Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie

Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie

Prof. Dr. Nancy Huyghebaert Hoogleraar corporate finance Departement Accountancy Finance & Insurance, Faculteit Economie en Bedrijfswetenschappen KU Leuven

januari 2012

Verantwoordelijke uitgever : Beroepsvereniging van het Krediet - BVK Dhr. Ivo Van Bulck Aarlenstraat 82 - 1040 BRUSSEL

De overname van de teksten, afbeeldingen, vermeldingen of informatie uit dit boekwerk zijn slechts toegelaten mits uitdrukkelijke vermelding van de bron.

3

Voorwoord Deze studie werd uitgevoerd met medewerking van de Beroepsvereniging van het Krediet (BVK), deelvereniging van Febelfin. De BVK vertegenwoordigt als beroepsvereniging de sector van het krediet aan particulieren, d.i. het consumentenkrediet en het hypothecair krediet. De bij de BVK aangesloten financiële instellingen zijn banken, verzekeringsmaatschappijen, hypothecaire ondernemingen, kredietverzekeraars, distributieondernemingen of filialen van distributie-ondernemingen die erkend zijn om consumentenkredieten te verstrekken, en ondernemingen die accreditief- en kredietkaarten uitgeven. De BVK verenigde 60 leden op 31 december 2011 (zie Appendix A); zij vertegenwoordigen ongeveer 95% van het consumentenkrediet en 90% van het hypothecair krediet verstrekt in België. Voor het uitvoeren van deze studie kon een beroep worden gedaan op de gegevens en de expertise van een stuurgroep bestaande uit 10 BVK-leden. Deze stuurgroep heeft in België – op basis van de productiegegevens voor het jaar 2010 – een marktaandeel van 70,62% inzake consumentenkredieten en 83,65% inzake hypothecaire kredieten. In de hierna volgende analyses werd vooreerst gebruik gemaakt van macro-economische gegevens over de periode 1994–2010 (op kwartaalbasis, semesterbasis of jaarbasis), omdat dit de periode is waarvoor geaggregeerde gegevens inzake het consumentenkrediet en het hypothecair krediet beschikbaar zijn voor de Belgische markt. De gegevens inzake de productie en omloop van consumentenkredieten en hypothecaire kredieten werden bekomen via Belgostat (Nationale Bank van België) of via de Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (ADSEI) van de FOD Economie. Voor bepaalde deelanalyses werd de studie noodgedwongen beperkt tot de periode 2000–2010, zoals telkens in de tekst wordt aangegeven. Om de analyses op micro-niveau uit te voeren, werd gebruik gemaakt van een door de leden van de stuurgroep aangeleverde databank met een aantal belangrijke parameters inzake de consumentenkredieten en de hypothecaire kredieten die zij in 2010 verstrekt hebben. N.B. : in het vervolg van de studie wordt voor de rapportering van cijfers steeds gebruik gemaakt van de Amerikaanse notatie (d.w.z. duizendtallen worden gescheiden met een komma; het punt wordt gebruikt om reële getallen weer te geven)

Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

4

Executive summary De belangrijkste conclusies uit het gevoerde onderzoek zijn :

x

De sector van het krediet aan particulieren heeft een substantiële impact op de Belgische economie. De sector van het consumentenkrediet leverde in 2010 een toegevoegde waarde van 980.2 miljoen EUR en stelde 3,573 personen te werk. De sector van het hypothecair krediet leverde een toegevoegde waarde van 176.5 miljoen EUR en stelde 2,094 personen te werk. Zo staan deze sectoren rechtstreeks in voor 0.37% van de toegevoegde waarde in ons land en 0.13% van de tewerkstelling. Het is noodzakelijk om op te merken dat deze tewerkstellingsgegevens een benedengrens vormen aangezien het aantal personeelsleden dat tewerkgesteld wordt in de bankkantoren (distributie van consumentenkredieten en hypothecaire kredieten) niet inbegrepen is in deze cijfers.

x

De verstrekkers van consumentenkredieten hebben een substantiële impact op de Belgische economie. Ze helpen de huishoudens in belangrijke mate bij het financieren van hun consumptieve uitgaven. De sectoren die het meest beïnvloed worden door het consumentenkrediet zijn de auto-industrie, de meubelindustrie, de productie van huishoudtoestellen, en in mindere mate de kledingindustrie. In 2010 werd 10.97% van de consumptie-uitgaven van de gezinnen gefinancierd via het consumentenkrediet. De binnenlandse consumptie heeft een aandeel van 52.41% in het BBP van België, een aandeel dat zeer stabiel blijkt over de tijd heen. De mate van samenhang (correlatie) tussen de groei van de consumptie en de groei van het BBP is dan ook zeer hoog en bedraagt 91.48%.

x

Consumentenkredieten hebben een procyclisch karakter, m.a.w. in tegenstelling tot wat soms verwacht wordt is het niet zo dat gezinnen (en kredietverschaffers) een daling in het beschikbaar inkomen ‘compenseren’ door meer kredieten op te nemen (te verlenen). De groei van de consumentenkredieten blijkt immers – op basis van semestriële data – voor 65.64% gecorreleerd te zijn met de groei van het beschikbaar inkomen van de gezinnen.

x

De verstrekkers van hypothecaire kredieten hebben een substantiële impact op de Belgische economie. Ze helpen de huishoudens in belangrijke mate bij het financieren van hun aankoop, bouw en verbouwing/renovatie van een woning. De sector die het meest beïnvloed wordt door het hypothecair krediet is dan ook logischerwijze de bouwsector. Naar schatting werden 73.54% van de nieuwbouw-woningen in 2010 (gedeeltelijk) via een hypothecair krediet gefinancierd. Het historisch gemiddelde over de periode 1995–2010 bedraagt evenwel 59.74%. Verder is ook het belang van hypothecaire kredieten voor het financieren van een verbouwing/renovatie in de afgelopen vijftien jaar enorm toegenomen. De cijfers tonen aan dat renovatieprojecten goed waren voor 33.38% van de totale productie aan hypothecaire kredieten (aantallen) in


5 2010, t.o.v. slechts 11.28% in 1995! Wanneer de geproduceerde bedragen van de hypothecaire kredieten voor bouw en renovatie gerelateerd worden ten opzichte van de bruto investeringen in private woongebouwen wordt voor het jaar 2010 een percentage van 34.48% bekomen. 34.48% van de uitgaven voor bouw en renovatie werden dus gefinancierd via het hypothecair krediet. Deze investeringen in private woningen hebben evenwel een (beperkter) aandeel van 5.65% in het BBP van België. x

In 2010 had de gemiddelde inwoner 1,858 EUR aan uitstaande consumentenkredieten en 14,963 EUR aan uitstaande hypothecaire kredieten. De totale uitstaande schuld per inwoner liep daarmee op tot 16,821 EUR. De uitstaande consumentenkredieten vertegenwoordigen 5.75% van het BBP, de uitstaande hypothecaire kredieten 46.29%.

x

De multivariate regressiemodellen geven aan dat een toename in de kredietverlening (consumentenkredieten) ongeveer even belangrijk is als een toename in het beschikbaar inkomen van de gezinnen om de groei van de consumptie te verklaren! Zo doet een stijging van het beschikbaar inkomen met 1% in één semester de consumptie incrementeel stijgen met 0.2627% in dat semester, terwijl een stijging van het kredietvolume (bedrag van de consumentenkredieten) met 1% in één semester de consumptie incrementeel doet stijgen met 0.2533%. Wanneer naar de deelcomponenten van deze kredietverlening gekeken wordt, kan vastgesteld worden dat de leningen op afbetaling grotendeels verantwoordelijk zijn voor dit effect (parameterschatting van 0.1553). De parameterschatting voor de verkopen op afbetaling bedraagt 0.0304, terwijl die voor de kredietopeningen 0.0480 bedraagt. De aangepaste R² van het model (een maatstaf voor de verklaringskracht van het model) bedraagt 48.33%.

x

In 2010 bedroeg de groei van het BBP 2.46%; de groei van de portefeuille (omloop) consumentenkredieten bedroeg toen 2.55%. Naar schatting zou de groei van het BBP zo’n 0.34% lager gelegen hebben (ofwel 2.12% bedragen hebben) indien de kredietverlening niet mee gevolgd zou zijn (d.w.z. groei consumentenkredieten in 2010 = 0%). Deelanalyses tonen aan dat dit effect vooral aangestuurd/veroorzaakt wordt door de extra leningen op afbetaling, die met 4.84% groeiden in 2010. Deze leningen op afbetaling zijn verantwoordelijk voor 0.27% van de 0.34% extra groei van het BBP. De kredietopeningen, die in 2010 aangroeiden met 5.99%, waren slechts verantwoordelijk voor 0.035% van de extra BBP groei in 2010.

x

De multivariate regressiemodellen geven aan dat een toename in de kredietverlening (hypothecaire kredieten) belangrijk is om de groei inzake nieuwbouwprojecten (nieuw vergunde woningen) te verklaren, maar minder dan de groei van het beschikbaar inkomen. Zo doet een stijging van het beschikbaar inkomen met 1% in één semester het aantal nieuwbouwprojecten incrementeel stijgen met 0.5329% in dat semester, terwijl een stijging van het kredietvolume (aantal leningen) met 1% in één semester het aantal nieuwbouw-woningen incrementeel doet stijgen met 0.2001%. Een stijging van de geproduceerde bedragen met 1% heeft een effect van 0.1736%. De aangepaste R² van het model bedraagt 32.25% wanneer de groei in hypothecaire kredieten wordt gemeten aan de hand van het aantal kredieten; wanneer


6 gewerkt wordt met de bedragen van de kredieten, bedraagt de aangepaste R² van het model 30.92%. x

In 2010 bedroeg de groei van het BBP 2.46%; de groei van de productie van hypothecaire kredieten voor bouw en renovatie bedroeg toen 19.84%; de geproduceerde bedragen groeiden met 13.94%. Naar schatting zou de groei van het BBP zo’n 0.12% lager gelegen hebben (ofwel 2.34% bedragen hebben) indien de hypothecaire kredietverlening niet mee gevolgd zou zijn (d.w.z. groei hypothecaire kredieten voor bouw en renovatie in 2010 = 0%).

x

De fiscale voordelen die de overheid toekent via de woonbonus hadden in 2010 een waarde van 1,727.73 EUR per nieuw verstrekt hypothecair krediet; dit bedrag komt nagenoeg overeen met het mediaan netto maandloon in België (1,740 EUR; Salarisenquête 2010). Voor hypothecaire kredieten ter financiering van de aankoop van een bestaande woning bedraagt de waarde van het fiscale voordeel gemiddeld 2,059.84 EUR, terwijl dit 2,019.51 EUR is voor hypothecaire kredieten ter financiering van een nieuwbouw en 1,158.96 EUR voor hypothecaire kredieten ter financiering van de renovatie van een bestaande woning. Voor alle in 2010 nieuw geproduceerde hypothecaire kredieten heeft de woonbonus een totale geschatte waarde van 408.18 miljoen EUR. Dit bedrag komt overeen met 0.1157% van het BBP tegen marktprijzen en met 0.2207% van de consumptie door de particuliere sector.

x

De voordelen die de overheid toekende via de groene lening met interestbonificatie hadden in 2010 een waarde van 398.51 EUR per nieuw verstrekt consumentenkrediet met groen karakter en 458.07 EUR per nieuw verstrekt groen hypothecair krediet. Voor alle in 2010 nieuw geproduceerde groene leningen heeft het door de overheid toegekende voordeel een totale geschatte waarde van 13.05 miljoen EUR voor 32,740 nieuw verstrekte consumentenkredieten (geschat aantal kredieten) en 10.30 miljoen EUR voor 34,405 nieuw verstrekte hypothecaire kredieten (geschat aantal kredieten), hetzij een totaal van 23.35 miljoen EUR. Voor de schatting van het fiscale voordeel verbonden met groene hypothecaire kredieten werd hierbij rekening gehouden met het feit dat kredietnemers in meer dan 99% van de gevallen geen gebruik zullen maken van de 40% belastingvermindering voor rentelasten, maar integendeel de rentelasten via de woonbonus zullen inbrengen, waar deze kunnen worden afgetrokken aan het marginaal belastingtarief. Het totale bedrag (23.35 miljoen EUR) komt overeen met 0.0066% van het BBP tegen marktprijzen en met 0.0126% van de consumptie door de particuliere sector.


7

Inhoudstafel Voorwoord .................................................................................................................................................... 3 Executive summary ....................................................................................................................................... 4 Inhoudstafel .................................................................................................................................................. 7 I. Aandeel van de sector in de toegevoegde waarde en de tewerkstelling .................................................. 8 Consumentenkredieten ............................................................................................................................ 8 Hypothecaire kredieten ............................................................................................................................ 9 II. Macro-economische impact van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet ........................ 10 A. Overzicht van de economische sectoren in België ............................................................................. 10 Berekening Bruto Binnenlands Product (BBP) via de productie-optiek ............................................. 10 Berekening Bruto Binnenlands Product via de bestedingsmethode .................................................. 17 Berekening Bruto Binnenlands Product via de inkomensmethode .................................................... 20 B. Overzicht van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet in België ................................... 27 Consumentenkredieten ...................................................................................................................... 27 Hypothecaire kredieten ...................................................................................................................... 48 C. Schatten van de incrementele effecten.............................................................................................. 64 Consumentenkredieten ...................................................................................................................... 64 Hypothecaire kredieten ...................................................................................................................... 75 III. Afschaffen van fiscale voordelen ........................................................................................................... 83 Woonbonus ............................................................................................................................................. 83 Principe van de woonbonus ................................................................................................................ 83 Steekproef met hypothecaire kredieten............................................................................................. 84 Bepalen van het marginale belastingtarief ......................................................................................... 85 Totale waarde van de woonbonus...................................................................................................... 87 Groen krediet met interestbonificatie .................................................................................................... 90 Appendix A: Ledenlijst BVK ......................................................................................................................... 97 Appendix B: Huishoudbudgetonderzoek 2009 ........................................................................................... 99 Appendix C: Regressieresultaten zonder beschikbaar inkomen als controlevariabele ............................ 100


8

I. Aandeel van de sector in de toegevoegde waarde en de tewerkstelling Op basis van de door de leden van de stuurgroep aangeleverde gegevens werd voor de marktsegmenten ‘consumentenkredieten’ en ‘hypothecaire kredieten’ een schatting gemaakt van de toegevoegde waarde t.a.v. de productie (%), de productie per werknemer (EUR), de omloop per werknemer (EUR), en de personeelskost per werknemer (EUR). Onder personeelslid/werknemer dient begrepen te worden: de werknemers die tewerkgesteld zijn op het hoofdkantoor. De personeelsleden die in de distributiekanalen van de banken (een deel van hun) tijd spenderen aan de verkoop van de corresponderende kredieten zijn hier dus niet in begrepen. Het is immers onmogelijk gebleken om deze laatste cijfers voor voldoende spelers op een voldoende betrouwbare manier te gaan bepalen. Derhalve vormen de hierna gerapporteerde personeelsgegevens een benedengrens voor de werkelijke tewerkstelling in de sector van het krediet aan particulieren.

Consumentenkredieten Gegeven dat voor het marktsegment van de consumentenkredieten grote verschillen werden vastgesteld tussen de banken enerzijds en de niet-bancaire kredietverschaffers anderzijds inzake marges, productie, omloop, en personeelskosten, werden afzonderlijke analyses gemaakt voor deze twee types van marktspelers.

Banken Marktaandeel van 61.22% Gemiddeld

Gew.gemid

4.46%

4.72%

Productie per werknemer

5,995,000 EUR

Omloop per werknemer

Personeelskost per werknemer

% Toegevoegde waarde t.a.v. productie

Mediaan

Andere kredietgevers Marktaandeel van 38.78% Gemiddeld

Gew.gemid

Mediaan

4.41%

18.26%

19.20%

19.49%

7,862,000 EUR

5,134,000 EUR

2,058,000 EUR

2,701,000 EUR

1,176,000 EUR

11,266,700 EUR

14,835,000 EUR

13,849,500 EUR

4,393,900 EUR

5,715,000 EUR

2,388,300 EUR

67,555 EUR

71,586 EUR

69,801 EUR

57,872 EUR

58,306 EUR

60,570 EUR

Op basis van bovenstaande informatie en gegeven de productie van consumentenkredieten in 2010 ten bedrage van 9,482,973,474 EUR, wordt – op basis van een gewogen gemiddelde berekening – de Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

9 toegevoegde waarde van de sector van het consumentenkrediet voor de ganse Belgische markt geschat op 980,217,200 EUR. Tevens wordt de tewerkstelling in de sector van het consumentenkrediet geschat op 3,573 personen (benedengrens), waarvan 967 bij de banken en 2,606 bij de niet-bancaire kredietgevers.

Hypothecaire kredieten Gemiddeld

Gew.gemid

0.93%

0.66%

0.64%

Productie per werknemer

14,467,300 EUR

16,505,000 EUR

12,448,100 EUR

Omloop per werknemer

52,201,500 EUR

67,750,000 EUR

45,546,800 EUR

Personeelskost per werknemer

110,540,500 EUR

93,613,000 EUR

89,652,600 EUR

% Toegevoegde waarde t.a.v. productie

Mediaan

Op basis van bovenstaande informatie en gegeven de productie van hypothecaire kredieten in 2010 ten bedrage van 26,768,000,000 EUR, wordt – op basis van een gewogen gemiddelde berekening – de toegevoegde waarde van de sector van het hypothecair krediet voor de ganse Belgische markt geschat op 176,459,200 EUR. Tevens wordt de tewerkstelling in de sector van het hypothecair krediet geschat op 2,094 personen (benedengrens).

De sector van het krediet aan particulieren heeft dus een substantiële impact op de Belgische economie. Zo staat deze sector rechtstreeks/direct in voor 0.37% van de toegevoegde waarde in ons land en minimaal 0.13% van de tewerkstelling, rekening houdende met een binnenlandse werkgelegenheid van 4,468,000 FTE in 2010 (bron: Belgostat, NBB).


10

II. Macro-economische impact van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet De gegevensbron voor de overzichten en analyses in dit (http://www.nbb.be/belgostat/startSDW.do), tenzij anders vermeld.

deel

van

de

studie

is

Belgostat

A. Overzicht van de economische sectoren in België Berekening Bruto Binnenlands Product (BBP) via de productie-optiek

Volgens de productie-optiek kan het BBP (tegen marktprijzen) berekend worden als de som van de toegevoegde waarden gerealiseerd in alle sectoren plus de productgebonden belastingen minus de productgebonden subsidies. De toegevoegde waarde zelf wordt berekend als het verschil tussen de waarde van de output (tegen basisprijzen) en het intermediair verbruik van goederen (tegen aankoopprijzen). Op basis van de cijfers die beschikbaar zijn via Belgostat (NBB) kon de toegevoegde waarde van de bedrijfstakken/sectoren in België over de periode 1994–2010 worden berekend. Zo kon vervolgens het relatieve aandeel van elk van deze bedrijfstakken worden bepaald. Voor deze sectoren konden ook de gegevens inzake de verdeling van de tewerkstelling en de verloning van de werknemers worden berekend, in absolute en in relatieve aantallen. De conclusie uit al deze tabellen (Tabellen 1–6) is dat het belang van de sector ‘financiële diensten, onroerende goederen en diensten aan bedrijven’ substantieel gestegen is over de periode 1994–2010. In 2010 vertegenwoordigde deze bedrijfstak zelfs 30.30% van de toegevoegde waarde, 17.14% van de tewerkstelling en 18.18% van de verloning in België. Bovendien is de kloof tussen toegevoegde waarde en tewerkstelling nergens zo groot als voor deze sector, waaruit besloten kan worden dat de arbeidsproductiviteit er erg hoog ligt! In dezelfde periode is het belang van de nijverheid voor de Belgische economie substantieel gedaald, van 22.56% van de toegevoegde waarde in 1994 tot 16.55% van de toegevoegde waarde in 2010. Het belang van de landbouw was al niet erg groot in 1994 (1.82%), maar is nadien nog verder afgenomen (0.70% in 2010). De bedrijfstakken ‘bouw’, ‘handel en vervoer’ en ‘onderwijs’ hebben hun relatief belang min of meer weten te behouden.


11

95,300 92,667 90,938 87,353 81,754 76,719 72,754 68,929 67,424 65,421 62,453 57,645 55,050 51,912 49,680 47,825 46,820

45,408 44,407 42,859 40,472 38,929 37,359 35,510 34,524 33,231 31,311 30,032 28,919 27,720 26,954 26,101 25,614 26,912

34,231 32,594 30,819 28,750 27,199 26,006 24,779 23,475 22,313 21,441 20,518 19,483 17,974 17,189 16,645 16,359 16,899

BBPm

68,541 65,784 70,108 68,345 64,720 62,548 59,563 56,086 52,819 50,328 47,684 46,114 44,482 42,396 40,876 41,297 37,998

Totale toegevoegde waarde productgebonden belastingen min subsidies

16,758 16,358 16,917 15,625 14,420 13,027 12,521 11,949 11,450 11,421 11,154 10,658 9,907 9,721 9,276 9,596 9,396

diensten: andere

52,062 49,510 54,623 55,271 53,699 51,940 51,153 49,183 49,703 49,212 49,530 46,904 47,189 46,492 43,987 43,532 41,179

diensten: overheid en onderwijs

bouw

2,205 2,046 2,074 2,638 2,561 2,240 2,879 2,763 2,820 3,059 3,097 2,744 2,994 3,091 2,932 2,837 3,327

diensten: handel en vervoer diensten: financieel, OG en diensten aan bedrijven

nijverheid

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

landbouw

Tabel 1 - Verdeling van de toegevoegde waarde per bedrijfstak (absolute cijfers; miljoenen EUR)

38,438 35,796 36,669 36,633 34,868 33,006 31,666 28,808 28,495 27,240 27,749 26,103 24,375 23,448 21,899 20,590 12,509

352,943 339,162 345,007 335,087 318,150 302,845 290,825 275,717 268,255 259,433 252,217 238,570 229,691 221,203 211,396 207,650 195,040

314,505 303,366 308,338 298,454 283,282 269,839 259,159 246,909 239,760 232,193 224,468 212,467 205,316 197,755 189,497 187,060 182,531


12

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

landbouw

nijverheid

bouw

diensten: handel en vervoer

diensten: financieel, onroerende goederen en diensten aan bedrijven


diensten: andere

Tabel 2 - Verdeling van de toegevoegde waarde per bedrijfstak (procentuele cijfers)

0.70% 0.67% 0.67% 0.88% 0.90% 0.83% 1.11% 1.12% 1.18% 1.32% 1.38% 1.29% 1.46% 1.56% 1.55% 1.52% 1.82%

16.55% 16.32% 17.72% 18.52% 18.96% 19.25% 19.74% 19.92% 20.73% 21.19% 22.07% 22.08% 22.98% 23.51% 23.21% 23.27% 22.56%

5.33% 5.39% 5.49% 5.24% 5.09% 4.83% 4.83% 4.84% 4.78% 4.92% 4.97% 5.02% 4.83% 4.92% 4.90% 5.13% 5.15%

21.79% 21.68% 22.74% 22.90% 22.85% 23.18% 22.98% 22.72% 22.03% 21.68% 21.24% 21.70% 21.67% 21.44% 21.57% 22.08% 20.82%

30.30% 30.55% 29.49% 29.27% 28.86% 28.43% 28.07% 27.92% 28.12% 28.18% 27.82% 27.13% 26.81% 26.25% 26.22% 25.57% 25.65%

14.44% 14.64% 13.90% 13.56% 13.74% 13.84% 13.70% 13.98% 13.86% 13.48% 13.38% 13.61% 13.50% 13.63% 13.77% 13.69% 14.74%

10.88% 10.74% 10.00% 9.63% 9.60% 9.64% 9.56% 9.51% 9.31% 9.23% 9.14% 9.17% 8.75% 8.69% 8.78% 8.75% 9.26%

Gemiddeld Std.dev

1.17% 0.35%

20.50% 2.37%

5.04% 0.22%

22.06% 0.70%

27.92% 1.51%

13.85% 0.40%

9.45% 0.63%


13

nijverheid

bouw




diensten: andere

Totale verloning werknemers

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

landbouw

Tabel 3 - Verdeling van de tewerkstelling (miljoenen manuren) per bedrijfstak (absolute cijfers; miljoenen EUR)

42.2 41.0 39.4 38.4 36.5 35.5 35.1 33.1 31.3 29.8 29.5 27.7 25.4 24.3 23.4 23.9

834.9 847.9 922.6 931.6 939.5 942.6 957.4 973.9 1008.9 1051.5 1049.5 1033.9 1047.6 1046.6 1056.5 1075.1

293.6 296.8 305.7 297.8 286.5 273.4 274.5 273.3 276.8 289.3 288.5 277.8 265.0 264.9 261.7 273.3

1282.0 1278.7 1301.0 1281.4 1254.9 1238.8 1230.4 1227.9 1222.8 1224.9 1199.0 1163.1 1140.0 1124.7 1106.9 1108.5

913.1 890.5 931.9 900.6 850.6 816.5 785.7 758.2 763.7 771.3 753.2 699.2 659.8 608.3 574.2 553.6

1134.9 1130.2 1118.8 1106.4 1093.6 1086.6 1064.2 1042.0 1031.2 1015.7 1003.4 982.8 975.0 967.0 969.5 975.7

826.8 799.1 780.6 766.4 756.5 750.9 734.8 720.0 698.6 675.3 659.2 634.2 616.6 609.0 593.6 584.7

5327.5 5284.2 5400.0 5322.6 5218.1 5144.3 5082.1 5028.4 5033.3 5057.8 4982.3 4818.7 4729.4 4644.8 4585.8 4594.8


14

diensten: andere




bouw

nijverheid

landbouw

Tabel 4 - Verdeling van de tewerkstelling (miljoenen manuren) per bedrijfstak (procentuele cijfers)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

0.79% 0.78% 0.73% 0.72% 0.70% 0.69% 0.69% 0.66% 0.62% 0.59% 0.59% 0.57% 0.54% 0.52% 0.51% 0.52%

15.67% 16.05% 17.09% 17.50% 18.00% 18.32% 18.84% 19.37% 20.04% 20.79% 21.06% 21.46% 22.15% 22.53% 23.04% 23.40%

5.51% 5.62% 5.66% 5.60% 5.49% 5.31% 5.40% 5.44% 5.50% 5.72% 5.79% 5.77% 5.60% 5.70% 5.71% 5.95%

24.06% 24.20% 24.09% 24.07% 24.05% 24.08% 24.21% 24.42% 24.29% 24.22% 24.07% 24.14% 24.10% 24.21% 24.14% 24.13%

17.14% 16.85% 17.26% 16.92% 16.30% 15.87% 15.46% 15.08% 15.17% 15.25% 15.12% 14.51% 13.95% 13.10% 12.52% 12.05%

21.30% 21.39% 20.72% 20.79% 20.96% 21.12% 20.94% 20.72% 20.49% 20.08% 20.14% 20.40% 20.62% 20.82% 21.14% 21.23%

15.52% 15.12% 14.46% 14.40% 14.50% 14.60% 14.46% 14.32% 13.88% 13.35% 13.23% 13.16% 13.04% 13.11% 12.94% 12.73%

Gemiddeld Std.dev

0.64% 0.09%

19.71% 2.48%

5.61% 0.16%

24.16% 0.10%

15.16% 1.61%

20.80% 0.39%

13.93% 0.85%


15

691 678 647 611 569 535 524 496 462 428 403 401 365 350 334 329

32,908 32,716 34,084 33,297 32,146 31,261 31,175 30,840 31,177 30,967 29,755 29,266 28,582 28,222 27,379 27,020

8,906 8,865 8,830 8,281 7,787 7,248 7,133 6,926 6,850 6,788 6,551 6,236 5,734 5,654 5,511 5,685

40,897 40,504 39,658 37,493 35,607 33,983 33,112 32,238 31,448 29,878 28,112 26,891 25,427 24,510 23,627 23,371

33,165 32,619 32,637 30,684 28,265 26,418 25,227 24,334 24,291 23,909 22,226 20,281 18,635 17,454 16,322 15,736

42,015 41,176 39,639 37,404 36,020 34,691 32,926 32,019 30,767 28,912 27,688 26,711 25,555 24,824 23,986 23,533

23,850 22,718 21,538 20,041 19,085 18,215 17,255 16,573 15,843 14,735 13,704 12,940 12,282 11,631 11,083 10,744

Totale verloning werknemers

diensten: andere




bouw

nijverheid

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

landbouw

Tabel 5 - Verdeling van de verloning van werknemers per bedrijfstak (absolute cijfers; miljoenen EUR)

182,432 179,276 177,033 167,811 159,479 152,351 147,352 143,426 140,838 135,617 128,439 122,726 116,580 112,645 108,242 106,418


16

diensten: andere




bouw

nijverheid

landbouw

Tabel 6 - Verdeling van de verloning van werknemers per bedrijfstak (procentuele cijfers)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

0.38% 0.38% 0.37% 0.36% 0.36% 0.35% 0.36% 0.35% 0.33% 0.32% 0.31% 0.33% 0.31% 0.31% 0.31% 0.31%

18.04% 18.25% 19.25% 19.84% 20.16% 20.52% 21.16% 21.50% 22.14% 22.83% 23.17% 23.85% 24.52% 25.05% 25.29% 25.39%

4.88% 4.94% 4.99% 4.93% 4.88% 4.76% 4.84% 4.83% 4.86% 5.01% 5.10% 5.08% 4.92% 5.02% 5.09% 5.34%

22.42% 22.59% 22.40% 22.34% 22.33% 22.31% 22.47% 22.48% 22.33% 22.03% 21.89% 21.91% 21.81% 21.76% 21.83% 21.96%

18.18% 18.19% 18.44% 18.28% 17.72% 17.34% 17.12% 16.97% 17.25% 17.63% 17.30% 16.53% 15.98% 15.49% 15.08% 14.79%

23.03% 22.97% 22.39% 22.29% 22.59% 22.77% 22.35% 22.32% 21.85% 21.32% 21.56% 21.76% 21.92% 22.04% 22.16% 22.11%

13.07% 12.67% 12.17% 11.94% 11.97% 11.96% 11.71% 11.56% 11.25% 10.87% 10.67% 10.54% 10.54% 10.33% 10.24% 10.10%

Gemiddeld Std.dev

0.34% 0.03%

21.93% 2.48%

4.97% 0.14%

22.18% 0.28%

17.02% 1.15%

22.21% 0.48%

11.35% 0.91%


17

Volgens de bestedingsmethode kan het BBP (tegen marktprijzen) berekend worden als de som van de consumptie door de particuliere sector (C), de investeringen door de particuliere sector (I), de overheidsbestedingen (G), en de netto-uitvoer (E – Z). Op basis van de cijfers die beschikbaar zijn via Belgostat (NBB) kon de verdeling van het BBP over deze bestedingscategorieën worden bepaald voor de periode 1994–2010. Zo kon vervolgens het relatieve aandeel van elk van deze bestedingscategorieën worden berekend. De conclusie uit de Tabellen 7 en 8 is dat het relatieve belang van de consumptie door de particuliere sector (C), de investeringen door de particuliere sector (I), en de overheidsbestedingen (G) redelijk stabiel gebleven is over de tijd heen, gegeven de lage waarde van de standaarddeviatie voor deze categorieën. Ook de netto-uitvoer bleef redelijk stabiel, maar er zijn wel grote schommelingen in de deelcomponenten uitvoer (E) en invoer (Z); deze lijken samen te bewegen met de algemeen macro-economische condities (conjunctuurcycli). In 2010 vertegenwoordigde het aandeel van de consumptie door de particuliere sector (C) zo’n 52.41% van het BBP, waarmee het de belangrijkste bestedingscategorie voor de Belgische economie is! De investeringen door de particuliere sector vertegenwoordigden 18.49% van het BBP. Deze investeringen omvatten alle kapitaalgoederen die in de loop van het jaar werden geproduceerd; naast de investeringen in private woongebouwen omvatten ze dus ook de investeringen in industriële gebouwen en industriële uitrusting en de aangroei van de voorraden. De investeringen in private woongebouwen hadden in 2010 een aandeel van 5.65% (= 18.49% * 30.55%) in het BBP van België. Tabel 7 - Verdeling van de bestedingscategorieën (absolute cijfers; miljoenen EUR) jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

C 184,974 177,788 179,121 170,965 163,331 155,752 150,109 144,383 141,345 138,912 134,390 126,576 123,626 119,356 115,250 112,245 106,248

I 65,244 62,426 77,277 71,027 65,946 61,014 55,824 48,681 46,735 50,265 51,798 46,235 44,701 42,437 39,578 38,843 35,764

G 91,532 89,657 85,645 80,188 76,720 74,145 70,579 67,728 64,751 60,793 58,633 55,817 52,619 51,067 49,918 48,387 45,167

E–Z 11,194 9,290 2,965 12,906 12,152 11,935 14,314 14,926 15,423 9,464 7,393 9,942 8,743 8,343 6,649 8,176 7,860

E 287,178 247,464 295,645 279,437 261,892 242,846 223,086 205,193 206,443 202,257 197,340 167,113 160,307 154,582 138,907 135,896 130,939

Z 275,984 238,174 292,680 266,531 249,740 230,911 208,772 190,267 191,020 192,793 189,947 157,171 151,564 146,239 132,258 127,720 123,079

BBPm 352,944 339,161 345,008 335,086 318,149 302,846 290,826 275,718 268,254 259,434 252,214 238,570 229,689 221,203 211,395 207,651 195,039


18 Tabel 8 - Verdeling van de bestedingscategorieën (procentuele cijfers) jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

C 52.41% 52.42% 51.92% 51.02% 51.34% 51.43% 51.61% 52.37% 52.69% 53.54% 53.28% 53.06% 53.82% 53.96% 54.52% 54.05% 54.48%

I 18.49% 18.41% 22.40% 21.20% 20.73% 20.15% 19.19% 17.66% 17.42% 19.37% 20.54% 19.38% 19.46% 19.18% 18.72% 18.71% 18.34%

G 25.93% 26.43% 24.82% 23.93% 24.11% 24.48% 24.27% 24.56% 24.14% 23.43% 23.25% 23.40% 22.91% 23.09% 23.61% 23.30% 23.16%

E–Z 3.17% 2.74% 0.86% 3.85% 3.82% 3.94% 4.92% 5.41% 5.75% 3.65% 2.93% 4.17% 3.81% 3.77% 3.15% 3.94% 4.03%

E 81.37% 72.96% 85.69% 83.39% 82.32% 80.19% 76.71% 74.42% 76.96% 77.96% 78.24% 70.05% 69.79% 69.88% 65.71% 65.44% 67.13%

Z 78.19% 70.22% 84.83% 79.54% 78.50% 76.25% 71.79% 69.01% 71.21% 74.31% 75.31% 65.88% 65.99% 66.11% 62.56% 61.51% 63.10%

Gemiddeld Std.dev

52.82% 1.13%

19.37% 1.29%

24.05% 0.99%

3.76% 1.10%

75.19% 6.39%

71.43% 6.76%

BBPm 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00% 100.00%

Tabel 9 geeft een overzicht van de verdeling van de consumptieve bestedingen van de gezinnen (C) over een aantal belangrijke productcategorieën; deze data zijn evenwel slechts beschikbaar voor de periode 2000–2009. De categorieën zelf worden bepaald door de Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (ADSEI) van de FOD Economie (zie ook Appendix B voor een detail overzicht van deze bestedingscategorieën voor het laatst beschikbare jaar (2009); de tabel rapporteert het percentage gezinnen dat de uitgave deed en het gemiddelde gespendeerde bedrag indien men de uitgave deed). Voor uitgebreidere informatie over de resultaten en de methodologie van het onderzoek verwijzen we naar : http://statbel.fgov.be/nl/statistieken/gegevensinzameling/enquetes/huishoudbudget/

De conclusie uit Tabel 9 is ook hier dat de stabiliteit inzake consumptieve bestedingen erg groot is in België. In 2009 ging 17.36% van het gezinsbudget naar voeding, dranken en tabak, waarmee dit de tweede belangrijkste bestedingscategorie was na de woning (23.89%; voor brutohuur en verwarming, verlichting en water). Vervoer (aankoop en verbruiksuitgaven van voertuigen, vervoersdiensten) was goed voor 11.65% van het gezinsbudget, terwijl meubelen en huishoudtoestellen zo’n 5.77% van het gezinsbudget vertegenwoordigden. Kleding en schoeisel waren goed voor 4.56% van het gezinsbudget.


19

jaar 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000

voeding, dranken en tabak

kleding en schoeisel

woonadres of tweede woning

meubelen, huishoudtoestellen

gezondheid

vervoer

communicatie

cultuur en ontspanning

onderwijs

andere goederen en diensten

Tabel 9 - Verdeling van de consumptieve bestedingen van de gezinnen (procentuele cijfers)

17.36% 16.68% 16.46% 16.62% 17.18% 17.60% 17.79% 17.30% 16.83% 16.61%

4.56% 4.89% 4.97% 4.87% 4.98% 4.96% 4.98% 5.03% 4.99% 5.14%

23.89% 23.86% 22.95% 23.67% 23.73% 23.71% 23.88% 23.62% 23.70% 23.42%

5.77% 5.72% 5.79% 5.74% 5.84% 5.92% 6.01% 6.13% 6.34% 6.53%

5.72% 5.38% 5.51% 5.41% 5.25% 5.26% 5.41% 5.38% 4.95% 5.20%

11.65% 12.14% 12.06% 12.21% 11.94% 11.95% 11.72% 11.98% 11.91% 12.44%

2.40% 2.30% 2.51% 2.61% 2.86% 2.90% 2.88% 2.68% 2.45% 2.32%

9.70% 9.65% 9.72% 9.53% 9.52% 9.48% 9.15% 9.09% 9.71% 9.50%

0.51% 0.49% 0.50% 0.51% 0.53% 0.54% 0.56% 0.55% 0.52% 0.51%

18.44% 18.89% 19.52% 18.84% 18.17% 17.70% 17.63% 18.24% 18.59% 18.34%

Gemiddeld Std.dev

17.04% 0.46%

4.94% 0.15%

23.64% 0.28%

5.98% 0.27%

5.35% 0.20%

12.00% 0.23%

2.59% 0.23%

9.51% 0.22%

0.52% 0.02%

18.43% 0.56%

Tabel 10 geeft een overzicht van de verdeling van de investeringsuitgaven door de particuliere sector (I) over drie belangrijke categorieën, met name de investeringen in industriële gebouwen en uitrusting, de investeringen in private woongebouwen en de aangroei van de voorraden. De conclusie uit de tabel is dat de industriële investeringen de belangrijkste categorie van de private investeringen vormen, goed voor gemiddeld 69.02% van de totale investeringen door de particuliere sector (70.03% in 2010). De investeringen in private woongebouwen vertegenwoordigen gemiddeld genomen 27.81% van de totale investeringen door de particuliere sector (30.55% in 2010). Deze percentages schommelen wel wat over de tijd heen (in sterkere mate dan bij de consumptie), voor een groot deel geïnduceerd door wijzigingen in de voorraadvorming (gemiddeld 3.18% van de totale investeringen over de periode 1994– 2010).


20 Tabel 10 - Verdeling van de investeringsuitgaven van de particuliere sector (procentuele cijfers)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

Industriële gebouwen en uitrusting 70.03% 73.08% 64.42% 65.69% 64.10% 66.12% 68.70% 70.93% 73.96% 73.70% 69.03% 70.33% 71.13% 69.25% 69.68% 65.68% 67.46%

Private woongebouwen 30.55% 32.52% 27.92% 29.06% 28.97% 27.83% 26.16% 26.39% 25.91% 24.95% 24.20% 26.62% 26.21% 28.54% 28.12% 30.68% 28.10%

Aangroei van de voorraden -0.57% -5.60% 7.66% 5.25% 6.93% 6.06% 5.14% 2.68% 0.13% 1.35% 6.77% 3.05% 2.66% 2.21% 2.20% 3.64% 4.45%

Gemiddeld Std.dev

69.02% 3.09%

27.81% 2.17%

3.18% 3.27%

Volgens de inkomensmethode kan het BBP (tegen marktprijzen) berekend worden als de som van het beschikbaar inkomen van de gezinnen, de ingehouden winsten van de bedrijven en de directe belastingen betaald door de gezinnen en de bedrijven. Enkel het beschikbaar inkomen van de gezinnen kon gemakkelijk bepaald worden op basis van de bij Belgostat aanwezige data. Deze gegevens waren evenwel slechts in de databank aanwezig voor de periode 1999–2010 (weliswaar op maandelijkse basis). Het beschikbaar inkomen van de gezinnen wordt gedefinieerd als de lonen (na belastingen) ontvangen door de werknemers, het netto inkomen uit vermogen en overige inkomensoverdrachten, inclusief de netto transfers (= sociale uitkeringen – sociale premies). Verder kon voor de periode 1999–2010 ook worden nagegaan hoeveel % van het beschikbaar inkomen door de gezinnen werd geconsumeerd versus gespaard. De conclusie uit Tabel 11 is dat het beschikbaar inkomen in 2010 zo’n 63.06% van het BBP tegen marktprijzen vertegenwoordigde. Het percentage van het beschikbaar inkomen dat geconsumeerd (‘uitgegeven’) werd is redelijk stabiel gebleven over de periode 1999–2010. In 2010 bedroeg dit 83.10% van het beschikbaar inkomen (gemiddeld 83.26% over de periode 1999–2010).


21 Tabel 11 - Verdeling van het beschikbaar inkomen van de gezinnen (absolute en procentuele cijfers)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 Gemiddeld Std.dev

Beschikbaar inkomen 222,580.2 217,637.9 215,730.1 204,486.3 194,180.4 183,627.1 177,339.0 173,328.1 170,999.0 168,993.7 161,249.2 153,237.4

Consumptieve bestedingen Absoluut Procentueel 184,972.5 83.10% 177,788.4 81.69% 179,121.0 83.03% 170,964.9 83.61% 163,330.7 84.11% 155,751.2 84.82% 150,109.5 84.65% 144,382.7 83.30% 141,345.7 82.66% 138,912.1 82.20% 134,390.3 83.34% 126,575.1 82.60% 83.26% 0.98%

Besparingen Absoluut Procentueel 37,607.7 16.90% 39,849.5 18.31% 36,609.1 16.97% 33,521.4 16.39% 30,849.7 15.89% 27,875.9 15.18% 27,229.5 15.35% 28,945.4 16.70% 29,653.3 17.34% 30,081.6 17.80% 26,858.9 16.66% 26,662.3 17.40% 16.74% 0.98%

In Tabel 12 wordt tot slot de evolutie weergegeven van het BBP per hoofd van de bevolking alsook de consumptie per hoofd van de bevolking. Zowel de werkelijke (= nominale) cijfers alsook de cijfers gecorrigeerd voor inflatie (= reële cijfers) worden gerapporteerd. De belangrijkste conclusie uit de tabel is dat de gemiddelde inwoner een continue stijging van zijn/haar welvaart heeft gerealiseerd over de periode 1994–2008; in 2009 is deze groei evenwel stilgevallen en is de gemiddelde inwoner er in nominale en reële termen zelfs op achteruit gegaan (daling van het BBP per capita)! 2010 wordt gekenmerkt door een licht herstel. Eenzelfde beeld doet zich voor bij de nominale en reële consumptie per capita, zij het ietwat minder uitgesproken. Figuren 1 en 2 geven deze evolutie visueel weer.


22 Tabel 12 - Evolutie van het nominale (reële) BBP per capita en de nominale (reële) consumptie per capita jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

Nom. BBP/capita 32,326.8 31,287.9 32,084.8 31,413.3 30,056.6 28,812.3 27,840.9 26,521.5 25,905.7 25,163.3 24,575.1 23,300.1 22,487.7 21,703.6 20,786.1 20,472.3 19,251.7

Reële BBP/capita 24,007.9 23,770.8 24,376.2 24,940.0 24,292.4 23,822.3 23,594.6 22,903.6 22,707.3 22,409.5 22,410.9 21,821.9 21,292.7 20,735.2 20,156.6 20,209.6 19,251.7

Nom. Cons/capita 16,942.1 16,401.1 16,657.8 16,027.5 15,430.4 14,818.0 14,370.0 13,888.3 13,649.9 13,473.5 13,094.6 12,362.1 12,103.6 11,710.8 11,332.4 11,066.3 10,487.4

Reële Cons/capita 12,582.3 12,460.6 12,655.6 12,724.7 12,471.2 12,251.7 12,178.3 11,993.7 11,964.7 11,999.0 11,941.4 11,577.9 11,460.4 11,188.2 10,989.1 10,924.2 10,487.4

Figuur 1 - Evolutie van het nominale en reële BBP per capita 1994–2010

35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5,000 0 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Nominale BBP/capita Reële BBP/capita


23 Figuur 2 - Evolutie van de nominale en reële consumptie per capita 1994–2010

18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 Nominale consumptie/capita

Reële consumptie/capita

Tabel 13 geeft weer dat over de periode 2000–2010 het BBP groeide met 3.35% op jaarbasis, met een uitschieter in 2008 (5.33%) en een dip in 2009 (-0.72%). Het beschikbaar inkomen van de gezinnen groeide met gemiddeld 3.39% over de periode 2000–2010. De consumptieve uitgaven van de gezinnen groeiden met gemiddeld 3.45% op jaarbasis, met uitschieters vergelijkbaar als voor het BBP. Deze tabel illustreert dus opnieuw het enorme belang van de binnenlandse consumptie voor de Belgische economie. Alle groeicijfers liggen ook boven de gemiddelde inflatie van 2.14%. In de periode 2000– 2005 groeide de consumptie sneller dan het beschikbaar inkomen; in de periode 2006–2009 was dit omgekeerd. In 2010 volgt opnieuw een kentering, waarbij de consumptie (3.96%) substantieel sneller groeide dan het beschikbaar inkomen (2.25%)!


24 Tabel 13 - Groei BBP, groei beschikbaar inkomen, groei consumptieve bestedingen, en inflatie

jaar

Groei van het BBP

Groei van de consumptieve uitgaven (C) 3.96% -0.75% 4.66% 4.57% 4.75% 3.69% 3.89% 2.13% 1.74% 3.31% 5.99%

Inflatie

2.46% -0.72% 5.33% 5.20% 5.02% 4.53% 3.10% 1.37% 1.29% 4.17% 5.12%

Groei van het beschikbaar inkomen (Yb) 2.25% 0.88% 5.35% 5.17% 5.59% 3.48% 2.29% 1.35% 1.18% 4.69% 5.10%

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 Gemiddeld 2000–2010 Gemiddeld 2000–2005 Gemiddeld 2006–2010

3.35% 3.26% 3.46%

3.39% 3.02% 3.85%

3.45% 3.46% 3.44%

2.14% 2.10% 2.18%

2.30% 0.00% 4.50% 1.80% 2.30% 2.50% 1.90% 1.50% 1.60% 2.40% 2.70%

In een volgende stap wordt nagegaan in welke mate de economische groei (= groei van het BBPm), de groei van het beschikbaar inkomen van de gezinnen en de groei van de consumptieve bestedingen van de gezinnen met elkaar gecorreleerd zijn, d.w.z. samen bewegen. Een correlatiecoëfficiënt van 0% betekent dat twee variabelen niet met elkaar samen hangen, d.w.z. onafhankelijk zijn van elkaar. De maximale correlatiecoëfficiënt bedraagt 100%, wat betekent dat twee variabelen perfect met elkaar samen bewegen. Tabel 14 toont de enorm sterke samenhang tussen deze drie variabelen. De corresponderende correlatiecoëfficiënten zijn steeds hoger dan 90% en zijn significant verschillend van nul (p-waarde telkens kleiner dan 1%).1 Uit deze erg lage p-waarden blijkt dat met meer dan 99% betrouwbaarheid gesteld kan worden dat er een effectieve (sterke) samenhang bestaat tussen deze variabelen. Zo bedraagt de mate van samenhang tussen de groei van het BBP en de groei van de consumptieve uitgaven van de gezinnen 91.48% over de periode 1994–2010. Verder toont Tabel 14 aan dat deze (nominale) jaarlijkse groeivoeten ook erg sterk correleren met de jaarlijkse inflatie.

1

De p-waarde geeft een indicatie voor de betrouwbaarheid waarmee de nulhypothese dat er geen verband bestaat tussen de twee variabelen kan worden verworpen. Gegeven de steekproefgrootte wordt 0.10 (ofwel 10%) als afkapgrens gebruikt, wat betekent dat de nulhypothese dat er geen verband bestaat tussen twee variabelen met meer dan 90% betrouwbaarheid kan worden verworpen.


25 Tabel 14 - Correlatie tussen groei BBP, groei beschikbaar inkomen, groei consumptieve bestedingen, en inflatie gedurende 2000–2010 (met vermelding van de p-waarde tussen haakjes) Groei van het BBP

Groei van het BBP Groei v/h beschikbaar inkomen (Yb) Groei consumptieve uitgaven (C) Inflatie (i)

1.0000 (0.0001) 0.9378 (0.0001) 0.9148 (0.0001) 0.7790 (0.0047)

Groei van het beschikbaar inkomen (Yb) 0.9378 (0.0001) 1.0000 (0.0001) 0.8041 (0.0029) 0.6847 (0.0201)

Groei van de consumptieve uitgaven (C) 0.9148 (0.0001) 0.8041 (0.0029) 1.0000 (0.0001) 0.7534 (0.0074)

Inflatie

0.7790 (0.0047) 0.6847 (0.0201) 0.7534 (0.0074) 1.0000 (0.0001)

In Figuur 3 worden deze groeicijfers geplot – uitgezet – over de tijd heen. Een bijkomend inzicht uit de grafiek is dat in perioden van hoogconjunctuur de Belgische economie sneller groeit dan de inflatie; de enige uitzondering vormt het jaar 2008, waar de inflatie piekte. In perioden van laagconjunctuur lijkt de groei van het BBP, het beschikbaar inkomen en de consumptieve uitgaven gewoon de inflatie te volgen. Figuur 3 - Correlatie tussen groei BBP, groei beschikbaar inkomen, groei consumptieve bestedingen, en inflatie

7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2%

groei van het BBPm

groei van beschikbaar inkomen (Yb)

groei van de consumptieve uitgaven (C)

inflatie


26 Gegeven de rol van inflatie werd ook nagegaan wat de correlatie is tussen de reële groei van het BBP, de reële groei van het beschikbaar inkomen en de reële groei van de consumptieve uitgaven. Tabel 15 en Figuur 4 geven aan dat de bovenstaande conclusies op basis van nominale cijfers robuust zijn. Tabel 15 - Correlatie tussen reële groei BBP, reële groei beschikbaar inkomen, reële groei consumptieve bestedingen gedurende 2000–2010 (met vermelding van de p-waarde tussen haakjes) Groei van het BBP

Groei van het BBP Groei v/h beschikbaar inkomen (Yb) Groei consumptieve uitgaven (C)

1.0000 (0.0001) 0.8667 (0.0051) 0.8074 (0.0001)

Groei van het beschikbaar inkomen (Yb) 0.8667 (0.0051) 1.0000 (0.0001) 0.6118 (0.0349)

Groei van de consumptieve uitgaven (C) 0.8074 (0.0001) 0.6118 (0.0349) 1.0000 (0.0001)

Figuur 4 - Correlatie tussen reële groei van het BBP, reële groei beschikbaar inkomen, en reële groei consumptieve bestedingen

4.00% 3.50% 3.00% 2.50% 2.00% 1.50% 1.00% 0.50% 0.00% -0.50% -1.00%

reële groei van het BBPm reële groei van de consumptieve uitgaven (C)

reële groei van beschikbaar inkomen (Yb)


27

B. Overzicht van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet in België De gegevensbron voor de overzichten en de analyses in dit deel van de studie is: x De Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (ADSEI) van de FOD Economie voor de consumentenkredieten. x Belgostat (NBB) voor de hypothecaire kredieten.

Inzake consumentenkrediet kan een onderscheid gemaakt worden tussen de volgende belangrijke producten (cfr. Art. 1, 9° tot 12°, van de wet van 12 juni 1991 op het consumentenkrediet): x Lening op afbetaling: elke kredietovereenkomst, ongeacht de benaming of de vorm, waarbij geld of een ander betaalmiddel ter beschikking wordt gesteld van een consument, die er zich toe verbindt om de lening terug te betalen door periodieke stortingen. x Verkoop op afbetaling: elke kredietovereenkomst, ongeacht de benaming of de vorm, welke normaal leidt tot de verkrijging van lichamelijke roerende goederen of de levering van diensten, verkocht door de kredietverschaffer of de kredietbemiddelaar, en waarvan de prijs betaald wordt in ten minste drie betalingen, door middel van periodieke stortingen. x Financieringshuur: elke kredietovereenkomst, ongeacht de benaming of de vorm, waarbij de ene partij zich ertoe verbindt de andere het genot van een lichamelijke roerend goed te verschaffen tegen een bepaalde prijs, die de laatstgenoemde zich verbindt periodiek te betalen en waarin, eveneens expliciet of stilzwijgend, een koopaanbod is vervat. x Kredietopening: elke kredietovereenkomst, ongeacht de benaming of de vorm, waarbij koopkracht, geld of gelijk welk ander betaalmiddel ter beschikking wordt gesteld van de consument, die ervan gebruik kan maken door één of meerdere kredietopeningen te verrichten onder meer met behulp van een betaal- of legitimatiekaart of op een andere wijze, en die zich er toe verbindt terug te betalen volgens de overeengekomen voorwaarden. De maximumlooptijd van een consumentenkrediet is afhankelijk van het ontleende bedrag, bijvoorbeeld voor een lening op afbetaling (cfr. Art. 8 van het KB van 4 augustus 1992 betreffende de kosten, de percentages, de duur en de terugbetalingsmodaliteiten van het consumentenkrediet): x x x x x x

van 5,600 EUR tot 7,500 EUR: max. 42 maanden (3.5 jaar) van 7,500 EUR tot 10,000 EUR: max. 48 maanden (4 jaar) van 10,000 EUR tot 15,000 EUR: max. 60 maanden (5 jaar) van 15,000 EUR tot 20,000 EUR: max. 84 maanden (7 jaar) van 20,000 EUR tot 37,000 EUR: max. 120 maanden (10 jaar) meer dan 37,000 EUR: max. 240 maanden (20 jaar)


28

Tabel 16 geeft aan dat de productie van nieuwe consumentenkredieten (aantallen) sterk variërend is over de tijd heen, met uitschieters naar boven in 1999 en 2006–2008 en dieptepunten in 1995–1996, 2003–2004 en 2009–2010. Het is dus zeker niet zo dat er over de tijd heen een constante stijging is in de productie van nieuwe consumentenkredieten (dit in tegenstelling tot de productie van nieuwe hypothecaire kredieten; zie verder). Tabel 16 toont wél een opvallende terugval in het aantal financieringshuurcontracten vanaf 2001 (veroorzaakt door het feit dat één enkele speler – met een zeer groot marktaandeel – zich uit deze markt heeft teruggetrokken; bron: ADSEI). Wanneer het aantal kredietopeningen in 2010 wordt vergeleken met dat in 1994, blijkt dat er een belangrijke groei was, die zich eigenlijk vooral heeft voorgedaan rond de eeuwwisseling (met een piek in 2002); sedertdien schommelt het aantal jaarlijkse kredietopeningen in vergelijkbare mate als de productie van nieuwe leningen op afbetaling (LOA) en verkopen op afbetaling (VOA). Bovendien blijkt uit Tabel 17 dat het relatief aandeel van de leningen op afbetaling maar ook de verkopen op afbetaling dalende is over de periode 1994–2010 (wat zich opnieuw vooral gemanifesteerd heeft tijdens de periode 1994–2002), met een kentering in het jaar 2009. Het omgekeerde doet zich voor bij de kredietopeningen. Wanneer de kredietopeningen buiten beschouwing worden gelaten (Tabel 18), dan blijkt tot slot dat de leningen op afbetaling ietwat aan marktaandeel gewonnen hebben ten koste van de verkopen op afbetaling.

Financieringshuur

Kredietopeningen

Totaal zonder kredietopeningen

Totaal met kredietopeningen

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

Verkopen op afbetaling

jaar

Leningen op afbetaling

Tabel 16 - Aantallen consumentenkredieten in productie (absolute cijfers)

480,057 475,369 488,358 496,381 513,699 458,281 429,174 437,818 448,142 485,723 500,419 512,247 496,394 493,148 502,125 480,122 528,249

314,726 341,433 373,970 408,082 406,175 374,924 360,758 357,664 340,784 419,918 433,353 428,577 447,206 409,068 377,689 404,557 477,079

621 435 446 456 294 645 398 383 582 739 32,080 66,314 64,307 52,800 36,174 34,015 51,896

485,389 464,948 580,290 555,486 494,368 554,408 435,176 450,062 583,810 416,545 380,896 421,312 388,218 346,208 305,877 343,322 253,965

795,404 817,237 862,774 904,919 920,168 833,850 790,330 795,865 789,508 906,380 965,852 1,007,138 1,007,907 955,016 915,988 918,694 1,057,224

1,280,793 1,282,185 1,443,064 1,460,405 1,414,536 1,388,258 1,225,506 1,245,927 1,373,318 1,322,925 1,346,748 1,428,450 1,396,125 1,301,224 1,221,865 1,262,016 1,311,189


29


Financieringshuur

Kredietopeningen

jaar


Tabel 17 - Aantallen consumentenkredieten in productie (procentuele cijfers), kredietopeningen inclusief

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

37.48% 37.07% 33.84% 33.99% 36.32% 33.01% 35.02% 35.14% 32.63% 36.72% 37.16% 35.86% 35.56% 37.90% 41.09% 38.04% 40.29%

24.57% 26.63% 25.91% 27.94% 28.71% 27.01% 29.44% 28.71% 24.81% 31.74% 32.18% 30.00% 32.03% 31.44% 30.91% 32.06% 36.39%

0.05% 0.03% 0.03% 0.03% 0.02% 0.05% 0.03% 0.03% 0.04% 0.06% 2.38% 4.64% 4.61% 4.06% 2.96% 2.70% 3.96%

37.90% 36.26% 40.21% 38.04% 34.95% 39.94% 35.51% 36.12% 42.51% 31.49% 28.28% 29.49% 27.81% 26.61% 25.03% 27.20% 19.37%

Gemiddeld Std.dev

36.30% 2.33%

29.44% 3.12%

1.51% 1.90%

32.75% 6.41%


30



Financieringshuur

Tabel 18 - Aantallen consumentenkredieten in productie (procentuele cijfers), kredietopeningen exclusief

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

60.35% 58.17% 56.60% 54.85% 55.83% 54.96% 54.30% 55.01% 56.76% 53.59% 51.81% 50.86% 49.25% 51.64% 54.82% 52.26% 49.97%

39.57% 41.78% 43.35% 45.10% 44.14% 44.96% 45.65% 44.94% 43.16% 46.33% 44.87% 42.55% 44.37% 42.83% 41.23% 44.04% 45.13%

0.08% 0.05% 0.05% 0.05% 0.03% 0.08% 0.05% 0.05% 0.07% 0.08% 3.32% 6.58% 6.38% 5.53% 3.95% 3.70% 4.91%

Gemiddeld Std.dev

54.18% 2.96%

43.76% 1.75%

2.06% 2.59%

jaar

Tabel 19 rapporteert de (totale) toegekende bedragen voor deze verschillende soorten van kredieten. De tabel weerspiegelt een sterke stijging inzake de toegekende kredietbedragen over de bestudeerde periode, met uitzondering van de jaren 1995, 2001, en 2009. Dergelijke terugval doet zich meestal simultaan voor over alle soorten van consumentenkredieten heen. Bij kredietopeningen moet evenwel opgepast worden met de interpretatie van de cijfers op basis van de productie, aangezien het hier telkens om een toegestane kredietlijn gaat, hetgeen niet betekent dat het krediet ook effectief werd opgenomen door de kredietnemers. Verder dient opgemerkt te worden dat de daling in het aantal contracten financieringshuur zich niet voordoet op vlak van de verstrekte bedragen (zie Tabel 22). Daarnaast blijkt ook nog uit Tabel 19 dat de (totaal) verleende kredietbedragen het belangrijkste zijn voor de leningen op afbetaling (6,609 miljoen EUR in 2010), gevolgd door de kredietopeningen (2,012 miljoen EUR; toegestane kredietlijn) en de verkopen op afbetaling (841 miljoen EUR). Tabel 20 bevestigt Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

31 tot slot nog eens de dominante marktpositie van de leningen op afbetaling, die ongeveer 70% van de kredietverlening (totale bedragen) vertegenwoordigen over de bestudeerde periode 1994–2010. Wanneer de kredietopeningen buiten beschouwing worden gelaten (Tabel 21), stijgt dit percentage zelfs tot dicht bij de 90%.

Financieringshuur

Kredietopeningen



2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994


jaar


Tabel 19 - Bedragen van de consumentenkredieten in productie (absolute cijfers; miljoenen EUR)

6,609 6,401 6,562 6,596 6,511 5,572 4,936 4,645 4,434 4,502 4,497 4,431 3,983 3,665 3,543 3,153 3,325

841 851 1,002 1,000 893 847 831 787 741 677 759 711 629 548 528 623 742

22 17 17 17 11 21 14 13 20 22 29 35 32 23 16 14 45

2,012 1,744 2,076 2,072 1,783 1,999 1,262 1,089 1,134 1,052 1,031 1,025 1,014 934 976 1,094 880

7,471 7,269 7,580 7,614 7,415 6,440 5,781 5,445 5,195 5,201 5,285 5,178 4,643 4,237 4,088 3,790 4,112

9,483 9,014 9,656 9,685 9,197 8,440 7,043 6,534 6,329 6,253 6,316 6,202 5,658 5,171 5,064 4,885 4,992


32



Financieringshuur

Kredietopeningen

Tabel 20 - Bedragen van de consumentenkredieten in productie (procentuele cijfers), kredietopeningen inclusief

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

69.69% 71.02% 67.95% 68.11% 70.79% 66.02% 70.08% 71.09% 70.05% 72.00% 71.20% 71.45% 70.39% 70.88% 69.97% 64.55% 66.61%

8.86% 9.44% 10.37% 10.32% 9.71% 10.04% 11.80% 12.05% 11.71% 10.83% 12.02% 11.46% 11.12% 10.60% 10.43% 12.76% 14.87%

0.23% 0.19% 0.18% 0.18% 0.11% 0.25% 0.19% 0.21% 0.31% 0.35% 0.45% 0.57% 0.56% 0.45% 0.32% 0.29% 0.89%

21.22% 19.35% 21.50% 21.39% 19.38% 23.69% 17.92% 16.66% 17.92% 16.83% 16.33% 16.52% 17.93% 18.06% 19.28% 22.40% 17.63%

Gemiddeld Std.dev

69.52% 2.13%

11.08% 1.42%

0.34% 0.20%

19.06% 2.24%

jaar


33



Financieringshuur

Tabel 21 - Bedragen van de consumentenkredieten in productie (procentuele cijfers), kredietopeningen exclusief

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

88.46% 88.06% 86.56% 86.64% 87.81% 86.51% 85.38% 85.30% 85.35% 86.57% 85.09% 85.59% 85.77% 86.51% 86.68% 83.18% 80.86%

11.25% 11.71% 13.21% 13.13% 12.05% 13.16% 14.38% 14.45% 14.27% 13.02% 14.37% 13.73% 13.55% 12.94% 12.92% 16.44% 18.05%

0.29% 0.24% 0.23% 0.23% 0.14% 0.33% 0.23% 0.25% 0.38% 0.42% 0.54% 0.68% 0.68% 0.55% 0.40% 0.38% 1.08%

Gemiddeld Std.dev

85.90% 1.80%

13.68% 1.65%

0.41% 0.24%

jaar

In Tabel 22 wordt het toegekende bedrag per categorie consumentenkrediet over de periode 1994– 2010 gerapporteerd. De tabel toont aan dat het gemiddelde kredietbedrag per soort consumentenkrediet sterk gestegen is over de tijd heen. Dit wordt ook visueel weergegeven in Figuur 5. Wanneer de kredietbedragen in reële termen worden uitgedrukt (Tabel 23), blijkt dat vooral het gemiddelde kredietbedrag van de leningen op afbetaling (en de financieringshuur) in sterke mate gestegen is. Het kredietbedrag van de verkopen op afbetaling en de toegestane kredietlijn bij kredietopeningen kent een veel constanter verloop over de tijd heen. Dit wordt ook visueel weergegeven in Figuur 6.


34



Financieringshuur

Kredietopeningen

Tabel 22 - Kredietbedrag per geproduceerd consumentenkrediet in nominale termen (absolute cijfers; EUR)

13,766.8 13,466.0 13,436.1 13,288.5 12,674.4 12,157.6 11,500.6 10,609.3 9,893.2 9,268.9 8,986.9 8,650.9 8,023.0 7,432.5 7,056.9 6,566.6 6,294.8

2,670.7 2,492.1 2,678.4 2,450.4 2,199.1 2,259.9 2,304.6 2,200.7 2,175.1 1,612.0 1,752.1 1,658.8 1,406.9 1,340.0 1,399.0 1,540.6 1,556.0

34,698.5 39,298.7 38,460.0 38,118.2 35,735.7 32,909.5 33,995.1 35,016.0 34,028.5 29,257.6 891.5 531.6 493.1 444.7 451.9 422.4 859.0

4,145.2 3,751.7 3,577.3 3,729.5 3,606.2 3,606.4 2,900.9 2,419.3 1,942.8 2,525.7 2,707.2 2,431.8 2,612.9 2,697.9 3,191.4 3,186.9 3,465.4

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994


35 Figuur 5 - Evolutie van het kredietbedrag in nominale termen per soort consumentenkrediet, 1994–2010

16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0

toegekend bedrag LOA

toegekend bedrag VOA

toegekend bedrag KO


36



Financieringshuur

Kredietopeningen

Tabel 23 - Kredietbedrag per geproduceerd consumentenkrediet in reële termen (absolute cijfers; EUR)

10,224.1 10,000.7 9,978.5 9,868.9 9,412.8 9,029.0 8,541.0 7,879.1 7,347.3 6,883.7 6,674.2 6,424.7 5,958.3 5,519.8 5,240.9 4,876.8 4,674.9

1,983.4 1,850.8 1,989.1 1,819.8 1,633.2 1,678.4 1,711.5 1,634.4 1,615.4 1,197.2 1,301.2 1,231.9 1,044.9 995.2 1,039.0 1,144.2 1,155.6

25,769.3 29,185.6 28,562.7 28,308.9 26,539.5 24,440.6 25,246.8 26,005.0 25,271.6 21,728.5 662.1 394.8 366.2 330.3 335.6 313.7 638.0

3,078.5 2,786.3 2,656.7 2,769.8 2,678.2 2,678.3 2,154.4 1,796.7 1,442.9 1,875.7 2,010.5 1,806.0 1,940.5 2,003.6 2,370.1 2,366.8 2,573.6

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994


37 Figuur 6 - Evolutie van het kredietbedrag in reële termen per soort consumentenkrediet, 1994–2010

12,000 10,000 8,000 6,000

4,000 2,000 0 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 toegekend bedrag LOA in reële termen

toegekend bedrag VOA in reële termen

toegekend bedrag KO in reële termen

In Tabel 24 worden de jaarlijkse groeicijfers voor het gemiddelde (nominale) kredietbedrag per consumentenkrediet weergegeven over de periode 1994–2010. De eerdere conclusies worden bevestigd: het kredietbedrag van de leningen op afbetaling is het sterkst gegroeid over de bestudeerde periode. Verder blijkt dat vooral in de periode 2000–2005 een hoog groeicijfer inzake het gemiddelde kredietbedrag wordt opgetekend en dit voor alle soorten van consumentenkredieten. Daarnaast is ook het gemiddelde kredietbedrag van de leningen op afbetaling sterk groeiende over de periode 1994– 2000, terwijl het gemiddelde kredietbedrag (toegestane kredietlijn) van de kredietopeningen dalende was over deze periode.


38



Kredietopeningen

Tabel 24 - Groei inzake kredietbedrag per geproduceerd consumentenkrediet (groei op jaarbasis)

groei 1994–2010

5.01%

3.43%

1.13%

groei 2005–2010 groei 2000–2005 groei 1994–2000

2.52% 6.23% 6.11%

3.40% 5.22% 2.00%

2.82% 5.90% -4.03%

De resultaten in Tabellen 25 en 26 zijn in lijn met de verwachtingen: de uitstaande schuld per hoofd van de bevolking (berekend op basis van de omloopdata i.p.v. de productiedata) is vooral toegenomen voor de leningen op afbetaling, zowel in nominale termen als in reële termen. Aangezien deze categorie van consumentenkredieten het belangrijkste is in België, is het niet verwonderlijk dat de uitstaande schuld per inwoner gestegen is over de periode 1994–2010. In 1994 bedroeg het bedrag aan schuld opgenomen via het consumentenkrediet 886 EUR per inwoner. In 2010 had de gemiddelde inwoner 1,858 EUR aan consumentenkredieten opgenomen, waarvan 1,362 EUR via leningen op afbetaling, 359 EUR via kredietopeningen, 133 EUR via verkopen op afbetaling, en 4 EUR via financieringshuur. Figuren 7 en 8 tonen verder aan dat de uitstaande schuld vooral stijgt in perioden van hoogconjunctuur, d.w.z. tijdens de periode 1997–1999 en 2005–2007.


39



Financieringshuur

Kredietopeningen



Tabel 25 - Uitstaande schuld per hoofd van de bevolking, uitgedrukt in nominale termen (absolute cijfers; EUR)

1,362 1,307 1,298 1,216 1,098 989 952 925 921 923 881 843 791 715 662 661 610

133 173 182 167 156 153 140 130 127 111 109 104 94 85 85 83 118

4 4 4 4 3 3 4 4 4 4 3 2 2 1 1 1 4

359 340 337 314 284 263 258 261 252 245 248 219 207 195 190 173 154

1,499 1,484 1,484 1,386 1,258 1,146 1,095 1,059 1,052 1,039 993 949 887 801 748 746 732

1,858 1,824 1,822 1,700 1,541 1,409 1,353 1,320 1,304 1,283 1,241 1,168 1,095 996 937 919 886

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994


40

1,011 993 986 966 888 818 807 799 807 822 804 790 749 683 642 653 610

99 132 139 132 126 127 119 112 111 99 99 97 89 81 82 82 118

3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 2 2 1 1 1 4

266 259 256 249 229 218 218 225 221 218 226 205 196 186 184 171 154

1,114 1,128 1,127 1,101 1,016 947 928 915 922 925 906 889 840 766 725 736 732



jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

Kredietopeningen

Financieringshuur



Tabel 26 - Uitstaande schuld per hoofd van de bevolking, uitgedrukt in reële termen (in EUR; basis = 1994)

1,380 1,386 1,384 1,350 1,246 1,165 1,147 1,140 1,143 1,143 1,132 1,094 1,036 952 909 907 886


41 Figuur 7 - Evolutie van de uitstaande consumentenkredietschuld per hoofd van de bevolking (nominale termen)

2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0

uitstaand bedrag LOA/capita

uitstaand bedrag VOA/capita

uitstaand bedrag KO/capita

uitstaand bedrag consumentenkrediet/capita


42 Figuur 8 - Evolutie van de uitstaande consumentenkredietschuld per hoofd van de bevolking (reële termen)

1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0

uitstaand bedrag LOA/capita

uitstaand bedrag VOA/capita

uitstaand bedrag KO/capita

uitstaand bedrag consumentenkrediet/capita

Tabel 27 reflecteert dat de verrichtingen op afbetaling (LOA, VOA en FH) over de tijd heen een belangrijker vehikel geworden zijn om de consumptieve uitgaven van de gezinnen te financieren. Daar waar in 1994 zo’n 8.45% van deze consumptieve uitgaven via het consumentenkrediet werd gefinancierd, bedroeg dit percentage in 2010 al 10.97%. Ook wanneer het consumentenkrediet wordt uitgedrukt t.a.v. het BBP tegen marktprijzen wordt een gelijkaardige trend vastgesteld. Het consumentenkrediet vertegenwoordigde in 1994 zo’n 4.60% van het BBP, in 2010 was dat al 5.75%.


43 Tabel 27 - Belang van het consumentenkrediet voor de financiering van de consumptie en de economie jaar

Verrichtingen op afbetaling/Consumptie

Consumentenkredieten/Consumptie

Verrichtingen op afbetaling/BBP

Consumentenkredieten/BBP

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994

8.85% 9.05% 8.91% 8.65% 8.15% 7.73% 7.62% 7.62% 7.71% 7.71% 7.59% 7.68% 7.33% 6.84% 6.60% 6.74% 6.98%

10.97% 11.12% 10.93% 10.61% 9.99% 9.51% 9.42% 9.50% 9.55% 9.52% 9.48% 9.45% 9.04% 8.51% 8.27% 8.30% 8.45%

4.64% 4.74% 4.63% 4.41% 4.18% 3.98% 3.93% 3.99% 4.06% 4.13% 4.04% 4.07% 3.95% 3.69% 3.60% 3.64% 3.80%

5.75% 5.83% 5.68% 5.41% 5.13% 4.89% 4.86% 4.98% 5.03% 5.10% 5.05% 5.01% 4.87% 4.59% 4.51% 4.49% 4.60%

Figuur 9 geeft deze analyse visueel weer en suggereert verder dat in tijden van hoogconjunctuur (1997– 1999 en 2005–2007) een grotere fractie van de consumptie via het consumentenkrediet wordt gefinancierd, consistent met de resultaten in de eerdere tabellen; gezinnen slagen er evenwel in om bij een terugval van de conjunctuur hun opname van consumentenkredieten (aantallen) terug te schroeven maar aangezien de uitstaande kredieten typisch een looptijd hebben van meer dan één jaar kan de totale uitstaande schuld moeilijk volgen bij een terugslag van de economie. M.a.w. de portefeuille (volume) van consumentenkredieten reageert als het ware ‘vertraagd’ op veranderingen/wijzigingen in de algemeen macro-economische omstandigheden (conjunctuurcycli).


44 Figuur 9 - Evolutie van het belang van het consumentenkrediet voor de financiering van de consumptie en de economie

12% 10% 8% 6% 4% 2% 0%

verrichtingen op afbetaling/BBPm verrichtingen op afbetaling/C

consumentenkredieten/BBPm consumentenkredieten/C

In Tabellen 28 en 29 wordt de graad van samenhang (correlatie) tussen de groei van de consumptieve bestedingen van de gezinnen en de groei van de uitstaande kredieten gerapporteerd, zowel in aantallen (Tabel 28) als in bedragen (Tabel 29) op semestriële basis over de periode 1994–2010 (34 observaties). Dit gebeurt voor de leningen op afbetaling, de verkopen op afbetaling, en de kredietopeningen; gegeven het beperkte belang van de financieringshuur voor de financiering van de consumptie in recente jaren wordt deze categorie van consumentenkredieten vanaf nu weggelaten in een groot deel van de analyses (wanneer over ‘verrichtingen op afbetaling’ wordt gesproken, werden ze evenwel meegenomen in de berekeningen, tenzij anders vermeld). Tabel 28 toont aan dat de groei van het aantal uitstaande kredieten – berekend op basis van de verandering in de aantallen in omloop – positief samenhangt met de groei van de consumptie. De correlatiecoëfficiënt van 27.32% is evenwel niet statistisch significant op het 10% niveau. Verder blijkt dat de onderlinge samenhang inzake groei van uitstaande contracten voor deze verschillende soorten van consumentenkredieten negatief is, evenwel opnieuw niet statistisch significant. Dit lijkt te impliceren dat consumenten een zekere trade-off zouden maken tussen de verschillende soorten consumentenkredieten. Tabel 29 rapporteert dezelfde correlaties, maar dan op basis van de groei van het bedrag van de uitstaande kredieten. De samenhang met de consumptie is hier veel sterker, evenwel enkel voor de leningen op afbetaling (LOA) en voor de verkopen op afbetaling (VOA). De significant positieve correlatie tussen LOA en VOA geeft ook weer dat in semesters Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

45 waarin meer geleend wordt via LOA er ook grotere bedragen opgenomen worden via VOA en omgekeerd. Gegeven dat het aantal nieuw afgesloten contracten LOA en VOA eerder negatief met elkaar gecorreleerd is, kan dit enkel betekenen dat consumenten LOA en VOA contracten afsluiten met grotere kredietbedragen in bepaalde perioden en met lagere kredietbedragen in andere perioden. Interessant is ook dat de correlatie tussen de groei van de LOA/VOA bedragen enerzijds en de groei van de KO bedragen anderzijds significant negatief is, wat betekent dat in semesters waarin hogere bedragen via LOA en VOA worden opgenomen er minder krediet wordt opgenomen via de kredietopeningen en omgekeerd. Figuren 10 en 11 geven deze inzichten ook visueel weer. Tabel 28 - Correlatie tussen groei van de consumptieve bestedingen en groei van de kredietverlening (in aantallen; berekend op basis van veranderingen in de omloop op semestriële basis (met vermelding van de p-waarde tussen haakjes) Groei van de consumptieve bestedingen (C) Groei van de consumptieve bestedingen (C) Groei van de leningen op afbetaling (LOA) Groei van de verkopen op afbetaling (VOA) Groei v/d kredietopeningen (KO)

Groei van de leningen op afbetaling (LOA)

Groei van de verkopen op afbetaling (VOA)

Groei van de kredietopeningen (KO)

1.0000 (0.0000)

0.2732 (0.2072)

0.2631 (0.2251)

0.1768 (0.4198)

0.2732 (0.2072)

1.0000 (0.0000)

-0.1735 (0.4285)

-0.1825 (0.4047)

0.2631 (0.2251) 0.1768 (0.4198)

-0.1735 (0.4285) -0.1825 (0.4047)

;1.0000 (0.0000) -0.0080 (0.9712)

-0.0080 (0.9712) 1.0000 (0.0000)

Tabel 29 - Correlatie tussen groei van de consumptieve bestedingen en groei van de kredietverlening (in bedragen; berekend op basis van veranderingen in de omloop op semestriële basis) (met vermelding van de p-waarde tussen haakjes) Groei van de consumptieve bestedingen (C) Groei van de consumptieve bestedingen (C) Groei van de leningen op afbetaling (LOA) Groei van de verkopen op afbetaling (VOA) Groei van de kredietopeningen (KO)

Groei van de leningen op afbetaling (LOA)

Groei van de verkopen op afbetaling (VOA)

Groei van de kredietopeningen (KO)

1.0000 (0.0000)

0.6190 (0.0016)

0.3680 (0.0841)

-0.0640 (0.7719)

0.6190 (0.0016)

1.0000 (0.0000)

0.4618 (0.0265)

-0.3135 (0.1452)

0.3680 (0.0841)

0.4618 (0.0265)

1.0000 (0.0000)

-0.5095 (0.0130)

-0.0640 (0.7719)

-0.3135 (0.1452)

-0.5095 (0.0130)

1.0000 (0.0000)


46

Figuur 10 - Correlatie tussen groei van de consumptieve bestedingen, aantallen LOA, VOA en KO (berekend op basis van veranderingen in de omloop op semestriële basis)

20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20%

groei consumptie

groei LOA

groei VOA

groei KO

Figuur 11 - Correlatie tussen groei van de consumptieve bestedingen, bedragen LOA, VOA en KO (berekend op basis van veranderingen in de omloop op semestriële basis)

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

groei consumptie

groei LOA

groei VOA

groei KO


47 Een bezorgdheid is evenwel dat deze sterke correlaties op het vlak van verstrekte bedragen voornamelijk geïnduceerd zouden worden door het seizoeneffect in de groeicijfers. Daarom werden dezelfde berekeningen eveneens uitgevoerd op basis van jaarlijkse gegevens, dewelke de bovenstaande conclusies grotendeels bevestigen. De enige nieuwe conclusie is dat na het uitvlakken van het semestereffect duidelijk blijkt dat de groei van de consumptie ook nauw samenhangt met de groei van de bedragen opgenomen via de kredietopeningen (U = 0.6308). Bovendien is de groei inzake bedragen opgenomen via kredietopeningen positief gecorreleerd met de groei van de bedragen in omloop voor de leningen op afbetaling (U = 0.5124); in economische zin betekent dit dus dat in jaren dat meer krediet opgenomen wordt via de kredietopeningen er ook meer krediet wordt opgenomen via de leningen op afbetaling (en omgekeerd). De correlatie met de groei van de bedragen in omloop voor de verkopen op afbetaling (U = 0.1575) is evenwel niet significant verschillend van nul. Dit betekent dus dat in jaren dat meer krediet opgenomen wordt via de kredietopeningen er niet noodzakelijk meer krediet wordt opgenomen via de verkopen op afbetaling (en omgekeerd). Figuur 12 geeft dit alles visueel weer.

Figuur 12 - Correlatie tussen groei van de consumptieve bestedingen, bedragen LOA, VOA en KO (berekend op basis van veranderingen in de omloop op jaarlijkse basis)

20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% -25%

groei consumptie

groei LOA

groei VOA

groei KO


48

Inzake hypothecaire kredieten worden typisch de volgende belangrijke bestemmingscategorieën onderscheiden: x x x x x x

Financiering van aankoop Financiering van bouw Financiering van verbouwing/renovatie Financiering van aankoop en verbouwing Andere financiering (b.v. aankoop bouwgrond, successierechten) Herfinancieringen

Tabel 30 geeft aan dat – in tegenstelling tot de productie van consumentenkredieten – de productie van nieuwe hypothecaire kredieten (aantallen) onmiskenbaar sterk stijgend is tijdens de periode 1995– 2010. Wanneer de herfinancieringen van bestaande hypothecaire kredieten buiten beschouwing worden gelaten, wordt vastgesteld dat in 2010 zo’n 266,300 nieuwe contracten werden afgesloten, tegenover 100,200 in 1995. Deze sterke stijging manifesteert zich vooral door de opvallende toename van de hypothecaire kredieten voor de aankoop van een bestaande woning en de hypothecaire kredieten voor de verbouwing van een bestaande woning. De productie van hypothecaire kredieten voor de bouw van een nieuwe woning vertoont minder een trend, maar varieert daarentegen heel sterk van jaar tot jaar. Verder worden tijdens de jaren 1997–1999 en 2003–2005 grote pieken vastgesteld inzake de herfinanciering van bestaande hypothecaire kredieten. Bovendien blijkt uit Tabel 31 dat het relatieve aandeel van de hypothecaire kredieten voor aankoop vooral in 2009–2010 een sterke achteruitgang kende. Hetzelfde geldt voor de kredieten aangegaan voor een bouwfinanciering. Het soort hypothecaire kredieten dat de laatste jaren sterk aan marktaandeel gewonnen heeft – en in 2009 en 2010 ongeveer 1/3 van de markt vertegenwoordigde (in aantallen) – is dat voor de financiering van een verbouwing/renovatie. Vermoedelijk hangt dit samen met de fiscale voordelen ter financiering van energiebesparende uitgaven (zie deel III).


49

Aankoop

Bouw

Verbouwing

Aankoop en verbouwing

Ander onroerend doel

Herfinanciering van een bestaand krediet

Totaal zonder herfinanciering

Totaal met herfinanciering

Tabel 30 - Aantallen van de hypothecaire kredieten in productie (absolute cijfers; in duizenden)

113.2 95.7 100.7 102.9 102.6 105.3 84.6 87.2 76.7 68.0 70.6 78.3 69.1 70.6 64.4 53.6

36.7 29.4 30.0 31.6 36.0 34.2 26.2 28.6 23.0 20.6 22.2 34.0 25.8 31.6 33.3 18.3

88.9 73.6 51.5 44.5 49.4 53.4 31.5 33.4 22.0 18.9 18.7 32.1 23.2 21.2 17.7 11.3

13.6 13.4 14.0 15.6 16.7 15.6 15.1 15.8 13.7 12.3 13.8 16.8 15.6 16.3 14.1 11.3

13.9 12.8 11.7 14.3 15.0 15.8 9.8 9.4 7.3 6.6 7.8 23.0 15.6 13.5 10.1 5.7

19.7 14.3 11.0 17.0 29.5 55.3 33.4 49.0 10.5 9.5 10.4 91.3 54.1 69.8 30.0 5.6

266.3 224.9 207.9 208.9 219.7 224.3 167.2 174.4 142.7 126.4 133.1 184.2 149.3 153.2 139.6 100.2

286.0 239.2 218.9 225.9 249.2 279.6 200.6 223.4 153.2 135.9 143.5 275.5 203.4 223.0 169.6 105.8

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995


50

Aankoop

Bouw

Verbouwing



Tabel 31 - Aantallen van de hypothecaire kredieten in productie (procentuele cijfers)

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

42.51% 42.55% 48.44% 49.26% 46.70% 46.95% 50.60% 50.00% 53.75% 53.80% 53.04% 42.51% 46.28% 46.08% 46.13% 53.49%

13.78% 13.07% 14.43% 15.13% 16.39% 15.25% 15.67% 16.40% 16.12% 16.30% 16.68% 18.46% 17.28% 20.63% 23.85% 18.26%

33.38% 32.73% 24.77% 21.30% 22.49% 23.81% 18.84% 19.15% 15.42% 14.95% 14.05% 17.43% 15.54% 13.84% 12.68% 11.28%

5.11% 5.96% 6.73% 7.47% 7.60% 6.95% 9.03% 9.06% 9.60% 9.73% 10.37% 9.12% 10.45% 10.64% 10.10% 11.28%

5.22% 5.69% 5.63% 6.85% 6.83% 7.04% 5.86% 5.39% 5.12% 5.22% 5.86% 12.49% 10.45% 8.81% 7.23% 5.69%

Gemiddeld Std.dev

48.26% 3.97%

16.73% 2.65%

19.48% 6.63%

8.70% 1.84%

6.84% 2.09%

jaar

Tabel 32 geeft aan dat de (totale) geproduceerde bedragen eveneens sterk gestegen zijn over de bestudeerde periode 1995–2010 en dit voor alle soorten hypothecaire kredieten. Wanneer marktaandelen worden berekend op basis van de geproduceerde bedragen (Tabel 33), dan blijkt dat de hypothecaire kredieten voor de financiering van de aankoop van een bestaande woning en de bouw van een nieuwe woning veel beter stand houden dan de eerdere Tabellen 30 en 31 suggereerden, wat betekent dat de individuele kredietbedragen van de hypothecaire kredieten voor de financiering van een verbouwing substantieel lager moeten liggen. Dit blijkt inderdaad ook uit Tabel 34. Bovendien zijn de geleende sommen voor alle soorten kredieten sterk gestegen over de bestudeerde periode, met uitzondering van de hypothecaire kredieten ter financiering van een verbouwing. Tabel 35 geeft vervolgens de kredietbedragen in reële termen weer, waaruit zelfs blijkt dat het gemiddelde reële kredietbedrag van de hypothecaire kredieten ter financiering van een verbouwing gedaald is. Tot slot geven Figuren 13 en 14 dit alles visueel weer. Hieruit blijkt ook nog dat vooral over de periode 2000– 2007 de nominale en reële kredietbedragen per hypothecair krediet sterk toegenomen zijn. Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

51

Aankoop

Bouw

Verbouwing






Tabel 32 - Bedragen van de hypothecaire kredieten in productie (absolute cijfers; miljoenen EUR)

14,544 11,918 12,478 12,809 12,460 11,903 8,465 8,011 6,414 5,313 5,109 5,625 4,615 4,513 3,957 2,978

4,173 3,544 3,494 3,688 4,156 3,744 2,673 2,715 2,053 1,695 1,724 2,621 1,875 2,179 2,246 1,180

2,699 2,434 1,819 1,641 1,916 1,904 1,158 1,181 760 599 579 1,036 736 645 557 346

2,009 1,801 1,792 1,962 1,967 1,731 1,579 1,525 1,270 1,049 1,073 1,310 1,129 1,098 927 661

945 862 852 1107 1261 1269 691 613 438 361 411 1,527 901 728 510 230

2,398 1,517 1,096 1,618 2,563 4,647 2,698 3,908 753 605 617 5,503 3,087 4,253 1,772 288

24,370 20,559 20,435 21,207 21,760 20,551 14,566 14,045 10,935 9,017 8,896 12,119 9,256 9,163 8,197 5,395

26,768 22,076 21,531 22,825 24,323 25,198 17,264 17,953 11,688 9,622 9,513 17,622 12,343 13,416 9,969 5,683

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995


52

Aankoop

Bouw

Verbouwing



Tabel 33 - Bedragen van de hypothecaire kredieten in productie (procentuele cijfers)

2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995

59.68% 57.97% 61.06% 60.40% 57.26% 57.92% 58.11% 57.04% 58.66% 58.92% 57.43% 46.41% 49.86% 49.25% 48.27% 55.20%

17.12% 17.24% 17.10% 17.39% 19.10% 18.22% 18.35% 19.33% 18.77% 18.80% 19.38% 21.63% 20.26% 23.78% 27.40% 21.87%

11.08% 11.84% 8.90% 7.74% 8.81% 9.26% 7.95% 8.41% 6.95% 6.64% 6.51% 8.55% 7.95% 7.04% 6.80% 6.41%

8.24% 8.76% 8.77% 9.25% 9.04% 8.42% 10.84% 10.86% 11.61% 11.63% 12.06% 10.81% 12.20% 11.98% 11.31% 12.25%

3.88% 4.19% 4.17% 5.22% 5.80% 6.17% 4.74% 4.36% 4.01% 4.00% 4.62% 12.60% 9.73% 7.94% 6.22% 4.26%

Gemiddeld Std.dev

55.84% 4.66%

19.73% 2.78%

8.18% 1.58%

10.50% 1.49%

5.75% 2.44%

jaar


53

Aankoop

Bouw

Verbouwing






Tabel 34 - Kredietbedrag per geproduceerd hypothecair krediet in nominale termen (duizenden EUR)

128 125 124 124 121 113 100 92 84 78 72 72 67 64 61 56

114 121 116 117 115 109 102 95 89 82 78 77 73 69 67 64

30 33 35 37 39 36 37 35 35 32 31 32 32 30 31 31

148 134 128 126 118 111 105 97 93 85 78 78 72 67 66 58

68 67 73 77 84 80 71 65 60 55 53 66 58 54 50 40

122 106 100 95 87 84 81 80 72 64 59 60 57 61 59 51

92 91 98 102 99 92 87 81 77 71 67 66 62 60 59 54

94 92 98 101 98 90 86 80 76 71 66 64 61 60 59 54

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995


54

Aankoop

Bouw

Verbouwing






Tabel 35 - Kredietbedrag per geproduceerd hypothecair krediet in reële termen (duizenden EUR)

95 95 94 99 98 93 85 79 73 70 66 67 63 61 60 55

84 92 88 93 93 91 86 82 78 73 71 72 69 66 65 64

23 25 27 29 31 29 31 31 30 28 28 30 30 29 31 30

110 102 97 100 95 92 89 83 81 76 71 73 69 64 64 58

50 51 55 61 68 66 60 56 53 49 48 62 55 52 49 40

90 81 76 76 70 69 68 69 63 57 54 56 54 58 57 51

68 69 75 81 80 76 74 70 67 64 61 62 59 57 57 53

70 70 75 80 79 75 73 69 67 63 60 60 57 57 57 53

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995


55 Figuur 13 - Evolutie van gemiddelde nominale kredietbedrag per soort hypothecair krediet (x 1000 EUR)

160 140 120 100 80 60 40 20 0

Kredietbedrag Hyp. aankoop Kredietbedrag Hyp. verbouwing

Kredietbedrag Hyp. bouw Kredietbedrag Hyp. aankoop en verbouwing


56 Figuur 14 - Evolutie van gemiddelde kredietbedrag in reële termen per soort hypothecair krediet (x 1000 EUR)

120 100 80 60 40 20 0

Reël kredietbedrag Hyp. aankoop Reël kredietbedrag Hyp. verbouwing

Reël kredietbedrag Hyp. bouw Reël kredietbedrag Hyp. aankoop en verbouwing

In Tabel 36 worden de jaarlijkse groeicijfers voor het gemiddelde (nominale) kredietbedrag per soort hypothecair krediet weergegeven over de periode 1995–2010. Hieruit blijkt dat vooral in de periode 2000–2005 een hoog groeicijfer inzake kredietbedragen werd gerealiseerd en dit voor alle soorten van hypothecaire kredieten, met uitzondering van de hypothecaire kredieten voor de financiering van een verbouwing. Het kredietbedrag van deze laatste soort kredieten was bovendien dalende over de periode 2000–2010.

Tabel 36 - Groei inzake kredietbedrag per geproduceerd hypothecair krediet (groei op jaarbasis) Ander onroerend doel

Herfinanciering

Aankoop

Bouw

Verbouwing


groei 1995–2010

5.75%

3.85%

-0.06%

6.37%

3.54%

5.91%

groei 2005–2010 groei 2000–2005 groei 1995–2000

2.59% 9.33% 5.43%

0.76% 7.11% 3.79%

-3.16% 2.86% 0.22%

5.89% 7.37% 5.86%

-3.28% 8.80% 5.48%

7.69% 7.21% 2.90%


57

Portefeuille van hypothecaire kredieten Tabel 37 rapporteert de uitstaande hypothecaire schuld per hoofd van de bevolking (berekend op basis van de omloopdata in plaats van de productiedata), zowel in nominale termen als in reële termen. Hieruit blijkt dat de hypothecaire schuldgraad van de bevolking sterk gestegen is over de bestudeerde periode. In 2010 had de gemiddelde inwoner 14,963 EUR aan hypothecaire schulden opgenomen, t.o.v. 4,980 EUR in 1994. Figuur 15 geeft dit visueel weer.

Tabel 37 - Uitstaande hypothecaire schuld per hoofd van de bevolking (in nominale en reële termen)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998

Nominale Reële hypotheekschuld/capita hypotheekschuld/capita 14,963.3 11,112.7 13,998.0 10,634.9 12,742.1 9,680.7 11,848.0 9,406.5 10,779.9 8,712.5 9,617.8 7,952.1 8,559.6 7,254.1 7,974.2 6,886.4 7,221.1 6,329.6 6,567.1 5,848.4 6,264.0 5,712.3 5,774.7 5,408.3 4,980.7 4,716.0


58 Figuur 15 - Evolutie van de uitstaande hypothecaire schuld per hoofd van de bevolking (in nominale en reële termen)

16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0

uitstaand bedrag hypothecaire kredieten/capita uitstaand bedrag hypothecaire kredieten (in 1994 reële termen)/capita

Tabel 38 geeft weer dat de uitstaande hypothecaire schuld van de Belgische populatie ook ten aanzien van het BBP een sterke stijging heeft gekend. Figuur 16 geeft dit visueel weer. Zo bedroeg in 2010 de uitstaande hypothecaire schuld zo’n 46.29% van het BBP, terwijl dit in 1998 nog maar 22.15% was. Deze stijging is opmerkelijk, maar oogt minder sterk eenmaal rekening wordt gehouden met het feit dat ze in belangrijke mate wordt veroorzaakt door het feit dat nu meer gezinnen een eigen woning (kunnen) aankopen (zie de eerdere sterke stijging in het aantal nieuw afgesloten hypothecaire kredieten over de bestudeerde periode). Anderzijds moet dit positieve beeld ook genuanceerd worden, gegeven de aanzienlijke stijging van de kredietbedragen van deze hypothecaire kredieten, vooral voor aankoop en nieuwbouw.


59 Tabel 38 - Uitstaande hypothecaire schuld t.a.v. het BBP jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998

Nominale hypotheekschuld/BBPm 46.29% 44.74% 39.71% 37.72% 35.87% 33.38% 30.74% 30.07% 27.87% 26.10% 25.49% 24.78% 22.15%

Figuur 16 - Evolutie van de uitstaande hypothecaire schuld t.a.v. het BBP

50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%

uitstaand bedrag hypothecaire kredieten/BBP


60 Tabel 39 geeft een overzicht van de bruto investeringen in private woongebouwen (deel van de private investeringen I; zie Tabel 10), het aantal toegekende bouwvergunningen voor woningen en de corresponderende oppervlakte over de periode 1994–2010; deze data worden gepubliceerd door de NBB (Belgostat) en hebben een maandelijkse frequentie. Terwijl de bruto investeringen in private woongebouwen redelijk stabiel bleven over de periode 1994–2003, doet zich over de periode 2004– 2008 een sterke stijging voor, met een kentering in 2009–2010. Wanneer vervolgens de bedragen van de hypothecaire kredieten voor bouw en renovatie gerelateerd worden ten opzichte van de bruto investeringen in private woongebouwen wordt voor het jaar 2010 een percentage van 34.48% bekomen. 34.48% van de uitgaven voor bouw en renovatie werden dus gefinancierd via hypothecaire kredieten. Het historische gemiddelde over de periode 1995–2010 is evenwel slechts 25.57%. Het aantal toegekende bouwvergunningen voor woningen vertoont een meer volatiel karakter, met een maximum in 2006. In 2010 werden 49,904 nieuwe bouwvergunningen voor woningen toegekend, voor een totale vergunde oppervlakte van 9,722,807 m². Wanneer deze cijfers vergeleken worden met het aantal nieuw afgesloten hypothecaire kredieten voor bouw, kan besloten worden dat minstens 73.54% van de nieuwgebouwde private woningen in 2010 geheel of gedeeltelijk gefinancierd werd via een hypothecair krediet. Het historisch gemiddelde over de periode 1995–2010 bedraagt evenwel slechts 59.74%. De bovenstaande conclusies worden visueel weergegeven in Figuur 17. In werkelijkheid vormt het percentage van 73.54% van de nieuwgebouwde private woningen dat via een hypothecair krediet gefinancierd wordt een benedengrens. Een deel van de nieuwbouwwoningen wordt immers gerealiseerd door bouwpromotoren, die de woning vervolgens verkopen aan private eigenaars, die daarvoor een hypothecaire lening aangaan. Aangezien het in dat geval om een hypothecair krediet voor de aankoop van een woning gaat (en niet voor de bouw van een woning), kon hiermee geen rekening worden gehouden in de berekening.


61 Tabel 39 - Bruto investeringen in private woongebouwen en toegekende bouwvergunningen (volgens effectieve datum van toekenning)

jaar 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 Gemiddeld Std.dev

Bruto investeringen in woongebouwen (miljoenen EUR) 19,929 20,301 21,578 20,643 19,107 16,978 14,605 12,848 12,110 12,540 12,535 12,306 11,714 12,111 11,129 11,918 10,048

Bedragen voor bouw en renovatiekredieten/ bruto investeringen in woongebouwen 34.48% 29.45% 24.62% 25.82% 31.78% 33.27% 26.23% 30.32% 23.23% 18.29% 18.37% 29.72% 22.29% 23.32% 25.19% 12.80% 34.48% 25.57% 5.90%

Aantal woningen 49,904 45,386 52,611 53,923 61,155 59,384 52,230 45,095 42,156 41,277 42,921 45,726 37,893 50,194 48,524 43,979 55,623

Aantal bouwkredieten / aantal woningen 73.54% 64.78% 57.02% 58.60% 58.87% 57.59% 50.16% 63.42% 54.56% 49.91% 51.72% 74.36% 68.09% 62.96% 68.63% 41.61% 73.54%

Vergunde oppervlakte 9,722,807 9,074,868 10,310,244 10,349,020 11,805,905 11,419,101 10,035,582 8,984,826 8,318,122 8,494,508 8,814,661 9,438,124 7,751,687 9,857,694 9,533,421 8,878,858 10,885,281

59.74% 9.03%


62 Figuur 17 - Evolutie van het belang van het hypothecair krediet voor de financiering van de bruto investeringen in private woongebouwen

80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Bedrag hypothecaire kredieten/bruto investeringen Aantal hypothecaire kredieten/aantal woningen

Tabellen 40–42 illustreren verder een duidelijke samenhang tussen het aantal nieuwbouwprojecten en het aantal nieuw geproduceerde hypothecaire kredieten voor bouw, zowel in aantallen als in bedragen. Hetzelfde geldt wanneer de nieuwbouwprojecten worden bestudeerd in termen van vergunde oppervlakte. Bovendien zijn deze correlaties het sterkst wanneer ze worden berekend met gegevens die een jaarlijkse frequentie hebben (Tabel 42). Dit verband is evenwel niet significant verschillend van nul voor de bruto investeringen in private woongebouwen; deze conclusie wijzigt ook niet wanneer de hypothecaire kredieten die werden afgesloten ter financiering van een verbouwing in de analyses worden meegenomen.


63 Tabel 40 - Correlatie tussen de groei van bouwprojecten en de groei van hypothecaire kredieten voor nieuwbouw, kwartaalgegevens, 1995–2010 Correlatie op basis van kwartaaldata Hypothecair krediet bouw

Bruto investeringen in woongebouwen Aantallen Bedragen -0.1630 -0.1715 (0.2019) (0.1789)

Aantal woningen Aantallen 0.3037 (0.0155)

Bedragen 0.3057 (0.0148)

Vergunde oppervlakte Aantallen 0.3483 (0.0052)

Bedragen 0.3510 (0.0048)

Tabel 41 - Correlatie tussen de groei van bouwprojecten en de groei van hypothecaire kredieten voor nieuwbouw, semestriële gegevens, 1995–2010 Correlatie op basis van semesteriële data Hypothecair krediet bouw



Bedragen 0.2832 (0.0926)


Bedragen 0.2570 (0.1228)

Tabel 42 - Correlatie tussen de groei van bouwprojecten en de groei van hypothecaire kredieten voor nieuwbouw, jaarlijkse gegevens, 1995–2010 Correlatie op basis van jaarlijkse data Hypothecair krediet bouw



Bedragen 0.6790 (0.0054)


Bedragen 0.6313 (0.0116)


64

C. Schatten van de incrementele effecten

Op basis van bestaande macro-economische modellen is geweten dat de consumptie van de gezinnen in een bepaalde periode (Ct) grotendeels bepaald wordt door het beschikbaar inkomen van de gezinnen in die periode (Yb,t):

(1)

Equatie (1) weerspiegelt een ‘minimalistische’ specificatie van de consumptiefunctie, die in een aantal empirische studies is uitgebreid met de werkloosheidsgraad, de interestvoeten, en de rendementen op aandeleninvesteringen (zie bijvoorbeeld Carroll et al., 1994).2 In een meer ‘uitgebreide’ specificatie van de consumptiefunctie zullen ook deze extra controlevariabelen (Zt) meegenomen worden voor België:

(2)

Idealiter wordt – in de context van deze studie – nagegaan wat de incrementele (‘bijkomende’) impact van de kredietverlening (Kredt) in een bepaalde periode is op de consumptie in die periode (Ct). Het is inderdaad belangrijk om de incrementele impact van de kredietverlening te bestuderen, gegeven dat het niet toekennen van een krediet niet hoeft te betekenen dat de beoogde consumptie niet kon worden gefinancierd (gerealiseerd). Zo zullen de gezinnen in bepaalde gevallen een ‘substituut’ kunnen vinden om hun consumptie te financieren indien een aangevraagd krediet niet wordt toegekend, vandaar het belang van het bestuderen van het incrementele effect van de kredietverlening.3 Daarnaast zal de kredietverlening zelf in belangrijke mate worden aangestuurd door het beschikbaar inkomen van de gezinnen (Yb,t) en is het dus belangrijk om hiervoor te controleren teneinde de effectieve impact van de kredietverlening te kunnen ‘isoleren’. Immers, wanneer het beschikbaar inkomen stijgt en hierdoor de kredietverlening eveneens kan toenemen, dan kan een positief verband tussen consumptie en 2

Carroll, C.D., Fuhrere, J.C. en Wilcox, D.W. (1994), Does Consumer Sentiment Forecast Household Spending. If So, Why?, American Economic Review, pp. 1397–1408. 3 Een enquête uitgevoerd door SOFRES in 2007 geeft aan dat consumenten – in het geval ze hun consumentenkrediet niet bekomen zouden hebben – in zo’n 25% van de gevallen hun aankoop via eigen middelen (spaarcenten) gefinancierd zouden hebben. 32% van de respondenten geeft aan dat hij/zij de aankoop gefinancierd zou hebben via een ander krediet. Tot slot geeft 40% van de respondenten aan dat hij/zij de aankoop zou afgelast hebben in het geval het consumentenkrediet niet bekomen werd.


65 kredietverlening mogelijks ten onrechte aan de kredietverlening worden toegewezen, terwijl onderliggend de stijging in het beschikbaar inkomen alle effecten aanstuurt. Dit endogeniteitsprobleem wordt hierna visueel voorgesteld:

Een eenvoudige correlatieberekening toont aan dat de bovenstaande argumentatie ook voor België opgaat: de groei van de consumentenkredieten (gemeten via de groei van de uitstaande bedragen in omloop inzake leningen op afbetaling, verkopen op afbetaling en kredietopeningen) is – op basis van semestriële data – voor 65.64% gecorreleerd met de groei van het beschikbaar inkomen van de gezinnen. De corresponderende p-waarde bedraagt 0.0012, wat betekent dat de nulhypothese dat er geen verband bestaat tussen beide variabelen met grote betrouwbaarheid (meer dan 99%) kan worden verworpen. De economische betekenis van dit positieve verband is dat consumentenkredieten een procyclisch karakter hebben, m.a.w. in tegenstelling tot wat soms verwacht wordt is het niet zo dat gezinnen (en kredietverschaffers) een daling in het beschikbaar inkomen ‘compenseren’ door meer kredieten op te nemen (te verlenen). Wellicht spelen hier zowel de beslissingen van de gezinnen (in economisch onzekere tijden worden aankoopbeslissingen uitgesteld, ongeacht of men ze kan financieren via eigen middelen dan wel via geleend geld; empirisch blijkt dit vooral voor duurzame consumptiegoederen op te gaan) als de beslissingen van de kredietverschaffers (in economisch onzekere tijden worden de kredietteugels meer aangespannen: de onzekerheid over de terugbetalingscapaciteit neemt toe en bijgevolg wordt krediet minder gemakkelijk toegestaan). Om de incrementele impact van consumentenkredieten te bestuderen, dient de consumptievergelijking Ct derhalve uitgebreid te worden met het consumentenkrediet Kredt, eerder dan dat het beschikbaar inkomen Yb,t in deze vergelijking vervangen wordt door het consumentenkrediet Kredt:

(3)

Alvorens effectief tot het schatten van de modellen over te gaan, wordt de stationariteit van de datareeksen nagegaan. Dit is belangrijk omdat het schatten van regressiemodellen op niet-stationaire Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

66 data tot de (verkeerde) conclusie kan leiden dat er een ogenschijnlijk verband bestaat tussen twee variabelen, terwijl ze in feite geen enkele connectie hebben of samen door een andere variabele worden aangestuurd. Unit root testen (aan de hand van Augmented Dickey-Fuller testen: ο‫ݕ‬௧ ൌ ߤ ൅ ߚ‫ ݐ‬൅ ߛ‫ݕ‬௧ିଵ ൅ ߛଵ ο‫ݕ‬௧ିଵ ൅ ‫ ڮ‬൅ ߛ௣ ο‫ݕ‬௧ି௣ ൅ ߝ௧ waarbij getest wordt of J = 0) bevestigen dat de verschillende datareeksen (Ct, Yb,t, Kredt) niet stationair zijn. Wanneer de eerste-orde verschillen van de reeksen berekend worden en vervolgens deze unit root testen opnieuw worden toegepast, kan besloten worden dat de eerste-orde verschillen van de reeksen wél stationair zijn. Derhalve zullen de modellen in eerste-orde verschillen ο‫ܥ‬௧ i.p.v. in absolute termen ‫ܥ‬௧ worden geschat. Er werd tegelijkertijd beslist om een log-transformatie op de datareeksen toe te passen alvorens het eerste-orde verschil van elke reeks te berekenen. Deze werkwijze heeft als voordeel dat economisch interpreteerbare conclusies getrokken kunnen worden uit de bekomen parameterschattingen. Zo kunnen de bekomen parameterschattingen als de coëfficiënten corresponderend met de (continu samengestelde) groeivoeten van de verschillende variabelen (Yb,t, Kredt) worden geïnterpreteerd:

Indien de regressievergelijkingen een constant intercept D hebben, dan zal bovendien 'D gelijk zijn aan nul. Er wordt ook toegelaten dat de foutenterm ut in de regressievergelijking mogelijks serieel gecorreleerd is, gebruik makende van een MA(1) proces: ut = vt – ) vt-1 (zie ook Carroll et al., 1994). Tot slot werd besloten om twee types van modellen te schatten, zonder en met de toegekende consumentenkredieten:

(4) (5)


67 Het is dus het effect van een toename in de uitstaande schuldmassa (omloop) consumentenkredieten dat bestudeerd wordt, eerder dan de groei inzake productie. De reden is dat consumenten bij hun beslissingen om bijkomend te consumeren niet alleen rekening zullen houden met hun beschikbaar inkomen, maar ook met de verplichtingen die voortvloeien uit de reeds eerder opgenomen consumentenkredieten, d.w.z. de uitstaande volumes aan consumentenkredieten. Een bijkomend voordeel van het werken met veranderingen in de schuldmassa is dat dit toelaat om voor de kredietopeningen na te gaan wat de werkelijke effecten zijn; immers op basis van de productie van kredietopeningen wordt een enkel inzicht in de potentiële kredietverlening (kredietlijn) bekomen. In eerste instantie wordt getracht om een juiste specificatie voor equatie (4) te bepalen in de Belgische context; daartoe worden de modellen geschat gebruik makende van enerzijds kwartaaldata en anderzijds semestergegevens. Gegeven de eerder gedetecteerde seizoensinvloeden, die nog eens visueel weergegeven worden in onderstaande Figuur 18, zullen hiervoor aanpassingen aan het model moeten uitgevoerd worden aan de hand van seizoen dummy variabelen.

Figuur 18 - Correlatie tussen groei van consumptie en groei van beschikbaar inkomen, semestriële data 12 % 10 % 8% 6% 4% 2% 0% -2 % -4 % -6 % -8 %

Groei consumptie

Groei beschikbaar inkomen

De conclusie uit de output van de regressiemodellen – waarvan de belangrijkste hierna worden gerapporteerd – is dat het beschikbaar inkomen van de gezinnen een zeer belangrijke rol speelt om hun Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

68 consumptieve uitgaven te verklaren. De bekomen parameterschatting voor de modellen gebruik makende van halfjaarlijkse gegevens bedraagt 0.3840, wat betekent dat een 1% groei van het beschikbaar inkomen in één semester gepaard gaat met een 0.3840% groei van de consumptie in dat zelfde semester. Twee opeenvolgende semesters met een 1% groei van het beschikbaar inkomen gaan gepaard met een toename van de consumptie op jaarbasis met 0.7680% (de effecten kunnen gewoon worden opgeteld als gevolg van het feit dat een log-transformatie op de datareeksen werd toegepast). Op die manier komen we dicht uit bij de gemiddelde bestedingsquote van de gezinnen voor 2010 (zie Tabel 11). Aandelenrendementen hebben een significant positieve impact op de consumptie in de modellen die geschat werden op basis van kwartaalgegevens. Wellicht hangen aandelenrendementen nauw samen met de veranderingen in het consumentenvertrouwen (een bijkomende (nietgerapporteerde) test toont aan dat dit inderdaad het geval is). De significantie van dit effect verdwijnt evenwel in de modellen geschat op basis van semestriële gegevens. De werkloosheidsgraad en de rente voor consumentenkredieten (verschillende looptijden; evenwel slechts beschikbaar vanaf 2003 via Belgostat) waren nooit significant in het verklaren van de consumptieve uitgaven van de gezinnen; de parameterschattingen hebben evenwel het verwachte negatieve teken voor deze twee variabelen. Verder zijn er ook significante seizoensinvloeden aanwezig, consistent met de eerdere bevindingen in de studie. Deze seizoensinvloeden zorgen ervoor dat vooral de verklaringskracht van de modellen op basis van de kwartaaldata erg hoog ligt (aangepaste R² in de buurt van 95%). De aangepaste R² van de modellen geschat aan de hand van halfjaarlijkse data bedraagt een acceptabele 39.46%, wat betekent dat 39.46% van de variabiliteit inzake consumptieve groei verklaard kan worden aan de hand van de opgenomen variabelen. Tot slot geeft de Durbin-Watson statistiek aan dat seriële correlatie van de foutenterm geen probleem vormde bij het schatten van de modellen. Bijgevolg zijn de parameterschattingen niet alleen consistent, maar zijn de corresponderende standaardfouten ook correct.

A. Modellen geschat aan de hand van kwartaaldata 1999–2010: Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.00753 0.00933 80.66967

R-Square Adj R-Sq

0.9507 0.9460

Parameter Estimates

Variable

DF

Intercept Delta Yb SeizoenDummy3 SeizoenDummy2 SeizoenDummy1

1 1 1 1 1

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

0.04396 0.14658 -0.04944 -0.04121 -0.05460

0.00494 0.06187 0.01288 0.00409 0.00669

8.91 2.37 -3.84 -10.08 -8.17

<.0001 0.0225 0.0004 <.0001 <.0001

Durbin-Watson D 1st Order Autocorrelation

1.544 0.216

In bovenstaande modellen is de SeizoenDummy1 = 1 voor het eerste kwartaal, de SeizoensDummy2 = 1 voor het tweede kwartaal, en de SeizoenDummy3 = 1 voor het derde kwartaal. De conclusie is dus dat Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

69 in vergelijking met het niet opgenomen kwartaal (dit is het vierde kwartaal), de groei van de consumptie in alle andere kwartalen steeds lager ligt dan de groei in het vierde kwartaal (dit is dus de groei van de consumptie in het vierde kwartaal t.a.v. de consumptie in het derde kwartaal). Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.00746 0.00864 86.33596

R-Square Adj R-Sq

0.9567 0.9441

Parameter Estimates Variable

DF

Intercept Delta Yb Rend aandelen Werkloosheid Rente_5 SeizoenDummy3 SeizoenDummy2 SeizoenDummy1

1 1 1 1 1 1 1 1

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

0.06048 0.18077 0.02657 -0.00108 -0.00129 -0.03988 -0.04263 -0.05043

0.04059 0.08237 0.01341 0.00318 0.00240 0.01721 0.00536 0.00859

1.49 2.19 1.98 -0.34 -0.54 -2.32 -7.95 -5.87

0.1492 0.0381 0.0591 0.7381 0.5975 0.0294 <.0001 <.0001


Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.00718 0.00933 76.87381

1.595 0.200

R-Square Adj R-Sq

0.9563 0.9510


DF

Intercept Delta Yb Rend aandelen SeizoenDummy3 SeizoenDummy2 SeizoenDummy1

1 1 1 1 1 1

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

0.04510 0.13408 0.02284 -0.05230 -0.04174 -0.05574

0.00473 0.05921 0.00997 0.01234 0.00390 0.00639

9.53 2.26 2.29 -4.24 -10.69 -8.72

<.0001 0.0289 0.0272 0.0001 <.0001 <.0001


1.568 0.200

B. Modellen geschat aan de hand van semesterdata 1999–2010: Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.00963 0.01738 55.43249

R-Square Adj R-Sq

0.4496 0.3946


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb

1 1

-0.00557 0.38399

0.00906 0.11789

-0.61 3.26

0.5459 0.0039


70 SeizoenDummy

1

0.03301

0.01369

Durbin-Watson D 1st Order Autocorrelation Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.01087 0.01729 62.87483

2.41

0.0257

1.817 0.081

R-Square Adj R-Sq

0.4940 0.2410

Parameter Estimates Variable Intercept Delta Yb Rend aandelen Werkloosheid Rente_5 SeizoenDummy

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1 1 1

0.05859 0.40451 0.01738 -0.00531 -0.00309 0.04039

0.08718 0.16096 0.02041 0.00713 0.00509 0.01974

0.67 2.51 0.85 -0.74 -0.61 2.05

0.5168 0.0307 0.4143 0.4736 0.5579 0.0679



0.00979 0.01738 56.34697

1.980 -0.009

R-Square Adj R-Sq

0.4597 0.3744

Parameter Estimates Variable Intercept Delta Yb Rend aandelen SeizoenDummy

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1

-0.00566 0.38223 0.00738 0.03309

0.00922 0.11987 0.01236 0.01392

-0.61 3.19 0.60 2.38

0.5464 0.0048 0.5577 0.0281


1.906 0.037

In bovenstaande modellen is de SeizoenDummy = 1 voor het eerste semester. De conclusie is dan ook dat de groei van de consumptie in het eerste semester gemiddeld genomen zo’n 3.3% hoger is dan de groei van de consumptie in het tweede semester.

Nu de ‘juiste’ specificatie van de basisvergelijking (4) ter verklaring van de consumptieve uitgaven van de gezinnen bepaald is, wordt het model uitgebreid met de variabele Kredt, die de uitstaande consumentenkredieten (= omloop) in een bepaalde periode meet. Derhalve wordt voor het geheel van de consumentenkredieten nagegaan hoe de verandering in deze aantallen (en vervolgens de bedragen) 'Kredt een incrementele impact heeft op de consumptieve bestedingen van de gezinnen. Aangezien enkel kredietgegevens met halfjaarlijkse frequentie beschikbaar zijn, moet het onderzoek noodgedwongen beperkt worden tot het schatten van de modellen op semestriële basis. De regressieoutput, die hierna wordt gerapporteerd, geeft aan dat de groei van het aantal uitstaande kredietcontracten weliswaar een positieve maar geen significante invloed heeft op de consumptieve Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

71 bestedingen van de gezinnen. Wanneer de modellen geschat worden met de groei van de uitstaande kredietbedragen, dan blijkt dat 'Kredt wél significant wordt. De toegenomen verklaringskracht van het model blijkt ook uit de stijging van de aangepaste R², van 39.46% tot 48.33%, wat aanzienlijk is. De parameterschattingen van de modellen geven bovendien aan dat een toename in de kredietverlening even belangrijk is als een toename in het beschikbaar inkomen van de gezinnen om de groei van de consumptie te verklaren! Zo doet een stijging van het beschikbaar inkomen met 1% in één semester de consumptie incrementeel stijgen met 0.2627% in dat zelfde semester, terwijl een stijging van het kredietvolume met 1% in één semester de consumptie incrementeel doet stijgen met 0.2533%. Opnieuw blijkt dat deze cijfers gemakkelijk – gegeven de log-transformatie op de datareeksen – naar een jaarlijkse basis kunnen worden omgezet: een stijging van het beschikbaar inkomen met 1% op jaarbasis doet de consumptie incrementeel stijgen met 0.5254% in dat zelfde jaar, terwijl een stijging van het kredietvolume met 1% in één jaar de consumptie incrementeel doet stijgen met 0.5066%. Wanneer de deelcomponenten van deze kredietverlening bekeken worden, dan blijkt dat de leningen op afbetaling grotendeels verantwoordelijk zijn voor dit effect (parameterschatting van 0.1553).4 De parameterschatting voor de verkopen op afbetaling bedraagt 0.0304, terwijl de parameterschatting voor de kredietopeningen 0.0480 bedraagt. Op basis van de bekomen parameterschatting voor de groei inzake consumentenkredieten (0.2533) kan geconcludeerd worden dat de groei van het BBP, die in 2010 2.46% bedroeg, zo’n 0.34% lager gelegen zou hebben (ofwel 2.12% bedragen zou hebben) indien de kredietverlening niet mee gevolgd zou zijn (de groei van de omloop consumentenkredieten was 2.55% in 2010). 0.27% van dit effect is te wijten aan de leningen op afbetaling; de kredietopeningen vertegenwoordigen een effect van ongeveer 0.035%. Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.00976 0.01738 56.14385

R-Square Adj R-Sq

0.4636 0.3789

Parameter Estimates Variable Intercept Delta Yb SeizoenDummy A_consumptiekrediet

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1

-0.00707 0.38775 0.03483 0.04235

0.00943 0.11953 0.01411 0.06010

-0.75 3.24 2.47 0.70

0.4622 0.0043 0.0232 0.4896


1.859 0.053

4

In Appendix C worden de resultaten hernomen van de modellen die geschat werden na het weglaten van het beschikbaar inkomen om het ‘totale’ effect van de kredietverlening te kennen. Deze bevestigen de bovenstaande conclusies: enkel de groei van de uitstaande bedragen is relevant, niet de groei van het aantal uitstaande contracten. Bovendien wordt de significantie van het consumentenkrediet opnieuw gedreven door de groei van de uitstaande leningen op afbetaling. De parameterschattingen liggen nu een stuk hoger, maar pikken een deel van de rol van het beschikbaar inkomen op, gegeven de sterke positieve correlatie tussen beide variabelen. Deze resultaten zijn dus in lijn met onze eerdere argumentatie en bevindingen.


72


0.00890 0.01738 51.21031

R-Square Adj R-Sq

0.5538 0.4833

Parameter Estimates Variable Intercept Delta Yb SeizoenDummy B_consumptiekrediet

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1

-0.00601 0.26268 0.02566 0.25325

0.00838 0.12321 0.01312 0.12027

-0.72 2.13 1.96 2.11

0.4815 0.0463 0.0654 0.0488



0.00947 0.01738 54.46918

1.706 0.123

R-Square Adj R-Sq

0.5483 0.4154

Parameter Estimates

Variable Intercept Delta Yb SeizoenDummy B_LOA B_VOA B_KO

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1 1 1

-0.00656 0.27997 0.02733 0.15525 0.03044 0.04799

0.01009 0.13643 0.01732 0.11753 0.03075 0.08453

-0.65 2.05 1.58 1.32 0.99 0.57

0.5240 0.0559 0.1331 0.1040 0.3361 0.5776


1.662 0.132

In een volgende stap worden een aantal deelanalyses toegepast, waarbij de verschillende soorten consumptieve bestedingen van de gezinnen uit Tabel 9 bestudeerd worden evenals de verschillende soorten consumentenkredieten (leningen op afbetaling, verkopen op afbetaling en kredietopeningen). Alhoewel deze deelanalyse zeer krachtig is en belangrijke inzichten kan (en zal) opleveren, moet de aandacht erop worden gevestigd dat het een aanzienlijk nadeel is dat de datareeksen om deze bijkomende analyses te laten lopen redelijk kort zijn. Zo maakt de ADSEI van de FOD Economie enkel sedert 2000 de opsplitsing van de consumptieve bestedingen van de gezinnen over de verschillende productcategorieën bekend. Bovendien is de verdeling van het gezinsbudget over deze productcategorieën enkel gekend op jaarlijkse basis. Om een eerste inzicht te verkrijgen in de onderlinge relaties tussen kredietverlening en consumptie, worden correlaties berekend. Tabel 43 geeft weer dat de groei van de consumptie van voeding, dranken en tabak niet gecorreleerd is met de groei van de kredietverlening. Eenzelfde conclusie gaat op Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

73 voor de groei van de uitgaven voor gezondheid en onderwijs. Deze productcategorieën zijn ook niet significant gecorreleerd met de groei van het beschikbaar inkomen, wat wellicht aangeeft dat het hier om goederen gaat die beantwoorden aan basisbehoeften van de gezinnen, die ze sowieso wensen in te vullen. Bijgevolg is de vraag naar dergelijke goederen zeer inelastisch m.b.t. veranderingen in het beschikbaar inkomen (en tevens voor de kredietverlening). De groei van de uitgaven voor woonadres of tweede woning zijn daarentegen niet gecorreleerd met het consumentenkrediet, maar wél met het beschikbaar inkomen. Verder worden een aantal interessante resultaten voor de andere productcategorieën van de gezinnen bekomen: x

x

x

De groei van de consumptieve uitgaven voor ‘meubelen en huishoudtoestellen’, ‘cultuur en ontspanning’ en ‘andere goederen en diensten’ lijken in belangrijke mate te worden aangestuurd door de groei van het uitstaande volume (bedrag) van de leningen op afbetaling. Merk op – op basis van de gegevens in Appendix B – dat de uitgaven voor toeristische reizen een belangrijke component vormen van de productcategorie ‘andere goederen en diensten’. De groei van de consumptieve uitgaven voor ‘kleding en schoeisel’ en ‘vervoer’ lijken dan weer vooral samen te hangen met de groei van het volume krediet verstrekt via de verkopen op afbetaling. Merk op dat de uitgaven voor vervoer (aankoop van voertuigen en verbruiksuitgaven hiervoor) ook in belangrijke mate mee bewegen met de leningen op afbetaling, maar dat het 10% significantieniveau net niet gehaald wordt. De groei van de consumptieve uitgaven voor ‘meubelen en huishoudtoestellen’ hangt ook in belangrijke mate samen met de groei inzake de opgenomen bedragen via de kredietopeningen.

vervoer


onderwijs


KO

gezondheid

VOA


LOA


Beschikbaar inkomen Cons.krediet


Correlatie


Tabel 43 - Correlatie analyse

-0.0252 (0.9487) -0.1481 (0.7038) -0.2173 (0.5744) 0.1049 (0.7882) 0.0670 (0.8641)

0.5384 (0.1348) 0.6217 (0.0739) 0.5023 (0.1682) 0.7415 (0.0222) 0.4546 (0.2190)

0.6656 (0.0504) 0.4235 (0.2560) 0.4026 (0.2827) 0.3043 (0.4260) 0.2161 (0.5766)

0.7710 (0.0150) 0.8755 (0.0020) 0.8776 (0.0019) 0.0955 (0.8069) 0.6535 (0.0563)

-0.1367 (0.7259) 0.2220 (0.5659) 0.1023 (0.7935) 0.2054 (0.5961) 0.5194 (0.1519)

0.5795 (0.0920) 0.6601 (0.0530) 0.5798 (0.1017) 0.6119 (0.0799) 0.4387 (0.2375)

0.6418 (0.0624) 0.5277 (0.1443) 0.6345 (0.0664) -0.1285 (0.7418) 0.1150 (0.7687)

-0.1808 (0.6416) -0.2601 (0.4991) -0.3044 (0.4258) -0.0107 (0.9781) -0.0291 (0.9408)

0.7816 (0.0128) 0.7776 (0.0136) 0.8144 (0.0075) 0.2266 (0.5577) 0.3605 (0.3405)


74 In een volgende stap wordt via een regressie-analyse (Tabel 44) de groei van het beschikbaar inkomen Yb,t gecombineerd met de groei van de kredietverlening Kredt om het incrementele effect van de verschillende soorten consumentenkredieten op de verschillende soorten consumptieve uitgaven na te gaan. Telkens wordt de output van het beste model gerapporteerd en wordt ook aangegeven of de andere categorieën van consumentenkrediet een statistisch significante incrementele impact hadden op de consumptie eenmaal rekening werd gehouden met de invloed van het beschikbaar inkomen. Dit bleek uiteindelijk nooit het geval te zijn. Uit deze analyse kan vooreerst geconcludeerd worden dat het beschikbaar inkomen van de gezinnen een significant positief effect heeft op de consumptieve uitgaven van de gezinnen, behalve voor de productcategorieën ‘voeding, dranken en tabak’, ‘gezondheid’ en ‘onderwijs’, in lijn met de resultaten in Tabel 43. Verder verdwijnt het significante effect van het beschikbaar inkomen voor de bestedingscategorie ‘meubelen en huishoudtoestellen’ eenmaal de kredietverlening in het model wordt opgenomen. Dit betekent dus dat een groei inzake de consumptie van deze goederen vooral door de kredietverlening (leningen op afbetaling) wordt aangestuurd, eerder dan door een toename van het beschikbaar inkomen van de gezinnen (Yb)! De leningen op afbetaling hebben inderdaad een significant positieve impact op de bestedingscategorie ‘meubelen en huishoudtoestellen’. De parameterschatting van 0.5960 impliceert dat een 1% groei van het volume LOA gepaard gaat met een stijging van de consumptieve uitgaven voor meubelen en huishoudtoestellen met 0.5960%. Bovendien is dit het soort van consumptiegoederen waarvoor er het best in geslaagd wordt om de groei van de consumptie te verklaren/modelleren (aangepaste R² van 70.52%). De tabel laat verder toe om te concluderen dat de verkopen op afbetaling een significant positieve impact hebben op de bestedingscategorie ‘kleding en schoeisel’. De parameterschatting van 0.4981 impliceert dat een 1% groei van het volume VOA gepaard gaat met een stijging van de consumptieve uitgaven voor kleding en schoeisel van 0.4981%. Daarnaast hebben de verkopen op afbetaling een significant positieve impact op de bestedingscategorie ‘vervoer’. De parameterschatting van 0.3737 impliceert dat een 1% groei van het volume VOA gepaard gaat met een stijging van de consumptieve uitgaven voor vervoer van 0.3737%. In Tabel 43 waren de kredietopeningen tevens significant gecorreleerd met de aankoop van meubelen en huishoudtoestellen; in de multivariate analyses is de parameterschatting van 0.1756 voor kredietopeningen evenwel niet significant verschillend van nul (p-waarde van 0.2972). In de multivariate vergelijking voor ‘vervoer’ bedraagt de parameterschatting van leningen op afbetaling 0.2803 en is daarmee ook niet significant verschillend van nul (p-waarde van 0.7300).


75

n.s.

VOA KO Verklarende kracht

n.s. n.s.

n.s.

0.2749 (0.6432) 0.5960 (0.0665)

n.s.

n.s. n.s.

n.s. n.s.

n.s. n.s.

36.35%

70.52%

n.s.


0.9947 (0.0879)

1.2664 (0.0624)

n.s.

1.7052 (0.0128)

n.s. 0.3737 (0.0716) n.s.

n.s.

n.s.

n.s.

n.s. n.s.

n.s. n.s.

n.s. n.s.

50.67%

32.78%

onderwijs

66.68%

gezondheid

n.s. 0.4981 (0.0159) n.s.


0.8930 (0.0504)


LOA

0.9384 (0.0708)

Vervoer

n.s.


Beschikbaar inkomen



Tabel 44 - Multivariate analyse

55.54%

Noot: “n.s.” betekent dat de corresponderende variabele (beschikbaar inkomen of soort consumentenkrediet) een niet-significante impact heeft op de consumptieve groei van de corresponderende productcategorie.

In deze sectie wordt de methodologie die hierboven werd ontwikkeld ook toegepast voor de hypothecaire kredieten. Bij het opstellen van het multivariate regressiemodel wordt in eerste instantie getracht om een ‘juiste’ specificatie voor het basismodel te vinden in de Belgische context; daartoe worden de modellen geschat gebruik makende van enerzijds semestergegevens en anderzijds jaargegevens. De effecten van het beschikbaar inkomen van de gezinnen, de werkloosheidsgraad, de aandelen-rendementen en de rentevoeten zullen worden bestudeerd. Rentevoeten voor hypothecaire kredieten zijn evenwel slechts vanaf 2003 beschikbaar via Belgostat (NBB), zoals weergegeven in Tabel 45 hierna. Tot slot wordt het model ook aangepast voor de potentiële invloed van seizoeneffecten aan de hand van een semestriële dummy variabele.


76 Tabel 45 - Rentevoeten voor hypothecaire kredieten op semestriële basis 2003–2010

31/12/2010 30/06/2010 31/12/2009 30/06/2009 31/12/2008 30/06/2008 31/12/2007 30/06/2007 31/12/2006 30/06/2006 31/12/2005 30/06/2005 31/12/2004 30/06/2004 31/12/2003 30/06/2003

Variabel tarief en initiële rentevaste periode tot één jaar 3.12% 2.82% 2.92% 3.21% 4.87% 5.58% 5.26% 4.87% 4.47% 3.88% 3.18% 3.06% 3.36% 3.43% 3.72% 3.65%

Initiële rentevaste periode voor meer dan één en tot vijf jaar 3.55% 3.56% 3.98% 3.96% 4.99% 4.91% 5.18% 4.86% 4.44% 4.00% 3.80% 3.77% 4.12% 4.31% 4.37% 4.62%

Initiële rentevaste periode voor meer dan vijf en tot tien jaar 3.84% 4.30% 4.58% 4.43% 5.37% 4.97% 5.23% 4.69% 4.44% 4.01% 3.86% 3.96% 4.20% 4.40% 4.62% 4.91%

Initiële rentevaste periode voor meer dan tien jaar 3.82% 4.03% 4.43% 4.49% 4.99% 4.85% 4.93% 4.46% 4.36% 4.04% 3.89% 4.07% 4.71% 4.65% 4.73% 4.92%

De regressieresultaten tonen aan dat de groei inzake bruto investeringen in private woongebouwen (op semestriële basis) niet gerelateerd is met de groei van het beschikbaar inkomen van de gezinnen en met de groei van het aantal hypothecaire kredieten (voor bouw en renovatie). Dit wordt nog eens visueel weergegeven in Figuren 19 en 20 hierna. Ook de rentevoeten – een parameter die typisch belangrijk is om de private investeringen te verklaren – hebben geen significante impact! Mogelijkerwijze wordt dit veroorzaakt door het beperkt aantal observaties voor deze variabele, waardoor de modellen noodgedwongen moeten geschat worden over de periode 2003–2010 wanneer de rentevoet opgenomen wordt ; anderzijds moet ook erkend worden dat de Belgostat-data nauwelijks enige variabiliteit vertonen inzake de marktrentevoet voor hypothecaire kredieten over de periode 2003–2010 (zie Tabel 45 hierboven), waardoor het sowieso moeilijk wordt om de groei inzake bruto investeringen in private woongebouwen (en hypothecaire kredieten) te verklaren aan de hand van veranderingen in de rentevoet. Wél komt tot uiting dat de graad van werkloosheid een significant negatieve relatie vertoont met de bruto investeringen in private woongebouwen. Het rendement op aandeleninvesteringen heeft dan weer geen significante impact.

Gegeven dat de bekomen parameterschattingen voor de groei van hypothecaire kredieten voor de financiering van bouw en renovatie niet significant verschillend zijn van nul, is het veel moeilijker om in dit stadium het effect van de groei inzake hypothecaire kredieten via de investeringen in private woongebouwen op het BBP te kwantificeren. Op basis van de bekomen parameterschatting van 0.1089 Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

77 wanneer de modellen geschat worden met jaarlijkse data inzake de investeringen in private woongebouwen, zou de groei van het BBP naar schatting zo’n 0.12% lager gelegen hebben (ofwel 2.34% bedragen hebben) indien de kredietverlening niet mee gevolgd zou zijn (d.w.z. groei van aantallen hypothecaire kredieten voor bouw en renovatie in 2010 = 0%).

Figuur 19 - Correlatie tussen groei van bruto investeringen in private woongebouwen en groei van het beschikbaar inkomen, semestriële data (1999–2010)

12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% -2% -4% -6% -8% groei bruto-investeringen woongebouwen

groei beschikbaar inkomen


78 Figuur 20 - Correlatie tussen groei van bruto investeringen in private woongebouwen en groei van het aantal hypothecaire kredieten (Bouw + Renovatie), semestriële data (1995–2010) 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10% -20% -30% -40% -50% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Groei bruto investeringen woongebouwen

Groei hypotheekleningen Bouw + Renovatie

Vervolgens wordt getracht de groei van het aantal vergunde woningen te verklaren aan de hand van een multivariaat regressiemodel met behulp van de eerder geïntroduceerde variabelen. In dit geval worden wél een aantal significante resultaten gevonden. Daarbij blijken vooral het beschikbaar inkomen van de gezinnen, het semestereffect en het aantal/bedrag van nieuwe hypothecaire kredieten ter financiering van bouwprojecten relevant te zijn! Vooreerst speelt het beschikbaar inkomen van de gezinnen een zeer belangrijke rol om hun investeringen in private woningen (aantallen) te verklaren. De bekomen parameterschatting voor de modellen gebruik makende van halfjaarlijkse gegevens bedraagt 0.5329, wat betekent dat een 1% groei van het beschikbaar inkomen in één semester gepaard gaat met een 0.5329% groei van het aantal woningen in dat zelfde semester. Twee opeenvolgende semesters met een 1% groei van het beschikbaar inkomen gepaard gaan met een toename van het aantal woningen met 1.0658% op jaarbasis. De parameterschatting voor de groei van het aantal (bedrag) hypothecaire kredieten bedraagt 0.2001 (0.1736), wat betekent dat een 1% groei van het aantal hypothecaire kredieten in één semester leidt tot een 0.2001% (0.1736%) groei van het aantal woningen in dat zelfde semester. Dit effect van de hypothecaire kredieten wordt ook nog eens visueel weergegeven in Figuur 21. Wanneer de modellen geschat worden aan de hand van jaarlijkse data, dan blijkt dat de significantie van de resultaten vermindert, maar dit is niet verwonderlijk gegeven de kleinere steekproef waarop deze modellen worden gerund. Opnieuw spelen rentevoeten geen enkele rol (ook niet ter verklaring van de Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

79 groei van het aantal en de verleende kredietbedragen voor deze hypothecaire kredieten). De graad van werkloosheid heeft nog steeds een negatieve parameterschatting, maar is niet significant verschillend van nul. De aangepaste R² van het model bedraagt 32.25% wanneer de groei in hypothecaire kredieten wordt gemeten aan de hand van het aantal hypothecaire kredieten; wanneer de bedragen van de hypothecaire kredieten worden genomen, bedraagt de aangepaste R² van het model 30.92%.


0.06788 -0.01961 -346.15300

R-Square Adj R-Sq

0.2230 0.1773


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb

1 1

-0.02559 0.57215

0.01581 0.25900

-1.62 2.21

0.1238 0.0412


0.07609 -0.02599 -292.79396

R-Square Adj R-Sq

0.1881 0.1543


DF

Parameter Estimate

Standard Error

Intercept 1 0.01511 0.02294 SeizoenDummy 1 -0.07124 0.03021 Root MSE 0.06941 R-Square Dependent Mean -0.01961 Adj R-Sq Coeff Var -353.92039

t Value

Pr > |t|

0.66 -2.36 0.2356 0.1400

0.5165 0.0268


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1

0.01174 0.12863 -0.05648

0.07471 0.90605 0.11035

0.16 0.14 -0.51

0.8771 0.8889 0.6157

Intercept Delta Yb SeizoenDummy


0.06936 -0.01961 -353.71120

R-Square Adj R-Sq

0.2842 0.1410

Parameter Estimates Variable Intercept Delta Yb Werkloosheid Rend aandelen Rente_10

DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

1 1 1 1 1

0.14688 0.51960 -205.23128 -0.04769 -3.41864

0.16147 0.27152 190.88747 0.09117 8.26182

0.91 1.91 -1.08 -0.52 -0.41

0.3774 0.0749 0.2993 0.6085 0.6914


80


0.06161 -0.01961 -314.14258

R-Square Adj R-Sq

0.3977 0.3225


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb A_hypbouw

1 1 1

-0.02463 0.53288 0.20014

0.01435 0.23575 0.09290

-1.72 2.26 2.15

0.1055 0.0381 0.0468


0.06221 -0.01961 -317.20897

R-Square Adj R-Sq

0.3859 0.3092


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb B_hypbouw

1 1 1

-0.02903 0.57078 0.17364

0.01458 0.23734 0.08429

-1.99 2.40 2.06

0.0638 0.0286 0.0560


81 Figuur 21 - Correlatie tussen groei van aantal woongebouwen en groei van aantal hypothecaire kredieten Bouw, semestriële data (1995–2010) 60%

40%

20%

0%

-20%

-40%

-60%

Groei aantal woningen

Groei aantal hypohteekleningen Bouw


82 B. Modellen geschat aan de hand van de jaardata 1999–2010: Root MSE Dependent Mean Coeff Var

0.09005 0.00795 1132.10319

R-Square Adj R-Sq

0.3244 0.1556


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb A_hypbouw

1 1 1

-0.00307 0.26528 0.29145

0.06631 1.76583 0.16419

-0.05 0.15 1.78

0.9642 0.8843 0.1138


0.08855 0.00795 1113.19387

R-Square Adj R-Sq

0.3468 0.1835


DF

Parameter Estimate

Standard Error

t Value

Pr > |t|

Intercept Delta Yb B_hypbouw

1 1 1

-0.01882 0.42439 0.29260

0.06882 1.76191 0.15567

-0.27 0.24 1.88

0.7914 0.8157 0.0970


83

III. Afschaffen van fiscale voordelen Woonbonus

Een hypothecair krediet levert onder bepaalde voorwaarden een fiscaal voordeel op. Voor kredieten aangegaan na 1 januari 2005 is dat de ‘woonbonus’ of de 'aftrek enige eigen woning'. In het regime van de woonbonus is er één enkele aftrek per belastingplichtige voor betaalde interesten, kapitaalaflossingen en premies voor de schuldsaldoverzekering samen. Het basisbedrag dat in het aanslagjaar 2011 (inkomstenjaar 2010) fiscaal benut kon worden bedraagt 2,080 EUR. Gedurende de eerste 10 jaar van het hypothecair krediet is er eventueel een verhoging met 690 EUR, tot 2,770 EUR. Deze bedragen gelden per persoon; een koppel kan dus samen twee keer zoveel aftrekken van hun belastingen als een alleenstaande. Voor gezinnen met drie of meer kinderen, is er een bijkomende verhoging met 70 EUR. Het bedrag van de belastingaftrek is dus onafhankelijk van het inkomen; wél mocht het bedrag tot het inkomstenjaar 2011 worden afgetrokken van de hoogste belastingschijf. Derhalve is het marginale belastingtarief van toepassing om de waarde van het fiscale voordeel te berekenen. Daarnaast dient men ook nog rekening te houden met de gemeentebelasting, die typisch 6% tot 8% bedraagt.5 Om in aanmerking te komen voor de woonbonus, moeten het hypothecair krediet en de schuldsaldoverzekering aan een aantal strikte voorwaarden voldoen: 1. Datum. Alleen hypothecaire kredieten en verzekeringen aangegaan na 1 januari 2005 komen voor de woonbonus in aanmerking. Herfinancieringen van hypothecaire kredieten die aangegaan werden voor 1 januari 2005 blijven onder het oude systeem vallen. 2. Kenmerken. Het krediet en de verzekering moet aangegaan zijn bij een instelling in de Europese Economische Ruimte. Ze moet door een hypothecaire inschrijving gewaarborgd zijn. Het krediet en de verzekering moet een minimumlooptijd van 10 jaar hebben. 3. Doel van het krediet. Het hypothecair krediet moet dienen voor de aankoop, de bouw, het volledig of gedeeltelijk vernieuwen of behouden van de enige en eigen woning, gelegen in België of in de Europese Economische Ruimte. Alleen kredieten voor een woning kunnen genieten van de woonbonus. De aankoop van een bouwgrond is dus niet voldoende; er moet ook één krediet voor de bouwgrond én de woning samen worden afgesloten. Voorwaarde is ook dat de gebouwde woning wordt betrokken op het einde van het tweede jaar volgend op het jaar van het hypothecair krediet.

5

Op basis van een bevraging georganiseerd door de Vereniging van Vlaamse Steden en Gemeenten (VVSG), waaraan 223 (of dus 72.4%) van de gemeenten deelnamen, bleek dat het tarief van de aanvullende personenbelasting (APB) in België voor het jaar 2010 gemiddeld 7.18% bedroeg.


84 4. Eigen woning. Men moet op 31 december van het jaar waarin het hypothecair krediet wordt afgesloten effectief wonen in de gefinancierde woning. Op deze regel bestaan evenwel enkele uitzonderingen, die beperkt zijn in de tijd. 5. Enige woning. Men mag slechts over één woning beschikken om van de woonbonus te kunnen genieten. Men mag dus geen eigenaar, bezitter, erfpachter, opstalhouder of vruchtgebruiker zijn van een andere woning in binnen- of buitenland. De fiscus kijkt naar de toestand op 31 december van het jaar waarin het hypothecair krediet werd afgesloten. Indien men toch een andere woning bezit en deze wordt voor 31 december van het jaar van het afsluiten van het krediet te koop aangeboden op de vastgoedmarkt, dan kan men alsnog van de woonbonus genieten. De woning moet dan wel werkelijk verkocht zijn op 31 december van het jaar dat volgt op het jaar waarin het krediet werd afgesloten.

Voor de berekening van de totale waarde van het fiscale voordeel verbonden aan de woonbonus kon gebruik gemaakt worden van een steekproef met 152,924 hypothecaire kredieten waarvoor alle gegevens die nodig zijn om de analyses te laten lopen in de databank aanwezig waren (75.74% van de steekproef met 201,911 hypothecaire kredieten), verdeeld over 76,058 hypothecaire kredieten voor aankoop (49.74%), 20,352 hypothecaire kredieten voor bouw (13.31%) en 56,514 hypothecaire kredieten voor renovatie (36.01%). Daarbij werd verondersteld dat al deze kredieten voldoen aan de meest essentiële voorwaarde opdat de kredietnemer gebruik zou kunnen maken van de fiscale aftrek, met name dat het hypothecair krediet bedoeld is voor het financieren van de aankoop, de bouw, het volledig of gedeeltelijk vernieuwen of behouden van de enige en eigen woning, gelegen in België of in de Europese Economische Ruimte. Tabel 46 geeft weer dat 28.72% van deze hypothecaire kredieten werden afgesloten door 1 kredietnemer; 93.60% van deze hypothecaire kredieten heeft een looptijd van meer dan 10 jaar (wat nodig is om van de woonbonus te kunnen genieten); dit betekent dus dat aan 6.40% van alle hypothecaire kredieten geen woonbonus verbonden is. In 10.31% van de gevallen heeft de kredietnemer(s) drie of meer kinderen ten laste. Deze laatste parameter was niet beschikbaar voor alle hypothecaire kredieten in de steekproef (slechts voor 91,776 kredieten beschikbaar); er werd dus uitgegaan van de veronderstelling dat het aantal kinderen ten laste minder dan drie bedraagt voor die hypothecaire kredieten waar dit gegeven ontbreekt, teneinde te kunnen werken met de steekproef met 143,140 hypothecaire kredieten waarvoor de woonbonus van toepassing is (= 0.9360 * 152,924). Tabel 46 geeft daarenboven weer dat alleenstaanden vaker een hypothecair krediet afsluiten voor aankoop, terwijl koppels vaker een hypothecair krediet afsluiten voor bouw en vooral ook voor renovatie, ceteris paribus. Tabel 47 geeft weer dat de aflossingsdruk het grootst is voor de hypothecaire kredieten ter financiering van een aankoop. Gemiddeld genomen betaalt (betalen) de kredietnemer(s) zo’n 10,633 EUR aan interesten en kapitaalaflossingen op jaarbasis bij hypothecaire kredieten ter financiering van een aankoop. De mediaan (of de middelste observatie) bedraagt 7,560 EUR.


85 Tabel 46 - Verdeling van een aantal belangrijke parameters voor de berekening van de woonbonus binnen de steekproef met 152,924 hypothecaire kredieten

Hypothecair krediet Aankoop Bouw Renovatie

Percentage hypothecaire kredieten met 1 of 2 kredietnemers 1 2 28.72% 71.28% 37.26% 62.74% 23.19% 76.81% 19.22% 80.78%

Percentage hypothecaire Percentage hypothecaire kredieten met looptijd > kredieten met ш 3 10 jaar kinderen ten laste 93.60% 94.46% 95.77% 91.66%

10.31% 7.26% 7.86% 14.02%

Tabel 47 - Frequentieverdeling van het jaarlijkse bedrag betaald aan mensualiteiten binnen de steekproef met 143,140 hypothecaire kredieten (in EUR)

Hypothecair krediet Aankoop Bouw Renovatie

10% 1,255 3,013 1,716 858

25% 2,244 5,124 3,521 1,356

50% 5,095 7,560 6,953 2,096

75% 8,811 10,700 10,788 3,304

90% 12,708 14,599 14,747 5,272

gemiddeld 7,603 10,633 9,589 2,812

Tabel 48 - Verdeling van het jaarlijkse bedrag betaald aan mensualiteiten voor de hypothecaire kredieten met een looptijd meer dan 10 jaar (143,140 hypothecaire kredieten in totaal)

Hypothecair krediet Aantal kredieten in deze groep

1 kredietnemer < 3 kinderen ш 3 kinderen % hypothecaire % hypothecaire kredieten met kredieten met jaarlijks bedrag jaarlijks bedrag mensualiteiten ш mensualiteiten ш 2,770 EUR 2,840 EUR 74.70% 68.54% 40,999

639

2 kredietnemers < 3 kinderen ш 3 kinderen % hypothecaire % hypothecaire kredieten met kredieten met jaarlijks bedrag jaarlijks bedrag mensualiteiten ш mensualiteiten ш 5,540 EUR 5,610 EUR 48.90% 37.48% 93,572

7,930

Om de juiste waarde van het fiscale voordeel verbonden aan de woonbonus te kunnen berekenen, is de enige parameter die nog ontbreekt het marginale belastingtarief. Naarmate de belastingplichtige meer verdient, komt hij/zij in een hogere belastingschijf terecht, de zogenaamde 'progressiviteit van de belastingen'. Er zijn vijf inkomensschijven en dus ook vijf belastingtarieven.


86 Aangezien in het aangeleverde databestand enkel het gezamenlijk netto inkomen voor enige recurrente lasten is opgenomen, moest een methodologie ontwikkeld worden om dit marginale belastingtarief te kunnen bepalen. In Tabel 49 worden de belastingtarieven voor de inkomsten van het inkomstenjaar 2010, aanslagjaar 2011 weergegeven:

Tabel 49 - Marginale belastingtarief Schijven (jaarlijks belastbaar inkomen) Van 0 tot 7,900 EUR Van 7,900 tot 11,240 EUR Van 11,240 tot 18,730 EUR Van 18,730 tot 34,330 EUR Meer dan 34,330 EUR

Belastingtarief 25% 30% 40% 45% 50%

Op basis van de Salarisenquête die uitgevoerd werd door KU Leuven en Vacature bij 63,195 werknemers in het jaar 2010, is getracht de ‘gemiddelde’ effecten van belastingvrij minimum (6,430 EUR per jaar voor het aanslagjaar 2011, inkomstenjaar 2010), gezinstoestand, eventuele verminderingen of verhogingen volgens de aard van de inkomsten en/of gemaakte uitgaven, enz. in rekening te brengen bij het koppelen van het bruto belastbaar inkomen (d.i. het bruto inkomen verminderd met de RSZ bijdrage) en het netto loon, om derhalve het marginale tarief van aanslag in de personenbelasting te kunnen bepalen. Daarbij is dus rekening gehouden met de werknemersbijdragen die de werkgever van het brutoloon afhoudt; in de privé sector bedragen ze 13.07% van het brutoloon. Tevens werd de ‘werkbonus’ voor de laagste inkomens in mindering gebracht. Aangezien het verband tussen het bruto belastbaar inkomen en het netto maandloon redelijk ‘lineair’ verloopt, kon de relatie vrij goed gemodelleerd worden op basis van een regressie-analyse (zie Figuur 22), waardoor de betrouwbaarheid van de aanpak voldoende gegarandeerd is.

Tabel 50 - overzicht van de maandlonen van de Belgische werknemers (Salarisenquête, 2010)

10% verdient minder dan 20% verdient minder dan 30% verdient minder dan 40% verdient minder dan 50% verdient minder dan 60% verdient minder dan 70% verdient minder dan 80% verdient minder dan 90% verdient minder dan

Bruto maandloon 1,800 EUR 2,000 EUR 2,200 EUR 2,409 EUR 2,648 EUR 2,924 EUR 3,250 EUR 3,718 EUR 4,600 EUR

Netto maandloon 1,320 EUR 1,425 EUR 1,503 EUR 1,620 EUR 1,740 EUR 1,860 EUR 2,000 EUR 2,250 EUR 2,650 EUR

Gemiddelde

3,004 EUR

1,909 EUR


87

Figuur 22 - percentage van het bruto belastbaar inkomen op jaarbasis dat gemiddeld genomen overblijft (Salarisenquête, 2010) – werkelijke relatie en geschatte relatie

Bruto belastbaar versus netto 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Naast het marginale tarief van aanslag in de personenbelasting, wordt ook rekening gehouden met het gemiddelde tarief van de aanvullende personenbelasting (APB) om de waarde van het fiscale voordeel verbonden aan de woonbonus te berekenen. In het jaar 2010 bedroeg dit APB tarief gemiddeld 7.18% (zie voetnoot 5). Naast de mensualiteiten die voortvloeien uit het hypothecair krediet kan ook de premie betaald voor de schuldsaldoverzekering het fiscale voordeel van de woonbonus verder verhogen. Met deze premies kon evenwel geen rekening gehouden worden in deze studie (geen gegevens over bekend). Bovendien is deze studie ook vooral geïnteresseerd in de fiscale voordelen verbonden aan het hypothecair krediet zelf.

Op basis van de steekproef met 143,140 hypothecaire kredieten wordt de totale waarde van de woonbonus verbonden aan het hypothecair krediet (met uitsluiting van de schuldsaldoverzekering) geschat op gemiddeld 1,727.73 EUR per hypothecair krediet. Dit bedrag komt nagenoeg overeen met het mediaan netto maandloon in België (1,740 EUR; Salarisenquête 2010). Voor hypothecaire kredieten ter financiering van de aankoop van een bestaande woning bedraagt de waarde van het fiscale voordeel gemiddeld 2,059.84 EUR, terwijl dit 2,019.51 EUR is voor hypothecaire kredieten ter financiering van een nieuwbouw en 1,158.96 EUR voor hypothecaire kredieten ter financiering van de renovatie van een bestaande woning. Voor hypothecaire kredieten met één kredietnemer bedraagt de waarde van het


88 fiscale voordeel gemiddeld 1,235.74 EUR, terwijl dit 1,933.84 EUR is voor hypothecaire kredieten met twee kredietnemers. Tabel 51 vat nog een aantal andere belangrijke parameters samen in verband met deze hypothecaire kredieten. Zo slagen in 55.35% van de gevallen de kredietnemers er in om de woonbonus te maximaliseren, d.w.z. 2,770 EUR (+ 70 EUR) af te trekken in het geval van een alleenstaande en 5,540 EUR (+ 70 EUR) af te trekken in het geval van een koppel. Door het toegenomen belang van de renovatiekredieten ligt dit percentage mogelijks wat aan de lage kant in vergelijking met jaren zonder veel renovatiekredieten (groene leningen).

Tabel 51 - Verdeling van een aantal belangrijke parameters voor 143,140 hypothecaire kredieten in de steekproef, opgesplitst in functie van het aantal kredietnemers (gemiddelde en mediaan)

Aantal kredieten Kredietbedrag Looptijd kredieten (maanden)

Gezamenlijk maandelijks netto inkomen Aantal kinderen ten laste Woonbonus Marginale belastingvoet Fiscaal voordeel woonbonus

Aantal (percentage) kredieten met max. woonbonus

Totaal 143,140

# kredietnemers = 1 41,638

# kredietnemers = 2 101,502

105,536 EUR 86,000 EUR 228.3 mnd 240 mnd

94,869 EUR 85,000 EUR 234.7 mnd 240 mnd

109,911 EUR 88,000 EUR 225.7 mnd 240 mnd

3,514.5 EUR

2,545.9 EUR

3,920.2 EUR

3,102.0 EUR 0.86 0.00 3,500.0 EUR 2,770.0 EUR 46.11% 45.0% 1,727.73 EUR 1,484.44 EUR


3,408.0 EUR 1.05 0 3,933.2 EUR 5,063.3 EUR 45.70% 45.0% 1,933.84 EUR 2,375.11 EUR

79,222 (55.35%)

31,067 (74.61%)

48,155 (47.44%)


89 Tabel 52 - Verdeling van een aantal belangrijke parameters voor 143,140 hypothecaire kredieten in de steekproef, opgesplitst in functie van de aanwending van het krediet (gemiddelde en mediaan)


Gezamenlijk maandelijks netto inkomen Aantal kinderen ten laste Woonbonus Marginale belastingvoet Fiscaal voordeel woonbonus

Aantal (percentage) kredieten met max. woonbonus

Aankoop 71,848

Bouw 19,492

Renovatie 51,800

139,644 EUR 125,000 EUR 256.6 mnd 240 mnd

142,583 EUR 130,000 EUR 257.7 mnd 240 mnd

44,286 EUR 25,000 EUR 178.1 mnd 121 mnd

3,383.6 EUR

3,712.2 EUR

3,620.9 EUR



3,275.0 EUR 1.09 0 2,332.4 EUR 2,004.0 EUR 46.06% 45.0% 1,158.96 EUR 983.91 EUR

59,518 (82.84%)

13,388 (68.68%)

6,316 (12.19%)

Voor de steekproef met 143,140 hypothecaire kredieten komt het fiscale voordeel voortvloeiend uit de woonbonus overeen met een totaalbedrag van 247.31 miljoen EUR. Voor de populatie van 252,400 nieuwe hypothecaire kredieten afgesloten in 2010 voor aankoop, bouw of renovatie van een woning, waarvan naar schatting 236,252 hypothecaire kredieten kunnen genieten van de woonbonus, betekent dit een fiscale tegemoetkoming van de overheid ten bedrage van 408.18 miljoen EUR. Dit fiscale voordeel voortvloeiend uit de woonbonus komt overeen met 0.1157% van het BBP tegen marktprijzen en met 0.2207% van de consumptie door de particuliere sector.


90

Groen krediet met interestbonificatie De federale overheid verleende sedert 1 januari 2009 een aantal voordelen voor kredieten, afgesloten door natuurlijke personen, die uitsluitend dienen om energiebesparende uitgaven als bedoeld in artikel 145/24, § 1 van het Wetboek van de inkomstenbelastingen (WIB) 1992 te financieren (Economische Herstelwet van 27.03.2009 – KB van 12.07.2009). Deze maatregelen golden tot 31 december 2011. Hierbij nam de federale overheid de interesten ten belope van 1.5% van deze kredieten voor haar rekening (interestbonificatie).6 Bovendien werd voor de resterende interesten een belastingvermindering verleend. Deze belastingvermindering bedroeg 40% van de betaalde interesten, na aftrek van de interestbonificatie (artikel 145/24, §3, WIB).7 Om in aanmerking te komen voor deze fiscale voordelen moest het krediet aan een aantal strikte voorwaarden voldoen: 1. Aard van de uitgaven. Enkel de financiering van de volgende uitgaven kwam in aanmerking: - vervanging of onderhoud van een verwarmingsketel; - plaatsen van fotovoltaïsche zonnepanelen of een zonneboiler; - plaatsen van dubbele beglazing; - plaatsen van dak-, muur- en vloerisolatie; - plaatsen van thermostatische kranen of een klokthermostaat; - uitvoeren van een energieaudit. De interestbonificatie en de belastingvermindering voor interesten werden enkel toegekend voor kredieten voor energiebesparende uitgaven die bestemd waren voor privédoeleinden. De belastingvermindering voor interesten kon worden verleend bovenop de belastingvermindering voor energiebesparende uitgaven of/en de belastingvermindering voor passiefhuizen en was niet onderworpen aan een maximumbedrag. Het gaat hier dus om een afzonderlijke maatregel. Om van de fiscale voordelen van groene leningen te kunnen genieten, deed het er daarbij niet toe of de woning een bestaande woning dan wel een nieuwbouwwoning betrof. Een krediet dat naast de bovenvermelde uitgaven ook nog andere uitgaven financiert (zoals bijvoorbeeld het plaatsen van badkamermeubilair, een keuken enz.) gaf geen recht (ook niet gedeeltelijk) op de fiscale voordelen van groene leningen. 2. Aard van de kredietovereenkomst. De groene lening kon opgenomen worden onder de vorm van een consumentenkrediet (lening op afbetaling) of onder de vorm van een hypothecair krediet. Kredietopeningen in het kader van het consumentenkrediet kwamen evenwel niet in aanmerking. Het was ook niet nodig dat het krediet een minimumlooptijd van 10 jaar heeft, cfr. woonbonus. 6

Indien het jaarlijks kostenpercentage van de lening minder dan 1.5% zou bedragen, wordt de interestbonificatie verminderd tot deze lagere rentevoet. 7 De interesten op een lening voor dergelijke investeringen worden verminderd met 1.5 %. Op een lening (een consumentenkrediet of een hypothecair krediet) van normaal gezien bijv. 4% diende de kredietnemer dus slechts 2.5% interesten te betalen. Daarenboven kreeg hij/zij via de belastingaangifte 40% van de werkelijk betaalde interesten terug. In dit geval betekent dat dus een bijkomende vermindering met 1% en is de effectieve rentelast van de betrokken lening beperkt tot 1.5%.


91 3. Kredietbedrag. Het ontleende bedrag moest minstens 1,250 EUR en mocht hoogstens 15,000 EUR bedragen. Deze grenzen golden per kalenderjaar, per woning en per kredietnemer. Twee natuurlijke personen die samen eigenaar zijn van een woning konden in één jaar - ofwel samen één groene lening van maximum 30,000 EUR per groene lening; - ofwel afzonderlijk elk één groene lening van maximum 15,000 EUR per krediet afsluiten om de energiebesparende uitgaven voor die woning te financieren. Voor de financiering van grote renovatiewerken moest beroep gedaan worden op twee financieringen. Bovendien kon, voor eenzelfde krediet, de korting van 1.5% gecumuleerd worden met de belastingaftrek van een hypothecair krediet voor de enige woning (woonbonus). Voor de werkelijk betaalde interesten moest evenwel gekozen worden tussen enerzijds de vermindering van 40% voor de groene lening en anderzijds de woonbonus. 4. Tijdstip van aanvraag. De kredietnemer diende via de kredietverlener ten laatste op het ogenblik dat de kredietovereenkomst werd ondertekend te verzoeken om de toekenning van interestbonificatie. De kredietverlener was hierbij de tussenpersoon die zich tot de dienst bevoegd voor interestbonificatie diende te wenden. Bron: http://minfin.fgov.be/portail2/nl/themes/dwelling/energysaving/green.htm#A

Hypothecaire kredieten Op basis van de door de leden in de stuurgroep aangeleverde steekproef met 201,911 hypothecaire kredieten konden 24,323 kredieten met een groen karakter geïdentificeerd worden; één kredietgever leverde evenwel geen gegevens aan inzake het al dan niet groen karakter van zijn hypothecaire kredieten. Voor de steekproef met hypothecaire kredieten waar dit wel gebeurde (178,435 hypothecaire kredieten) bleek dat 13.63% van alle hypothecaire kredieten een groen karakter hebben. Wanneer dit cijfer vervolgens geëxtrapoleerd wordt naar de populatie werden in 2010 naar schatting zo’n 34,405 groene hypothecaire kredieten verstrekt (= 0.1363 * 252,400 hypothecaire kredieten).

Om de juiste waarde van het voordeel verbonden met de groene hypothecaire kredieten te kunnen bepalen, bestaan de berekeningen uit twee stappen: 1. De waarde van de interestbonificatie in 2010 wordt op 1.5% van het kredietbedrag bepaald. Zodoende wordt een voordeel van gemiddeld 299.00 EUR (mediaan van 270.86 EUR) bekomen. 2. De waarde van de belastingvermindering voor interestlasten wordt bepaald op 40% van de rentelasten na het in mindering brengen van de interestbonificatie (1.5%). Aangezien voor de meeste leden van de stuurgroep de aangerekende rentevoeten voor de individuele hypothecaire kredieten verstrekt in 2010 niet bekend waren, werd een gewogen gemiddelde berekend van de verschillende verstrekte kredietbedragen aan de verschillende rentevoeten zoals gepubliceerd door de NBB (Belgostat; jaarlijks variabel, één tot vijf jaar vast, vijf tot tien Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

92 jaar vast, meer dan 10 jaar vast). Dit gebeurde gebruik makende van de gegevens in Tabellen 53 en 54. Er werd een gewogen gemiddelde rentevoet van 3.4950% voor hypothecaire kredieten verstrekt in 2010 bekomen, of dus 1.9950% na interestbonificatie. Zodoende wordt een fiscaal voordeel van gemiddeld 159.07 EUR (mediaan van 144.10 EUR) voor de belastingvermindering voor interestlasten bekomen. Tabel 53 - Kredietbedragen van de in 2010 verstrekte hypothecaire kredieten (miljoenen EUR)

31/12/2010 30/11/2010 31/10/2010 30/09/2010 31/08/2010 31/07/2010 30/06/2010 31/05/2010 30/04/2010 31/03/2010 28/02/2010 31/01/2010

Variabel tarief en initiële rentevaste periode tot één jaar 582 476 660 786 823 1066 1131 1015 989 1163 934 998

Initiële rentevaste periode voor meer dan één en tot vijf jaar 543 388 516 525 462 509 505 366 314 344 269 257

Initiële rentevaste periode voor meer dan vijf en tot tien jaar 301 191 222 190 153 172 177 154 137 162 126 115

Initiële rentevaste periode voor meer dan tien jaar 2385 1810 1621 1123 701 770 543 418 396 443 345 338

Tabel 54 - Rentevoeten van de in 2010 verstrekte hypothecaire kredieten

31/12/2010 30/11/2010 31/10/2010 30/09/2010 31/08/2010 31/07/2010 30/06/2010 31/05/2010 30/04/2010 31/03/2010 28/02/2010 31/01/2010

Variabel tarief en initiële rentevaste periode tot één jaar 3.12% 3.04% 2.94% 2.87% 2.86% 2.78% 2.82% 2.84% 2.89% 2.91% 2.95% 2.90%

Initiële rentevaste periode voor meer dan één en tot vijf jaar 3.55% 3.41% 3.46% 3.49% 3.43% 3.47% 3.56% 3.62% 3.72% 3.84% 3.87% 3.96%

Initiële rentevaste periode voor meer dan vijf en tot tien jaar 3.84% 3.82% 3.87% 4.03% 4.21% 4.18% 4.30% 4.35% 4.30% 4.44% 4.54% 4.64%

Initiële rentevaste periode voor meer dan tien jaar 3.82% 3.83% 3.86% 3.90% 4.00% 4.03% 4.03% 4.16% 4.24% 4.32% 4.41% 4.45%


93 Tabel 55 geeft een aantal belangrijke parameters weer in verband met de 24,323 groene hypothecaire kredieten die in de steekproef geïdentificeerd konden worden. Zo bedroeg het gemiddelde kredietbedrag van de groene hypothecaire kredieten 19,933 EUR (mediaan van 18,057 EUR). Deze hypothecaire kredieten hebben een gemiddelde looptijd van 153.9 maanden of 12.8 jaar (mediaan van 121 maanden). Tabel 55 - Verdeling van een aantal belangrijke parameters voor de 24,323 hypothecaire kredieten die ‘groen’ zijn (gemiddelde, mediaan)

Aantal kredieten Kredietbedrag Looptijd krediet (maanden)

Gezamenlijk maandelijks netto inkomen Aantal kinderen ten laste Interestbonificatie 40% belastingvermindering interesten

Totaal 24,323 19,933 EUR 18,057 EUR 153.9 mnd 121 mnd 3,593.5 EUR 3,335.8 EUR 0.76 0 299.00 EUR 270.86 EUR 159.07 EUR 144.10 EUR

Vervolgens wordt de totale waarde van het voordeel voortvloeiend uit de groene hypotheekleningen bepaald door de twee bedragen op te tellen, hetzij gemiddeld 458.07 EUR per groene lening. Voor 34,405 hypothecaire kredieten met groen karakter (voor een totaal kredietbedrag van 685.79 miljoen EUR), betekent dit een voordeel ten gevolge van het ‘groene’ karakter van deze hypothecaire kredieten ten bedrage van 15.76 miljoen EUR. Een alternatieve – en juistere – manier om de totale waarde van het voordeel te berekenen, is rekening te houden met het feit dat kredietnemers ook kunnen kiezen om hun rentelasten in te brengen onder de woonbonus, waar zij kunnen genieten van een aftrek gelijk aan het marginale belastingtarief. Slechts 0.71% van de kredietnemers in onze steekproef met 24,323 groene hypothecaire kredieten heeft een marginaal tarief beneden 40% en zo’n 8.26% van de kredietnemers heeft een marginaal tarief gelijk aan 40%; deze laatste zijn dus indifferent tussen het inbrengen van de rentelasten via de woonbonus en het inbrengen van de rentelasten via de groene lening. Wanneer rekening gehouden wordt met de rationele keuze van kredietnemers (maximaliseren van het fiscale voordeel en dus kiezen om rentelasten in te brengen via de woonbonus eerder dan via de groene lening indien dit het meest voordelig is), dan is het besluit dat het voordeel van de groene lening gemiddeld genomen 299.41 EUR per groene hypotheeklening bedraagt in 2010 of 10.30 miljoen EUR voor de geschatte massa aan groene hypothecaire kredieten die in 2010 werden verstrekt en waar het fiscale voordeel via de Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie – KU Leuven

94 woonbonus gerealiseerd wordt indien dit het meest voordelig is (deze methode vermijdt ook dubbeltellingen van het fiscale voordeel).

Consumentenkredieten

Er werd een analoge methode toegepast voor de consumentenkredieten (leningen op afbetaling). Op basis van de door de leden van de stuurgroep aangeleverde data, blijkt dat 24,909 leningen op afbetaling een ‘groen label’ meegekregen heeft. Vervolgens werd nagegaan of al deze kredieten met één kredietnemer een kredietbedrag in het interval [1,250 EUR; 15,000 EUR] hebben en of al deze kredieten met twee kredietnemers een kredietbedrag in het interval [1,250 EUR; 30,000 EUR] hebben. Dit bleek inderdaad het geval te zijn. 31.96% van deze consumentenkredieten werden afgesloten door 1 kredietnemer. Wanneer vervolgens de 24,909 groene leningen gerelateerd worden ten aanzien van de steekproef met 365,324 leningen op afbetaling waarvoor het al dan niet groene karakter kon geïdentificeerd worden, blijkt dus dat 6.82% van deze leningen op afbetaling een groen karakter hebben. Daarom werden – voor de populatie – in 2010 naar schatting zo’n 32,740 (= 0.0682 * 480,057) groene leningen op afbetaling afgesloten. Om nu de juiste waarde van het voordeel verbonden met de groene consumentenkredieten te kunnen bepalen, bestaan de berekeningen uit twee stappen:

1. De waarde van de interestbonificatie in 2010 wordt op 1.5% van het kredietbedrag bepaald. Zodoende wordt een voordeel van gemiddeld 178.12 EUR (mediaan van 163.19 EUR) bekomen. 2. De waarde van de belastingvermindering voor interestlasten werd bepaald op 40% van de rentelasten na het in mindering brengen van de interestbonificatie (1.5%). Aangezien voor de meeste leden van de stuurgroep de aangerekende rentevoeten voor de individuele consumentenkredieten verstrekt in 2010 niet bekend waren, werd een gewogen gemiddelde berekend van de verschillende verstrekte kredietbedragen aan de verschillende rentevoeten zoals gepubliceerd door de NBB (Belgostat; jaarlijks variabel, één tot vijf jaar vast, meer dan vijf jaar vast). Dit gebeurde gebruik makende van de gegevens in Tabellen 56 en 57. Er werd een gewogen gemiddelde rentevoet van 6.14% voor leningen op afbetaling verstrekt in 2010 bekomen, of 4.64% na interestbonificatie. Zodoende werd een fiscaal voordeel van gemiddeld 220.39 EUR (mediaan van 201.92 EUR) voor de belastingvermindering voor interestlasten bekomen.


95 Tabel 56 - Kredietbedragen van de in 2010 verstrekte consumentenkredieten (miljoenen EUR)

31/12/2010 30/11/2010 31/10/2010 30/09/2010 31/08/2010 31/07/2010 30/06/2010 31/05/2010 30/04/2010 31/03/2010 28/02/2010 31/01/2010

Variabel tarief en initiële rentevaste periode tot één jaar 25 17 17 21 17 21 19 16 19 25 14 17

Initiële rentevaste periode voor meer dan één en tot vijf jaar 186 163 173 183 179 180 225 205 227 238 194 180

Initiële rentevaste periode voor meer dan vijf jaar 92 108 118 105 107 105 113 92 107 133 107 103

Tabel 57 - Rentevoeten van de in 2010 verstrekte consumentenkredieten

31/12/2010 30/11/2010 31/10/2010 30/09/2010 31/08/2010 31/07/2010 30/06/2010 31/05/2010 30/04/2010 31/03/2010 28/02/2010 31/01/2010

Variabel tarief en initiële rentevaste periode tot één jaar 9.39% 9.36% 9.55% 9.56% 9.49% 9.53% 9.54% 9.64% 9.65% 9.65% 9.74% 9.81%

Initiële rentevaste periode voor meer dan één en tot vijf jaar 5.27% 5.87% 6.06% 5.49% 5.81% 5.54% 5.80% 5.69% 5.85% 5.34% 6.22% 6.40%

Initiële rentevaste periode voor meer dan vijf jaar 5.90% 6.31% 6.18% 6.30% 6.37% 6.33% 6.11% 5.87% 5.95% 6.14% 6.21% 6.47%

Tabel 58 geeft een aantal belangrijke parameters weer in verband met de 24,909 groene leningen op afbetaling die in de steekproef geïdentificeerd konden worden. Zo bedroeg het gemiddelde kredietbedrag 11,875 EUR (mediaan van 10,880 EUR). De gemiddelde looptijd van deze leningen op afbetaling is 51.7 maanden ofwel 4.31 jaar (mediaan van 48 maand).


96

Tabel 58 - Verdeling van een aantal belangrijke parameters voor de 24,909 leningen op afbetaling binnen de steekproef die ‘groen’ zijn (gemiddelde, mediaan)


Gezamenlijk maandelijks netto inkomen Aantal kinderen ten laste Interestbonificatie 40% belastingvermindering interesten

Totaal 24,909 11,875 EUR 10,880 EUR 51.7 mnd 48 mnd 3,166.9 EUR 2,936.0 EUR 0.9987 0 178.12 EUR 163.19 EUR 220.39 EUR 201.92 EUR

Vervolgens werd de totale waarde van het voordeel voortvloeiend uit de groene leningen op afbetaling bepaald door de twee bedragen op te tellen, hetzij gemiddeld 398.51 EUR per groene lening. Voor 32,740 consumentenkredieten met groen karakter (voor een totaal kredietbedrag van 395.04 miljoen EUR), betekent dit een voordeel ten gevolge van het ‘groene’ karakter van deze consumentenkredieten ten bedrage van 13.05 miljoen EUR. Aangezien de kredietnemers de rentelasten van hun leningen op afbetaling niet kunnen inbrengen onder de vorm van de woonbonus, volstaat de berekening van het voordeel zoals hierboven berekend.


97

Appendix A: Ledenlijst BVK


98


99

Appendix B: Huishoudbudgetonderzoek 2009 Bron: Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie van de FOD Economie

% van de gezinnen die de uitgave doet TOTALE CONSUMPTIE GEZINNEN 2009 1. VOEDING, DRANKEN, TABAK 1.1. voedingsproducten 1.2. dranken 1.3. tabakswaren 1.4. drugs 2. KLEDING, SCHOEISEL 2.1. kleding 2.2. schoeisel 3. WOONADRES OF TWEEDE WONING 3.1. brutohuur 3.2. verwarming, verlichting, en water 4. MEUBELEN, HUISHOUDTOESTELLEN 4.1. meubelen en vaste toebehoren 4.2. huishoudartikelen in textiel 4.3. grote huishoudtoestellen 4.4. vaatwerk, huishoudelijke voorwerpen 4.5. gereedschap voor de woning en de tuin 4.6. onderhoud van het huis 5. GEZONDHEID 5.1. farmaceutische producten 5.2. therapeutische apparaten 5.3. medische en paramedische sector 6. VERVOER EN COMMUNICATIE 6.1. aankoop van voertuigen 6.2. verbruiksuitgaven voor voertuigen 6.3. vervoersdiensten 6.4. post en telecommunicatie 7. CULTUUR, ONTSPANNING, ONDERWIJS 7.1. toestellen en accessoires 7.2. culturele en sportdiensten 7.3. boeken, kranten, tijdschriften en papier 7.4. onderwijs 8. ANDERE GOEDEREN EN DIENSTEN 8.1. lichaamsverzorging 8.2. persoonlijke artikelen 8.3. uitgaven in de horecasector 8.4. toeristische reizen 8.5. financiële diensten 8.6. andere diensten 8.7. niet-gepreciseerd verbruik

100% 100.0% 100.0% 98.7% 24.4% 18.6% 78.3% 74.9% 36.6% 100.0% 100.0% 100.0% 98.5% 31.9% 30.6% 25.0% 44.8% 44.9% 96.1% 87.1% 78.9% 8.8% 64.2% 98.3% 7.4% 83.7% 35.7% 91.5% 98.9% 85.2% 93.8% 83.7% 17.2% 100.0% 92.1% 35.7% 87.2% 32.9% 97.7% 64.7% 47.6%

Gemiddeld bedrag dat gespendeerd wordt voor een bepaalde uitgave 34,441 5,282 4,130 944 897 893 1,985 1,644 883 8,998 6,773 2,225 2,160 1,821 629 1,352 285 381 745 1,966 633 2,204 1,319 5,453 24,235 2,743 904 1,033 2,761 1,263 968 523 1,806 6,675 750 416 2,014 3,749 1,867 964 839


Deze studie werd uitgevoerd met medewerking van de Beroepsvereniging van het Krediet (BVK), deelvereniging van Febelﬁn.

Studie naar het belang van het consumentenkrediet en het hypothecair krediet voor de Belgische economie

Recommend Documents