51TIJDSCHRIFT VOOR DE VOLKSHUISVESTING NUMMER 1 FEBRUARI 2012ACHTERGRONDDe afwezigheid van marktwerking in het Woningwaarderingsstelsel wordt door verhuurders alseen gemis gezien. Kan het huidige stelsel aangepast worden zodat de huurprijs meermarktconform is? Meer marktwerking leidt niet noodzakelijkerwijs tot verslechtering van debetaalbaarheid voor lage inkomensgroepen. Het kan bovendien een deel van de huidigeproblematiek op de huurwoningmarkt aanpakken.EEN MARKTGERELATEERDWONINGWAARDERINGS-STELSELDOOR IR. ANKO DRENTJE, FACULTEIT BOUWKUNDE, TU DELFTMarktfalen en marktimperfecties vormen het motiefvoor de overheid om in te grijpen op de woningmarkt.Het doel is om het spanningsveld dat hieruit voort-komt te verkleinen; het doel is om woningen tegenacceptabele kwaliteit beschikbaar en betaalbaar tehouden. Beschikbaarheid, betaalbaarheid en kwaliteit zijn de pijlers vanhet huidige woonbeleid en de criteria waarmee getracht wordt eenwoningmarkt te cre?ren die duurzaam toegankelijk is, waar vrij gekozenkan worden en die flexibel is. Het is een markt die niet bestaat, ondanksalle overheidsingrepen.Het Woningwaarderingsstelsel (WWS) speelt een belangrijke rol in hetreguleren van de huurprijs. Het WWS is een wijdverbreid instrument datsinds zijn invoering in 1979 nagenoeg ongewijzigd is gebleven. Met hetbepalen van een huurplafond wordt een huurder beschermd tegen (te)hoge huurprijzen. Naast de functie van huurdersbescherming blijkensociale verhuurders de maximale huurprijs ook als ijkpunt te gebruikenbij het vaststellen van de netto huurprijzen. Het WWS heeft hiermee eentweeledige, of zelfs meerledige functie.De vraag is echter of de functie en opzet van het WWS nog wel aansluitenop de huidige praktijk. Ondersteunt het WWS als beleidsinstrument dedoelstellingen van het gevestigde woonbeleid in Nederland? Er bestaatkritiek op de inhoudelijke opzet van het huidige WWS. Die heeft voorna-melijk betrekking op de waardering van de locatie van een woning in hetWWS. Volgens diverse verhuurders1is de puntenwaardering voor de loca-tie niet re?el en doet deze geen recht aan de situatie. De waardering van delocatie in het WWS is niet objectief, niet kenbaar en ondergewaardeerd.Ook zou de locatie volgens de verhuurders niet absoluut maar relatief(gekoppeld aan de eigenschappen van de betreffende woningen) gewaar-deerd moeten worden. Tenslotte brengt het WWS de prijsverschillen tus-sen regionale markten niet tot uiting in de maximale huurprijs. Dit wordtdoor zowel sociale als commerci?le verhuurders als een gemis gezien. Demeeste verhuurders vinden dat een nieuw WWS meer marktconform, of`marktgerelateerd', mag zijn. Een huurprijs die marktgerelateerd is volgtde bewegingen in de markt en een huurprijs die marktconform is zit ophet niveau van de markt; in beide gevallen komt de gewildheid van dehuurwoning tot uitdrukking in de prijs.ONDERZOEKBij dit onderzoek is de vraag gesteld hoe de gewildheid van een huur-woning tot uiting gebracht kan worden in de puntenwaardering vanhet WWS. Voor de beantwoording van die vraag is bij het onderzoek denadruk gelegd op de opzet van het WWS. Een verandering in de opzet vanhet WWS leidt tot een alternatieve waardering die evenwel kan leiden toteen nieuwe maximale huurprijs. De betaalbaarheid van huurwoningenwordt hierdoor be?nvloed. De aanvullende vraag die gesteld kan worden,is wat de effecten zijn van een nieuwe maximale huurprijs op de betaal-baarheid zijn en hoeverre dit aan de eerder genoemde problematiek op dehuurwoningmarkt tegemoet komt.Het zwaartepunt van het onderzoek heeft gelegen bij het kwantificerenvan de gewildheid van de locatie voor huurwoningen. Hiervoor is een sta-tistische analyse gemaakt. Met een regressieanalyse wordt een schattingvan de waarde gemaakt van de afzonderlijke locatiekarakteristieken enverschillen tussen regionale deelmarkten. De uitkomsten uit de regres-sieanalyse worden gebruikt om een nieuwe maximale huurprijs te bere-52TIJDSCHRIFT VOOR DE VOLKSHUISVESTING NUMMER 1 FEBRUARI 2012ACHTERGRONDkenen. Het effect van een nieuwe maximale huurprijs is verschillend perlocatie, inkomensgroep en huurklasse. Deze verschillen zijn ten opzichtevan de huidige maximale huurprijs in kaart gebracht.WILLINGNESS TO PAYDe mate van populariteit of gewildheid van een woning wordt uitgedruktin het maximumbedrag dat men bereid is te betalen voor de woning, ookwel de `Willingness to Pay'. Voor dit onderzoek zijn de WOZ-waarden vankoopwoningen gebruikt als proxy voor de Willingness to Pay. De redenom te kiezen voor de WOZ-waarden van koopwoningen is gemaakt,omdat ze direct zijn afgeleid van transactiewaarden en daarom een goedbeeld geven van de marktverhoudingen. Aan de keuze voor de WOZ-waarden van koopwoningen kleeft wel een aantal theoretische bezwarendat voornamelijk betrekking heeft op de verschillen tussen de huur- enkoopwoningmarkt. Deze wegen echter niet zwaar genoeg om af te zienvan de keuze van de WOZ-waarde van koopwoningen, temeer het ervooral om gaat een indicatie van de gewildheid te geven en deze te betrek-ken in de puntenwaardering van het WWS.Een regressieanalyse is uitgevoerd om de Willingness To Pay voor eenwoning te analyseren en te kwantificeren. Het regressiemodel dat hierbijwordt samengesteld, meet het verband tussen de woningkarakteristie-ken, de locatiekarakteristieken en de verschillen tussen regionale deel-markten enerzijds en de WOZ-waarde van koopwoningen anderzijds. Inhet verleden zijn vaker studies uitgevoerd waarbij de marktwaarde vaneen woning `hedonisch' verklaard wordt. Voorbeelden hiervan zijn die vanOrford (1999) en Visser & van Dam (2006).Het regressiemodel dat voor dit onderzoek is opgesteld, is een generiekmodel; de parameters zijn voor alle koopwoningen door heel Nederlandhetzelfde. De gewildheid van de locatie wordt bepaald door de invloedvan de locatiekarakteristieken op de prijsvorming en de verschillen tus-sen regionale deelmarkten. Het deel van de prijsvorming dat met de ope-rationalisatie van de Willingness to Pay in dit onderzoek niet verklaardkan worden, is het `residu':Figuur1 OpbouwWillingnesstoPayVoor de regressieanalyse is gebruik gemaakt van drie verschillende bron-nen. De kern van de dataset wordt gevormd het WoON 2009. In het WoON2009 staat informatie over de woningkenmerken van 77.000 huur- enkoopwoningen, zoals het woningtype, de grootte en het bouwjaar. Vanal deze woningen is tevens de WOZ-waarde bekend. Verder verschaft hetWoON 2009 inzicht in het aantal WWS-punten van de huurwoning enwat de bijbehorende maximale huurprijs is. Tenslotte is van alle respon-denten in het WoON 2009 de 4-positiepostcode bekend.In het WoON 2009 staat weinig informatie over de woonomgeving. Omeen beter beeld te krijgen van de locatiekarakteristieken zijn cijfers vanhet CBS (`Kerncijfers over Wijken en Buurten') en cijfers van de ABF Vast-goedmonitor gekoppeld aan het WoON 2009. Het aggregatieniveau vande drie datasets is verschillend. Om deze reden heeft een vertaalslag moe-ten plaatsvinden, zodat alle cijfers op het niveau van de 4-positiepostcodezijn uitgedrukt.De parameters uit het regressiemodel zijn gebruikt om WOZ-waardenvoor huurwoningen te schatten. De geschatte waarden vormen de basisom een nieuwe maximale huurprijs te berekenen. De huidige maximalehuurprijs vormt hierin het ijkpunt. Uit berekeningen over de samenge-stelde dataset blijkt dat de gemiddelde maximale huurprijs ongeveer 4procent van de gemiddelde geschatte WOZ-waarde is. Dit percentage isals factor vermenigvuldigd met de geschatte WOZ-waarde om de nieuwemaximale huurprijs te berekenen. Het op deze manier berekenen van eennieuwe maximale huurprijs betekent dat de som van alle huren onge-veer gelijk blijft. Op basis van deze methodiek zijn de nieuwe maximaleDewaarderingvandelocatieinhetWWSisnietobjectief,nietkenbaarenondergewaardeerd(Foto Marcel van den Bergh / Hollandse Hoogte)Willingness to payResiduRegionale deelmarktenGewildheid van delocatieLocatiekarakteristiekenWoningkarakteristiekenTIJDSCHRIFT VOOR DE VOLKSHUISVESTING NUMMER 1 FEBRUARI 2012ACHTERGROND 53huurprijzen berekend voor 22.000 huurwoningen in de dataset van hetWoON2009. De nieuw berekende huurprijs is marktgerelateerd, maarhoeft niet marktconform te zijn2.REGRESSIEMODEL & EFFECTENHet definitieve regressiemodel is het resultaat van een afwegingsprocesom enerzijds een betrouwbaar model op te stellen, anderzijds een beteke-nisvol model te formuleren. Het definitieve model bestaat uit 4 categorie-en voor woningtype, 6 woningkarakteristieken, 5 locatiekarakteristiekenen 12 regionale deelmarkten. Het model kan 54,0 procent (R2 = .540) vande variantie van de WOZ-waarden van koopwoningen verklaren. De wo-ningkarakteristieken hebben hierin een aandeel van 2/3, het aandeel vande locatie is 1/3. De afwijking in de schatting ten opzichte van de werke-lijke WOZ-waarden is gemiddeld 24 procent (zie kader over de werkingvan het model). Het definitieve model bevat een vijftal karakteristiekendie iets over de kwaliteit van de locatie vertellen. De meeste locatiekarak-teristieken in het model zeggen vooral iets over fysieke kwaliteit van deomgeving. Het model verschilt hier ten opzichte van het WWS waarinvooral functionele locatiekarakteristieken worden gewaardeerd.De effecten van een nieuwe maximale huurprijs zijn in de vorm van dehuurprijsverschillen op regionaal niveau, per inkomensklasse, per huur-klasse en voor de scheefwoners in kaart gebracht. De uitkomsten zijn opbasis van het geformuleerde regressiemodel verkregen. Daarom zijn deglobale verschillen op de huurprijs inzichtelijk gemaakt - groen geeft eenverlaging in de huurprijs aan, rood een verhoging.Figuur 2 laat de prijsverschillen voor de 4 landsdelen en de 4 grote stedenvan Nederland zien. Dit beeld verduidelijkt vooral hoe de krappe marktenbegrensd zijn. De maximale huurprijzen in de Randstad stijgen lichtterwijl het prijsverschil in de stadsregio's van Amsterdam en Utrechtzeer groot is. De prijs binnen de grootstedelijke regio Rotterdam (meteen witte lijn gemarkeerd) blijft ten opzichte van de Randstad gelijk. Hettot uitdrukking van de gewildheid van de locatie in de huurprijs blijkthiermee een gericht effect te hebben op de huurprijzen binnen krappemarkten ? daar waar de markt krap is, stijgt de huurprijs.Figuur 3 maakt de effecten van een gewijzigde maximale huurprijs perinkomensgroep inzichtelijk. De nieuwe maximale huurprijs heeft voorde lage inkomensgroepen een positief effect; voor hen daalt deze, terwijlde huurprijs voor hoge inkomens stijgt. Dit duidt er op dat de inko-mensgroep met een hoog inkomen in een kwalitatief betere huurwoningwoont. Voor de laagste inkomensgroepen blijft de prijs ongeveer gelijk.Figuur3 VerschilinmaximalehuurprijsperinkomensgroepHet effect op de maximale huurprijs van de huurklassen is met Figuur4 in kaart gebracht. De voorraad tot aan de ondergrens blijkt te stijgen,terwijl de `middenklassen' dalen. Een prijsstijging voor het laagste seg-ment kan er dus voor zorgen dat woningen uit deze huurklasse worden`getild'. De prijs van de voorraad tot aan de ondergrens ? bedoeld voor dedoelgroep ? wordt dan zo hoog, dat deze in een duurdere huurklasse val-len. Een prijsstijging kan er daarom per saldo voor zorgen dat - met in-standhouding van de begrenzingen voor de huurklassen - de voorraad totaan de ondergrens kleiner wordt. Het omgekeerde is eveneens mogelijk.De voorraad tot aan de kwaliteitskortingsgrens wordt goedkoper en kandaardoor in een lagere huurklasse vallen. Samenvattend betekent het datde prijzen voor de laagste huurklassen naar elkaar toe groeien.Figuur4VerschilinmaximalehuurprijsperhuurklasseIn Figuur 5 zijn de effecten van de prijswijziging op het scheefwonen inkaart gebracht. De huurprijs voor huishoudens in te goedkope woningen(goedkope scheefheid) stijgt. Blijkbaar woont dit soort huishoudens inkwalitatief goede woningen. Maar de prijs voor huishoudens die in eente dure woning zitten stijgt ook. Een prijsstijging kan daarom voor eenverhuisbeweging zorgen van de beide groepen scheefwoners.Figuur5 VerschilinmaximalehuurprijsperscheefheidsklasseCONCLUSIEDe manier waarop de locatie in het regressiemodel gewaardeerd wordt,neemt de belangrijkste bezwaren van de verhuurders op het huidigeWWS weg. Het aandeel van de locatie in de totale waardering is hoger enis afhankelijk van hoe de woningkarakteristieken gewaardeerd worden.De waardering van de locatie vindt op een meer transparante, objectieveen controleerbare wijze plaats dan bij het WWS het geval is. Bovendienis de waardering per locatie te vergelijken. Hierin verschilt het regressie-model wezenlijk van het WWS. Het regressiemodel is nog te verbeterenin het accuraat schatten van de WOZ-waarde. De nauwkeurigheid van hetmodel is vooral te bevorderen door meer rekening te houden met ruim-telijke heterogeniteit; de parameters van het model kunnen per locatieverschillen.Hoge prijsstijgingLage prijsstijgingLage prijsdalingHoge prijsdalingFiguur2 Effectop maximalehuurprijsperlandsdeelen G4BenedensociaalminimumHogerLagerBenedenminimumloonBenedenmodaalTot 1,5 keermodaalTot 2 keermodaalTot 3 keermodaalTot >3 keermodaalVoorraad bovenliberalisatiegrensVoorraad totliberalisatiegrensVoorraad totondergrensVoorraad tot kwali-teitskortingsgrensVoorraad totaftoppingsgrensHogerLagerdure scheefheidgoedkopescheefheidgeen scheefheidHogerLager54TIJDSCHRIFT VOOR DE VOLKSHUISVESTING NUMMER 1 FEBRUARI 2012ACHTERGROND54Het is mogelijk een systeem op te stellen waarbij een marktgerelateerdemaximale huurprijs op basis van kwaliteitswaardering wordt vastgesteld.De doelstelling om met generieke parameters de waarde te schatten moetdan wel losgelaten worden, met name wat betreft de locatie. Het accuraatvaststellen van de gewildheid op basis van de waardering van de afzon-derlijke woningkenmerken impliceert het formuleren van een model datrekening houdt met ruimtelijke heterogeniteit. Er zou daarom een twee-deling gemaakt kunnen worden wat betreft de waardering van de woningen de waardering van de locatie. De waardering van de woningkarakteris-tieken zou dan op uniforme wijze plaats kunnen vinden. Het waarderenvan de locatie zou dan op een laag schaalniveau per locatie moeten plaats-vinden. Om een dergelijk systeem overzichtelijk, behapbaar en begrijpe-lijk te houden, moet de waardering van de locatie op minder gedetailleerdniveau plaatsvinden. Het gebruik van de regionale deelmarkten vormt indat geval een praktisch alternatief voor het afzonderlijk waarderen van deverschillende locatiekarakteristieken.Het formuleren van een nieuw systeem op basis van kwaliteitswaar-dering kan tegemoet komen aan de doelstelling om de gewildheid totuitdrukking te laten brengen in de huurprijs. Deze doelstelling moet wellos gezien worden van de doelstelling een woning betaalbaar te houden.Het zijn aparte doelstellingen waarvoor verschillende uitgangspuntengelden. De effecten van een marktgerelateerde huurprijs moeten daarbijniet uit het oog verloren worden. Het is tevens van belang vast te stellenwelke factor gehanteerd wordt om de huurprijzen meer marktgerelateerdte maken. De mate waarin de huurprijzen veranderen is daar afhankelijkvan. Bij een factor die hoger ligt dan de gehanteerde 4 procent van deWOZ-waarde, zullen de effecten op de maximale huurprijs ingrijpenderzijn. Dit zorgt er voor dat de betaalbaarheid voor alle inkomensklassenonder druk komt te staan.Het effect van een marktgerelateerde (of marktconforme) huurprijs tenopzichte van de huidige maximale huurprijs is vooral waar te nemen inregio's die gekenmerkt worden door een krappe markt. Het prijsverschiltussen `marktgerelateerd' en `maximaal' is het grootst in gebieden waarde markt het krapst is. Het tot uitdrukking brengen van de gewildheidin de huurprijs ? en dan met name de gewildheid van de locatie ? vormtdaarom een effectief middel om in te grijpen in een dergelijke markt. Hetingrijpen op de prijs kan een oplossing zijn om de druk in een krappemarkt te verlagen. Het is echter geen totaaloplossing. Er zijn in dit kadermeerdere maatregelen voor nodig; maatregelen die er specifiek op gerichtzijn het aantal woningen op de doelgroep af te stemmen. Daarnaast is hetniet aan te bevelen de maximale huurprijs zomaar los te laten voor hethele segment; een deel van de doelgroep ondervindt wel degelijk baat bijeen lagere prijs. Het r?cksichtslos toepassen van marktconforme prijzenzoals het CPB voorstaat (2008), is in dit verband geen realistische oplos-sing voor een dergelijke markt.Noten1 Voor dit onderzoek zijn interviews afgenomen bij een negental woningcorporaties entwee institutionele verhuurders naar het gebruik van het WWS binnen hun organisa-tie en welke mening ze daarover hebben.2 De meningen verschillen over wat precies het niveau van marktconform is. In eenrapport van het CPB (2008) wordt 5,4% over de WOZ-waarde gehanteerd. VolgensConijn (2011) moet de marktconforme huur op 4,5% van de leegwaarde wordengeschat.Bronnen- Conijn, J., 1995. Enkele Financieel-Economische Grondslagen van deVolkshuisvesting. Delft (The Netherlands): Onderzoeksinstituut OTB.- Conijn, J.B.S. & F. P.W. Schilder, 2011. How housing associations lose their value: thevalue gap in the Netherlands. Property Management, vol 29, issue 1.- Orford, S., 1999. Valuing The Built Environment. GIS and House Price Analysis.Aldershot (UK): Ashgate Publising LTD.- Romijn, G. & P. Besseling, 2008. Economische effecten regulering & subsidi?ringhuurwoningmarkt. CPB Document 168. 's-Gravenhage: Centraal Planbureau.- Visser, P & F. van Dam, 2006. De Prijs van de Plek. Rotterdam (The Netherlands): NAIUitgevers.Werking modelHet regressiemodel is in onderstaande tabel samengevat. Het model met dewoningkarakteristieken heeft een verklaringsvermogen van 36,6 % (R2 = .366).Wanneer hieraan de verschillen tussen regionale deelmarkten worden toege-voegd, kan het model 45,3 % (R2 = .453) in de variantie van de WOZ-waardenverklaren. Wanneer hieraan de locatiekarakteristieken worden toegevoegd, heefthet model een verklaringsvermogen van 54,0 % (R2 = .540).Karakteristieken B?taco?ffici?nten(x 1000)Intercept 154,671 Woning- Meergezinswoninga 0,00karakteristieken Hoek of tussenwoning 38,992-onder-1-kapwoning 62,08Vrijstaande woning 120,96Geen tuin aanweziga 0,00Oppervlakte tuin kleiner dan 100 m218,48Oppervlakte tuin 100 tot 199 m231,36Oppervlakte tuin 200 tot 499 m258,20Oppervlakte Tuin groter dan 500 m2 124,49Aantal kamers 26,99Totale woonoppervlakte (m2) 0,31Parkeren langs openbare wega 0,00Parkeren op centrale parkeerplaats 15,93Parkeren op eigen terrein of carport 38,64Parkeren in eigen garage 72,24Lift aanwezig 45,46Oppervlakte balkon of dakterras 0,832 Regionale Zuid-Hollanda 0,00deelmarkten Groningen -133,17Friesland -127,58Drenthe -141,47Overijssel -89,92Flevoland -85,44Gelderland -59,41Utrecht 25,04Noord-Holland 26,25Zeeland -93,96Noord-Brabant -18,82Limburg -113,913 Locatie- # 100tal industri?le bedrijfsvestigingen -1,18karakteristieken # 100tal niet-commerci?le bedrijfsvestigingen 1,22% voorraad met bouwjaar tot 1945a 0,00% voorraad met bouwjaar 1945-1970 -1,84% voorraad met bouwjaar 1971-1990 -1,69% voorraad met bouwjaar vanaf 1991 -1,17% agrarisch terrein -0,58% bos en open natuurlijk terrein 2,69Noot: R2 = .366 voor Model 1, R2 = .087 voor Model 2 en R2 = .087 voor Model 3 (P < .001).a Niet aanwezig in het model; deze vormt het ijkpunt om de andere categorie?n binnen devariabele mee te kwantificeren.De intercept is te interpreteren als een standaardwaarde. De waarden van dekarakteristieken worden hier bij opgeteld of van afgetrokken. De b?taco?ffici?nt-en zijn in 1000-tallen uitgedrukt. Wanneer het bijvoorbeeld een hoekwoning van150 m2in de provincie Gelderland betreft, is de rekensom als volgt: 154,67 +38,99 + (150 * 0,31) ? 59 ,41 = 180,75 (andere karakteristieken worden bij ditrekenvoorbeeld buiten beschouwing gelaten). De geschatte waarde is dan EUR180.750.