Master THESIS. De Waddeneilanden. Uniek woongenot voor een unieke prijs. Een regressieanalyse van koopwoningen op de Waddeneilanden

Master THESIS

De Waddeneilanden Uniek woongenot voor een unieke prijs Een regressieanalyse van koopwoningen op de Waddeneilanden Master of Science of Real Estate Auteur: Ing. R. Lennips 1e begeleider: Drs. A.M. Marquard 2e begeleider: Drs. R.M. Weisz Interne begeleider: Ing. F. Boersma Amsterdam, 24 december 2015

MANAGEMENTSAMENVATTING De Waddeneilanden spreken tot de verbeelding van velen. Ze bieden door een combinatie van natuurlijke rijkdommen, de horizon en de aanwezigheid van de zee een unieke kennismaking met natuur en landschap. Er is (bijna) geen plek op de wereld waar je soortgelijke omstandigheden aantreft. Het gebied kent mede daardoor een intensief en gevarieerd gebruik door zowel bewoners als bezoekers, waarbij de natuurwaarden vanzelfsprekend een bijzondere waardering en bescherming genieten. Een direct gevolg hiervan is dat er op de Waddeneilanden een grote vraag naar woningen is ontstaan. Met name de belangstelling van buitenaf (van het vasteland en verder) voor het wonen op de Waddeneilanden is het laatste decennia fors toegenomen. De mogelijkheden tot nieuwbouw om aan de toenemende vraag te kunnen voldoen zijn echter beperkt gebleven, aangezien dit het behoud van de aanwezige landschaps- en natuurkwaliteiten verder onder druk zal zetten. Dit maakt dat de woningmarkt op de Waddeneilanden niet optimaal kan functioneren. Het aanbod van woningen reageert niet of vertraagd (door uit- of afstel van nieuwbouw) op de vraagtoename vanuit de markt, met als resultaat dat er schaarste is ontstaan op de Waddeneilanden. De woningmarkt op de Waddeneilanden is hierdoor sterk inelastisch te noemen, waardoor de prijsontwikkeling met name afhankelijk is van marktontwikkelingen in de bestaande woningvoorraad. De toenemende vraag op de Waddeneilanden zal bij een gelijkblijvend woningaanbod leiden tot (nog) hoge(re) woningprijzen. Dit onderzoek concentreert zich op de invloed van een eiland ligging op de woningprijs. Om de invloed van een eiland ligging op de woningprijs te onderzoeken is verder gekeken dan alleen de eigen landsgrenzen. Er is vanuit een internationaal perspectief gekeken naar welke eilandkenmerken bijdragen aan het wel of niet succesvol zijn van ‘Small Island Tourism Economies’. Een analyse van het (internationale) Waddengebied laat bovendien zien dat er aanmerkelijke verschillen bestaan met het vasteland. Dit is met name ingegeven door het ‘insulaire karakter’ van de eilanden. Uit onderzoek blijkt verder dat sprake is van een complexe relatie tussen de woonvoorkeuren van mensen, de rol die de woonomgeving daarin speelt, het woningkeuzegedrag van mensen en de invloed hiervan op woningprijzen. Elke woning blijkt uniek aangezien het bestaat uit een aaneenschakeling van unieke woningen omgevingskenmerken, waardoor prijzen die worden toegekend aan individuele woningen omgevingskenmerken ook verschillen. Een methode waarbij aan afzonderlijke kenmerken een waarde valt toe te kennen heet een meervoudige regressieanalyse. Hierbij worden coëfficiënten berekent die te interpreteren zijn als schaduwprijzen van afzonderlijke kenmerken. Woning- en omgevingskenmerken worden hierbij stapsgewijs en oplopend opgenomen in relatie tot hun significantie, waarbij begonnen wordt met de variabele die het meest bijdraagt aan de woningprijs per m2. Door toepassing van de regressieanalyse is het doel zoveel mogelijk verklaarde variantie van de woningprijs per m2 te verklaren door uiteenlopende woon- en omgevingskenmerken aan het model toe te voegen. De uitkomsten van het onderzoek geven inzicht in de bijdrage (in euro’s) voor elk van de opgenomen kenmerken, op de woningprijs per m2. Bijzonder blijkt de directe aanwezigheid van Wadden-natuur, met name binnen 50 meter tot de woning. De impact van Wadden-natuur op de woningprijs is ook aanzienlijk groter dan de aanwezigheid van natuur op het vasteland. De resultaten van de regressieanalyse geven verder het empirisch bewijs dat een eiland ligging directe invloed heeft op de woningprijs. De waarde van een (identieke) woning op de Waddeneilanden is hoger vergeleken bij het nabijgelegen vasteland. Dit is met name het geval voor woningen met een ligging in het landelijk gebied van de Waddeneilanden. De conclusie die je hieruit kunt trekken is dat uniek woongenot tegen een unieke prijs komt.

INHOUDSOPGAVE MANAGEMENTSAMENVATTING 3 TABEL- EN FIGURENLIJST 6 VOORWOORD 7 1. INTRODUCTIE 9 1.1 Inleiding 9 1.2 Onderzoekskader; probleem- en doelstelling 10 1.3 Methodische verantwoording 11 1.4 Scope onderzoek 11 1.5 Onderzoeksvragen 12 1.6 Onderzoeksmodel 12 1.7 Leeswijzer 13 2. WONINGMARKT 15 2.1 Inleiding woningmarkt 15 2.2 Marktwerking 16 2.3 Woon- en omgevingskenmerken 17 2.4 Deelmarkten 17 2.5 Conclusie 17 3. SMALL ISLAND TOURISM ECONOMIE 19 3.1 Inleiding 19 3.2 Ervaringen 19 3.3 Geografische kenmerken 20 3.4 Economische activiteiten 21 3.5 Politieke afhankelijkheid 22 3.6 Theoretisch kader toegepast 22 3.7 Conclusie 23 INTERMEZZO; ONDERZOEKSHYPOTHESE 24 4. BESCHRIJVING ONDERZOEKSGEBIEDEN 27 4.1 Inleiding 27 4.2 Tweedeling onderzoeksgebieden 27 4.3 De Waddeneilanden 29 4.4 Het vaste land 32 4.5 Conclusie 33 5. EMPIRISCH MODEL 35 5.1 Inleiding 35 5.2 Achtergrond regressieanalyse 35 5.3 Model 36 5.4 Meetniveau’s 36 5.5 Functionele vorm 37 5.6 Toepassing regressieanalyse 38 5.7 Gebruik SPSS 39 5.8 Randvoorwaarden model 40 5.9 Conclusie 40

4

Uniek woongenot voor een unieke prijs

6. DATA ANALYSE 43 6.1 Inleiding 43 6.2 Data ten behoeve van het model 43 6.3 Duiding kenmerken 44 6.4 Kenmerken regressiemodel 47 6.5 Beschrijvende statistieken 50 6.6 Conclusie 51 7. EMPIRISCHE RESULTATEN 53 7.1 Inleiding 53 7.2 Verkenning 53 7.3 Resultaten meervoudige regressieanalyse 56 8. CONCLUSIE 63 8.1 Inleiding 63 8.2 Eindconclusie 64 8.3 Reflectie 65 8.4 Aanbeveling 66 9. LITERATUURLIJST 68 BIJLAGEN 70

5

TABEL- EN FIGURENLIJST TABELLEN: Tabel 1. Wel en niet aansprekende eigenschappen Waddeneilanden 9 Tabel 2. Overzicht wonen, werken, onderwijs en zorg 28 Tabel 3. Overzicht bevolking Nederlandse Waddeneilanden 28 Tabel 4. Afstanden tot woonomgevingskenmerken 46 Tabel 5. Beschrijvende statistieken 50 Tabel 6. Gemiddelde verkoopprijs per woningtype 53 Tabel 7. Aantal woningtransacties per regio 54 Tabel 8. Woningprijs per m2, per woningtype en regio 55 Tabel 9. Modelsamenvatting 57 Tabel 10. F-Toets 57 Tabel 11. Resultaten meervoudige regressieanalyse 58 Tabel 12. Onderverdeling stedelijk en landelijk gebied 60 Tabel 13. Resultaten; overzicht woningprijzen per m2, per regio 61

FIGUREN: Figuur 1. Fasering onderzoek 12 Figuur 2. Kapitaal- woningmarktmodel 16 Figuur 3. Eilandtypologien 23 Figuur 4. Onderzoeksgebieden 29 Figuur 5. Landschapsecologische processen 30 Figuur 6a. Banengroei 30 Figuur 6b. Werkgelegenheid 32 Figuur 7. Regressielijn 38 Figuur 8. Wadden-natuur in relatie tot woningen (0p Texel) 47 Figuur 9. Spreidingsgrafiek woonoppervlak versus verkoopprijs 54 Figuur 10. Spreiding woonoppervlak per woningtype, vasteland en Waddeneilanden 55 Figuur 11. Kaart woningprijzen per m2 56 Figuur 12. verdeling woningprijs per m2 64

6


VOORWOORD Met het schrijven van deze masterthesis is er een einde gekomen aan een bijzondere periode. Ik kijk met bijzonder veel plezier terug op een inspirerende en gezellige tijd. De MSRE heeft voor mij in vele opzichten gebracht waar ik vooraf naar op zoek was. Deze studie bleek zowel een verdieping als een verbreding van mijn eigen horizon, aangezien mijn focus tot op heden met name gelegen was in het landelijk gebied. De horizon van Waddeneilanden bleek voor mij tevens een prachtig decor voor dit onderzoek. De bezoekjes aan Schiermonnikoog, Texel en Nordeney hebben gemaakt dat ik het schrijven van deze thesis met het aangename heb kunnen combineren. Ook prettig was dat ik mijn interesse in de groene (woon)omgeving en persoonlijke voorkeur voor kwantitatief onderzoek in deze thesis heb kunnen combineren. Dit heeft nog meer kleur aan dit eindproduct gegeven. En ik ben er trots op. Rest mij nog een aantal mensen speciaal te bedanken. Zonder hen zou dit eindproduct er niet liggen. Met betrekking tot het kwantitatieve deel van het onderzoek ben ik de NVM zeer erkentelijk. Zonder de ter beschikking gestelde data zou ik niet in staat zijn geweest dit onderzoek tot een goed einde te brengen. Verder wil ik mijn begeleider Arthur bedanken voor de geboden ondersteuning. Bijzondere dank gaat uit naar mijn werkgever Staatsbosbeheer. En dan met name naar mijn leidinggevenden Martijn en Feitze. Zij gaven mij de kans, ruimte en motivatie om deze uitdaging aan te gaan. Ik kan jullie niet genoeg bedanken. Tot slot wil ik mijn vriendin en dochter bedanken voor hun geduld. Jullie hebben het leuk en luchtig gehouden. Vooral een met grote regelmaat roepende dochter onder aan de trap, doet je beseffen dat er maar eens een einde aan moet komen. De afronding van deze thesis betekent direct een nieuw begin, mede door de geboorte van onze tweeling. Ik kijk enorm uit naar de tijd die ik straks weer kan besteden aan en met het gezin.

7

Je staat op de waddendijk en sluit je ogen. Het water en het slik maken een knisperend geluid, de wind gaat door je haren, je ruikt de geur van gras en zoute zeelucht en al gauw hoor je de vele vogelgeluiden. Het doet iets met je, het is overweldigend en rustgevend tegelijk. Hier regeert de natuur en voel je je als mens even heel klein. Bron: www.waddenvereniging.nl

8


1. INTRODUCTIEHO OFDSTUK 1.1 Inleiding De Waddeneilanden spreken tot de verbeelding van velen. Het Waddengebied staat bekend als een regio met een sterke eigen indentiteit. Het biedt vanwege haar natuurlijke rijkdommen, de horizon en de zee (met onderlinge samenhang tussen deze kernwaarden) een unieke kennismaking met natuur en landschap. Er is (bijna) geen plek op de wereld waar je soortgelijke omstandigheden aantreft. Deze combinatie van factoren hebben het Waddengebied zo uniek gemaakt dat het gehele Waddengebied inmiddels tot Unesco Werelderfgoed is benoemd. Het gebied kent een intensief en gevarieerd gebruik door zowel bewoners als bezoekers, waarbij de natuurwaarden vanzelfsprekend bijzondere waardering en bescherming genieten. Uit een onderzoek naar de bezoekersmotieven van Waddentoeristen (Sijtsma, 2008) blijkt dat met name de fysieke eilandkenmerken een bijzondere aantrekkingskracht hebben. Volgens het onderzoek van Sijtsma (2008) zijn de combinatie van rust en ruimte, de vele mooie natuurgebieden en het eilandgevoel de meest aansprekende eigenschappen. Tabel 1: Wel / niet aansprekende eigenschappen Waddeneilanden.

Bron: Herdruk van “Recreatie en toerisme in het Waddengebied, door Sijtsma et al, 2008, Leeuwarden, Van der Eems. Copyright 2008 door van der Eems.

9

De aanwezigheid van bijzondere natuur en cultuurhistorisch waardevolle landschappen op de Waddeneilanden met veel staatsbezit in een beperkt en afgesloten grondgebied, maakt dat er beperkte bouwmogelijkheden zijn. Deze aspecten maken het beleven van en het wonen op de Waddeneilanden betekenisvol en sterk onderscheidend vergeleken met het nabijgelegen vasteland. Het is dan ook niet verwonderlijk dat in de politieke en beleidsmatige context de nadruk gelegd wordt op ‘voorrang voor de natuur, met beperkt menselijk medegebruik’. Het debat over ‘de beschikbaarheid van wonen’ versus de ‘zorg voor het Waddengebied’ wordt daarmee bepaald door de vraag waar dit gebruik niet strijdig is met het behoud van de Wadden als natuurgebied. 1.2 Onderzoekskader; probleem- en doelstelling De specifieke kwaliteiten van het Waddengebied maken dat er bij een toenemende welvaart een grote vraag naar woningen ontstaat. Woningprijzen zijn daarbij net als alle goederen afhankelijk van vraag en aanbod. Deze veranderen ook in de tijd. De vraag naar woningen op de Waddeneilanden kan opgedeeld worden in twee categorieën. Een eerste primaire vraag in relatie tot het kunnen huisvesten van ‘eigen’ mensen. Deze categorie is qua werk en inkomen sterk afhankelijk van het eiland en levert een waardevolle bijdrage aan de lokale economie (Gemeente Terschelling, 2012). De secundaire vraag ontstaat doordat de externe toegankelijkheid van het Waddengebied sterk is toegenomen. De laatste categorie wordt gevoed door een toenemende belangstelling van buitenaf (denk aan het vasteland en verder) voor het wonen op de Waddeneilanden. Veel inwoners op het vasteland ervaren een groot gebrek aan rust en ruimte, terwijl deze op de Waddeneilanden ruimschoots aanwezig zijn. Woningprijzen kennen een sterke afhankelijkheid met landschapsecologische en institutionele omstandigheden die vraag en aanbod beïnvloeden. De verwachting is dat de toenemende vraag naar woningen op de Waddeneilanden, bij een beperkte toename van de woningvoorraad de woningprijzen verder zal doen opdrijven. Een toenemende vraag zal het behoud van de aanwezige landschaps- en natuurkwaliteiten daarbij verder onder druk zetten. Belangrijk in het kader van deze kwetsbaarheid is de zogenaamde “carrying capacity” van de Waddeneilanden. Feitelijk de verantwoorde ontwikkeling binnen de grenzen van de draagkracht. Uit het WoonOnderzoek 2012 (ABF Research, 2012) vanuit de Rijksoverheid blijkt niet direct dat er meer betaald wordt voor woningen met een ligging op de Waddeneilanden, ten opzichte van het nabijgelegen vasteland. De WOZ van de Provincie Friesland (met als onderdeel de Friese Wadden) behoort nog steeds tot de laagste van het land. Om vast te stellen in hoeverre sprake is hogere woningprijzen zal onderzocht worden welke factoren bepalend zijn in de prijsvorming van woningen. Er zijn diverse literatuurstudies (Spit & Needham, 1987) die aantonen dat de waarde van woningen sterk afhankelijk is van de fysieke kenmerken van woningen. Hieruit blijkt dat fysieke woningkenmerken de woningprijs voor meer dan de helft bepalen. Echter worden woningprijzen niet geheel verklaard door fysieke woningkenmerken. De ligging en de directe omgevingsfactoren blijken een andere waardebepalende factor (Fennema, 1995). Om vast te stellen in hoeverre de ligging op een Waddeneiland invloed heeft op de woningprijs, zal vanuit een internationaal perspectief onderzocht worden welke aspecten bijdragen aan het wel of niet succesvol zijn van eilanden en meer specifiek de eilanden die onder de definitie van ‘Small Island Tourism Economies’ (SITE’S) vallen. Dit zijn relatief kleine eilandstaten die vaak geroemd worden om hun unieke eigenschappen vanuit toeristisch oogpunt, maar die tegelijkertijd ook grote milieu-, klimatologische en economische problemen kennen. Succes lijkt veelal samen te hangen met het gevoerde beleid, de landschapsecologische eigenschappen en de bereikbaarheid van deze eilanden. Hoe de Nederlandse Waddeneilanden zich verhouden tot deze eilandstaten zal nader geanalyseerd worden. Uitkomsten geven mogelijk inzicht in prijsbeinvloedende kenmerken, die ook gelden voor de Waddeneilanden. 1.2.1 Probleemstelling Vanuit het theoretisch kader van de probleemstelling is de volgende onderzoeksvraag geformuleerd:

Welke invloed heeft een Waddeneiland ligging op de woningprijs? 10


1.2.2 Doelstelling Het doel van dit onderzoek is om de invloed van een ligging op de Waddeneilanden op de woningprijs vast te stellen ten opzichte van het nabijgelegen vasteland. 1.3 Methodische verantwoording Om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden is de volgende nulhypothese geformuleerd: H0: De ligging op een Waddeneiland heeft geen invloed op de woningprijs. H1: De ligging op een Waddeneiland heeft wel invloed op de woningprijs. De onderzoeksmethode betreft een literatuuronderzoek, van waaruit een theoretisch kader geformuleerd zal worden op basis van resultaten uit eerdere onderzoeken. Er wordt onderzoek gedaan naar welke woningen omgevingskenmerken de meeste invloed uitoefenen op de waarde van woningen. Daarnaast zal vanuit internationaal perspectief onderzocht worden welke specifieke eilandkenmerken bepalend zijn in relatie tot de economische groei van een eiland. Wanneer de belangrijkste variabelen op basis van de literatuurstudie geïdentificeerd zijn, kunnen deze vervolgens worden getoetst aan de hand van empirisch onderzoek door toepassing van een hedonische (meervoudige) regressieanalyse. Bij een meervoudige regressieanalyse is het uitgangspunt dat de te verklaren variabele (afhankelijke variabele Y) wordt beïnvloed door meerdere onafhankelijke variabelen (X). Om het empirisch onderzoek uit te voeren is een grote hoeveelheid aan transactiedata van woningen verkregen, waarbij relevante woningkenmerken opgenomen zijn. Om de berekeningen tevens in een geografische setting te kunnen plaatsen en de gevoeligheid van afstand in relatie tot uiteenlopende omgevingskenmerken te onderzoeken wordt gebruik gemaakt van een Geografisch Informatie Systeem (GIS). Als toetsingskader zal de F-waarde en de bijbehorende significante waarden van afzonderlijke kenmerken worden aangehouden. De F-waarde geeft weer in hoeverre de verklaarde variantie van de regressie significant groter is dan die van het residu. Indien de sig-waarde kleiner is dan 0,05, kan geconcludeerd worden dat de kans op toeval te verwaarlozen is. Indien het toevoegen van een extra variabele leidt tot het overschrijden van de significantiegrens van 0,05, dan is het regressiemodel voltooid (Brinkman, 2014). 1.4 Scope onderzoek Wanneer wordt gesproken over het Waddengebied, dan wordt hiermee impliciet het Nederlandse Waddengebied bedoeld. Het onderzoek beperkt zich tot een analyse van transactiecijfers van koopwoningen op de Nederlandse Waddeneilanden (Texel, Vlieland, Terschelling, Ameland en Schiermonnikoog) en de noordelijk gelegen regio’s van het vasteland in de Provincies Friesland en Noord-Holland. De in erfpacht gegeven gebieden (en de daarop gelegen woningen) zijn gefilterd uit de database, aangezien de transactiewaarde bij erfpacht slechts de waarde van het erfpachtrecht vertegenwoordigt en niet vast te stellen is hoe de verhouding bloot eigendom en waarde van het erfpachtrecht is. In dit onderzoek is geen rekening gehouden met de recreatieve markt. Alle recreatiewoningen zijn gefilterd uit de door de NVM beschikbaar gestelde database.

11

1.5 Onderzoeksvragen Om de probleemstelling te kunnen beantwoorden zijn de volgende deelvragen geformuleerd. Deze zullen worden beantwoord in de conclusie van de hieronder genoemde hoofdstukken: 1. Welke factoren beinvloeden de waarde van woningen? (Hfst 2) 2. Welke kenmerken dragen bij aan het wel of niet succesvol zijn van Small Island Tourism Economies? (Hfst 3) 3. Wat zijn de overeenkomsten en verschillen tussen het vasteland en de Waddeneilanden? (Hfst 4) 4. Wat is het meest geëigende model voor regressieanalyse en welke voorwaarden zijn hieraan verbonden? (Hfst 5) 5. Welke data is relevant bij het uitvoeren van een meervoudige regressieanalyse? (Hfst 6) 6. Welke waarde kan aan afzonderlijke kenmerken worden toegekend? (Hfst 7) 7. Welke ‘eiland waarde’ kan worden toegekend aan de afzonderlijke Waddeneilanden? (Hfst 8) 8. Welke eindconclusie kan er getrokken worden en welke aanbeveling volgt hieruit? (Hfst 8)

Geformuleerde onderzoeksvragen zullen worden onderzocht middels de fasering in hoofdstuk 1.6. 1.6 Maatschappelijke relevantie De ontwikkelingen op de woningmarkt van de Waddeneilanden zijn maatschappelijk zeer relevant en actueel. De vraag naar woningen op de Waddeneilanden is het laatste decennia fors toegenomen. En daarmee ook de woningprijzen. De prijzengekte heeft de top waarschijnlijk nog niet eens bereikt. De toenemende (internationale) vraag naar woningen in combinatie met een beperkt aanbod, maakt dat de vraagprijzen op de Waddeneilanden veel te hoog zijn voor de ‘eigen mensen’. Het gevolg is een sterke terugloop van eigen mensen op de eilanden, wat vervolgens weer grote consequenties heeft voor de leefbaarheid op de eilanden. De huidige eigenaren profiteren financieel van de woningschaarste en de grote belangstelling van buiten voor wonen op de Waddeneilanden. Dit onderzoek richt zich op de hieruit ontstane eilandwaarde en de factoren die hier invloed op uitoefenen. 1.7 Fasering onderzoek In figuur 1 wordt de onderzoeksopzet en fasering grafisch weergegeven. Deze volgordelijkheid is aangehouden bij de uitwerking van dit onderzoek.

12


Figuur 1. Fasering

1.8 Leeswijzer De scriptie is als volgt opgebouwd. Hoofdstuk 2 betreft het theoretisch kader van het empirisch onderzoek en gaat in op de woningmarkt en de woon- en omgevingskenmerken die invloed uitoefenen op de waarde van woningen. Aanvullend volgt een theoretisch kader over het wel of niet succesvol zijn van Small Island Tourism Economies in hoofdstuk 3. Hoofdstuk 4 geeft een beschrijving van het onderzoeksgebied en de ontwikkelingen die gaande zijn in het Waddengebied. Hoofdstuk 5 geeft een beschrijving van het empirische model, waarna in hoofdstuk 6 een toelichting op de gebruikte data zal plaatsvinden. Ook worden enkele beschrijvende statistieken getoond. In hoofdstuk 7 worden de resultaten van de regressieanalyse behandeld, waarna in hoofdstuk 8 de belangrijkste conclusies en aanbevelingen gedaan zullen worden. Hoofdstuk 8 bevat tevens de reflectie op het onderzoek.

13

WONINGEN ZIJN DOOR EEN COMBINATIE VAN KARAKTERISTIEK EN LOCATIE ALS UNIEK TE BESTEMPELEN

14


2. WONINGMARKT 2.1 Inleiding woningmarkt Uit de literatuur is te herleiden dat ‘de’ vastgoedmarkt eigenlijk niet bestaat (Van Gool, Jager en Weisz, 2001). De Nederlandse vastgoedmarkt alleen al wordt gekenmerkt door de aanwezigheid van grote regionale en zelfs lokale verschillen. Woningen zijn door hun bouw, grootte en locatie als uniek te bestempelen en daardoor lastig vergelijkbaar. Vanuit het perspectief van locatie en de geisoleerde ligging is het aannemelijk dat de woningmarkt op de Waddeneilanden anders reageert vergeleken met het vasteland. Johann Heinrich van Thunen was een van de eerste wetenschappers die de locatie als waardebepalend kenmerk meenam in zijn analyses. De theorie van Von Thunen (1826) speelt in op het gegeven dat vastgoed altijd te maken heeft met een locatie en zodoende ‘fixed’ is. Locatie hangt daarbij nauw samen met de transportkosten van goederen danwel mensen. Op deze wijze draagt de locatie bij aan de waarde van een woning. Een andere oorzaak is dat elk vastgoed uniek is, aangezien het bestaat uit een aaneenschakeling van verschillende woningkenmerken. Deze oorzaken versterken elkaar waardoor de prijs die wordt toegekend aan karakteristieke eigenschappen van vastgoed per locatie verschillen (Von Thunen, 1826). Dit draagt bij aan de heterogeniteit van het product. Op basis van welke informatie baseert een koper dan zijn aankoop? Vanuit de neo-klassieke economische theorie is de redenering dat een koper een besluit neemt op basis van optimale kennis van eigen voorkeuren en gegeven alternatieven. Vraag en aanbod zijn volledig bekend en in evenwicht. Feitelijk is sprake van een perfecte markt. Volgens Evans (2006) is een perfecte en efficiënte markt er één waarbij alle informatie beschikbaar is, waarbij er homogene producten verhandeld worden en waarbij er veel kopers en verkopers aanwezig zijn. De koper is in deze alwetend en volledig rationeel. Dit leidt tot volledige transparantie van de prijs en het product. Aan deze voorwaarden voldoet de woningmarkt echter niet. De realiteit is dat vraag en aanbod uit elkaar kunnen lopen en dat sprake is van beperkt rationeel handelen. De theorie over bounded rationality van Simon (1960) stelt namelijk dat een mens slechts in beperkte mate rationeel zal handelen. In een ideaal rationeel proces kan een besluitnemer alle mogelijke handelwijzen in alle omstandigheden op de mogelijke gevolgen van dit handelen beoordelen. Op grond van deze beoordeling wordt de handelwijze met de gunstigste uitkomst geselecteerd en in gang gezet. Simon (1960) onderbouwt met zijn theorie dat door de gelimiteerde intelligentie van de mens niet alle gevolgen van een handelwijze voorzien kunnen worden of dat niet alle potentiële alternatieven om te handelen betrokken worden in de beoordeling. Externe factoren kunnen bovendien rationele besluiten beïnvloeden. Een voorbeeld hiervan is de beperkte tijd om tot een besluit te komen. De uitkomst van het besluitvormingsproces is derhalve niet de meest rationele keuze, maar een beperkt rationele keuze, aldus Simon (1960). Echter wat een koper uiteindelijk betaalt voor een woning blijft het resultaat van vraag en aanbod. Dit kan worden uitgelegd aan de hand van het begrip marktwerking.

15

2.2 Marktwerking Het principe van marktwerking in de woningmarkt kan worden uitgelegd aan de hand van het macro-economisch model van Wheaton & Dipasquale (1995). Dit is een model dat inzicht geeft in de macro-economische effecten die . invloed uitoefenen op de prijzen van woningen. Het model kan worden uitgelegd via lijnen waarin vraag en aanbod samenkomen. Bij het model van Dipasquale en Wheaton (1995) wordt de kapitaalmarkt gekoppeld aan de woningmarkt. De prijs van woningen is verbonden aan de rente, de voorraad woningen en het bouwvolume. Figuur 2 betreft de grafische weergave.

Figuur 2: Kapitaal- woningmarkt model. Bron: Wheaton, W.C. & Dipasquale, D. (1995). Urban economics and real estate markets. Englewood Cliffs: Prentice Hall. Pagina 8 In het vierkwadrantenmodel wordt de interactie tussen drie deelmarkten zichtbaar gemaakt. In het eerste kwadrant ‘de gebruikersmarkt’, staat de vraag naar ruimte (woningen) centraal. De beleggingsmarkt is het tweede kwadrant waarbij beleggers bereid zijn een prijs te betalen voor woningen die een bepaalde huur opleveren. In de koopsector van de woningmarkt heeft de bewoner zowel de gebruikers- als de beleggersrol, in de huursector uiteraard niet (PBL, 2011). Het derde kwadrant is de bouwmarkt. Als de woningwaarde hoger is dan de ontwikkelkosten komt de bouwproductie op gang. Het vierde kwadrant zorgt voor de aanpassing van de voorraad die afhangt van nieuwbouw en sloop (PBL, 2011). Het model laat de mechanismen zien die leiden tot een nieuwe evenwichtssituatie na een verstoring van de woningmarkt. Marktwerking betekent dat bij een toenemende vraag ook het aanbod toe zal nemen, terwijl de prijs gelijk blijft. In niet optimaal functionerende markten, zoals de woningmarkt, reageert het aanbod niet of vertraagd (door uit- of afstel van nieuwbouw) op een vraagtoename. Met als resultaat krapte en een stijging van de woningprijs. Volgens de neoklassieke theorie en bij een efficiënt werkende markt wordt de woningprijs op de lange termijn verklaard door de nieuwbouw (en daarmee gepaard gaande gronden bouwkosten). Echter aangezien de woningmarkt volkomen inelastisch is zal de prijsontwikkeling voornamelijk afhankelijk zijn van de marktontwikkelingen in de bestaande woningvoorraad (Wheaton & Dipasquale, 1995).

16


Op een hoger abstractieniveau ondervindt de woningprijs daarbij nog invloed van macro-economische factoren zoals de rente, de inkomensontwikkeling en de prijsverwachting. 2.3 Woon- en omgevingskenmerken Op lokaal niveau wordt het prijsniveau van de koopwoningen meer verklaard door de kwaliteitskenmerken van afzonderlijke woningen en hun woonomgeving. Denk hierbij aan de grootte van een woning, de aanwezigheid van een tuin of de ligging van de woning. Uit het onderzoek van het CPB ‘de prijs van de plek’ is gebleken dat er een sterke relatie is tussen de (omgevings-)kenmerken van een woning op de woningprijs. Er wordt zelfs gesteld dat sprake is van een complexe relatie tussen woonvoorkeuren van mensen, de rol die de woonomgeving daarin speelt, het uiteindelijke woningkeuzegedrag van mensen en de invloed hiervan op woningprijzen (Visser & van Dam, 2006). Om de invloed van woningen omgevingskenmerken op de woningprijs vast te stellen is het van belang relevante woningen omgevingskenmerken te segmenteren in homogene groepen en deelmarkten (denk aan regio’s, buurten of wijken) die vergelijkbaar zijn. 2.4 Deelmarkten Het belang van woningdeelmarkten en het definiëren van homogene groepskenmerken is in eerder uitgevoerde onderzoeken meermaals aangetoond. Spit & Needham onderstreepten in 1987 al het effect van woningdeelmarkten. Zij constateerden dat er ook prijsverschillen bestaan voor vergelijkbare typen woningen op een lager abstractieniveau dan steden en regio’s. Twee belangrijke deelmarkten die geformuleerd kunnen worden in relatie tot de woningmarkt betreffen die van appartementen en grondgebonden woningen. Potentiele kopers die geïnteresseerd zijn in een van deze categorieën woningen verschillen immers vaak in gezinssamenstelling en wensen ten aanzien van de woonlocatie. De technieken die toegepast kunnen worden om te komen tot eenduidige groepen van kenmerken, zijn uiteenlopend. Dit kan gebeuren aan de hand van administratieve grenzen of op statistische wijze (Visser & van Dam, 2006). Indien gekozen wordt voor de statistische analyse dan biedt de factoranalyse (Hubbard et al., 1987; Bourassa et al., 1999) uitkomst. Het aantal woningen omgevingskenmerken wordt hierbij teruggebracht tot een minimaal aantal kenmerken. Ook kan clusteranalyse worden toegepast (Goetzmann et al., 1995), waarbij woningen ingedeeld worden op basis van kenmerken van de woning (denk aan het type woning), of omgeving (denk aan de aanwezigheid van natuur). Kenmerken worden zo gekozen dat deze bijdragen aan de vraagstelling van het onderzoek; welke invloed heeft de ligging op een eiland op de woningprijs. 2.5 Conclusie Om de invloed van een eiland ligging op de woningprijs te onderzoeken is het essentieel te onderzoeken welke factoren invloed uitoefenen op de waarde van woningen. De prijsvorming van woningen wordt op een hoog abstractieniveau bepaald door macro-economische factoren. Op een meer lokaal en regionaal niveau blijkt dat de woningprijs meer verklaard wordt door de afzonderlijke woningen omgevingskenmerken. Er is hierbij sprake van een complexe relatie tussen woonvoorkeuren, de rol van de woonomgeving, het woninkeuzegedrag en de invloed hiervan op woningprijzen. Dit spel van vraag en aanbod kan worden verklaard door het begrip marktwerking. Vraag en aanbod komen hierbij samen en leiden tot een nieuwe evenwichtssituatie. Indien sprake is van een niet optimaal functionerende markt reageert het aanbod niet of vertraagd (door uit- of afstel van nieuwbouw) op een vraagtoename, met als resultaat krapte en een stijging van de woningprijs. De woningprijs kan verklaard worden door uiteenlopende woningen omgevingskenmerken in te delen op basis van homogene groepen van kenmerken. Om te komen tot eenduidige groepen van kenmerken zal worden gekozen voor de (cluster)methode die de meest optimale bijdrage levert in relatie tot de onderzoeksvraag.

17

18


Bron: http://imgserv9.tcdn.nl/v1/mmonbF9jO0eDwI9Ze0XUibVukj8=/704x398/smart/http://metronieuws.tcdn.nl/field/image/2e7b648c8877b1b97edbb0e545321a38-1420993468.jpg

3. SMALL ISLAND TOURISM ECONOMIES 3.1 Inleiding In het vorige hoofdstuk is de complexe relatie tussen woonvoorkeuren en woon- en omgevingskenmerken besproken. Het belangrijkste aspect in relatie tot dit onderzoek betreft het liggingsaspect. Het doel is om de invloed van een eiland ligging op de prijsvorming van woningen te onderzoeken. Om hier een antwoord op te vinden wordt mede gekeken naar eilanden vanuit een internationaal perspectief. Eilanden variëren sterk van elkaar in termen van geografie, natuurlijke grondstoffen en karakteristieken. Zeker wanneer je naar eilanden kijkt vanuit een internationaal perspectief kun je constateren dat eilanden heterogeen zijn. De marco-economische ontwikkeling en groei van een eiland wordt onder andere bepaald door de combinatie van schaal, omvang en (solitaire) ligging. Ondanks de onderlinge heterogeniteit delen ze vele van macro-economische gevolgen met elkaar (Shareef et al., 2008). De (internationale) definitie van een eiland is als volgt gedefinieerd:

“Islands are defined as (a) having an area of at least one sq. km. or 10 ha., (b) being at least 1 km. from the continent, (c) having a permanent resident population of at least 50 people, (d) having no permanent link (e.g. bridge or tunnel) with the continent, and (e) not housing an EU national capital” (Armstrong et al., 2006).

De laatste jaren is een groeiende interesse ontstaan voor het wel of niet succesvol zijn van eilanden en met name naar de factoren die hier invloed op uitoefenen. Met de term ‘succesvol’ wordt bedoeld dat er op het eiland sprake is van een minstens evenredige economische groei en inkomensontwikkeling, vergeleken met het nabijlegen vasteland. In de literatuur van Bertram & Watters (1985) worden twee typen eilanden onderscheiden. De eerste zijn de PROFIT Economies. Deze kennen een gezond werken woonklimaat voor consumenten, een grote biodiversiteit en geodiversiteit, relaties met het vasteland, financiële dienstverlening en een goed transportmanagement. Dit zijn veelal de grotere eilanden (met meer dan 1 miljoen inwoners). De tweede categorie zijn de Small Island Tourism Economies (SITE’s). Deze zijn veel meer gespecialiseerd en soms ook succesvol. De (internationale) definitie van Small Island Tourism Economies is:

“Small Island Tourism Economies (SITE’S) are developing islands with small populations, narrow productive capacities, and a consistent inflow of Foreign Direct Investment in order to facilitate economic growth” (Shareef, R, 2004).

3.2 Ervaringen Bijna alle eilanden en met name Small Island Tourism Economies, staan er bekend om dat ze bepaalde uitdagingen te boven moeten komen om goed te presteren. Zeker vergeleken met het vasteland. Ervaringen van de afgelopen 30 jaar geven een verdeeld beeld over hoe succesvol Small Islands Tourism Economies zijn geweest. Er zijn eilanden bij die een enorme economische en inkomensgroei hebben doorgemaakt en eilanden die minder gepresteerd hebben.

19

Bron: www.visitarran.com/sites/default/files/2008-09-12-171_wide.jpg

Wanneer we ons baseren op het onderzoek van Easterley & Kraay (2007) kunnen we concluderen dat kleine eilanden met een populatie van minder dan 1 miljoen inwoners gemiddeld gezien een relatief lagere productiviteit en een lager inkomen hebben, vergeleken met de grotere eilanden. Het is echter niet bewezen dat eilanden met een kleinere populatie minder snel groeien. Alesina e.a. (2005) kwamen los van de bewering dat kleine eilanden niet verschillen ten opzichte van grote eilanden, tot eendezelfde conclusie. Deze conclusie luidt dat kleine eilanden zekere schaalgerelateerde nadelen te boven moeten komen bij het bereiken van groei, door in te zetten op een verbetering van het opleidings- en financiële perspectief. Briguglio et al. (2010) concluderen op hun beurt dat kleine eilanden gemiddeld geen neiging tot onderontwikkeling vertonen, maar wel een grotere volatiliteit ervaren. De conclusies die Favaro & Peretz (2008) verbinden aan hun onderzoek hebben iets van al deze elementen in zich. Small Islands Tourism Economies kunnen succesvol zijn, mits zij de juiste beleidsstrategie kiezen. Dit doen ze door de nadelen te compenseren en de voordelen te exploiteren en door (internationale) hulp te accepteren wanneer dit nodig is. 3.3 Geografische kenmerken Wanneer je naar eilanden kijkt in termen van economische groei wordt snel duidelijk dat twee geografische kenmerken, namelijk de (kleine) oppervlakte en een geïsoleerde ligging grote aandacht krijgen. De gedachtegang hierbij is dat deze kenmerken een fundamenteel probleem creëren. Dit in termen van transport en de onmogelijkheid voor bedrijven een minimum aan productie te genereren. Voor de lokale markt is het derhalve lastig te concurreren met het vasteland mede door de schaalvoordelen, waardoor de kosten voor de lokale eilandbewoner vaak hoger zullen zijn (Baldacchino, G. & Milne D., 2006). Uit onderzoek naar internationale (economische) groei van eilandeconomieën is gebleken dat een kleine omvang (gemeten vanuit de populatie) van een eiland en een geïsoleerde ligging (opgenomen als dummy variabele) als statistische variabele echter niet significant te noemen zijn (Armstrong et al., 2006; Armstrong H.W. & Read, R.,2003a). Hieruit blijkt dat er geen direct verband bestaat tussen de kleine omvang of een geïsoleerde ligging van een eiland, in relatie tot het wel of niet (economisch) succesvol zijn. Dat wil zeggen dat een kleine omvang en een geïsoleerde ligging geen belemmering hoeft te zijn voor de economische groei van eilanden. Een kanttekening hierbij is dat veelal gebruik is gemaakt van data afkomstig van de grotere eilanden, bij gebrek aan betrouwbare data van de kleinere eilanden (Armstrong, H.W. & Read, R., 2003b). Hetzelfde onderzoek heeft aangetoond dat andere kenmerken, met name de fysieke geografische kenmerken (denk aan reliëf), wel significant te noemen zijn in termen van economische groei. Minder reliëf betekent meer economische groei op een eiland. Denk hierbij aan de bereikbaarheid tot en op een eiland, de samenstelling van het landschap en het aanwezige klimaat. De impact van genoemde kwetsbaarheden verschillen uiteraard per eiland. Er zijn bijvoorbeeld eilanden met relatief veel reliëf, een matige infrastructuur en een beperkte bereikbaarheid die ondanks de beperkingen goed weten te presteren.

20


Het zijn wel vaker de grotere eilanden die minder problemen hebben met geografische beperkingen, vergeleken met de kleinere eilanden. Omvang en oppervlakte beïnvloeden ook de wijze waarop eilanden in staat zijn de blootstelling aan natuurrampen te managen. In aanvulling hierop dient in acht te worden genomen dat genoemde significante geografische kenmerken ook sterk gecorreleerd zijn met een aantal institutionele kenmerken (omvang regering, corruptie, e.d.). Dit leidt tot de nog onopgeloste onduidelijkheid of het de geografische kenmerken of de institutionele kenmerken zijn die de verschillen in internationale groei van eilanden bepalen (Sachs and Warner, 1997). Wat hierover ondanks alle beperkingen uit geconcludeerd kan worden, is dat kleine omvang en een geisoleerde ligging niet per definitie leiden tot minder economische groei en dat geografische kenmerken in de context van reliëf naar alle waarschijnlijkheid deels bepalend is in relatie tot economische groei. 3.4 Economische activiteiten Kortom, vele kleine eilanden zijn in staat geweest goed te presteren ondanks de tekortkomingen zoals omvang, ligging, bereikbaakbaarheid en in enkele gevallen ondanks de geografische beperkingen. Maar toch blijven ze ondanks (kortstondig) succes vaak kwetsbaar door een beperkt aanbod aan economische activiteiten. Small Island Tourism Economies hebben te lijden onder een combinatie van ondeelbare kosten en nadelen van schaal. In de publieke sector resulteert dit in hoge(re) kosten en een beperkt aanbod aan diensten. In de private sector is het probleem de marktconcentratie, waarmee gedoeld wordt op omvang en impact van bedrijven op een industrie en het gebrek aan diversificatie. Op een groot deel van de internationale eilanden is sprake van een sterke afhankelijkheid van één type industrie. Denk aan olie, visserij of de volledige afhankelijkheid van het toerisme. Een sterke teruggang van bijvoorbeeld toerisme op een eiland (door bijvoorbeeld rampen), maakt een eiland zeer kwetsbaar. Een ander nadeel betreft de handel van goederen die gepaard gaat met hoge transportkosten (Baldacchino, G. & Milne D., 2006). Wat verder opvalt is dat de arbeidsmarkt zeer beperkt en dun gezaaid is in relatie tot de beschikbaarheid van specifieke expertise. Geconstateerd wordt dat er een grote migratie (brain drain) van eilanden naar elders plaatsvindt, met name onder de jongeren en hoogopgeleiden. Dit leidt tot een meer geconcentreerd management in zowel de publieke als private sector en maakt dat individuen verantwoordelijk worden voor een breder palet aan werkzaamheden en taken. Daarnaast lijkt sprake te zijn van sterke seizoensgebondenheid in werk. De kleine omvang van een eiland zorgt tevens voor beperkingen in relatie tot de financiële sector, aangezien vele eilanden beperkte financieringsmogelijkheden hebben door een geconcentreerde bankensector. Kleine banken staan op achterstand in de directe concurrentie met grote banken. Door de beperkte schaalomvang kunnen ze bovendien niet profiteren van impliciete overheidsgaranties waar systeembanken wel op terug kunnen vallen. Daarnaast kennen ze een hoge ‘loan to deposit ratio’, wat betekent dat er relatief veel is uitgeleend ten opzichte van de funding die ze hebben in de vorm van spaargeld en aangetrokken funding op de kapitaalmarkt. Dit hindert de bereidheid tot investeren en daarmee de groei (Small States Report, 2000).

21

3.5 Politieke afhankelijkheid Tot slot is de politieke situatie mede bepalend in het wel of niet succesvol zijn van eilanden, ondanks alle handicaps die eilanden van nature al hebben. Met name de eilanden die deels of volledig (politiek) onafhankelijk zijn van het vasteland bleken tot op heden goed in staat een eigen koers te varen. Politieke onafhankelijkheid maakt dat eilanden in staat zijn om het eigen migratie- en woonbeleid beter te reguleren. Hierdoor wordt economische activiteit op het eiland gestimuleerd en blijkt de lokale werkloosheid veelal lager. De eigen invloed om te sturen wordt minder naar gelang de politieke verbondenheid met het vasteland groter is. Dit maakt eilanden politiek kwetsbaar en niet in staat om op snelle en adequate wijze maatwerk te leveren (Armstrong et al., 2006). Met name de eilanden binnen Europa worden sterk beïnvloed door weten regelgeving vanuit het vasteland. Dit geldt bijvoorbeeld voor de Griekse en Britse eilanden, maar ook voor de eilanden binnen het gehele Waddengebied. Europa heeft het standpunt dat een geïsoleerde ligging om speciaal (politiek) ingrijpen vraagt. Hierdoor is de invloed van vele factoren, zoals onder andere de belasting, op de eilanden erg groot. Deze eilanden hebben minder eigen privileges omdat zij gebonden zijn aan landelijke politieke wetgeving en daar vanuit gaande kansen en beperkingen (Armstrong et al., 2006). Deze karakteristieken vertalen zich in een aantal macro-economische gevolgen, zoals een hoge bereidheid tot handel (import en export) buiten de eilanden en veel regulering vanuit de overheid. 3.6 Theoretisch kader toegepast Er is voldoende bewijsmateriaal dat SITE’s in staat zijn geweest economische groei te realiseren, waarbij de levensstandaard vergeleken met het vasteland gelijk of zelfs hoger is (Favaro & Peretz, 2008). Vanuit het theoretisch kader over Small Island Tourism Economies zijn een drietal hoofdcategorieën te onderscheiden die bijdragen aan het wel of niet succesvol zijn van eilanden. Dit zijn geografische variabelen, economische variabelen en de politieke afhankelijkheid van eilanden in relatie tot het vasteland. Er is voor gekozen een vergelijking te maken met de relatief kleinere eilandengroepen binnen Europa. Dit omdat deze geografisch dicht(er)bij liggen en acteren in dezelfde Europese markt. Het onderzoek van Amstrong over de ‘Economic Performance of Greek and British Small Islands’ concentreert zich op twee EU staten, namelijk Griekenland en Groot Brittannië. Beide staten kennen een groot aantal eilandeconomieën, die gekenmerkt worden door een geïsoleerde ligging en geografische beperkingen. Kenmerken van deze eilanden zijn geanalyseerd teneinde iets kunnen zeggen over het type eiland en welke factoren bijdragen in het wel of niet succesvol zijn van deze eilanden . In dit onderzoek worden zestig Britse eilanden en drieënzestig Griekse eilanden met elkaar vergeleken. Het onderzoek start met een studie over het economisch functioneren van (kleine) afgelegen eilanden en welke rol geografische karakteristieken spelen. Vervolgens wordt een clustermethodiek besproken waarbij verschillende eilanden in een van vier mogelijke clusters toebedeeld worden aan de hand van overeenkomende kenmerken, waarna duiding gegeven wordt aan elk van de afzonderlijke clusters van minder succesvol tot succesvol. In navolging op deze analyse is voor de Nederlandse Waddeneilanden een overeenkomstige analyse gedaan, waarna de uitkomsten vergeleken zijn met de clusters waarin de Britse en Griekse eilanden vallen. Ondanks de beperking van data bleek het mogelijk een zekere mate van geografische en economische basisgegevens te verkrijgen, waarmee eilanden onderling te vergelijken zijn. De geografische variabelen geven inzicht in de omvang, de bereikbaarheid van een eiland en mogelijke toegang tot andere markten. Meer geconcretiseerd betreft dit de: • Bevolkingsomvang (en bevolkingsdichtheid); • Oppervlakte van een eiland; • Afstand tot het vaste land; • Afstand tot de hoofdstad; • Aanwezigheid van een vliegveld; Daarnaast zijn er diverse economische factoren die bijdragen aan het succes van eilanden. De werkgelegenheid, werkloosheid en specialisatie van een eiland is hierin bepalend. Hierbij kan gedacht aan de visserij, landbouw, industrie, diensten of toerisme. Tot slot is de status (wel of niet soeverein) als variabele opgenomen. 22


De volgende kenmerken zijn geanalyseerd: • Werkgelegenheid irt totale beroepsbevolking • Werkloosheid • Sector • Status Na toepassing van een clusteranalyse en het duiden van verschillen en overeenkomsten tussen de Britsen en Griekse eilanden zijn deze (in hoofdlijnen) ingedeeld in vier eilandtypologieën (zie figuur 3). Cluster 1 & 2 zijn minder succesvol en de clusters 3 & 4 zijn succesvol. Voor de uitwerking van deze analyse wordt verwezen naar bijlage 1 van dit rapport. Figuur 3. Eilandtypologieën

Bron: Small States Report (2000)

Toepassing op de Nederlandse Waddeneilanden Voor de Waddeneilanden is een soortgelijke clusteranalyse uitgevoerd. Op basis van deze analyse blijkt dat de Nederlandse Waddeneilanden de meeste overeenkomsten hebben met de Britse en Griekse eilanden, die onder categorie 4 vallen. Ze zijn het best te typeren als klein, (deels) goed bereikbaar, succesvol en matig gediversifieerd. De Waddeneilanden kennen een gemiddeld landoppervlak van 81 km2 en zijn daarmee gemiddeld wel kleiner dan de Britse en Griekse eilanden. Het belangrijkste kenmerk van dit cluster is dat het succesvolle en gediversifieerde eilanden zijn met een hoge economische activiteit. Dit zie je terug in een hoge werkgelegenheid (ook bij vrouwen) en een lage werkloosheid. De werkgelegenheid in de dienstensector (en toerisme) is buitengewoon hoog vergeleken met de overige eilanden en de eilanden hebben een relatief goede bereikbaarheid in relatie tot het nabijgelegen vasteland. Bovendien is de bereikbaarheid tot de hoofdstad binnen dit cluster het grootst. 3.7 Conclusie Op basis van onderzoek naar Small Island Tourism Economy’s blijkt dat de economische ontwikkeling van kleine eilanden zowel afhankelijk is van landschapsecologische (denk aan geografie of klimaat) als institutionele factoren (denk aan de politieke (on)afhankelijkheid). Vanuit institutioneel oogpunt blijkt dat kleine eilanden tot op heden prima in staat zijn geweest om succesvol te zijn, mits zij de juiste beleidsstrategie kiezen. Ook blijkt dat eilanden die (deels) politiek afhankelijk zijn van het vasteland goed in staat zijn om een eigen en succesvolle koers te varen. Vanuit landschapsecologisch perspectief blijkt verder dat kleine omvang niet per definitie leidt tot minder economische groei en dat geografische kenmerken (met name reliëf) naar alle waarschijnlijkheid wel bepalend zijn in relatie tot economische groei. Wanneer je de Nederlandse Waddeneilanden vergelijkt met de Britse en Griekse eilanden kun je concluderen dat de Nederlandse Waddeneilanden wat betreft eilandkenmerken, veel gelijkenis vertonen met de diverse Europese eilanden die al decennia in staat zijn geweest om goed te presteren. Ze zijn bereikbaar, succesvol en er is sprake van een zekere mate van diversiviteit. De Waddeneilanden bieden vergeleken met Europese eilanden een vergelijkbare basis voor een succesvolle ontwikkeling. Vanuit een landschapsecologisch oogpunt bieden de Waddeneilanden mede door het gevoerde ruimtelijke beleid een grote afwisseling van gebieden met een ecologische en economische waarde. Ze blijven echter kwetsbaar vanwege een beperkt aanbod aan economische activiteiten, hebben te lijden onder een sterke seizoensgebondenheid en een vergrijzingstoename doordat jongeren en hoogopgeleiden hun kansen elders zoeken. Tot slot blijft er de sterke afhankelijkheid van het toerisme. Dit maakt de Waddeneilanden vanuit de context van SITE’s erg kwetsbaar en daarmee minder bestand tegen externe schokken. Een beperkte diversificatie (Armstrong en Read, 2002), met teveel focus op het toerisme zorgt voor een sterke inkomensafhankelijkheid en een (te) zware belasting op de ruimtelijke omgeving. Ten behoeve van de nog uit te voeren regressieanalyse zullen diverse eilandkarakteristieken worden besproken die mogelijk van invloed zijn op de waarde van woningen. Dit gebeurt in hoofdstuk 6; dataanalyse. 23

Intermezzo VAN THEORETISCH KADER NAAR ONDERZOEKSHYPOTHESE

De probleemstelling van dit onderzoek schetst het beeld dat de toenemende vraag naar woningen op de Waddeneilanden bij een beperkte toename van de woningvoorraad, de woningprijzen verder zal doen opdrijven. Het doel van dit onderzoek is om de invloed van een Waddeneiland ligging op de woningprijs vast te stellen, dit vergeleken met het nabijgelegen vasteland. Dit kader geeft nadere duiding aan de gekozen onderzoekshypothese, onderbouwd vanuit het theoretisch kader. Theoretisch kader Het theoretisch kader van dit onderzoek geeft de onderbouwing dat woningprijzen op een hoog abstractieniveau bepaald worden door macro-economische factoren. Op een lager niveau blijkt dat woningprijzen meer verklaard worden door (de vraag naar) specifieke woningen omgevingskenmerken. Uit onderzoek naar Small Island Tourism Economy’s blijkt dat sprake is van specifieke eilandfactoren die een rol spelen bij een succesvolle economische ontwikkeling van kleine eilanden. Hieruit blijkt dat kleine eilanden zowel afhankelijk zijn van landschapsecologische (denk aan ligging, geografie of klimaat) als institutionele factoren (denk aan de politieke (on)afhankelijkheid). Wanneer je de Nederlandse Waddeneilanden vervolgens vergelijkt met de Britse en Griekse eilanden kun je concluderen dat de Nederlandse Waddeneilanden wat betreft eilandkenmerken, veel gelijkenis vertonen met diverse Europese eilanden die al decennia lang in staat zijn geweest om goed te presteren. Verwachting De verwachting op basis van het theoretisch kader is dat een Waddeneiland ligging invloed heeft op de woningprijs. Als nulhypothese wordt gesteld dat: H0: De ligging op een Waddeneiland geen invloed heeft op de woningprijs. De alternatieve hypothese is dat: H1: De ligging op een Waddeneiland wel invloed heeft op de woningprijs.

24


http://www.dw.com/image/0,,15820886_303,00.jpg

25

Fano

Mando Romo

Sylt

Eilanden van Schleswig-Holstein

St. peter-ording

Het is interessant de Nederlandse Waddeneilanden ook te bezien vanuit deze

perspec-

tieven.

Nordeney Borkum

26


Bron: http://www.waddensea-secretariat.org/sites/default/files/downloads/map.jpg

4. BESCHRIJVING ONDERZOEKSGEBIED 4.1 Inleiding Alvorens een antwoord kan worden gegeven op de vraag in hoeverre een Waddeneiland ligging invloed heeft op de woningprijs volgt een beschrijving van het onderzoeksgebied. Dit onderzoek richt zich op een analyse van koopwoningen in het Nederlandse Waddengebied en de noordelijk gelegen regio’s van het vasteland. Het Waddengebied geniet in Nederland en vanuit internationaal perspectief een bijzondere status. Het is het natuurgebied met de grootste omvang in Nederland, waarbij het tegelijkertijd één van de belangrijkste wetlands is op mondiaal niveau. Het doorkruist daarbij drie landen, te weten Nederland, Duitsland en Denemarken (zie kader). Onder het waddengebied wordt verstaan de Waddenzee, de Waddeneilanden, de zeegaten tussen de eilanden, de Noordzeekustzone tot 3 zeemijl uit de kust en het grondgebied van de aan de Waddenzee grenzende vastelandsgemeenten (Bron: Pkb). Aangezien het Waddengebied breder is dan alleen het Nederlandse Waddengebied, rechtvaardigt dit een korte toelichting. Een kijkje over landsgrenzen geeft inzicht in de verschillen en overeenkomsten binnen het internationale Waddengebied. Duitse Wadden Kenmerkend voor het Duitse Waddengebied is het kusttoerisme en de ‘Sauberkeit’, wat staat voor de zuiverheid en schone omgeving. Het Duitse Waddengebied staat ook bekend om haar cruisetochten vanuit Hamburg en Bremerhaven, in het bijzonder naar Scandinavië̈. Gelijk aan het Nederlandse Waddengebied onderscheid het Duitse Waddengebied zich door de aanwezigheid van meerdere Waddeneilanden en een deel vasteland. Waar in Nederland de recreatie en het toerisme op het vasteland achterblijft, zijn deze in Duitsland op het vasteland wel sterk ontwikkelt. De eilanden van Ost-Friesland (Borkum, Norderney e.a.) tot aan de kust St. Peter-Ording en het eiland Sylt, vormen samen met het vasteland een solide toeristische basis. De eilanden van Schleswig-Holstein zijn de sterkst ontwikkelde Duitse deelstaat als het gaat om toerisme en is gespecialiseerd in kuuroorden en therapeutische baden. Deense Wadden Het Deense Waddentoerisme is van een geheel andere aard. De Deense eilanden zijn gelegen in het Zuiden van Denemerken. De twee onbewoonde eilanden zijn Langli en Koresand. De bewoonde eilanden zijn Rømø, Mandø en Fanø. Rømø ligt het meest zuidelijk en kent een oppervlakte van 130 km2. Het inwonersaantal is kleiner dan 1000 inwoners en het eiland is door een dam verbonden met het vasteland. Het eiland is met name afhankelijk van toerisme, visserij en handel. Mandø is het kleinste Waddeneiland. Het eiland heeft een oppervlakte van 8 km² en is wat betreft wonen sterk beperkt. Het eiland leeft met name van het toerisme en de veeteelt. Het eiland is bereikbaar vanuit het vasteland door twee toegangswegen die bij hoogwater onbruikbaar zijn. Fanø is het meest noordelijk gelegen en kent een oppervlak van 56 km2. Het eiland heeft circa 3000 inwoners en kan via veerpont bereikt worden. 4.2 Tweedeling onderzoeksgebieden Dit onderzoek richt zich specifiek op het Nederlandse Waddengebied, met een deel vasteland. Om een beeld van het onderzoeksgebied te verkrijgen volgt een beschrijving van de Waddeneilanden, alsmede het vastelandsdeel (van het Waddengebied). De regio’s gelegen op het vasteland vormen samen het ‘vasteland’. De vijf afzonderlijke Waddeneilanden Texel, Vlieland, Terschelling, Ameland en Schiermonnikoog vormen samen ‘De Waddeneilanden’. Figuur 4 geeft geografisch inzicht in het onderzoeksgebied. 27

Kengetallen Wadden Tabel 2. Overzicht wonen, werken, onderwijs en zorg

Bron: Vries, de (2013)

Tabel 3. Overzicht bevolking Nederlandse Waddeneilanden

Bron: Vries, de (2013)

28


Figuur 4. Onderzoeksgebieden

Bron: Sijtsma 2008

4.3 De Waddeneilanden De Waddeneilanden worden om uiteenlopende redenen als ‘bijzonder’ ervaren. Voor elk van de Waddeneilanden geldt dat sprake is van diverse ontwikkelingen en dilemma’s, die veelal ‘eiland eigen’ zijn. Enkele van deze ontwikkelingen zie je op elk eiland terug. Denk hierbij aan de ontwikkeling op de woningmarkt waarbij een beperkt aanbod (in combinatie met een beperkte nieuwbouw), met een toenemende vraag zorgt voor hogere woningprijzen. Met als gevolg dat de oorspronkelijke eilandbewoner moeilijker een betaalbare woning verkrijgen kan. De vraag naar woningen op de Waddeneilanden is echter niet altijd geweest, zoals deze nu is. Historie In de 19de eeuw bleek het vestigingsklimaat een bedreiging voor bewoning op de Waddeneilanden. De veiligheid was in het geding door overstromingen en door verstuivingen. Er was een sterke afhankelijkheid van de landbouw en visserij en de Waddeneilanden waren zeer dun bevolkt. In het begin van de 20ste eeuw kwam er meer focus op het duinbeheer en de ontwikkeling van recreatieve mogelijkheden, mede door economische hulp vanuit de Rijksoverheid. Dit betekende het begin van de opkomst van de openluchtrecreatie, waarna in de jaren 90 een verschuiving van de recreatievraag volgde binnen de Europese context. De vraag naar een woning op de Nederlandse Waddeneilanden is sindsdien alleen maar toegenomen. Door de beperkte mogelijkheden tot aankoop van een (recreatie)woning op de Deense Waddeneilanden, als gevolg van het aangescherpte migratiebeleid, verschuift een deel van de Duitse vraag bijvoorbeeld richting de Nederlandse Waddeneilanden. De vraag neemt daarnaast verder toe onder invloed van een toenemende koopkrachtige ouder wordende generatie met een goed pensioen, met een vergrijzing van de Waddeneilanden tot gevolg. Deze combinatie vormt inmiddels een bedreiging voor de leefbaarheid op de Waddeneilanden. De vergrijzing maakt mede dat sprake is van een terugloop van essentiele voorzieningen voor vaste eilandbewoners. Tegelijkertijd is sprake van een versterkte Europese natuurregelgeving, die maakt dat nieuwe ontwikkelingen (deels) op slot worden gezet, met als gevolg een vrijwel gelijkblijvend aanbod aan woningen. Enkele kengetallen van de Waddeneilanden die deze ontwikkelingen onderschrijven, staan in het kader links (tabel 2 & 3) beschreven. Landschapsecologische analyse Waddeneilanden Het landschap op de Waddeneilanden kent een sterk eigen karakter. Een landschapsecologische analyse geeft inzicht in welke processen bepalend zijn geweest vanuit historisch en toekomstig perspectief. Dit proces laat zich samenvatten in figuur 5.

29

Figuur 5. landschapsecologische processen

Bron: Molen et al., (2010)

Vanuit landschapsecologisch perspectief zijn een aantal aspecten relevant. Het (veranderende) klimaat is door de temperatuurstijging een belangrijke factor. De duinen op de Waddeneilanden krijgen het zwaarder te verduren ten gevolge van extreem weer en de zeespiegelstijging. Dijkverzwaring in de vorm van ‘harde’ en ‘zachte’ dijken (en bredere kwelders) zullen hierdoor noodzakelijk zijn. Hierbij staat multifunctionaliteit gebruik centraal en wordt er gezocht naar een combinatie van natuurontwikkeling, recreatief medegebruik en economische ontwikkeling. Vanuit geologisch oogpunt zijn de Waddeneilanden zandlichamen die het product zijn van de afzettingen uit de Rijn, Maas en het Schelde systeem. Deze riviersystemen spugen weinig zand meer door antropogene beïnvloeding. Dat betekent dat de eilanden op de lange termijn weglopen (vanaf de monding van de rivieren) en afslijten (Rijksdienst voor het Cultureel Erfgoed, 2009). Een deel van de eilanden bestaat verder uit polders (feitelijk uit antropogene landschappen), die niet of in beperkte mate bijdragen aan het Waddengevoel. Het Waddengevoel wordt met name bepaald door de aanwezigheid van natuurlijke landschappen. Met betrekking tot de waterhuishouding kan opgemerkt worden dat sprake is van een beperkte zoetwaterbel onder de Waddeneilanden (mede door inzijging van regenwater) in een verder zoute omgeving. Bij een toenemende zeespiegelstijging wordt de voorraad zoetwater kleiner waardoor deze een bedreiging zal vormen voor de drinkwatervoorziening (Rijksdienst voor het Cultureel Erfgoed, 2009). Deze landschapsecologische thema’s zijn van directe invloed op de economische ontwikkeling van de Waddeneilanden en hebben daarmee indirect invloed op de (bestaande) inpassing van woningen en de hieruit ontstane vraag- en aanbodverhoudingen. Institutionele factoren (de regels, wetten en instellingen) zijn hier (deels) een afgeleide van. Een disbalans van deze factoren kunnen de verhoudingen in vraag en aanbod naar woningen in de tijd, sterk doen veranderen. Deze omstandigheden tezamen maken dat er in relatie tot het bodemgebruik op de Waddeneilanden uitsluitend mogelijkheden bestaan voor duurzame ontwikkelingen. Indien deze samen oplopen bestaan er mogelijkheden om het unieke woonmilieu veilig te stellen en wellicht uit te breiden. Figuur 6a. Banengroei

Werkgelegenheid Waddeneilanden Ondanks de woningdruk en de afhankelijkheid van recreatie en toerisme blijkt dat de Waddeneilanden de groei aan banen in de nationale economie niet heeft kunnen bijbenen. Figuur 6a toont de groei van de totale werkgelegenheid in het Waddengebied ten opzichte van de nationale groei, voor de crisisjaren. Bij vergelij-king van de gemiddelde jaarlijkse groei tussen 1997 met die van 2007, heeft de nationale economie een groei van 19,4 30


procent laten zien. Terwijl de Waddeneconomie slechts 5,3 procent is gegroeid. De eilanden hebben het hierbij met 11,8 procent groei wel beter gedaan dan de kust met slechts 4,5 procent. Daar komt bij dat bijna 30 procent van de bedrijven op de Waddeneilanden gericht is op het toerisme, wat zorgt voor bijna 40 procent van de werkgelegenheid. De sterke specialisatie naar het toerisme zorgt echter ook voor een eenzijdig (en seizoensgebonden) aanbod qua werkzaamheden. Ondanks het gegeven dat toerisme de grootste inkomstenbron is, baart de verdere opwaartse ontwikkeling van toerisme en recreatie zorgen. Toerisme legt een groot beslag op de ruimtelijke capaciteit, waarmee het behoud van de aanwezige landschaps- en natuurkwaliteiten sterk onder druk is komen te staan. Ecologische effecten kunnen daarbij onomkeerbare gevolgen hebben. Belangrijk in het kader van kwetsbaarheid is de zogenaamde “carrying capacity” van de Waddeneilanden. Feitelijk de verantwoorde ontwikkeling binnen de grenzen van de draagkracht.

Toenemende vergrijzing Parallel hieraan zien we een verandering in de bevolkingsdynamiek. De prijsstijging van woningen gaat gepaard met een lange termijn ontwikkeling die uitgaat van een eenzijdig consumptielandschap dat straks slechts toegankelijk is voor een kapitaalkrachtige elite. Het vertrek van jonge(re) hoogopgeleide mensen leidt bovendien tot verdere vergrijzing. Institutionele factoren De gemeenten trachten het woningbezit voor diegenen die niet economisch gebonden zijn daarom (fors) te beperken. De stijgende behoefte aan (recreatie)woningen wordt evenwel op verschillende manieren bediend, wat de laatste jaren tot een forse stijging van het aantal appartementencomplexen heeft geleid. Dit heeft directe gevolgen voor de leefbaarheid op de eilanden. Een dergelijke ontwikkeling staat het behoud van de ruimtelijke begrenzing en de karakteristieke uitstraling van bestaande woonomgevingen mede in de weg (Waddenacademie, 2009). Dit is één van de redenen waarom de provincies Noord-Holland en Friesland onder andere een stabilisatiebeleid voeren om de ontwikkeling van het toerisme enigszins te beperken (Provincie Noord-Holland, 2005; Provincie Friesland, 2007). De provincie Friesland heeft in haar streekplannen daartoe stabilisatiemaatregelen getroffen in relatie tot de maximale overnachtingcapaciteit om de kwaliteit van de open ruimte te waarborgen. Hierin is mede voorzien dat er voor Ameland en Terschelling lichtelijk meer mogelijkheden zijn, dan voor Vlieland en Schiermonnikoog. Om de eilandbeleving te optimaliseren heeft de Provincie Noord-Holland een soortgelijke maatregel geformuleerd door een maximaal aantal overnachtingsplaatsen te bepalen. Daarnaast voeren gemeentes een eigen recreatiebeleid dat verankerd is in de bestemmingsplannen. Naast eigen beleidskaders worden de Waddeneilanden ook beïnvloed door weten regelgeving vanuit het vasteland. De huisvestingswet is een sprekend voorbeeld waarbij landelijk beleid van toepassing wordt verklaard op de Waddeneilanden, maar in feite niet voldoet in deze vorm. In de huisvestingswet (2014) is opgenomen dat in de gemeentelijke huisvestingsverordening geen regels meer kunnen worden opgenomen door gemeentes in relatie tot de verdeling van woonruimte. Het voornaamste argument hiervoor is de keuzevrijheid en de vrije vestiging voor consumenten. Omdat de woningmarkt op de Waddeneilanden door het ‘insulaire karakter’ dermate anders is dan die in de rest van het land, is door de Tweede Kamer besloten een amendement op te nemen in de huisvestingswet zodat de Waddeneilanden de mogelijkheden behouden die ze nu ook hebben. Dit stelt de Waddeneilanden in staat regels te maken voor de verdeling van beschikbare woonruimte en voor wijziging van de samenstelling van de woonruimtevoorraad. De Waddeneilanden zijn hiermee in staat de schaarste enigszins te reguleren, ten behoeve van de categorie ‘eilanders’ die voor werk en inkomen sterk afhankelijk zijn van een woning op de eilanden. De sterk toegenomen vraag naar woningen (mede gevoed van buitenaf) is deels de reden om een dergelijke maatregel te treffen. De effectiviteit van deze uitzonderingsregel voor de Waddeneilanden moet echter nog steeds bewezen worden.

31

4.4 Het vasteland In het kustgebied van het vasteland is sprake van een groot onderscheid tussen het stedelijk en het landelijk gebied. De grootste steden op het vasteland waar bedrijvigheid plaatsvindt zijn Delfzijl, Harlingen en Den Helder. Deze steden worden verder gekenmerkt door een nautisch-maritieme sfeer door de aanwezigheid van havens en visserij. Daarnaast zijn er vele dorpskernen op het vasteland die zich kenmerken door een kleinschalig en authentiek aanzicht. Voor de diverse gemeenten van het vasteland geldt een sterk uiteenlopende identiteit. De gemeente Anna Paulowna staat bijvoorbeeld bekend om haar bollenvelden en de gemeente de Marne valt op door de aanwezigheid van vele sluiscomplexen, terpen en de aanwezigheid van een militair oefenterrein. Het vasteland kent een sterke agrarische identiteit wat bijdraagt aan de openheid van het landschap met vele vergezichten. Er zijn bovendien vele cultuurhistorische kenmerken die de regio’s sieren. Denk hierbij aan de vele boerderijen, terpen, dijken en kerken. Vanuit natuurlijk oogpunt tref je vele oude kreken, waters en geulen aan. Het vasteland wordt net als de Waddeneilanden (maar in net iets minder mate) getypeerd door een kalme, serene rust met duisternis en stilte als kwaliteiten. Figuur 6b. werkgelegenheid

De ontwikkeling op recreatief en toeristisch vlak is op het vasteland fors minder dan op de Waddeneilanden. De kuststrook van het vasteland heeft slechts in beperkte mate een aandeel in het toerisme, vergeleken met de Waddeneilanden. Het percentage werkgelegenheid ten opzichte van de totale werkgelegenheid blijft ook sterk achter bij de Waddeneilanden. Dit beeld wordt bevestigd door figuur 6b. De trend van de laatste jaren is echter wel dat de werkgelegenheid in de vrijetijdssector toeneemt in de kuststreek van het vasteland, waardoor haar regionale rol groter wordt. Er blijft echter een grote achterstand bestaan ten opzichte van de verblijfsrecreatie op de Waddeneilanden.

Bron: Sijtsma (2008)

Zorgelijk is tot slot de ontwikkeling in relatie tot de kleine(re) dorpen op het vasteland. Hierbij treedt er een verschuiving op in de aantrekkelijkheid van woon- en werklocaties. Vroeger waren wonen en werken veel sterker gekoppeld binnen het gebied. Voor werklocaties heeft het gebied veel van zijn aantrekkelijkheid verloren. Dit door schaalvergroting en toegenomen mobiliteit. Ook spelen er problemen rondom de leefbaarheid en zie je een terugloop van het voorzieningenniveau. Dit resulteert in een toemende leegstand van woningen met een neerwaarste ontwikkeling van de woningprijs tot gevolg. 4.5 Conclusie Er blijkt veel aandacht te zijn voor de ruimtelijke ontwikkeling. De overeenkomsten tussen de Waddeneilanden en het vasteland zijn dat voor beide regio’s gestreeft wordt naar een goede mix van ontmoetingsplekken en aantrekkelijke en gevarieerde woon- en bedrijfsmilieus, die voldoen aan de veranderende vraag. Uit onderzoek blijkt dat steden die niet volledig aan die vraag kunnen voldoen, uiteindelijk welvaartsverlies ondervinden (Vries, de & kessels, 2012). In de kleine dorpen dicht bij de Waddenkust is een neerwaartse ontwikkeling (in relatie tot werk en wonen) zichtbaar. Voor de Waddeneilanden geldt een soortgelijke trend, met het grootste verschil dat de belangstelling van buitenaf (met name onder de ouder wordende koopkrachtige elite) voor de Waddeneilanden steeds groter wordt. Een direct gevolg is dat het bestaande voorzieningenniveau (denk aan scholen en opvang), mede door de seizoensgebondenheid, sterk onder druk is komen te staan. Vergeleken met het vasteland spelen landschapsecologische factoren op de Waddeneilanden een meer bepalende rol. Er zijn veel restricties die, indien ze zouden worden versoepeld, grote risico’s voor de Waddeneilanden met zich mee brengen. De kwalitatief open ruimte kan maar één keer volgebouwd worden. Ruimtelijke restricties borgen tegelijkertijd het behoud van natuurlijke rijkdommen en leiden tot schaarste van grond op de meest aantrekkelijke plekken (Vries, de & kessels, 2012). De kwaliteit van wonen op de Waddeneilanden wordt mede bepaald door deze schaarste (denk aan kleine kernen met een kwalitatief rijke omgeving). De realisatie van extra woningen blijkt derhalve geen duurzame oplossing. Gezocht wordt naar andere mogelijkheden 32


die zowel de woonvraag faciliteren als de omgevingskwaliteiten ondersteunen. Waar het wenselijke evenwicht ligt tussen restrictie en vrijheid op de Waddeneilanden is moeilijk te bepalen. Daar komt bij dat woningzoekenden zich niet langer naar elke willekeurige locatie laten dirigeren. Mensen willen op betekenisvolle plekken wonen (Vries, de & kessels, 2012). De toenemende vraag naar woningen op de Waddeneilanden lijkt dit te onderschrijven.

33

MEERVOUDIGE REGRESSIE LAAT DE SAMENHANG TUSSEN MEERDERE VARIABELEN ZIEN. DOOR MEER KENMERKEN (X) TOE TE VOEGEN WORDT ER STEEDS MEER VARIANTIE (Y) VERKLAARD.

Y

X3

X1 X2

34


5. EMPIRISCH MODEL 5.1 Inleiding Het doel van dit onderzoek is vast te stellen welke invloed een eiland ligging heeft op de woningprijs. Dit kan worden vastgesteld door toepassing van een regressiemodel. Hiertoe is eerst op basis van het theoretisch kader in hoofdstuk 2 en 3 onderzocht welke factoren van invloed kunnen zijn op de waarde van woningen. Voordat in hoofdstuk 6 (dataanalyse) zal worden vastgesteld welke woningen omgevingskenmerken opgenomen dienen te worden in het regressiemodel, zal in dit hoofdstuk de achtergrond en de toepassing van het regressiemodel besproken worden. In essentie kan middels een regressiemodel achterhaald worden welke bijdrage individuele kenmerken hebben op de woningprijs. 5.2 Achtergrond regressieanalyse De behoefte tot het vaststellen van de waarde van vastgoed is door de jaren heen toegenomen. Mede omdat uiteenlopende groepen mensen en/of instanties baat hebben bij de waardering van het vastgoed (en in dit specifiek geval voor woningen). Denk hierbij aan de (ver)kopers op de woningmarkt of aan overheidsinstellingen die in het kader van het heffen van belasting op de onroerende zaak een WOZ dienen vast te stellen. Tot slot kan er gedacht worden aan banken die bij het verstrekken van een hypothecair krediet de waarde van het onderpand moeten bepalen. In alle gevallen schakelt men hiervoor veelal een taxateur in die op basis van één (of soms een combinatie van) taxatiemethodiek(en) een waardeoordeel geeft. De meest toegepaste taxatiemethode voor woningen betreft de vergelijkingsmethode. Bij deze methode wordt een woning vergeleken met woningen die onlangs verkocht zijn. Gemeenten maken inmiddels op grote schaal gebruik van methodes waarbij modelmatig en systematisch de verkoopprijzen en de woningkenmerken van woningen onderling vergeleken worden, om zo tot een waardebepaling te komen. Het modelmatig bepalen van de waarde heeft mede hierdoor een enorme vlucht genomen. Het achterliggende doel van de modelmatige waardebepaling is het zoveel mogelijk objectiveren van de waardebepaling, het versnellen van de waardebepaling, de bijbehorende kostenreductie en het bevorderen van de transparantie. Modellen waarbij uiteenlopende kenmerken gebruikt worden voor de waardering worden ook wel hedonische modellen genoemd. De woorden ‘hedonisme’ en ‘hedonist’ zijn in deze afgeleid van het Oudgriekse ‘ήδονή’, dat ‘lust’ of ‘genot’ betekent. Een hedonisch model betreft een meervoudige regressieanalyse waarbij de bijdrage van bijvoorbeeld verschillende woningen woonomgevingskenmerken aan de woningprijs onderzocht wordt. De basis van het hedonisch model is een lineaire regressieanalyse, waarbij afzonderlijke hedonische coëfficiënten te interpreteren zijn als schaduwprijzen van afzonderlijke kenmerken. De bruikbaarheid van hedonische modellen is mede gebaseerd op het gegeven dat woningen en hun omgeving verschillend zijn. Ze zijn sterk onderscheidend in de samenstelling van aanwezige karakteristieken, maar ook vanwege de uiteenlopende waardering door kopers. Eén van de eersten die een vorm van modelmatige waardebepaling toepasten voor residentieel vastgoed waren Lancaster en Rosen (1974). Dit middels een meervoudige lineaire regressieanalyse, waarbij de transactieprijs (per m2) van een woning als afhankelijke variabele is opgenomen en de verschillende kenmerken (bijvoorbeeld de op

35

pervlakte, het aantal kamers, etc.) als onafhankelijke kenmerken. Met deze methode wordt het mogelijk de waarde van afzonderlijke woningen omgevingskenmerken in te schatten. De hedonische prijsmethode wordt in Nederland in toenemende mate gebruikt en wordt toepast op verschillende onderzoeksgebieden. In relatie tot de Nederlandse woningmarkt zijn meerdere onderzoeken gedaan die enige relevantie hebben voor dit onderzoek, namelijk onderzoek naar de invloed van geluidsoverlast en invloed van geluidshinder (Navrud, 2002; Nelson, 2004), de aanwezigheid van groen (Gullicher, 2008) en de invloed van de plek (Visser & van Dam, 2006) op woningprijzen. Daarnaast is vanuit internationaal perspectief onderzoek gedaan om via regressieanalyse een schatting te maken van hedonische woningprijzen (Malpezzi, 1996) en de waardering van open ruimten (Bastian, et al., 2002). Daarbij is vooral gekeken naar locatiespecifieke factoren, zoals de aanwezigheid van en de afstand tot groen, openbaar vervoer, scholen en dergelijke. 5.3 Model Door toepassing van een regressiemodel kunnen causale verbanden tussen opgenomen kenmerken verklaard worden. Een regressieanalyse geeft inzicht in de samenhang tussen twee of meer kenmerken. In dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van een meervoudige regressieanalyse. Hierbij is er sprake van één endogeen (te verklaren) variabele en meerdere exogene (verklarende) variabelen. Los van het vaststellen van de correlatie tussen kenmerken, staat de vraag centraal in hoeverre een ‘afhankelijke variabele’ kan worden voorspeld uit een aantal ‘onafhankelijke variabelen (kenmerken)’. Een afhankelijke variabele betreft een variabele waarover een voorspelling gedaan wordt. Deze staat niet vast voorafgaand aan het onderzoek. Deze zal worden gemeten en staat onder invloed van de onafhankelijke variabele(n). Er worden voorspellingen over gedaan. De onafhankelijke variabele wordt in andere woorden ook de effectvariabele genoemd, deze zorgt immers voor het te meten effect (Baarda, 2009). Een onafhankelijke variabele (ook wel predictor genoemd) betreft een variabele die gebruikt wordt om voorspellingen op te baseren en betreft een vaststaande variabele. Het staat vast welke waarde de variabele aanneemt in de meting die wordt uitgevoerd. Met behulp van deze variabele kan het effect worden gemeten op de afhankelijke variabele. Op basis van de onafhankelijke variabele kunnen dus voorspellingen worden gedaan. Zo kan mede vastgesteld worden in hoeverre er een relatie is tussen twee of meerdere variabelen (Baarda, 2009).

Lineaire verbanden Van belang is dat kan worden vastgesteld of de te analyseren verbanden wel of niet ‘lineair’ zijn. Daarmee wordt duidelijk of een correlatie of regressie zinvol is of dat deze dermate afwijkt van een lineaire relatie (het verband is bijvoorbeeld kromlijnig) dat een correlatie- of regressiecoëfficiënt weinig zegt of toevoegt. Het doel van een correlatie is zicht te krijgen op de verbanden tussen kenmerken. De uitkomst van een correlatie ligt per definitie altijd tussen -1 (perfect negatief verband) en +1 (perfect positief verband). Aanvullend moet worden bepaald of de correlatie statistisch gezien ‘significant’ is. Wanneer de uitkomst van de statistische toets kleiner is dan 0,05 wordt gesproken van een significant effect. Dit betekent dat de kans kleiner dan 5 procent is dat betreffende waarden gevonden worden, dit terwijl er geen verband tussen kenmerken bestaat. Daarbij geldt verder dat hoe kleiner deze waarde, des te groter de kans dat betreffende uitkomst niet toevallig is. 5.4 Meetniveau’s Een belangrijke voorwaarde voor regressieanalyse is dat in principe alleen gewerkt kan worden met interval- en ratiokenmerken die normaal verdeeld zijn. Bij een interval- en/of ratiokenmerken hebben onderlinge verschillen een betekenis. De transactieprijs van een woning is een voorbeeld van een intervalvariabele.

36


In dit onderzoek wordt ook gewerkt met onafhankelijke kenmerken die niet op ratio- of intervalniveau gemeten kunnen worden. Dit worden nominale of ordinale kenmerken genoemd. Ordinale kenmerken zijn kenmerken waar een duidelijk verschil tussen de kenmerken bestaat, waar sprake is van een volgorde, maar waar het verschil niet goed te duiden is. Denk aan de onderhoudsstatus van een woning. Deze kan slecht, matig of goed zijn. Tot slot zijn er de nominale variabelen. Deze zijn vaak kwalitatief en kunnen willekeurig gerangschikt worden, waarbij de volgordelijkheid er niet toe doet. Denk aan het type woning of het onderscheid in regio’s waarin betreffende woningen gelegen zijn. Dichotome kenmerken Aangezien het regressiemodel slechts cijfers leest zullen de in de dataset aanwezige nominale of ordinale kenmerken moeten worden omgezet naar cijfers. In dit geval kan worden gewerkt met dummy’s. Dummy’s zijn per definitie dichotoom en kennen slechts 2 mogelijke uitkomsten of waarden. Voor betreffende kenmerken geldt dat zij alleen de waarde 0 of 1 kunnen aannemen. Bij dummy’s wordt de impact (de feitelijke meer- of minderwaarde) van betreffend kenmerk ten opzichte van een referentiegroep vastgesteld. Een voorbeeld is het kenmerk ‘ligging op een eiland’, waarbij vastgesteld wordt of de betreffende woning ‘wel’ (1), of ‘geen’ (0) ligging op een eiland heeft. In dit geval is de laatstgenoemde ‘geen ligging op een eiland’ de referentiegroep. De betekenis van significantie in het geval van dummy’s is dat het verschil van de invloeden van de betreffende categorie en die van de referentiegroep op de afhankelijk variabele statistisch significant is. Bij een onafhankelijke variabele met twee categorieën wordt altijd één dummy-variabele aangemaakt. Betreft het een variabele met drie categorieën, dan resulteert dit in het opnemen van twee dummy’s in de regressieanalyse. Het aantal te gebruiken dummy’s in de regressieanalyse is er altijd één minder dan het aantal categorieën van de variabele. 5.5 Funcionele vorm Bij de uitvoering van een regressieanalyse zal vooraf de functionele vorm van het model moeten worden gekozen. Deze vorm kan variëren van lineair, semi-loglineair tot volledig loglineair. De afweging welke vorm het meest geschikt is hangt onder andere af van hoe afzonderlijke kenmerken (en onderliggende data) verdeeld is. Elke vorm laat ook een andere statistische relatie zien tussen de afhankelijke en onafhankelijke (verklarende) kenmerken (Li & Brown, 1980). Er zijn daarbij weinig economische theorieën die uitkomst bieden in relatie tot de afweging welke vorm het best passend is. Hieronder volgt voor elke vorm een korte toelichting en tot slot een afweging voor toepassing in relatie tot dit onderzoek. Lineaire vorm De basis betreft de lineaire vorm. Bij deze vorm is de relatie tussen onafhankelijke en afhankelijke kenmerken lineair en worden variabelen in absolute waarden weergegeven. Lineaire modellen gaan uit van een constante prijs van een kenmerk, desondanks de gebruikte hoeveelheid. De Beta’s (coëfficiënten) geven eenvoudig gezegd de prijs van het kenmerk weer. Semi-loglineair Indien prijzen van individuele kenmerken niet gelijk zijn (voor alle woningen) wordt vaak een semi-logaritmische vorm gebruikt. Deze vorm laat variatie toe in de prijs van een kenmerk. Dit model heeft de afhankelijke variabele als logaritmische waarde en de onafhankelijke variabelen als lineaire waarden. De regressiecoëfficiënt laat zien wat de verandering is (weergegeven als percentage) in de afhankelijke variabele, voor elke verandering van x betreffende de onafhankelijke variabelen. De relatie tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen is in deze niet-lineair te noemen (Malpezzi, 2003). Bij deze vorm is het ook mogelijk flexibiliteit in te bouwen aan de rechterzijde van de regressie formule door bijvoorbeeld dummy’s op te nemen.

37

Dubbel-logaritmisch De laatste vorm die kan worden toegepast is het dubbel-logaritmische model. Hierbij zijn beide variabelen (onafhankelijk en afhankelijk) weergegeven als logaritmes (met uitzondering van de dummy’s). De regressiecoëfficiënten laat de procentuele verandering in de afhankelijke variabele zien, dit bij elke procentuele verandering van de onafhankelijke variabelen. Het voordeel van een hedonische regressie is dat deze flexibiliteit biedt zodat een variatie van genoemde modellen ook een optie is. Afhankelijk van de (normale) verdeling van verschillende variabelen en de beschikbare data kan een mengvorm uitkomst bieden. Samenvattend In dit onderzoek is aan de hand van beschikbare data geanalyseerd welke vorm het beste passend is voor dit onderzoek. In dit onderzoek blijkt een lineaire regressie de meest logische keuze. Er zijn slechts twee variabelen (buiten de dummy variabelen) waarvan het natuurlijk logaritme vastgesteld kan worden, aangezien dit intervalvariabelen zijn. Dit betreft de afhankelijke variabele woningprijs per m2 en de onafhankelijke variabele inhoud. Beide variabelen voldoen bijna aan de eis van een normale verdeling waardoor een semi- of dubbel loglineaire regressie geen logische keuze is. In de verklaarde variantie van het logaritmisch model is slechts een verwaarloosbare stijging zichtbaar ten opzichte van de lineaire regressie. Volledigheidshalve is het logaritmische model als bijlage 4 van dit rapport. Een bijkomend voordeel van het toepassen van een lineaire regressieanalyse (zonder logaritme) is dat resultaten vanuit dit model het makkelijkst geïnterpreteerd kunnen worden. Het risico van een lineaire regressie is dat er problemen met heteroskedasticiteit kunnen optreden (Dunse & Jones, 1998). Het gevolg hiervan is een onjuiste voorspelling en ongelijke verdeling. Dit probleem voorkom je door toepassing van loglineaire regressie, waarvan op hun beurt de resultaten lastiger te duiden zijn. De randvoorwaarden waaraan lineaire regressie moet voldoen worden nader toegelicht in hoofdstuk 5.8. Tot slot is het van belang te wijzen op het feit dat de regressie met name wordt toegepast om de waarde van verschillende kenmerken van de woonomgeving (en meer specifiek de eiland ligging) te bepalen en niet om aan de hand van woningen omgevingskenmerken de woningwaarde te voorspellen. 5.6 Toepassing regressieanalyse Na verwerking van relevante data en de keuze voor het meest geschikte regressiemodel volgt de analyse. De formule van een enkelvoudige regressieanalyse kan als volgt worden weergegeven: y = α + βx. De lijn ‘y = α + βx’ heet de regressielijn. De beta ‘β’ in de formule wordt de regressiecoëfficiënt genoemd en geeft de helling van de regressielijn aan. De regressiecoëfficiënt laat zien hoeveel Figuur 7. regressielijn eenheden verandering in y gerealiseerd worden met één eenheid verandering in x. De coëfficiënt ‘α’ betreft een basiswaarde en heet het intercept of constante, dit is de y-waarde voor x = 0. Ter illustratie is in figuur 7 een enkelvoudige regressie uitgevoerd voor de gecorrigeerde verkoopprijs (gecorrigeerd voor het verkoopjaar), met als onafhankelijke variabele het aantal m2. De regressielijn die berekend is betreft de lijn die het meest passend is in relatie tot de meetgegevens. De regressielijn die door SPSS gevonden is geeft aan welke y-waarden er theoretisch gezien het best passend zouden zijn bij de x-waarden (in dit geval het aantal m2). Het verband is niet geheel linear te noemen aangezien de gemeten punten afwijken van de ideale lijn. Omdat we x als oorzaak en y als gevolg nemen, is de afwijking van elk punt gelijk aan de afstand tussen de stippen en de ideale lijn. 38


Bij meer kenmerken gaat het niet om een enkelvoudige regressie, maar om een meervoudige regressieanalyse. Dit betekent het volgende: Als je van een woning ‘A’ meerdere onafhankelijke kenmerken ‘x’ kent en als deze met ‘y’ blijken samen te hangen, dan ben je op basis van deze data (x1, x2, x3, etc.) in staat de waarde van ‘y’ te voorspellen. In dit geval nemen we de transactieprijs per m2 als afhankelijke variabele en het aantal beschikbare m2 en kamers als de twee onafhankelijke kenmerken. De formule van de meervoudige regressieanalyse wordt dan als volgt samengesteld: Tri = α + β1 * ln (BESCHIKARE_M2) + β2 * ln (AANTAL_KAMERS) + ε Waarbij: Tri = transactieprijs per m2 van woning i α = constante; β1 – β2 = regressiecoëfficiënten; (BESCHIKARE_M2) = Het aantal m2 meters van een woning; (AANTAL_KAMERS) = Het aantal kamers van een woning; ε = residu. In hoofdstuk 6 data analyse volgt een toelichting op de gebruikte data ter verwerking in het regressiemodel. 5.7 Gebruik SPSS Met behulp van het programma SPSS kan de betreffende statistische analyse worden uitgevoerd. SPSS biedt de mogelijkheid om grote hoeveelheden data te analyseren en de uitkomsten (output) inzichtelijk te maken door middel van diverse grafieken en tabellen. De belangrijkste toepassing van SPSS is het uitvoeren van een regressieanalyse waarbij de bijdrage van de onafhankelijke kenmerken aan de afhankelijke variabele getoetst wordt. De analyse kan in SPSS op drie verschillende manieren worden toegepast: •De enter-methode: Bij deze methode worden de onafhankelijke kenmerken tegelijk ingevoerd. Hierbij worden zowel de significante als niet significante kenmerken meegenomen in het resultaat. •De forward-methode: Bij deze methode zullen de onafhankelijke kenmerken 1 voor 1 in het model worden opgenomen. Dit gebeurt op basis van significantie. De eerste variabele die wordt opgenomen is de variabele met de laagste significantie. Dit is tegelijkertijd de onafhankelijke variabele met de hoogste enkelvoudige correlatie tot de afhankelijke variabele. Hierna worden de andere kenmerken met de laagste significanties in het model gestopt, waarbij de kenmerken die al zijn toegevoegd gelijk worden gehouden. Indien er niet langer significanties zijn, die aan de grenswaarde < 0,05 (wel significant) voldoen, dan is het model afgerond. •De stepwise-methode: Dit betreft een stapsgewijze methode. Hierbij worden slechts de kenmerken getoond, die een statistisch significante betekenis (< 0,05) hebben in het model. De kenmerken worden stapsgewijs en oplopend opgenomen in relatie tot hun significantie, waarbij begonnen wordt met het opnemen van de meest significante variabele. Net als bij de forward methode is het model klaar indien de significanties van de overgebleven kenmerken groter zijn dan 0,05. Kenmerken die reeds opgenomen zijn kunnen weer worden verwijderd wanneer een nieuwe variabele niet meer voldoet aan de max. grenswaarde van 0,05. De grenswaarde staat gelijk aan een F-waarde (F-toremove) van 3,84 (de F waarde 2,71 geldt bij een significantie van 0,10). De in dit onderzoek te doorlopen stappen ter uitvoering van de meervoudige regressie zijn als volgt gedefinieerd:

39

Stap 1: Als eerste wordt de Enter-methode toegepast om te achterhalen wat de verklaarde variantie is van de afhankelijke variabele (woningprijs per m2) door alle onafhankelijke kenmerken tegelijk in het model op te nemen. Het product van deze analyse betreffen zowel de significante als niet-significante kenmerken. Deze methode wordt toegepast om vast te stellen welke kenmerken dicht tegen significantie aanzitten of er ver buiten vallen. Stap 2: Vervolgens zal de stepwise methode worden toegepast. Het model kiest de kenmerken met een optimale verklaarbaarheid van de variantie. Dit met zo weinig mogelijk verklarende onafhankelijke kenmerken. Met de verklaarde variantie wordt bedoeld welk deel van de variantie in de ene variabele door de andere(n) wordt verklaard. Wat overblijft noemen we het deel onverklaarde variantie. 5.8 Randvoorwaarden model Eén markt Het regressiemodel stelt een aantal voorwaarden aan het gebruik ervan. Zo moet de woningmarkt bij voorkeur in evenwicht zijn en wordt in elk geval verondersteld dat het analysegebied beschouwd kan worden als één markt; dus met homogene goederen. In dit onderzoek onderscheiden we twee afzonderlijke hoofdmarkten, die van woningen en die van appartementen. Multicollineariteit Het uitvoeren van een regressieanalyse is gebonden aan een aantal randvoorwaarden. Belangrijk is dat de correlatie tussen onafhankelijke kenmerken niet te hoog is, zodat effecten van te sterk samenhangende onafhankelijke kenmerken uit elkaar kunnen worden gehouden. Dit probleem wordt ook wel getypeerd als multicollineariteit. De onderlinge samenhang kan worden vastgesteld door middel van een correlatiematrix, waarbij de grens voor onderlinge samenhang ligt op 0.65. Indien sprake is van multicollineariteit wordt de variabele met de laagste bijdrage aan het totaal van verklaarde variantie (en laagste regressiecoëfficiënt) buiten het model gelaten. 5.9 Conclusie In dit hoofdstuk is het empirisch model toegelicht. De basis betreft een korte literatuurbeschouwing waarbij de achtergronden van regressieanalyse besproken zijn. De analyse kan worden uitgevoerd aan de hand van twee typen regressiemodellen, de enter- en stepwise methode. Het doel van dit onderzoek is de relatie tussen de woningprijs per m2 als afhankelijke variabele en meerdere onafhankelijke kenmerken vast te stellen. In dit geval is een meervoudige regressieanalyse het meest geëigende model. Voor toepassing van de meervoudige regressie zullen alle afzonderlijk kenmerken beoordeeld moeten worden op hun geschiktheid in relatie tot het meetniveau. Nominale en ordinale kenmerken dienen te worden omgezet in dummy’s zodat deze als input voor het model gebruikt kunnen worden. Bij de uitvoering van een regressieanalyse is het van belang de juiste functionele vorm van het model te kiezen. Deze vorm kan variëren van lineair, semi-loglineair tot volledig loglineair. Alle intervalvariabelen in dit onderzoek blijken te voldoen aan de eis van een normale verdeling waardoor een lineaire vorm de beste keus lijkt. Het bijkomende voordeel is dat de resultaten bij deze vorm ook het makkelijkst te interpreteren zijn. De meervoudige regressie zal uitgevoerd worden aan de hand van de in hoofdstuk 6 beschreven kenmerken, waarbij rekening wordt gehouden met de gestelde randvoorwaarden voor regressieanalyse. Hierbij wordt onder andere gelet op de onderlinge samenhang van kenmerken. Deze mag bij lineaire regressie niet te hoog zijn.

40


De meervoudige regressie wordt uitgevoerd volgens de beschreven methode en processtappen met behulp van het statisch programma SPSS. Het product van de meervoudige regressie is een model, waarbij zoveel mogelijk variantie verklaard wordt met zo min mogelijk kenmerken.

41

Data

Bijdrage ligging (constante)

Inhoud woning (per m3)

Type woning

42


analyse

6. DATA ANALYSE 6.1 Inleiding Om een uitspraak te kunnen doen over de invloed van een eiland ligging op de woningprijs worden meerdere kenmerken geanalyseerd. Dit zijn de kenmerken waarvan vooraf, op basis van het theoretisch kader, verondersteld kon worden dat deze effect zouden hebben op de woningprijs. Het doel is voor alle kenmerken te bepalen welke bijdrage ze afzonderlijk leveren en in hoeverre de bijdrage significant is. Dit doel bereiken we door de toepassing van het in hoofdstuk 5 beschreven meervoudige regressiemodel. De basis voor betrouwbare resultaten is echter een geschikte en volledige dataset waarbij kenmerken zijn opgenomen die mogelijkerwijs invloed uitoefenen op de woningprijs. Dit hoofdstuk geeft een toelichting op de gebruikte data, waarna de belangrijkste statistieken aan de orde komen. 6.2 Data ten behoeve van het model Teneinde een meervoudige regressieanalyse uit te kunnen voeren is een grote hoeveelheid woningtransacties met woningen omgevingskenmerken een randvoorwaarde. De hedonische methode kent slechts een hoog betrouwbaarheidsgehalte indien de verkregen transactiegegevens betrouwbaar en volledig zijn (met name in relatie tot de kenmerken van een transactie). Als een volledige dataset ontbreekt wordt de betrouwbaarheid van de regressieanalyse sterk minder. Voor dit onderzoek is gebruik gemaakt van een dataset van de Nederlandse Vereniging van Makelaars (NVM). De NVM heeft over een lange periode een grote en betrouwbare dataset opgebouwd. De database van de NVM geeft inzicht in de gerealiseerde transactiecijfers en is eenvoudig te controleren. Voor het onderzoeksgebied bleken 13.000 transacties beschikbaar, verdeeld over de periode 1995 t/m 2014. Het databestand is per transactie opgebouwd uit meerdere woningen omgevingskenmerken. Tijdens de onderzoeksfase is eveneens de dataset van het Kadaster beoordeeld. Deze dataset bleek ontoereikend te zijn voor de doeleinden van dit onderzoek. Dit kwam met name door het ontbreken van essentiële woningkenmerken, waarover de dataset van het NVM wel beschikt. Aanvullend is met behulp van een GIS applicatie de geografische ligging bepaald door een koppeling met het adressenbestand van de BAG (Basisadministratie adressen). Met behulp van x- en y coördinaten konden aanvullende omgevingskenmerken in relatie tot de opgenomen woningtransacties in kaart worden gebracht.

43

6.3 Duiding kenmerken De te verklaren variabele in dit onderzoek betreft de woningprijs per m2. Deze variable is direct afgeleid van de probleem- en doelstelling van dit onderzoek. Uit onderzoek (Prijs van de Plek, 2008) blijkt dat er een sterke samenhang is tussen de woningprijs en het woonoppervlak. Derhalve is er in dit onderzoek voor gekozen om de woningprijs te corrigeren met het woonoppervlak, wat resulteert in een woningprijs per vierkante meter. De reden hiervoor is dat een woningprijs per vierkante meter een zuiverder en evenwichtiger maatstaaf is dan de gerealiseerde verkoopprijs, zeker wanneer je woningprijzen onderling met elkaar wilt vergelijken. Aan de hand van meerdere onafhankelijke woning- of omgevingskenmerken kan een voorspelling van de afhankelijke variabele de ‘woningprijs per m2’ worden gedaan. In hetzelfde onderzoek (Prijs van de Plek, 2008) worden vier dimensies van onafhankelijke variabelen onderscheiden. Deze kunnen worden onderverdeeld in onderstaande kenmerken:

1. Woningkenmerken: zoals woningtype, oppervlakte, inhoud, aantal kamers, aanwezigheid van een CV, tuin of garage, staat van onderhoud, isolatie; 2. Woonomgevingkenmerken: zoals de hoeveelheid groen en water in de buurt, de bebouwings dichtheid in de buurt, de aard en kwaliteit van de gebouwde omgeving en de kwaliteit van de openbare ruimte in de buurt; 3. Sociaal-culturele en sociaal-economische kenmerken: de bevolkingssamenstelling, het werkloos heidscijfer, het percentage huur- en koopwoningen, en het gemiddeld inkomen in de buurt; 4. Functionele kenmerken: de bereikbaarheid van en afstand tot allerlei voorzieningen, infrastructuur en werkgelegenheid vanuit de woning. De eerste dimensie bevat variabelen die invloed hebben vanuit specifieke woningkenmerken. Het geheel van de tweede, derde en vierde dimensie oefent (deels) invloed uit aan de hand van omgevingskenmerken van een woning. Teneinde de prijs zo zuiver mogelijk te kunnen bepalen is inzicht nodig in zoveel mogelijk (significante) kenmerken, indien bekend en voorhanden. Woningkenmerken In de database van de NVM is een grote hoeveelheid aan woningkenmerken verwerkt. Deze kenmerken lopen in betekenis en meetniveau (van interval tot nominaal) sterk uiteen. Denk hierbij aan het type woning (tussenwoning, hoekwoning, vrijstaande woning, soort appartement enz.), de inhoud en de staat van onderhoud van de woning. Voor iedere afzonderlijke variabele zal worden afgeleid wat de bijdrage aan de woningprijs per m2 is en in hoeverre deze significant te noemen is. Woonomgevingskenmerken en functionele kenmerken Minstens zo belangrijk zijn de woonomgevingskenmerken en functionele kenmerken van een woning. Vanuit het theoretisch kader is geconcludeerd dat woonomgevingskenmerken grote impact hebben op de waarde van woningen.

44


De centrale vraag van dit onderzoek verondersteld dat een eiland ligging ook invloed uitoefent op de woningprijs. Om een juiste invulling te geven aan het liggingsaspect is het van belang onderscheidende regio’s (met een onderscheid naar de Waddeneilanden) te formuleren, zodat deze 0-hypothese getoetst kan worden. Duiden regio’s De onderzoeksdata beperkt zich tot de Provincies Noord-Holland en Friesland. Om een antwoord te kunnen geven op de onderzoeksvraag voldoet dit onderscheid naar regio’s echter niet. Er is een duidelijk onderscheid nodig tussen de afzonderlijke Waddeneilanden en de onderscheidende regio’s op het vasteland. Deze regio’s worden als dummyvariabelen opgenomen in de regressieanalyse. Op deze wijze valt te herleiden welke eiland waarde aan elk van de individuele Waddeneilanden kan worden toegekend. Voor het vasteland geldt dat het onderzoek zich geografisch richt op een analyse van woningen op het nabijgelegen vasteland. Het onderzoeksgebied is daarom beperkt tot die regio’s met een ligging aan de Waddenzee. Indien voor het vasteland het gradatieniveau gemeente wordt gekozen leidt dit tevens tot een te groot aantal dummy’s. Het ligt meer voor de hand om vergelijkbare gemeenten samen te voegen waardoor onderscheidende regio’s ontstaan. Vanuit het theoretisch kader blijkt dat factoranalyse hierin uitkomst kan bieden. Er kan statistisch gezien een legitimatie zijn voor clustering van regio’s op basis van bijvoorbeeld een sterk stedelijk voorzieningenniveau of kansen voor werkgelegenheid en (hoogte van) inkomen. Bij het duiden van onderscheidende regio’s op het nabijgelegen vasteland is in beginsel gekeken naar regio’s die vergelijkbaar zijn in grootte, bevolkingsdichtheid en inwoners. Hieruit valt een duidelijk onderscheid waar te nemen tussen de provincie Noord-Holland en Friesland. Deze provincies verschillen sterk van elkaar wanneer je kijkt naar inwoners en bevolkingsdichtheid, werkgelegenheid en inkomen. De werkgelegenheid in Den Helder steekt er duidelijk bovenuit. Op grote afstand volgen Delfzijl, Dongeradeel, Franekeradeel en Harlingen. Binnen geen van de individuele gemeenten is een sterke centrumfunctie georganiseerd. Hiermee wordt een gemeente bedoeld waar vele regionale functies samenkomen. Denk aan gespecialiseerde instanties of bedrijven met een breed verzorgingsgebied. Maar ook publieke functies zoals universiteiten en ziekenhuizen dragen bij aan deze centrumfunctie. De aanwezigheid van deze functies hebben een opwaarts effect, in relatie tot de werkgelegenheid en het inkomen. Alles afwegende heeft dit geresulteerd in de geografische indeling die is weergegeven in hoofdstuk 4 (figuur 4). Lokale omgevingskenmerken Op lokaal niveau spelen andere aspecten een meer bepalende rol in de prijsvorming van woningen. De ligging in het stedelijk of landelijk gebied zegt mogelijk iets over de beschikbaarheid van een klein (cultureel) voorzieningenniveau. Een ander aspect is de (directie) aanwezigheid van groen of water in de nabijheid van woningen.

45

Uit onderzoek naar de invloed van groen op de woonomgeving (Gullicher, 2008) is gebleken dat de aanwezigheid van groen (en blauw) in de directe omgeving van woningen een positief effect heeft op woningprijzen. De meerwaarde is met name afhankelijk van de afstand tot de woning. Teneinde de impact van uiteenlopende omgevingskenmerken op de transactieprijs te kunnen vaststellen zijn ondergenoemde kenmerken geformuleerd en voor alle 13.000 transacties geanalyseerd:

Toepassing ArcGIS Met behulp van de proximity tool in ArcGIS is voor alle relevante omgevingskenmerken een multiple buffer ring aangemaakt, waardoor de afstand zowel in klassen als in absolute termen (in meters tot de woning) geduid is. Middels een classificatie (met dummy’s) is de aanwezigheid van de natuur tot 50 meter, 50 tot 100 meter, 100 tot 200 meter en 200 meter of meer (0=nee, 1=ja) op de woningprijs onderzocht. Naast de directe nabijheid is ook de aanwezigheid van alle woonomgevingskenmerken naar ruimere afstanden onderzocht. Tabel 4 geeft inzicht in de gemiddelde afstand van uiteenlopende woonomgevingskenmerken tot de woningen gelegen binnen het onderzoeksgebied. Tabel 4. afstanden tot omgevingskenmerken

Aanwezigheid natuur Er is in dit onderzoek gekozen onderscheid te maken tussen twee typen natuur. De eerste categorie betreft de kenmerkende Wadden-natuur. Hieronder vallen die gronden die van internationale betekenis zijn (denk aan de natura2000 gebieden, Unesco werelderfgoed, e.d.). Dit type natuur is gelegen op de Waddeneilanden. De veronderstelling is dat de waardering voor deze categorie natuur (denk aan een ligging aan de duinen) tot uiting komt in een hogere woningprijs vergeleken bij natuur (bijvoorbeeld bos of landschapselementen) gelegen op het vasteland. In figuur 8 is als voorbeeld (in dit geval voor Texel) gevisualiseerd waar de Wadden-natuur gelegen is in relatie tot de aanwezige woningen. Een woning (weergegeven als gele stip op de kaart) op 80 meter van de natuur ligt in de oranje zone en zal in de regressieanalyse het label ‘50 tot 100 meter binnen Wadden-natuur’ meekrijgen. Uit de regressieanalyse zal blijken in hoeverre genoemde omgevingskenmerken significant en van invloed zijn op de woningprijs per m2.

46


Figuur 8. Wadden-natuur in relatie tot woningen (op texel)

Figuur 6. werkgelegen-

In dit onderzoek is gekozen alleen de aanwezigheid van natuur in relatie tot de afstand (in klassen) tot de woning op te nemen. Een alternatief zou het percentage natuur in de directie omgeving van de woning kunnen zijn. Beide variabelen blijken echter te sterk gecorreleerd aan elkaar, waardoor slechts een van beide variabelen opgenomen is. In deze volgen we de veronderstelling dat een hoger percentage groen in een regio tot uiting komt in een relatief kleinere afstand tot de natuur. Gekozen is om de afstand tot de natuur (als dummy variabele) op te nemen in de regressie. Sociaal-economische kenmerken In de regressieanalyse wordt geen rekening gehouden met sociaal-economische kenmerken. Denk hierbij aan het gemiddelde inkomen of de werkgelegenheid binnen een regio. Weinig arbeidsperspectief kan op het vasteland bijdragen aan een daling van woningprijzen. Op de Waddeneilanden hoeft dit echter niet per definitie op te gaan. Er kan sprake zijn van een aanhoudende lokale en regionale druk op de woningmarkt, ondanks een teruglopend arbeidsperspectief. Dit is het gevolg van de aantrekkingskracht en de wens voor wonen op de Waddeneilanden, vanuit een groep kopers die in relatie tot werk en inkomen niet (langer) afhankelijk zijn van arbeidsplaatsen op de Waddeneilanden. Dit zou in de regressie tot een vertekende voorstelling van zaken leiden. Vanuit het perspectief leefbaarheid zijn geen aanmerkelijke verschillen gevonden tussen het kustgebied van het vasteland en de afzonderlijke Waddeneilanden. Er blijkt bijvoorbeeld geen verschil in het percentage allochtonen op de Waddeneilanden, vergeleken met het vasteland. De verschillen in criminaliteitsgegevens zijn ook verwaarloosbaar. Verder laat het CBS betreffende data op sociaal-economisch vlak slechts duiden op wijken buurtniveau. Dit is evenwel niet het juiste schaalniveau voor dit onderzoek. Desondanks laten deze kenmerken tussen het vasteland en de Waddeneilanden relatief kleine verschillen zien. Derhalve zijn betreffende variabelen buiten de regressieanalyse gehouden. 6.4 Kenmerken regressiemodel Hoofdstuk 5 geeft een beschrijving van het meervoudige regressiemodel waarmee de woningprijs per m2 (de afhankelijke variabele) verklaard kan worden uit zowel woning- als omgevingskenmerken (samen de onafhankelij-ke kenmerken). Op basis van de data analyse blijken de volgende kenmerken relevant ten behoeve van de meervoudige regressieanalyse:

47

48


Beperkingen Bij toepassing van een regressieanalyse moet sprake zijn van een volledige en betrouwbare dataset. Vanuit deze veronderstelling zijn een aantal beperkingen in de dataset geconstateerd. Dit heeft geleidt tot een correctie of reductie van transacties. De beperkingen opgesomd: 1. Type onroerend goed: Van diverse transacties blijkt het type onroerend goed onbekend. In andere gevallen ging het niet om een woning, maar om bouwgrond of een garagebox. Deze zijn gefilterd. 2. Erfpacht: Bij niet alle transacties is sprake van vol eigendom. Bij circa duizend transacties is erfpacht geconstateerd. Dit geldt met name voor de woningen op de Waddeneilanden. Bij erfpacht beslaat de transactie slechts de waarde van het erfpachtrecht (waarbij geen zicht is op de jaarlijkse vergoeding voor het recht van erfpacht). Derhalve is de waarde van het ‘vol eigendom’ lastig benaderbaar. Deze zijn gefilterd. 3. Verhuurde staat: De woningen die op datum van verkoop verhuurd zijn worden gefilterd aangezien een woning in ‘verhuurde staat’ mogelijk minder opbrengt dan bij een verkoop in vol eigendom; 4. Geografie: Slechts die woningen waarbij een koppeling met GIS gemaakt kon worden op basis van van het adressenbestand van de BAG (basisadministratie adressen) zijn opgenomen in de regressieanalyse. Dit zodat relevante omgevingskenmerken in kaart konden worden gebracht. Met name de adressen met een complexe huisnummertoevoeging zijn hiermee komen te vervallen. 49

5. Transactieprijs per m2: Van meerdere woningen is geen transactieprijs bekend of deze valt buiten de 95% betrouwbaarheidsinterval. Dit betreffen transacties beneden de 15.000 euro of boven de 1,3 mln euro. Ook bleek voor meerdere transacties het woonoppervlak onbetrouwbaar. Deze zijn buiten de regressie gehouden. Dekking en representativiteit Bij toepassing van regressieanalyse wordt grote waarde gehecht aan een zo representatief mogelijke dataset. Dit betekent dat transacties betrouwbaar moeten zijn en dat ze de werkelijkheid zoveel mogelijk moeten benaderen. De dataset van de NVM voldoet aan deze voorwaarden. Een analyse van de beschikbare transacties laat wel zien dat beperkt sprake is van een evenwichtige geografische spreiding van de woningen over het onderzoeksgebied. De transacties zijn niet evenredig over het vasteland en de Waddeneilanden verdeeld. Circa 80 procent van de woningtransacties hebben plaatsgevonden op het vasteland. Verder vinden niet alle transacties plaats via een NVM aangesloten makelaar. Het NVM bestand bevat ongeveer 2/3e van de in Nederland verhandelde woningen. De NVM database is op dit aspect mogelijk niet 100 procent representatief. 6.5 Beschrijvende statistieken In tabel 5 volgen enkele beschrijvende statistieken van kenmerken die zijn opgenomen in de meervoudige regressie. De tabel laat per kenmerk zien wat het aantal waarnemingen is, wat de gemiddelde waarneming is en hoe het zit met de spreiding van betreffende variabelen. Voor de dummy-kenmerken (aangegeven met ‘0-1’) geldt dat slechts sprake kan zijn van de waarde ‘0’ (niet van toepassing) of ‘1’ (wel van toepassing). Tabel 5. Beschrijvende statistieken

50


6.6 Conclusie De veronderstelling is dat met een toenemend aantal woon- of omgevingskenmerken een groter deel van de woningprijs verklaard kan worden. Door toepassing van de regressieanalyse is het doel zoveel mogelijk variantie van y (de woningprijs per m2) te verklaren door uiteenlopende woon- en omgevingskenmerken (x1, x2, x3, enz.) toe te voegen aan het model. Dit doel bereiken we door de toepassing van het in hoofdstuk 5 beschreven meervoudige regressiemodel. De basis voor betrouwbare resultaten is echter een geschikte en volledige dataset. In de regressie worden die kenmerken opgenomen waarvan vooraf op basis van het theoretisch kader verondersteld kon worden dat deze effect hebben op de woningprijs. Kenmerken zijn hierbij in te delen in 4 dimensies. Voor dit onderzoek zullen met name de variabelen in de categorie woningen omgevingskenmerken worden toegepast. Regressieanalyse zal uitwijzen in hoeverre opgenomen kenmerken significant blijken en welke bijdrage ze afzonderlijk leveren aan de verklaarde variantie van het model. Ondanks de beschikbaarheid van een groot aantal kenmerken zal een deel van de variantie in de woningprijs per m2 onverklaard blijven. Dit komt mede doordat niet alle variabelen bekend, voorhanden of representatief zijn. Dit is echter overkomelijk aangezien het doel van dit onderzoek zich toespitst op het schaalniveau van woningprijsverschillen tussen regio’s en meer specifiek de invloed van een eiland ligging op de woningprijs per m2. De aanname dat regressieanalyse daarom plaats kan vinden op basis van beschikbare data lijkt daarmee valide.

51

52


7. EMPIRISCHE RESULTATEN

7.1 Inleiding In dit hoofdstuk worden de uitkomsten van het regressiemodel toegelicht. Eerst volgen een aantal verkennende resultaten en zal worden onderbouwd in hoeverre sprake is van grote verschillen tussen woningprijzen op het vasteland en de Waddeneilanden. Dit geeft globaal beeld van de situatie op de regionale woningmarkt. Aan het eind van dit hoofdstuk worden de uitkomsten van de regressieanalyse gepresenteerd. Hierin zijn alle relevante woningen omgevingskenmerken uit hoofdstuk 6 meegenomen. Het doel van de regressieanalyse is te achterhalen welke invloed onafhankelijke variabelen (waaronder een eiland ligging) hebben op de woningprijs. Op basis van deze uitkomsten zal in hoofdstuk 8 beoordeeld worden of de 0-hypothese overeind blijft, dan wel verworpen kan worden. 7.2 Verkenning Het is interessant vooraf te verkennen in hoeverre beschrijvende statistieken de gestelde hypothese ondersteunen of tegenspreken, alvorens een meervoudige regressieanalyse wordt toegepast. De 0-hypothese luidt als volgt: ‘De ligging op een Waddeneiland heeft geen invloed de woningprijs. Teneinde hierover iets zinnigs te kunnen zeggen is een onderverdeling gemaakt naar woningen gelegen op de Waddeneilanden en het vasteland. Bijgaand overzicht (tabel 6) geeft de gemiddelde (gecorrigeerde) verkoopprijs per woningtype weer voor zowel de Waddeneilanden als het vasteland. Met de gecorrigeerde verkoopprijs wordt bedoeld dat de verkoopprijs per tijdstip x gecorrigeerd is naar het jaar 2014 op basis van de gemiddelde huizenprijzenindex van het CBS. Tabel 6: Gemiddelde gecorrigeerde verkoopprijs per woningtype

Op basis van de uitkomsten in tabel 6 kan de 0-hypothese van dit onderzoek verworpen worden. De tabel laat zien dat woningen op de Waddeneilanden gemiddeld voor een hogere prijs verkocht worden vergeleken met dezelfde woningtypes op het nabijgelegen vasteland. De eiland ligging lijkt grote invloed te hebben op de woningprijs. Het grootste verschil is waarneembaar in de categorie vrijstaande woningen (en dan met name vergeleken met Terschelling). 53

Het geconsteerde verschil in woningprijzen tussen de Waddeneilanen en het vasteland kan een vertekend beeld geven. Een voor de handliggende oorzaak van dit prijsverschil kan verklaard worden doordat het woonoppervlak van woningen op de Waddeneilanden gemiddeld hoger is, waardoor feitelijk meer betaald wordt voor betreffende woningen. Ook kunnen er mogelijk meer transacties op de Waddeneilanden hebben plaatsgevonden in het duurderde segment (zie tabel 7). Het grote aantal transacties van woningen op het vasteland maakt de uitkomsten in relatie tot de Waddeneilanden in ieder geval meer representatief en betrouwbaar. Tabel 7. Aantal woningtransacties per regio

Indien de oorzaak van het prijsverschil tussen de Waddeneilanden en het vasteland gelegen zou zijn in een gemiddeld groter woonoppervlak van woningen op de Waddeneilanden, dan zou een correctie van de woningprijs door het woonoppervlak een eenduidiger beeld moeten geven. Daatoe is in figuur 9 voor alle transacties de gecorrigeerde verkooprijs afgezet tegen het woonoppervlak. Hierin wordt bij benadering duidelijk dat de gemiddelde verkoopprijs van woningen op de Waddeneilanden niet alleen op een hoger niveau ligt dan het vasteland (zichtbaar door de groene regressielijn), maar dat ook de spreiding rond het gemiddelde (standaarddeviatie) aanzienlijk kleiner is. Dit wordt zichtbaar door de geconcentreerde spreiding van (blauwe) stippen rondom de groene regressielijn. Hieruit kan geconcludeerd worden dat de woningprijzen op het vasteland sterker uiteenlopen vergeleken bij de Waddeneilanden.

Figuur 9. Spreidingsgrafiek woonoppervlak versus verkoopprijs

54


De spreidingsgrafiek (figuur 9) bevestigd verder dat het gemiddelde woonoppervlak van woningen op de Waddeneilanden kleiner is dan het gemiddelde woonoppervlak van woningen gelegen op het vasteland. Dit wordt benadrukt wanneer je de boxplot verdeling (zie figuur 10) voor de Waddeneilanden afzet tegen het vasteland, waarbij de spreiding van het woonoppervlak per woningtype zichtbaar wordt. De spreiding aan de Waddenzijde is kleiner dan aan de vastelandszijde. Ook is het gemiddelde woonoppervlak aan de Waddenzijde lager.

Figuur 10. Spreiding woonoppervlak per woningtype, vasteland en Waddeneilanden

Verder blijkt er een sterke samenhang (R2) te bestaan tussen de woningprijs en het woonoppervlak. Derhalve is er in dit onderzoek voor gekozen om de woningprijs te corrigeren met het woonoppervlak, wat resulteert in een woningprijs per vierkante meter. Een prijs per vierkante meter is een zuiverder en evenwichtiger maatstaaf dan de gerealiseerde verkoopprijs, zeker wanneer je woningprijzen onderling met elkaar wilt vergelijken. De effecten van deze aanpassing worden zichtbaar in tabel 8.

Tabel 8. Woningprijs per m2, per woningtype en regio.

Wat opvalt in tabel 8 is dat de eerder geconstateerde grote verschillen in absolute transactieprijzen na correctie met het woonoppervlak niet geresulteerd hebben in woningprijzen per m2 die nader tot elkaar komen. De kleuren rood en blauw zijn zelfs nog dieper dan voorheen, waaruit blijkt dat het (gemiddelde) verschil in woningprijs (per m2) tussen de Waddeneilanden en het vasteland is toegenomen. De verwachting was dat woningprijzen per m2 dichter bij elkaar zouden komen te liggen vanwege het feit dat woningen gelegen op de Waddeneilanden een gemiddeld groter woonoppervlak zouden hebben. Met als gevolg een woningprijs per m2 die een vergelijkbaar niveau kent ten opzichte van het vasteland. 55

De conclusie die je op basis van de verkennende analyse kunt trekken is dat woningprijzen op de Waddeneilanden gemiddeld hoger zijn vergeleken bij het vasteland en dat woningen gelegen op de Waddeneilanden een gemiddeld kleiner woonoppervlak hebben. Dit resulteert in hogere woningprijzen per m2 op de Waddeneilanden. Deze conclusie wordt bevestigd door onderstaand kaartbeeld (figuur 11), waarbij de concentratie aan rode stippen (hoge m2prijzen) sterker aanwezig is op de afzonderlijke Waddeneilanden. Figuur 11. Kaart woningprijzen per m2

De vraag die rijst naar aanleiding van deze conclusie is welke factoren bijdragen tot een hogere woningprijs per vierkante meter en meer specifiek welke invloed (en waarde) een eiland ligging uitoefent op de woningprijs. De uitkomsten van de regressieanalyse zullen hier antwoord op geven. 7.3 Resultaten meervoudige regressieanalyse De uitkomsten van de meervoudige regressieanalyse laat een Adjusted R square zien van 0,487. Samen verklaren de 45 (onafhankelijke) kenmerken hiermee 48,7 % van de woningprijs per m2. Een verklaarde variantie van deze omvang doet vermoeden dat de opgenomen kenmerken slechts een geringe verklaring geven in relatie tot de woningprijs per m2. Dit is echter geen juiste veronderstelling. De meest verklarende variabele voor de woningprijs is het woonoppervlak. Deze is echter uitgesloten in de regressie aangezien besloten is om in de regressieanalyse niet met de absolute woningprijs als afhankelijke variabele te werken, maar met de woningprijs per vierkante meter (zodat prijzen onderling beter vergelijkbaar worden). Hierdoor vervalt echter een deel van de verklaarde variantie. De uitkomsten zijn hier derhalve een afgeleide van en af te lezen in de modelsamenvatting (tabel 9).

56


Tabel 9. Modelsamenvatting.

De ANOVA tabel geeft nadere informatie over de F-toets (tabel 10). De F-toets is de verklaarde variantie van het model gedeeld door de restvariantie. Een niet-significante F-grootheid (d.w.z. een significantieniveau dat de onbetrouwbaarheidsdrempel overschrijdt) wil zeggen dat het model van onafhankelijke kenmerken zo goed als niets verklaart van de variantie van de afhankelijke variabele, oftewel dat het model niet wordt ondersteund door de gebruikte empirische data. De F-toets is significant op een niveau van minder dan 1% (0,01). De significantie van dit onderzoek zit ver onder deze waarde. Er is dus een kans van minder dan 1% dat de uitkomst van de regressie op toeval berust. Tabel 10. F-toets

De resultaten van de meervoudige regressieanalyse zijn opgenomen in tabel 11. Voor elk individueel kenmerk is zowel de regressiecoëfficiënt (de Beta) als het significantieniveau weergegeven. Resultaten die niet significant blijken zijn weergegeven als ‘o’. De Beta laat de bijdrage van de individuele kenmerken op de woningprijs zien (uitgedrukt in euro’s) voor elke toename van ‘x’ aan de woningprijs per vierkante meter (y). Voor de nominale kenmerken (niet gemeten op interval- of ratioschaal) zijn dummyvariabelen aangemaakt (weergegeven als ‘referentie’ en ‘0-1’ in de tabel). De referentie categorieën zijn in het model de uitgesloten kenmerken waaraan per categorie de verschillen met de andere (0-1) kenmerken worden getoetst. De ‘beta’ van de variabele die van toepassing is draagt bij aan de woningprijs per vierkante meter. De regressietabel maakt daarnaast onderscheid tussen woningen omgevingskenmerken. Beide worden afzonderlijk besproken.

57

Tabel 11. Resultaten meervoudige regressieanalyse

Woningkenmerken De tabel met Beta’s geven inzicht in de waarde van afzonderlijke kenmerken aan de woningprijs per m2. Uit de regressietabel is af te lezen dat bijvoorbeeld zowel de inhoud als de perceelsoppervlakte zorgen voor een toename van de woningprijs per vierkante meter. De variabele inhoud laat zien dat de toename van één kubieke meter een postieve bijdrage levert aan de woningprijs per m2 van € 0,28. Wat verder opvalt is de prijs per vierkante meter in relatie tot de verschillende bouwperioden. Deze varieert van € -75,- (negatief) tot € 240,- (positief). Waar je in het stedelijk gebied veelal een meerwaarde ziet ontstaan voor woningen die ouder zijn (van voor 1945, of zelfs voor 1906), zie je het tegenovergestelde terug in de uitkomsten van de regressieanalyse. Een verklaring zou kunnen liggen in het feit dat woningen die gebouwd zijn vóór 1970 (en veelal in landelijk gebied gelegen zijn) over het algemeen van een slechtere kwaliteit zijn dan recenter gebouwde woningen (Van Dam 2002).

58


De bijdrage van het woningtype aan de woningprijs blijkt ook significant en in lijn met wat je vooraf verwacht. De bijdrage van het woningtype aan de woningprijs per m2 loopt op van € 0,- euro voor de referentiegroep tussenwoning, tot € 315,- voor een vrijstaande woning. De appartementstypen zijn met uitzondering van de galerijfalt in de regressieanalyse als niet significant naar voren gekomen. Deze zijn derhalve niet bruikbaar. Tot slot zie je een stijgende bijdrage aan de woningprijs per m2 naarmate de onderhoudsstaat van een woning beter is. Omgevingskenmerken De uitkomsten aan de rechterzijde van tabel 11 geven inzicht in de afzonderlijke bijdrage van kenmerken in relatie tot de woonomgeving. De tabel laat een aantal interessante uitkomsten zien. De directe aanwezigheid van natuur beïnvloedt de woningprijs positief. Deze waarde neemt toe naarmate de afstand van de woning tot de natuur kleiner wordt. In de regressieanalyse is onderscheid gemaakt tussen natuur op het vasteland en kenmerkende Waddennatuur. Met kenmerkende Wadden-natuur wordt gedoeld op natuur met een internationale betekenis (denk aan de Unesco status of de Natura-2000 gebieden). De natuur(gebieden) die onder deze definitie vallen zijn bijvoorbeeld de duingebieden, de zandplaten of kwelders. Op de Waddeneilanden bedraagt de meerprijs van kenmerkende Wadden-natuur binnen 50 meter van de woning maar liefst € 821,-per m2. Dit betekent voor een woning van 100 m2 een extra waarde van € 82.100,-. Dezelfde vergelijking gaat tevens op voor de ligging van natuur binnen 50 meter van de woning op het vasteland. Echter de meerwaarde van natuur blijkt op het vasteland fors minder met € 167 euro per m2. Opvallend en misschien enigszins contraintuïtief is dat een ligging van een woning in de bebouwde kom (met bijbehorend voorzieningenniveau) een lagere waarde vertegenwoordigt. Hieruit blijkt dat een landelijke ligging meer waardering geniet. Invloed door eiland ligging Dit onderzoek richt zich met name op de eiland ligging. Om vast te stellen in hoeverre een eiland ligging invloed heeft op de woningprijs per m2, zijn uiteenlopende regio’s geformuleerd. Betreffende regio’s zijn als dummyvariabelen opgenomen in het regessiemodel. De uitkomst van het regressiemodel laat per regio de (extra) bijdrage op de woningprijs per m2 zien. Dit ten opzichte van de referentiegroep ‘Het Bildt’, wat tevens de goedkoopste regio is. Uit de resultaten van de regressie blijkt dat een eiland ligging een aanmerkelijke ‘eiland waarde’ tot gevolg heeft. De meerprijs die betaald wordt voor een woning op de Waddeneilanden varieert van € 846,-per m2 voor Texel tot € 1.778,- per m2 voor Schiermonnikoog. De duurste regio’s op het vasteland zijn Anna Paulowna en Wierigen met respectievelijk een meerwaarde van € 507,- en € 554,- per m2, dit wederom ten opzichte van de referentieregio het Bildt. Deze waarden staan los van de extra meerwaarde die kan ontstaan door een directe ligging aan bijvoorbeeld kenmerkende Wadden-natuur. Ter illustratie zijn de uitkomsten van de regressie uitgewerkt in een voorbeeldberekening voor een monumentale vrijstaande woning gelegen op het eiland Schiermonnikoog met een vraagprijs van bijna 6 ton. De berekening bevestigd de betrouwbaarheid van de uitkomsten in de regressie en is uitgevoerd op basis van de kenmerken uit de advertentie. De regressieformule is als volgt gedefinieerd in hoofdstuk 5: Tri = α + β1 * ln (x) + β2 * ln (x) + etc. + ε Waarbij: Tri = transactieprijs per m2 van woning i α = constante; β1,β2, etc. = regressiecoëfficiënten; Dit leidt tot onderstaande uitwerking (verkort weergegeven). Een nadere uitwerking vindt je in bijlage 2. € 3.270,38 = € 510,322 + 0,281 * 635 (inhoud) + 0,055 * 1455 m2 (oppervlakte perceel) + 22,370 * 1 (parkeerplaats) + etc... + 1778,295 * 1 (ligging op schiermonnikoog) + etc... Op basis van de regressie kan de woningprijs worden vastgesteld op: € 3.270,38 * 185 (woonoppervlak) = € 588.000,59

Onderscheid stedelijk en landelijk gebied De resultaten uit de regressieanalyse veronderstellen dat sprake is van één regio waarde voor elke afzonderlijke regio binnen het onderzoeksgebied, ongeacht de ligging in het landelijke of stedelijke gebied binnen die regio. Dit principe gaat uit van het effect dat de woonomgeving binnen een regio overal hetzelfde is. Binnen de vastelands- en Waddenregio’s blijkt echter dat sprake is van een meer stedelijke of landelijke ligging. Hiertoe is met behulp van ArcGIS onderscheid gemaakt naar woningen die gelegen zijn in het landelijke of stedelijke gebied. Tabel 12 geeft per regio een onderverdeling van woningen naar stedelijk gebied (aantal 10.458) of landelijk gebied (aantal 2.933). Deze regio’s zijn als dummyvariabelen opgenomen in het regressiemodel, waarna opnieuw een regressieanalyse is uitgevoerd. Tabel 12. Onderverdeling stedelijk en landelijk gebied

De uitkomsten van de regressie staan weergegeven in tabel 13. Ter vergelijking zijn de oorspronkelijke regio coëfficiënten ook opgenomen in tabel 13, waarbij nog geen onderscheid gemaakt was tussen het landelijke en stedelijke gebied. De uitkomsten (in tabel 13) kunnen in samenhang worden gezien met de overige kenmerken uit de eerdere regressie (in tabel 11). De uitsplitsing van regio’s naar zowel stedelijk als landelijk gebied laat zien dat verschillen in woningprijzen per m2 in het stedelijk gebied van het vasteland en de Waddeneilanden dichter bij elkaar liggen dan in de oorspronkelijke regressie naar voren kwam. De woningen in het stedelijk gebied van de Waddeneilanden zijn lichtelijk hoger vergeleken bij het nabijgelegen vasteland. Uit de regressie blijkt verder dat het verschil in woningprijs per m2 tussen de Waddeneilanden en het vasteland met name beinvloed wordt door woningen die in het landelijk gebied gelegen zijn. De oorzaak kan zijn dat in het binnenstedelijk gebied met name de (kleinere) wonintypes vertegenwoordigd zijn. Deze woningtypes zijn over het algemeen vergelijkbaar kijkend naar bouwkwaliteit, woonoppervlakte, energiezuinigheid en comfort. Deels zijn de woningen op de Waddeneilanden en het vasteland in deze categorie ook vergelijkbaar. Daar komt bij dat het Waddengevoel binnenstedelijk mogelijk minder voelbaar is. Met als gevolg dat er voor de binnenstedelijke woningen op Waddeneilanden slechts een kleine plus betaald wordt vergeleken met dezelfde woningen op het vasteland. In het landelijk gebied is met name het vrijstaande segment sterk vertegenwoordigd. Er is sprake van meer diversiteit en een vrije(re) bouwstijl. De open ruimte maakt dat het Waddengevoel sterker aanwezig is in het landelijk gebied. Dit leidt met name op de Waddeneilanden tot een hogere regiowaarde (zie tabel 13). De resultaten onderschrijven het principe dat uniek woongenot leidt tot unieke (en vaak hogere) woningprijzen.

60


Tabel 13. Resultaten; overzicht woningprijzen per m2, per regio onderverdeeld naar stedelijk en landelijk gebied

61

Bron: Mamarieke (https://www.pinterest.com/pin/492088696759878777)

62


Bron: http://www.zeeinzicht.nl/vleet/vleet_xml/images/fitis-terschelling-west-seinpaalduin-sd.JPG

G

8. CONCLUSIE 8.1 Inleiding In dit onderzoek is het internationale perspectief van Small Islands Tourism Economies als vertrekpunt genomen om de invloed van een eiland ligging op de woningprijs vast te stellen. Vanuit het theoretisch kader zijn aanhakers gezocht om vast te stellen welke factoren in algemene zin invloed uitoefenen op de waarde van woningen en dan met name de factoren die ‘eilanden’ typeren. De plek in Nederland die zich het meest identificeert met de Small Island Tourism Economies zijn de Waddeneilanden. Dit heeft geresulteerd in de volgende centrale vraagstelling:

Welke invloed heeft een Waddeneiland ligging op de woningprijs? De onderzoeksvraag richt zich op het locatieaspect en dan met name op het schaalniveau ‘eiland’ of ‘geen eiland’. In het theoretisch kader is aan de hand van de (neo-) klassieke locatietheorie de invloed van de locatie als waardebepalend element onderbouwd. Hieruit blijkt dat vastgoed altijd te maken heeft met een locatie en zodoende ‘fixed’ is. Elk vastgoedobject is uniek aangezien het bestaat uit een aaneenschakeling van (unieke) locatiekenmerken. De locatie hangt daarbij weer nauw samen met de transportkosten van goederen en mensen. Op deze wijze draagt de locatie bij aan de waarde van een woning. Op lokaal niveau wordt het prijsniveau van koopwoningen verder verklaard door de kwaliteitskenmerken van de woning zelf en diens directe omgeving. Een analyse van het Waddengebied laat zien dat er aanmerkelijke verschillen bestaan tussen de Waddeneilanden en het vasteland. Deze zijn met name ingegeven door het ‘insulaire karakter’ van de Waddeneilanden. Onderzoek naar de meest aansprekende eigenschappen van de Waddeneilanden heeft aangetoond dat met name het eiland gevoel, de rust, de ruimte en de aanwezigheid van unieke natuur de Waddeneilanden zo bijzonder maakt. Het zijn grotendeels de locatie specifieke kenmerken die sterk verschillen met het vasteland. Daar komt bij dat de (internationale) Waddeneilanden één van de belangrijkste wetlands is op mondiaal niveau. De zogenaamde ‘carrying capacity’ (de verantwoorde ontwikkeling binnen de grenzen van de draagkracht) van de Waddeneilanden blijft hierdoor een belangrijk aandachtspunt. Door alle regelgeving op het gebied van natuur, landschap en cultuurhistorie vindt hierdoor beperkte nieuwbouw plaats op de Waddeneilanden. En waar nieuwbouw wel plaatsvindt gebeurt dit met de grootste zorg. Ecologische effecten kunnen immers onomkeerbare gevolgen hebben. De combinatie van een schaarse woonomgeving (door een beperkt woonaanbod) en een aanhoudende vraag naar woningen resulteert in een prijsopdrijvend effect van woningen op de Waddeneilanden. Woningmarkt Waddeneilanden Deze aspecten onderbouwen de veronderstelling dat sprake is van een bijzondere koopwoningmarkt op de Waddeneilanden. Kopers laten zich daarbij ook minder dirigeren en wil wonen op plekken die bijzonder en betekenisvol zijn. In de vraag naar woningen op de Waddeneilanden zijn twee typen kopers te onderscheiden. De eerste ontstaat door de economische gebondenheid met de eilanden, doordat mensen ook willen wonen waar ze werken. De tweede wordt bëinvloed door de emotionele verbondenheid met een unieke woonomgeving. De laatste wordt deels gevoed door mensen die wat betreft werk en inkomen niet langer afhankelijk zijn van de eilanden. Kortom, wensen resulteren in een vraag naar specifieke kenmerken van woningen of diens unieke woonomgeving en zijn daarmee bepalend in de prijsvorming.

63

8.2 Eindconclusie Op de Waddeneilanden voeren de natuur en wonen al geruime tijd een felle strijd om de beschikbare ruimte, waardoor de verwachting is dat beide aspecten niet direct complementair aan elkaar zijn. Ondanks dit gegeven blijkt uit de uitgevoerde regressie dat zowel een Waddeneiland ligging, alsmede de aanwezigheid van kenmerkende Waddennatuur nabij een woning, een aanmerkelijke (meer)waarde vertegenwoordigen. Afgaande op de prijsvorming van woningen blijken beiden een zwaarwegend criterium in de bijdrage aan het woongenot. De belangrijkste conclusies worden stapsgewijs toegelicht: • Voor elk van de afzonderlijke Waddeneilanden geldt dat sprake is van een aanmerkelijke eilandwaarde. Een identieke woning op de Waddeneilanden kent een hogere woningwaarde vergeleken bij het nabijgelegen vasteland. Met een eilandwaarde wordt bedoeld de (extra) waarde die een woning verkrijgt door het kenmerk ‘ligging op een Waddeneiland’, bij verder gelijkblijvende overige kenmerken van eendezelfde woning op het vasteland. • De belangrijkste kernwaarden die een eiland ligging definieren zijn een combinatie van het eiland gevoel, de rust, de ruimte, de zee en de aanwezigheid van unieke natuur op de Waddeneilanden. Het zijn grotendeels deze locatie specifieke kenmerken die sterk verschillen met het vasteland. Deze kernwaarden dragen sterk bij aan de eiland waarde. • Uit de regressie blijkt verder dat bij een uitsplitsing van woningen binnen het onderzoeksgebied naar de categorieën ligging in het stedelijk of landelijk gebied, de eilandwaarde minder sterk aanwezig is binnen het stedelijk gebied van de Waddeneilanden. Woningprijzen in het stedelijk gebied van de Waddeneilanden zijn slechts gematigd hoger vergeleken bij het nabijgelegen vasteland (tabel 13). Uit de regressie blijkt dat de eilandwaarde met name ontstaat binnen de categorie woningen met een ligging in het landelijk gebied van de Waddeneilanden. De verschillen tussen de Waddeneilanden en het vasteland zijn in Figuur 12: Verdeling woningprijs per m2 het landelijk gebied hiermee het grootst. Dit effect blijkt met name op die plekken waar sprake is van een open horizon en de aanwezigheid natuurlijke rijkdommen (onder andere de duinen en de zee). • De geconstateerde eilandwaarde is voor elk van de afzonderlijke Waddeneilanden significant en dus van betekenis. De regressie laat daarbij een duidelijk verschil zien tussen de eilandwaarden van de Waddeneilanden onderling (tabel 13). • Inzicht in verdeling van woningprijzen per m2 van elk van de eilanden, laat een duidelijke spreiding van prijzen zien. In figuur 12 is de woningprijs per m2 (voor elk van de eilanden) op de horizontale as afgezet tegen de frequentie. Deze woningprijzen per m2 worden opgebouwd uit de bijdrage (in euro’s) van de afzonderlijke kenmerken zoals uit de regressie naar voren is gekomen (tabel 11 en 13). De liggings (of eiland-)waarde betreft één van deze kenmerken. • Figuur 12 laat verder zien dat het merendeel van de transacties heeft plaatsgevonden op Texel en dat de hoogste woningprijzen per m2 gerealiseerd zijn op Schiermonnikoog. Het aantal waarnemingen (N), het gemiddelde (mean) en de spreiding (de standaarddeviatie) geven inzicht in de effectsize van gerealiseerde woningprijzen per m2. De spreiding van woningprijzen blijkt op Vlieland bijvoorbeeld het kleinst en op Schiermonnikoog het grootst. • Verder is relevant te onderkennen dat de uitkomsten van de regressie en de vastgestelde ‘eilandwaarden’ deels afhankelijk zijn van de prijsontwikkeling van woningen op het nabijgelegen vasteland. De eilandwaarde wordt in de regressie namelijk afgezet tegen de prijsontwikkeling van woningen op het nabijgelegen vasteland (met de gekozen referentiegroep het Bildt). Een daling van woningprijzen op het vasteland, bij gelijkblijvende woningprijzen op de Waddeneilanden, betekent een toename van de eilandwaarde. Wanneer je kijkt naar de woningprijsontwikkeling op het vasteland kun je concluderen dat deze ook anders is dan op de Waddeneilanden. Het gehele Waddengebied (zowel het vasteland als de Waddeneilanden) kent een identiteit van rust en ruimte. Echter waar op de Waddeneilanden sprake is van een sterke ruimtelijke druk en schaarste is hier op het vasteland minder sprake van. Op het vasteland is met name de landbouw ruimtelijk dominant. In de kleine dorpen spelen daarnaast problemen met de leefbaarheid, matige voorzieningen en soms leegstand. In de kleine dorpen 64


dicht bij de Waddenkust kan men ook een langzame transformatie ontwaren. Hierbij treedt er een verschuiving op in de aantrekkelijkheid van woon- en werklocaties. Vroeger waren wonen en werken veel sterker gekoppeld binnen het gebied. Voor werklocaties heeft het gebied inmiddels veel van zijn aantrekkelijkheid verloren. Dit door schaalvergroting en toegenomen mobiliteit. Dit heeft een neerwaarste ontwikkeling van de woningprijs tot gevolg. De prijsontwikkeling van beide onderzoeksgebieden hebben hierdoor een tegengestelde bewegingsrichting. De kloof tussen de Waddeneilanden en het vasteland lijkt daarmee zelfs toe te nemen (en daarmee ook de eilandwaarde ten opzichte van de referentiegroep het Bildt). • Tot slot blijkt dat een woning met een directe ligging aan de natuur een hogere woningprijs per m2 tot gevolg heeft (tabel 11). Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen kenmerkende Wadden-natuur en de natuur die op het vasteland gelegen is. Met kenmerkende Wadden-natuur wordt gedoeld op natuur met een internationale betekenis (aangewezen als Unesco of Natura2000) op de Waddeneilanden. Denk hierbij aan het kenmerkende duinlandschap of de Noordzee. Uit dit onderzoek blijkt verder dat de directe ligging aan Wadden-natuur een fors hogere waarde tot gevolg heeft dan de directe ligging aan natuur op het vasteland. De slotconclusie van dit onderzoek is dat de kracht en waarde van een Waddeneiland ligging deels gelegen is in de ruimte die onbenut gelaten is. Het kenmerkende landschap, de karakteristieke dorpsgezichten, de open horizon en de directe aanwezigheid van de zee maken dat de vraag naar woningen op betekenisvolle plekken onverminderd doorzet. De vraag naar specifieke waddenkwaliteiten en de beperkingen in relatie tot mogelijke groei van het woningaanbod maken dat er bij toenemende welvaart, een grote vraag naar woningen op deze unieke locaties ontstaat. De eindconclusie die je op basis hiervan kunt trekken is dat uniek woongenot op de Waddeneilanden tegen een unieke prijs komt. 8.3 Reflectie Vanuit een persoonlijk perspectief kan ik concluderen dat dit onderzoek mij vele nieuwe inzichten heeft verschaft op zowel het kwalitatieve als het kwantitatieve vlak. Mijn bevinding betreffende het kwalitatieve deel is dat er ongelooflijk veel onderzoek is gedaan naar de Waddeneilanden, met name vanuit ecologisch/landschappelijk oogpunt. Al deze inzichten bleken echter lastig kwantificeerbaar om ook werkelijk van betekenis te kunnen zijn in relatie tot dit onderzoek, dat zich toespitst op de impact van een eiland ligging op woningprijzen. Wat betreft het kwantitatieve deel heb ik het als zeer prettig ervaren dat ik gaandeweg het onderzoek mijn vaardigheden van uiteenlopende statistische programma’s (SPSS, Acces en ArcGIS) flink aan heb kunnen scherpen. Wat betreft de wetenschappelijke relevantie en originaliteit is dit onderzoek een eerste verkenning naar de Waddeneilanden vanuit het perspectief van de woningmarkt. Getracht is te achterhalen in welke mate het Waddengebied als landmark invloed uitoefent op de woningprijs. Daarnaast is een vergelijking gemaakt met andere Europese eilanden met betrekking tot het wel of niet succesvol zijn van eilanden vanuit een internationaal perspectief. Dit om te kunnen duiden waar de Waddeneilanden staan in het grote en diverse aanbod van internationale eilanden en te achterhalen welke factoren maken dat eilanden wel of niet succesvol kunnen zijn. Een nadere vergelijking van internationele woningprijzen van eilanden onderling is bij een gebrek aan data (van woningen omgevingskenmerken) achterwege gelaten. Dit zou een waardevolle toevoeging zijn op dit onderzoek. Dit onderzoek geeft verder een helder inzicht in de verklarende kracht en bijdrage aan de woningprijs van zowel woning- als omgevingskenmerken binnen de Nederlandse Waddeneilanden. Een beperking is mogelijk dat beperkt rekening is gehouden met sociaal- en demografische kenmerken. Uit diverse onderzoeken blijkt dat deze kenmerken wel degelijk effect kunnen hebben op de woningprijs. Deze kenmerken bleken of eenduidig binnen het onderzoeksgebied of waren lastig kwantificeerbaar. Het is daarom de verwachting dat indien deze kenmerken aan het model waren toegevoegd, dit geen aanmerkelijk verschil gemaakt had in relatie tot de aangetoonde eilandwaarde. De verklarende kracht van het gebruikte model was dan mogelijk wel groter geweest. In relatie tot de gebruiksrelevantie van dit onderzoek kan dit onderzoek (mogelijk) nieuwe inzichten geven bij bijvoorbeeld gebiedsontwikkelingen. De aangetoonde eilandwaarde kan de financiele haalbaarheid van (duurzame passende) projecten vergroten op plekken die als waardevol worden aangemerkt

65

Voor de Waddeneilanden gaat tot slot op dat een deel van de vraag (van buitenaf) zich richt op het segment recreatiewoningen. Er is in dit onderzoek voor gekozen dit segment buiten beschouwing te laten aangezien de probleemstelling zich met name richt op het kunnen huisvesten van eigen mensen doordat schaarste is ontstaan binnen het segment van de ‘eerste’ woningen. Een benadering vanuit de verblijfsrecreatieve markt zou tevens leiden tot een andere onderzoeksaanpak en opzet van het theoretisch kader. Gekozen is om dit onderzoek te beperken tot de woningmarkt in relatie tot de categorie ‘eerste woningen’. 8.4 Aanbeveling Dit onderzoek heeft aangetoond dat een eiland ligging in met name het landelijk gebied een aanmerkelijke invloed heeft op de woningprijs. Woningprijzen zijn net als alle goederen een afgeleide van vraag- en aanbodverhoudingen. Vraag en aanbod veranderen ook in de tijd, mede doordat sprake is van een sterke afhankelijkheid met landschapsecologische en institutionele omstandigheden die op hun beurt vraag en aanbod beïnvloeden. De Waddeneilanden zijn hier een sprekend voorbeeld hiervan. Landschapsecologische aspecten zijn op de Waddeneilanden bepalend geweest in relatie tot waar en op welke wijze ruimte geboden kon worden voor economische ontwikkeling. Voor beiden geldt echter dat het ‘ene’ bestaat bij de gratie van het ‘andere’. De natuurlijke rijkdommen op de Waddeneilanden blijven alleen in stand indien het behoud van de ruimtelijke begrenzing en de karakteristieke uitstraling van de bestaande woonomgeving voorop staat. Gezocht kan worden naar mogelijkheden waarbij (deels) voldaan wordt aan de vraag of waar deze vraag gereguleerd kan worden. Institutionele factoren (wetten en regels) hebben tot op heden geborgd dat er een ruimtelijk evenwicht is ontstaan tussen economische ontwikkeling en aanwezige natuurlijke rijkdommen. In dit hoofdstuk worden een aantal aanbevelingen gedaan die kunnen bijdragen aan een evenwichtige ontwikkeling van de woningmarkt op de Waddeneilanden. Vanuit het perspectief van de openbare ruimte is het vaak de overheid die het initiatief neemt en de risico’s loopt in relatie tot de inrichting van de ruimtelijke omgeving. De overheid vertegenwoordigd in deze het publieke domein, maar is niet perse de partij die deze borging zelf realiseert. De markt kan onder duidelijke kaders ook worden ingezet waarbij de overheid zelf politiek verantwoordelijk blijft. De overheid is daarmee de meest sturende partij. In algemene termen kun je stellen dat indien de overheid een sterke grondpositie heeft deze ook in staat is om de ruimtelijke kwaliteit te waarborgen, mede door het opleggen van regels (Hof, G.J.J. van den, 2006). Deze grondpositie is vanuit gemeentelijk perspectief echter beperkt, zeker op de plekken waar de strijd tussen rood en groen het meest opspeelt. Er zijn echter ook andere krachten die het speelveld van de woningmarkt bepalen. Namelijk de markt en de civil society. De markt wordt met name gekenmerkt door marktwerking, economische rationaliteit en commerciele belangen. De functie van de markt is het voldoen aan de vraag naar woningen waarvoor kopers bereidt zijn een prijs te betalen. De laatste groep betreft de civil society. Hieronder vallen de kopers, burgers, organisaties en universiteiten die maatschappelijke doelen nastreven. De civil society zijn op de Waddeneilanden sterk vertegewoordigd. Er spelen vele belangen op de Waddeneilanden, waardoor planvorming en woningbouwontwikkeling vrij complex is. Burgers kunnen in deze bijvoorbeeld maatschapppelijk betrokken zijn bij de planvorming als lid van een natuurbeschermingorganisatie of politieke organisatie. Een andere manier om invloed uit te oefenen is via bezwaar- en beroepsmogelijkheden. De proactieve invloed op de planvorming hangt sterk af van de welwillendheid van de overheid en de markt om partijen te betrekken (Dubbink, W, 2003). Een model waarmee een impuls kan worden gegeven aan de woningmarkt is door actief grondbeleid te voeren. De overheid kan de gewenste ruimtelijke inrichting realiseren door aankoop van gronden gevolgd door ontwikkeling, waarna bijvoorbeeld eigen gebruik of verkoop kan plaatsvinden. Grondposities genieten in zowel het publieke spoor (door bestemmingsplannen) als vanuit het private spoor (door het eigendomsrecht) een sterke bescherming. Een sterke grondpositie stelt een gemeente in staat de inrichting van de Waddeneilanden in eigen hand te houden waardoor toekomstige ontwikkelingen beter te reguleren zijn (bijvoorbeeld via regels). Het overgrote deel van het buitengebied op de Waddeneilanden en met name het natuurlijke deel, is echter in publieke handen bij Rijkswaterstaat en Staatsbosbeheer. Daarnaast geldt dat een groot aandeel van de woningen in private handen is, met daarbij 66


een kleine rol voor de woningbouwcoöperaties. Doordat de gemeente beperkt is vanuit haar publiekrechtelijke rol, kan er gezocht worden naar goede samenwerking met rijkspartijen met bijvoorbeeld bezit via het privaatrecht (erfpacht). Om ontwikkelingen in het Waddengebied mogelijk te maken kan de overheid afspraken maken met de markt, maar pas nadat de publieke discussie en besluitvorming heeft plaatsgevonden. Hiermee wordt voorkomen dat de overheid bevoegdheden teveel in het belang stelt van de markt, waardoor sprake kan zijn van bijvoorbeeld corporatisme. Een andere optie is het traditionele systeem. Hierbij wordt het publieke belang eenzijdig door de overheid gedefinieerd en worden kansen voor synergie vooraf beperkt. Het nadeel is dat volledige controle kan leiden tot een slecht beheersbaar proces, waarbij partijen minder geprikkeld worden tot creativiteit (Dubbink, W, 2003). Op de Waddeneilanden geldt tevens dat sprake is van een zeer sterke europese natuurwetgeving die niet toelaat dat lokale economische belangen prevaleren boven internationale natuur- en landschapswaarden. Daarnaast geldt een nationaal veiligheidsbeleid met borging van overstromingsrisico binnen de (beperkte) dijkring van de dorpen op de Waddeneilanden. Tot slot kan men de markt meer laten bepalen. Dit betekent dat de overheid meer aan de zijkant staat. Om de duurzame ruimtelijke kwaliteit op de Waddeneilanden te garanderen zal dit vertaald moeten worden in duidelijke prestatieeisen. Het resultaat moet zodanig gedefinieerd worden dat de kwaliteit die geleverd wordt verifieerbaar is. Het benoemen van kwaliteitseisen heeft bovendien een positieve invloed op het draagvlak vanuit de civil society. Burgers en maatschappelijke partijen operationaliseren wensen, welke door de overheid vertaald worden naar een programma van eisen (Hof, G.J.J. van den, 2006). Marktwerking zorgt ervoor dat er een sterke prikkel bestaat om landschapsecologische aspecten te respecteren en zodoende te integreren en concretiseren tot haalbare plannen. De resultaten van dit onderzoek laten immers zien dat de markt bereidt is om meer te betalen voor een kwalitatieve woonomgeving. Landschapsecologische omstandigheden maken dat er in relatie tot het bodemgebruik ook uitsluitend mogelijkheden zijn voor een duurzame inpassing. Dit kan alleen indien dit als een publieke opgaaf wordt bezien vanuit hogere overheden, waarbij alle (Rijks) partijen participeren. Dan bestaan er mogelijkheden om het unieke woonmilieu veilig te stellen en wellicht uit te breiden. Verdere aanscherping van de institutionele kaders door het opzoeken van de grenzen van de wet, kan een positieve bijdrage leveren aan de leefbaarheid op de Waddeneilanden. Dit door realisatie van huisvesting voor die categorie mensen die vanuit economische gebondenheid afhankelijk zijn van de Waddeneilanden en door aan deze woningen eventueel specifieke verkoopvoorwaarden te verbinden. Afgedwongen kan worden dat deze woningen gebruikt moeten worden voor permanent bewoning, dus het jaar rond. De polders op de Waddeneilanden bieden verder mogelijkheden voor het duurzaam houden van de leefbaarheid op de Waddeneilanden. Deze gebieden missen de authentieke waddenuitstraling (door een gebrek aan natuurlijke rijkdommen) doordat op deze plekken gekozen is voor de intensieve op de wereldmarkt gerichte landbouw. Deze gebieden kunnen mogelijk worden omgevormd tot een natuurlijker omgeving met verblijfsrecreatie en mogelijkheden voor wonen. Een andere optie is het initieren van huisvestingsmogelijken vanuit het publieke spoor door opkoop en omvorming van agrarische bebouwing. Een andere trend is dat de vrijkomende bedrijfsgebouwen worden ingezet voor verblijfsrecreatie of wonen.

67

9. LITERATUURLIJST ABF Research. (2012). Woononderzoek Nederland 2012. Delft. Armstrong et al. (2006). A Comparative Analysis of the Economic Performance of Greek and British Small Islands. University of Sheffield, Jersey. Armstrong, H.W. & Read, R. (2003b). Small States, Islands and Small States That Are Also Islands. Studies in Regional Science , VOL. 33, 1-24. Armstrong, H.W. & Read, R. (2003a). The Determinants of Economic Growth in Small States. The Round Table , Vo. XCII, 99-124. Baldacchino, G. & Milne D. (2006). Lessons from political Economy of Small Islands: The Resourcefullness of Jurisdiction. Basingstoke, Macmillan. Bastian, C.T., McLeod, D.M., Germoni, M.J., Reiners, W.A. and Blasko, B.J. (2002) Environmental amenities and agricultural land values: a hedonic model using geographic information systems data, Ecological Economics 40: 337-349. Bertram, G. & Watters, R.F. (1985). The MIRAB Economy in South Pacific Microstates. Pacific Viewpoint. Bourassa et al. (1999). Defining Housing Submarkets. Journal of Housing Economics , pp. 160-183. Briguglio et al. (2010). Profiling Vullnerability and Resilience: A manual for Small States. Commonwealth Secretariat and Small Islands Institute of the University of Malta . Brinkman, A. (2014). Het modelmatig waarderen van kantoorobjecten. Amsterdam: Amsterdam School of Real Estate. Dubbink, W. (2003). Assisting the invisible hand: contested relations between market, state and civil society. Dordrecht: Kluwer. Easterley, W. & Kraay, A. (2007). Small States, Small Problems? Income, Growth, and Volatility in Small States. Evans, A. (2006). Economics and Land use Planning. Favaro, E. & Peretz, D. (2008). Overview of Studies of Economic Growth, in Small States, Smart Solutions: Improving Connectivity and Increasing the Effectiveness of Public Services. Fennema, A. (1995). Wonen in het groen, de invloed van ‘groen’ op de prijs van een woning. Gemeente Terschelling. (2012). Huisvestingsverordening 2004 - 2012 gemeente Terschelling. Opgehaald van Decentrale regelgeving overheid: www.decentrale.regelgeving.overheid.nl Gemeente Texel. (2013). Notitie ‘Wonen op de Waddeneilanden. Opgehaald van Gemeente Texel: www.texel.nl Goetzmann et al. (1995). Non Temporal Components of Residentia Real Estate Appreciation. Revieuw of Economics and Statistics. Gulicher, d. T. (2008). De invloed van groene ruimte in de omgeving op de waarde van woningen. Amsterdam: Amsterdam School of Real Estate. Hof, G.J.J. van den. (2006). PPS in de polder : De betekenis van publiekprivate samenwerking voor borging van de duurzame ruimtelijke kwaliteit op Vinex-locaties. Utrecht: Utrecht University. 68


Hubbard et al. (1987). An empirical comparison of alternate methods for principal components extraction. pp. 173 - 185. Li, Mingche M., and H. James Brown (1980). ”Micro-neighborhood externalities and hedonic housing prices.” Land Economics 56.2: 125-141. Malpezzi, S., 2003. Hedonic pricing models: a selective and applied research, in: O’Sullivan, T., Gibb, K. (Eds.) Housing Economics and Public Policy, Oxford: Blackwell Science. Navrud, S. (2002), The State-Of-The-Art on Economic Valuation of Noise. Final Report to European Commission dgEnvironment. Nelson J.P. (2003), Meta-analysis of airport noise and hedonic property values:problems and prospects, Pennsylvania: Pennsylvania State University. PBL. (2011). Houdini: een systeemdynamische modellering van regionale woningmarkten. Den Haag: Uitgeverij PBL. Rijksdienst voor het Cultureel Erfgoed. (2009). Bewoningsgeschiedenis noordelijk kustgebied. Den Haag: Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap. Sachs J. & Warner, A. (1997) Sources of Slow-Growth in African Economies. Cambridge, MA:Harvard University, Institute for International Development. Shareef et al. (2008). The economics of Small Island Tourism. Gheltenham: Edward Elgar publishing . Shareef, R. (2004). Country Risk Ratings of Small Island Tourist Economies. Note Di Lavoro . Sijtsma, e. (2008). Recreatie en toerisme in het Waddengebied. Leeuwarden: Van der Eems. Simon, H. (1960). The new science of management desicion. New York: Harper & Row. Smith, A. (1776). Nature and Caufes of the Wealth of Nations. Londen. Spit & Needham. (1987, March). A model of house prices in a Dutch city. The Netherlands journal of Housing and environmental research , 53-60. Van Gool, Jager en Weisz. (2001). Beleggen in direct onroerend goed. Groningen: Noordhoff Uitgevers. Visser & van Dam. (2006). De prijs van de Plek, woonomgeving en woningprijs. Den Haag: NAi Uitgevers. Von Thunen, J. (1826). Der Isolierte Staat in Beziehung auf Landschaft und nationalokonomie. Oxford: Pergamon Press. Vries, de & kessels. (2012). Woningmarkt en stedelijke economie. Amsterdam: Ministerie van binnenlandse zaken. Vries, de, W. (2013). Sociaal economische analyse en best practices van Nederlandse, Duitse en Deense Waddeneilanden. Leeuwarden: Partoer, Fries bureau voor sociaal economische vraagstukken. Waddenacademie. (2009). Geschiedenis, herinnering en beleving. Leeuwarden: Holland Ridderkerk. Waddenacademie. (2009). Op het Snijvlak van risico’s en kansen. Leeuwarden: Waddenacademie. Wheaton, W.C. & Dipasquale, D. (1995). Urban economics and real estate markets. Englewood Cliffs: Prentice Hall. 69

Bijlage 1a. Vergelijking Britse, Griekse en Nederlandse Waddeneilanden

70


Bijlage 1b. Vergelijking Nederlandse Waddeneilanden

71

Bijlage 2. Voorbeeldberekening obv regressieformule

72


Bijlage 3. Resultaten regressieanalyse, met onderscheid naar stedelijke en landelijke ligging

73

74


Bijlage 4. Regressie model summury met natuurlijk logaritme

75

Master THESIS. De Waddeneilanden. Uniek woongenot voor een unieke prijs. Een regressieanalyse van koopwoningen op de Waddeneilanden

Recommend Documents