RUIMTEVOLK Expeditie 2012: Nieuw eigenaarschap in de ruimtelijke ordening.
Evolutie van eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen
-
Upload
vuongtuong -
Category
Documents
-
view
215 -
download
0
Transcript of Evolutie van eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 1
Evolutie van eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen
Auteurs:
Kristof Heylen Sien Winters1
1 Met dank aan Bart Capeau van het HIVA voor de methodologische suggesties
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 2
Auteurs:
Kristof Heylen
Sien Winters
Datum:
28 juni 2010
Verantwoordelijke uitgever:
Steunpunt Ruimte en Wonen
Kasteelpark Arenberg 51 bus 2429 - 3001 Heverlee
Tel: +32 (0)16/32 13 36
Email: [email protected]
ISBN 000-00-000-0000-0
Dit rapport kwam tot stand met de steun van de Vlaamse Gemeenschap: Programma Steunpunten voor
Beleidsrelevant Onderzoek. In deze tekst komt de mening van de auteur naar voor en niet die van de
Vlaamse Gemeenschap. De Vlaamse Gemeenschap kan niet aansprakelijk gesteld worden voor het gebruik
dat kan worden gemaakt van de meegedeelde gegevens.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 4
Executive summary
Deze paper behandelt de evolutie van twee belangrijke woonindicatoren in Vlaanderen: het
eigenaarschap en het woningcomfort. Een cohortenbenadering werd gehanteerd, die de
mogelijkheid biedt om zowel de evolutie van de indicatoren doorheen de tijd te analyseren
als de evolutie over de levensloop voor verschillende geboortecohorten. Inzicht in de
verschillen tussen de verschillende cohorten laat toe om de toekomstige evolutie beter in te
schatten. We deden beroep op zowel een bivariate als multivariate analysemethode. Bij de
multivariate logische regressiemodellen waren het percentage eigenaars en het percentage
woningen met minstens middelmatig comfort de afhankelijke variabelen en de periode n, de
geboortecohorten en de leeftijdsklassen de verklarende variabelen. De geboortecohorten
werden afgebakend over een periode van 10 jaar. De verschillende meetmomenten in de
studie zijn 1975, 1985, 1995 en 2005. Voor deze perioden waren data voorhanden van
verschillende sociaal-wetenschappelijke surveys (SEP, PSBH en Woonsurvey).
Bij een cohortenbenadering kunnen zowel leeftijds- , periode- als cohorteneffecten
onderscheiden worden. Een leeftijdseffect houdt de gevolgen in van het proces van het
ouder worden. Een cohorteneffect verwijst daarentegen naar het effect van het behoren tot
een groep op basis van een bepaalde gebeurtenis. Een geboorte cohorte bestaat uit
personen die geboren zijn binnen eenzelfde periode (meestal tien jaar) en wordt ‘gevormd’
door een geheel van gemeenschappelijke ervaringen, wat hen onderscheidt van andere
geboortecohorten. Opeenvolgende cohorten verschillen van elkaar doordat ze in andere
levensfasen verkeren binnen eenzelfde historische context (of nog niet geboren zijn) of -
anders gesteld - eenzelfde levensfase doorlopen binnen een verschillende historische
context (Ryder, 1965). In onze studie is uiteraard vooral de woningmarktcontext relevant.
Naast leeftijds- en cohorteneffecten is het uiteraard ook mogelijk om periode -effecten te
onderscheiden. Deze verwijzen naar de effecten van een veranderende samenleving, zowel
in sociale, economische als culturele zin, tijdens een bepaalde tijdspanne. Onder meer de
invloed van de economische conjunctuur en maatschappelijke waarden va llen onder de
periode-effecten (Glenn, 2005).
Het aandeel eigenaars in Vlaanderen is toegenomen van 72,2% in 1995 naar 74,4% in
2005. Deze stijging kwam voornamelijk op rekening van de toename van het woningbezit in
de oudste leeftijdgroep (van 76 tot 85 jaar), wat we hebben kunnen identificeren als een
cohorteneffect. De generatie geboren in de jaren ’10 blijkt een groep te zijn waarvoor het
aandeel eigenaars steeds lager heeft gelegen dan voor jongere cohorten. Een verklaring
hiervoor is dat een groot deel van deze geboortecohorte starter op de woningmarkt was
tijdens de oorlogsjaren. De cohorten die erop volgden hebben kunnen starten op de
woningmarkt na 1945, in een stabielere periode waarin eigendomsverwerving van
overheidswege werd gestimuleerd. Tussen de cohorten van de jaren ’20, ’30, ’40 en ’50
troffen we geen noemenswaardige verschillen aan inzake evolutie van het aandeel
eigenaars.
Naast deze cohorteneffecten wees onze analyse ook op een duidelijk leeftijdseffect. Het
aandeel eigenaars zakt immers sterk na een leeftijd van 75 jaar (met ongeveer 10
procentpunt), zowel voor de cohorten geboren in de jaren ’10 als ’20. Opmerkelijk is dat we
deze trend niet terugvinden voor de cohorte ‘1900-1909’. De vraag is dan ook hoe dit
leeftijdseffect verder zal evolueren in de toekomst. Tot slot bleek er een duidelijk periode -
effect te bestaan. Tussen 1975 en 2005 bleken de omstandigheden om eigenaar te worden
algemeen beschouwd steeds gunstiger te worden. We denken hierbij aan de evolutie van de
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 5
rentevoet voor hypothecaire leningen, de woningprijzen, de renovatiekost, de huurprijzen of
de evolutie van de inkomens. Onze analyse laat echter niet toe om de juiste oorzaak
hiervoor aan te duiden.
Tot slot werd een prognose uitgevoerd voor het aandeel eigenaars in 2015. Hierbij werd
vertrokken van de resultaten van de regressieanalyse. De leeftijds- en cohorteneffecten
werden constant geacht, terwijl er drie scenario’s werden gehanteerd voor de periode-
effecten. De conclusie van deze simulatie is dat – gegeven de aannames – het aandeel
eigenaars in Vlaanderen tussen 2005 en 2015 niet of slechts weinig zal stijgen, zelfs niet
onder het meest optimistische scenario. De stijging van het woningbezit tussen 1995 en
2005 was voornamelijk het gevolg van het verdwijnen uit de statistieken van een cohorte
met een laag aandeel eigenaars, namelijk de groep geboren tussen 1910 en 1919.
Een status quo op vlak van beleidsinspanningen inzake eigendomsverwerving zal – ceteris
paribus – vermoedelijk onvoldoende zijn om het aandeel eigenaars in Vlaanderen te doen
stijgen in de nabije toekomst. Andere recente studies van het Steunpunt Ruimte en Wonen
maken duidelijk dat de stap naar een eigen woning moeilijker wordt gezet door lagere
inkomens, maar ook door lager opgeleiden ongeacht het inkomensniveau (Heylen et al,
2007; Heylen & Winters, 2008). Bijkomende beleidsinspanningen voor deze groepen kunnen
ervoor zorgen dat het algemene aandeel eigenaars nog toeneemt in de toekomst. Wat de
lagere inkomens betreft, blijkt een gebrek aan eigen vermogen vaak een probleem om te
kunnen genieten van de bestaande steunmaatregelen zoals sociale leningen. Om hieraan
tegemoet te komen stelden Doms et al (2001) voor om een startpremie toe te kennen voor
de betaling van notaris- en dossierkosten. Ook een goed informatiebeleid op vlak van
ondersteuningsmaatregelen (sociale leningen) – gericht op de groep lager opgeleiden – kan
bijdragen tot een toename van het percentage eigenaars in Vlaanderen.
Het algemene comfortniveau van de Vlaamse woningen is duidelijk toegenomen in de
periode 1985-2005, wat tot uiting komt in het dalende aandeel woningen dat niet aan de
criteria voor ‘middelmatig comfort’ voldoet. Woningen met middelmatig comfort zijn
minstens uitgerust met WC, bad of douche en centrale verwarming. Er speelt een sterk
periode-effect, zoals blijkt uit de regressieanalyse. De toename van het comfort is
voornamelijk te danken aan de nieuwbouwactiv iteit en de renovatie van koopwoningen.
Ongeveer de helft van de gekochte woningen wordt immers grondig gerenoveerd. De
jongste tien jaar schommelt het aantal verkochte woningen tussen 80.000 en 86.000, wat
dus een renovatieactiviteit inhoudt van ongeveer 40.000 per jaar. Daarnaast worden er
tijdens het jongste decennium jaarlijks tussen 25.000 en 38.000 wooneenheden
bijgebouwd. Ook de sociale woningbouw mag hier niet uit het oog worden verloren. In de
periode 1998-2007 werden gemiddeld ongeveer 7.000 woningen per jaar gerenoveerd. Het
gaat echter niet steeds over zware renovaties. Bovendien hanteren SHM ’s verschillende
definities voor de begrippen ‘renovatie’ en ‘onderhoud’. Renovaties die gespreid worden in
de tijd, komen ook nog eens meerdere keren voor in de telling (Winters & De Decker,
2009).
Gerelateerd aan dit periode-effect speelt er een uitgesproken cohorteneffect. De cohorten
van de jaren ’00, ’10, ’20, ’30 en ’40 die startten op de woningmarkt in een periode van
algemeen mindere woningkwaliteit ha len deze ‘achterstand’ achteraf niet meer in. Er is over
de verschillende levensfasen heen nog een stijging van het aandeel gezinnen met
voldoende wooncomfort (leeftijdseffect), maar die toename geldt ongeveer even sterk voor
elke cohorte. Voor de generaties geboren in de jaren ‘50 en ‘60 is er een lichte terugval van
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 6
de kans op middelmatig wooncomfort. Dit wordt vermoedelijk verklaard doordat een
aanzienlijk deel van deze gezinnen startten op de woningmarkt tijdens de crisis van de
jaren ’80. De generaties (uit de jaren ’70 en ’80) die konden starten op de woningmarkt na
de crisis scoren vervolgens ook beter op het comfortniveau dan de cohorten geboren in de
jaren ’50 en ’60.
Wat de leeftijd betreft stellen we een duidelijk stijgend effect vast tussen de jongste
groepen. Jongere gezinnen zitten vaak nog in een overgangssituatie op de woningmarkt,
waarin het comfortniveau te wensen overlaat. Voor een groot deel van deze groep zal er
zich door renovatie of de overstap naar een comfortabele koopwoning zich een positieve
transitie voltrekken. Het comfortniveau neemt sterk toe tot een leeftijd van 46 jaar, waarna
er nog slechts een lichte stijging plaatsvindt. Uit onderzoek blijkt dat oudere koppels of
alleenstaanden minder renoveren, omdat ze niet over voldoende middelen beschikken of
opzien tegen een grondige renovatie (Meulemans & Willemé, 1999; Maes et al, 1998).
In de nabije toekomst is de verwachting dat het algemene comfortniveau zal blijven stijgen,
ook zonder bijkomende beleidsinspanningen. Het aandeel met voldoende wooncomfort ligt
immers aanzienlijk hoger voor de jongere cohorten. De uitdaging zal echter zijn om het
kwaliteitsniveau van de hele Vlaamse woningmarkt op een voldoende hoog niveau te
brengen. Een belangrijke vaststelling voor het beleid is dat er voor de jongste cohorten een
plafond lijkt te bestaan van ongeveer 85% middelmatig wooncomfort. Er is dus ook onder
de jongere generaties een groep van ongeveer 15% waarvan de woning niet is uitgerust
met WC, bad of centrale verwarming. Dit houdt in dat ook in de nabije toekomst er een
zekere ‘harde kern’ van woningen van mindere kwaliteit in gebruik blijft op zowel de huur-
als de eigendomsmarkt, die bij verandering van eigenaar of huurder niet aangepast wordt
aan het hedendaags gangbare comfortniveau. Het beleid dient voor deze groep woningen
gerichte instrumenten in het leven te roepen. Noch op federaal, noch op Vlaams niveau zijn
er tot op heden voldoende sterke repressieve of stimulerende maatregelen uitgevaardigd op
vlak van woningvernieuwing om deze groep woningen en huishoudens gericht te benaderen
(Winters & De Decker, 2009).
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 7
1 Inleiding
In deze paper wordt de evolutie van twee belangrijke woonindicatoren in Vlaanderen
uitgebreid in kaart gebracht: het eigendomsstatuut en het woningcomfort. We doen dit aan
de hand van een cohortenbenadering, die ons de meerwaarde biedt om zowel de evolutie
van de indicatoren doorheen de tijd te analyseren als over de levensloop voor verschillende
geboortecohorten. Inzicht in de verschillen tussen de verschillende cohorten maakt het
mogelijk om de toekomstige evolutie beter in te schatten (Myers, 1999).
Het aandeel Vlaamse huishoudens dat zijn eigen woning bezit is de jongste decennia
constant gestegen. In 2005 bedraagt het percentage eigenaars reeds 74,4%, wat in
Europees perspectief vrij hoog is. In landen als Nederland en Duitsland ligt dit aandeel
lager dan 60%; in Spanje daarentegen loopt het aandeel op tot 83% (Winters et al, 2007;
Heylen et al, 2007). De beleidsnadruk op eigendomsverwerving bestaat in België reeds
sinds het begin van het huisvestingsbeleid (Goossens, 1997). Maar ook bij de gezinnen zelf
bestaat er een grote wens om eigenaar te worden. Zo leert de recente Woonsurvey dat de
helft van de Vlaamse huurders op termijn eigenaar wil worden. Voor 37% van de eigenaars
bleek ‘de wens om eigenaar te worden’ zelfs de belangrijkste reden om uit de vorige woning
te verhuizen (Heylen et al, 2007).
Het comfortniveau van de Vlaamse woningen is net als de uitwendige bouwfysische kwaliteit
sterk gestegen tijdens de jongste decennia. Hiervoor worden drie verklarende factoren naar
voor geschoven. Ten eerste worden ongeveer de helft van de gekochte woningen
gerenoveerd, wat neerkomt op ongeveer 40.000 per jaar. Daarnaast zijn er de
nieuwbouwwoningen, waarvan het comfortniveau en fysische kwaliteit hoger liggen dan
gemiddeld. Het laatste decennium schommelt het aantal nieuwe wooneenheden tussen
25.000 en 38.000. Ten derde zorgt ook het toegenomen aantal sociale wooneenheden voor
een verbetering van het woningpatrimonium (Winters & De Decker, 2009). In deze studie
focussen we op het comfortniveau en blijft de evolutie van de bouwfysische kwaliteit of de
fysische staat van de woning buiten beeld. Voor deze laatste twee indicatoren missen we
immers de data om een cohortanalyse uit te voeren. Wel blijkt uit recent onderzoek dat het
comfortniveau een vrij goede indicatie is voor de bouwtechnische kwaliteit en de fysische
staat van de woning. Voor de bouwtechnische kwaliteit bedraagt de correlatiecoëfficiënt
met het comfortniveau 0,281; voor de fysische staat is deze correlatie 0,240. Beide
coëfficiënten blijken sterk significant (Le Roy & Vandekerckhove, 2007).
In deze studie analyseren we de evolutie van het aandeel eigenaars in Vlaanderen van 1975
tot 2005, terwijl we – omwille van databeperkingen – voor de evolutie van het
comfortniveau de periode 1985-2005 in acht nemen. De aandacht wordt niet alleen
gevestigd op de evolutie van de woonindicatoren doorheen de tijd, maar ook op de
evoluties per geboortecohorte en over de levensloop. Tot slot wordt er op basis van de
cohortenevoluties van het woningbezit en op basis van demografische voorspellingen een
prognose uitgewerkt voor het aandeel eigenaars en het comfortniveau in de nabije
toekomst.
Het opzet van deze studie is beschrijvend. Bij opvallende evoluties van het aandeel
eigenaars voor een bepaalde groep geven we een aanzet tot mogelijke verklaringen. De
gehanteerde methode laat echter niet toe om verklaringen te toetsen. Hiervoor is nader
onderzoek vereist. De data voor de studie zijn afkomstig uit het Socio-Economisch Panel
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 8
(SEP 1976 en 1985)2, de Panel Studie van Belgische Huishoudens (PSBH, 1995) - beiden
uitgevoerd door de Universiteit van Antwerpen - en de Woonsurvey 2005 van het
Kenniscentrum voor Duurzaam Woonbeleid. Voor de analyse van het eigendomsstatuut
doen we beroep op deze vier golven, terwijl we - omwille van het ontbreken van de nodige
comfortvariabelen - de golf van 1975 moeten laten vallen bij de comfortanalyse.
2 In deze studie zullen we de SEP data van 1976 gebruiken als ‘proxy’ voor data uit 1975.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 9
2 Evolutie eigenaarschap en comfortniveau in Vlaanderen
Onderstaande figuur verduidelijkt dat het aandeel eigenaars in Vlaanderen een continue
stijging heeft gekend sinds 1975. In 1975 was twee derde van de Vlaamse gezinnen
eigenaar van hun woning; in 2005 is dit reeds 74,4%. Tussen 1975 en 1985 wa s de
toename het kleinst (1,4 procentpunt), terwijl de sterkste stijging plaatsvond tussen 1985
en 1995 (4,8 procentpunt). Tussen 1995 en 2005 is het aandeel eigenaars nog gestegen
van 72,2% naar 74,4%.
60
62
64
66
68
70
72
74
76
1975 1985 1995 2005
Jaartal
% e
igen
aars
Figuur 1: Aandeel e igenaars, naar jaarta l, Vlaams Gewest
Bronnen: SEP (1975 en 1985), PSBH (1995) en Woonsurvey (2005)
Figuur 2 laat de evolutie zien van het percentage woningbezit voor verschillende
leeftijdsgroepen (leeftijd referentiepersoon van het huishouden). Voor elk jaartal stellen we
vast dat het percentage eigenaars het laagst ligt voor de jongste leeftijdsgroep (16 -25 jaar)
en het tweede laagst voor de groep van 26-35 jaar. Ook bestaat er sinds 1985 een terugval
van het aandeel eigenaars voor de oudste leeftijdsklasse (76-85 jaar).
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 10
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1975 1985 1995 2005
Jaartal
% e
igen
aars
16-25 jaar
26-35
36-45
46-55
56-65
66-75
76-85
Figuur 2: Aandeel e igenaars volgens leeft i jdsklasse, naar jaartal , V laams Gewest
Bronnen: SEP (1975 en 1985), PSBH (1995) en Woonsurvey (2005)
We zien verder dat het aandeel eigenaars in de jongste leeftijdsklasse (16-25 jaar) duidelijk
is toegenomen tussen 1985 en 2005, van 17% naar 28%. De stijging was hier het sterkst
tussen 1985 en 1995. De jongste tien jaar was de stijging het grootst binnen de
leeftijdsgroep ’76-85 jaar’. Voor de groep van 26 tot 35 jaar stellen we een lichte daling
vast tussen 1995 en 2005, terwijl de overige leeftijdsgroepen ongeveer een status quo
kennen in deze periode. De algemene toename van het aandeel eigenaars tussen 1995 en
2005 komt dus voornamelijk op rekening van de oudste leeftijdscategorie. De vraag is
echter in welke mate de vastgestelde evoluties leeftijdseigen zijn, dan wel gerelateerd zijn
aan bepaalde cohorten.
Wat de evolutie van het comfortniveau betreft hanteren we een indicator die in Vlaanderen
reeds enkele decennia wordt toegepast. Hij bevat drie categorieën: klein , middelmatig en
groot comfort. Klein comfort houdt in dat de woning beschikt over stromend water, een wc
en een bad of douche. Woningen met klein comfort en centrale verwarming krijgen het
label ‘middelmatig comfort’. Wanneer er naast deze uitrusting ook een keuken van minstens
4m2 en een telefoonaansluiting aanwezig is en het gezin een auto heeft, wordt voldaan aan
de voorwaarden voor ‘groot comfort’. Deze indicator is verouderd, aangezien een
telefoonaansluiting vaak vervangen is door een GSM-abonnement en bepaalde
comfortvereisten ingeburgerd geraakten. Daarom werkten Vanneste et al (2005) een nieuwe
indicator uit. We beschikken echter niet over voldoende data om deze nieuwe indicator te
gebruiken voor een cohortenbenadering.
Figuur 3 geeft de evolutie van het comfortniveau weer van de Vlaamse woningen op basis
van survey-onderzoek. Omwille van databeperkingen en het hoger aangehaalde inhoudelijke
argument laten we het onderscheid tussen groot en middelmatig comfort vallen. De nieuwe
categorie noemen we bijgevolg ‘minstens middelmatig comfort’. De figuur toont een
gelijkaardig beeld als de populatiegegevens uit de Volks- en Woningtellingen en de Socio-
economische enquête (zie Appendix) en bevestigt de sterke positieve evolutie sinds de jaren
‘80. Figuur 4 maakt duidelijk dat de verbetering van het comfortniveau niet alleen geldt
voor de woningen van eigenaars maar voor de huurwoningen. Bovendien blijkt dat de kloof
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 11
tussen huurders en eigenaars verkleind is doorheen de jaren. De trend is dus positief maar
we mogen niet uit het oog verliezen dat anno 2005 ongeveer één woning op vijf nog steeds
niet voldoet aan de criteria voor ‘middelmatig comfort’.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1985 SEP 1995 PSBH 2005 WS
Middelmatig of groot comfort
Klein comfort
Geen klein comfort
Figuur 3: Comfortniveau van de V laamse Woningen, naar jaartal , V laams Gewest
Bronnen: SEP (1985), PSBH (1995) en Woonsurvey (2005)
Figuur 4: Comfortniveau van de V laamse Woningen, naar jaartal en
eigendomsstatuut , Vlaams Gewest
Bronnen: SEP (1985), PSBH (1995) en Woonsurvey (2005)
Onderstaande figuur geeft de evolutie weer van het aandeel woningen met minstens
middelmatig comfort volgens leeftijdsklassen. We stellen vast dat voor de oudste
leeftijdsgroep (76-85 jaar) dit aandeel het laagst ligt, zowel in 1985 als in 2005. Opvallend
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1985
SEP
1995
PSBH
2005
WS
1985
SEP
1995
PSBH
2005
WS
Eigenaar Huurder
Middelmatig of groot comfort
Klein comfort
Geen klein comfort
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 12
is verder het relatief lage percentage voor de jongste leefti jdsgroep. Er bestaat een
duidelijk positieve trend voor alle leeftijdscategorieën, terwijl de stijging het meest
uitgesproken is voor de groepen die in 1985 het slechtst scoorden. De verschillen tussen
leeftijdsgroepen zijn dus in 2005 minder groot dan 20 jaar tevoren, wat het gevolg is van
de algemene kwaliteitsverbetering. In welke mate deze evolutie toe te schrijven is aan
evoluties over de levensloop of eerder eigen zijn aan de geboortecohorten komt verder aan
bod.
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
1985 1995 2005
% M
idd
elm
ati
g c
om
fort
aan
wezig
16-25 jaar
26-35
36-45
46-55
56-65
66-75
76-85
Figuur 5: Comfortniveau van de V laamse Woningen, naar jaartal en
eigendomsstatuut, Vlaams Gewest
Bronnen: SEP (1985), PSBH (1995) en Woonsurvey (2005)
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 13
3 Methodologie
De bedoeling van deze studie is om de evolutie van het woningbezit en het comfortniveau
in Vlaanderen te analyseren a.d.h.v een cohortenbenadering. Deze evoluties zijn immers
niet alleen het gevolg van leeftijdseffecten, maar ook van cohorten- en periode-effecten. De
leeftijdsgroepen die in bovenstaande figuren aan bod kwamen zijn samengesteld door
meerdere cohorten, die elk hun specifieke geschiedenis kennen (Glenn, 2005).
Een ‘leeftijdseffect’ houdt de gevolgen in van het proces van het ‘ouder worden’. De
toename van het aandeel eigenaars tussen de leeftijdgroepen is bijvoorbeeld in grote mate
een leeftijdseffect. Door een groei van de financiële middelen en het bereiken van een
zekere levensfase (partner, werk) beslissen mensen om de ouderlijke woonst te verlaten en
eventueel de stap naar een eigen woning te zetten (Vandorpe et al, 2007).
Een ‘cohorteneffect’ verwijst daarentegen naar het effect van het behoren tot een groep op
basis van een bepaalde gebeurtenis. Deze gebeurtenis is in cohortenstudies doorgaans de
geboorte. Een geboortecohorte bestaat uit personen die geboren zijn binnen eenzelfde
periode (meestal tien jaar) en wordt ‘gevormd’ door een geheel van gemeenschappelijke
ervaringen, wat hen onderscheidt van andere geboortecohorten. Opeenvolgende cohorten
verschillen van elkaar doordat ze in andere levensfasen verkeren binnen eenzelfde
historische context (of nog niet geboren zijn) of - anders gesteld - eenzelfde levensfase
doorlopen binnen een verschillende historische context (Ryder, 1965). In onze studie is
uiteraard vooral de woningmarktcontext relevant. Het maakt bijvoorbeeld een groot verschil
uit om op de woningmarkt te starten tijdens een periode waarin eigenwoningbezit sterk
wordt gesubsidieerd of waarin de algemene woningkwaliteit eerder laag is . Ook worden de
mogelijkheden en preferenties van starters op de woningmarkt beïnvloedt door
veranderingen in de hypotheekrente en de evolutie van de woning- en huurprijzen (Myers,
1999). De mogelijkheden van ouderen worden dan weer bepaald door het aanbod van
aangepaste woningen. Geboortecohorten verschillen verder van elkaar door verschillen in
opvoeding en opleiding en door een verschillende ‘peer group’ socialisatie (Ryder, 1965).
Naast leeftijds- en cohorteneffecten is het uiteraard ook mogelijk om periode-effecten te
onderscheiden. Deze verwijzen naar de effecten van een veranderende samenleving, zowel
in sociale, economische als culturele zin, tijdens een bepaalde tijdspanne. Onder meer de
invloed van de economische conjunctuur en maatschappelijke waarden vallen onder de
periode-effecten. Het zijn veranderingen die gelden voor alle leeftijdsgroepen en cohorten
(Glenn, 2005).
Het doel van deze studie is om een zicht te krijgen op het samenspel van deze drie
effecten. Om de logica van de cohorteneffecten inzichtelijk te maken, is het in eerste
instantie nuttig om gebruik te maken van een ‘standaard cohort tabel’. Dit is een kruistabel
- samengesteld door cross-sectionele data – die de relatie tussen leeftijd en de afhankelijke
variabele weergeeft en waarbij de leeftijdsintervallen even groot zijn als de intervallen
tussen de meetperiodes. Het grote voordeel van deze methode is dat elke diagonaal uit de
kruistabel de evolutie weergeeft van de afhankelijke variabele voor een bepaalde
geboortecohorte (Glenn, 2005). In volgend hoofdstuk komt eerst de analyse van het
aandeel eigenaars aan bod, gevolgd door een analyse van het comfortniveau.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 14
Na de bivariate analyses met de standaard cohort tabellen en bijhorende figuren voeren we
een multivariabele analyse uit voor zowel de evolutie van het eigenaarschap als van het
comfortniveau. Deze techniek laten ons toe om de effecten die we visueel detecteren in de
bivariate analyses statistisch te verifiëren. Een multivariabele regressieanalyse met periode,
leeftijd en geboortecohorte als verklarende variabelen leert ons in welke mate deze
variabelen bijdragen tot het verklaren van de afhankelijke variabele (woningbezit en
woningcomfort). Daarnaast brengen we ook de ‘predicted probabilities’ of de voorspelde
kansen in kaart voor elke combinatie van de verschillende variabelen (periode, cohorte en
leeftijdsgroep), op basis van de geschatte coëfficiënten. Met deze cijfers kan eenzelfde
figuur geconstrueerd worden als figuren 6 en 7. Maar deze keer met percentages op basis
van een geschat model i.p.v. de geobserveerde percentages uit de steekproeven. Één
voordeel van deze benadering is dat ze minder gevoelig is voor de bias die kan voorkomen
uit kleine steekproeven. De aantallen voor de oudere leeftijdgroepen schommelen
bijvoorbeeld rond 50, wat te weinig is om nauwkeurige resultaten te verkrijgen wanneer
louter de steekproefpercentages worden gebruikt. Het geschatte model corrigeert ook beter
voor individuele variaties, waardoor de tendensen minder sprongen kennen en meer worden
‘uitgevlakt’.
Een gekende problematiek bij cohortenanalyses is dat leeftijds - , cohorten- en periode-
effecten moeilijk van elkaar te onderscheiden zijn in een regressiemodel. Elk van deze
variabelen is immers een lineaire combinatie van de twee andere variabelen, wat ervoor
zorgt dat er mogelijk een vertekening optreedt bij de schatting van de parameters (Glenn,
2005; Mason & Fienberg, 1985). Het weglaten van één van de drie variabelen uit de analyse
wordt in de literatuur voorgesteld als een bevredigende oplossing voor het zogeheten
‘identificatieprobleem ’ (Mason & Wolfinger, 2001). Een andere mogelijkheid is om een
bijkomende restrictie aan het model toe te voegen, door het effect van twee op elkaar
volgende categorieën aan elkaar gelijk te stellen. Dit kan men enkel toepassen als er
redelijke gronden zijn om aan te nemen dat het effect van de twee betreffende categorieën
aan elkaar gelijk zou zijn. Het kan gaan om het effect van twee opeenvolgende cohorten,
perioden of leeftijdsgroepen. In onze analyses kiezen we ervoor om de effecten van twee
opeenvolgende leeftijdscategorieën aan elkaar gelijk te stellen. Hierop komen we verder
nog terug (Mason & Fienberg, 1985).
In een laatste deel maken we tenslotte een prognose van het eigenaarschap en
woningcomfort in Vlaanderen anno 2015, op basis van de resultaten van de logistische
regressiemodellen. De geschatte coëfficiënten worden aangewend om per cohorte en
leeftijdgroep een voorspelling te maken van het aandeel eigenaars of het aandeel gezinnen
met voldoende woningcomfort in 2015. We kozen ervoor om verschillende scenario’s uit te
werken voor het tijdseffect. Verder werden de bevolkingsvooruitzichten van de FOD
Economie gebruikt om het totaalpercentage te berekenen voor 2015. De relatieve omvang
van de leeftijdsgroepen zal in 2015 immers sterk verschillen van de situatie in 2005.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 15
4 Cohortbenadering: evolutie 1975-2005
4.1 Bivariate analyse
4.1.1 Eigenaarschap
In eerste instantie werd de standaard cohort tabel opgesteld voor de evolutie van het
aandeel eigenaars in Vlaanderen tussen 1975 en 2005 (tabel 1). Elke cohorte wordt
weergegeven met een andere kleur. Figuur 6 geeft de evolutie van het aandeel eigenaars
weer per leeftijdsgroep voor elke geboortecohorte. Deze weergave maakt het gemakkelijk
om cohorteneffecten visueel te detecteren.
Een eerste duidelijke vaststelling is dat het percentage eigenaars voor de cohorte ‘1920-
1929’ meer dan 6 procentpunt hoger ligt in de leeftijdsklassen ’56 -65 jaar’, ’66-75 jaar’ en
’76-85 jaar’ dan voor de vorige cohorte (1910-1919). Hier bestaat dus een duidelijk
cohorteneffect, dat visueel scherp tot uiting komt in figuur 6. De toename van het aandeel
eigenaars voor de oudste leeftijdsklasse (76-85 jaar) tussen 1995 en 2005 wordt bijgevolg
grotendeels verklaard door het feit dat de cohorte die in 2005 tussen 76 en 85 jaar is, al
decennialang relatief meer eigenaars telde dan de cohorte die tien jaar ouder is. Het
leeftijdseffect na 75 jaar is voor beide cohorten immers ongeveer even groot. De overgang
naar de leeftijdsfase ‘76-85 jaar’ ging zowel voor de cohorte uit de jaren ‘10 als de jaren ’20
gepaard met een daling van het aandeel eigenaars met ongeveer 10 procentpunt. Het feit
dat de cohorte uit de jaren ’10 in 2005 uit de statistieken verdwijnt (sterfte), is ook de
voornaamste oorzaak van de stijging van het algemene aandeel eigenaars tussen 1995 en
2005 (van 72,2% naar 74,4%).
Een mogelijke verklaring voor het opmerkelijke verschil in aandeel eigenaars tussen
cohorten ‘1910-1919’ en ‘1920-1929’ is dat een groot deel van eerstgenoemde cohorte
starter was op de woningmarkt tijdens de tweede wereldoorlog. De oudsten van cohorte
‘1920-1929’ waren daarentegen reeds 25 jaar in 1945. Deze cohorte is bijgevolg kunnen
starten op de woningmarkt onder gunstigere omstandigheden. In de naoorlogse jaren
werden daarenboven enkele subsidiestelsels in het leven geroepen met de bedoeling
eigendomsverwerving te vergemakkelijken. De overheid stelde in de naoorlogse jaren
immers vast dat gezinnen moeilijk een passende huurwoning konden verwerven.
Eigendomsverwerving zou de gezinnen naast een zekerheid ook een bevredigende
ontplooiing bezorgen. De wederopbouw na WO II vond in België voornamelijk plaats via
private woningbouw, waar andere Europese landen (vb. Nederland) kozen voor massale
sociale woningbouw (Deschamps, 1997).
We zien verder dat het aandeel eigenaars voor cohorte ‘1900 -1909’ duidelijk lager ligt
binnen de leeftijdsgroep ’66-75 jaar’ dan voor de jongere cohorten. Vermoedelijk scoorde
deze cohorte ook slechter wat het aandeel eigenaars betreft op jongere leeftijd. Om dit te
achterhalen dienen we echter data te hebben voor 1965.
Waar de cohorte van de jaren ’20 duidelijk beter presteert inzake woningbezit dan de
cohorte van de jaren ’10, bestaat er amper een verschil tussen eerstgenoemde en de
cohorten van de jaren ’30, ’40 en ‘50. Tussen een leeftijd van 56 en 75 jaar schommelt het
percentage eigenaars voor al deze cohorten tussen 77% en 80%. Tussen 36 en 55 jaar
scoren de generaties van de jaren ’50 en ’60 wel nog een aantal procentpunten beter op
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 16
woningbezit dan de oudere cohorten. De grens van 80% eigenaars wordt dus sneller bereikt
onder de jongste cohorten, maar blijkt ook voor deze groepen een ‘plafond’ te zijn.
Een andere vaststelling is dat de daling van het aandeel eigenaars na een leeftijd van 75
jaar voorkomt bij de cohorten geboren in de jaren ’10 en ’20, maar nog niet bij de cohorte
‘1900-1909’. Het aandeel eigenaars blijft hier ongeveer 64%. Het genoemde leeftijdseffect
bestaat dus pas vanaf de periode ’85-’95. Figuur 6 laat deze evolutie mooi zien. De vraag is
hoe dit effect zal evolueren in de toekomst.
Tot slot zien we dat het percentage woningbezit onder de jongste gezinnen (16-25 jaar)
duidelijk is toegenomen voor de twee jongste geboortecohorten. De cohorte van de jaren
‘70 verliest zijn voorsprong echter op de cohorte van de jaren ’60 in de leeftijdsperiode ’26 -
35’ jaar.
Tabel 1: Aandeel e igenaars volgens leeft i jdsklasse, naar jaartal , V laams Gewest,
cross-sect ie percentages, gewogen
Leeftijd: 1975
SEP
1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
16-25 22,2 17,1 27,9 28,3
26-35 58,2 51,7 66,6 56,7
36-45 73,9 74,6 77,5 78,9
46-55 75,8 77,0 83,1 79,8
56-65 71,0 78,1 74,7 80,4
66-75 63,9 73,6 79,2 79,8
76-85 64,8 63,7 60,2 70,6
86-95 63,3 64,8 52,0 64,1
Totaal 66,0 67,4 72,2 74,4
Geboortecohorten: 1880-1889; 1890-1899; 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-1959; 1960-
1969; 1970-1979; 1980-1989
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 17
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85
Leeftijd
% e
igen
aars
1890-1899
1900-1909
1910-1919
1920-1929
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960- 1969
1970-1979
1980-1989
Figuur 6: Aandeel e igenaars volgens leeft i jdsklasse, naar geboortecohorte, Vlaams
Gewest , per iode 1975-2005
4.1.2 Woningcomfort
Tabel 2 is de standaard cohort tabel voor de evolutie van het aandeel huishoudens met een
woning die minstens voldoet aan de criteria van middelmatig comfort in de periode 1985 -
2005. Bijhorende figuur 7 geeft de evolutie duidelijk weer voor de verschillende
geboortecohorten. In de eerste plaats stellen we een cohorteneffect vast. We merken
namelijk een duidelijke positieve evolutie tussen de cohorten uit de jaren ’10 tot ’40. Voor
elke cohorte gaat het aandeel woningen met middelmatig comfort met een aantal
procentpunten vooruit. Voor de daarop volgende cohorten uit de jaren ’50 en ’60 is de
positieve trend gestopt en blijkt er een ‘plafond ’ te zijn van ongeveer 81%. Voor de twee
jongste cohorten (jaren ’70 en ’80) daarentegen ligt het aandeel met minstens middelmatig
comfort al hoog op jonge leeftijd.
Een verklaring voor de stijgende trend tussen de cohorten uit de jaren ’10, ’20, ’30 en ’40
ligt deels bij het toegenomen comfortniveau bij nieuwbouw en renovatie in de periode
1985-2005 en deels bij het feit dat het comfortniveau over de leeftijd (na 45 jaar) niet
sterker toeneemt voor de oudere cohorten - met een lager comfortniveau – dan voor de
jongere cohorten. De ‘achterstand’ van de oudere cohorten wordt dus niet ingehaald. Indien
een groter deel van een cohorte kan starten op de woningmarkt met middelmatig
wooncomfort, blijkt dit effect dus verder door te werken in latere periodes. Uit onderzoek
blijkt ook dat oudere eigenaars minder renoveren dan jongere (Meulemans & Wilemé,
1999). De stagnatie van de positieve trend voor de cohorten uit de jaren ’50 en ’60 heeft
vermoedelijk te maken met het feit dat deze generaties op de woningmarkt zijn gestart
tijdens de economische crisis van de jaren ’80. Voor de cohorten die op de woningmarkt
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 18
startten na de crisis – de generaties geboren in de jaren ’70 en ’80 – is er terug een
positieve tendens.
Verder wijst figuur 7 ook op een duidelijk positief effect van leeftijd op het comfortniveau
tot ongeveer 45 jaar. De stijging van het comfortniveau na 45 jaar blijkt vrij beperkt, met
uitzondering van de cohorte uit de jaren ’10. Voor starters op de woningmarkt is geweten
dat de eerste woning dikwijls een overgangswoning is (Heylen & Winters, 2008b). Deze
voldoet in vele gevallen mogelijk niet aan de criteria van middelmatig comfort. De
definitieve woning zal hieraan vervolgens meestal wel voldoen. Daarnaast is er ook een
groep die na aankoop van een woning de renovatiewerken spreidt over een aantal jaren,
waardoor het comfortniveau in het begin te kort kan schieten (Heylen et al, 2007).
Tabel 2: Aandeel gez innen in woning waar middelmatig comfort aanwezig is volgens
leeft i jdsklasse, naar jaartal , Vlaams Gewest
Leeftijd: 1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
16-25 44,5 60,2 68,3
26-35 66,2 70,8 81,8
36-45 75,3 81,5 80,8
46-55 69,7 81,5 79,7
56-65 58,5 75,9 83,7
66-75 42,2 68,1 77,2
76-85 36,6 60,4 67,8
Totaal 60,8 73,2 79,0
Geboortecohorten: 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-1959; 1960-
1969; 1970-1979; 1980-1989
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 19
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85
Leeftijd referentiepersoon
% M
inste
ns m
idd
elm
ati
g c
om
fort
1900-1909
1910-1919
1920-1929
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960- 1969
1970-1979
1980-1989
Figuur 7: Aandeel gezinnen in woning met middelmat ig of groot comfort vo lgens
leeft i jdsklasse, naar geboortecohorte, Vl aams Gewest , periode 1975-2005
4.2 Multivariabele analyse
4.2.1 Eigenaarschap
In het vorige deel kwamen enkele bivariate presentatiewijzen aan bod die ons toelaten
‘redelijkerwijze’ leeftijds- en cohorteneffecten te onderscheiden. Met deze technieken zijn
de effecten echter niet statistisch aangetoond. Indien we statistisch significante effecten
willen ontdekken, dienen we beroep te doen op een multivariate regressieanalyse, waarbij
het effect van leeftijd, cohorte en periode op eigenwoningbezit tegelijkertijd wordt geschat.
Om het bovengenoemde ‘identificatieprobleem’ op te lossen in ons model dienen we voor
een bepaalde onafhankelijke variabele het effect van twee opeenvolgende categorieën aan
elkaar gelijk te stellen. Dit gebeurt idealiter op basis van theoreti sche gronden. Aangezien
figuur 6 liet zien dat het aandeel eigenaars ongeveer constant blijft tussen de
leeftijdsgroepen ’46-55 jaar’ en ’56 en 65 jaar’ werd het effect op eigenwoningbezit voor
deze groepen aan elkaar gelijk gesteld.
In onze logistische regressie is het ‘al dan niet eigenaar zijn’ de dichotome afhankelijke
variabele, terwijl leeftijd en cohorte in het model worden opgenomen aan de hand van
dummyvariabelen. Het model omvat alle huishoudens uit de cross -sectionele databestanden
van 1975 (SEP), 1985 (SEP), 1995 (PSBH) en 2005 (Woonsurvey), waardoor het totale
aantal huishoudens 16.835 bedraagt. De coëfficiënten die bij een logistische
regressieanalyse worden geschat, kunnen mits exponentiëring geïnterpreteerd worden als
odds ratio’s. Een ‘odds’ verhoudt zich tot een kans op de volgende manier: odds=kans/ (1-
kans). Voor een kans van 80% is de odds dus 4; voor een kans van 20% is de odds 0,25.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 20
Bij het interpreteren van de odds ratio’s dient in het achterhoofd gehouden te worden dat
een ratio van odds steeds ‘extremer’ uitvalt dan een ratio van kansen. De odds ratio in ons
model geeft de verhouding weer van de odds op woningbezit voor de betreffende categorie
t.o.v de referentiecategorie (aangeduid met ‘ref’). Wat de geboortecohorten betreft is de
cohorte ‘1910-1919’ de referentiecategorie, terwijl de jongste leeftijdsgroep (16-25 jaar) de
referentiecategorie is voor de leeftijdsvariabele.
Tabel 3: Logist ische regressie, de odds op e igenaarschap, voor geboortecohorte en
leeft i jdsgroep, odds rat io’s, p-waarden en model f i t , V laams Gewest, periode 1975-
2005
Odds ratio
P-waarde
Wald
statistiek
Model fit statistieken:
Leeftijdsgroep: -2logL voor model met
enkel intercept: 19.020 16-25 (ref) 1
26-35 3,77 <0,001
36-45 7,62 <0,001 -2logL voor model met
intercept en
variabelen: 17.865
46-65 7,55 <0,001
66-75 6,37 <0,001
76-85 4,04 <0,001 Likelihood ratio: 1155
p<0,0001 86-95 3,31 <0,001
Cohorte:
1890-1900 1,21 0,33
1900-1909 0,84 0,14
1910-1919 (ref) 1
1920-1929 1,12 0,17
1930-1939 1,03 0,76
1940-1949 0,98 0,87
1950-1959 0,78 0,17
1960-1969 0,80 0,37
1970-1979 0,58 0,07
1980-1989 0,59 0,19
Periode:
1975 (ref) 1
1985 1,14 0,06
1995 1,63 <0,001
2005 1,82 <0,001
N 15.642
Bronnen: SEP ’76 en ’85; PSBH 1995 en Woonsurvey 2005
Tabel 3 toont ons de resultaten. De ‘Model fit’ informatie leert ons dat het volledige model
met de variabelen cohorte en leeftijd significant meer variantie verklaart in de afhankelijke
variabele (eigendomsstatuut) dan het model met alleen het intercept. Het geschatte model
‘past’ dus op bevredigende wijze bij de data (Sharma, 1996). Figuren 8, 9 en 10 geven de
odds ratio weer voor resp. de leeftijdsklassen, de cohorten en de perioden.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 21
De odds ratios voor de leeftijdsvariabelen vallen veel groter uit dan bij de cohorten en de
perioden. Het leeftijdseffect is dus dominant. Zo is de odds om eigenaar te zijn is maar
liefst 9 maal hoger voor de categorie ’46-65 jaar’ dan voor de jongste groep (16-25 jaar).
Algemeen beschouwd houden de resultaten uit het logistische regressiemodel een
statistische bevestiging in van de effecten die we visueel konden detecteren in figuur 6 (zie
hoger). De odds op eigenaarschap stijgt sterk en significant tussen 16 en 35 jaar, waarna
er een gematigde stijging volgt tot 45 jaar. Vanaf dan wordt er een plafond bereikt tot een
leeftijd van 75 jaar, waarna de odds op woningbezit daalt.
De cohorteneffecten die we visueel konden onderscheiden in figuur 6 analyseren we nu
a.d.h.v odds ratios. De odds op woningbezit voor de cohorte van de jaren ’20 blijkt 12
procentpunt hoger te liggen dan voor de cohorte uit de jaren 1910, terwijl de odds voor
deze laatste cohorte 16 procentpunt hoger ligt dan voor de generatie geboren in de jaren
1900. Figuur 9 geeft deze evolutie duidelijk weer. Ook het regressiemodel wijst dus op de
invloed van ‘de intrede op de woningmarkt in de naoorlogse periode’ op de kans om
eigenaar te worden.
De cohorten geboren in de jaren ’30, ’40 verschillen vervolgens niet s terk van de cohorte uit
de jaren ’20 wat de odds op woningbezit betreft. Opvallend is dat de generatie s geboren
sinds de jaren ’50 een lagere odds kennen dan de oudere cohorten, met een sterk verschil
tussen de generaties voor en na 1970. Om deze daling beter te kunnen inschatten dienen
we te kijken naar de resultaten voor de periode-effecten (figuur 10). Deze effecten zijn
sterk significant en wijzen in dezelfde richting. De odds op een eigen woning is – voor een
gelijke cohorte en leeftijd - tussen 1975 en 2005 constant toegenomen, met een piek
tussen 1985 en 1995. Deze sterke periode-effecten zorgen er voor dat - ondanks lagere
cohorteneffecten - de jongste cohorten op jonge leeftijd minstens even sterk scoren op vlak
van woningbezit als de oudere (zie figuur 6). In ons geval heeft het model een groot stuk
van de totale variantie in woningbezit toegewezen aan de invloed van cohorten. We mogen
echter niet vergeten dat deze toewijzing op een zekere willekeur van het model berust en
dat we de resultaten steeds dienen te interpreteren tegen de nodige achtergrond. Indien
het model geen tijdseffect had onderscheiden, zou er vermoedelijk geen dalend
cohorteneffect zijn uitgekomen. Toch leert het model alvast dat – gegeven een constant
periode- en leeftijdseffect – het niet uitgesloten is dat het aandeel eigenaars afneemt in de
nabije toekomst, omwille van de dalende tendens voor de jongere cohorten. In het laatste
hoofdstuk gaan we dieper in op de toekomstige evolutie.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 22
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85 86-95
Od
ds r
ati
o w
on
ing
bezit
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1900-
1909
1910-
1919
1920-
1929
1930-
1939
1940-
1949
1950-
1959
1960-
1969
1970-
1979
1980-
1989
Geboortecohorte
Od
ds
ra
tio
wo
nin
gb
ezit
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
2
1975 1985 1995 2005
Od
ds r
ati
o w
on
ing
bezit
Figuren 8 en 9: Odds rat io voor eigenaarschap volgens leeft i jd sklasse ( l inks) en
geboortecohorte (rechts) , log ist isch regressiemodel , Vlaams Gewest
Figuur 10: Odds rat io voor eigenaarschap volgens periode, logist isch
regressiemodel , Vlaams Gewest
Tabel 4 en bijhorende figuur 11 geven de voorspelde percentages eigenaars weer volgens
het geschatte regressiemodel. Zoals eerder aangehaald heeft deze werkwijze het voordeel
dat de geschatte percentages voor cellen met een laag aantal observaties betrouwbaarder
zijn dan de steekproefpercentages. Vooral voor de jongste en oudste leeftijdsgroepen valt
het aantal observaties eerder laag uit. Met deze nieuwe werkwijze berekenen we
bijvoorbeeld een cijfer voor de leeftijdgroep ’86-95 jaar’, terwijl we dat niet deden bij de
andere methode. Verder worden de schommelingen in de data uitgevlakt en is de uitkomst
meer gestroomlijnd. Figuur 11 kunnen we dus beschouwen als een verbeterde variant van
figuur 6. We zien dat beide figuren ongeveer dezelfde tendensen vertonen, waardoor we de
interpretatie van figuur 6 niet dienen bij te stellen.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 23
Tabel 4: Geschatte aandeel e igenaars naar leeft i jd en cohorte , log ist ische
regressiemodel , Vlaams Gewest , 1975-2005
Leeftijd: 1975
SEP
1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
16-25 21,7 24,6 25,2 27,9
26-35 56,8 54,3 63,9 58,7
36-45 73,8 75,1 77,5 80,0
46-55 75,2 76,1 81,1 79,2
56-65 73,0 77,5 81,1 82,8
66-75 65,8 72,1 80,6 82,0
76-85 63,6 58,1 70,2 74,7
86-95 54,3 61,9 62,0 68,4
Totaal 66,1 67,6 73,7 75,9
Geboortecohorten: 1880-1889; 1890-1899; 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-1959; 1960-
1969; 1970-1979; 1980-1989
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85 86-95
Leeftijd
% e
igen
aars
1880-1889
1890-1899
1900-1909
1910-1919
1920-1929
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960- 1969
1970-1979
1980-1989
Figuur 11: Geschatte aandeel e igenaars naar leeft i jd en cohorte, logist ische
regressiemodel , Vlaams Gewest , 1975-2005
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 24
4.2.2 Woningcomfort
Tabel 5 toont de resultaten voor een logistisch regressiemodel ter verklaring van het
woningcomfort in Vlaanderen in de periode 1985-2005. De bipolaire afhankelijke variabele
is ‘al dan niet wonen in een woning met minstens middelmatig comfort’. Leeftijd, cohorte en
periode zijn wederom de afhankelijke variabelen. Zoals vermeld dienen we voor één
onafhankelijke variabele het effect van twee opeenvolgende categorieën aan elkaar gelijk te
stellen om het ‘identificatieprobleem’ op te lossen. Figuur 7 toonde dat het aandeel
woningen met middelmatig comfort niet sterk varieerde tussen de leeftijdsgroepen ’46 -55
jaar’ en ’56 en 65 jaar’. De effecten voor deze groepen werden daarom aan elkaar gelijk
gesteld.
Het regressiemodel werd opgesteld op basis van de cross-sectionele databestanden van SEP
(1985), PSBH (1995) en de Woonsurvey 2005. Het totale aantal huishoudens bedraagt zo
11.576. De model fit test toont dat het model een significant deel van de variantie van de
afhankelijke variabele verklaart en dat het model dus bij de data ‘pas t’. Er werden twee
modellen geschat. Één model met leeftijd, cohorte en periode als verklarende variabelen
(model 1) en één model waarin het eigendomsstatuut is toegevoegd (model 2). Deze
toevoeging laat toe om bij de interpretatie na te gaan in welke mate een resultaat te wijten
is aan een verschil in eigendomsstatuut voor een bepaalde variabele. De figuren 12, 13 en
14 geven de odds ratio’s weer voor respectievelijk de dummy’s voor leeftijd, cohorte en
periode. De resultaten voor model 1 worden weergegeven met zwarte punten; voor model 2
met witte punten.
Wat het leeftijdseffect betreft wordt onze interpretatie van de standaard cohort tabel
bevestigd (tabel 5, figuur 12). De odds op minstens middelmatig wooncomfort is lager voor
de jongste groep (16-25 jaar) dan voor de groep tussen 26 en 35 jaar. Ook ligt de odds
voor deze laatste groep lager dan voor de groep tussen 36 en 45 jaar. Vanaf de leeftijd van
46 jaar begint de odds op minstens middelmatig comfort te dalen. De verschillen tussen de
cohorten zijn evenwel niet alle statistisch significant. De resultaten wijzen wel op het
bestaan van een ‘overgangssituatie’ op vlak van woningcomfort waarin men zich op jongere
leeftijd bevindt. Voor een gelijk eigendomsstatuut (model 2) blijken de verschillen minder
uitgesproken maar toch nog significant voor de jongste groepen. Het verschil kan dus niet
alleen verklaard worden doordat er zich relatief meer huurders (met een lager
wooncomfort) bevinden in de jongste groepen. Ook het comfortniveau van de
koopwoningen speelt dus een rol bij het leeftijdseffect. Een eerste koopwoning kan door
jongvolwassenen als overgangssituatie beschouwd worden of dient nog gerenoveerd te
worden.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 25
Tabel 5: Logist ische regressie, de odds op een woning waar minstens middelmat ig
comfort aanwezig is, voor geboortecohorte, leeft i jdsgroep en per iode , odds rat io’s,
p-waarden en model f i t , V laams Gewest , per iode 1985-2005
Odds ratio
model 1
P-waarde
Wald
statistiek
Odds ratio
model2
p-
waarde Model fit
statistieken:
Leeftijdsgroep:
16-25 0,47 <0,001 0,59 0,005 Likelihood ratio
model 1: 775
p<0,0001
26-35 (ref) 1 1
36-45 1,31 0,006 1,21 0,062
46-55 en 56-65 1,08 0,64 0,94 0,715 Likelihood ratio
model 2: 840
p<0,0001
66-75 0,84 0,46 0,71 0,164
76-85 0,88 0,66 0,78 0,397
86-95 0,66 0,23 0,60 0,157 199905
Cohorte:
1900-1909 0,58 <0,001 0,57 <0,001
1910-1919 (ref) 1 1
1920-1929 1,33 0,023 1,28 0,062
1930-1939 2,06 <0,001 2,02 <0,001
1940-1949 2,45 <0,001 2,28 <0,001
1950-1959 1,97 0,005 1,85 0,013
1960-1969 1,73 0,081 1,58 0,157
1970-1979 2,11 0,041 1,98 0,069
1980-1989 2,36 0,081 1,73 0,279
Periode:
1985 (ref) 1 1
1995 1,86 <0,001 1,64 <0,001
2005 1,98 <0,001 2,01 <0,001
Huurder (eigenaar=
ref) - 0,62 <0,001
N 11.576 11.261
Bronnen: SEP ’85; PSBH 1995 en Woonsurvey 2005
De cohorteneffecten uit het model blijken van een grotere grootteorde dan de
leeftijdseffecten. Alle odds ratio ’s verschillen significant van 1. Figuur 13 laat een duidelijk
positief lineaire trend zien tussen de cohorten van de jaren 1900, ’10, ’20, ’30 en ‘40.
Vervolgens zien we een terugval in de odds op middelmatig wooncomfort voor de
generaties geboren in de jaren ‘50 en ‘60, waarna de odds terug toeneemt voor de cohorten
uit de jaren ‘70 en ‘80. Deze resultaten liggen volledig in lijn met onze interpretatie van de
bivariate tendensen. Het algemene woningcomfort van een generatie blijkt voor een groot
deel ‘padafhankelijk’ en dus bepaald door de omstandigheden van de periode waarin men
startte op de woningmarkt. De context inzake wooncomfort voor de starters blijkt
significant te verbeteren doorheen de tijd tot de periode waarin de generaties geboren in
de jaren ‘50 en ‘60 de woningmarkt betraden (de jaren ’70 en ’80). De jaren ’80 waren
immers een periode van economische crisis gekenmerkt door hoge inflatie en werkloosheid,
wat ongunstige omstandigheden zijn om te starten op de woningmarkt. Een herstel volgde
vervolgens voor de cohorten ut de jaren ’70 en ’80 die de woningmarkt betraden na het
einde van de crisis. Gecontroleerd voor het eigendomsstatuut blijken de effecten minder
uitgesproken maar toch nog sterk significant. De verschillen tussen de cohorten worden dus
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 26
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
16-25 26-35 36-45 46-65 66-75 76-85 86 en
ouder
Leeftijd referentiepersoon
Od
ds r
ati
o
Model 1
Model 2
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
1900-
1909
1910-
1919
1920-
1929
1930-
1939
1940-
1949
1950-
1959
1960-
1969
1970-
1979
1980-
1989
Geboortecohorte
Od
ds r
ati
o
Model 1
Model 2
maar deels verklaard door de verschillen op vlak van eigendomsstatuut tussen de cohorte n.
Uitzondering hierop vormt de jongste cohorte waarbij de odds op middelmatig comfort veel
lager ligt voor het model inclusief eigendomsstatuut. Voor de jongste cohorte is er dus wel
een sterk effect van het eigendomsstatuut op het comfortniveau. We dienen erbij te
vermelden dat we voor deze cohorte slechts één meetpunt hebben (in 2005). Toekomstig
onderzoek zal moeten uitwijzen in hoeverre deze trend zich doorzet.
Tot slot toont de analyse logischerwijze ook een sterk periode-effect aan (figuur 14). De
odds op minstens middelmatig wooncomfort ligt 86 procent hoger in 1995 dan in 1985 en is
dubbel zo hoog in 2005 dan in 1985. De verklaring hiervoor ligt bij de bijgekomen
nieuwbouwwoningen – die van betere kwaliteit zijn dan de gemiddelde woning – en de
renovatieactiviteit. Ongeveer de helft van de gekochte woningen wordt immers grondig
gerenoveerd. De jongste tien jaar schommelt het aantal verkochte woningen tussen 80.000
en 86.000, wat dus een renovatieactiviteit inhoudt van ongeveer 40.000 per jaar. Daarnaast
worden er tijdens het jongste decennium jaarlijks tussen 25.000 en 38.000 wooneenheden
bijgebouwd. Ook de bouw en renovatie van sociale woningen in deze periode speelt hier
een rol. Deze voldoen immers allen aan de criteria van middelmatig comfort. I n de periode
1998-2007 werden gemiddeld ongeveer 7.000 woningen per jaar gerenoveerd (Winters &
De Decker, 2009). Deze zijn evenwel niet allen zware renovaties. Renovaties die langer dan
een jaar duren, komen ook nog eens meerdere keren voor in de statisti eken.
Figuren 12 en 13: Odds rat io voor woning met minstens middelmat ig comfort, voor
leeft i jd ( l inks) en geboortecohorte (rechts) , logist isch regress iemodel , Vlaams
Gewest
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 27
0
0,5
1
1,5
2
2,5
1985 1995 2005
Od
ds r
ati
o
Model 1
Model 2
Figuur 14: Odds rat io voor woning met minstens middelmatig comfort volgens
periode, logist isch regressiemodel , Vlaams Gewest
In tabel 6 en bijhorende figuur 15 zien we de voorspelde kans op eigenaarschap volgens
het regressiemodel. Zoals aangegeven zijn deze gegevens een meer gestroomlijnde
weergave van de data waarop figuur 7 gebaseerd is (op basis van steekproefpercentages).
Figuur 15 ligt sterk in lijn met figuur 7, waardoor de bovenstaande interpretatie niet hoeft
gewijzigd te worden.
Tabel 6: geschat aandeel gez innen in woning met middelmatig of groo t comfort ,
naar leeft i jd en cohorte, logist ische regress ie, V laams Gewest , 198 5-2005
Leeftijd: 1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
16-25 45,0 67,8 69,2
26-35 66,3 75,0 81,5
36-45 75,7 82,1 79,9
46-55 68,0 82,1 79,4
56-65 59,3 79,3 82,5
66-75 45,2 66,8 74,9
76-85 34,3 59,6 67,1
86-95 42,3 45,6 57,4
Totaal 60,9 74,7 77,9
Geboortecohorten: 1890-1899; 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-
1959; 1960-1969; 1970-1979; 1980-1989
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 28
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85 86-95
Leeftijd referentiepersoon
% m
inste
ns m
idd
elm
ati
g c
om
fort 1890-1899
1900-1909
1910-1919
1920-1929
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960- 1969
1970-1979
1980-1989
Figuur 15: geschat aandeel gez innen in woning me t middelmatig of groot comfort ,
naar leeft i jd en cohorte, logist ische regress ie, V laams Gewest , 198 5-2005
Figuren 16 en 17 geven de voorspelde kansen op een woning met minstens middelmatig
comfort weer voor huurders en eigenaars afzonderlijk , volgens het regressiemodel. Voor
beide eigendomsstatuten is de evolutie over de leeftijd gelijkaardig en zijn de verschillen
tussen de geboortecohorten van eenzelfde grootteorde. Het voornaamste verschil is dat –
zoals we reeds in kaart hebben gebracht – het comfortniveau van de eigendomswoningen
over het algemeen aanzienlijk beter is dan dat van huurwoningen.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 29
Huurders
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85 86-95
Leeftijd referentiepersoon
% m
inste
ns m
idd
elm
ati
g c
om
fort 1890-1899
1900-1909
1910-1919
1920-1929
1930-1939
1940-1949
1950-1959
1960- 1969
1970-1979
1980-1989
Eigenaars
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
16-25 26-35 36-45 46-55 56-65 66-75 76-85 86-95
Leeftijd referentiepersoon
% m
inste
ns m
idd
elm
ati
g c
om
fort
Figuren 16 en 17: geschat aandeel gezinnen in woning met middelmatig of groot
comfort , volgens leeft i jd en cohorte, logist ische regressie , V laams Gewest , per iode
1985-2005
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 30
5 Prognose eigenaarschap en woningcomfort in 2015
De resultaten (geschatte coëfficiënten) van de logistische regressieanalyse kunnen we
aanwenden om een prognose voor 2015 van het aandeel eigenaars en het percentage met
minstens middelmatig wooncomfort in Vlaanderen uit te werken. Voor elke mogelijke cel
(elke mogelijke combinatie van cohorte, leeftijd en periode) wordt het voorspelde
percentage berekend als een functie van het intercept en de geschatte coëfficiënten voor
cohorte, leeftijd en periode. Bij het bepalen dan deze functie gaan we uit van de volgende
aannames:
- Het leeftijdseffect in 2015 is voor elke cohorte het leeftijdseffect (uit het model) van de leeftijdsklasse waarin de cohorte zich bevindt in 2015. We gaan er dus vanuit dat
het effect van leeftijd anno 2015 hetzelfde is in de periode 1975-2005 (of 1985-2005 voor de comfortanalyse). Dit is de meest logische aanname. Vb.: de cohorte van de
jaren ’70 is in 2005 tussen 26 en 35 jaar oud. Om het aandeel eigenaars te schatten
in 2015 - wanneer iedereen 10 jaar ouder is - gebruiken we voor deze cohorte de leeftijdscoëfficiënt uit het regressiemodel van de groep ’36-45 jaar’.
- Het cohorteneffect anno 2015 is hetzelfde als in de periode 1975-2005 (of 1985-
2005 voor de comfortanalyse). De voornaamste impact op verschillen tussen
cohorten gebeurt in de periode dat er gestart wordt op de woningmarkt. De meeste cohorten zitten echter niet (meer) in deze situatie, wat deze aanname plausibel
maakt.
- Voor het periode-effect of tijdseffect hanteren we drie scenario’s. We kunnen
immers moeilijk inschatten hoe de woningmarktcontext zal evolueren. Onder het periode-effect vallen in het geval van eigenwoningbezit onder meer de impact van
de woningprijzen, de hypotheekrente, het woonbeleid, de inkomens en de preferenties van de gezinnen. Voor het woningcomfort is vooral de impact van het
woonbeleid, nieuwbouw en renovatie van tel. In een eerste scenario is het periode-
effect van 2015 gelijk aan dat van 2005. In scenario 2 is het tijdseffect van 2015 gelijk aan dat van 1995. Bij zowel het model voor eigenaarschap als woningcomfort
bleek het tijdseffect voor 1995 lager dan in 2005. Scenario 2 is dus eerder pessimistisch. In een derde scenario is het tijdseffect van 2015 berekend door de
evolutie tussen 1995 en 2005 lineair door te trekken. Aangezien dit voor beide modellen een positieve trend is, is scenario 3 dus het meest optimistische scenario.
- Voor de jongste leeftijdscategorie (16-25 jaar) kunnen we bij de prognose voor 2015 niet terugvallen op vroegere gegevens. De cohorte geboren in de jaren ’90 was toen
immers te jong, waardoor er in het regressiemodel geen coëfficiënt is geschat voor deze groep. Als proxy hanteren we het cohorteneffect van de cohorte die geboren is
de jaren ’80.
- De leeftijdsverdeling in Vlaanderen tussen 2005 en 2015 evolueert zoals voorspeld
door de bevolkingsvooruitzichten van de FOD Economie (2008) . Deze voorspellingen gelden op individueel niveau. We gaan er in onze analyse van uit dat de evolutie van
de leeftijdsverdeling van individuen dezelfde is als de evolutie van de
leeftijdsverdeling van de referentiepersonen van de huishoudens . Tabel 7 geeft de resultaten van deze oefening weer. De vergrijzing is duidelijk terug te vinden in de
evolutie van het aandeel van de groep van 56 tot 65 jaar (van 17,1% naar 19,1%). Daar tegenover staat dat het aandeel van de groep ’36 -45 jaar’ daalt van 20,2%
naar 16,4%.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 31
Tabel 7: Verdel ing gez inshoofden volgens leeft i jdklassen, Woonsurvey 2005 en
prognose 2015, Vlaams Gewest
Leeftijd:
2005
Verdeling
leeftijds-
groepen (%)
2015
Verdeling
leeftijds-
groepen
(%)
16-25 2,1 2,0
26-35 13,9 12,9
36-45 20,2 16,4
46-55 21,1 21,6
56-65 17,1 19,1
66-75 15,4 14,7
76-85 10,2 10,9
Totaal
100 100
Bron: Woonsurvey 2005, FOD Economie ADSEI
Tabel 8 toont de resultaten van de prognose voor het aandeel eigenaars in 2015, voor de
verschillende scenario’s. Bij scenario één – waarbij er uitgegaan wordt van een status quo
van het tijdseffect – ligt het aandeel eigenaars voor een aantal leeftijdscategorieën in 2015
onder het cijfer van 2005. Wanneer de verwachte leeftijdsverdeling uit 2015 wordt
toegepast op deze percentages, blijkt er dan ook een lichte daling van het algemene
percentage eigenaars op te treden, van 75,9% (3) naar 74,2%. Wanneer het tijdseffect van
1995 wordt genomen als uitgangspunt (scenario 2), is de daling zelfs nog sterker (tot
72,2%). Dit laatste hoeft niet te verwonderen aangezien het tijdseffect van 1995 op
eigenwoningbezit minder positief is dan dat van 2005. Bij het derde scenario – waarbij het
tijdseffect een lineaire verderzetting is van de tendens tussen 1995 en 2005 – is er een
lichte stijging van het algemene eigenaarsaandeel, met 0,7 procentpunt.
Een sterke stijging van het percentage eigenaars tussen 2005 en 2015 valt zelfs met het
meest optimistische scenario niet te verwachten. De slotsom van deze prognose is bijgevolg
dat het aandeel eigenaars in Vlaanderen niet of alleszins niet sterk meer stijgt tussen 2005
en 2015, en mogelijk zelfs afneemt. De laatste stijging (tussen 1995 en 2005) werd
voornamelijk veroorzaakt door het verdwijnen uit de statistieken van een cohorte met een
laag aandeel eigenaars, namelijk de groep geboren tussen 1910 en 1919.
3 Dit cijfer verschilt licht van het steekproefpercentage, wat het gevolg is van de structuur van het geschatte
regressiemodel.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 32
Tabel 8: Aandeel e igenaars volgens leeft i jdsklasse, naar jaartal , i nclusief prognose
voor 2015, Vlaams Gewest
Leeftijd: 1975
SEP
1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
2015
Prognose
scenario
1
2015
Prognose
scenario
2
2015
Prognose
scenario
3
16-25 21,7 24,6 25,2 27,9 27,9 25,7 30,7
26-35 56,8 54,3 63,9 58,7 59,3 56,6 62,5
36-45 73,8 75,1 77,5 80,0 74,2 72,0 76,7
46-55 75,2 76,1 81,1 79,2 79,8 78,0 81,9
56-65 73,0 77,5 81,1 82,8 79,2 77,4 81,4
66-75 65,8 72,1 80,6 82,0 80,2 78,4 82,3
76-85 63,6 58,1 70,2 74,7 73,1 70,9 75,7
86-95 54,3 61,9 62,0 68,4 70,8 68,5 73,5
Totaal 66,1 67,6 73,7 75,9 74,2 72,2 76,6
Geboortecohorten: 1890-1899; 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-
1959; 1960-1969; 1970-1979; 1980-1989; 1990-1999
Tabel 9 laat de resultaten zien van de voorspelling van het comfortniveau in 2015. Indien
het periode-effect hetzelfde is in 2015 als in 2005 (scenario 1), dan blijkt voor vele
leeftijdsgroepen het aandeel woningen met voldoende comfort een pak hoger te liggen in
2015. Alleen voor de categorieën tussen 46 en 65 jaar ligt het percentage iets lager in
2015. Wanneer de leeftijdsverdeling van 2015 toegepast wordt op de voorspelde cijfers,
stijgt het algemene aandeel met voldoende woningcomfort dan ook met één procentpunt,
van 77,9%4 naar 78,9%. Indien de woningmarktomstandigheden van 2015 gelijk zouden
zijn aan deze van 1995 (scenario 2), dan zou de stijging iets kleiner uitvallen (tot 78,5%).
Bij het derde scenario tenslotte - het lineair doortrekken van de trend tussen 1995 en 2005
voor het tijdseffect – valt de stijging daarentegen sterker uit (tot 79,3%).
Tijdens de komende tien jaar zal het aandeel gezinnen met ‘minstens middelmatig
wooncomfort’ vermoedelijk dus blijven toenemen, al zal de stijging niet meer zo sterk zijn
als in de voorbije decennia. In het meest optimistische scenario is de stijging immers niet
groter dan 1,4 procentpunt. Maar ook na 2015 blijft er nog een zekere marge tot
verbetering van dit cijfer. De woningen van de cohorten uit de jaren ’50 en ’60 - die het
eerst uit de statistieken zullen verdwijnen - scoren immers veel minder goed inzake
wooncomfort dan deze van de generaties ’70 en ’80. Voor deze jongste cohorten blijkt een
niveau van ongeveer 85% het voorlopige plafond te zijn.
4 Dit cijfer verschilt licht van het steekproefpercentage, wat het gevolg is van de structuur van het geschatte
regressiemodel.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 33
Tabel 9: Aandeel gez innen in woning waar minstens middelmat ig comfort aanwezig
is volgens leeft i jdsklasse, naar jaartal , prognose voor 2015, Vlaams Gewest
Leeftijd: 1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
2015
Prognose
scenario
1
2015
Prognose
scenario
2
2015
Prognose
scenario
3
16-25 45,0 67,8 69,2 69,2 68,7 69,8
26-35 66,3 75,0 81,5 82,1 81,8 82,5
36-45 75,7 82,1 79,9 85,1 84,8 85,4
46-55 68,0 82,1 79,4 76,6 76,2 77,1
56-65 59,3 79,3 82,5 79,5 79,1 79,8
66-75 45,2 66,8 74,9 78,3 77,9 78,7
76-85 34,3 59,6 67,1 74,8 74,4 75,3
86-95 42,3 45,6 57,4 64,6 64,0 65,1
Totaal 60,9 74,7 77,9 78,9 78,5 79,3
Geboortecohorten: 1890-1899; 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-
1959; 1960-1969; 1970-1979; 1980-1989
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 34
6 Besluit
Met deze paper wilden we een beter inzicht krijgen in de evolutie tijdens de jongste
decennia van twee belangrijke woonindicatoren: het eigenwoningbezit en het comfortniveau
van de woningen. We deden hierbij beroep op een cohortenanalyse, wat een vruchtbare
benadering bleek. Deze techniek laat immers toe om de effecten van het ouder worden
(leeftijd), het starten op de woningmarkt tijdens een bepaalde periode (geboortecohorte)
en de veranderde context (periode) van elkaar te onderscheiden
Eigenwoningbezit
Het aandeel eigenaars in Vlaanderen is toegenomen van 72,2% in 1995 naar 74,4% in
2005. Deze stijging kwam voornamelijk op rekening van de toename van het woningbezit in
de oudste leeftijdgroep (van 76 tot 85 jaar), wat we hebben kunnen identificeren als een
cohorteneffect. De generatie geboren in de jaren ’10 blijkt een groep te zijn waarvoo r het
aandeel eigenaars steeds lager heeft gelegen dan voor jongere cohorten. Een verklaring
hiervoor is dat een groot deel van deze geboortecohorte starter op de woningmarkt was
tijdens de oorlogsjaren. De cohorten die erop volgden hebben kunnen starten op de
woningmarkt na 1945, in een stabielere periode waarin eigendomsverwerving van
overheidswege werd gestimuleerd. Tussen de cohorten van de jaren ’20, ’30, ’40 en ’50
troffen we geen sterke verschillen aan inzake evolutie van het percentage woningbezit.
Naast deze cohorteneffecten wees de analyse ook op een duidelijk leeftijdseffect. Het
aandeel eigenaars zakt immers sterk na een leeftijd van 75 jaar (met ongeveer 10
procentpunt), zowel voor de cohorten geboren in de jaren ’10 als ’20. Opmerkelijk is dat we
deze trend niet terugvinden voor de cohorte ‘1900-1909’. De vraag is dan ook hoe dit
leeftijdseffect verder zal evolueren in de toekomst. Verder bleek er een duidelijk periode-
effect te bestaan. Tussen 1975 en 2005 bleken de omstandigheden om eigenaar te worden
algemeen beschouwd steeds gunstiger te worden. We denken hierbij aan de evolutie van de
rentevoet voor hypothecaire leningen, de woningprijzen , de renovatiekost, de huurprijzen of
de evolutie van de inkomens. Onze analyse laat echter niet toe om de juiste oorzaak
hiervoor aan te duiden.
Tot slot werd een prognose uitgevoerd voor het aandeel eigenaars in 2015. Hierbij werd
vertrokken van de resultaten van de regressieanalyse. De leeftijds- en cohorteneffecten
werden constant geacht, terwijl er drie scenario’s werden gehanteerd voor de periode-
effecten. De conclusie van deze simulatie is dat – gegeven de aannames – het aandeel
eigenaars in Vlaanderen tussen 2005 en 2015 niet of slechts weinig zal stijgen, zelfs niet
onder het meest optimistische scenario. De stijging van het woningbezit tussen 1995 en
2005 was voornamelijk het gevolg van het verdwijnen uit de statistieken van een cohorte
met een laag aandeel eigenaars, namelijk de groep geboren tussen 1910 en 1919.
Een status quo op vlak van beleidsinspanningen inzake eigendomsverwerving zal – ceteris
paribus – vermoedelijk onvoldoende zijn om het aandeel eigenaars in Vlaanderen te doen
stijgen in de nabije toekomst. Andere recente studies van het Steunpunt Ruimte en Wonen
maken duidelijk dat de stap naar een eigen woning moeilijker wordt gezet door lagere
inkomens, maar ook door lager opgeleiden ongeacht het inkomensniveau (Heylen et al,
2007; Heylen & Winters, 2008). Bijkomende beleidsinspanningen voor deze groepen kunnen
ervoor zorgen dat het algemene aandeel eigenaars nog toeneemt in de toekomst. Wat de
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 35
lagere inkomens betreft, blijkt een gebrek aan eigen vermogen vaak een probleem om te
kunnen genieten van de bestaande steunmaatregelen zoals sociale leningen. Om hieraan
tegemoet te komen stelden Doms et al (2001) voor om een startpremie toe te kennen voor
de betaling van notaris- en dossierkosten. Ook een goed informatiebeleid – gericht op de
groep lager opgeleiden – kan bijdragen tot een toename van het eigenaarsaandeel in
Vlaanderen.
Comfortniveau
Het algemene comfortniveau van de Vlaamse woningen is duidelijk toegenomen in de
periode 1985-2005, wat tot uiting komt in het dalende aandeel dat niet aan de criteria voor
‘middelmatig comfort’ voldoen. Woningen met middelmatig comfort zijn minstens u itgerust
met WC, bad of douche en centrale verwarming. Er speelt dus een sterk periode-effect,
zoals ook blijkt uit onze regressieanalyse. De toename van het comfort is voornamelijk te
danken aan de nieuwbouwactiviteit en de renovatie van koopwoningen. Ongeveer de helft
van de gekochte woningen wordt immers grondig gerenoveerd. De jongste tien jaar
schommelt het aantal verkochte woningen tussen 80.000 en 86.000, wat dus een
renovatieactiviteit inhoudt van ongeveer 40.000 per jaar. Daarnaast worden er tijdens het
jongste decennium jaarlijks tussen 25.000 en 38.000 wooneenheden bijgebouwd. Ook de
sociale woningbouw mag hier niet uit het oog worden verloren. In de periode 1998 -2007
werden gemiddeld ongeveer 7.000 woningen per jaar gerenoveerd . Het gaat echter niet
steeds over zware renovaties. Bovendien hanteren SHM’s verschillende definities voor de
begrippen ‘renovatie’ en ‘onderhoud’ en komen renovaties die meerdere jaren duren,
meerdere keren voor in de telling (Winters & De Decker, 2009).
Gerelateerd aan dit periode-effect speelt er een uitgesproken cohorteneffect. De cohorten
van de jaren ’00, ’10, ’20, ’30 en ’40 die startten op de woningmarkt in een periode van
algemeen mindere woningkwaliteit halen deze ‘achterstand’ achteraf niet meer in. Er is over
de leeftijd nog een stijging van het aandeel gezinnen met voldoende wooncomfort, maar die
toename geldt ongeveer even sterk voor elke cohorte. Voor de generaties geboren in de
jaren ‘50 en ‘60 is er een lichte terugval van de kans op middelmatig wooncomfort. Dit
wordt vermoedelijk verklaard doordat een aanzienlijk deel van deze gezinnen startten op de
woningmarkt tijdens de crisis van de jaren ’80. De cohorten uit de jaren ’70 en ’80 scoren
vervolgens weer een pak beter. De generaties die konden starten op de woningmarkt na de
crisis scoren vervolgens ook beter op het comfortniveau dan de cohorten geboren in de
jaren ’50 en ’60.
Wat de leeftijd betreft stellen we een duidelijk stijgend effect vast onder de jongste
groepen. Deze zitten vaak nog in een overgangssituatie op de woningmarkt, waarin het
comfortniveau te wensen overlaat. Voor een groot deel ven deze groep zal er door
renovatie of de overstap naar een comfortabele koopwoning zich een positieve transitie
voltrekken. Het comfortniveau neemt sterk toe tot een leeftijd van 46 jaar, waarna er nog
slechts een lichte stijging plaatsvindt. Uit onderzoek blijkt immers dat oudere koppels of
alleenstaanden minder renoveren, omdat ze niet over voldoende middelen beschikken of
opzien tegen een grondige renovatie (Meulemans & Willemé, 1999; Maes et al, 1998).
Voor de nabije toekomst is de verwachting dat het algemene comfortniveau zal blijven
stijgen, ook zonder bijkomende beleidsinspanningen. Het aandeel met voldoende
wooncomfort ligt immers aanzienlijk hoger voor de jongere cohorten. De uitdaging zal
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 36
echter zijn om het kwaliteitsniveau van de hele Vlaamse woningmarkt op een voldoende
hoog niveau te brengen. Een belangrijke vaststelling voor het beleid is dat er voor de
jongste cohorten een plafond lijkt te bestaan van ongeveer 85% middelmatig wooncomfort.
Er is dus ook onder de jongere generaties een groep van ongeveer 15% waarvan de woning
niet is uitgerust met WC, bad of centrale verwarming. Er blijft dus ook in de nabije
toekomst een zekere ‘harde kern’ van woningen van mindere kwaliteit in gebruik op zowel
de huur- als de eigendomsmarkt, die bij verandering van eigenaar of huurder niet
aangepast wordt aan het hedendaags gangbare comfortniveau. Het beleid dient voor deze
groep woningen gerichte instrumenten in het leven te roepen. Noch op federaal, noch op
Vlaams niveau zijn er tot op heden voldoende sterke repressieve of stimulerende
maatregelen uitgevaardigd op vlak van woningvernieuwing om deze groep woningen en
huishoudens gericht te benaderen (Winters & De Decker, 2009).
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 37
7 Literatuur
Deschamps, L. (1997), ‘Het sociale-huisvestingsbeleid vanaf WO II tot heden. Van missie
tot resultaten: de basisgegevens’. In: Bouwstenen van sociaal woonbeleid: de VHM bekijkt
50 jaar volkshuisvesting in Vlaanderen, Deel 1, Drukkerij Schaubroeck, Nazareth.
Doms K., Van Damme B., Winters S., Bilsen V. & E. Buyst (2001), Op zoek naar eigendom:
een onderzoek naar de overheidssteun voor eigenaars van woningen. Leuven: Katholieke
Universiteit Leuven. Hoger Instituut voor de Arbeid, p. 554.
FOD Economie, Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (2008),
Bevolkingsvooruitzichten 2007-2060, [http://statbel.fgov.be/pub/d2/p231y2007-
2060_nl.pdf].
Glenn N.D. (2005), Cohort Analysis. Second edition. Sage publications. Thousand Oaks
Londen.
Goossens L. (1997), ‘De slinger van de selectiviteit. De onzekere lotgevallen van de
doelgroepen van het woonbeleid in België’, Bouwstenen van sociaal woonbeleid: de VHM
bekijkt 50 jaar volkshuisvesting in Vlaanderen, Deel 1 , Drukkerij Schaubroeck, Nazareth.
Heylen K., Le Roy M., Vanden Broucke S., Vandekerckhove B. & S. Winters (2007), Wonen
in Vlaanderen. De resultaten van de Woonsurvey 2005 en de Uitwendige Woningschouwing
2005, Brussel: Departement Ruimtelijke Ordening, Woonbeleid en Onroerend Erfgoed,
afdeling woonbeleid.
Heylen K. & Winters S. (2008), Woonmobiliteit in Vlaanderen: op zoek naar een verklaring
voor verhuiswensen en de transitie van huurder naar eigenaar. Brussel: Departement
Ruimtelijke Ordening, Woonbeleid en Onroerend Erfgoed, afdeling woonbeleid.
Heylen K. & Winters S. (2008b), Betaalbaarheid van het wonen voor starters op de
woningmarkt. Bijkomende gegevens op basis van de Woonsurvey 2005, Steunpunt Ruimte
en Wonen, Leuven, 48 p.
Keulen, M. (2007), Beleidsbrief Wonen. Beleidsprioriteiten 2007-2008. Vlaams parlement,
ingediend door Vlaams Minister van Binnenlands Bestuur, Stedenbeleid, Wonen en
Inburgering.
Lelièvre, E. & Bonvale, C. (1994), A compared cohort history of residential mobility, social
change and home-ownership in Paris and the rest of France, Urban Studies, vol. 31(10), pp.
1647-1666.
Mason W. & Fienberg S.E. (1985), Cohort Analysis in Social Research, Springer-Verlag, New
York.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 38
Mason W. & Fienberg S.E. (1985), Introduction: beyond the identification problem. in:
Mason W. & Fienberg S.E. (eds.), Cohort Analysis in Social Research, Springer-Verlag, New
York.
Mason W. & Wolfinger N.H. (2001), Cohort Analysis, in: Smelser N.J. & Baltes P.B. (eds.)
International Encyclopedia of Social and Behavioral Sciences . Elsevier Science, Amsterdam.
Meulemans B. & P. Willemé (1999), Wonen becijferd. Woonbehoeften in Vlaanderen, 1991 -
2010, IN: De Decker P. (ed.), Wonen onderzocht 1995-1999. Een overzicht van de
resultaten van recente onderzoeken. Brussel: Ministerie van de Vlaamse Gemeenschap,
afdeling Woonbeleid, pp. 45-68.
Myers, D., Megbolughe, I. & SeongWoo Lee (1998), Cohort estimation of homeownership
attainment among native-born and immigrant populations, Journal of Housing Research,
vol. 9(2), pp. 237-269.
Myers D. (1999), Cohort Longitudinal estimation of Housing Careers, Housing Studies, vol.
14 (4), pp. 473-490.
Ryder N.B. (1965), The Cohort as a Concept in the Study of Social Change, American
Sociological Review, vol. 30(6), pp. 843-861.
Sharma S. (1996), Applied multivariate techniques, New York: John Wiley & Sons.
Vandorpe L., Vandenbroucke S. & Vandekerckhove B. (2007), Het verlaten van de ouderlijke
woning in Vlaanderen en de relatie met de woningmarkt . Departement Ruimtelijke
Ordening, Woonbeleid en Onroerend Erfgoed, Woonbeleid, Brussel, 16 p.
Winters S., Haffner M., Heylen K., Tratsaert K., Van Daalen G., Van Damme B. (2007), Op
weg naar een nieuw Vlaams sociaal huurstelsel . Departement Ruimtelijke Ordening,
Woonbeleid en Onroerend Erfgoed, Woonbeleid, Brussel, 240 p.
Winters S. & De Decker P. (2009), Wonen in Vlaanderen. over kwaliteit, betaalbaarheid en
woonzekerheid. In: Vanderleyden L., Callens M. & Noppe J., De sociale staat van
Vlaanderen, Studiedienst van de Vlaamse Regering, Brussel, p. 199-234.
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 39
8 Appendix
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1981 VWT 1991 VWT 2001 SEE 2005 WS
Groot comfort
Middelmatig comfort
Klein comfort
Geen klein comfort
Appendix 1: Comfortniveau van de V laamse Woningen, naar jaarta l, V laams Gewest
Bronnen: Volks- en Woningte l l ing (1981, 1991) , SEE (2001) en Woonsurvey (2005) .
Appendix 2: Aandeel gezinnen in woning waar kle in comfort aanwezig is , vo lgens
leeft i jdsklasse, naar jaartal , Vlaams Gewest
Leeftijd: 1985
SEP
1995
PSBH
2005
Woonsurvey
16-25 89,1 100 93,0
26-35 94,3 98,3 99,1
36-45 95,7 98,8 99,4
46-55 94,3 97,2 98,9
56-65 90,5 94,9 98,1
66-75 75,1 93,3 96,5
76-85 68,6 81,4 91,3
Totaal 88,9 94,9 97,5
Geboortecohorten: 1900-1909; 1910-1919; 1920-1929; 1930-1939; 1940-1949; 1950-1959; 1960-
1969; 1970-1979; 1980-1989
Eigenaarschap en woningcomfort in Vlaanderen Pag. 40
Appendix 3: Aanta l len en verde l ing Be lg ische bevolking volgens leeft i jdklassen,
2005 en 2015, V laams Gewest
Leeftijd:
Aantal
2005
Aantal
2015
Aandeel
2005
Aandeel
2015
Aandeel
2005/
aandeel
2015
16-25 718167 746272 0,144447 0,140519 0,972804
26-35 778968 791384 0,156676 0,149013 0,951089
36-45 945707 839622 0,190213 0,158096 0,831152
46-55 851015 953718 0,171167 0,17958 1,049147
56-65 671689 823807 0,135099 0,155118 1,148182
66-75 580638 606699 0,116786 0,114238 0,978186
76-85 353724 417545 0,071146 0,078621 1,105076
Totaal
71918 131784 1 1 8,751087
Bron: FOD Economie (2010), Federaal Planbureau, Bevolkingsvooruitzichten,
http://statbel.fgov.be/nl. Eigen berekeningen.