Woningleegstand en woonmobiliteit
DR. P. RIETVELD*
Zoals op iedere markt bestaat op de woningmarkt een niet bevredigde vraag en een met verhandeld
aanbod. Voor de woningzoekenden is de leegstand een grpte bron van ergernis, maar een zekere
leegstand is gunstig voor het goed functioneren van de woningmarkt. In dit artikel wordt een analyse
gegeven van de veranderingen in het bestand leegstaande woningen, waarvan het CBS sinds 1966
gegevens publiceert. In de periode 1966-1975 blijkt het landelijke leegstandspercentage te zijn
verdubbeld; vanaf 1975 is dat cijfer vrijwel constant. Niettemin hebben zich ook na dat jaar allerlei
veranderingen in de stromen in en uit het bestand voorgedaan.
Inleiding
Onevenwichtigheid is een belangrijk kenmerk van de woningmarkt in vele landen. Een bekende oorzaak hiervan is dat het aanbod van woningen op de korte termijn vast ligt, terwijl de vraag naar
woningen op de korte termijn vrij sterk kan fluctueren. Ook overheidsinterventie kan een belangrijke bron van Onevenwichtigheid
zijn.
Het analyseren van prijsbewegingen is het gebruikelijke middel
om de aanpassingen van vraag en aanbod te bestuderen. Gezien het
feit dat in Nederland de prijs van het wonen in diverse marktsegmenten gereguleerd is, is het de moeite waard om andere indicatoren van Onevenwichtigheid te bezien. Voor de hand liggende variabelen zijn het aantal woningzoekenden en de woningleegstand. Op
de laatste variabele zal in dit artikel de schijnwerper worden gericht.
In de figuur zijn de genoemde oorzaken van het beginnen en beeindigen van woningleegstand in schema gebracht 2). Duidelijk is
dat de omvang van de stromen 4 en 14 gelijk is.
Figuur. Stroomschema van de woningmarkt
Bewoonde woningen
.
Leegstaande woningen
13
12
11
Woningleegstand
Woningleegstand kan vanuit diverse gezichtspunten worden bezien. Sommigen beoordelen leegstand uitsluitend negatief: lege woningen betekenen een verlies aan schaarse woonruimte dat moet zo
mogelijk beperkt moet blijven gegeven de grote aantallen woningzoekenden. Anderen beoordelen leegstand — tot op zekere hoogte
— positief: lege woningen vormen een noodzakelijke voorwaarde
voor woonmobiliteit. Een kleine leegstand belemmert het goed
functioneren van de woningmarkt 1).
Deze gezichtspunten zijn niet zo tegenstrijdig als op het eerste gezicht wellicht lijkt. Woningen die gedurende een lange tijd leeg staan
dragen niet wezenlijk bij tot het goed functioneren van de woningmarkt en zullen in beide visies negatief worden beoordeeld. Bij de
bestudering van woningleegstand zal dan ook de duur van de leegstand niet buiten beschouwing mogen blijven.
Wanneer we de oorzaken van woningleegstand in een bepaalde
regio op een rijtje zetten komen we tot het volgende. Woningen komen leeg te staan door een van de volgende gebeurtenissen:
1. overlijden;
2. verhuizing naar een niet-woning (bij voorbeeld een verpleegtehuis of een woonwagen);
3. verhuizing naar buiten de regio;
4. verhuizing naar een andere woning binnen de regio;
5. verhuizing naar nieuwbouw.
15
Uit de figuur blijkt dat de omvang van de woningleegstand verandert wanneer het saldo van instroom (1 tot 5) en uitstroom (11 tot
15) afwijkt van nul.
Het karakter van de verschillende stromen verschilt nog al. De
stromen 1 en 11 hangen sterk samen met demografische variabelen
(leeftijdsopbouw van de bevolking). Stromen 2 en 12 hangen voor
een deel af van demografische variabelen en voor een ander deel van
de situatie op de markt voor woningsubstituten. De stromen 3 en 13
hangen samen met verhuismotieven, zoals b.v. verschillen tussen regionale arbeidsmarkten, verschillen tussen de woonomgeving van
regie’s en verschillen tussen het woningaanbod per regio. Stroom 4
(die identiek is aan stroom 14) hangt o.m. af van de inkomens en het
aanbod van woningen (inclusief de nieuwbouw). Stroom 5 hangt samen met de inkomensontwikkeling en de prijzen op de woningmarkt. Stroom 15 hangt met name af van de ouderdom van de woningvoorraad. We concluderen dat de omvang van de stromen van
en naar het bestand van leegstaande woningen en daarmee de omvang van de leegstand zelf, beinvloed wordt door een breed spectrum van variabelen.
Instroomkans en uitstroomkans
In dit artikel zal gebruik worden gemaakt van de leegstandsstatis-
Voor het beeindigen van woningleegstand kunnen gebeurtenissen genoemd worden die het spiegelbeeld vormen van de bovengenoemde vijf:
11. start van een nieuwe huishouding;
12. verhuizing uit een niet-woning;
13. verhuizing vanuit een andere regio;
14. verhuizing uit een andere woning binnen de regio;
15. sloop.
ESB 14-9-1983
* Wetenschappelijk medewerker van de Economische Faculteit van de Vrije
Universiteit te Amsterdam.
1) Zie CBS, Maandstatistiek van de Bouwnijverheid, Den Haag, 1966, Diverse Gegevens, biz. 141—142; idem, 1967, Leegstand van Woningen, biz.
120—121, biz. 402—403 en H. Priemus, Woningmarkt en woningbouwmarkt, Research Instituut voor de Woningbouw, Delft, 1973.
2) Gebaseerd op C. A. Maher, Private-housing construction and household
turnover, Monash Publications in Geography, nr. 22, Melbourne, 1979.
823
tiek die het CBS twee maal per jaar publiceert in de Maandstatistiek
ling van leegstandsduren in twee opeenvolgende perioden. Gege-1
van de Bouwnijverheid. Deze gegevens worden al sinds 1966 verza-
ven het beschikbare statistische materiaal kan de uitslroomkans hetl
meld (met enkele kleine onderbrekingen), wat een tijdreeks oplevert van redelijke lengte. Een andere aantrekkelijke eigenschap van
eenvoudigsl benaderd worden door hel aantal woningen dal op een 1
deze statistiek is dat de gegevens snel worden gepubliceerd. Zo zijn
de leegstandscijfers van alle Nederlandse gemeenten per 1 oktober
1982 te vinden in het nummer van januari 1983 van genoemde
maandstatistiek. Overigens is op de kwaliteit van de gegevens wel
het een en ander af te dingen. Met name dient vermeld dat de gegevens betrekking hebben op administratief niet-bewoonde woningen, wat zeker niet hetzelfde is als werkelijk leegstaande woningen
3). Ook het aantal woningkenmerken dat in beschouwing wordt genomen is beperkt. Gegevens over woningtype, ouderdom, huur- of
koopprijs worden niet gegeven. Wel worden de woningen onderscheiden naar leegstandsduur, aard van de leegstand (reeds bewoond geweest versus nimmer bewoond geweest) en gemeente. Tabel 1 geeft een indruk van de beschikbare informatie op nationaal
niveau.
Tabell. Administratief niet-bewoonde woningen naar aard en duur
van leegstand op 1 aprilen 1 oktober 1982 in Nederland
Duur van de leegstand
Sorter dan
1-4
4-7
7-10
10 mnd.
1 maand maanden maanden maanden of langer
Woningen welke
reeds bewoond
zijn geweest
Totaal
1 april
17.300
26.500
14.700
8.900
29.900
97.300
1 oktober
17.500
31.700
15.400
9.200
31.400
105.200
Woningen welke nog 1 april
nimmer bewoond
zijn geweest
1 oktober
3.000
3.400
2.700
1.500
5.200
15.800
2.900
3.100
1.400
800
4.300
bepaald tijdslip langer dan 7 maanden leeg staat, te relateren aan hel 1
aantal woningen dal 6 maanden eerder langer dan 1 maand leeg]
staat. Hel quolienl van deze Iwee levert de zogenaamde blijfkansf
op. De uilstroomkans is gelijk aan 1 minus de blijfkans. Uit label 1 ]
volgl voor de periode lussen 1 april en 1 oklober 1982 een uil- j
slroomkans van 1 — (40.600/80.000) = 49% voor reeds eerder be-;
woonde woningen en 1 — (5.100/12.800) = 60% voor nieuwbouwwoningen 4).
We merken op dal in een slalionaire silualie de uilslroomkans gelijk is aan de inverse van de gemiddelde leegslandsduur. Een uitstroomkans van 1/4 per maand zou dan betekenen dal de
gemiddelde leegslandsduur van de woningen die uil hel besland van
leegstaande woningen slromen gelijk is aan 4 maanden 5).
Nationale tijdreeks
In het navolgende zullen we ons bezighouden mel de leegsland
van reeds eerder bewoonde woningen. Zoals uit label 1 blijkl, vorml
deze calegorie hel leeuwedeel van de lolale leegsland. In label 2
vindt men de leegstandspercentages, de instroomkans en de uitslroomkans sinds 1966.
Tabel 2. Leegstandspercentage, instroomkans en uitstroomkans
van reeds eerder bewoonde woningen van 1966 tot 1982
12.500
Het aantal woningen (reeds eerder bewoond) dat maandelijks
leeg komt te staan wordt in redelijke mate weerspiegeld door het
aantal woningen met een leegstandsduur korter dan een maand. In
feite vindt een onderschatting plaats aangezien woningen die in September leeg werden en voor 1 oktober weer uit het leegslandsregis-
ter verdwenen zijn, niet in de statistiek zijn opgenomen.
Instroom
We definieren de instroomkans als de kans dat een reeds eerder
bewoonde woning gedurende een bepaalde periode komt leeg te
staan. Aangezien de woningvoorraad in 1982 ongeveer een omvang
had van 5 miljoen, kan deze kans voor de periode tussen 1 april en 1
oktober 1982 benaderd worden als ca. 3,5%o per maand.
Voor nieuwbouwwoningen geldt het volgende. De gemiddelde
maandelijkse produktie was in 1982 ca. 10.000 woningen. Uit label
1 blijkt dat een belrekkelijk gering deel van deze woningen langere
lijd leeg koml te slaan. Vergelijken we de in de label genoemde
17.500 woningen die korter dan 1 maand leegstaan, mel een gemiddelde maandelijkse bouwproduklie van 10.000 woningen, dan zou
hel aandeel van de nieuwbouw (F5) in het lotaal van woningen die
leeg komen le staan (F, + F2 + … Fs) ongeveer een derde zijn.
Instroomkans
per maand in %o
-10-1966. . . . . . . .
– 3-1967. . . . . . . .
-10-1967. . . . . . . .
Doordat in label 1 een onderscheid is aangebracht naar de duur
van de leegstand kan de leegstandsstatistiek worden gebruikt voor
de analyse van de aantallen woningen die per periode leeg komen of
ophouden leeg te staan.
Leegstandspercentage
0,95
1,02
(1,05)
2,22
-10-1968. . . . . . . .
– 3-1969. . . . . . . .
1,24
2,69
2,62
0.59
(0,59)
(0,56)
0,57
0,57
– 3-1970. . . . . . . .
1,05
2,35
0,65
– 3-1971. . . . . . . .
-10-1971. . . . . . . .
(1,11)
(1,22)
(2,71)
(2,75)
-10-1972. . . . . . . .
– 3-1973. . . . . . . .
(1,37)
1,52
(2,81)
3,50
……
……
……
……
……
1,88
1,87
1,92
1,82
1,82
3,85
3,87
3,47
3,86
3,69
3,47
(0,63)
(0,61)
(0,59)
(0,61)
(0,60)
0,60
0,60
0,56
0,58
-10-1977. . . . . . .
– 3-1978. . . . . . .
-10-1978. . . . . . .
– 3-1979. . . . . . .
-10-1979. . . . . . .
– 3-1980. . . . . . .
1,88
1,90
1,99
1,89
1,96
1,95
3,43
3,57
– 3-1981. . . . . . .
-10-1981. . . . . . .
1,87
1,98
3,10
3,13
-10-1982. . . . . . . .
2,12
2,53
Datum
-10-1974.
– 3-1975.
-10-1975.
– 3-1976.
-10-1976.
1,21
2,35
<2.«)
2,48
3,22
2,64
2,87
2,88
3,05
Uitstroomkans
per 6 maanden
0,56
0,58
0,54
0,55
0,52
0,53
0,51
0,52
0,48
0,49
0,50
0,52
0,48
0,49
Toelichting: de getallen tussen haakjes berusten op gissingen aangezien op en
ikele van de genoemde
tijdstippen geen waarnemingen zijn verricht.
Hel leegslandspercentage is in de periode van 1966 lol 1982
meer dan verdubbeld. De slijging van hel percenlage verliep niel ge-
lijkmalig, maar voltrok zich in slerke male in een klein aantal jaren
Uitstroom
Na de inslroom van leegslaande woningen wordl nu de uitslroom
nader bezien. Wanneer ecnmaal hel aanlal woningen benaderd is
(van 1970 lol 1974). Na 1974 bleef hel leegslandspercenlage nel
beneden de 2. In de tweede helft van 1982 werd de 2%-grens aanzienlijk overschreden. De ontwikkeling van het leegstandspercenla-
dat maandelijks leeg koml le slaan, kan hel aanlal woningen dal
maandelijks ophoudl leeg le zijn eenvoudig gevonden worden door
te lellen op de onlwikkeling van de lotale leegsland. De loename (of
af name) van de leegsland is immers per definilie gelijk aan hel saldo
van inslroom en uitstroom. Derhalve vinden we voor de uitslroom
van reeds eerder bewoonde woningen in de zes maanden 1 april en 1
oklober 1982: 6 X 17.500 + 97.300 — 105.200 – 97.100.
Analoog aan de instroomkans kan ook de uilslroomkans gedefinieerd worden : de kans dal een woning die aan hel begin van een
periode leeg slaal aan het einde ervan niet langer leeg is. Voor het
vaslslellen van de uilslroomkans is informatie nodig over de verde824
3) P. Rietveld, Vacancies and mobility on the housing market, Research Memorandum 1982—22, Economische Faculteit, Vrije Universiteit, Amsterdam, 1982, te verschijnen in Environment and Planning.
4) Duidelijk is dat bij de op deze wijze benaderde uitstroomkans geen rekening wordt gehouden met de woningen die aan het begin van een periode korter dan 1 maand leeg stonden en 6 maanden later mogelijk niet meer leeg
staan. De werkelijke uitstroomkans is dan ook wat groter dan de hier berekende.
5) Merk op dat volgens figuur 1 de instroomkans en uitstroomkans niet geheel onafhankelijk zijn voor woningen die reeds eerder bewoond waren.
Doorstroming binnen de regio heeft immers een gelijktijdig effect op de instroom (stroom 4) en de uitstroom (stroom 14).
ge is de resultante van veranderingen in de instroomkans en de uit-
Tabel 3. Leegstandspercentage, instroom- en uitstroornkans van
stroomkans. Deze kansen worden nu nader bezien.
reeds eerder bewoonde woningen, naar gemeentegrootteper 1 okto-
De instroomkans stijgt tussen 1966 en 1968, valt daarna even terug en stijgt vervolgens sterk tot 1974. De jaren 1974 en 1975 worden gekenmerkt door historisch hoge waarden. Daarna volgt een
sterke daling. De instroomkans bereikt haar dieptepunt in 1979 en
begint daarna weer te stijgen. De ontwikkeling van de instroomkans
hangt duidelijk samen met die van de woningnieuwbouw. Van 1972
ber!982
Leegstandspercentage
Instroomkans
per maand in %
Uitstroornkans
per 6 mnd. in %
Minder dan 5.000 . . . . . . . . . . . . .
1,89
1,90
31,8
20.000 tot 50.000 . . . . . . . . . . . .
1,67
3,13
49,7
Bevolkingsomvang gemeenten
tot 1974 was de woningbouwproduktie uitzonderlijk groot. Dit betekende uiteraard een stimulans voor doorstroming en leidde daar-
mee tot een hoge instroomkans. Het omgekeerde trad op ten tijde
van het dieptepunt van de bouwproduktie in 1979.
De uitstroornkans vertoont tussen 1970 en 1979 een dalende lijn
van ca.0,65 in 1970 tot ca.0,50 in 1979. De uitstroom van de wonin-
woningen langer dan 10 maanden leeg. In 1979 was dit cijfer geste-
kenmerkt door een relatief hoog leegstandspercentage dat ongeveer
even groot is als dat van gemeenten met 50.000 tot 100.000 inwoners. Overigens is het leegstandspercentage in de groep grootste gemeenten aanzienlijk groter dan dat in de andere gemeenten.
gen tot 33%. De stijging van de gemiddelde duur van de leegstand
kan een indicatie zijn dat de krapte op enkele segmenten van de wo-
De instroomkans hangt in positieve zin samen met de gemeentegrootte. De tabel toont dat de kans dat een woning leeg komt te
ningmarkt kleiner is geworden. Men dient evenwel te beseffen dat
staan meer dan 2,5 maal zo groot is in de grootste gemeenten dan in
de kleinste. De mobiliteit op de woningmarkt is in de grote steden
dus veel groter dan in de kleinere gemeenten. Diverse factoren kun-
gen uit het leegstandsblok is dus in de loop van de tijd aanzienlijk
vertraagd. Het verbaast dan ook niet dat de gemiddelde duur van de
leegstand een stijgende lijn vertoont. In 1970 stond 19% van de lege
de gemiddelde duur aanzienlijk kan varieren per woningtype 6), zo-
dat achter de verlenging van de gemiddelde leegstand ook een vergroting van de aandelen van woningen met lange duren kan schuil-
nen dit verschil verklaren. De grote steden worden gekenmerkt
door een groot aandeel van de huursector, een sector waarin de mobiliteit doorgaans hoger is 7). De gemiddelde woningbezetting is
laag in de grote steden, wat ook een mobiliteitsversterkende factor
gaan. Ook dient rekening te worden gehouden met de gevolgen van
renovatie voor de duur van woningleegstand.
Gezien het feit dat de doorstroming zowel deel uitmaakt van de
instroom als van de uitstroom van het leegstandsblok (zie de figuur)
zou men verwachten dat de instroomkans en uitstroornkans een
enigszins parallel verloop vertonen. Dit gaat zeker niet op voor de
is. Ook dient vermeld dat de grote steden een negatief migratiesaldo
kennen, wat een positieve invloed heeft op het aantal verhuisketens
en daarmee op de totale mobiliteit.
periode van 1970 tot 1974. De snelle stijging van het leegstandsper-
De uitstroornkans neemt sterk toe met de gemeentegrootte. De
centage wordt veroorzaakt doordat tegelijkertijd de instroomkans
duur van de leegstand is dus in kleine gemeenten langer dan die in
sterk toeneemt en de uitstroornkans daalt. In deze periode heeft de
entree van starters blijkbaar de groei van het aantal leeg gekomen
woningen niet kunnen bijbenen.
Het stabiele niveau van het leegstandspercentage na 1974 komt
grote gemeenten. Het valt op dat dit ook voor de gemeenten met
meer dan 100.000 inwoners geldt. Men zou verwachten dat in deze
steden de gemiddelde leegstandsduur betrekkelijk hoog zou zijn als
gevolg van renovatie, speculatie of kraakacties. Deze verwachting
voort uit het feit dat de instroomkans en uitstroornkans in die peri-
wordt niet bevestigd door de administratieve leegstandscijfers.
ode (i.t.t. de voorafgaande periode wel parallelle ontwikkelingen
vertoonden. We zien dus dat achter een stabiel leegstandspercentaProvinciale leegstandscijfers
ge structurele veranderingen kunnen schuilgaan. Tussen 1974 en
1979 daalde de mobiliteit op de woningmarkt met niet minder dan
ca. 25% terwijl het leegstandspercentage niet noemenswaard ver-
In tabel 4 hebben we voor enkele perioden het leegstandspercentage en de instroom- en uitstroornkans per provincie weergegeven.
Ook hier hebben we ons beperkt tot de leegstand van reeds eerder
bewoonde woningen.
Tabel 4 toont dat in alle provincies gedurende de periode van
1967 tot 1982 een stijging van het leegstandspercentage plaatsvond,
echter niet overal in dezelfde mate. De stijgingen in Noord- en ZuidHolland waren aanmerkelijk groter dan gemiddeld. Bij de meeste
andere provincies bleef de stijging achter ten opzichte van de natio-
anderde.
Leegstand en bevolkingsomvang
Naast een analyse van woningleegstand aan de hand van een tijdreeks is ook de analyse van dwarsdoorsneden van belang. Daarmee
kan immers een beeld worden verkregen van de verschillen tussen
regie’s of groepen van gemeenten. Eerst zullen we de leegstand bezien in relatie met de omvang van de betreffende gemeenten (zie
tabel 3).
6) J. Hartog, J. G. Veenbergen en A. van Beuzekom, De markt voor koopwoningeninNederland, 1976-1980, Vastgoed, nr. 55,1981,blz. 212-216.
Tabel 3 toont dat voor gemeenten met meer dan 10.000 inwoners
het leegstandspercentage toeneemt met toenemende gemeentegrootte. Gemeenten met minder dan 5.000 inwoners worden ge-
7) CBS, Sociale Maandstatistiek, Woningbehoeftenonderzoek 1977/78:
Analyse van Verhuizingen, 1982, biz. 71—94.
Tabel 4. Leegstandspercentage, instroom- en uitstroornkans van reeds eerder bewoonde woningen per provincie
Leegstandspercentage
Instroomkans per maand in %o
Uitstroornkans per 6 maanden
april 1967
Groningen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
oktober 1976
oktober 1982
april 1967
oktober 1976
oktober 1982
april 1967
oktober 1976
1,19
1.12
1,02
0,86
0,90
1,08
0,84
1,19
1,52
3,17
1,97
1,49
1,53
1,39
1,63
1,77
2,31
2,28
1,98
1,53
1,85
1,81
1,84
2,13
1,53
1,91
2,39
2,27
3,25
4,91
4,88
3,58
3,42
3,45
3,61
3,16
3,48
0,42
0,52
0,59
0,50
3,05
2,91
0,44
0,59
0,51
0,55
0,54
0,55
0,62
0,70
0,39
0,59
2,67
0,50
0,52
0,49
0,46
3,53
0,59
0,54
0,49
1,56
1,62
1,03
1,36
1,02
ESB 14-9-1983
2,76
1,32
0,91
2,13
3,19
2,72
1,41
1,61
1,82
2,12
2,34
1,72
2,72
3,28
3,45
4,21
3,68
3,00
2,59
2,35
3,47
2,12
2,95
2,88
3,59
4,44
0,57
0,53
0,60
0,55
0,41
0,56
oktober 1982
0,61
0,49
0,49
0,50
0,50
0,56
0,53
0,48
0,32
825
nale ontwikkeling. Dit geldt met name voor Drenthe en Noord-Bra-
bant. Voor 1982 kan globaal de volgende driedeling van provincies
worden gemaakt:
— provincies met een hoog leegstandspercentage: Groningen,
Noord-Holland, Zuid-Holland en Zealand;
— provincies met een gemiddeld leegstandspercentage: Friesland
en Overijssel;
— provincies met een laag leegstandspercentage: Drenthe, Gelderland, Utrecht, Noord-Brabant en Limburg.
Deze indeling leidt niet tot het schema van ,,de Randstad-versus
de rest” dat men doorgaans geneigd is te hanteren bij het onderscheiden van woningmarktgebieden. Voorts valt op dat de provin-
cies Noord- en Zuid-Holland, die gekenmerkt worden door hoge
huren en koopprijzen, niet (zoals men op grond van een simpel
vraag-aanbodmodel zou verwachten) aanleiding geven tot een lage
leegstand, maar juist tot een hoge.
De bovengenoemde provinciale leegstandsverschillen vertonen
een duidelijke overeenkomst met de provinciale verdeling van de
gemiddelde woningbezetting. Provincies met een hoog leegstandspercentage worden gekenmerkt door een gemiddelde woningbezetting die lager is dan het nationale gemiddelde. Het omgekeerde
geldt voor provincies met een laag leegstandspercentage 8). De
spreiding van de regionale leegstandspercentages is tussen 1967 en
1976 sterk toegenomen en daarna weer wat gezakt tot 1982. Dit
blijkt uit de waarden van de variatiecoefficient en de drie genoemde
jaren: 0,18 ,0,31 en 0,27.
De instroomkans is blijkens label 4 op nationaal niveau met ca.
50 % gestegen tussen 1967 en 1982. Opvallend hoge stijgingen
worden gevonden voor de provincies Groningen, Friesland en
Overijssel. Opvallend lage stijgingen deden zich voor in Utrecht en
Noord-Brabant. Voor 1982 komen we op de volgende indeling van
provincies:
— provincies met een hoge instroomkans: Groningen en ZuidHolland;
— provincies met een gemiddelde instroomkans: Friesland, Overijssel en Noord-Holland;
— provincies met een lage instroomkans: Drenthe, Gelderland,
Utrecht, Zeeland, Noord-Brabant en Limburg;
— provincies met een hoge uitstroomkans: Groningen, Utrecht en I
Noord-Holland;
— provincies met een gemiddelde uitstroomkans: Friesland, Dren-1
the, Overijssel, Gelderland, Zuid-Holland, Noord-Brabant en ;
Limburg;
— provincies met een lage uitstroomkans: Zeeland.
Een nadere vergelijking van dwarsdoorsneden van instroomkansen en uitstroomkansen leert dat beide kansen zeker niet altijd parallel behoeven te verlopen. In 1967 en 1982 vinden we een positieve correlatie (0,59 en 0,43), terwijl in 1976 een negatieve correlatie
optrad (-0,52). Dit betekent dat de gemeenschappelijke component van instroom en uitstroom (doorstroming) niet in alle gevallen
zorgt voor een parallel verloop van instroomkans en uitstroomkans 9)..
De spreiding in de uitstroomkansen is kleiner dan die in de instroomkansen of de leegstandspercentages. De variatiecoefficient
bedroeg op de drie genoemde tijdstippen van waarneming: 0,15,
0,11 en 0,14.
Conclusie
Het leegstandspercentage is de resultante van een groot aantal
factoren van uiteenlopende aard die instroom en uitstroom m.b.t.
het bestand van leegstaande woningen bepalen. Analyse van de cijfers levert op dat sinds 1975 het leegstandspercentage betrekkelijk
stabiel is gebleven, terwijl toch aanzienlijke verschuivingen optraden in de snelheid van de stromen op de woningmarkt. lets derge-
lijks gaat op voor de waargenomen leegstand naar gemeentegrootte.
Gemeenten met een omvang van minder dan 5.000 inwoners en gemeenten met 50.000 tot 100.000 inwoners hadden in 1982 een gemiddeld leegstandspercentage van ongeveer dezelfde grootte, terwijl de dynamiek op de betreffende markten sterk verschilde.
We concluderen dat het leegstandspercentage op zich slechts een
beperkt beeld biedt van de situatie op de woningmarkt. Voor een
juiste diagnose van de situatie dient het te worden gecomplementeerd met nadere gegevens van stromingskenmerken.
De hier gehanteerde data, die zijn ontleend aan de leegstandsstaGezien de samenhang tussen instroomkans en woningbouwproduktie die we hebben afgeleid uit de tijdreeks van label 2, ligt het
tistiek van het CBS, kennen duidelijke beperkingen. Uitsplitsingen
naar het soort verhuizenden (starters versus doorstromers) en naar
voor de hand om ook bij een dwarsdoorsnede dit verband te onder-
woningkenmerken ontbreken. Ook de betrouwbaarheid en validiteit van de gegevens laten in sommige opzichten te wensen over.
zoeken. Men zou immers verwachten dat regio’s met een relatief
grote woningbouwproduktie aanleiding geven tot een relatief grote
doorstroming en daarmee tot een grote instroomkans. Deze verwachting wordt niet door de cijfers bevestigd. Provincies met een re-
latief grote woningbouwproduktie worden doorgaans juist gekenmerkt door een kleine instroomkans (en omgekeerd).
Een verklaring hiervan kan worden gezocht in provinciale verschillen in aandelen van starters in verhuisstromen en voorts in interprovinciale migratic. Wat het laatste betreft valt inderdaad op dat
provincies met een lage instroomkans ook doorgaans worden
gekenmerkt door een positief migratiesaldo.Woningbouw in de ene
regio zou aldus via interregionale migratie leiden tot leegstand in de
andere regio.
Een andere factor die van belang is voor de instroomkans is het
aandeel van de huursector. Het is bekend dat de doorstroming vanuit de huursector doorgaans groter is dan die vanuit de koopsector.
Dit betekent dat men voor regio’s met een groot aandeel van de
huursector (Noord-Holland, Zuid-Holland en Groningen) een wat
grotere instroomkans mag verwachten dan elders. Het omgekeerde
geldt voor regio’s met een klein aandeel van de huursector (Zeeland
en Limburg).
Ten slotte merken we op dat de spreiding van provinciale instroomkansen in de loop van de tijd iets is afgenomen. De variatiecoefficient bedroeg in 1967, 1976 en 1982 respectievelijk: 0,21,
0,18 en 0,19.
Tabel 4 toont voor de uitstroomkans een dalcnde tendens op nationaal niveau. Dit betekent dat de gemiddelde duur van de leegstand in de loop van de tijd is gestegen. Niet alle provincies volgen
dit patroon. De uitstroomkans in Groningen steeg in de loop van de
tijd. Een opmerkelijke sterke daling trad op in Zuid-Holland.
Voor het jaar 1982 kunnen de provincies als volgt geclassificeerd
worden:
826
Daartegenover dienen ook de aantrekkelijke kanten van deze data
vermeld te worden. Ze zijn zeer gedetailleerd in ruimtelijk opzicht
(de gegevens zijn per gemeente beschikbaar). Bovendien worden ze
met een hoge frequentie verzameld (twee maal per jaar) en met een
korte vertraging gepubliceerd.
Door gebruik te maken van de informatie over de verdeling van
leegstandsduren kan de leegstandsstatistiek niet slechts benut wor-
den voor de analyse van het bestand van leegstaande woningen,
maar ook voor de analyse van de stromen van en naar dit bestand.
Deze statistiek vormt dan ook een nuttige aanvulling op de andere
bronnen voor woningmarktonderzoek. Overigens merken we op
dat de hier gehanteerde methode zeker voor verfijning en uitwer-
king vatbaar is 10).
P. Rietveld
8) Opgemerkt zij dat een dergelijk verband tussen de gemiddelde woningbezetting en het leegstandspercentage direct volgt wanneer men de verdeling
van het aantal personen per woning benadert m.b.v. een Poisson-verdeling.
9) Reeds eerder is aangegeven dat de gevolgde berekeningswijze van instroomkans en uitstroomkans tot onderschatting leidt. Voorts dient genoemd
dat de gevolgde berekeningswijze van de uitstroomkans tot ongewenste gevoeligheden voor seizoensfluctuaties en voor plotselinge schokken in de instroom kan leiden. In Rietveld, op. cit., wordt een berekeningsmethode ge-
presenteerd waarin met deze problemen rekening wordt gehouden. De methode is gebaseerd op een ,,cohort survivaT-benadering met heterogene
cohorten. Verondersteld is dat de uitstroomkansen binnen een cohort verdeeld zijn volgens de gamma-verdeling. Het is overigens niet zo dat de verfijningen tot structureel verschillende resultaten leiden.
10) Diverse uitwerkmgen van de in dit artikel gevolgde aanpak liggen voor de
hand. De leegstand en mobiliteit m.b.t. nieuwbouw verdienen verdere aandacht. Voorts kunnen lagere niveaus van ruimtelijke aggregatie in de analyse
worden betrokken (COROP-gebieden en gemeenten). Ook is het de moeite
waard om tot een grondiger verklaring van de resultaten te komen dan in dit
artikel is gebeurd.