Markthuren Marc Francke, Frans Schilder, Bert Teuben, Johan Conijn en Stefanie Buffing Applied Working paper No. 2014-4 September 2014
OFRC WORKING PAPER SERIES Markthuren Marc Francke, Frans Schilder, Bert Teuben, Johan Conijn en Stefanie Buffing1,2 Applied Working paper No. 2014-4 September 2014 Ortec Finance Research Center and Real Estate Management P.O. Box 4074, 3006 AB Rotterdam Boompjes 40, The Netherlands, www.ortec-finance.com IPD P.O. Box 1005, 1300 BA Almere Busplein 30, The Netherlands, www.ipd.com
1
De auteurs Stefanie Buffing, Johan Conijn en Marc Francke zijn werkzaam bij Ortec Finance. Bert Teuben is werkzaam bij IPD en Frans Schilder is werkzaam bij de Amsterdam School of Real Estate. Vragen en opmerkingen kunt u e-mailen naar
[email protected]. 2 Copyright © 2014 Ortec Finance bv. All rights reserved. No part of this paper may be reproduced, in any form or by any means, without permission from the authors. Shorts sections may be quoted without permission provided that full credit is given to the source.
2
Samenvatting Een schatting van de markthuur is een essentieel onderdeel voor de bepaling van de marktwaarde in verhuurde staat. Echter, een schatting van de markthuur, in het bijzonder voor gereguleerde woningen, is niet eenvoudig. Dit wordt in de eerste plaats veroorzaakt door het feit dat slechts een klein deel van de huurwoningvoorraad, ongeveer 10%, is geliberaliseerd. Er is dus relatief weinig markt voor huurwoningen en deze markt is in belangrijke mate ruimtelijk geconcentreerd. Daarnaast worden (geliberaliseerde) huurprijzen van woningen, in tegenstelling tot verkoopprijzen, niet centraal geregistreerd. Tenslotte geldt dat gereguleerde huurwoningen in kwaliteit verschillen van geliberaliseerde huurwoningen, zodat markthuren van gereguleerde woningen niet direct zijn af te leiden van huren van geliberaliseerde woningen. Dit onderzoek wil daarom antwoorden geven op twee vragen. De eerste onderzoeksvraag is wat de gemiddelde hoogte van de markthuur en het markthuurpercentage is. Het markthuurpercentage is gedefinieerd als de jaarlijkse markthuur uitgedrukt als percentage van de marktwaarde. De marktwaarde is bepaald met als uitgangspunt dat de woningen vrij van huur en gebruik zijn. De tweede vraag is welke factoren in welke mate bijdragen aan de verschillen in huren en percentages tussen woningen. Er wordt hierbij onderscheid gemaakt tussen woningen in de gereguleerde en vrije huursector. Het markthuurpercentage kan op een theoretische manier bepaald worden met behulp van het gebruikskosten model. Het gebruikskosten model heeft een aantal bezwaren. Het veronderstelt dat er sprake is van perfecte substitutie tussen huur en koop. Door de grote mate van regulering in zowel de koop- als huursector is hiervan geen sprake. Het andere bezwaar is meer praktisch van aard. Het gebruikskosten model hangt af van een groot aantal factoren waarvan schattingen moeten worden gemaakt, zoals de hoogte van de risicopremie voor het bezit van een woning en de verwachte toekomstige prijsstijging van koopwoningen. Dit onderzoek volgt een empirische aanpak door realisaties en taxaties van markthuren en markthuurpercentages te analyseren. De reden hiervoor is dat wij een praktisch handvat willen hebben voor de schatting van de markthuur ten behoeve van de bepaling van de marktwaarde in verhuurde staat. We gebruiken in deze empirische aanpak drie bronnen. De eerste bron is woononderzoek Nederland uit 2012 (WoON2012). Deze bron bevat 2.096 feitelijke geliberaliseerde huren, WOZ-waarden en woningen locatiekenmerken. De huren hebben betrekking op 1 januari 2012. WoOn2012 geeft een betrouwbare dwarsdoorsnede van de huurwoning voorraad in Nederland. De tweede bron is IPD. Deze bron bevat getaxeerde markthuren en –waarden en kenmerken per woningcomplex. Het betreft 1.921 woningcomplexen met in totaal 88.420 woningen die in bezit zijn van commerciële vastgoedbeleggers. Het betreft woningen in zowel de gereguleerde als de geliberaliseerde huursector. De huren en marktwaarden hebben als prijspeildatum 31 december 2012. De derde bron is Funda. Deze bron bevat 39.942 vraaghuren en woningkenmerken vanaf het derde kwartaal 2012 tot en met het derde kwartaal 2013. Aan deze gegevens is een marktwaarde toegevoegd die met behulp van een geautomatiseerd waarderingsmodel is bepaald. Markthuurpercentages van geliberaliseerde woningen. Het markthuurpercentage voor de geliberaliseerde woningen uit WoON2012 bedraagt begin 2012 5,2%. De woningprijzen zijn volgens de SPAR-index van het CBS gedurende 2012 ongeveer met 8% gedaald, zodat met een gelijkblijvend markthuurniveau het markthuurpercentage van WoON2012 eind 2012 5,7% bedraagt. Het markthuurpercentage van Funda bedraagt eind 2012 6,0%.Het markthuurpercentage van IPD voor geliberaliseerde woningen, 4,8%, is afwijkend. Uit de analyse van WoON2012 blijkt dat een deel van de verklaring kan zijn dat institutionele verhuurders lagere huren vragen (bij gelijke kwaliteit) ten opzichte van andere verhuurders. Dit resulteert in een 0,23% punt lager markthuurpercentage. Daarnaast zijn er ook verschillen in gemiddelde woninggrootte, 2 marktwaarde per m woonoppervlak en bouwjaar tussen institutionele beleggers en overige verhuurders.
3
Vergelijking van markthuurpercentages tussen gereguleerde en geliberaliseerde woningen. Uit WoON2012 blijkt dat het markthuurpercentage van gereguleerde huurwoningen 0,7% hoger is dan dat van geliberaliseerde huurwoningen. Dit verschil is in hoofdzaak toe te schrijven aan een verschil in marktwaarde per m2 (0,12% punt), woningoppervlakte (0,32% punt) en bouwjaar (0,22% punt). Factoren die bijdragen aan verschillen in markthuurpercentages De belangrijkste factoren die verschillen in markthuren en markthuurpercentages verklaren zijn de 2 marktwaarde per m woonoppervlak, het woonoppervlak, het bouwjaar en meer- versus eengezins2 woningen. Een verhoging van de marktwaarde per m woonoppervlak met €1.000 leidt in de verschillende modellen (WoON2012, IPD en Funda) tot een daling van het markthuurpercentage met 2 0,65% tot 0,77% punt. Een verhoging van het woonoppervlak met 10m leidt tot een daling van het markthuurpercentage met 0,06% tot 0,15%. Een meergezinswoning heeft een 0,15% tot 0,80% punt hoger markthuurpercentage. Woningen die gebouwd zijn vanaf 1989 hebben een 0,77% tot 1,70% punt lager markthuurpercentage dan woningen die gebouwd zijn voor 1970. Hoogte van het markthuurpercentages Het markthuurpercentage in de geliberaliseerde huursector bedraagt op basis van de gegevens uit WoON2012 (Funda) ongeveer 5,7% (6,0%) per eind 2012. Het verschil tussen de geliberaliseerde sector en de gereguleerde sector als gevolg van verschillen in kwaliteit tussen woningen in deze sectoren, bedraagt aan het begin van 2012 voor de gereguleerde sector 0,7% punt. Hieruit kunnen we concluderen dat het markthuurpercentage voor de gereguleerde sector aan het einde van 2012 ongeveer 6,4% bedraagt. Uitgaande van een marktwaarde (vrij van huur en gebruik) van €150,000 leidt dit tot een maandelijks markthuur van €800,-. Deze markthuur zal in de praktijk niet altijd realiseerbaar zijn vanwege de hoogte van de inkomens van de huurders in de gereguleerde sector. Merk op dat het genoemde markthuurpercentage (en de markthuur) slechts een momentopname is. Door veranderingen in de vraag- en aanbodverhoudingen in de huurwoningmarkt ontwikkelen de huren zich in de tijd. Daarnaast is het markthuurpercentage afhankelijk van de prijsontwikkeling op de koopwoningmarkt. Door de toegenomen vraag naar huurwoningen en de daling van koopwoningprijzen is het markthuurpercentage sinds het uitbreken van de financiële crisis aanzienlijk toegenomen.
4
Inhoudsopgave Samenvatting ....................................................................................................................... 3 1
Inleiding ........................................................................................................................ 6
2
Markthuren op basis van WoON2012 .......................................................................... 8
3
2.1
Markthuren en markthuurpercentages ................................................................ 8
2.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage .............................. 10 Markthuur per m per maand ......................................................................... 10
2.2.2
Markthuurpercentage..................................................................................... 11
2.3
Markthuren en markthuurpercentages voor gereguleerde woningen ............... 11
2.4
Conclusies ......................................................................................................... 12
Markthuren op basis van IPD gegevens .................................................................... 15 3.1
Markthuren en markthuurpercentages .............................................................. 15
3.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage .............................. 16 Markthuur per m per maand ......................................................................... 16
3.2.2
Markthuurpercentage..................................................................................... 17 Conclusies ......................................................................................................... 18
Markthuren op basis van Funda gegevens ................................................................ 21 4.1
Markthuren en markthuurpercentages .............................................................. 21
4.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage .............................. 22 2
4.2.1
Markthuur per m per maand ......................................................................... 22
4.2.2
Markthuurpercentage..................................................................................... 22
4.3 5
2
3.2.1
3.3 4
2
2.2.1
Conclusies ......................................................................................................... 22
Conclusies .................................................................................................................. 24
Literatuur............................................................................................................................ 26 Appendix Tabellen ............................................................................................................. 27
5
1 Inleiding Een schatting van de markthuur is een essentieel onderdeel voor de bepaling van de marktwaarde in verhuurde staat. Echter, een schatting van de markthuur, in het bijzonder voor gereguleerde woningen, is niet eenvoudig. Dit wordt in de eerste plaats veroorzaakt door het feit dat slechts een klein deel van de huurwoningvoorraad, ongeveer 10%, is geliberaliseerd. Er is dus weinig markt voor huurwoningen en deze markt is in belangrijke mate ruimtelijk geconcentreerd. Daarnaast worden (geliberaliseerde) huurprijzen van woningen, in tegenstelling tot verkoopprijzen, niet centraal geregistreerd. Tenslotte geldt dat gereguleerde huurwoningen in kwaliteit verschillen van geliberaliseerde huurwoningen, zodat markthuren van gereguleerde woningen niet direct zijn af te leiden van huren van geliberaliseerde woningen. Dit onderzoek wil daarom antwoorden geven op twee vragen. De eerste onderzoeksvraag is wat de gemiddelde hoogte van de markthuur en het markthuurpercentage is. Het markthuurpercentage is gedefinieerd als de jaarlijkse markthuur uitgedrukt als percentage van de marktwaarde. De marktwaarde is bepaald met als uitgangspunt dat de woningen vrij van huur en gebruik zijn. De tweede vraag is welke factoren in welke mate bijdragen aan de verschillen in huren en percentages tussen woningen. Er wordt hierbij onderscheid gemaakt tussen woningen in de gereguleerde en vrije huursector. Een aan het markthuurpercentage verwant begrip is het bruto-aanvangsrendement. Het brutoaanvangsrendement is gelijk aan de feitelijke bruto huuropbrengst in het eerste jaar als percentage van de marktwaarde in verhuurde staat. De noemer van het markthuurpercentage is dus de marktwaarde vrij van huur en gebruik en bij het bruto-aanvangsrendement de marktwaarde in verhuurde staat, zodat bij gelijk veronderstelde huur het bruto-aanvangsrendement groter is dan het markthuurpercentage aangezien doorgaans de marktwaarde in verhuurde staat lager is dan de leegwaarde. Voor de teller geldt dat de feitelijke huuropbrengst in het eerste jaar kan afwijken van de markthuur. Het markthuurpercentage kan op een theoretische manier bepaald worden met behulp van het gebruikskosten model. Het markthuurpercentage wordt dan afgeleid zonder gebruik te maken van feitelijke huren. Dit model kan worden toegepast vanuit het perspectief van de bewoner (Hendershott en Slemrod, 1983; Poterba 1984,1992; Himmelberg, 2005; Conijn en Schilder, 2011) en vanuit de verhuurder (Romijn en Besseling, 2008; Donders e.a. 2010). Het gebruikskosten model heeft een aantal bezwaren. Het veronderstelt dat er sprake is van perfecte substitutie tussen huur en koop. Door de grote mate van regulering in zowel de koop- als huursector is hiervan geen sprake. Het andere bezwaar is meer praktisch van aard. Het gebruikskosten model hangt af van een groot aantal factoren waarvan schattingen moeten worden gemaakt, zoals de hoogte van het risicovrije rendement, de hoogte van de risicopremie voor het bezit van een woning, de grootte van het fiscale aspect van het eigenwoning bezit, de hoogte van de onderhoudsuitgaven en verzekeringen en de verwachte prijsstijging van koopwoningen. Deze factoren variëren van woning tot woning en zijn mede daardoor moeilijk te schatten. Conijn en Schilder (2012) geven een overzicht van gemiddelde markthuurpercentages, zoals die in verschillende onderzoeken voor de Nederlandse woningmarkt zijn bepaald in de periode vanaf 2008 tot en met 2011. De gemiddelde markthuurpercentages variëren in deze onderzoeken tussen de 4,5 en 5,7%. Dit onderzoek volgt een empirische aanpak door realisaties en taxaties van markthuren en markthuurpercentages te analyseren. De reden hiervoor is dat wij een praktisch handvat willen hebben voor de schatting van de markthuur ten behoeve van de bepaling van de marktwaarde in verhuurde staat. We gebruiken in deze empirische aanpak drie bronnen, zie Tabel 1. De eerste bron is woononderzoek Nederland uit 2012 (WoON2012). Deze bron bevat 2.096 feitelijke geliberaliseerde huren, WOZwaarden en woning- en locatiekenmerken. De huren hebben betrekking op 1 januari 2012. WoOn2012 geeft een betrouwbare dwarsdoorsnede van de huurwoning voorraad in Nederland. De tweede bron is IPD. Deze bron bevat getaxeerde markthuren en –waarden en kenmerken per woningcomplex. Het betreft 1.921 woningcomplexen met in totaal 88.420 woningen die in bezit zijn van commerciële vastgoedbeleggers. Het betreft woningen in zowel de gereguleerde als de geliberaliseerde huursector. De huren en marktwaarden hebben als prijspeildatum 31 december 2012. De derde bron is Funda. Deze bron bevat 39.942 vraaghuren en woningkenmerken vanaf het derde kwartaal 2012 tot en met het derde kwartaal 2013. Aan deze gegevens is een marktwaarde toegevoegd die met behulp van een Ortec Finance
September 2014
6/30
geautomatiseerd waarderingsmodel is bepaald. Deze huurcijfers hebben alleen betrekking op de geliberaliseerde sector.
Tabel 1 Bronnen voor markthuren. Huren
Gereguleerd Geliberaliseerd Marktwaarde
WoON2012
Feitelijk
Ja
Ja
WOZ-waarde
IPD
Getaxeerd
Ja
Ja
Getaxeerd
Funda
Vraag
Nee
Ja
Modelmatig
Periode 1/1/2012 31/12/2012 2012K3 – 2013K3
Het onderzoek is als volgt opgezet. Allereerst wordt per bron de gemiddelde markthuur per vierkante meter woonoppervlak en het gemiddelde markthuurpercentage berekend. Vervolgens worden per bron twee statistische modellen geschat. Het eerste model analyseert de relatie tussen markthuren per vierkante meter woonoppervlak en woning- en locatiekenmerken, terwijl het tweede model de relatie tussen markthuurpercentages en woning- en locatiekenmerken analyseert. De opzet van het rapport is als volgt. De hoofdstukken 2 tot en 4 analyseren respectievelijk de markthuren en percentages afkomstig uit de WoON 2012, IPD en Funda bestanden. Hoofdstuk 5 vergelijkt de uitkomsten van de drie bronnen en concludeert.
Ortec Finance
September 2014
7/30
2 Markthuren op basis van WoON2012 3
In dit hoofdstuk wordt voor de analyse van markthuren en markthuurpercentages gebruik gemaakt 4 van feitelijke markthuren en WOZ-waarden van woningen . Deze gegevens zijn afkomstig van het woononderzoek Nederland uit 2012 (WoON2012). Het betreft zowel woningen in de gereguleerde als in de geliberaliseerde huursector. De opbouw van dit hoofdstuk is als volgt. Sectie 2.1 geeft een overzicht van de hoogte van de markthuren en de markthuurpercentages. Sectie 2.2 toont de schattingsresultaten van de modellen 2 die de markthuren per m woonoppervlak en het markthuurpercentage verklaren, gebaseerd op de geliberaliseerde huurwoningen. Sectie 2.3 past deze modellen toe op de gereguleerde huurwoningen. Sectie 2.4 sluit af met conclusies.
2.1
Markthuren en markthuurpercentages
Tabel 2 geeft een overzicht van de aantallen huurwoningen en de gemiddelde huren per maand per verhuurder in zowel de gereguleerde als geliberaliseerde sector, gebaseerd op gegevens afkomstig uit 5 WoON2012. De Nederlandse huurwoningmarkt wordt gedomineerd door woningcorporaties. Zij verhuren vooral woningen in het gereguleerde segment van de huurmarkt. Het beeld dat de gereguleerde sector enkel het domein van woningcorporaties is, klopt echter niet (Conijn, 2011). Zowel de corporaties als private verhuurders verhuren woningen in het gereguleerde en het geliberaliseerde deel van de huurmarkt. De Nederlandse woningcorporaties bezitten ruim 2,2 miljoen huurwoningen. Dit komt overeen met 78% van alle huurwoningen. Het grootste deel van de corporatiewoningen, ongeveer 95%, is gereguleerd. Institutionele investeerders bezitten aanmerkelijk minder huurwoningen, ongeveer 5% van de hele markt. De gemiddeld duurste woningen worden door particulieren verhuurd: ongeveer 48.000 woningen met een gemiddelde huur van ongeveer € 1.000 per maand. Gemiddeld wordt voor een geliberaliseerde huurwoning € 858 per maand betaald. 2 Tabel 3 geeft een overzicht van de feitelijke huurprijzen per m woonoppervlak en de jaarlijkse huren als percentage van de WOZ-waarde. De huren in de gereguleerde sector liggen aanzienlijk lager dan in de geliberaliseerde sector, met een gemiddelde huur uitgedrukt als percentage van de vrije verkoopwaarde van 3,8%. In het gereguleerde segment zijn corporaties relatief wat goedkoper dan private partijen; in het geliberaliseerde deel ligt de huur van corporaties, uitgedrukt als percentage van de marktwaarde, wat hoger. Tabel 2 Overzicht van aantallen huurwoningen en huurniveaus naar verhuurder (WoON2012).
Verhuurder
Gereguleerd Geliberaliseerd Aantal Aantal (x1.000) % Huur (x1.000) % Huur
Corporaties Institutioneel
2.137 74,3%
Totaal Aantal (x1.000)
%
Huur
% Gereguleerd
438
102 3,5%
790
2.239
77,8%
454
95,4%
5,1%
626
62,6%
92
3,2%
500
55 1,9%
837
147
Particulier
142
4,9%
438
48 1,7% 1.012
191
6,6%
584
74,3%
Overig
228
7,9%
390
73 2,5%
865
301
10,5%
505
75,7%
2.599 90,3%
436
278 9,7%
858
2.877 100,0%
477
90,3%
Totaal
Institutioneel: Particulier: Overig:
verzekeraars, beleggingsinstellingen en pensioenfondsen personen, niet zijnde familie het rijk, provincies, waterschappen en familie
3
Dit onderzoek is uitgevoerd door Frans Schilder en Marc Francke. Het betreft marktwaarden die zijn vastgesteld in het kader van de wet Waardering Onroerende Zaken. 5 Geliberaliseerde woningen zijn woningen met een maandelijkse kale huur hoger dan of gelijk aan € 664,66. Dit is de liberalisatiegrens op 1 januari 2012, de peildatum van het databestand. 4
Ortec Finance
September 2014
8/30
2
Tabel 3 Huurprijs per m en als percentage van de WOZ-waarde, naar verhuurder (WoON2012). Gereguleerd Type verhuurder
Huur (€/M2)
Geliberaliseerd
Huur (% WOZ) Aantal Huur (€/M2)
Huur (% WOZ)
Aantal
Corporatie
78
3,80%
16.578
118
5,5%
790
Institutioneel
84
4,20%
535
110
4,9%
368
Particulier
85
3,90%
890
137
5,4%
403
Overig
68
3,10%
1562
109
4,9%
535
Totaal
78
3,80%
19.565
117
5,2%
2.096
6
Tabel 4 geeft een overzicht van de feitelijke huren, WOZ-waarden en jaarlijkse markthuren als percentage van de WOZ-waarde, uitgesplitst naar de geliberaliseerde en gereguleerde huursector. De eerste kolom geeft de kenmerken weer, de tweede kolom de gemiddelde waarde en de kolommen 3 tot en 5 de 25%, 50% en 75% kwartielen. De gemiddelde feitelijke huur in de gereguleerde sector 2 2 bedraagt €436 (€7,20 per m ) per maand; in de geliberaliseerde sector is deze €858 (€7,90 per m ), een verschil van 97% (16%). Ook de WOZ-waarde is in de geliberaliseerde sector hoger dan in de 2 2 gereguleerde sector, namelijk €244.000 (€2.419 per m ) t.o.v. €181.000 (€2.266 per m ), een verschil van 35% (7%). Er is dus zowel een verschil in grootte als in kwaliteit tussen de gereguleerde en 2 geliberaliseerde sector. De gemiddelde woninggrootte is in de gereguleerde sector 80m en in de 2 geliberaliseerde sector 101m . De gemiddelde feitelijke huur als percentage van de WOZ-waarde bedraagt in de gereguleerde sector 3,8% en in de geliberaliseerde sector 5,2%. Tabel 4 Overzicht van markthuren, WOZ-waarden en markthuurpercentages (WoON2012). Alle woningen (2.877.449) Gem.
25%
50%
75%
Markthuur per woning per maand
477
380
460
546
WOZ-waarde per woning (x1000)
186
84
148
266
Markthuur als % van de WOZ-waarde
3,9%
3,0%
3,8%
4,7%
Woninggrootte in m²
82
56
75
100
Markthuur per m² per maand
81
56
75
98
2.281
1.498
1.977
2.663
WOZ-waarde per m²
Geliberaliseerd (277.976) Markthuur per woning per maand
858
710
780
900
WOZ-waarde per woning (x1000)
244
126
203
341
5,2%
4,1%
4,8%
5,8%
101
75
95
120
Markthuur als % van de WOZ-waarde Woninggrootte in m² Markthuur per m² per maand WOZ-waarde per m²
117
83
105
135
2.419
1.686
2.139
2.838
449
517
Gereguleerd (2.599.473) Huur per woning per maand
436
WOZ-waarde per woning (x1000)
370
181
81
141
254
3,8%
3,0%
3,7%
4,5%
Woninggrootte in m²
80
55
72
96
Markthuur per m² per maand
78
55
72
94
2.266
1.480
1.955
2.645
Markthuur als % van de WOZ-waarde
WOZ-waarde per m²
6
WOZ-waarde met als peildatum 1 januari 2011, geïndexeerd volgens een regionale woningprijsindex naar 1 januari 2012. Het betreft de prijsindex bestaande koopwoningen per COROP-regio, afkomstig van het Centraal Bureau voor de Statistiek.
Ortec Finance
September 2014
9/30
De feitelijke huren in de geliberaliseerde sector geven een indruk van de markthuur. De feitelijke huur kan afwijken van de markthuur, omdat de ingangsdatum van het huidige huurcontract in het verleden ligt en de huur sinds die tijd is geïndexeerd met de inflatie. De geliberaliseerde sector betreft een deel van de totale huurwoningenvoorraad. Een deel dat bovendien niet representatief is voor de hele huursector. Immers, de kwaliteit van het geliberaliseerde bezit is gemiddeld hoger dan de kwaliteit van woningen in het gereguleerde deel. De markthuur uit het geliberaliseerde deel van de huurmarkt kan daarom niet zonder meer worden toegepast op het gereguleerde deel. Daarom analyseren we hoe de hoogte van de huur en het markthuurpercentage afhangt van de kenmerken van de woning en locatie. 2 De maandelijkse markthuurprijzen per m woonoppervlak en het markthuurpercentage worden daartoe in een regressiemodel verklaard aan de hand van woning- en locatiekenmerken. Een overzicht van de belangrijkste variabelen is te vinden in Tabel 15, in de kolommen die betrekking hebben op WoON2012. Deze tabel laat zien dat woningen in de geliberaliseerde sector nieuwer zijn dan in de gereguleerde sector. Daarnaast is het aandeel van meergezinswoningen in de geliberaliseerde sector groter dan in de gereguleerde sector. De geliberaliseerde sector heeft meer woningen in de stedelijke gebieden dan de gereguleerde sector. Daarnaast geldt dat een groter deel van de geliberaliseerde woningen in schaarste gebieden liggen. Tabel 16 geeft in de kolommen die betrekking hebben op WoON2012 een overzicht van de verdeling van de huurwoningen over de COROP gebieden.
2.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage 2
Deze sectie bevat modelresultaten voor zowel de feitelijke huren per m per maand als voor het markthuurpercentage, beiden voor geliberaliseerde woningen. Het markthuurpercentage is gebaseerd op de WOZ-waarde met als prijspeildatum 1 januari 2011. De waarde per 1 januari 2012 is berekend door deze WOZ-waarde te indexeren met behulp van de prijsindex bestaande koopwoningen per COROP-regio, afkomstig van het Centraal Bureau voor de Statistiek.
2.2.1 Markthuur per m2 per maand 2
De linkerhelft van Tabel 5 bevat de modelresultaten van de feitelijke huur per m per maand voor geliberaliseerde woningen. De fractie verklaarde variantie bedraagt 0,52. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
-
-
-
-
2
2
Hoe hoger de leegwaarde per m is, hoe hoger de huur per m . 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een €1,73 hogere huurprijs per 2 m per maand. 2 Hoe groter de woonoppervlakte is, hoe lager de huur per m . 2 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een €0,40 lagere huurprijs per m per maand. Meergezinswoningen hebben ten opzichte van eengezinswoningen een €0,97 hogere 2 huurprijs per m per maand, als alle in het model opgenomen kenmerken gelijk zijn. Particuliere verhuurders vragen voor identieke woningen ongeveer €1,06 meer dan andere verhuurders. 2 Hoe groter de bewoningsduur, hoe lager de huur per m . 2 Een toename van de bewoningsduur met 1 jaar geeft een €0,02 lagere huurprijs per m per maand. Woningen gelegen in landelijke gebieden hebben hogere huren dan woningen in stedelijke gebieden. 2 Het verschil in huurprijs per m per maand tussen woningen in zeer stedelijke omgeving en landelijk woningen bedraagt €1,58. 2 Nieuwe woningen hebben een lagere huur per m dan oudere woningen. 2 Het verschil in huurprijs per m per maand tussen woningen die zijn gebouwd tussen 1970 en 1989 ten opzichte van woningen die zijn gebouwd vanaf 1990 bedraagt ongeveer één euro.
De variabelen “sterk stedelijk”, “matig stedelijk”, “weinig stedelijk”, “institutioneel”, “overig”, “schaarste gebied”, “Amsterdam”, “Den Haag” en “Utrecht” zijn niet significant op het 5% niveau. Ortec Finance
September 2014
10/30
2.2.2 Markthuurpercentage De rechterhelft van Tabel 5 bevat de modeluitkomsten voor het markthuurpercentage van geliberaliseerde woningen. De fractie verklaarde variantie bedraagt 0,29. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
-
-
-
-
-
2
Hoe hoger de leegwaarde per m , hoe lager het markthuurpercentage. 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,77% punt. Hoe groter de woonoppervlakte, hoe lager het markthuurpercentage. 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,15% punt. Meergezinswoningen hebben ten opzichte van eengezinswoningen een 0,80% punt hoger markthuurpercentage, als alle andere in het model opgenomen kenmerken gelijk zijn. Nieuwe woningen hebben een lager markthuurpercentage dan oudere woningen. Het verschil in markthuurpercentage tussen woningen die zijn gebouwd voor 1970 ten opzichte van woningen die zijn gebouwd vanaf 1990 bedraagt ongeveer 1,7% punt. Woningen gelegen in landelijke gebieden hebben een hoger markthuurpercentage dan woningen in stedelijke gebieden. Het verschil in markthuurpercentage tussen woningen in zeer stedelijke omgeving en landelijk woningen bedraagt 1,3% punt. Private verhuurders hebben een 0,4% punt hoger markthuurpercentage dan overige verhuurders. Hoe groter de bewoningsduur, hoe lager het markthuurpercentage. Een toename van de bewoningsduur met 1 jaar geeft een 0,02% punt lager markthuurpercentage. Woningen in de gemeente Utrecht hebben een 1,0% punt hoger markthuurpercentage vergeleken met woningen in andere gemeenten binnen dezelfde COROP-regio.
De overige variabelen zijn niet significant op het 5% niveau.
2.3
Markthuren en markthuurpercentages voor gereguleerde woningen
Het model van de markthuren en markthuurpercentages – dat is gebaseerd op geliberaliseerde huren – wordt toegepast om de markthuur en het markthuurpercentage van gereguleerde huurwoningen te bepalen. Bij de berekening van de markthuur en het markthuurpercentage wordt uitgegaan van een bewoningsduur van nul jaar. Tabel 6 geeft een overzicht van het feitelijke en gemodelleerde markthuurpercentage per soort verhuurder. Bij de geliberaliseerde woningen zijn de gemodelleerde markthuren net iets hoger dan de feitelijke huren. De oorzaak hiervan is dat de gemodelleerde huren zijn berekend met als uitgangspunt dat de bewoningsduur gelijk is aan nul jaar. Bij de gereguleerde huurwoningen is de feitelijke huur als percentage van de WOZ-waarde gemiddeld 3,8%. Het markthuurpercentage bedraagt echter 5,9%, een verschil van 2,1% punt. Het gemiddelde markthuurpercentage van gereguleerde woningen is 0,7% punt hoger dan dat van geliberaliseerde woningen. Dit verschil wordt vooral veroorzaakt door 2 grotere oppervlakten, hogere WOZ-waarden per m en recentere bouwjaren voor geliberaliseerde woningen. Tabel 7 geeft een overzicht van de feitelijke en gemodelleerde markthuren en de markthuurpercentages per kwintiel van de marktwaarde. De feitelijke markthuurpercentages voor geliberaliseerde woningen variëren tussen de 4,2% (voor marktwaarden vanaf €196.000) en 10,7% (voor marktwaarden tot €112.000). De gemodelleerde markthuurpercentages van geliberaliseerde woningen variëren tussen de 4,6% (voor marktwaarden vanaf €196.000) en 7,2% (voor marktwaarden tot €112.000), voor gereguleerde woningen geldt dat de gemodelleerde markthuurpercentages variëren tussen 4,4% en 7,2%. Tenslotte geeft Tabel 8 een overzicht van het percentage gemodelleerde markthuren dat onder de liberalisatiegrens valt, zowel per provincie als per type verhuurder. 37% van alle huurwoningen heeft Ortec Finance
September 2014
11/30
een markthuur onder de liberalisatiegrens. In de provincies Utrecht en Noord-Holland bedragen deze percentages respectievelijk 19% en 27%. Bij institutionele en particuliere beleggers bedraagt dit percentage 25%.
2.4
Conclusies
In dit hoofdstuk zijn feitelijke huren en feitelijke huren als percentage van de WOZ-waarde in de geliberaliseerde sector geanalyseerd. De gemiddelde markthuur (markthuurpercentage) is begin 2012 voor geliberaliseerde huurwoningen gelijk aan €858 (5,2%). Uit de statistische analyse blijkt dat de hoogte van de markthuur toenemend is in de kwaliteit van de woning, terwijl het markthuurpercentage afnemend is in de kwaliteit van de woningen. Vervolgens is het model voor de markthuren en markthuurpercentages van de geliberaliseerde huurwoningen toegepast op de gereguleerde woningen. Het gemodelleerde markthuurpercentage voor gereguleerde woningen bedraagt gemiddeld 5,9%. Het verschil met geliberaliseerde woningen wordt vooral 2 veroorzaakt door grotere oppervlakten, hogere WOZ-waarden per m en recentere bouwjaren voor geliberaliseerde woningen. De gemodelleerde markthuurpercentages van geliberaliseerde woningen variëren tussen de 4,2% (voor marktwaarden vanaf €196.000) en 7,2% (voor marktwaarden tot €112.000). Als het model voor de geliberaliseerde woningen wordt toegepast op gereguleerde woningen resulteert dit in markthuurpercentages tussen 4,4% en 7,2%.
Ortec Finance
September 2014
12/30
Tabel 5 Regressieresultaten huurprijzen per m2 per maand en markthuurpercentage (WoON2012) 2
Huurprijzen per m per maand coef
std.err.
t
Markthuurpercentage coef
std.err.
t
Constante
8,720
3,418
2,55
9,220
2,081
4,43
Leegwaarde per m² (x1000)
1,731
0,072
24,07
-0,767
0,044
-17,50
-0,040
0,002
-18,72
-0,015
0,001
-11,78
Woninggrootte Bouwjaar 1970 tot en met 1989
0,421
0,211
1,99
-0,092
0,129
-0,72
-0,628
0,202
-3,11
-0,862
0,123
-7,02
0,965
0,173
5,58
0,802
0,105
7,63
-0,021
0,008
-2,65
-0,016
0,005
-3,35
sterk stedelijk
0,466
0,348
1,34
0,154
0,212
0,73
matig stedelijk
0,501
0,352
1,42
0,074
0,215
0,35
weinig stedelijk
0,583
0,407
1,43
0,024
0,248
0,10
Landelijk wonen
1,583
0,611
2,59
1,295
0,372
3,48
-0,175
0,223
-0,78
-0,231
0,136
-1,70
Privaat
1,062
0,236
4,50
0,394
0,144
2,74
Overig
-0,111
0,200
-0,55
-0,123
0,122
-1,01
Schaarste gebied
-0,391
3,413
-0,11
-1,079
2,078
-0,52
Amsterdam (#163)
0,682
0,565
1,21
0,000
0,344
0,00
Den Haag (#172)
-0,506
0,419
-1,21
0,057
0,255
0,22
Rotterdam (#86)
0,949
0,485
1,96
0,542
0,295
1,84
Utrecht (#82)
0,860
0,629
1,37
0,961
0,383
2,51
1990 en later Meergezinswoning Bewoningsduur Stedelijkheid
Verhuurder Institutioneel
Fixed Effects COROP gebied Aantal waarnemingen Adjusted R
2
ja
Ja
2.095
2.095
0,516
0,289
Tabel 6 Voorspelde markthuurpercentages, naar verhuurder (gewogen). Totaal Type verhuurder Corporatie Institutioneel
Ortec Finance
Geliberaliseerd
Gereguleerd
Feitelijk Model Feitelijk Model Feitelijk Model 3,9% 4,5%
5,9% 5,5%
5,5% 4,9%
5,4% 5,1%
3,8% 4,2%
6,0% 5,8%
Particulier
4,3%
6,0%
5,4%
5,7%
3,9%
6,1%
Overig
3,6%
5,3%
4,9%
4,9%
3,1%
5,4%
Totaal
3,9%
5,9%
5,2%
5,3%
3,8%
5,9%
September 2014
13/30
Tabel 7 Voorspelde markthuren en markthuurpercentages, naar marktwaarde woning (gewogen). Totaal
Marktwaardekwintiel
Geliberaliseerd Gereguleerd Aantal Aantal Aantal Feitelijk Model Feitelijk Model Feitelijk Model (x1000) (x1000) (x1000)
Q1: tot € 112k
5,3%
7,2%
392
540
Q2: € 112 - € 136k
4,3%
6,5%
440
667
Q3: € 136 - € 162k
3,8%
5,9%
467
727
Q4: € 162 - € 196k
3,4%
5,3%
467
783
Q5: vanaf € 196k
2,8%
4,4%
Totaal
508
865
3,9%
5,9%
477
717
10,7% 575 575 576 576 575 2.877
7,2%
802
554
7,5%
6,6%
777
692
6,1%
6,1%
768
769
5,4%
5,6%
798
833
4,2%
4,6%
917
986
5,2%
5,3%
858
886
13 18 32 65 149 278
5,2%
7,2%
382
540
4,1%
6,4%
429
667
3,6%
5,8%
449
724
3,2%
5,3%
471
777
2,3%
4,4%
457
822
3,8%
5,9%
436
698
562 557 544 511 426 2.599
Tabel 8 Aandeel huurwoningen met voorspelde markthuur kleiner dan de liberalisatiegrens, naar provincie en verhuurder. Provincie Groningen
Verhuurder
Model
43% Corporatie 73% Institutioneel 64% Particulier
40% 25%
42% Overig 46%
29% 37%
Utrecht
37% Totaal 19%
Noord-Holland
27%
Zuid-Holland
41%
Zeeland
31%
Noord-Brabant
33%
Limburg
50%
Nederland
37%
Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland
Ortec Finance
Model
September 2014
25%
14/30
3 Markthuren op basis van IPD gegevens 7
In dit hoofdstuk wordt voor de analyse van markthuren en markthuurpercentages gebruik gemaakt van getaxeerde markthuren en marktwaarden van woningen die in bezit zijn van commerciële vastgoedbeleggers. Deze gegevens zijn afkomstig van IPD en hebben betrekking op ultimo 2012. Het betreft zowel woningen in de gereguleerde als in de geliberaliseerde huursector. De marktwaarden zijn bepaald met als uitgangspunt dat de woningen vrij zijn van huur en gebruik. Deze waarde wordt ook wel aangeduid als leegwaarde. De getaxeerde markthuren zijn mede gebaseerd op recente transacties uit het complex waar de woning deel van uit maakt. Uit de vergelijking van de getaxeerde markthuren met contracthuren blijkt dat de getaxeerde markthuren daadwerkelijk worden gerealiseerd. De opbouw van dit hoofdstuk is als volgt. Sectie 3.1 geeft een overzicht van de hoogte van de markthuren en de markthuurpercentages. Sectie 3.2 toont de schattingsresultaten van de modellen 2 die de markthuren per m woonoppervlak en het markthuurpercentage verklaren. Sectie 3.3 sluit af met conclusies.
3.1
Markthuren en markthuurpercentages
Tabel 9 geeft een overzicht van de markthuren, leegwaarden en markthuurpercentages, uitgesplitst naar de geliberaliseerde en gereguleerde huursector. De eerste kolom geeft de kenmerken weer, de tweede kolom de gemiddelde waarde en de kolommen 3 tot en 5 de 25%, 50% en 75% kwartielen en de laatste kolom het aantal waarnemingen waarvoor het gegeven beschikbaar is. In totaal zijn er 1.921 woningcomplexen met in totaal 88.420 woningen. Dit komt neer op gemiddeld 46 woningen per complex. Het betreft zowel woningcomplexen in de gereguleerde (635) als in de geliberaliseerde huursector (1.286). De gemiddelde markthuur in de gereguleerde sector bedraagt 2 2 €645 (€7,20 per m ) per maand; in de geliberaliseerde sector is deze €912 (€8,28 per m ), een verschil van 41% (16%). Ook de leegwaarde is in de geliberaliseerde sector hoger dan in de 2 2 gereguleerde sector, namelijk €230.000 (€2.067 per m ) t.o.v. €169.000 (€1.800 per m ), een verschil van 36% (15%). Er is dus zowel een verschil in grootte als in kwaliteit tussen de gereguleerde en 2 geliberaliseerde sector. De gemiddelde woninggrootte is in de gereguleerde sector 94m , in de 2 geliberaliseerde sector 113m . Het gemiddelde markthuurpercentage is echter gelijk in beide sectoren, namelijk 4,8%. De 25% en 75% kwartielen bedragen 4,4% en 5,3%. 2
De maandelijkse markthuren per m woonoppervlak en het markthuurpercentage worden in een regressiemodel verklaard aan de hand van woning- en locatiekenmerken en groeiverwachtingen van het aantal huishoudens en de leegwaarde. Een overzicht van de belangrijkste variabelen is te vinden in Tabel 15 in de kolommen die betrekking hebben op IPD. Deze tabel laat zien dat woningen in de geliberaliseerde sector veel nieuwer zijn dan in de gereguleerde sector. Daarnaast is het aandeel van eengezinswoningen in de geliberaliseerde sector groter dan in de gereguleerde sector. De gemiddelde complexgrootte is in de geliberaliseerde sector gelijk aan die in de gereguleerde sector. Woningen in de geliberaliseerde huursector zijn energie zuiniger en hebben een hogere parkeernorm (=aantal parkeerplaatsen gedeeld door het aantal woningen in het complex) dan woningen in de gereguleerde sector. De exploitatiekosten als percentage van de huur zijn hoger in de gereguleerde sector, 18,7% versus 16,2%. 8 De huishoudensgroei betreft de verwachte groei per gemeente vanaf 2011 tot en met 2025. De verwachte groei is voor de geliberaliseerde huurwoningen gelijk aan die voor de gereguleerde huurwoningen. Echter, er zijn grote verschillen in verwachte groei tussen gemeenten. Voor de 9 verwachte toekomstige prijsgroei is de gemiddelde jaarlijkse groei over de afgelopen 10 jaar gebruikt. Ook hier geldt dat er gemiddeld geen verschil is in de groei voor geliberaliseerde en gereguleerde huurwoningen. Echter, de verschillen in gemiddelde prijsgroei tussen gebieden zijn groot. De 2 variabelen aantal woningen per km , aandeel huurwoningen, aandeel corporatiewoningen en 10 woonmilieu zijn gegevens per gemeente . De geliberaliseerde woningen zijn relatief meer aanwezig in schaarste gebieden dan de gereguleerde woningen, maar het verschil is klein. De geliberaliseerde
7
Dit onderzoek is uitgevoerd in samenwerking met IPD. De auteurs van dit hoofdstuk zijn Marc Francke en Bert Teuben. De gegevens zijn afkomstig van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), Regionale Kerncijfers Nederland. 9 De gemiddelde jaarlijkse groei is berekend op basis van de prijsontwikkeling bestaande koopwoning over de periode 2002 tot en met 2012 per COROP gebied, met uitzondering van de grote gemeenten. Deze gegevens zijn afkomstig van het CBS. 10 Deze gegevens zijn eveneens afkomstig van het CBS, Regionale Kerncijfers Nederland. 8
Ortec Finance
September 2014
15/30
huurwoningen zijn meer dan de gereguleerde geconcentreerd in de vier grote steden. Tabel 16 geeft een overzicht van de verdeling van de huurwoningen over de COROP gebieden. Tabel 9 Overzicht van markthuren, leegwaarden en markthuurpercentages (IPD). Alle woningen Gem.
25%
50%
Markthuur per woning per maand
826
689
787
904
1.892
Leegwaarde per woning (x1000)
210
167
196
233
1.896
Markthuur als % van leegwaarde
4,8%
4,4%
4,8%
5,3%
1.868
107
90
106
123
1.874
Woninggrootte in m² Markthuur per m² per maand Leegwaarde per m²
75% Aantal
7,93
6,53
7,61
8,82
1.847
1.981
1.628
1.915
2.205
1.851
46
21
35
60
1.921
958
1.286
Aantal woningen per complex
Geliberaliseerd Markthuur per woning per maand
912
774
847
Leegwaarde per woning (x1000)
230
189
214
246
1.270
Markthuur als % van leegwaarde
4,8%
4,4%
4,8%
5,2%
1.270
Woninggrootte in m²
113
97
112
127
1.269
Markthuur per m² per maand
8,28
6,78
7,85
9,17
1.269
2.067
1.710
1.982
2.274
1.254
46
23
36
60
1.286
Leegwaarde per m² Aantal woningen per complex
Gereguleerd Markthuur per woning per maand
645
582
645
694
606
Leegwaarde per woning (x1000)
169
142
160
182
626
Markthuur als % van leegwaarde
4,8%
4,4%
4,9%
5,4%
598
94
77
91
110
605
7,16
5,95
7,17
8,14
578
1.800
1.470
1.746
2.044
597
45
19
33
58
635
Woninggrootte in m² Markthuur per m² per maand Leegwaarde per m² Aantal woningen per complex
3.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage 2
Deze sectie bevat modelresultaten voor de getaxeerde markthuur per m per maand en voor het getaxeerde markthuurpercentage. De modellen worden toegepast op 1) alle woningen; 2) geliberaliseerde woningen en 3) geliberaliseerde woningen waarvoor een energie-index beschikbaar is.
3.2.1 Markthuur per m2 per maand 2
Tabel 10 bevat de modeluitkomsten voor de getaxeerde markthuur per m per maand. De verklaringskracht is voor alle modellen (alle woningen, geliberaliseerde woningen en geliberaliseerde woningen met energie index) hoog; de fractie verklaarde variantie ligt boven de 0,80 voor alle modellen. Alle woningen Allereerst worden de resultaten voor alle woningen besproken. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
2
2
Hoe hoger de leegwaarde per m is, hoe hoger de huur per m . 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een €2,73 hogere huurprijs per 2 m per maand.
Ortec Finance
September 2014
16/30
-
-
-
2
Hoe groter de woonoppervlakte is, hoe lager de huur per m . 2 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een €0,25 lagere huurprijs per m per maand. 2 Geliberaliseerde huurwoningen hebben een €0,57 hogere huurprijs per m per maand dan gereguleerde huurwoningen, als alle andere kenmerken in het model gelijk zijn. Dit zou erop kunnen wijzen dat de geliberaliseerde huurwoningen een hogere kwaliteit bezitten die niet tot uitdrukking komt in de in het model opgenomen kenmerken. 2 Hoe hoger het aantal parkeerplaatsen per woning is, hoe hoger de huur per m . 2 Een verhoging van de parkeernorm van 0,1 naar 0,2 leidt tot een €0,05 hogere huur per m per maand. 2
Daarnaast geldt dat hoe ouder een woning is, hoe lager de huur is. De markthuur per m is voor 2 meergezinswoningen hoger dan voor eengezinswoningen. De uitkomst dat de huren per m toenemen als de exploitatiekosten stijgen, is niet goed te verklaren. Een hogere verwachte toekomstige 2 huishoudensgroei geeft een hogere huurprijs per m . De uitkomst dat woningen die zijn gelegen in een 2 schaarste gebied een lagere huurprijs per m hebben vergeleken met woningen die niet zijn gelegen 2 in een schaarste gebied, lijkt onlogisch. Echter, de leegwaarde per m van woningen in schaarste gebieden zal meestal hoger zijn dan van de woningen die niet-schaarste gebieden, zodat het nettoeffect positief is. Geliberaliseerde woningen Opvallend is dat bij de geliberaliseerde woningen geldt dat kleinere complexen een lagere huurprijs 2 per m hebben dan grotere. De coëfficiënt voor de afwezigheid van parkeerplaatsen is positief. Een mogelijke verklaring voor deze tegen intuïtieve uitkomst is dat deze woningen in stedelijke en dure 2 buurten liggen. Hoe groter de woningdichtheid, hoe hoger de huurprijs per m is. Als het model voor geliberaliseerde woningen wordt toegepast op de gereguleerde woningen, dan 2 resulteert dit in een gemiddelde huurprijs (per m ) per maand van €726 (€7,68). Dit is hoger dan de gemiddelde getaxeerde huurprijs van €645 (€7,16). Bij de vaststelling van de markthuren voor woningen door taxateurs in de gereguleerde sector wordt rekening gehouden met de maximaal haalbare huur op basis van het woningwaarderingsstelsel. Het relatieve verschil is gelijk aan 12,5% (7,3%). Dit verschil kan mede worden veroorzaakt door de bovengrens voor de vaststelling van de huurprijs in het woningwaarderingsstelsel. Geliberaliseerde woningen met energie index Voor de geliberaliseerde woningen waarbij een energie index bekend is, geldt dat hoe energie zuiniger 2 de woning (hoe lager de energie index), hoe hoger de huurprijs per m is, maar het effect is klein. Een 2 verlaging van de energie index met 0,5 punt leidt tot een verhoging van de huurprijs per m per maand van €0,16.
3.2.2 Markthuurpercentage Tabel 11 bevat de modeluitkomsten voor het markthuurpercentage. De verklaringskracht is voor deze 2 modellen lager dan voor de huurprijs per m ; de fractie verklaarde variantie varieert tussen de 0,44 en 0,53. Alle woningen Allereerst worden de resultaten voor alle woningen besproken. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
-
-
2
Hoe hoger de leegwaarde per m , hoe lager het markthuurpercentage. 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,7% punt. Hoe groter de woonoppervlakte, hoe lager het markthuurpercentage. 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,25% punt. Een hogere historische groei van de leegwaarde geeft een lager markthuurpercentage. Een mogelijke interpretatie is dat voor deze woningen ook een hogere toekomstige leegwaarde stijging wordt verwacht.
Ortec Finance
September 2014
17/30
-
Iedere extra 0,1% punt historische leegwaardegroei (gemiddeld over 10 jaar) geeft een 0,2% punt lager markthuurpercentage. Geliberaliseerde huurwoningen hebben een hoger markthuurpercentage dan gereguleerde huurwoningen, ongeveer 0,25% punt.
Daarnaast geldt dat hoe ouder een woning is, hoe lager het markthuurpercentage. Het markthuurpercentage is voor meergezinswoningen hoger dan voor eengezinswoningen. Het markthuurpercentage stijgt als de exploitatiekosten stijgen. Geliberaliseerde woningen De uitkomsten voor geliberaliseerde woningen komen in grote lijnen overeen met alle woningen. Als het model voor geliberaliseerde woningen wordt toegepast op de gereguleerde woningen resulteert dit in een markthuurpercentage van 5,14%, een verschil van 0,31% punt met het getaxeerde markthuurpercentage. Geliberaliseerde woningen met energie index Voor de geliberaliseerde woningen waarbij een energie index bekend is, geldt dat hoe energie zuiniger de woning (hoe lager de energie index), hoe hoger het markthuurpercentage is, maar het effect is klein. Een verlaging van de energie index met 0,5 punt leidt tot een verhoging van het markthuurpercentage met 0,08% punt. Blijkbaar is het effect van energie zuinigheid relatief groter op de huurprijs dan op de leegwaarde.
3.3
Conclusies
In dit hoofdstuk zijn getaxeerde markthuren en markthuurpercentages van commerciële beleggers geanalyseerd. De gemiddelde markthuur (markthuurpercentage) is ultimo 2012 voor gereguleerde huurwoningen gelijk aan €645 (4,8%) en voor geliberaliseerde huurwoningen gelijk aan €912 (4,8%). De kwaliteit van geliberaliseerde huurwoningen is hoger dan die van gereguleerde huurwoningen, 2 waarbij de kwaliteit wordt gemeten in gegevens zoals leegwaarde per m , woninggrootte en bouwjaar. Uit de statistische analyse blijkt dat de hoogte van de markthuur toenemend is in de kwaliteit van de woning, terwijl het markthuurpercentage afnemend is in de kwaliteit van de woningen. Bij gelijke 2 kwaliteit hebben geliberaliseerde huurwoningen een €0,56 (0,25% punt) hogere markthuur per m (markthuurpercentage) vergeleken met gereguleerde huurwoningen. Dit beeld wordt bevestigd als het model voor de geliberaliseerde huurwoningen wordt toegepast op de gereguleerde huurwoningen. De 2 gemodelleerde markthuur per m per maand (markthuurpercentage) is €0,52 (0,31% punt) hoger dan 2 de getaxeerde markhuur per m per maand (markthuurpercentage). De gemodelleerde markthuur en markthuurpercentage voor de gereguleerde sector bedragen dan €726 en 5,1%. Opvallende aanvullende resultaten zijn dat een hogere verwachte toekomstige huishoudensgroei een 2 hogere huurprijs per m geeft en een hogere historische groei van de leegwaarde een lager markthuurpercentage geeft. Een mogelijke interpretatie voor deze laatste uitkomst is dat voor deze woningen ook een hogere toekomstige leegwaarde stijging wordt verwacht. Voor de geliberaliseerde woningen waarbij een energie index bekend is, geldt dat hoe energie zuiniger de woning is, hoe hoger 2 de huurprijs per m en het markthuurpercentage is. Echter, de grootte van de energie-effecten is echter klein.
Ortec Finance
September 2014
18/30
2
Tabel 10 Regressieresultaten voor huurprijzen per m woonoppervlak per maand (IPD). Alle woningen coef
std.err.
Geliberaliseerd t
coef
std.err.
Energie+geliberaliseerd t
coef
std.err.
t
Constant
4,285
0,223
19,18
4,799
0,221
21,73
6,058
0,310
19,57
Leegwaarde per m² (in €1000)
2,733
0,052
52,11
2,599
0,054
48,17
2,516
0,058
43,73
-0,025
0,001
-18,39
-0,022
0,002
-14,19
-0,025
0,002
-14,08
-0,495
0,100
-4,94
0,330
0,070
4,69
0,262
0,097
2,71
0,342
0,084
4,10
Woninggrootte Bouwjaren Voor 1970 Woningtypen MGW Portiek
0,337
0,062
5,45
Galerij
0,174
0,076
2,29
0,366
0,070
5,22
Complexgrootte (# woningen) 50 tot 100 eenheden
-0,166
0,053
-3,15
-0,157
0,057
-2,75
0,661
0,070
9,48
0,406
0,076
5,38
0,416
0,080
5,22 -0,333
0,099
-3,38
-0,016
0,006
-2,61
0,106
0,038
2,80
0,247
0,093
2,66
0,526
0,108
4,87
Parkeren Parkeernorm
0,502
0,057
8,73
Geen parkeerplaats bij MGW Energie index Exploitatiekosten als % van huur Huishoudensgroei
-0,019
0,003
-5,49
1,186
0,341
3,48
Aantal woningen per km (x1000) Aandeel huurwoningen
0,183 0,012
0,002
5,34
0,566
0,061
9,33
-0,280
0,055
-5,13
0,040
4,54
Centrum-stedelijk Geliberaliseerd Schaarste gebied Gemeente Rotterdam
0,492
0,104
4,71
Gemeente Den Haag
-0,289
0,121
-2,40
Fixed effects COROP gebied Aantal waarnemingen Adjusted R
2
Ortec Finance
Ja
Ja
Ja
1724
1179
814
0,816
0,838
0,869
September 2014
19/30
Tabel 11 Regressieresultaten markthuurpercentage (IPD). Alle woningen coef Constant
std.err.
Geliberaliseerd t
coef
7,357
0,137
Leegwaarde per m² (x1000)
-0,704
0,030
Woninggrootte
-0,013
0,001
53,57 7,543 23,27 -0,650 16,84 -0,011
-0,153
0,057
-2,69
std.err. 0,160
Energie+geliberaliseerd t
coef
47,25
7,921
std.err. 0,178
t 44,45
0,032 -20,53 -0,683
0,036 -19,20
0,001 -12,00 -0,012
0,001 -11,77
-0,097
0,035
0,045
-5,22
0,152
0,065
2,35
0,214
0,056
3,81
0,131
0,042
3,15
0,155
0,049
3,15
-0,290
0,135
-2,15
-2,66 -0,072
0,033
-2,15
0,247
0,044
5,60
-0,252
0,063
-3,98
0,054
0,023
2,36
-0,153
0,042
-3,65
0,269
0,064
4,20
Bouwjaar Voor 1970 1990 en later
-2,75 -0,234
Woningtypen MGW Portiek
0,132
0,033
3,95
Overig niet-gestapeld Twee-onder-een-kap
-0,141
0,060
-2,35
Complexgrootte (# woningen) 50 tot 100 eenheden
-0,080
0,030
Parkeren Parkeernorm
0,372
0,038
9,91
0,300
0,053
5,65
Geen parkeerplaats bij MGW
0,123
0,038
3,24
0,152
0,063
2,43
Energie index Exploitatiekosten als % vanhuur
-0,007
0,002
-3,78
0,005
0,002
3,34
Aantal woningen per km (x1000) Aandeel huurwoningen Aandeel eigen woningen Geliberaliseerd
-0,005 0,254
0,034
7,41
-20,574
3,340
-6,16
0,147
0,069
2,13
0,001
-3,50
Schaarste gebied Waardeontwikkeling 2003-2012 Gemeente Amsterdam Gemeente Rotterdam Fixed effects COROP gebied Aantal waarnemingen Adjusted R
2
Ortec Finance
0,196
0,062
3,17
Ja
Ja
Ja
1724
1179
814
0,456
0,442
0,528
September 2014
20/30
4 Markthuren op basis van Funda gegevens 11
In dit hoofdstuk wordt voor de analyse van markthuren en markthuurpercentages gebruik gemaakt van vraaghuren afkomstig van Funda vanaf het derde kwartaal 2012 tot en met het derde kwartaal 12 2013. De marktwaarde is bepaald met een geautomatiseerd waarderingsmodel met als uitgangspunt dat de woningen vrij van huur en gebruik zijn. Het betreft uitsluitend woningen in de geliberaliseerde sector. De opbouw van dit hoofdstuk is als volgt. Sectie 4.1 geeft een overzicht van de hoogte van de markthuren en de markthuurpercentages. Sectie 4.2 toont de schattingsresultaten van de modellen 2 die de markthuren per m woonoppervlak en het markthuurpercentage verklaren. Sectie 4.3 sluit af met conclusies.
4.1
Markthuren en markthuurpercentages
Tabel 12 geeft een overzicht van de vraaghuren, marktwaarden en markthuurpercentages. De eerste kolom geeft de kenmerken weer, de tweede kolom de gemiddelde waarde en de kolommen 3 tot en 5 de 25%, 50% en 75% kwartielen en de laatste kolom het aantal waarnemingen waarvoor het gegeven beschikbaar is. In totaal zijn er 18.749 vraaghuren in de geliberaliseerde sector verzameld, waarvan 8.141 in het vierde kwartaal van 2012 en het eerste kwartaal van 2013. De gemiddelde huur bedraagt €1.114 (€1.089) per maand over de gehele periode (2012K4 en 2013K1). De gemiddelde huur per maand per 2 2 m bedraagt €11,22 (€11,13) per m en het markthuurpercentage 6,1% (6,0%). 2
De vraaghuren per m woonoppervlak en het markthuurpercentage worden in een regressiemodel verklaard aan de hand van woning- en locatiekenmerken en groeiverwachtingen van het aantal huishoudens en de leegwaarde. Een overzicht van de belangrijkste variabelen is te vinden in Tabel 15. Tabel 16 geeft een overzicht van de verdeling van de huurwoningen over de COROP gebieden. Tabel 12 Overzicht van vraaghuren, marktwaarden en markthuurpercentages (Funda). Alle woningen 2012K3 – 2013K3
Gem.
Vraaghuur per woning per maand Marktwaarde per woning (x1000)
1.114
25%
50%
75%
792
905
1.205
230
155
196
265
6,1%
5,1%
5,9%
7,0%
103
80
98
120
Vraaghuur per m² per maand
11,22
8,28
10,00
13,16
Marktwaarde per m²
2.265
1.720
2.082
2.597
Vraaghuur als % van marktwaarde Woninggrootte in m²
Alle woningen 2012K4 – 2013K1
Gem.
25%
50%
75%
Vraaghuur per woning per maand
1089
790
900
1.224
Marktwaarde per woning (x1000)
228
156
198
262
6,0%
5,0%
5,9%
6,9%
Vraaghuur als % van marktwaarde Woninggrootte in m²
102
80
98
120
Vraaghuur per m² per maand
11,13
8,18
10,00
12,94
Marktwaarde per m²
2.278
1.727
2.095
2.600
11
Dit onderzoek is uitgevoerd door Stefanie Buffing en Marc Francke. De woningen zijn gewaardeerd met het waarderingsmodel iTax van Ortec Finance. Voor meer informatie zie de website http://uk.ortec-finance.com/Real-Estate/Solutions/. 12
Ortec Finance
September 2014
21/30
4.2
Modelresultaten van markthuren en markthuurpercentage 2
Deze sectie bevat modelresultaten voor de vraaghuur per m per maand en voor de vraaghuur als percentage van de marktwaarde.
4.2.1 Markthuur per m2 per maand 2
De linkerhelft van Tabel 13 bevat de modeluitkomsten voor de vraaghuur markthuur per m per maand. De fractie verklaarde variantie is gelijk aan 0,59. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
-
-
2
Hoe groter de woonoppervlakte is, hoe lager de huur per m . 2 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een €0,17 lagere huurprijs per m per maand. 2 2 Hoe hoger de leegwaarde per m is, hoe hoger de vraaghuur per m . 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een €2,18 hogere huurprijs per 2 m per maand. 2 Hoe ouder de woning, hoe hoger de huur per m is. 2 De huurprijs per m per maand is voor woningen die zijn gebouwd voor 1970 (tussen 1970 en 1989) €1,24 (€0,26) hoger dan woningen die zijn gebouwd vanaf 1990.
4.2.2 Markthuurpercentage De rechterhelft van Tabel 13 bevat de modeluitkomsten voor het markthuurpercentage. De fractie verklaarde variantie is gelijk aan 0.33. Hieronder staan de belangrijkste variabelen in verklaringskracht (in aflopende volgorde): -
-
-
-
4.3
Hoe groter de woonoppervlakte, hoe lager het markthuurpercentage. 2 Een verhoging van de woonoppervlakte met 10m leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,06% punt. 2 Hoe hoger de leegwaarde per m , hoe lager het markthuurpercentage is. 2 Een verhoging van de leegwaarde per m met €1.000 leidt tot een verlaging van het markthuurpercentage met 0,77% punt. Hoe ouder de woning, hoe hoger het markthuurpercentage is. Het markthuurpercentage is voor woningen die zijn gebouwd voor 1970 (tussen 1970 en 1989) 0,70% (0,26%) punt hoger dan woningen die zijn gebouwd vanaf 1990. Een meergezinswoning heeft een hogere markthuurpercentage dan een eengezinswoning: het verschil bedraagt 0,48% punt.
Conclusies
In dit hoofdstuk zijn vraaghuren en geanalyseerd. De gemiddelde markthuur huurwoningen gelijk aan €1.089 (6,0%). afwijken van gerealiseerde huren. Ook gemeubileerd.
markthuurpercentages op basis van Funda gegevens (markthuurpercentage) is ultimo 2012 voor geliberaliseerde Het gaat in dit hoofdstuk dus om vraaghuren die kunnen kan er sprake zijn van woningen die zijn gestoffeerd of
Uit de statistische analyse blijkt dat de hoogte van de markthuur toenemend is in de kwaliteit van de woning, terwijl het markthuurpercentage afnemend is in de kwaliteit van de woningen.
Ortec Finance
September 2014
22/30
Tabel 13 Regressieresultaten huurprijzen per m2 per maand en markthuurpercentage (Funda). 2
Huurprijzen per m per maand coef.
std. err.
t
Markthuurpercentage coef.
std. err.
t
Constant
5,067
0,129
39,32
7,952
0,081
97,70
Leegwaarde per m² (x1000)
2,179
0,027
79,35
-0,695
0,013
-51,99
-0,017
0,001
-28,53
-0,006
0,000
-19,41
Voor 1970
1,240
0,047
26,57
0,771
0,022
34,95
1970 tot en met 1989
0,261
0,060
4,35
0,258
0,029
9,02
-0,364
0,047
-7,72
-0,298
0,051
-5,85
0,481
0,033
14,46
Woninggrootte Bouwjaar
Woningtypen Vrijstaand Twee onder een kap
0,252
0,104
2,43
Schakel
0,457
0,191
2,40
Half vrijstaande woning
1,146
0,192
5,98
MGW
0,560
0,079
7,05
Beneden woning
0,670
0,093
7,22
Boven woning
0,635
0,072
8,80
0,124
0,027
4,53
Portiek
-0,126
0,072
-1,75
-0,098
0,029
-3,35
Maisonnette
-0,384
0,106
-3,64
-0,184
0,047
-3,96
0,602
0,175
3,43
Zeer sterk stedelijk
1,543
0,079
19,44
0,503
0,064
7,89
Sterk stedelijk
0,752
0,067
11,29
0,439
0,038
11,44
Matig stedelijk
0,348
0,072
4,81
Penthouse Stedelijkheid
0,199
0,036
5,58
Waardeontwikkeling 2003-2012
39,911
4,989
8,00
Huishoudensgroei
-1,166
0,165
-7,06
0,000
0,000
-4,08
Aantal woningen per km (x1000) Fixed effects COROP gebied
Ja
Ja
Aantal waarnemingen
18.749
18.733
Adjusted R²
0,588
0,332
Ortec Finance
September 2014
23/30
5 Conclusies Dit onderzoek wil antwoorden geven op twee hoofdvragen, namelijk wat is de hoogte van het markthuurpercentage in zowel de gereguleerde als de geliberaliseerde huursector en welke factoren dragen in welke mate bij aan de verschillen in de markthuurpercentages. Om deze vragen te beantwoorden zijn drie bronnen onderzocht die schattingen van de markthuren en markthuurpercentages bevatten. Deze bronnen zijn woononderzoek Nederland uit 2012 (WoON2012), IPD en Funda. WoON2012 bevat feitelijke huren en WOZ-waarden voor zowel de gereguleerde als de geliberaliseerde huursector. Het bestand bevat een dwarsdoorsnede van de woningvoorraad. De feitelijke huren in de geliberaliseerde sector zijn gemodelleerd om tot een schatting van de markthuren te komen in de gereguleerde sector. IPD bevat getaxeerde huren en marktwaarden voor woningen die in het bezit zijn van commerciële verhuurders. Het bezit betreft zowel gereguleerde als geliberaliseerde huurwoningen. Funda bevat vraaghuren van huurwoningen in de geliberaliseerde sector.
Tabel 14 Overzicht van markthuurpercentages. WoON2012 L Datum
IPD
R
L
1-1-2012
Markthuurpercentage Gem. marktwaarde per m
2
Gem. woningoppervlakte % woningen met bouwjaar vanaf 1989 2
Marktwaarde per m : + €1000 Woningoppervlakte: + 10m
2
Meer- versus eengezinswoning Bouwjaar: voor 1980 versus vanaf 1989
Funda R
L
31-12-2012
R
31-12-2012
5,2%
5,9%
4,8%
5,1%
6,0%
2.419
2.266
2.067
1.800
2.278
101
80
113
94
102
43,0%
18,0%
67,3%
30,9%
-0,77% -0,15% 0,80% 1,70%
-0,65% -0,11% 0,28% 1,00%
40,0%
-0,70% -0,06% 0,48% 0,77%
Tabel 14 geeft een overzicht van de markthuurpercentages en de belangrijkste kenmerken die de verschillen in markthuurpercentages tussen de geliberaliseerde en gereguleerde sector verklaren. Markthuurpercentages van geliberaliseerde woningen. Het markthuurpercentage voor de geliberaliseerde woningen uit WoON2012 bedraagt begin 2012 5,2%. De woningprijzen zijn volgens de SPAR-index van het CBS gedurende 2012 ongeveer met 8% gedaald, zodat met een gelijkblijvend markthuurniveau het markthuurpercentage van WoON2012 eind 2012 5,7% bedraagt. Het markthuurpercentage van Funda bedraagt eind 2012 6,0%.Het markthuurpercentage van IPD voor geliberaliseerde woningen, 4,8%, is afwijkend. Uit de analyse van WoON2012 blijkt dat een deel van de verklaring kan zijn dat institutionele verhuurders lagere huren vragen (bij gelijke kwaliteit) ten opzichte van andere verhuurders. Dit resulteert in een 0,23% punt lager markthuurpercentage. Daarnaast zijn er ook verschillen in gemiddelde woninggrootte, marktwaarde per m2 woonoppervlak en bouwjaar tussen institutionele beleggers en overige verhuurders. Vergelijking van markthuurpercentages tussen gereguleerde en geliberaliseerde woningen. Uit WoON2012 blijkt dat het markthuurpercentage van gereguleerde huurwoningen 0,7% hoger is dan dat van geliberaliseerde huurwoningen. Dit verschil is in hoofdzaak toe te schrijven aan een verschil in marktwaarde per m2 (0,12% punt), woningoppervlakte (0,32% punt) en bouwjaar (0,22% punt). Factoren die bijdragen aan verschillen in markthuurpercentages Tabel 14 bevat de belangrijkste factoren die verschillen in markthuren en markthuurpercentages 2 verklaren. Het betreft de marktwaarde per m woonoppervlak, het woonoppervlak, het bouwjaar en 2 meer- versus eengezinswoningen. Een verhoging van de marktwaarde per m woonoppervlak met Ortec Finance
September 2014
24/30
€1.000 leidt in de verschillende modellen (WoON2012, IPD en Funda) tot een daling van het 2 markthuurpercentage met 0,65% tot 0,77% punt. Een verhoging van het woonoppervlak met 10m leidt tot een daling van het markthuurpercentage met 0,06% tot 0,15%. Een meergezinswoning heeft een 0,15% tot 0,80% punt hoger markthuurpercentage. Woningen die gebouwd zijn vanaf 1989 hebben een 0,77% tot 1,70% punt lager markthuurpercentage dan woningen die gebouwd zijn voor 1970. Hoogte van het markthuurpercentages Het markthuurpercentage in de geliberaliseerde huursector bedraagt op basis van de gegevens uit WoON2012 (Funda) ongeveer 5,7% (6,0%) per eind 2012. Het verschil tussen de geliberaliseerde sector en de gereguleerde sector als gevolg van verschillen in kwaliteit tussen woningen in deze sectoren, bedraagt aan het begin van 2012 voor de gereguleerde sector 0,7% punt. Hieruit kunnen we concluderen dat het markthuurpercentage voor de gereguleerde sector aan het einde van 2012 ongeveer 6,4% bedraagt. Uitgaande van een marktwaarde (vrij van huur en gebruik) van €150,000 leidt dit tot een maandelijks markthuur van €800,-. Deze markthuur zal in de praktijk niet altijd realiseerbaar zijn vanwege de hoogte van de inkomens van de huurders in de gereguleerde sector. Merk op dat het genoemde markthuurpercentage (en de markthuur) slechts een momentopname is. Door veranderingen in de vraag- en aanbodverhoudingen in de huurwoningmarkt ontwikkelen de huren zich in de tijd. Daarnaast is het markthuurpercentage afhankelijk van de prijsontwikkeling op de koopwoningmarkt. Door de toegenomen vraag naar huurwoningen en de daling van koopwoningprijzen is het markthuurpercentage sinds het uitbreken van de financiële crisis aanzienlijk toegenomen.
Ortec Finance
September 2014
25/30
Literatuur Conijn, J. (2011). Woningcorporaties op een kruispunt. ASRE Vastgoedlezing 2011, Amsterdam School of Real Estate. Conijn, J. en F. Schilder (2011). How housing associations lose their value: the value gap in the Netherlands. Property Management 29(1), 103–119. Conijn, J. en F. Schilder (2012), De vraag naar woondiensten en de betaalbaarheid in de huursector, Amsterdam School of Real Estate, Working paper 2012-21. Donders, J., M. van Dijk en G. Romijn (2010). Hervorming van het Nederlandse woonbeleid. CPB, Bijzondere Publicatie, no.84. Hendershott, P. en J. Slemrod (1983). Taxes and the User Cost of Capital for Owner-Occupied Housing. Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association 10(4), 375–93. Himmelberg, C., C. Mayer, en T. Sinai (2005). Assessing high house prices: bubbles, fundamentals, and misperceptions. Journal of Economic Perspectives 19, 67–92. Poterba, J. M. (1984). Tax subsidies to owner-occupied housing: An asset-market approach. The Quarterly Journal of Economics 94, 729–752. Poterba, J. M. (1992). Taxation and housing: Old questions, new answers. The American Economic Review 82, 237–242. Romijn, G. en P. Besseling (2008). Economische effecten van regulering en subsidiëring van de huurwoningmarkt. CPB, Document no.168.
Ortec Finance
September 2014
26/30
Appendix Tabellen Tabel 15 Verklarende variabelen per bron en sector. WoON2012 Bouwjaren voor 1970 1970 – 1989 1989 en later Woningtypen Eengezinswoning Vrijstaande woning Twee-onder-een kap Geschakelde twee-onder-een kap Geschakelde woning Half vrijstaande woning Tussen Hoekwoning Eindwoning Overig niet gestapeld Meergezinswoning Galerij Portiek Maisonnette Beneden Boven Portiek Etage Appartment Flat Overig gestapeld Complexgrootte tot 50 eenheden 50 tot 100 eenheden 100 en meer Parkeren Parkeernorm Geen parkeerplaats bij MGW Energie-index Exploitatiekosten als % van huur Huishoudensgroei Waardeontwikkeling 2003-2012 Aantal woningen per km2 Aandeel huurwoningen Aandeel corporatiewoningen Woonmilieu/stedelijkheid Centrum-stedelijk/zeer sterk stedelijk Buiten centrum/sterk stedelijk Groen-stedelijk/matig stedelijk Centrum dorps/weinig stedelijk Landelijk wonen Schaarste gebied Gemeente Amsterdam Den Haag Utrecht Rotterdam
IPD
Funda
T
L
R
T
L
R
T
44,0% 36,0% 21,0%
29,0% 28,0% 43,0%
45,0% 37,0% 18,0%
8,7% 36,0% 55,3%
4,4% 28,3% 67,3%
17,6% 51,5% 30,9%
41,0% 19,0% 40,0%
44,0% 2,0% 4,0%
42,0% 4,0% 4,0%
44,0% 2,0% 3,0%
9,9%
12,5%
4,7%
40,7%
41,2%
39,5%
2,6% 46,8% 11,9% 23,0% 1,3%
2,4% 43,9% 9,3% 22,2% 0,9%
3,0% 52,8% 17,2% 24,6% 2,0%
10,6%
11,4%
9,0%
68,4% 23,3% 8,3%
68,5% 23,3% 8,2%
68,2% 23,3% 8,5%
0,2 27,0% 1,54 17,0% 0,107 1,0% 872,4 46,0% 31,8%
0,25 22,0% 1,47 16,2% 0,107 1,0% 983,2 47,2% 32,5%
0,11 37,0% 1,67 18,7% 0,107 1,1% 647,4 43,4% 30,3%
26,0%
23,0%
27,0%
12,0%
11,0%
12,0%
57,0%
59,0%
57,0%
2,0% 6,0% 5,0%
2,0% 4,0% 4,0%
2,0% 6,0% 5,0%
8,0% 18,0% 18,0%
5,0% 33,0% 11,0%
9,0% 17,0% 18,0%
8,0% 4,7% 0,4% 1,7% 1,1% 13,3% 4,6% 0,5% 65,6% 12,0% 16,6% 3,6% 6,8% 23,7% 1,4%
0,0944 1,1% 1109,5 46,8%
31,0% 31,0% 17,0% 15,0% 7,0% 36,0%
34,0% 33,0% 17,0% 12,0% 3,0% 44,0%
30,0% 30,0% 17,0% 15,0% 7,0% 35,0%
14,1% 40,4% 21,9% 23,6% 4,6% 48,6%
12,3% 44,5% 23,5% 19,7% 5,3% 49,4%
17,8% 32,2% 18,7% 31,3% 3,3% 46,0%
36,4% 28,3% 16,9% 14,5% 3,9% 40,0%
9,0% 4,0% 2,0% 7,0%
11,0% 6,0% 4,0% 7,0%
9,0% 4,0% 2,0% 7,0%
6,2% 4,7% 3,5% 3,3%
8,4% 6,0% 4,4% 4,0%
1,9% 2,0% 1,9% 1,9%
7,2% 10,7% 3,4% 5,8%
T= Totaal; L= geliberaliseerd; R = gereguleerd.
Ortec Finance
September 2014
27/30
Tabel 16 Verdeling van huurgegevens over COROP gebieden per bron en sector. WoON2012 COROP
Omschrijving
IPD
Funda
T
L
R
T
L
1 Oost-Groningen
0,80%
0,40%
0,80%
0,10%
0,00%
0,30%
2 Delfzijl en omgeving
0,30%
0,00%
0,30%
3 Overig Groningen
2,40%
1,10%
2,60%
1,90%
1,80%
2,00%
3,00%
4 Noord-Friesland
1,70%
0,40%
1,90%
1,60%
1,40%
2,00%
1,40%
5 Zuidwest-Friesland
0,50%
0,10%
0,50%
0,30%
0,30%
0,20%
0,20%
6 Zuidoost-Friesland
1,00%
0,20%
1,00%
1,50%
1,60%
1,40%
0,50%
7 Noord-Drenthe
0,80%
0,40%
0,80%
2,20%
2,30%
2,00%
0,80%
8 Zuidoost-Drenthe
0,80%
0,50%
0,90%
1,20%
0,70%
2,20%
0,90%
9 Zuidwest-Drenthe
0,60%
0,40%
0,60%
0,80%
1,00%
0,30%
0,40%
10 Noord-Overijssel
1,70%
1,00%
1,80%
1,70%
1,50%
2,20%
2,00%
11 Zuidwest-Overijssel
0,90%
0,80%
0,90%
0,60%
0,50%
0,90%
0,40%
12 Twente
3,20%
2,20%
3,30%
3,60%
3,00%
4,70%
2,40%
13 Veluwe
3,00%
2,70%
3,10%
2,80%
2,60%
3,10%
2,80%
14 Achterhoek
1,80%
1,10%
1,90%
2,50%
1,80%
3,90%
1,50%
15 Arnhem/Nijmegen
4,40%
3,50%
4,50%
5,80%
4,00%
9,40%
3,80%
16 Zuidwest-Gelderland
1,00%
0,50%
1,00%
0,10%
0,20%
0,00%
0,90%
17 Utrecht
6,90%
10,90%
6,50%
10,60%
12,20%
7,40%
8,60%
18 Kop van Noord-Holland
1,80%
1,30%
1,80%
0,70%
0,50%
1,10%
0,90%
19 Alkmaar en omgeving
1,10%
0,80%
1,20%
0,90%
0,90%
0,90%
1,50%
20 IJmond
1,10%
1,00%
1,20%
0,60%
0,60%
0,60%
1,30%
21 Agglomeratie Haarlem
1,40%
1,40%
1,40%
0,80%
1,00%
0,50%
2,20%
22 Zaanstreek
R
T 0,40% 0,10%
1,10%
1,00%
1,10%
0,30%
0,20%
0,50%
0,70%
11,90%
15,40%
11,60%
10,80%
13,30%
5,70%
10,50%
24 Het Gooi en Vechtstreek
1,50%
2,20%
1,40%
1,80%
1,20%
3,00%
3,40%
25 Agglomeratie Leiden en Bollenstreek 26 Agglomeratie 's-Gravenhage
2,20%
2,60%
2,20%
2,10%
2,30%
1,70%
3,00%
6,50%
9,60%
6,20%
8,40%
10,30%
4,60%
14,70%
27 Delft en Westland
1,40%
1,30%
1,50%
0,40%
0,30%
0,50%
1,40%
28 Oost-Zuid-Holland
1,50%
2,10%
1,50%
1,70%
1,50%
2,00%
1,60%
11,20%
10,90%
11,20%
6,10%
7,40%
3,50%
9,30%
30 Zuidoost-Zuid-Holland
2,30%
1,50%
2,40%
1,20%
1,20%
1,10%
1,60%
31 Zeeuwsch-Vlaanderen
0,40%
0,30%
0,40%
0,10%
0,10%
0,20%
0,50%
32 Overig Zeeland
1,40%
1,00%
1,40%
0,90%
0,10%
2,50%
1,00%
33 West-Noord-Brabant
3,30%
2,90%
3,30%
4,20%
3,30%
5,80%
2,20%
34 Midden-Noord-Brabant
2,60%
2,30%
2,60%
3,40%
3,10%
4,10%
1,60%
35 Noordoost-Noord-Brabant
3,10%
3,80%
3,10%
3,90%
3,30%
4,90%
2,90%
36 Zuidoost-Noord-Brabant
4,00%
4,00%
4,00%
4,50%
5,10%
3,30%
4,80%
37 Noord-Limburg
1,30%
1,50%
1,30%
1,90%
1,60%
2,70%
0,70%
38 Midden-Limburg
1,00%
0,90%
1,00%
1,00%
1,00%
1,10%
1,20%
39 Zuid-Limburg
4,00%
3,50%
4,00%
3,60%
3,40%
3,90%
1,90%
40 Flevoland
1,90%
2,50%
1,80%
3,40%
3,30%
3,50%
1,10%
23 Groot-Amsterdam
29 Groot-Rijnmond
T= Totaal; L= geliberaliseerd; R = gereguleerd. IPD: verdeling van complexen over COROP gebieden
Ortec Finance
September 2014
28/30
Ortec Finance
September 2014
29/30
IPD | An MSCI Brand Netherlands Busplein 30, 1315 KV Almere, Nederland P.O. box 1005, 1300 BA Almere, Nederland T +31.88.328.22.00 www.ipd.com
[email protected] @IPDNews
