJsselvallei West-Veluwe/Noordwest-Veluwe Oost-Veluwe Achterhoek Arnheme.o. Nijmegene.o. Betuwe Oost-Utrecht West-Utrecht HetGooi Amsterdam Zaanstreek/Waterland Zuid-Kennemerland Midden-Kennemerland Amstelland/Meerlanden KopNoord-Holland/West-Friesland Noord-Kennemerlanden Bollenstreek/Leiden s-Gravenhage Westland Rijnstreek/Midden-Holland/Alblasserwaard Drechtsteden/HoekseWaard/GoereeOverfl. Rijnmond Noord-enMidden-Zeeland Zuid-Zeeland RegioRoosendaal Bredae.o. Midden-Brabant DenBosche.o. Helmonde.o. Eindhovene.o. Noordoost-Brabant Noord-Limburg Midden-Limburg OostelijkZuid-Limburg WestelijkeMijnstreek HeuvellandZuid-Limburg Flevoland Nederland

Exploitatie‐waarde

102983 109991 106704 122848 121083 126969 133036 131003 150809 185170 178055 158060 162495 173107 179910 184055 179891 199433 191817 169963 180432 177251 209856 146466 170622 190113 141741 183654 175404 152489 143681 125629 102957 155851 162505 170039 181509 167766 185635 172640 148129 150912 121077 129111 153385 142239

32363 28460 27316 30488 26055 30966 35980 34147 30783 41498 35642 31118 31766 33009 28839 34072 34050 34420 34253 32373 34465 31967 36727 34997 37234 33234 37169 40071 40097 32710 35710 30036 32563 27903 35142 30035 30510 36249 28616 30522 35601 38391 35346 32933 34813 36106

159524

33886

  37  

Bijlage 5: gebruikte databestanden Voor dit onderzoek zijn drie verschillende databestanden aan elkaar gekoppeld. Het eerste databestand is WoON 2006 van het ministerie van VROM, het tweede is een bestand van het CPB dat de WOZ-waarden van huurwoningen bevat en het derde bestand is een bestand van het CFV waarin data over huurwoningen van corporaties staat. WoON 2006 is een microdatabestand gebaseerd op een zeer grote representatieve steekproef van de Nederlandse bevolking. Het bestand bevat van 64.005 respondenten antwoorden en gegevens over allerlei zaken die betrekking hebben op wonen, zoals de waarde van de koopwoning, de hoogte van de huur, de tevredenheid met de woonomgeving en zo voort. Door middel van wegingsfactoren kunnen de antwoorden van deze steekproef op een betrouwbare wijze worden opgeschaald naar heel Nederland. Tevens is het mogelijk om op enkele lagere niveaus wetenschappelijk verantwoord uitspraken te doen. Helaas is dit niet mogelijk op het niveau van de NVM-woningmarktgebieden. Daarvoor bevat het WoOn te weinig waarnemingen. Het tweede bestand is afkomstig van het CPB en bevat per woning de WOZ-waarde van de huurwoningen uit WoON 2006. Er is dus eenvoudig een match te maken tussen het microdatabestand WoON 2006 en het bestand van het CPB. Het derde bestand is afkomstig van het CFV en omvat allerlei gegevens over huurwoningen van corporaties, zoals de exploitatiewaarde, de verwachte resterende levensduur, omvang van het woningbezit. Aangezien diverse corporaties in meer dan één woningmarktgebied actief zijn treedt er een lichte vertekening op in de resultaten die zijn gebaseerd op deze data: de koppeling met het microdatabestand WoON 2006 is namelijk tot stand gekomen via gewogen gemiddelden. Op groter schaalniveau heeft dit geen grote effecten, maar op het niveau van woningmarktgebieden kunnen de werkelijke waarden afwijken van de gepresenteerde waarden. Deze afwijkingen doen zich niet voor Nederland als geheel.

  38  

Bijlage 6: de inkomensverdeling bij figuur 11 De in tabel 20 weergegeven decielgrenzen die zijn gebruikt in figuur 11 zijn ontleend aan het WoOn 2006. Tevens zijn ter informatie de klassengrenzen van de decielen weergegeven wanneer alleen naar kopers respectievelijk huurders wordt gekeken. De klassengrenzen zijn de bovengrenzen van het deciel en vormen automatisch de ondergrens van het daarop volgende deciel. Alle bedragen zijn uitgedrukt in euro’s per jaar. Deciel 1 loopt dus van de laagste waarneming tot €13048,-. Deciel 2 loopt vervolgens van €13048,- tot €17252,-; deciel 3 loopt vanaf €17252,- tot €22330,- en zo voort. Onderaan in tabel 20 is het gemiddelde bruto huishoudinkomen weergegeven per deciel van eigenaar-bewoners en huurders tezamen. Tabel 20: de decielgrenzen van het inkomen van WoON 2006 Inkomensdecielen ‐ klassengrenzen 1 2 3 Overall Koop Huur Gemiddeld inkomen overall

4

5

6

7

8

9

< 13048

17252

22330

27954

34753,24

42047

50337

61094

78766

< 20912 < 11993

29471 13555

36608 15870

42938 18619

49163 21826

55855 25453

64169 30412

74720 37732

93182,14 48642

10 > 78766 > 93182 > 48642

9935

15098

19797

25106

31193

38378

46087

55409

69007

114178

  39  

Bijlage 7: de schatting van het logit model Een logit model wordt geschat indien de onderliggende variabele binair is; dat wil zeggen een waarde kan hebben van ofwel “1” ofwel “0”. Hierbij staat “1” doorgaans voor “succes” en “0” voor “geen succes”. In ons model heeft de onafhankelijke variabele betrekking op de verhuisgeneigdheid. Deze variabele is “1” indien het huishouden een verhuiswens heeft en “0” indien het huishouden geen verhuiswens heeft. De variabele is een hercodering van de variabele “verhwens” uit WoON 2006. Hierbij zijn de categorieën 2 tot en met 4 vertaald als het hebben van een verhuiswens, categorie 1 als het niet-hebben van een verhuiswens en de categorieën 5 en 6 zijn als “missing”opgegeven en blijven derhalve uit de analyse. Variabele “Verhwens” uit WoON 2006

Variabele in model

1 Beslist niet

0

(nee)

2 Eventueel wel, misschien

1

(ja)

3 Zou wel willen, kan niets vinden

1

(ja)

4 Beslist wel

1

(ja)

5 Ik heb reeds andere huisvesting/woning gevonden

missing

6 Weet niet

missing

De resultaten van de logit analyse staan hieronder weergegeven in een tweetal tabellen. Deze tabellen omvatten vanwege het grote aantal variabelen meerdere pagina’s per tabel. De eerste tabel geeft de geschatte coëfficiënten weer. Deze coëfficiënten zijn niet eenvoudig te interpreteren. Daarom volgt daarna een tabel met de marginale effecten. Deze kunnen worden geïnterpreteerd als een percentage: een toename van 1 eenheid van een bepaalde variabele leidt tot een verandering van x % in de kans op een verhuiswens. Voor de bovenste variabele geldt dus de interpretatie dat een toename van de impliciete subsidie met 1 eenheid (duizend euro) leidt tot een verminderde kans op een verhuiswens met 1,32 procent. Dit effect is statistisch significant. Het geschatte logit model ziet er als volgt uit: Verhuiswens = c + implicietesubsidiedzd + bewoningsduur + leeftijdhh + opleiding + roomstress + kamers + bouwjaar + stedelijkheid + wmg46 + e Hierbij geldt dat alle variabelen afkomstig zijn uit WoON 2006. Verhuiswens

=

c implicietesubsidiedzd bewoningsduur

= = =

leeftijdhh

=

dummyvariabele voor verhuiswens (1 : verhuiswens) (0 : geen verhuiswens) constante impliciete subsidie in duizenden euro’s dummyvariabele voor bewoningsduur (1 : 0-1 jaar – referentiegroep) (2 : 2-3 jaar) (3 : 4-5 jaar) (4 : 5-10 jaar) (5 : 11-15 jaar) (6 : ≥ 16 jaar) dummyvariabele voor leeftijd van hoofd van het huishouden (1 : < 25 jaar) (2 : 25-34 jaar) (3 : 35-44 jaar) (4 : 45-59 jaar) (5: ≥ 60 jaar – referentiegroep)

  40  

opleiding

=

roomstress

=

kamers bouwjaar

= =

stedelijkheid

=

wmg46

=

dummyvariabele voor hoogste opleidingsniveau in huishouden (1 : laag opgeleid – referentiegroep) (2 : middelbaar opgeleid) (3 : hoog opgeleid) dummyvariabele voor verhouding aantal kinderen ten opzichte van aantal kamers (1 : ≥ 0.51) (0 : < 0.51) aantal kamers in de woning in absolute getallen dummyvariabele voor bouwjaar van de woning (1 : ≤ 1945) (2 : 1946-1975) (3 : 1976-1990) (4 : 1991-2006 – referentiegroep) dummyvariabele voor niveau van stedelijkheid van de gemeente (1 : stedelijke gemeente) (0 : landelijke gemeente) dummyvariabele voor woningmarktgebied (33: Zuid-Zeeland – referentiegroep)

e

=

error-term

Voor alle gepresenteerde tabellen geldt dat: ***

=

statistisch significant bij p < 0.01

**

=

statistisch significant bij p < 0.05

*

=

statistisch significant bij p < 0.10

Bovendien geldt dat alle modellen zijn geschat onder de restrictie dat de verhuiswens niet gerelateerd is aan 1) studie of werk, 2) familie, 3) gedwongen verhuizing. Modelmatig is daar als restrictie aan toegevoegd dat geen van de gebruikte waarnemingen missing values mogen hebben. Tot slot heeft er een selectie plaats gevonden op de impliciete subsidie. Gevallen waarbij de impliciete subsidies kleiner is dan € 0 dan wel groter dan € 10.000 ,- per jaar, zijn buiten de analyse gehouden.

  41  

Tabel 21: de geschatte coëfficiënten van het logit model

Logistic regression

Log likelihood = -8377.1073

Number of obs =

17796

LR chi2(63)

=

1887.17

Prob > chi2

=

0.0000

Pseudo R2

=

0.1012

  42   

Verhuizen

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

Constante

-2.559927

0.2082358

-12.29

0.000

-2.968062

-2.151792

Implicietesubsidiedzd

-0.0847711

0.0140246

-6.04

0.000

-0.1122589

-0.0572834

Bewoningsduur2

0.4068255

0.0928821

4.38

0.000

0.2247799

0.5888711

Bewoningsduur3

0.3958873

0.101078

3.92

0.000

0.1977781

0.5939965

Bewoningsduur4

0.5105579

0.09655

5.29

0.000

0.3213233

0.6997925

Bewoningsduur5

0.3847431

0.1061731

3.62

0.000

0.1766476

0.5928386

Bewoningsduur6

0.384435

0.1001585

3.84

0.000

0.1881279

0.5807421

Leeftijdhh1

1.231145

0.0958004

12.85

0.000

1.043379

1.41891

Leeftijdhh2

1.411888

0.0635531

22.22

0.000

1.287326

1.53645

Leeftijdhh3

0.9637454

0.0622255

15.49

0.000

0.8417856

1.085705

Leeftijdhh4

0.4101253

0.0528069

7.77

0.000

0.3066258

0.5136248

Opleiding2

0.2558349

0.0470326

5.44

0.000

0.1636527

0.3480171

Opleiding3

0.5859293

0.0522656

11.21

0.000

0.4834906

0.688368

Roomstress

0.6044207

0.0837661

7.22

0.000

0.4402422

0.7685992

Kamers

-0.1249175

0.0209051

-5.98

0.000

-0.1658908

-0.0839442

Bouwjaar1

0.6086717

0.0873933

6.96

0.000

0.437384

0.7799593

Bouwjaar2

0.5654491

0.0729551

7.75

0.000

0.4224597

0.7084386

Bouwjaar3

0.4104471

0.0780022

5.26

0.000

0.2575656

0.5633287

Stedelijkheid

0.1220712

0.0569059

2.15

0.032

0.0105378

0.2336047

  43   

Verhuizen

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

WMG1

-0.048857

0.2676246

-0.18

0.855

-0.5733915

0.4756775

WMG2

0.7161937

0.241223

2.97

0.003

0.2434052

1.188982

WMG3

0.2497057

0.2703769

0.92

0.356

-0.2802233

0.7796348

WMG4

-0.2893012

0.2578079

-1.12

0.262

-0.7945954

0.215993

WMG5

0.642335

0.2799762

2.29

0.022

0.0935917

1.191078

WMG6

0.2939199

0.223321

1.32

0.188

-0.1437813

0.7316211

WMG7

0.1687782

0.2845824

0.59

0.553

-0.3889931

0.7265495

WMG8

0.125903

0.2013661

0.63

0.532

-0.2687672

0.5205732

WMG9

0.3963313

0.1911118

2.07

0.038

0.021759

0.7709035

WMG10

0.4042915

0.2153066

1.88

0.06

-0.0177017

0.8262847

WMG11

0.4358049

0.2553406

1.71

0.088

-0.0646535

0.9362634

WMG12

-0.0243761

0.225662

-0.11

0.914

-0.4666655

0.4179132

WMG13

0.3834915

0.1973039

1.94

0.052

-0.0032171

0.7702001

WMG14

0.2903575

0.2455225

1.18

0.237

-0.1908577

0.7715727

WMG15

0.375403

0.2871631

1.31

0.191

-0.1874262

0.9382323

WMG16

0.3112683

0.2112106

1.47

0.141

-0.1026969

0.7252336

WMG17

0.641986

0.1989183

3.23

0.001

0.2521133

1.031859

WMG18

0.1975484

0.2903486

0.68

0.496

-0.3715244

0.7666213

  44   

Verhuizen

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

WMG19

0.433297

0.200372

2.16

0.031

0.0405752

0.8260189

WMG20

0.3208272

0.2322016

1.38

0.167

-0.1342796

0.775934

WMG21

0.2195903

0.2026966

1.08

0.279

-0.1776877

0.6168683

WMG22

0.2439702

0.3141099

0.78

0.437

-0.3716739

0.8596143

WMG23

0.1847884

0.2313576

0.8

0.424

-0.2686641

0.6382409

WMG24

0.1362693

0.2678297

0.51

0.611

-0.3886672

0.6612058

WMG25

0.4685456

0.2800235

1.67

0.094

-0.0802903

1.017382

WMG26

0.4046929

0.2034934

1.99

0.047

0.0058531

0.8035327

WMG27

0.1096112

0.1867661

0.59

0.557

-0.2564436

0.475666

WMG28

0.2020828

0.2075659

0.97

0.33

-0.2047389

0.6089045

WMG29

0.3668328

0.2166289

1.69

0.09

-0.057752

0.7914176

WMG30

0.2763957

0.2468253

1.12

0.263

-0.207373

0.7601643

WMG31

0.1590806

0.185912

0.86

0.392

-0.2053002

0.5234614

WMG32

0.1501652

0.1983564

0.76

0.449

-0.2386062

0.5389365

WMG34

0.6493116

0.2678575

2.42

0.015

0.1243205

1.174303

WMG35

0.0950313

0.2481183

0.38

0.702

-0.3912716

0.5813341

WMG36

0.2346605

0.207694

1.13

0.259

-0.1724121

0.6417332

WMG37

0.3780365

0.2621939

1.44

0.149

-0.1358542

0.8919271

  45   

Verhuizen

Coef.

Std. Err.

z

P>|z|

[95% Conf. Interval]

WMG38

0.8669916

0.2650975

3.27

0.001

0.34741

1.386573

WMG39

0.5386658

0.2283939

2.36

0.018

0.091022

0.9863096

WMG40

0.7706298

0.2676021

2.88

0.004

0.2461394

1.29512

WMG41

0.3480491

0.2768009

1.26

0.209

-0.1944707

0.8905688

WMG42

0.2650389

0.3053308

0.87

0.385

-0.3333984

0.8634762

WMG43

0.2192755

0.2543794

0.86

0.389

-0.279299

0.7178501

WMG44

0.8695636

0.3237657

2.69

0.007

0.2349945

1.504133

WMG45

0.1856879

0.2905705

0.64

0.523

-0.3838197

0.7551956

WMG46

0.3693668

0.2166907

1.7

0.088

-0.0553392

0.7940729

  46   

Tabel 22: de marginale effecten van de verklarende variabelen Verhuizen ---------------------------Implicietesubsidiedzd

-0.0132***

[-6.06]

Bewoningsduur2

0.0683***

[4.08]

Bewoningsduur3

0.0674***

[3.61]

Bewoningsduur4

0.0869***

[4.87]

Bewoningsduur5

0.0652***

[3.35]

Bewoningsduur6

0.0620***

[3.70]

Leeftijdhh1

0.253*** [10.90]

Leeftijdhh2

0.284*** [19.32]

Leeftijdhh3

0.181*** [13.55]

Leeftijdhh4

0.0681***

[7.35]

Opleiding2

0.0412***

[5.26]

Opleiding3

0.102*** [10.20]

Roomstress

0.110*** [6.34]

Kamers

-0.0194***

Bouwjaar1

0.108*** [6.24]

Bouwjaar2

0.0872***

[7.84]

Bouwjaar3

0.0681***

[4.96]

Stedelijkheid

0.0188**

[2.16]

[-5.98]

  47  

WMG1

-0.00748

[-0.19]

WMG2

0.135**

[2.55]

WMG3

0.0417

[0.86]

WMG4

-0.0411

[-1.23]

WMG5

0.119**

[1.99]

WMG6

0.0497

[1.22]

WMG7

0.0276

[0.57]

WMG8

0.0203

[0.60]

WMG9

0.0684*

[1.89]

WMG10

0.0703*

[1.70]

WMG11

0.0766

[1.53]

WMG12

-0.00376

[-0.11]

WMG13

0.0660*

[1.77]

WMG14

0.0491

[1.09]

WMG15

0.0650

[1.19]

WMG16

0.0528

[1.36]

WMG17

0.118*** [2.82]

WMG18

0.0325

[0.64]

WMG19

0.0754*

[1.96]

WMG20

0.0546

[1.27]

WMG21

0.0362

[1.02]

WMG22

0.0407

[0.73]

WMG23

0.0303

[0.76]

WMG24

0.0220

[0.49]

WMG25

0.0831

[1.49]

WMG26

0.0701*

[1.80]

WMG27

0.0175

[0.57]

WMG28

0.0332

[0.92]

WMG29

0.0632

[1.54]

WMG30

0.0465

[1.04]

WMG31

0.0257

[0.83]

WMG32

0.0243

[0.73]

  48  

WMG34

0.120**

[2.10]

WMG35

0.0152

[0.37]

WMG36

0.0389

[1.06]

WMG37

0.0655

[1.31]

WMG38

0.169*** [2.77]

WMG39

0.0971**

[2.08]

WMG40

0.147**

[2.46]

WMG41

0.0598

[1.15]

WMG42

0.0445

[0.81]

WMG43

0.0363

[0.81]

WMG44

0.170**

[2.27]

WMG45

0.0305

[0.61]

WMG46

0.0637

[1.55]

---------------------------N pseudo R-sq

17796 0.101

---------------------------Marginal effects; t statistics in brackets (d) for discrete change of dummy variable from 0 to 1 * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

  49