NOTITIE WONINGMARKTONTWIKKELINGEN EN HUURBELEID

Directoraat-Generaal Wonen Directie Strategie Cluster Kennisontwikkeling Rijnstraat 8 Postbus 30941 2500 GX Den Haag

NOTITIE WONINGMARKTONTWIKKELINGEN EN HUURBELEID

Eindversie Datum: 14 mei 2004

NOTITIE WONINGMARKTONTWIKKELINGEN EN HUURBELEID

Inhoudsopgave. 1. Inleiding 2. De actuele situatie op de woningmarkt 2.1. Een korte typering van de huidige situatie 2.2. Analyse knelpunten woningmarkt 3. Effecten huurbeleid op de woningmarkt 3.1. Invloed huurbeleid via de vraagkant 3.2. Invloed huurbeleid via de aanbodkant 4. Naar meer evenwicht op de woningmarkt 4.1. Betere afstemming van aanbod op de vraag 4.2. Effecten voor de doorstroming

Bijlagen. 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Ministerie van VROM

Analyse koopprijsontwikkelingen Bereikbaarheid van de koopsector Nadere analyse prijsontwikkelingen en woonvoorkeuren Analyse rendementen huursector Doorstroming naar richting 1988-2001 Toelichting doorstromingseffecten huurbeleid

Pagina 2/32

1. Inleiding. In deze notitie wordt ingegaan op de betekenis die het huurbeleid kan hebben op het functioneren van de woningmarkt. In hoofdstuk 2 is eerst een beschrijving opgenomen van de actuele knelpunten op de woningmarkt en de ontwikkelingen die tot deze knelpunten hebben geleid. Vervolgens komt in hoofdstuk 3 aan de orde hoe een aangepast huurbeleid kan bijdragen aan het wegnemen van deze knelpunten. Dit gebeurt aan de hand van een fictief rekenvoorbeeld waarin verondersteld wordt dat de huren in tien jaar tijd reëel 2,5% per jaar stijgen. Tenslotte wordt in hoofdstuk 4 meer concreet ingegaan op de mogelijke bijdrage van verruiming van het huurbeleid aan het stimuleren van de doorstroming in de woningvoorraad. De effecten van beleidsvoorstellen voor het toekomstige huurbeleid op de koopkracht van huishoudens, de betaalbaarheid van het wonen, de huursubsidie-uitgaven en de vermogenspositie van verhuurders komen in deze notitie niet aan de orde. Deze effecten worden op een later moment in het beleidsproces bekeken als er meer concrete invulling is gegeven aan de beleidsvoorstellen voor het toekomstige huurbeleid. In een aantal bijlagen wordt op enkele specifieke vraagstukken m.b.t. de woningmarkt nader ingegaan, te weten: 1. de factoren die de prijsvorming van koopwoningen beïnvloeden 2. de bereikbaarheid van koopwoningen voor startende kopers met lagere inkomens. 3. het effect van huurstijgingen op de vraag naar koopwoningen. 4. gerealiseerde rendementen van verschillende categorieën verhuurders op woningbezit 5. doorstromingspatronen binnen en tussen de huur- en koopsector in de periode 1998-2001. 6. nadere toelichting op de doorstromingeffecten van het huurbeleid,zoals beschreven in hoofdstuk 4. 2. De actuele situatie op de woningmarkt. 2.1 Een korte typering van de huidige situatie. De afgelopen jaren is de situatie op de woningmarkt sterk veranderd. Door het achterblijven van de nieuwbouwproductie is de druk op de gehele woningmarkt toegenomen. Dit blijkt ondermeer uit een in de afgelopen jaren fors opgelopen woningtekort. Volgens het laatste Woningbehoefte Onderzoek (WBO) bedroeg het tekort in 1998 110.000 woningen; in 2002 was dit opgelopen tot 170.000 woningen, een toename met ruim 50 %. Tegelijkertijd is er in dezelfde periode een vraagverschuiving bij woonconsumenten opgetreden van koop- naar huurwoningen, waardoor de druk op de koopsector is verminderd en die op de huursector is toegenomen. Deze ontwikkelingen gingen gepaard met een afname van het aantal verhuizingen en de doorstroming1 (zie figuur 1). Figuur 1. Doorstroming 1988-2001 (x1000) 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 1988

1

1992

1997

2001

Doorstroming = aantal doorstromers: huishoudens die bij verhuizing een woning (in Nederland) achterlaten

Ministerie van VROM

Pagina 3/32

Uit de figuur blijkt dat – na een flinke toename van de doorstroming in 1997 – de doorstroming in 2001 weer is afgenomen, qua omvang met ruim 20% t.o.v. 1997. Als percentage van de woningvoorraad is de doorstroming teruggelopen van 6,4 naar 4,8%. In bijlage 5 wordt nader op de ontwikkeling van de doorstroming naar richting – tussen en binnen de huur- en koopsector – ingegaan. De conclusie uit deze analyse is dat tussen 1997 en 2001 vooral de doorstroming binnen de huursector is afgenomen. Binnen de koopsector blijkt de doorstroming juist verder te zijn toegenomen. De bovengeschetste ontwikkeling van het woningtekort en de doorstroming illustreert het ‘op slot zitten’ van de woningmarkt op dit moment en dan met name m.b.t. de huursector. Hierdoor komen zwakke groepen op de woningmarkt, zoals starters op de woningmarkt en lagere inkomensgroepen, het meest in de knel. 2.2 Analyse knelpunten woningmarkt. Algemeen In de hiervoor beschouwde periode is sprake geweest van een vrij gespannen woningmarkt. In zo’n woningmarktsituatie is voldoende en het juiste aanbod van nieuwbouwwoningen cruciaal voor het op gang houden van de doorstroming. De ontwikkeling van de omvang en samenstelling van het nieuwbouwaanbod – en in het bijzonder de mate waarin deze samenstelling de veranderingen in de kwalitatieve vraag volgt – vormt dan ook een belangrijke verklaring voor de in figuur 1 geschetste ontwikkeling van de doorstroming. De economische conjunctuur en het consumentenvertrouwen ontwikkelen zich in sterke mate parallel aan de omvang van het nieuwbouwaanbod. Via de aanbodontwikkeling wordt de conjunctuurbeweging weerspiegeld in de ontwikkeling van de doorstroming. Als in het bijzonder gekeken wordt naar de recente periode 1997-2001 wordt het niveau van de doorstroming zowel door de omvang als samenstelling van het aanbod verklaard. Onderstaand wordt deze relatie nader toegelicht. Kwantitatief: te weinig nieuwbouw Er is een directe relatie tussen het aantal nieuwbouwwoningen en het aantal verhuizingen (de doorstroming) van huishoudens. Het is dan ook niet verwonderlijk dat met het afnemen van de nieuwbouwaantallen in de periode 1997-2001 ook de doorstroming is afgenomen. Gesteld kan worden dat nieuwbouw in zijn algemeenheid dé motor van de woningmarkt en de doorstroming is. Dit wordt geïllustreerd door het gegeven, dat door een aanbod van 100 nieuwe woningen, via de gegenereerde verhuisketens, in de bestaande voorraad gemiddeld 225 woningen worden vrijgemaakt voor nieuwe bewoners (zie ook tabel 12). Gemiddeld zo’n 30% van dit aanbod komt binnen de goedkope huursector beschikbaar (goedkoop: huur tot € 358,- per maand in 2002). De lengte en de samenstelling van de verhuisketens is daarbij enigszins afhankelijk van het type nieuwbouwwoning. De omvang van het gegenereerde aanbod aan goedkope huurwoningen blijkt echter niet erg afhankelijk te zijn van het type nieuwbouwwoning. Luxe koopwoningen genereren bijna evenveel aanbod van goedkope huurwoningen in de voorraad als nieuwe (duurdere) huurwoningen. De totale ketenlengte gegenereerd door nieuwe huurwoningen is wel korter. Derhalve bestaat het doorstromingsaanbod van nieuwe huurwoningen voor een groter deel (40 á 50%) uit goedkope huurwoningen dan dat van (luxe) koopwoningen (25 á 30%).

2

Bron: WBO-themapublicatie: Nieuwbouw en herstructurering, VROM, 2003, pagina 17.

Ministerie van VROM

Pagina 4/32

Tabel 1. Samenstelling vrijgemaakt aanbod in voorraad per 100 nieuwbouwwoningen (2000-2002) Type nieuwbouw

Totaal vrij in voorraad

West Nederland Goedkope huur

Totaal vrij in voorraad

absoluut

In %

Overig Nederland Goedkope huur absoluut

In %

Koop vrijstaand en 2-kap Koop rij duur Koop rij goedk/mid.duur Koop appartement Huur eengezins Huur appartement

273 245 180 188 199 165

71 77 66 58 89 82

26 % 31 % 37 % 31 % 45 % 50 %

265 230 183 272 182 178

65 66 61 69 73 76

25 % 29 % 33 % 25 % 40 % 43 %

Gemiddeld

215

72

33 %

234

67

29 %

In figuur 2 zijn de belangrijkste mutaties van de woningvoorraad in de afgelopen jaren weergegeven. Hier kan nog aan worden toegevoegd dat de toename van het aantal verkopen in de jaren negentig vooral zit in een sterke toename van de verkopen in de sociale huursector. Binnen het totaal aantal verkochte huurwoningen is het aandeel van de sociale verhuurders toegenomen van ca. 25 % begin jaren negentig tot ca. 40% de laatste jaren. Het verhogen van de woningbouwproductie is een belangrijke prioriteit van het kabinet (brief aan de Tweede Kamer over de “Acties verhoging woningproductie” van september 2003). Gestreefd wordt naar een jaarlijkse bouwproductie van 80.000 woningen per jaar in de periode 2005-2010. Deze productie is nodig om het woningtekort in 2010 terug te brengen naar een aanvaardbaar niveau van 1,5 á 2% en dient tevens voor de vervanging van 16.000 onttrokken woningen per jaar. Figuur 2. Woningvoorraadmutaties 1990-2002

100000

100000

80000

80000

60000

60000

40000

40000

20000

20000

0

0

Nieuw bouw

Ministerie van VROM

19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02

120000

19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02

120000

onttrekkingen

nieuw bouw sociale huur nieuw bouw particuliere huur

verkopen huur

nieuw bouw koop

Pagina 5/32

Kwalitatieve mismatch Uit het WBO 2002 blijkt dat vanaf 1998 de belangstelling voor het kopen van een woning flink is afgenomen. Dit heeft zich vooral voorgedaan onder huishoudens die nog niet eerder de stap naar de koopsector hebben gemaakt (starters en huurders). Woningmarktsimulaties (met het Socrates-model) geven aan hoe deze vraagverschuiving doorwerkt in de woningbehoefte-ontwikkeling de komende jaren3. Voor deze simulaties is een aantal uitgangspunten gehanteerd die zijn aangegeven in tabel 2. Tabel 2. Uitgangspunten woningmarktsimulaties 2002-2010 Bevolkings- en huishoudensgroei Middenvariant Primosprognose 2003 (Ruimtelijk Planbureau 2003) Economische groei 2% per jaar Inkomensverdeling Gelijkblijvende verschillen; alleen ouderen (65+) gaan er 2% per jaar extra op vooruit t.o.v. de gemiddelde groei in huishoudinkomen. Nieuwbouw 1. Trendmatig: 70.000 per jaar 2. Beleid: 80.000 per jaar Onttrekkingen 16.000 per jaar Verkoop huurwoningen 27.000 per jaar (gelijke aantallen sociale en particuliere huur) Huur- en koopprijzen Reëel constant (m.a.w. aangepast met inflatie) voor basisvariant zonder nieuw huurbeleid In de figuren 3 en 4 zijn enkele uitkomsten van deze simulaties vergeleken met de eerdere raming die in het jaar 2000 is gemaakt ten behoeve van de Nota Mensen, Wensen, Wonen. In deze eerdere raming is eveneens uitgegaan van de middenvariant van de Primosprognose van dat moment en 2% economische groei. In figuur 3 is de uitbreidingsbehoefte4 tot 2010 naar huur en koop aangegeven. Om de uitkomsten vergelijkbaar te maken zijn percentages gebruikt. Figuur 3. Uitbreidingsbehoefte naar huur en koop tot 2010 in % van de netto gewenste uitbreiding van de woningvoorraad 140 120 100 80

%

60 40 20 0 -20 -40

raming 2000 huur

raming 2003 koop

Te zien is dat de oude raming een lichte afname van de behoefte aan huurwoningen aangaf. De nieuwe raming geeft een lichte toename van de behoefte aan huur aan. De toename van de behoefte ligt niettemin voornamelijk in de koopsector. 3

“Socrates update fase 1”, ABF Research, februari 2004 de gewenste verandering (toe- of afname) van de woningvoorraad op grond van de verandering – naar woningtype - van het aantal woningbehoevende huishoudens

4

Ministerie van VROM

Pagina 6/32

In figuur 4 is de uitbreidingsbehoefte verder uitgesplitst naar prijsklasse. In de nieuwe raming is de categorie verzorgd wonen apart onderscheiden. Dit zijn voornamelijk huurwoningen. In vergelijking met de vorige raming is opvallend, de flink verminderde behoefte aan dure koop en de geringere afname van de behoefte aan goedkope huurwoningen. Daarnaast is er een groeiende behoefte aan middeldure en dure huur. Figuur 4. Uitbreidingsbehoefte naar prijsklasse tot 2010 in % van de netto gewenste uitbreiding van de woningvoorraad5. % 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30 goedkoop HUUR

middelduur

duur

verzorgd wonen

raming 2000

goedkoop KOOP

middelduur

duur

raming 2003

In figuur 5 is de samenstelling van de nieuwbouwbehoefte aangegeven op basis van de nieuwe simulaties. Behalve met de uitbreidingsbehoefte is daarbij rekening gehouden met de vervangingsbehoefte voor onttrokken woningen (vnl. sloop) en met de verkoop van huurwoningen (zie uitgangspunten tabel 2). Deze nieuwbouwbehoefte is vergeleken met het actuele6 nieuwbouwaanbod. De woningmarktsimulaties geven aan dat de samenstelling van het actuele nieuwbouwaanbod nog onvoldoende aansluit bij de opgetreden vraagverschuiving. De afgelopen jaren was het percentage huur in de nieuwbouw circa 20 tot 25%. Volgens de woningmarktsimulaties zou een nieuwbouwprogramma met circa 50% huur momenteel het best aansluiten op de actuele vraagontwikkeling. Ui de figuur blijkt dat het actuele nieuwbouw aanbod te eenzijdig op de koopsector en dan met name op de dure koop is gericht.

5

Definities (prijzen 2002): Prijs Goedkope huur: Middeldure huur: Dure huur: Goedkope koop: Middeldure koop: Dure koop:

huurwoningen met een huur tot € 358 per maand. huurwoningen met een huur tussen € 358 en € 479 per maand. huurwoningen met een huur boven € 479 per maand. koopwoningen met een koopprijs tot € 150.000 koopwoningen met een koopprijs tussen € 150.000 en € 215.000 koopwoningen met een koopprijs boven € 215.000

Verzorgd Wonen: woningen met zorgvoorzieningen voor ouderen. 6

gebaseerd op gemiddelde differentiatie (in %) periode 1997-2001; totale nieuwbouw conform VROM-Bouwprognoses 2002-2007

Ministerie van VROM

Pagina 7/32

Figuur 5. Huidige samenstelling nieuwbouw versus actuele behoefte nieuwbouw 2002-2010 (x1000) 300 250 200 150 100 50 0 goedkoop HUUR

middelduur

duur

verzorgd wonen

goedkoop middelduur KOOP

huidige samenstelling

duur

volgens behoefte

Tevens valt op dat de behoefte aan dure huurwoningen flink boven het huidige aanbod ligt. Dit komt overeen met de conclusies in de recente studie die IVBN heeft laten uitvoeren, zij het dat deze wat meer is toegespitst op het duurste huursegment boven een huur van € 565,- per maand7. Daarnaast is er een grotere behoefte aan goedkope huurwoningen. Dat betekent, dat er van de onttrokken woningen (vooral goedkope huurwoningen) meer teruggebouwd zouden moeten worden. Zonder een grote onrendabele top is nieuwbouw van betaalbare woningen in deze prijsklasse echter niet mogelijk. De verschuiving van de voorkeur voor kopen naar huren in de afgelopen jaren moet vooral worden toegeschreven aan de gestegen kooplasten8 in relatie tot de beperkte stijging van de huurprijzen 9. In figuur 6 is de ontwikkeling van deze lasten vanaf 1986 naast die van de huren gezet. De stijging van de kooplasten sinds 1998, die tot de recente vraagverschuiving heeft geleid, is voornamelijk veroorzaakt door de stijging van de koopprijzen. In zijn algemeenheid zijn meerdere factoren bepalend voor de ontwikkeling van de vraag naar koopwoningen. De afgelopen periode is de invloed van de koopprijzen, als mede bepalende factor voor de kooplasten, echter dominant. In bijlage 1 wordt nader ingegaan op de koopprijsontwikkeling en de factoren – zoals consumentenvertrouwen en hypotheekrente – die daarop van invloed zijn. Figuur 6. Lasten kopen en huren 1986-2002 (index op basis van constante prijzen - 1986=100) 180 160 140 120 100 80 60 1986

1990

1994 koopkosten

7 8 9

1998

2002

huurprijs

“Woningbehoefte Onderzoek: Dure Huurwoningen”, ABF Research, maart 2004 maandelijkse hypotheekrente berekend over gemiddelde koopprijs “Socrates update fase 1”, ABF Research, februari 2004; zie ook bijlage 3 van deze notitie

Ministerie van VROM

Pagina 8/32

Welke gevolgen de recente kooplastenontwikkeling voor de bereikbaarheid van een koopwoning voor verschillende inkomensgroepen heeft, is aangegeven in bijlage 2 (Bereikbaarheid koopsector). Eén van de conclusies daaruit is, dat – volgens de normen van de Nationale Hypotheek Garantie – voor huurders met een modaal inkomen hooguit 10% van de koopwoningen bereikbaar is. Bij een inkomen van anderhalf maal modaal is bijna 40% van de koopvoorraad bereikbaar. Bij tweemaal modaal is dit tegen de 60%. Vanaf anderhalf modaal is een koopwoning dus redelijk bereikbaar. Circa 14% procent van de huurders valt in deze inkomenscategorie (ruim 400.000 huishoudens). Daarbij kan aangetekend worden dat voor de leeftijdcategorie 55+ binnen deze 14 % - categorie strengere financieringseisen gelden. Voor deze ouderen, die zo’n kwart van deze inkomensgroep uitmaken, is de koopsector dus minder bereikbaar. Daar staat tegenover dat ook voor de (omvangrijke) categorie tussen 1 en 1½ modaal de koopsector gedeeltelijk bereikbaar is. Per saldo wordt het percentage huurders waarvoor de koopsector bereikbaar is op ca 15 % geschat. Resumerend is er momenteel dus sprake van een kwantitatieve en kwalitatieve mismatch tussen vraag en aanbod waardoor de woningmarkt niet goed functioneert. Een op de behoefte afgestemd bouwprogramma tot 2010 omvat 80.000 woningen per jaar en bestaat voor de helft uit huurwoningen. Dat betekent een forse aanpassing ten opzichte van de huidige trend: totaal 10.000 meer woningen per jaar en een toename van het aantal gebouwde huurwoningen van ca 14.000 per jaar in de afgelopen jaren tot 40.000 per jaar. In het volgende hoofdstuk zal worden ingegaan op de bijdrage die het huurbeleid kan leveren aan de verbetering van de afstemming tussen vraag en aanbod.

3. Effecten huurbeleid op de woningmarkt. Een marktconform huurbeleid zal leiden tot een stijging van de huurprijzen. In de volgende paragrafen wordt aangegeven op welke wijze zo’n huurstijging de woningmarkt beïnvloedt. Zoals in onderstaand schema is geïllustreerd, vindt deze beïnvloeding langs twee wegen plaats: zowel via de vraagkant als via de aanbodkant. In de paragrafen 3.1 en 3.2 worden deze effecten achtereenvolgens behandeld. Schema 1. Invloed huurbeleid op de woningmarkt. vraag

3.1

Huurprijsontwikkeling

3.2

aanbod huur aanbod koop

doorstroming

3.1 Invloed huurbeleid via de vraagkant. Analyses van de ontwikkelingen in de afgelopen jaren hebben uitgewezen dat er een verband is tussen de ontwikkelingen van de huur– en koopprijzen en de voorkeuren van verhuisgeneigde huishoudens voor huren of kopen van een woning. Dit verband geeft houvast voor een inschatting van het effect van huurMinisterie van VROM

Pagina 9/32

stijgingen op de woningvraag. In bijlage 3 komt een nadere analyse met een verdere onderbouwing van deze relatie aan de orde. Daarbij wordt de conclusie uit de eerdere analyses bevestigd dat een hogere huurprijs leidt tot een grotere belangstelling voor de koopsector terwijl oplopende koopprijzen het omgekeerde effect hebben. Met het Socratesmodel is vervolgens nagegaan wat het effect van een dergelijke vraagverschuiving is op de woningmarkt. Als voorbeeld is doorgerekend wat het effect zou zijn als de huren van alle huurwoningen gedurende een periode van 10 jaar reëel 2,5% per jaar zouden stijgen. Daarbij is verondersteld dat de lasten van een koopwoning (met name de hypotheekrente berekend over de koopprijs) reëel constant blijven. Dat betekent, dat voor de bestaande voorraad en de nieuwbouw de prijzen van koopwoningen constant zijn gehouden. De overige uitgangspunten zijn conform tabel 2. Eventuele effecten van een binnen segmenten van de huursector meer gedifferentieerde huurprijsontwikkeling op de vraagontwikkeling en de doorstroming binnen de huursector zullen in een latere fase van het beleidsproces nader worden bezien. De genoemde analyses geven aan dat een stijging van de huurprijzen (bij constante koopprijzen) leidt tot een toename van de voorkeur voor het kopen van een woning. In figuur 7 is aangegeven hoe de voorkeur voor koop verschuift onder verhuisgeneigden in het voorbeeld van 10x2,5% reële huurstijging. Figuur 7. Voorkeur voor koop onder verhuisgeneigde huishoudens 100 90 80 70 60 %

50 40 30 20 10 0 starters huidige voorkeur

huurders

kopers

na huurstijging

Onder verhuisgeneigde huurders leidt deze huurstijging tot een toename van de voorkeur voor koop met zo’n 18%, ofwel van momenteel 32% naar 38%. Ook bij starters en verhuisgeneigde kopers treedt een vraagverschuiving op (zie figuur 7). In absolute aantallen gaat het voor alle groepen verhuisgeneigden (totaal ruim 1 miljoen huishoudens) om een structurele toename van het aantal potentiële kopers met ca. 55.000 ten opzichte van een huidige aantal van 530.000. De jaarlijkse nieuwbouwbehoefte aan koopwoningen neemt hierdoor met ca. 5000 toe. In het programma dat maximaal op de behoefte is afgestemd, is de verhouding huur/koop dan 45/55 %, tegenover 50/50 % zonder boveninflatoire huurstijgingen (zie pag.7). Het is aannemelijk dat behalve een vraagverschuiving van huur naar koop er ook een verschuiving van de vraag binnen de huursector optreedt als gevolg van het toekomstige huurbeleid. Dit is met name te verwachten als een meer marktconform huurbeleid leidt tot verkleining van verschillen in de prijs-kwaliteitsverhouding van woningen binnen de huursector. In figuur 8 zijn de huidige verschillen in prijs-kwaliteitsverhouding (huur als percentage van de WOZ-waarde) naar huurprijsklasse aangegeven. Omdat de WOZwaarde sterk door de markt wordt beïnvloed en de hoogte van de huur slechts in beperkte mate, verschilt de huur gerelateerd aan de WOZ-waarde regionaal. In Noord-Nederland bijvoorbeeld blijkt de huur als percentage van de WOZ-waarde beduidend hoger te liggen dan in de rest van Nederland. Ministerie van VROM

Pagina 10/32

Figuur 8. Prijs-kwaliteitsverhouding huurwoningen naar prijsklasse (huurprijs per maand in euro’s) 7

6

5

4 %

basishuur % WOZ Gem. % NL

3 2

1

0 -300

300-400

400-472

472-565

565+

huurprijsklasse voorraad

Door een meer marktconform huurbeleid zullen goedkopere huurwoningen relatief sterker in prijs stijgen dan duurdere huurwoningen. Dit zal tot meer vraag naar duurdere huurwoningen kunnen leiden. Gezien de genoemde regionale verschillen in prijs-kwaliteitsverhouding, zal in meer ontspannen woningmarkten, zoals in Noord-Nederland, dit vraageffect geringer zijn dan in de meer gespannen markten in de Randstad. In de huidige simulaties is uitgegaan van een gelijke gemiddelde huurstijging voor alle huurwoningen, zodat zo’n effect niet zichtbaar wordt. De verandering in de vraag (naar duurdere huur en koop) zal zich vooral bij huurders met hogere inkomens voordoen. Dat betekent dat met name onder huurders met hogere inkomens de vraag zal verschuiven van de goedkope huursector naar de duurdere huursector, en daarnaast naar de koopsector. De omvang van de groep huurders met hogere inkomens (de niet-aandachtsgroep) in de goedkope10 huursector (de z.g. goedkoop scheefwonenden) is in figuur 9 aangegeven11. Figuur 9. Goedkope en dure scheefheid 1990-2002 (aantal huishoudens x 1000) 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1990

1994 goedkoop scheef w onend

10

11

1998

2002

duur scheef w onend

Definities: Niet-aandachtsgroep: in 2002 besteedbaar huishoudinkomen meer dan € 13.938 (alleenstaanden), c.q € 19.007 (meerpersoons); inkomensgrens in de tijd met inflatie aangepast. Goedkope huur: in 2002 huur tot € 358 per maand; prijsgrens in de tijd aangepast met gemiddelde huurstijging. Dure scheefheid: aandachtsgroep in dure huurwoningen (meer dan € 479 huur per maand in 2002. In 2002 heeft van de groep goedkoop-scheefwonenden 45% een inkomen beneden modaal, 31% tussen modaal en anderhalf modaal en 19% boven anderhalf modaal. Voor alle huurders is dit resp. 66, 20 en 14%.

Ministerie van VROM

Pagina 11/32

3.2 Invloed huurbeleid via de aanbodkant. Naast invloed op de vraag, heeft verruiming van het huurbeleid ook invloed op het aanbod. In bijlage 4 (Analyse rendementen huursector) zijn de actuele cijfers over rendementen opgenomen. Uit cijfers van het CFV is af te leiden dat de onrendabele top bij investeringen in nieuwe sociale huurwoningen is toegenomen in de afgelopen jaren. Bij de discussie over de gewenste maatschappelijke investeringen door corporaties speelt ook de overmaat aan vermogen bij de sociale sector als geheel een belangrijke rol. Voor de institutionele beleggers zijn de rendementen op hun woningbezit in de afgelopen jaren goed geweest maar zowel het directe als indirecte rendement is fors afgenomen in de afgelopen 5 jaar. Ook de verwachting voor de komende jaren is dat, door de verwachte daling dan wel geringe prijsstijging van koopwoningen in de komende jaren, de indirecte rendementen op woningbezit lager zullen uitvallen. Een verhoging van de potentiële huuropbrengsten zal het investeren in de huursector meer aantrekkelijk maken t.o.v. andere beleggingen. In hoeverre deze investeringen ook werkelijk tot stand komen, is echter ook van andere factoren afhankelijk. In het kader van het toekomstig huurbeleid zullen over de omvang van te realiseren nieuwbouwinvesteringen met verhuurders concrete afspraken gemaakt worden. In beginsel kunnen hogere rendementen van verhuurders op beleggingen in huurwoningen een verlagend effect hebben op het niveau van het aantal verkopen en onttrekkingen van huurwoningen. Als deze aantallen kleiner worden, wordt ook de nieuwbouwbehoefte aan huurwoningen kleiner (en die aan koopwoningen groter in geval van minder verkoop). De richting en mate waarin het aantal onttrekkingen verandert, is sterk afhankelijk van het lokale woonbeleid. 4. Naar meer evenwicht op de woningmarkt. 4.1 Betere afstemming van aanbod op de vraag Om te komen tot een productie van ca. 40.000 huurwoningen en mede daardoor tot een totale productie van 80.000 woningen in de komende jaren, vormt – naast het beschikbaar zijn van voldoende locatiecapaciteit – de hoge onrendabele top bij investeringen in nieuwe, sociale huurwoningen een knelpunt. Een meer marktconform huurbeleid stimuleert investeringen in de nieuwbouw en de herstructurering van de bestaande woningvoorraad. Over de aantallen te realiseren nieuwe huurwoningen zullen in het kader van het huurbeleid met de verhuurders nadere afspraken gemaakt worden. Voor de analyse in deze notitie wordt uitgegaan van indicatief ca. 15.000 en ca. 5000 extra nieuwbouwwoningen per jaar in de komende vijf jaar voor resp. de corporatiesector en beleggers. Uitgaande van een huidig productieniveau van circa 14.000 woningen (10.000 sociaal en 4.000 particulier, gemiddelde 2000-2002) worden dan jaarlijks ca. 34.000 huurwoningen gebouwd (43% van het totale bouwprogramma). Dit zou een forse beweging in de richting van de gewenste differentiatie van het nieuwbouwaanbod betekenen: bij ongewijzigd huurbeleid zou ca 50% huur gewenst zijn (zie ook onderstaande tabel). Bij een meer marktconform huurbeleid zal de resterende discrepantie tussen aanbod en vraag kleiner worden: bij het bovenstaande voorbeeld (10x2,5% huurstijging) sluit een percentage van 45% huurwoningen in het nieuwbouwprogramma aan op de behoefte. Tabel 3. Samenstelling nieuwbouwprogramma tot 2010 (in abs. aantallen per jaar en in %) Huur 1. Huidige nieuwbouw * 17.500 (25%) 2. Behoefte (constante prijzen) 40.000 (50%) 3. Afspraken verhuurders ** 34.000 (43%) 4. Behoefte bij huurbeleid 10x2,5% 36.000 (45%)

Koop 52.500 (75%) 40.000 (50%) 46.000 (57%) 44.000 (55%)

Totaal 70.000 (100) 80.000 (100) 80.000 (100) 80.000 (100)

* gebaseerd op gemiddelde differentiatie (in %) periode 1997-2001 ** voorlopige invulling Ministerie van VROM

Pagina 12/32

Indien het aantal verkochte huurwoningen – al dan niet onder invloed van het huurbeleid - kleiner zou zijn dan het in deze ramingen veronderstelde aantal van 27.000 per jaar, is de behoefte aan huurwoningen (de resp. 50% en 45% huur van variant 2 en 4 in de tabel) overeenkomstig kleiner. 4.2 Effecten voor de doorstroming. De woningmarktsimulaties geven aan dat een betere kwalitatieve afstemming van het aanbod op de vraag leidt tot een toename van de doorstroming. In de beschouwde voorbeelden (met en zonder nieuw huurbeleid) neemt de doorstroming met ruim 8% toe: van zo’n 275.000 naar bijna 300.000 doorstromers per jaar12. In bijlage 6 wordt verder op de effecten voor de doorstroming naar richting – tussen en binnen de huur- en koopsector – ingegaan. De betere kwantitatieve afstemming van het aanbod (10.000 meer nieuwbouw per jaar) op de behoefte leidt daarnaast tot een toename van het doorstroomvolume met circa 22.500 per jaar. De grotere doorstroming blijkt ook samen te gaan met een afname van de fricties tussen vraag en aanbod. Beter gezegd: de betere afstemming van het aanbod op de vraag en de toegenomen doorstroming resulteren in afnemende fricties en in meer evenwicht op de woningmarkt. Verruiming van het huurbeleid draagt aldus – onder het uitgangspunt van constante koopprijzen – zowel bij aan de gewenste kwantitatieve als aan de kwalitatieve afstemming van vraag en aanbod en derhalve aan de verbetering van de doorstroming: o o

Kwantitatief: de nieuwbouw van meer huurwoningen draagt bij tot de gewenste toename van het totale nieuwbouwvolume van 70.000 naar 80.000 woningen per jaar. Kwalitatief: tevens wordt het nieuwbouwaanbod door een groter aandeel huurwoningen kwalitatief beter afgestemd op de grotere behoefte aan huurwoningen. Daarnaast wordt de druk op de huurmarkt iets verlicht omdat de vraag a.g.v. stijgende huren enigszins verschuift naar de koopsector.

Daarbij moet aangetekend worden dat – zoals al eerder aangegeven – de invloed van de koopprijsontwikkeling en de omvang en samenstelling van het nieuwbouwaanbod op de woningmarkt ontwikkeling erg groot is. Het optreden van de verwachte verbetering van de doorstroming door het huurbeleid, is dus sterk afhankelijk van de toekomstige ontwikkeling van deze factoren.

12

Bron: Notitie effecten prijsontwikkeling, ABF Research, 19 januari 2004

Ministerie van VROM

Pagina 13/32

Bijlage 1. Analyse koopprijsontwikkelingen 1. Inleiding Economische groei en voortdurende prijsstijgingen brachten de Nederlandse woningmarkt in de jaren negentig flink in beweging. Sinds een aantal jaren is echter sprake van stagnatie en onzekerheid: zowel voor de economie als geheel als voor de woningmarkt. De NVM rapporteert voor het eerst sinds jaren (bescheiden) prijsdalingen en oplopende verkooptijden; de bouwproductie is de afgelopen jaren gedaald tot een voorlopig naoorlogs dieptepunt. De huursector ten slotte kent (weer) een ‘revival’: toenemende vraag en mede als gevolg daarvan sterk oplopende wachttijden. Op zich zijn deze fluctuaties voor een woningmarkt niet vreemd. De (koop)woningmarkt in Nederland is gelijk andere markten in binnen- en buitenland - onderhevig aan fluctuerende vraag- en aanbodverhoudingen die resulteren in een (duidelijk) conjunctureel verloop. Op de lange termijn is sprake van een toenemende kwaliteitsvraag13; op de korte termijn speelt voor woonconsumenten ook het vraagstuk van betaalbaarheid een bepalende rol. Dat de conjuncturele component meer invloed heeft op de woningmarkt is in de Nederlandse context van relatief recente datum: een hardnekkig woningtekort en een grote huursector bepaalde lange tijd de ontwikkelingen op de woningmarkt. In de loop van de jaren negentig kwam de woningmarkt meer in evenwicht. In die jaren manifesteerde zich een grote vraag naar meer kwaliteit. Een vraag waar het aanbod pas met grote vertragingen op reageerde c.q. kon reageren. Ook aan de aanbodzijde vonden er verschuivingen plaats: een belangrijkere rol voor ‘bouwers voor de markt’ ten nadele van de positie van de woningcorporaties; met als consequenties minder continuïteit aan de aanbodzijde van de woningmarkt. Ook de invloed van de (rijks)overheid veranderde in de jaren negentig: directe interventie (subsidies, regelgeving) werd ingeruild voor een meer regisserende rol. Voor de vraag of, en hoe een betere aansluiting tussen de korte termijn vraag en aanbod kan worden gerealiseerd (in lijn met de lange termijndoelstelling) is het wezenlijk van belang om een goed onderscheid te maken tussen lange termijn en korte termijn trends en tussen vraag en aanbod. Ook de duur en impact van de korte termijn onevenwichtigheden zijn van belang. De maatschappelijke kosten en baten van een interventie worden hierdoor immers sterk beïnvloed. 2. Prijsvorming op de koopwoningenmarkt 2.1 Economisch kader Marktwerking leidt altijd tot prijsvorming Volgens de economische zienswijze, die in onderstaand figuur (uit de NETHUR-publicatie “Lange termijnevenwicht op de koopwoningenmarkt” 14) wordt gepresenteerd, is een woning een kapitaalgoed (A) dat woondiensten levert. Huiseigenaren en huurders kunnen beide Figuur 1. Prijsvorming op de woningmarkt (E) Nieuwbouw- en grondmarkt

13 14

(F) Kapitaalmarkt

(G) Overheid

(A) Woning = Kapitaalgoed

eigenaar

(D) Woningprijs

(B) Woondiensten

bewoner

(C) Prijs woondiensten

. Alhoewel deze met de stijging van het inkomen zowel op micro- als op macroniveau geringer wordt naarmate het absolute inkomen hoger is. In voorbereiding (auteurs: Paul de Vries & Peter Boelhouwer, OTB)

Ministerie van VROM

Pagina 14/32

woondiensten aanschaffen; de één door de woning te kopen, de ander door een woning te huren. Men kan zo de eigenaar van de woning onderscheiden van de bewoner van de woning, ook al is dat dezelfde persoon. De woning levert of produceert woondiensten (B) en de bewoner consumeert deze diensten. Het figuur toont dat deze consumptie een (kost)prijs heeft. In de huursector gaat deze consumptie gepaard met een betaling waardoor de kostprijs in de vorm van huur zichtbaar wordt. In de koopsector is geen sprake van een daadwerkelijke betaling voor de woondiensten, deze prijs moeten worden toegerekend. Ook de kapitaalmarkt (F) heeft invloed op de prijsvorming op de woningmarkt. Zo gaan Boelhouwer et al (2001)15 er vanuit dat de prijs van woondiensten niet alleen afhankelijk is van de prijs van het huis, maar ook van de hypotheekkosten, belastingen en onderhoud. Verder gaat hij er van uit dat de woningmarkt en de kapitaalmarkt gelijktijdig in evenwicht kunnen zijn. De prijs van woondiensten brengt de woningmarkt naar een evenwicht en de rente de kapitaalmarkt. Verder kan bij het investeren, het financieren, het exploiteren, het betalen en het bekostigen van de woning de overheid ingrijpen (G). 2.1 Macro-economische ontwikkelingen Een terugblik vanaf het begin van de jaren zeventig laat zien dat perioden van groei, stabilisatie en neergang van de economie elkaar afwisselen. (Figuur uit WBO-themapublicatie “Betaalbaarheid”) 16 12 10 8 werkloosheid in % van de beroepsbevolking mutatie BBP in %

procenten

6 4 2

mutatie reeel beschikbaar inkomen

0 -2 -4 2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

1982

1980

1978

1976

-6

20 15 10

mutaties verkoopprijzen woningen

procenten

5 0

hypotheekrente

-5 -10

inflatie

-15

15 16

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

1982

1980

1978

1976

-20

consumentenvertrouwen

Koopprijsontwikkeling en de fiscale behandeling van het eigen huis, P.J. Boelhouwer et. al., OTB, 2001 In voorbereiding.

Ministerie van VROM

Pagina 15/32

Kijkend naar de economische omstandigheden in relatie tot de woningmarkt valt op dat het beeld niet eenduidig is. De daling van de hypotheekrente, die zichtbaar is sinds het begin van de jaren negentig, heeft ertoe geleid dat de hypotheekrente een historisch laag niveau heeft bereikt. Deze lage rentestand maakt het aantrekkelijker voor bewoners om een woning te kopen, resp. naar een andere koopwoning door te stromen. De zittende eigenaar-bewoners hebben, veelal met de nodige vertraging, voordeel van de lage rentestand. Tegenover het gunstige verloop van de hypotheekrente staat dat de stijging van de verkoopprijs in de jaren negentig gemiddeld genomen hoog is geweest. Dit heeft ertoe geleid dat de prijzen van koopwoningen, ook na correctie voor de inflatoire ontwikkeling, hoger dan ooit zijn. In feite is het voordeel van de lage hypotheekrente door de stijging van de koopprijs weer teniet gedaan. Hierdoor wordt met name de toetreding tot de koopwoningmarkt belemmerd. Verder is ook de algemene inflatie van belang. Uit het figuur blijkt dat de inflatie in de jaren negentig over het algemeen redelijk stabiel is gebleven en in elk geval aanmerkelijk minder hoog is geweest dan in de tweede helft van de jaren zeventig. Tot slot is het opmerkelijk dat een vergelijkbaar patroon in de mutaties van de verkoopprijzen en het consumentenvertrouwen te zien is. 3.

Inkomen en woningprijs

Voor de Nederlandse situatie geldt dat de woningprijs en het inkomen min of meer een zelfde ontwikkeling kennen. Diverse prijsmodellen maken gebruik van deze verbondenheid. PriceWaterHouseCoopers verwachtte een forse prijscorrectie vanaf 2002 als gevolg van de uit de pas lopende ontwikkeling van de woningprijs ten opzichte van het inkomen. Nyfer (2003)17 toont eveneens het belang aan van de relatie woningprijs - inkomen. Hoe precies de verbanden tussen de woningprijs en het inkomen, rente, inflatie en andere belangrijke factoren vastgelegd zijn komt uit die rapporten niet naar voren. In de literatuur wordt echter een directe relatie woningprijs – inkomen steeds meer in twijfel getrokken. Gallin (2003)18 komt bijv. tot de conclusie dat het lineaire verband tussen inkomen en woningprijs niet door empirisch onderzoek aangetoond is, en daardoor niet gebruikt mag worden als een lange termijnevenwicht. De woonconsument beoordeelt het niveau van de woningprijs vooral aan de betaalbaarheid van het wonen. Hiervoor hanteert men vaak de netto rentelast in verhouding tot het inkomen. In de Nederlandse woningmarkt is, bij een bepaald inkomen, de maximale koopprijs sterk afhankelijk van de gekozen hypotheekvorm (o.a. spaarhypotheek en aflossingsvrije hypotheken). Het gebruik maken van de netto rentelast (gecorrigeerd voor fiscale maatregelen) benadert de werkelijke woonlasten en is onafhankelijk van de verschillende hypotheekvormen. Bovendien blijkt uit literatuur dat er wel een verband is tussen de rentequote (de verhouding tussen de netto rentelast en het inkomen) en de woningprijs. 4. Conclusie De conjuncturele component heeft pas sinds kort meer invloed op de woningmarkt. Kijkend naar de economische omstandigheden in relatie tot de woningmarkt valt echter op dat het beeld niet eenduidig is. Op het oog zijn vooral hypotheekrente, mutatie BBP (%), consumentenvertrouwen en mutatie verkoopprijzen (%) aan elkaar gerelateerd. Een directe relatie woningprijs – inkomen wordt niet algemeen onderschreven. In de literatuur wordt wel een verband gevonden tussen de rentequote (de verhouding tussen de netto rentelast en het inkomen) en de woningprijs.

17 18

Risico’s op de huizen- en hypotheekmarkt in Nederland, Nyfer, 2003 The long-run relationship between house prices and income: evidence from local housing markets, J. Gallin, 2003

Ministerie van VROM

Pagina 16/32

Bijlage 2. Bereikbaarheid van de koopsector Vraagstelling Centrale vraag in deze bijlage is: vanaf welk inkomen is het in de huidige situatie op de koopwoning- en hypotheekmarkt mogelijk een woning te kopen? Inleiding Om deze vraag te beantwoorden moet een beeld worden geschetst van de financiële bereikbaarheid van de koopsector in Nederland anno 2004. De financiële bereikbaarheid van de koopwoningvoorraad is daarbij afhankelijk van de volgende factoren: - de inkomens van huishoudens - de rentestand - de leencapaciteit - de prijzen van koopwoningen Ieder van deze factoren heeft zijn eigen invloed op de financiële bereikbaarheid van de koopsector. De bereikbaarheid van koopwoningen neemt toe met het stijgen van de inkomens, het dalen van de hypotheekrente en het dalen van de koopprijzen. De bereikbaarheid neemt af met het dalen van de inkomens, stijgen van de rente en het stijgen van de koopprijzen. De leencapaciteit (hoeveel keer het inkomen kan worden geleend) wordt vaak een rol toegedicht in het 'versterken' van conjuncturele effecten op de vraag naar koopwoningen. Ten tijde van hoogconjunctuur zouden financiële instellingen de neiging hebben een wat ruimere leencapaciteit te hanteren. In tijden van recessie zou een aspirant-koper veel minder hypotheek kunnen krijgen bij een zelfde inkomen. Overigens hangt de hoogte van het hypotheekbedrag gegeven het inkomen ook samen met de hypotheekvorm. De consument reageert mogelijk eveneens op een recessie door minder risicovolle hypotheekvormen te kiezen en daarmee de leencapaciteit te beperken. Om een beeld te schetsen van de financiële bereikbaarheid van koopwoningen in Nederland zijn voor aspirant-kopers van modaal tot en met 2,5 maal modaal de volgende vragen gesteld: 1. Welk bedrag kan men gegeven het inkomen maximaal lenen? 2. Wat is de maximale koopsom van de te kopen woning? 3. Welk percentage van de koopwoningen in Nederland kan men kopen? Deze drie vragen zullen hieronder stapsgewijs beantwoord worden. Stap 1. Maximale hypotheekbedrag Het maximale hypotheekbedrag per inkomen is bepaald voor zowel een huishouden met één inkomen als een huishouden met twee inkomens. De gehanteerde uitgangspunten zijn in tabel 1 op een rij gezet. Uitgegaan is van personen van 30 jaar, een lening met een looptijd van 30 jaar en geen eigen vermogen. De hoogte van het maximale hypotheekbedrag is bepaald volgens de norm van de NHG. Bij bedragen boven de limiet van de NHG (€230.000) is eveneens de NHG-norm voor de verhouding tussen inkomen en hypotheeklast toegepast. De NHG-norm wordt slechts ´gehaald´ indien sprake is van een ´verantwoorde´ verhouding tussen hypotheeklast en inkomen. Tabel 1. Uitgangspunten bij berekening van het maximale hypotheekbedrag aantal inkomens in huishouden leeftijd looptijd hypotheek eigen geld schulden bijkomende kosten toetsrente NHG-norm Modaal (bruto jaarinkomen in €)

Ministerie van VROM

variant eenverdiener een 30 jaar 30 jaar geen geen 12% 5,00% ja 30.000

variant tweeverdiener twee (50% -50%) beiden 30 jaar 30 jaar geen geen 12% 5,00% ja 30.000

Pagina 17/32

In figuur 1 is te zien welk bedrag een huishouden op dit moment (april 2004) maximaal zou kunnen lenen. De verhouding tussen hypotheeksom en bruto-inkomen varieert bij éénverdieners tussen de 4,8 (tot 1,5*modaal) en 5,2. Bij de tweeverdieners ligt deze aanmerkelijk lager. Tweeverdieners mogen maximaal een hypotheek van 3,9 tot 4,2 maal het inkomen nemen, willen ze binnen de NHG-norm blijven. De toetsrente die gehanteerd is bij de bepaling van deze hypotheekbedragen is 5,00%. Op dit moment biedt menig hypotheekverstrekker een (spaar)hypotheek aan beneden dit rentepercentage (10 jaar vast, met NHG-korting 0,2 %-punt). Gegeven deze uitgangspunten blijkt een éénverdiener met een modaal inkomen een maximale hypotheek te kunnen krijgen van €144.000. Voor tweeverdieners ligt de grens bij €131.000. Voor een aspirant-koper met 2 maal modaal ligt bij één inkomen de limiet op €313.000, en bij twee inkomens op €289.000.

400.000 380.000 360.000 340.000 320.000 300.000 280.000 260.000 240.000 220.000 200.000 180.000 160.000 140.000 120.000

eenverdiener, 30 jaar

aa 2,5

*m

od

od 5* m 2,2

inkomen

l

l aa

al da mo 2*

1,7

1,5

*m

5* m

od

od

aa

aa

l

al 1,2

5*

mo

da

da mo

l

tweeverdiener, 30 jaar

al

maximale hypotheekbedrag volgens NHG-norm

Figuur 1. Maximale hypotheekbedrag volgens NHG-norm, 2004

Bron: Vereniging Eigen Huis, NHG, 2004. Stap 2. Maximale koopprijs De volgende vraag is: wat kan men kopen met het maximale hypotheekbedrag? Een overzicht daarvan wordt gegeven in figuur 2. Daaruit blijkt dat van een modaal inkomen een woning kan worden gekocht van hooguit €117.000 tot €129.000. Dit loopt op tot €201.000 tot €193.000 bij 1,5 maal modaal. Twee maal modaal kan zich met een maximale hypotheek een woning veroorloven van hoogstens €258.000 tot €280.000 (zie figuur 2). Bij de bepaling van deze prijzen is steeds uitgegaan van de prijs van een bestaande woning exclusief bijkomende kosten ('kosten koper', gesteld op 12% van de koopsom). De maximale hypotheeksom bedraagt dus 112% van de maximale koopprijs.

360000 340000 320000 300000 280000 260000 240000 220000 200000 180000 160000 140000 120000 100000

eenverdiener, 30 jaar

mo da al 2, 5 *

inkomen

2, 2 5*m od aa l

od aa l 2* m

1, 7 5*m od aa l

mo da al 1, 5 *

1, 2 5* m

od aa l

tweeverdiener, 30 jaar

mo da al

koopprijs exclusief bijkomende kosten

Figuur 2. Bereikbare koopprijs met maximale hypotheek volgens NHG-norm, 2004

Bron: Vereniging Eigen Huis, NHG, 2004. Ministerie van VROM

Pagina 18/32

Stap 3. Bereikbaarheid van koopwoningen in Nederland De volgende vraag luidt: welk percentage van de koopwoningen in Nederland kan men kopen, gegeven de in figuur 2 weergegeven maximale koopprijzen? In figuur 3 is in beeld gebracht hoe naar inkomen dit percentage verloopt. Hieruit kan de conclusie worden getrokken dat huishoudens met een modaal inkomen zónder vermogen op de huidige koopwoningenmarkt weinig mogelijkheden hebben. Voor huishoudens met een modaal inkomen ligt hooguit 10% van de koopwoningmarkt binnen bereik. Dat bereik groeit snel met een toenemend inkomen. Bij 1,5 maal modaal is voor tweeverdieners 36% en voor eenverdieners 39% van de koopwoningen bereikbaar. Bij een inkomen van twee maal modaal ligt voor tweeverdieners ruim de helft en voor éénverdieners zelfs 60% van alle koopwoningen binnen bereik. Bij de berekeningen in stap 3 zijn de prijzen van woningen in het WBO 2002 per type gecorrigeerd voor de gemiddelde prijsstijging van koopwoningen volgens de NVM. Voor de koopvoorraad als geheel betekent dit een prijscorrectie voor de periode 1e kwartaal 2002/2003 – 1e kwartaal 2004 van 7,5%.

90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20%

eenverdiener, 30 jaar

10%

tweeverdiener, 30 jaar

l aa od *m 2,5

aa 5*m 2,2

inkomen

od

da mo 2*

od 5*m 1,7

l

al

l aa

aa od *m 1,5

1,2

5*

mo

da

al

l

0% mo da al

% koopwoningen bereikbaar met hypotheek NHG-norm

Figuur 3. Percentage van de koopwoningen in Nederland dat bereikbaar is met een maximale hypotheek (volgens NHG-norm), 2004

Bron: WBO 2002, NVM 2002-2004, Vereniging Eigen Huis, NHG. De regionale variatie in koopprijzen is in Nederland weliswaar aanzienlijk, toch is tussen landsdelen slechts sprake van beperkte verschillen in de bereikbaarheid van de koopsector. Uitzondering hierop vormt het noorden (Groningen, Friesland, Drenthe) waar de bereikbaarheid het beste is. In dat landsdeel kan men met een modaal inkomen als éénverdiener 20% en als tweeverdiener zo´n 15% van de voorraad bestrijken. In de overige drie landsdelen liggen de percentages bereikbare koopwoningen tot aan 1,5 maal modaal zo´n 3 tot 5%-punt lager dan landelijk (met name in het zuiden en oosten van het land).

Ministerie van VROM

Pagina 19/32

Inkomens van huurders Relevant voor de bereikbaarheid van de koopsector is de inkomensverdeling van huurders en starters. Figuur 4 geeft de inkomensverdeling van huurders naar leeftijd weer. Omstreeks een derde (33%) van de huurders had in 2002 een bovenmodaal inkomen. Zo´n 14% (in absolute cijfers 425.000 huurders) had een inkomen boven 1,5 maal modaal. De in het voorgaande berekende maximale koopprijzen gelden slechts tot aan een leeftijd van 55 jaar. Boven die leeftijd is (afhankelijk van de hoogte van het pensioen) eigen geld een vereiste. Een andere reden om deze groep te onderscheiden in de figuur is dat 55-plussers betrekkelijk zelden nog verhuizen van huur naar koop. Te zien is dat vanaf 1,5 maal modaal de groep 55-plussers evenwel niet groot meer is (bijna een kwart). Figuur 4. Inkomensverdeling van huurders in 2002, naar leeftijdsklasse

35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

55+

oo n in .l m

1

-m

od aa to l t1 ,5 *m od 1, aa 5 l to t2 *m od aa 2 l to t3 *m od aa l > 3* m od aa l

oo n in .l m

in .-

so c.

m

<

so c.

m

in .

18-54

Bron: WBO 2002 Conclusies -

De bereikbaarheid van de koopsector voor een huishouden met een modaal inkomen is in ons land in april 2004 betrekkelijk gering: minder dan 10% van alle koopwoningen zijn bereikbaar voor een aspirant-koper met een modaal inkomen (€30.000). Met het inkomen loopt het bereik snel op. Het bereik voor huishoudens met 1,5 maal modaal bestrijkt 35 à 40% van de koopvoorraad. De inkomensgroep van potentiële kopers in de huur (boven anderhalf modaal) bedraagt 14% van de huurders (ruim 400.000 huishoudens) Bijna een kwart daarvan is 55-plus en ontmoet hogere financiële eisen dan hier gehanteerd bij aanvraag van een hypotheek. Daar staat tegenover dat ook voor de (omvangrijke) categorie tussen 1 en 1½ modaal de koopsector gedeeltelijk bereikbaar is. Per saldo wordt het percentage huurders waarvoor de koopsector bereikbaar is op ca 15 % geschat.

Ministerie van VROM

Pagina 20/32

Bijlage 3. Nadere analyse prijsontwikkelingen en woonvoorkeuren Aanleiding In alle beleidsnota’s die het Ministerie van VROM in de afgelopen decennia naar buiten heeft gebracht is er steeds vanuit gegaan dat de voorkeuren van de consument – zoals gemeten in het meest recente WBO – in de loop der jaren redelijk constant zouden blijven. Ook bij de Nota Mensen, Wensen, Wonen (MWW) is dit uitgangspunt gehanteerd. Toen deze nota in 2000 uitgebracht werd, kwamen uit het land signalen dat de huursector geleidelijk aan weer meer onder druk kwam te staan. De leegstand die eind jaren negentig zichtbaar was in bepaalde delen van de huursector, verdween op dat moment weer. Gesuggereerd werd dat de huursector weer meer in trek begon te komen dan bij het WBO in 1998 gemeten was. Als meest voor de hand liggende oorzaak werd verwezen naar de forse prijsstijgingen in de koopsector. Eerste analyses WBO 2002 Met deze ervaring in het achterhoofd is – bij de update van het prognosemodel op basis van het nieuwe WBO 2002 – uitdrukkelijk aandacht geschonken aan de vraag of de woonvoorkeuren van de consument in de loop der jaren veranderd zijn. Deze analyses hebben zich in eerste instantie vooral gericht op de vraag of de toegenomen koopprijs van invloed is op de afweging die de consument maakt tussen huren dan wel kopen. Het WBO 2002 laat – zoals bekend is – een minder grote vraag naar koopwoningen zien dan in 1998 het geval was. De gestegen verkoopprijs kan hiervoor als verklaring opgevoerd worden. Maar wanneer de analyses in een wat langer tijdsperspectief geplaatst worden, blijkt dat o.a. het WBO 1998 de meest opvallende uitzondering is in de reeks. Kritische noten In een eerdere rapportage is aangegeven dat met huur- en koopprijs tezamen de fluctuaties over de jaren behoorlijk goed verklaard kan worden. Bij deze analyses zijn kritische noten geplaatst. In de vervolganalyses is daarom dieper ingezoomd op de huurstijgingen in relatie de vraag van huurders naar koopwoningen. In deze vervolganalyses is meer gebruik gemaakt van de veelheid aan informatie die het basismateriaal biedt, i.p.v. de “gemiddelde voorkeur” per WBO. In onderstaande tekst worden een aantal aanvullende analyses gepresenteerd: op micro- en mesoniveau. Woonvoorkeuren In het algemeen is het zo dat huishoudens met een laag inkomen beter af zijn in de huursector. Daar heeft men immers recht op huursubsidie terwijl men in de koopsector – door het lage inkomen – juist relatief weinig voordeel geniet van de hypotheekrenteaftrek. Voor mensen met een royaal inkomen ligt de situatie precies andersom. Kopen is in financiële zin vaak aantrekkelijker dan huren. De relatie tussen het inkomensniveau en de gerichtheid op de huur- resp. koopsector is dan ook overduidelijk aanwezig in alle WBO’s. Maar daarnaast spelen nog meer elementen een rol. Aan huren en kopen zijn zaken verbonden die door de een per saldo positief beoordeeld kunnen worden en door de ander als negatief. Waar de een in huren vrijheid ziet – om snel te verhuizen dan wel geld te besteden aan andere dingen dan de woning – ziet de ander bij een huurwoning juist de “onvrijheid” om zelf aan de woning iets te mogen veranderen. Waar sommigen het idee hebben dat een aantrekkelijke gezinswoning met tuin alleen te krijgen is in de koopsector, zal de ander juist beargumenteren dat mooie stadsappartementen alleen te huur zijn. Kortom: het inkomen is een structurerende factor waar het gaat om de keus tussen huren en kopen maar tal van veelal persoonlijke overwegingen leidt ertoe dat sommigen mensen opteren voor huren en anderen in vergelijkbare omstandigheden voor kopen. Het WBO laat dit goed zien. Bij de starters met een laag inkomen is hooguit 10% (hoge opleiding, jong, bijna afgestudeerd) op zoek naar een koopwoning. En bij de allerhoogste inkomensklassen blijkt dat 90% zich oriënteert op de koopsector. De meerderheid echter van de huishoudens – die ergens tussen de 10 en 40.000 euro netto per jaar verdienen – maakt echter een keus op basis van niet-financiële argumenten: persoonlijke inschattingen en preferenties. Ministerie van VROM

Pagina 21/32

Micro analyses Het WBO bevat informatie over de voorkeuren en de koopgeneigdheid van individuele huishoudens. Door de WBO’s over de jaren 1986-2002 op een rij te zetten, kunnen de voorkeuren van vele duizenden huishoudens geanalyseerd worden. Omdat er een principieel verschil bestaat tussen starters en doorstromers en een zelfde principieel verschil tussen degenen die in een huurwoning wonen en degenen die al in een koopwoning wonen (die hebben daar inmiddels een vermogen in opgebouwd), is hier – net als bij voorgaande analyses – een onderscheid gemaakt in 3 groepen: starters, huurders en eigenaar bewoners. Van alle starters wil circa 25% kopen. Van de huurders wil circa 30% kopen en onder de eigenaarbewoners ligt dit percentage op 80%. Logistische regressie analyse Met behulp van ‘logistische regressie analyse” is de voorkeur voor huren versus kopen op individueel niveau onderzocht.19 Als verklarende variabelen zijn hiervoor gebruikt: netto huishoudinkomen, leeftijd, opleiding en huishoudentype alsmede enkele variabelen die op meer algemeen niveau de huur- en kooplasten alsmede de woonkwaliteit indiceren. Deze laatste behoeven een korte toelichting. In de loop der jaren zijn de huurlasten geleidelijk gestegen. De kooplasten zijn echter meer onderhevig geweest aan schommelingen. De verkoopprijzen zijn sinds 1986 weliswaar gestaag opgelopen maar doordat de rentestand fluctueerde zijn ook de kooplasten op en neer gegaan. Hierbij zijn de huur- en kooplasten op landsdeel niveau bepaald waardoor ook goed met regionale verschillen rekening gehouden kan worden. En ook de kwaliteitsindicator (de gemiddelde oppervlakte per koopwoning) is op landsdeel niveau geformuleerd en staat op die manier model voor het feit dat men het Westen van ons land wat “minder koopwoning” krijgt voor zijn geld dan elders het geval is. De resultaten van deze logistische regressie analyses zijn niet echt optimaal. Bij de starters laten de diverse variabelen een (pseudo) R2 zien van circa 13%. Bij de huurders is dat 24% en bij de eigenaarbewoners is dit 26%. Toch wordt op individueel niveau de keus voor huren of kopen in ongeveer 80% van de gevallen goed voorspeld20. Alle variabelen zijn daarbij statistisch significant (hetgeen logisch is bij een dergelijk grote onderzoekspopulatie van vele duizenden huishoudens). Belangrijker is dat alle variabelen een plausibele waarde hebben (“het juiste teken”). Eenzelfde analyse met alleen het inkomen als verklarende variabele leidt tot duidelijk minder goede resultaten. Met alleen het inkomen komt de (pseudo) R2 op resp. 6, 12 en 12% (starters, huurders, eigenaar-bewoners) uit wat ongeveer de helft is van een analyse met alle verklarende variabelen. In dat geval zakt het percentage correct verspelde cases van 80 naar 75%. Dit betekent dat de overige variabelen – als huishoudentype, leeftijd ed. – ook “nodig zijn” (en dus terecht zijn opgenomen in het prognose model). Het weglaten van de huur- en prijsindicatoren – die model staan voor de fluctuaties in de loop der jaren – leidt tot een score van de (pseudo) R2 die slechts 1 a 2% lager ligt dan bij opname van alle variabelen en uitkomt op 11, 22 en 24% voor resp. de starters, huurders, eigenaar-bewoners. Dit betekent dat deze “prijs-kwaliteitsindicatoren” in het totaal van alle individuele keuzes slechts een beperkte rol spelen. Een eerste conclusie Al met al bevestigen deze analyses de eerder gegeven beschrijving dat inkomen structurerend werkt op de voorkeur voor huren versus kopen maar dat tal van individuele kenmerken en preferenties ertoe leiden dat sommigen kiezen voor huren en anderen (in vergelijkbare omstandigheden) kiezen voor het kopen van een woning. Op individueel niveau blijkt het al met al lastig te zijn om deze keus geheel te voorspellen. 19

Overigens is voor deze nieuwe analyses de variabele gewenste huur/koopverhouding bijgeschat in alle WBO’s. Bij de eerdere analyses was deze variabele alleen bijgeschat voor de WBO’s 1998-2002. 2 20 De (pseudo) R lijkt wellicht laag wanneer 80% van de individuele keuzes goed voorspeld wordt. Maar wanneer zonder enig model voor alle starters voorspeld zou worden dat ze willen huren, zou 75% van alle individuele keuzes goed voorspeld worden (immers 75% wil huren). De 80% goed voorspelde individuele keuzes vormen dus nog slechts een kleine stap vooruit. Vandaar dat de 2 (pseudo) R relatief laag is. Ministerie van VROM

Pagina 22/32

Echter, bij het prognosemodel gaat het er niet om, om op individueel niveau de voorkeuren te voorspellen. Het model werkt immers met percentages voorkeuren per groep. Om die reden zijn dan ook analyses op meso-niveau uitgevoerd waarbij er groepen onderscheiden zijn die ook binnen het simulatiemodel onderscheiden worden. Deze meso-analyses gaan daarmee een stap minder ver dan de microanalyses welke ieder individu afzonderlijk binnen het WBO beschouwen, maar ze gaan wel dieper dan de analyses welke in eerste instantie zijn uitgevoerd. Het nut van de microanalyses met de logistische regressie is meervoudig. Op de eerste plaats bevestigen deze analyses de inhoudelijke inzichten zoals die beschreven zijn onder het kopje “woonvoorkeuren”. Verder geven deze analyses aan dat een aantal huishoudenkenmerken (naast het inkomen) van invloed is op de keus tussen huren en kopen (en dat deze dus terecht opgenomen zijn in het woningmarktsimulatie model). Bovendien zijn de analyses op micro- en mesoniveau op elkaar afgestemd door met dezelfde variabelen te werken zodat verbanden en richtingen van verbanden in beide analyses vergeleken konden worden. Meso-analyses Bij de meso-analyses wordt getracht voor verschillende groepen de voorkeur voor huren versus kopen over een aantal WBO’s te verklaren. Daarbij zijn groepen onderscheiden die terugkomen in het prognosemodel. Allereerst zijn dit de al eerder benoemde groepen van starters, huurders en eigenaar bewoners. Daarnaast wordt onderscheid gemaakt in een 4-tal inkomensklassen: tot €14.000 per jaar, €14.000 - €19.000, €19.000 - €40.000 en meer dan €40.000 per jaar. Bovendien is een onderscheid gemaakt naar regio (en wel naar landsdeel). Op deze manier resulteren uit het WBO voor elk van de 3 onderscheiden groepen 80 waarnemingen met het percentage van de zoekers dat gericht is op de koopsector (opgebouwd uit 4 inkomensklassen * 4 landsdelen * 5 WBO jaren). De variatie in deze 80 waarnemingen is verklaard vanuit het gemiddeld inkomen (van iedere inkomensklasse), de koopprijs en huurprijs (per jaar en per landsdeel) en tenslotte de gemiddelde oppervlakte van een koopwoning (per landsdeel). De resultaten zijn bevredigend. De verklaarde variantie (R2) bedraagt bij de starters 64%, bij de huurders 84% en bij de eigenaar bewoners 73%. Verder blijken alle variabelen significant en in de juiste richting te werken (zie einde tekst). Het inkomen werkt positief op de koopgeneigdheid, de koopkosten werken negatief uit, de huurlasten werken weer positief uit en het effect van het woonoppervlakte is tenslotte positief Alleen bij de eigenaar bewoners is deze laatste variabele niet significant (met een P-waarde van slechts 25%).21 Het feit dat de huurprijs wel significant is, kan met name verklaard worden uit de groep consumenten die de eigen woning (veelal op oudere leeftijd) omruilt voor een huurwoning. Uit het WBO 2002 blijkt dat nogal wat oudere eigenaar bewoners in 2002 serieus op zoek zijn naar een dure huurwoning. Gevoeligheid parameters en variabelen Om enig inzicht te geven in het effect dat de verschillende variabelen hebben op de uitkomst is hier weergegeven hoe de voorkeur voor kopen van een bepaalde groep woningzoekenden is opgebouwd. We nemen hiervoor de groep huurders, met een inkomen tussen € 19.000 en €40.000, wonend in het Westen van het land. De keus is op deze groep gevallen omdat dit een behoorlijk omvangrijke groep consumenten is. Het gaat in het WBO 2002 om 170.000 huurders (die op zoek waren naar een andere woning). Van hen wil 41% een woning kopen. Door eenvoudig de waarden van de variabelen in te vullen en te combineren met de regressie parameters, wordt duidelijk dat het model voor deze groep een koopgeneigdheid voorspelt die iets lager ligt dan 41%, namelijk bijna 40%.22 21

Ook de P-waarde van de koopprijs – iets minder dan 90% - geeft aan dat de invloed van deze variabele niet helemaal optimaal is aangetoond.

22

Het gemiddelde netto inkomen van deze groep bedraagt € 26.228 per jaar, de koopprijs bedraagt € 1184 per maand, de huurprijs € 332 per maand en de oppervlakte van een koopwoning 103 m2.

Ministerie van VROM

Pagina 23/32

Tabel 1. Toelichting regressie parameters en variabelen, gecombineerd tot voorspelling percentage koopgeneigden

Constante Netto inkomen (in duizenden euro's per jaar) Koopprijs (in euro's per maand) Huurprijs (in euro's per maand) Oppervlakte koopwoning (in m2) Totaal (som van de deel resultaten)

Parameters Regressie -146.1329 1.3873 -0.0216 0.1843 1.1016

Score Variabele

Deel Resultaat -146.1 26.228 36.4 1184 -25.6 332 61.2 103.45 114.0 39.8

Wanneer de huurprijs 25% hoger zou zijn – en alle andere zaken onveranderd zouden blijven – dan zou van deze groep woonconsumenten 55% een koopwoning zoeken (de toelichting op dit getal is in de navolgende tabel te vinden). Kortom: het effect van de huurprijs is duidelijk en aanzienlijk. Tabel 2. Toelichting regressie parameters en variabelen, gecombineerd tot voorspelling percentage koopgeneigden, uitgaande van 25% hogere huren Parameters Score Deel Regressie Variabele Resultaat Constante -146.1329 -146.1 Netto inkomen (in duizenden euro's per jaar) 1.3873 26.228 36.4 Koopprijs (in euro's per maand) -0.0216 1184 -25.6 Huurprijs (in euro's per maand) 0.1843 415 76.5 Oppervlakte koopwoning (in m2) 1.1016 103.45 114.0 Totaal (som van de deel resultaten) 55.1 Varianten meso regressie analyse Als de meso regressieanalyse met alleen het inkomen als verklarende variabele wordt genomen, levert dit een verklaarde variantie op van 54%, 78% en 71% voor resp. de starters, de huurders en de eigenaar bewoners. Dit geeft aan dat voor de eigenaar bewoners prijs-kwaliteitsindicatoren in tijd en ruimte het minst van belang zijn en dat de starters het meest gevoelig zijn voor verschillen tussen regio’s en veranderingen in de jaren. Op zich is dat alleszins begrijpelijk. Wanneer de relatie wordt gelegd met Bijlage 1 dan is duidelijk dat met name de vraagvoorkeuren van de huurders en starters zijn gerelateerd aan macro-economische factoren zoals consumentenvertrouwen, hypotheekrente etc. Slotconclusie De slotconclusie kan zijn dat de voorkeur van een consument voor huren of kopen van een woning voor een zeer belangrijk deel beïnvloed wordt door het inkomen en dat daarbinnen persoonlijke motieven en prijs-kwaliteitsindicatoren (dit zijn de indicatoren anders dan het inkomen) de uiteindelijk keus bepalen. Bij eigenaar-bewoners ligt de voorkeur het meest vast: deze willen vrijwel altijd binnen de koopsector verhuizen. Maar bij de starters en de huurders zijn prijs-kwaliteitsindicatoren (die verschillen tussen regio’s en ontwikkelingen in de tijd weerspiegelen) van duidelijke invloed op het “gemiddeld” gedrag van bepaalde groepen. Een hoge huurprijs leidt tot een grotere belangstelling voor de koopsector terwijl oplopende koopprijzen het omgekeerde effect hebben. Een verschuivende voorkeur leidt echter niet tot grote veranderingen op de woningmarkt; dit in tegenstelling tot een bijstelling van bouwprogramma’s. De nadere analyses in deze bijlage bevestigen dus de resultaten van de eerste analyses – waarvan in de beschreven woningmarktsimulaties gebruik is gemaakt – namelijk dat huurstijgingen leiden tot een grotere vraag naar koopwoningen.

Ministerie van VROM

Pagina 24/32

Resultaten regressie analyses op meso niveau Variabele 1 = gemiddeld netto huishoudinkomen in duizenden euro’s per jaar Variabele 2 = kooplasten (gespecificeerd per jaar en per landsdeel) in euro’s per maand Variabele 3 = huurlasten (gespecificeerd per jaar en per landsdeel) in euro’s per maand Variabele 4 = oppervlakte van een koopwoning (gespecificeerd per landsdeel) in m2 per woning Doelvariabele = percentage koopvraag van verhuisgeneigden

STARTERS MEERVOUDIGE CORRELATIE R

0.80

R-KWADRAAT

0.64

REGR COEF

BETA COEF

STD FOUT

T-WAARDE

P-WAARDE

CONSTANTE

-119.8140

53.9279

-2.2217

97.0686

VARIABELE 1

0.8119

-0.1724

0.0776

10.4613

-100.0000

VARIABELE 2

-0.0238

0.0002

0.0107

-2.2250

97.0916

VARIABELE 3

0.1947

0.0000

0.0510

3.8208

99.9727

VARIABELE 4

1.0149

0.0017

0.4687

2.1653

96.6462

KWADRAATSOM GEMID KWAD SOM

F

STANDAARDFOUT (SU IN% Y-GEM)

13.15

VARIANTIE-ANALYSE VRIJHEIDSGRADEN REGRESSSIE

4

22896.33

5724.08

RESIDU

75

12961.51

172.82

TOTAAL

79

35857.85

33.12

HUURDERS MEERVOUDIGE CORRELATIE R

0.92

R-KWADRAAT

0.84

REGR COEF

BETA COEF

STD FOUT

T-WAARDE

P-WAARDE

CONSTANTE

-146.1329

43.3259

-3.3729

99.8821

VARIABELE 1

1.3873

-0.2416

0.0716

19.3666

-100.0000

VARIABELE 2

-0.0216

0.0003

0.0086

-2.5123

98.5856

VARIABELE 3

0.1843

0.0000

0.0409

4.5065

99.9976

VARIABELE 4

1.1016

0.0016

0.3762

2.9280

99.5486

KWADRAATSOM GEMID KWAD SOM

F

STANDAARDFOUT (SU IN% Y-GEM)

10.55

VARIANTIE-ANALYSE VRIJHEIDSGRADEN REGRESSSIE

4

45426.99

11356.75

RESIDU

75

8352.34

111.36

TOTAAL

79

53779.33

Ministerie van VROM

101.98

Pagina 25/32

EIGENAAR BEWONERS MEERVOUDIGE CORRELATIE R

0.86

R-KWADRAAT

0.73

REGR COEF CONSTANTE

BETA COEF

34.3160

STD FOUT

T-WAARDE

P-WAARDE

9.9310

3.4554

99.9098

VARIABELE 1

0.9840

0.2397

0.0694

14.1850

-100.0000

VARIABELE 2

-0.0137

0.0008

0.0085

-1.6126

88.9031

VARIABELE 3

0.0931

-0.0001

0.0410

2.2713

97.4040

KWADRAATSOM GEMID KWAD SOM

F

STANDAARDFOUT (SU IN% Y-GEM)

10.58

VARIANTIE-ANALYSE VRIJHEIDSGRADEN REGRESSSIE

3

23360.53

7786.84

RESIDU

76

8502.14

111.87

TOTAAL

79

31862.68

Ministerie van VROM

69.61

Pagina 26/32

Bijlage 4. Analyse rendementen huursector 1. Inleiding In deze bijlage is een overzicht opgenomen van de rendementen die door woningcorporaties, institutionele beleggers en (kleine) particuliere verhuurders op hun verhuuractiviteiten worden behaald, en wordt nader ingegaan op de relatie tussen rendement en investeringen. Het rendement op een vastgoedbelegging in woningen is opgebouwd uit twee delen: het directe rendement (de huurinkomsten en de opbrengsten uit verkopen) en het indirecte rendement (de waardestijging van het woningbezit). In welke mate het indirecte rendement een rol speelt bij een investeringsbeslissing is afhankelijk van het type verhuurder (meer of minder commercieel). De verwachting die de investeerder heeft ten aanzien van de ontwikkelingen op de koopmarkt kan mede van invloed zijn op zijn beslissing om te investeren in huurwoningen. De prijzen van koopwoningen zullen de komende periode naar verwachting niet of slechts licht stijgen (bron: DNB23), wat een negatief effect kan hebben op de investeringen. Voor commerciële partijen geldt daarnaast de afweging dat het rendement op huurwoningbezit moet concurreren met het rendement op ander vastgoed en met de (verwachte) rendementen op andere beleggingsvormen. Let op: door verschillende waarderingsgrondslagen en taxatie- en berekeningsmethoden zijn de in deze bijlage genoemde rendementen niet (zonder meer) onderling vergelijkbaar. De definities waar de rendementen op zijn gebaseerd zijn in de laatste paragraaf opgenomen. 2. Corporaties Nederland telt circa 550 woningcorporaties, die met name actief zijn in de sociale woningbouw, dat wil zeggen woningen met een huur tot ongeveer € 600. Gezamenlijk bezitten de corporaties ongeveer 2,4 miljoen woningen. De corporaties brengen jaarlijks verslag uit over hun financiële positie aan het Centraal Fonds voor de Volkshuisvesting (CFV). Over 2002 rapporteert het CFV een totaal rendement op vastgoed van 8,0% (2001: 6,1%). Hiervan is 6,0% direct rendement uit verhuur, en 2,0% indirect rendement uit verhuur. De opbrengsten uit verkoop en de onrendabele investeringen zijn gelijk (beiden 1,4%). Omdat corporaties geen winstoogmerk hebben, is het voor hen mogelijk om bij investeringen een zeker verlies (de onrendabele top) te accepteren. Door de stijgende bouwkosten is de onrendabele top op sociale huurwoningen de afgelopen jaren echter sterk toegenomen. Het CFV rapporteert over 2002 een gemiddelde onrendabele investering van € 23.600 per woning na (eventuele) verevening. Dit beeld wordt geïllustreerd als we de ontwikkeling van de stichtingskosten afzetten tegen de ontwikkeling van de aanvangshuren. Tabel 1. Ontwikkeling stichtingskosten en aanvangshuren sociale nieuwbouw Jaar

Stichtingskosten

1990 57.000 1991 60.000 1992 60.000 1993 64.000 1994 67.000 1995 71.000 1996 76.000 1997 79.000 1998 81.000 1999 91.000 2000 98.000 2001 121.000 2002 129.000 Bron: CBS, BNW, KODAL

23

Aanvangshuur (per maand)

Aanvangshuur (percentage stichtingskosten

258 274 291 308 324 341 357 374 384 393 403 430 456

5,4% 5,5% 5,8% 5,8% 5,8% 5,8% 5,6% 5,7% 5,7% 5,2% 4,9% 4,3% 4,2%

De Nederlandse economie in 2003-2005: een voorspelling met MORKMON, De Nederlandsche Bank, 2003

Ministerie van VROM

Pagina 27/32

We zien dat de stichtingskosten veel sterker gestegen zijn dan de aanvangshuren, en dat de aanvangshuren als percentage van de stichtingskosten dus gedaald zijn, van ruim 5,5% in de jaren negentig tot 4,2% in 2002. Hierbij kan nog worden opgemerkt dat de objectsubsidieregelingen van het Rijk na 1995 zijn vervallen. De contante waarde van de jaarlijkse objectsubsidie voor een nieuw te bouwen woning bedroeg in 1990 meer dan 25% van de investering. De reële daling van de aanvangshuren is dus groter dan uit de tabel blijkt. De stijging van de stichtingskosten in 2001 is opvallend groot. Desgevraagd geeft het CBS aan geen verklaring te hebben voor de sterke toename van de bouwkosten in dit jaar. Overigens heeft de corporatiesector als geheel een behoorlijke vermogensovermaat (verschil tussen gecorrigeerd en minimaal noodzakelijk weerstandsvermogen): in 2002 bedroeg deze € 11,3 miljard, wat neerkomt op ruim 12% van het balanstotaal. Deze overmaat speelt bij de discussie over het gewenst investeringsniveau van corporaties een belangrijke rol. 3. Institutionele beleggers Institutionele beleggers zijn met name actief in het duurdere deel van de niet-geliberaliseerde huursector (woningen met een huur vanaf ongeveer € 500 per maand) en in de vrije sector. Zij bouwen en exploiteren (onder andere) huurwoningen, met als doel een zo hoog mogelijk rendement te halen. Op dit moment verhuren zij ongeveer 175.000 woningen, waarvan er circa 60.000 zijn geliberaliseerd. De meeste beleggers voeren een beleid om hun portefeuille jong te houden door ieder jaar een gedeelte van hun woningbezit te vernieuwen. Er wordt ieder jaar dus zowel geïnvesteerd als gedesinvesteerd. Momenteel bouwen particulieren (voor het merendeel institutionele beleggers) ongeveer 3.000 nieuwe huurwoningen per jaar. De ROZ-IPD publiceert een vastgoedindex, die de rendementen op verschillende categorieën vastgoedbeleggingen weergeeft. Onderstaande tabel geeft een overzicht van de directe en indirecte rendementen uit woningverhuur in de periode 1999-2003, behaald door Nederlandse woningbeleg-gingsfondsen. Tabel 2. Ontwikkeling directe en indirect rendement woningbeleggingsfondsen 1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Direct rendement Indirect rendement

7,0% 5,4%

6,6% 7,7%

6,0% 7,7%

6,1% 7,5%

5,8% 11,1%

5,3% 13,3%

4,7% 7,4%

4,3% 3,9%

4,2% 2,9%

Totaal rendement Bron: ROZ-IPD

12,3%

14,3%

13,7%

13,7%

16,9%

18,6%

12,1%

8,3%

7,1%

Uit de tabel blijkt dat het totaal rendement sinds 1995 (12,3%) is gestegen naar 18,6% in 2000, en vervolgens is gedaald naar 7,1% in 2003. Het grootste deel van deze daling is toe te schrijven aan de afname van het indirecte rendement. Het directe rendement is in deze periode echter ook gedaald. De exploitatiekosten zijn in de afgelopen periode gestegen van 23,4% (van de bruto inkomsten) in 1995 naar 27,2% in 2003. Institutionele beleggers hebben aangegeven te willen investeren in huurwoningen vanaf € 550 per maand, als de liberalisatiegrens wordt verlaagd en het woningwaarderingsstelsel wordt aangepast. Uit onderzoek van ABF, uitgevoerd in opdracht van IVBN in 2004, blijkt dat er de komende jaren, gezien de marktvraag, behoefte is aan nieuwbouw van 7.000 à 8.000 dure huurwoningen per jaar. 4. Particuliere verhuurders In Nederland zijn circa 44.000 particuliere verhuurders actief, die gezamenlijk ongeveer 485.000 woningen verhuren. Hun bezit is relatief oud: ongeveer 80% van de woningen is vooroorlogs (bron: Companen24). In 2002 heeft het NEI in opdracht van het ministerie van VROM onderzoek gedaan naar rendementen in de particuliere huursector. In dit onderzoek wordt geraamd dat de particuliere beleggers een direct rendement op hun woningbezit van 1,5% tot circa 3,5% per jaar behalen. Het berekende indirecte rendement bedraagt ongeveer 3%. Daarbij moet worden opgemerkt dat voor de particuliere verhuurders het indirecte rendement een minder grote rol speelt. Door hun veelal kleine portefeuille hebben zij, in tegenstelling tot institutionele beleggers, slechts beperkte mogelijkheden om op gunstige momenten panden te verkopen en vervangende panden aan te kopen.

24

Particuliere huursector in beeld, Companen, 1998

Ministerie van VROM

Pagina 28/32

5. Berekeningswijze rendementen Corporaties Het directe rendement op vastgoed in de corporatiesector wordt door het CFV25 berekend door de resultaten uit verhuur, verkoop en onrendabele investeringen te relateren aan de bedrijfswaarde. Om tot het totaal rendement te komen wordt hier het indirecte rendement (ontwikkeling van de bedrijfswaarde) bij opgeteld. Als formule:

TR =

HI + VI − OI BWt − BWt −1 + BW BW

waarbij TR = totaal rendement HI = netto huurinkomsten VI = inkomsten uit verkoop OI = onrendabele investeringen BW = bedrijfswaarde Institutionele beleggers De ROZ-IPD26 geeft het rendement aan op het gemiddeld geïnvesteerd vermogen op standing investments (objecten die het gehele jaar onderdeel zijn geweest van de portefeuille). Het totale rendement wordt berekend als de som van de waardestijging (exclusief investeringen) en de netto inkomsten, uitgedrukt als percentage van het gemiddeld geïnvesteerd vermogen gedurende het jaar. In formulevorm:

T=

CVt − CVt −1 − C + NI CVt +1 + C / 2 − NI / 2

waarbij T = totaal rendement CV = kapitaalswaarde C = saldo van investeringen en desinvesteringen op standing investments NI = netto huurinkomsten Particuliere verhuurders In de studie van het NEI27 is het rendement bepaald als som van direct en indirect rendement, waarbij:

Inkomsten − Uitgaven Gemiddelde waarde OG Waarde OGt − Waarde OGt −1 Indirect rendement = Gemiddelde waarde OG Direct rendement =

waarbij Inkomsten = huurinkomsten Uitgaven = exploitatiekosten + belastingen OG = onroerend goed

25

Waardering vastgoed woningcorporaties, sleutel voor financiële continuïteit en rendement, CFV, 2003 ROZ/IPD Nederland Vastgoedindex, 2002 27 Rendementen op woningen in de particuliere huursector, NEI, 2002 26

Ministerie van VROM

Pagina 29/32

Bijlage 5. Doorstroming naar richting 1988-2001 In paragraaf 2.1 is de ontwikkeling van het totale doorstromingsvolume aangegeven in de periode 19882001. Hieronder, in figuur 1, zijn deze totaalcijfers verder uitgesplitst naar richting: tussen en binnen de huur- en koopsector. Daarnaast zijn ook de aantallen starters aangegeven. Het patroon qua ontwikkeling in de tijd van het totale volume komt in de afzonderlijk stromen doorstromers min of meer terug. Meest opvallend is – zoals reeds aangegeven in de eerdere WBO2002-studies – dat binnen de koopsector de doorstroming niet af- maar toegenomen is. Hieruit blijkt dat de woningzoekenden binnen de koopsector minder last hebben gehad van de tussen 1997 en 2001 gestegen koopprijzen dan de huurders én daarnaast geprofiteerd hebben van de afnemende druk op de koopmarkt vanuit de huursector. Het aantal starters binnen de huursector neemt continu af en volgt hiermee de afname van de nieuwbouw in deze periode. Dit is aannemelijk aangezien het aantal starters dat verhuist sterk afhankelijk is van de omvang van het nieuwbouwaanbod. Het aantal starters in de koopsector is zeer stabiel gebleven.28 Figuur 1. verhuizingen naar richting 1988-2001 (x 1000 per jaar) 180 160 140 120

1988

100

1992

80

1997

60

2001

40 20 0 starters => huur

starters => koop

huur => huur

huur => koop

koop => huur

koop => koop

In figuur 2 is de doorstroming binnen de huursector in beeld gebracht voor de jaren 1997 en 2002. Nagegaan is in welke mate ‘opwaarts’ en ‘neerwaarts’ wordt verhuisd tussen de prijssegmenten goedkope, middeldure en dure huurwoningen (definities prijsklassen zie voetnoot 2; prijzen gecorrigeerd met de gemiddelde jaarlijkse huurstijging). Opwaarts doorstromen betekent een verhuizing van een goedkopere klasse naar een duurdere; neerwaarts is de omgekeerde beweging. ”Gelijk-stromen” betreft de verhuizingen binnen dezelfde prijsklasse. De basisgegevens per afzonderlijke verhuisstroom staan in tabel 1. In de figuur is te zien dat er per saldo opwaarts doorgestroomd wordt: de opwaartse stroom is groter dan de neerwaartse. Dit weerspiegelt de individuele wooncarrières die huishoudens maken. Bij de sterke afname van de doorstroming binnen de huursector tussen beide jaren is dit patroon blijven bestaan: alle stromen zijn ongeveer in gelijke mate afgenomen. Figuur 2. Doorstroming binnen de huursector tussen prijssegmenten (aantallen verhuisden x 1000) 90 80 70 60 50

1997

40

2001

30 20 10 0 opwaarts

28

gelijk

neerwaarts

Voor meer achtergronden zie de WBO-themapublicatie ‘Gescheiden markten?’, VROM, 2003, hoofdstuk 3.

Ministerie van VROM

Pagina 30/32

Tabel 1. Doorstroming binnenhuursector naar prijsklasse (aantal per jaar x 1000)

Ministerie van VROM

WBO1998 - jaar 1997 vorige woning huidige woning goedkoop middelduur duur goedkoop 60 9 4 middelduur 36 19 6 duur 10 8 5 totaal 106 36 15

totaal 73 61 23 157

WBO2002 - jaar 2001 vorige woning huidige woning goedkoop middelduur duur goedkoop 36 9 2 middelduur 24 9 3 duur 9 4 3 totaal 68 22 9

totaal 47 36 16 99

Pagina 31/32

Bijlage 6. Toelichting doorstromingseffecten huurbeleid In deze bijlage wordt een nadere toelichting gegeven op de in paragraaf 4.2 aangegeven effecten op de doorstroming die resulteren uit een betere afstemming van vraag en aanbod. In die paragraaf is aangegeven dat door een betere afstemming van het nieuwbouw-aanbod op de actuele vraag het totale doorstroomvolume met 8% toe neemt.. Uit figuur 1 is af te lezen hoe de afzonderlijke verhuisstromen tussen en binnen de huur- en koopsector veranderen.29 Daarbij is alleen gekeken naar het effect van de kwalitatieve aanpassing van het aanbod op de vraag (50% huur ipv 25% huur in de huidige nieuwbouw) . Het effect van 80.000 nieuwbouw per jaar i.p.v. 70.000 is hier dus niet ingecalculeerd. (Voor de overige uitgangspunten van de simulaties wordt verwezen naar tabel 2 in paragraaf 2.2.) Te zien is dat bij de betere afstemming van aanbod en vraag vooral de doorstroming binnen de huursector toeneemt. Dat is begrijpelijk aangezien de betere afstemming inhoudt dat er meer huurwoningen gebouwd worden. De verhuisstromen tussen de huur- en koopsector nemen eveneens toe. De (toenemende) stroom van koop naar huur betreft vooral ouderen, die in de betreffende levensfase relatief vaak de koopwoning willen verruilen voor een huurappartement. Figuur 1. Woningmarkt simulaties: doorstroming naar richting bij ongewijzigd Huurbeleid: jaar 2010 (aantal verhuisden per jaar x 1000) 160 140 120 100 80 60 40 20 0 huur => huur

huur => koop huidig aanbod

koop => huur

koop => koop

aanbod cf behoefte

In figuur 2 is aangegeven hoe de doorstromingspatronen veranderen bij het rekenvoorbeeld met 10x2,5% huurstijging. Daarbij is – net als in figuur 1 – aangenomen dat het nieuwbouwaanbod optimaal op de behoefte is afgestemd (en in dit geval 45% huur bevat; zie tabel 3 in paragraaf 4.1). Deze variant is vergeleken met de trendmatige behoefteontwikkeling bij het huidige nieuwbouwaanbod (dezelfde variant als ook in figuur 1 is opgenomen). Daarbij wordt zichtbaar het gecombineerde effect van het huurbeleid op de woningbehoefte én het effect van afstemming van het aanbod op de behoefte. Ten opzichte van de uitgangssituatie valt op – anders dan in figuur 1 – dat de doorstroming binnen de huursector iets afneemt en die naar en binnen de koopsector toeneemt. De verschillen t.o.v. figuur 1 hangen samen met de verschuiving in de woningvraag (van huur naar koop) als gevolg van het veronderstelde huurbeleid. Figuur 2. Woningmarktsimulaties: doorstroming naar richting bij 10x2,5% huurstijging: jaar 2010 (aantal verhuisden per jaar x 1000) 160 140 120 100 80 60 40 20 0 huur => huur

huur => koop huidig aanbod

koop => huur

koop => koop

aanbod cf behoefte

29

De aantallen doorstromers zijn niet goed vergelijkbaar met die in bijlage 5. In de simulaties wordt de doorstroming op regionaal niveau beschouwd. Dat betekent dat migranten tussen de regio’s niet als doorstromer worden geteld. In figuur 1 in bijlage 5 zijn deze migranten wél als doorstromer geteld. Voor de conclusies uit de analyse is dit verschil niet van belang.

Ministerie van VROM

Pagina 32/32