17TIJDSCHRIFT VOOR DE volkSHuISveSTIng nummER 4 auguSTuS 2013dooR maRtijn eskinasi, CaRoLa de gRoot,manon van middeLkoop, femke veRwest,pLanBureau voor de LeeFoMgevingde in 2011 ingevoerde staatssteunregeling verplicht woning-corporaties om 90% van de vrijkomende sociale huurwo-ningen toe te wijzen aan huishoudens met een inkomen tot 34.229 (prijspeil 2013). De regeling heeft vooral veel kri-tiek geoogst vanwege de verwachte nadelige effecten voorde inkomensgroep vlak daarboven. In de veelheid van economische,demografische en beleidsmatige veranderingen op de woningmarkt ishet echter lastig de gevolgen van de staatssteunregeling an sich te bepa-len.Dit vraagt om een simulatie van de woningmarkt, waar vraag en aan-bod op elkaar reageren in een dynamische context. Met een dergelijkesimulatiemodel is het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) er ingeslaagd de impact van de regeling te isoleren. De regeling heeftinderdaad nadelen voor de middeninkomens. Daar staat tegenover datde lage inkomens er voordeel van hebben. Bovendien zijn de regionaleverschillen groot en domineert op de (middel)lange termijn de uit-stroom van oudere huishoudens de dynamiek op de woningmarkt.De aanleiding en achtergrond van de staatssteunregeling zijn bekend.Na lange discussies en onderhandelingen over het cre?ren van eengelijk speelveld voor alle aanbieders op de huurmarkt is deze regelingper 1 januari 2011 ingevoerd. De publieke discussie ging echter nietzozeer over de vraag of de staatsteunregeling een gelijk speelveld tus-sen de aanbieders oplevert, maar vooral over de gevolgen ervan voor(lage) middeninkomens. Deze groep had al moeilijk toegang tot dekoopsector, zeker in gespannen woningmarkten, door de hoge huizen-prijzen en strengere hypotheekvoorwaarden. Door de staatsteunrege-ling zou ook de toegankelijkheid tot de sociale huursector verslechte-ren. Diverse actoren, van Stadsregio's tot corporaties, verwachttentevens een fors negatief effect op de doorstroming in de huursector alsgeheel.Middeninkomens zijn echter een gevarieerde en niet eenduidig gedefi-nieerde groep. De groep van ca. 950.000 huishoudens met inkomensvan 34.229 (prijspeil 2013) tot circa 43.000,- bestaat voor ongeveer37% huishoudens ouder dan 55 jaar, die over het algemeen weinig ver-huisgeneigd zijn (Bron: WoON2009, bewerking PBL). Nog eens 8% zijnjongeren tot 30 jaar met een hoog opleidingsniveau, die wellicht sneldoorgroeien naar een hoger inkomensniveau, wat gepaard kan gaanmet een ander woonwensenpakket. Ook woont van alle middeninko-mens circa 60% in een koopwoning en circa 40% in een huurwoning.Het is aannemelijk dat slechts een gedeelte van de middeninkomensdaadwerkelijk complicaties ondervindt van de regeling, namelijkdegenen die willen verhuizen naar een sociale huurwoning. Er is veelonderzoek gedaan naar de kenmerken en mogelijkheden van dezegroep, onder meer RLI (2011) en Kromhout e.a. (2010). Maar een echteimpactanalyse van de staatssteunregeling, die inzicht geeft in deeffecten voor verschillende inkomensgroepen in verschillende regio'sontbrak. Middels het eerder genoemde simulatiemodel heeft het PBLdeze effecten in kaart gebracht. In dit artikel wordt ingegaan op debelangrijkste bevindingen (Eskinasi e.a. 2012).een Lastig pRobLeem..Een perfecte impactanalyse van de staatssteunregeling is waarschijn-lijk niet te maken. Om te beginnen is de regeling pas recent ingevoerden zijn er dus nog nauwelijks betrouwbare empirische data voor deanalyse. Die gaan er ook niet komen omdat er op dit moment zoveelandere factoren de doorstromingsmogelijkheden van middeninko-mens op de woningmarkt bepalen, waaronder de kredietcrisis, inzak-kende nieuwbouw en strengere hypotheekvoorwaarden. Daarom is heterg lastig, zo niet onmogelijk om de invloed van de staatssteunrege-ling van deze andere factoren te isoleren. Omdat de regeling landelijkgeldt, is het ook niet mogelijk testregio's met en controleregio's zon-der de staatssteunregeling te vergelijken. Dat laat natuurlijk onverletdat het zinvol is de kansen van verschillende inkomensgroepen op eennieuwe woning in kaart te brengen. Al kunnen de waargenomentrends niet uitsluitend aan de staatssteunregeling worden toegeschre-ven, zoals Kromhout en Diemel (2013) terecht stellen.Vanwege al deze complicaties heeft het PBL besloten een simulatie vande staatssteunregeling te ontwikkelen, die wel het ge?soleerde effect inbeeld brengt. In een computermodel is de regeling namelijk aan en uiteLk nadeeLheeFt z'n voordeeLWat zijn de gevolgen van de staatssteunregeling die woningcorporaties verplicht om 90% van devrijkomende sociale huurwoningen toe te wijzen aan huishoudens met een inkomen tot 34.229?een simulatie van de woningmarkt bevestigt het beeld dat woningzoekende lage middeninkomensop korte en middellange termijn nadeel ondervinden van de staatssteunregeling.anaLysetijdsChRift VOOR DE voLkshuisvesting NuMMER 4 augustus 201318Dezoektijdvanverhuisgeneigdelagemiddeninkomenslooptbijintroductievandestaatssteunregelingopvancirca2naarruim3jaar(Foto Co de Kruijf / Hollandse Hoogte)anaLyse19tijdsChRift VOOR DE voLkshuisvesting NuMMER 4 augustus 20138877665544332211000 05 510 1015 1520 2025 25zoektijdzoektijdfiguur 1: simulatie zoektijden van lage inkomens en lage middeninkomens met en zonder staatssteunregeling (hier afgekort tot ssR)siMuLatiejaren siMuLatiejarenmet ssrzonder ssrmet ssrzonder ssrLage inkomens Lage middeninkomensanaLysete zetten. De simulatie is een integraal model van de woningmarkt,waar vraag en aanbod op elkaar reageren in een dynamische context.Als `platform' is systeemdynamica gebruikt, een methode die inmid-dels steeds meer wordt toegepast om effecten van ingrijpende beleids-hervormingen te doorgronden (zie bijvoorbeeld Eskinasi e.a. (2009)over de balans tussen nieuwbouw en doorstroming; Schilder e.a. (2012)over de aanpassingen in de hypotheekverstrekking; Vennix (1996) overde brutering; Y?cel en Pruyt (2011) over energiebesparing in debestaande woningvoorraad).De simulatie houdt rekening met vraagontwikkelingen (demografie,inkomen, woonvoorkeuren), de respons van het aanbod (nieuwbouw,verkoop, huurbeleid van corporaties, beleggers en ontwikkelaars),financi?le en institutionele restricties (onder meer betaalbaarheid,woonruimteverdeling, hypotheekverstrekking). De staatssteunrege-ling is daarmee ingebed in de woningmarkt als geheel. Een uitgebreidebeschrijving met alle validatietoetsen is na te lezen in Eskinasi e.a.(2012). De startdata en parameters voor de simulatie zijn gebaseerd opWoOn2009, omdat bij de start van het project eind 2011 WoON2012 nogniet beschikbaar was. De simulatie kan niet gezien worden als eennauwkeurige prognose. Wel brengt deze het ge?soleerde effect van deregeling in beeld, op de korte en lange termijn en met aandacht voorde (aanzienlijke) verschillen tussen regio's.staatssteunRegeLing benadeeLt Lage middeninkomensFiguur 1 laat zien dat de staatssteunregeling in eerste instantie een forseffect heeft op de woningmarktpositie van de lage middeninkomens.Bij introductie van de staatssteunregeling wordt de zoektijd van ver-huisgeneigde lage middeninkomens verlengd van circa 2 naar ruim 3jaar (in simulatiejaar 0 van de rode stippellijn omhoog naar de volleblauwe lijn in figuur 1). Zoektijd betreft hier zowel de koop- als de vol-ledige huurmarkt en is een nationaal gemiddelde op basis van onzesimulatie. Het kan uitdrukkelijk niet vergeleken worden met rapporta-ges over woonduur of wachttijd vanuit de woonruimteverdeling, dieimmers alleen de sociale huur betreft. Willen we de woningmarktef-fecten in beeld brengen, dan kunnen we immers niet volstaan met desociale huursector alleen.De zoektijd voor lage middeninkomens loopt in de tijd nog verder open bereikt rond jaar 10 een piek van 7 jaar zoektijd; zonder de staats-teunregeling zou de zoektijd ongeveer 3 jaar zijn geweest.Woningzoekende lage middeninkomens slagen slechts in beperktemate, maar er komen jaarlijks wel nieuwe woningzoekenden bij, zodater een stuwmeer van woningzoekenden ontstaat. Ook de middelstemiddeninkomens (38 tot 43 duizend euro, geen grafiek) ondervindennog een duidelijk nadelig effect van de staatsteunregeling. Bij inko-mensgroepen boven 43 duizend euro is het effect veel kleiner.maaR eLk nadeeL heeft z'n vooRdeeL...Het nadeel voor middeninkomens op korte en middellange termijnvertaalt zich echter terug in een voordeel voor de lage inkomens indeze periode. De staatssteunregeling leidt tot minder concurrentie vande middeninkomens op de sociale woningmarkt. Hun zoektijd neemtdaarom ook significant af. In de grafieken lijkt het effect in jaren zoek-tijd per huishouden kleiner, maar tegenover circa 100.000 woningzoe-kende middeninkomens (tot 43.000) staan veel meer woningzoeken-den in de lage inkomensgroep (circa 365.000). Dit effect lijkt ookzichtbaar in de analyse van Kromhout & Diemel (2013): in 2011, het jaarvan de introductie van de regeling signaleren zij een duidelijke toena-me van de slaagkans van de doelgroep.De wat kunstmatige indicator van gemiddelde zoektijd maal aantalwoningzoekenden laat geen significante verschillen zien tussen simu-laties met en zonder staatssteunregeling: de woningmarkteffecten zijnvooral een trade-off tussen lage en middeninkomens.Vermeende zelfversterkende effecten, waardoor de staatssteunregelingde doorstroming van middeninkomens binnen de sociale huursectorzoveel vermindert dat ook lage inkomens op zoek naar een socialehuurwoning benadeeld worden, blijken niet uit onze simulatie, nochBron: Effecten van de staatssteunregeling voor de middeninkomensgroepen op de woningmarkt: een simulatie, Planbureau voor Leefomgeving8 87 76 65 54 43 32 21 10 00 05 510 1015 1520 2025 25zoektijdzoektijdLage inkomens Lage middeninkomensmet ssr met ssrverkoop verkoopzonder ssr zonder ssrLiberalisatie Liberalisatieniet daeB niet daeBBron: effecten van de staatssteunregeling voor de middeninkomensgroepen op de woningmarkt: een simulatie, planbureau voor de Leefomgevingfiguur 2: simulatie van aanvullende maatregelenuit de metingen door Kromhout & Diemel (2013). De totale doorstro-ming ofwel verhuisdynamiek van alle inkomensgroepen in huur- enkoopmarkt ligt in de simulatie met regeling maar een fractie lager danin de simulatie zonder. Dat is logisch, aangezien verhuismobiliteit endus doorstroming overwegend door leeftijd en huishoudensfasebepaald worden en veel minder door de staatssteunregeling. Ook vindteen aanzienlijk deel van de verhuizingen plaats binnen de koopsectorof onder lage inkomens binnen de sociale huursector: op deze catego-rie?n verhuizingen heeft de staatssteunregeling geen invloed.toename uitstRoom oudeRen gaat het beeLd domineRenDe simulatie laat echter ook zien dat op een termijn van ongeveer15 jaar andere factoren dan de staatssteunregeling dominant zijn voorde woningmarktpositie van middeninkomens en andere inkomens-groepen. Zoals beschreven in Eskinasi en De Groot (2013) en De Groot,Van Dam en Daalhuizen (2013) is de uitstroom van ouderen uit dewoningmarkt op de lange termijn de dominante factor. De babyboom-generatie is een groot cohort en bestaat in tegenstelling tot de voor-oorlogse generatie overwegend uit huiseigenaren in plaats van huur-ders. Aan het eind van de levenscyclus verlaat elk huishouden onver-mijdelijk de woningmarkt bij overlijden of verhuizing naar een zorgin-stelling.Als gevolg van de uitstroom van babyboomers uit de woningmarktzullen er dus fors meer koopwoningen gaan vrijkomen, van krap30.000 nu tot ruim 50.000 jaarlijks rond 2030. Momenteel al kentiedereen wel iemand die moeite heeft het vaak gedateerde huis vanbejaarde ouders te verkopen. Dat zal in de toekomst waarschijnlijksteeds vaker voorkomen: de aanzwellende uitstroom van babybomersgaat aanzienlijk meewegen in de balans tussen vraag en aanbod en eenprijsdrukkend effect krijgen. Deze balans slaat in onze simulatie zoverdoor dat rond jaar 15 de woningmarkt in een ontspannen fase terechtkomt. Er is meer aanbod, huizenprijzen komen lager te liggen en deinkomens zijn gestegen: zowel de betaalbaarheid als de beschikbaar-heid van vooral koopwoningen nemen toe. Alle actief woningzoeken-den, ook lage middeninkomens, kunnen dan sneller dan voorheen aaneen geschikte, passende en betaalbare woning komen.aanvuLLende maatRegeLen gesimuLeeRdOm de woningmarktpositie van middeninkomens te verstevigen,wordt vaak gewezen op een aantal generieke maatregelen gericht ophet vergroten van het middensegment op de woningmarkt, te wetenverkoop, liberalisatie en het overbrengen van huurwoningen naar eenportefeuille zonder staatssteun (niet-DAEB).Bij verkoop is er vanuit gegaan dat corporaties twee keer zoveel vrijko-mende woningen voor verkoop aanbieden, liberalisatie betreft 20%van het beschikbare aanbod met voldoende WWS-punten. Bij de laat-ste optie, overbrengen naar niet-DAEB, wordt 10% van de sociale voor-raad buiten de werkingssfeer van de SSR gebracht, waarbij het finan-cieringsvoordeel van het Waarborgfonds Sociale Woningbouw vervalt.In de simulatie zijn de effecten van deze maatregelen gecombineerdmet de staatssteunregeling: ze zijn immers bedoeld om de ruimte voormiddeninkomens juist buiten de sociale sector te vergroten.Figuur 2 laat direct zien dat de aanvullende maatregelen de gevolgenvan de staatssteunregeling voor de middeninkomens niet kunnencompenseren: de lijnen van de aanvullende maatregelen liggen dichttegen die van de simulatie met de staatssteunregeling aan. Voor zowelliberalisatie als verkoop geldt dat de woningen buiten bereik van delage inkomens raken. Voor de lage middeninkomens geldt de eerstejaren hetzelfde. Pas na enige jaren inkomensgroei komen geliberali-seerde woningen rond het zesde jaar binnen het bereik van lage mid-deninkomens. Verkochte sociale huurwoningen worden rond jaar 12betaalbaar. Het effect van extra verkoop is echter zeer tijdelijk en valtsamen met de ontspanning van de woningmarkt als gevolg van de uit-stroom van ouderen. De optie om woningen van DAEB naar niet-DAEBover te brengen leidt tot een iets andere balans in de uitruil tussen lageinkomens en lage middeninkomens. Nu is er in 20% (vrije ruimte plusniet-DAEB) van de sociale voorraad sprake van mogelijke concurrentietijdsChRift VOOR DE voLkshuisvesting NuMMER 4 augustus 201320anaLysetussen lage en middeninkomens, in plaats van in slechts 10% (vrijeDAEB-ruimte).RegionaLe veRsChiLLen in effeCten van destaatssteunRegeLingWoningmarkten werken echter regionaal en de verschillen tussenregio's worden eerder groter dan kleiner. Eskinasi e.a. (2012) en VanMiddelkoop e.a. (2013) lieten op basis van interviews met gemeentenen corporaties al eerder een aanzienlijke regionale variatie zien in deprobleemperceptie rond de staatssteunregeling. De regionale simula-ties (zie Eskinasi e.a. 2012) bevestigen de conclusies uit deze interviewsgrotendeels. In de onderzochte landelijke en krimpgebieden ligt degesimuleerde zoektijd voor vrijwel alle inkomensgroepen beduidendlager dan in de nationale simulatie. De bevolking is hier vaak al meervergrijsd en dus minder verhuisgeneigd, er is ruim voldoende aanboden de woningprijzen liggen duidelijk lager. Middeninkomens kunnengoed in de koopsector en desgewenst ook in de huursector terecht.Dat de woningmarkt in de regio Amsterdam zeer gespannen is en datook middeninkomens hier moeilijk aan een woning komen, wekt geenverbazing. De simulatie en de interviews bevestigen dit beeld, zij hetdat in Amsterdam de autonome druk erg hoog is. De verlenging van dezoektijd door de staatssteunregeling is hier echter relatief kleiner danin de regio Arnhem-Nijmegen. In de regio Amsterdam lijken verkoopen liberalisatie wat meer verbetering op te leveren dan elders, waar-schijnlijk omdat de regio hoogopgeleide jongeren aantrekt die op ter-mijn juist wel geliberaliseerde huurwoningen of koopwoningen kun-nen betalen. Andere grootstedelijke regio's als Rijnmond en Zuidoost-Brabant laten in de simulatie en in de interviews een relatief ontspan-nen beeld zien. Waarschijnlijk geldt dat voor de regio als geheel enconcentreren de gesignaleerde problematische aansluiting van desociale voorraad op de wensen van middeninkomens zich in bepaaldegemeenten en/of wijken en buurten.ConCLusiesDe simulatie bevestigt allereerst het beeld dat woningzoekende lagemiddeninkomens op korte en middellange termijn nadeel ondervin-den van de staatssteunregeling. Ook wordt duidelijk dat opties alsextra verkoop en liberalisatie in ieder geval op de korte termijn onvol-doende aanknopingspunten bieden om de slaagkans van deze groepaanzienlijk te verbeteren. Een belangrijke tweede conclusie is dat ersprake is van een trade-off effect tussen de nadelen voor de middenin-komens en de voordelen voor lage inkomens. En last but certainly notleast laat de simulatie duidelijk zien dat de aanzwellende uitstroomvan babyboomers op de langere termijn veel bepalender is voor dewoningmarktpositie van middeninkomens en andere inkomensgroe-pen dan de staatssteunregeling.De suggestie dat de staatssteunregeling ook lage inkomens in hunslaagkans benadeelt (Kromhout en Diemel 2013), wordt niet door onzeanalyse bevestigd. Ook indien de staatssteunregeling zou wordengewijzigd ten gunste van bepaalde inkomensgroepen, dan nog zal ersprake blijven van een uitruil tussen groepen: elk voordeel heeft zijnnadeel. Helaas biedt ook onze simulatie geen uitzicht op Haarlemmerwonderolie voor de woningmarkt en de positie van middeninkomensin gespannen regionale woningmarkten. Verschillen tussen gebodenen gewenste kwaliteit en de trade-off tussen verschillende inkomens-groepen staan dat in de weg.Aan de andere kant kan het wel verstandig zijn om op regionaal niveauafspraken te maken over de inzet van de 10% vrije ruimte die de staats-steunregeling zelf al biedt en over de inzet van woningen voor mid-deninkomens zonder staatssteunfaciliteiten. Zowel de simulatie als degehouden interviews bevestigen het beeld dat in meerdere regio's dewoningmarktpositie van middeninkomens zeker niet slechter is danvan andere inkomensgroepen.LiteratuurDe Groot, C., Van Dam, F., & Daalhuizen, F. (2013). Vergrijzing en woningmarkt (Vol.1105). Den Haag: PBL Netherlands Environmental Assessment Agency.Eskinasi, M., & De Groot, C. (2013). Nu al voorsorteren op uitstroom oudere huis-houdens. Tijdschrift voor Volkshuisvesting, 2013(2), 52-55.Eskinasi, M., De Groot, C., Van Middelkoop, M., Verwest, F., & Conijn, J. B. S. (2012).Effecten van de staatssteunregeling voor de middeninkomensgroepen op dewoningmarkt: een simulatie. Den Haag: Planbureau voor de Leefomgeving.Eskinasi, M., Rouwette, E., & Vennix, J. (2009). Simulating urban transformation inHaaglanden, the Netherlands. System Dynamics Review, 25(3), 182-206. doi: 10.1002/sdr.423Kromhout, S., & Diemel, S. (2013). Met de 90%-norm is de doelgroep niet zoveelopgeschoten. Tijdschrift voor de Volkshuisvesting, 2013(1), 43-46.Kromhout, S., Smeulders, E., & Scheele-Goedhart, J. (2010). Tussen wal en schip.Twee deelstudies naar de gevolgen van de 90%-norm, i.o.v. NederlandseWoonbond & Aedes. Amsterdam: RIGO Research & Advies B.V.RLI. (2011). Open deuren, dichte deuren. Middeninkomensgroepen op de woning-markt. Den Haag: Raden voor de Leefomgeving en Infrastructuur.Schilder, F., Conijn, J. B. S., & Eskinasi, M. (2012). De Nederlandse hypotheekschuldin 2025: de (on)mogelijkheid om de stijging van de hypotheekschuld te beperkenASRE Research papers. Amsterdam: Amsterdam School of Real Estate.Van Middelkoop, M., De Groot, C., Verwest, F., & Eskinasi, M. (2013). Regio's denkenverschillend over kansen voor middeninkomens. Tijdschrift voor Volkshuisvesting,2013(2), 17-21.Vennix, J. (1996). Group Model Building: Facilitating Team Learning using SystemDynamics. Chichester: Wiley.Y?cel, G., & Pruyt, E. (2011). Energy Transition in the Dutch dwelling stock: exploringinertia against change. Paper presented at the International System DynamicsConference, Washington D.C.noten1 Zoektijd is gedefinieerd als de verhouding tussen het totaal aantal actiefwoningzoekenden in een inkomensgroep en het aantal dat jaarlijks verhuisdnaar een nieuwe woning. Het is een gemiddelde over zowel de huur- als dekoopsector.21tijdsChRift VOOR DE voLkshuisvesting NuMMER 4 augustus 2013anaLyse