De toekomst voorspellen met prognosemodellen?

Foto: Loes Schleedoorn

Een veelgehoord geluid in het politieke debat is dat de sociale huursector te groot zou zijn. We kunnen best met minder af. Tegelijkertijd hebben verschillende woningcorporaties de indruk dat de vraag naar sociale huurwoningen toeneemt, wat onder andere tot uitdrukking komt in lange wachtlijsten. Om meer duidelijkheid te krijgen in dit vraagstuk kijken we hoe statistische prognosemodellen hierbij hulp kunnen bieden en hoe die modellen verbeterd zouden kunnen worden.

De vraag naar sociale huurwoningen wordt beïnvloed door een aantal maatschappelijke ontwikkelingen. Zo neemt door de flexibilisering van arbeidsrelaties, zichtbaar in de groei van het aantal zelfstandigen en tijdelijke contracten, inkomenszekerheid af en de vraag naar betaalbare huurwoningen toe. Die vraag neemt ook toe door een stijging van het aantal echtscheidingen en door het scheiden van wonen en zorg blijven ouderen in hun huurwoningen wonen. Voor woningcorporaties is het van belang om een helder beeld te hebben van de invloed van deze ontwikkelingen op de vraag naar sociale huurwoningen in hun werkgebied. Aan de hand van hun strategisch voorraadbeleid stemmen zij hun vastgoed zo goed mogelijk af op de (toekomstige) vraag naar sociale huurwoningen. Hierin zijn namelijk uitgangspunten opgenomen voor de aan- en verkoop van woningen, woningverbetering, sloop, nieuwbouw en het huurprijsbeleid. Een vraaggestuurd strategisch voorraadbeleid houdt niet alleen rekening met de toe- of afname van het aantal huishoudens in de sociale huursector, maar bijvoorbeeld ook of er meer gezinswoningen nodig zijn of juist minder, hoe groot de behoefte is aan kleine woningen met lage huurprijzen, en hoe de vraag naar duurdere huurwoningen zich ontwikkelt. Informatie over de ontwikkeling van deze toekomstige vraag halen corporaties uit prognosemodellen.

Veelgebruikte modellen en databronnen

Prognosemodellen waar corporaties regelmatig gebruik van maken zijn het demografisch model Primos en het woningmarktmodel Socrates van adviesbureau ABF Research en van Pearl, het regionale bevolkings- en huishoudensprognosemodel van het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) en het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). Onderzoeksbureau Springco heeft een consumentendatasysteem dat wordt gebruikt voor profiling: welk type huishouden, naar inkomen, sociale klasse en levensfase, woont waar in Nederland? Het Sociaal Cultureel Planbureau (SCP) beschikt over statistische modellen op basis waarvan verwachte ontwikkelingen worden geschetst op het vlak van het sociaal en cultureel welzijn in Nederland.

Andere belangrijke databronnen, die niet voorspellen maar de huidige situatie en de ontwikkeling tot nu toe weergeven, zijn de demografische en inkomensgegevens van het CBS, het driejaarlijkse WoonOnderzoek Nederland (WoON) van het CBS, en de halfjaarlijkse Staat van de Volkshuisvesting en de jaarlijkse Staat van de Woningmarkt van het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties (BZK). Deze databronnen vormen voor een belangrijk deel de basis van waaruit prognosemodellen worden gemaakt.

Corpovenista (een kennisplatform van veertien grootstedelijke woningcorporaties en brancheorganisatie Aedes) vroeg experts van bovengenoemde organisaties hoe hun modellen en databestanden zijn opgebouwd en welke verwachtingen zij hebben van de ontwikkeling van de vraag naar sociale huurwoningen en van de maatschappelijke ontwikkelingen die invloed hebben op de ontwikkeling van de vraag. Dit leverde een diffuus beeld op.

Uiteenlopende scenario’s

ABF Research doet regelmatig voorspellingen over de ontwikkeling van de vraag naar sociale huurwoningen, die vaak breed worden overgenomen binnen de sociale huursector en overheden. Maar wat zeggen deze voorspellingen eigenlijk? Zijn ze goed bruikbaar voor corporaties als basis voor hun strategisch voorraadbeleid? Uit het onderstaande verhaal zal blijken dat die voorspellingen sterk uiteenlopen als gevolg van het gebruik van verschillende economische scenario’s en moeilijk meetbare trends.

ABF Research (2018) verwacht in de periode tot 2025 een landelijke toename van 26 duizend huishoudens met een inkomen dat recht geeft op een sociale huurwoning. Het totaal aantal huishoudens in Nederland neemt naar verwachting met 541 duizend tot 2025 toe als gevolg van natuurlijke aanwas en migratie. De verwachting is dat vooral het aantal huishoudens met een hoog inkomen (boven 46 duizend euro) groeit. Bij een lage economische ontwikkeling, met een jaarlijkse inkomensgroei van 0,3 procent, verwacht men een toename van 100 duizend huishoudens dat qua inkomen aanspraak kan maken op een sociale huurwoning. Bij een hoge economische groei (1,1 procent) voorspelt men echter een afname van bijna 100 duizend huishoudens (figuur 1).

Figuur 1 Ontwikkeling van het aantal huishoudens met rechts op een scoiale huurwoning bron: ABF Reaearch, 2018

Hoewel ABF Research verwacht dat het middenscenario het meest waarschijnlijk is (+26 duizend huishoudens), varieert de ontwikkeling van de vraag naar sociale huurwoningen dus enorm. Er zit echter een belangrijk addertje onder het gras bij deze prognose, namelijk de vergrijzing.

Impact van vergrijzing

Vergrijzing blijkt een sterk bepalende factor van de ontwikkeling van de vraag naar sociale huurwoningen. Berry Blijie, directeur van ABF Research, ziet onder de nieuwe generaties van ouderen een toenemend eigen woningbezit. Hierdoor beschikt een steeds groter deel van de ouderen, ook van ouderen die (straks) tot de huurtoeslagdoelgroep behoren, over een vaak grotendeels afbetaalde eigen woning. Men verwacht dat deze ouderen, ook al zouden ze op basis van hun inkomen sociaal kunnen huren, hier geen gebruik van zullen maken. Hierdoor zal naar verwachting het aantal huishoudens dat gebruik maakt van de sociale huursector, bij gemiddelde economische groei, afnemen met 58 duizend in de periode tot 2025. Ook hier is een grote bandbreedte te zien, variërend van een afname van de vraag naar sociale huurwoningen met 160 duizend in het hoge economische scenario tot een toename van de vraag met tienduizend in het lage economische scenario (figuur 2).

Figuur 2 Ontwikkeling van het aantal huishoudens met recht op sociale huurwoningen dat er daadwerkelijk een beroep op doet. Bron: ABF Reaearch, 2018

Een andere ontwikkeling die grote invloed heeft op de vraag naar en het aanbod van sociale huurwoningen is de uitstroom van ouderen uit de woningmarkt. Met uitstroom wordt hier bedoeld een verhuizing naar een onzelfstandige woonvorm zoals een verpleeghuis of uitstroom als gevolg van overlijden. Martijn Eskinasi, senior beleidsmedewerker bij BZK (voorheen werkzaam bij PBL) geeft aan dat hierdoor de komende jaren in zowel de koop- als huursector meer woningen beschikbaar zullen komen. In 2015 lieten ongeveer 67 duizend ouderen een koop- of huurwoning achter vanwege uitstroom. Rond 2030 zullen dit er 90 duizend zijn en in 2050 zullen jaarlijks maar liefst zo’n 120 duizend ouderen uitstromen. Nu is de uitstroom verdeeld naar zestig procent huur en veertig procent koop. Dit is aan het kantelen naar 45 procent huur en 55 procent koop. Dit betekent dat vanaf 2025 naar verwachting jaarlijks maar liefst tachtig procent meer koopwoningen vrij komen als gevolg van de uitstroom uit de woningmarkt van ouderen (Planbureau voor de Leefomgeving, 2012). Een ontwikkeling die door woningcorporaties niet over het hoofd moet worden gezien bij het maken van keuzes om woningen aan te kopen, te verkopen en nieuw te bouwen.

De toekomstige vraag naar sociale huurwoningen blijft dus nog behoorlijk koffiedik kijken voor corporaties. Zo is ook het effect van de extramuralisering, waarbij wonen en zorg is gescheiden, in het kader van de Wet Maatschappelijke Ondersteuning (WMO) nog onduidelijk. Ouderen moeten door dit beleid, gewild of ongewild, steeds langer zelfstandig thuis wonen.

De rol die vergrijzing speelt, verschilt sterk per regio. De toename van ouderen gaat zich vooral voordoen in stedelijke gebieden. De steden en groeikernen zijn nu nog weinig vergrijsd, maar dat gaat de komende tijd veranderen (Rigo, 2016). Hierdoor komen op termijn meer woningen vrij maar dit zal de druk op de woningmarkt in stedelijke gebieden naar verwachting niet verlichten. De behoefte aan woningen in stedelijke gebieden blijft namelijk groeien. Dit wordt veroorzaakt door een trek naar de stad, vanwege de daar aanwezige werkgelegenheid en door migratie van onder andere expats, studenten en, minder goed voorspelbaar, vluchtelingen.

Zicht op minima

Een opvallende constatering is dat geen van de modellen van ABF Research een scherp beeld geeft van hoe de groep minima er precies uitziet in de toekomst. We zagen dat de omvang van de groep laagste inkomens wel voorspeld kan worden en ook kan worden aangeven waar de laagste inkomensgroepen wonen. De vele nuances en problematieken die zich binnen de groep minima voordoen, zijn op dit moment echter niet goed in beeld te brengen. Voor corporaties is dat jammer, want juist de mensen met de laagste inkomens maken gebruik van een sociale huurwoning.

Om toch een beter beeld te krijgen van de groep minima, kan betaalrisico als indicator genomen worden voor het bepalen van het aandeel lagere inkomens dat werkelijk een armoedeprobleem heeft. Vooral de laagste inkomensgroep heeft, logischerwijs, vaker te maken met een te gering inkomen om in een minimum levensonderhoud te voorzien. Landelijk gaat het om ongeveer achttien procent van de huurders van woningcorporaties (Planbureau voor de Leefomgeving, 2017). Het aandeel huurders met een betaalrisico neemt al jaren toe, als gevolg van de verslechtering van de financiële situatie van huurders. Aan de ene kant door achterblijvende inkomensontwikkeling en aan de andere kant door stijgende (woon)lasten. Jongvolwassenen en zelfstandigen hebben relatief vaker betaalrisico’s dan ouderen en werknemers in loondienst.

Net als bij vergrijzing zijn ook bij armoedeontwikkeling grote verschillen te zien per regio. Blijie: “De regionale verschillen op de woningmarkt zijn groot en nemen toe. Landelijke cijfers zijn vaak nietszeggende gemiddelden.” In de noordelijke regio’s (Noord-Friesland en Groningen) en de meer Randstedelijk gelegen regio’s wonen relatief veel huishoudens met een betaalrisico. Dit komt doordat in deze regio’s relatief meer jongeren wonen, het gemiddeld besteedbaar inkomen er lager is, werkloosheid hoog is of de woningmarkt met name georiënteerd is op huurwoningen. In Groningen en in Limburg zie je de problematiek meer onder ouderen vanwege hun relatief lage opleidingsniveau.

De prognosemodellen schetsen dus dat er, ondanks de economische groei, een groeiende groep minima is met armoedeproblematiek. Het zogenaamde trickle down effect, dat uitgaat van het idee dat de economische welvaart van de rijke bovenlaag doorsijpelt naar de lagere klassen, is niet duidelijk voor iedereen voelbaar (Planbureau voor de Leefomgeving, 2016). Ook is er een groeiende groep ‘onzekere werkenden’, mensen met flexibele contracten en een onzeker inkomen, die nog niet scherp in beeld is. Dit vormt een onzekere factor in de voorspellingen over de vraag naar sociale huurwoningen.

Afgestemd voorraadbeleid

Dit artikel laat zien dat de ontwikkeling van de vraag naar sociale huurwoningen op nationaal en regionaal niveau niet met zekerheid te voorspellen is op basis van veelgebruikte modellen. Er wordt hard gewerkt aan het verfijnen van de modellen. Zo voegt ABF Research nog meer regionale informatie toe aan hun modellen, zodat het bijvoorbeeld mogelijk wordt om per regio nauwkeuriger aan te geven hoeveel huishoudens met lagere inkomens er werkelijk zijn in combinatie met de regionale inkomensstijging. Per regio wordt dan zichtbaar wat de ondergrens is van het benodigde aantal sociale huurwoningen en wat reële kansen voor een (toekomstige) huurder zijn op een betaalbaar huis. Woningcorporaties kunnen hun strategisch voorraadbeleid dan beter afstemmen op de regionale ontwikkeling van de vraag naar verschillende typen sociale huurwoningen.

Foto: Mariksa van der Sluis

In de brondata wordt de komende tijd de problematiek binnen de groep kansarmen en bijzondere doelgroepen scherper in beeld gebracht. Het SCP gaat verdiepend onderzoek doen naar armoede met een combinatie van registergegevens (schulden en gezondheid), enquêtes en interviews. Het CBS onderzoekt op dit moment of data over het gebruik van zorg te combineren zijn met andere gegevens van huishoudens zoals woonsituatie en kenmerken van de woning. Daarnaast kijkt het CBS naar het maken van realistische woonlasten- en betaalbaarheidsplaatjes voor huurders, zowel in de corporatiesector als particuliere huur. Deze ontwikkelingen gaan corporaties handvatten geven om hun voorraadbeleid en huurprijsbeleid preciezer af te stemmen op de vraag van de huishoudens met de laagste inkomens en geeft aanknopingspunten voor de aanpak van huurachterstand in hun werkgebied. Daarnaast kunnen corporaties zicht krijgen op vormen van ondersteuning en zorg waar huurders behoefte aan hebben.

Het is duidelijk geworden dat er met name in stedelijke gebieden veel huur- en met name koopwoningen vrij gaan komen door uitstroom van ouderen. Dit is een belangrijke ontwikkeling om mee te nemen in het regionale voorraadbeleid. Mogelijk is het niet wenselijk om in stedelijk gebied huurwoningen te verkopen, wetend dat er al veel koopwoningen op de markt gaan komen. En wellicht lost het tekort aan eengezinswoningen in bepaalde regio’s zich door uitstroom van ouderen vanzelf op.

Foto: Loes Schleedoorn

Flexibele doelgroep, vaste voorraad

De toekomst blijft in hoge mate onzeker. Met name de indicator economische ontwikkeling geeft een forse bandbreedte in de voorspelling van de doelgroep. De vraag is of dit een probleem is. Van corporaties mag je verwachten dat ze meebewegen. Vastgoed is weliswaar traag, maar contracten en prijzen zijn flexibel. Als corporaties een brede basis aan woningen exploiteren, kunnen zij in contractvorm en in prijs meebewegen met de vraag en de bestedingsruimte van mensen die onvoldoende kans maken op een koopwoning of vrije sector huurwoning.

Bij economische groei mag verwacht worden dat prijzen stijgen. Dan zullen mensen een hoger inkomen nodig hebben om in de vrije sector of koopmarkt een plekje te vinden. Dus de doelgroep zal veel minder krimpen dan volgens de huidige vaste definities die geen rekening houden met prijsontwikkelingen. Het zou logischer zijn als de doelgroep van corporaties flexibel gedefinieerd wordt langs de missie van corporaties: huisvesting voor mensen die in de markt onvoldoende aan bod komen. Oftewel: het definiëren van de doelgroep en de sociale huurprijsgrens in de gegeven marktcontext. Dus leg de inkomensgrens die recht geeft op een sociale huurwoning hoger in Amsterdam dan in Zeeland en lager in tijden van recessie. Geef partijen lokaal de ruimte om te definiëren waar de markt voldoende zijn werk doet, en waar niet. Dan komen (toekomstige) vraag en aanbod van sociale huurwoningen dichter bij elkaar te liggen.

Author profile
Janneke werkt als zelfstandig onderzoeker, secretaris en tekstschrijver.
Author profile
Maarten werkt als manager Strategie en Innovatie bij Vidomes.

Literatuur

ABF Research (2018) Woningmarktverkenning 2016-2025: Uitkomsten Socrates 2017, Delft
Planbureau voor de Leefomgeving (2012) Effecten van de staatssteunregeling op de woningmarktpositie van middeninkomens – een simulatie, Den Haag
Planbureau voor de Leefomgeving (2016) De verdeelde triomf: Verkenning van stedelijk-economische ongelijkheid en opties voor beleid, Den Haag
Planbureau voor de Leefomgeving (2017) Inkomensdynamiek en de betaalbaarheid van het wonen, Den Haag
Rigo (2016) Vergrijzing en extramuralisering en de woningmarkt: Senioren en groepen met beperkingen, Amsterdam

Author profile
Janneke werkt als zelfstandig onderzoeker, secretaris en tekstschrijver.
Author profile
Maarten werkt als manager Strategie en Innovatie bij Vidomes.
Whatsapp

Reageer op dit artikel

0 reacties

Een reactie versturen

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *