Een stijging van de nieuwbouwproductie heeft een negatief effect op de prijs van de bestaande koopwoningen. De komende daling in de nieuwbouwproductie zal de prijzen op de woningmarkt daarom naar verwachting minder hard doen dalen.
ESB Woningmarkt
woningmarkt
Het prijseffect van
dalende nieuwbouwproductie
De relatie tussen nieuwbouw en het prijseffect op bestaande bouw
is een klassiek probleem in de woningmarkteconomie. Uit een geaggregeerd regionaal model voor Nederland blijkt dat een stijging
in de nieuwbouwproductie een significant negatief effect heeft op
de prijs van bestaande koopwoningen.
Pieter van
dalen
Woningmarkteconoom bij de
Rabobank
Paul de vries
Senior woningmarkteconoom bij
de Rabobank
526
526
V
anuit micro-economisch perspectief is
nieuwbouw een substituut voor bestaande
bouw. In dat geval moet er per definitie een
positieve kruislingse prijselasticiteit zijn. Dat
wil zeggen: een stijging van het nieuwbouwaanbod moet leiden tot een daling in de prijzen van bestaande
bouw. Tegelijk zou ook het tegengestelde kunnen worden
gesteld: nieuwbouw maakt de bestaande omgevingen aantrekkelijker en geeft een nieuw elan aan de regio. Daarnaast
zouden de grondprijzen kunnen stijgen als er meer wordt gebouwd in een specifiek gebied (omgevingseffect).
Er is echter maar weinig empirisch onderzoek gedaan
naar het effect van nieuwbouw op de prijsontwikkeling. De
belangrijkste reden daarvoor is het gebrek aan data op laag
schaalniveau. Alleen op lokaal of regionaal niveau kan het effect gemeten worden; op macroniveau overvleugelt het effect
van inkomen en rente dat van de nieuwbouw. Voor Nederland
waren De Vries en Boelhouwer (2005) de eersten die deze relatie empirisch probeerden te meten op regionaal niveau, maar
zij hadden met veertien jaarlijkse observaties van de regionale
woonvoorraad niet voldoende voor een econometrische onderbouwing. Wel duiden hun resultaten voor een beperkt aantal Vinex-regio’s op een prijsdaling, omdat plotseling een groot
aantal woningen werd toegevoegd aan de voorraad. Gezien
het feit dat er in Nederland planmatig wordt gebouwd is het
dan ook de verwachting dat het competitie-effect domineert
en er dus een positieve kruislingse prijselasticiteit zal zijn.
Hierna is dit verband echter niet meer concreet onderzocht.
Wel schetsten de CPB-economen Vermeulen en Rouwendal
(2007) grafisch op macroniveau de mogelijke relatie, maar deden hiernaar geen empirische schattingen. Sinds die tijd is de
toegankelijkheid van regionale CBS-data sterk verbeterd.
In internationaal perspectief is er ook weinig onderzoek
gedaan naar deze relatie en nieuwbouw in het algemeen.
Veelal geeft onderzoek hiernaar zwakke analyses (Goodman,
1998; DiPasquale, 1999) en Hwang en Quigley (2006) wijzen
op de moeilijkheden om data hierover te verzamelen en de
juiste specificatie voor de modellen te vinden. Meen (2002)
geeft daarnaast aan dat transacties binnen de bestaande markt
vooral de prijzen bepalen van de bestaande woningen, en dat
nieuwbouw maar een marginaal effect heeft.
Toch zijn er drie noemenswaardige onderzoeken waarin
gepoogd is de relatie te meten. Simons et al. (1998) hebben
juist laten zien dat een toename van nieuwbouw in de Verenigde Staten leidde tot een prijsstijging van bestaande koopwoningen. Hier bleek dus het omgevingseffect doorslaggevend te zijn, al was dat vanwege het feit dat nieuwbouw geen
substituut was voor bestaande bouw gezien de grote prijsverschillen daartussen. Ooi en Le (2012) vonden voor Singapore
beide effecten, afhankelijk van voorinschrijvingen op nieuwe
projecten of doorverkoop van bestaande woningen.
data en methodologie
Voor het onderzoek is gebruikgemaakt van kwartaaldata per
COROP-gebied van het Centraal Bureau voor de Statistiek
over een periode van 1995 tot 2011. Op die manier kon een
paneldataset worden gemaakt waarmee naast het verloop
in de tijd ook het verloop tussen regio’s kan worden geanalyseerd. De regionale dataset bevat economische, woningmarkt-, hypotheekmarkt- en arbeidsmarktindicatoren. Er is
echter wel sprake van endogeniteit, aangezien de variabelen
elkaar onderling beïnvloeden. Om het model robuust te
krijgen zijn er op alle variabelen de vertraagde instrumenten
toegepast die volgens de literatuur geschikt zijn (Mayer en Somerville, 2000; Hwang en Quigley, 2006).
Het aanbod is gemeten op basis van verstrekte vergunningen en gereedgekomen koopwoningen. Naast de nieuwbouw kan de prijsontwikkeling ook worden beïnvloed door
andere factoren, zoals de rente en werkloosheid. Hiervoor
wordt in het model gecorrigeerd. Als controlevariabelen zijn
de bestaande woonvoorraad, aantal WW-aanvragen en hypotheekrente gebruikt. De woonvoorraad en WW-aanvragen
van 1995–2011 zijn alleen maar per jaar beschikbaar, en na
een check op robuustheid bleken ze niet toepasbaar zonder
interpolatie. Daarom is de analyse ook gedaan zonder deze
De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.
Jaargang 98 (4667) 30 augustus 2013
28-8-2013 12:37:49
Woningmarkt ESB
geschatte variabelen. Regionaal inkomen is helaas ook alleen
jaarlijks beschikbaar, en verder is de tijdreeks te kort (van
2006 tot 2010) om conclusies aan te ontlenen. Daarom kan
dit niet worden meegenomen en is er gecorrigeerd met tijdsdummy’s (jaren en kwartalen).
Er is sprake van een vaste volgorde van gebeurtenissen op
de woningenmarkt: eerst is er de verstrekking van een bouwvergunning, dan de realisatie van de bouw en vervolgens het
prijseffect op de bestaande woningmarkt. Daarom moet er
een intertemporeel model worden opgesteld. In het uiteindelijke model zijn de uitgegeven bouwvergunningen twee kwartalen meer vertraagd dan de gereedgekomen koopwoningen.
Daarnaast is ook de vertraagde woningprijs opgenomen om
te corrigeren voor autocorrelatie.
Uitkomsten
Tabel 1 laat zien dat de hypothese van De Vries en Boelhouwer (2005) nu daadwerkelijk econometrisch kan worden
onderbouwd. Een toename in nieuwbouw heeft een negatief
effect op de prijs van bestaande koopwoningen. De variabele
‘gereedgekomen koopwoningen’ (twee kwartalen vertraagd)
is significant negatief. Bij het weglaten van de insignificante
en theoretisch irrelevante variabelen wordt ook de derde vertraging significant negatief. De coëfficiënt is zoals verwacht
niet zeer groot, maar heeft wel een substantieel effect. Voor
Nederland als geheel geeft een aanbodstijging van één procent een prijsdaling van ongeveer 0,04 procent. Het prijseffect treedt ongeveer zes tot negen maanden later op, aangezien het enige tijd kost voordat de markt zich op de nieuwe
vraag-aanbodverhouding heeft aangepast.
De kwakkelende nieuwbouwsector heeft daarmee een
prijsopdrijvend effect. De meest recente prognose van Bouwkennis (2013) is dat het aantal afgebouwde nieuwbouwwoningen blijft afnemen. Het dieptepunt valt in 2014 met
38.000 nieuwe woningen. Pas in 2015 wordt verwacht dat
de nieuwbouw weer zal stijgen naar 45.000 gereedgekomen
woningen. Tot 2014 zal de dalende nieuwbouw volgens de
modeluitkomsten dus bijdragen aan prijsherstel. Uit tabel 1
blijkt dat de vertraagde prijs een sterk effect heeft op de huidige prijs. Dit betekent nu: een daling leidt tot een volgende
daling. Het omslagpunt om tot een prijsstijging te komen is
dan ook cruciaal. Dan kan een stijging leiden tot een volgende
stijging en kan er herstel optreden. Hierin is de economische
groei van groter belang dan het prijsopdrijvende effect van
dalende nieuwbouw. De reden hiervoor is dat de bouwsector
sterk gevoelig is voor een recessie of economische opleving
(Mayer en Somerville, 2000).
Uit tabel 1 blijkt dan ook dat na de crisis de relatie volledig
werd verstoord door externe macro-economische schokken.
Zowel de prijzen van de bestaande woningen als de nieuwbouwproductie zijn hard geraakt na de crisis. Toch is er een
nieuw teken van herstel.
Regressies op prijs bestaande koopwoningen1
Variabele
Δ prijs (t-1)
Reële prijzen, meer
1995-2011 variaÂbelen
Δ uitgegeven vergunningen (t-5)
0,06
-0,009**
-0,02*
-0,003
-0,011
-0,03
0,008
-0,01
0,007
-0,002
Δ WW-aanvraag
-0,01
-0,001
-0,32***
-0,60**
0,001
0,463
-0,58***
Δ voorraad gedeeld door aantal
huishoudens
Wald chikwadraat
0,275
-0,01
-0,016***
Δ uitgegeven vergunningen (t-4)
Observaties
Na sept,
2008
0,32 **
Δ gereedgekomen woningen (t-2) -0,028***
Δ hypotheekrente (t-1)
1995
-sept,
2008
0,233 *
Δ reële prijs (t-1)
Δ gereedgekomen woningen (t-3)
Tabel 1
0,82
1,90
-0,353***
-0,744**
0,569**
2500
2368
1853
515
12980,46
4116,73
583,50
164,20
¹ De regressies zijn allemaal two-stage least squares, geïnstrumenteerd met de geschikte vertraging.
*/**/ *** Significant op respectievelijk één-, vijf- en tienprocentsniveau
dalen of sneller doet stijgen. Dit is belangrijk aangezien het
omslagpunt in de prijsontwikkeling nog moet komen. Indien
deze zal stabiliseren, kan het vertrouwen in de woningmarkt
verder stijgen en zal de bouwsector eindelijk weer kunnen
aantrekken.
Literatuur
Bouwkennis (2013) Dieptepunt woningnieuwbouw op 38.000 stuks in 2014. Artikel op www.
bouwkennis.nl.
CBS (2013) Tabellen per thema. Statistieken op statline.cbs.nl.
DiPasquale, D. (1999) Why don’t we know more about housing supply? Joumal of Real Estate
Finance and Economics, 18(1), 9–23.
Goodman, J.L. (1998) Aggregation of local housing markets. Joumal of Real Estate Finance and
Economics, 16(1), 43–53.
Hwang, M. en J. Quigley (2006) Economic fundamentals in local housing markets: evidence
from US metropolitan regions. Journal of Regional Science, 46(3), 425–453.
Mayer, C. en C. Somerville (2000) Residential construction: using the urban growth model
to estimate housing supply. Journal of Urban Economics, 48(1), 85–109.
Meen, G. (2002) The time-series behavior of house prices: a transatlantic divide? Journal of
Housing Economics, 11(1), 1–23.
Ooi, J. en T. Le (2012) New supply and price dynamics in the Singapore housing market. Urban Studies, 49(7), 1435–1451.
Simons, R., R. Quercia en I.M. Levin (1998) The value impact of new residential construction
Conclusie
and neighborhood disinvestment on residential sales price. Journal of Real Estate Research,
De analyse toont de relatie aan tussen het aanbod van nieuwbouwwoningen en de prijs van bestaande woningen. Zoals
verwacht gaat er een prijsopdrijvend effect uit van een dalend
aanbod. Op basis van het model is dan ook de verwachting
dat de komende daling in de nieuwbouwproductie de prijzen
op de woningmarkt de komende kwartalen minder hard doet
15(2), 147–161.
Jaargang 98 (4667) 30 augustus 2013
527
Vermeulen, W. en J. Rouwendal (2007) Housing supply in the Netherlands. CPB Discussion
Paper, 87.
Vries, P. de en P.J. Boelhouwer (2005) Local house price developments and housing supply.
Property Management, 23(2), 80–96.
De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.
527
28-8-2013 12:37:49