Winkels in de etalage, een analyse van langdurige leegstand in de Nederlandse hoofdwinkelgebieden

Winkels in de etalage, een analyse van langdurige leegstand in de Nederlandse hoofdwinkelgebieden

Afstudeeronderzoek van Anky Dasselaar Locatus BV - Woerden Rijksuniversiteit Groningen, Faculteit der Ruimtelijke Wetenschappen Mei, 2004

Winkels in de etalage, een analyse van langdurige leegstand in de Nederlandse hoofdwinkelgebieden

Afstudeeronderzoek van Anky Dasselaar Locatus BV - Woerden Rijksuniversiteit Groningen, Faculteit der Ruimtelijke Wetenschappen Mei, 2004 Begeleiders:

E.F. Nozeman G.J. Slob

Rijksuniversiteit Groningen Locatus B.V.

Leegstand in winkelvastgoed

Voorwoord In het kader van mijn studie Sociale Geografie aan de Rijksuniversiteit Groningen heb ik tijdens een afstudeerstage onderzoek gedaan naar de oorzaken van leegstand in de winkelmarkt. De scriptie die voor u ligt, geldt als afsluiting van mijn studierichting Economische Geografie met specialisatie vastgoed en is mede uitgevoerd in opdracht van Locatus. Van de verschillende vastgoedsectoren spreekt de winkelmarkt me bijzonder aan. Deze interesse wordt vooral gewekt door het extra facet dat, naast een gebruiker van het vastgoed, ook de consument een belangrijke bijdrage levert aan de prestatie van het pand. Het aanbod van een afstudeerstage met een onderzoek naar winkelvastgoed, was voor mij dan ook een schot in de roos. Waarom nu leegstand? Wat mij altijd intrigeerde was de vraag waarom op bepaalde plekken nu leegstand kon ontstaan. Bij Locatus bestond de behoefte aan een uitgebreide leegstandsanalyse met de gegevens die bij hen beschikbaar zijn. Het lezen van de NVB Thermometer Winkels in de zomer van 2003 waarin gewaarschuwd werd voor een overaanbod aan winkels met als gevolg het ontstaan van leegstand, maakte mij verder nieuwsgierig naar de achterliggende factoren van dit verschijnsel. Ik wil graag aan een aantal personen mijn dank te betuigen. Allereerst wil ik Locatus heel hartelijk danken voor het beschikbaar stellen van de data voor dit onderzoek. Alle collega’s hebben mij wel een keer ergens in het traject geholpen en er in ieder geval voor gezorgd dat ik elke dag in een gezellige werksfeer zat. Vervolgens wil ik de personen bedanken die mee hebben willen werken aan een diepte-interview voor dit onderzoek. Niet alle informatie valt uit data te halen is. Van u allen heb ik kennis mogen vernemen die alleen uit ervaring in de praktijk te leren valt. Deze kennis is een substantieel onderdeel van dit onderzoek geworden, dus daarvoor bijzonder veel dank! Dan wil ik ook speciaal nog mijn beide begeleiders noemen voor een woord van dank. Gertjan Slob bij Locatus heeft me keer op keer weten te motiveren met nieuwe ideeën en heeft oplossingen geboden bij problemen. De heer Nozeman heeft vanuit de Rijksuniversiteit Groningen, Den Haag en de andere kant van de oceaan, gezorgd voor uitdagende feedback en opbouwende kritiek waardoor de kaders van het onderzoek scherp gesteld werden. Tot slot wil ik graag vrienden, familie en in het bijzonder Bart, bedanken voor alle steun, motivatie en inspiratie tijdens het lange traject dat een scriptie schrijven nu eenmaal beslaat. Anky Dasselaar

Woerden, mei 2004

I


Samenvatting De Nederlandse winkelvastgoedmarkt is aan sterke verandering onderhevig. Het aanbod van winkelruimte is fors toegenomen en de verwachting is dat deze groei door zal blijven gaan. Aanleiding voor dit onderzoek is het grote aantal winkelmeters wat nog in de planning zit en de mogelijkheid dat dit de leegstand nog verder doet vergroten. Het doel van dit onderzoek is het inzicht in de belangrijkste achterliggende oorzaken van leegstand te vergroten om het risico van leegstand te bepalen. Het onderzoeksdoel laat zich daarmee vertalen naar een probleemstelling. De hoofdvraag in dit onderzoek luidt: “Wat zijn de achterliggende factoren van de leegstand van winkels in binnensteden en hoofdwinkelgebieden?” Dit onderzoek richt zich op de binnensteden en hoofdwinkelgebieden in Nederland. De belangrijkste beleggings- en investeringsvraagstukken zijn hier geconcentreerd. Gekozen is voor de ondergrens van winkelgebieden met 300 winkels of meer. Het onderzoeksobject in dit onderzoek is de leegstand. Maar wat is nu precies leegstand? Uit de literatuur blijkt dat er verschillende vormen van leegstand zijn. Frictieleegstand, is de leegstand die tijdelijk voorkomt als gevolg van bedrijfsverplaatsingen, waarbij de achtergelaten ruimte maximaal één jaar leegstaat (Van Gool et al, 1999). Aanvangsleegstand, is leegstand die ontstaat aansluitend na nieuwbouw of renovatie en waarvan de opleveringsdatum aan het eind van de meetperiode niet meer dan twee jaar geleden is geweest. Langdurige leegstand is de leegstand die aan het eind van de meetperiode tussen de één en twee jaar beloopt (ROZ-IPD, 1996). In dit onderzoek zullen de leegstandsperioden van frictieleegstand, aanvangsleegstand en langdurige leegstand bij elkaar worden genomen. Wanneer de leegstand langer duurt dan de hierboven beschreven perioden, is er een andere vorm van leegstand ontstaan, namelijk structurele leegstand. Structurele leegstand is leegstand die aan het eind van de meetperiode langer dan twee jaar beloopt (ROZ-IPD, 1996). Er wordt bij het onderzoek ook gekeken naar de leegstand op het niveau van locatiesegment binnen het winkelgebied. In de literatuur wordt gesproken over A-1, A-2, B en C locaties. De definities komen voort uit gedane passantentellingen. Een locatie wordt gerekend tot een A1 locatie indien het aantal passanten op die plek 75 tot 100 % bedraagt van het aantal passanten geteld op de drukste plek. Voor A2, B en C locaties geldt respectievelijk dat er 50 tot 75 %, 25 tot 50% en 10 tot 25 % van het aantal passanten geteld op de drukste locatie, gepasseerd moeten zijn. De overige locaties die buiten deze categorieën vallen worden in de segmentatie aangeduid met ‘NVT’. Het beeld van de Nederlandse economie blijft somber voor de korte termijn. Het vertrouwen van de consument bevindt zich in 2003 en 2004 op het laagste niveau sinds begin jaren tachtig. Met name de bereidheid om grote aankopen te doen, is sterk afgenomen.

II

Leegstand in winkelvastgoed Er is een algemene trend van grensverlegging naar de ‘maximale’ verkoopruimte via megastores.in de detailhandel waar te nemen. De wettelijke verplichting tot het doen van distributie-planologisch onderzoek bij de voorbereiding van ruimtelijke plannen is vervallen. Provincies en gemeenten kunnen volgens de huidige richtlijnen zelf beslissen in welke mate het onderzoek als onderdeel van de ruimtelijke plannen van belang is. Gekeken in dit onderzoek is naar de omvang van de leegstand en waar die zich bevindt. De leegstand in geheel Nederland, dus ook alle winkels buiten hoofdwinkelcentra, is 5,29% van de totale winkelvoorraad. Voor het totaal van de 67 geselecteerde gebieden gold in 2003 een leegstand van 7,2%. Hiermee is 429.373 m² leegstaand w.v.o. gemoeid, hetgeen 9,1% van het totaal aantal vierkante meters w.v.o. is. Vanaf 1999 heeft zich duidelijk een toename van de leegstand voorgedaan. Opvallend is dat in 2003 een daling in de trend is te zien. Voor 2,4% van de totale voorraad geldt een structurele leegstand. Wanneer de structurele leegstand gekoppeld wordt aan het winkelvloeroppervlak, dan staat er in 3,5% van de totale voorraad winkelmeters structureel leeg. Bij de ontwikkeling van structurele leegstand in de tijd blijkt dat de trend stijgend is. Van de verschillende regio’s kan worden geconcludeerd dat de regionale spreiding van leegstand en structurele leegstand, zowel wat betreft winkelunits en w.v.o, geconcentreerd is in het zuiden. Voor de verschillende provincies heeft de provincie Limburg de hoogste incidentele en structurele leegstand voor het aantal verkooppunten en winkelvloeroppervlak.. Voor de verschillende steden in 2003 bevindt zich relatief gezien de grootste leegstand in Schiedam en Roermond. Breda kent voor 2003 de grootste structurele leegstand. Concluderend kan voor de verschillende locaties binnen het winkelgebied gezegd worden dat A1-locaties relatief zelden leeg staan en nauwelijks in aanmerking voor leegstand over een langere periode komen, terwijl C-locaties veelvuldig leegstaan en ook voor een langere periode. Deze structurele leegstand wordt veroorzaakt door een aantal factoren. Aan de hand van literatuur zijn een 9-tal factoren geformuleerd die invloed uitoefenen op de winkelvastgoedmarkt en daarmee dus ook op het ontstaan van structurele leegstand. Nieuwbouw

Uit de data-analyse blijkt dat er geen statistisch verband is aan te tonen

tussen de mate van nieuwbouw en structurele leegstand. Uit de interviews komt dat er geen verband hoeft te zijn tussen het ontstaan van structurele leegstand en nieuwbouw. Nieuwbouw kan positief zijn voor een winkelgebied. Maar als in zo’n mate bijgebouwd wordt dat het aantal vierkante meters winkelareaal te hoog is voor het verzorgingsgebied, dan is er zeker wel een samenhang met het ontstaan van structurele leegstand.

III

Leegstand in winkelvastgoed Aanbod wvo per inwoner

Uit de analyse van de data blijkt dat er geen statistische samenhang

is te vinden tussen relatief hoge structurele leegstand en relatief hoge aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner.

Uit bijna alle reacties in de diepte-interviews blijkt echter dat

leegstand wel degelijk samenhangt met een te groot aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner. Door het groot aantal winkels gaan steden en dorpen elkaar steeds verder beconcurreren door overlap van de verzorgingsgebieden die daardoor zijn ontstaan. Omvang pand

Er staan niet overduidelijk panden met een bepaalde omvang relatief vaker

leeg. Toch staan een paar procent meer kleine pandjes en een paar procent minder grote panden structureel leeg. Uit de interviews blijkt dat de tendens naar schaalvergroting zorgt dat kleine panden relatief langer zullen leegstaan dan grote panden. Op A1 locaties staan relatief vaak kleine panden leeg. Op A2 locaties staan tevens relatief meer kleine panden leeg, maar ook de extra grote panden staan hier relatief meer leeg. Dit laatste is te wijten aan het feit dat het hier om een flink aantal vierkante meters gaat waarvoor niet veel formules geschikt zijn. De formules die geschikt zijn, wachten liever op een pand in het A1 gebied. Uit de overige uitkomsten blijkt dat 100 tot 500 m² een populaire omvang is in de drukste locatiesegementen. In de interviews kwam naar voren dat grote winkelketens voorbij lopen aan deze panden want daar kunnen ze hun assortiment niet kwijt. De kleine ondernemers komen met personeelskosten en de hoge huur die gevraagd wordt op A1 locaties niet uit met de relatief lage omzet die te halen valt op zo’n kleine oppervlakte. Dus zowel grote als kleine ondernemers hebben geen belangstelling voor deze grootte van panden, waardoor ze moeilijker te verhuren zijn. Huurder en branche

Uit de data-analyse blijkt dat een zelfstandige ondernemer relatief

vaker de laatste huurder is geweest van een structureel leeggekomen pand. De branches levensmiddelen, bruin- en witgoed, hobby en wonen zijn ook oververtegenwoordigd in de groep van laatste huurders. Deze kenmerken vergroten het risico tot het ontstaan van structurele leegstand. Uit de interviews kwam naar voren dat grote winkelformules langer zullen standhouden dan zelfstandige ondernemers omdat ze kunnen terugvallen op de winstgevendheid van andere filialen. Ook de schaalvoordelen die een grote winkelformule genereert maakt dat deze huurder langer bestand is tegen faillissement. Toch zijn er ook problemen bij enkele grote winkelketens en blijft de bedrijfsvoering van groot belang. Vaak hebben de grootwinkelbedrijven de financiële middelen om op A1 locaties te huren. Wanneer zo’n grootwinkelbedrijf toch failliet gaat, zijn de panden vaak wel zo populair dat ze snel weer verhuurd worden en niet structureel leeg komen te staan. Daarnaast waren de respondenten van mening dat de lokale ondernemers in foodspeciaalzaken omvallen door het marktaandeel dat opgeslokt wordt door de grote supermarkten.

IV

Leegstand in winkelvastgoed Door de huidige economische recessie besteden consumenten minder en raken de ondernemers in de branche ‘wonen’ in de problemen. Huurprijsniveau en type eigenaar Hoge huren veroorzaken geen leegstand. Uit de analyse blijkt zelfs dat er een significant positief verband is tussen hoge huren en structurele leegstand. Waar veel vraag naar panden is kunnen hoge huren gevraagd worden en is weinig structurele leegstand vanwege de populariteit van de winkelstraat. Uit de interviews blijkt dat locatie hierbij van groot belang is en bepaalt daarmee ook de huur. Zolang een omzet hoog genoeg is om een hoge huur te kunnen bekostigen, zal een huur niet snel te hoog zijn en dus geen structurele leegstand veroorzaken. Het is dus afhankelijk van de plek in het winkelgebied, de omzet en een samenspel van factoren dat de huur te hoog maakt voor een huurder. Uit de interviews komt naar voren dat aan de ene kant een particuliere belegger minder lang in staat is leegstand te accepteren omdat hij met minder panden minder spreiding en dus meer risico heeft. Hij zal het direct merken in zijn rendement en daarom flexibel naar een oplossing voor de leegstand zoeken. Aan de andere kant zijn er ook particuliere partijen die een grote portefeuille hebben waar bovenstaande niet voor geldt. Echter, een professionele institutionele belegger heeft schaalvoordelen in zijn administratie en dergelijke waardoor hij efficiënter kan werken. Er zijn bijna geen gegevens bekend over eigendomsverhoudingen en structurele leegstand. De verwachtingen zijn over het algemeen echter dat de verhouding 50% om 50% zal zijn. Dat het dus niets uitmaakt wie eigenaar is als het om structurele leegstand gaat. Locatie en routing

Locatie wordt als primaire oorzaak gezien achter het ontstaan van leegstand.

Daar waar minder mensen lopen is de locatie van mindere kwaliteit en daarmee wordt de routing ook een belangrijke factor. Toch zijn aanlooproutes, waar minder mensen lopen en de structurele leegstand zich concentreert, nodig voor het goed functioneren van het gehele winkelgebied. Routing kan ook verlegd worden, waarmee aanloopstraten en dus risicogebieden voor structurele leegstand, verschuiven. Volgens de theorie is een trekker in staat de routing te verleggen. Echter, uit de reacties in de diepte-interviews blijkt dat dit in de praktijk niet altijd zo werkt. Een trekker kan namelijk zijn aantrekkingskracht in de loop van de tijd verliezen. De veelzijdigheid van alle winkels bij elkaar zorgt uiteindelijk voor de sterkste aantrekkingskracht. Daar zal dus de routing het sterkst gehandhaafd blijven en de kans op structurele leegstand beperkt zijn. Stedebouwkundige kwaliteit

Stedebouwkundige kwaliteit in een winkelgebied creëert

een bepaalde sfeer die het verblijf in de binnenstad kan veraangenamen en de duur ervan verlengen. Maar als deze sfeer ontbreekt heeft dit niet direct leegstand tot gevolg. Het aanbod van winkels en de functionaliteit van een winkelcentrum zijn van groter belang voor het succes van het centrum. Als echter alle factoren goed samenspelen, zal de aantrekkingskracht, en daarmee ook de omzet, groter zijn.

V

Leegstand in winkelvastgoed Bereikbaarheid en parkeren

Uit de data bleek dat de gemiddelde afstand voor alle

verkooppunten groter is dan voor de punten die incidenteel en structureel leeg staan. De afstand tot de parkeergarage bepaalt niet de kans op leegstand. In de interviews kwam naar voren dat aan de ene kant bereikbaarheid en parkeren als belangrijke factoren worden gezien bij het slagen van een winkelgebied. Als de consument veel moeite moet doen om in een binnenstad te komen, een grote weerstand moet overwinnen, dan konden ze nog wel eens wegblijven. Maar aan de andere kant geldt dat als het verzorgingsgebied goed is en het winkelaanbod is aantrekkelijk, dat de consument ook zonder goede bereikbaarheid en parkeermogelijkheden bereid is te komen. Het omslagpunt waarop de weerstand voor een consument te hoog is voor het doel dat hij of zij wil bereiken, is moeilijk te bepalen. Daarom is de link tussen het ontstaan van structurele leegstand en slechte bereikbaarheid en parkeermogelijkheden niet eenduidig te leggen. Gemeentelijke invloed

Via het ruimtelijk ordeningsbeleid kan de gemeente wel degelijk invloed

uitoefenen op de kans op leegstand. Het is echter niet alleen de gemeente die hier invloed op heeft, van andere partijen in de vastgoedmarkt mag ook verwacht worden dat zij meedenken met het te voeren beleid. De gemeente maakt wel te weinig gebruik van de invloed die zij hebben. Intergemeentelijk overleg zou meer moeten plaatsvinden en beleid moet duidelijk naar buiten toe gecommuniceerd worden. Maar zelfs als het beleid goed lijkt te zijn, dan kunnen andere factoren nog de structurele leegstand veroorzaken. De gemeente kan alleen sturen. Tot slot hebben de respondenten een score op de schaal van 1 tot 5 gegeven aan de bovengenoemde factoren. Kort concluderend kan gesteld worden dat, ondanks onderlinge meningsverschillen over de overige factoren, toch alle partijen de grootste invloed op het ontstaan van structurele leegstand toekennen aan de factor locatie. Deze hangt nauw samen met de routing welke daarmee ook een belangrijke rol krijgt. Daarnaast blijkt het succes of falen van een winkel volgens de respondenten grote afhankelijk te tonen van de algemene economische situatie. Gebleken is dat structurele leegstand zich op bepaalde locaties concentreert, binnen het winkelgebied maar ook tussen de verschillende winkelgebieden. De factor locatie wordt primair als oorzaak aangewezen achter het ontstaan van structurele leegstand. Wanneer er iets mis is met de locatie, wordt de kans op structurele vergroot. De gevleugelde uitspraak van Hilton “Locatie, locatie, locatie” als drie belangrijkste pijlers van de vastgoedmarkt, blijkt met de uitkomsten in dit onderzoek nog steeds van toepassing.

VI


Inhoudsopgave

Pagina

Voorwoord

I

Samenvatting

II

Inhoudsopgave

V

Hoofdstuk 1

Inleiding

1

1.1 Probleem-, doelen vraagstelling

1

1.2 Opbouw

2

Hoofdstuk 2

De onderzoeksaanpak

4

2.1 Soort onderzoek

4

2.2 Grenzen van het onderzoeksgebied

4

2.3 Conceptueel model

6

2.4 Werkwijze en technieken

11

2.5 Definities

13

Hoofdstuk 3

2.5.1 Leegstand

13

2.5.2 Binnensteden en hoofdwinkelgebieden

15

2.5.3 Locatiesegmentatie

16

Algemene indicatoren: economie en beleid als beïnvloedende variabelen

19

3.1 Economisch klimaat, consumentenvertrouwen en koopbereidheid

19

3.2 De detailhandel in Nederland

23

3.2.1 Bestedingen en omzetontwikkelingen 3.2.2 Algemene trends in de detailhandel 3.3 Overheidsbeleid Hoofdstuk 4

`

23 24 25

Leegstandsanalyse

30

4.1 Leegstand van winkelvastgoed in Nederland

30

4.2 Leegstand in alle geselecteerde winkelgebieden

29

4.3 Leegstand naar regio

32

4.4 Leegstand naar provincie

34

4.5 Leegstand naar steden

38

4.6 Leegstand naar locatiesegment

41

4.7 Resumé

42

V

Leegstand in winkelvastgoed Pagina Hoofdstuk 5

Leegstandsvariabelen: een analyse

44

5.1 Nieuwbouw

44

5.2 Winkelaanbod per inwoners

50

5.3 Omvang pand

53

5.3.1 Verdeling over de grootteklassen

54

5.3.2 Verdeling leegstand grootteklasse per locatiesegment

56

5.4 Huurder en branche

60

5.4.1 Type huurder

61

5.4.2 Branche huurder

62

5.5 Huurprijsniveau en type eigenaar

67

5.5.1 Huurprijsniveau

67

5.5.2 Type eigenaar

72

5.6 Locatie en routing

74

5.7 Stedebouwkundige kwaliteit

80

5.8 Parkeren en bereikbaarheid

82

5.9 Overheidsbeleid

86

5.10 Het belang van de factoren

89

Hoofdstuk 6

5.10.1 Scores van de respondenten

90

5.10.2 Meervoudige regressie analyse

93

Conclusie en aanbevelingen

98

6.1 Conclusie

98

6.2 Aanbevelingen

101

Literatuurlijst

95

Bijlagen Bijlage I Bijlage II Bijlage III Bijlage IV Bijlage V Bijlage VI Bijlage VII Bijlage VIII Bijlage IX Bijlage X

Lijst met de steden van de 67 geselecteerde winkelgebieden Interviewvragen Lijst respondenten Belang van verschillende bedrijven en organisaties binnen de (winkel)vastgoedmarkt Praktijkvoorbeeld conflict met gewijzigd PDV/GDV beleid Totale leegstand in de verschillende provincies van 1999 tot en met 2003 Totale leegstand in de 67 geselecteerde steden voor de jaren 1999 tot en met 2003 Vergelijk van de indexcijfers van de 67 geselecteerde steden structurele leegstand in de tijd Tabel van Kendall’s tau Klasseverdeling steden naar inwonertal

VI

Leegstand in winkelvastgoed Bijlage XI Bijlage XII Bijlage XIII

Lijst steden met verhouding aantal m² wvo per inwoner Uitvoer SPSS meervoudige lineaire regressie analyse voor leegstand Uitvoer SPSS meervoudige lineaire regressie analyse voor structurele leegstand

VII


1. Inleiding 1.1. Probleem-, doelen vraagstelling De Nederlandse winkelvastgoedmarkt is aan sterke verandering onderhevig. Het aanbod van winkelruimte is fors toegenomen en de verwachting is dat deze groei door zal blijven gaan. Opvallend is dan dat ondanks deze groei, er echter een leegstand is op de winkelvastgoedmarkt die in april 2003 was opgelopen tot 1,6 miljoen m². Sinds medio 2001 is de totale leegstand aan winkelruimte in Nederland gegroeid met ongeveer 40%, waarmee zo’n 12 duizend verkooppunten gemoeid waren (Locatus, 2003). Dit betekent overigens niet dat de projectontwikkelaar en bouwondernemers minder winkelruimte gaan bouwen. Voor de komende jaren wordt de oplevering van niet minder dan drie miljoen vierkante meter winkelruimte verwacht (NVB, 2003). Zorgelijk voor de detailhandel is het feit dat, volgend op de krimpende economie in 2002, het consumentenvertrouwen sterk is gedaald. De consument is vooral minder snel bereid gebleken grote uitgaven te doen. Daarnaast is door de gebeurtenissen op de (inter)nationale aandelenmarkten de koopkracht van particuliere beleggers aangetast, hetgeen eveneens invloed heeft op het sentiment en de kooplust (CBS, 2003). Verder zijn nog andere factoren van invloed op de winkelvastgoedmarkt en dus ook op de leegstand Ondanks de hierboven genoemde ontwikkelingen blijft het een feit dat het totale aantal winkelmeters per hoofd van de Nederlandse bevolking nog steeds groeit (Locatus, 2003). Aanleiding voor dit onderzoek is het grote aantal winkelmeters wat nog in de planning zit en de mogelijkheid dat dit de leegstand nog verder gaat vergroten. Ook is het de vraag wat de toekomst is voor die winkelpanden die langdurig leegstaan. Om een antwoord op deze vragen te vinden moet onderzocht worden welke de belangrijkste achterliggende oorzaken van leegstand zijn. Deze oorzaken en hun mate van invloed hebben dan een voorspellende waarde voor toekomstige leegstand. Het doel van dit onderzoek is het inzicht in de belangrijkste achterliggende oorzaken van leegstand te vergroten om het risico van leegstand bepalen. Dit doel dient een wetenschappelijk en maatschappelijk belang. Ten eerste is leegstand in winkelvastgoed nog een tamelijk onderbelicht onderwerp in de literatuur, dit in tegenstelling tot de andere sectoren van vastgoed. Zo wordt er bijvoorbeeld jaarlijks een kantorenmonitor uitgebracht door DTZ Zadelhoff en Neprom, waarin het aanbod van kantoorruimte zowel kwantitatief als kwalitatief geïnventariseerd en geanalyseerd wordt. Hierbij wordt ook ingegaan op het aandeel leegstand van de kantorenmarkt en welke oorzaken dit heeft (DTZ Zadelhoff & Neprom, 2003). Het feit dat in de Nederlandse Centrale Catalogus 940 treffers gevonden worden bij de zoekterm ‘woningmarkt’ en slechts 7 treffers voor het

1


zoekwoord ‘winkelmarkt’, geeft het verschil in belang in de literatuur wellicht op praktische wijze weer. Het blijkt dus van wetenschappelijke relevantie om, naast de informatie beschikbaar over andere sectoren in de vastgoedmarkt, ook de leegstand in het winkelvastgoed in kaart te brengen en te analyseren. Daarnaast vormen gebouwen op toplocaties goede beleggingsobjecten. Dit geldt ook voor winkels. De winkelmarkt in Nederland is een eigenzinnige sector binnen het commercieel onroerend goed, die zich minder aantrekt van economische tegenwind. Dit betekent dat de sector een welkome aanvulling is op de portefeuille voor een optimale risicospreiding. Maar ook winkels kennen leegstand met de financiële consequentie dat er huurderving plaatsvindt (NVB, 2003). Leegstand hangt samen met het functioneren van de vastgoedmarkt. Enerzijds is een zekere leegstand noodzakelijk om de markt goed te laten functioneren. Immers, door verhuizingen en de afstemming van vraag en aanbod staat een percentage van de voorraad leeg, ook wel frictieleegstand genoemd. Anderzijds treedt een andere, ernstiger vorm van leegstand op als vraag naar, en aanbod van vastgoed niet op elkaar zijn afgestemd. Dit wijst op een verstoring van het functioneren van de markt (Grootenboer, 1986). Het gebruiksnut en de maatschappelijke relevantie van dit onderzoek is, dat de nieuw gevonden inzichten over leegstand wellicht als ondersteuning kunnen dienen bij toekomstige investeringsbeslissingen van projectontwikkelaars, beleggers en gemeenten. Ook kunnen aanbevelingen voor beleid, dat betrekking heeft op de detailhandel, gedaan worden om de winkelmarkt zo optimaal mogelijk te laten functioneren. Het onderzoeksdoel laat zich daarmee vertalen naar een

probleemstelling die hieronder wordt

uitgesplitst van een hoofdvraag naar verschillende deelvragen. De hoofdvraag in dit onderzoek: “Wat zijn de achterliggende factoren van de leegstand van winkels in binnensteden en hoofdwinkelgebieden?” Om op deze vraag antwoord te kunnen geven zijn een aantal deelvragen opgesteld; Wat wordt verstaan onder leegstand, binnensteden en hoofdwinkelgebieden? Wat is structurele leegstand, hoe groot is die en waar bevindt het zich? Bestaat er een verband tussen leegstand en factoren als: o

Stijging aantal m² aan winkelareaal

o

Routing

o

Omvang en indeling van pand

o

Laatst gevestigde branche en huurder

o

Eigenaar en huurprijsniveau

2


Is er verschil in leegstand tussen regio’s? Is er verschil tussen leegstand van winkelvastgoed in verschillende typen winkelgebieden? De antwoorden op de hierboven geformuleerde vragen worden gezocht binnen een bepaald onderzoekskader. Gepoogd wordt de verschillen in leegstand op diverse ruimtelijke schaalniveaus met behulp van factoranalyse te verklaren. De hoofdlijnen van de te gebruiken methoden, welke in hoofdstuk 2 in detail beschreven zullen worden, zijn een analyse van de data beschikbaar bij Locatus, een reeks diepte-interviews met verschillende partijen in de winkelvastgoedmarkt en een meervoudige regressie analyse om de invloed van een reeks factoren op de leegstand te onderzoeken. Een leeswijzer van het volledige rapport wordt in de volgende paragraaf gegeven. 1.2. Opbouw van het rapport Hoofdstuk 2 beschrijft de grenzen van het onderzoekskader en behandelt de methoden en technieken die als middel dienen bij dit onderzoek. Er wordt eveneens een verklaring en motivering gegeven voor de gekozen onderzoeksafbakening. Daarnaast zal ook het conceptueel model voor dit onderzoek gevormd worden. Op basis hiervan worden een aantal verwachtingen geformuleerd. Tevens worden in dit hoofdstuk de definities van leegstand, binnensteden, hoofdwinkelgebieden en locatiesegmentatie gegeven. In hoofdstuk 3 wordt ingegaan op de huidige algemene economische indicatoren. Het gaat om indicatoren waarvan aangenomen wordt dat ze van invloed zijn op de winkelvastgoedmarkt zoals economisch klimaat, koopbereidheid van de consument, de omzetontwikkeling in de detailhandel en overheidsbeleid. Hoofdstuk 4 is gewijd aan de uitkomsten van het kwantitatieve onderzoek naar totale en structurele leegstand. Vanuit de totale winkelvoorraad in heel Nederland wordt ingezoomd op de omvang van leegstand en structurele leegstand op het niveau van regio, provincie, stad en locatiesegment binnen de geselecteerde winkelgebieden. Eveneens wordt ingegaan op de ontwikkeling van leegstand op de verschillende locaties in de periode van 1999 tot en met 2003. Vervolgens komen in hoofdstuk 5 de, uit onderzoek gebleken, verbanden en oorzaken van factoren achter leegstand aan de orde. Hierbij worden verwachtingen onderzocht aan de hand van literatuur, data en diepte-interviews. Tot slot wordt uit een meervoudige regressie analyse en de diepte-interviews de mate van invloed van de factoren opgenomen. In het laatste hoofdstuk worden hypothesen ad hoc vastgesteld en de conclusies besproken. Tevens worden aanbevelingen voor vervolgonderzoek gedaan.

3


2. De onderzoeksaanpak In dit hoofdstuk wordt het onderzoekskader beschreven. In de eerste paragraaf wordt ingegaan op het soort onderzoek dat toegepast zal worden in dit onderzoek. Daarna wordt in paragraaf 2.2 een beschrijving gegeven van de gekozen onderzoeksafbakening. Paragraaf 2.3 behandelt de methoden en technieken die als middel zullen dienen bij dit onderzoek. Tevens wordt verklaring en motivering gegeven hiervoor. In de daarop volgende paragraaf zullen de definities van leegstand, binnensteden, hoofdwinkelgebieden en locatiesegmentatie geformuleerd worden. Tot slot wordt in paragraaf 2.5 het conceptueel model voor dit onderzoek vorm gegeven. Op basis hiervan worden een aantal verwachtingen opgesteld. 2.1. Soort onderzoek Het gaat bij dit onderzoek om een verkennend onderzoek, ook wel exploratief onderzoek genoemd. Dit onderzoek is het beste te beschrijven als een tussenvorm tussen descriptief en toetsingsonderzoek (de Groot, 1975). Er is voor deze vorm van onderzoek gekozen, omdat er nog weinig over winkelleegstand bekend is. Bij dit soort onderzoek gaat het er vooral om, te ontdekken welke eigenschappen van het onderzoeksobject van belang zijn. Het onderzoeksobject is hier de leegstand van winkels en de relatie met achterliggende oorzaken. De opsporingsoriëntatie die past bij dit soort onderzoek, vraagt om een flexibele onderzoeksopzet. Een strakke opzet die generaliseerbaar is, is hier niet geschikt. Het ontdekken van relevante variabelen staat voorop, waarmee dan vervolgens het onderzochte object, dus de leegstand, kan worden gekarakteriseerd (Segers, 1999). Deze relevante variabelen worden verderop in dit hoofdstuk bij het conceptueel model behandeld. De doelstelling is niet zozeer het veld verkennen en te registreren maar uitdrukkelijk het vormen en selecteren van hypothesen. Er wordt uitgegaan van zekere verwachtingen, maar deze zijn niet in de vorm van scherp gestelde hypothesen vooraf geformuleerd. Het gaat niet zozeer, of niet alleen om een overzicht van ‘wat er is’ (Hoofdstuk 4: leegstandsanalyse), maar tenminste ook om verwachte en te vinden samenhangen, die voor een praktisch doel relevant kunnen zijn (de Groot, 1975). De verwachtingen die gesteld worden, staan beschreven in dit hoofdstuk. Voor de exploratie van mogelijke samenhangen staan allerlei statistische technieken ter beschikking, zoals correlatie-rekening en factor-analyse. Het streven is er dan op gericht vooral die samenhangen voor de hypothesevorming in het oog te houden, die in dit materiaal iets hebben ‘opgeleverd’. Voor een vergelijking van de sterkte of opvallendheid van de verschillende geprobeerde samenhangen, wordt gebruik gemaakt van statistische toetsen. Hierbij moet in het oog gehouden worden dat het ‘hypothesen toetsen’ niet kan in de zin van een strikte kansinterpretatie van de (P-)uitkomsten. In de conclusie zal blijken welke hypothesen ad hoc er vanuit de verwachtingen en na uitvoeren van het onderzoek, geformuleerd kunnen worden (de Groot, 1975).

4


2.2. Grenzen van het onderzoeksgebied Een winkel ontleent een belangrijk deel van zijn kwaliteit aan zijn locatie en dus ook aan het winkelgebied waar het gevestigd is. Dit onderzoek zal zich richten op de binnensteden en hoofdwinkelgebieden in Nederland. In deze gebieden, op de verspreide bewinkeling na, bevindt zich het grootste aandeel winkelvoorraad (Locatus, 2003). Hiermee valt samen dat ook een groot deel van beleggingsportefeuilles bestaat uit winkels uit de centrale winkelgebieden. Het directe beleggingsresultaat, de huuropbrengsten, is hier ook het hoogst. De grote waarde voor beleggers van winkels in de binnensteden geldt ook als argument om het onderzoek hier op te concentreren. De reden waarom niet gekozen is voor de verspreide bewinkeling is, dat winkels niet meer weg te denken zijn uit het verstedelijkte landschap en dominant aanwezig zijn in de binnenstad. Een groot deel van de aantrekkingskracht van de Nederlandse binnensteden hangt af van het daar gevestigde winkelapparaat (Boekema et al, 1996). Daar valt aan toe te voegen dat Locatus de beschikking over passantentellingen heeft in deze gebieden, die gebruikt kunnen worden bij het onderzoek. Met deze passantentellingen kan bepaald worden of een winkelpand langs een drukke of minder drukke passantenstroom ligt. Zoals reeds eerder gezegd ontleent een winkel een belangrijk deel van zijn kwaliteit aan de locatie, wat samenhangt met de hoeveelheid passanten dat langs zijn etalage loopt. Echter, er zijn geen passantentellingen gedaan in de verspreide bewinkeling en wel in de binnensteden en hoofdwinkelgebieden. Kort concluderend, het feit dat winkels in de binnensteden van Nederland zo’n prominente rol spelen, dat de belangrijkste beleggings- en investeringsvraagstukken hier geconcentreerd zijn en de aanwezigheid van passantentellingen in de binnensteden, hebben er voor gezorgd dat dit onderzoek zich richt op deze centrale winkelgebieden. Bij het gebruik van de gegevens uit het volledige winkelbestand van Locatus zal een selectie van winkelgebieden worden gemaakt. Het winkelbestand waarmee gewerkt wordt is de extractie uit de Locatusdata van september 2003. Gekozen wordt voor de ondergrens van winkelgebieden met 300 winkels of meer. Dit om het onderzoeksgebied te specificeren op de hoofdwinkelcentra van de eerste orde en zo aan te sluiten bij de definitie van hoofdwinkelcentra zoals E.J. Bolt (1995) die in ‘Productvorming in de detailhandel’ beschrijft. Deze definitie wordt in paragraaf 2.4.2 uitgebreid behandeld. Daarnaast heeft, zoals hiervoor al gezegd, Locatus de beschikking over passantentellingen die gebruikt kunnen worden bij het onderzoek. Echter, de passantentellingen zijn alleen compleet voor winkelgebieden met 300 winkels of meer. De keuze voor de grens van dit onderzoek heeft dus een praktische achtergrond en is gebonden aan de beschikbaarheid van data. Uit de definitie van Locatus (2003), die ook in paragraaf 2.4.2 wordt behandeld, volgt dat in de database onder

5


binnensteden

wordt

verstaan

de

winkelgebieden

met

meer

dan

400

winkels.

Hoofdwinkelgebieden bevatten 100 tot 400 winkels. Het resultaat van de selectie uit het databestand van winkelgebieden die 300 of meer winkels bevatten, zijn 67 steden met hoofdwinkelcentra van de eerste orde (zie Bijlage I). Dit zijn dus, volgens de definitie van Locatus (2003), in ieder geval altijd ‘binnensteden’ en een deel van de ‘hoofdwinkelgebieden’. Vervolgens worden de bestanden van 1999 tot en met 2003 van Locatus gebruikt om de ontwikkeling van leegstand in de tijd in beeld te brengen. De exacte populatie steden (en dus ook panden) zoals die geselecteerd zal worden, wordt uit de bestanden 1999 tot en met 2002 gehaald. Immers, winkelgebieden in steden groeien ten opzichte van elkaar. De grensgebieden worden dus niet opnieuw per jaar bepaald worden want dan zou een andere selectie steden kunnen ontstaan. Op deze manier wordt in het gehele onderzoek dezelfde populatie behandeld, wat ten goede komt aan de conclusies. Kanttekening dient geplaatst te worden bij de beschrijving van de ontwikkeling in de jaren van de leegstand. Hierbij kan alleen ingegaan worden op het aantal units dat leegstaat en niet op het winkelvloeroppervlak. Dit, omdat er in het bestand van Locatus geen gegevens wat betreft winkelvloeroppervlak van leegstand zijn van vóór 2003. Een groot deel van de aantrekkingskracht van de Nederlandse binnensteden hangt af van het daar gevestigde winkelapparaat. Maar de publieksfunctie van de binnenstad bestaat uit meer dan alleen detailhandel. Horeca, culturele voorzieningen en allerlei vormen van vrije tijdsfuncties zijn ook prominent aanwezig in de binnenstad (Boekema et al, 1996). Daarom is niet gekozen om uitsluitend de detailhandel te behandelen in dit onderzoek. De branches 0 tot en met 6 worden meegenomen en alleen branche 9 wordt uitgesloten. Branche 9 bevat overige activiteiten, zoals gebouwen met als functie onder andere woning, kantoor en overheidsgebouw. Daarmee valt dit vastgoed buiten de sector winkelvastgoed en zodanig niet van belang in dit onderzoek. De branches 0 tot en met 6 bevatten de leegstand (branche 0), detailhandel (branche 1 t/m 3), transport & brandstoffen (branche 4), horeca (branche 5) en diensten (branche 6). Tot slot dient een kanttekening geplaatst te worden bij het winkelgebied van Eindhoven. In de selectie van de winkels in de binnenstad van Eindhoven zal het Piazza Centrum in Eindhoven niet worden meegenomen. Het gaat bij dit centrum om een uitzonderlijk voorval waar het volledige nieuwbouwproject al verhuurd is maar opgenomen is in het databestand onder leegstand. Met dit grote aantal units en nog meer vierkante meters w.v.o. wordt een vertekend beeld gegeven van de leegstand in Eindhoven, aangezien het nieuwe Piazza centrum al bijna volledig verhuurd is. Van de 24.000 m² winkels was bij de start van de bouw 90% verhuurd, aan

6


nationale en internationale bedrijven (o.a. Zara, Mexx, Esprit, H&M, Perry Sport, Mediamarkt en ICI Paris XL) (William Properties, 2003). 2.3. Conceptueel model en verwachtingen vooraf In deze paragraaf worden het conceptueel model en de daaruit af te leiden verwachtingen behandeld. Allereerst zal het conceptueel model beschreven worden. Daarna volgen de verwachtingen die nauw samenhang vertonen met het model. Het opgestelde conceptueel model kan gezien worden als een dynamisch proces van de winkelvastgoedmarkt. Het is niet te doen om alle verschijnselen en alle mogelijke gezichtshoeken die met leegstand van winkelvastgoed te maken hebben, in dit onderzoek te betrekken. Zodoende is er met behulp van het conceptueel model een selectie gemaakt. In figuur 4.2 is het model af te lezen. Centraal staat de leegstand van een winkel, waar acht factoren direct of indirect verband mee houden. Deze factoren beïnvloeden of worden beïnvloed door diverse elementen in de winkelmarkt, in dit onderzoek worden dit partijen genoemd. De partijen beïnvloeden dus direct of indirect via de factoren de leegstand van winkelvastgoed. Het gaat bij de relaties tussen de factoren, partijen en het onderzoeksobject overigens om verwachte relaties. Uit het onderzoek moet nog blijken of die relaties in feite al dan niet aanwezig zijn (Segers, 1999). De keuze voor de geselecteerde partijen en factoren is uit literatuur over de winkelmarkt te herleiden. Zo wordt in het boek van Van Gool, Jager en Weisz (2001) ‘Onroerend goed als belegging’ de vraag naar winkelvastgoed bepaald door afzet- en winstmogelijkheden op een locatie, in het model vertaald naar ‘Omzet’. De vraag is afkomstig van grootwinkelbedrijven en individuele winkeliers en dit is in het model de ‘Retailer’. De vraag wordt in grote lijnen door de volgende factoren bepaald en opgenomen in het model als: -

consumentengedrag, in het model ‘Consument’

-

koopkracht die bepaald wordt door de heersende economische situatie, in het model ‘Algemene economische situatie’

-

bevolkingssamenstelling, in het model ‘Consument’

-

concurrentie binnen het verzorgingsgebied en van andere winkelgebieden, in het model ‘concurrentie’

-

aantrekkelijkheid van het winkelgebied, in het model ‘stedebouwkundige kwaliteit’

Het aanbod op de winkelmarkt wordt bepaald door beleggers respectievelijk de ontwikkelaar, vandaar de partij ‘Eigenaar/Belegger’ in het model. Dit aanbod wordt beïnvloed door de factoren huurwaardeontwikkeling en de beschikbare ruimte, in het model vertaald met respectievelijk ‘huur’ en ‘nieuwbouw’ (Van Gool et al, 2001).

7


In ‘Productvorming in de detailhandel’ van Bolt (1995) worden nog een aantal factoren genoemd die de winkelmarkt beïnvloeden: -

locatie van een winkel binnen een centrum, in het model ‘locatie’

-

de grootte van het pand, in het model ‘omvang pand’

-

de branchesamenstelling, in het model wordt dit bij de ‘Retailer’ gevoegd

-

het ruimtelijk ordeningsbeleid, in het model weergegeven door ‘nieuwbouw’ en ‘stedebouwkundige kwaliteit’. De partij die dit beleid voert is de overheid, dus vandaar ‘Gemeente’ in het model.

-

Verkeers- en parkeerbeleid, in het model ‘parkeren en bereikbaarheid’

Bij exploratief onderzoek wordt uitgegaan van zekere verwachtingen en is gericht op het vinden van bepaalde soorten samenhangen. Deze verwachtingen worden vooraf gesteld en zijn niet in de vorm van scherp gestelde (toetsbare) hypothesen geformuleerd. Deze scherp gevormde hypothesen worden achteraf opgesteld: hypothese ad hoc. Om te beginnen, wordt de verwachte samenhang van de factoren op leegstand beschreven. De algemene economische situatie heeft invloed op de relatie tussen consument en omzet. Deze bepaalt het bestedingsbedrag door middel van het besteedbaar inkomen. Daarnaast wordt de relatie ook beïnvloed door de mate van concurrentie. De huurhoogte is van invloed op de relatie van de omzet met de leegstand. De huur wordt namelijk in mindering gebracht op de omzet en bepaalt daarmee mede de marge die overblijft. Hoe hoger de huur, des te lager de winst. De huur kan ook de gebruiker van het pand bepalen. Een beginnende ondernemer kan vaak niet een hoge huur betalen dit terwijl een grootwinkelbedrijf dat over het algemeen wel kan. De omzet is, door middel van de gestelde winstmarges en de huur, van invloed op de leegstand. Een hoge omzet kan ervoor zorgen dat een gebruiker een hoge winst heeft en tevreden is met zijn winkel. Een lage omzet kan echter de kans op leegstand vergroten. Omvang pand bepaalt mede de huur. De huur wordt namelijk betaald per vierkante meter en de mate van courantheid van de omvang. Een lang en smal pand, de zogenaamde pijpenla, is minder courant dan een pand met een gevel van 7 meter en een groot oppervlak. Men is bereid meer huur te betalen voor een courant pand. Daarnaast zorgt het aantal vierkante meters ook voor ruimte voor het assortiment van de retailer. De omzet is afhankelijk van het assortiment wat aangeboden wordt en de verkoop daarvan. De locatie is van invloed op de hoogte van de huur. Op de ene locatie wordt een hogere huur per vierkante meter betaald dan op andere, afhankelijk van de vraag naar dat type locatie.

8


De locatie houdt verband met de routing, een consument kan er voor kiezen zijn routing aan te passen om een bepaalde aantrekkelijke locatie aan te kunnen doen. De locatie heeft een directe invloed op de leegstand. Als een locatie verlaten wordt dan staat het pand leeg. De kans dat een locatie verlaten wordt is afhankelijk van de invloed van andere factoren op de locatie. Voor routing geldt de invloed op locatie dat de routing (en dus de consument) er wel respectievelijk niet langs loopt. De routing van de consument is van invloed op de omzet, want hoe vaker een winkel gepasseerd wordt des te groter is de kans dat een consument naar binnen gaat en aankopen doet. De stedebouwkundige kwaliteit van een omgeving is van invloed op de aantrekkelijkheid van een locatie en daarmee ook op de routing van de klant. Een aantrekkelijk gebouw of winkelpassage nodigt uit om te bezoeken en kan de routing van consumenten verleggen. Nieuwbouw heeft als relatie met de routing dat de consument de routing kan aanpassen om het nieuwbouwproject te kunnen bezoeken. Daarnaast kan nieuwbouw de stedebouwkundige kwaliteit van een winkelgebied verbeteren en op die manier consumenten trekken. Bereikbaarheid en parkeren hebben invloed op de loop van de consumenten. Waar een parkeerplaats is, begint en eindigt de winkeltrip van een consument die met de auto is gekomen. De bovengenoemde factoren kunnen in grote mate of in mindere mate hun invloed uitoefenen op leegstand. Verwacht wordt dat er zeker een verschil zal bestaan hierin. Als gekeken wordt naar de theorie van Christaller dan wordt zijn uitgangspunt dat, om in de detailhandel een artikel rendabel aan te kunnen bieden, een bepaald(e) vraagniveau (omzet) noodzakelijk is. De verwachting die naar aanleiding van deze theorie geformuleerd kan worden, is dat leegstand de meeste invloed zal ondervinden van factoren als bestedingen en omzet, aanbod van winkels en algmene economische situatie. Vervolgens wordt gekeken naar de verschillende partijen die zo hun verwachte invloed hebben op de factoren en de leegstand. De consument is van invloed op de omzet door de mate waarin het inkomen besteed wordt in een winkel. De samenhang tussen routing en de consument is dat alle individuele consumenten samen de passantenstroom, oftewel de routing, vormen.

9


Figuur 2.1 Conceptueel model

Algemene economische situatie

Concurrentie

Retailer

Consument

Omvang pand

Huur

Leegstand Omzet

Eigenaar/Belegger

van winkels

Locatie

Routing

Nieuwbouw

Stedebouwkundige kwaliteit van omgeving

Gemeente

Parkeren en bereikbaarheid

10


De directe invloed van de retailer op leegstand is, wanneer een ondernemer te oud is om zijn zaak nog draaiende te houden en geen opvolger kan vinden. Daarnaast kan een retailer ook zijn omzet vergroten door zijn bedrijfsvoering. Onderdeel daarvan kunnen extra services en aanbiedingen zijn. De retailer houdt verband met de locatie omdat hij met zijn formule een bepaalde locatie extra aantrekkelijk kan maken. Zo’n retailer wordt ook wel trekker genoemd (Bolt, 1999). De eigenaar/belegger is van invloed op de huur, hij bepaalt de hoogte ervan. Daarnaast bepaalt hij ook de gebruiker. Hij zal hoogstwaarschijnlijk de huurder nemen waarbij het minste rendementsrisico wordt gelopen. De gemeente beïnvloedt het parkeren door de locaties daarvoor aan te wijzen en de parkeertarieven te bepalen. Van belang in dit onderzoek zal niet alleen de leegstand zijn, maar vooral ook de langdurige leegstand, oftewel de structurele leegstand. De vraag is nu welke van deze factoren en in welke mate er voor zorgen dat een pand langer leeg blijft staan. In hoofdstuk 5 worden per factor de verwachte samenhangen naar aanleiding van gevonden literatuur weergegeven. Tot zover de verwachtingen ten opzichte van de diverse factoren en partijen. Naast deze invloeden kunnen er ook verwachtingen geformuleerd met betrekking tot het voorkomen of ontbreken van leegstand op verschillende ruimtelijke schaalniveaus. Naar aanleiding van de Locatus-data en overige beweringen over leegstand die reeds gepubliceerd zijn in het NVB Thermometer Winkels 2003 kunnen een aantal verwachtingen geformuleerd worden met betrekking leegstand op ruimtelijk schaalniveau. De provincies Limburg, Drenthe en Overijssel hebben een bovengemiddelde leegstand. Naar aanleiding van deze uitkomsten over totale incidentele leegstand in alle winkelgebieden, wordt wel verwacht dat in de provincie Limburg ook de (structurele) leegstand voor de hoofdwinkelgebieden het hoogst zal zijn. In de NVB Thermometer wordt tevens gesteld dat de kloof tussen goede en slechte locaties groeit. Op A1- locaties zou gebrek aan goede winkelpanden zijn, terwijl op mindere locaties (B en C locaties) sprake is van oplopende leegstand. Uit de analyses zal vervolgens moeten blijken of deze verwachtingen ten opzichte van ruimtelijke concentraties van leegstand, blijken uit te komen. 2.4. Werkwijze en technieken Er zal op zowel kwalitatieve en kwantitatieve wijze onderzoek gedaan worden. Voor het kwantitatieve gedeelte van het onderzoek zal vooral de databank van Locatus van essentieel belang zijn. Het afnemen van diepte-interviews gaat het kwalitatieve onderzoek invullen.

11


De selectie van de populatie, volgens bovenstaande randvoorwaarden, wordt uitgevoerd met het computerprogramma Microsoft Access. Voor de analyse van het geselecteerde databestand zal gebruik gemaakt worden van SPSS 11.5 for Windows en Microsoft Excel 2000. De ontwikkeling van leegstand in de tijd is met de Locatus bestanden van 1999 tot en met 2003 in beeld te brengen voor de 67 geselecteerde winkelgebieden. Om er achter te komen welke panden structureel leeg staan zal er gekeken worden naar de jaren 2001, 2002 en 2003. De definitie van structurele leegstand wordt in paragraaf 2.4.2 behandeld. Een koppeling wordt gemaakt met een bestand van meer dan twee jaar daarvoor om uiteindelijk een populatie van winkelpanden over te houden die structureel leegstaan. Voor het bestand van 1999 geldt dat het gekoppeld zal worden aan het bestand van 2001. Hetzelfde geldt voor het bestand van 2002 met het enige verschil dat dat bestand gekoppeld wordt aan het bestand van 2000. Tot slot is het bestand van 2003 gekoppeld aan dat van 2001 zodat precies die panden overblijven die in 2001 leeg stonden en in 2003 nog steeds. Om te kunnen bepalen wat de invloed van een toename van het aantal winkelmeters in een winkelgebied is op de leegstand, wordt gebruik gemaakt van het register van de Nederlandse Raad van Winkelcentra 2002. Er zal een selectie worden gemaakt van nieuwbouwprojecten uit het register. Daarbij is uitgegaan van de 67 geselecteerde steden en het daar gerealiseerde aantal vierkante meters nieuw w.v.o. in 1999 en 2000. Via het NRW bestand worden de nieuwbouwprojecten gekozen die in 2001 geopend zijn. Met een set steden wordt vervolgens gekeken of er samenhang is tussen de mate van toevoeging van nieuw winkelareaal en de hoogte van de leegstand. Het verband met de hoogte van de huur en de leegstand wordt bepaald met de hulp van huurprijscijfers van DTZ Zadelhoff. Met een set van 10 straten in 10 verschillende maar vergelijkbare steden wordt gekeken of er een correlatie te vinden is tussen de hoogte van de huur en de omvang van de leegstand. De oorzaken van en verbanden met leegstand zullen daarnaast ook door analyse van de Locatusbestanden en diepte-interviews verkregen moeten worden. De diepte-interviews zullen worden gehouden met diverse partijen binnen de winkelvastgoedmarkt. Deze deskundigen worden in de praktijk zodanig geconfronteerd met de winkelmarkt, dat zij een goede omschrijving kunnen geven van de mate van invloed die bepaalde factoren hebben op leegstand. De respondenten worden onderverdeeld in 4 groepen, namelijk ‘deskundigen’, ‘beleggers, ‘retailers’ en ‘gemeente’. Voor de eerste drie groepen wordt telkens van vijf personen interviews

12


afgenomen. Van de gemeente worden er slechts twee benaderd, dit omdat het werkveld van één gemeente zich niet over Nederland uitstrekt. De gemeente waar een interview zal worden afgenomen, zal een opvallende ontwikkeling met betrekking tot leegstand moeten kennen. Eén gemeente wordt geselecteerd op het feit dat het een hoge structurele leegstand kent en een andere gemeente waar de structurele leegstand in de tijd is afgenomen. De groep van ‘deskundigen’ zal bestaan uit personen die vanuit de praktijk waarin ze werken, veel te maken hebben met de winkelmarkt, maar niet behoren tot de andere drie groepen. De groep van ‘beleggers’ kent professionele beleggers met een hoog percentage winkelvastgoed in de portefeuille. Voor de groep van ‘retailers’ geldt dat het hier om ketenbedrijven gaat, omdat hun werkveld en blik zich over geheel Nederland uitstrekken. De interviewvragen zullen betrekking hebben op de genoemde factoren en hun relaties met de leegstand, zoals die in het conceptueel model voorkomen. Daarnaast zullen een aantal uitkomsten van de leegstandsanalyse in Nederland, voorgelegd worden en om de opinie hierover gevraagd worden. In bijlage II en III zijn de interviewvragen en een lijst met de respondenten opgenomen. In bijlage IV staan diverse top tien lijsten gegeven met bedrijven of instellingen. Dit geeft het belang van het bedrijf op de (winkel)vastgoedmarkt weer. Alle respondenten zijn gekozen uit bedrijven, die voorkomen in één van de top tien lijsten. De functies die deze personen binnen het bedrijf bekleden, moeten gerelateerd zijn aan winkelvastgoed. Tot slot zal met behulp van een meervoudige regressie-analyse worden gekeken in welke mate onafhankelijke variabelen de afhankelijke variabele van leegstand weten te verklaren. Bepalend hiervoor is of de variabelen weergegeven kunnen worden op ratio schaal. Bij een lineaire meervoudige regressie wordt een analyse gedaan waarbij gekeken wordt welke variabele nu de meeste variatie in de leegstand en structurele leegstand verklaart. Met andere woorden, welke variabele is statistisch gezien de meest verklarende factor achter leegstand (Huizingh, 1999. 2.5. Definities In deze paragraaf wordt ingegaan op de verschillende definities die van belang zijn voor het onderzoek. Het gaat hierbij om de definitie van leegstand, binnensteden en hoofdwinkelgebieden, en locatiesegmentatie. 2.5.1.

Leegstand

Het onderzoeksobject in dit onderzoek is de leegstand. Maar wat is nu precies leegstand? Uit de literatuur blijkt dat er verschillende vormen van leegstand zijn. Frictieleegstand, ook wel mutatieleegstand, is de leegstand die tijdelijk voorkomt uit bedrijfsverhuizingen, waarbij de achtergelaten ruimte maximaal één jaar leegstaat. Het

13


afsluiten van een nieuwe huurovereenkomst wordt niet als probleem gezien (Van Gool et al, 1999). Aanvangsleegstand, ook wel aanloopleegstand genoemd, is leegstand die ontstaat aansluitend na nieuwbouw of renovatie en waarvan de opleveringsdatum aan het eind van de meetperiode niet meer dan twee jaar geleden is geweest (ROZ-IPD, 1996). Langdurige leegstand is de leegstand die aan het eind van de meetperiode tussen de één en twee jaar beloopt (ROZ-IPD, 1996). In dit onderzoek zullen de leegstandsperioden van frictieleegstand, aanvangsleegstand en langdurige leegstand bij elkaar worden genomen. Wanneer de leegstand langer duurt dan de hierboven beschreven perioden, is er een andere vorm van leegstand ontstaan, namelijk structurele leegstand. Structurele leegstand is leegstand die aan het eind van de meetperiode langer dan twee jaar beloopt (ROZ-IPD, 1996). Omdat in het onderzoek het databestand van Locatus van essentieel belang is, is het goed te weten hoe leegstand in dat bestand geregistreerd wordt. Uitgangspunt van het registratieproces van Locatus is, dat in het basisbestand alle consumentgerichte, commerciële activiteiten van Nederland worden geregistreerd en bijgehouden. Leegstaande of in verbouwing zijnde winkelpanden worden ook in het bestand van Locatus opgenomen. Naar de definitie van Locatus is een winkel een winkel indien er een winkel in zit. Dat klinkt eenvoudig maar toch is in het veld moeilijk te bepalen wat nu een winkelpand is. In het bestand van Locatus worden alle publiek toegankelijke ruimten met aldaar gevestigde consumentgerichte activiteiten bijgehouden. Indien een pand in het bestand van Locatus als (leegstaand) winkelpand beschreven staat, maar bij een controle geen detailhandels- of horecabestemming meer heeft en bijvoorbeeld inmiddels bewoond wordt, dan worden de gegevens van dit pand uit het bestand verwijderd. Een winkelpand wordt als leegstaand geregistreerd indien het pand niet meer als winkel in gebruik is en daadwerkelijk leeg staat, of dat op het pand staat aangegeven dat het te koop of te huur is en op dat moment niet meer als winkel in gebruik is. Leegstaande panden op industrieterreinen worden alleen geregistreerd indien er een winkel heeft gezeten. Leegstaande winkelpanden die niet in een winkelgebied liggen, worden alleen in het bestand van Locatus opgenomen indien er ‘te koop’ of ‘te huur’ op staat. Van deze leegstaande panden wordt een redelijke schatting van het brutovloeroppervlak (b.v.o) gemaakt of het winkelvloeroppervlak (w.v.o.) van de laatst gevestigde winkel aangehouden. Het brutovloeroppervlak van een gebouw is de som van de oppervlakten per etage inclusief de buitenmuren. In de Locatus Verkenner, het computerprogramma waarin het databestand van Locatus kan worden geopend, wordt het b.v.o. verminderd met 15% om tot een redelijk

14


verhuurbaar vloeroppervlak te komen. Nadrukkelijk wordt nog vermeld dat bij het bepalen van de ‘leegstandsmeters’ bijna altijd sprake is van een schatting (Locatus, 2003). 2.5.2.

Binnensteden en hoofdwinkelgebieden

In deze subparagraaf wordt allereerst de definitie van de belangrijkste winkelgebieden behandeld. De winkelcentra in Nederland worden door Bolt (1995) gerangschikt naar economische en consumentgebonden motieven en met de zienswijze van Christaller als uitgangspunt. Het totale winkelbestand is bij de grotere woonplaatsen onder te verdelen in: -

het stads- of dorpscentrum

-

de winkels in de overige wijken en buurten en ook de buiten het stads- of dorpscentrum perifeer gelegen winkelvoorzieningen.

De grootste concentratie van winkels doet zich in het hoofdwinkelcentrum voor. Vestigingen die binnen dit centrum voorkomen hebben een verzorgingsfunctie voor de gehele bevolking van de woonkern en vervullen vaak ook nog een bovenlokaal verzorgende rol. De overgang tussen het hoofdwinkelcentrum en het overige centrumwinkelapparaat is niet altijd gemakkelijk aan te duiden. Tot het hoofdwinkelcentrum worden alle stads- en dorpsstraten gerekend die een min of meer aaneengesloten front met centrumvoorzieningen hebben, waarbij meer dan 50% van de totale gevellengte door winkelpanden wordt ingenomen. De non-foodsector neemt bij de winkels een dominante positie in. Van belang voor dit onderzoek zijn de hoofdwinkelcentra omdat het grootste deel van het winkelbestand

hier

wordt

aangetroffen

en

de

belangrijkste

beleggings-

en

investeringsvraagstukken hier geconcentreerd zijn. Bolt (1995) maakt onderscheid in hoofdwinkelcentra van de eerste en de tweede orde. De hoofdwinkelcentra van de eerste orde worden onderverdeeld in grote gewestelijk verzorgende hoofdcentra en kleine gewestelijke verzorgende hoofdcentra. Kenmerkend voor de grote gewestelijk verzorgende centra is dat zij de consumenten met 500 à 750 winkels grote vergelijkingsmogelijkheden wat betreft een veelheid van artikelen te bieden hebben. In de belangrijkste straten vallen vooral de vele grootwinkelbedrijven op. De ‘kleine’ gewestelijke verzorgende centra bieden de consumenten met zo’n 350 à 500 winkels evenzo een groot gevarieerd aanbodpakket. Een belangrijke reden om ook deze gewestelijke verzorgende centra tot de categorie hoofdwinkelcentra van de eerste orde te rekenen, is dat dezelfde grootwinkelbedrijven in de belangrijkste winkelstraten voorkomen. De volgende categorie van winkelgebieden wordt gevormd door de hoofdwinkelcentra van de tweede orde, waar zo’n 150 à 200 winkels de consumenten bedienen (Bolt, 1995). Dit onderzoek zal zich niet gaan richten op deze laatstgenoemde categorie omdat het zich wil concentreren op de belangrijkste winkelgebieden. Dat zijn in dit geval de hoofdwinkelcentra van de eerste orde.

15


De definitie die Locatus hanteert is ook van belang om het aandeel van het onderzoeksgebied in de totale winkelvoorraad in Nederland helder te analyseren. Deze definitie is tot stand gekomen in samenspraak met het Hoofdbedrijfschap Detailhandel. De gedefinieerde onderverdeling van winkelgebieden werd als de meest logische beschouwd. Aan de hand hiervan wordt in het databestand gebruik gemaakt van de volgende typen winkelgebieden: Centrale winkelgebieden bestaan uit: o

Binnensteden (meer dan 400 winkels in de detailhandel)

o

Hoofdwinkelgebieden (tussen de 100 en 400 winkels)

o

Grote Kernverzorgende winkelgebieden, het gaat hier om centra met minder dan 100 maar meer dan 50 winkels.

o

Kleine Kernverzorgende winkelgebieden, het gaat hier om centra met minder dan 50 winkels.

De overige winkelgebieden bestaan uit: o

Stadsdeelcentra, een stadsdeelcentrum is een aanvulling op een binnenstad of een hoofdwinkelcentrum. Het zijn centra met 50 tot 100 winkels in de detailhandel.

o

Wijkcentra (groot), deze bestaat naast een binnenstad, hoofdwinkelcentrum of kernverzorgende winkelgebieden en heeft 25 tot 50 winkels.

o

Wijkcentra(klein), deze centra hebben een specifieke ondersteunende functie. Tot een klein wijkcentrum worden enerzijds winkelconcentraties gerekend met 5 tot 10 winkels en 2 of meer supermarkten. Anderzijds worden hiertoe centra gerekend met 10 tot 25 winkels.

o

Buurtcentra, minimaal 5 winkels en maximaal 9 winkels.

o

Grootschalige concentraties, dit zijn concentraties met 5 of meer winkels met een gemiddeld winkelvloeroppervlak per winkel van minimaal 500 m².

2.5.3.

Locatiesegmentatie

Er wordt bij het onderzoek ook gekeken naar de leegstand op het niveau van locatiesegment binnen het winkelgebied. In de literatuur wordt gesproken over A-1, A-2, B en C locaties. De locatiesegmentatie die in dit onderzoek gebruikt wordt, is gebaseerd op de definitie die Locatus hiervoor hanteert. Deze is wel degelijk geïnspireerd door de definities gegeven in de literatuur en komt voort uit de gedane passantentellingen. Allereerst zal dus de definitie die Bolt hanteert beschreven worden. Uiteindelijk zal in dit onderzoek wel gebruik worden gemaakt van de definitie van Locatus omdat deze als grote voordeel heeft dat het objectiveerbaar is. Desondanks is het wel interessant om een beeld te schetsen van de bredere context van locatiesegmenten met

16


behulp van de definiëringen van Bolt. Tot slot zal de locatiesegmentatie volgens Locatus uiteengezet worden. Volgens Bolt (1995) is de A-1 stand dat deel van het winkelbestand gelegen binnen het hoofdwinkelcentrum, dat sterk geconcentreerd is tussen belangrijke trekkers (bijvoorbeeld Bijenkof, Hema en Hennes & Mauritz) aan een tweezijdig bewinkelde voetgangersstraat. Het gaat hier om een winkelbestand waarvan het beeld wordt bepaald door (vooral landelijk) opererende filiaal- en franchisebedrijven. Met name bedrijven uit de textiel- en schoeiselbranche zijn hier veelvuldig gevestigd. Opvallend is ook de aanwezigheid van een steeds groter aantal parfumerieën en drogisterijen op A-locaties. Tussen de grote trekkers manifesteren zich tal van subtrekkers. Kenmerkend is het efficiënt opererende bedrijfstype dat, gekoppeld aan relatief hoge omzetten per m², relatief hoge huren betaalt. Een van de aspecten die de hoogte van de huur beïnvloeden is de mate van schaarste. Is de winkelstraat met een A-1 karakteristiek relatief kort dan zet dat extra druk op de hoogte van de huurprijs. De hoge huur in A-1 winkelstraten is met name vastgesteld op basis van de ligging in een centrumgedeelte en de lokale passantenintensiteit in het gebied (Bolt, 1995). Een A-2 kwalificatie krijgt dat deel van het hoofdwinkelcentrum dat direct aansluit op de A-1 locatie en gelegen is in een straat met een sterk aaneengesloten winkelfront (tweezijdig) dat wordt gedomineerd door het filiaal- en franchisebedrijf. Opvallend is ook de aanwezigheid van gespecialiseerde foodzaken. De winkels zijn gevestigd aan een voetgangersgebied dat, ten opzichte van het drukste deel van het (lokale) A-1 gebied (index=100), een passantenindex heeft van 80 à 45. Bij een winkelstraat die alleen toegankelijk is voor voetgangers, is het zogenaamde ‘zig-zag-winkelen’ (naar winkels aan de beide zijden van de straat) mogelijk. Door een rijweg (of door een plein) wordt deze mogelijkheid echter aangetast of onmogelijk gemaakt (Bolt, 1995). Een B-locatie is volgens Bolt (1995) te definiëren als dat deel van het winkelcentrum, dat goed aaneengesloten is en gelegen is aan voetgangersdomeinen of winkelerven van het winkelbestand. Er bevinden zich hier weinig bekende subtrekkers en er komt verhoudingsgewijs veel gespecialiseerd midden- en kleinbedrijf voor. Ook hier vormen de textielbedrijven de dominante branche. De B-locatie is een geliefde vestigingsplaats geworden voor horecabedrijven, uitzendbureaus,

reisbureaus,

winkels

met

huishoudelijke-

en

geschenkartikelen

en

juweliersartikelen/bijous. Onder de B-kwalificatie valt ook een straat die aansluit op een andere hoofdwinkelstraat met rijdend verkeer. Hier en daar vindt clustering van bedrijven uit één branche plaats. In deze straten gelden voetgangersindices, ten opzichte van het drukste deel van het (lokale) A-1 gebied (index=100), van 45 à 10.

17


C-locaties zijn die straten, binnen de eerder genoemde centra, met veelal rijdend verkeer waarbij de gevestigde panden nogal eens een sterke functiemenging laten zien. Deze straten liggen vaak in de binnenstedelijke randzone en hebben naast een eigen functie ook een aanloopfunctie ten opzichte van straten van hogere orde. De voetgangersintensiteit is laag, de index is 15 à 5. Cstraten worden vaak bezocht met een van tevoren vastgestelde voorziening als doel. De locatie hiervan vormt de plaats waar, indien mogelijk, geparkeerd wordt, maar kan ook het uiterste punt vormen van de looproute (Bolt, 1995). Tot dusver de definiëring van locatiesegmenten volgens Bolt. De segmentatie die in dit onderzoek gebruikt is, is op basis van de definitie die Locatus hiervoor hanteert. Deze is wel degelijk geïnspireerd door de definities gegeven in de literatuur, maar is wel vereenvoudigd. Deze versimpeling van de definitie van Bolt (1995) maakt dat hij in de praktijk beter toepasbaar en objectiveerbaar is en zodoende ook gebruikt wordt in dit onderzoek. De definities volgens Locatus komen voort uit de gedane passantentellingen. Een locatie wordt gerekend tot een A1 locatie indien het aantal passanten op die plek 75 tot 100 % bedraagt van het aantal passanten geteld op de drukste plek. Voor A2, B en C locaties geldt respectievelijk dat er 50 tot 75 %, 25 tot 50% en 10 tot 25 % van het aantal passanten geteld op de drukste locatie, gepasseerd moeten zijn. De overige locaties die buiten deze categorieën vallen worden in de segmentatie aangeduid met ‘NVT’ (Locatus, 2003).

18


3. Algemene indicatoren: economie en beleid als beïnvloedende variabelen Op de vastgoedmarkt zijn factoren werkzaam die van invloed zijn op het handelen van marktpartijen en op de waarde van het aangeboden goed. Het is moeilijk de precieze werking van de verschillende factoren aan te geven (Kruijt, 1974). De vraag naar te huren winkelruimte wordt in grote lijnen bepaald door consumentengedrag, lokale koopkracht en de aantrekkelijkheid van het winkelgebied. De koopkracht van de consument wordt bepaald door de heersende economische situatie. Het aanbod van winkelruimte is sterk afhankelijk van het gevoerde beleid van ruimtelijke ordening (Van Gool et al, 2001). In dit hoofdstuk zullen deze factoren behandeld worden, omdat aangenomen mag worden dat ze van invloed zijn op de winkelmarkt en daarmee dus ook op de leegstand. Allereerst worden het economisch klimaat, de koopbereidheid en het consumentenvertrouwen in Nederland besproken. Vervolgens wordt de detailhandel in Nederland beschreven met het belang daarvan binnen de economie en de bestedingen en omzetontwikkeling. Ook de trends binnen de detailhandel worden besproken, omdat dit invloed heeft op de aantrekkelijkheid van winkelgebieden en, zoals eerder genoemd, daarmee op de winkelmarkt. Tot slot wordt gekeken naar het overheidsbeleid met betrekking tot de detailhandelsvestigingen. 3.1. Economisch klimaat, consumentenvertrouwen en koopbereidheid Het beeld van de Nederlandse economie blijft somber voor de korte termijn. Internationaal gezien doet de Nederlandse economie het slecht. In figuur 3.1 is de vergelijking van de economische groei van Nederland met die landen die de euro als valuta voeren. Van de landen binnen de Eurozone kent alleen de economische groei in Portugal een grotere inkrimping (CBS, 2003). De vergelijking met de economische groei van Verenigde Staten is ook af te lezen in figuur 3.1 en valt te zien dat de Nederlandse groei daar ver onder ligt. Sinds 1999 heeft de economische groei een afname laten zien. Met een piek aan het einde van 1999 tot een krimp van de economie met min 1 na het tweede kwartaal van 2003. De ontwikkeling van het aantal banen in ons land volgt met een vertraging de verslechtering van de economie. In het tweede kwartaal van dit jaar zijn er 116 duizend banen minder dan een jaar eerder. Het aantal vacatures is in het tweede kwartaal verder afgenomen. De inflatiecijfers zijn stabiel en liggen net boven de 2% (CBS, 2003).

19


Figuur 3.1 Economische groei

Bron: CBS, 2003

Naast het presteren van de Nederlandse economie, is het ook van belang te kijken naar de prestaties van de winkelvastgoedmarkt in Nederland. In figuur 3.2 is te zien hoeveel vierkante meter winkelvastgoed in de afgelopen jaren is aangeboden1 en opgenomen. Wanneer deze gegevens naast die van de economische groei worden gelegd, dan valt op dat wanneer de Figuur 3.2 Opname en aanbod van winkelruimte op de vrije markt (x1000 m²) 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1997

1998

1999

2000

2001

Aanbod

2002

2003

Bron: DTZ Zadelhoff, 2004

Opname

1

Let wel, aanbod is iets anders dan leegstand. Een winkelpand kan (tijdelijk) gevuld zijn, en daarmee niet binnen de definitie van leegstand vallen, maar wel tot aanbod behoren. Omgekeerd kan dit ook voorkomen. (Verlaak, 2003).

20


economische groei een dieptepunt bereikt, het aanbod en de afname van het vastgoed zich op een hoog punt bevindt en vice versa. Hieruit kan geconcludeerd worden dat de winkelvastgoedmarkt met enige vertraging de economische groei volgt. Dit proces wordt ook wel de varkenscyclus genoemd (Van Gool et al, 1999). Het vertrouwen van de consument bevindt zich in 2003 op het laagste niveau sinds begin jaren tachtig. Het is gebleken dat het vertrouwen van de consument in het economisch klimaat vaak verandert, afhankelijk van de berichten in de media. De aanhoudende berichten over ontslagen, de tegenvallende economische verwachtingen en de onzekerheid over de nasleep van de oorlog in Irak hebben het vertrouwen van de consument geschaad. (CBS, 2003). Maandelijks meet het CBS het vertrouwen van de consument omtrent de Nederlandse economie. Uit het beschikbare CBS-materiaal blijkt dat het vertrouwen van de consument in het economisch klimaat zich momenteel op extreem lage niveaus bevindt zoals in figuur 3.3 te zien is. De indicator van het consumentenvertrouwen staat in september 2003 op –35. De ontwikkeling vanaf 1999 is een negatieve. Van een hoog consumentvertrouwen aan het eind van 1999 en het begin van 2000 is het in 2003 tot een dieptepunt gezakt.

Figuur 3.3 Het verloop van het consumentenvertrouwen 1996-2003

Bron: CBS, 2003

21


Belangrijker dan deze algemene index is het onderscheid dat valt te maken tussen het vertrouwen van de consument in het ‘economisch klimaat’ en de eigen financiële situatie, ook wel ‘eigen koopbereidheid’ genoemd. Vooral de beoordeling van de eigen financiële situatie is belangrijk voor het koopgedrag van de consument. Figuur 3.4 laat dat vertrouwen van de consument zien met de koopbereidheid. Hierin is duidelijk te zien dat beide zich op een laag niveau bevinden. Met name de bereidheid om grote aankopen te doen, is sterk afgenomen. De lage inflatie en de lage rente op consumptief krediet zorgen er voor dat de bestedingen nog enigszins op peil blijven. Enerzijds oordelen consumenten somberder over de financiële positie van hun eigen huishouden in de komende twaalf maanden. Per saldo verwacht 10 procent van de ondervraagden een verslechtering, het somberste cijfer sinds 1986. Anderzijds oordelen consumenten iets minder negatief over de financiële situatie van het eigen huishouden in de afgelopen twaalf maanden (CBS, 2003).

Figuur 3.4 Economisch klimaat en de koopbereidheid van de consument

Bron: CBS, 2003

22


3.2. De detailhandel in Nederland In deze paragraaf wordt allereerst het belang van de detailhandel binnen de Nederlandse economie beschreven en worden bestedingen en omzetontwikkeling uiteengezet. In de daarop volgende subparagraaf zal ingegaan worden op enkele trends die zich op het moment voordoen in de Nederlandse detailhandel. 3.2.1.

Bestedingen en omzetontwikkelingen

In vergelijking met andere sectoren binnen de Nederlandse economie, is de detailhandel erg kleinschalig. Dit blijkt uit een aandeel van 15% in het totaal aantal ondernemingen van het particuliere bedrijfsleven, bij een omzet aandeel van slechts 8%. Daarnaast is het aandeel van de detailhandel in de totale brutowinst 4 à 5% en in de totale werkgelegenheid 11%. De detailhandel kent voornamelijk midden- en kleinbedrijf. Het geringe aantal grootbedrijven, minder dan 1% van het aantal bedrijven in de detailhandel, is qua economische betekenis echter niet onbelangrijk. Bij het grootwinkelbedrijf, die 45% van de totale detailhandelsomzet voor hun rekening nemen, werkt ruim een derde van alle werkzame personen, (EIM, 2003). Binnen de totale bestedingen kan op twee manieren onderscheid worden gemaakt. Enerzijds tussen voedingsmiddelen (food) en duurzame goederen (non-food). Hiertussen ligt de verhouding op 14 om 86 procent. Anderzijds tussen dagelijkse en niet-dagelijkse aankopen, waarbij de verhouding 17 om 83 procent bedraagt. Niet alle consumptieve bestedingen komen terecht bij de detailhandel. Ook diensten, reizen, huisvesting en dergelijke komen in aanmerking voor de besteding van de euro’s van de consument (HBD, 2003). In november 2003 heeft de detailhandel 8,5% minder omgezet dan in november 2002. Gemiddeld waren de prijzen nauwelijks hoger dan een jaar eerder. Bij de non-food winkels daalde de omzet in november met 10,8%. De winkels in voedings- en genotmiddelen hebben in november 4,5% minder omgezet dan in 2002 (CBS, 2004). Deze omzetdaling komt vooral voor rekening van de winkels in non-food artikelen, zoals kledingwinkels en textielsupermarkten. De consumenten gaven in kledingwinkels bijna 16% minder

uit.

Zwaar

getroffen

werden

ook

de

winkels

voor

woninginrichting

en

consumentenelektronica, die respectievelijk 17% en 10% minder verkochten. De supermarkten realiseerden evenveel omzet als vorig jaar. Een stijging van de consumptieve bestedingen is niet op korte termijn te verwachten. De detailhandelsomzetten staan dus onder druk en zullen voorlopig ook onder grote druk blijven staan. Een voordeel is wel dat de rente op consumptieve kredieten laag is. Consumenten kunnen dus nog steeds gemakkelijk op krediet aankopen doen (CBS, 2003).

23


Verwacht mag worden dat een recessie zwakke bedrijven elimineert en sterke bedrijven tot aanpassingen van de ondernemingsstrategie aanzet. Circa 45% van alle MKB-ondernemers in de detailhandel past het bedrijfsbeleid aan. Men gaat onder andere de kosten flexibiliseren c.q. overhead drukken, de efficiency verbeteren en product-marktcombinaties vernieuwen. Een andere reactie op de laagconjunctuur is het veranderen van de marketingmix. Soms kiest men een andere vestigingsplaats in Nederland of in het buitenland (EIM, 2003). Volgens het EIM (2003) is de algemene prognose voor de detailhandel dat ook in 2004 er nog een daling van de nominale winst zal optreden en wel van 2,25%. Aangezien de omzetten niet zullen stijgen, kan het resultaat alleen maar een positieve impuls krijgen door goedkoper bij leveranciers in te kopen of de kosten verder te drukken. Het eerste lijkt niet verstandig, omdat de leveranciers de financiële ruimte nodig zullen hebben voor innovaties. Maar bij het drukken van de kosten zal de rek er op een gegeven moment uit zijn. 3.2.2.

Algemene trends in de detailhandel

Er zijn een aantal algemene trends in de detailhandel waar te nemen. Allereerst is er de grensverlegging naar de ‘maximale’ verkoopruimte via megastores. In verschillende detailhandelsbranches is er een proces aan de gang waarbij consumenten via grootschalige winkels of megastores een diep assortiment wordt aangeboden van producten, diensten en soms ook ‘belevenissen’. Deze ontwikkeling naar grootschalige winkels zet zich voort in branches die dergelijke ‘reuzenaanbieders’ tot voor kort niet kenden, zoals in de parfumeriebranche, de dierenspeciaalzaken en bruin- en witgoedbranche. Media Markt is in de laatst genoemde branche een nieuw fenomeen dat een laaggeprijsd aanbod heeft van entertainmentproducten, computers en bruin- en witgoed (EIM, 2003). Een groeiend aantal grote retailketens heeft – binnen hun branche – een vaste, hoge positie op de binnenlandse markt veroverd. Een trend is dat die grote retailketens nu hun succesvolle winkelformules ook naar verschillende Europese landen exporteren, waaronder Gamma en Kruidvat. Het gevolg hiervan is vaak een toenemende internationale vervlechting van acquisitieactiviteiten: of men koopt zelf buitenlandse ketens op om de nagestreefde Europese toppositie te bereiken of men loopt het risico (gedeeltelijk) in handen van een nog grotere buitenlandse speler te vallen (EIM, 2003). Dan is er nog de aanpassing van de ondernemer aan de laagconjunctuur. Veel ondernemers in de detailhandel proberen in deze tijd van laagconjunctuur de traffic in hun winkels op peil te houden door activiteiten te ondernemen om terughoudende consumenten naar hun winkels te trekken. Daarbij worden strategieën als prijsverlaging en extra services ingezet. Deze ontwikkelingen zorgen ervoor dat de omzetten en winstmarges onder druk komen te staan (EIM, 2003).

24


3.3. Overheidsbeleid Het overheidsbeleid op het gebied van de detailhandel is van groot belang voor het functioneren van een binnenstad. In dit hoofdstuk zal het overheidsbeleid met betrekking tot de detailhandel uitgebreid behandeld worden. Dit is in het belang voor dit onderzoek omdat hiermee een beeld wordt geschetst onder welke beleidskaders

Figuur 3.5 De centrale plaatsen hiërarchie volgens Christaller

het winkelapparaat in Nederland is ontstaan en onder welke beleidsregels het nu functioneert. Dit heeft natuurlijk mede invloed op de leegstand. Na de Tweede

Wereldoorlog stond het

detailhandelsbeleid in het teken van het opbouwen en vervolgens de versterking en instandhouding van het functioneel-hiërarchisch winkelapparaat. Dat beleid was geïnspireerd door de Centrale Plaatsentheorie van Christaller,

Bron: Simon Fraser University, 2003

dat globaal inhoudt dat de aard van functies of de hiërarchische positie van centrale plaatsen, het gevolg is van de ligging van deze functies of plaatsen in een regio. In Nederland ontstond zo een stelsel dat bestaat uit een hoofdwinkelcentrum en een (of meer) stadsdeelcentra, wijkwinkelcentra respectievelijk buurtwinkelcentra (Spierings, 2000). De winkelvoorziening met de dagelijkse benodigdheden, het buurtcentrum, diende op loopafstand en via buurtwegen bereikbaar te zijn. De wijk, als samenstel van een aantal buurten, werd een wijkcentrum toe gedacht, met een breder en dieper pakket dagelijkse artikelen en periodiek benodigde artikelen. Het stadsdeel, als verzameling van wijken, werd opgericht mede doordat de afstand van het centraal gelegen binnenstedelijk winkelapparaat toenam en de wegen hiernaartoe meer congestie gingen vertonen. In deze stadsdeelcentra is het aanbod nonfoodartikelen dominant, maar blijft beduidend kleiner van omvang dan het hoofdwinkelcentrum (Bolt & Kerklaan, 1989). Als hulpmiddel bij het op een verantwoorde wijze opstellen van plannen voor de detailhandelsstructuur ontwikkelde zich in de jaren zeventig het dirstributie-planologisch onderzoek (d.p.o.). In 1976 werd het d.p.o. wettelijk verplicht gesteld als onderdeel bij de voorbereiding van bestemmings- en structuurplannen. Bij de oorspronkelijke definiëring moest het d.p.o. aan de ene kant duidelijkheid verschaffen over het functioneren van het reeds

25


bestaande winkelbestand en aan de andere kant inzicht geven in de te verwachten of te stimuleren detailhandelsontwikkelingen. Er kwam echter kritiek op het uitvoeren van het dirstributie-planologisch onderzoek. Deze kritiek hield vooral in dat het vooronderzoek te hoge kosten met zich mee bracht en dat er te weinig tijd uitgetrokken werd om voldoende fundamenteel onderzoek te doen waar de uiteindelijke advisering op gebaseerd werd. De wettelijke verplichting tot het doen van distributie-planologisch onderzoek bij de voorbereiding van ruimtelijke plannen is, gelijktijdig met het in werking treden van het gewijzigde Besluit op de Ruimtelijke Ordening in 1986, vervallen. Provincies en gemeenten kunnen volgens de huidige richtlijnen zelf beslissen in welke mate het onderzoek van belang is als onderdeel van de ruimtelijke plannen (Bolt, 1995). De marktwerking werd binnen de detailhandelssector onder bepaalde beleidsvoorwaarden meer toegelaten. Als gevolg hiervan ontstonden er een viertal detailhandelslocaties buiten de opgebouwde winkelhiërarchie. Als eerste ontstond de vestiging van detailhandel op PDV-locaties, de Perifere Detailhandelsvestiging.

In

voormalige

fabriekshallen

en

–magazijnen

werden

zogenaamde witte schuren met levensmiddelen, kleding en andere duurzame goederen ingericht. In 1973 verschenen de eerste richtlijnen voor perifere detailhandelsvestigingen. Dit leidde tot het begin van het perifere detailhandelsbeleid waarbij vestiging in de periferie van de stad slechts toegestaan was voor zover deze een complementaire functie vervulde naast de voorzieningen in de binnensteden. Uitgangspunt was dat vestiging van winkels buiten bestaande of nieuw te plannen winkelgebieden niet gewenst was, maar voor bepaalde branches werden echter uitzonderingen gemaakt. Naast de detailhandel in brand- en explosiegevaarlijke stoffen, de Auto-, Boot- en Caravan-branches en de detailhandel in landbouwwerktuigen grove bouwmaterialen, kwamen grootschalige meubeldetailhandel en bouwmarkten in aanmerking voor een vestigingsplaats buiten de bestaande winkelgebieden (Van de Wiel, 1996). Een voorbeeld hiervan is Calveen in Amersfoort en de Havenstraat in Doetichem. In 1993 werden de mogelijkheden tot perifere vestiging verruimd met de introductie van het GDV-beleid, Geconcentreerde grootschalige Detailhandelsvestiging, als aanvulling op het PDV-beleid. De mogelijkheid tot het plannen van GDV-locaties is slechts toegestaan in de 13 stedelijke knooppunten zoals geselecteerd in de Vierde Nota Ruimtelijke Ordening. Aan een GDV-locatie worden geen branchebeperkingen opgelegd, maar zijn uitsluitend bestemd voor grootschalige winkels met minimaal 1500 m² brutovloeroppervlak. De feitelijke toepassing van het PDV/GDV-beleid ligt in Nederland grotendeels bij de gemeenten (Spierings, 2000). Een voorbeeld van een GDV locatie is de Westerhaven in Groningen

26


Dan bestaan er in Lelystad en Roermond nog Factory Outlet Centres als detailhandelsvestigingen. FOC’s zijn centra of “dorpen” van fabrikantenwinkels, waar merkproducten met bijvoorbeeld een productiefoutje uit zeer grote (overtollige) voorraden tegen lage prijzen direct aan consumenten worden verkocht. Er geldt geen apart beleidskader voor de vestiging van een FOC (Van de Wiel, 1996). De detailhandel zoekt de klant in toenemende mate op. Door de uitbreiding van de kleinschalige detailhandel op vervoersknooppunten wordt ingespeeld op de behoefte van de consument om ook onderweg van werk naar huis (en andersom) en buiten de gangbare winkeltijden inkopen te doen. Omdat deze detailhandelsontwikkelingen aan de ene kant kleinschalig van aard zijn en aan de andere kant vaak op vervoersknooppunten plaatsvinden, worden de resulterende detailhandelslocaties omschreven met de term ‘Knooppuntgerichte

Kleinschalige

Detailhandelsvestiging’

oftewel

KDV-locaties

(Spierings, 2000). Een voorbeeld van deze locaties zijn de winkelvestigingen in de stationshal van Utrecht Centraal. In 1998 verschijnt een MDW-rapport (Marktwerking, Deregulering en Wetgevingskwaliteit) waarin onderzoek is gedaan naar de regels in het ruimtelijke ordeningsbeleid voor vestiging van perifere en grootschalige detailhandel. Het kabinet stemt vervolgens in met de aanbevelingen om tot een eenduidige verdeling van verantwoordelijkheden en bevoegdheden bij de ruimtelijke inbedding van de vestiging van detailhandel te komen. Daarbij verschuift het primaat naar de gemeente waar het gaat om ruimtelijke detailhandelsvestiging. De overheid op een hoger niveau intervenieert alleen als sprake is van een publiek belang dat bescherming nodig heeft, waarbij onderwerpen als de open ruimte, mobiliteit, milieu en leefbaarheid en kwaliteit van de stad relevant zijn. De locaties waar (grootschalige) detailhandel zich al dan niet mag vestigen, moeten zoveel mogelijk hetzelfde worden behandeld als wanneer het gaat om vergelijkbare andere vormen van voorzieningen en bedrijvigheid. De vestiging dient echter wel uitsluitend binnen verstedelijkte of te verstedelijken gebieden te liggen. Detailhandel in het landelijk buitengebied, de zogenaamde weidewinkels, was al niet toegestaan en dit blijft zo. Daarbij komt dat detailhandel zoveel mogelijk gebundeld dient plaats te vinden. Waar bovenlokale afstemming nodig is moet het primaat bij de provincie liggen. De provincies moeten een visie ontwikkelen en die in streekplannen vastleggen. Deze visie moet niet gedetailleerd de ruimtelijke detailhandelsstructuur bepalen in het streekplan, maar wel het opnemen van ‘spelregels’ en criteria voor een afweging van de bovenlokale aspecten. Het primaat moet bij het rijk liggen bij het realiseren van een beleidskader op hoofdlijnen (MDW-werkgroep PDV/GDV, 1998).

27


Met de komst van de 5e Nota werd er een nieuw locatiebeleid geïntroduceerd. Dit locatiebeleid heeft een brede doelstelling: een zodanige vestiging van bedrijven en voorzieningen dat een optimale bijdrage wordt geleverd aan de versterking van de vitaliteit van stedelijke netwerken en de steden en dorpen. Die vitaliteit ken verschillende dimensies waarvan het onderlinge gewicht kan variëren per woon/werkmilieu, afhankelijk van ruimtelijke overwegingen en niet alleen bereikbaarheidskenmerken zoals voorheen. Gemeenten zijn primair verantwoordelijk voor het zodanig ontwikkelen en gebruiken van locaties voor bedrijven en voorzieningen. Provincies en kaderwetgebieden zien vooral toe op aspecten van het locatiebeleid die de gemeentelijke overstijgen (VROM, 2001). Na het wegvallen van het perifere detailhandelsbeleid (PDV/GDVbeleid) is er bij verscheidene partijen, zowel retailers als projectontwikkelaars, de vrees ontstaan dat het ontbreken van het beleid kan leiden tot aantasting van de verzorgingstructuur en ongewenste ruimtelijke effecten door wildgroei van grootschalige, perifere detailhandel (VNG, 2002). Bijlage V geeft een praktijkvoorbeeld dat het veranderde beleid tot conflicten kan leiden tussen gemeente en Gedeputeerde Staten bij onduidelijke vaststelling van het provinciale beleid inzake PDV/GDV vestiging (PropertyNL, 2003). Nog niet zo lang geleden is de Nota Ruimte gelanceerd. Het locatiebeleid blijft gedecentraliseerd naar de provincies en – voorzover het om binnenregionale vraagstukken gaat – naar de WGRplusregio’s. Het doel van het nieuwe locatiebeleid is een goede plaats voor ieder bedrijf te bieden, zodat een optimale bijdrage wordt geleverd aan de versterking van de kracht van steden en dorpen. Voor wat dan wel een ‘goede’ plaats is, kan de rijksoverheid geen standaard recept geven, wel een aantal regels die zorgen voor de gewenste basiskwaliteit op dit punt. Het best kunnen provincies en – voorzover het om binnenregionale vraagstukken gaat – de WGR-plusregio’s zelf bepalen wat een ‘goede’ plaats is. Provincies en gemeenten zijn verantwoordelijk voor een voldoende en gevarieerd op de vraag afgestemd aanbod van locaties voor bedrijven en voorzieningen (VROM, 2004). Een ander, ook voor de detailhandel belangrijk, onderwerp van het overheidsbeleid betreft de mobiliteit. Het streven is om de groei van het autogebruik zoveel mogelijk terug te dringen. Uitgangspunt van het Rijk is echter ook dat eventuele verkeers- of parkeermaatregelen geen nadelige invloed op het functioneren van de detailhandel in de centra mogen hebben. Gemeentebesturen die plannen hebben om delen van binnensteden verkeersluw te maken, waarbij de onmisbare autobereikbaarheid van het winkelapparaat wordt aangetast, zijn dus genoodzaakt rondwegen met bijbehorende parkeervoorzieningen te creëren. Hierbij kan gedacht worden aan het aanleggen van P+R of transferia en, direct in de binnenstad, aan parkeergarages met onderlinge doorverwijzingsystemen. Bij eventuele verkeerskundige aanpassingen dient

28


gerealiseerd te worden, dat het verkeer en het parkeren geen doelen op zichzelf zijn, maar in dienst staan van het economische functioneren van het winkelgebied (Bolt, 1995). Concluderend kan worden gesteld dat de overheid door middel van haar detailhandelsbeleid, de detailhandelsstructuur heeft willen sturen. Marktontwikkelingen waren telkens de aanleiding om het beleid aan te passen, om nog enige grip te houden op de dynamische ontwikkelingen in de detailhandelsstructuur. Opvallend is echter dat zogenaamde oplossingen van overheidswege weer tot nieuwe problemen hebben geleid. Zo heeft het PDV/GDV beleid geleid tot nieuwe detailhandelsmarkten. Het succes van deze markten kent echter als keerzijde de ondergang van de kleine ondernemer. De grote winkelketens konden zich verenigen op de nieuwe PDV/GDV locaties. Met meer ruimte en betere parkeergelegenheid dan op de B- en C-locaties in het centrum. De kleine zelfstandige winkelier ziet echter letterlijk zijn klanten vertrekken naar de PDV/GDV locaties. Geen klanten betekent geen omzet, met als gevolg dat er leegstand ontstaat in de achtergelaten ruimte van de grote winkeliers en kleine verlieslijdende ondernemer. Loopstromen zijn minder intensief geworden en de locatie is daardoor minder interessant geworden voor retailers. Doordat gemeenten nu zelf mogen bepalen welke winkels waar gepland worden, kunnen zij leegstand proberen te voorkomen. De gemeente heeft immers een beter beeld van de locale situatie en kan daarmee inspelen op de marktsituatie van vraag en aanbod van winkelvastgoed. Echter, hiermee is het overzicht van nieuwe winkellocaties boven de gemeentegrenzen minder duidelijk en bestaat daarmee de kans dat winkelgebieden elkaar de economische wind uit de zeilen kunnen nemen door de klantenkring van buurtgemeenten over te nemen. Het telkens wisselende overheidsbeleid zorgt bovendien voor miscommunicaties richting andere spelers op de winkelvastgoedmarkt waardoor de kans op investeringen en nieuwbouw van winkels op verkeerde locaties met als gevolg leegstand, groter wordt.

29


4.

Leegstandsanalyse

In dit hoofdstuk worden de uitkomsten behandeld van een analyse naar de omvang van leegstand in Nederland. In de eerste paragraaf is gekeken naar verdeling van de leegstand over alle winkelgebiedstypen in geheel Nederland. Hiermee wordt tevens het belang duidelijk van de keuze voor de selectie van de hoofdwinkelgebieden en binnensteden. In paragraaf 4.2 tot en met paragraaf 4.6 is bij de analyse gebruik gemaakt van de selectie van 67 winkelgebieden uit de database van Locatus. Er wordt vervolgens per paragraaf gekeken naar leegstand op het niveau van geheel Nederland, regio, provincie, stad en tenslotte het locatiesegment binnen het winkelgebied. Per schaalniveau wordt allereerst ingegaan op de totale leegstand die geldt in 2003. Dan volgt de ontwikkeling ervan in de jaren 1999 tot en met 2003 en vervolgens wordt de structurele leegstand onder de loep genomen met de ontwikkeling daarin voor de jaren 2001 tot en met 2003. De reden dat deze niet vanaf 1999 is genomen hangt samen met de definitie van structurele leegstand. In hoofdstuk 2 werd reeds gezegd dat structurele leegstand, leegstand is die aan het eind van de meetperiode langer dan twee jaar beloopt (ROZ-IPD, 1996). Omdat er uitsluitend met bestanden van 1999 tot en met 2003 gewerkt wordt, kan de ontwikkeling van structurele leegstand pas vanaf 2001 beginnen omdat er dan met het bestand van twee jaar daarvoor, namelijk dat van 1999, vergeleken kan worden. In paragraaf 4.7 worden de belangrijkste uitkomsten van dit hoofdstuk nog even overzichtelijk op een rijtje gezet. 4.1. Leegstand van winkelvastgoed in Nederland In deze paragraaf wordt de selectie van 67 steden nog niet toegepast maar wordt gekeken naar alle winkels in Nederland in 2003. Kanttekening hierbij is dat dit wel, voor een betere aansluiting aan het overige onderzoek, exclusief branche 9 (overige activiteiten) is. Hiermee wordt geprobeerd het belang van de selectie aan te geven binnen de totale winkelvastgoedmarkt in Nederland. In Nederland bevinden zich op 1 september 2003 in alle winkelgebiedstypen 217.498 winkels met een totaal winkelvloeroppervlak van ruim 26,3 miljoen m². Opgemerkt dient te worden bij het aantal vierkante meters dat geen oppervlaktes worden opgenomen van de branche diensten. Van het totaal aantal winkels staan 11.525 units leeg, wat een aandeel van 5,29% vormt van het totaal. Ruim 1,7 miljoen m² van het winkelvloeroppervlak staat leeg, wat 6,72% is van het totale winkelvloeroppervlak (Locatus, 2003). Deze beide percentages vallen nog als acceptabel te beschouwen wanneer dit vergeleken wordt met de kantoren- en woningmarkt, waar een acceptabele leegstand geldt van ongeveer 5%. Dit percentage is nodig om verhuizingen mogelijk te maken en dynamiek in de markt te behouden (DTZ Zadelhoff, 2003). Men zou dus kunnen

30


concluderen dat het op de winkelvastgoedmarkt gaat om een gezond functionerende markt met een acceptabel leegstandspercentage. De leegstand in geheel Nederland is 5,29% van de totale winkelvoorraad. Dit is redelijk acceptabel te noemen. Een hoge leegstand betekent ook nog niet automatisch een slecht functionerend winkelgebied, het kan ook betekenen dat de dynamiek in de detailhandel hoog is. Structurele leegstand is ongewenst en zo dus eigenlijk altijd onacceptabel. Toch wordt bij de kantorenmarkt als ‘acceptabel’ beschouwd een structurele leegstand van 1 à 2% van de totale voorraad. In vergelijking hiermee ligt het percentage structurele leegstand op de winkelmarkt daar met 2,41% boven. Aanleiding voor nadere analyse vormt het feit dat de geconstateerde leegstand zich niet gelijkmatig verspreid hoeft voor te doen, maar er zich plaatsen voordoen die hoge leegstand kennen. Tabel 4.1

Hoofd winkel Binnenstad gebied Totaal aantal verkooppunten 23.286 37.504 Percentage winkels van totale aanbod 10,7 17,2 Totaal vvo 2.086.843 4.332.383 Percentage vvo van totale aanbod vvo 8,0 16,0 Leegstand units 1.492 2.655 Percentage leegstand units van totale leegstand 13,0 23,0 Percentage leegstand units van totale aanbod van winkelgebiedstype 6,4 7,1

Kern verzorgend centrum groot 18.090 8,3 2.009.244

Kern Stads Verzorgend centrum deel klein centrum 19.505

13.645

Wijk Wijk centrum centrum groot klein 8.151

11.673

Groot schalige con Buurt centrum centratie 5.623

2.781

Speciaal Verspreide winkelge bewinke bied (o.a. ling FOC) 76.980

260

9,0 6,3 3,7 5,4 2,6 1,3 35,4 1.987.625 1.365.997 751.820 1.236.864 530.281 2.759.533 9.299.774

0,1 28.047

8,0 987

8,0 977

5,0 707

3,0 400

5,0 629

2,0 358

10,0 153

35,0 3.139

0,1 28

9,0

8,0

6,0

3,0

5,0

3,0

1,0

27,0

0,2

5,5

5,0

5,2

4,9

5,4

6,4

5,5

4,1

10,8

Bron: Locatus, 2003

Uit tabel 4.1 blijkt dat de leegstand zich concentreert in de winkelconcentraties van een hogere orde. Het percentage leegstaande winkels als aandeel van de totale winkelvoorraad binnen een bepaald winkelgebiedstype is het hoogste voor Speciaal winkelgebied (FOC). Als nu echter gekeken wordt naar de relevantie ten opzichte van het gehele winkelaanbod dan valt op dat het hier slechts om 0,1% gaat. Na het speciaal winkelgebied volgen de binnensteden en de hoofdwinkelgebieden met een leegstand van respectievelijk 6,4% en 7,1% van de totale winkelvoorraad. Deze winkelgebieden zijn van groter belang omdat zij een groter aandeel van de totale winkelvoorraad vormen, namelijk 10,7% en 17,2%. Samen bevindt zich in deze

31


winkelgebieden dus meer dan een kwart van het Nederlandse winkelaanbod. Zoals al eerder genoemd is de binnenstad en een deel van de hoofdwinkelgebieden relevant voor onderzoek omdat hier de hoogste omzetten in de detailhandel worden gerealiseerd, de hoogste huren worden gevraagd en het grootste economische belang heeft door overheidsinvesteringen en winkelvastgoedbeleggingen. De cijfers in tabel 4.1 geven echter nogmaals aan dat het meest relevant is te kijken naar de leegstand in binnensteden en hoofdwinkelgebieden waar zich meer dan een kwart van de Nederlandse winkelvoorraad bevindt. 4.2. Leegstand in alle geselecteerde winkelgebieden Om een totaalbeeld te geven van de leegstand in Nederland wordt in deze paragraaf aan de hand van de 67 geselecteerde gebieden de omvang en aard van de leegstand behandeld. De totale winkelvoorraad in de geselecteerde gebieden komt neer op 46.250 units die 4.699.082 m² w.v.o. beslaan. Op 1 september 2003 stonden 3.335 units leeg wat 7,21% van het totaal aantal winkels vormt. Hiermee is 429.373 m² leegstaand w.v.o. gemoeid, hetgeen 9,14% van het totaal aantal vierkante meters w.v.o. is. Dit is dus beduidend hoger dan wanneer gekeken werd naar alle winkelgebiedtypen, waar zoals in de vorige paragraaf werd vermeld 6,72% van het totale w.v.o leegstaat. De ontwikkeling van de leegstand in de tijd is af te lezen in figuur 4.1. Vanaf 1999 heeft zich duidelijk een toename van de leegstand voorgedaan. Opvallend is dat in 2003 een daling in de trend zit. De vraag is natuurlijk of deze daling de komende jaren zal doorzetten. Figuur 4.1

Ontwikkeling van leegstand van 1999 tot en met 2003

9,00

Percentage van de totale winkelvoorraad

8,00 7,00 6,00 5,00

Leegstand Structurele leegstand

4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 1999

2000

2001

2002

Bron: Locatus, 1999 t/m 2003

32

2003


Met 1.116 verkooppunten blijkt dat 33,5% van de totale leegstand in 2003 al leeg staat sinds 2001. Oftewel een structurele leegstand van 2,41% van het totaal aantal aanwezige units. Als ook naar de ontwikkeling van structurele leegstand in de tijd wordt gekeken dan valt in figuur 4.1 af te lezen dat de trend stijgend is. In dit geval is er niet, zoals bij de totale leegstand, sprake van een daling. Wanneer de structurele leegstand gekoppeld wordt aan het winkelvloeroppervlak, dan staat er in Nederland in 2003 162.126 vierkante meter structureel leeg. Dat is 3,45% van de totale voorraad winkelmeters. Opvallend is dat dit percentage van w.v.o. hoger uitvalt, dan wanneer naar het percentage gemiddelde structurele leegstand voor het aantal verkooppunten gekeken wordt. Dit is een verschil van 1%. Over de ontwikkeling in de tijd van structurele leegstand met betrekking tot w.v.o., valt niets te zeggen. Dit omdat, zoals in Hoofdstuk 2 reeds is opgemerkt, er vóór 2003 geen vierkante meters winkelvloeroppervlakte zijn opgenomen in het Locatus bestand. In de volgende paragrafen wordt het aandeel van de leegstand en structurele leegstand in verkooppunten en winkelmeters nader bekeken door de het op te delen in regio, provincie, woonplaats of locatiesegment. Met behulp van het aandeel leegstand binnen het eigen schaalniveau en de vergelijking met het Nederlands gemiddelde, wordt de regionale spreiding of juist concentratie van leegstand duidelijk zichtbaar. 4.3. Leegstand naar regio In deze paragraaf wordt de leegstand per regio behandeld. De 67 geselecteerde winkelgebieden worden ingedeeld in vier regio’s. Tot regio West behoren de plaatsen in provincies Zuid-Holland, Noord-Holland, Utrecht en Flevoland. Deze laatste is bij regio West gevoegd en niet bij regio Oost, omdat alleen Almere in de geselecteerde winkelgebieden voorkomt. Tot regio Oost behoren Overijssel en Gelderland. Tot regio Noord behoren Groningen, Friesland en Drenthe en tot slot wordt gerekend tot regio Zuid de provincies Limburg, Noord-Brabant en Zeeland. In tabel 4.2 is de verdeling van winkels en leegstand naar regio’s te zien. Absoluut gezien heeft regio West de meeste leegstaande panden. Wel 40% van het totaal aantal leegstaande panden in 2003 bevindt zich hier. Op zich niet verwonderlijk, aangezien 48% van de totale winkelvoorraad hier gevestigd is. Relatief gezien heeft echter regio Zuid met 9% de hoogste leegstand in 2003. In regio Oost staat relatief het grootste aantal vierkante meters leeg, namelijk 5,58%, op de voet gevolgd door regio Zuid met 5,02%. Gekeken naar de ontwikkeling van de leegstand in de jaren 1999 tot en met 2003 valt op dat in 1999 de leegstand tussen de regio’s niet sterk verschilt maar dat in de jaren de verschillen toenemen. In de regio’s Zuid en Oost stijgt het aandeel leegstand het snelst van respectievelijk 6,02% en 5,08% in 1999 naar 9,06% en 7,67% in 2003. Wanneer de leegstand voor het aantal vierkante meters winkelvloeroppervlak per regio wordt

33


uitgezocht, dan blijkt dat het percentage van de absolute leegstand opnieuw het hoogste is in regio West met 38,61%. Relatief gekeken heeft echter opnieuw regio Zuid met 10,52% het hoogste aandeel leegstand binnen de eigen voorraad w.v.o. Zoals ook in figuur te zien is, is het percentage structurele leegstand in 2003 is het hoogst voor regio Zuid met 3,89%. Met dit percentage kent deze regio de hoogste bovengemiddelde structurele leegstand in Nederland. Op de tweede plaats komt regio Oost, maar met 2,34% zit deze regio net onder het landelijke gemiddelde van 2,41%. Ook als gekeken wordt naar de ontwikkeling van structurele leegstand in de tijd, valt de sterkste stijging van het aandeel structurele leegstand te vinden in regio Zuid van 1,81% in 2001 naar 3,89% in 2003. Figuur 4.2

Leegstandgegevens per regio in 2003

Percentage van totale winkelvoorraad in de regio

10,00 9,00 8,00 7,00 Leegstand VKP

6,00

Structurele leegstand VKP

5,00 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 West

Zuid

Oost

Noord

Bron: Locatus 2001 en 2003

Als vervolgens de winkelvloeroppervlakte gekoppeld wordt aan de leegstand dan is er niet veel verschil waar te nemen. Dit keer heeft regio Zuid het hoogste aandeel van de totale structurele leegstand met 38,33%. Maar ook voor de het aandeel binnen de eigen winkelvoorraad komt deze regio met het hoogste percentage, namelijk met 5,02% ligt het toch bijna 2% boven het Nederlands gemiddelde van 3,45%. Geconcludeerd kan worden dat de regionale spreiding van leegstand en structurele leegstand, zowel wat betreft winkelunits en w.v.o, geconcentreerd is in het zuiden. 4.4. Leegstand naar provincie In deze paragraaf worden de 67 geselecteerde gebieden bekeken naar provincie. In figuur 4.1 staan de procentuele cijfers van de leegstand in 2003 in de verschillende provincies weergegeven (zie bijlage VI voor uitgebreid cijfermateriaal).

34


De provincies Limburg, Overijssel en Noord-Brabant hebben een bovenproportioneel hoog aandeel leegstand in 2003 met betrekking tot het aantal verkooppunten. Hiervoor gelden respectievelijk 10,27%, 8,21% en 8,13%. Ook opvallend is de provincie Flevoland waarvoor een heel laag percentage geldt. Dit geeft enigszins een vertekend beeld aangezien onder de provincie Flevoland alleen het winkelgebied van Almere valt. De ontwikkeling van de leegstand in de tijd wordt weergegeven met indexcijfers in figuur 4.3. Immers, elk jaar geldt een ander gemiddelde voor de leegstand gold. Dit gemiddelde is voor elk jaar op 100 gezet. Zo valt beter het relatieve aandeel leegstand per jaar van de in dat jaar geldende voorraad en het gemiddelde. Wat opvalt is dat in de provincie Limburg in 2003 de totale leegstand flink gestegen is in vergelijking met 1999. In de provincie Groningen is de totale leegstand afgenomen in de afgelopen jaren en uiteindelijk ligt het leegstandsniveau nu zelfs onder het Nederlands gemiddelde. Figuur 4.3

Indexcijfers totale leegstand in de verschillende provincies o.b.v. VKP

160 140

Index 1999 Index 2000

120

Index 2001 100

Index 2002 Index 2003

80 60 40 20

nd

nd

dH ol la

Zu i

ch t

Ze el a

U tre

Li m bu N rg oo rd -B ra ba N nt oo rd -H ol la nd O ve rij ss el

D re nt he Fl ev ol an d Fr ie sl an d G el de r la nd G ro ni ng en

0


De provincie Limburg heeft de grootste leegstand op het moment, gevolgd door op enige afstand door Overijssel. Wordt er echter gekeken naar het percentage van het aantal vierkante meters w.v.o. dat leegstaat dan is weliswaar Limburg opnieuw de koploper met 12,89%, maar wordt dit keer gevolgd door Zuid-Holland met 11,26%. Hieruit valt te concluderen dat er in Zuid-Holland niet veel units leegstaan maar dat die units die leegstaan, wel een groot aantal vierkante meters winkelvloeroppervlakte beslaan. Uit figuur 4.4 is af te lezen dat de structurele leegstand boven het landelijk gemiddelde het grootst is in de provincie Limburg met een percentage van 4,57. Op de tweede plaats volgt de provincie Noord-Brabant met een 3,64%. Op de derde plaats komt de provincie Zeeland met een

35


percentage van 2,75 en ligt daarmee nog net boven het Nederlands gemiddelde van 2,41%.

Figuur 4.4

Leegstandgegevens per provincie

Percentage binnen de eigen voorraad

12,00

10,00

8,00

6,00

Leegstand VKP Structurele leegstand VKP

4,00

2,00

Fl

D re nt

he ev ol an d Fr ie sl a G nd el de r la nd G ro ni ng en Li m N oo bu rd rg -B ra N oo ba rd nt -H ol la nd O ve rij ss el U tr ec ht Ze el Zu an id d -H ol la nd

0,00

Bron: Locatus, 2001 en 2003

Zoals in figuur 4.5 te zien is, heeft de grootste afname van structurele leegstand plaatsgevonden in de provincie Groningen. De provincie met de grootste toename van structurele leegstand is Limburg. Deze provincie heeft bovendien altijd al boven het Nederlandse gemiddelde gezeten maar dit is de laatste jaren enorm toegenomen. Hieruit zou geconcludeerd kunnen worden dat in deze provincie het aanbod niet goed aansluit op de vraag naar winkelvastgoed. Tijdens de interviews met de respondenten werden een aantal mogelijke oorzaken voor de concentratie van structurele leegstand in Limburg genoemd: Te groot aanbod aantal m² winkelareaal in Limburg t.o.v. het aantal inwoners, teveel winkels voor het verzorgingsgebied (Verlaak, Huizer, van der Steuijt en Hanselaar). Aantrekkelijk aanbod aantal m² winkelareaal in Duitsland waardoor er meer keuze is voor inwoners van Limburg (Loykens en van der Steuijt). Een euro-effect, minder Duitse aankopen in Limburg door komst van de euro is er een betere prijsvergelijking mogelijk (Smit en van der Steuijt). Afname van de Limburgse bevolking (Loykens). Gevolg van het economisch nivaeu, gebrek aan bestedingsmogelijkheden in Limburg en samenhang met werkloosheid (Knijnenburg). Moderniteit van het Limburgse winkelapparaat, nog veel kleine units die minder in trek zijn (Borchert). Minder snel functieverandering in Limburg dan in de rest van Nederland. Structureel leegstaande panden kunnen wel andere functie dienen maar functie wordt niet snel omgegooid (van der Meulen).

36


Figuur 4.5

Index structurele leegstand in provincies van 2001 t/m 2003 o.b.v VKP

200 180 160 140 120 Index struct leeg 2001

100

Index struct leeg 2002

80

Index struct leeg 2003

60 40 20

d la n

d el an

Zu

id -H ol

t Ze

el

U tre ch

ijs s ve r O

g

an t rd -H ol la nd N oo

ab

bu r

rd -B r

en

N oo

Li m

in g

rla nd

G ro n

d

G el de

la n

d ie s Fr

ol an

Fl ev

D re nt

he

0


Verder kan nog vermeld worden dat de provincies Utrecht, Friesland en Noord-Holland relatief weinig structurele leegstand hebben en dit afneemt in de tijd. De provincie Gelderland scoort nog onder het Nederlandse gemiddelde maar neemt toe in de jaren. De provincie Flevoland, oftewel het winkelgebied van Almere, kent helemaal geen structurele leegstand. Vervolgens wordt gekeken hoe de structurele leegstand verdeeld is over de provincies met betrekking tot het aantal vierkante meters winkelvloeroppervlak. Opnieuw heeft de provincie Limburg het hoogste aandeel structureel leegstaande w.v.o. binnen de eigen voorraad. Met een percentage van 6,02 ligt het bijna 3% boven het landelijk gemiddelde van 3,45%. In figuur 4.6 zijn de percentages van de andere provincies af te lezen. Figuur 4.6 12,00 10,00 8,00

Leegstand w.v.o. Structurele leegstand w.v.o.

6,00 4,00


2,00 0,00 D re nt he Fl ev ol an d Fr ie sl an G d el de rl a nd G ro ni ng en Li m N oo bu rd rg -B ra N oo ba rd nt -H ol la nd O ve rij ss el U tr ec ht Ze el Zu an id d -H ol la nd


14,00

37


4.5. Leegstand naar steden Interessant is het om te kijken welke winkelgebieden er nu voor zorgen dat leegstand in een provincie bovenproportioneel hoog is, oftewel welke uitschieters tussen de steden zijn te vinden die het gemiddelde van een provincie omhoog halen. De leegstand in 2003 bestond uit 3335 verkooppunten. Het grootste absolute deel hiervan bevindt zich in Breda met 4,1%. Relatief gezien bevindt zich de grootste leegstand in Schiedam en Roermond met respectievelijk 17,4% en 15,2%. Het complete overzicht van de totale leegstand in de 67 geselecteerde steden voor de jaren 1999 tot en met 2003 is in bijlage VII weergegeven in de vorm van indexcijfers. Wanneer gekeken wordt naar de ontwikkeling van leegstand van 1999 tot en met 2003, valt op dat het winkelgebied van Amsterdam over de gehele periode een aandeel leegstand heeft dat ver beneden het Nederlands gemiddelde zit. In Almelo, Leiden en Helmond is de leegstand elk jaar minder geworden. Opvallend is de leegstand in Schiedam die in alle jaren bovenproportioneel hoog is. Daarbij komt dat in de steden Roermond, Breda, Ede en Venlo de leegstand flink is toegenomen in de periode van 1999 tot en met 2003. Voor de leegstand in 2003 met betrekking tot het aantal vierkante meters w.v.o. blijkt dat Venlo met 20,45% binnen de eigen voorraad, behoorlijk boven het gemiddelde scoort. Overigens wordt dit winkelgebied op de voet gevolgd door dat van Schiedam met een percentage van 19,57. In 2003 is de absolute structurele leegstand voor het aantal verkooppunten het hoogst in Breda met 9,45% van het totaal. Maar ook relatief gezien scoort Breda met een percentage van 10,23 veruit de hoogste structurele leegstand. Om de regionale spreiding duidelijk te maken, zijn de indexcijfers per stad tot uitdrukking gebracht. Figuur 4.7 geeft een kaart van Nederland weer met daarin geprojecteerd de 67 geselecteerde steden. De Nederlandse gemiddelde structurele leegstand is 2,41% voor 2003. In de kaart is dit percentage gelijkgesteld aan de index van 100. In de tinten rood worden de binnensteden weergegeven die een bovengemiddelde structurele leegstand hebben. De tinten blauw representeren de gebieden die onder het Nederlands gemiddelde scoren. Hoe donkerder de rode of blauwe tint, des te hoger respectievelijk lager scoort de desbetreffende stad boven of onder het gemiddelde. Het totale overzicht voor de ontwikkeling van structurele leegstand in de 67 steden in de jaren 2001 tot en met 2003 wordt gegeven in bijlage VIII. Opvallend is dat Almelo, Geleen en Assen een sterke daling laten zien, alhoewel Almelo en Geleen in 2003 nog ver boven het Nederlands

38


gemiddelde scoren. Schiedam is ook aardig gedaald in de jaren maar blijft met een index van 319 bovenproportioneel veel structurele leegstand houden. De structurele leegstand is in de winkelgebieden van Breda, Roermond en Venlo gestegen. Breda scoort met een index van 424 het hoogste in 2003. Steden als Utrecht, Amsterdam en Rotterdam hebben duidelijk minder langdurig leegstaande winkelpanden, want zij scoren in alle jaren ver beneden het Nederlands gemiddelde. Tot slot van deze paragraaf wordt het aantal vierkante meters wvo dat structureel leegstaat voor de 67 steden uitgesorteerd. Opvallende uitkomst hierbij is dat Breda met 13,43% de grootste structurele leegstand heeft binnen de eigen winkelvoorraad. Daarmee staat 10% meer leeg dan het landelijk gemiddelde van 3,45%. Na Breda volgt Geleen met een percentage van 10,23.

39


Figuur 4.7 Structurele leegstand ten opzichte van het Nederlands gemiddelde van 2,41%

Index structurele leegstand 260 tot 430 170 tot 260 130 tot 170 100 tot 130 100 tot 101 80 tot 100 60 tot 80 40 tot 60 0 tot 40

Leeuwarden Leeuwarden

Groningen Groningen

Winschoten Winschoten

Sneek Sneek Den Helder Den Helder

Alkmaar Alkmaar

Hoorn Hoorn Purmerend Purmerend

Heerenveen Heerenveen

Assen Assen

Emmen Emmen Hoogeveen Hoogeveen Meppel Meppel Kampen Kampen

Zwolle Zwolle Zaandam Zaandam Almelo Almelo Haarlem Haarlem Almere-Stad Almere-Stad Amsterdam Amsterdam Hengelo Hengelo Bussum Bussum Deventer Deventer Enschede Enschede Hilversum Hilversum Apeldoorn Apeldoorn Leiden Leiden Amersfoort Amersfoort Alphen Alphen a/d a/d Rijn Rijn Zutphen Zutphen Ede Ede Zeist Zeist Den Den Haag Haag Utrecht Veenendaal Veenendaal Doetinchem Doetinchem Delft Delft Gouda Gouda Utrecht Arnhem Arnhem Rotterdam Rotterdam Vlaardingen Vlaardingen Tiel Tiel Winterswijk Winterswijk Schiedam Schiedam Nijmegen Nijmegen Gorinchem Gorinchem Oss Oss Dordrecht Dordrecht s-Hertogenbosch s-Hertogenbosch Oosterhout Oosterhout Breda Breda Middelburg Middelburg Tilburg Tilburg Roosendaal Roosendaal Helmond Helmond Goes Goes Bergen Bergen op op Zoom Zoom Eindhoven Eindhoven Vlissingen Vlissingen Venlo Venlo Beverwijk Beverwijk

Weert Weert

Roermond Roermond

Sittard Sittard Geleen Geleen

Heerlen Heerlen

Maastricht Maastricht


40


4.6. Leegstand naar locatiesegment In deze paragraaf worden de uitkomsten behandeld van de analyse naar de verdeling van de leegstand binnen het winkelgebied. Het gaat hier om de A-1, A-2, B en C locaties, waarvan de definities in hoofdstuk 2.5.3. zijn uitgelegd. Uit deze cijfers blijkt dat absoluut de meeste winkelpanden leegstaan buiten de gesegmenteerde locaties. Maar wordt er gekeken naar hoe dit verhoudingsgewijs is met het totale aandeel units per locatie dan is de leegstand in 2003 bovengemiddeld hoog op C-locaties met 8,72%. De leegstand met betrekking tot het aantal verkooppunten naar locatiesegmenten van de binnenstad, zoals die in hoofdstuk 3 gedefinieerd zijn, wordt gegeven in figuur 4.8. Voor de leegstand van het aantal winkelmeters geldt dat op de locaties buiten het C gebied, betiteld met ‘NVT’, met een percentage van 14,82 relatief de meeste winkelmeters leegstaan.

Figuur 4.8

Index aantal units met leegstand en structurele leegstand

10,00


9,00 8,00 7,00 6,00 5,00

Leegstand VKP

4,00

Structurele leegstand VKP

3,00 2,00 1,00 0,00 A1 locaties

A2 locaties

B locaties

C locaties

NVT


Het percentage panden dat structureel leegstaat, is relatief opnieuw het hoogst op C-locaties met 3,58%. Goed is ook te zien dat de A1-locaties een scores ver onder de gemiddelde structurele leegstand hebben met percentage van 0,69. Voor het aantal vierkante meters w.v.o. komen, net als bij de leegstand, de locaties buiten het Cgebied het meest in aanmerking voor de structurele leegstand. Concluderend kan aan het eind van deze paragraaf gezegd worden dat A1-locaties dus relatief zelden leeg staan en komen nauwelijks in aanmerking voor leegstand over een langere periode, terwijl C-locaties veelvuldig leegstaan en ook voor een langere periode.

41


4.7. Resumé In deze paragraaf worden de meest opvallende uitkomsten uit dit hoofdstuk nog even bij elkaar gezet om een beter overzicht te krijgen van het onderzoeksobject. De leegstand in geheel Nederland is 5,29% van de totale winkelvoorraad. Het blijkt dat de leegstand zich concentreert in de hogere winkelconcentraties. Voor het totale winkelaanbod in Nederland geldt dat na het speciaal winkelgebied, de binnensteden en de hoofdwinkelgebieden volgen met een leegstand van respectievelijk 6,4% en 7,1% van de totale winkelvoorraad. Voor het totaal van de geselecteerde gebieden stonden in 2003 3.335 units leeg wat 7,21% van het totaal aantal winkels vormt. Hiermee is 429.373 m² leegstaand w.v.o. gemoeid, hetgeen 9,14% van het totaal aantal vierkante meters w.v.o. is. Vanaf 1999 heeft zich duidelijk een toename van de leegstand voorgedaan. Opvallend is dat in 2003 een daling in de trend zit. Voor 1.116 verkooppunten, wat 2,41% is van de totale voorraad, geldt dat ze structureel leeg staan. Bij de ontwikkeling van structurele leegstand in de tijd blijkt dat de trend stijgend is. Wanneer de structurele leegstand gekoppeld wordt aan het winkelvloeroppervlak, dan staat er in 3,45% van de totale voorraad winkelmeters structureel leeg. Dit percentage van w.v.o. valt dus hoger uit, dan wanneer naar de structurele leegstand voor het aantal verkooppunten gekeken wordt. Voor de verschillende regio’s kan worden geconcludeerd dat de regionale spreiding van leegstand en structurele leegstand, zowel wat betreft winkelunits en w.v.o, geconcentreerd is in het zuiden. Voor de verschillende provincies heeft de provincie Limburg de hoogste leegstand met 10,27% en structurele leegstand met 4,57%. Gekeken naar het percentage van het aantal vierkante meters w.v.o. binnen de eigen voorraad dat leegstaat dan is Limburg opnieuw de koploper met 12,89% en 6,02% structureel leegstand. De provincie met de grootste toename van structurele leegstand is ook Limburg. Voor de verschillende steden bevindt zich relatief gezien de grootste leegstand in Schiedam en Roermond met respectievelijk 17,4% en 15,2%. Opvallend is de leegstand in Schiedam die in alle jaren bovenproportioneel hoog is. Daarbij komt dat in de steden Roermond, Breda, Ede en Venlo de leegstand flink is toegenomen in de periode van 1999 tot en met 2003. Voor de leegstand in 2003 met betrekking tot het aantal vierkante meters w.v.o. blijkt dat Venlo met 20,45% binnen de eigen voorraad, behoorlijk boven het gemiddelde scoort. Overigens wordt dit winkelgebied op de voet gevolgd door dat van Schiedam met een percentage van 19,57. De structurele leegstand is in de winkelgebieden van Breda, Roermond en Venlo gestegen In 2003 is de absolute structurele leegstand voor het aantal verkooppunten het hoogst in Breda met 9,45% van het totaal. Maar ook relatief gezien

42


scoort Breda met een percentage van 10,23 veruit de hoogste structurele leegstand. Steden als Utrecht, Amsterdam en Rotterdam hebben duidelijk minder langdurig leegstaande winkelpanden, want zij scoren in alle jaren ver beneden het Nederlands gemiddelde. Concluderend kan voor de verschillende locatiesegmenten gezegd worden dat A1-locaties relatief zelden leeg staan en nauwelijks in aanmerking voor leegstand over een langere periode komen, terwijl C-locaties veelvuldig leegstaan en ook voor een langere periode.

43


5.

Leegstandsvariabelen: een analyse

In dit hoofdstuk zal geprobeerd worden antwoorden te geven op de onderzoeksvragen die in hoofdstuk 1 en hoofdstuk 2 gesteld zijn. In het conceptueel model wordt gebruik gemaakt van verschillende factoren die verband houden met het ontstaan van structurele leegstand. Deze factoren zijn onderzocht en worden in dit hoofdstuk per paragraaf behandeld. Het gaat om de volgende factoren met daarachter de bijbehorende paragraaf: Nieuwbouw § 5.1

Locatie en routing § 5.6

Winkelaanbod per inwoner § 5.2

Stedebouwkundige kwaliteit § 5.7

Omvang pand § 5.3

Parkeren en bereikbaarheid § 5.8

Type huurder en branche § 5.4

Overheidsbeleid § 5.9

Huurprijsniveau en type eigenaar § 5.5 In § 5.10 worden de factoren gezamenlijk behandeld door de scores die de respondenten hebben toegekend aan de factoren op een schaal van 1 tot 5 en het beschrijven van de uitkomsten van een meervoudige regressie analyse. In iedere paragraaf wordt eerst een stukje theorie behandeld indien dit eerder in het rapport nog niet gebeurd is. Vervolgens worden aan de hand van de data van Locatus een analyse gedaan of verbanden gezocht. Echter, niet voor alle factoren geldt dat zij op enige manier terug te vinden zijn in de databestanden. Daarom wordt bij alle factoren ook gebruik gemaakt van de uitgevoerde diepte-interviews. In totaal zijn 17 personen benaderd voor een diepte-interview. In bijlage IV staan diverse top tien lijsten gegeven met bedrijven of instellingen. Dit geeft het belang van het bedrijf op de (winkel)vastgoedmarkt weer. Alle respondenten zijn gekozen uit bedrijven, die voorkomen in één van de top tien lijsten. Bij de partij van gemeente is gekozen voor de gemeente Schiedam, omdat deze een hoge structurele leegstand kent en de gemeente Groningen, welke een opvallende afname van structurele leegstand in de tijd kent. Tevens zijn er uit de top tien bedrijven personen benaderd, welke niet voorkomen op de respondentenlijst, maar wel bereid waren mee te werken aan het onderzoek. Helaas zijn zij niet geïnterviewd omdat dit buiten de onderzoeksperiode zou vallen. De geïnterviewde personen behoren tot verschillende partijen binnen de winkelvastgoedmarkt. Wat zij gezegd hebben mag in zijn algemeenheid als relevant en representatief worden aangenomen. Op alle onderwerpen hebben alle respondenten hun mening gegeven. Slecht enkele opvallende uitspraken of uitspraken die voor meerdere respondenten golden, zijn opgenomen. Tot slot wordt in iedere paragraaf uit de gevonden verbanden of uitspraken een conclusie beschreven. 5.1. Nieuwbouw De afgelopen jaren is behoorlijk wat nieuw winkelareaal toegevoegd aan de Nederlandse winkelvastgoedvoorraad. In 2003 en 2004 wordt in Nederland ongeveer 620.000 m² winkelcentrum opgeleverd. Dat blijkt uit een onderzoek van Cushman & Wakefield. De laatste

44


jaren zijn steden en dorpen massaal overgegaan tot uitbreiding van het winkelapparaat. Men wilde koopkracht wegtrekken uit buurkernen, de regiopositie vergroten en het eigen apparaat consolideren. Maar naburige gemeenten zagen aankomen dat “hun” winkelaanbod door de buurgemeente bedreigd zou worden en gingen zelf ook over tot het ontwikkelen van nieuwe winkels. Binnen gemeenten gingen om dezelfde redenen wijkcentra elkaar met extra meters te lijf. Per saldo explodeerde in een paar jaar tijd het aanbod winkelmeters van 19 miljoen m² (eind jaren negentig) naar ruim 24 miljoen m² nu (Frieman, 2003). Naar aanleiding van deze gegevens kan men zich afvragen of deze groei invloed heeft op leegstand. De verwachting is, dat een toename van nieuw winkelareaal de concurrentie verhoogt, de omzetten onder druk zet en daarmee dus de kans op leegstand vergroot. De verwachting wordt dan ook als volgt gesteld: Bij een grote toevoeging van nieuw winkelareaal valt een hoge structurele leegstand te verwachten. Via het NRW bestand zijn nieuwbouwprojecten gekozen die in 1999 of 2000 geopend zijn. De structurele leegstand die in 2003 gemeten is, staat immers leeg sinds 2001. Als de verwachting aangenomen kan worden, dan zal een hoge mate van toevoeging van nieuw winkelareaal in 2001 tot leegstand geleid hebben en tot structurele leegstand in 2003. De nieuwbouwprojecten en hun locatie in de winkelgebieden worden gegeven in tabel 5.1 met bijbehorende totaal gerealiseerde bruto vloeroppervlak. De locatie is zo gekozen dat de toevoeging direct in het hoofdwinkelgebied plaatsvindt of aansluitend aan het hoofdwinkelgebied. Verwacht wordt dat dit de looprichting van de consument verandert in de richting van de nieuwbouw en daarmee andere retailers ‘overslaat’. Ook kan verwacht worden dat winkeliers uit de binnenstad verhuizen naar de nieuwbouw en hiermee lege panden achterlaten die vervolgens niet meer gevuld raken. In SPSS is gekeken of een correlatie bestaat tussen het aantal structureel leegstaande panden en Tabel 5.1 Amersfoort Breda Doetinchem Goes Hengelo (ov) Hengelo (ov) Hilversum Nijmegen Nijmegen Rotterdam Rotterdam ’s Gravenhage ’s Gravenhage Tiel Zeist

NAAM WINKELCENTRUM Sint Jorisplein Steenakker Catharinastraat Woonboulevard Marconistraat Brink, de Plein Westermaat Gooische Brink Marienburg Passage Marikenstraat Lijnbaanplein The Corner Groenmarkt Haaglanden Megastores Ravelijn Belleville

OPENINGSJAAR 2000 2000 1999 2000 1999 2000 1999 1999 2000 2000 2000 1999 2000 1999 1999

Bron: NRW, 1999-2000

45

BVO 16000 20000 5900 10000 12500 28500 13000 10000 14500 10000 13500 2833 82000 3400 3500

LOCATIE deel hoofdwinkelgebied. pdv / gdv deel hoofdwinkelgebied pdv / gdv deel hoofdwinkelgebied pdv / gdv deel hoofdwinkelgebied Deel hoofdwinkelgebied Hoofdwinkelgebied deel hoofdwinkelgebied deel hoofdwinkelgebied deel hoofdwinkelgebied pdv / gdv deel hoofdwinkelgebied deel hoofdwinkelgebied


de omvang waarin een nieuwbouwproject is toegevoegd. Het bleek dat de gegevens niet normaal verdeeld zijn. Daarom is gekozen voor non-parametrische toetsen, namelijk de Spearman correlatiecoëfficiënt en Kendall’s tau (zie ook bijlage IX). De Spearman correlatiecoëfficiënt en Kendall’s tau worden gebruikt omdat dit als alternatieve toets wordt aangeboden wanneer er geen sprake is van een normale verdeling en de variabelen minimaal op ordinale schaal zijn. De Spearman coefficient berekend de correlatie op basis van de rangorde van waarnemingen (in plaats van de waarnemingen zelf). De correlatiecoëfficiënt geeft de striktheid van het lineaire verband tussen twee variabelen weer. Een, absoluut gezien, hogere correlatiecoëfficiënt betekent dat de punten in het spreidingsdiagram zich dichter bij een rechte lijn aansluiten. De samenhang tussen de variabelen ‘aantal structureel leeg’ en ‘nieuw bvo’ is in figuur 5.1 in een spreidingsdiagram aangegeven met behulp van een trendlijn. Een hogere correlatiecoëfficiënt betekent een groter verband tussen twee variabelen. Figuur 5.1 200

100 80

structureel aantal panden leeg

60 40

20

10 8

Bron: Locatus & NRW, 1999-2003

6 4 2 0 00

0 00 80 00 0 60 00 0

40

20

0 00 1000 8000 60 0 0

40

Nieuwbouw 1999-2000

De vraag is vervolgens of het verband ook significant is. De verwachting stelt dat de correlatiecoëfficiënt in de populatie niet van nul afwijkt. De alternatieve verwachting stelt dat er wel verband bestaat tussen beide variabelen, dus een correlatiecoëfficiënt ongelijk aan nul. De uitkomsten van de non-parametrische toetsten staan in tabel 5.2.

46


Tabel 5.2 Correlations

Kendall's tau_b

structureel aantal panden leeg Nieuwbouw 1999-2000

Spearman's rho

structureel aantal panden leeg Nieuwbouw 1999-2000

Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N Correlation Coefficient Sig. (2-tailed) N

structureel aantal panden leeg 1,000 . 11 ,278 ,240 11 1,000 . 11 ,311 ,353 11

Nieuwbouw 1999-2000 ,278 ,240 11 1,000 . 11 ,311 ,353 11 1,000 . 11

Bron: Locatus en NRW, 1999-2003

De uitkomst van de Kendall’s tau_b is dat nieuwbouw en structurele leegstand met 0,28 correleren met een overschrijdingskans van 0,24. De uitkomst van Spearman’s rho is soortgelijk, er is een samenhang tussen beiden variabelen van 0,31 met een significantie van 0,35. Dit betekent dat de verwachting niet blijkt te kloppen. Er bestaan geen significant verband tussen de mate van toevoeging van winkelprojecten en de structurele leegstand. Een grote toevoeging zorgt niet voor meer leegstand dan een kleine toevoeging. Wel kan sprake zijn van een incidentele leegstand wanneer winkeliers naar het nieuwbouwproject verhuizen, maar de achtergelaten panden komen niet structureel leeg te staan. Kanttekening dient echter wel geplaatst te worden bij deze verkenning. De invloed van een nieuwbouwproject hoeft namelijk niet binnen een jaar duidelijk te zijn. De tijd tussen de opening van een nieuw winkelgebied en de effecten die het heeft op de overige winkels kan voor de ene winkelier binnen een jaar optreden, maar voor een andere winkelier met een andere formule kunnen deze effecten, op bijvoorbeeld omzet, pas na drie jaar merkbaar worden. Tevens is de looptijd van het huurcontract meestal minimaal 5 jaar. Dit kan een winkelier remmen in het verhuizen naar de nieuwbouw omdat hij het huurcontract moet afkopen of de huurperiode moet ‘uitzitten’. Daarbij komt dat omzetdaling van achterblijvende winkeliers nog niet binnen een jaar hoeft te leiden tot faillissement en leegstand van een pand. Ook kan de gekozen locatie van de toevoeging een rol spelen. Misschien leidt een toevoeging buiten het hoofdwinkelgebied of

47


aansluitend daarop, wel tot meer concurrentie en druk op de omzet en daarmee tot een grotere structurele leegstand. In deze verkenning zitten dus een aantal aannames. Het verdient de aanbeveling om de effecten van nieuwbouw nader te onderzoeken. De hiervoor genoemde analyse met haar uitkomsten is tijdens de diepte-interviews ook voorgelegd aan de respondenten. De reacties hierop waren als volgt: Nienke Sipma, EIM De toevoeging van nieuwbouw aan een winkelgebied kan een grote rol hebben maar ook beperkte rol. Het kan een positieve invloed hebben en het winkelgebied weer een nieuwe impuls geven. Dan speelt het dus een beperkte rol bij leegstand. Het kan echter ook negatief uitwerken als er teveel aanbod is. Leegstand is dan het gevolg. De toevoeging van nieuw winkelareaal kan positief en negatief van invloed zijn op structurele leegstand. Jeroen Smit, Redevco Nederland Nieuwbouw, als het goed gebeurt, veroorzaakt geen leegstand. Mits je het maar goed doet en je het juiste aantal vierkante meters bijbouwt. Dat het verzorgingsgebied de nieuwbouw aankan, of dat het winkelgebied dat wel aankan. Het liefste zou dan ook nog wat invloed uitgeoefend moeten worden op de branchering. Verder heeft het denk ik weinig invloed op leegstand. Wel op frictieleegstand natuurlijk, dat is logisch, maar dat wordt in de loop der tijd wel weer opgenomen. Het kan ook dat je net op het verkeerde moment die uitbreiding doet. Dat je denkt dat het allemaal wel beter gaat met de economie en dat je over het verzorgingsgebied hebt nagedacht, maar dat achteraf blijkt dat je per ongeluk 1000 m² teveel hebt gebouwd. Dan loop je natuurlijk de kans dat een pand twee jaar leeg staat. Dan heb je dus wel structurele leegstand. Het zou kunnen maar het zou niet zo hoeven te zijn. Als bijvoorbeeld een uitbreiding wordt gepleegd in een hoofdwinkelgebied, dan vind ik dat die toevoeging dusdanig moet zijn, dat de leegstand die daar eventueel door ontstaat in de loop van de tijd, weer wordt opgenomen. Dus daar zou je dan geen structurele leegstand hebben. Karen Huizer, ING Real Estate Het hangt een beetje van de situatie af. Als het een gebied is, waar nog niet veel bijgebouwd is en waar nog niet de volledige marktcapaciteit benut is, dan kan daar nog best wat bijgebouwd worden. Dat hoeft absoluut geen negatieve gevolgen te hebben. Het kan dan juist een stimulans zijn voor een winkelgebied. Dus ik kan me wel voorstellen dat je geen significante relatie tussen nieuwbouw en leegstand vindt.

48


Herman Hanselaar, Miss Etam Nieuwbouw kan leegstandbevorderend zijn. Maar je ziet langzamerhand dat zo’n nieuwbouwlocatie die buiten het winkelgebied is opgezet ook weer kan afzakken naar een bedenkelijk niveau wat vervolgens de binnenstad weer versterkt. Ik vind wel dat nieuwbouw, de toevoeging van winkels, een mitigerende werking van de verhuurbaarheid van winkels in de binnenstad heeft. De behoefte om altijd maar te bouwen, en dan is het altijd makkelijk om winkels te bouwen omdat je daar per vierkante meter de hoogste opbrengst krijgt, is altijd een hele beperkte visie van de winkelontwikkelaars. De spoeling wordt dan dunner, omdat er gewoon meer winkels zijn. Hier kan je lang en breed over nadenken maar de toevoeging van winkels heeft wel degelijk een relatie tot de leegstand. Je kan niet onbeperkt maar winkels blijven toevoegen zonder dat er leegstand ontstaat. Hajo Frieman, Cushman & Wakefield Healey & Baker Ik geloof dat de relatie tussen leegstand en nieuwbouw een hele kleine rol heeft. Het is wel zo dat nieuwbouw op verkeerde locaties, mede door de hoogte van de huren, een vergroot leegstandsrisico heeft. Maar de verklarende variabele van leegstand is niet het toevoegen van nieuwe winkelmeters maar het feit dat een verzorgingsgebied niet groeit. Als een verzorgingsgebied niet groeit dan is elke nieuwe meter er één teveel. Ik denk dat een nieuw winkelcentrum in een gebied waar het verzorgingsgebied niet groeit een verschuiving van leegstand teweeg zal brengen. Kees van der Meulen, Cório Nieuwbouw bepaalt het aanboddeel en heeft daarmee een grote rol. Veel nieuwbouw betekent veel aanbod. In combinatie met een mindere economische situatie, die een mindere vraag oproept, ontstaat leegstand. In het ene gebied is de nieuwbouw teveel geweest en in het andere gebied niet. Maar de leegstand heeft wel iets met die toevoeging te maken. Je kan namelijk niet meten, wat er in het winkelgebied was gebeurd als er minder toegevoegd was. Daarom is het mij te statistisch om te redeneren dat er geen verband is tussen de twee variabelen. Het heeft er wel degelijk wat mee te maken want als het niet was toegevoegd, dan waren die aanloopstraten ook niet leeg komen te staan. Dan had men nergens anders naar toe gekund en had men wel aangehuurd in die straten. Want vraag is er toch wel. Conclusie Uit de data-analyse blijkt dat er geen statistisch verband is aan te tonen tussen de mate van nieuwbouw en structurele leegstand. Echter, deze analyse kent een groot aantal aannames. Uit de interviews komt dat er geen verband hoeft te zijn tussen het ontstaan van structurele leegstand en nieuwbouw. Er wordt wisselend gedacht over de relatie. Nieuwbouw kan positief zijn voor een

49


winkelgebied. Maar als in zo’n mate bijgebouwd wordt dat het aantal vierkante meters winkelareaal te hoog is voor het verzorgingsgebied, dan is er zeker wel een samenhang met het ontstaan van structurele leegstand. 5.2. Winkelaanbod per inwoner Het functioneren van een winkelgebied staat mede onder invloed van het verzorgingsgebied waar het winkelgebied in ligt. Deze bepaalt namelijk het aantal mensen die de winkels bedienen. Daarom wordt in deze paragraaf gekeken naar de relatie tussen het aanbod van vierkante meters winkelvloeroppervlakte per inwoner en de structurele leegstand. Hoe ligt de verhouding van het aantal vierkante meters tot de inwoners nu in de steden in de selectie van dit onderzoek? En welke invloed heeft deze aanbodsverhouding op de leegstand in de Nederlandse binnensteden? Gesteld wordt dat het aantal bezoekers aan de binnenstad ongewijzigd is gebleven en juist daar hebben de grootste uitbreidingen plaatsgevonden. Aangezien het aantal meters stijgt en het aantal bezoekers waarschijnlijk gelijk blijft, daalt het aantal bezoekers per m² (Frieman, 2003). Daarom is de volgende verwachting opgesteld: Wanneer een hoog aanbod aan winkelareaal per inwoner geldt, is de leegstand ook hoog. Oftewel, er bestaat een verwachte positieve relatie tussen een hoge verhouding inwoner tot aanbod in m² en structurele leegstand. Allereerst is gekeken naar het gemiddelde aantal vierkante meters winkelvloeroppervlak per inwoner van alle steden in Nederland. Het blijkt dat voor alle steden binnen de selectie geldt dat de inwoners daarvan gemiddeld 1,8 m² winkel tot hun beschikking hebben. Vervolgens zijn de steden verdeeld in verschillende klassen naar het aantal inwoners wat de stad heeft. Het gemiddelde aantal vierkante meters winkeloppervlak per inwoner in een stad en de procentuele afwijking daarvan wordt vergeleken met de index van de structurele leegstand. Dit is gedaan omdat het aanbod van vierkante meters in bijvoorbeeld het winkelgebied van Almelo niet vergeleken kan worden met dat van Amsterdam. Dat zou appels met peren vergelijken zijn. Daarom vindt de vergelijking plaats met het gemiddelde dat geldt voor steden die in dezelfde inwonerklasse behoren. De steden die in de selectie van dit onderzoek voorkomen vallen in de klassen aangegeven in bijlage X. Het blijkt dat geen significant verband bestaat tussen (de procentuele afwijking van het gemiddelde van de) structurele leegstand en het aantal meters winkelvloeroppervlak per inwoner omdat er overschrijdingskans is van 8%. Het verband bij dit significantieniveau is is niet sterk, slechts 0,213. Daarbij komt een hoge standaard error van 82, wat betekent dat binnen de overschrijdingskans van 8% er ook een grote afwijking van het gemiddelde kan plaatsvinden. Met deze uitkomsten kan dus niet gesteld worden dat wanneer

50


sprake is van aan een over- of onderaanbod aan vierkante meters winkelvloeroppervlak, dit gepaard gaat met een hoge of juist lage structurele leegstand. In tabel 5.3 worden de uitkomsten van de analyse weergegeven en in figuur 5.2 is de samenhang in een spreidingsgrafiek te zien.

Figuur 5.2

Afwijking van gemiddeld wvo/inwoner in %

80

60

Tabel 5.3 40

Model Summary

20

Model 1

R ,213a

R Square ,045

Adjusted R Square ,031

Std. Error of the Estimate 82,10722361483240

a. Predictors: (Constant), afwijking %

0

Bron: Locatus, 2003 -20

-40 -60 -100

0

100

200

300

400

500

Index structurele leegstand 2003

Bron: Locatus, 2003

Echter, voor een aantal specifieke steden is het toch relevant om dit nader te belichten. In bijlage XI staan de 67 steden met daarachter de verhouding vierkante meter w.v.o. per inwoner weergegeven. Opvallend zijn de verhoudingen van steden in Limburg, waar in Hoofdstuk 4 werd vastgesteld dat een bovengemiddelde structurele leegstand in deze provincie geconcentreerd is. Roermond, Venlo en Heerlen zitten allen in de top tien met hoogste aanbod van vierkante meters per inwoner. Opnieuw deze concentratie van Limburgse steden in de hogere contreien doet vermoeden dat het aantal vierkante meter w.v.o. per inwoner toch invloed heeft op de mate van structurele leegstand, ook al is dit statistisch niet aan te tonen. De discussie rond het aanbod of overaanbod binnen de winkelvastgoedmarkt leverde tijdens de diepte-interviews ook de nodige interessante uitspraken op. Hieronder volgen enkele daarvan: Erick Kloos, AS Watson Er dreigt een gigantisch overaanbod op de winkelvastgoedmarkt. Enerzijds is dat gunstig, omdat dat de goede winkelgebieden onderscheidt van de slechte winkelgebieden. In het verleden hadden zelfs slecht ontwikkelde winkelgebieden een bestaansmogelijkheid en die waren eigenlijk het aanzien niet meer waard. Daar vindt een schifting plaats en ik denk dat dat goed is. Ik denk ook dat het goed is om fenomenen als meubelboulevards te hebben, om die hele grote oppervlaktes

51


met een relatief lage vloerproductiviteit uit de centra van de steden weg te halen. Daar kan je die steden alleen maar dynamischer en bruisender mee maken. Maar ik denk dat er nu zoveel op de plank ligt om ontwikkeld te worden dat het best eens een keer benauwend zou kunnen zijn. Wij zitten onderhand aan het aantal vierkante meters per inwoner aan één van de hoogste aantallen vierkante meters van Europa. Als dat nog veel meer gaat worden, dan is daar geen markt meer voor. We hebben hele leuke binnensteden, we hebben hele leuke meubelboulevards, waarom moet er zo ongelooflijk veel bij gepland worden? Het wordt echt te veel. Die varkenscyclus die we bij de kantoren gezien hebben, die begint zich nu ook op de winkelmarkt te vertonen. Doordat de winkelmarkt een beetje meer geliberaliseerd is en minder strak aangestuurd wordt speelt zich daar onmiddellijk een varkenscyclus af. Herman Loykens, Retail Management Center Kleine stadjes, en kleine dorpjes zijn allemaal hun eigen verzorgingsgebied en eigen binnenstad aan het creëren. Iedere gemeente moest zo nodig een mooie binnenstad hebben want anders moesten de inwoners misschien wel een kwartier in de auto zitten om naar de aanliggende stad te gaan. En dús komen er overal binnensteden in marktgebieden die traditioneel behoren aan de wat grotere kernen. Dat betekent dat de binnensteden te weinig consumenten krijgen en daardoor automatisch te duur zijn. We hebben in Nederland een filiaalketen-binnenstad gekregen, alleen die kannibaliseert zichzelf omdat die ketens overal al zitten. De grote bedreiging van de binnenstad in de iets grotere kernen is het niet-afstemmen van gemeenten in een conglomeraat met elkaar. Wim Fieggen, VastNed Ik vind dat in Nederland wat betreft winkels, geleidelijk de situatie is ontwikkeld van overbewinkeling. Eigenlijk elk zichzelf respecterend dorp is bezig met het vernieuwen van z’n kernwinkelapparaat. Dat houdt natuurlijk een keer op. Daar zijn uiteindelijk niet genoeg consumenten voor. Winkelmeters laten zich niet makkelijk vergelijken. Want een winkelmeter op de Lijnbaan in Rotterdam is veel productiever en zet veel meer om. Het heeft in feite een veel groter marktaandeel zou je kunnen zeggen, dan een winkelmeter ergens in een buurtcentrum die een hele lage omzet heeft. Het gaat uiteindelijk ook om bevolkingssamenstelling en het draagvlak, die er voor zorgen dat een bepaald gebied het kan redden of niet. Hajo Frieman, Cushman & Wakefield Healey & Baker De hoofdoorzaak van leegstand is dat Nederland in een rap tempo aan het ‘overbewinkelen’ is. We hebben eigenlijk veel meer winkels dan waar we behoefte aan hebben. Nederland telt de hoogste winkeldichtheid van Europa. We hebben eigenlijk teveel winkels. Als je dan teveel winkels hebt, dan gaan er in bepaalde situaties winkels leegstaan.

52


De consument heeft, omdat we zoveel winkels hebben, ontzettend veel keus waar hij of zij de boodschappen wil doen of waar naar toe wil op zaterdagmiddag om geld te besteden in het kader van recreatief winkelen. Dus die concurrentie tussen winkelgebieden gaat toenemen. Maar ook binnen die winkelgebieden ontstaat concurrentie. Er zijn namelijk zoveel winkels waardoor ook nog toename van de concurrentie tussen de verschillende winkelstraten ontstaat. Joop van der Steuijt, Retail Network Als belangrijkste oorzaak voor leegstand valt de toename van het aantal vierkante meters winkelareaal te noemen. Dit is los van de economische situatie aan te geven als de belangrijkste oorzaak. Wat je ziet is dat verzorgingsgebieden elkaar in sterke mate gaan overlappen omdat er teveel winkels zijn. De gemeenten gaan met de ruggen tegen elkaar staan en elke burgemeester vindt dat zijn burgers recht hebben op een bepaald voorzieningenniveau. Bovendien is er in hun beleving anders teveel afvloeiing naar naburige gemeenten. Er is geen overleg tussen de gemeenten. Dus als eerste factor die leegstand veroorzaakt, kan een te hoog ambitieniveau voor nieuwe

ontwikkelingen

genoemd

worden.

Als

tweede

is

belangrijk

de

politieke

verantwoordelijkheid. Er zou meer overleg moeten zijn tussen gemeenten. Conclusie Uit de analyse van de data blijkt dat er geen statistische samenhang is te vinden tussen relatief hoge structurele leegstand en relatief hoge aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner. Het ontbreken van statistische samenhang wordt ontkend door de respondenten. Uit bijna alle reacties in de diepte-interviews blijkt dat leegstand wel degelijk samenhangt met een te groot aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner. Door het groot aantal winkels gaan steden en dorpen elkaar steeds verder beconcurreren door overlap van de verzorgingsgebieden die daardoor zijn ontstaan. Zelfs tussen winkelstraten ontstaat die concurrentie. Om dit te voorkomen zou er meer overleg tussen gemeenten moeten zijn. 5.3. Omvang pand In deze paragraaf wordt de invloed van de omvang van het pand op leegstand bekeken. Verwacht wordt dat de schaalvergroting in de detailhandel hierbij een rol speelt. Om de schaalvergroting een gezicht te geven, wordt de volgende quote van de heer Kloos, directeur Vastgoed bij A.S. Watson, in de Congres uitgave van ‘Het Nationaal Vastgoed Debat 2003’ aangehaald: “Ruim 28 jaar geleden was de eerste Kruidvat 85 m². Vier jaar geleden zochten we op A1 naar oppervlaktes rond 450 m². Nu heeft Kruidvat behoefte aan winkels van 1100 m², terwijl Trekpleister en ICI Paris XL op zoek zijn naar metrages van 450 m².”

53


Schaalvergroting kan als gevolg hebben dat er alleen nog vraag is naar panden met een groot winkelvloeroppervlak. Maar zoals ook uit de woorden van de heer Kloos blijkt, kan er tevens een verschuiving van vraag naar een ‘ideale’ winkeloppervlakte plaatsvinden. Die nieuwe gewenste oppervlakte kan juist door een andere formule worden verlaten die op haar beurt op zoek is naar een andere oppervlakte. Het is dus niet eenduidig te verwachten dat een bepaalde oppervlaktemaat vaker leegstaat dan een andere. De verwachting is dus: Voor elk pand is wel een gebruiker te vinden, want de vraag ernaar verschilt per gebruiker en w.v.o. van een pand heeft daarmee dus geen invloed op leegstand. De analyse wordt in twee stappen uitgevoerd. Allereerst wordt gekeken naar de verdeling van de leegstand binnen grootteklassen van de omvang van panden. Vervolgens wordt gekeken naar deze verdeling binnen locatiesegmenten. Opgemerkt dient nog te worden dat in de databestanden van Locatus geen vloeroppervlaktes opgenomen worden van de branche ‘diensten’, welke panden dus in deze beschouwing buiten de analyse worden gelaten. 5.3.1. Verdeling leegstand over grootteklassen Er is een analyse uitgevoerd met de geselecteerde data en een klassenindeling gevormd van de verschillende oppervlaktegroottes die bij de verkooppunten horen. Figuur 5.3 laat de verdeling van de panden zien over de klassen. De aandelen in de totale winkelvoorraad, incidentele leegstand en structurele leegstand zijn onderscheiden. In de totale winkelvoorraad bestaat meer dan de helft (59%) van de verkooppunten uit panden met een oppervlakte kleiner dan 100 vierkante meter. Van het totaal aantal verkooppunten dat incidenteel leegstand vertoont, bevindt bijna 64% zich in deze klasse. Binnen de groep van structurele leegstand maken de panden met 100 m² of minder 61% van de totale structurele leegstand uit. Slechts 2% meer dan het aandeel in de totale winkelvoorraad.

54


Bij de panden groter dan 500 m² is bijna het tegenovergestelde waar te nemen. Daar waar binnen de totale winkelvoorraad een percentage van 5,6 staat voor de panden groter dan 500 m², bevindt zich in de groep van de structurele leegstand zich 4,8 % van deze grootste klasse winkelvloeroppervlakte. Figuur 5.3

De verdeling van verkooppunten en leegstand over de locatiesegmenten

Percentage van het totaal binnen de groep

70

60

50

40

Totaal aantal verkooppunten Incidentele leegstaande panden

30

Structureel leegstaande panden 20

10

0

< 100 m2

100-250 m2

250-500 m2

500 m2 >


Uit dit plaatje kan geconcludeerd worden dat met een paar procent relatief meer panden kleiner dan 100 m² leeg staan. Het feit dat het hoge percentage incidentele leegstand in deze klasse kan een weergave zijn van het gegeven dat er veel dynamiek zit in de doorloop van de kleinere panden. Daarvan wordt blijkbaar dus een deel weer verhuurd maar ook een deel niet en dat komt structureel leeg te staan. Nog een conclusie uit deze analyse is dat de panden groter dan 500 m² relatief minder vaak te maken hebben met leegstand, zowel incidenteel als structureel. Grote panden zijn dus blijkbaar geliefd. De verschillen zijn echter zowel bij de grootste als bij de kleinste oppervlakteklasse vrij beperkt. •

De verwachting blijkt met deze gegevens uit te komen. Er staan niet overduidelijk panden met een specifieke omvang relatief vaker structureel leeg.

Wat zijn de oorzaken achter deze verschillen, hoe klein ze dan ook mogen zijn? In de diepteinterviews is bovengenoemde uitkomst van de analyse voorgelegd. In de gesprekken kwam naar voren dat dit te maken heeft met de schaalvergroting in de detailhandel.

55


Wim Fieggen, VastNed De consument is hier de drijvende motor achter. Als de consument gaat winkelen dan wil die graag een brede en diepe keuze hebben uit van alles en nog wat. Ook wordt in winkels steeds meer aandacht besteed aan de wijze van presentatie. De winkelier verkoopt niet alleen een product, maar een geheel concept eromheen en daar betaalt de consument ook voor. Bij een concept hoort ook een beleving en die moet in de winkel al beginnen. In sportwinkels wordt daarom meer en meer de mogelijkheid geboden om een balletje te slaan met een golfstick of de nieuwe sportschoenen uit te proberen op een basketbalveldje. Dit kost vierkante meters en de winkelier zal dit naast zijn assortiment willen aanbieden en dus is er een wens voor extra vierkante meters (Fieggen, 2004). Joop van der Steuijt, Retail Network Het heeft alles te maken met de toegenomen schaalvergroting. De consument wil verwend worden. Veel formules willen steeds vaker op steeds meer vierkante meters zitten. Ik denk dat je wel kan stellen dat hoe kleiner de winkel, hoe structureler de leegstand. Johan Borchert, Universiteit Utrecht Er bestaat een tendens naar schaalvergroting. Ik denk dat je in binnensteden, en ik denk dat dat wel voor alle steden generaliserend geldt, dat je nog oude winkeltjes uit een verleden tijd hebt die nog heel klein zijn. Daar zit nog vaak een middenstander die één of ander niche gevonden heeft waar hij het nog in volhoudt. Tot hij er mee ophoudt en dan staat het leeg. Dan zijn dat misschien niet de locaties waar een boetiekje of iets moderns direct in kan. Het zijn winkeltjes die heel klein zijn en, naar mijn gevoel, ook minder verhuurbaar zijn. Conclusie Er staan niet overduidelijk panden met een bepaalde omvang relatief vaker leeg. Toch staan een paar procent meer kleine pandjes en een paar procent minder grote panden structureel leeg. Uit de interviews blijkt dat er door de wensen van de consumenten een grotere behoefte is ontstaan naar meer vierkante meters winkelareaal. De tendens naar schaalvergroting zorgt dat kleine panden relatief langer zullen leegstaan dan grote panden.

5.3.2. Verdeling leegstand grootteklasse per locatiesegment Dezelfde vraag als hiervoor, of panden met een bepaalde grootte nu relatief meer leeg staan, werd opnieuw gesteld, alleen dan gesegmenteerd naar locatie. De verwachting hierbij was, dat op C locaties vaker de grote panden zullen leegstaan. In de grote panden zaten voorheen vaak winkeliers uit de wit- en bruingoedbranche en de woonbranche. Een groot aantal van deze

56


winkeliers is zich gaan vestigen op de GDV locaties, om op deze manier een betere autobereikbaarheid, gratis parkeren en grotere winkelruimte met een dieper en breder assortiment te kunnen aanbieden aan de consument. Met de geselecteerde gegevens van Locatus is vervolgens een analyse uitgevoerd. Allereerst werd een verdeling van verkooppunten op locatiesegment gemaakt. De volgende stap was om die gegevens, per locatiesegment, uiteen te zetten in de verschillende grootteklassen van vierkante meter w.v.o.. Deze klassenindeling is hetzelfde als bij de hierboven genoemde analyse. De bovenstaande uiteenzetting van gegevens is gedaan voor de incidentele leegstand en de structurele leegstand, weergegeven in respectievelijk figuur 5.4a en figuur 5.4b. Als deze figuren nu met elkaar vergeleken worden dan valt op dat op de A1 locatie bij incidentele maar ook structurele leegstand relatief meer kleinere panden betrokken zijn. In Nederland staat gemiddeld slechts 0,024% van de panden op A1 locaties structureel leeg, maar van die panden is het aandeel in de kleinere oppervlakten oververtegenwoordigd. De verwachting, dat op C locaties de grotere panden relatief meer leeg staan, gaat echter niet op. Wel is te zien dat op A2 locatie relatief veel grote panden structureel leegstaan. In de data is gekeken om welke soort panden het ging, en het ging voor 50% om panden boven de 1000 m². Blijkbaar wachten de formules die geschikt zijn voor grote oppervlakten, liever op een pand in het A1 gebied. Uit de overige uitkomsten blijkt dat 100 tot 500 m² een populaire omvang is in de drukste locatiesegmenten.

Figuur 5.4a Incidentele leegstand

Percentage van totaal VKP binnen segment

25%

20%

15%

< 100 m² 100-250 m² 250-500 m²

10%

500 m² >

5%

0% A1

A2

B

C

Locatiesegment

Bron Locatus, 2003

57

Nvt


Figuur 5.4b Structurele leegstand 8%

Percentage van totaal VKP binnen segment

7% 6% 5%

< 100 m² 4%

100-250 m² 250-500 m²

3%

500 m² >

2% 1% 0% A1

A2

B

C

Nvt

Locatiesegment

Bron: Locatus, 2001-2003

Deze uitkomsten zijn voorgelegd aan respondenten in de diepte-interviews. Herhaaldelijk kwam men tot de conclusie dat het duidelijk is dat de kleine panden op A1 stand onder druk komen te staan. Herman Loykens, Retail Management Center: Deze uitkomst verhoudt zich waarschijnlijk in twee dingen. De huur in Nederland op A1 stand is progressief naarmate de oppervlakte kleiner wordt. Een detaillist betaalt relatief meer huur voor een kleinere oppervlakte. Dus de winkels met oppervlaktes kleiner dan 100 m² kosten per vierkante meter verhoudingsgewijs meer dan een groter pand. Dat betekent automatisch dat de winkelier die in het pand van minder dan 100 m² zit, een kleiner assortiment kan voeren. Met een kleine oppervlakte en beperkter assortiment, zal hij relatief weinig klanten krijgen. Dat betekent een lagere omzet. Dit in combinatie met een veel te hoge huur die de A1 stand met zich mee brengt en de economische recessie, zorgt ervoor dat deze ondernemer het meest te lijden heeft en dus niet snel het risico zal nemen om z’n winstmarge, het verschil tussen omzet en de hoogte van de huur, zo klein te laten worden. Hij zal zich dus niet vestigen in dat soort pandjes waardoor ze relatief meer leegstaan dan andere. Nederland heeft relatief kleine marktgebieden, dat zijn veel te kleine marktgebieden voor speciaalzaken. Voor het specialisme is geen ruimte op de meeste

58


marktgebieden in Nederland, behalve in de acht grote steden. Dat houdt automatisch in dat de meeste kleine winkeliers, individuele winkeliers, een plek op A1 stand niet meer kunnen betalen. Jans Cats, Gemeente Groningen EZ: De schaalvergroting binnen de detailhandel, de meeste detaillisten zitten nu op 200 meter maar een deel gaat al naar 400 meter, zorgt ervoor dat het bestaande winkelaanbod, qua oppervlakte, die schaalgrootte niet kan accommoderen. Het grootwinkelbedrijf gaat al gauw aan de panden kleiner dan 100 m² voorbij, daar kunnen zij niets mee. Jeroen Smit, Redevco Nederland Nederland Uit deze analyse blijkt dat formules erop ingericht zijn om gemiddeld meer ruimte nodig te hebben. Kleine panden zijn, omdat je je personeelslasten er niet uit haalt, inefficiënt. Ik denk dat de belangrijkste achterliggende factor om een groter pand te kiezen, is om personeelslasten omlaag te halen. Dat is een grote kostenpost voor een retailorganisatie. Op het moment dat daar iets aan gedaan kan worden, dan zet dat echt zoden aan de dijk. Dan kan de retailer makkelijker meer huur betalen. Wie zijn nou echt de partijen die op die A1 locaties de gevraagde huur nog willen en kunnen betalen, dat zijn die ketens. Die ketens hebben een winkel nodig van minimaal 150 m², want anders kan het ingedikte assortiment niet eens kwijt. Als de mogelijkheid er is om wel op 100 m² te gaan zitten, dan zit de retailer met de personeelskosten. De individuele ondernemer die begint daar niet meer. Want die redt het niet meer, die kan niet centraal en voordelig inkopen en heeft die schaalvoordelen niet. Hij moet zichzelf waarschijnlijk helemaal de blubber werken of houdt het niet vol want krijgt problemen met de personeelskosten. Michiel Verlaak, DTZ Zadelhoff In binnenstadsverband komen nu langzaam weer panden tot 80 meter leeg. In de goede jaren kwamen die telecomwinkels heel erg op. Dat is ongeveer 5 jaar terug en dat waren de nieuwe gebruikers van de hele kleine units van zo’n 50 à 80 meter. Die partijen, en dan heb ik het met name over Vodafone en Orange, kijken nu ook naar een slag grotere huurunits met oppervlaktes van 130 à 150 meter. Zij laten dus nu die kleintjes achter en die kleintjes komen opnieuw vrij maar daar is aanmerkelijk minder belangstelling voor. Uiteraard zijn er incidenteel partijen die daar induiken. Ook nieuwe partijen zoals Six Shop. Daar kun je echter niet al die leegstaande of leegkomende pandjes in Nederland mee vullen. Ik denk dat de toekomst voor die panden is dat ze toegevoegd worden aan de panden die ernaast liggen. Erik Knijnenburg, Hennes & Mauritz Ik kan me er wel iets bij voorstellen omdat beneden de honderd meter het alleen formules met een beperkt aanbod zijn die je daar kan vestigen. En als dat A1-locaties zijn waar behoorlijk hoge huurprijzen voor betaald moeten worden, dan denk ik dat die meters gewoon niet kloppen in

59


verhouding. Want je hebt allemaal met een zaak, ook al is het een éénmanszaak, indirecte ruimtes, een stukje opslag, een kantine en sanitair. Wanneer dat allemaal van honderd meter af gaat, dan hou je niet veel winkel over om je omzet in te halen. Hajo Frieman, Cushman & Wakefield Healey & Baker Wil je als ondernemer op minder dan 100 vierkante meter uit je kosten komen, dan heb je toch wel wat ‘body’ nodig om je spullen te kunnen verkopen. Je kan daar gewoon als ondernemer niet een heel efficiënte bedrijfsvoering opzetten. Die hele kleine unit is eigenlijk alleen maar geschikt om oorbellen te verkopen en kleine snuisterijen. Maar een gemiddelde winkel met spijkerbroeken en kleding die moeten allemaal groter zijn dan 100 vierkante meter. Dus als je het hebt over termen van incourantheid dan zie ik dat in deze uitkomsten wel terug. Dat het alleen zoveel is had ik niet verwacht. Ik zou eerder zeggen dat zal met die A1 panden, ook die kleintjes, wel loslopen. Conclusie Op A1 locaties staan relatief vaak kleine panden leeg. Op A2 locaties staan relatief meer kleine panden leeg, maar ook de extra grote panden staan hier relatief meer leeg. Dit laatste is te wijten aan het feit dat het hier om een flink aantal vierkante meters gaat waarvoor niet veel formules geschikt zijn. De formules die geschikt zijn, wachten liever op een pand in het A1 gebied. Uit de overige uitkomsten blijkt dat 100 tot 500 m² een populaire omvang is in de drukste locatiesegmenten. In de interviews kwam naar voren dat het feit dat op A1 relatief meer kleine panden structureel leegstaan, te wijten is aan de inefficiency van dit formaat panden. Grote winkelketens lopen er aan voorbij want daar kunnen ze hun assortiment niet kwijt. De kleine ondernemers komen met personeelskosten en de hoge huur die gevraagd wordt op A1 locaties niet uit met de relatief lage omzet die te halen valt op zo’n kleine oppervlakte. Dus zowel grote als kleine ondernemers hebben geen belangstelling voor deze grootte van panden, waardoor ze moeilijker te verhuren zijn en daardoor langer leegstaan. 5.4. Type huurder en branche De vraag, die in deze paragraaf behandeld wordt, is welke gebruiker van een pand een grotere kans heeft op het verlaten van een pand, met als gevolg dat dit pand niet meer gevuld wordt en structureel leeg komt te staan. Welke kenmerken horen bij deze gebruiker? Is dit een zelfstandige ondernemer of een winkelketen? En tot welke branche behoort deze gebruiker? Voor het gemak wordt deze gebruiker, die als laatste gevestigd was in het nu structureel leegstaande pand, de oudhuurder of -gebruiker genoemd.

60


5.4.1. Type huurder De projectontwikkelaars en investeerders kiezen liever het grootwinkelbedrijf als huurder. Dat geeft minder financiële risico’s (Nijen Twilhaar, 2003). Maar handelen zij wel juist? Allereerst zal daarom in gegaan worden op de vraag of de laatste gebruiker van een structureel leeggekomen pand nu een zelfstandige ondernemer was of een winkelketen. Daarbij dient zich de vraag aan wat nu precies een winkelketen is? De aanwezigheid van samenwerking in het winkelaanbod, ook wel filialisering genoemd, is niet meer weg te denken uit het winkelbeeld. Wanneer zeven of meer verkooppunten zich naar buiten toe als eenheid presenteren wordt gesproken over samenwerking. Dit kan blijken uit naamgeving, logo en/of uitstraling. Het gaat niet alleen om filiaalbedrijven, maar ook om commerciële samenwerkingsverbanden als franchise, vrijwillig filiaalbedrijf en inkooporganisaties. Bijvoorbeeld zelfstandige ondernemers die als franchisenemer een gezamenlijke formule voeren, vallen ook onder de noemer filialisering of ketenvorming. Die organisaties die zeven of meer van hun vestigingen in eigen beheer houden, worden daarbij tot de ketens gerekend (Locatus, 2003). De vraag was of nu een structureel leegstaand pand voorheen vaker door een zelfstandige ondernemer of winkelketen gehuurd werd. Of is er geen verschil? Daarom is onderzocht welke gebruiker de laatste huurder was van de panden die in 2003 structureel leeg stonden. Van de desbetreffende panden bleek 17,6% nieuwe panden te zijn, panden die in 2000 niet het bestand waren opgenomen. Daarnaast vertoonden 532 panden, dat is 47% van de structurele leegstand, in 2000 ook al leegstand. Wat overblijft is een aantal van 386 panden. Hiermee kan vervolgens de vraag beantwoord worden welke kenmerken de laatste huurder van een structureel leeggekomen pand nu heeft. De volgende tegengestelde verwachtingen kunnen geformuleerd worden, namelijk: 1. Een zelfstandige ondernemer zal eerder de laatste huurder zijn van een structureel leegstaand pand dan een grootwinkelbedrijf. Een winkelketen heeft immers meerdere vestigingen en kan winstderving in één bepaald filiaal grotendeels compenseren met de winst uit overige filialen. Als een zelfstandige eenmaal zware verliezen lijdt kan hij daarbij niet terug vallen op zoveel kapitaal. Daarmee is het risico groter dat het bij een zelfstandige ondernemer tot een faillissement leidt en daarmee tot leegstand van het pand, dan bij een winkelketen als huurder. 2. Echter, het tegenovergestelde kan ook beargumenteerd worden. Een grootwinkelbedrijf zal eerder de laatste huurder zijn van een structureel leegstaand pand dan een zelfstandige ondernemer. Dit naar aanleiding van het feit dat een winkelketen werkt met hardere rendementseisen. Een filiaal dat onder de norm presteert kan en mag niet geaccepteerd worden. Dit kan er

61


toe leiden dat het filiaal snel gesloten of verplaatst wordt, wat leegstand van het pand tot gevolg heeft. Een zelfstandige ondernemer zal langer proberen zijn zaak draaiende te houden, ook al lijdt hij verlies, omdat er maar één filiaal of winkel is. Het is bovendien meestal zijn enige bron van inkomst. Daarnaast denkt hij hoogstwaarschijnlijk minder rationeel dan het grootwinkelbedrijf met betrekking tot het verlaten van een pand en plek. Als bijvoorbeeld de grootvader van de ondernemer begonnen is met de zaak in dat betreffende pand, dan wordt de drempel om het pand te verlaten hoger. Figuur 5.5 De verdeling van huurdersvorm in normale situatie en situatie voor leegstand

22%

31% Winkelketen Zelfstandige ondernemer

69%

78%

Bron: Locatus, 2000, 2001 en 2003

Uit de analyse van het bestand blijkt dat in 2000 standaard 31% van het totale winkelbestand in de binnensteden van Nederland bestaat uit winkelketens en 69% een zelfstandige ondernemer als gebruiker kent. Dit is in de bovenstaande figuur weergegeven in de buitenste ring. Voor de laatste gebruiker van de structureel leegstaande panden geldt dat daarvan 22% behoort tot een winkelketen en 78% tot de categorie van zelfstandige ondernemers. Deze verdeling wordt in figuur 5.5 weergegeven met de binnenste ring. Een vergelijking leidt vervolgens tot de conclusie dat de laatste huurder van een structureel leeggekomen pand relatief vaker een zelfstandige ondernemer is geweest. De verwachting dat, een zelfstandige ondernemer eerder een pand zal verlaten omdat hij, indien de zaken één keer slecht gaan, minder kapitaal heeft om op terug te vallen dan een grootwinkelbedrijf, moet worden aangenomen. Het blijkt dus zo te zijn dat indien een zelfstandige eenmaal zware verliezen lijdt het risico groter is dat het tot een faillissement of vertrek leidt en daarmee tot leegstand van het pand, dan bij een winkelketen als huurder. 5.4.2. Branche huurder Welke kenmerken horen nog meer bij deze laatste gebruiker van een structureel leegstaand pand? In de volgende analyse wordt gekeken naar de branche waar deze huurder toe behoort. Allereerst

62


moet dan een korte verduidelijking gegeven worden van het begrip ‘branche’. Een economische activiteit kan ingedeeld worden naar branche en van daaruit naar hoofdbranche of groep. Binnen de branche-indeling van Locatus worden van de acht groepen (een hoofdindeling van activiteiten naar koopmotief) alleen de eerste zes in dit onderzoek betrokken. Dit zijn: “0 leegstand”, “1 dagelijks”, “2 mode & luxe”, “35 vrije tijd”, “37 In/om huis”, “38 detailhandel overig”, “45 trans/brandstof”, “59 leisure” en “65 diensten”. Deze hoofdbranche-indeling is op zijn beurt onderverdeeld in branchegroepen. In de analyse is gekeken welke branchegroep nu oververtegenwoordigd is binnen de groep van laatste huurders van structureel leegstaande panden. De methodiek is dezelfde als bij de analyse van laatste gebruiker. Hiermee kan vervolgens de vraag beantwoord worden tot welke branchegroep de laatste huurder van een structureel leeggekomen pand heeft behoord. De vooraf gestelde verwachtingen zijn gebaseerd op de trends die het EIM (2003) omschrijft. Zo zijn volgens het instituut in de modebranche relatief veel kleine familiebedrijven die in winkelstraten en -centra voor de noodzakelijke variatie in aanbod zorgen. Wegens vergrijzing zal er opvolging moeten komen, wat moeilijk is omdat veel van deze zaken op B2 of C-locaties gevestigd zijn en de omzetten en rendementen daar veelal laag zijn. Daarnaast is soms de waarde van oude (historische) panden hoger dan de opbrengsten uit het modebedrijf, waardoor verhuur/verkoop van het pand aantrekkelijker is dan het voortzetten van het bedrijf (EIM, 2003). Het feit dat veel consumenten de aanschaf van woninginrichtingartikelen uit- of afstellen heeft zijn weerslag op de hoogte van de bestedingen en op die van de detailhandelsomzetten. De woonwinkels hebben zeer te lijden van de laagconjunctuur (EIM, 2003). Daarnaast verliezen de foodspeciaalzaken ieder jaar marktaandeel aan de supermarkten die langere openingstijden hebben, kanten klaarmaaltijden verkopen en steeds meer aandacht besteden aan hun versgroepen. Vooral buurtsupermarkten buurtwinkels tot 700 m² verkoopruimte verdwijnen de laatste jaren omdat zij de concurrentiestrijd met de supermarkten verloren hebben. De overlevers zijn vaak bedrijven die zich onderscheiden doordat zij zich tot culinair specialist ontwikkeld hebben, een grote binding met hun klanten hebben, en voor wie productspecialisatie deel van de strategie uitmaakt (EIM, 2003). De verwachting wordt op basis van bovengenoemde geformuleerd: De branchegroep ‘Kleding/Mode’, ‘Levensmiddelen’ en ‘Wonen’ zal relatief vaker de laatst gevestigde branche zijn voordat een pand structureel leeg kwam.

63


Figuur 5.6 De verdeling van huurdersvorm in normale situatie en situatie voor leegstand

7%

1%

7%

1% 3% 5% 1% 1% 1% 2% 2% 3% 1% 1% 1% 2% 2% 2% 2%

2% 0% 12% 2% 1%

16%

16% 12% 19%

4% 0% 1% 2% 8% 1% 1% 0% 0% 2% 6%

6% 1% 5%

5%

1% 1% 3% 2% 4%

2% 1% 2% 2% 1% 2%

2% 3%

2% 1% 2%

3%

Levensmiddelen Persoonlijke verzorging Warenhuis Kleding/Mode Schoen/Lederwaren Goud en zilver Huish./Luxe artikelen Antiek/Kunst Optische artikelen Sport/Spel Hobby Media Plant/Dier Bruin- en witgoed Fietsen/Fiets-autoaccess Doe-het-zelf Wonen Detailhandel overig Auto Boot Caravan Brandstoffen Horeca Cultuur Ontspanning Reiswezen Verhuur Onderhoud/Reparatie Uitzendbureau Financiële instellingen Part. Dienstverlening Zakelijke dienstverlening

Bron: Locatus, 2000, 2001 en 2003

Figuur 5.6 geeft de resultaten weer van de analyse. Rechts staan kleuren vertaald naar de 30 verschillende hoofdbranches. De buitenste ring van het figuur geeft de verdeling van de branchegroepen weer binnen de totale winkelvoorraad. De binnenste ring verhoudt de branches waartoe de laatste huurders van de structureel leegstaande panden behoren. Een opvallende uitkomst dat is, de branche “levensmiddelen” laat zien dat binnen deze groep oud-huurders 5% vaker voorkomen dan in de normale verdeling. Daarnaast zijn de branche “bruin- en witgoed”, “hobby” en “wonen” met respectievelijk 3%, 2% en 2%, ook oververtegenwoordigd binnen de groep van oud-huurders. De branche “horeca” is met een percentage van 7% ondervertegenwoordigd in de groep oud-huurders, evenals “schoenen en lederwaren” en “particuliere dienstverlening” met beide 2%. Deze resultaten maken dat de verwachting gedeeltelijk niet waar blijkt te zijn. Uit de analyse blijkt dat de branchegroep ‘Kleding/Mode’ niet vaker als laatst gevestigde is aan te merken ten

64


opzichte van de normale verdeling. Echter, de branchegroepen ‘Wonen’ en ‘Levensmiddelen’ hebben relatief wel een groter aandeel in de verdeling van structurele leegstand. De bovenstaande analyse is niet voorgelegd aan de respondenten. Wel is hen gevraagd welke kenmerken zij dachten dat een huurder heeft die risico tot leegstand geeft. Albert Heins, Vendex KBB Als groot concern in z’n algemeenheid heb je toch iets meer vlees op de botten dan een zelfstandige. Als de consumenten niet komen en de omzet blijft achter dan is het een keer gebeurd met de winkel. Dat is bij een winkelketen ook wel zo, maar pas als alle winkels slecht gaan. Herman Hanselaar, Miss Etam Wat je ziet is dat door extra concurrentie de middenstand, de kleine zelfstandige, sneller verdwijnen dan de ketenbedrijven. Want de ketenbedrijven kunnen altijd weer terugvallen op een aantal andere filialen. Is er een verliesgevend filiaal, dan wordt die gesloten. Maar in principe zou het grootwinkelbedrijf het wel kunnen lijden. Wim Fieggen, VastNed De zelfstandige ondernemer heeft het structureel moeilijk om overeind te blijven. Dat komt omdat hij het apparaat niet echt heeft om reclame te maken en allerlei schaalvoordelen te creeren. Er wordt tegenwoordig veel verdiend in het logistiek goed voor elkaar hebben van de producten die je verkoopt. Als bij een pand de gebruiker tevens de eigenaar is, wat vaak voorkomt bij een zelfstandige ondernemer, dan denk ik dat hij de winst die hij anders misschien aan de huur had uitgegeven, onterecht ziet als winst van z’n eigen onderneming. Eigenlijk zou hij het moeten opsplitsen. Als hj dan z’n huur niet meer kan betalen, dan moet hij stoppen en moet hij z’n winkel verhuren aan iemand anders. Dat is eigenlijk de meest logische manier van denken, maar zo zit een kleine zelfstandige niet in elkaar. Het is vaak vader op zoon, ze proberen gewoon die zaak draaiende te houden. Er is wel ruimte voor een kleine zelfstandige, alleen het wordt steeds moeilijker. Maar daarmee is niet gezegd dat de grote winkelketens het nu zo makkelijk hebben. De winkelketens die snel en hard gegroeid zijn, daar zie je nu hoe veel problemen die hebben om overeind te blijven. Erick Kloos, AS Watson Wat je nu veel ziet is dat het in de meubelbranche heel slecht gaat. Ik voorspel

dat in

meubelboulevards binnen nu en vijf jaar nogal wat leegstand zich zal gaan manifesteren. Dat is nu nog nauwelijks merkbaar maar dat gaat wel komen. Grootwinkelbedrijven vallen er weg. Het maakt zoveel uit of het een zelfstandige is of een grootwinkelbedrijf, dat ligt aan de

65


bedrijfsvoering. Er zijn problemen bij grootwinkelbedrijven zoals Vendex en dan heb je toch een flinke jongen te pakken. Maar zij zien geen kans voldoende klanten naar hun winkels te lokken. Er zijn kleine winkeliers die daar heel goed toe is staat zijn, dus dat hangt sterk af van de kwaliteit van de formule. Jeroen Smit, Redevco Nederland Voordat het leeg komt zal het niet de keten zijn, maar vaker een zelfstandige ondernemer. De echte speciaalzaak heeft het moeilijk. En daar bedoel ik dan ook mee de lokale ondernemers. Dus de gewone slager, de groenteboer of de fourniturenzaak. Die houden er mee op. Simpel voorbeeldje is natuurlijk de meubelbranche, vroeger had je natuurlijk meubelzaken in de binnenstad waar jan en alleman meubels kon kopen. Wat heb je tegenwoordig nog in de binnenstad? Bijna niks meer, alleen nog de speciale exclusieve zaken. Die jan en alleman winkels zitten allemaal aan de buitenkant. Er zijn natuurlijk nog wel meer branches die op die manier kan omschrijven, waarvan de elektrozaak. De gespecialiseerde retailer die verdwijnt, überhaupt. Hajo Frieman, Cushman & Wakefield Healey & Baker Zelfstandige ondernemers hebben op dit moment natuurlijk het probleem dat ze vaak geen opvolger hebben. Ze kunnen allerlei sociale lasten niet aan. Daarnaast moeten zij in hun eentje inkopen en dus vaak het op prijs in concurrentie van georganiseerde winkelbedrijven moeten verliezen. Je ziet dat binnen levensmiddelen dat supermarkten een groot marktaandeel naar zich toe trekken. Dat marktaandeel is zo groot dat speciaalzaken omvallen. De bakker, de slager en de groenteboer. In gebieden waar supermarkten een vrij significante schaalvergroting hebben doorgemaakt of waar veel nieuwvestiging van supermarkten is geweest, zie je gedurende bepaalde perioden levensmiddelen zaken omvallen. Dus dat is een verklarende variabele dat bepaalde branches op een gegeven moment verdwijnen en dat die leegstand veroorzaken. Onder de huidige omstandigheden liggen woninginrichters, keuken- en badkamerwinkels onder zwaar vuur. Iedereen stopt met investeren in z’n keukentjes en in z’n woninginrichting onder de geldende economische omstandigheden. Voor die panden die vrijkomen heb je niet zomaar een huurder voor op dit moment, want de hele branche ligt op z’n gat. Dus er zijn bepaalde branches die op dit moment en in het verleden een grotere rol hebben gespeeld in de oorzaken van leegstand dan andere. Conclusie Uit de data-analyse blijkt dat een zelfstandige ondernemer relatief vaker de laatste huurder is geweest van een structureel leeggekomen pand dan een grootwinkelbedrijf met een verschil van 9%. De branches levensmiddelen, bruin- en witgoed, hobby en wonen zijn ook

66


oververtegenwoordigd in de groep van laatste huurders. Deze kenmerken vergroten het risico tot het ontstaan van structurele leegstand. Uit de interviews kwam naar voren dat grote winkelformules langer zullen standhouden dan zelfstandige ondernemers omdat ze kunnen terugvallen op de winstgevendheid van andere filialen. Ook de schaalvoordelen die een grote winkelformule genereert van reclame, logistiek en inkoop maakt dat deze huurder langer bestand is tegen faillissement. Toch zijn er ook problemen bij enkele grote winkelketens en blijft de bedrijfsvoering van groot belang. Vaak hebben de grootwinkelbedrijven de financiële middelen om op A1 locaties te huren. Wanneer zo’n grootwinkelbedrijf toch failliet gaat, zijn de panden vaak wel zo populair dat ze snel weer verhuurd worden en niet structureel leeg komen te staan. De lokale ondernemers in food-speciaalzaken vallen om door het marktaandeel dat opgeslokt wordt door de grote supermarkten. Door de huidige economische recessie besteden consumenten minder en raken de ondernemers die in de branche ‘wonen’ zitten in de problemen. 5.5. Huurprijsniveau en type eigenaar In deze paragraaf wordt ingegaan op het verband tussen structurele leegstand en de hoogte van de huur. Met behulp van de gegevens van Locatus wordt gekeken of er een statische verband is aan te tonen tussen de genoemde variabelen. Daarna zal uit de diepte-interviews moeten blijken welk type eigenaar, particulier beleggers of institutionele beleggers, volgens de respondenten het meest te maken hebben met structurele leegstand in hun portefeuille. 5.5.1. Huurprijsniveau Maar om te beginnen wordt de hoogte van de huur in de publiciteit onder de loep genomen. Het volgende artikel werd gepubliceerd in het Financieel Dagblad:

Leegstand dreigt door te hoge huren Leegstand van winkels dreigt als de huurprijzen niet flink omlaag gaan. De rek is eruit, volgens Luc Lantinga van Ahold Vastgoed Nederland. De directeur van de grootste exploitant van winkels in Nederland stelt daarom dat ‘de automatische indexering misschien maar eens ter discussie moet worden gesteld (…)’. De ontwikkeling van de huurprijs en de omzet lopen steeds verder uiteen, zegt Lantinga. ‘We kunnen niet eindeloos aan de marge sleutelen’. Ook belangenorganisatie CBL vreest de te hoge huren. ‘Vooral de prijs-kwaliteitverhouding van B- en C-locaties is een toenemend probleem. Verhuurders moeten er rekening mee houden dat ze zo retailers van bepaalde locaties wegjagen.’ (Financieel Dagblad, 2003). En in de thermometer vermelde het NVB het volgende over de huur: In de jaren van hoogconjunctuur zijn de winkelhuren op populaire locaties fors opgelopen, gemiddeld met 20% tot 50% over de afgelopen vijf jaar, exclusief indexering en afhankelijk van de locatie. Nu omzet en marge bij

67


winkeliers onder druk staan, komen ze in de knel. De ontwikkeling van de huurprijs en de omzet lopen steeds verder uiteen. Hoewel het om een landelijk probleem gaat, is vooral de prijs-/kwaliteitsverhouding van B- en Clocaties in het geding, kortom de locaties van onvoldoende schaalgrootte en onvoldoende onderscheidend vermogen. Deze locaties zullen steeds vaker te maken krijgen met retailers die de huren niet meer kunnen óf willen opbrengen (NVB Thermometer, 2003). Bovenstaande feiten in ogenschouw nemende, kan verwacht worden dat door het uiteenlopen van huur en omzet de huur te hoog wordt bevonden en daarmee leegstand veroorzaakt. De verwachting die door bovenstaande berichtgeving is ontstaan, wordt met betrekking tot de leegstand in dit onderzoek als volgt geformuleerd: Een hoge huur vergroot de kans op leegstand en hangt daarom positief samen met structurele leegstand. Om uit te vinden wat nu het verband is tussen de hoogte van de huur en de structurele leegstand, is in de volgende analyse een selectie van straten gemaakt in tien steden uit het afgebakende onderzoeksgebied. De straten binnen deze steden zijn zo gekozen, dat ze de structurele leegstand zich ongeveer in hetzelfde type locatiesegment bevindt. Bewust is hier gekozen voor een B of C Tabel 5.3 Woonplaats

Straat

Totale

Aantal

Percentage

Locatie

Huur

Huur

winkelvoorraad

structureel

structureel

segment

min

max

in de straat

leeg

leeg

Haarlem Gorinchem

Anegang Arkelstraat

34 44

2 3

5,88 6,82

C B

225 180

410 230

Leiden

Breestraat

Hilversum

Groest

119

4

3,36

C

185

365

157

14

8,92

B

180

275

Almelo

Grotestraat

162

Schiedam

Hoogstraat

141

9

5,56

C

275

500

15

10,64

B

180

295

Geleen

Salmstraat

31

2

6,45

B

180

225

Zeist

Slotlaan

148

4

2,70

B

270

425

Hoogeveen

Tamboerpassage

38

6

15,79

C

90

180

Apeldoorn

Oranjerie

75

1

1,33

C

270

450

Bron: :Locatus & DTZ Zadelhoff, 2003

locatie omdat uit eerder onderzoek (zie hiervoor paragraaf 4.4) al gebleken was dat op A-locatie weinig structurele leegstand te vinden is. En zonder structurele leegstand is een verband met de hoogte van de huur ook moeilijker te bepalen. De straten die hiervoor het beste in aanmerking kwamen zijn gekozen uit steden die wat betreft inwoneraantal en totale winkelvoorraad niet tot de grote uitschieters behoren (zie ook bijlage X).

68


In bovenstaande tabel staan de geselecteerde steden en straten op een rijtje, met daarbij de totale winkelvoorraad in de straat en het aandeel structurele leegstand daarvan. De laatste twee kolommen geven de huurprijzen door DTZ Zadelhoff opgegeven in 2003. Het gaat daarbij altijd om een minimum en maximum huur die terug te vinden is in de transacties over dat jaar. Vervolgens is een verband gezocht tussen de hoogte van de huur en het percentage structurele leegstand binnen de eigen winkelvoorraad. De uitkomst is een correlatie op een significantieniveau van 0,003 tussen het percentage structurele leegstand en minimum huur van 0,84. De correlatie met de maximum huur is -0,72 op een significantieniveau van 0,018. In de tabellen 5.6 en 5.7 en grafieken hieronder, staan de sterktes van de verbanden aangegeven. De kans op het verband is bij beide hoog en de standaard afwijking is bij beide laag, wat dus de zekerheid van het voorkomen van het verband groter maakt. Tabel 5.4 Model Summary Model 1


R R Square ,836a ,700


a. Predictors: (Constant), minimale huur

Tabel 5.5 Model Summary Model 1

R R Square ,724a ,525



a. Predictors: (Constant), maximale huur

Figuur 5.7

Figuur 5.8 600

300

500

200

400

300

maximale huur

minimale huur

100

0 0

2

4

6

8

10

12

14

200

100 0

16

2

4

6

8

10

12

% relatieve structurele leegstand

% relatieve structurele leegstand

Bron:Locatus & DTZ Zadelhoff, 2003

69

14

16


Het blijkt dat een statistische samenhang bestaat in deze analyse tussen de hoogte van de huur en het aandeel structurele leegstand. Deze getallen, ondanks de verschillen onderling, geven weer dat een negatief verband bestaat tussen de hoogte van de huur en het aandeel structurele leegstand. Dit houdt in dat een hoge huur gepaard gaat met een laag aandeel structurele leegstand en omgekeerd. Bovenstaande analyse bepaalt dus dat de verwachting niet uitkomt. Een hoge huur leidt niet tot structurele leegstand. Een hoge huur houdt juist verband met een lage structurele leegstand. Tot zover het statistische gedeelte van het onderzoek naar de invloed van deze factor. Hoe wordt er nu in de praktijk over de hoogte van de huur gedacht? Slaan huurders een pand af omdat de huur te hoog is of weigeren eigenaren de huur te laten zakken omdat deze helemaal niet te hoog is? Deze vragen en bovenstaande uitkomst is voorgelegd in de diepte-interviews aan de diverse partijen binnen de winkelvastgoedmarkt en dit waren de reacties: Herman Loykens, Retail Management Center Het feit dat op plekken met een hoge huur, weinig leegstand te vinden is, is voornamelijk te wijten aan het feit dat hoge huren betaald worden door ketens. De ketens veroorzaken minder vaak leegstand omdat ze het zich kunnen permitteren om die hoge huur tijdelijk te betalen zonder dat daar resultaat tegenover hoeft te staan. De huren zijn ook zo hoog, omdat ze uitsluitend bezet worden door ketens. Erik Knijnenburg, Hennes & Mauritz Het is niet zo dat te hoge huren leiden tot leegstand. De redenatie is eerder een andere. Wat is de toetredingsdrempel naar een locatie toe, gesteld dat ie leeg zou staan? Dat zou in eerste instantie de huurprijs zijn. Hoge huren wekken iets van de schijn dat het wel een goede locatie móet zijn, anders wordt er niet zo’n hoge huur gevraagd. Want je kunt aan heleboel zaken wat doen, leuk of niet leuk, maar aan huur kun je gewoon helemaal niks doen. Die is er en die moet je zien op te brengen. Het omgekeerde kan waar zijn. Een bepaalde huurprijs kan een aantrekkingskracht hebben op bepaalde locaties. Ze vragen die hoge huurprijs niet voor niks. Als er een hoge prijs gevraagd wordt dan heeft iedereen de aanname dat dat niet voor niks is, er zal toch iets in die locatie zitten. Er is geen transparantie in de markt, dat merken we keer op keer. Waar moet je het mee vergelijken?

70


Jeroen Smit, Redevco Nederland Ik geloof niet dat dat door de prijs komt. Ik geloof dat een ondernemer het aangeeft. Hij zegt: “Op die locatie wil ik niet zitten. Want daar zijn geen passantenstromen of daar is de omgeving niet goed. Daar kan ik dus niet functioneren.” Retailers denken heel erg in passantenstromen. Dus dan wil een retailer niet op een B of C locatie zitten met z’n winkel. Hij betaalt dan liever wat meer huur, maar dan weet hij dat er 10.000 of 40.000 mensen voor z’n deur langs komen. De volgende stap is dan die mensen binnenhalen. Op een minder drukke locatie moet hij ook nog die mensen naar die straat halen waarin hij dan is gaan zitten. In je eentje kan je dat ook niet. Ik geloof dus niet dat het iets te maken heeft met de hoogte van de huur. In extreme gevallen natuurlijk wel. Op de C locatie wordt 100 euro per meter gevangen en als je als eigenaar dan 400 euro vraagt, dan staat jouw pand wel leeg. Ook structureel. Nienke Sipma, EIM Op de vraag wat de achterliggende factoren zijn van structurele leegstand in binnensteden, zou mijn eerste antwoord zijn dat de huurprijzen op A-locaties hoog zijn. De hoogte van de huur en de omzet spelen daarbij een grote rol. Als de marge te klein wordt, dan ontstaat leegstand. Ik denk dat hoge huren het invullen van panden bemoeilijkt, maar dat het afhangt van het succes van het winkelgebied waar het over gaat. Leegstand is niet afhankelijk van één factor, maar van het samenspel tussen de verschillende factoren. Erick Kloos, AS Watson Ik kan me wel vinden in de uitkomst dat een hoge huur gepaard gaat met een lage leegstand. De huur is nooit te hoog zolang je nog een omzet kunt maken die nodig is om met winst die huur daar te kunnen realiseren. Als je hele hoge omzetten kunt maken, dan is die huur niet snel te hoog. Ik denk wel dat de laatste jaren de huurstijgingen een beetje bovenproportioneel geweest zijn. Hetzij bij huurherzieningen, hetzij bij indexeringen. Vastgoed is nogal wat duurder geworden. Hetzij om te huren, hetzij om te kopen. Maar ik denk dat het op sommige A locaties te duur aan het worden is voor gewoon goede bedrijven. Te duur is niet alleen de prijs van het vastgoed, maar het complex van factoren wat je in staat stelt om geld te verdienen. Dus als er in bepaalde steden een ongelooflijke hoge diefstal is in winkels, dan is dat even erg als een te hoge huurprijs, want het gaat direct van je netto resultaat af. Als je als winkeliers geen geld meer kunt verdienen, dan kun je twee dingen doen: ermee stoppen op die plek of tegen de eigenaar zeggen dat het allemaal bitter tegen valt. Dan valt er misschien gezamenlijk nog iets afspreken. Dat is voor een eigenaar vaak wel interessant. Want welke huurder krijgt hij terug als die andere huurder hem in de verkoop zet?

71


Kees van der Meulen, Cório Ik vind dat de locatie de allerbelangrijkste rol speelt en daarmee dus ook de huur bepaalt. Oftewel, dat leegstaande pand is altijd al precair geweest. Daar moet een winkelier in die minder huur kan betalen. Dat wordt echter ook kwetsbaar in economisch moeilijker tijden. Wij, als belegger, vinden leegstand ook niet leuk. Als een bedrijf om huurverlaging vraagt en het gaat om een bedrijf dat anders failliet gaat, waarvan de ondernemer gewoon goed is en het tijdelijk in een dip zit, dan zijn wij geneigd om afspraken te maken over een lagere huur. Maar dat is altijd tijdelijk, en dan geldt het ook andersom. We maken afspraken als straks de zaken weer goed gaan, dat dan een groot deel van de meeromzet wordt afgedragen. Dat is dus een vorm van omzethuur. Alleen omzethuur heeft een risico. Het mag wel, gedurende de looptijd van het contract maar daarna kan de retailer naar de rechter stappen en een andere huurprijs eisen. Het risico is dus dat dat alleen maar geldig is binnen die vijf of tien jaar, afhankelijk van wat er afgesproken is. Conclusie Hoge huren veroorzaken geen leegstand. Uit de analyse blijkt zelfs dat er een significant positief verband is tussen hoge huren en structurele leegstand. Waar veel vraag naar panden is kunnen hoge huren gevraagd worden en is weinig structurele leegstand vanwege de populariteit en positie van de winkelstraat en het winkelgebied. Uit de interviews blijkt dat locatie hierbij van groot belang is en bepaalt daarmee ook de huur. Zolang een omzet hoog genoeg is om een hoge huur te kunnen bekostigen, zal een huur niet snel te hoog zijn en dus geen structurele leegstand veroorzaken. Het is dus afhankelijk van de plek in het winkelgebied, de omzet en een samenspel van factoren dat de huur te hoog maakt voor een huurder. 5.5.2.

Type eigenaar

In de voorgaande paragraaf is gekeken naar de kenmerken die de huurder heeft die gehuurd heeft voordat een pand structureel leeg kwam. Interessant is eveneens om te weten welke kenmerken de eigenaar of verhuurder van het structureel leeggekomen pand heeft. Dus welke eigendomsverhoudingen hebben het meest met structurele leegstand te maken? Uit de data van Locatus konden geen gegevens gehaald worden die betrekking hebben op deze deelvraag. Daarom is aan de respondenten voorgelegd welke type eigenaar zij dachten dat vaker met structurele leegstand geconfronteerd wordt: de particuliere eigenaar of de institutionele belegger. Als volgt werd hierop geantwoord: Herman Loykens, Retail Management Center Ik denk dat dat weinig uitmaakt. Ik denk dat hetzelfde wat bij die winkelier gold, nu ook mee speelt. Dat een particuliere belegger minder lang in staat is leegstand te accepteren en het te financieren. Aan de andere kant is die particuliere belegger veel inventiever, veel creatiever dan de

72


grote belegger. De institutionele belegger, die het zich wel kan permitteren om lang leegstand te hebben, maakt zich ook minder druk om leegstand. De kleine belegger kan het zich niet permitteren en zal dus veel sneller zoeken naar oplossingen en improviseren. Dus ik denk dat de gemiddelde leegstand bij een kleine belegger niet groter is dan bij een grote belegger. Misschien is het juist bij die institutionele belegger vaker, omdat die zich kan permitteren om het leeg te laten staan en op betere tijden te wachten. Joop van der Steuijt, Retail Network Dat is 90% van de keren een particuliere eigenaar, daar ben ik van overtuigd. Margot Bakker, Mn Services Particuliere beleggers hebben natuurlijk direct pijn, dus die zorgen wel dat er een heel actief beleid is als er iets leegkomt. Dus wat dat betreft zullen ze wellicht wat actiever zijn, maar voor de rest is er weinig verschil tussen een particuliere belegger en de institutionele beleggers. Ik weet dat in het winkelcircuit heel veel particulieren actief zijn. Het is moeilijk iets te zeggen over die eigendomsverhoudingen. Maar het zou me niks verbazen als dat fifty fifty is. Wim Fieggen, VastNed Wat ik zie is dat er hele grote particuliere beleggers zitten in de winkelsfeer. Er zijn echt een groot aantal particulieren die een portefeuille hebben van een miljard euro. Die hebben vaak hele goede locaties, hebben vaak ingekocht op vooral in de negentiger jaren bijv. in de Kalverstraat en hebben gigantische bedragen daarin gestopt. De particuliere belegger is in de winkelmarkt een hele grote partij. Niet alleen in aantal, maar ook in grootte. Ze kunnen echt fors concurreren met een institutionele belegger. Ook in staat ook om grote dingen te kopen. Dus de winkelmarkt bestaat echt uit verschillende beleggers en daar is niet van te zeggen dat de één het nu duidelijk beter doet dan de ander. Los daarvan ik zou het niet eens weten, want de particuliere belegger die zegt niet hoeveel leegstand zij hebben. Je weet welk bezit ze hebben, daarvan weet je dat zo’n soort portefeuille het gewoon goed moet doen. Conclusie Uit de interviews komt naar voren dat aan de ene kant een particuliere belegger minder lang in staat is leegstand te accepteren omdat hij met minder panden minder spreiding en dus meer risico heeft. Hij zal het direct merken in zijn rendement en daarom flexibel naar een oplossing voor de leegstand zoeken. Aan de andere kant zijn er ook particuliere partijen die een grote portefeuille hebben waar bovenstaande niet voor geldt. Echter, een professionele institutionele belegger heeft schaalvoordelen in zijn administratie en dergelijke waardoor hij efficiënter kan werken. Er valt in principe weinig over te zeggen omdat weinig bekend is over eigendomsverhoudingen en

73


structurele leegstand. De verwachtingen zijn over het algemeen echter dat de verhouding 50% om 50% zal zijn. Dat het dus niets uitmaakt wie eigenaar is als het om structurele leegstand gaat. 5.6. Locatie en routing In deze paragraaf zal in worden gegaan op de invloed van de factoren locatie en routing op het ontstaan van structurele leegstand. Locatie speelt een rol bij leegstand. In hoofdstuk 4 konden we reeds zien dat de structurele leegstand zich concentreert op de B- en C-locaties. Het feit dat de afbakening van deze locatiesegmenten gebaseerd is op de passantenstromen, geeft aan dat locatie en routing nauw samenhangen. Het is moeilijk een scherpe scheiding te trekken tussen de literatuur die de routing beschrijft of de locatie van een winkel. Deze onderwerpen zullen enigszins verweven behandeld worden. Het ontstaan van routing wordt weergegeven met behulp van het model dat Helbing, Keltsch en Molnár (1997) ontwikkelden. Dit simpele model illustreert hoe passanten, bij het doorkruisen van een open ruimte, in staat zijn hun loop te organiseren in paden en banen welke geometrisch bijna exact overeenkomen met de manier waarop ‘gewone’ paden ontstaan. Het model is gebaseerd op het standaard begrip een potentieel doel in de ruimte te definiëren om naar toe te lopen. De passanten bewegen zich naar punten met een hoog potentieel, de aantrekkingskracht blijft up-todate, en het proces herhaalt zich. Deze passantenstroom leidt weer tot een toevoeging van willekeurig nieuwe passanten, tot er een evenwicht bereikt wordt waarbij een stabiele structuur van paden is ontstaan. Zichtbaarheid vergroot hierbij het potentieel, terwijl afstand het verkleint. Beide worden gewogen in een mate van aantrekkelijkheid van het punt dat de potentie heeft om onderdeel van een routing te worden. Deze aantrekkelijkheid wordt ook wel het ‘loopcomfort’ genoemd. Dit comfort wordt gemeten vanaf een zogenaamde grondlijn situatie die ongemakkelijk is te bewandelen, maar welke aantrekkelijker wordt naarmate meer passanten met hun voetstappen onderscheidende paden maken in de ruimte. Deze grondlijn situatie kan goed voorgesteld worden als een veld met hoog gras dat getreden raakt in de tijd; oftewel het loopcomfort is eeen herhaaldelijke strijd tussen het aantal passanten dat met het bezoeken van een punt het gras plat trapt tot comfortabele looppaden, en het herstel van de beginsituatie (Helbing et al, 1997). Dit model kan gerelateerd worden aan het onderzoeksobject van structurele leegstand. Gesteld kan namelijk worden dat structurele leegstand ontstaan is op plekken waar de beginsituatie terugkeert en de straten niet meer het potentieel hebben om consumenten aan te trekken. Het bezoek aan punten, oftewel winkels wordt volgens het bovenstaande model beïnvloed door aantrekkelijkheid met als parameters zichtbaarheid en afstand. Een bezoek aan winkels, ook wel winkelverplaatsingen genoemd, zijn het gevolg van beslissingen van de consument. Hij weegt zijn

74


koopmotief af tegen het winkelen productaanbod en de wijze waarop hij dat aanbod kan bereiken. Daarin zijn drie elementen te onderscheiden: de vraagkant, het aanbod en verkeer. Met dit laatste wordt de weerstand bedoeld die de consument moet overwinnen om zijn aankopen te kunnen doen. Wat betreft de vraagkant zijn een aantal algemene zaken van invloed op het gedrag van consumenten. Dat zijn demografische, sociaal-economische aspecten en sociaal-psychologische aspecten, zoals leeftijd, inkomen en levensstijl van de consument. Een consument heeft niet op ieder moment dezelfde behoeften. Met betrekking tot verplaatsingskeuzen is het van belang om onderscheid te maken in boodschappen doen (‘run-shopping’), winkelen (‘fun-shopping’) en een mengvorm (‘grey-shopping’). Aan de aanbodzijde zijn de belangrijkste aspecten keuze en kwaliteit, prijs, service, verschijningsvorm en sfeer en ‘overige aspecten’ als reclame, braderieën, thema-acties en openingstijden. De aspecten hebben zowel betrekking op afzonderlijke winkels als op winkelgebieden. De consument gaat vóór de winkeltrip na in hoeverre een winkel of een winkelgebied past in zijn wensen. Niet de feitelijke situatie, maar het beeld dat de consument daarvan heeft, de perceptie, is bepalend. De afweging is meestal onbewust. Ervaring en gewoontevorming spelen in het ruimtelijk koopgedrag een zeer belangrijke rol. Afhankelijk van de aard van zijn verplaatsing zal hij de factoren anders wegen. Boodschappen doen heeft een sterk doelbewust karakter, waarbij tijd en geld een belangrijke rol spelen. Bij winkelen gaat het daar in minder mate om. De consument heeft een ruime keuze uit winkelgebieden. Meestal ligt een aantal daarvan binnen zijn actieradius en is er dus sprake van concurrentie tussen die gebieden. De kwaliteit van de centra is een factor in de overwegingen. Winkelverplaatsingen zijn op te vatten als een weerstand, die moet worden overwonnen om goederen te kunnen aankopen: de moeite die men zich moet nemen om bij een winkel of een winkelgebied te komen, de bereikbaarheid. Verplaatsingsbeslissingen worden ingegeven door het beeld dat de consument heeft van het aanbod en de te overwinnen weerstand. Consumenten streven naar weerstandsminimalisatie. Wanneer het beeld van een omvangrijke groep consumenten wijzigt, kan dat er toe leiden dat zij ervoor kiezen hun aankopen te doen in een ander winkelgebied. Op termijn zal dat een verschuiving in het feitelijk winkelaanbod tot gevolg hebben. Binnen het gekozen winkelgebied gaat de consument vervolgens een route kiezen. Richtinggevend voor de routekeuze zijn vooral de locatie van de winkel(s) waar men heen wil, de gekozen vervoerswijze en de structuur van het netwerk voor die vervoerswijze. Voor autogebruikers is in dit verband de bereikbaarheid van aantrekkelijke parkeervoorzieningen van

75


invloed op de routekeuze. Voor voetgangers telt afstand veel zwaarder dan voor andere verplaatsingswijzen. In het merendeel van de gevallen gaat men naar een bekend winkelcentrum over een bekende route (Methorst et al, 1996). Bij vergelijkend winkelen ten behoeve van bijvoorbeeld kleding, schoeisel en meubelen heeft, in tegenstelling tot boodschappen doen, bijna 90% van de consumenten geen vaste winkel. In de beleving is vergelijkend winkelen de garantie voor de beste aankoop. Volgens Nelson (1958) leidt deze wil van consumenten door vergelijking van artikelen om tot de beste keus te kunnen komen tot clustering van bedrijven met dezelfde soort koopwaar of koopverwantschap. Niet voor niets zijn egoboeiende artikelassortimenten, zoals mode, sterk in de belangrijkste winkelstraten van de grotere centra geconcentreerd en stijlgoederen binnen woonboulevards. Consumenten weten het concentreren van winkels op waarde te schatten. Daarom is voor hen het geconcentreerde geheel meer dan de som der delen. Nelson noemt dit effect ‘cumulatie van attractie’. Vanuit dit gezichtspunt hoeft niet altijd de best bereikbare locatie de hoogste omzet op te leveren. De onderlinge (ruimtelijke) nabijheid van voorzieningen met koopverwantschap, kan even belangrijk zijn. Uiteraard wensen consumenten zowel bereikbaarheid als het bij elkaar plaatsen van winkels met enerzijds variatie in de uitvoering van artikelen (diep assortiment) en anderzijds complementariteit van het aanbod (breed assortiment). Deze combinatie vormt een van de belangrijkste pijlers waarop een centrum met succes kan functioneren (Bolt, 1995). Aan de invloed van locatie wordt een belangrijke waarde toegekend wanneer het gaat om het succes van een detailhandelsonderneming. Immers, het is te danken aan de locatie dat goederen en diensten beschikbaar worden gemaakt voor de consumenten. Meer dan in menig andere branche kan een detailhandelsvestiging waarin men alles in orde heeft (een uitgelezen assortiment, een uitgekiende prijsstelling en vriendelijk en ter zake kundig personeel) het desondanks niet bolwerken wanneer de locatie slecht gekozen is. Natuurlijk zijn er tal van nietlocationele factoren die evenzeer aan het succes van een detailhandelsonderneming bijdragen, maar vaak wordt gesteld dat prijzen kunnen worden afgestemd, diensten uitgebreid en verbeterd, reclame groots aanpakken maar de locationele voordelen van een retailer zijn moeilijk te evenaarden of te neutraliseren. Het omgekeerde geldt ook, een goed gekozen locatie kan een slechte bedrijfsvoering soms lange tijd verhullen (Van Duren, 1995). Tot zover de literatuur over locatie en routing. Tijdens de diepte-interviews kwam naar voren dat locatie gezien wordt als één van de belangrijkste factoren achter het ontstaan van leegstand. Ook de uitkomsten uit Hoofdstuk 4, met betrekking tot de locatiesegmentatie, zijn voorgelegd. Hieronder volgen een aantal reacties.

76


Albert Heins, Vendex KBB Leegstand wordt primair veroorzaakt doordat de locatie van een winkel niet goed is. In het winkelgebied zijn dit de plekken waar minder traffic, ook wel passantenstromen, aanwezig zijn. Hoe goed of slecht een locatie presteert hangt echter ook samen de conjunctuur. Wanneer het slecht gaat met de economie wordt er minder door de consumenten besteed en nemen retailers minder meters af. In zo’n geval kent het A-winkelgebied geen leegstand, maar beginnen er gaten te vallen in het B en C gebied. Wim Fieggen, VastNed Daar waar minder mensen lopen, is de locatie minder. Doordat A locaties heel erg sterk zijn, is ook de aanzuigende kracht van alle hoeken eromheen relatief sterk en heb je dus ook hele goede B locaties. Het hangt samen met het overall functioneren van het winkelgebied. Dus op het moment dat het gehele winkelgebied slecht functioneert, dan zal je zien dat er bepaalde locatie in het winkelgebied problemen krijgen om overeind te blijven. Ik denk dat het te makkelijk is dat veel mensen zeggen dat B en C locaties de zwakke locaties zijn. Over het algemeen krijgen die locaties toch dat stempel op. Maar B en C locaties bestaan bij de gratie van A locaties, want het zijn vaak de aanlooproutes daar naar toe. Als een winkelgebied in z’n geheel niet functioneert, dat daar waarschijnlijk in de aanloopgebieden de eerste leegstand zal ontstaan. Maar uiteindelijk gaat het om het hele winkelgebied. En zal je dus ook op de A locatie het verval zien. Dat hoeft zich niet altijd te vertalen in leegstand maar dat zit hem wel in een huurdaling of andersoortige dingen. Het is zo makkelijk om te zeggen dat B en C locaties slecht zijn. Toch wordt er in belegd en toch wordt er geld in verdiend. Er zijn ook panden op B en C locaties die niet leeg staan en waarom staan ze niet leeg? Omdat ze gewoon in een goed winkelgebied liggen. Aanlooplocaties zijn ook onderdeel van het winkelgebied. Zonder aanlooproutes had je geen winkelgebied. Wanneer het economische minder gaat, dan schiet de leegstand ineens omhoog. Er zijn ook geen anderen meer die de lege plek innemen. Ineens zie je overal de zwakke plekken goed zichtbaar worden. Dus de goede winkelgebieden hebben een relatief lage leegstand, zullen daar ook wel mee te maken hebben, maar veel minder. Vooral de zwakke winkelgebieden springen er dan ineens uit. De algemene economische situatie is daarbij zeker van groot belang. Want op het moment dat het allemaal goed gaat, dan doen de wat zwakkere winkellocaties ook gewoon mee. Nienke Sipma, EIM De leegstand zit vooral in de aanloopstraten, omdat daar waar minder mensen komen ook minder omzet mogelijk is. Bij een te lage omzet wordt de kans op leegstand groter en dus zie je op die locaties een concentratie van leegstand optreden. Dat maakt locatie een belangrijke factor bij het ontstaan van leegstand.

77


Jans Cats, Gemeente Groningen EZ De binnenstad van Groningen verdicht zich steeds verder, dat kun je zien aan het aantal vierkante meters. Het winkelaanbod neemt nog steeds toe terwijl in de periferie van de binnenstad, de aanloopstraten, dat niet het geval is. Dus dat is in die zin concurrentie vanuit de eigenlijke binnenstad naar de aanloopstraten. In de aanloopgebieden valt een verschuiving waar te nemen naar zakelijke dienstverlening. Er staat wel wat leeg, maar het is niet meer zo erg als het is geweest. In elk geval is het winkelaanbod afgenomen ten gunste van vestiging van zakelijke dienstverlening. Dat is helemaal niet erg omdat dat natuurlijk ook publiekstrekkers zijn die ook een plek moeten krijgen. Niet alle meters in aanloopgebieden kunnen in stand worden gehouden. Wanneer de leegstand op de C locaties nader wordt bekeken dan zitten daar ook gebieden tussen die je waarschijnlijk op moet geven. Sommige gebieden moet je opgeven als winkelgebied om de binnenstad compacter te kunnen maken. Daarnaast is er natuurlijk de trend van schaalvergroting en clustering. De C gebieden kenden publieksextensieve soort winkels. Die zijn verhuisd naar de periferie en die krijg je ook niet meer terug. Dat is een essentiële keuze. Zo’n straat gaan we inzetten als incubatie of broedstoof plaats voor startende ondernemers. Net als in het model van Helbing, Keltsch en Molnár (1997) gesteld is, wordt de bereikbaarheid van een bestemming in een winkelcentrum of een binnenstad grotendeels bepaald door de structuur en de kwaliteit van het netwerk. Een adequate route ontstaat meestal in wisselwerking tussen het netwerk van routes en de functies van activiteiten. Naar een publiekstrekkende functie ontstaat een patroon van routes (Methorst et al, 1996). Grote winkelketens hebben zo’n publiekstrekkende functie en bepalen vaak de routing binnen het winkelgebied. Deze zogenaamde ‘trekkers’ hebben een zo sterk imago bij de consument dat deze bereid is de winkel op te zoeken en zelfs afzonderlijk bezoek aan hen wenst af te leggen (Bolt, 1995). Omgekeerd, als veel mensen gebruik maken van een route, leidt dit weer tot extra functies en activiteiten. Dit verschijnsel wordt symbiose genoemd (Methorst et al, 1996). Tijdens de diepte-interviews is het belang van routing gekoppeld aan het belang van een ‘trekker’. Deze laatste is volgens de theorie immers in staat/niet in staat, de routing te veranderen. De volgende stelling is aan de respondenten voorgelegd: “Routing is niet belangrijk, als een grote trekker met een sterke formule buiten de bestaande routing ligt dan wordt die toch wel bezocht.” De reacties op deze stelling, kunnen als volgt worden beschreven.

78


Hajo Frieman, Cushman & Wakefield, Healey & Baker: Ik ben het niet helemaal met deze stelling eens, omdat ik vind dat de formule welke die solitaire locatie invult, eigenlijk bepaalt hoe de relatie is tussen zijn winkel en het bestaande winkelgebied. Het ligt eraan wie die trekker is. Als daar een formule in zit die solitair opereert dan heeft het geen enkel effect. Ik geloof niet dat de routing wordt bijgelegd voor een trekker. Een Bijenkorf of een Hennes & Mauritz hebben die loop naar de andere winkels zelf ook veel te hard nodig. Hennes & Mauritz zal niet uit de routing gaan zitten omdat daar toevallig een pand van 500 meter vrijkomt. Die heeft winkelend publiek nodig en trekkers. Dus ook die sterke formules zoeken elkaar op en komen in die A1 straten terecht, want daar lopen de meeste mensen. Met betrekking tot leegstand trekt zo’n formule veel publiek aan, maar de toegevoegde waarde voor de andere winkelpanden in het gebied moet je weer niet overschatten. Toch is hij er wel. Ondernemers zeggen dan: “Als het bij de buurman regent en bij mij druppelt het, dan ben ik tevreden.” Jeroen Smit, Redevco Nederland De stelling is niet waar omdat met de komst van deze trekker de routing dus verandert. Routing is per definitie flexibel, het is dynamisch. Als je gaat sleutelen aan het winkelgebied, dan kan je er zeker van zijn dat die routing gaat wijzigen. Daar profiteert het hele omliggende winkelgebied van. De kwaliteit van de omgeving wordt dus verbeterd en als jij dan net dat leegstaande pandje hebt waar ineens veel meer mensen langskomen, dan weet ik zeker dat je het verhuurt. Ik denk dat routing wel is aan te wijzen als oorzaak van leegstand. Als de routing wijzigt kan het ergens anders leiden tot leegstand. Omdat die trekker buiten de routing toch wel bezocht wordt, verandert de routing. Het feit dat het een grote trekker is maakt dat hij niet meer buiten de routing ligt. Erick Kloos, AS Watson Het woord trekker wil zeggen dat deze retailer autonome trekkracht heeft. Maar de trekkers moeten niet te arrogant worden en denken dat ze zo sterk zijn dat de consument wel naar ze toe komt. Alleen trek je als retailer niks, je trekt altijd met elkaar. Het is de pluriformiteit van alle winkels die de attractiviteit van een winkelcentrum vormt. Conclusie Locatie wordt als primaire oorzaak gezien achter het ontstaan van leegstand. Daar waar minder mensen lopen is de locatie minder en daarmee wordt de routing ook een belangrijke factor. Toch zijn aanlooproutes, waar minder mensen lopen en de structurele leegstand zich concentreert, nodig voor het goed functioneren van het gehele winkelgebied. Routing kan ook verlegd worden, waarmee aanloopstraten en dus risicogebieden voor structurele leegstand, verschuiven. Volgens

79


de theorie is een trekker in staat de routing te verleggen. Echter, uit de reacties in de diepteinterviews blijkt dat dit in de praktijk niet altijd zo werkt. Een trekker kan namelijk zijn aantrekkingskracht in de loop van de tijd verliezen. De veelzijdigheid van alle winkels bij elkaar zorgt uiteindelijk voor de grootste aantrekkingskracht. Daar zal dus de routing het sterkst gehandhaafd blijven en de kans op structurele leegstand beperkt zijn. 5.7. Stedebouwkundige kwaliteit In deze paragraaf wordt het belang van de stedebouwkundige kwaliteit voor het winkelgebied aan de hand van literatuur beschreven. Vervolgens zal met behulp van de reacties in de diepteinterviews de invloed hiervan op het ontstaan van structurele leegstand worden aangegeven. Belevingswaarde is een belangrijk kenmerk omdat veel van het doen en laten van mensen daardoor wordt ingegeven. Ongunstige ervaringen kunnen leiden tot beperkingen van ontplooiingsmogelijkheden en bewegingsvrijheid van mensen. Basiswaarden in dit verband zijn aantrekkelijkheid, sociale veiligheid en verkeersveiligheid (Methorst et al, 1996). Aantrekkelijkheid van een centrum wordt vergroot indien de consument zich goed kan oriënteren in een stad. Kevin Lynch heeft in zijn ‘The image of the city’ beschreven hoe mensen zich oriënteren in een stad. Dat doen ze aan de hand van de beeldelementen: herkenningstekens (landmarks), herkenbare gebieden, randen of begrenzingen (bijv. een rivier, autowegen), routes (wegen, straten, voetpaden) en knooppunten (van wegen, maar ook pleinen, een druk bezocht café). Een gebied moet voldoende aanknopingspunten bieden voor oriëntatie (Lynch, 1964). Skemp (1982) voegt daar aan toe dat de manier waarop mensen zich oriënteren, verandert als men beter bekend raakt met een gebied. De elementen van de structuur van de stad worden door verkenningen verweven tot een netwerk. Gebleken is dat ruimtelijke attractiviteit een aantal relevante kenmerken in dit verband heeft: Netwerkkenmerken: afstand, reistijd, gunstige verkeerslichtregeling; Verkeersleefbaarheid:

afwezigheid

van

onveiligheid

en

verkeershinder,

oversteekbaarheid; Functionele

factoren:

winkels,

levendigheid,

cultuurhistorisch

belang,

naamgevingassociaties en richtingsdruk voetgangersstroom; Beslotenheid door gunstige hoogte/breedte verhouding van het straatprofiel; Visuele aantrekkelijkheid door groen, afwisselende gevels en kleurgebruik; Oriëntatiemogelijkheden door rechte, overzichtelijke straten en herkenbare elementen; De arousal-potentiaal: spanning door bocht, knik of verspringingen (Skemp, 1982).

80


Tijdens de diepte-interviews is ook gevraagd naar het belang van stedebouwkundige kwaliteit van een winkelgebied bij het ontstaan van leegstand. Albert Heins, Vendex KBB De

stedebouwkundige

inpassing

kan

niet

primair

gemaakt

worden

boven

het

detailhandelsgebeuren. Wat helaas vaak gebeurt, is dat men een heel mooi stedebouwkundig plan neerlegt wat niet voldoet aan de wensen vanuit de detailhandel. Het is van belang dat het goed gedaan wordt maar primair blijft hoe de visie van de detailhandel is op het stedebouwkundig stuk. Dat is maar één aspect, dat realiseer ik mij, maar het is toch wel van eminent belang. Want je kunt in dat opzicht vreselijk veel verknoeien. Amstelveen is bijvoorbeeld zo’n situatie waar een heel groot koud plein aanwezig is of de boulevard bij de Arena dat met een breedte van 70 meter elke ambiance mist. Het is belangrijk, maar dat is zowel in negatieve als in positieve zin van belang. Het zou leegstand zeker kunnen veroorzaken maar ook voorkomen. Erick Kloos, AS Watson Ik ben er van overtuigd dat de stedebouwkundige kwaliteit van groot belang is voor het slagen van een winkelgebied. Een stedebouwkundig slecht winkelcentrum verpaupert sneller dan vergelijkbare centra. Als een consument een unheimisch gevoel krijgt in een centrum, dan is het moeilijk daar verandering in te brengen. Het kost evenveel om een goede stedebouwkundige setup te maken als een slechte opzet. Kijk maar naar de singels in Amsterdam en Berlage, die hebben destijds niet meer gekost dan een slecht ontwerp. Alleen de waarde van een goede blijft tientallen jaren, misschien wel eeuwen. Wim Fieggen, VastNed Stedebouwkundige kwaliteit van een winkelgebied draagt aan het succes ervan bij. Ik noem bijvoorbeeld de Lijnbaan in Rotterdam. Het centrum van Rotterdam was helemaal weggebombardeerd en het eerste wat er kwam was de Lijnbaan. De invulling van de stad is pas veel later gekomen, maar de Lijnbaan was vanaf het begin een succes. Ik denk dat het succes alleen maar groter kan zijn, doordat bepaalde stedebouwkundige kwaliteit erom heen gebouwd is. Als je het hebt over typische binnensteden, grachtenpandjes en dat soort dingen, dan kan dat natuurlijk een enorme sfeer brengen. Dat betekent dat een bepaalde verblijfskwaliteit geboden wordt die het aantrekkelijk maakt om in zo’n binnenstad te zijn. Dat zal ongetwijfeld een extra waarde voor het winkelgebied zijn. Maar men gaat toch niet alleen voor de verblijfskwaliteit, maar ook voor de kwaliteit van het winkelaanbod.

81


Kees van der Meulen, Cório Ik denk dat het van wezenlijke invloed kan zijn voor het falen van een winkelgebied en niet op het slagen. Je kunt het fout doen. Niet omdat je iets stedebouwkundig goed maakt, gaat het goed lopen. Je kunt wel iets wat goed is verknallen. Michiel Verlaak, DTZ Zadelhoff Stedebouwkundige kwaliteit is van belang in een winkelgebied mits dat functioneel is. Wanneer is het stedebouw en wanneer is het architectuur? Dat is een beetje moeilijk aan te geven. Maar als het gaat om functionele stedebouwkundige kwaliteit, dan betekent dat er goed is nagedacht over loopstromen, waar de trekkers zitten, kan men een afwisselende routing lopen en is het logistiek met parkeerruimte goed verdeeld en vindbaar. Als dat allemaal goed voor elkaar is dan draait het winkelgebied ook ontzettend goed. Zo snel als het gaat om spectaculaire architectuur, dan vind ik dat heel weinig zeggen over het uiteindelijke succes van dat centrum. Arena Boulevard bijvoorbeeld, ziet er misschien spectaculair uit maar als winkelgebied draait het niet. Daaraan zie je dat architectuur niet alles is. Erik Knijnenburg, Hennes & Mauritz Het is wel te vergelijken met het café syndroom. Hoe kan het toch dat als je in die straat alle bars vol zitten en een straatje verder een weerzin is om er in te lopen. Dan kan je zeggen dat het te maken heeft met het type zaak dat er zit, maar het heeft iets ondefinieerbaars als atmosfeer. Dat geldt denk ik ook voor een consument in een stad. Daar krijg je een gevoel bij, of het wel of niet een prettig winkelgebied is. Het heeft niet alleen maar te maken met het type winkels die daar zitten, maar dat hangt samen met hoe jet winkelgebied is ingedeeld en misschien ook wel hoe je er komt. Het is een heel samenspel van factoren die allemaal op zichzelf genomen niet belangrijk genoeg zijn, maar het samen tot een succes maken. Conclusie Stedebouwkundige kwaliteit in een winkelgebied creëert een bepaalde sfeer die het verblijf in de binnenstad kan veraangenamen en de duur ervan verlengen. Maar als deze sfeer ontbreekt heeft dit niet direct leegstand tot gevolg. Het aanbod van winkels en de functionaliteit van een winkelcentrum zijn van groter belang voor het succes van het centrum. Als echter alle factoren goed samenspelen, zal de aantrekkingskracht, en daarmee ook de omzet, groter zijn. 5.8. Parkeren en bereikbaarheid In deze paragraaf wordt ingegaan op het belang van parkeren en bereikbaarheid voor een winkelgebied. In de discussie over bereikbaarheid van de binnenstad spelen in principe alle vervoerswijzen (inclusief fiets, openbaar vervoer) een rol, maar bijzondere aandacht gaat vaak uit

82


naar de auto. Daarvoor zijn twee redenen aan te voeren. De eerste is dat de auto van alle vervoerswijzen de meeste ruimte in beslag neemt en vraagt om relatief dure en ingrijpende maatregelen in de infrastructuur, zoals parkeergelegenheden. De tweede is dat de auto een belangrijke rol speelt in het veranderend koopgedrag. Consumenten oriënteren zich bij recreatief winkelen in toenemende mate op aankoopcentra op grotere afstand. In welke mate dat gebeurt, is afhankelijk van veel factoren, niet alleen de sfeer, ambiance en uniciteit van het aanbod zijn bepalend, maar ook bereikbaarheid is van bijzondere betekenis. Dit verklaart misschien ook het belang dat ondernemers toekennen aan een goede parkeerstructuur (WPM Consultants, 2002). Volgens het monitoronderzoek van D&P wordt het belang van de auto onderstreept bij recreatief winkelen. Want circa 69% van de bezoekers gaat per auto, 16% per fiets, 10% per openbaar vervoer en 6% lopend (Bolt, 1995). Een van de meest bepalende karakteristieken van een winkelgebied is de bezoekduur en de daaruit voortvloeiende parkeerduur. In een recreatief winkelcentrum verblijven de bezoekers langer en leggen ze een groter beslag op de beschikbare parkeerplaatsen. De parkeerduur bepaalt dus - samen met het aantal bezoeken - in sterke mate de parkeerbehoefte. Bij de situering van parkeervoorziening is het van belang de belangrijkste bestemmingen in beeld te brengen, om hiermee de looproutes aantrekkelijker te maken. Een ander onderdeel is dat van de parkeertarieven, die van belang zijn bij de regulering van de parkeerdruk. Het blijkt dat winkelmetrage in de binnenstad en het inwoneraantal van de plaats of stad de meeste invloed hebben op de hoogte van de parkeertarieven. Daarnaast bestaat een relatie tussen parkeertarief en loopafstand: naarmate de afstand tot de bestemming toeneemt, neemt het parkeertarief af. Elke parkeersituatie dwingt de parkeerder een zekere afstand te overwinnen van parkeerlocatie naar bestemming, de zogenaamde loopafstand. De definitie van de loopafstand is de afstand tussen de parkeerplaats en de bestemming, het aanlandingspunt. De bezoeker moet deze afstand twee keer afleggen, namelijk heen en terug. Het is niet precies te zeggen wat een aanvaardbare loopafstand is maar van belang is de verhouding tussen loopafstand en het parkeertarief, de bezoekduur en een fysieke en emotionele grens van de consument (WPM Consultants, 2002). Wanneer bovengenoemde verhoudingen van parkeervoorzieningenniveau in relatie tot het onderzoeksobject van structurele leegstand wordt gezien, dan kan men zich afvragen welke invloed dit heeft op het ontstaan van structurele leegstand.

83


Als verwachting kan gesteld worden dat: Hoe groter de loopafstand tussen een winkel en de dichtstbijzijnde parkeergarage, des te groter is de kans op leegstand. Uit het parkeergaragebestand van Locatus blijkt dat er in 8 van de 67 steden geen parkeergarages zijn. Deze steden en hun verkooppunten worden daarmee dus buiten de analyse gelaten, waarna nog 93% van de populatie overblijft. Hiermee is de afstand berekend van de dichtstbijzijnde parkeergarage tot aan het pand. In figuur 5.9 staan de gemiddelde afstanden tot een garage weer gegeven van alle verkooppunten, verkooppunten met incidentele leegstand en structurele leegstand. Daar uit blijkt dus dat de afstand gemiddeld voor alle verkooppunten groter is dan voor de punten die incidenteel en structureel leeg staan. Hieruit blijkt de verwachting dus niet te kloppen. Een grotere afstand tot de parkeergarage vergroot niet de kans op leegstand. Achteraf bekeken is deze uitkomst ook niet helemaal vreemd. De meeste parkeergarages bevinden zich namelijk niet in het hart van de binnenstad, op de dure A1 winkellocaties, maar aan de randen van het winkelgebied. Dus ook in de buurt van de aanloopstraten, waar de (structurele) leegstand Figuur 5.9

Gemiddelde afstand tot de dichtsbijzijnde parkeergarage

245

235

225

Totaal aantal verkooppunten Incidentele leegstand

215

Structurele leegstand

205

195

185


zich concentreert. Tijdens de diepte-interviews is gevraagd naar het belang van parkeren voor een winkelgebied en de invloed van parkeren op het ontstaan van structurele leegstand. De reacties waren als volgt:

84


Erick Kloos, AS Watson Bereikbaarheid heeft alles met het succes of falen van een winkelgebied te maken. Als je onbereikbaar bent, dan staan de panden leeg. De uitdrukking van de Amerikanen: no parking, no business, is absoluut ook van toepassing in Nederland. Je kunt het mooiste winkelcentrum van de wereld neerleggen, maar als je er niet kan komen, dan heb je ‘no parking, no business’. Wim Fieggen, VastNed Als je het helemaal onmogelijk maakt voor mensen om bij een winkel te komen, dan zal je dat ongetwijfeld merken. Maar over het algemeen bestaat het er toch uit dat, als je kijkt naar de binnensteden, dat die allemaal toch goed kunnen functioneren ondanks dat ze niet altijd bereikbaar zijn. Ik vind bereikbaarheid niet een major issue voor het ontstaan van leegstand. Bereikbaarheid kan wel een issue zijn op het moment dat een winkelier zich ook zo profileert. Karen Huizer, ING Real Estate Het parkeerbeleid en de bereikbaarheid van winkelgebieden worden steeds belangrijker. Dat kunnen ook echt onderscheidende kritische succesfactoren worden van een winkelgebied. Mensen gaan steeds vaker met de auto en willen gewoon dichtbij de stad parkeren op een goede manier. Daarvoor zijn ze niet bereid eerst driekwartier door de stad te moeten rijden. De consument moet gewoon makkelijk naar het centrum toe geleid worden, een parkeergarage in kunnen rijden en dan naast de A1 straat staan. Johan Borchert, Universiteit Utrecht Wanneer de binnenstad voor auto’s duidelijk moeilijker bereikbaar wordt, komt er commentaar uit de binnenstad van de winkeliers die spreken van omzetverliezen. Ongetwijfeld heeft het wel invloed en ongetwijfeld zijn er ook wel omzetten gedaald. Het zou best kunnen zijn dat daardoor de één of de andere winkel daardoor eerder gekiept is en de strijd om het bestaan heeft moeten opgeven. Maar de link met leegstand is heel moeilijk te leggen. Ik denk ook dat structurele veranderingen in de detailhandel geleidelijk optreden. Sommige winkels die meer gericht zijn op klanten die per auto komen die zullen toch op een gegeven moment merken dat ze op de verkeerde plaats zitten en zullen verhuizen. Toch hoeft niet daardoor de leegstand te ontstaan, die link vind ik niet overduidelijk. Erik Knijnenburg, Hennes & Mauritz Zelfs in steden die bekend staan als slechte bereikbaar en slechte parkeergelegenheden hebben, zie ik niet dat dat leegstand veroorzaakt. Het heeft veel meer met het bestedingspatroon te maken denk ik. Als een verzorgingsgebied zelf goed genoeg is, dan zorgt dat ervoor dat er geen

85


leegstand ontstaat. Ik ben wat sceptisch over de hoeveel invloed dat parkeerbeleid heeft. Het kan aan het succes of falen bijdragen maar de weg naar beneden zal niet rampzalig zijn. Herman Loykens, Retail Management Center Parkeren is een heel belangrijke factor. Je moet goed bereikbaar zijn en je moet goed, niet te duur en veilig kunnen parkeren. Wat je ook zult merken is dat parkeergarages geïntegreerd onderdeel worden van het winkelen. Op dit moment is nog gaande dat winkeliers zich niet bemoeien met de parkeergarage en dat de parkeergarage zich niet bemoeit met de winkeliers. Parkeergarageexploitanten hebben geen verstand van winkels en winkeliers hebben geen verstand van parkeren. Het is heel belangrijk dat ze verstand van elkaars vak gaan krijgen. Dus parkeren is voor mij in ieder geval een hele belangrijke factor. Het heeft ook te maken met het feit dat mensen moeite moeten doen om in de binnenstad te komen. Die moeite zal in toenemende mate toenemen. Negenennegentig van de honderd gemeenten zijn financieel niet in staat om de binnenstad bereikbaar te maken. Dat betekent dus dat de klant altijd moeite zal moeten doen om er naar toe te komen. En als je ergens moeite voor moet doen dan wil je daar voor beloond worden met een prettig winkelgebied. Conclusie Uit de data bleek dat de gemiddelde afstand voor alle verkooppunten groter is dan voor de punten die incidenteel en structureel leeg staan. De afstand tot de parkeergarage vergroot niet de kans op leegstand. In de interviews kwam naar voren dat aan de ene kant bereikbaarheid en parkeren als belangrijke factoren worden gezien bij het slagen van een winkelgebied. Als de consument veel moeite moet doen om in een binnenstad te komen, een grote weerstand moet overwinnen, dan konden ze nog wel eens wegblijven. Maar aan de andere kant geldt dat als het verzorgingsgebied goed is en het winkelaanbod is aantrekkelijk, dat de consument ook zonder goede bereikbaarheid en parkeermogelijkheden bereid is te komen. Het omslagpunt waarop de weerstand voor een consument te hoog is voor het doel dat hij of zij wil bereiken, is moeilijk te bepalen. Daarom is de link tussen het ontstaan van structurele leegstand en slechte bereikbaarheid en parkeermogelijkheden niet eenduidig te leggen. 5.9. Invloed van overheidsbeleid op leegstand In hoofdstuk 3 is reeds uitgebreid het overheidsbeleid met betrekking tot de detailhandel behandeld. In deze paragraaf wordt daarom aan de respondenten gevraagd in hoeverre zij de gemeente, met behulp van het door hen te voeren beleid, in staat achten invloed uit te oefenen op het ontstaan of juist voorkomen van leegstand.

86


Nienke Sipma, EIM Het gemeentelijk beleid is wellicht van invloed, maar zal nooit de hoofdreden tot leegstand zijn. Het zijn meerdere omgevingsfactoren die daarop van invloed zijn. Frans Griffioen, Gemeente Schiedam Als Gemeente Schiedam bieden we een stimuleringsregeling voor ondernemers. Zij kunnen van ons een financiële bijdrage krijgen voor de verbouw en aanpassingen aan het pand, de inrichting van het pand en eventuele verplaatsing. Wij maken geen gebruik van huursubsidies of anderszins. Wat we hier proberen te doen is met een aantal ontwikkelaars afspraken te maken over het soort winkelruimte en hoeveelheid winkelruimte die ze aanbieden. We proberen samen met hen over de branchering na te denken en daar acquisitie op te plegen. Maar ontwikkelaars zullen, hoe je het ook went of keert, toch een vierkante meterprijs daaruit willen halen waar wij dan niet meer tussen gaan zitten. Want op slechts enkele van plekken is de gemeente eigenaar van de grond. Je gaat je grond goedkoper aanbieden en daardoor proberen te maken over een lagere vierkante meterprijs. Dat is een theoretische mogelijkheid. Want de gemeente Schiedam behoort tot de armere gemeenten van dit land en heeft niet zomaar die mogelijkheid. Wat we wel doen is subsidiëren op parkeergarages. Dus we hebben in het verleden zowel bij deze als bij die parkeergarage hebben we financieel een deel van de exploitatie, de top, eraf gehaald door eenmalig bijdrage te geven waardoor niet alleen de parkeergarages gebouwd konden worden maar ook redelijk concurrerend konden worden geëxploiteerd. Tot zover proberen we met financiële middelen het centrum te versterken en de kans op leegstand te verkleinen. Helaas kent Schiedam een concentratie van structurele leegstand. We hadden eerder vernieuwing op het bestaande bestand doorgevoerd en als goede ondernemers waren blijven zitten of zich hadden gevestigd, dan was er minder afvloeiing naar Rotterdam geweest. Omdat dat beleid te lang op zich heeft laten wachten en te onduidelijk is neergezet zodat de markt niet wist waar ze aan toe waren, is de vernieuwing achter gebleven. In feite is een versplinterd winkelapparaat ontstaan in een iets te groot gebied. Nu speelt de psychologie een grote rol bij de herstructurerings- en herontwikkelingsprocessen van de binnenstad. Op het moment dat geïnteresseerde ondernemers leegstand zien, haken ze af. Ik denk dat tegelijkertijd een eigenaar van een pand die wil investeren en constateert dat aan beide kanten van het pand panden leegstaan, zich ook wel afvraagt of het nog verantwoordelijk is om een grote investering te doen. Met dat laatste zeg ik meest leegstand trekt leegstand aan. Alleen het is de ambitie en de uitdaging dat proces te doorbreken. Herman Hanselaar, Miss Etam Het beleid van de gemeente kan van enorme invloed zijn, bijvoorbeeld als de gemeente besluit om wegen te sluiten en een parkeergarage op de verkeerde plek te zetten. Allerlei maatregelen kunnen een enorme invloed op leegstand hebben. De gemeente heeft geen belang bij succes van

87


het ondernemen alleen een beetje belang dat het redelijk goed gaat met het winkelgebied. Wat voor een belang hebben ze bij winkeliers? Om de vier jaar zit er weer een nieuw gemeentebestuur. Ik geloof niet dat zij echt onder de indruk zijn van de kans op leegstand. Ze willen graag een monument voor zichzelf neerzetten en íets realiseren. Dat kan positieve invloed hebben op het winkelgebied maar voor het grote gedeelte heeft het dat niet. Margot Bakker, Mn Services Gemeentes hebben zelf niet altijd in de gaten dat ze een behoorlijk sterk sturingsmiddel in handen hebben. Het is jammer dat ze daar niet altijd gebruik van maken om sommige ontwikkelingen beter te sturen. Wat betreft leegstand vind ik dat de gemeente wel wat kritischer mag kijken. Zeker omdat ik vind dat in Nederland teveel winkels gaan krijgen. Dat ze niet alleen maar gaan voor de grondopbrengsten en vervolgens het de winkeliers en beleggers zelf uit laten zoeken. Ik vind dat de gemeente ook een probleem heeft als een slecht project in de gemeente zit en veel leegstand. Dat is natuurlijk geen visitekaartje, dus daar zouden ze best wat meer op mogen sturen, bijvoorbeeld met branchering en andere aanvullende eisen. Op die manier kan de gemeente sturen, op een nuttige wijze. En ik denk zeker bij leegstand dat dat veel meer zou moeten gebeuren. Wim Fieggen, VastNed Een gemeente heeft zeker invloed op structurele leegstand Het hangt een beetje af op welk niveau de ruimtelijke ordening geregeld wordt. Als dat bij een provincie ligt dan is dat vooral de provincie. Maar daar waar de ruimtelijke ordening geregeld wordt, waar de vergunningen gegeven worden om uitbreidingen al dan niet te doen, daar heeft de gemeente invloed op het ontstaan van leegstand. Een ontwikkelaar gaat alleen maar voor het bouwvolume. Maar de belegger zit uiteindelijk met het eindproduct. Dus heeft zo’n beleidsbeslissing enorme invloed op wat er gebeurt. Kees van der Meulen, Cório Waar heeft een gemeente invloed op binnen de detailhandel? Ik denk dat dat twee dingen zijn. De omvang van de nieuwbouw en de plaats van de nieuwbouw. Niet veel meer dingen. Ik denk de gemeente niet echt vat heeft op de omvang van de nieuwbouw. Ze kunnen die omvang beperken en vrijlaten. Maar als de omvang wordt vrijgelaten en die ruimte wordt benut? Dan is niet het gemeentelijk beleid de oorzaak van leegstand maar degenen die al die nieuwbouw gemaakt hebben. En om dan te zeggen dat komt door het gemeentelijk beleid, dat zij het niet genoeg beperkt hebben, daar geloof ik dus helemaal niet in. Het is omdat de ruimte die de gemeente gegeven heeft ook benut is. Dat is er de oorzaak van. Het heeft ook te maken met dat de plaats van de nieuwbouw fout is. Ook daarvan zeg ik dat de gemeente de ruimte heeft gegeven

88


maar dat er toch een iemand zo gek is geweest om het daar te bouwen? Dus ik vind niet dat je kunt zeggen, het gemeentelijk beleid heeft ervoor gezorgd dat daar leegstand ontstaat. Herman Loykens, Retail Management Center Het niet afstemmen van gemeenten in een conglomeraat met elkaar is de grote bedreiging van de binnenstad in de iets grotere kernen. Wat ze kunnen doen is horizontaal overleg van gemeentebesturen om te voorkomen dat al die kleine plaatsjes allemaal zo nodig een concurrerende binnenstad moeten creëren. Dat is eigenlijk meer provinciaal overleg. Wat ze niet doen, die kleine gemeentes, aan cultuur investeren ze niets. Want daar gaan ze wel voor naar de grotere kern in de buurt. Want aan cultuur valt niks te verdienen. Dus alles waar direct geen geld mee te verdienen valt dat schuiven ze naar de omliggende grote gemeente. Maar zodra het gaat om de bestedingen van consumenten gaat blijven ze bezig met het verbeteren van hun eigen binnenstad. Die bestedingen worden niet gegund aan de grote stad terwijl die de bioscoop, het theater en overige culturele activiteiten moet onderhouden. Het niet afstemmen van het beleid van gemeenten zie ik echt als de grote bedreiging van de binnenstad in de iets grotere kernen. Conclusie Via het ruimtelijk ordeningsbeleid kan de gemeente wel degelijk invloed uitoefenen op de kans op leegstand. Het is echter niet alleen de gemeente die hier invloed op heeft, van andere partijen in de vastgoedmarkt mag ook verwacht worden dat zij meedenken met het gevoerde beleid. De gemeente maakt wel te weinig gebruik van de invloed die zij hebben. Intergemeentelijk overleg zou meer moeten plaatsvinden en beleid moet duidelijk naar buiten toe gecommuniceerd worden. Maar zelfs als het beleid goed lijkt te zijn, dan kunnen andere factoren nog de structurele leegstand veroorzaken. De gemeente kan slechts voorwaarden scheppen en de private partijen moeten het waarmaken. 5.10. Het belang van de factoren In paragraaf 5.10.1 worden in de scores behandeld die de respondenten hebben toegekend aan de factoren die in de voorgaande paragrafen zijn behandeld. De respondenten worden in de praktijk zodanig geconfronteerd met de winkelmarkt, dat zij een goede omschrijving kunnen geven van de mate van invloed die bepaalde factoren hebben op leegstand. De respondenten worden onderverdeeld in 4 groepen, namelijk ‘deskundigen’, ‘beleggers, ‘retailers’ en ‘gemeente’. Zoals reeds in hoofdstuk 2 ook is beschreven wordt voor de eerste drie groepen telkens van vijf personen interviews afgenomen. Van de gemeente worden er slechts twee benaderd, dit omdat het werkveld van één gemeente zich niet over Nederland verspreidt. Vervolgens worden in paragraaf 5.10.2 de uitkomsten van een meervoudige lineaire regressie analyse beschreven. In de

89


bijlagen XII en XIII staan de uitvoergegevens die SPSS met betrekking tot deze analyse heeft gegenereerd. 5.10.1. Scores van de respondenten In totaal hebben dus 17 personen meegewerkt aan een diepte-interview. In figuur 5.10 wordt de gemiddelde scores gegeven die de respondenten toegekend hebben aan de diverse factoren. In figuur 5.11 staan dezelfde scores en het gemiddelde daarvan verdeeld over de verschillende partijen weergegeven. Uit figuur 5.10 blijkt dat de factor ‘locatie’ nog steeds gezien wordt als belangrijkste component bij de oorzaken van structurele leegstand, gevolgd door de factoren ‘routing’ en ‘algemene economische situatie’. Als een pand langer dan 2 jaar leegstaat, heeft dit als belangrijkste oorzaak de mindere locatie van het pand. Dit hangt samen met het feit dat de consumenten in hun routing niet langs het pand komen. Tevens kan van invloed zijn dat de conjunctuur in een dip zit waardoor de consumenten de hand op hun knip houden. Opvallend is ook dat de factor ‘bevolkingssamenstelling’ niet gezien wordt als een belangrijke oorzaak van structurele leegstand. Het argument daarbij is dat voor elke bevolkingssamenstelling wel een branchemix te creëren valt en dit dus niet tot structurele leegstand van winkelpanden hoeft te leiden. Uit figuur 5.11 zijn enkele opvallende en interessante tegenstellingen tussen de partijen te onderscheiden in het toekennen van de scores aan de factoren. Allereerst valt op dat de algemene economische situatie een hoge score krijgt toegekend door de groep van retailers. Na de factor locatie speelt dit volgens hen een grote rol bij het ontstaan van structurele leegstand. Dit in tegenstelling tot de groep van beleggers en de gemeenten die deze factor een beperktere rol toekennen. Dit is waarschijnlijk te wijten aan het feit dat retailers in hun omzet onmiddellijk de consequenties van een verslechterde economische situatie weerspiegelt zien, terwijl de groep van beleggers door langlopende huurcontracten een ‘vast’ rendement heeft. De gemeenten zijn geen pure private organisaties waardoor ook daar de directe invloed van een mindere economie minder snel ‘gevoeld’ wordt. Bij de omzet/winst van de huurder en de hoogte van de huur is het opvallend dat de partij van beleggers deze factoren van minder invloed acht op het ontstaan van structurele leegstand dan het gemiddelde van alle partijen. De partij van retailers geeft daarentegen het belang van de hoogte van de huur een bovengemiddelde score. Ook hier valt dit meningsverschil te beredeneren door het feit dat de belegger niet direct ‘last’ heeft van een slechtere omzet/winst, terwijl een retailer met deze factor wel onmiddellijk te maken heeft en het daarom eerder als oorzaak van leegstand toeschrijft.

90


De factor locatie wordt door alle partijen de hoogste score gegeven en wordt bij het ontstaan van structurele leegstand als belangrijkste oorzaak aangewezen. Hierover zijn de meningen niet verdeeld, alle respondenten zijn er van overtuigd dat deze factor de belangrijkste verklarende is achter het ontstaan van leegstand en structurele leegstand. De factor nieuwbouw geeft uiteenlopende scores. De groep deskundigen achten de invloed van deze factor gering, terwijl de partij van retailers, gevolgd door de gemeenten, hier juist een hoge score aan geven. Blijkbaar voelen retailers en gemeenten de nieuwbouw sterker als bedreiging voor het winkelgebied dan de andere partijen. Bij de factor bevolkingssamenstelling zijn opnieuw de meningen verdeeld. Echter, dit keer kent de partij met beleggers de bovengemiddelde score toe aan deze factor. De groep van retailers ziet deze factor niet als risico tot leegstand, met als argument daarbij dat voor elk bevolkingssamenstelling wel een goede branchering is samen te stellen. Waarschijnlijk zien de beleggers een winkelbelegging in een wijk of woonplaats met minder kapitaalkrachtige consumenten toch als een risicobelegging. Dan wordt door de partij van de gemeenten gevolgd door de groep beleggers, een hoge score toegekend aan de factor concurrentie. Leegstand wordt door hen gezien als gevolg van een concurrentiestrijd tussen winkelstraten maar ook tussen winkelgebieden.

Figuur 5.10

5,0 4,5

Algemene economische situatie

Gemiddelde score

4,0

Omzet/winst van de huurder 3,5

Hoogte huur Locatie

3,0

Routing

2,5

Nieuwbouw Bevolkingssamenstelling

2,0

Concurrentie Bereikbaarheid

1,5 1,0 0,5 0,0

91


Figuur 5.11 5 4,5 4 3,5 Deskundige

3

Belegger

2,5

Retailer

2

Gemeente

1,5

Gemiddeld

1 0,5

N ie Be uw vo bo lk in uw gs sa m en st el lin g C on cu rre nt ie Be re ik ba ar he id

R ou tin g

Lo ca tie

hu ur

H oo gt e

de an in st v

m ze t/w

O

Al ge m

en e

ec on om

is ch e

si tu at ie

hu ur de r

0

Tot slot, aan de factor bereikbaarheid en parkeren wordt door iedereen gelijke mate van invloed gegeven op het ontstaan van structurele leegstand. Alleen de deskundigen schatten deze factor hoger in. Kort concluderend kan gesteld worden dat, ondanks de verschillende standpunten en tegengestelde meningen van de verschillende ‘partijen’ op de vastgoedmarkt met betrekking tot de

factoren

van

algemene

economische

situatie,

omzet/winst

van

de

huurder,

bevolkingssamenstelling, nieuwbouw, concurrentie en parkeren, toch blijkt dat iedereen de grootste invloed op het ontstaan van structurele leegstand toekent aan de factor locatie. Deze hangt nauw samen met de routing welke daarmee ook een belangrijke rol krijgt. Vervolgens blijkt het succes of falen van een winkel volgens de respondenten grote afhankelijkheid te tonen van de algemene economische situatie. Bovenal dient voor ogen te worden gehouden dat het altijd gaat om het samenspel van factoren. Er is geen sprake van uitsluitend één op één invloeden van de factor op de leegstand, maar er is een meerdimensionale doorwerking van verschillende factoren van kracht op de winkelvastgoedmarkt. Leegstand is daarbij nauw verbonden aan de economische situatie, waarbij andere variabelen zorgen voor differentiatie. Om te kijken welke factoren nu statistisch gezien een verklarende invloed hebben op de variatie in het aandeel (structurele) leegstand, wordt er in de volgende paragraaf een meervoudige regressie analyse uitgevoerd.

92


5.10.2. Meervoudige regressie analyse Tot slot wordt er met de beschikbare data een analyse gedaan waardoor gekeken wordt welke variabele nu de meeste variatie in de leegstand en structurele leegstand verklaart. Met andere woorden, welke variabele is statistisch gezien de meest verklarende factor achter leegstand. In het kort iets over lineaire regressie-analyse: lineaire regressie-analyse wordt gebruikt om een lineair verband te schatten tussen een afhankelijke variabele en één of meer onafhankelijke variabelen. De afhankelijke variabele geeft het verschijnsel weer dat verklaard dient te worden en wordt daarom ook wel de verklaarde variabele genoemd. De onafhankelijke variabelen vormen de verklaring van det verschijnsel en worden daarom ook wel de verklarende variabelen genoemd. Er wordt in het model, dus niet in de werkelijkheid, een causaal verband verondersteld, wat inhoudt dat de onafhankelijke variabelen de oorzaak vormen van de afhankelijke variabele. De volgende vergelijking is de uitkomst van een regressie-analyse waarmee de afhankelijke variabele kan worden voorspeld op basis van de onafhankelijke variabelen: Y = β0 + β1X 1 + β2X 2 … + e In deze formule is Y de afhankelijke variabele, de variabele die wordt verklaard, in dit onderzoek dus het aandeel leegstand. De onafhankelijke variabele is de verklarende variabele en wordt aangeduid als X, bijvoorbeeld de gemiddelde afstand van een verkooppunt tot aan de dichtstbijzijnde parkeergarage. De β’s zijn de parameters die met behulp van de regressie-analyse worden geschat. Β0 is de constante, β1 is de helling van de regressielijn. Β1 geeft aan met hoeveel eenheden Y toeneemt als X1 met één eenheid stijgt. De e in de vergelijking ten slotte staat voor de foutenterm of verstoring. Dit is het verschil tussen de werkelijke waarde van Y en de door het model voorspelde waarde van Y en wordt ook wel residu genoemd. De twee belangrijkste veronderstellingen bij deze analyse betreffen het meetniveau (interval of ratio) en voor elke waarde van de onafhankelijke variabele wordt aangenomen dat de afhankelijke variabele normaal verdeeld is (Huizingh, 1999). Voor dit onderzoek zijn gekozen voor de volgende onafhankelijke variabelen welke als volgt op het ratio meetniveau worden weergegeven per winkelgebied: Winkelaanbod per inwoner: aantal vierkante meters w.v.o. per inwoner (Locatus) Omvang pand: het gemiddeld aantal vierkante meters per verkooppunt (Locatus) Type huurder: het percentage winkelketens van het totale winkelaanbod (Locatus) Huurprijsniveau: het gemiddelde huurprijsniveau volgens DTZ Zadelhoff Locatie: het bezoekersaantal volgens winkelpassantentellingen van Locatus Parkeren en bereikbaarheid: de gemiddelde afstand in meters van verkooppunt tot de dichtstbijzijnde parkeergarage (Locatus)

93


Nieuwbouw: het percentage nieuwgebouwde w.v.o. van het totale w.v.o. (NRW) Zoals eerder vermeld zorgt de variabele parkeren en bereikbaarheid voor wat uitsluiting van data. In 8 van de 67 winkelgebieden missen parkeergarages waardoor deze 8 winkelgebieden tevens uitgesloten worden uit de meervoudige regressie analyse. Het gaat om de centrale winkelgebieden van Goes, Heerenveen, Hoogeveen, Kampen, Oss, Tiel, Winterswijk en Zutphen. Er blijft hiermee een set over van 59 steden. De variabele van het aandeel nieuwbouw kan wel meegenomen worden in de analyse maar heeft slechts voor 11 winkelgebieden een waarde groter dan nul. Om welke winkelgebieden het gaat, staat reeds vermeld in tabel 5.1. Er wordt tevens gebruik gemaakt van dezelfde aannames als in paragraaf 5.1 en vanuit gegaan wordt dat er geen nieuwbouw (0%) in het hoofdwinkelgebied voor de overige winkelgebieden is geweest. Bij het doen van uitspraken met betrekking tot deze variabele, dankzij de gestelde aannames, dient enige voorzichtigheid in acht te worden genomen. Twee factoren zijn niet behandeld, namelijk stedebouwkundige kwaliteit en overheidsbeleid. Zij zijn niet uit te drukken in ratio schaal. De samenhang die zij met leegstand vertonen zal uitsluitend uit de diepte-interviews geconcludeerd kunnen worden. De meervoudige regressie analyse wordt door SPSS ‘stepwise’ uitgevoerd. Dit betekent dat elke keer een onafhankelijke variabele wordt genomen die op zijn beurt het grootste deel verklaart van de afhankelijke variabele (Huizingh, 1999). In de bijlagen XII en XIII worden de uitslagen gegeven die SPSS heeft gegenereerd. Hieruit kan het volgende geconcludeerd worden: Tabel 5.6 Model Summary Model 1 2 3

R ,376a ,499b ,587c

R Square ,142 ,249 ,344

Adjusted R Square ,126 ,223 ,309

Std. Error of the Estimate 3,204395124318477 3,022950367860080 2,850489195320421

a. Predictors: (Constant), huurprijs b. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS c. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS, VVOVKP

Voor het percentage leegstand zijn slechts drie variabelen van invloed. Ze staan hieronder aangegeven in tabel 5.6. Op basis van deze drie variabelen kan het leegstandspercentage voor 34% (R Square) verklaard worden. De drie verklarende variabelen zijn huurprijs (huurprijs), aandeel ketens (KETENS) en de gemiddelde pandomvang (WVOVKP) zoals weergegeven in Model 3 van tabel 5.7. Huurprijs is het meest van belang, gevolgd door het aandeel ketens en tot slot de gemiddelde pandomvang. In de tabel staat bij de gestandaardiseerde bèta coëfficiënten, de invloed

94


gestandaardiseerd voor de eenheden waarin de data is ingevoerd. Hieruit valt dus af te lezen dat wanneer de huurprijs of het aandeel ketens toeneemt, het aandeel leegstand afneemt. Wanneer echter de omvang van het pand groter wordt, neemt het aandeel leegstand toe. Tabel 5.7 Coefficientsa

Model 1 2

3

Unstandardized Coefficients B Std. Error 11,653 1,309 -9,22E-03 ,003 17,160 2,301 -1,12E-02 ,003 -,175 ,062 14,430 2,375 -1,08E-02 ,003 -,331 ,080 6,172E-02 ,022

(Constant) huurprijs (Constant) huurprijs KETENS (Constant) huurprijs KETENS VVOVKP

Standardi zed Coefficien ts Beta -,376 -,457 -,338 -,442 -,639 ,434

t 8,902 -3,065 7,458 -3,831 -2,837 6,076 -3,933 -4,127 2,825

Sig. ,000 ,003 ,000 ,000 ,006 ,000 ,000 ,000 ,007

a. Dependent Variable: PERCLEEG

Voor het percentage structurele leegstand zijn vier variabelen van invloed. Ze staan hieronder aangegeven in tabel 5.8. Op basis van deze vier variabelen kan het structurele leegstandspercentage voor 33% (R Square) verklaard worden. Tabel 5.8 Model Summary Model 1 2 3 4

R ,303a ,407b ,496c ,574d

R Square ,092 ,166 ,246 ,330

Adjusted R Square ,076 ,136 ,205 ,280

Std. Error of the Estimate 1,992574875415296 1,926588619825062 1,848185846960495 1,758549649550606

a. Predictors: (Constant), VVOINW b. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS c. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar d. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar, huurprijs

De vier verklarende variabelen voor het aandeel structurele leegstand zijn het aandeel w.v.o. per inwoner (WVOINW), aandeel ketens (KETENS), afstand tot de dichtstbijzijnde parkeergarage (afstandgar) en de gemiddelde huurprijs (huurprijs) zoals weergegeven in Model 4 in tabel 5.9. Het aandeel w.v.o. per inwoner is het meest van belang, gevolgd door het aandeel ketens, afstand tot parkeergarage en tot slot de gemiddelde huurprijs. De invloed die het aanbod (VVOINW) uitoefent, is het grootst met een standaardiseerde regressie coëfficiënt van 0,4. Dit houdt in dat een toename van het aanbod, het aandeel structurele

95


leegstand doet toenemen. Een toename van het aantal ketens zorgt echter voor een afname van het percentage structurele leegstand met een bèta van -0,383. Voor de overige twee variabelen geldt dat zij tevens bij toename van de onafhankelijke variabele zorgen voor een afname van de afhankelijke variabele met -0,333 en 0,309. Dat houdt hier in dat hoe groter de afstand tot een parkeergarage, des te kleiner wordt het percentage structurele leegstand. Dit geldt vervolgens eveneens voor de gemiddelde huurprijs. Tabel 5.9 Coefficientsa

Model 1 2

3

4

(Constant) VVOINW (Constant) VVOINW KETENS (Constant) VVOINW KETENS afstandgar (Constant) VVOINW KETENS afstandgar huurprijs

Unstandardized Coefficients B Std. Error ,718 ,878 ,964 ,401 2,764 1,250 1,089 ,392 -8,61E-02 ,039 3,231 1,214 1,485 ,410 -9,94E-02 ,037 -3,93E-03 ,002 6,185 1,621 1,271 ,399 -,120 ,037 -4,22E-03 ,002 -4,57E-03 ,002

Standardi zed Coefficien ts Beta ,303 ,342 -,275 ,467 -,317 -,310 ,400 -,383 -,333 -,309

t ,818 2,403 2,211 2,778 -2,230 2,660 3,620 -2,653 -2,419 3,815 3,186 -3,286 -2,722 -2,598

Sig. ,417 ,020 ,031 ,007 ,030 ,010 ,001 ,010 ,019 ,000 ,002 ,002 ,009 ,012

a. Dependent Variable: percstruct

Naar aanleiding van deze twee analyses valt op dat voor het verklaren van leegstand gedeeltelijk andere variabelen een rol spelen dan bij structurele leegstand. Beide vormen van leegstand ondervinden invloed van het aandeel ketens en de gemiddelde huurprijs. Bij het verklaren van de leegstand speelt de huurprijs echter een grotere rol dan bij het verklaren van structurele leegstand. Bij beide analyses is het aandeel ketens de op één na belangrijkste oorzaak van het percentage (structurele) leegstand. Voor het verklaren van de structurele leegstand is, in tegenstelling tot bij leegstand, het aanbod in w.v.o. (VVOINW) van groot belang. Het merendeel van de structurele leegstand wordt verklaard door andere factoren dan de opgenomen variabelen. Immers ca. 65 % van de leegstand kan niet worden verklaard door de zeven onderzochte variabelen. Factoren die deze 65 % verklaren kunnen onder andere de algemene economische situatie zijn, de invloed van het overheidsbeleid of de

96


stedebouwkundige kwaliteit en andere (irrationele) factoren die leiden tot een locatie- of bezoekkeuze en daarmee uiteindelijk tot (structurele) leegstand. Wanneer nu tot slot van deze paragraaf de uitkomsten van de respondenten en die van de meervoudige regressie analyse (m.r.a.) naast elkaar worden gelegd, dan valt op dat de respondenten de hoogte van de huur in minder grote invloed gaven dan uit de m.r.a. is gebleken. De factor locatie, vertaald in de m.r.a. met het aantal bezoekers, die door de respondenten als belangrijkste factor werd gezien, komt in de uitkomsten van de m.r.a. helemaal niet terug.

97


6.

Conclusie en aanbevelingen

In dit hoofdstuk zullen de belangrijkste conclusies op een rijtje gezet worden waarmee in dit rapport geprobeerd is de hoofdvraag en de deelvragen te beantwoorden. Daarnaast worden er aanbevelingen gedaan voor vervolgonderzoek. Aanleiding voor dit onderzoek is het grote aantal winkelmeters wat nog in de planning zit en de mogelijkheid dat dit de leegstand nog verder gaat vergroten. Ook is het de vraag wat de toekomst is voor die winkelpanden die langdurig leegstaan. Om een antwoord op deze vragen te vinden is onderzocht welke factoren de belangrijkste achterliggende oorzaken van leegstand zijn. De volgende hoofdvraag is daarbij gesteld: “Wat zijn de achterliggende factoren van de leegstand winkels in binnensteden en hoofdwinkelgebieden?” 6.1 Conclusies Gekeken in dit onderzoek is naar de omvang van de leegstand en waar die zich bevindt. De verwachting was dat dit in het zuiden zou zijn, in de provincie Limburg en op B- en C- locaties. Deze verwachtingen zijn uitgekomen en de volgende hypothesen kunnen geformuleerd worden: De leegstand en structurele leegstand, zowel wat betreft winkelunits en w.v.o, is geconcentreerd is in het zuiden. Voor de verschillende provincies heeft de provincie Limburg de hoogste leegstand. Gekeken naar het percentage van het aantal vierkante meters w.v.o. binnen de eigen voorraad dat leegstaat dan is Limburg opnieuw de koploper. De provincie met de grootste toename van structurele leegstand is ook Limburg. Voor de verschillende steden bevindt zich relatief gezien de grootste leegstand in Schiedam. Breda kent de grootste structurele leegstand. A1-locaties staan relatief zelden leeg en komen nauwelijks in aanmerking voor structurele leegstand, terwijl C-locaties veelvuldig leegstaan en ook voor een langere periode. Deze structurele leegstand wordt veroorzaakt door een aantal factoren. Aan de hand van literatuur zijn een 9-tal factoren geformuleerd die invloed uitoefenen op de winkelvastgoedmarkt en daarmee dus ook op het ontstaan van structurele leegstand. Nieuwbouw Uit de data-analyse blijkt dat er geen statistisch verband is aan te tonen tussen de mate van nieuwbouw en structurele leegstand. Uit de interviews komt dat er geen verband hoeft te zijn tussen het ontstaan van structurele leegstand en nieuwbouw. Nieuwbouw kan positief zijn voor een winkelgebied. Maar als in zo’n mate bijgebouwd wordt dat het aantal vierkante meters

98


winkelareaal te hoog is voor het verzorgingsgebied, dan is er zeker wel een samenhang met het ontstaan van structurele leegstand. Aanbod wvo per inwoner Uit de analyse van de data blijkt dat er geen statistische samenhang is te vinden tussen relatief hoge structurele leegstand en relatief hoge aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner. Uit bijna alle reacties in de diepte-interviews blijkt dat leegstand wel degelijk samenhangt met een te groot aantal vierkante meters winkelaanbod per inwoner. Door het groot aantal winkels gaan steden en dorpen elkaar steeds verder beconcurreren door overlap van de verzorgingsgebieden die daardoor zijn ontstaan. Zelfs tussen winkelstraten ontstaat die concurrentie. Om dit te voorkomen zou er meer overleg tussen gemeenten moeten zijn. Omvang pand Er staan niet overduidelijk panden met een bepaalde omvang relatief vaker leeg. De tendens naar schaalvergroting zorgt dat kleine panden relatief langer zullen leegstaan dan grote panden. Op A1 locaties staan relatief vaak kleine panden leeg. Het blijkt dat 100 tot 500 m² een populaire omvang is in de drukste locatiesegmenten. Het feit dat op A1 relatief meer kleine panden structureel leegstaan, is te wijten aan de inefficiency van dit formaat panden. Grote winkelketens lopen er aan voorbij want daar kunnen ze hun assortiment niet kwijt. De kleine ondernemers komen met personeelskosten en de hoge huur die gevraagd wordt op A1 locaties niet uit met de relatief lage omzet die te halen valt op zo’n kleine oppervlakte. Huurder en branche Uit de data-analyse blijkt dat een zelfstandige ondernemer relatief vaker de laatste huurder is geweest van een structureel leeggekomen pand. De branches levensmiddelen, bruin- en witgoed, hobby en wonen zijn ook oververtegenwoordigd in de groep van laatste huurders. Deze kenmerken vergroten het risico tot het ontstaan van structurele leegstand. Toch zijn er ook problemen bij enkele grote winkelketens. Wanneer zo’n grootwinkelbedrijf toch failliet gaat, zijn de locaties vaak zo populair dat ze snel weer verhuurd worden en niet structureel leeg komen te staan. De lokale ondernemers in food-speciaalzaken vallen om door het marktaandeel dat opgeslokt wordt door de grote supermarkten. Door de huidige economische recessie besteden consumenten minder en raken de ondernemers in de branche ‘wonen’ in de problemen. Huurprijsniveau en type eigenaar Hoge huren veroorzaken geen leegstand. Waar veel vraag naar panden is kunnen hoge huren gevraagd worden en is weinig structurele leegstand vanwege de populariteit van de winkelstraat. Zolang een omzet hoog genoeg is om een hoge huur te kunnen bekostigen, zal een huur niet snel

99


te hoog zijn en dus geen structurele leegstand veroorzaken. Er zijn bijna geen gegevens bekend over eigendomsverhoudingen en structurele leegstand. De verwachtingen zijn over het algemeen echter dat de verhouding 50% om 50% zal zijn. Dat het dus niets uitmaakt wie eigenaar is als het om structurele leegstand gaat. Locatie en routing Locatie wordt als primaire oorzaak gezien achter het ontstaan van leegstand. Daar waar minder mensen lopen is de locatie minder en daarmee wordt de routing ook een belangrijke factor. Toch zijn aanlooproutes, waar minder mensen lopen en de structurele leegstand zich concentreert, nodig voor het goed functioneren van het gehele winkelgebied. Routing kan ook verlegd worden, waarmee aanloopstraten en dus risicogebieden voor structurele leegstand, verschuiven. Stedebouwkundige kwaliteit Stedebouwkundige kwaliteit in een winkelgebied creëert een bepaalde sfeer die het verblijf in de binnenstad kan veraangenamen en de duur ervan verlengen. Maar als deze sfeer ontbreekt heeft dit niet direct leegstand tot gevolg. Bereikbaarheid en parkeren De afstand tot de parkeergarage bepaald niet de kans op leegstand. In de interviews kwam naar voren dat aan de ene kant bereikbaarheid en parkeren als belangrijke factoren worden gezien bij het slagen van een winkelgebied. Het omslagpunt waarop de weerstand voor een consument te hoog is voor het doel dat hij of zij wil bereiken, is moeilijk te bepalen. Daarom is de link tussen het ontstaan van structurele leegstand en slechte bereikbaarheid en parkeermogelijkheden niet eenduidig te leggen. Gemeentelijke invloed Via het ruimtelijk ordeningsbeleid kan de gemeente wel degelijk invloed uitoefenen op de kans op leegstand. Het is echter niet alleen de gemeente die hier invloed op heeft, van andere partijen in de vastgoedmarkt mag ook verwacht worden dat zij meedenken met het gevoerde beleid. Maar zelfs als het beleid goed lijkt te zijn, dan kunnen andere factoren nog de structurele leegstand veroorzaken. De gemeente kan slechts sturen. Gebleken is dat structurele leegstand zich op bepaalde locaties concentreert, binnen het winkelgebied maar ook tussen de verschillende winkelgebieden. De factor locatie wordt primair als oorzaak aangewezen achter het ontstaan van structurele leegstand. Wanneer er iets mis is met de locatie, wordt de kans op structurele vergroot. De gevleugelde uitspraak van Hilton “Locatie,

100


locatie, locatie” als drie belangrijkste pijlers van de vastgoedmarkt, blijkt met de uitkomsten in dit onderzoek nog steeds van toepassing. 6.2 Aanbevelingen tot vervolgonderzoek Natuurlijk valt er nog genoeg te onderzoeken op het gebied van leegstand en de winkelvastgoedmarkt. Misschien heeft dit rapport aanleiding tot nieuwe vragen gegeven. Hieronder volgen een aantal onderzoeksaanbevelingen die een uitbreiding op dit onderzoek kunnen vormen. Het winkelgebiedstype ‘verspreide bewinkeling’ vormt een groot deel van totale winkelvoorraad met 35,4%. Maar kent ook een hoge leegstand van 27% van de units van de totale leegstand. Absoluut gaat het hier dus om een groot aantal winkels. Wat zijn de oorzaken van deze leegstand en in welke mate verschillen ze of komen ze overeen met de oorzaken van leegstand in de grotere winkelconcentraties? Een specifiek onderzoek naar alleen het winkelbestand in Limburg omdat hier een hoge concentratie structurele leegstand geldt. Uit dit onderzoek is geconcludeerd dat de factor ‘locatie’ van primair belang is bij het ontstaan van leegstand, maar geldt dat specifiek ook voor de provincie Limburg? Kwantitatief onderzoek naar de eigendomsverhoudingen in de winkelmarkt en daar de leegstand binnen beoordelen. Dit om naast de reacties uit de diepte-interviews, ook met cijfers te kunnen onderbouwen of eigendomsverhoudingen relatief vaker met leegstand te maken hebben. Nader onderzoek kan worden verricht naar de precieze effecten van nieuwbouw op leegstand met daarbij onderscheid naar noodzakelijke nieuwbouw en overbodige nieuwbouw. Wanneer veroorzaakt nieuwbouw nu leegstand? Gebleken is dat de gemeente slechts kan randvoorwaarden geven bij het voorkomen van leegstand. Nader onderzoek zou kunnen worden gedaan naar de middelen die de gemeente kan inzetten en het meest gebruikt. Daarnaast kan ook gekeken worden naar de mate van effect die de verschillende sturingsmiddelen hebben.

101


Literatuurlijst Boekema, F., B. Spierings en J. van de Wiel (2000), “Onbeperkt winkelen” in Winkels in de 21ste eeuw, Real Estate Boekenreeks, Nieuwegein: Arko Bolt, E.J. (1995), Produktvorming in de detailhandel, handboek, Merkelbeek: Bolt Bolt, E.J. (2003), Winkelvoorzieningen op waarde geschat Theorie en praktijk, Merkelbeek: Bolt Bolt, E.J. en P.M.M. Kerklaan (1989), Ontwikkeling en opbouw van het Nederlandse detailhandelsapparaat, Amsterdam: Maatschappij voor Bedrijfsobjecten NV DTZ Zadelhoff (2003), Cijfers in perspectief De Nederlandse markt voor commercieel vastgoed, Utrecht: DTZ Zadelhoff DTZ Zadelhoff (2003), Winkels huurprijzenoverzicht, DTZ Zadelhoff DTZ Zadelhoff (2004), Cijfers in perspectief De Nederlandse markt voor commercieel vastgoed, Utrecht: DTZ Zadelhoff DTZ Zadelhoff en Neprom (2003), Aanbodmonitor Kantoren 2003 Een kwantitatieve en kwalitatieve aanbodanalyse, Utrecht: DTZ Zadelhoff Research Duren, A. van (1995), De dynamiek van het constante Over de flexibiliteit van de Amsterdamse binnenstad als economische plaats, Utrecht: Jan van Arkel EIM (2003), Sectorscoop Ondernemen in de Detailhandel 2004, Zoetermeer: EIM Financieel Dagblad (2003), “We moeten nu zwemmen of verzuipen” in Financieel Dagblad van 2 oktober 2003 Frieman, H. (2003), Polarisatie van winkelgebieden wordt zichtbaar, Amsterdam: Cushman & Wakefield Healey & Baker Gool, P. van, R.M. Weisz en P.G.M. van Wetten (1999), Onroerend goed als belegging, Culemborg: Stenfert Kroese Groot, A.D. de (1975), Methodologie Grondslagen van onderzoek en denken in de gedragswetenschappen, Den Haag: Mouton & Co Grootenboer, A.J. (1986), Leegstand onder corporatiewoningen, Amsterdam: Economisch Instituut voor de Bouwnijverheid HBD (2003), Jaarboek detailhandel 2003/04, Den Haag: Hoofdbedrijfschap Detailhandel Helbing, D., J. Keltsch, and P. Molnár (1997), Modelling the evolution of human trail systems in Nature 388, 47-50 Huizingh, E. (1999), Inleiding SPSS voor Windows, Schoonhoven: Academic Service Kruijt, B. (1974), De prijsontwikkeling op de tweedehands gebouwenmarkt, Deventer: Kluwer Locatus (1999 t/m 2003), Retail Locatie Verkenner, Woerden: Locatus Locatus (2003), Retailhandboek 2003, kengetallen voor de detailhandel, Woerden: Locatus Lynch, K. (1964), The image of the city, Cambridge: MIT Press

102

Leegstand in winkelvastgoed MDW-werkgroep PDV/GDV (1998), Meer met minder naar, een nieuw ruimtelijk beleid voor de detailhandel, Den Haag: Ministerie van Economische Zaken Methorst, R., R. Kavsek en C. Steenaert (1996), Kwaliteit winkelroutes Welke kwaliteitseisen kunnen worden gesteld aan winkelroutes voor langzaam verkeer en hoe kunnen die eisen worden gerealiseerd?, Den Haag: De Voetgangersvereniging Ministerie van Volkhuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer (2001), Ruimte maken, ruimte delen 5e Nota over de Ruimtelijke Ordening 2000/2020, Den Haag: Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer Ministerie van Volkhuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer (2004), Nota Ruimte, Den Haag: Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer NRW (2002), Register van Planmatig Ontwikkelde Winkelcentra, Bilthoven: Nederlandse Raad van Winkelcentra NVB Vereniging voor projectontwikkelaars (2003), Thermometer Winkels, Voorburg: NVB Vereniging voor ontwikkelaars & bouwondernemers NVM BOG (2003), De invloed van retail op de economie en ruimtelijke ordening Congres Uitgave, Nieuwegein: NVM BOG Nijen Twilhaar, H. (2003), “De kleine detaillist als goede buur van het grootwinkelbedrijf, nieubouw van winkelruimte ondanks leegstand” in Ondernemen! 2003 (7), p.61-62 PropertyNL (2003), “AM en gemeente Rotterdam winnen zaak rond Veranda” in PropertyNL.com Nieuwsbrief van 14 oktober 2003, Amsterdam: PropertyNL bv PropertyNL (2003), PropertyNLretailforecast2004, Amsterdam: PropertyNL bv Segers, J. (1999), Methoden voor de maatschappijwetenschappen, Assen: Van Gorcum & Comp BV Wiel, J. van de (1996), “Het winkelhart bedreigd door PDV en GDV?” in Het behoud van de binnenstad als winkelhart, Assen: Van Gorcum WPM Consultants (2002). Bereikbaarheid Parkeren in en bevoorrading van de binnenstad, Den Haag: Hoofdbedrijfschap Detailhandel en PlatformDetailhandel.nl

Websites: CBS (2004), Omzet detailhandel opnieuw lager www.cbs.nl Bezocht op: 16-01-2004

CBS (2003), Conjunctuurbericht www.cbs.nl

103

Leegstand in winkelvastgoed Bezocht op: 26-09-2003 Nederlandse Centrale Catalogus (2003), zoekterm: winkelvastgoed www.ncc.nl Bezocht op: 15-10-2003 ROZ-index (1996), Definitielijst ROZ-IPD-Vastgoedindex http://www.rozindex.nl/docs/15definities.doc Bezocht op: 15-09-2003 Simon Fraser University (2003) http://www.sfu.ca/~heaps/368/christaller.jpg Bezocht op: 6-11-2003 William Properties (2003), Project Stadswinkelcentrum Piazza in Eindhoven http://www.williamproperties.nl/projecten.asp?pid=58&page=algemeen&categorie=Winkels Bezocht op: 14-10-2003 Ministerie van Volkshuisvesting, Ruimtelijke Ordening en Milieubeheer (2004), Nota Ruimte Ruimte voor ontwikkeling http://www.vrom.nl Bezocht op: 16-05-2004

104

Bijlage I Lijst met de steden van de 67 geselecteerde winkelgebieden Alkmaar

Leeuwarden

Almelo

Leiden

Almere

Maastricht

Alphen aan den Rijn

Meppel

Amersfoort

Middelburg

Amsterdam

Nijmegen

Apeldoorn

Oosterhout

Arnhem

Oss

Assen

Purmerend

Bergen op Zoom

Roermond

Beverwijk

Roosendaal

Breda

Rotterdam

Bussum

Schiedam

Delft

‘s Hertogenbosch

Den Haag

Sittard

Deventer

Sneek

Doetinchem

Tiel

Dordrecht

Tilburg

Ede

Utrecht

Eindhoven

Veenendaal

Emmen

Venlo

Enschede

Vlaardingen

Geleen

Vlissingen

Goes

Weert

Gorinchem

Winterswijk

Gouda

Zaandam

Groningen

Zeist

Haarlem

Zutphen

Heerenveen

Zwolle

Heerlen Helmond Hengelo Hilversum Hoorn Kampen

Bijlage II Interviewvragen Inleiding Wat is uw functie binnen dit bedrijf? Hoe lang bent u werkzaam binnen deze functie? Mijn hoofdvraag in het onderzoek is: “Wat zijn de achterliggende factoren van de structurele leegstand van winkels in binnensteden en hoofdwinkelgebieden?” Wat is uw eerste antwoord op deze vraag? En hoe zou uw de genoemde factoren ordenen naar de sterkte qua invloed? Zou u in vijfpuntsschaal willen aangeven welke factoren een grote of kleine rol spelen als oorzaak van leegstand? (Beperkte rol)

1

2

3

4

5

(Grote rol)

Algemene economische situatie Omzet/winst van huurder Hoogte huur Locatie Routing Nieuwbouw Bevolkingssamenstelling Concurrentie Bereikbaarheid Anders, nl ….

Waar denkt u dat zich de meeste leegstand en structurele leegstand voordoet? o In welke provincie? o Op welke locatie binnen een winkelgebied, A-B-C locatie? o Welke grootte en indeling qua panden hebben de meeste leegstand? o Welke huurder/branche is betrokken voordat het leeg kwam? o Welke eigendomsverhoudingen hebben vaak met leegstand te maken? Uit de leegstandgegevens blijkt dat de leegstand en structurele leegstand vooral geconcentreerd is in de zuidelijke provincies en dan met name in de provincie Limburg en Noord-Brabant (kaart laten zien met leegstandgegevens). o Kunt u zich vanuit uw ervaring vinden in deze uitkomst? o Wat veroorzaakt volgens u de concentratie van structurele leegstand in deze gebieden?

Uit de leegstandgegevens blijkt dat A1-locaties relatief zelden leeg staan en nauwelijks in aanmerking komen voor leegstand over een langere periode. Dit terwijl C-locaties relatief veelvuldig leegstaan en ook voor een langere periode, gevolgd door de B-locaties. o Kunt u zich vanuit ervaring in de praktijk vinden in deze uitkomst? o Wat veroorzaakt volgens u de leegstand op C-locaties (en B-locaties)? Er staan iets meer kleinere panden leeg, dan grote panden volgens de gegevens van Locatus. Het verschil is echter vrij klein. o Kunt u zich vanuit ervaring in de praktijk vinden in deze uitkomst? o Wat denkt u dat de oorzaak kan zijn van dit feit? Het gaat volgens de gegevens van Locatus op de A1 locatie bij leegstand vaak om de kleinere panden. Het gaat echter niet op dat op C locaties de grotere panden vaker leeg staan. o Kunt u zich vanuit ervaring in de praktijk vinden in deze uitkomst? o Wat denkt u dat de oorzaak kan zijn van dit feit? Uit een onderdeel van mijn onderzoek blijkt dat er een negatief verband bestaat tussen de hoogte van de huur en de mate van leegstand. Een hoge huur gaat gepaard met weinig leegstand en andersom. o Wat is uw mening over deze stelling? o Wat is de invloed van de hoogte van de huur op leegstand? Leiden te hoge huren tot leegstand? o Wat vindt u van het feit dat de afgelopen tijd huurders vragen om huurverlaging (vb. de Jorishof Amersfoort, Villa Arena Amsterdam)? Is dit een teken van achteruitgang of is dit ‘gewoon’ onderdeel van de economische recessie? Uit een onderdeel van mijn onderzoek blijkt dat er geen significant verband is tussen leegstand en de mate waarin er nieuw winkelareaal is toegevoegd aan de winkelvoorraad. o Wat is uw mening over deze uitkomst, kunt u zich hier in vinden? In hoeverre is het gemeentelijk beleid ten opzichte van parkeerbeleid maar ook detailhandelsbeleid van invloed op leegstand? Wilt u bij de volgende stellingen uw standpunt geven en aangeven welke factoren daarbij een rol spelen en in welke mate? Stelling: “De stedebouwkundige kwaliteit van een gebied is van wezenlijk belang voor het slagen van een winkelgebied” Stelling: “Routing is niet belangrijk, als een grote trekker met een sterke formule buiten de bestaande routing ligt dan wordt die toch wel bezocht.” Stelling: “Leegstand trekt leegstand aan.”

Bijlage III Lijst respondenten

Deskundigen: Dhr. M. Verlaak

DTZ Zadelhoff: Research

Dhr. H.J. Frieman

Cushman & Wakefield Healey & Baker: Research Consultant

Dhr. H. Loykens

Retail Management Center: Directeur

Mw. N. Sipma

EIM: Accountmanager 'Economie en Ruimte'

Dhr. J.G. Borchert

Universiteit Utrecht: Universitair Docent

Beleggers: Dhr. C. van der Meulen

Corio Nederland Retail: Hoofd Asset Management

Mw. M. Bakker

Mn Services: Portefeuille Manager Commercieel Onroerend Goed Nederland

Mw. K. Huizer

ING Investment management: Research Analyst Research Strategy Europe

Dhr. J. Smit

Redevco Nederland BV: Portfolio Manager

Dhr. W. Fieggen

VastNed Beleggingen: Adjunct-Directeur

Retailers: Dhr. A. Heins

Vendex/KBB N.V.: Plv. Directeur Afdeling Onroerend Goed

Dhr. E.B. Kloos

AS Watson Group: Directeur Vastgoed

Dhr. H.C.W.J. Hanselaar

Etam Groep: Directeur Vastgoed Etam Groep

Dhr. J.P.J. van der Steuijt

Retail Network Company B.V.: Hoofd Onroerend Goed

Dhr. H.P.M. Knijnenburg

Hennes & Mauritz Nederland: Financieel Directeur

Gemeenten: Dhr. L.F. Griffioen

Gemeente Schiedam: Procesmanager binnenstad

Dhr. J. Cats

Gemeente Groningen: Economische Zaken

Strategisch

beleidsadviseur/

Programma-manager

Afdeling

Bijlage IV Belang van verschillende bedrijven en organisaties binnen de (winkel)vastgoedmarkt

Top tien makelaars voor winkels 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

DTZ Zadelhoff Jones Lang LaSalle Dynamis IBG Groep Meeùs Van Gool & Partners Vastgoedspecialisten CB Richard Ellis Troostwijk Makelaars O.G. RSP Makelaars Cushman & Wakefield Healey & Baker

(Property.NL, 2004)

Top tien beursgenoteerde vastgoedfondsen 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Rodamco Europe Corio Wereldhave VastNed Retail VastNed O/I Eurocommercial Properties Nieuwe Steen Investments Rodamco Asia AM VHS

(Property.NL, 2004)

Top tien vastgoedinvesteerders (pensioenfondsen en verzekeringen) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

ING Real Estate ABP PGGM BPF Bouw Fortis Interpolis Property Mn Services Aegon Philips Pensioen Fonds Delta Lloyd

(Property.NL, 2004)

Top tien niet-beursgenoteerde vastgoedfondsen 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Redevco Vesteda Uni-Invest Amvest Hanze Vast ING Dutch Office Fund ING Dutch Retail Fund KFN Kroonenberg Groep Breevast

(Property.NL, 2004)

Top tien retailers op basis van het aantal verkooppunten binnen het onderzoeksgebied (Locatus, 2003) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Vendex KBB Retail Network Blokker Holding BV Koninklijke Ahold NV Macintosh NV Euretco NV A.S Watson Group Etam Groep Vedior NV Coltex Holding BV

verkooppunten 418 310 265 236 226 208 188 119 105 102

Top tien retailers op basis van het totaal winkelverkoopvloeroppervlak binnen het onderzoeksgebied (Locatus, 2003) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Vendex KBB Retail Network Koninklijke Ahold NV Blokker Holding BV Euro Shoe Nederland BV Laurus NV Hennes & Mauritz Holding BV A.S Watson Group Euretco NV Macintosh NV

w.v.o 498.613 120.028 114.003 112.197 57.777 54.992 50.308 48.367 33.582 32.945

verkooppunten 418 310 236 265 76 42 47 188 208 226

.

Bijlage V Praktijkvoorbeeld conflict met gewijzigd PDV/GDV beleid uit de PropertyNL.com nieuwsbrief van dinsdag 14 oktober 2003.

AM en gemeente Rotterdam winnen zaak rond Veranda DEN HAAG - Gedeputeerde Staten van Zuid-Holland hebben onvoldoende duidelijk gemaakt waarom in het bestemmingsplan voor de gdv-locatie Olympus geen winkels mogen komen kleiner dan 1000 m2. Projectontwikkelaar AM Vastgoed en de gemeente Rotterdam zijn op dit punt door de Raad van State in het gelijk gesteld. AM Vastgoed ontwikkelt in Rotterdam-Zuid nabij Feijenoord-stadion De Kuip de gdv-locatie Olympus, met 13.000 m2 aan grootschalig winkeloppervlak. De gemeente heeft in het bestemmingsplan vastgelegd dat de zogeheten restruimteregeling nog mogelijkheden biedt voor realisatie van winkels kleiner dan 1000 m2. Gedeputeerde Staten van Zuid-Holland weigerden echter dit onderdeel van het bestemmingsplan goed te keuren, net zo min als dat ze wilden instemmen met een vrijstellingsregeling. Volgens Gedeputeerde Staten zou toelating van winkels kleiner dan 1000 m2 in strijd zijn met het provinciale pdv/gdv-beleid. Restruimte zou volgens GS ook kunnen worden opgevuld met horeca. Volgens de Raad van State, waar AM en de gemeente Rotterdam in beroep gingen, heeft de provincie onvoldoende gemotiveerd waarom voor winkels in het thema 'sport en recreatie' een ondergrens van 1000 m2 zou moeten gelden. De Raad van State verwijt de provincie ook te weinig rekening te hebben gehouden met de gevolgen van de weigering: AM zou een deel van het plan niet kunnen realiseren, waardoor de gemeente te maken zou krijgen met een grondexploitatietekort van € 2 mln. Bovendien gaat het volgens de Raad slechts om drie kleinere winkels die binnen de restruimteregeling kunnen worden gerealiseerd. Dat kan volgens de Raad niet leiden tot 'onevenwichtige verdeling van de beschikbare ruimte'. Een grote winkel in golfartikelen en een megastore van Sports World (6300 m2) hebben zich al in de Veranda gevestigd. Er zijn al plannen voor een restaurant en een hamburgerketen in Olympus.

Bijlage VI Totale leegstand in de verschillende provincies van 1999 tot en met 2003

Index 1999 Provincie

Drenthe

89

Index 2000 107

Index 2001 94

Index 2002 114

Index 2003 99

Flevoland

6

13

11

11

8

Friesland

69

68

75

100

97

Gelderland

60

89

103

106

101

Groningen

138

106

97

77

94

Limburg

106

106

120

122

149

107

118

108

103

113

90

83

84

79

72

NoordBrabant NoordHolland Overijssel

140

136

128

122

114

Utrecht

85

80

82

97

75

Zeeland

124

86

113

108

104

Zuid-Holland

122

111

102

106

108

Bijlage VII Totale leegstand in de 67 geselecteerde steden voor de jaren 1999 tot en met 2003 Index 1999 Woonplaats

Alkmaar Almelo Almere Alphen aan den Rijn Amersfoort Amsterdam Apeldoorn Arnhem Assen Bergen op Zoom Beverwijk Breda Bussum Delft Den Helder Deventer Doetinchem Dordrecht Ede Gld Eindhoven Emmen Enschede Geleen Goes Gorinchem Gouda Groningen Haarlem Heerenveen Heerlen Helmond Hengelo Ov Hilversum Hoogeveen Hoorn NH Kampen Leeuwarden Leiden Maastricht Meppel Middelburg Nijmegen Oosterhout NB Oss

98 251 6 6 84 40 111 25 73 160 73 127 98 92 147 162 62 139 56 51 129 87 229 83 122 99 142 112 50 108 112 36 124 40 97 16 74 135 65 105 94 58 94 169

Index 2000 84 194 13 60 100 56 109 106 68 127 52 137 75 75 115 113 99 124 55 127 113 130 151 59 160 115 108 98 47 105 132 82 115 155 70 163 77 88 62 112 57 91 110 116

Index 2001 92 196 11 107 124 45 141 83 86 112 75 160 86 54 157 126 84 108 105 80 72 118 145 91 121 93 92 82 48 164 106 82 118 118 93 132 77 72 87 120 98 94 71 105

Index 2002 92 135 11 46 141 51 147 78 96 95 109 163 82 73 168 133 102 126 121 112 156 66 183 87 167 106 79 81 44 129 67 120 124 114 112 179 132 60 90 99 86 90 67 89

Index 2003 67 135 8 64 95 50 104 77 60 140 76 179 88 49 126 144 132 155 183 79 138 107 214 113 199 118 93 73 89 147 44 93 120 84 105 132 99 47 109 118 59 95 73 112

Index 1999 Purmerend Roermond Roosendaal Rotterdam S Gravenhage S Hertogenbosch Schiedam Sittard Sneek Tiel Tilburg Utrecht Veenendaal Venlo Vlaardingen Vlissingen Weert Winschoten Winterswijk Zaandam Zeist Zutphen Zwolle

56 139 153 95 76 71 237 41 75 124 53 60 95 102 162 215 133 122 65 167 133 92 123

Index 2000 100 142 108 86 109 113 205 128 64 103 89 69 63 113 126 149 102 109 78 127 99 65 90

Index 2001 105 161 132 67 112 121 202 80 91 96 66 61 64 141 141 143 86 134 134 136 101 99 114

Index 2002 42 171 133 56 118 92 213 87 78 123 72 83 72 157 130 158 75 81 92 158 118 112 110

Index 2003 53 211 154 66 121 91 241 116 101 93 80 58 69 195 122 168 107 97 103 120 103 66 80

Bijlage VIII Structurele leegstand in de 67 geselecteerde steden voor de jaren 2001 tot en met 2003

Index 2001 Woonplaats

40

Index 2002 112

Almelo

522

232

203

Almere

23

23

0

Alkmaar

Index 2003 54

Alphen aan den Ryn Amersfoort

0

78

24

66

57

52

Amsterdam

33

18

27

Apeldoorn

10

109

138

Arnhem

40

74

60

Assen

355

94

51

Bergen op Zoom

319

183

145

76

25

57

176

196

424

Beverwyk Breda Bussum

0

49

99

Delft

142

68

18

Den Helder

307

170

183

Deventer

239

164

157

Doetinchem

112

82

176

Dordrecht

128

95

82

20

24

134

33

131

49

157

36

18

Ede Gld Eindhoven Emmen Enschede Geleen Goes

54

86

88

412

331

260

71

61

94

Gorinchem

102

124

92

Gouda

133

101

87

Groningen

176

113

91

Haarlem

112

143

109

Heerenveen

83

43

35

Heerlen

175

99

223

Helmond

195

80

36

Hengelo Ov Hilversum Hoogeveen

16

117

28

185

254

196

19

175

115

139

81

100

0

289

64

Leeuwarden

49

111

74

Leiden

79

42

46

Hoorn NH Kampen

Maastricht Meppel Middelburg Nymegen Oosterhout NB Oss

21

62

102

260

134

141

56

33

59

8

102

68

58

89

31

303

135

130

Woonplaats

Purmerend

Index 2001 177

Index 2002

Index 2003 98

89

Roermond

192

248

327

Roosendaal

176

142

230

Rotterdam

36

55

36

S Gravenhage

45

150

110

S Hertogenbosch

28

127

68

470

312

319

Sittard

28

197

181

Sneek

176

23

62

Tiel

104

75

72

Tilburg

44

40

44

Utrecht

48

41

18

Schiedam

Veenendaal

0

31

47

Venlo

107

149

261

Vlaardingen

145

252

146

Vlissingen

358

238

233

Weert

126

33

82

Winschoten

127

100

171

Winterswyk

44

121

120

Zaandam

281

267

136

Zeist

179

157

68

78

19

36

161

90

65

Zutphen Zwolle

Bijlage IX Tabel van Kendall’s tau

--- PARTIAL CORRELATION COEFFICIENTS -Controlling for.. TOTALE WINKELVOORRAAD STRUCTUREEL AANTAL NIEUWBOUW PANDEN LEEG 1999-2000 STRUCTUREEL AANTAL PANDEN LEEG ( 0) ( 8) P= . P= ,676 NIEUWBOUW 1999-2000 ( 8) P= ,676

-,1517 ( 0) P= .

(Coefficient / (D.F.) / 2-tailed Significance) " , " is printed if a coefficient cannot be computed

1,0000

1,0000

-,1517

Bijlage X Klasseverdeling steden naar inwonertal

15.000 <=< 20.000 Winschoten

20.000 <=< 30.000 Goes Heerenveen Meppel

30.000 <=< 50.000 Beverwyk Bussum Doetinchem

Winterswyk

Geleen Gorinchem Hoogeveen Kampen Middelburg

50.000 <=< 100.000 Alkmaar Almelo Alphen aan den Ryn Assen Bergen op Zoom Delft Den Helder Deventer

100.000 <=< 175.000

175000 <=

Almere Amersfoort Apeldoorn

Amsterdam Eindhoven Groningen

Arnhem Breda Dordrecht Enschede Haarlem

Rotterdam S Gravenhage Tilburg Utrecht

Oosterhout NB

Ede Gld

Leiden

Roermond Sittard Sneek Tiel Vlissingen Weert Zutphen

Emmen Gouda Heerlen Helmond Hengelo Ov Hilversum Hoorn NH Leeuwarden Oss Purmerend Roosendaal Schiedam Veenendaal Venlo Vlaardingen Zaandam Zeist

Maastricht Nymegen S Hertogenbosch Zwolle

Bijlage XI Lijst steden met verhouding aantal m² wvo inwoner (gesorteerd op het aantal m² wvo per inwoner)

WOONPLAATS

AANTAL INWONERS

Beverwyk Roermond Goes Winschoten Hoogeveen Winterswyk Venlo Heerlen Doetinchem Emmen Zutphen Heerenveen Sittard Alkmaar Leeuwarden Sneek Assen Gorinchem Weert Meppel Hoorn NH Almelo Breda Zaandam Groningen Geleen S Hertogenbosch Oss Veenendaal Hengelo Ov Roosendaal Bergen op Zoom Oosterhout NB Arnhem Deventer Middelburg Maastricht

33.635 40.410 26.645 18.745 37.870 23.300 66.170 73.260 42.965 56.660 36.180 29.095 38.660 85.595 85.035 31.605 59.435 32.945 43.345 26.205 50.265 67.640 135.415 72.415 175.535 33.780 102.305 57.825 60.660 80.900 67.510 52.455 48.105 140.750 74.425 39.055 121.930

TOTAAL AANTAL M² WVO AANTAL M² BINNEN WVO PER HOOFDWINKELGEBIEDEN INWONER 138.187 4,11 164.874 4,08 103.153 3,87 70.040 3,74 131.643 3,48 79.106 3,40 205.290 3,10 225.959 3,08 129.912 3,02 170.482 3,01 102.111 2,82 80.197 2,76 103.793 2,68 225.760 2,64 221.651 2,61 80.700 2,55 151.148 2,54 83.436 2,53 107.121 2,47 64.334 2,46 122.312 2,43 158.143 2,34 306.777 2,27 161.321 2,23 388.972 2,22 74.226 2,20 225.300 2,20 125.818 2,18 131.027 2,16 169.706 2,10 137.831 2,04 106.155 2,02 95.608 1,99 273.028 1,94 143.861 1,93 73.796 1,89 228.626 1,88

Bussum Apeldoorn Eindhoven Enschede Zwolle Den Helder Amersfoort Helmond Vlissingen Utrecht Tiel Hilversum Zeist Rotterdam Nymegen Ede Gld S Gravenhage Vlaardingen Tilburg Delft Dordrecht Gouda Haarlem Purmerend Alphen aan den Ryn Kampen Schiedam Almere Leiden Amsterdam

31.015 129.450 204.760 151.305 108.880 60.065 116.660 82.540 34.170 235.630 38.060 83.070 50.420 548.170 148.705 64.905 441.485 73.905 178.360 96.935 120.110 71.685 147.175 73.465 67.545 33.280 76.565 158.900 117.125 650.290

58.022 239.149 377.947 279.860 201.092 110.051 208.537 147.635 61.156 417.056 66.869 141.684 86.299 883.951 237.431 103.056 696.728 116.711 279.004 144.423 176.507 104.903 208.183 103.577 91.254 44.928 97.510 199.468 146.782 807.961

1,87 1,85 1,85 1,85 1,85 1,83 1,79 1,79 1,79 1,77 1,76 1,71 1,71 1,61 1,60 1,59 1,58 1,58 1,56 1,49 1,47 1,46 1,41 1,41 1,35 1,35 1,27 1,26 1,25 1,24

Bijlage XII Uitvoer SPSS meervoudige lineaire regressie analyse voor het aandeel leegstand

Variables Entered/Removeda Model 1 2 3

Variables Entered

Variables Removed

huurprijs

,

KETENS

,

VVOVKP

,

Method Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).


Model Summary Model 1 2 3

R ,376a ,499b ,587c

R Square ,142 ,249 ,344

Adjusted R Square ,126 ,223 ,309

Std. Error of the Estimate 3,204395124318477 3,022950367860080 2,850489195320421

a. Predictors: (Constant), huurprijs b. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS c. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS, VVOVKP

ANOVAd Model 1

2

3

Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total

Sum of Squares 96,471 585,284 681,755 170,014 511,741 681,755 234,864 446,891 681,755

df 1 57 58 2 56 58 3 55 58

Mean Square 96,471 10,268

F 9,395

Sig. ,003a

85,007 9,138

9,302

,000b

78,288 8,125

9,635

,000c

a. Predictors: (Constant), huurprijs b. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS c. Predictors: (Constant), huurprijs, KETENS, VVOVKP d. Dependent Variable: PERCLEEG

Coefficientsa

Model 1 2

3

(Constant) huurprijs (Constant) huurprijs KETENS (Constant) huurprijs KETENS VVOVKP

Unstandardized Coefficients B Std. Error 11,653 1,309 -9,22E-03 ,003 17,160 2,301 -1,12E-02 ,003 -,175 ,062 14,430 2,375 -1,08E-02 ,003 -,331 ,080 6,172E-02 ,022

Standardi zed Coefficien ts Beta -,376 -,457 -,338 -,442 -,639 ,434

t 8,902 -3,065 7,458 -3,831 -2,837 6,076 -3,933 -4,127 2,825

Sig. ,000 ,003 ,000 ,000 ,006 ,000 ,000 ,000 ,007


Excluded Variablesd

Model 1

2

3

VVOVKP afstandgar VVOINW nbezoekers KETENS percnieuw VVOVKP afstandgar VVOINW nbezoekers percnieuw afstandgar VVOINW nbezoekers percnieuw

Beta In -,002a -,148a ,198a ,357a -,338a ,019a ,434b -,189b ,228b ,188b ,066b -,166c ,125c ,018c ,032c

t -,018 -1,196 1,574 1,650 -2,837 ,150 2,825 -1,630 1,933 ,856 ,558 -1,512 1,018 ,081 ,289

Sig. ,986 ,237 ,121 ,105 ,006 ,881 ,007 ,109 ,058 ,396 ,579 ,136 ,313 ,936 ,774

Partial Correlation -,002 -,158 ,206 ,215 -,354 ,020 ,356 -,215 ,252 ,115 ,075 -,202 ,137 ,011 ,039

a. Predictors in the Model: (Constant), huurprijs b. Predictors in the Model: (Constant), huurprijs, KETENS c. Predictors in the Model: (Constant), huurprijs, KETENS, VVOVKP d. Dependent Variable: PERCLEEG

Collinearit y Statistics Tolerance ,961 ,980 ,924 ,313 ,943 ,989 ,506 ,967 ,917 ,280 ,969 ,962 ,789 ,256 ,958

Bijlage XIII Uitvoer SPSS meervoudige lineaire regressie analyse voor het aandeel structurele leegstand Variables Entered/Removeda Model 1

Variables Entered

Variables Removed

VVOINW

,

KETENS

,

afstandgar

,

huurprijs

,

Method Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100). Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= ,050, Probability-of-F-to-remove >= ,100).

2

3

4


Model Summary Model 1 2 3 4

R ,303a ,407b ,496c ,574d

R Square ,092 ,166 ,246 ,330

Adjusted R Square ,076 ,136 ,205 ,280

Std. Error of the Estimate 1,992574875415296 1,926588619825062 1,848185846960495 1,758549649550606

a. Predictors: (Constant), VVOINW b. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS c. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar d. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar, huurprijs

ANOVAe Model 1

2

3

4

Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total Regression Residual Total

Sum of Squares 22,919 226,310 249,229 41,371 207,858 249,229 61,360 187,869 249,229 82,234 166,995 249,229

df 1 57 58 2 56 58 3 55 58 4 54 58

Mean Square 22,919 3,970

F 5,772

Sig. ,020a

20,686 3,712

5,573

,006b

20,453 3,416

5,988

,001c

20,558 3,092

6,648

,000d

a. Predictors: (Constant), VVOINW b. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS c. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar d. Predictors: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar, huurprijs e. Dependent Variable: percstruct

Coefficientsa

Model 1 2

3

4

(Constant) VVOINW (Constant) VVOINW KETENS (Constant) VVOINW KETENS afstandgar (Constant) VVOINW KETENS afstandgar huurprijs

Unstandardized Coefficients B Std. Error ,718 ,878 ,964 ,401 2,764 1,250 1,089 ,392 -8,61E-02 ,039 3,231 1,214 1,485 ,410 -9,94E-02 ,037 -3,93E-03 ,002 6,185 1,621 1,271 ,399 -,120 ,037 -4,22E-03 ,002 -4,57E-03 ,002

Standardi zed Coefficien ts Beta ,303 ,342 -,275 ,467 -,317 -,310 ,400 -,383 -,333 -,309

t ,818 2,403 2,211 2,778 -2,230 2,660 3,620 -2,653 -2,419 3,815 3,186 -3,286 -2,722 -2,598

Sig. ,417 ,020 ,031 ,007 ,030 ,010 ,001 ,010 ,019 ,000 ,002 ,002 ,009 ,012


Excluded Variablese

Model 1

2

3

4

VVOVKP afstandgar nbezoekers huurprijs KETENS percnieuw VVOVKP afstandgar nbezoekers huurprijs percnieuw VVOVKP nbezoekers huurprijs percnieuw VVOVKP nbezoekers percnieuw

Beta In -,058a -,260a -,036a -,214a -,275a -,042a ,294b -,310b -,154b -,286b -,010b ,198c -,195c -,309c -,028c ,215d ,193d ,008d

t -,429 -1,951 -,279 -1,653 -2,230 -,330 1,611 -2,419 -1,151 -2,280 -,080 1,080 -1,524 -2,598 -,231 1,239 ,908 ,067

Sig. ,670 ,056 ,781 ,104 ,030 ,743 ,113 ,019 ,255 ,027 ,936 ,285 ,133 ,012 ,818 ,221 ,368 ,947

Partial Correlation -,057 -,252 -,037 -,216 -,286 -,044 ,212 -,310 -,153 -,294 -,011 ,145 -,203 -,333 -,031 ,168 ,124 ,009

Collinearit y Statistics Tolerance ,868 ,854 ,946 ,924 ,980 ,997 ,436 ,836 ,829 ,883 ,983 ,408 ,816 ,879 ,980 ,408 ,277 ,966

a. Predictors in the Model: (Constant), VVOINW b. Predictors in the Model: (Constant), VVOINW, KETENS c. Predictors in the Model: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar d. Predictors in the Model: (Constant), VVOINW, KETENS, afstandgar, huurprijs e. Dependent Variable: percstruct

Winkels in de etalage, een analyse van langdurige leegstand in de Nederlandse hoofdwinkelgebieden

Recommend Documents