Leefstijlsegmentatie en seniorenhuisvesting De relatie tussen homogeniteit qua leefstijlen en de prestaties van seniorencomplexen
Amsterdam School of Real Estate drs. M.A.C. Veldt
Leefstijlsegmentatie en seniorenhuisvesting De relatie tussen homogeniteit qua leefstijlen en de prestaties van seniorencomplexen
Opleiding
MSRE, 2010-2011
Onderdeel
Master Thesis
Student
drs. M.A.C. (Manon) Veldt
E-mailadres
[email protected]
Begeleiding
De heer ir. W.J.M. Scheffers
Datum
3 mei 2011
Samenvatting De aandacht voor leefstijlen is groot, zowel in de theorie als in de praktijk. Bij het toepassen van leefstijlen wordt vaak geredeneerd vanuit het vergroten van klantwaarde; mensen zouden het prettig vinden om samen te wonen met gelijkgestemden. Kwantitatief bewijs over de meerwaarde van homogeniteit van complexen voor de corporatie of belegger is echter beperkt. Dit is het vertrekpunt van deze scriptie, waarin de volgende vraag centraal staat: In hoeverre heeft een homogene samenstelling qua leefstijlen in wooncomplexen voor senioren aantoonbare (financiële) voordelen voor de corporatie in de vorm van beter presterende complexen? Een antwoord op deze vraag wordt gezocht middels een kwantitatief onderzoek onder 239 complexen van Woonzorg Nederland met zelfstandige woningen voor 55 plussers, waarbij de leefstijlsamenstelling in verband is gebracht met de prestaties van deze complexen. Bij de betreffende complexen is niet actief op leefstijlen gestuurd. De belangrijkste conclusies zijn als volgt. -
-
-
-
-
-
Een homogene samenstelling qua leefstijlen in wooncomplexen voor senioren biedt nauwelijks voordelen voor de corporatie wanneer gekeken wordt naar de prestatiemaatstaven zoals in dit onderzoek gedefinieerd. Er is geen correlatie gevonden tussen de mate van homogeniteit van het complex en het leegstandspercentage, de mutatiegraad, de (gecorrigeerde) mutatiegraad en het aantal weigeringen van woningzoekenden. Er is wel sprake van een beperkte correlatie tussen de mate van homogeniteit en het aantal aanmaningen. Deze wordt echter gekleurd doordat sprake is van multicollineariteit; de leefstijlen rood en aqua vertonen zelf ook correlatie met het aantal aanmaningen. De prestaties van de complexen vertonen meer correlatie met algemene kenmerken zoals de hoogte van de huur, de oppervlakte van de woning en het bouwjaar van het complex, dan met de verschillende leefstijlen en de homogeniteit. Met name de gecorrigeerde mutatiegraad (mutatiegraad, gecorrigeerd voor huurders die zijn overleden, verhuisd naar verzorgingshuis of verpleeghuis) vertoont correlatie met de hoogte van de huur, de woonoppervlakte en het bouwjaar. Deze algemene kenmerken hebben meer invloed op de prestaties dan de samenstelling van de leefstijlen. Deze conclusie vertoont overeenkomsten met wat uit de theorie blijkt; traditionele factoren zijn bij de verklaring van woongedrag belangrijker dan leefstijlen. In dit geval gaat het niet om traditionele factoren, maar ook om harde uitgangspunten bij woningen die meer invloed hebben dan homogeniteit qua leefstijlen. De basis voor prestaties van complexen wordt gevormd door algemene kenmerken als bouwjaar, afmeting van de woning en hoogte van de huur. Het toepassen van leefstijlen bij woningen die zwaar verouderd zijn, waar de huren te hoog liggen en/of waar de woningen te klein zijn, zal op basis van deze redenering weinig resultaat opleveren. Wanneer men prestaties wil verbeteren zijn de genoemde algemene zaken van grotere invloed dan leefstijlen; het renoveren en vergroten van woningen zal op basis van deze gegevens een grotere bijdrage leveren aan de prestaties dan het sturen op homogeniteit qua leefstijlen. Woontevredenheid is in het onderzoek niet meegenomen. Er kan op basis van dit onderzoek geen uitspraak gedaan worden over de relatie tussen homogeniteit qua leefstijlen en woontevredenheid.
Het onderzoek is uitgevoerd onder complexen waar niet op leefstijlen gestuurd is; de onderzoeksresultaten zijn gebaseerd op autonoom ontstane leefstijlsamenstellingen. I
De ervaring van een andere corporatie waar wel actief op leefstijlen gestuurd wordt, zijn echter zeer positief. Vestia maakt gebruik van leefstijlen in combinatie met andere maatregelen (renovatie, sociaal beheer) bij complexen waar problemen zijn op gebied van de leefbaarheid en boekt positieve resultaten. Wanneer een corporatie woningen op basis van leefstijlen toe wil wijzen, kan gebruik gemaakt worden van de volgende ervaringswijsheden: -
Het moet fysiek mogelijk zijn om verschillende leefstijlen te huisvesten. Er moet voor iedere leefstijl een gelijkwaardig alternatief zijn. Het moet in de betreffende gemeente juridisch mogelijk zijn om op basis van leefstijlen toe te wijzen. De corporatie moet bereid zijn tijd en geld te investeren; leefstijlen kunnen niet in korte tijd geïmplementeerd worden. Er moet sprake zijn van een flinke mutatiegraad, zodat in korte tijd een bepaalde mate van homogeniteit bereikt kan worden. Leefstijlen kunnen goed toegepast worden in buurten die geen duidelijke profilering/imago hebben; door middel van leefstijlen kan een complex duidelijker geprofileerd worden.
Tevens dienen de volgende kanttekeningen niet uit het oog verloren te worden, ook wanneer leefstijlen niet gebruikt worden bij de uiteindelijke toewijzing van woningen maar bijvoorbeeld alleen bij de positionering en profilering van complexen: -
-
-
-
Segmenteren is een middel en geen doel; vooraf dient bedacht te worden wat het doel is van het segmenteren. Traditionele indelingsvariabelen (leeftijd, inkomen, etniciteit, opleidingsniveau etc.) kunnen niet vervangen worden door leefstijlen, wel aangevuld. De traditionele indelingsvariabelen dienen dus nooit uit het oog verloren te worden. Ieder mens heeft kenmerken van meerdere leefstijlen; er is sprake van overlap. Leefstijlen zijn niet statisch, maar aan verandering onderhevig. Er is geen eenduidige relatie tussen gedrag en preferenties; mensen kunnen hetzelfde woongedrag vertonen maar hier een verschillende reden voor hebben. Er is een wederkerige relatie tussen wonen en leefstijlen; de woonsituatie beïnvloedt de leefstijl en omgekeerd. Dat senioren die dichtbij musea wonen vaak musea bezoeken kan zowel ingegeven zijn door hun leefstijl als door de woonsituatie. Koop- en huurbeslissingen zijn gebaseerd op compromissen, er zijn altijd meerdere factoren die een rol spelen; bijvoorbeeld de afstand tot de kinderen, of het centrum, de hoogte van de huur of de kwaliteit van de woning. De behoeftepiramide van woonwensen is voor ieder mens verschillend. Verhuizen is voor weinig mensen een hobby; een woning is, ook als huurwoning, een consumptiegoed met een lage frequentie. De clusterindeling van leefstijlen is deels subjectief; houd deze subjectiviteit in het oog. Leefstijlen zijn zowel in de theorie als in de praktijk populair. De populariteit betekent echter niet dat leefstijlen een wondermiddel zijn. Wanneer een organisatie besluit om gebruik te maken van leefstijlen in haar beleid, dient zij helder in beeld te hebben wat zij hiermee wil bereiken en of leefstijlen hier ook daadwerkelijk het juiste middel zijn. Wellicht zijn andere maatregelen op gebied van bijvoorbeeld sociaal beheer of renovatie ook noodzakelijk om het doel te bereiken; het gebruik van leefstijlen moet bewust en doordacht zijn.
De resultaten van het onderzoek laten zien dat kritisch gevolgd dient te worden wat het toepassen van leefstijlen en het bevorderen van homogeniteit bijdraagt aan de doelen van de organisatie.
II
Inhoudsopgave
1.
Inleiding en onderzoeksvragen
1
1.1
Aanleiding
1
1.2
Doelstelling en centrale vraag
2
1.2.1
Onderbouwing keuzes in centrale vraag
3
1.3
Methodologie en deelvragen
6
1.4
Leeswijzer
8
2.
Leefstijlen 2.1
Marktsegmentatie
2.2
Leefstijlen; achtergronden en verschillen in benadering
2.2.1
Verschillen in benadering
9 9 10 13
2.3
Definitie
15
2.4
Leefstijlen en vastgoed
16
2.4.1
Marketing en consumentgerichtheid in de vastgoedwereld
18
2.4.2
Toegepaste indelingen van leefstijlen op de woningmarkt
19
2.5
Toepassingen in de praktijk
24
2.5.1
BPF Bouwinvest
24
2.5.2
Vestia
25
2.5.3
Vivium Zorggroep
25
2.5.4
Woonzorg Nederland
27
2.6
Kritische blik
30
3.
Beantwoording deelvragen theorie
38
4.
Praktijkonderzoek
42
4.1
Uitgangspunten onderzoek
42
4.2
Omschrijving dataset
46
4.2.1
Leefstijlen binnen de complexen van de dataset
47
4.2.2.
Algemene kenmerken van de complexen in de dataset
50
III
4.3
Correlatieanalyses
52
4.4
Toetsing resultaten bij Vestia
57
5.
Beantwoording deelvragen
60
6.
Conclusies
65
7.
Beperkingen en aanbevelingen voor verder onderzoek
68
7.1
Beperkingen van het onderzoek
68
7.2
Aanbevelingen voor verder onderzoek
69
Bibliografie
71
Bijlage I: Profielschets Woonzorg Nederland
75
Bijlage II: Onderzoeksdata
76
Bijlage III Output SPSS
83
IV
Voorwoord
Met het schrijven van dit voorwoord is mijn afstudeerscriptie voor de MSRE opleiding voltooid. Nu het zover is, is er naast het vooruitzicht naar vrije avonden, weekenden en vakanties zonder scriptiestemmetje in het achterhoofd, ook een gevoel van weemoed. Mijn tijd aan de Amsterdam School of Real Estate heb ik als erg waardevol ervaren. De inhoudelijk interessante colleges en cases, maar ook de bredere blik op de vastgoedwereld die de opleiding heeft gegeven en de samenwerking met medestudenten, maakten ieder uur dat ik in deze studie heb gestoken de moeite meer dan waard. Ik wil de werkgevers die dit mogelijk hebben gemaakt, de Segesta Groep en Woonzorg Nederland, dan ook danken voor alle mogelijkheden die zij geboden hebben om mijn studie te faciliteren. Bij het schrijven van deze scriptie heb ik van de kennis en tijd van veel mensen gebruik mogen maken. Binnen Woonzorg Nederland waren dit Johan Westerbeek en Willemijn Souren van de afdeling Marketing. Zij hebben alle informatie verstrekt over het werken met leefstijlen binnen Woonzorg Nederland. Bij Martijn Heuperman en zijn collega’s van de afdeling Klantenservice heb ik verschillende malen aangeklopt voor informatie over de complexen en de prestaties voor mijn inhoudelijke onderzoek. Zij hebben deze informatie uit diverse systemen tevoorschijn getoverd en waar nodig handmatig gecontroleerd. Bedankt collega’s! Smart Agent en met name Gert Jan Hagen en Paul Merkx ben ik zeer erkentelijk voor de ondersteuning die geboden is bij het uitvoeren van het kwantitatieve onderzoek. Ronald Camstra van Vestia wil ik hartelijk danken voor de tijd die hij vrij heeft gemaakt voor een interview. Wim Scheffers heeft mij vanuit de Amsterdam School of Real Estate begeleid bij het schrijven van deze scriptie. Ik ben hem dankbaar voor zijn heldere commentaar. Tijdens het schrijven van de scriptie is met een aantal medestudenten een scriptiegroep gevormd waarmee we maandelijks bij elkaar zijn gekomen. Catharina, Jasper, Ilse, Sonja, Kevin, Laurens en Viviane; dank voor de gezelligheid en de motivatie. En Catharina, veel dank voor alle dagen dat gedeelde smart inderdaad halve smart is gebleken.
Manon Veldt 3 mei 2011 V
1.
Inleiding en onderzoeksvragen
Dit inleidende hoofdstuk is als volgt opgebouwd. In paragraaf 1.1. worden de aanleiding en achtergrond van het onderwerp geschetst. In paragraaf 1.2 worden de doelstelling van het onderzoek en de centrale vraag gepresenteerd, aansluitend worden in paragraaf 1.3 de methodologie en de deelvragen weergegeven. Afgesloten wordt met paragraaf 1.4, hier wordt de opbouw van het rapport omschreven.
1.1
Aanleiding
‘Diversiteit, veelvormigheid, complexiteit en onvoorspelbaarheid zijn in de Nederlandse samenleving belangrijke begrippen geworden’ schrijven Van Kempen et al. (2000). De discussie of traditionele variabelen als inkomen, leeftijd, opleiding, etniciteit en huishoudensamenstelling nog volstaan als segmentatiecriteria, of dat deze vervangen of aangevuld dienen te worden met leefstijlen is een veel gevoerde (zie onder andere Heijs et al. 2010, Pinkster en Van Kempen 2002, Bolster 2003, Hagen 2001). Met name sinds de jaren tachtig hebben onderzoekers getracht individuen en huishoudens in te delen op andere variabelen dan de genoemde traditionele, om gelijkgestemde groepen te vormen. Het begrip ‘leefstijlen’ heeft hierbij een centrale rol gespeeld (Pinkster en Van Kempen 2002, Heijs et al. 2009 en 2010). Zowel wetenschappelijke onderzoekers als commerciële bureaus hebben de afgelopen decennia een groot aantal indelingsmethoden van leefstijlen ontwikkeld. Het aantal verschillende leefstijlen en leefstijlindelingen is hierbij enorm toegenomen. Steeds vaker gaan ontwikkelaars en beleggers bij hun beleid uit van een van de leefstijlsegmentatiemethoden. Ook in de beleidswereld neemt de aandacht voor leefstijlen toe. Zo ziet de VROM-raad het wonen met gelijkgestemden als één van de drie belangrijkste trends die de toekomstige woonvraag bepalen (VROM-raad 2009). Inmiddels komt dit ook in de wetgeving terug; in de nieuwe Huisvestingswet (die overigens nog niet in werking is getreden) is de mogelijkheid opgenomen om te sturen op leefbaarheid, hierbij kan gebruik gemaakt worden van leefstijlen (Crone en Mulder 2010). Zeker is dat leefstijlen zowel in de literatuur als in de praktijk erg populair zijn. Gesteld zou kunnen worden dat het een open deur is dat mensen samen willen leven met gelijkgestemden. Dat mensen hierdoor prettiger wonen, minder overlast zullen ervaren en 1
dat dit ook uitmondt in voordelen voor de corporatie, bijvoorbeeld in de vorm van minder klachten en minder mutaties. Vanuit deze redenering heeft het voor een corporatie altijd toegevoegde waarde om op leefstijlsamenstelling te sturen; het resulteert in een hogere klanttevredenheid en betere financiële prestaties. Kwantitatief onderzoek naar de resultaten van het toepassen van leefstijlen is echter zeer beperkt, vaak gaat het om kwalitatieve onderzoeken, met name gericht op woonbeleving en klanttevredenheid. Bij het lezen van dergelijke rapportages en literatuur over leefstijlen rees meer dan eens de vraag of er hard, kwantitatief bewijs geleverd kan worden dat leefstijlen een meerwaarde hebben voor beleggers en/of corporaties in de vorm van betere prestaties van de complexen. In deze scriptie wordt kwantitatief onderzoek verricht naar de leefstijlsamenstelling van seniorencomplexen en de relatie van deze leefstijlsamenstelling met de (objectief meetbare) prestaties van deze complexen. Levert het voor een corporatie aantoonbare voordelen op wanneer een complex een homogene(re) samenstelling heeft qua leefstijlen?
1.2
Doelstelling en centrale vraag
De doelstelling van dit onderzoek is:
Het verkrijgen van inzicht of en zo ja in hoeverre het segmenteren op basis van leefstijlen in seniorencomplexen aantoonbare voordelen op kan leveren voor een corporatie.
Leveren de theorieën rond leefstijlen ook daadwerkelijk resultaat op in de praktijk en zijn de prestaties van complexen die qua leefstijlen homogeen zijn beter dan complexen die qua leefstijlen heterogeen zijn?
De centrale vraag is als volgt geformuleerd:
In hoeverre heeft een homogene samenstelling qua leefstijlen in wooncomplexen voor senioren aantoonbare (financiële) voordelen voor de corporatie in de vorm van beter presterende complexen? In de volgende paragraaf zal een ingegaan worden op de onderbouwing van deze centrale vraag.
2
1.2.1 Onderbouwing keuzes in centrale vraag
Dit onderzoek is specifiek gericht op de huurmarkt. Hoewel ook op de koopmarkt de kennis over leefstijlen veelvuldig wordt toegepast, is het doel van het toepassen hier anders. Op de koopmarkt kan een ontwikkelaar slechts eenmalig een voordeel behalen; bij de verkoop van de woningen die hij ontwikkelt. Daarna heeft de ontwikkelaar geen direct belang meer en is het tevens niet meer mogelijk om invloed te hebben op de samenstelling van de inwonersgroep van een wijk, dit zal door de markt bepaald worden. Op de huurmarkt daarentegen heeft een corporatie/belegger een belang dat zich over een langere termijn strekt, namelijk de gehele exploitatieperiode van een complex. Tevens heeft zij, binnen de wettelijke mogelijkheden, invloed aan wie de woningen verhuurd worden. Een corporatie/belegger heeft er belang bij dat er geen leegstand is in een complex, dat woningen snel verhuurd worden en dat bewoners tevreden zijn, zodat zij in het complex willen blijven wonen en de mutatiegraad laag blijft. Wanneer een complex in een neerwaartse spiraal terechtkomt, is het erg lastig om hier weer uit te komen; in een complex met veel leegstand is het lastig huurders trekken. Kortom; een ontwikkelaar heeft een eenmalig belang en eenmalige mogelijkheid om te sturen, een corporatie/belegger heeft een voortdurend belang en ook voortdurende mogelijkheden om te sturen. Om deze reden is dit onderzoek gericht op de huurmarkt.
Binnen de huurmarkt is gekozen voor de sociale huursector. In het onderzoek zijn alleen complexen meegenomen met woningen onder de liberalisatiegrens (maximale huur van € 647,53, peildatum 2009). Er is met name veel onderzoek gedaan naar leefstijlen onder hogere inkomens. Met dit onderzoek wordt getracht een bijdrage te leveren aan de kennis over leefstijlen onder lagere inkomensgroepen.
In het vervolg van deze scriptie zal gesproken worden over corporaties, aangezien het onderzoek gedaan wordt bij een corporatie; Woonzorg Nederland (zie voor een profielschets bijlage I). Er zullen echter parallellen zijn met een reguliere belegger.
In dit onderzoek is specifiek gekeken naar wooncomplexen voor senioren. Senioren worden in deze scriptie gedefinieerd als iedereen die 55 jaar of ouder is. Er zijn meerdere redenen voor de keuze voor senioren als onderzoeksgroep. Ten eerste is de onderzoeksgroep ‘senioren’ reeds een segment. Er is gesegmenteerd op een van de traditionele segmentatiecriteria; leeftijd. Bij onderzoeken waar de gehele bevolking als onderzoeksgroep wordt genomen, worden bij segmentatie senioren vaak als één categorie gezien. Het onderzoeken van een doelgroep die in ieder geval qua leeftijd homogeen is, vormt een 3
interessante toevoeging in de kennis over leefstijlen; hier wordt verder ingezoomd op één segment uit de traditionele segmentatiemethode.
Ten tweede vormen senioren voor de vastgoedsector een enorm marktpotentieel. Nu al zijn er twee keer zoveel 55-64 jarigen en acht keer zoveel 85 plussers als vijftig jaar geleden. De komende jaren zal hier echter een nog verdere versnelling in optreden. Onder invloed van de geboortegolf in de jaren 1945-1970, de immigratie in de jaren zeventig en de gestegen levensverwachting neemt het aantal senioren tussen 2005 en 2020 toe van 4,2 miljoen tot 5,5 miljoen (VROM 2007). De grootste stijging vindt plaats in de groep jonge senioren van 55 tot 75 jaar. Deze groep stijgt van 3,2 miljoen naar 4,2 miljoen (VROM 2007). Het aantal senioren zal tot 2035 blijven stijgen. Daarmee is echter niet gezegd dat ook het wonen makkelijk te voorspellen is. Deze groep is heterogener dan de senioren uit het verleden; de grote sociaal-culturele en sociaaleconomische dynamiek maakt dat de relatie tussen leeftijd en wonen onvoorspelbaarder wordt. De verschillen tussen senioren qua opleidingsniveau, inkomen en huishoudensamenstelling worden steeds groter, onder andere door de volgende redenen (VROM 2007): -
Veranderende opvattingen over huwelijk en gezin; De toename van het aantal echtscheidingen maakt dat steeds meer mensen als alleenstaande de 65-jarige leeftijd bereiken. Het aandeel vrouwen dat nooit een kind heeft gekregen neemt toe.
-
Rijping van het pensioenstelsel; De witte vlek in het pensioenstelsel (alleen AOW) is door de rijping van het pensioenstelsel en de toegenomen arbeidsparticipatie grotendeels verdwenen. De grijze vlek (onvolledige pensioenaanspraken) is veel gecompliceerder geworden door werkonderbrekingen en echtscheidingen.
-
Toename eigenwoningbezit; Steeds meer gepensioneerden wonen in een koopwoning. Dit heeft grote gevolgen voor de vermogenspositie. Mensen die levenslang huren hebben veelal een zwakkere sociaaleconomische positie en delen minder in welvaartseffecten.
-
Toegenomen opleidingsniveau; Door het hogere opleidingsniveau zijn kinderen verder van hun ouders gaan wonen. Ook de differentiatie in opleidingsniveau en arbeidsparticipatie onder ouderen zelf is toegenomen. Dit mondt tevens uit in grote veranderingen in vrijetijdsgedrag.
-
Doorlopende suburbanisatie; Meer mensen worden oud buiten de stad. De categorie ouderen in de stad behoort in toenemende mate tot de etnische minderheden.
4
Gemiddelden naar leeftijd zullen steeds minder zeggen over de populatie en zijn steeds minder hanteerbaar als basis voor beleidsvorming. Niet iedereen heeft kunnen profiteren van grotere welvaart, waardoor er ook een groep is die juist afhankelijker en hulpbehoevender is. De diversiteit onder ouderen wordt groter en dit geldt ook voor hun woonvoorkeuren. De vastgoedwereld zal in de strijd om de consument hierop in moeten spelen. Als er een groep is waar de traditionele segmentatiecriteria aanvulling of vervanging behoeven dan komt de seniorengroep zeker in aanmerking. Dit maakt het relevant en interessant om te bestuderen of leefstijlen een segmentatie-instrument zijn waar corporaties een voordeel mee kunnen behalen. Zeer interessant en relevant naast de vraag of een homogene samenstelling qua leefstijlen aantoonbare voordelen oplevert voor de corporatie, is de vraag of een homogene samenstelling aantoonbare voordelen oplevert voor de bewoners. De uitdrukkelijke wens bestond om deze vraag mee te nemen in het onderzoek. Woningcorporaties zijn maatschappelijke instellingen die geen winstdoelstelling hebben, dit maakt de vraag wat het voordeel is voor de bewoners relevant. Voordelen voor bewoners kunnen resulteren in een hogere woontevredenheid en zo ook een voordeel opleveren voor de corporatie door bijvoorbeeld minder klachten en minder mutaties; dit zal een direct financieel voordeel opleveren. Het uitgangspunt van het onderzoek was om de samenstelling qua leefstijlen van complexen te vergelijken met de financiële prestaties én de woontevredenheid en te analyseren of er samenhang bestaat tussen de genoemde drie aspecten. Cijfers over woontevredenheid en klachten bleken binnen Woonzorg Nederland echter niet beschikbaar of niet goed vergelijkbaar te zijn op complexniveau, waardoor er onderzoekstechnisch geen vergelijking gemaakt kon worden tussen de woontevredenheid van bewoners in complexen met een homogene(re) samenstelling qua leefstijlen en bewoners in complexen met een heterogene(re) samenstelling qua leefstijlen. Ervan uitgaande dat bij een lagere woontevredenheid bewoners eerder zullen verhuizen en er derhalve een verband is tussen de woontevredenheid en de gecorrigeerde mutatiegraad, zouden parallellen getrokken kunnen worden. De exacte relatie tussen woontevredenheid en mutatiegraad kan echter in dit onderzoek niet aangetoond worden, uitspraken hierover zouden grenzen aan speculeren en worden om deze reden niet gedaan. Het doel van dit onderzoek is niet om tot een ‘beste’ indeling van leefstijlen te komen. Verschillende indelingen van leefstijlen worden uiteengezet en vergeleken, er wordt echter geen oordeel over een beste indeling gegeven; dit zou een onderzoek op zich zijn. Bij het onderzoek wordt het leefstijlonderzoek dat Smart Agent (zie paragraaf 2.5.4) heeft verricht bij
5
Woonzorg Nederland als uitgangspunt genomen. Er wordt geen inhoudelijke discussie gevoerd over de juistheid danwel onjuistheid van het model van Smart Agent.
1.3
Methodologie en deelvragen
Het onderzoek bestaat uit een theoretisch kader en een praktijkonderzoek. In het theoretisch kader wordt de bestaande kennis over leefstijlen in kaart gebracht. Het theoretisch kader heeft een beschrijvend karakter en is gebaseerd op een literatuurstudie en op voorbeelden uit de vastgoedpraktijk waarbij leefstijlen worden toegepast. De volgende deelvragen zijn geformuleerd als uitgangspunt voor het theoretisch kader:
1. Wat wordt verstaan onder leefstijlen? 2. Welke indelingsmethoden van leefstijlen worden toegepast in de vastgoedpraktijk? 3. Wat is de stand van zaken met betrekking tot de toepassing van leefstijlen op de vastgoedmarkt? 4. Wat is bekend over leefstijlen in de lagere inkomensklassen? 5. Welke aanwijzingen zijn er dat de traditionele indelingsvariabelen (huishoudengrootte, inkomen, leeftijd) alleen niet meer voldoen? 6. Wat zijn de belangrijkste kritische kanttekeningen bij het toepassen van leefstijlen? Deze eerste zes deelvragen zullen beantwoord worden na afronding van het theoretisch kader.
Het praktijkonderzoek heeft een toetsend karakter. Getoetst wordt of een homogene(re) samenstelling qua leefstijlen samenhang vertoont met de prestaties van deze complexen, aan de hand van goed meetbare en vergelijkbare prestatie-indicatoren, die in hoofdstuk 4 toegelicht zullen worden. De volgende deelvragen zijn geformuleerd:
7. Hoe ligt de verhouding tussen homogene en heterogene complexen in de dataset? 8. Wat zijn, naast de verschillen in leefstijlsamenstelling, verschillen tussen homogene complexen en heterogene complexen in de dataset? 9. Presteert in de dataset een complex waarin een qua leefstijlen homogene groep woont beter dan een complex waarin een qua leefstijlen heterogene groep woont? a. Is de mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? b. Is de gecorrigeerde mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? 6
c. Is het leegstandspercentage van homogene complexen lager dan dat van heterogene complexen? d. Is het aantal weigeringen lager bij homogene complexen dan bij heterogene complexen? e. Is het aantal aanmaningen lager bij homogene complexen dan bij heterogene complexen? 10. Zijn er andere verbanden die gelegd kunnen worden tussen kenmerken van complexen in de dataset en de prestaties? 11. Hoe kan een corporatie die zich richt op senioren gebruik maken van leefstijlsegmentatie om de prestaties van een complex te vergroten? Deze deelvragen zullen beantwoord worden door middel van een kwantitatief onderzoek onder 317 door heel Nederland verspreid liggende complexen van Woonzorg Nederland, waarvan de samenstelling qua leefstijlen van de bewoners in kaart is gebracht (zie voor meer informatie over leefstijlen binnen Woonzorg Nederland paragraaf 2.5.4). Bij het toewijzen van de woningen in deze complexen is niet gekeken naar de leefstijl van de toekomstige huurders. De leefstijlsamenstelling van de bewonersgroep is dus niet actief beïnvloed.
In het onderzoek worden de gegevens over de leefstijlsamenstellingen middels verschillende correlatieanalyses, welke uitgevoerd zijn in het programma SPSS, in verband gebracht met algemene kenmerken en goed vergelijkbare prestatie-indicatoren van complexen. Bij de correlatieanalyses is een betrouwbaarheidsinterval aangehouden van 95 procent.
De resultaten van het kwantitatieve onderzoek worden vervolgens getoetst aan de ervaringen van Vestia waar, in tegenstelling tot Woonzorg Nederland, wel al actief gestuurd wordt op leefstijlen.
7
1.4
Leeswijzer
De opbouw van deze scriptie is schematisch weergegeven in figuur 1. Na dit inleidende hoofdstuk wordt in hoofdstuk 2, als achtergrond voor het praktijkonderzoek, de voor deze scriptie relevante bestaande kennis over leefstijlen uiteengezet. In hoofdstuk 3 worden de eerste zes deelvragen beantwoord en wordt zo een brug geslagen tussen de theorie en de praktijk.
Aansluitend wordt in hoofdstuk 4 het praktijkonderzoek uiteengezet. Ook alle keuzes die gemaakt zijn bij het uitvoeren van het onderzoek worden hier verantwoord. In hoofdstuk 5 worden de deelvragen die geformuleerd zijn voor het praktijkonderzoek beantwoord. Vervolgens worden in hoofdstuk 6 de centrale vraag beantwoord en de conclusies weergegeven. In hoofdstuk 7 volgen de beperkingen van het onderzoek en worden aanbevelingen voor verder onderzoek gedaan.
Figuur 1: opbouw scriptie
8
2.
Leefstijlen
In dit hoofdstuk wordt de al bekende kennis rond leefstijlen uiteengezet, zowel vanuit de theorie als vanuit de praktijk. Het doel is om achtergrondinformatie over leefstijlen weer te geven als aanloop naar het praktijkonderzoek. Tevens worden de begrippen die benodigd zijn voor het onderzoek uitgewerkt en afgebakend. In figuur 2 is de opbouw van het hoofdstuk schematisch weergegeven.
Gestart wordt met de theorie over leefstijlen. In paragraaf 2.1 wordt nader ingegaan op marktsegmentatie. In paragraaf 2.2 wordt de achtergrond van leefstijlen omschreven; uit welke onderzoeksdomeinen is het begrip Figuur 2: opbouw hoofdstuk 2
afkomstig en wat zijn de verschillen in benadering? Aansluitend wordt in
paragraaf 2.3 een definitie gegeven waar in het vervolg van het onderzoek van uitgegaan zal worden. Vervolgens wordt een brug geslagen naar de praktijk. In paragraaf 2.4 wordt de link tussen leefstijlen en vastgoed gelegd. Hier wordt ingegaan op marketing en consumentgerichtheid in de vastgoedsector en verschillende indelingen van leefstijlen op de vastgoedmarkt. In paragraaf 2.5 worden enkele toepassingen uit de praktijk omschreven. In paragraaf 2.6 wordt, zowel vanuit de theorie als vanuit de praktijk, een overzicht gegeven van de kritische kanttekeningen bij leefstijltoepassingen.
2.1
Marktsegmentatie
Marktsegmentatie is een centraal onderdeel van marketing en refereert aan het opdelen van markten in submarkten met dezelfde eigenschappen (Kavak 2007). De keuze van de overeenkomstige eigenschappen (de segmentatiebasis) is een van de meest onderzochte onderwerpen binnen de marketingwetenschap (Wedel en Kamakura 2000).
9
Segmentatie wordt toegepast om efficiënter gebruik te kunnen maken van middelen en om beter te kunnen concurreren (Koopmans 1996). Een organisatie kan zich specifiek richten op een bepaald marktsegment en hier specialist worden, of kan haar producten aanpassen voor verschillende marktsegmenten. Traditioneel kan bijvoorbeeld worden gesegmenteerd op geografische kenmerken (beperken tot een land of een regio en daardoor veel kennis over het betreffende gebied opbouwen), leeftijd (seniorenhuisvesting versus studentenhuisvesting), of inkomen (realiseren van villawijken versus realiseren van sociale woningbouw). Andere traditionele segmentatievariabelen zijn huishoudensamenstelling, opleidingsniveau en etniciteit. Bij deze traditionele wijzen van segmenteren zijn de variabelen allemaal ‘hard’; de leeftijd van een persoon staat vast, evenals het opleidingsniveau, het inkomen en zijn etniciteit. De maatschappij is echter complexer geworden (o.a. Heijs et al 2010, Smit 2003, Van Kempen et al. 2000). Hoewel segmentatiestudies op sociodemografische basis (geslacht, leeftijd en inkomen) nog steeds veel gebruikt worden, is ook de emotionele factor van producten en diensten steeds belangrijker geworden (Pine en Gilmore 1999). Het segmenteren op basis van leefstijlen is een voorbeeld van segmenteren op zachtere, minder direct zichtbare variabelen.
2.2
Leefstijlen; achtergronden en verschillen in benadering
Het begrip ‘leefstijl’ wordt op verschillende manieren gebruikt en gedefinieerd. Enerzijds is er veel theorie en wetenschappelijke literatuur, anderzijds wordt het begrip in de praktijk in verschillende contexten gebruikt, zonder dat er altijd een theoretische achtergrond is. Hierdoor kan verwarring ontstaan over wat ermee bedoeld wordt. Dat leefstijlen veel aandacht hebben, zowel in de wetenschappelijke wereld als in de alledaagse praktijk is echter duidelijk. Bedrijven maken samen met marketingbureaus gebruik van leefstijlen om klanten beter te kunnen benaderen en te bedienen. Hierbij wordt vaak de Engelse variant lifestyle gebruikt. De term lifestyle is een trendy variant van het begrip leefstijl die nog breder en veelvuldiger wordt gebruikt; er zijn diverse lifestyle magazines (Linda, VT Wonen, Mens Health) en lifestyle beurzen (Kampeerbeurs, Kamasutra, Miljonair fair). In dit onderzoek zal de Nederlandse term leefstijl gehanteerd worden. Hierbij zal worden aangesloten bij de definities uit de wetenschap. Sinds de introductie in het begin van de twintigste eeuw wordt het leefstijlbegrip gebruikt om gedrags- en leefpatronen van mensen te bestuderen. Leefstijlen worden vanuit verschillende 10
disciplines onderzocht, zoals de sociologie, sociale geografie, psychologie en filosofie (Pinkster en Van Kempen 2002, Heijs et al. 2009). De wens om meer inzicht te krijgen in de smaak en wensen van de consument heeft een wildgroei aan typologieën teweeg gebracht. De verschillende benaderingen leiden tot spraakverwarringen die het nut van het begrip niet ten goede komen (Pinkster en Van Kempen 2004). Enerzijds bestaan er grote verschillen tussen de benadering van de disciplines en anderzijds is er ook veel overlap. Heijs et al. (2009) en Pinkster en Van Kempen (2002) hebben een overzicht opgesteld van de oorsprong van het begrip vanuit verschillende vakgebieden. Hier wordt, als achtergrond voor het praktijkonderzoek en als start voor het opstellen van een definitie, een korte samenvatting gegeven van de achtergrond van het begrip in de verschillende vakgebieden. Sociologie In de sociologie draait het leefstijlbegrip om theorievorming en om de rol van consumptie in de moderne samenleving. Door consumptie wordt de individuele keuzevrijheid zichtbaar. Het begrip werd aan het einde van de negentiende eeuw geïntroduceerd door Veblen (1899, in Heijs et al. 2009). Volgens Veblen wordt de uiteindelijke waarde van goederen meer bepaald door de rol als symbool in sociale relaties dan door de materiële kwaliteiten; hiermee wordt gerefereerd aan statussymbolen. Weber (1922) heeft de aanzet gegeven tot de theoretische fundering van leefstijl als wetenschappelijk concept. Hij onderscheidt drie domeinen (economie, cultuur en politiek) waarbinnen sprake is van klassen, standen en partijen. In het culturele domein ontstaan statusgroepen die beschikken over specifieke kennis en omgangsvormen. Personen in een statusgroep hebben een levensstijl waarmee zij aanzien trachten te verwerven, waarmee zij zich kunnen identificeren met de groep en kunnen onderscheiden van andere groepen. Dit vat Weber als een leefstijl op. Bourdieu (1979) maakt onderscheid tussen de dimensies kapitaalvolume (weinig-veel) en kapitaalsamenstelling (economisch-cultureel). Leefstijlen vormen de consequentie van de verdeling op deze dimensies; het zijn stileringen van gedrag. Leefstijlgroepen zijn in zijn benadering niet discreet, er zijn overlappingen mogelijk. Recentere auteurs die met een sociologische invalshoek naar leefstijlen kijken zijn De Wijs Mulkens en Ganzeboom. De Wijs Mulkens (1999) stelt dat woongedrag een uiting is van smaak en sociale identiteit. Ganzeboom (1988) concludeert dat leefstijlen bestaan uit samenhangende patronen van uiterlijk waarneembare, expressieve gedragskeuzen en smaakuitingen. Aan leefstijlen liggen volgens hem een drietal dimensies ten grondslag; economisch, cultureel en levensfase.
11
Sociale geografie In de sociale geografie zijn leefstijlen met name verbonden met keuzes. Consumenten beschikken over beperkte middelen en over beperkte tijd. Doordat tijd en ruimte schaars zijn, hebben zij veel invloed op dagelijkse leefpatronen (Arentze en Timmermans 2000). De tijdruimte benadering heeft in Nederland navolging gevonden onder Amsterdamse geografen die zich bezig hebben gehouden met het leefstijlbegrip. Psychologie Volgens meerdere auteurs uit de psychologie kunnen leefstijlen domeinspecifiek zijn en betrekking hebben op zaken als vakantie, wonen etc. Gebruik van het begrip in de marketing heeft geleid tot belangstelling vanuit de richting van de economische psychologie. Leefstijlen werden in de psychologie in 1933 voor het eerst gebruikt door Adler. Adler introduceerde de psychoanalyse, om het geheel van motieven, trekken, interesses en waarden aan te geven dat uniek is voor een persoon. Daarna is vanuit deze discipline tot de jaren negentig weinig nieuws toegevoegd. Perrels (in Paauw et al. 1994) ziet leefstijlen als gedrag en in het bijzonder gewoontevorming van huishoudens of individuen, voor zover van significante invloed op de besteding van tijd en geld. Volgens Vlek (in Paauw et al. 1994) bezitten leefstijlen een dieptestructuur (latente kenmerken als kennis en attitude) en een oppervlaktestructuur (manifeste of expressieve kenmerken, ofwel het gedrag). Marketing Vanuit de marketing zijn vele indelingen ontwikkeld om marktsegmenten of doelgroepen te kunnen onderscheiden en daardoor nieuwe producten te differentiëren. Zoals reeds aangegeven in paragraaf 2.1 heeft marktsegmentatie door de jaren heen een evolutie doorgemaakt. William Lazer staat bekend als degene die het leefstijlbegrip in 1963 in de marketing introduceerde (in Tikkanen 2004). Hij adviseert kennis van leefstijlen te gebruiken bij het verklaren en voorspellen van consumentengedrag. Daarop volgen verschillende studies op basis van de AIO benadering; activiteiten, interesses en opinies van consumenten worden in beeld gebracht om op basis daarvan te kunnen segmenteren (Wells & Tigert 1971 en Lancaster en Massingham 1993). Deze werkwijze kreeg veel kritiek door de beperkte theoretische basis. Vervolgens werd getracht bestaande theorieën te integreren, middels wat psychografisch onderzoek genoemd wordt (Mitchell 1983, Holt 1997). De psychografische consumentensegmentatie wordt in het spraakgebruik wel aangeduid als leefstijlsegmentatie. Waar het begrip leefstijl wijst op een sterke gedragsmatige invalshoek, richt de psychografische consumentensegmentatie zich nadrukkelijk op de achterliggende drijfveren en emoties; niet het gedrag dat men vertoont, maar de achterliggende reden van dat gedrag. 12
Gaat men naar een bar om te netwerken of om gezellig biertje te drinken? (Hagen 2006). Mitchell gebruikte de VALS methode (Values and Lifestyle Segmentation). Hierbij worden ook activiteiten, interesses en opinies gebruikt, maar deze worden beschouwd als uiting van een psychologische staat die consumptiegedrag structureert. Uitgangspunten voor de leefstijlindeling van Mitchell zijn de behoeftepiramide van Maslow en de mate waarin men intern of extern georiënteerd is. De belangrijkste kritiek op het werk van Mitchel is het ontbreken van inzicht in de opzet en de data-analyse. Toch is VALS nog steeds populair en waarschijnlijk de basis voor veel leefstijlindelingen. Zoals uit bovenstaande blijkt, zijn er veel verschillende achtergronden van waaruit leefstijlen onderzocht zijn. De verschillende achtergronden kunnen niet geheel los van elkaar gezien worden; zij zullen elkaar ook beïnvloeden. Dit onderzoek is met name gericht op de praktische toepassing van leefstijlen. Hoe kan een organisatie leefstijlen gebruiken om haar doelen te bereiken? Hierbij sluit de achtergrond vanuit de marketing het meest aan.
2.2.1 Verschillen in benadering
Het uiteenlopende karakter van de leefstijlliteratuur en de verschillende invalshoeken van de vele typologieën bemoeilijken het vormen van een helder overzicht. In de vorige paragraaf is een overzicht gegeven van verschillende vakgebieden die zich bezighouden met het leefstijlbegrip. Pinkster en Van Kempen (2002) onderscheiden vier dimensies waarop leefstijlindelingen van elkaar verschillen. Deze dimensies zijn niet één op één te vertalen naar de verschillende voorgenoemde vakgebieden; het blijkt dat ook binnen een vakgebied onderzoekers het niet altijd met elkaar eens zijn over de benaderingswijze, of de dimensies in het midden laten. Om deze reden worden onderstaande verschillen in benadering separaat genoemd. De dimensies zullen als verdere achtergrond voor het onderzoek kort worden toegelicht en waar mogelijk worden ze tevens in verband gebracht met de in de vorige paragraaf genoemde vakgebieden. Leefstijl als samenstel van traditionele variabelen of restcategorie Een eerste categorie auteurs (Ganzeboom 1988, Salomon en Ben-Akiva 1983) beschouwt leefstijl als de uitkomst van een specifieke samenstelling van sociaaleconomische, culturele en demografische kenmerken. Mensen met dezelfde sociaaleconomische, culturele en demografische kenmerken zullen in deze definitie eenzelfde leefstijl hebben. Een tweede categorie onderzoekers (De Wijs-Mulkens 1999) beschouwt leefstijlen als restcategorie; het betreft juist het deel dat niet verklaard kan worden op basis van de traditionele variabelen. Zij 13
gaan ervan uit dat huishoudens met dezelfde achtergrond en hetzelfde inkomen, wonende in dezelfde straat, er een verschillend normen-, waarden- en bestedingspatroon op na kunnen houden. Vanuit de marketing neigt men met name naar deze benadering. De derde categorie (Van Diepen en Ennen 1996, De Rooij en Wallagh 2000) combineert de beide visies en zien leefstijlen als een combinatie tussen traditionele variabelen en gedrag. Leefstijl als concreet gedrag of leefstijl als persoonlijke voorkeur (attitude/preferentie) Een eerste groep onderzoekers gaat uit van gedrag dat daadwerkelijk vertoond wordt en dat mensen van elkaar onderscheidt. Leefstijl uit zich in specifieke keuzen van consumptie als gevolg van smaakverschillen. Daarnaast is de signaalwaarde van consumptie van belang; de status die een consumptiegoed meebrengt voor de consument. Door het dragen van bepaalde kleding(merken) kan men bijvoorbeeld aangeven tot welke groep men wel behoort en tot welke juist niet. De marketing sluit zich met name aan op deze benadering. Een tweede groep onderzoekers richt zich uitsluitend op attitudes en preferenties. Attitudes en preferenties worden gezien als onafhankelijke variabelen, die menselijk gedrag wel kunnen beïnvloeden maar die niet altijd in gedrag zichtbaar worden. Onderzoek is met name gericht op het uitlichten van opvattingen en voorkeuren en niet van gedragskeuzen. Deze benadering sluit meer aan bij de sociologie. Leefstijl als individueel of als groepskenmerk Onderzoek naar gedrag vindt vaak plaats op het niveau van het individu en minder op niveau van het huishouden. Daarnaast zijn er veel onderzoeken die zich richten op de leefstijl van een groep; bijvoorbeeld hoger opgeleiden. Leefstijlonderzoek is vaak op basis van het individu. Wanneer dit wordt doorvertaald naar huishoudens, wordt een huishouden op basis van individuele kenmerken ingedeeld bij een bepaalde leefstijlgroep. Dit kan tot verkeerde conclusies leiden. Leefstijl als statisch of als dynamisch verschijnsel De meeste leefstijlonderzoekers vermijden de vraag of leefstijl een statisch of een dynamisch verschijnsel is (Versantvoort 2000, Ouwehand 2001). De meeste onderzoekers beschrijven het als statisch en onveranderlijk. Anderen (Sobel 1983, Ganzeboom 1988) zijn van mening dat leefstijl een dynamisch gegeven is; veranderingen in het leven kunnen leiden tot veranderingen in leefstijl. In de marketing en psychologie gaat men uit van leefstijl als een dynamisch verschijnsel. In de sociale geografie en sociologie wordt hier geen helder standpunt over ingenomen.
14
In de volgende paragraaf wordt toegewerkt naar een definitie van leefstijlen voor dit onderzoek en wordt tevens aangegeven welke van de bovengenoemde benaderingen het uitgangspunt zijn.
2.3
Definitie
Op basis van de uiteenlopende genoemde achtergronden en benaderingen, bestaan er verschillende definities voor het begrip leefstijl, onderstaand zijn een aantal definities weergegeven: Lifestyle; defines how people live, what activities they like, how they see themselves and their surroundings, and what they value the most (Kavak 2007). Leefstijl; het gedrag dat een persoon tentoonspreidt als gevolg van zijn individuele smaak, voorkeuren, motivatie en normen en waarden (Wirth 1938). Orientation with respect to spending time, money and energy (Bell 1958). In dit onderzoek is gekozen voor de definitie van Pinkster en Van Kempen (2002) als uitgangspunt. Leefstijlen worden in dit onderzoek gedefinieerd als: Een consistente set preferenties (attitudes) en gedrag op de leefgebieden werk, gezin, wonen, consumptie en vrije tijd. Hiermee is niet gezegd dat alle andere genoemde definities onjuist zijn. Deze definitie is voor dit onderzoek het meest passend en compleet, om de redenen die hieronder geschetst worden. De definitie refereert naar concreet gedrag. Wanneer alleen gekeken zou worden naar preferenties die mensen hebben, wordt voorbijgegaan aan de haalbaarheid van deze preferenties. Het gaat er echter uiteindelijk om of deze wensen ook realistisch zijn, bijvoorbeeld of iemand de financiële middelen heeft om zijn wensen ook in daden om te zetten. Anders gezegd; wanneer wensen niet omgezet kunnen worden in gedrag, is het voor marketeers en aanbieders van producten niet interessant om hier onderzoek naar te doen. Gezien het praktijkgerichte karakter van dit onderzoek, wordt concreet gedrag meegenomen in de definitie. Daarnaast zijn echter tevens de preferenties van belang; de reden dat iemand in de binnenstad wil wonen kan gelegen zijn in het feit dat deze persoon houdt van levendigheid,
15
maar kan er ook in gelegen zijn dat deze persoon graag dicht bij zijn werk wil wonen, dat nu eenmaal in de binnenstad is. Het is dus belangrijk om niet alleen naar daadwerkelijk vertoond gedrag te kijken, maar ook naar de achtergelegen reden van dit gedrag. Om deze reden is niet gekozen voor de weergegeven definitie van Wirth; bij deze definitie wordt alleen gekeken naar gedrag en niet naar de preferenties. Bij de definitie wordt ervan uitgegaan dat leefstijl een restcategorie vormt; dat deel van de behoefte en consumptiepatronen van consumenten dat niet verklaard kan worden door de traditionele variabelen. Zo kunnen bijvoorbeeld twee senioren die qua traditionele variabelen exact gelijk zijn (gelijke leeftijd, huishoudensamenstelling, inkomen, etniciteit), toch verschillende keuzes maken op woongebied (bijvoorbeeld een klassieke inrichting versus een moderne inrichting); leefstijlen kunnen een hulpmiddel zijn om deze verschillende keuzes te verklaren. In de definitie wordt in eerste instantie uitgegaan van een individuele consument. Wanneer zich meer consumenten in een huishouden bevinden, zou er dus sprake kunnen zijn van verschillende leefstijlen en dientengevolge verschillende behoeften en keuzen. Het zal per huishouden verschillen of een van de leefstijlen uiteindelijk dominant is of dat een compromis gesloten wordt. Tenslotte wordt de leefstijl gezien als een dynamisch concept. Veranderingen in het leven van consumenten (stijging van inkomens, verandering van gezinssamenstelling, levensfase) kunnen ervoor zorgen dat de leefstijl aangepast wordt. Al zal de hoofdbenadering niet wijzigen, toch zullen er in de nuances verschillen komen te liggen waardoor consumenten andere keuzes zullen maken.
2.4
Leefstijlen en vastgoed
In deze paragraaf wordt een stap gemaakt van de theorie naar de praktijk; hoe en waarom is het leefstijlbegrip in de vastgoedwereld populair geworden en wat zijn de ontwikkelingen daarin? Deze paragraaf vormt een verdere onderbouwing van de relevantie van het onderzoek dat in hoofdstuk vier gedaan wordt. De afgelopen veertig jaar is de interesse voor leefstijlen toegenomen. Dit komt volgens Zukin (1998) onder meer door de groeiende welvaart en de opkomst van de moderne consumptiecultuur en dienstverlening. Een grotere groep mensen beschikt over een ruim budget om te besteden. Via hun consumptiepatronen zijn leefstijlen zichtbaarder geworden.
16
Daarnaast zijn volgens Zukin nieuwe leefstijlen ontstaan door individualisering, emancipatie en integratie. Mensen hebben in toenemende mate de mogelijkheden gekregen om invulling te geven aan hun sociale identiteit. Voorzieningen als specifieke restaurants en discotheken en winkels met specifieke producten weerspiegelen de leefstijlen en maken het ook mogelijk dat groepen hun leefstijlen verder ontwikkelen. De eerste Nederlandse onderzoeken over de relatie tussen woongedrag en leefstijlen dateren uit de jaren tachtig, in eerste instantie vooral gericht op stadsbewoners. Zo schreef Ganzeboom (1988) voor het Sociaal en Cultureel Planbureau een overzichtsstudie over leefstijlen in Nederland. De conclusie uit dit onderzoek is dat woongedrag en woonwensen niet uniform zijn maar dat subgroepen verschillende voorkeuren hebben en dat deze voorkeuren te maken hebben met de manier waarop mensen binnen deze groepen met tijd en met geld omgaan. De aandacht voor leefstijlen in de woningbouwwereld is sterk toegenomen na de omslag in de woningproductie in de jaren negentig. De woningproductie verschoof van een hoog percentage sociale woningbouw met een gegarandeerde afzet naar marktwoningen, waarvan het overgrote deel koopwoningen. Gezien het woningtekort verliep de afzet in de eerste jaren zonder problemen. De Vinexwijken dateren uit dezelfde tijd en hebben naar verhouding weinig sociale woningbouw. Na enige tijd bleek dat consumenten een veel gevarieerdere vraag bleken te hebben dan hetgeen aangeboden werd (Westra 2006, Crone en Mulder 2010). Daarnaast kwam keuzevrijheid als beleidsthema sterk op. In de nota Mensen, Wensen, Wonen schreef toenmalig minister Remkes: ‘Door de grotere verscheidenheid in leefstijl en gedragspatronen groeit ook de variatie in de vraag naar woningen en woonomgevingen. Mensen bepalen hun woonvoorkeuren veel meer dan vroeger op grond van hun eigen waarden en identiteit’ (VROM 2000). Ook in het woningbehoeftenonderzoek (WBO), dat uitgevoerd wordt door VROM, worden leefstijlvariabelen meegenomen (bijvoorbeeld kerkbezoek, cafébezoek, sport, actief zijn in het verenigingsleven, contact met vrienden, vakanties, tv kijken, politiek geïnteresseerd zijn). Onderzoek naar het verband tussen leefstijlen en woongedrag is echter complex (Pinkster en Van Kempen 2004). Wonen valt uiteen in vele aspecten, het betreft zowel de locatie, het woonmilieu als de woning zelf en voor de woning geldt dat niet alleen de bouwstijl, maar ook bijvoorbeeld het interieur iets kan zeggen over de leefstijl van de bewoner. Het is derhalve meervoudiger dan bijvoorbeeld het onderzoeken van een kledingstijl. Bovendien is het, zoals ook in de definitie weergegeven, van belang om niet alleen te kijken naar de woonvoorkeuren (preferenties), maar ook naar het uiteindelijke woongedrag. Lange tijd is er sprake geweest van een aanbiedersmarkt, waardoor het voor veel consumenten niet 17
mogelijk was om hun eigenlijke woonvoorkeuren te realiseren en zij hier concessies in moesten doen. Volgens Crone en Mulder (2010) is de woningmarkt een onvolkomen markt; er wordt voor mensen gekozen, met name voor mensen met lagere inkomens. Door de staat, door de welstand, door de gemeente, door de projectontwikkelaar en door de corporatie. Dit heeft, zeker in het verleden, tot een gebrek aan keuze geleid, waardoor gedrag en preferenties niet op één lijn liggen. De discussie over leefstijlen blijkt conjunctuurgevoelig (zie o.a. Smit 2003). In tijden van schaarste en op locaties waarbij sprake is van een aanbiedersmarkt is deze voor projectontwikkelaars en corporaties een stuk minder van belang dan in een vragersmarkt. Al lang voor de kredietcrisis in 2008 zich duidelijk op de Nederlandse vastgoedmarkt manifesteerde, was er al sprake van een voorzichtige kentering van een aanbiedersmarkt naar een vragersmarkt. Vanaf dit moment zijn marketing en daarbinnen leefstijlen een belangrijkere rol gaan spelen in de vastgoedsector.
2.4.1 Marketing en consumentgerichtheid in de vastgoedwereld
De vastgoedwereld in Nederland kent door de lange periode van schaarste geen rijke marketinghistorie. Kennis over de consument wordt in Nederland traditioneel met name gebruikt voor marketing bij de verkoop, niet bij de productontwikkeling (Van der Mast en Hagen 2007). Waar marketing in de levensmiddelensector, de modebranche of bijvoorbeeld de auto-industrie een tweede natuur is, blijft het volgens Van der Mast en Hagen in de wereld van beleggers, ontwikkelaars en bouwers vaak een instrument. De gekte op de markt verdrong jarenlang de ontevredenheid over de Vinexbouw (Smit 2003), maar de huidige situatie op de woningmarkt (vragersmarkt) maakt de consument kritischer. De tendens is waar te nemen dat de consument bij de productontwikkeling steeds belangrijker wordt. In plaats van het eerst realiseren van woningen en daarna pas bedenken wie erin gaat wonen, wordt de consument steeds meer het uitgangspunt. Wanneer dit niet het geval is worden projectontwikkelaars en beleggers/corporaties steeds vaker afgestraft door onverkochte of onverhuurde woningen. De eisen die consumenten stellen aan wonen reiken verder dan de functionele aspecten, waardoor inzicht in hun motieven noodzakelijk is (Van Mierlo 2006). Gegevens als geslacht, gezinsgrootte en inkomen zijn nog altijd noodzakelijk, echter volgens steeds meer partijen niet voldoende om woonbehoeften te bepalen (Smit 2003, Bolster 2003, Hagen 2006,
18
Westra 2006). Begrippen als identiteit, je thuis voelen en belevingswaarde worden steeds belangrijker. Wonen geeft steeds meer uitdrukking aan iemands leefstijl. Volgens Hagen (2006) wordt de slag om de consument gewonnen ‘door die partijen die in staat zijn om de consument de hoogste toegevoegde waarde te bieden’. Dit betrof vroeger het goedkoopste ‘dak boven het hoofd’, inmiddels is zoals reeds opgemerkt, in veel gebieden sprake van een vragersmarkt en is dit niet meer van toepassing. De keuze voor woningen wordt volgens Hagen steeds minder bepaald door functionele kenmerken en steeds meer door psychosociale aspecten als imago, status, vrijheid en geborgenheid, ingevuld door persoonlijke smaak en stijl voorkeur. Consumenten zullen onafwendbaar een grotere rol gaan spelen in de ontwikkeling van nieuwe woongebieden. Is het niet door het verschuiven van een aanbiedersmarkt naar een vragersmarkt, dan gebeurt dit wel door de steeds sterkere positie van de consument binnen de samenleving in het algemeen. De kwalitatieve wensen tussen groepen consumenten gaan steeds meer verschillen. De door de overheid gegarandeerde kwaliteit is niet meer het niveau waar ieder zich tevreden mee stelt (Van der Mast en Hagen 2007). Doelgroepgericht bouwen en particulier opdrachtgeverschap zijn enkele begrippen die in de vastgoedwereld gehanteerd worden om een antwoord te geven op de vraag naar meer ‘wonen op maat’; ook het toepassen van leefstijlen als segmentatiemiddel wordt hier als oplossing aangedragen (Smit 2003).
2.4.2 Toegepaste indelingen van leefstijlen op de woningmarkt
Zoveel onderzoekers en bureaus als zich bezig hebben gehouden met leefstijlen, zoveel indelingen lijken er inmiddels te onderscheiden. Onderzoekers hanteren ieder eigen benaderingen en uitgangspunten, waardoor de indelingen niet altijd goed met elkaar vergelijkbaar zijn. Onderstaand wordt, als achtergrond voor het praktijkonderzoek, een overzicht gegeven van de twee leefstijltypologieën die het meest worden toegepast op de vastgoedmarkt. Smart Agent Middels het onderzoeksprogramma Brand Strategy Research (BSR) onderzoekt Smart Agent achterliggende motieven, waarden en behoeften van consumenten. Het BSRprogramma was in de jaren negentig vooral een experimenteel sociaalpsychologisch model. In de loop der jaren is het een steeds praktischer en operationeler programma geworden. 19
Het model verkent en structureert de achterliggende waarden, behoeften en motieven van mensen binnen een bepaald domein. Het waardepatroon ziet Smart Agent als een belangrijke drijfveer voor consumentengedrag (www.smartagent.nl). De assen van het model zijn in eerste instantie (theoretisch) ontstaan vanuit onder andere de psychologie en de antropologie. Hierbij is gekeken naar contrasten als extravert - introvert, egocentrisch - groepsgericht, denken - voelen, stabiel - labiel, progressief - conservatief en normatief versus a-normatief. Middels kwalitatief en kwantitatief onderzoek is bepaald welke assen (contrasten) het sterkst zijn in de Nederlandse samenleving. Hierbij was het streven dat elementen van het model voor zowel de consument als voor de eindgebruiker van het model praktisch bruikbaar, herkenbaar en begrijpelijk moesten blijven; het moet betekenis hebben. De assen extravert-introvert en ego-groep blijken het meest verklarend en onderscheidend voor de Nederlandse samenleving (www.smartagent.nl). Op deze wijze ontstaan vier kwadranten, ofwel belevingswerelden van waaruit mensen denken en handelen. Middels een vragenlijst kan in kaart gebracht worden welke leefstijl(en) een consument heeft. In de praktijk hebben mensen altijd meerdere leefstijlen in zich, maar over het algemeen is er wel één dominante leefstijl. In figuur 3 is het BSR model weergegeven. In de vier kwadranten zijn de begrippen weergegeven die de betreffende leefwerelden het meest kenmerken. Ook wordt middels afbeeldingen een visueel beeld geschetst bij de verschillende leefwerelden.
Figuur 3: BSR model Smart Agent (Hagen 2009)
20
Het basismodel is algemeen en kan voor diverse zaken gebruikt worden; zo bestaat er onderscheid tussen voorkeuren voor supermarkten, media, auto’s etc. De verschillende werelden zijn ook doorvertaald naar verschillende woonwensen, hieronder worden kort een aantal voorbeelden geschetst (Hagen 2009). Gele wereld: is gericht op harmonie, er is behoefte aan contact, ontmoetingsruimte, bijvoorbeeld een gezamenlijke tuin. Een voorbeeld van een project is het Sveapark in Schiedam, waarbij voor eengezinswoningen een gezamenlijke tuin gerealiseerd is. Blauwe wereld: Gericht op controle, overzicht; dit kan gerealiseerd worden middels één entree. Een voorbeeld van een complex is Haverleij te Den Bosch. Groene wereld: Gericht op geborgenheid en een vertrouwelijk gevoel. Dit kan gerealiseerd worden door bijvoorbeeld het toepassen een hofjesstructuur bij een project voor senioren. Rode wereld; Gericht op individualiteit en onderscheidenheid; Een voorbeeld hiervan is het project Gewild Wonen in Almere, waarbij consumenten enorm veel vrijheid hadden bij het realiseren van hun woning en waar welstand nauwelijks een rol speelde. Het BSR-model is dynamisch en domeinspecifiek. Dat wil zeggen dat Smart Agent bij ieder domein/ markt op zoek gaat naar een zinvolle segmentatie. Het BSR model is hierbij het uitgangspunt, maar kan leiden tot een oplossing met meer dan vier segmenten. Voor Woonzorg Nederland, waar het praktijkonderzoek verricht wordt, heeft Smart Agent het basismodel verder doorvertaald naar een model voor de klantengroep van Woonzorg Nederland, waarin uiteindelijk vijf segmenten (community concepts) bestaan. Hier is gebleken dat een vijfde groep zo onderscheidend is dat deze een apart segment vormt. Dit zal verder geschetst worden in paragraaf 2.5. De filosofie van Smart Agent is dat elk segment een duidelijk onderscheidend (psychografisch) profiel heeft dat, in combinatie met traditionele kenmerken zoals leeftijd, geslacht en opleiding, een pragmatische basis is voor het ontwikkelen van consumentgerichte (gedifferentieerde) marketing en communicatie. Het uitgangspunt is dus niet dat de traditionele segmentatiecriteria overbodig zijn. Motivaction Motivaction kijkt naar doelgroepindeling middels het Mentality waarden- en leefstijlonderzoek. Door onderzoek naar de belevingswereld van consumenten wordt inzicht verkregen in wat hen beweegt, hoe trends ontstaan en in welke bredere context zij opereren. Met het Mentality-model groepeert Motivaction mensen naar hun levensinstelling. De assen die in het model gebruikt worden zijn waarden (traditioneel, modern, postmodern) en status 21
(laag, midden en hoog). Nederland kent in dit model acht sociale milieus, die gedefinieerd zijn op basis van persoonlijke opvattingen en waarden. Mensen uit hetzelfde sociale milieu delen waarden ten aanzien van werk, vrije tijd en politiek, en tonen overeenkomstige ambities. Ieder milieu heeft een eigen leefstijl en consumptiepatroon, die tot uiting komen in concreet gedrag. Motivaction geeft aan dat de sociale milieus een stabiele, consistente segmentatie vormen; hier ligt een verschil met het uitgangspunt van Smart Agent, dat uitgaat van dynamische milieus. Motivaction geeft aan dat het Mentality model een beter middel is om gedrag van consumenten te verklaren en te begrijpen dan de traditionele indelingen op basis van leeftijd, geslacht, opleiding en inkomen (www.motivaction.nl). Ook hierin verschilt de opvatting met Smart Agent; Smart Agent geeft aan haar model aanvullend is en niet beter verklarend. Net als Smart Agent maakt Motivaction modellen op maat. Om scherper en gerichter zicht te hebben op doelgroepontwikkelingen en trends zijn bij het model 39 onderstromen ontwikkeld en daarnaast vijf dochtermodellen, onder andere voor de zorgmarkt en voor de publieke sector. In figuur 4 zijn de acht mentality milieus uit het basismodel opgenomen.
Figuur 4: Mentality milieus in Nederland (www.motivaction.nl)
De volgende segmenten worden in het basismodel omschreven: Nieuwe conservatieven; De liberaal-conservatieve maatschappelijke bovenlaag die technologische ontwikkeling omarmt en zich verzet tegen sociale en culturele vernieuwing. 22
Ambities: het vasthouden aan traditionele normen en waarden en het beschermen van sociale status. Kosmopolieten; Kritische wereldburgers die postmoderne waarden als ontplooien en beleven integreren met moderne waarden als succes, materialisme en genieten. Ambities: maatschappelijk succes, zelfontplooiing en sociaal bewogen. Traditionele burgerij; De moralistische, plichtsgetrouwe en op de status-quo gerichte burgerij die vasthoudt aan tradities en materiële bezittingen. Ambities: vasthouden aan traditionele normen en waarden, het gezin als hoeksteen van de samenleving, rustig en harmonieus leven. Moderne burgerij; De conformistische, statusgevoelige burgerij die het evenwicht zoekt tussen traditie en moderne waarden als consumeren en genieten. Ambities: balans vinden tussen traditionele normen en waarden en verandering, gezin als hoeksteen van de samenleving, status en aanzien verwerven. Gemaksgeoriënteerden; De impulsieve en passieve consument die in de eerste plaats streeft naar een onbezorgd, plezierig en comfortabel leven. Ambities: materiële rijkdom, vrij zijn en gemakkelijk leven, vermaak. Opwaarts mobielen; De carrièregerichte individualisten met een uitgesproken fascinatie voor sociale status, nieuwe technologie, risico en spanning. Ambities: carrière maken, sociale status verwerven, vrij zijn van traditie en plichten. Postmaterialisten; De maatschappijkritische idealisten die zichzelf willen ontplooien, stelling nemen tegen sociaal onrecht en opkomen voor het milieu. Ambities: zelfontplooiing, solidair zijn en sociaal bewogen, aandacht voor immateriële waarden Postmoderne hedonisten; De pioniers van de beleveniscultuur, waarin experiment en het breken met morele en sociale conventies doelen op zichzelf zijn geworden. Ambities: vrij zijn, leven in het hier en nu, nieuwe ervaringen opdoen, onafhankelijk zijn. In paragraag 5.2.3 wordt een voorbeeld gegeven van een doorvertaling van de Mentality milieus naar een praktische toepassing op het gebied van wonen voor Vivium Zorggroep. De modellen van Smart Agent en Motivaction kunnen niet één op één naast elkaar gelegd worden aangezien de uitgangspunten anders zijn. Toch zijn er wel parallellen te trekken. Zo zullen mensen die bij Smart Agent onder de ‘groene wereld’ vallen, bij Motivaction vaak
23
onder de ‘traditionele burgerij’ vallen en vertoont de ‘rode wereld’ veel overeenkomsten met de ‘kosmopolieten’. Het praktijkonderzoek gaat uit van de leefstijlindeling van Smart Agent. Hiermee wordt echter geen waardeoordeel gegeven over het model van Smart Agent, noch over andere modellen. Het onderzoek wordt uitgevoerd onder complexen van Woonzorg Nederland. Zij heeft in kaart laten brengen wat de leefstijlsamenstelling van haar complexen is op basis van de indeling van Smart Agent; aangezien hier de gegevens over bekend zijn en niet over de samenstelling op basis van andere modellen, wordt hiervan uitgegaan.
2.5
Toepassingen in de praktijk
In deze paragraaf worden een aantal voorbeelden gegeven van beleggers en corporaties die gebruik maken van leefstijlen bij de uitvoering van hun beleid. Aangezien het onderzoek zich richt op beleggers en op corporaties, zijn projectontwikkelaars bij de voorbeelden niet meegenomen. Het laatste voorbeeld dat genoemd wordt is Woonzorg Nederland. Aangezien het praktijkonderzoek gedaan wordt onder gegevens van deze organisatie, wordt dit praktijkvoorbeeld uitgebreider behandeld dan de overige voorbeelden.
2.5.1 BPF Bouwinvest
BPF Bouwinvest heeft Smart Agent onderzoek laten verrichten naar de segmentatie van haar huurders. Dit leverde een zestal huursegmenten op, die middels kleuren zijn onderscheiden. In de rode hoek bevinden zich de zelfbewuste stadsgenieter en dynamische sfeerzoeker, in de blauwe hoek de exclusieve kwaliteitszoeker, in het gele segment de tevreden buurtgenoot en in het groen/blauwe segment de eigenzinnige rustzoeker en de huiselijke pensionado (De Graaf 2009). In dit geval zijn er dus meer segmenten te onderscheiden dan in het basismodel van Smart Agent. De groepen zijn naar leeftijd gemengd samengesteld, de verbinding zit hem in emotie, huurmotivatie, identiteit en beleving. De gegevens over bestaande huurders worden gebruikt in het verhuurproces; zo kan bijvoorbeeld in advertenties aan de hand van de betreffende dominante leefstijl gekeken worden welke toon aangeslagen moet worden. Nieuwe huurders hoeven echter geen test af te leggen om te onderzoeken welke leefstijl zij hebben. De gegevens worden ook gebruikt in 24
het ontwikkelproces, bijvoorbeeld in gesprekken met gemeenten, architecten etc.; aan de hand van leefstijlen kan gemakkelijker het gesprek aangegaan worden over welke sfeer een project moet hebben en aan welke eisen het moet voldoen (De Graaf 2009).
2.5.2 Vestia
Vestia heeft het verbeteren van de leefbaarheid als voornaamste reden om leefstijlen toe te passen. Vestia maakt hierbij gebruik van de vier clusters van Smart Agent. Een van de locaties waar leefstijlen toegepast worden is de wijk Palenstein in Zoetermeer. In de flats van Vestia werd de kwaliteit van de woningen als matig ervaren, met slechte isolatie, veel geluidsoverlast en hoge stookkosten. De sociale controle was gering en er was sprake van verloedering, vandalisme en gevoelens van onveiligheid. De mutatiegraad en de leegstand liepen hierdoor op (Onderzoeksinstituut OTB 2010). Naast een uitgebreide renovatie en sociaal beheerprogramma zijn hier drie naast elkaar gelegen flats volgens de leefstijlbenadering ingericht, waarbij iedere flat een bepaalde leefstijl vertegenwoordigt. Het project loopt inmiddels enkele jaren en de bewoners zijn over het algemeen tevreden over het systeem. De ervaren overlast is in twee jaar met dertig procent afgenomen (Muskee 2010). Inmiddels is de helft van iedere flat bezet door huurders met dezelfde leefstijl, naarmate langer met het systeem gewerkt wordt zal de homogeniteit binnen een gebouw verder toenemen (Muskee 2010). Voor verdere informatie over de werkwijze van Vestia met leefstijlen zie ook paragraaf 4.3. 2.5.3 Vivium Zorggroep
Vivium zorggroep heeft, ondersteund door Motivaction, leefstijlen ontwikkeld voor haar woonvoorziening voor dementerenden, complex Hogewey. De leefstijlen van Motivaction hebben de basis gevormd, deze zijn doorvertaald naar zeven concrete klantgroepen. In Hogewey zijn sinds december 2009 zeven woongroepen met verschillende leefstijlen, waar 152 dementerenden wonen. Het doel is het creëren van sferen waarin mensen elkaar herkennen, met elkaar communiceren en elkaar opzoeken. Dit biedt veiligheid en onderling begrip. Met behulp van een leefstijlkeuzewijzer wordt onderzocht in welke leefstijl een nieuwe bewoner zich het prettigste zal voelen. Voor iedere woongroep is dan ook een aparte wachtlijst. De leefstijlen zijn terug te vinden in de aankleding en de inrichting van de woning, de omgangsvormen en de dagelijkse activiteiten. De volgende leefstijlen worden onderscheiden (Vivium Zorggroep 2010): 25
De Stadse leefstijl; kenmerken zijn: sociaal, extravert en betrokken. De bewoners delen vreugde en verdriet met elkaar. De sfeer is direct en open, de leefomgeving druk en gezellig. Er worden uitstapjes verzorgd naar de dierentuin, theater of het zwembad. Er wordt samen gegeten; voornamelijk aardappelen, vlees en groente. De Ambachtelijke leefstijl; De bewoners uit deze leefstijl zijn allemaal trots op hun vak. Het zijn loodgieters, timmerlieden, eigenaars van een eenmanszaak, etc. De sfeer is huiselijk en gezellig. De indeling van de woning is degelijk en traditioneel. Het avondeten bestaat vaak uit ‘Hollandse pot'. De Indische leefstijl; Sleutelwoorden zijn: traditie, nostalgie en respect. In groepsverband worden (Indische) herinneringen opgehaald. Ook zijn er uitstapjes naar de Pasar Malam en de Indische Club. Het eten en samen tafelen is belangrijk. De maaltijden bestaan veelal uit Indische gerechten. De Huiselijke leefstijl; Deze mensen kennen een traditionele manier van leven. De zorg voor het gezin en het huishouden was voor deze bewoners altijd belangrijk. Wie zin heeft helpt mee in het vouwen van de was, aardappels schillen of boodschappen doen. Het traditionele eten geniet de voorkeur. De Gooische leefstijl; De bewoners stellen prijs op correcte omgangsvormen. Er worden klassieke concerten bezocht en gezamenlijke brunches of high teas georganiseerd. Er is veel aandacht voor uiterlijke verzorging en het interieur van de woning is klassiek en stijlvol. Maaltijden worden beschouwd als een sociale gebeurtenis en de presentatie van het eten is heel belangrijk. De Culturele leefstijl Bij deze leefstijl staan kunst, cultuur en literatuur hoog in het vaandel. De bewoners lezen graag en gaan graag naar het theater, de film, musea of een concert. Tijdens het diner wordt lang en uitgebeid getafeld. Op het menu staan vaak fruit, vis, rijst en vegetarische gerechten. De Christelijke leefstijl; In deze leefstijl staat het geloof centraal. Bidden, danken en luisteren naar religieuze muziek is kenmerkend. Veel bewoners bezoeken regelmatig de kerkdiensten. De leefstijl is sober, er worden eenvoudige, Nederlandse maaltijden gekookt. De aandacht voor dit concept is enorm. Vivium krijgt bezoek van over de hele wereld en er is over gepubliceerd in onder andere Duitsland en Japan. De verwachtingen van de directie zijn naar eigen zeggen overtroffen. Na invoering van het leefstijlenbeleid behaalde Vivium een klanttevredenheidcijfer van 9,1, landelijk gemiddeld was dit een 7,5. Daarnaast heeft Vivium de Gastvrijheidszorg award 2010 gewonnen (www.vivium.nl). 26
2.5.4 Woonzorg Nederland
Woonzorg Nederland heeft, na een onderzoek onder haar huurders, met ondersteuning van Smart Agent vijf clusters van leefstijlen onderscheiden. Aan de hand van de vijf clusters zijn bijbehorende woonformules ontwikkeld, senioren worden hierbij niet meer als één doelgroep gezien. Het doel is om huurders beter te kunnen bedienen door het bieden van huisvesting die is afgestemd op de wensen en behoeften van de klant. De volgende woonformules zijn onderscheiden (Woonzorg Nederland 2010): De groene woonformule; Dit woonconcept is gericht op de voorsorteerders die bescherming, rust en veiligheid zoeken. Men heeft over het algemeen een klein netwerk van enkele hechte vrienden en familie. Mensen zijn nuchter, kalm, serieus, fatsoenlijk en een beetje verlegen. De groep zoekt veiligheid, privacy en zekerheid in de woonomgeving. De homogeniteit van de groep is belangrijk en sociale controle speelt een belangrijke rol. Deze woonformule wordt Ruimte voor zekerheid genoemd. De aqua woonformule; Dit concept ligt in het Smart Agent model tussen de blauwe en de groene leefstijl in. Uit onderzoek voor Woonzorg Nederland is gebleken dat dit onder de huurders van Woonzorg Nederland een apart segment vormt, met specifieke klantwaarden. Dit woonconcept is gericht op de rustzoeker die vrijheid, exclusiviteit en onafhankelijkheid zoekt. Men heeft over het algemeen een lokaal klein netwerk met familie en enkele trouwe vrienden. Mensen zijn kalm, evenwichtig en rustig. De groep leidt een introvert en teruggetrokken leven en zoekt privacy en exclusiviteit in de woonomgeving. De homogeniteit in de groep is belangrijk, men woont bij voorkeur in een buurt met gelijkgestemden, wel variërend in leeftijd, maar niet in sociale klasse. Men is erg gehecht aan de woning en wil daar zo lang mogelijk blijven wonen. De woonomgeving is minder belangrijk. Men is behoudend met het uitgeven van geld, maar wel bereid te betalen voor kwaliteit. Deze woonformule wordt Ruimte voor Rust genoemd. De gele woonformule; Dit woonconcept is gericht op de socializers die harmonie, gezelligheid en veiligheid zoeken. Het concept richt zich op mensen die nog actief mee willen doen in de eigen en de naaste omgeving. Men heeft een groot, ongeorganiseerd netwerk van familie, buren en bekenden. De (eventuele) partner speelt een belangrijke rol, evenals gezin/familie. Men is open, sociaal, tolerant en harmonieus. Vaak wordt vrijwilligerswerk verricht en wordt gezorgd voor activiteiten voor medehuurders en senioren uit de buurt. Deze woonformule heeft de naam Ruimte voor Samenzijn gekregen.
27
De rode woonformule; Dit woonconcept is gericht op de onafhankelijke, eigenzinnige en extraverte senioren die vrij en anoniem willen wonen in een levendige of juist landelijke omgeving. Men is individualistisch, eigenzinnig en zelfstandig. Men is vaak hoog opgeleid en heeft een wereldse oriëntatie. Men zoekt dynamiek en impulsen op. Deze doelgroep gaat niet makkelijk samen met andere doelgroepen in een complex. Men wil wel met gelijkgestemden samenwonen. Ook is er weinig contact met andere buurtbewoners en voelt men zich weinig verbonden met het complex. Deze woonformule heet Ruimte voor Vrijheid. De blauwe woonformule; Dit woonconcept is gericht op de regisseur die status en exclusiviteit zoekt. Kenmerkend voor de doelgroep is een kritische, zakelijke, zelfbewuste houding, men is over het algemeen hoog opgeleid en materialistisch. Men is gewend te reizen voor voorzieningen, woont buitenaf en zal niet snel toegeven aan beperkte mobiliteit. Men heeft over het algemeen een beperkt, exclusief maar goed georganiseerd lokaal netwerk. Het mengen van vitale senioren met minder vitale senioren werkt voor deze doelgroep absoluut niet. Deze woonformule heet Ruimte voor Comfort. In figuur 5 is aangegeven hoe de vijf woonconcepten in het basismodel van Smart Agent passen. Opvallend is hierbij de aqua woonformule, die exact tussen de groene en de blauwe formule in valt; bij een indeling met vier clusters zouden de mensen met deze leefstijl zowel kenmerken van de blauwe leefstijl als de groene leefstijl hebben, maar wel in één van deze beide clusters ingedeeld worden. Hier blijkt hoe essentieel het leggen van de grenzen van clusters is.
Figuur 5: woonconcepten Woonzorg in basismodel Smart Agent (Woonzorg/Smart Agent)
Tevens is onderzocht hoe de verhoudingen bij de vijf ontwikkelde leefstijlen liggen tussen geheel Nederland en Nederlanders die ouder zijn dan 55. Dit is weergegeven in figuur 6 op de volgende pagina. 28
Figuur 6: leefstijlverdeling in Nederland en leefstijlverdeling 55+ (Woonzorg/Smart Agent)
Opvallend is dat bij het overzicht van geheel Nederland er geen leefstijl is die echt dominant is. Bij senioren blijken de aqua en groene leefstijl vaker voor te komen, ten koste van met name de gele en de rode leefstijl. Hieruit blijkt, zoals ook al in de theorie geconcludeerd, dat leefstijlen niet statisch maar dynamisch zijn; kennelijk is sprake van een verschuiving naarmate mensen ouder worden, of is er een verschil tussen generaties. De verwachting is dat ook in het praktijkonderzoek zal blijken dat de aqua en groene leefstijl relatief vaak zullen voorkomen onder de huurders van Woonzorg Nederland.
Nadat de verschillende woonconcepten (leefstijlen) gedefinieerd zijn, is Woonzorg Nederland in 2010 is gestart met een pilotproject onder 40 complexen in Noord-Holland. De complexen in het pilotgebied zijn ingedeeld naar één van de concepten. In de complexinrichting, uitstraling en klantbejegening wordt zoveel mogelijk aangesloten bij het gekozen woonconcept (zie ook Woonzorg Nederland 2010).
De overige bestaande complexen zullen in een later stadium gelabeld worden naar één van de woonconcepten. Bij nieuw te ontwikkelingen complexen wordt vooraf een leefstijl gekozen en wordt bij de ontwikkeling rekening gehouden met de wensen die horen bij de betreffende leefstijl. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op de uitstraling en architectuur van het gebouw, het wel of niet realiseren van een ontmoetingsruimte en de afmeting en de indeling van de woning. De bestaande complexen (entree, gemeenschappelijke ruimten) zullen ook zoveel mogelijk ingericht worden naar betreffende leefstijl.
Woonzorg Nederland zal in de toekomst nieuwe huurders wijzen op de leefstijl waaronder het complex valt, maar hier geen eisen aan verbinden. Nieuwe huurders weten dus waar ze 29
voor kiezen, maar hoeven zelf niet noodzakelijkerwijs qua leefstijl te passen binnen een complex. Dit zou lastig te realiseren zijn, aangezien Woonzorg Nederland soms de enige aanbieder is van seniorenhuisvesting in een gemeente. In de sociale huursector is het wettelijk nog niet mogelijk en zou het wanneer dit wel mogelijk zou zijn op zijn minst controversieel zijn wanneer huurders geweigerd worden op basis van hun leefstijl wanneer er geen alternatief voor handen is.
Woonzorg Nederland is in 2010 gestart met een aanzet voor het toepassen van de verschillende woonconcepten. Het is nog te vroeg om uitspraken te doen over behaalde resultaten. Wanneer Woonzorg langere tijd actief werkt met de woonconcepten, wordt het interessant om prestatiegegevens van complexen te gaan vergelijken; presteren complexen beter nadat er een duidelijke profilering is? Worden complexen hierdoor door een duidelijkere profilering ook homogener? En presteren complexen beter naarmate ze homogener worden? Omdat dit nu nog niet mogelijk is, is het praktijkonderzoek gericht op een eerdere periode (2009), toen er nog geen sprake was van het toepassen van de woonconcepten, maar wel de leefstijlsamenstellingen van de bewoners van alle complexen in kaart gebracht zijn. Het onderzoek betreft als het ware een nulmeting, waarbij prestaties van homogene complexen en heterogene complexen vergeleken worden. De samenstelling van de leefstijlen van de complexen is onderzocht in 2009, ook de gegevens over de prestaties van de complexen zijn van 2009.
In deze paragraaf zijn een aantal praktijkvoorbeelden geschetst van vastgoedondernemingen die leefstijlen toepassen. De betrokken organisaties zijn positief. Het is in deze gevallen echter niet altijd exact te achterhalen of deze positieve houding tegenover leefstijlen ook ondersteund wordt door kwantitatieve gegevens over de prestaties van de complexen. In het praktijkonderzoek wordt getoetst of dit het geval is voor Woonzorg Nederland.
2.6
Kritische blik
Er zijn verschillende kritische kanttekeningen bij het toepassen van leefstijlen als segmentatiemethode. In deze paragraaf worden de belangrijkste en meest voorkomende kritiekpunten uiteengezet. Tevens zal worden aangegeven wat ieder kritiekpunt betekent voor het uitvoeren van het praktijkonderzoek en het interpreteren van de resultaten. Het doel van deze paragraaf is niet om de eerder geschetste zaken terzijde te schuiven, maar om de 30
kanttekeningen op het netvlies te houden bij het verrichten van het onderzoek en het trekken van conclusies. Traditionele indelingsvariabelen zijn niet vervangbaar De discussie of leefstijlen de traditionele indelingsvariabelen kunnen vervangen is een veelgevoerde. Veelal worden in deze discussie meningen betrokken die niet gestaafd zijn op onderzoek; in de literatuur zijn geen bewijzen gevonden dat traditionele variabelen vervangen zouden moeten worden door leefstijlen (zie ook Heijs et al. 2005). Uit een onderzoek van Pinkster en Van Kempen (2002) blijkt juist dat leefstijlvariabelen de traditionele indelingsvariabelen niet kunnen vervangen. De in het door hen uitgevoerde onderzoek meegenomen traditionele variabelen (huishoudensamenstelling, leeftijd, etniciteit, opleiding en inkomen) hebben een belangrijke verklarende waarde voor de woonmilieuvoorkeuren van huishoudens. De leefstijlvariabelen zorgen er echter wel voor dat tot een beter verklarend model gekomen kan worden en hebben zo absoluut meerwaarde. Aangetoond in het onderzoek is dat leefstijlen een verklarende waarde hebben en daarmee meerwaarde, maar niet verklarend genoeg om de traditionele indelingscriteria los te laten. Het onderzoek in deze scriptie is gericht op een groep die qua traditionele indelingsvariabelen deels homogeen is; het betreft senioren die in een sociale huurwoning wonen en over het algemeen geen thuiswonende kinderen zullen hebben. De traditionele variabelen die over de onderzoeksgroep te achterhalen zijn zullen worden meegenomen in het onderzoek, zodat niet alleen gekeken wordt naar leefstijlen. Het is wenselijk dat de twee groepen complexen (homogeen en heterogeen), afgezien van de leefstijlen, zoveel mogelijk dezelfde kenmerken hebben, zodat zoveel mogelijk uitgesloten kan worden dat prestaties van een van de groepen toe te schrijven zijn aan andere factoren dan de leefstijlen. Categoriseren is geen doel maar een middel Het in hokjes plaatsen en stereotyperen wekt veel discussie en ergernis (Van Mierlo 2006). Essentieel is dat het categoriseren geen doel is maar een middel; het is een vereenvoudiging van de complexe wereld, door op zoek te gaan naar overeenkomsten. Bij gebruik van leefstijlen moet opgepast worden voor stereotypering. Een consument zou zichzelf moeten kunnen herkennen in een leefstijl. Is dit niet het geval dan is geen sprake van consumentgericht handelen en zal het gebruik van leefstijlen waarschijnlijk averechts werken. In het praktijkonderzoek wordt uitgegaan van de vijf woonconcepten die Woonzorg samen met Smart Agent ontwikkeld heeft. Dit is een vereenvoudigde weergave van de werkelijkheid, categoriseren is hierbij geen doel maar een middel om beter passende 31
wooncomplexen aan te kunnen bieden. Bij het nader implementeren van het werken met leefstijlen bij Woonzorg Nederland is het van belang dat huurders zich moeten herkennen in de leefstijlen. Elitair Er is weinig onderzoek gedaan naar leefstijlen van lagere inkomensklassen (Pinkster en Van Kempen 2002, Smit 2003). Rupp en Haarmans (1994) hebben onderzoek gedaan onder mensen met een lager inkomen en concluderen dat er onder lagere inkomensgroepen ook sprake is van leefstijldifferentiatie, waarbij huishoudens zich van elkaar onderscheiden op basis van economische danwel culturele oriëntatie. Binnen de beperkte financiële mogelijkheden zijn er volgens hen wel degelijk verschillen in consumptiepatronen en vrijetijdsbesteding. Het ene huishouden legt meer nadruk op bezit en het andere huishouden hecht bijvoorbeeld meer waarde aan cultuur en kunstzinnige vorming. Ook Botman en Van Kempen (2002) concluderen in een onderzoek in twee buurten in Rotterdam dat onder lagere inkomensklassen leefstijlverschillen bestaan. Deze onderzoeken zijn echter een uitzondering. Vanuit marketingperspectieven lijkt het interessanter om te richten op de hogere inkomensklassen; zij hebben immers de mogelijkheden om de door hen gewenste leefstijl ook daadwerkelijk te realiseren. Crone en Mulder (2010) stellen dat ‘in mindere buurten geen steen op de andere gestapeld is met de bedoeling een aangenaam klimaat voor de toekomstige bewoners uit lagere kringen te creëren en dat aan de onderkant van de samenleving kennelijk andere criteria gelden’. Zij spreken onder een jaarinkomen van € 50.000,- zelfs over ‘overleefstijlen’. Ook onder stedenbouwers is de dreigende exclusiviteit van het leefstijlgerichte bouwen een klacht. In de goedkope huur- en koopsector is weinig ruimte voor individuele leefstijlwensen (Smit 2003). Onder hogere inkomensgroepen is echter juist opvallend veel onderzoek gedaan (o.a. De Wijs-Mulkens 1999). Vanuit marketingperspectieven is het verklaarbaar dat onderzoek zich met name gericht heeft op de top van markt. Nu, als gevolg van de crisis, ook in de lagere regionen van de markt meer te kiezen valt is het mogelijk dat er meer leefstijlonderzoek gedaan zal worden onder lagere inkomensklassen. Het onderzoek dat in deze scriptie verricht wordt, is juist gericht op sociale huurcomplexen (met een maximale huur van € 647,53, peildatum 2009). Hoewel dit, zeker bij seniorencomplexen, niet altijd betekent dat er sprake is van lagere inkomens, zal dit voor het merendeel van de huurders wel het geval zijn. Hiermee wordt in dit onderzoek een bijdrage geleverd aan de kennis over leefstijlen onder lagere inkomens. (Overigens wordt inmiddels, na invoering van de toewijzingscriteria vanuit Europa per 1 januari 2011, door Woonzorg Nederland wel minimaal 90% van de nieuw te verhuren sociale huurwoningen toegewezen 32
aan huurders met een bruto-inkomen lager dan € 33.614,-. In de periode waarop het onderzoek betrekking heeft waren deze regels echter nog niet van toepassing). Overlap en niet uitsluitend In leefstijltypologieën zijn de gehanteerde leefstijlindelingen vaak niet uitsluitend, er kan sprake zijn van overlap. Daarnaast hebben mensen zelf vaak ook verschillende leefstijlen in zich (Holt 1997), waarbij soms de ene leefstijl dominant is en soms de andere, afhankelijk van de context; of het bijvoorbeeld over de aankoop van een woning of de aankoop van een vakantie gaat. De sociale identiteit van mensen bestaat uit verschillende rollen in het gezin, op het werk, bij het uitoefenen van hobby’s, etc. Leefstijlen zijn hierdoor gefragmenteerd. Er zal dus goed gekeken moeten worden of de context waarin een leefstijl vastgesteld is ook de context is waarin deze toegepast zal worden. Als gevolg van vertaalfouten hierin kunnen ernstige missers gemaakt worden. Bij het praktijkonderzoek wordt zoals aangegeven uitgegaan van de leefstijlindeling van Smart Agent. Bewoners van complexen zijn ingedeeld op de leefstijl die dominant is. Dit wil echter niet zeggen dat zij geen kenmerken van andere leefstijlen in zich hebben, deze zijn echter niet in kaart gebracht. Ofwel; het onderzoek dat gedaan wordt en de conclusies die getrokken zullen worden zijn op basis van de gegevens zoals deze bekend zijn, de dominante profielen. Ook is van belang dat de conclusies die getrokken worden alleen op basis van de Smart Agent data en Smart Agent segmentatiemethode zijn. Aan veranderingen onderhevig Categorieën van leefstijlen zijn, zoals ook omschreven in de definitie, afhankelijk van de context. Het is dus niet mogelijk om een leefstijlindeling te maken die eeuwig houdbaar is. Holt (1997) geeft aan dat indelingen van leefstijlen veranderen als gevolg van sociale, politieke, culturele, economische en technologische veranderingen. Ook leefstijlen van individuele personen kunnen veranderen tijdens het leven, ook weer afhankelijk van sociale, politieke, culturele, economische en technologische veranderingen. Met name economische veranderingen zijn van belang; iemand met een laag inkomen zal wanneer het inkomen sterk stijgt zeer waarschijnlijk andere keuzes maken, eenvoudigweg omdat er meer keuzemogelijkheden zijn. Dit aspect is met name van belang voor de interpretatie van de resultaten van het onderzoek. Wanneer zou blijken dat de homogene samenstelling qua leefstijlen voordelen biedt voor de corporatie, dan is men er niet met het actief segmenteren op basis van leefstijlen. Er zal voortdurend gemonitord moeten worden of er aspecten veranderen in de leefstijlen van de bewonersgroep. Het betekent tevens dat er mogelijkheden voor flexibiliteit 33
moeten zijn bij de realisatie van woningen. Woningen moeten niet te specifiek op één leefstijlgroep gericht zijn, maar aanpasbaar zijn naar andere leefstijlen. Geen eenduidige relatie tussen gedrag en preferenties Er is geen eenduidige relatie tussen gedrag en preferenties. Holt (1997) geeft aan dat mensen hetzelfde gedrag kunnen vertonen, maar hier een verschillende reden voor kunnen hebben. Mensen die een café bezoeken kunnen dit bijvoorbeeld doen om te netwerken (en hadden dit ook bijvoorbeeld bij de Rotary kunnen doen), terwijl andere cafébezoekers als doel hebben om hun vrienden te ontmoeten (waar ze ook thuis mee af zouden kunnen spreken); het gedrag is hetzelfde maar de achterliggende motieven zijn anders. Zo hoeft ook het woongedrag van leefstijlgroepen niet overeen te komen. Niet alle mensen met een vergelijkbare leefstijl wonen op dezelfde locatie in hetzelfde woonmilieu. Aan de andere kant kunnen op eenzelfde plek wel mensen met verschillende leefstijlen wonen, omdat zij andere waarden verbinden aan de woonlocatie. Een buitenwijk kan voor de een aantrekkelijk zijn omdat het vlakbij de stad is, terwijl exact dezelfde locatie voor de ander aantrekkelijk is omdat hij vindt dat het dicht bij het platteland is (o.a. Reijndorp et al 1998). Daarnaast hebben sommige mensen juist een voorkeur voor een heterogene buurt (Pinkster en Van Kempen 2002). Bij het onderzoek zijn alleen gegeven bekend over gedrag; de keuze die mensen hebben gemaakt voor een woning. De achterliggende preferenties bij deze keuze zijn niet bekend. Bij het trekken van conclusies kan dan ook alleen uitgegaan worden van het gedrag, er kunnen op basis van het onderzoek geen uitspraken gedaan worden over de preferenties van de bij het onderzoek betrokken bewoners. Wederkerige relatie tussen wonen en leefstijlen Er is sprake van een wederkerige relatie tussen wonen en leefstijlen. Leefstijlen beïnvloeden de manier waarop men woont, maar de manier waarop men woont beïnvloedt ook de leefstijl (Van Diepen en Ennen 1996, Pinkster en Van Kempen 2006, Bootsma 1998). Als voorbeeld hierbij wordt gewezen op jonge alleenstaanden die in de stad wonen. Zij leiden vaak een uithuizig leven. De vraag is echter of zij bewust in de stad zijn gaan wonen om deze leefstijl, of dat zij deze leefstijl ontwikkeld hebben omdat zij in de stad wonen. En andersom kan dit ook gesteld worden voor mensen die in een dorp wonen; zijn zij in een dorp gaan wonen omdat zij geen behoefte hebben om uit gegaan, of gaan zij niet uit omdat de mogelijkheden er niet zijn, maar wensen zij dit eigenlijk wel? Dit aspect is lastig te onderzoeken. Bij het praktijkonderzoek is gebruik gemaakt van bestaande data. Hierbij zijn geen gegevens bekend over in hoeverre de woonsituatie van de 34
bewoners van de complexen in de dataset hun leefstijl beïnvloedt. Hier kunnen dan ook in het praktijkonderzoek geen conclusies over getrokken worden. Compromissen bij huur- of koopbeslissing Mensen sluiten compromissen bij het zoeken van een woning (Pinkster en Van Kempen 2002). De ideale plek is niet altijd beschikbaar of bereikbaar. Door wegingsfactoren toe te kennen aan bijvoorbeeld de afstand tot werk en familie of de kwaliteit van de woning en de woonomgeving, komen consumenten tot de voor hen op dat moment ideale keuze; het ene huishouden hecht grotere waarde aan de afstand tot familie en het andere huishouden juist aan een groene omgeving (Reijndorp et al. 1998). Tevens blijkt de persoonlijke binding van mensen met een gebied een rationele keuze beïnvloeden (Pinkster en van Kempen 2002). Dit verklaart dat woningen die functioneel van mindere kwaliteit zijn, op een goede locatie wel afgezet kunnen worden; men is bereid om op het gebied van de woning een concessie te doen, om wel op voor hen de juiste plek te zitten. Bij de keuze zijn financiële middelen vaak een doorslaggevende factor; een groot deel van de mensen kan niet iedere woonplek veroorloven. Voor het onderzoek betekent dit dat gerealiseerd moet worden dat de keuze om in een van de complexen te wonen, voor veel mensen een compromis is en niet hun ideaalbeeld; het betreft gedrag, maar niet altijd de preferenties. Dit zal zeker het geval zijn gezien het feit dat het sociale huur betreft. Een kandidaat kan op verschillende gronden de voorkeur geven aan een complex. Het implementeren van leefstijlen hoeft dus nog niet te betekenen dat alle kandidaten met de betreffende leefstijl dan direct voor het complex in kwestie kiezen omdat het qua leefstijl het best passend zou zijn. Ook de alternatieven zijn van belang; wat zijn de concurrerende complexen en wat hebben zij te bieden? Woning is consumptiegoed met lage frequentie Een woning is, vooral in het geval van koop, maar vaak ook in het geval van huur, een keuze die veelal voor langere termijn wordt aangegaan. Verhuizen is voor weinig mensen een hobby, dit impliceert dat men meestal niet direct zal verhuizen wanneer zich een woning voordoet die men als beter beoordeelt. Bij koop spelen hier de hoge transactiekosten een rol (overdrachtsbelasting, notariskosten). Hoewel dit bij huurwoningen niet het geval is, zal ook hier het vooruitzicht van een verhuizing niet aanlokkelijk zijn. Dit betekent dat wanneer een huurder zich niet thuis voelt in een complex, hij niet zomaar de keuze zal maken om te verhuizen. Bij senioren zal dit nog sterker zijn, aangezien zij vaker afhankelijk zijn van derden bij een verhuizing.
35
Dit is van belang voor het onderzoek bij het interpreteren van de mutatiegraad. De mutatiegraad zegt niet alles over woontevredenheid; niet iedereen die zich niet prettig voelt in een complex zal ervoor kiezen om te verhuizen. Hype Door de omslag op de vastgoedmarkt van een aanbiedersmarkt naar een vragersmarkt zijn leefstijlen de afgelopen jaren meer in de belangstelling komen te staan. Er lijkt een hype ontstaan te zijn. Kenmerken van hypes zijn dat deze op het moment van de hype onmisbaar lijken, maar toch vaak vervolgens weer over raken. Hierin schuilt een gevaar; woningen worden immers voor lange periodes gerealiseerd. In het verleden heeft de vastgoedmarkt prima gefunctioneerd zonder het toepassen van leefstijlen; populaire woningen in het bestaande segment zijn helemaal niet gebouwd op basis van scherpe analyse van leefstijlen (Smit 2010). Een voorbeeld hiervan zijn de op dit moment populaire jarendertig-wijken, inmiddels tachtig jaar oud, maar nog steeds (of weer) passend bij de woonwensen van de consument. De belangstelling voor leefstijlen kan echter in één lijn gezien worden met de omslag van kwantitatieve woningvraag naar kwalitatieve woningvraag en de hieruit volgende ingezette markttrend van meer consumentgericht ontwikkelen en beleggen. De naam ‘leefstijlen’ zou een hype kunnen zijn, maar in gebieden waar sprake is van een vragersmarkt zal de consument hoe dan ook steeds centraler komen te staan. Juist omdat leefstijlen op dit moment erg populair zijn, is het relevant om verder onderzoek te doen naar de daadwerkelijke resultaten van de toepassing ervan. Wanneer blijkt dat homogeniteit qua leefstijlen een positieve invloed heeft op de prestaties van complexen, zal dit een bijdrage leveren aan de onderbouwing van het toepassen van leefstijlconcepten. Kunstmatig Leefstijlindelingen ontstaan door clusteranalyses, die niet altijd toetsbaar zijn (Heijs et al. 2010). Het definiëren van de grenzen van een cluster is een subjectief proces, dat geldt ook voor de benoeming van de dimensies waarop de patronen verschillen. Resultaten kunnen geforceerd overkomen; iedereen past perfect in een beperkt aantal leefstijlgroepen. Dit laat ruimte voor twijfel aan zowel de objectiviteit van het indelingsproces als aan de realiteitswaarde van groepen. Zijn de verbanden wel significant? Traditionele variabelen kunnen via de achterdeur meespelen; bijvoorbeeld via het inkomen. Ook hier is het van belang om te realiseren dat het onderzoek gedaan wordt op basis van de leefstijlindeling van, hoewel gerenommeerd, slechts één bureau. De indeling van deze 36
leefstijlen is specifiek voor de seniorenmarkt opgesteld op basis van uitvoerig onderzoek. De grenzen van de clusters zijn in samenspraak tussen Woonzorg Nederland en Smart Agent bepaald. Bovenstaande kanttekeningen zijn weergegeven om een duidelijk totaalbeeld te verschaffen over hetgeen bekend is over leefstijlen. Om zo correct mogelijke conclusies te kunnen trekken, worden genoemde kanttekeningen waar mogelijk meegenomen bij de uitvoering van het praktijkonderzoek en de interpretatie van de resultaten. Ondanks de geschetste kanttekeningen, zijn leefstijlen populair en worden in de praktijk veel toegepast. Van het wonen met gelijkgestemden wordt door de verhurende partijen veel verwacht. De relevantie van het praktijkonderzoek wordt hiermee verder onderbouwd; hier wordt een bijdrage gedaan aan de kennis over leefstijlen en wat het toepassen van leefstijlen oplevert in de praktijk.
37
3.
Beantwoording deelvragen theorie
In dit hoofdstuk worden de deelvragen zoals deze in de inleiding zijn opgesteld beantwoord. De vragen zijn impliciet al beantwoord in het voorgaande hoofdstuk, door expliciete beantwoording van deze vragen worden de belangrijkste aspecten uit het voorgaande hoofdstuk overzichtelijk samengevat als vertrekpunt voor het praktijkonderzoek.
1. Wat wordt verstaan onder leefstijlen? Van het begrip ‘leefstijl’ bestaan diverse definities. In dit onderzoek wordt de definitie van Pinkster en van Kempen (2002) aangehouden: Een set preferenties (attitudes) en gedrag op de leefgebieden werk, gezin, wonen, consumptie en vrije tijd. 2. Welke indelingsmethoden van leefstijlen worden toegepast in de praktijk? Ook wanneer naar indelingsmethoden gekeken wordt blijkt dat er veel verschillende varianten gehanteerd worden, een aantal hiervan zijn omschreven in het voorgaande hoofdstuk. De indelingsmethoden gaan uit van verschillende uitgangspunten en zijn om deze reden niet eenvoudig met elkaar te vergelijken. Indelingsmethoden die veel toegepast worden op de vastgoedmarkt zijn de indelingen van Smart Agent en Motivaction. De basismodellen van deze bureaus kunnen worden doorvertaald naar een leefstijlsegmentatie specifiek voor een branche of voor het (potentiële) klantenbestand van een organisatie. Zo heeft Smart Agent in samenwerking met Woonzorg Nederland een segmentatiemodel ontwikkeld voor zelfstandig wonende senioren en heeft Motivaction samen met Vivium Zorggroep een segmentatiemodel ontwikkeld voor woongroepen van dementerende ouderen. 3. Wat is de stand van zaken met betrekking tot de toepassing van leefstijlen op de vastgoedmarkt? De vastgoedmarkt kent geen rijke marketingtraditie. Mede door het veranderen van de markt van een aanbiedersmarkt naar een vragersmarkt, komt hier langzaam verandering in. Leefstijlen kunnen een hulpmiddel zijn om meer op de vraag van consumenten in te spelen. Diverse grote vastgoedpartijen maken gebruik van leefstijlen bij de ontwikkeling van nieuwe woningen en het beheren van hun woningportefeuille. Hiervan zijn een aantal voorbeelden genoemd in het voorgaande hoofdstuk. Hoever leefstijlen doorgevoerd worden in de bedrijfsvoering verschilt sterk per organisatie; zo werkt Vivium met strikte wachtlijsten en toewijzingen op basis van 38
de leefstijlen. Vestia kiest ervoor om leefstijlen toe te passen bij complexen waar problemen zijn met de leefbaarheid en maakt hier ook gebruik van toewijzing van woningen op basis van leefstijlen. Woonzorg Nederland gebruikt leefstijlen vooral om haar complexen beter te kunnen positioneren maar niet strikt bij de toewijzing van woningen. Andere organisaties gebruiken leefstijlen niet expliciet in de externe communicatie, maar vooral in de interne communicatie voor bijvoorbeeld doelgroepbepalingen bij nieuwe ontwikkelingen.
4. Wat is er bekend over leefstijlen in de lagere inkomensklassen? Naar leefstijlen van lagere inkomensgroepen is weinig onderzoek gedaan; leefstijlonderzoek heeft zich vooral geconcentreerd op de hogere inkomens. Rupp en Haarmans (1994) en Botman en Van Kempen (2002) concluderen dat er ook in lagere inkomensgroepen sprake is van leefstijldifferentiatie. Daarbij onderscheiden huishoudens zich bijvoorbeeld van elkaar op basis van economische danwel culturele oriëntatie. Binnen de beperkte financiële mogelijkheden zijn er volgens hen wel degelijk verschillen in consumptiepatronen en vrijetijdsbesteding.
In het onderzoek dat in deze scriptie verricht is wordt een bijdrage geleverd aan de kennis over leefstijlen onder lagere inkomens. Het onderzoek is gericht op sociale huurcomplexen (met een maximale huur van € 647,53, peildatum 2009). Hoewel dit, zeker bij seniorencomplexen, niet altijd betekent dat er sprake is van lagere inkomens, zal dit voor het merendeel van de huurders wel het geval zijn. 5. Welke aanwijzingen zijn er dat de traditionele indelingsvariabelen (huishoudengrootte, inkomen, leeftijd, etniciteit, opleidingsniveau) alleen niet meer voldoen? In de literatuur zijn wel beweringen, maar geen bewijzen gevonden dat de traditionele variabelen vervangen zouden moeten worden door leefstijlen. Uit onderzoek van Pinkster en Van Kempen (2002) blijkt dat leefstijlvariabelen bovenop de traditionele variabelen wel een extra verklarende werking hebben voor de keuze van consumenten en zo toegevoegde waarde hebben. De maatschappij wordt steeds diverser en complexer en consumentgerichtheid steeds belangrijker, leefstijlen kunnen hierbij een goed hulpmiddel vormen. De basis bij segmentatie zal echter gevormd worden door de traditionele kenmerken.
39
6. Wat zijn de belangrijkste kritische kanttekeningen bij het toepassen van leefstijlen? In paragraaf 2.6 zijn een aantal kritische kanttekeningen genoemd, deze worden kort herhaald. a. Segmenteren moet geen doel zijn maar een middel. b. De traditionele indelingsvariabelen kunnen niet vervangen worden, deze kunnen door leefstijlen wel verder aangevuld worden. c. Elitair; de meesten onderzoeken zijn gedaan onder hogere inkomens. Het onderzoek in deze scriptie is gericht op de sociale huursector en levert zo een bijdrage aan de kennis over leefstijlen onder lagere inkomens. d. Overlap en niet uitsluitend; ieder mens heeft kenmerken van verschillende leefstijlen in zich, in het onderzoek wordt echter alleen de dominante leefstijl meegenomen omdat alleen deze in kaart is gebracht. e. Aan veranderingen onderhevig; leefstijlen veranderen als gevolg van sociale, politieke, culturele, economische en technologische veranderingen. Ook leefstijlen van individuele personen kunnen veranderen. f.
Geen eenduidige relatie tussen gedrag en preferenties; mensen kunnen hetzelfde gedrag vertonen maar hier een verschillende reden voor hebben. Van belang bij het analyseren van de resultaten van het onderzoek is dat hier alleen het gedrag is gemeten en niet de preferenties.
g. Wederkerige relatie tussen wonen en leefstijlen; Leefstijlen beïnvloeden de manier waarop men woont, maar de manier waarop men woont beïnvloedt ook de leefstijl. Dit aspect is in het praktijkonderzoek niet meegenomen, aangezien voor de dataset niet bekend is in hoeverre de leefstijl beïnvloed is door de woonsituatie. h. Compromissen bij huur- of koopbeslissing; bij een huur of koopbeslissing is de ideale oplossing vaak niet voor handen en worden compromissen gesloten, waarbij ieder individu belang hecht aan andere aspecten. i.
Woning is consumptiegoed met zeer lage frequentie; een woning is, ook in het geval van huur, een keuze die veelal voor langere termijn wordt aangegaan. Wanneer er een beter passende woning voor handen is, zal een huurder niet direct tot verhuizing overgaan.
j.
Hype; Door de omslag op de vastgoedmarkt van een aanbiedersmarkt naar een vragersmarkt zijn leefstijlen de afgelopen jaren meer in de belangstelling komen te staan. Juist omdat leefstijlen op dit moment heel populair zijn, is het relevant om verder onderzoek te doen naar de daadwerkelijke resultaten van de toepassing ervan. 40
k. Kunstmatig; leefstijlindelingen ontstaan door clusteranalyses, die niet altijd toetsbaar zijn. Het definiëren van de grenzen van een cluster is een subjectief proces.
41
4.
Praktijkonderzoek
Na uiteenzetting van de theorie en de beantwoording van de bijbehorende deelvragen, volgt in dit hoofdstuk het praktijkonderzoek. In paragraaf 4.1 worden de uitgangspunten voor het onderzoek gepresenteerd. De te onderzoeken vragen worden kort herhaald en er worden definities geformuleerd van homogeniteit en heterogeniteit en de te onderzoeken prestatieindicatoren. In paragraaf 4.2 wordt de dataset omschreven, zowel op het gebied van leefstijlen als op het gebied van algemene kenmerken. De correlatieanalyses vinden plaats in paragraaf 4.3 en worden vervolgens getoetst in paragraaf 4.4.
4.1
Uitgangspunten onderzoek
In de inleiding is de volgende centrale vraag geformuleerd: In hoeverre heeft een homogene samenstelling qua leefstijlen in wooncomplexen voor senioren aantoonbare (financiële) voordelen voor de corporatie in de vorm van beter presterende complexen?
Hierbij zijn voor het praktijkonderzoek de volgende deelvragen geformuleerd:
7. Hoe ligt de verhouding tussen homogene en heterogene complexen in de dataset? 8. Wat zijn naast de verschillen in leefstijlsamenstelling verschillen tussen homogene complexen en heterogene complexen in de dataset? 9. Presteert in de dataset een complex waarin een qua leefstijlen homogene groep woont beter dan een complex waarin een qua leefstijlen heterogene groep woont? a. Is de mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? b. Is de gecorrigeerde mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? c. Is het leegstandspercentage van homogene complexen lager dan dat van heterogene complexen? d. Is het aantal weigeringen bij homogene complexen lager dan bij heterogene complexen? e. Is het aantal aanmaningen bij homogene complexen lager dan bij heterogene complexen? 42
10. Zijn er andere verbanden die gelegd kunnen worden tussen kenmerken van complexen in de dataset en de prestaties? 11. Hoe kan een corporatie die zich richt op senioren gebruik maken van leefstijlsegmentatie om de prestaties van een complex te vergroten? Om een antwoord op deze vragen te kunnen geven wordt een kwantitatief onderzoek verricht. Dit onderzoek is gebaseerd op gegevens van Woonzorg Nederland. Woonzorg Nederland heeft in 2009 voor 317 complexen in beeld laten brengen wat de samenstelling is van de leefstijlen van de bewoners conform de leefstijlindeling die Smart Agent en Woonzorg hebben opgesteld (zoals geschetst is in paragraaf 2.5.4). Deze gegevens betreffen een nulmeting; de gegevens zijn in kaart gebracht op een moment dat er in het geheel nog niet op leefstijlen gestuurd werd en de complexen nog niet gelabeld waren naar een bepaalde leefstijl. De leefstijlsamenstelling van de complexen berust dus op keuzes die de bewoners van de complexen zelf gemaakt hebben.
De gegevens over de leefstijlen worden gecombineerd met gegevens over de prestaties in 2009 (dezelfde periode als waarin de leefstijlen van de bewoners in kaart gebracht zijn). Deze gegevens zijn gedestilleerd uit diverse systemen binnen Woonzorg Nederland en per complex berekend. De volgende prestatie-indicatoren zijn in kaart gebracht:
-
De mutatiegraad; het aantal woningen waarvan de huur is opgezegd, gedeeld door het totale aantal woningen in het complex gemeten gedurende een jaar (bijv: 1 opzegging per jaar in een complex van 20 woningen resulteert in een mutatiegraad van 5 procent). Hoe hoger de mutatiegraad is, hoe hoger de kosten zijn voor de corporatie; er moet tijd en geld gestoken in de verhuur van de woning. Daarnaast betekent iedere mutatie een risico op leegstand.
-
De gecorrigeerde mutatiegraad; de mutatiegraad, gecorrigeerd voor opzeggingen met als reden overlijden van de huurder, verhuizing naar een verzorging- of verpleeghuis of verhuizingen binnen hetzelfde complex. Aangezien het onderzoek wordt uitgevoerd onder seniorencomplexen, waarbij een aanzienlijk deel van de mutaties plaatsvindt door overlijden van bewoners of (noodgedwongen) verhuizing naar een verzorging- of verpleeghuis, dient de mutatiegraad nader geanalyseerd te worden om goede conclusies te kunnen trekken. In de gecorrigeerde mutatiegraad worden alleen de daadwerkelijke verhuizingen naar andere zelfstandige woonruimte meegerekend. Evenals de niet-gecorrigeerde mutatiegraad, betekent een hogere gecorrigeerde mutatiegraad hogere kosten voor de corporatie.
43
-
Het leegstandspercentage; het aantal woningen dat leeg staat, gedeeld door het totale aantal woningen in het complex, gemeten gedurende een jaar (voorbeeld: bij een leegstandspercentage van 5 procent staat 5 procent van de woningen in het complex gedurende een jaar leeg, als dezelfde woningen een half jaar leeg staan is het leegstandspercentage 2,5 procent). Leegstand kost door gederfde huurinkomsten direct geld; hoe hoger de leegstand, hoe hoger de kosten. Ook indirect zijn er effecten; er moeten kosten gemaakt worden voor het opnieuw verhuren. Een complex dat veel leegstand kent, zal een slechter imago krijgen en hierdoor is het vaak nog lastiger om potentiële huurders te interesseren. Er is een verband tussen mutatie en leegstand; bij een hogere mutatiegraad is er een hoger potentieel risico op (mutatie)leegstand. Helemaal overlappen de begrippen elkaar echter niet. Wanneer een woning aansluitend verhuurd wordt is er geen sprake van leegstand. Zo kan een hoge mutatiegraad wel samengaan met een laag leegstandspercentage. Er kan tevens sprake zijn van structurele leegstand, omdat er geen interesse is voor de woningen in het betreffende complex. Om deze reden worden de begrippen apart meegenomen in het onderzoek.
-
Het aantal weigeringen; het gemiddeld aantal keren per jaar dat een woning in het complex is aangeboden aan een woningzoekende, maar door de woningzoekende is geweigerd. Wanneer een potentiële huurder graag in het betreffende complex willen wonen, zal een aangeboden woning niet geweigerd worden; het aantal weigeringen zegt hiermee iets over de populariteit van een complex en over het feit dat in de ogen van potentiële huurders er kennelijk betere alternatieven beschikbaar zijn. Wanneer het aantal weigeringen hoog is, worden meer kosten gemaakt voor de verhuur van de woning. Tevens neemt het risico op leegstand toe naarmate het aantal weigeringen toeneemt (hierbij wordt ervan uitgegaan dat iedereen die op een wachtlijst staat als woningzoekende ook daadwerkelijk woningzoekende is.)
-
Het aantal aanmaningen; het gemiddeld aantal aanmaningen per jaar dat is verzonden per woning in een complex. Wanneer het aantal aanmaningen toeneemt, nemen de kosten voor de corporatie toe; door gederfde rente en incassokosten.
De kosten van verhuur van woningen bij mutatie zijn eveneens een belangrijke indicator. Deze bleken echter niet exact te achterhalen voor alle complexen, omdat de wijze van verhuur sterk varieert. Deze is, aangezien Woonzorg Nederland een landelijk werkende corporatie is, afhankelijk van de lokale regelingen en gebruiken; van het plaatsen van een advertentie in de woonkrant van de lokale corporatie (minimale kosten), tot het uitbesteden aan een zorgaanbieder of een makelaar, zelf plaatsen van advertenties, organiseren van
44
open huizen/beurzen etc. Aangezien dit niet voor ieder complex goed in kaart gebracht kon worden, is ervoor gekozen om dit niet mee te nemen in het onderzoek.
Een andere prestatie-indicator die niet meegenomen kon worden in het onderzoek is het aantal klachten. Klachten zijn niet consequent en op verschillende wijzen geregistreerd en vormen hierdoor geen prestatie-indicator waarbij complexen goed met elkaar vergeleken kunnen worden.
In het onderzoek worden voor de begrippen homogeniteit en heterogeniteit de volgende definities als basis aangehouden:
Complexen zijn homogeen wanneer minimaal 67 procent van de bewoners dezelfde leefstijl heeft. De redenering hierachter is dat wanneer tweederde van een complex dezelfde leefstijl heeft, deze leefstijl een dergelijk groot deel van de bewoners vertegenwoordigt, dat dit als de dominante leefstijl van het complex gezien mag worden. De groep die de dominante leefstijl niet heeft, kan nooit groter zijn dan een derde van de bewoners en vormt hiermee een minderheid.
Complexen zijn heterogeen wanneer maximaal 33 procent van de bewoners dezelfde leefstijl heeft. Dit betekent dat er altijd minimaal vier leefstijlen vertegenwoordigd zijn, waarbij minimaal drie met een substantieel aandeel; als de grootste leefstijlgroep 33 procent beslaat, kan de tweede ook maximaal 33 procent beslaan en zal daarnaast nog zeker 34 procent onder twee van de andere leefstijlen vallen. Deze definities zijn met opzet zo geformuleerd dat de grenzen ver uit elkaar liggen, om groepen complexen te kunnen onderzoeken waarvan de leefstijlsamenstellingen sterk verschillen. Met deze definities kan er geen sprake zijn van ‘grensgevallen’ tussen homogeen en heterogeen. Er zijn vanuit de theorie geen aanwijzingen gevonden dat de mate van homogeniteit qua leefstijlen van bewoners invloed heeft op de prestaties van een wooncomplex. De volgende hypothese is opgesteld als basis voor het onderzoek: De mate van homogeniteit qua leefstijlen van de bewonersgroep in de complexen in de dataset heeft geen invloed op de prestaties van deze complexen. Na uitvoering van het onderzoek zal aangegeven worden of deze hypothese aangenomen of verworpen dient te worden.
45
4.2
Omschrijving dataset
De originele dataset bestaat uit 317 complexen. Bij deze complexen is voor uitvoering van het onderzoek geanalyseerd of er sprake was van aspecten die een verstorende werking zouden kunnen hebben. Complexen zijn uit de dataset verwijderd om de volgende redenen: -
Leeftijd; het onderzoek is specifiek gericht op seniorencomplexen. Wanneer een complex of een deel van het complex niet specifiek aan senioren verhuurd wordt (55+), is deze uit de dataset verwijderd.
-
Bouwjaar; complexen die 2008 of 2009 als bouwjaar hebben zijn uit de dataset verwijderd. De achterliggende gedachte hierbij is dat de bewoners nog maar kort in deze woningen woonden in de onderzoeksperiode. In deze complexen is nog geen patroon aanwezig qua mutaties en leegstand.
-
Renovaties; complexen waar in de onderzoeksperiode een renovatie heeft plaatsgevonden zijn uit de dataset verwijderd. Bij deze complexen is een verstoring opgetreden, die zeer waarschijnlijk invloed heeft op de leegstand en de mutaties.
-
Geen sociale huur/deels geen sociale huur; het onderzoek richt zich op de sociale huursector. Complexen waarin ook vrije sectorwoningen verhuurd worden, zijn uit de dataset verwijderd, omdat er geen gegevens zijn over specifiek het deel van de sociale huurwoningen. Daarnaast zou het bestaan van vrije sectorwoningen in een complex ook van invloed kunnen zijn op de sociale huurwoningen. De dataset bestaat derhalve alleen uit sociale huurwoningen.
-
Wanneer een complex gebruikt is als tijdelijke huisvesting omdat een ander complex gerenoveerd wordt, is sprake van een verstoring; de mutatiegraad kan hoger of lager zijn en er kan bijvoorbeeld ook tijdelijk bewust leegstand gecreëerd zijn. Om deze reden zijn deze complexen uit de dataset verwijderd.
Na eliminatie van de complexen die om bovenstaand genoemde redenen niet pasten binnen het onderzoek, blijven 239 complexen over, met in totaal 17.123 woningen (zie bijlage II voor een overzicht van deze complexen).
46
4.2.1 Leefstijlen binnen de complexen van de dataset
De samenstelling van de leefstijlen van de totale bewonersgroep van alle complexen is als volgt:
Rood; 6,5% Geel; 9,1% Groen; 39% Blauw; 11,3%
Aqua; 34,3%
Figuur 7: leefstijlen in de gehele dataset
Opvallend is dat met name de groene en de aqua leefstijl sterk vertegenwoordigd zijn. Zij beslaan samen 73 procent van alle bewoners en zijn beiden minimaal drie tot maximaal zes keer sterker vertegenwoordigd dan de gele, rode en blauwe leefstijl. Dit wordt, zoals in paragraaf 5.2.4 is aangegeven, verklaard doordat de dataset bestaat uit complexen voor senioren; senioren kunnen relatief vaak onder de groene en aqua leefstijl geschaard worden. In vergelijking met de uitgangspunten van leefstijlverdeling bij senioren (figuur 6 in paragraaf 5.2.4) zijn er in de dataset relatief meer mensen met een groene leefstijl (39 procent versus 31 procent) en minder mensen met een blauwe leefstijl (11 procent versus 17 procent). Vermoedelijk kan dit toegeschreven worden aan het feit dat alleen sociale huurcomplexen onderzocht zijn; de groene leefstijl komt relatief vaker voor onder lagere inkomens en de blauwe leefstijl meer onder hogere inkomens. In sociale huurwoningen zullen relatief minder mensen wonen met hogere inkomens. Verder valt op dat, met uitzondering van twee complexen, in alle complexen alle vijf verschillende leefstijlen voorkomen.
47
Wanneer de voor dit onderzoek geformuleerde definities van homogeniteit en heterogeniteit toegepast worden op de dataset blijkt het volgende. Homogeen; 7,50% Heterogeen; 9,20%,
Niet homogeen en niet heterogeen; 83,30%
Figuur 8: Categorieën complexen in dataset
Allereerst valt op dat het aantal homogene complexen heel laag is; slechts bij 7,5 procent van de complexen heeft minimaal 67 procent van de bewoners dezelfde leefstijl. Het overgrote deel van de complexen, 83,3 procent, is niet heterogeen en niet homogeen conform de bovengestelde definitie. Dit betekent dat de grootste leefstijlgroep van deze complexen groter is dan 33 procent van de bewoners, maar kleiner is dan 67 procent van de bewoners. Het is over het algemeen dus niet zo dat complexen waarbij niet op leefstijlen gestuurd wordt vanzelf een qua leefstijl homogene bewonersgroep aantrekken.
Wanneer verder ingezoomd worden op de leefstijlen, blijkt dat het maximale percentage bewoners met dezelfde leefstijl in een complex op 85 procent ligt (zie bijlage II). In ieder complex in de dataset is dus een groep van minimaal 15 procent van de bewoners die een andere leefstijl heeft dan de dominante (meest voorkomende) leefstijl.
Verder blijkt dat de dominante leefstijl gemiddeld slechts 48 procent van de bewoners van een complex beslaat. De dominante leefstijl vertegenwoordigt wel de grootste groep, maar er is in het gemiddelde complex een grotere groep bewoners die een andere leefstijl heeft dan de meest voorkomende. Het gemiddelde complex is dus verre van homogeen.
Hoewel met de gehanteerde definities het aantal complexen dat daadwerkelijk meegenomen wordt in het onderzoek klein is, worden deze in eerste instantie toch vastgehouden. Bij het vervolg van het onderzoek zal wel geëxperimenteerd worden met de grenzen van de definities.
48
De gemiddelde verdeling over de leefstijlen bij de 18 homogene complexen in de dataset is als volgt (gecorrigeerd voor aantal woningen per complex):
Geel; 5%
Rood; 2%
Blauw; 5%
Groen; 61%
Aqua; 27%
Figuur 9: gemiddelde verdeling leefstijlen in homogene complexen
Wanneer naar alle homogene complexen gekeken wordt, blijkt uit figuur 9 dat de groene en de aqua leefstijl samen gemiddeld 87 procent van de bewoners beslaan. Van de achttien homogene complexen zijn er vijf homogeen op basis van de aqua leefstijl, gemiddeld heeft 73 procent van de bewoners in deze complexen de aqua leefstijl. De overige dertien complexen zijn homogeen op basis van de groene leefstijl, gemiddeld heeft 74 procent van de bewoners in deze complexen de groene leefstijl. Er zijn geen homogene complexen met de leefstijlen blauw, geel of rood; de homogene complexen die er zijn, worden gevormd door de groene en de aqua leefstijl. Deze constatering vormt direct een complicatie in het onderzoek; wanneer zou blijken dat homogene complexen hoger scoren op de genoemde prestatiecriteria, kan dit zowel toegeschreven worden aan de homogeniteit qua leefstijlen, als aan het feit dat er voornamelijk een groene en een aqua leefstijl voorkomen, los van de homogeniteit. Er is sprake van multicollineariteit; de variabelen zijn onderling hoog gecorreleerd. Op deze complicatie wordt later in het onderzoek teruggekomen, er zal een extra correlatieanalyse uitgevoerd worden om te onderzoeken of de homogeniteit een grotere invloed heeft op de prestaties of de leefstijlen. Bij de heterogene complexen is de gemiddelde verdeling over de leefstijlen als volgt (gecorrigeerd voor aantal woningen per complex):
49
Rood; 14% Groen; 26%
Geel; 16%
Aqua; 25% Blauw; 19%
Figuur 10: verdeling leefstijlen in heterogene complexen
Bij de heterogene complexen is de verdeling over verschillende leefstijlen gelijkmatiger, de leefstijl die het minst voorkomt beslaat alsnog 14 procent van de bewoners. Dit vloeit vooral voort uit de definitie die gekozen is. Doordat de grootste leefstijlgroep maximaal 33 procent van de bewoners vertegenwoordigt, zullen altijd minimaal drie leefstijlen in ruime mate vertegenwoordigd zijn.
4.2.2. Algemene kenmerken van de complexen in de dataset
Van de complexen in de dataset is een analyse gemaakt van een aantal algemene kenmerken. Om een beter beeld te krijgen van de complexen maar ook om nader te onderzoeken of er, naast de samenstelling van leefstijlen, verschillen zijn tussen de homogene en de heterogene complexen en of de homogene en heterogene complexen qua algemene kenmerken afwijken van het gemiddelde complex in de totale dataset. Het overzicht is opgenomen in tabel 1 op de volgende pagina. De gegevens in tabel 1 zijn gewogen, aangezien het aantal woningen per complex verschilt (een complex met 200 woningen met bouwjaar 1980 heeft meer invloed op het gemiddelde bouwjaar van de dataset dan een complex met 2 woningen uit hetzelfde bouwjaar).
50
Gemiddelden
Totaal
Homogeen
Heterogeen
Bouwjaar
1986
1990
1986
Aantal woningen
72
50
56
Huur
€ 446,27
€ 476,80
€ 428,92
Bezettingsgraad
1,20
1,21
1,21
Oppervlakte
58 m²
60 m²
55 m²
Leeftijd
78
80
78
Tabel 1: algemene kenmerken dataset
Uit tabel 1 blijkt dat de homogene complexen gemiddeld vier jaar jonger zijn dan het gemiddelde complex. Bij de heterogene complexen is er geen verschil ten opzichte van het gemiddelde. Het aantal woningen per complex ligt zowel bij de homogene als bij de heterogene complexen lager dan gemiddeld, het aantal woningen bij de heterogene complexen is het laagst. De woningen in heterogene complexen zijn gemiddeld iets kleiner dan het totaal en de woningen in homogene complexen iets groter, hiermee samenhangend geldt hetzelfde voor de gemiddelde huur. De bezettingsgraad (aantal bewoners per woning) verschilt nauwelijks bij de homogene en heterogene complexen. Wel ligt de gemiddelde leeftijd van bewoners van de homogene complexen iets hoger dan de gemiddelde leeftijd in de totale dataset en de gemiddelde leeftijd van bewoners van de heterogene complexen. De dataset van homogene complexen is dus bij verschillende algemene kenmerken niet gelijk aan de dataset van heterogene complexen. Dit impliceert dat ook andere factoren dan de leefstijl een rol kunnen spelen wanneer er verschillen gevonden worden tussen de prestaties van de homogene en heterogene complexen; bijvoorbeeld de leeftijd van een complex, het aantal woningen in een complex of de oppervlakte van de woningen. Om deze reden wordt een extra correlatieanalyse uitgevoerd, waarbij gekeken wordt wat de correlatie is tussen de algemene kenmerken en de prestaties van een complex. Bij de algemene kenmerken zijn geen gegevens over de locatie meegenomen. De locatie van een woning is van groot belang bij de vraag naar de betreffende woning. Bij senioren, een doelgroep die over het algemeen minder mobiel is, of reeds voorsorteert op het minder mobiel worden, zijn specifieke locatiekenmerken van belang. Hierbij kan gedacht worden aan de afstand tot winkels en de nabijheid van zorg. De gegevens die over de locatie bekend zijn, bleken onvoldoende betrouwbaar en niet goed genoeg vergelijkbaar voor een kwantitatief onderzoek. Om geen verkeerde conclusies te trekken is er bewust voor gekozen om deze gegevens buiten beschouwing te laten.
51
4.3
Correlatieanalyses
In deze paragraaf vindt het kwantitatieve onderzoek plaats. Als start van de beantwoording van de centrale vraag worden in tabel 2 de gemiddelden van de prestatiemaatstaven weergegeven voor de gehele dataset, de homogene complexen en de heterogene complexen.
Presatie-indicator
Alle complexen
Homogene
Heterogene
(2009)
complexen
complexen
Leegstandspercentage 2,95%
1,23%
1,62%
Mutatiegraad
12,84%
10,79%
13,15%
Gecorrigeerde
4,22%
2,61%
3,94%
0,13 per woning
0,17 per woning
0,17 per woning
per jaar
per jaar
per jaar
0,57 per woning
0,26 per woning
0,7 per woning
per jaar
per jaar
per jaar
mutatiegraad Aantal weigeringen
Aantal aanmaningen
Tabel 2: prestaties van complexen in 2009
Het leegstandpercentage van de homogene complexen is lager dan dat van de heterogene complexen, de mutatiegraad is lager en ook de gecorrigeerde mutatiegraad is lager. Het aantal aanmaningen is eveneens lager. Opvallend is dat wanneer gekeken wordt naar het leegstandspercentage en de gecorrigeerde mutatiegraad, deze bij zowel de homogene als de heterogene complexen lager zijn dan gemiddeld. De verwachting zou kunnen zijn dat als deze cijfers voor de homogene complexen beter zijn dan gemiddeld ze bij de heterogene complexen juist slechter zouden zijn dan gemiddeld. Dit is dus niet het geval.
Om nader te analyseren of er ook daadwerkelijk significante verschillen zijn tussen de homogene complexen en de heterogene complexen, wordt een analyse uitgevoerd in het programma SPSS, middels de Mann Whitney U toets. Deze toets is een niet-parametrische toets voor het vergelijken van een (semi-)continue variabele tussen twee onafhankelijke groepen. Op basis van de toegepaste definities blijkt bij een betrouwbaarheid van 95 procent uit de analyse het volgende.
52
Alleen het percentage aanmaningen is significant lager bij homogene complexen dan bij heterogene complexen. De mutatiegraad, de gecorrigeerde mutatiegraad en het leegstandspercentage zijn niet significant lager. Middels deze toets kan dus geen samenhang tussen de homogeniteit en de genoemde prestaties aangetoond worden (zie bijlage III voor output SPSS).
Een probleem bij de uitgevoerde analyse is dat de steekproefgrootte klein is; er zijn weinig heterogene en homogene complexen volgens de gestelde definitie en het onderzoek neigt hierdoor meer naar een casestudy. Echter; ook wanneer het criterium voor homogeniteit verlaagd wordt naar minimaal 55 procent en heterogeniteit verruimd wordt naar maximaal 40 procent en de dataset hierdoor vergroot wordt naar 116 complexen, kan geen significant verschil aangetoond worden (zie bijlage III voor output SPSS).
Om verder onderzoek te kunnen doen, zijn twee alternatieve definities opgesteld. De tot nu toe gebruikte definitie van homogeniteit en heterogeniteit zal in het vervolg van deze scriptie omschreven worden als ‘definitie 1’. De alternatieve definities zijn ‘definitie 2’ en ‘definitie 3’, deze luiden als volgt.
Definitie 2 Homogene complexen: per dominante leefstijl de vijf complexen met het hoogste percentage met die leefstijl. Heterogene complexen: per dominante leefstijl de vijf complexen met het laagste percentage van die leefstijl.
De dominante leefstijl is hierbij de leefstijl die het meest voorkomt in een complex. Het betekent dus niet dat meer dan de helft van de bewoners dezelfde leefstijl heeft, het percentage om dominant te kunnen zijn is minimaal 21 procent (als alle overige kleuren ook vertegenwoordigd zijn). Bij toepassing van deze definitie worden 25 (5 van iedere leefstijl) homogene complexen onderscheiden en 25 (5 van iedere leefstijl) heterogene complexen. Het voordeel ten opzichte van definitie 1 is dat bij definitie 1 er met name sprake was van groene en aqua complexen, bij definitie 2 zijn alle leefstijlen vertegenwoordigd. De multicollineariteit is hiermee ondervangen. Nadeel is dat ten opzichte van definitie 1 de absolute homogeniteit lager ligt.
Op basis van definities 2 is opnieuw een correlatieanalyse uitgevoerd. Uit definitie 2 kon nergens een significant verschil aangetoond worden (zie bijlage III voor output SPSS), op de resultaten vanuit definitie 2 zal dan ook niet verder ingegaan worden. 53
Het probleem bij zowel definitie 1 als definitie 2 is dat niet alle complexen uit de dataset meegenomen worden; bij definitie 1 zijn slechts 18 complexen homogeen en 22 heterogeen. In totaal worden in de analyse dus maar 40 van de 239 beschikbare complexen uit het databestand meegenomen (bij verlaging van de criteria 116 complexen). Bij definitie 2 zijn dit er 50. Om het gehele databestand mee te kunnen nemen in het onderzoek, is er een derde definitie van homogeniteit opgesteld.
Definitie 3 Bij definitie 3 wordt voor ieder complex in de dataset één waarde berekend voor de homogeniteit. Dit geschiedt middels het berekenen van de standaardafwijking van de verdeling over de vijf leefstijlen. Bij een complex met een verdeling over de vijf leefstijlen van 80%/10%/5%/3%/2% is de standaardafwijking groter dan bij een complex met een verdeling over de vijf leefstijlen van 20%/20%/20%/20%/20%. De standaardafwijking geeft bij deze definitie de waarde aan voor de homogeniteit.
Een complex met een hogere standaardafwijking is in deze definitie homogener dan een complex met een lagere standaardafwijking. Van alle 239 complexen in de dataset kan de standaardafwijking en daarmee de homogeniteit berekend worden. Bij deze definitie wordt dus geen absolute scheiding gemaakt tussen homogene en heterogene complexen. De standaardafwijking geeft aan in welke mate een complex homogeen is. Van ieder willekeurig complex in de dataset kan aan de hand van deze standaardafwijking een uitspraak gedaan worden over de homogeniteit. Het voordeel van deze methode is dat alle complexen meegenomen kunnen worden in de correlatieanalyse; de dataset bestaat zo uit alle 239 complexen.
Bij een correlatieanalyse wordt de mate van samenhang tussen twee variabelen gemeten, hierbij wordt de Pearson productmoment-correlatiecoëfficiënt (r) berekend. Deze (r) is een maat voor sterkte van de lineaire samenhang tussen twee variabelen. De waarde ligt tussen -1 en 1. Een waarde van -1 of +1 betekent dat de ene variabele volledig te herleiden is uit de andere variabele. Een (r) van 0 wil zeggen dat er geen lineaire samenhang is.
54
In tabel 3 zijn de waarden aangegeven die significant zijn wanneer definitie 3 toegepast wordt in de correlatieanalyse (zie bijlage III voor output SPSS). Pearson Correlations Bouwjaar Aantal objecten Gem. leeftijd Mutatiegraad Jaarbasis Leegstand Aanmaningen Gem. huur/maand Gem. oppervlakte Weigeringen
homogeniteit 0.159 -0.205 0.160 -
Tabel 3: Pearson correlations bij correlatieanalyse op basis van definitie 3
Uit deze analyse blijkt dat er een verband is tussen homogeniteit en het aantal aanmaningen Het aantal aanmaningen is lager bij homogene complexen dan bij heterogene complexen. Tevens is de gemiddelde huur iets hoger bij homogene complexen dan bij heterogene complexen. Daarnaast is er een lichte correlatie tussen homogeniteit en bouwjaar; homogene complexen zijn jonger dan heterogene complexen. In de eerste analyse van de gegevens van de complexen is al gebleken dat de algemene kenmerken van de groepen heterogeen en homogeen (volgens definitie 1) van elkaar verschillen (bouwjaren, aantal woningen, oppervlakte, leeftijd). Het zou onderzoekstechnisch beter zijn geweest wanneer deze gegevens voor beide groepen zoveel mogelijk gelijk geweest zouden zijn, om zo zeker te zijn dat eventuele verschillen in prestaties ook daadwerkelijk aan de homogeniteit of heterogeniteit van een complex toe te schrijven zijn en niet aan andere factoren.
Om te onderzoeken wat het belang hiervan is voor het trekken van conclusies op basis van leefstijlsamenstellingen, wordt een correlatieanalyse uitgevoerd tussen de verschillende leefstijlen in complexen en de kenmerken van de complexen. Hierbij wordt gekeken of er samenhang is tussen de leefstijlen en de kenmerken van complexen. Alle complexen uit de dataset zijn meegenomen, evenals alle leefstijlen die in deze complexen voorkomen.
55
In tabel 4 worden de significante correlatiecoëfficiënten weergegeven (zie bijlage III voor output SPSS). Pearson Correlations Bouwjaar Aantal objecten Gem. leeftijd Mutatiegraad Jaarbasis Leegstand Aanmaningen Gem. huur/maand Gem. oppervlakte Weigeringen
Geel -0.231 -
Groen 0.196 -
Blauw -0.178 -
Rood -
Aqua -
-0.177 -
-0.129 -
-0.162 -
0.182 0.151
-0.129 0.249 0.129 -
Tabel 4: Pearson correlations bij correlatieanalyse tussen verschillende leefstijlen en algemene kenmerken/prestaties op basis van definitie 3
Uit deze tabel blijkt het volgende: -
Bij de gele leefstijl zijn er relatief minder woningen in een complex en is de huur relatief lager dan gemiddeld. Een correlatie met de woonoppervlakte, waarvan verwacht zou worden dat deze samenhangt met de huur, is er echter niet.
-
Bij de groene leefstijl zijn er relatief meer woningen in een complex en is de huur lager dan gemiddeld, ook hier is geen correlatie met de woonoppervlakte.
-
Bij de blauwe leefstijl zijn er gemiddeld minder woningen per complex en is er tevens minder leegstand.
-
Bij de rode leefstijl is gemiddeld sprake van meer aanmaningen en meer weigeringen.
-
Bij de aqua leefstijl is sprake van gemiddeld minder aanmaningen, een hogere huur en een grotere woonoppervlakte.
Het bouwjaar is wel gecorreleerd met homogeniteit, zoals in de vorige analyse aangegeven, maar niet met de afzonderlijke kleuren. Het percentage aanmaningen is wel gecorreleerd met homogeniteit, maar dit wordt deels bepaald door de correlatie van rood en aqua met het percentage aanmaningen. Tenslotte is een correlatieanalyse uitgevoerd waarbij zowel de homogeniteit volgens definitie 3, de verschillende kleuren én de algemene kenmerken meegenomen zijn; zo kan geanalyseerd worden of de algemene kenmerken meer of minder samenhang vertonen met de prestaties van complexen dan de leefstijlen en wordt het probleem van multicollineariteit tussen homogeniteit en de leefstijlen groen en aqua verder bekeken. De significante resultaten van deze analyse zijn weergegeven in tabel 5 (zie bijlage III voor output SPSS).
56
Pearson Correlations
Homogeniteit Geel Groen Blauw Rood Aqua Gem huur/maand Gem. oppervlakte Gem. leeftijd Bouwjaar Aantal objecten Aanmaningen
Mutatiegraad Jaarbasis -0.142 -0.165 0.174
Mutatiegraad (gecorrigeerd) -0.307 -0.229 -0.419 -0.334 0.413
Leegstand -0.162 -0.155 -0.142 -0.232 0.227
Aanmaningen -0.205 0.182 -0.129 -0.209 -0.454 -0.282 1.000
Weigeringen 0.151 -
Tabel 5: Pearson correlations bij correlatieanalyse tussen prestatiemaatstaven, algemene kenmerken, leefstijlen en homogeniteit op basis van definitie 3.
Uit deze tabel volgt dat homogeniteit conform definitie 3 met slechts één van de prestatieindicatoren correlatie vertoont; namelijk met het aantal aanmaningen. Ook de afzonderlijke leefstijlen hebben slechts beperkte correlatie met de prestaties van een complex.
Algemene kenmerken als de gemiddelde leeftijd, het percentage aanmaningen, de woonoppervlakte, het bouwjaar en de gemiddelde huur hebben allemaal een correlatie met de gecorrigeerde mutatiegraad en zijn in de meeste gevallen ook gecorreleerd met de andere prestatiematen. De correlatie tussen de algemene kenmerken en de prestaties van complexen is, door de hogere correlatiecoëfficiënten, over het geheel gezien sterker dan de correlatie tussen de homogeniteit en de afzonderlijke leefstijlen en de prestaties van deze complexen. De algemene kenmerken hebben meer invloed op de in dit onderzoek geformuleerde prestatie-indicatoren dan de homogeniteit van de complexen.
4.4
Toetsing resultaten bij Vestia
Uit de SPSS analyse zoals omschreven in paragraaf 4.3 blijkt dat de samenhang tussen de homogeniteit van complexen en de prestaties zeer beperkt is. Hoewel de complexen in de dataset verspreid zijn over heel Nederland, is het onderzoek bij slechts één corporatie uitgevoerd. Bij deze corporatie werden leefstijlen tijdens de onderzoeksperiode nog niet actief toegepast. Complexen waren nog niet gelabeld, niet op basis van leefstijlen
57
gepositioneerd en er is niet gestuurd op de samenstelling van leefstijlen. Er zijn echter corporaties die veel verder zijn met het toepassen van leefstijlen. In paragraaf 2.5.2 is Vestia reeds genoemd. Nadat de resultaten van het kwantitatieve onderzoek bekend waren, is een interview gehouden met de heer Camstra, Programmamanager bij Vestia. Uit de analyses blijkt dat homogeniteit geen sterke relatie heeft met de prestaties van complexen, het doel van het interview was om deze resultaten te bespreken en na te gaan wat de ervaringen van Vestia zijn op dit gebied. Aangezien Vestia reeds jarenlang bij een aantal van haar complexen actief stuurt op leefstijlen is het interessant om na te gaan wat haar ervaringen zijn met het homogener worden van complexen door actieve sturing en het effect daarvan op de prestaties. Worden de prestaties van een individueel complex beter wanneer dit complex homogener wordt? In het in deze scriptie uitgevoerde onderzoek zijn prestaties van verschillende complexen met elkaar vergeleken, de prestaties van een uniek complex konden echter niet in tijd vergeleken worden omdat de leefstijlsamenstelling van slechts één moment bekend is. Vestia maakt alleen gebruik van leefstijlen bij complexen waar ‘echt iets aan de hand is’. Het besluit om bij een complex met leefstijlen te gaan werken is ingegeven door sociale redenen; er is veel overlast, veel klachten en de leefbaarheid kan veel beter. Het toepassen van leefstijlen wordt in de basis vooral om maatschappelijke redenen gedaan en niet primair om financiële redenen. De bedoeling is dat er klantwaarde toegevoegd wordt. Leefstijlen zijn hierbij voor Vestia altijd een onderdeel van een pakket aan maatregelen. Andere maatregelen zijn een complete renovatie van complexen, zowel aan de buitenzijde als aan de binnenzijde, sociale programma’s door bijvoorbeeld meer beheer, het voeren van duidelijke regels en een lik-op-stuk beleid en het meer betrekken van bewoners bij het complex (zie ook Te Winkel 2008). Vestia heeft zeer positieve ervaringen. De leefbaarheid in de complexen is vergroot en het aantal klachten significant gedaald. Het is voor huurders prettiger wonen. Een van de doelen was dat de mutatiegraad binnen vijf jaar met tenminste 25 procent teruggedrongen moest worden, dit is ruimschoots gehaald. Daarnaast is ook de leegstand afgenomen. Doordat leefstijlen altijd een onderdeel zijn van een groter pakket van maatregelen die gelijktijdig doorgevoerd worden, is het onderzoekstechnisch niet mogelijk om te meten wat de exacte effecten zijn van het homogener worden van complexen op de prestaties van deze complexen. Om deze reden kan hier helaas geen tweede kwantitatief onderzoek gedaan
58
worden waarbij per individueel complex gekeken wordt wat het effect is geweest van het homogener worden van complexen op de prestaties. De heer Camstra heeft een aantal randvoorwaarden omschreven voor het actief toewijzen van woningen op basis van leefstijlen: -
Het moet fysiek mogelijk zijn om verschillende leefstijlen te huisvesten in het complex; er moeten bijvoorbeeld meerdere portieken zijn of meerdere vleugels.
-
Er moet voor iedere leefstijl een alternatief zijn, waarbij de woningen gelijkwaardig zijn qua huur en qua faciliteiten.
-
Het moet juridisch mogelijk zijn; de lokale politiek moet akkoord gaan met het toewijzen op basis van leefstijlen.
-
De corporatie moet bereid zijn tijd en geld te investeren; starten met het werken met leefstijlen kan in eerste instantie juist een negatief effect hebben op de prestaties, doordat mensen die verwachtten dat de woningen gesloopt zouden worden wegtrekken wanneer blijkt dat er gerenoveerd gaat worden.
-
Er moet sprake zijn van een flinke mutatiegraad, zodat een complex ook daadwerkelijk homogener wordt in de loop van de tijd.
-
De buurt moet zich er voor lenen; een buurt die zich al goed onderscheidt trekt vanzelf vaak al een homogenere groep bewoners. Leefstijlen kunnen juist toegepast worden in buurten die geen duidelijke profilering hebben.
Concluderend; hoewel uit het kwantitatieve onderzoek nauwelijks aanwijzingen volgen dat een autonoom ontstane homogene samenstelling van bewoners qua leefstijlen resulteert in beter presterende complexen, zijn de ervaringen van een corporatie die reeds langer werkt met leefstijlen positief. Het uitgangspunt van Vestia is primair het toevoegen van klantwaarde. Het verbeteren van de prestaties is een afgeleide, die echter ook wordt gestimuleerd door andere maatregelen als renovaties en verbeteren van het sociaal beheer. Leefstijlen worden nooit als enig middel ingezet, maar altijd in combinatie met andere maatregelen. Het is onderzoekstechnisch niet mogelijk om bij Vestia in kaart te brengen wat de exacte invloed van het toepassen van leefstijlen is op de prestaties van complexen, omdat bij ieder complex waar leefstijlen toegepast worden ook diverse andere zaken veranderd zijn.
59
5.
Beantwoording deelvragen
In dit hoofdstuk worden de deelvragen die voor het praktijkonderzoek zijn opgesteld beantwoord. Hiermee worden, als voorloper op de conclusies die volgen in het volgende hoofdstuk, de belangrijkste aspecten uit het praktijkonderzoek samengevat.
7. Wat is verhouding tussen homogene en heterogene complexen? Complexen die voor 100 procent homogeen zijn komen in de dataset niet voor. In het onderzoek worden conform definitie 1 complexen waarvan minimaal 67 procent van de bewoners dezelfde leefstijl heeft als homogeen aangemerkt. Zelfs met deze toch redelijk ruime definitie blijkt dat slechts 18 complexen hieraan voldoen, dit is 7,5 procent van de dataset. Complexen trekken dus niet vanzelf een qua leefstijlen homogene groep bewoners aan. De achterliggende reden hiervan is niet bekend. Het kan verschillende dingen betekenen; potentiële huurders vinden het wellicht niet essentieel om met gelijkgestemden te wonen, hebben hier door schaarste geen keus in of maken de afweging dat zij andere aspecten van de woning (bijvoorbeeld de locatie, de mogelijkheid van zorg, de woonoppervlakte, de leeftijd van het complex) belangrijker vinden dan het wonen met gelijkgestemden. Het kan ook zijn dat de gepercipieerde leefstijl anders is dan men verwacht doordat er niet duidelijk geprofileerd wordt.
Complexen worden in het onderzoek conform definitie 1 als heterogeen aangemerkt wanneer de grootste groep met dezelfde leefstijl kleiner is dan 33 procent van de bewonersgroep. 22 complexen uit de dataset voldoen hieraan, dit is 9,2 procent. De overgrote meerderheid van de complexen zijn niet homogeen en ook niet heterogeen conform definitie 1, maar zitten hier ergens tussenin. 8. Wat zijn, naast de verschillen in leefstijlsamenstelling, verschillen tussen homogene complexen en heterogene complexen in de dataset? Wanneer definitie 1 als uitgangspunt genomen wordt geldt het volgende: -
De homogene complexen zijn gemiddeld vier jaar jonger (19 jaar) dan de heterogene complexen (23 jaar).
-
Het aantal woningen ligt in zowel de homogene complexen (50 woningen) als de heterogene complexen (56 woningen) lager dan het gemiddelde (72 woningen). Dit is vooral bij de heterogene complexen opvallend; logischer zou
60
zijn dat bij een groter aantal woningen in een complex de heterogeniteit toe zou nemen. Dit is dus niet het geval. -
De gemiddelde oppervlakte van de homogene complexen is groter dan van de totale dataset (60 vierkante meter tegenover 58 vierkante meter). De gemiddelde oppervlakte van de heterogene complexen is juist kleiner dan gemiddeld (55 vierkante meter tegenover 58 vierkante meter).
-
Hieruit vloeit voort dat de gemiddelde huur van de homogene complexen hoger is dan die van de heterogene complexen (€ 476,80 tegenover € 428,92).
-
De bezettingsgraad (aantal bewoners per woning) is nagenoeg gelijk bij homogene en heterogene complexen, deze ligt bij beide rond de 1,20 personen per woning.
-
De gemiddelde leeftijd van bewoners in homogene complexen ligt twee jaar hoger dan die van heterogene complexen (80 jaar tegenover 78 jaar).
Doordat de algemene kenmerken van de homogene en heterogene complexen niet gelijk zijn, is een vergelijking van de prestaties lastig. Er is een alternatieve definitie opgesteld (definitie 3), waarbij de standaardafwijking van de verdeling over de verschillende leefstijlen als maatstaf voor homogeniteit gebruikt wordt. Op deze wijze wordt voor ieder complex de homogeniteitswaarde berekend en kunnen alle complexen worden meegenomen in de analyses. Aangezien er bij deze definitie geen sprake meer is van een absolute scheiding tussen homogeen en heterogeen, kan op basis van deze definitie geen uitspraak gedaan worden over verschillen tussen homogene en heterogene complexen.
9. Presteert een complex waarin een qua leefstijlen homogene groep woont beter dan een complex waarin een qua leefstijlen heterogene groep woont?
a. Is de mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? De mutatiegraad van de homogene complexen (conform definitie 1) in de dataset is gemiddeld lager dan die van de heterogene complexen (conform definitie 1) in de dataset. Het verschil is echter niet significant. Er kan geen correlatie aangetoond worden tussen homogeniteit en mutatiegraad, ook niet wanneer de alternatieve definities (definities 2 en 3) toegepast worden.
61
b. Is de gecorrigeerde mutatiegraad van homogene complexen lager dan die van heterogene complexen? De gecorrigeerde mutatiegraad van de homogene complexen in de dataset is gemiddeld lager dan die van de heterogene complexen in de dataset. Het verschil is echter niet significant. Er kan bij geen van de definities correlatie aangetoond worden tussen homogeniteit en gecorrigeerde mutatiegraad. c. Is het leegstandspercentage van homogene complexen lager dan dat van heterogene complexen? Het leegstandspercentage van de homogene complexen in de dataset is gemiddeld lager dan dat van de heterogene complexen in de dataset. Dit verschil is echter niet significant. Er kan bij geen van de definities correlatie aangetoond worden tussen homogeniteit en leegstand. d. Is het aantal weigeringen lager bij homogene complexen dan bij heterogene complexen? Het aantal weigeringen bij de homogene complexen is nagenoeg gelijk aan het aantal weigeringen bij heterogene complexen in de dataset. Opvallend is dat zowel bij de homogene als bij de heterogene complexen het aantal weigeringen groter is (0,17 per woning) dan het aantal weigeringen van de gehele dataset (0,13 per woning). Dit zou kunnen betekenen dat mensen zowel niet willen wonen in een te heterogeen complex als in een te homogeen complex, maar dit is niet aantoonbaar, het zou ook op toeval kunnen berusten.
e. Is het aantal aanmaningen per woning bij homogene complexen lager dan bij heterogene complexen? Het aantal aanmaningen per woning ligt lager bij homogene complexen. Het verschil is significant; er is in de dataset correlatie tussen homogeniteit en het aantal aanmaningen. Echter; onder de homogene complexen is sprake van relatief veel bewoners met een aqua leefstijl, deze leefstijl vertoont ook correlatie met het aantal aanmaningen (multicollineariteit). Hier is sprake van negatieve correlatie; hoe meer aqua er in een complex voorkomt, hoe lager het aantal aanmaningen. Ook de leefstijl rood, die relatief veel voorkomt in de heterogene complexen, vertoont correlatie met het aantal aanmaningen. Deze is positief; hoe meer deze leefstijl voorkomt, hoe meer aanmaningen. De correlatie tussen homogeniteit en het aantal aanmaningen is wel groter dan 62
de correlatie tussen het aantal aanmaningen en de afzonderlijke leefstijlen. Het aantal aanmaningen is in de dataset dus wel hoger bij een homogener complex, maar dit wordt vooral verklaard door de samenstelling van de leefstijlen binnen dit complex.
Wanneer naar alle prestatie-indicatoren tezamen gekeken wordt, moet geconcludeerd worden dat de homogene complexen in de dataset conform definitie 1 wel beter presteren, maar dit verschil is, behalve bij het aantal aanmaningen, niet significant. Behalve op het gebied van aanmaningen, kan geen correlatie aangetoond worden tussen de homogeniteit van een complex en de prestaties van dit complex. Bij het onderzoek is gebruik gemaakt van verschillende definities van homogeniteit, waarbij bij definitie 1 ook nog geschoven is met de grenzen. De uitkomsten zijn echter steeds hetzelfde gebleken. 10. Zijn er andere verbanden die gelegd kunnen worden tussen kenmerken van complexen en de prestaties? De prestaties van complexen vertonen meer correlatie met algemene kenmerken zoals de hoogte van de huur, de oppervlakte en het bouwjaar van het complex dan met de verschillende leefstijlen en de homogeniteit. Met name de gecorrigeerde mutatiegraad vertoont correlatie met de hoogte van de huur, de woonoppervlakte en het bouwjaar.
Deze algemene kenmerken hebben meer invloed op de prestaties dan de samenstelling van de leefstijlen; het is dus voor een corporatie van belang dat deze zaken aansluiten bij de wensen van haar huurders. Dit is voor de prestaties van groter belang dan de leefstijlsamenstelling. Voor het aantal weigeringen geldt overigens dat er geen samenhang is met de hoogte van de huur, de oppervlakte en het bouwjaar.
Deze constatering vertoont overeenkomsten met wat uit de theorie blijkt; traditionele factoren zijn bij de verklaring van woongedrag belangrijker dan leefstijlen. In dit geval gaat het niet om traditionele factoren, maar ook om harde uitgangspunten bij woningen die meer invloed hebben dan de leefstijlen. De basis voor prestaties van complexen wordt gevormd door de algemene kenmerken; is het een complex waar men wil wonen op basis van harde kenmerken? Het toepassen van leefstijlen bij woningen die zwaar verouderd zijn, waar de huren te hoog liggen en/of waar de 63
woningen te klein zijn, heeft op basis van deze redenering geen zin. Dit strookt met de werkwijze van Vestia; niet alleen leefstijlen toepassen, maar ook renoveren, zodat de woningen weer voldoen aan de wensen van de huurder. 11. Hoe kan een corporatie gebruik maken van leefstijlsegmentatie om de prestaties van een complex te vergroten? Bij de in dit onderzoek gebruikte dataset kan, afgezien van de beperkte correlatie van homogeniteit met het aantal aanmaningen, niet aangetoond worden dat homogeniteit binnen een complex leidt tot significant betere prestaties. Prestaties hangen meer samen met algemene kenmerken als het bouwjaar, de hoogte van de huur en de oppervlakte van de woning dan met homogeniteit qua leefstijlen. Wanneer men prestaties wil verbeteren zijn deze aspecten van grotere invloed dan leefstijlen; het renoveren en vergroten van woningen zal een grotere bijdrage leveren aan de prestaties dan het sturen op homogeniteit qua leefstijlen. Organisaties die prestaties willen verbeteren wordt dan ook aanbevolen om eerst de ‘harde’ uitgangspunten van het complex op orde te krijgen.
Aanvullend kunnen leefstijlen toegepast worden, bijvoorbeeld met als doel het aantal klachten verminderen en de woontevredenheid vergroten doordat huurders meer begrip hebben voor elkaar. Ook kunnen leefstijlen om marketingtechnische redenen toegepast worden, bijvoorbeeld voor een duidelijke profilering en positionering van complexen. Vooraf dient goed onderzocht te worden wat het doel van het toepassen van leefstijlen is en of dit doel ook daadwerkelijk bereikt kan worden door het toepassen van leefstijlen. In de voorgaande hoofdstukken zijn verschillende aandachtspunten opgenomen die in acht genomen dienen te worden (zie paragraaf 2.6 en 4.4).
64
6.
Conclusies
Nadat alle deelvragen beantwoord zijn, zal in dit hoofdstuk de centrale vraag beantwoord worden. De centrale vraag is als volgt geformuleerd: In hoeverre heeft een homogene samenstelling qua leefstijlen in wooncomplexen voor senioren aantoonbare (financiële) voordelen voor de corporatie in de vorm van beter presterende complexen? De volgende hypothese is geformuleerd als uitgangspunt voor het onderzoek: De mate van homogeniteit qua leefstijlen van de bewonersgroep in de complexen in de dataset heeft geen invloed op de prestaties van deze complexen. Deze hypothese wordt na uitvoering van het onderzoek verworpen. Bij een van de vijf gehanteerde prestatie-indicatoren, het aantal aanmaningen, bestaat correlatie met de homogeniteit. Er is echter sprake van multicollineariteit; de aqua en rode leefstijl, die respectievelijk veel voorkomen onder homogene en heterogene complexen, vertonen correlatie met het aantal aanmaningen. Dit maakt dat geen goede uitspraak gedaan kan worden over het exacte verband tussen de homogeniteit en de prestaties; welk deel van de correlatie kan toegeschreven worden aan de homogeniteit en welk deel aan de correlatie met de afzonderlijke kleuren? De correlatie tussen het aantal aanmaningen en de homogeniteit kan ondanks de multicollineariteit echter niet ontkend worden, om deze reden wordt de hypothese verworpen. Hoewel zeer beperkt (slechts bij één van de vijf onderzochte prestatie-indicatoren) en gekleurd door multicollineariteit, heeft de mate van homogeniteit qua leefstijlen van de bewonersgroep in de complexen in de dataset invloed op de prestaties van deze complexen.
Ondanks het verwerpen van de hypothese, biedt een homogene samenstelling qua leefstijlen in de onderzochte wooncomplexen voor senioren uiteindelijk nauwelijks voordelen voor de corporatie. Correlatie tussen homogeniteit en de prestaties van complexen, gemeten middels het leegstandspercentage, de mutatiegraad, de gecorrigeerde mutatiegraad en het aantal weigeringen kan niet aangetoond worden. Daarentegen kan wel correlatie aangetoond worden tussen algemene kenmerken van complexen als het bouwjaar, de afmeting van de woning en de hoogte van huur en de prestaties. Deze kenmerken zijn van grotere invloed op de prestatie-indicatoren dan de homogeniteit.
65
Deze conclusie vertoont overeenkomsten met wat uit de theorie blijkt; traditionele factoren zijn bij de verklaring van woongedrag belangrijker dan leefstijlen. In dit geval gaat het weliswaar niet om traditionele factoren, maar ook om harde uitgangspunten bij woningen die meer invloed hebben dan homogeniteit qua leefstijlen. De basis voor prestaties van complexen wordt gevormd door algemene kenmerken als het bouwjaar, de afmeting van de woning en de hoogte van de huur. Het toepassen van leefstijlen bij woningen die zwaar verouderd zijn, waar de huren te hoog liggen en/of waar de woningen te klein zijn, zal op basis van deze redenering weinig resultaat opleveren. Dit bekent niet dat de prestaties van een individueel heterogeen complex niet zouden kunnen verbeteren wanneer de homogeniteit (via actieve sturing daarop) vergroot wordt. In een dataset van 239 complexen kon echter niet aangetoond worden dat autonoom ontstane homogeniteit van invloed is op de prestatie-indicatoren zoals hiervoor omschreven. Uit de voorbeelden uit de praktijk blijkt dat bij positieve ervaringen met actief sturen op leefstijlen ook andere instrumenten ingezet zijn, zoals bijvoorbeeld een renovatie en maatregelen op het gebied van sociaal beheer. Leefstijlen maken zo deel uit van een groter pakket aan maatregelen om woontevredenheid en/of prestaties te verbeteren. Helaas kan door de combinatie van maatregelen de exacte bijdrage van leefstijlen aan het verbeteren van prestaties niet in kaart worden gebracht. Duidelijk is dat de algemene kenmerken van complexen (de hoogte van de huur, de oppervlakte van de woning, het bouwjaar) belangrijker zijn voor de gedefinieerde prestatieindicatoren van complexen dan homogeniteit qua leefstijlen. Aan corporaties die de prestaties willen verbeteren, wordt dan ook aanbevolen om zich in eerste instantie op deze ‘harde’ aspecten te richten. Leefstijlen kunnen in combinatie met andere maatregelen een ondersteunende rol spelen. Zoals geschetst in de inleiding, wordt de groep senioren door diverse factoren steeds minder homogeen. De verwachting is dat de ingezette trend van consumentgerichtheid verder doorgezet zal worden. Leefstijlen kunnen hier een hulpmiddel vormen om meer klantwaarde te genereren. Een goed voorbeeld van het gebruik van leefstijlen is gegeven door Vivium Zorggroep (zie paragraaf 2.5.3). De door Vivium gebruikte leefstijlen zijn uitsluitend en herkenbaar en leveren zo een belangrijke bijdrage aan de profilering. Corporaties die leefstijlen willen gaan toepassen kunnen gebruik maken van de randvoorwaarden zoals aangegeven door Vestia in paragraaf 4.4. Daarnaast dienen de kritische kanttekeningen die weergegeven zijn in paragraaf 2.6 niet uit het oog verloren te worden. Bij de complexen in de dataset is en wordt niet op leefstijlen gestuurd. Het blijkt dat maar weinig complexen homogeen zijn. Hier kunnen verschillende redenen voor zijn; wellicht is er 66
weinig keuze op het gebied van seniorenwoningen en is men allang blij een woning gevonden te hebben. De vraag die gesteld kan worden is hoeveel belang mensen er nu uiteindelijk aan hechten om met mensen van eenzelfde leefstijl in een complex te wonen en hoe dit belang zich verhoudt tot andere woonwensen; wat is de plaats van homogeniteit op de woonwensenpiramide. De resultaten van het in deze scriptie uitgevoerde onderzoek laten zien dat kritisch gevolgd dient te worden wat het toepassen van leefstijlen bijdraagt aan de doelen van de organisatie.
67
7.
Beperkingen en aanbevelingen voor verder onderzoek
Dit onderzoek kent verschillende beperkingen, waarvan een aantal al genoemd zijn in de voorgaande hoofdstukken. In paragraaf 7.1 worden de belangrijkste beperkingen (nogmaals) weergegeven. In paragraaf 7.2 worden vervolgens aanbevelingen voor verder onderzoek gedaan.
7.1
Beperkingen van het onderzoek
Voor dit onderzoek zijn de leefstijlen van Smart Agent en het onderzoek dat Smart Agent voor Woonzorg Nederland heeft verricht als uitgangspunt genomen. De gegevens uit de nulmeting zijn hier als waarheid aangenomen. Hier is bewust voor gekozen, er kleven echter ook beperkingen aan die niet onvermeld mogen blijven. De eerste is gelegen in het feit dat is uitgegaan van één wijze van het indelen van leefstijlen. Dit is een in de vastgoedwereld zeer vaak toegepaste indeling. Dit wil echter niet zeggen dat de uitkomst van het onderzoek hetzelfde geweest zou zijn wanneer uitgegaan was van een andere indelingsmethode of een ander aantal clusters; bijvoorbeeld het basismodel van Smart Agent met vier clusters. De tweede beperking is dat alleen gegevens bekend zijn over de dominante leefstijlen van de bewoners. Het is niet bekend hoe dominant deze leefstijl is; de bewoner kan ook deels andere leefstijlen in zich dragen waardoor het onderzoek beïnvloed is. Tevens zijn de gegevens over de leefstijlsamenstellingen niet specifiek voor dit onderzoek verzameld, maar verkregen uit eerder onderzoek. Deze zijn bewust als uitgangspunt genomen, het is echter niet te achterhalen of er wellicht verstoringen in dit eerdere onderzoek zijn geweest. Het was voor deze dataset onmogelijk om ook de gegevens over de woontevredenheid mee te nemen in het onderzoek, de informatie hierover was niet beschikbaar. De conclusies die getrokken zijn, zeggen niets over de invloed van homogeniteit op woontevredenheid. Dit onderzoek is gedaan onder complexen waar bewoners zelf de keuze hebben gemaakt om er te gaan wonen. Er is geen leefstijlgericht beleid geweest. Wanneer er wel leefstijlgericht beleid geweest zou zijn, zouden de resultaten anders geweest kunnen zijn, omdat op dat moment ook verwachtingen gecreëerd zijn bij bewoners en zij zich meer 68
bewust zijn van hun leefstijl. Er is getracht dit te achterhalen middels vergelijking met resultaten van Vestia. Helaas bleek het niet mogelijk een vergelijking te trekken aangezien leefstijlen daar gelijktijdig zijn toegepast met andere maatregelen. Uit dit onderzoek kan dus niet geconcludeerd worden dat het niet nuttig is om leefstijlen toe te passen, alleen dat in de betreffende dataset geen aanwijzingen zijn dat de door toeval ontstane leefstijlsamenstelling invloed heeft op de gedefinieerde prestatiemaatstaven. Hoewel in de definitie van leefstijlen is aangegeven dat preferenties naast gedrag ook erg belangrijk zijn bij leefstijlonderzoek, komen de preferenties in de gebruikte dataset niet terug. Er is alleen uitgegaan van de feitelijke woonsituatie van huurders, dit betreft feitelijk gedrag. Preferenties zouden voor iedere individuele huurders in kaart gebracht moeten worden, dit bleek in dit onderzoek niet haalbaar en vormt hiermee een beperking. De dataset heeft een landelijke spreiding en beperkt zich niet tot een gebied. De complexen zijn echter wel verschillend van elkaar; zo is er bij de ene locatie krapte en weinig keuze en bij de andere niet. Ook zijn de locatiekenmerken door het gebrek aan data niet meegenomen. Hoewel de dataset groot is, bestaat het gevaar bestaat dat appels met peren vergeleken worden. Om uitspraken op complexniveau te kunnen doen is een mogelijkheid om de prestaties van de complexen en de leefstijlsamenstelling in de tijd te volgen; op deze wijze kan voor een individueel complex aangegeven worden wat de relatie is tussen de leefstijlsamenstelling en de prestaties.
7.2 Aanbevelingen voor verder onderzoek
Zoals in de inleiding genoemd, was het uitgangspunt om van de complexen uit de dataset ook de woontevredenheid te vergelijken met de prestatiematen. Aangezien hier geen gegevens over te achterhalen waren, is dit uiteindelijk niet mogelijk gebleken. Het is voor Woonzorg Nederland, maar ook voor andere organisaties aan te bevelen om bij het toepassen van leefstijlen naast de prestaties ook de gevolgen voor de woontevredenheid in kaart te brengen. Woontevredenheid is voor maatschappelijke instellingen als corporaties essentieel. Daarnaast kan de woontevredenheid ook vergeleken worden met de prestaties; resulteert een homogenere leefstijlsamenstelling in een hogere woontevredenheid en vervolgens ook in betere prestaties? Het onderzoek is uitgevoerd onder complexen waar in het geheel nog niet gestuurd werd op leefstijlen. Het is interessant om hetzelfde onderzoek ook te verrichten bij complexen waar al wel actief gewerkt is met leefstijlen. De bewoners van deze complexen zullen wellicht 69
verwachtingen hebben over het complex wanneer hun leefstijl aansluit bij de leefstijl waaronder het complex ingedeeld is. Woonzorg Nederland gaat de complexen in 2011 labelen naar een van de woonformules. Het is interessant om over enkele jaren opnieuw te meten en te onderzoeken of er na de labelling ook inderdaad meer mensen van dezelfde leefstijl aangetrokken worden; worden de complexen inderdaad homogener? En leidt de homogenere samenstelling ook tot een hogere woontevredenheid en betere prestaties? Tevens kan dan op complexniveau vergeleken worden of de prestaties verbeteren. In het huidige onderzoek zijn in een kwantitatief onderzoek verschillende complexen met elkaar vergeleken om een algemeen beeld te achterhalen over de invloed van homogeniteit op prestaties. Dit zegt echter weinig over individuele complexen. Om die reden heeft het toegevoegde waarde om de prestaties van (een) complex(en) op twee verschillende tijdstippen met elkaar te kunnen vergelijken, zodat zeker is dat de overige variabelen qua samenstelling van het complex, maar ook van de woonomgeving, gelijk zijn.
70
Bibliografie
Arentze, T. en H. Timmermans (2000). Albatross, a learning based transportation oriented simulation system. Eindhoven: Eirass. Bell, W. (1958). Social choice, lifestyles and suburban residence. In: W. Bobriner, The suburban community, 225-247, New York: G.P. Putnam’s Sons. Bolster, K. J.(2003). Strategievorming met woonmilieus en leefstijlen. Tijdschrift voor de volkshuisvesting, 1, 12-16. Bootsma, H.G. (1998). The myth of reurbanization. Utrecht: Nethur Publications. Bourdieu, P. (1979). La Distinction, Critique sociale du Jugement. Parijs: Editions de Minuit. Diepen, A. van en E. van Ennen (1996). Het nut van leefstijlonderzoek in de ruimtelijke ordening. Groningen: Faculteit der Ruimtelijke Wetenschappen Rijksuniversiteit Groningen. Gans, H. (1968). Urbanism and suburbanism as a way of life. In: R. Pahl (red.) Readings in Urban Sociology, 95-114. London: Pergamon. Ganzeboom, H. (1988). Leefstijlen in Nederland, een verkennende studie. Den Haag: Sociaal Cultureel Planbureau. Hagen, G.J. (2006). De klant in de mand…, BOSS Magazine, 4, 22-27. Hagen, G.J. (2009). De Consument. College MSRE opleiding 13 mei 2009. Heijs, W., J. Smeets, M. Leussink en A. van Deursen (2010). Leefstijlen in het woondomein? Real Estate Magazine - Vastgoed en Marketing, 69, 30-34. Heijs, W., M. Carton, J. Smeets en A. van Gemert (2009). The labyrinth of life-styles. Journal of housing and the built environment, 24, 347-356. Holt, D. (1997). Poststructuralist lifestyle analysis: conceptualizing the social patterning of consumption in postmodernity. Jounal of Consumer Research, 23 (4), 326-350. Kavak, B. en L. Gumusluoglu (2007). Segmenting food markets, the role of ethnocentrism and lifestyle in understanding purchasing intentions. International Journal of Market Research, vol. 49 issue 1 p 71-94.
71
Kempen, R. van, P. Hooimeijer, O. Atzema, M. Dijst en R. Verhoeff (2000). Sociale en culturele ontwikkelingen en ruimtelijke configuraties. Assen:Van Gorcum Koopmans, A.J. (1996). Doelgericht segmenteren van markten. Deventer: Kluwer bedrijfsinformatie. Lamme, A. W. (2010) (red. D. Reitsma). SmartBSR belevingsonderzoek, achtergronden bij een metataal. Amersfoort: The SmartAgent Company. Lancaster, G. en L. Massingham (1993). Essentials of Marketing. London: McGraw-Hill. Mast, I. van der en G.J. Hagen (2007). Leren van het Amerikaanse voorbeeld. Building business, 2 64-69. Merton R.K. (1957). Social Theory and Social Structure. Glencoe, Illinois: Free Press. Mierlo, Y. van, (2006). Leefstijlen als onderdeel van visiegericht ontwikkelen, Boss Magazine, 4,
30-35.
Ministerie van VROM/WWI (2009). Senioren op de woningmarkt, nieuwe generaties, andere eisen en wensen. Den Haag. Ministerie van VROM/WWI (2007). Dynamiek in de derde leeftijd, de consequenties voor het woonbeleid. Den Haag. Ministerie van VROM (2000). Nota Mensen, Wensen, Wonen. Nota wonen in de 21ste eeuw. Den Haag. Mitchell, A. (1983). The nine American Lifestyles. New York: Warner. Motivaction (2010). Homepage (www.motivaction.nl), november. Muskee, M. (2010). Huurders selecteren op leefgedrag. VNG magazine, 5, 20-25. Onderzoeksinstituut OTB (2010). ‘Branding’ en leefstijlen in de wijk, concept deelrapportage Leefstijltoepassing in woonruimteverdeling en beheer. Delft:TU Delft. Ouwehand, A. (2001). Een wijk is geen auto. Tijdschrift voor de Volkshuisvesting, 7 (8), 10-15. Paauw, K., A. Perrels en A. van Veenendaal (1994). Leefstijl en energie: van intentie naar actie. Petten: ECN.
72
Pine, B.J. & Gilmore, J.H. (1999). The Experience Economy. Boston: Harvard Business School. Pinkster, F. en R. van Kempen (2002). Leefstijlen en woonmilieuvoorkeuren. Utrecht:URU. Pinkster, F. en R. van Kempen (2004). Vraagtekens bij leefstijlen. Agora, 20-3, 40- 44. Reijndorp, A., V. Kompier en B. Truijens (1998). Buitenwijk, stedelijkheid op afstand. Rotterdam: NAI Uitgevers. Rooij, L. de en G.H. Wallagh (2000). Wie woont er aan de Zuidas? Leefstijlen en woonarrangementen voor de Zuidas. Amsterdam: Blauwhoed. Rupp, J.C.C. en L. Haarmans (1994). Leefstijlen binnen de arbeidersbevolking en de theorie van het cultureel kapitaal. Mens en Maatschappij, 69 (1), 69-84. Smart Agent (2010). Homepage (www.smartagent.nl), november. Smit, R. (2003). Aandacht voor de leefstijl, hype of blijvende trend? Vastgoed, 3, 54-56. Sobel, M. (1983). Lifestyle differentiation and stratification in contemporary U.S. Society. In: Treiman, D. en R. Robinson (red.) Research in Social Stratification and Mobility, 115-144. New York: JAI Press Inc. Tikkanen, H. (2004). Marketing Milestones 1950-2000. Institute of Strategy and International business, Helsinki: University of Technology. Versantvoort, M. (2000). Analyzing labour supply in a lifestyle perspective. Rotterdam: Tinbergen Institute, Erasmus University Rotterdam. Vivium Zorggroep (2010). Wonen in de Hogeweijk. Weesp: Vivium Zorggroep. Vivium Zorggroep (2010). Leefstijltoepassingen door Vivium Zorggroep (http://www.vivium.nl/index.php?p=290), november. Vrom-raad (2009). Benut sociaal-culturele trends voor transformatie woonmilieus. persbericht 16 juni 2009. Weber, M. (1922). Wirtschaft und Gesellschaft. Tȕ bingen: Mohr. Wedel, M. en W.A. Kamakura (2000). Market Segmentation: Conceptual and Methodological Foundations. Norwell: Kluewer Academic Publishers. Wells, W. en Tigert, D. (1971). Activities, Interests and Opinions. Journal of Advertising Research 11, (4), 27-35. 73
Westra, H., (2006). Leefstijlen, woonplaatsvoorkeuren en meer…, Boss magazine. 4, 4-9. Wijs-Mulkens, E. de (1999). Wonen op stand, lifestyles en landschappen van de culturele en economische elite. Amsterdam: Het Spinhuis. Winkel, W te (2008). Evaluatie ‘EigenStijl wonen’. Delft: TU Delft. Woonzorg Nederland (2010). Kennisdossier Woonformules. Amersfoort: SDU Uitgevers. Woonzorg Nederland (2010). Homepage (www.woonzorg.nl), november. Zukin, S. (1998) Urban lifestyles: diversity and standardization in spaces of consumption. Urban Studies 35, 825-839.
74
Bijlage I
Profielschets Woonzorg Nederland Woonzorg Nederland is een woningcorporatie die zich richt op senioren en mensen met een beperking. Woonzorg Nederland is de grootste landelijke organisatie voor seniorenhuisvesting. De organisatie is ontstaan uit fusies tussen NCHB (Nederlandse Centrale voor huisvesting van bejaarden), de HBB (Humanistische bouwstichting voor bejaarden) en LKBB de (Landelijke Katholieke Bouwcorporatie voor Bejaarden) (www.woonzorg.nl). Woonzorg Nederland werkt sinds 2007 samen met Espria, sinds 2008 zijn deze organisaties via een personele unie aan elkaar verbonden. Dit betekent dat het bestuur van Espria en Woonzorg Nederland uit dezelfde personen bestaan. (Woonzorg Nederland 2010). Kerngegevens -
Aantal verhuureenheden in exploitatie in 2009 (onderzoeksperiode): o
Woningen/woongebouwen
26.727
o
Plaatsen in verzorgingshuizen/verpleegtehuizen
16.437
o
Aantal verzorgingstehuizen
o
Aantal verpleegtehuizen
157
-
Woonzorg Nederland heeft bezit in 174 gemeenten in Nederland
-
Bedrijfsopbrengst € 301 miljoen
-
Waarde bezit € 2,5 miljard
-
Maatschappelijke bijdragen in 2009: € 91,6 miljoen
18
(Woonzorg Nederland 2010)
75
Bijlage II
Onderzoeksdata samenstelling complexen conform leefstijlen Smart Agent
76
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009
complexnr leefstijlen geel 1 2
14% 14%
groen blauw rood aqua 8% 15%
26% 12%
33% 20% 26% 32%
1982 1985
38 53
1,24 1,15
459,1 491,7
57,29
82
18,42%
61,87
67
5,66% 9,23%
3
7%
27%
7%
25% 33%
1984
65
1,24
418,4
55,72
74
4
7%
28%
16%
22% 27%
1977
312
1,06
352,1
46,40
74
12,82%
5
23%
12%
30%
19% 17%
1970
24
1,21
342,1
48,01
69
8,33%
gecorrigeerde opzeggingen (niet door overlijden/verpl.h/verz.h/intern)
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 aanmaningen
7
1
2,63%
0,08%
5
3
3
1
1,89%
0,17%
75
6
3
4,62%
6,91%
42
65
40
21
6,73%
1,77%
251
2
2
8,33%
2,02%
30
6
3%
30%
24%
17% 27%
1988
100
1,29
494,1
58,46
80
11,00%
17
11
5
5,00%
5,43%
126
7
24%
18%
16%
14% 28%
1990
15
1,13
414,8
44,37
82
20,00%
5
3
0
0,00%
4,73%
5
8
29%
29%
15%
13% 16%
1997
107
1,18
422,2
46,99
84
24,30%
26
3
2,80%
0,49%
88
4,17%
9
16%
20%
26%
12% 26%
1990
24
1,04
463,4
58,45
76
1
0
0,00%
0,21%
1
10
19%
32%
22%
11% 17%
1995
67
1,33
468,1
80
17,95%
6
14
3
4,48%
1,50%
21
11
19%
26%
20%
10% 26%
2004
29
1,28
609,4
58,88 62,73
86
13,79%
20
4
0
0,00%
0,49%
3
4
0
0,00%
12
28%
18%
29%
7%
17%
1991
9
1,50
489,4
58,61
82
13
22%
16%
33%
6%
23%
1992
18
1,28
457,2
57,72
82
14
20%
19%
31%
6%
24%
1992
12
1,17
468,9
68,22
85
52,73
73
15
26%
29%
24%
5%
17%
1972
24
1,21
297,8
4 22,22%
14 10 14
8,33%
2
2
1
4,17%
4,53%
25
11
2
1,75%
0,37%
22 21
16
22%
26%
18%
5%
29%
1992
16
1,13
472,5
61,04
78
17
21%
24%
22%
4%
29%
1992
114
1,35
449,7
60,97
81
9,65%
18
10%
28%
26%
3%
33%
1983
40
1,38
503,0
69,00
75
17,50%
6
7
1
2,50%
0,39%
3
3
19
19%
29%
25%
3%
25%
1997
48
1,17
435,0
53,69
84
10,53%
1
8
2
4,17%
0,66%
1
20
25%
27%
22%
3%
24%
1984
15
1,57
497,9
69,38
80
13,33%
2
2
1
6,67%
0,04%
82
21
30%
27%
14%
2%
28%
1988
68
1,27
436,0
58,92
74
4,41%
4
3
0
0,00%
0,32%
21
9,09%
22
29%
28%
14%
1%
27%
1989
33
1,27
482,5
66,38
83
3
1
3,03%
0,66%
1
23
2%
4%
7%
7%
80%
1983
40
1,19
473,0
56,79
81
12,50%
15
5
2
5,00%
0,92%
8
24
7%
72%
3%
7%
11%
1997
38
1,19
479,3
79
21,05%
4
8
0
0,00%
1,36%
5
83
20,75%
22
25
3%
70%
2%
3%
22%
1993
53
1,25
504,2
59,91 62,50
11
3
5,66%
0,36%
6
26
8%
71%
10%
2%
9%
1987
41
1,17
515,6
59,32
81
14,63%
6
2
4,88%
2,98%
6
27
2%
77%
6%
2%
15%
1994
75
1,16
484,4
63,60
81
4,00%
3
0
0,00%
0,19%
11
28
7%
79%
5%
1%
8%
1995
36
1,26
453,7
57,21
75
5,56%
2
1
2,78%
0,39%
33
29
4%
85%
6%
1%
4%
1990
48
1,19
470,6
55,95
77
8,33%
4
0
0,00%
0,46%
10
30
9%
80%
5%
1%
6%
1998
25
1,00
471,3
54,45
84
16,00%
4
0
0,00%
0,76%
12
51,94
84
4,92%
3
1
1,64%
0,30%
16
31
4%
72%
3%
1%
21%
1984
61
1,15
435,5
21
32
10%
75%
6%
1%
9%
1988
100
1,22
453,2
63,48
80
14,00%
14
3
3,00%
2,64%
84
33
2%
12%
3%
1%
82%
1992
24
1,33
476,8
58,84
72
4,17%
1
0
0,00%
0,02%
3
56,99
78
10,00%
2
1
5,00%
0,05%
2
34
4%
9%
11%
7%
69%
1989
20
1,20
498,3
35
5%
9%
14%
6%
66%
1991
84
1,31
513,5
67,14
84
8,33%
1
7
2
2,38%
0,12%
7
36
8%
69%
5%
4%
14%
1993
34
1,26
453,8
57,60
78
17,65%
2
6
1
2,94%
1,00%
1
37
4%
67%
4%
1%
25%
1986
70
1,13
461,3
59,01
81
11,43%
8
8
4
5,71%
5,91%
11
18,75%
3
0
0,00%
2,11%
38
5%
25%
1%
1%
67%
1997
16
1,33
512,9
66,28
78
39
4%
68%
2%
1%
27%
1989
29
1,34
465,2
55,14
76
40
1%
76%
1%
0%
21%
1991
97
1,22
484,2
58,54
80
6,19%
1
6
2
2,06%
0,06%
4
5 11
41
2%
28%
7%
49% 13%
1986
111
1,08
390,1
51,70
71
20,72%
11
23
12
10,81%
2,12%
142
42
3%
9%
7%
44% 38%
1991
22
1,05
427,6
56,20
76
10,81%
15
4
3
13,64%
7,76%
65
43
2%
4%
7%
43% 45%
1995
28
1,32
538,3
72,69
85
7,14%
14
2
0
0,00%
0,35%
10
44
1%
11%
31%
39% 17%
1994
22
1,05
467,8
67,22
77
45
6%
34%
6%
36% 18%
1974
52
1,22
401,9
52,08
83
11,54%
6
3
5,77%
0,63%
22
46
46%
4%
8%
36%
2000
34
1,36
454,5
50,92
86
18,75%
9
1
2,94%
2,79%
10
7%
10
77
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009
complexnr leefstijlen geel 47 48
1% 7%
groen blauw rood aqua 7% 42%
8% 6%
25% 59% 23% 23%
2002 1982
96 147
1,25 1,14
482,9 356,6
gecorrigeerde opzeggingen (niet door overlijden/verpl.h/verz.h/intern)
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 aanmaningen
61,20
79
4,96%
1
7
1
1,04%
0,41%
3
53,03
68
9,52%
11
14
11
7,48%
1,06%
93
4,94%
1
8
5
3,09%
0,48%
173
0,26%
13
3,90%
1,45%
88
49
1%
41%
3%
22% 33%
1999
162
1,19
501,4
70,05
71
50
4%
3%
27%
21% 45%
1989
16
1,25
502,3
57,57
74
51
5%
14%
18%
20% 44%
1972
77
1,28
511,3
67,81
72
10,13%
4
8
3
52
3%
63%
7%
19%
8%
1986
27
1,22
479,6
59,00
85
18,52%
6
5
0
0,00%
1,84%
1
53
6%
33%
7%
18% 35%
1990
40
1,11
478,1
63,54
75
27,50%
7
11
5
12,50%
5,08%
9
54
9%
43%
10%
18% 19%
1986
121
1,13
452,3
61,47
70
23,14%
28
18
14,88%
12,67%
265
19,44%
55
9%
25%
9%
17% 40%
1986
36
1,25
494,9
68,14
73
56
2%
19%
1%
16% 63%
1991
42
1,13
425,3
56,80
76
23,81%
57
11%
28%
7%
16% 38%
2007
67
1,20
530,8
60,08
85
5,97%
1 2
7
4
11,11%
9,04%
29
10
4
9,52%
3,27%
24
4
2
2,99%
0,93%
23
58
7%
50%
6%
15% 22%
1997
55
1,16
474,7
59,16
85
7,27%
4
0
0,00%
1,55%
3
59
31%
47%
3%
15%
4%
1993
50
1,06
442,0
53,71
83
9,23%
6
3
6,00%
1,55%
11
60
17%
20%
15%
15% 35%
1980
12
1,08
293,7
44,78
77
16,67%
2
1
8,33%
3,22%
7
61,50
82
6,67%
2
0
0,00%
0,11%
29
58,62 53,68
79
16,06%
43
35
10
4,59%
2,91%
219
72
17,91%
26
24
8
5,97%
15,92%
72
58,40
74
1,92%
1
1
1,92%
0,57%
13
61
3%
35%
23%
14% 26%
1999
30
1,23
464,4
62
7%
36%
9%
14% 34%
1987
218
1,10
421,3
63
5%
40%
9%
14% 32%
1983
134
1,13
457,2
64
9%
15%
14%
13% 50%
1992
52
1,12
448,8
6
65
5%
20%
19%
13% 43%
1987
63
1,13
452,3
58,26
74
17,46%
2
11
7
11,11%
3,50%
27
66
3%
25%
2%
13% 59%
1977
103
1,10
375,4
57,87
72
18,45%
2
19
8
7,77%
4,14%
86
52,31
81
12,50%
44
12
6
6,25%
2,49%
19
14,55%
2
8
2
3,64%
0,22%
8
4
10
3
7,14%
6,78%
58
67
5%
19%
17%
12% 46%
1982
96
1,07
407,1
68
2%
39%
7%
12% 41%
1987
55
1,11
459,1
60,85
88
69
14%
43%
10%
12% 21%
1981
42
1,22
450,4
67,94
73
70
14%
21%
13%
12% 39%
1990
35
1,20
482,5
64,03
75
9
71
9%
51%
9%
11% 21%
1980
97
1,09
375,9
64,27
74
14,43%
11
14
6
6,19%
3,04%
115
72
2%
39%
3%
10% 46%
1984
133
1,23
488,5
61,04
75
14,29%
3
19
11
8,27%
2,60%
115
73
8%
12%
18%
10% 52%
1997
36
1,19
596,2
64,04
79
2,78%
6
1
0
0,00%
1,21%
9
74
4%
56%
4%
9%
27%
1987
101
1,13
439,9
57,60
78
10,89%
28
11
1
0,99%
0,12%
41
75
4%
24%
25%
9%
37%
1974
109
1,14
392,6
56,74
81
16,81%
1
20
6
5,50%
10,60%
46
76
12%
42%
4%
9%
34%
1998
85
1,23
475,1
57,47
78
11,76%
10
10
3
3,53%
1,30%
33
58,19
77
11,76%
14
4
3,36%
0,85%
62
77
10%
23%
19%
9%
39%
1978
119
1,16
443,7
78
7%
37%
4%
8%
43%
1987
187
1,20
470,2
62,82
74
5,35%
39
10
5
2,67%
0,79%
102
79
8%
49%
9%
8%
26%
1982
38
1,11
362,6
44,18
67
2,63%
4
1
1
2,63%
1,15%
63
55,46
76
15,79%
21
9
6,82%
10,59%
110
80
12%
41%
12%
8%
28%
1974
132
1,16
429,6
81
13%
40%
16%
8%
23%
1974
503
1,26
484,1
68,13
63
11,53%
20
58
33
6,56%
0,96%
769
82
6%
42%
6%
8%
37%
1979
184
1,26
436,9
57,53
79
8,15%
11
15
1
0,54%
1,07%
7
83
14%
42%
17%
8%
20%
1999
60
1,17
476,4
59,49
71
13,33%
4
8
6
10,00%
5,94%
62
7,83%
8
84
1%
44%
9%
7%
38%
1985
115
1,19
422,3
65,69
70
9
2
1,74%
0,35%
82
85
22%
42%
10%
7%
18%
1994
50
1,17
506,9
64,85
85
12,00%
6
1
2,00%
1,10%
10
86
54%
14%
13%
7%
13%
2002
17
1,06
495,8
60,79
83
17,65%
3
0
0,00%
1,43%
5
12,50%
87
6%
28%
45%
7%
14%
1969
16
1,00
371,0
60,84
70
2
1
6,25%
1,23%
11
88
12%
46%
16%
7%
20%
1989
85
1,27
470,8
74,26
77
11,93%
2
13
3
3,53%
2,52%
8
89
4%
6%
20%
7%
63%
1986
23
1,17
517,5
67,21
74
4,35%
9
1
0
0,00%
0,70%
17
90
11%
46%
15%
6%
22%
1997
178
1,18
483,1
63,48
83
3,93%
54
7
1
0,56%
0,04%
60
91
1%
22%
23%
6%
47%
1980
108
1,28
510,7
70,67
83
15,74%
96
17
3
2,78%
3,38%
83
92
12%
17%
43%
6%
21%
1971
30
1,00
443,3
53,99
85
20,00%
6
0
0,00%
1,08%
8
78
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009
complexnr leefstijlen
93
geel
groen blauw rood aqua
16%
53%
9%
6%
16%
1987
49
1,19
405,6
gecorrigeerde opzeggingen (niet door overlijden/verpl.h/verz.h/intern)
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 aanmaningen
60,66
81
18,37%
6
9
0
0,00%
0,79%
23
94
34%
13%
11%
6%
36%
1974
78
1,08
390,8
52,04
74
20,51%
1
16
9
11,54%
4,55%
139
95
9%
59%
12%
6%
14%
1984
53
1,04
439,0
54,32
73
15,09%
3
8
3
5,66%
11,21%
48
96
5%
42%
6%
6%
41%
1984
133
1,11
436,9
59,50
75
9,77%
24
13
7
5,26%
0,75%
161
16,67%
6
97
23%
44%
10%
6%
18%
1969
54
1,21
282,9
57,55
71
98
10%
45%
5%
6%
34%
1986
128
1,18
437,5
55,05
75
20,31%
99
4%
55%
3%
6%
32%
1997
37
1,22
456,2
60,76
73
8,11%
1
9
5
9,26%
2,39%
85
26
4
3,13%
11,58%
101
3
1
2,70%
1,47%
37
100
11%
29%
13%
6%
41%
1976
91
1,29
467,4
68,48
74
12,38%
13
5
5,49%
0,19%
61
101
12%
26%
9%
6%
47%
1985
53
1,39
564,3
64,58
75
3,77%
2
0
0,00%
0,23%
14
102
7%
18%
27%
6%
42%
1980
46
1,05
408,8
44,96
71
15,22%
7
6
13,04%
1,29%
39
9,52%
4
1
2,38%
0,25%
15
7
0
0,00%
0,35%
8
103
9%
11%
14%
6%
61%
1986
42
1,14
444,3
56,95
81
104
16%
54%
12%
6%
13%
1987
54
1,19
479,9
56,06
87
12,96%
105
11%
53%
9%
5%
21%
1983
86
1,20
443,2
50,19
76
15,12%
8
13
7
8,14%
3,50%
36
53,61
72
10,00%
1
12
4
3,33%
0,95%
113
106
8%
51%
8%
5%
27%
1984
120
1,24
451,3
5
107
5%
54%
5%
5%
30%
1982
204
1,18
432,4
52,68
76
11,27%
1
23
10
4,90%
12,80%
133
108
5%
46%
8%
5%
36%
1987
189
1,19
422,8
57,66
72
9,52%
17
18
5
2,65%
1,60%
114
65,05
78
11,76%
2
1
5,88%
0,03%
9
109
10%
63%
14%
5%
8%
1992
17
1,35
541,0
110
13%
14%
9%
5%
60%
1989
53
1,20
493,9
59,44
78
11,32%
21
6
0
0,00%
4,56%
9
111
6%
31%
19%
5%
39%
1989
70
1,19
473,6
58,34
81
5,41%
1
4
1
1,43%
1,60%
19
112
5%
27%
16%
5%
47%
1984
82
1,14
450,2
50,15
77
10,98%
34
9
4
4,88%
0,74%
103
15,30%
47
28
6
3,28%
1,49%
77
3
1
2,08%
2,57%
19 29
113
12%
41%
18%
5%
24%
1981
183
1,14
453,2
55,78
81
114
9%
46%
12%
5%
28%
1968
48
1,15
288,4
56,93
74
6,25%
115
6%
37%
12%
5%
40%
1989
76
1,23
507,7
55,17
80
17,11%
4
13
4
5,26%
1,25%
13,46%
10
116
8%
32%
19%
5%
36%
1969
52
1,10
438,4
46,06
83
7
1
1,92%
0,48%
1
117
36%
18%
15%
5%
26%
2000
48
1,08
413,8
56,03
85
16,67%
8
2
4,17%
0,68%
25
118
14%
12%
12%
5%
58%
1981
18
1,17
425,3
48,50
86
22,22%
4
1
5,56%
2,63%
23
119
8%
50%
7%
5%
31%
2005
43
1,40
575,3
65,65
67
9,30%
2
4
4
9,30%
5,28%
38
120
4%
38%
11%
5%
42%
1972
80
1,09
450,1
54,36
83
10,00%
9
8
4
5,00%
0,98%
19
121
15%
24%
7%
5%
50%
1989
66
1,25
444,7
55,30
76
21,21%
14
7
10,61%
9,99%
48
60,01
84
14,75%
6
9
1
1,64%
1,89%
9
13,33%
2
4
1
3,33%
0,79%
4
122
16%
39%
22%
4%
19%
1987
61
1,29
458,3
123
5%
62%
19%
4%
10%
1987
30
1,20
428,2
55,50
82
124
36%
16%
16%
4%
28%
1991
10
1,20
433,2
50,75
85
56,20
85
125
37%
22%
16%
4%
22%
2000
23
1,35
467,5
2 17,39%
126
8%
28%
8%
4%
52%
1987
29
1,28
512,4
127
13%
42%
7%
4%
33%
1977
151
1,14
408,7
64,25 56,73
75 81
13,25%
128
4%
24%
4%
4%
64%
1989
61
1,30
549,8
65,73
81
19,67% 14,94%
4
0
0,00%
0,29%
1
20
1
0,66%
1,24%
37
12
6
9,84%
1,21%
9
13
2
2,30%
0,61%
17
14
4
5,00%
10,05%
27
15
3
3,66%
2,53%
20
1 19
129
2%
27%
21%
4%
47%
1992
87
1,22
482,6
59,86
77
130
34%
44%
4%
4%
14%
1972
80
1,08
321,6
81
17,50%
131
10%
24%
8%
4%
54%
1987
82
1,23
483,5
38,17 56,90
81
18,29%
3
6,06%
9
15
0,12%
7
132
21%
13%
23%
4%
39%
1995
33
1,12
455,5
51,95
78
2
0
0,00%
0,52%
6
133
11%
63%
5%
4%
18%
1974
113
1,19
377,1
53,99
77
12,28%
14
6
5,31%
2,07%
85
134
6%
47%
3%
4%
40%
1995
34
1,22
469,1
65,19
84
14,71%
5
3
8,82%
4,59%
5
8,54%
135
7%
16%
13%
4%
60%
1986
82
1,26
450,5
59,80
85
136
8%
40%
26%
4%
22%
1982
201
1,13
454,5
53,26
77
11,94%
137
6%
38%
11%
4%
42%
1999
30
1,31
530,6
63,66
80
10,00%
3
7
0
0,00%
0,20%
12
24
6
2,99%
1,39%
107
3
0
0,00%
1,29%
6
79
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009
complexnr leefstijlen
138 139
geel
groen blauw rood aqua
10%
54%
6%
46%
6% 2%
3% 3%
26% 43%
1982 1976
75 112
1,15 1,34
436,5 449,7
gecorrigeerde opzeggingen (niet door overlijden/verpl.h/verz.h/intern)
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 aanmaningen
54,71
82
16,00%
4
12
0
0,00%
2,64%
19
65,82
73
7,43%
3
11
5
4,46%
12,99%
26
13
13
8
10,00%
9,82%
58
19
4
3,74%
1,12%
25
140
30%
12%
15%
3%
40%
1979
16
1,19
452,4
66,89
63
141
7%
42%
5%
3%
42%
1991
80
1,26
478,2
59,15
80
16,25%
142
7%
51%
4%
3%
34%
1976
107
1,23
366,3
57,36
81
17,12% 21,15%
12
143
8%
30%
16%
3%
43%
1971
52
1,12
360,3
44,88
65
11
7
13,46%
2,48%
83
144
24%
12%
22%
3%
40%
2003
40
1,15
469,8
64,04
82
10,00%
4
2
5,00%
0,01%
8
145
17%
11%
9%
3%
60%
1979
78
1,17
412,6
55,59
84
12,82%
10
3
3,85%
1,72%
21
9
146
16%
45%
5%
3%
31%
1975
100
1,17
400,2
59,02
75
14,00%
14
7
7,00%
11,03%
84
147
6%
53%
15%
3%
23%
1963
37
1,22
333,7
32,67
73
21,62%
8
5
13,51%
1,63%
23
148
16%
36%
9%
3%
37%
1973
102
1,10
395,9
49,40
68
9,87%
15
10
9,80%
2,37%
131
12,82%
4
149
9%
36%
5%
3%
47%
1986
39
1,25
452,5
58,38
72
5
2
5,13%
1,88%
31
150
2%
55%
2%
3%
38%
1995
71
1,14
463,1
77
12,68%
10
9
4
5,63%
2,54%
11
151
3%
26%
18%
3%
50%
1991
82
1,14
482,0
62,07 56,84
84
13,41%
10
11
2
2,44%
0,86%
13
57,28
81
9,45%
10
12
1
0,79%
0,07%
18
15,87%
5
152
5%
49%
3%
3%
40%
1987
127
1,13
484,3
153
22%
35%
10%
3%
30%
1976
62
1,10
373,4
46,43
77
10
3
4,84%
1,52%
50
154
13%
43%
6%
3%
35%
1983
87
1,19
399,6
48,07
75
10,34%
9
3
3,45%
15,53%
33
54,34
85
14,00%
7
1
2,00%
0,10%
16
155
7%
8%
29%
3%
52%
1979
50
1,10
611,5
156
8%
38%
11%
3%
40%
1996
21
1,24
526,1
62,52
85
19,05%
4
0
0,00%
0,34%
5
157
8%
18%
9%
3%
62%
1988
50
1,26
474,4
65,59
79
10,00%
5
0
0,00%
0,43%
3
45,64
64
18,75%
6
9
8
16,67%
2,91%
62
5,26%
5
2
1
2,63%
0,58%
19
4
3
7,50%
0,01%
7
158
11%
43%
9%
3%
34%
1972
48
1,06
368,3
159
11%
35%
16%
3%
35%
1980
38
1,26
528,0
63,90
74
160
3%
27%
39%
3%
28%
1996
40
1,08
434,7
48,08
87
6,06%
161
5%
3%
32%
3%
57%
2003
27
1,15
519,3
60,76
83
14,81%
12
4
2
7,41%
0,74%
4
6,78%
7
12
2
1,13%
13,81%
92
2,86%
5
2
1
1,43%
0,41%
6
162
1%
43%
6%
3%
47%
1994
177
1,09
464,8
57,88
82
163
13%
25%
15%
3%
44%
1995
70
1,10
448,1
60,71
80
164
38%
20%
23%
3%
16%
1999
20
1,20
458,3
57,14
79
15
165
10%
38%
8%
3%
42%
1995
24
1,23
522,9
64,12
76
12,50%
2
3
0
0,00%
0,29%
4
166
2%
63%
2%
3%
30%
1986
36
1,06
451,3
53,57
68
30,56%
3
11
5
13,89%
10,40%
93
167
10%
41%
3%
3%
44%
1977
150
1,17
420,3
58,45
72
25,33%
2
38
20
13,33%
11,94%
263
56,84
70
13,73%
48
14
7
6,86%
2,02%
138
12,20%
5
0
0,00%
0,31%
8
4
1
2,22%
1,53%
39
4
1
2,44%
0,23%
11
15
4
2,96%
6,98%
35
2,99%
65 4
168
9%
62%
14%
3%
13%
1984
102
1,18
456,0
169
22%
39%
17%
3%
20%
1988
41
1,51
488,6
78,95
85
170
37%
31%
11%
3%
19%
1968
45
1,14
286,4
55,74
73
8,89%
171
14%
8%
17%
3%
59%
1984
41
1,33
515,5
53,04
86
9,76%
1
172
5%
59%
12%
3%
22%
1977
135
1,18
396,1
50,29
78
11,11%
3
173
18%
41%
19%
3%
19%
1976
68
1,24
415,6
58,98
80
14,71%
15
174
13%
15%
17%
3%
52%
1992
51
1,14
427,9
61,41
80
3,92%
43
21,25%
175
2%
44%
5%
3%
46%
1993
80
1,27
463,5
58,89
86
176
7%
63%
3%
2%
24%
1972
121
1,38
465,2
76,91
71
6,35%
177
2%
3%
47%
2%
46%
2002
58
1,31
540,5
60,01
85
7,81%
8
2
0
0,00%
0,01%
17
0
0,00%
0,75%
16
8
5
4,13%
0,81%
103
5
0
0,00%
0,34%
4
178
3%
56%
6%
2%
32%
1986
64
1,22
466,4
51,52
79
10,94%
7
7
2
3,13%
1,56%
13
179
7%
46%
2%
2%
42%
2005
106
1,28
569,6
63,81
83
7,55%
5
8
1
0,94%
0,25%
14
180
14%
9%
13%
2%
62%
1996
16
1,00
455,8
64,24
77
12,50%
2
1
6,25%
0,39%
2
10,64%
5
1
2,13%
0,09%
1
6
0
0,00%
7,59%
8
3
1
1,43%
0,08%
1
181
12%
37%
8%
2%
40%
1999
47
1,35
456,6
58,00
81
182
7%
31%
4%
2%
56%
1994
33
1,11
472,2
59,01
77
18,18%
183
5%
47%
3%
2%
44%
1991
70
1,39
464,0
61,60
82
4,29%
2
80
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009
complexnr leefstijlen
184 185
geel
groen blauw rood aqua
6%
55%
1%
40%
5% 15%
2% 2%
32% 42%
1991 1974
51 239
1,34 1,12
457,4 368,3
54,73
76
51,42
78
5,83%
gecorrigeerde opzeggingen (niet door overlijden/verpl.h/verz.h/intern)
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 aanmaningen 1
6
14
2
0,84%
0,58%
58
186
12%
50%
11%
2%
25%
1995
28
1,29
404,2
52,06
84
21,43%
6
1
3,57%
15,72%
21
187
1%
48%
13%
2%
37%
1999
88
1,18
460,6
31,98
78
7,95%
7
4
4,55%
2,51%
44
188
11%
46%
9%
2%
31%
1986
36
1,20
460,7
57,44
75
13,89%
5
2
5,56%
1,42%
6
9,09%
189
10%
30%
5%
2%
54%
1988
22
1,14
522,1
53,44
80
2
1
4,55%
3,92%
35
190
8%
50%
9%
2%
30%
1997
74
1,19
495,4
61,51
83
20,27%
4
15
2
2,70%
2,24%
4
191
9%
30%
13%
2%
46%
1989
49
1,31
465,9
67,17
84
12,24%
1
6
1
2,04%
1,16%
16
13,33%
6
1
2,22%
0,63%
34
2
10
4
5,26%
2,18%
21
26
10
4,72%
5,41%
95
192
9%
19%
23%
2%
48%
1973
45
1,30
442,9
87,13
76
193
19%
41%
8%
2%
31%
1989
76
1,16
449,4
59,68
78
13,16%
194
9%
53%
9%
2%
27%
1982
212
1,17
447,0
60,25
78
12,26% 5,56%
195
8%
45%
13%
2%
32%
1985
36
1,24
467,1
55,09
72
2
0
0,00%
1,62%
39
196
18%
58%
13%
2%
8%
1994
24
1,17
489,1
64,58
77
4,17%
1
0
0,00%
3,23%
5
197
54%
22%
8%
2%
14%
1995
24
1,29
425,3
54,00
85
8,33%
2
1
4,17%
74,87
84
18,46%
12
1
1,54%
0,37%
29
198
15%
36%
11%
2%
36%
1981
65
1,23
484,3
6
13
199
7%
41%
7%
2%
43%
1996
89
1,26
475,6
58,66
84
10,11%
9
1
1,12%
0,15%
15
200
10%
41%
15%
2%
32%
1983
30
1,63
513,3
85,46
76
13,33%
4
3
10,00%
0,42%
3
55,91
77
23,81%
5
1
4,76%
9,67%
22
25,93%
21
8
9,88%
3,88%
67
2
0
0,00%
3,98%
14 33
201
19%
20%
22%
2%
38%
1989
21
1,06
491,3
202
5%
58%
10%
2%
26%
1991
81
1,32
413,6
57,58
76
203
7%
47%
25%
2%
19%
2001
56
1,25
454,7
59,83
87
3,57%
52,09
77
8,77%
12
5
3
5,26%
1,00%
8,60%
30
204
2%
63%
2%
2%
32%
1986
57
1,09
404,2
4
205
4%
40%
16%
2%
38%
1981
186
1,27
373,6
50,98
78
16
2
1,08%
0,37%
14
206
17%
48%
5%
2%
28%
1977
202
1,16
339,9
48,90
76
10,89%
22
8
3,96%
2,16%
176
207
9%
56%
4%
2%
30%
1986
88
1,19
416,1
78
14,77%
13
5
5,68%
5,02%
32
83
208
5%
44%
6%
2%
44%
1982
90
1,14
450,0
54,39 56,41
15,56%
1
14
5
5,56%
0,52%
32
209
17%
14%
55%
1%
13%
1995
18
1,28
518,8
66,73
83
5,56%
6
1
0
0,00%
0,56%
6
210
3%
41%
2%
1%
53%
1992
102
1,26
438,9
59,04
82
22,55%
1
23
9
8,82%
9,84%
50
211
16%
37%
17%
1%
29%
1986
106
1,10
387,4
55,24
79
18,87%
1
20
7
6,60%
4,94%
42
212
3%
42%
12%
1%
41%
1998
50
1,29
469,8
60,63
73
10,00%
1
5
2
4,00%
1,15%
8
213
6%
24%
5%
1%
65%
1997
82
1,32
431,2
59,32
81
13,41%
17
11
1
1,22%
11,97%
15
62,74
79
8,70%
4
1
2,17%
0,10%
5
19,02%
31
3
1,84%
1,79%
94
12
1
1,05%
0,22%
70
1
0
0,00%
214
4%
32%
3%
1%
60%
1996
46
1,07
467,3
215
8%
5%
27%
1%
58%
1997
163
1,23
492,6
54,18
82
216
12%
35%
31%
1%
20%
2002
95
1,31
449,6
65,15
82
12,63%
61,77
83
4,17%
217
3%
24%
23%
1%
48%
1996
24
1,50
503,9
1
3
218
22%
8%
43%
1%
26%
1967
34
1,12
317,8
48,19
71
20,59%
2
7
6
17,65%
7,91%
45
219
4%
46%
7%
1%
42%
1984
179
1,21
434,6
56,64
80
13,97%
59
25
8
4,47%
2,12%
52
220
2%
48%
1%
1%
47%
1988
140
1,17
479,2
57,84
79
12,14%
2
17
4
2,86%
0,66%
38
8,62%
1
221
5%
63%
25%
1%
6%
1982
58
1,26
409,3
51,62
83
5
0
0,00%
0,47%
16
222
3%
45%
19%
1%
31%
1996
34
1,21
467,7
58,59
82
11,76%
4
2
5,88%
0,19%
1
223
2%
26%
13%
1%
59%
2006
72
1,44
562,6
65,50
81
12,50%
9
2
2,78%
0,90%
57
13,79%
4
0
0,00%
1,10%
6
6
2
6,67%
0,62%
40
6
1
1,33%
0,02%
9
224
18%
38%
7%
1%
36%
1991
29
1,14
398,7
58,57
82
225
25%
45%
5%
1%
25%
1984
30
1,07
427,3
48,50
64
20,00%
226
7%
65%
6%
1%
21%
1990
75
1,18
414,4
60,38
84
8,00% 21,52%
1
227
5%
47%
5%
1%
42%
1992
79
1,19
485,6
63,48
79
17
8
10,13%
5,39%
12
228
5%
37%
5%
1%
52%
2000
62
1,32
463,3
61,72
82
19,35%
12
3
4,84%
0,27%
28
229
17%
65%
3%
1%
14%
1999
30
1,33
451,8
56,82
78
3,33%
1
1
3,33%
0,01%
27
5
81
5%
45%
6%
1%
231
2%
52%
25%
1%
232
23%
44%
11%
1%
aantal gem. gem. gem. gem. mutatiegraad weigeringen opzeggingen bouwjaar objecten bezettingsgraad huur/maand oppervlakte leeftijd 2009 2009 2009 82 44% 1993 105 1,20 491,7 58,66 12,38% 20 13 80 20% 1980 62 1,27 436,4 53,95 22,58% 14 84 22% 1988 25 1,14 468,5 55,21 32,00% 8
233
4%
34%
2%
1%
60%
complexnr leefstijlen 230
1977
109
1,11
394,2
54,45
74
18,35%
15
gecorrigeerde opzeggingen 0
incasso, deurwaarder gecorrigeerde per complex mutatiegraad leegstand 2009 0,00%
1,06%
32
4
6,45%
0,49%
22
5
20,00%
10,62%
7
20
10
9,17%
7,20%
147
234
3%
55%
2%
1%
40%
1998
67
1,25
445,4
57,86
82
20,90%
14
2
2,99%
4,46%
18
235
21%
21%
2%
1%
55%
1995
77
1,30
488,9
58,65
83
14,29%
11
1
1,30%
0,19%
26
236
1%
31%
23%
1%
45%
1998
63
1,17
465,0
57,99
83
19,05%
5
12
2
3,17%
0,70%
6
57,11
82
11,54%
5
6
1
1,92%
0,89%
7
11,76%
4
1
2,94%
3,25%
27
237
3%
60%
8%
0%
28%
1989
52
1,10
447,1
238
1%
38%
1%
0%
60%
1998
34
1,18
446,7
50,13
81
239
21%
4%
21%
0%
54%
1999
23
1,13
480,7
65,60
73
Totaal
11%
36%
13%
6%
34%
17.123
3 1.429
2162
709
82
Bijlage III
Output SPSS Nonparametric Tests Notes Output Created
22-Feb-2011 14:00:37
Comments Input
Active Dataset
DEF1
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
40
File Syntax
NPTESTS /INDEPENDENT TEST (bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand indexaanm weigeringen) GROUP (codeleefstijl) /MISSING SCOPE=ANALYSIS USERMISSING=EXCLUDE /CRITERIA ALPHA=0.05 CILEVEL=95.
Resources
Processor Time
00:00:00.219
Elapsed Time
00:00:00.219
83
[DEF1]
84
Nonparametric Tests
Notes Output Created
22-Feb-2011 14:00:38
Comments Input
Active Dataset
Temp
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
116
File Syntax
NPTESTS /INDEPENDENT TEST (bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand indexaanm weigeringen) GROUP (codeleefstijl2) /MISSING SCOPE=ANALYSIS USERMISSING=EXCLUDE /CRITERIA ALPHA=0.05 CILEVEL=95.
Resources
Processor Time
00:00:00.219
Elapsed Time
00:00:00.235
[DEF1ADJ]
85
86
Nonparametric Tests Notes Output Created
22-Feb-2011 14:00:39
Comments Input
Active Dataset
DEF2
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
50
File Syntax
NPTESTS /INDEPENDENT TEST (bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand indexaanm weigeringen) GROUP (hcategorie) /MISSING SCOPE=ANALYSIS USERMISSING=EXCLUDE /CRITERIA ALPHA=0.05 CILEVEL=95.
Resources
Processor Time
00:00:00.203
Elapsed Time
00:00:00.250
87
[DEF2]
88
corr bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand aanmaningencorr gemhuurmaand gemoppervlakte weigeringen with homogeniteit.
Correlations Notes Output Created
22-Feb-2011 14:26:03
Comments Input
Active Dataset
DEF3
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
239
File Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax
corr bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand aanmaningencorr gemhuurmaand gemoppervlakte weigeringen with homogeniteit.
Resources
Processor Time
00:00:00.016
Elapsed Time
00:00:00.014
89
[DEF3] Correlations
homogeniteit Bouwjaar
Pearson Correlation
.159
Sig. (2-tailed)
.014
N aantal objecten
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.025 .702
N gem leeftijd
239
Pearson Correlation
.088
Sig. (2-tailed)
.178
N Mutatiegraad Jaarbasis
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.068 .310
N Mutatie leegstand
225
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.039 .564
N Aanmaningencorr
224
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.205 .001
N gem huur/maand
239
Pearson Correlation
.160
Sig. (2-tailed)
.013
N gem oppervlakte
Pearson Correlation
239 .021
90
Sig. (2-tailed)
.745
N Weigeringen
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
-.014 .826 239
91
corr bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand aanmaningencorr gemhuurmaand gemoppervlakte weigeringen with geel to aqua.
Correlations Notes Output Created
22-Feb-2011 14:26:03
Comments Input
Active Dataset
DEF3
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
239
File Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax
corr bouwjaar aantalobjecten gemleeftijd MutatiegraadJaarbasis Mutatieleegstand aanmaningencorr gemhuurmaand gemoppervlakte weigeringen with geel to aqua.
Resources
Processor Time
00:00:00.016
Elapsed Time
00:00:00.016
92
[DEF3] Correlations
geel Bouwjaar
Pearson Correlation
.009
Sig. (2-tailed)
.892
N aantal objecten
.000
Pearson Correlation
.080
Sig. (2-tailed)
.219
.114
.858 225
.015
.129
Sig. (2-tailed)
.820
.054 224
.080
Sig. (2-tailed) N gem oppervlakte
Pearson Correlation
-.053 .426 225 -.162 .015 224
224
-.042 .026 .521 239
Pearson Correlation
239
225
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
.071 239
Sig. (2-tailed)
N gem huur/maand
.377
.012
.113
239
-.057 .117
.106
Pearson Correlation
.006 239
Pearson Correlation
N Aanmaningencorr
239 -.178
.002
239
N Mutatie leegstand
.447 239
239
N Mutatiegraad Jaarbasis
.459
-.049
-.231 .196
N gem leeftijd
Blauw
-.048
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
groen
239
-.177 .006
.690
-.128 .043 .047
239 -.088
239
.503 239
239
-.082 .025
93
Sig. (2-tailed)
.177
N Weigeringen
.206 239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
239
-.099 .127
N
.697 239
-.090 .075 .166
239
.246 239
239
Correlations
rood Bouwjaar
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.025 .093 .705
N aantal objecten
.017
.010
Sig. (2-tailed)
.792
.873 239
Pearson Correlation .078
.927 239
Pearson Correlation
.010
Sig. (2-tailed)
.886
N
239 -.047 .484
225
Pearson Correlation
.015
Sig. (2-tailed)
.818
N Aanmaningencorr
239
-.114 .006
N
Mutatie leegstand
239
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Mutatiegraad Jaarbasis
.150 239
N gem leeftijd
aqua
225 -.067 .315
224
Pearson Correlation
.182
Sig. (2-tailed)
.005
224 -.129 .046
94
N gem huur/maand
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.037 .249 .567
N gem oppervlakte
.000 239
239
Pearson Correlation
.005
.129
Sig. (2-tailed)
.943
.046
N Weigeringen
239
239
239
Pearson Correlation
.151
.041
Sig. (2-tailed)
.019
.531
N
239
239
95
corr homogeniteit geel to aqua gemhuurmaand gemoppervlakte gemleeftijd bouwjaar aantalobjecten aanmaningencorr weigeringen with mutatiegraadJaarbasis mutgraadcorr Mutatieleegstand aanmaningencorr weigeringen.
Correlations Notes Output Created
22-Feb-2011 14:26:04
Comments Input
Active Dataset
DEF3
Filter
<none>
Weight
<none>
Split File
<none>
N of Rows in Working Data
239
File Missing Value Handling
Definition of Missing
User-defined missing values are treated as missing.
Cases Used
Statistics for each pair of variables are based on all the cases with valid data for that pair.
Syntax
corr homogeniteit geel to aqua gemhuurmaand gemoppervlakte gemleeftijd bouwjaar aantalobjecten aanmaningencorr weigeringen with mutatiegraadJaarbasis mutgraadcorr Mutatieleegstand aanmaningencorr weigeringen.
Resources
Processor Time
00:00:00.047
Elapsed Time
00:00:00.017
96
[DEF3] Correlations Mutatiegraad Jaarbasis homogeniteit
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
.310
Pearson Correlation
.106
Sig. (2-tailed)
.114
224
-.051 .015 .436
.820 236
224 .129
Sig. (2-tailed)
.858
.545
.054
Pearson Correlation
225
236
224
-.053
-.091
-.162
.426
.163 225
.015 236
224
Pearson Correlation
.010
.083
.015
Sig. (2-tailed)
.886
.202
.818
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation
225
236
224
-.047
-.002
-.067
.484
N
gem oppervlakte
236
.040
N
gem huur/maand
.564
.012
N
aqua
-.039
Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
Rood
.367
225
N blauw
leegstand
-.059
225
N groen
mutgraadcorr
-.068
N Geel
Mutatie
.977
.315
225
236
224
-.142
-.307
-.155
.033
.000
.020
225
236
224
-.165
-.229
-.142
97
Sig. (2-tailed)
.013
N gem leeftijd
225
Pearson Correlation
.017
Sig. (2-tailed)
.804
N bouwjaar
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
Sig. (2-tailed)
aanmaningencorr
-.419
-.232 .000 224
-.129
-.334
-.128
.000
.056 236
224
-.063 .084
.057
.201
.397
225
236
224
Pearson Correlation
.174
.413
.227
Sig. (2-tailed)
.009
.000
.001
N weigeringen
224
236
.344
N
236
225
225
Pearson Correlation
.034
.000
.053
N aantal objecten
.000
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
225
236
224
-.031
-.044
-.076
.646
.498 225
.255 236
224
98
Correlations aanmaningenco rr homogeniteit
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
-.205 .001
N Geel
Pearson Correlation
.113
Sig. (2-tailed)
.080
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
239
239
-.042
-.090 .166 239 .075
Sig. (2-tailed)
.690
.246 239
239
Pearson Correlation
.182
.151
Sig. (2-tailed)
.005
.019 239
Pearson Correlation .046
N Pearson Correlation
.531 239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
239
-.129 .041
N
gem oppervlakte
.127
.026
Sig. (2-tailed)
gem huur/maand
-.099
Pearson Correlation
N aqua
239
239
N Rood
.826
.521
N blauw
-.014
239
N groen
weigeringen
239
-.209 .067 .001
.304 239
239
-.073 .009
99
Sig. (2-tailed)
.264
N gem leeftijd
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
.000
.000
Pearson Correlation
.063
Sig. (2-tailed)
.329
.963
.000
239
.109 239
Pearson Correlation
.104
Sig. (2-tailed)
.109
N
-.003
1.000 .104
N weigeringen
239
239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
.740 239
N aanmaningencorr
239
-.282 .022
N aantal objecten
.451 239
Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
239
-.454 .049
N bouwjaar
.891
239 1.000 .000
239
239
100
