Verhuizen op de oude dag een kwestie van leeftijd

Naam student: Timmo Primus Email: tprimus@fgh.nl Masterscriptie: MRE

J

Begeleider: prof. dr. J.B.S. (Johan) Conijn Tweede lezer: drs. P.A. (Peter) Tempelman Datum: 14 April 2015

V out woord

In september 2009 ben ik begonnen aan de MRE-opleiding bij de Amsterdam School of Real

Estate. Ik kijk terug op een zeer plezierige periode. Het laatste onderdeel, deze scriptie, heb ik

wel als een enorme uitdaging ervaren en vond ik zeer lastig. Zeker de laatste weken heb ik

momenten gehad dat de moed mij in de schoenen zakte, maar ik kijk uiteindelijk terug op een

leerzame ervaring.

Mijn bijzondere dank wil ik uitspreken voor mijn begeleider Johan Conijn: mede met zijn

hulp heb ik dit stuk toch nog op tijd en volledig kunnen realiseren. Ook wil ik mijn tweede

lezer, Peter Tempelman, bedanken voor de tijd die hij heeft genomen om deze scriptie te lezen

en te beoordelen. Verder ook bijzonder veel dank aan Y olanda Mante die mij bij het laatste

deel van het traject erg goed heeft geholpen en mij gemotiveerd heeft weten te houden dit

geheel toch afte ronden. Tevens wil ik mijn collega Laurens van Dorp bedanken, die mij zeer

veel gelegenheid heeft gegeven om deze opdracht te kunnen doen, alsook veel steun en

aanmoediging. Verder bedank ik mijn werkgever die het zowel financieel als operationeel

mogelijk heeft gemaakt om deze opleiding te volgen.

Tot slot uiteraard heel veel dank aan mijn vrouw Tessa en onze kleine Jack. Ik heb van hen

veel geduld en inzet gevraagd en gekregen, zeker op het einde van dit traject. Zonder hun

onvoorwaardelijke steun en hulp zou ik dit voor mij zeer lastige onderdeel nooit tot een goed

einde hebben kunnen brengen.

Utrecht, april2015

Timmo Primus

1

Samenvatting

Aanleiding en doel van het onderzoek Verhuisgedrag van ouderen wordt gekenmerkt door lage verhuismobiliteit, ongeacht de crisis.

Wanneer ouderen vanafhet bereiken van de leeftijd van tachtigjaar ineens wel gaan

verhuizen kan dit leiden tot overaanbod van huizen, met dalende prijzen tot gevolg. Dit

scenario is in de door het Planbureau voor de Leefomgeving gepubliceerde beleidsstudie

Vergrijzing en de Woningmarkt (Groot, C. de et al., 2013) beschreven. Over wat ouderen

precies beweegt of weerhoudt om te verhuizen, is in de literatuur veel bekend, ook de relatie

die leeftijd daarbij speelt. De vraag is of leeftijd als voorspellende factor kan worden gebruikt

bij verhuisgedrag van ouderen. Dit onderzoek betreft een verkennend onderzoek met het doel

om te kunnen komen tot een modelmatige benadering van verhuisgedrag in relatie tot leeftijd

van een huishouden, of tenminste een aanzet daartoe. Reden hiervoor is vooral gelegen in een

betere risicobeheersing voor investeerders, financiers en eigenaren en het daardoor beter

kunnen inspelen op deze ontwikkelingen door beleidsbepalende instanties zoals gemeenten en

provincies.

Onderzoeksopzet Vanuit de premisse dat leeftijdsopbouw van populaties vrij goed is te voorspellen, is het

onderzoek gericht op de vraag of leeftijd als voorspeller voor verhuisgedrag bruikbaar is. Op

basis van het literatuuronderzoek zijn de belangrijkste factoren omtrent verhuisgedrag

bepaald, zodat deze kunnen worden meegenomen in de modelmatige benaderingen. Met

behulp van regressieanalyse zijn de veronderstelde verbanden tussen leeftijd en verhuisgedrag

onderzocht op relevantie en significantie.

In dit kader is verhuisgedrag gedefinieerd als de 'verhuiskans' en de 'verhuisrichting'. De

'verhuiskans' is gedefinieerd als de proportie uit de steekproef van het aantal huishoudens dat

recent is verhuisd. Het gaat hier dan om de populatie van huishoudens binnen de koopsector,

in de leeftijd van 60 tot en met 84 jaar. De verhuisrichting is in dit kader gedefinieerd als de

proportie uit de steekproef van huishoudens, die in een kleinere woning is gaan wonen.

2

Conclusie

Uit de onderzoeksresultaten komt naar voren dat verhuisgedrag door middel van de in dit

onderzoek gehanteerde modellen is te voorspellen aan de hand van leeftijd. Alle gevormde

modellen hebben statistische significantie. De voorspellende kracht van de modellen, en dus

de praktische bruikbaarheid is minder overtuigend, vooral niet de twee modellen voor de

voorspellingen van de 'verhuiskansen'. Een grote factor die in deze twee modellen meespeelt,

is de factor economie en dan vooral economisch slechte omstandigheden. Het aspect

'verhuisrichting' heeft daar veel minder last van dan het aspect 'verhuiskans'. De

voorspellende kracht van het model voor verhuisrichting is ook veel groter en met ruim 30%

redelijk. Leeftijd is significant genoeg om modelmatig als voorspellende factor te gebruiken,

het model echter dient nog de nodige verbeteringen te ondergaan.

Twee aanvullingen die het huidige onderzoek kunnen verbeteren zijn een betere input in het

model voor de economische voorspellingen en het hanteren van langere tijdreeksen. Een

volgende tekortkoming van het onderzoek is dat de invloed van verschillende geografische

locaties niet is meegenomen, waarbij vooral het verschil tussen stedelijk gebied, sub-urbaan

gebied en landelijke gebieden van belang is. Dit laatste met het oog op de verschillen in vraag

en aanbod op de lokale deelmarkten van de woningmarkt. In economisch sterkere gebieden,

zoals de Randstad, zal de vraag naar woningen vanwege de beschikbare werkgelegenheid

groter blijven dan in de plattelandsdelen, die minder sterk zijn qua economie en

werkgelegenheid. In het bepalen van beslissingen omtrent welk aanbod aan woningen

gerealiseerd zou moeten worden, kan het model een nuttige bijdrage leveren.

Hiermee kunnen beleidsbepalende instanties zoals gemeenten en provincies, maar ook

marktpartijen als projectontwikkelaars en bouwers en in tweede instantie de financiers van en

de investeerders in die partijen voordeel hebben. Een grote onzekere factor, die blijft bestaan

is de economie zelf. Voor het voorspellen van markttiming, dus voor bepalen van het exacte

moment waarop er op grotere schaal door ouderen zou worden verhuisd, zijn de gevonden

modellen daardoor minder goed bruikbaar. Voor langere-termijn-trendmatige-voorspellingen

kan dit model toch een toegevoegde waarde hebben, omdat op langere termijn de

economische effecten wat meer uitmiddelen. Slechts het gevonden effect van de crisis in 2012

is immers als tijdeffect significant gebleken.

3

I

Inhoud

1. INLEIDING ................. ......... .............. .. ..... ... ... ... ... ............... .... ..... ...... ...................... ........ .. .... .. ... ......... ..... ..... 6

1.1 AANLEIDING: VERGRIJZING EN DE WONINGMARKT ..................................................................................................... 6

1.2 DOEL VAN HET ONDERZOEK .....••..•••••••......•.....••...•.........•.........•.........................................•...•••...••••••..•••••.•.••.•...••. 7

1.3 ONDERZOEKSVRAGEN .••••..•...........•............•••••••••••••.............•••..........•..............•...............•...••.....•...•.•.•..••..••.•...... 8

1.4 OPZET VAN HET ONDERZOEK ...•...........•.••...••••....•••••••...••...•..••••.••.•••••••..••.••••....•••••••..•••••••••...•............•.....•.••.••...••. 8

1.5 LEESWIJZER •••....•••........•.••••••.••••.•.................•...••••••••..••.•.•••.........••..•.••••••••.•..•.•••••••••••••••.......•...............••.•••••.. 10

2. RELATIE TUSSEN VERHUISGEDRAG EN LEEFTIJD .... .. .... .. ...................... .. .................. .... .. .. ............................ 11

2.1 VERHUIZEN EN VERHUISGEDRAG •••••.••................•••.••.••••••••••••...•••••••••.•••••.•....•••......••••••••......•••••••...•••........•...•..•..• 11

2.1.1 De levenscyclusbenadering .................................................................................................................. 12

2.1.2 De levensloopbenadering ..................................................................................................................... 14

2.1.3 Bepaling van belangrijke factoren voor empirisch onderzoek ............................................................. 16

2.2 RELEVANTE FACTOREN DIE VOORTKOMEN UIT HET GEDRAG VAN OUDEREN OP DE WONINGMARKT .................................... 17

2.2.1 Gedrag op woningmarkt van ouderen ................................................................................................. 17

2.2.2 De woonvoorkeuren van 60-plussers ................................................................................................... 18

2.3 SAMENVATIING VERGRIJZING, LEEFTIJD EN VERHUISGEDRAG ••...................••..•.............................••••..•••.••.•••••••.•........ 19

3. VERHUISGEDRAG IN DE PERIODE 1998 TOT EN MET 2012 IN NEDERLAND .... .. ...... .. .. .... .............................. 21

3.1 VERHUISGEDRAG VAN OUDEREN TUSSEN DE 60 EN 84 JAAR VAN 1998-2012 .............................................................. 22

3.1.1 Ontwikkeling van verhuiskansen in gehele markt ................................................................................ 22

3.1.2 Ontwikkeling van verhuiskansen koopsector in de periode 1998 tot 2012 .......................................... 24

3.1.3 Verhuiskansen voor de babyboomgeneratie ten opzichte van niet-babyboomers .............................. 25

3.1.4 Verstorende variabelen: waarnemingenJontbrekende waarden en gemiddelden .............................. 26

3.2 VERHUISRICHTING ••.•••.•••..•.....•.•..........••.•••••.•••.•.•.••••..•........••.•••••••••••••.•......•.....•.•..••.............••..•.•.•.••••••••••••...•.. 27

3.2.1 Verhuisrichtingen grootte van de woning ............................................................................................ 27

3.2.2 Verhuisrichting koopsector ................................................................................................................... 28

3.2.3 Verhuisrichtingen babyboomers en niet-babyboomers ....................................................................... 29

3.3 EXTRA TOE TE VOEGEN VARIABELEN EN SAMENVATIING .•.••••••••••........•......•.•••••••••..••...........•..•.•.•...••..•.•..•......••..•••.... 30

3.3.1 Verhuiskansen ...................................................................................................................................... 30

3.3.2 Verhuisrichting ..................................................................................................................................... 31

3.3.3. Extra toe te voegen variabelen ............................................................................................................ 32

4 . METHODOLOGIE .................. .. ........... ........... .. ... .. .................. .. ... ............ .... ............ .... .. .. ..... ....... .... ............. 33

4.1 VERANTWOORDING TYPE ONDERZOEK EN ANALYSETECHNIEKEN ...............•....................•••••....•.•••................•••......••••... 33

4.1.1 Verantwoording type onderzoek .......................................................................................................... 33

4.1.2 Regressieanalyse door logistisch regressiemodel of lineair regressiemodel ........................................ 34

4.2 DATAVERWERKING ..••.•••••..•••••••..•....•••........•••••••••••••...••••••••...•.•.•••.•..••••••.•••.•..•.•••......•..•••......•.•.••••••.......••......... 34

4.2.1 Operationaliseren van onderzocht verhuisgedrag ............................................................................... 34

4.2.2 Overzicht van gebruikte onafhankelijke variabelen ............................................................................. 35

4.2.3 Bijzonderheden van enkele onafhankelijke variabelen ........................................................................ 36

4.3 REGRESSIEANALYSE VERHUISKANSEN ..•••••.•..........................•..•.••........•..........•••••.•.••••••••.•..........................•..•.•••••.. 38

4.3.1 Lineaire regressiemodel verhuiskansen ................................................................................................ 38

4.3.2 Logistische regressiemodel verhuiskansen ........................................................................................... 39

4.4 REGRESSIEANALYSE VERHUISRICHTING ••.•........••••...•..•••......................••.......•..••..•.....•.••....•••..•.....•..•..•.................••. 40

4.4.1 Lineair model grootte van de woning ................................................................................................. .40

4.4.2 Logistisch model grootte van de woning ............................................................................................. .40

4

5. ONDERZOEKSRESULTATEN EN ANALYSE ................................................................................. , .................. 41

5.1 REGRESSIEANAlYSE VERHUISKANSEN .......•..........•..........•..•.......•.•....•...••.............•..........•.......•......•....• .-.••...•.••.••..•.• 41

5.2 REGRESSIEANAlYSE VERHUISRICHTING •.............••...•..•.......................•.......•....•...•....•.•.•.••...•...•..••....•.•.. :. 43 , ............. .

5.3 SAMENVATIING RESUlTATEN ................................................................................................................ '. ............ 45

5.4 ANAlYSE VAN DE GEVONDEN RESUlTATEN ................................................................................................ ', ............ 45

5.4.1 Verhuiskansen ··························································································································; ........... 45 5.4.2 Verhuisrichting (naar een kleinere woning) ........................................................................................ .48

6. CONCLUSIE, REFLECTIE EN AANBEVELINGEN ................................................................................... .,. .......... 50

6.1 CoNclUSIE ...................................................................................................................................................... 5o

6.2 REFlECTIE ....................................................................................................................................................... 50

6.3 PRAKTISCHE BRUIKBAARHEID •................•...................•.•...•................................•.......•.........•...•..........•..... ~ .••.•.....• 51

LITERATUURLIJST ........................................................................................................................................... 53

BULAGEN ........................................................................................................................................................ 58

BIJlAGE lA: T-TESTS SIGNIFICANTE VERSCHillEN VERHUISKANSEN PER ONDERZOEKSJAAR TOTAAl. .......................................... 58

BIJlAGE 1B: T-TESTS SIGNIFICANTE VERSCHillEN VERHUISKANSEN PER ONDERZOEKSJAAR BABYBOOM, NIET-BABYBOOM ............. 58

BIJlAGE 2A: T-TESTS SIGNIFICANTE VERSCHillEN VERHUISRICHTING TOTALE POPUlATIE ........................................................ 59

BIJlAGE 2B: T-TESTS SIGNIFICANTE VERSCHILlEN VERHUISRICHTING POPUlATIE NIET-BABYBOOMERS ....................................... 60

BIJlAGE 3: VARIABELEN GEBRUIKT BIJ BEREKENING MARGINALE VERSCHillEN VOOR MODEL VERHUISKANSEN ............................ 61

BIJlAGE 4: VARIABELEN GEBRUIKT BIJ BEREKENING MARGINAlE VERSCHilLEN VOOR MODEl VERHUISRICHTING .......................... 62

5

1. Inleiding

1.1 Aanleiding: vergrijzing en de woningmarkt

De woningmarkt in Nederland heeft sinds het uitbreken van de crisis eind 2008 te maken met

lage aantallen transacties als gevolg van vraaguitval. Het prijsniveau is daardoor volgens

recente publicaties van het Kadaster en de NVM inmiddels weer terug op het niveau van 2003

en is ruim 18%-punt gedaald ten opzichte van de top van de markt begin 2008. Jonge starters

hebben moeite de markt te betreden als gevolg van een beperkte beschikbaarheid van

financiering. Doorstromers van middelbare leeftijd krijgen mede daardoor hun woningen niet

verkocht en moeten vaak een restschuld accepteren en ook ouderen krijgen hierdoor hun

woning moeilijk verkocht. De nieuwbouwproductie is in de achterliggende periode tot een

dieptepunt gedaald met slechts 51.000 voltooide woningen in 2012; het totale aantal

toegevoegde woningen aan de woningvoorraad nog ligt lager, omdat er ook woningen worden

onttrokken aan de voorraad (EIB, 2013). Tegelijk is tot circa 2020 de verwachting dat het

aantal huishouden met meer dan 50.000 per jaar blijft groeien (Van Sante, 2014). Hierdoor is

een gering tekort van woningen op termijn te verwachten.

In de door het Planbureau voor de Leefomgeving gepubliceerde beleidsstudie Vergrijzing en

de Woningmarkt (De Groot et al., 2013) is beschreven dat ouderen vrij lang in hun woning

blijven wonen: vaak wonen zij in de huidige woning al meer dan 25 tot 30 jaar. De

verhuismobiliteit van 55-plussers ligt al jaren rond de 7%. De verhuismobiliteit voor jongeren

ligt op een veel hoger percentage. Deze lage verhuisgeneigdheid van ouderen lijkt dus los te

staan van de laatste economische ontwikkelingen. Verhuizingen door ouderen komen pas op

hoge leeftijd (ouder dan tachtig) bij serieuze en behoorlijke gezondheidsproblemen op grotere

schaal voor. Vaak omdat die gezondheidsbeperkingen dan leiden tot bewegingsbeperkingen

die niet meer met woningaanpassingen kunnen worden ondervangen. De kans is aanwezig dat

verhuismobiliteit op de woningmarkt laag blijft om twee redenen:

1) Nog steeds toenemend eigenwoningbezit, ook onder ouderen (Brounen & Neuteboom,

2013; De Groot et al., 2013).

2) Een stijgend aantal ouderen en stijgend percentage ouderen als gevolg van de

demografische ontwikkelingen in Nederland (Garssen, 2011; De Groot et al., 2013).

6

Het effect van aanhoudende stagnatie in verhuismobiliteit zal op korte termijn kunnen

resulteren in een lichte prijsstijging als gevolg van te weinig aanbod. Wanneer ouderen vanaf

2020 in grote getale de leeftijd van 80 jaar zullen bereiken en dus meer zullen gaan verhuizen,

zal dit kunnen resulteren in een plotseling overaanbod van koopwoningen met als gevolg

dalende prijzen (De Groot et al., 2013). Het beter inschatten van verhuisgedrag van ouderen

helpt bij het inschatten van de risico's en het inspelen op deze ontwikkelingen voor

gemeentelijk en provinciaal beleid, maar ook voor investeerders en financiers in de

woningmarkt.

1.2 Doel van het onderzoek In deze scriptie staat het empirisch onderzoek naar de relatie tussen leeftijd en verhuisgedrag

centraal. Vanuit de premisse dat de leeftijdsopbouw van populaties vrij goed is te voorspellen,

richt dit onderzoek zich op de vraag of leeftijd als voorspeller voor verhuisgedrag bruikbaar

is. Dit wordt onderzocht door middel van kwantitatief statistisch onderzoek op empirische

data. De input voor de modellen waarmee de statistische analyse zal worden gedaan, komt uit

literatuuronderzoek naar de relevante factoren, die bij verhuisbeslissingen en bij

verhuisgedrag van invloed zijn. Het doel is om te komen tot een modelmatige benadering van

verhuisgedrag aan de hand van prognoses over leeftijdsopbouw van een populatie, of om

daartoe tenminste een aanzet te geven.

Leeftijdsopbouw is goed voorspelbaar volgens Garssen (2011): het CBS heeft in 1984 het

aantal65-plussers in 2012 redelijk goed voorspeld. Ook de raming van destijds voor het

moment waarop de vergrijzing de piek bereikt, wijkt nog steeds niet veel af van de huidige

voorspellingen. Hierdoor kan de verbinding tussen verhuisgedrag en leeftijd in de

voorspellingen van verhuisgedrag waardevol zijn. Het beter kunnen inschatten van

verhuisgedrag en verhuisstromen van ouderen kan beleidsbepalers helpen bij het stimuleren

van bepaalde woonconcepten voor deze doelgroep. Investeerders zoals projectontwikkelaars

en bouwers, maar ook financiers kunnen daarmee beter hun risico's inschatten wanneer zij

investeren in woningen. Uiteindelijk zal ook de particuliere woningbezitter hier via zijn of

haar financier baat bij hebben.

7

1.3 Onderzoeksvragen

Het voorgaande heeft geleid tot de volgende probleemstelling:

In hoeverre is verhuisgedrag van een populatie vergrijsde woningbezitters te voorspellen aan

de hand van de leeftijdsopbouw van die populatie?

Met daarbij de onderstaande deelvragen:

1. Wat is er tot nu toe bekend in de literatuur over de relatie tussen verhuisgedrag en

leeftijd?

2. Hoe ziet de praktijk in Nederland er uit als het gaat om verhuisgedrag van ouderen

tussen de 60 en 84 jaar op de koopwoningen markt in de periode 1998 tot en met

2012?

3. Hoe wordt de relatie tussen leeftijd en verhuisgedrag onderzocht en welke modellen

worden gehanteerd in het empirisch onderzoek?

4. Welke resultaten op basis van empirisch onderzoek komen uit de analyses naar voren?

5. In hoeverre zijn de resultaten in overeenstemming met de in de literatuur gevonden

bevindingen?

1.4 Opzet van het onderzoek

Dit onderzoek is te typeren als verkennend tijdreeksonderzoek naar mogelijkheden om een

model te kunnen construeren dat verhuisgedrag voorspelt aan de hand van leeftijd. Hierbij is

gekozen voor een kwantitatieve onderzoeksaanpak op basis van beschikbare empirische data,

aan de hand van het onderstaande conceptuele model in figuur 1.

Dit model is gebaseerd op de levensloopbenadering van Clark enDieleman (1996) en Mulder

en Hooijmeijer (1999).

Verhuisgedrag wordt beïnvloed door factoren op microniveau (dus op het niveau van

huishoudens) en door invloeden op macroniveau, zoals de economie, demografische

ontwikkelingen en de ontwikkelingen op de woningmarkt. Door middel van het

literatuuronderzoek zijn factoren gedetermineerd die van belang worden bij verhuisgedrag op

microniveau (deelvraag één).

8

Met behulp van statistisch brononderzoek worden aan de hand van de beschikbare empirische

data de twee factoren 'tijd van waarneming' en 'onderdeel van een generatie' op macroniveau

toegevoegd (deelvraag twee). Met deze factoren worden de modellen vervaardigd waarmee

door middel van regressieanalyses het verband tussen leeftijd en verhuisgedrag verder wordt

onderzocht (deelvraag drie).

Conceptueel model onderzoek verhuisgedrag van ouderen

Macrocontext

Demografische factoren I .., Vergrijzing, leeftijd

Economische factoren Economische crisis

Microcontext

Hu i shoude nsvormi ng

Arbeidscarriere

Wooncarriere

~------------------------

1 .., 1 Hulpbronnen en beperkingen

Inkomen, vermogen, financiering

1 .., 1 Triggers en drempels persoonlijke woonvoorkeuren

Verhuisgedrag

Figuur 1: Model gebaseerd op de levensloopbenadering van Cl ark en Dieleman ( 1996) en Mulder en Hooijmeijer ( 1999).

Met de term verhuisgedrag is in dit kader de 'verhuiskans' en de 'verhuisrichting' van een

huishouden bedoeld. De populatie ouderen is afgebakend tot de leeftijd van 60 tot en met 84

jaar. De periode van onderzoek loopt van 1998 tot en met 2012.

De verhuiskans is gedefinieerd als de proportie van het totaal aantal huishoudens met een

eigen woning binnen de steekproef, dat heeft aangegeven binnen twee jaar voorafgaand aan

de enquêtedatum te zijn verhuisd.

De verhuisrichting is in dit onderzoek gedefinieerd als de proportie uit de steekproef van

huishoudens die in een kleinere woning is gaan wonen. Ook hier gaat het om recent verhuisde

huishoudens in de leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar op de koopwoningenmarkt

9

1.5 Leeswijzer

Hoofdstuk twee vormt het theoretisch kader van dit onderzoek. Hier worden theorieën en

begrippen over verhuizen besproken, evenals veranderingen in de ontwikkelingen tussen de

babyboomgeneratie en de vooroorlogse generaties, de woonwensen van 60- tot 84-jarigen, de

woningmarkt en de woonomgeving. Hoofdstuk drie bevat de empirische waarnemingen en

een beschrijving van de onderzochte dataset. In hoofdstuk vier wordt de methode van

onderzoek toegelicht. Hier komen zaken als datavergaring, operationalisering,

gegevenswerking en de wijze van analyse aan de orde. In hoofdstuk vijfworden de

onderzoeksresultaten besproken en geduid. Deze thesis wordt afgesloten met conclusies,

reflectie op het onderzoek en aanbevelingen in hoofdstuk zes.

10

2. Relatie tussen verhuisgedrag en leeftijd

Om de vraag te kunnen beantwoorden in hoeverre verhuisgedrag voorspelbaar is op basis van

leeftijdsopbouw en voorspellingen over leeftijdsopbouw, is allereerst van belang te weten

welke factoren bij verhuisbeslissingen relevant zijn en of leeftijd een van die factoren is.

In paragraaf 2.1 wordt daarom eerst aan de hand van literatuuronderzoek uiteengezet welke

leidende theorieën er op dit moment zijn over verhuisgedrag en verhuismotieven. Daarnaast

wordt in deze paragraafbesproken welke factoren ten aanzien van verhuisgedrag van belang

zijn voor dit onderzoek.

De centrale vraag gaat niet alleen over voorspelbaarheid van verhuisgedrag in het algemeen,

maar specifiek over voorspelbaarheid van verhuisgedrag van de groep ouderen in de leeftijd

van 60 tot en met 84 jaar. In paragraaf2.2 wordt daarom aan de hand van brononderzoek en

publicaties over gedrag van ouderen op de woningmarkt onderzocht welke factoren die in

paragraaf2.1 naar voren zijn gekomen, ook voor de groep ouderen van 60 tot en met 84 jaar

van belang en relevant zijn. Tot slot wordt in paragraaf 2.3 een samenvatting gegeven om

vervolgens te bepalen welke factoren in het empirisch onderzoek moeten worden

meegenomen.

2.1 Verhuizen en verhuisgedrag

Het is van belang om allereerst vast te stellen wat vanuit de literatuur precies wordt verstaan

onder het begrip verhuizen. Verhuizen is volgens Clark (2012) een proces waarbij

huishoudens hun woonomstandigheden aanpassen aan hun woonbehoeften. Dit doen zij door

te vertrekken uit hun huidige woningen om naar een woning te gaan die voor hen op dat

moment het meest geschikt is en tevens beschikbaar en bereikbaar is. Rossi (1955), Goetgeluk

(1997) en Oskamp (1997) beschrijven een verhuizing als het streven van huishoudens naar

een overeenkomst tussen woonsituatie en woonwensen, waarbij veranderingen in het

huishouden aanleiding kunnen zijn om te (willen) verhuizen. Volgens Wolpert (1966) en

Brown en Moore (1970) leidt niet elke verandering direct tot een verhuizing: hiervoor moet

eerst een bepaalde drempelwaarde worden overschreden. Bij overschrijding van die

drempelwaarde is de balans tussen woonsituatie en woonwensen zo scheef, dat dit leidt tot

een verhuizing, om zo beide weer in evenwicht te brengen (Priemus, 1984). Hoewel de

definities niet hetzelfde zijn, is de kern wel dat bij verhuizen de ene woning wordt verlaten

11

voor de andere waarbij het primaire doel van het betreffende huishouden is de woonwensen

weer zo optimaal mogelijk te laten aansluiten bij de huisvesting.

Redenen om tot verhuizing over te gaan, zijn voor een huishouden gerelateerd aan

verschillende soorten veranderingen en gebeurtenissen. De theorieën over verhuisgedrag die

bij literatuuronderzoek naar voren kwamen, kennen ook verschillende invalshoeken, zoals

levensgebeurtenissen (Clark, 2012), opleiding (Feijten, 2005 en Mulder, 1995),

arbeidsverloop (Leslie & Richardson, 1961 ), indeling naar socio-demografische groepen

(Clark, 2012) of de vorm van eigendom van de woning (Clark, 2012).

De verscheidenheid aan invalshoeken in de literatuur laat zich samenvoegen tot drie

hoofdcategorieën:

1. Verandering van de levensfase van een huishouden;

2. Verandering van werk of studie;

3. Verandering van woning en/ofwoonomgeving.

Welke van deze drie invalshoeken het meest van belang is, varieert sterk met de leeftijd van

de persoon of personen die de verhuisbeslissing nemen. De grote verscheidenheid aan

onderzoeken rondom verhuisgedrag en de complexiteit van de modellen achter verhuisgedrag

wordt goed geïllustreerd door het feit dat er niet één enkel theoretisch raamwerk bestaat dat

het gehele verhuisgedrag volledig weet te verklaren (Allen, 2009). De in de literatuur meest

dominante theorieën zijn op dit moment de levenscyclusbenadering, waarvan Rossi (1955) en

van Brown en Moore (1970) algemeen als grondleggers worden gezien, en de

levensloopbenadering die is ontwikkeld door Clark enDieleman (1996), Elder (1998), Mulder

en Hooijmeijer (1999) en Feijten (2005). De levensloopbenadering is in feite een reactie op

de levenscyclusbenadering. Deze twee benaderingen worden hierna nader besproken. Daarna

volgt de bepaling van de factoren voor het empirisch onderzoek.

2.1.1 De levenscyclusbenadering

Peter Rossi wordt met zijn studie Why Families move (1955) gezien als de grondlegger van

serieus onderzoek naar verhuisgedrag en verhuismotieven van mensen. Hij koppelde de

beslissingen rondom een eventuele verhuizing aan de levenscyclus die mensen gemiddeld

gezien doormaken. Meer specifiek gaat het bij Rossi dan om de cyclus in

huishoudenssamenstelling. Rossi stelt dat de wens om te verhuizen een functie is van de fase

12

in de levenscyclus en in samenhang daarmee van de huishoudengrootte, de leeftijd van het

hoofd van het huishouden, de gewenste en actuele eigendomsverhouding, het aantal

vertrekken in de woning en het aantal gewenste vertrekken van de woning. De

woningbehoefte van een huishouden hangt volgens de benadering van Rossi nauw samen met

verschillende perioden in de levenscyclus en dus indirect van de leeftijd van de persoon of

personen die dat huishouden leidt of leiden. In figuur 2 is die samenhang schematisch

weergegeven.

Fasen in de levenscyclus Woningbehoefte I aspiratie

Pre-child stage (samen of alleen wonen) Goedkoop wonen in een appartement in binnenstedelijk gebied

Child-bearing /gezinsvorming Huren van een eengezinswoning

Child-rearing I opvoedings:fàse Koopwoning in relatiefnieuw suburbaan gebied (vinex)

Child-lalUlching (kinderen vliegen uit) Mogelijk koopwoning in een wijk ofbuurt met hogere status

Post-child ( empty nest) Residentiële stabiliteit

Later-life (ouderdom) Verzorgingshuis/ seniorenwoning I wonen bij kinderen

Figuur 2: Levenscyclus en woonbehoeften. Bron: Short (1996) in Bos & Bruijn (2007)

Brown en Moore (1970) hebben een aanvulling gemaakt op de klassieke benadering waarin

het huishouden centraal staat. Waar Ros si slechts uitgaat van de in één keer veranderde vraag

naar wonen als aanleiding van een beslissing tot verhuizing, geven Brown en Moore aan dat

in het beslissingsproces twee fases van belang zijn. De eerste fase betreft ontevredenheid met

de huidige huisvesting vanwege veranderingen in de situatie van het huishouden. In de tweede

fase wordt gezocht naar passend aanbod op de woningmarkt wanneer de ontevredenheid een

bepaalde drempelwaarde heeft overschreden. Pas als een passend aanbod wordt gevonden,

wordt ook daadwerkelijk een beslissing genomen of verhuisd. Als het passend aanbod

uitblijft, ofte duur uitvalt en de huidige woning de mogelijkheden heeft om aangepast te

worden aan de nieuwe wensen door middel van verbouwing, dan wordt besloten om toch

maar niet te verhuizen.

13

Galpin en Zimmerman kwamen in 1927 al tot de conclusie dat er een relatie is tussen

verhuismobiliteit en opwaartse verticale arbeidsmobiliteit. Latere onderzoeken van Leslie en

Richardson uit 1961 bevestigen dit. Omdat in veel huishoudens beide partners zich op de

arbeidsmarkt begeven en banken het sinds middenjaren '90 mogelijk maken om een

financiering te krijgen die gebaseerd is op beide volledige inkomens, moet worden uitgegaan

van het totale huishoudinkomen om de relatie tussen inkomen en verhuiswensen te

onderzoeken. Ook het inkomensperspectief moet in de bestudering van het

verhuisbeslissingsproces worden betrokken (Mulder & Hooijmeijer, 1995). In dat kader is het

opleidingsniveau van het huishouden van belang.

De algemene kritiek die op de levenscyclusbenadering is gegeven, is het feit dat deze uitgaat

van het idee dat de ontwikkeling van huishoudens zich volgens een patroon afspeelt dat

stereotypisch is voor de westerse samenleving tot en met de jaren '60 van de vorige eeuw. Dit

veronderstelt een min of meer lineaire voortgang die ook nog eens vrijwel alleen maar naar

boven gericht is (van huur naar koop en van kleinere naar grotere woningen). Verder is er de

aanname dat huiseigenaarschap beter is dan huren. Tot de jaren '60 van de vorige eeuw was

het gebruikelijke beeld dat vanuit het ouderlijk huis rond het twintigste levensjaar werd

getrouwd en dat er als getrouwd stel werd samengewoond. Snel daarna kregen mensen dan

kinderen en werd er een groter gezinshuis gekocht. Sinds de jaren '60 van de vorige eeuw is

onder invloed van emancipatie, ontzuiling, ontkerkelijking en de seksuele revolutie echter een

kenmerkende verandering opgetreden in dit vastomlijnde patroon. Tegenwoordig doorloopt

niet iedereen alle fases en niet iedereen doorloopt dezelfde fases in dezelfde volgorde. De

levenscyclusbenadering is geen dynamisch model en houdt geen rekening met woonaspiraties

op lange( re) termijn (Bolt, 2001 ). Als reactie op dit model is het levensloopmodel (Lifecourse

model) of de levensloopbenadering ontwikkeld.

2.1.2 De levensloopbenadering

Net als bij de levenscyclusbenadering gaat de levensloopbenadering ervan uit dat mensen

verschillende fases in hun leven doorlopen. Anders dan bij de levenscyclusbenadering kan de

volgorde per individu verschillen en zal niet iedereen dezelfde levensgebeurtenissen

doormaken op een lineaire wijze. Er is dus geen standaardlevenscyclus die voor iedereen

hetzelfde verloopt. De levensloopbenadering maakt een onderscheid tussen leeftijd,

wooncarrière, huishoudcarrière en arbeids-/opleidingscarrière. Een verhuizing kan uit elk van

deze afzonderlijke carrières voortkomen. Kortom, het grootste onderscheid tussen de

14

levensloopbenadering en de levenscyclusbenadering is dat het huishouden niet de enige

verklarende factor is voor een verhuisbeslissing, maar dat de ontwikkeling van het huishouden

zelf slechts één van de aspecten is voor een verhuisbeslissing, naast de wooncarrière en de

opleidings- en arbeidscarrière.

Leslie en Richardson integreren de verbanden tussen enerzijds de huishouden- en de

arbeidsmarktcyclus en anderzijds het verhuisgedrag in het zogenaamde career/lifecycle

model. Volgens dit model uit 1961leiden veranderingen in de fase van de levenscyclus en/of

in de positie op de arbeidsmarkt tot ontevredenheid met de huidige woonplek, hetgeen weer

kan leiden tot een verhuizing indien die ontevredenheid te groot wordt en een bepaalde

drempelwaarde overschrijdt. De theorie van Leslie en Richardson is verder ontwikkeld in het

'longitudinal perspective on life time mobility' (Priemus, 1969). Deze theorie gaat ervan uit

dat een wooncarrière zich gedurende het bestaan van een huishouden ontwikkelt en sluit

daarmee aan bij de eerder gemaakte veronderstelling dat verhuizen gezien kan worden als

rationeel menselijk handelen. Verhuizen wordt gezien als een actie om een bepaald doel te

bereiken. Daarbij hoeft het echter niet altijd te gaan om een voorwaartse stap in de

woninghiërarchie.

Niet alle verhuizingen worden direct veroorzaakt door ontevredenheid over de huidige

woonsituatie. Voor een juiste interpretatie van het verhuisgedrag van huishoudens is het van

belang rekening te houden met de motieven die aan de verhuizing ten grondslag liggen, daar

deze van invloed zijn op zowel het moment van verhuizen als op de uiteindelijke

woningkeuze (Clark & Onaka, 1983). Kendig (1984) concludeert dat vooral de huishoudens

die verhuizen om redenen in de woonsfeer erin slagen om een duidelijke vooruitgang in de

wooncarrière te bewerkstelligen. Voor huishoudens die verhuizen om andere redenen dan de

behoefte om de woonsituatie aan te passen, ligt dit anders. De huishoudens die verhuizen als

direct gevolg van veranderingen in de werksfeer of de persoonlijke sfeer, willen veelal op

korte termijn verhuizen. De woningkeuze kan daarom in eerste instantie minder voor de hand

liggend lijken. Een voorbeeld is het accepteren van een baan op grote afstand. Het huishouden

dient hiervoor te verhuizen. Wanneer een gewenste woonsituatie niet te vinden blijkt, kan dit

leiden tot het bijstellen van de woonpreferenties. Dit kan een achterwaartse stap in de

woninghiërarchie tot gevolg hebben (Goetgeluk et al., 1992). Ook veranderingen in de

persoonlijke sfeer, zoals een echtscheiding, kunnen leiden tot meer urgente verhuizingen. Bij

15

een verhuizing als gevolg van een echtscheiding wordt haast per definitie een pas op de plaats

gemaakt en vaak een stap terug gezet in de woninghiërarchie (Goetgeluk et al., 1992).

2.1.3 Bepaling van belangrijke factoren voor empirisch onderzoek

In de literatuur wordt verhuizen vooral gezien als een besluitvormingsproces meer dan een

bepaald beslissingsmoment. De verhuisbeslissing hangt af van de keuze van het moment om

te verhuizen, de keuze om te huren of te kopen, en de keuze voor een bepaalde

woonvoorkeuren, bijvoorbeeld het type woning, de grootte en de kwaliteit van de woning.

Verder hangt de hangt de verhuisbeslissing ook af van de hoogte van het inkomen van het

huishouden en de kosten van de verhuizing. Deze keuzes hangen onderling sterk samen en

worden veelal gelijktijdig gemaakt (Elsinga, 1995).

Verhuisgedrag kan worden bekeken vanuit levensgebeurtenissen, maar ook vanuit opleiding,

arbeidsverloop, socio-demografische groepen, eigendomsverhouding en flexibiliteit. Zowel de

levenscyclusbenadering als de levensloopbenadering bekijken het beslissingsproces rondom

verhuizen en verhuisgedrag primair vanuit drie invalshoeken: de levensfase (leeftijd en

huishoudensontwikkeling), de werk- en/ of opleidingscarrière en de fysieke factoren woning

en woonomgeving. De levensloopbenadering is dynamischer in de zin dat elk van de drie

invalshoeken op enig moment leidend kan zijn in het proces, waardoor de twee andere

invalshoeken op dat moment ondergeschikt zijn. Omdat de levensloopbenadering daardoor

beter aansluit bij wat er in praktijk gebeurt, wordt deze benadering als basis gebruikt voor het

onderzoek in deze scriptie.

De factoren die uit dit literatuuronderzoek tot zover op basis van de levensloopbenadering

naar voren zijn gekomen als relevant voor verhuisbeslissingen in het algemeen, zijn de

volgende:

• Leeftijd van het hoofd van het huishouden;

• Inkomen;

• Huishoudensomvang;

• Gezondheid;

• Inkomensperspectief (het best geïndiceerd door opleidingsniveau);

16

• Aantal kamers in de huidige woning (in relatie tot het aantal personen in het

huishouden);

• Gewenste aantal kamers in de woning;

• Gewenste eigendomsvorm en huidige eigendomsvorm (huur ofkoop);

• Verhuisrichting op de woningmarkt;

• Tijd van waarneming.

In de volgende paragraaf zal op basis van publicaties en literatuur over gedrag van ouderen op

de woningmarkt worden onderzocht welke van deze factoren van belang zijn voor

leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar.

2.2 Relevante factoren die voortkomen uit het gedrag van ouderen op de

woningmarkt

In deze paragraaf komt aan de orde welk gedrag ouderen laten zien op de woningmarkt (2.2.1)

en welke woonvoorkeuren zij hebben (2.2.2).

2.2.1 Gedrag op woningmarkt van ouderen 60-plussers zijn maar weinig actief op de woningmarkt. Dit is zichtbaar in de

mobiliteitscijfers die sinds 1995 verder zijn afgenomen (Van Dam et al., 2013). Het

toenemend eigenwoningbezit is een factor van belang die kan leiden tot een verminderde

verhuisgeneigdheid en een verbeterde welvaartspositie door opgebouwd vermogen in de

woning. Een kanttekening hierbij is wel dat er in steeds grotere mate een ongelijke verdeling

optreedt tussen de hogeropgeleiden met (deels) afgeloste eigen woningen met aanvullende

pensioenen en de lageropgeleiden in een huurwoning met alleen AOW. In het kader van dit

onderzoek wordt de laatste groep buiten beschouwing gelaten, omdat het onderzoek zich richt

op de koopmarkt

Omdat hun uitgangspositie anders is, zullen volgens Hooijmeijer (2007) de senioren van de

babyboomgeneratie die geboren zijn tussen 1945 en 1960 in een aantal relevante

gedragskenmerken ook anders zijn dan senioren van een eerdere generatie. De belangrijkste

veranderingen zijn een toenemende diversiteit van de huishoudensituatie, wat is terug te zien

in het feit dat meer mensen hun wooncarrière doorlopen als alleenstaande en dat er meer

ouderen nog een gezinshuishouden hebben. Vanwege een verbeterde levensverwachting en

gezondheid blijven meer huishoudens van ouderen tot op hoge leeftijd als

tweepersoonshuishouden bestaan. Daarnaast is het toenemende opleidingsniveau van de latere

17

generaties ouderen van belang, waardoor zij meer kans hebben op een hoger inkomen en dito

aanvullende pensioenuitkering. Ook hebben steeds meer ouderen die nu samenwonen beiden

gewerkt en daardoor beiden een aanvullende pensioenuitkering opgebouwd (Ministerie SWZ,

2006). Dit leidt ook tot een hoger huishoudinkomen dan de eerdere generaties ouderen. Tot

slot speelt de toename van de zelfredzaamheid een rol, wat bijvoorbeeld tot uiting komt in een

hoger aandeel rijbewijsbezit en in een verminderde beperking en sturing in

woningmarktgedrag door geografische afstanden. Pas na het 75e levensjaar nemen de fysieke

beperkingen sterk toe, waardoor ook de zelfstandigheid onder druk komt te staan. Het gedrag

op woningmarkt wijzigt dus niet alleen als gevolg van vergrijzing, maar ook door een andere

uitgangspositie die de naoorlogse generaties hebben ten opzichte van de vooroorlogse

generaties.

2.2.2 De woonvoorkeuren van 60-plussers Uit WoON 2012 blijkt dat de woonsituatie van verschillende generaties in Nederland

behoorlijk uiteenlopen. Het eigenwoningbezit is het hoogst in de leeftijdsklasse 35 tot 54 jaar.

Huur gaat de boventoon voeren naarmate de leeftijd hoger wordt. Dit is in lijn met de

klassieke levensloop op de woningmarkt. Uit het onderzoek van Brounen en Neuteboom

(2007) blijkt echter dat veel huiseigenaren in de leeftijdscategorie 55 tot 64 jaar weinig

interesse hebben in een huurwoning. Dit staat juist haaks op wat volgens de klassieke

levensloopbenadering gebeurt. De voorkeur voor een huurwoning is onder deze aspirant­

senioren veel minder sterk ontwikkeld dan bij de vorige generatie. In 1981 gaf nog ruim 45%

van de 60-jarige huiseigenaren aan van plan te zijn om binnen afzienbare tijd een huurwoning

te betrekken. In 2006 is dat percentage gedaald tot 21%. Ondanks de verwachte vergrijzing

verwachten Brounen en N euteboom (2007), dat het eigenwoningbezit onder ouderen de

komende jaren zal blijven stijgen in tegenstelling tot de verwachtingen op basis van de

levensloop benadering.

Het gewenste woningtype hangt naast leeftijd samen met het huidige woningtype dat men

bewoont. Bewoners van een eengezinswoning willen vaker in een eengezinswoning blijven

wonen: hoe hoger de leeftijd is, hoe groter de neiging is naar een meergezinswoning, zeker

vanaf de leeftijd vanaf 60 jaar. Ook het opleidingsniveau en het type huishouden is van

belang. Hogeropgeleiden wensen vaker een eengezinswoning dan lageropgeleiden en

18

eenpersoonshuishoudens prefereren vaker een appartement, dat doorgaans kleiner is dan een

eengezinswoning. Een hogere opleiding zou dan een factor zijn voor een grotere woning.

Ouderen van wie de kinderen de deur uit zijn, bewonen vaak grote woningen in verhouding

tot hun woonwensen. Volgens van Iersel en Leidelmeijer (2009) willen de meeste ouderen

niet verhuizen naar een kleine woning en wil het merendeel van de ouderen dat in bezit is van

een kleine woning zelfs tot na het 70ste levensjaar nog verhuizen naar een grotere woning.

Pas na het 80ste levensjaar is men bereid te verhuizen naar een specifiek voor ouderen

bedoelde kleinere woning, veelal ingegeven door lichamelijke beperkingen.

2.3 Samenvatting vergrijzing, leeftijd en verhuisgedrag

Verhuisgedrag wordt door veel factoren beïnvloed, waaronder leeftijd. In dit onderzoek gaat

het in eerste instantie om de invloed van leeftijd op verhuisgedrag. Een aantal van de factoren

die in de levensloopbenadering relevant zijn, zijn minder op het gedrag van ouderen van

toepassingen en worden om die reden niet in het empirisch onderzoek betrokken.

Het verhuisgedrag dat in het kader van deze scriptie wordt onderzocht, valt uiteen in twee

elementen:

1. De 'verhuiskans' die is gedefinieerd als de proportie van het totaal aantal huishoudens

met een eigen woning dat heeft aangegeven binnen tweejaar voorafgaand aan

ondervragen te zijn verhuisd.

2. De richting op de woningmarkt van een verhuizing naar een kleinere woning of niet;

'de verhuisrichting'.

Uit het literatuuronderzoek volgt dat de onderstaande factoren van belang zijn in het verklaren

van verhuis gedrag. Voor het empirisch onderzoek naar verhuiskansen zullen deze factoren

worden betrokken:

• Leeftijd van het hoofd van het huishouden;

• Generatie babyboom (afgeleide van leeftijd)

• Inkomen;

• Huishoudensomvang;

19

• Gezondheid;

• Inkomens perspectief (het best geïndiceerd door opleidingsniveau);

• Tijd van waarneming (invloed van economische omstandigheden)

• Aantal kamers in de huidige woning (in relatie tot het aantal personen in het

huishouden);

Aanvullend worden de volgende drie factoren in het onderzoeksdeel naar de verhuisrichting

nog toegevoegd:

• Voorgaande eigendomsvorm (huur of koop)

• Richting naar een specifieke woning voor ouderen

• Verschil in aantal kamers in de woning na verhuizing;

In het volgende hoofdstuk worden statistieken ten aanzien van verhuisgedrag van ouderen in

Nederland over de beoogde onderzoekspenode van 1998 tot en met 2012 besproken.

20

3. Verhuisgedrag in de periode 1998 tot en met 2012 in Nederland

Om de vraag te beantwoorden in hoeverre verhuisgedrag van ouderen voorspelbaar is aan de

hand van voorspelde leeftijdsopbouw van die groep, is in hoofdstuk twee een inventarisatie

gemaakt welke factoren van belang zijn bij het verklaren van verhuis gedrag, in het bijzonder

van factoren die van belang zijn bij verhuisgedrag van ouderen. Met deze factoren wordt in

hoofdstuk vier een model gepresenteerd dat de relatie geeft tussen de kans op een verhuizing

en de leeftijd van het hoofd van een huishouden, gecorrigeerd voor de in hoofdstuk twee

gedetermineerde factoren. Het model wordt vervolgens door middel empirische data getoetst

op relevantie en significantie en daarmee op bruikbaarheid om verhuisgedrag te kunnen

voorspellen uit leeftijdsopbouw.

In dit hoofdstuk wordt nader ingegaan op de feitelijke empirische ontwikkelingen van

verhuisgedrag in Nederland voor de onderzochte leeftijdsgroep op de koopwoningmarkt Dit

wordt gedaan door te kijken naar de statistieken omtrent verhuisgedrag in Nederland, voor

zover deze statistieken in databronnen beschikbaar zijn. In paragraaf 3 .1. komen de

ontwikkelingen met betrekking tot verhuiskansen van ouderen binnen de koopsector over de

periode besproken van 1998 tot en met 2012 aan de orde. In paragraaf 3.2. worden de

ontwikkelingen ten aanzien van de verhuisrichting van die groep over dezelfde periode

besproken. Het hoofdstuk eindigt met een samenvatting in paragraaf 3.3.

Voor dit statistisch brononderzoek is gebruik gemaakt van de onderzoeksgegevens uit de

WBO/WoON-onderzoeken in opdracht van de rijksoverheid. De waarnemingen zijn

consistent, systematisch en valide verkregen, waarbij om de drie tot vier jaar een aselecte

steekproefwordt getrokken uit alle Nederlandse huishoudens. Deze onderzoeken leveren

voldoende waarnemingen op om uitspraken te kunnen doen op generiek niveau en zijn ook

beschikbaar. Een alternatief voor deze datasets is niet zonder meer voorhanden. Een

mogelijkheid zou zijn geweest om zelf een enquête te organiseren, in dat geval zou het slechts

mogelijk zijn om gegevens van dit moment te verkrijgen en niet, zoals bij de WoON/WBO­

onderzoeken, een reeks dezelfde gegevens over een reeks van jaren.

De keuze voor de periode van 1998 tot en met 2012 is ingegeven door het feit dat vanaf de

jaargang 1998 de benodigde variabelen consistent zijn gevraagd en gecodeerd.

21

3.1 Verhuisgedrag van ouderen tussen de 60 en 84 jaar van 1998-2012

Om een beeld te krijgen van de ontwikkeling van verhuiskansen van ouderen gedurende de

onderzoeksperiode, wordt in deze paragraaf allereerst de ontwikkeling van verhuisgedrag

geschetst over de gehele woningmarkt, dus van zowel de koop- als de huursector (3.1.1).

Vervolgens komen de ontwikkelingen binnen de koopsector aan de orde in paragraaf 3 .1.2.

Daarna volgt in paragraaf 3 .1.3 een verdere uitsplitsing van het gedrag van babyboomers en

niet-babyboomers binnen de koopsector. Paragraaf3.1.4. sluit dit hoofdstuk af met het

benoemen van twee verstorende variabelen die door een te klein aantal waarnemingen kunnen

zorgen voor een vertekend beeld.

3.1.1 Ontwikkeling van verhuiskansen in gehele markt In de totale onderzochte periode van 1998 tot en met 2012 hebben 102.728 huishoudens in de

leeftijd tussen de 60 en 84 jaar antwoord gegeven op de vraag of het huishouden de afgelopen

2 jaar voor enquête is verhuisd of niet. De verdeling over de vijftijdstippen van onderzoek is

redelijk gelijkmatig, met in 1998 de meeste (26%) en in 2002 de minste (16%) van alle

waarnemingen. Dat geldt voor zowel de groep kopers als de huurders. Het eigen woningbezit

in de leeftijdscategorie 60 tot en met 84 jaar in deze dataset is gemiddeld 49,1% over de

onderzochte periode. In de leeftijdscategorie 60 jaar en ouder, dus inclusief de groep van 85

jaar en ouder, is dat 47,9%. Hiermee wordt geïllustreerd dat de groep van 85 jaar en ouder een

zeer geringe bijdrage heeft op de groep eigen woningbezitters. Het geringe aantal

waarnemingen -en daardoor de geringe en statistisch niet bruikbare bijdrage van de groep van

85 jaar en ouder- is de reden dat de leeftijdsgroep is beperkt tot en met 84 jaar. Opvallend is

de terugval in het percentage kopers in 2002 en het hoger percentage van eigenwoningbezit in

1998 (47,9%). Vanaf2002 neemt de verhouding eigen woningbezit onder de groep 60- tot en

met 84-jarigen toe tot 57,5% in 2012.

De verhuiskans voor de groep huurders en kopers samen is over de gehele periode van 1998

tot en met 2012 6,95% voor de leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar en 6,93o/o voor de

leeftijdsgroep van 60 jaar en ouder. Ter illustratie is in figuur 3 de ontwikkeling van

verhuiskansen voor de groep van 60 jaar en ouder weergegeven. In figuur 4 is de

ontwikkeling van de verhuiskansen voor de leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar te zien.

Het onderzoek richt zich verder op deze laatste groep.

22

Leeftijdsgroep 60 jaar en ouder Huurders en kopers Huurders Kopers

Onderzoekjaar N Verhuiskans N Verhuis kans N Verhuiskans 1998 27.645 7,91% 14.617 10,67% 13.028 4,81%

2002 17.294 7,98% 9.873 10,05% 7.421 5,23%

2006 18.566 6,85% 10.519 8,49% 8.047 4,70%

2009 24.046 6,94% 12.347 9,18% 11.699 4,56%

2012 21.176 4,84% 9.309 8,17% 11.867 2,22%

Totaal 108.727 6,93% 56.665 9,42% 52.062 4,21%

Figuur 3: Overzicht verhuiskansen huishoudens vanaf 60 jaar per onderzoeksjaar en leeftijdsgroep.

Leeftijdsgroep 60 tot en met 84 jaar Huurders en kopers Huurders Kopers

Onderzoekjaar N Verhuiskans N Verhuiskans N Verhuiskans 1998 26.655 7,94% 13.876 10,77% 12.779 4,88%

2002 16.402 8,03% 9.200 10,15% 7.202 5,32%

2006 17.109 6,800~ 9.437 8,42% 7.672 4,81%

2009 22.737 6,98% 11.410 9,28% 11.327 4,65%

2012 19.825 4,800~ 8.416 8,23% 11.409 2,26%

Totaal 102.728 6,95% 52.339 9,51% 50.389 4,29%

Figuur 4: Overzicht verhuiskansen huishoudens vanaf 60 tot en met 84 jaar per onderzoeksjaar.

Huurders hebben een beduidend grotere verhuiskans (9,51 %) dan kopers (4,29%). Het

verloop van verhuiskansen binnen de groep huiseigenaren is geleidelijk neerwaarts gegaan

met een scherpe daling in onderzoeksjaar 2012. Het verloop van de verhuiskansen voor de

groep huurders geeft een heel ander beeld. De verhuiskansen binnen de huursector blijven

over de gehele bekeken periode redelijk stabiel. Deze lagen in 1998 en 2002 rond de 1 0%. In

de periode daarna volgt er een kleine daling naar rond 8% tot 9%. Het verschil met de

voorgaande periode is daarmee minder groot als binnen de groep kopers.

Het meest opvallend ten opzichte van de groep huiseigenaren en de totale groep is het

uitblijven van de dip in 2012. De economische crisis lijkt op de huurmarkt niet zo'n sterke

invloed te hebben op het verhuisgedrag als op de kopersmarkt.

In huursector is een verklaring van de terugval wellicht gelegen in het langer worden van

wachtlijsten bij een gelijkblijvend beschikbaar aanbod. Het onderzoek beperkt zich op de

koopsector, dus hierna wordt alleen verder gekeken naar de groep huiseigenaren. Door middel

van een t-toets zijn de verschillende jaargemiddelden op significante verschillen onderzocht.

Hieruit volgt dat 2012 inderdaad significant afwijkt van de andere jaren. De uitkomsten zijn

opgenomen in bijlage la. Tussen 2002 en 2009 is het verschil eveneens significant, maar wel

minder duidelijk dan de verschillen die er zijn met onderzoeksjaar 2012.

23

3.1.2 Ontwikkeling van verhuiskansen koopsector in de periode 1998 tot 2012 Het overzicht van verhuiskansen over de periode van 1998 tot en met 2012 is weergegeven in

figuur 5. Kijkend naar het verloop van verhuiskansen per leeftijd binnen de leeftijdscategorie

van 60 tot en met 84 jaar valt vooral op dat de verhuiskansen in 2012 fors lager zijn dan op

andere meetmomenten. Verder valt op dat er weinig verschil zit in kansen per leeftijd in 2012

totdat de leeftijd van 79 is bereikt. Vanafhet 80e jaar zijn de verhuiskansen met minder dan

0,5% zeer laag. Vooral voor het verhuisgedrag van de alleroudsten lijkt de economische crisis

een relatief grote invloed te hebben, meer dan voor de jongere ouderen. In de andere

onderzoeksjaren nemen de verhuiskansen geleidelijk af met het toenemen van de leeftijd en

is er geen sprake van een extreme daling op enige leeftijd.

Figuur 5: Verhuiskansen per leeftijd voor huiseigenaren in de leeftijd van 60 tot en met 84 jaar

In de grafiek van figuur 6 is het verschil tussen onderzoeksjaar 2012 en de andere jaren vooral

zichtbaar in de eerste jaren, vanaf 60 jaar tot en met de leeftijd van 72 jaar. Vanaf de leeftijd

van 73 jaar komen de lijnen dicht bij elkaar en zijn de verschillen kleiner. Hieronder zijn in

figuur 5 de verhuiskansen gegroepeerd in drie leeftijdsgroepen: van 60 tot en met 64 jaar, 65

tot en met 67 jaar, en 68 tot en met 84 jaar.

24

Leeftijdsgroep 60 tot en met 64 jaar 65 tot en met 67 jaar 68 tot en met 84 jaar

N aandeel verhuiskans N aandeel verhuiskans N aandeel verhuiskans 1998 4.435 35% 6,13% 2.257 18% 5,18% 6.087 48% 3,84%

2002 2.420 34% 6,28% 1.169 16% 5,82% 3.613 50% 4,51%

2006 2.575 34% 5,90% 1.251 16% 4,80% 3.846 50% 4,08%

2009 4.162 37% 5,55% 1.903 17% 4,68% 5.262 46% 3,93%

2012 3.973 35% 2,59% 2.044 18% 2,79% 5.392 47% 1,82%

Totaal 17.565 35% 5,18% 8.624 17% 4,53% 24.200 48% 3,55%

Figuur 6: Overzicht verhuiskansen en aantal waarnemingen ouderen in de koopsector van 60 tot en met 84 jaar per onderzoeksjaar en leeftijdsgroep.

De verhuisactiviteiten over de gehele onderzochte periode van de jongste twee

leeftijdsgroepen liggen nog enigszins bij elkaar in de buurt met een verschil van 0,65%-punt.

Vanaf de leeftijd van 68 jaar zijn de verhuiskansen met respectievelijk 2,63%-punt en 0,98%­

punt behoorlijk lager. De scherpe daling in 2012 is, zoals al eerder voor de groep kopers van

60 tot en met 84 jaar als geheel zichtbaar was, in alle drie de leeftijdsgroepen in dezelfde mate

zichtbaar. Hier lijkt het effect van de economische crisis zich over de gehele leeftijdsgroep te

manifesteren in dezelfde mate.

3.1.3 Verhuiskansen voor de babyboomgeneratie ten opzichte van niet-babyboomers Hooijmeijer (2007) geeft in zijn onderzoek aan dat het verhuisgedrag op de woningmarkt van

de babyboomgeneratie zou afwijken, waardoor de relatie tussen leeftijd en verhuisgedrag bij

deze generatie anders zou kunnen zijn dan bij eerdere generaties. In het te onderzoeken model

wordt gecorrigeerd voor de factor of een huishouden wel of niet tot de babyboomgeneratie

behoort. Hieronder is in figuur 7 de verdeling weergegeven van verhuiskansen van

huishoudens die tot de zogenaamde babyboomgeneratie behoren, ingedeeld per leeftijdsgroep.

Babyboom 60 tot en met 84 jaar 60 tot en met 64 jaar 65 tot en met 67 jaar

N Verhuis kans N Verhuis kans N Verhuiskans 1998 2002

2006

2009

2012

n/a n/a

704

3.910

5.730

n/a n/a

5,26% 704

5,65% 3.910

2,62% 3.973

n/a n/a

5,26% n/a 5,65% n/a 2,59% 1.757 2,68%

Figuur 7: verhuiskansen van babyboomers en niet babyboomers binnen de groep huiseigenaren naar leeftijdsgroep.

In figuur 8 hieronder is de verdeling weergegeven van huishoudens die niet tot de

babyboomgeneratie behoren.

25

Niet-Babyboom 60 tot en met 84 jaar 60 tot en met 64 jaar 65 tot en met 67 jaar

N Verhuis kans N Verhuis kans N Verhuiskans

1998 12.779 4,88% 4.435 6,13% 2.257 5,18%

2002 7.202 5,32% 2.420 6,28% 1.169 5,82%

2006 6.968 4,76% 1.871 6,15% 1.251 4,800/o

2009 7.417 4,13% 252 3,97% 1.903 4,68%

2012 5.679 1,90% n/a 287 3,48%

Figuur 8: verhuiskansen van babyboomers en niet babyboomers binnen de groep huiseigenaren naar leeftijdsgroep.

In de gehele leeftijdsgroep van 60 tot en met 84lijken babyboomers een grotere verhuiskans

te hebben in zowel2006, 2009 als 2012. Kijkend naar de onderverdeling in leeftijdsgroepen

van 60 tot en met 64 jaar en van 65 tot en met 67 jaar (in de leeftijdsgroep van 68 jaar en

ouder zitten geen babyboomers) is te zien dat de vergelijking alleen kan worden gemaakt in

de onderzoeksjaren 2006 en 2009. In 2006 hebben babyboomers een kleinere verhuiskans dan

niet-babyboomers; in 2009 is dat omgekeerd. De scherpe daling van verhuiskansen in 2012 is

bij zowel babyboomers als niet-babyboomers in dezelfde mate zichtbaar.

3.1.4 Verstorende variabelen: waarnemingen, ontbrekende waarden en gemiddelden Het aantal waarnemingen per variabele is ruim vijftigduizend per variabele en is daarmee

voldoende. Het gaat hier dan om acht van de tien variabelen die uit het literatuuronderzoek als

medebepalende factoren naar voren zijn gekomen. De twee variabelen waar een groot aantal

ontbrekende antwoorden in voorkomen, zijn 'opleidingsniveau' en ' aantal kamers in de

vorige woning' .

De laatst genoemde variabele heeft daarnaast het bezwaar dat voor zover er antwoord is

gegeven op deze vraag, dit nagenoeg alleen maar door huishoudens is ingevuld die hebben

aangegeven de afgelopen twee jaar te zijn verhuisd. In de statistische analyse naar de relatie

tussen leeftijd en verhuiskansen geeft deze variabele daardoor een vertekend beeld en wordt

daarom verder buiten beschouwing gelaten. Bij de regressieanalyse naar de verhuisrichting is

deze variabele wel bruikbaar, omdat de verhuisrichting wordt onderzocht gegeven het feit dàt

er is verhuisd. Het is dus geen bezwaar dat het juist overwegend de huishoudens zijn die

aangaven recent te zijn verhuisd, die deze variabele hebben ingevuld.

26

3.2 Verhuisrichting

In deze paragraaf wordt de ontwikkeling beschreven van de verhuisrichting over de periode

1998 tot en met 2012 voor de groep ouderen op de koopwoningenmarkt Het totaal aantal

waarnemingen over alle onderzoeksjaren samen met betrekking tot de vraag naar de grootte

van de woning na de laatste verhuizing, is 2106. Het gaat hierbij dan om huishoudens in de

koopsector in de leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar. In 3.2.1 worden allereerst de

statistieken besproken over de verhuisrichting naar grootte van de woning voor de gehele

woningmarkt. Vervolgens wordt in 3.2.2 verder ingezoomd op de ontwikkelingen van de

verhuisrichting binnen de koopsector en wordt in 3.2.3 afgesloten met de statistieken over

verhuisrichtingen binnen de koopsector, uitgesplist naar babyboomers en niet-babyboomers.

3.2.1 Verhuisrichtingen grootte van de woning De verhuisrichting is gemeten als de kans dat is verhuisd naar een woning die woning groter,

even groot of kleiner is, wanneer een huishouden de laatste twee jaar voor onderzoek is

verhuisd.

Verhuisrichting bij laatste verhuizing: groter,evengroot of kleiner

Jaar van onderzoek groter even groot kleiner Totaal

1998 405 20% 257 12% 1408 68% 2070 2002 267 21% 213 16% 816 63% 1296 2006 259 23% 173 15% 710 62% 1142 2009 337 22% 288 19% 924 60% 1549 2012 195 21% 146 16% 566 62% 907

Totaal 1463 21% 1077 15% 4424 64% 6964

Figuur 9: Verhuisrichting voor totale woningmarkt voor huishoudens van 60 tot en met 84 jaar.

In figuur 9 zijn de cijfers voor de gehele woningmarkt voor de leeftijdsgroep van 60 tot en

met 84 jaar weergegeven. Dit betreffen de totale cijfers van zowel de koop- als huurmarkt

over de periode 1998-2012, in termen van de kans op een verhuisrichting naar een grotere,

een kleinere of een even grote woning. Gemiddeld verhuisde een vijfde van de huishoudens

na hun 60e nog naar een grotere woning; ongeveer een zesde van de huishoudens blijft even

groot wonen en bijna twee derde van de huishoudens gaat na hun 60e kleiner wonen. Door de

verschillende onderzoeksjaren heen blijven deze percentages voor alle drie de

verhuisrichtingen redelijk gelijk.

27

3.2.2 Verhuisrichting koopsector De ontwikkelingen ten aanzien van de verhuisrichting op de koopmarkt voor de leeftijdsgroep

van 60 tot en met 84 jaar is weergegeven in figuur 10. Gemiddeld is 24% van de mensen

tussen de 60 en 84 jaar groter gaan wonen. Dit percentage daalt in 2009 naar het laagste

percentage van bijna 19% en lijkt daarmee ongeveer hetzelfde te zijn als bij de huurmarkt De

kansen op een grotere woning in de jaren 2009 en 2012 zijn significant lager dan in de

voorgaande jaren (zie bijlage 2a). Tussen 2012 en 2009 is er geen significant verschil als het

gaat om de kans op verhuizen naar een grotere woning. Het percentage huishoudens dat de

eerste drie onderzoeksjaren na het 60e levensjaar naar een grotere woning verhuisde, lag op

25%. De verschillen tussen die eerste drie onderzoeksjaren zijn niet significant.

Verhuisrichting bij laatste verhuizing (koop): groter,evengroot of kleiner

Jaar van onderzoek groter even groot kleiner Totaal

1998 152 25% 79 13% 379 62% 610 2002 99 26% 60 16% 220 58% 379 2006 95 26% 62 17% 205 57% 362 2009 97 @ 108 21% 310 60% 515 2012 54 23% 44 18% 142 59% 240

Totaal 497 24% 353 17% 1256 60% 2106

Figuur 10: Verhuisrichting koopmarkt, per onderzoeksjaar, leeftijd 60 tot en met 84 jaar

De groep huishoudens die even groot is blijven wonen, is over alle perioden heen circa 1 7%

en vertoont het omgekeerde beeld van de statistiek van de huishoudens die na hun 60e groter

zijn gaan wonen. Het percentage is in 2009 het hoogst met 21% en ten opzichte van het

decennium ervoor lijkt het percentage huishoudens dat in een even grote woning blijft wonen

na hun 60e te zijn gestegen. In 2009 is het verschil voor de verhuiskans naar een even grote

woning significant met de jaren 1998 en 2002. Tussen de andere jaren is geen significant

verschil waargenomen. De kans dat een huishouden naar een kleinere woning verhuist, ligt

voor de onderzoekjaren rond de 60%. Tussen de onderzoeksjaren zijn geen significante

verschillen gevonden.

28

3.2.3 Verhuisrichtingen babyboomers en niet-babyboomers

Om te zien of er in de beschrijvende statistieken opvallende verschillen waarneembaar zijn

tussen babyboomers en niet-babyboomers in de kans om te verhuizen naar een kleinere of een

grotere woning, worden de populatiegemiddelden van babyboomers met niet-babyboomers

met elkaar vergeleken door middel van een t-toets. Wat in tegenstelling tot de statistieken

over verhuiskansen opgemerkt moet worden, is dat er vanwege de uitsplitsingen betrekkelijk

weinig waarnemingen zijn in bepaalde groepen. Waarschijnlijk is dit de reden dat de

verschillen niet statistisch significant zijn. De kansen op een bepaalde verhuisrichting voor

huishoudens van 60 tot en met 84 jaar op de koopmarkt voor babyboomers zijn in figuur 11

weergegeven. Die voor niet-babyboomers in figuur 12.

Verhuisrichting bij laatste verhuizing (bbb koop): groter,evengroot of kleiner

Jaar van onderzoek groter even groot kleiner Totaal 2006 13 38% 6 18% 15 44% 34 2009 49 23% 43 20% 122 57% 214 2012 44 31% 27 19% 70 50% 141

Totaal 106 27% 76 20% 207 53% 389

Figuur 11 : Verhuisrichting binnen koopmarkt van babyboomers en niet-babyboomers, per onderzoeksjaar

Binnen de babyboomers zijn er geen significante verschillen gevonden. Dit geldt voor zowel

de verhuisrichting om naar een grotere, naar kleinere als voor de verhuisrichting om naar een

even grote woning te verhuizen (zie de resultaten van de t-toets in bijlage 2b). Van de

babyboomers verhuist tussen de 44% en 57% naar een kleinere woning. Ongeveer 18% blijft

in een even grote woning wonen en tussen de 23% en 38% is naar een groter huis gegaan.

Verhuisrichting bij laatste verhuizing (koop niet bbb): groter,evengroot of kleiner

Jaar van onderzoek groter even groot kleiner Totaal

1998 152 25% 79 13% 379 62% 610

2002 99 26% 60 16% 220 58% 379 2006 82 56 17% 190 58% 328 2009 48 65 22% 188 62% 301 2012 10 17 17% 72 73% 99

Totaal 391 23% 277 16% 1049 61% 1717

Figuur 12: Verhuisrichting binnen koopmarkt van niet-babyboomers, per onderzoeksjaar

De verschillen zitten vooral in het gedrag van de niet-babyboomers. De laatste twee

onderzoeksjaren lieten de niet-babyboomers een lagere verhuiskans naar een grotere woning

zien dan de drie onderzoeken daarvoor. De verhuiskans naar een kleinere woning wijkt vooral

29

in 2012 af van andere onderzoeksjaren; in dat jaar was de verhuiskans van niet-babyboomers

naar kleinere woningen fors hoger dan de voorgaande jaren, terwijl de verhuiskans naar een

grotere woningjuist fors lager lag dan voorgaande jaren. Ook hier is de invloed van de

economische crisis zichtbaar in de statistieken.

Wanneer de kansen voor verhuizen naar kleinere en grotere woningen in de jaren 2006, 2009

en 2012 tussen babyboomers en niet-babyboomers worden vergeleken, dan valt op dat in die

jaren babyboomers meer kans hebben om nog naar een grotere woning te verhuizen tussen

hun 60e en 84 e en minder kans om naar een kleinere woning te verhuizen. In de kans om in

een even grote woning te blijven wonen, verschillen babyboomers nagenoeg niet van niet­

babyboomers. Alleen voor 2012 is het verschil tussen babyboomers en niet-babyboomers

significant (bijlage 2a). Van de niet-babyboomers verhuisde in 2012 72% naar een kleinere

woning en 1 0% naar een grotere woning.

3.3 Extra toe te voegen variabelen en samenvatting

In hoofdstuk 3 zijn de ontwikkelingen over de periode van 1998 tot en met 2012 in beeld

gebracht van verhuisgedrag in de leeftijdsgroep van 60 tot en met 84. Hieronder is een

samenvatting weergegeven van de belangrijkste waarnemingen. Daarnaast is aangegeven

welke factoren daaruit in de verklarende modellen worden meegenomen.

3.3.1 Verhuiskansen De ontwikkeling van het verloop van verhuiskansen voor huishoudens in de leeftijd van 60 tot

en met 84 in Nederlandse koopwoningen is over de periode van 1998 tot en met 2012 licht

dalend, waarbij de verdere daling in onderzoeksj aar 2012 opvallend scherp is. De

economische crisis is in 2012 goed zichtbaar door de halvering van het aantal huishoudens dat

aangafbinnen de twee jaar voor onderzoek te zijn verhuisd. Dit is een halvering zowel ten

opzichte van het gemiddelde over de gehele onderzochte periode, als ten opzichte van het

voorgaande onderzoeksmoment in 2009.

Binnen de huursector liggen de 'verhuiskansen' fors hoger (bijna een factor twee ten opzichte

van de koopsector) en is het verloop minder trendmatig dan binnen de koopsector. De dalende

trend die in de totaalcijfers van zowel koop- als huursector samen zichtbaar is, is voor een

groot deel toe te schrijven aan de ontwikkelingen binnen de koopsector binnen de onderzochte

leeftijdsgroep van 60 tot en met 84 jaar. De effecten van de economische crisis manifesteren

zich sterker binnen de koopsector en minder binnen de huursector.

30

Het verband tussen het toenemen van de leeftijd en het afnemen van verhuiskansen is in de

koopsector aanwezig bij alle onderzoeksmomenten. Deze afname van verhuiskansen bij

toenemende leeftijd verloopt vrij gelijkmatig behalve in onderzoeksjaar 2012. In datjaar is

buiten de waarneming dat de verhuiskansen al gehalveerd zijn ten opzichte van eerdere jaren

ook zichtbaar dat vanaf de leeftijd van 72 er vrijwel helemaal niet meer is verhuisd. Tot de

leeftijd van 72 jaar is het verloop gelijkmatig en neerwaarts met het toenemen van de leeftijd.

De alleroudsten binnen onderzoeksjaar 2012lijken dus sterker te worden getroffen door de

economische crisis dan de jongeren binnen de onderzochte leeftijdsgroep. Deze jongeren in

deze totale onderzochte leeftijdsgroep zijn voor het grootste deel representanten van de

babyboomgeneratie. De verschillen tussen babyboomers en niet-babyboomers zijn echter niet

eenduidig in de waarnemingen zichtbaar. In het hierna te presenteren model zal de factor

babyboomgeneratie worden meegenomen om te onderzoeken of het behoren tot deze

generatie nu wel of niet een significante factor is in het voorspellen van verhuiskansen.

3.3.2 Verhuisrichting Wanneer wordt gekeken naar de ontwikkelingen van de verhuisrichtingen in de onderzochte

periode binnen de gehele markt van zowel huur- als koopwoningen voor huishoudens in de

leeftijd van 60 tot en met 84, dan zijn er kleine verschillen tussen jaren en deelmarkten, maar

is er geen duidelijke trend waarneembaar. Binnen de koopsector lijkt de voorkeur licht uit te

gaan naar kleinere woningen in de laatste twee onderzoeksjaren, vooral in 2012.

Het verschil in woonvoorkeuren tussen de babyboomgeneratie en de niet-babyboomers lijkt in

voor kleinere woningen ook duidelijker in het voordeel van zijn van de niet-babyboomers. In

2012 is bijna 70% van die· generatie naar een kleinere woning verhuisd, tegenover slechts

1 0% naar een grotere. In de eerste drie onderzoeksj aren verhuisde gemiddeld 60% van de

niet-babyboomers naar een kleinere woning. Naast een verschil in gedrag tussen de generaties

is ook hier de economische crisis waarschijnlijk een extra factor die in 2012 zichtbaar wordt.

De voorkeur voor een kleinere woning gaat ten koste van de afnemende voorkeur naar een

grotere woning. Het aandeel dat in ongeveer even grote woningen gaat wonen, blijft over de

gehele periode vrij constant. Ook is er nagenoeg geen verschil in de voorkeur voor die

categorie woningen als het gaat om babyboomers of niet-babyboomers.

31

3.3.3. Extra toe te voegen variabelen 'Tijd van onderzoek' is een factor die van invloed lijkt te zijn, waarbij vooral de veranderde

economische omstandigheden als verklaring voor dit verschil kan worden gezien. Als

indicator voor de economische invloeden op verhuisgedrag wordt de factor tijd van

waarneming (jaar van onderzoek) in het model meegenomen.

De factor wel of niet behoren tot de babyboomgeneratie lijkt bij een aantal statistieken

relevant te zijn en bij een aantal andere niet of veel minder duidelijk. Om te bepalen ofhet

behoren tot de babyboom generatie nu wel of geen factor van betekenis is, wordt dit middel

als dummyvariabele meegenomen. De factor generatie (wel of niet behoren tot de babyboom

generatie) is ook uit literatuuronderzoek naar voren gekomen in hoofdstuk twee.

De factor 'moment van onderzoek' wordt meegenomen bovenop de in paragraaf2.3

gedetermineerde factoren naar aanleiding van het literatuuronderzoek.

32

4. Methodologie

In dit hoofdstuk wordt de opzet ven het empirisch onderzoek naar de relatie tussen leeftijd en

verhuisgedrag besproken. Omdat leeftijdsopbouw van populaties vrij goed te voorspellen is,

richt het onderzoek zich op de vraag of leeftijd als voorspeller voor verhuisgedrag bruikbaar

is. Door middel van kwantitatief statistisch onderzoek op empirische data wordt onderzocht of

leeftijd een bruikbare voorspeller is van verhuisgedrag. Het hoofdstuk begint met een

verantwoording voor het soort onderzoek. Daarna volgt in 4.2 een overzicht van de

verschillende variabelen en de verwerking van de gebruikte data. In paragraaf 4.3 worden de

regressiemodellen voor de analyse naar het verband tussen leeftijd en verhuiskansen nader

besproken. Paragraaf 4.4 bevat tot slot een uitwerking van de regressiemodellen voor het

onderzoek naar de relatie tussen verhuisrichting en leeftijd.

4.1 Verantwoording type onderzoek en analysetechnieken

In deze paragraaf wordt allereerst een verantwoording gegeven waarom kwantitatief

onderzoek bij dit onderzoek de aangewezen methode is. Daarna wordt in 4.1.2 uiteengezet of

de regressieanalyse gezien het soort afhankelijke variabele met een lineair regressiemodel

mag worden uitgevoerd of dat een logistisch regressiemodel noodzakelijk is.

4.1.1 Verantwoording type onderzoek De data die via de WoON/WBO-onderzoeken worden verzameld, zijn over een langere

periode op consistente wijze gemeten in opdracht van de rijksoverheid. Deze datareeksen zijn

beschikbaar voor dit onderzoek en er zijn met minimaal 7.200 bruikbare waarnemingen in

2002 en ruim 50.000 voor alle vijf de onderzoeksjaren samen, Al met al zijn dit ruim

voldoende waarnemingen voor kwantitatief onderzoek. Gezien de aard en beschikbaarheid

van deze data is daarom gekozen voor kwantitatief onderzoek.

Vanwege de hoeveelheid waarnemingen per leeftijdsgroep en per waamemingsjaar mag op

basis van de centrale limietstelling een normale verdeling verondersteld worden. De te

vergelijken afhankelijke variabelen zijn interval- of ratiovariabelen uit een aselect getrokken

steekproef met voldoende waarnemingen. Vanwege deze factoren is de t-toets de aangewezen

methode voor het toetsen op verschillen tussen twee populaties met een afhankelijke variabele

en is door middel van regressieanalyse getracht om een verband te identificeren tussen leeftijd

en verhuiskansen met een bijbehorend verklarend model.

33

4.1.2 Regressieanalyse door logistisch regressiemodel of lineair regressiemodel Door middel van regressieanalyse wordt onderzocht of er een verband is tussen leeftijd en de

verhuiskansen van een huishouden. Vanwege de aard van de afhankelijke variabele

verhuiskans (dichotoom) is een logische regressieanalyse het meest zuiver en correct. De

coëfficiënten die een dergelijke analyse echter opleveren, zijn minder eenvoudig te

interpreteren in vergelijking met een lineaire regressieanalyse. Vooral vanwege een

eenvoudigere interpretatie is er een voorkeur om gebruik te maken van de lineaire

regressieanalyse (Moffit, 1999; Amemiya, 1981 ). In veel onderzoeken wordt het lineaire

regressiemodel als goede benadering van het zuiverdere (correctere) logistisch regressiemodel

gehanteerd. Wanneer 90% of meer van de voorspelde waardes van de lineaire modellen voor

de verhuiskans binnen de 0 en 1 blijven, kan worden volstaan met het lineaire model. Op

basis van de coëfficiënten uit de logistische regressieanalyse worden de marginale verschillen

van het logistisch model berekend. Deze worden vervolgens vergeleken met de door middel

van lineaire regressieanalyse gevonden coëfficiënten (bij een lineair regressiemodel zijn de

coëfficiënten van elke onafhankelijke variabele gelijk aan de marginale verschillen). Indien

blijkt dat de twee benaderingen nagenoeg dezelfde resultaten in termen van marginale

verschillen (partiële afgeleiden) opleveren, is dit een ondersteuning voor het gebruik van het

lineaire regressiemodel (Pohlmann & Leitner, 2003 en Kapsalis, 2011 ).

4.2 Dataverwerking

In deze paragraafwordt een korte beschrijving gegeven van de verschillende variabelen en de

verwerking daarvan. Als eerste wordt aangegeven hoe de twee afhankelijke variabelen zijn

geoperationaliseerd voor dit onderzoek. Daarna volgt in 4.2.2 een overzicht van alle gebruikte

variabelen en dummy-variabelen, hoe deze zijn geconstrueerd en wat de referentiecategorie

per dummy-variabele is. Tot slot worden in 4.2.3 enkele bijzonderheden van de variabelen uit

4.2.2 besproken en ook waarom bepaalde variabelen in delen van het onderzoek wel en in

delen niet zijn gebruikt of geheel niet zijn gebruikt.

4.2.1 Operationaliseren van onderzocht verhuisgedrag

Het onderzoek richt zich op verhuisbewegingen van ouderen binnen de koopsector in de

particuliere woningmarkt. Het verhuisgedrag dat wordt onderzocht, is geoperationaliseerd

door middel van de onafhankelijke variabelen 'verhuiskans' en 'verhuisrichting', zoals eerder

in hoofdstuk één gedefinieerd. Met deze twee afhankelijke variabelen wordt het onderzoek

gedaan naar verhuisgedrag in termen van respectievelijk de verhuiskans en de kans op een

34

neerwaartse verhuisrichting. De te onderzoeken afhankelijke variabelen worden gepresenteerd

als kans op een gebeurtenis. In het geval van de variabele 'verhuiskans' is dat de kans dat een

huishouden op enig moment in de twee jaar voor enquêtedatum is verhuisd. Voor de variabele

'verhuisrichting' is het de kans dat een huishouden bij de laatste verhuizing naar een kleinere

woning is verhuisd. Die laatste verhuizing van dat huishouden heeft eveneens ergens in de

twee jaar voor de enquêtedatum plaatsgevonden.

4.2.2 Overzicht van gebruikte onafhankelijke variabelen

Hieronder volgt een overzicht van de gebruikte variabelen naar aanleiding van de in paragraaf

3.2 en 3.3 gevonden relevante factoren en vervolgens een nadere toelichting op de gebruikte

dummy-variabelen.

Onafhankelijke variabelen X(leeftijd);1; De leeftijd van het hoofd van het huishouden.

X(personen)it; Het totaal aantal personen in het huishouden.

X(inkomen)it; Het bruto-huishoudinkomen, ongecorrigeerd voor belastingaftrek.

X(kamers )it; Aantal kamers in huidige woning.

X(verschilkamers)it; Verschil in aantal kamers tussen vorige en huidige woning. Een negatief

verschil duidt op een kleiner aantal kamers, een positief verschil op een groter aantal kamers

na de laatste verhuizing.

Dummy's van onafhankelijke variabelen

Db b b ; Behorend tot de babyboomgeneratie of niet (referentie is geen babyboom). a y oomit

D d ; Hoofd van het huishouden gezond of niet gezond (referentie is gezond). ongezon it

D . . k . Vorige woning een huur- of een koopwoning (referentie is huur). vorige wonmg oop;/

D d . ; Huidige woning een ouderenwoning (referentie geen ouderenwoning). ou erenwonmgit

D Gaartal onderzoek)) Jaar van onderzoek (referentie is 1998).

Dopleiding (laag t/m hoog)) Hoogst genoten opleiding (referentie is laag opgeleid).

Toelichting dummyvariabelen De dummy-variabele D is geconstrueerd uit het geboortejaar van het hoofd van het

babyboom

huishouden. De geboortejaren tussen 1945 en 1960 zijn onderdeel van de babyboomgeneratie;

de overige geboortejaren niet. De referentiecategorie is dat personen geen onderdeel zijn van

de babyboomgeneratie.

35

De dummy-variabele D (wel gezond of niet gezond) is gecreëerd uit de variabele ongezond

'gezond'. De variabele 'gezond' kent oorspronkelijk een ordinale vijfpuntschaaL De drie

laagste variabelen, redelijk gezond, matig gezond en slecht gezond, zijn in de dummy­

variabele als 'ongezond' gecodeerd en de twee hoogste (goed gezond en zeer goed gezond)

als 'gezond'. De referentiecategorie is dat respondenten gezond zijn.

De dummy-variabele D geeft aan of de vorige woning een koop- of een vorige woning koop

huurwoning was. De referentiecategorie bij deze dummy-variabele is dat de vorige woning

een huurwoning was.

De dummy-variabele D is een variabele die aangeeft of de huidige woning, dus de ouderenwoning

woning waarbij de laatste verhuizing naartoe is verhuisd, een woning is die special voor

ouderen is bedoeld of niet. De referentie is dat de huidige woning geen zogenaamde

ouderenwoning is.

De dummy-variabelen D , D ,D en D geven aan of de waarneming in het 2002 2006 2009 2012

WBO/WoON-onderzoek van 2002, 2006, 2009 of2012 is gedaan. Het waarnemingsjaar 1998

is de referentiewaarde.

Uit de variabele 'hoogst genoten opleiding van het huishouden' zijn vier dummy-variabelen

D gecreëerd met achter het woordje opleiding de respectievelijke opleidingscategorie. opleiding

De oorspronkelijke variabele 'hoogst genoten opleiding huishouden' bestaat uit 5 klassen, te

weten laag opgeleid (lager onderwijs, dit is tevens de referentiecategorie), middellaag

opgeleid (LBO), gemiddeld opgeleid (Mavo, Mulo, VMBO), middelhoog opgeleid (Havo,

VWO, MBO) en hoog opgeleid (HBO of WO).

4.2.3 Bijzonderheden van enkele onafhankelijke variabelen

Er is gekozen om voor leeftijd de leeftijd van het hoofd van het huishouden te nemen, omdat

die leeftijdsvariabele de enige is die in de vijfbekeken WBO/WoON-onderzoeken consistent

is gevraagd. Een ander argument om de leeftijd van het hoofd van het huishouden te nemen, is

de veronderstelling dat het hoofd van een huishouden hoofdbeslisser is. Opgemerkt is in dit

verband dat de respondenten zelf hebben bepaald wie zij als het hoofd van het huishouden

aanmerken, waardoor er enige subjectiviteit kan voorkomen. Het aanmerken als het hoofd van

een huishouden geeft impliciet ook de beslissingsinvloed aan, waardoor die subjectiviteit niet

als bezwaar wordt gezien.

36

Voor het begrip 'ouderen' wordt veelal de maatstafvan de pensioengerechtigde leeftijd

gehanteerd. Ten tijde van de diverse onderzoeken was de leeftijd die recht geeft op AOW 65

jaar. De gemiddelde werkelijke leeftijd van pensionering ligt, zo blijkt uit publicaties van het

CBS, in de praktijk behoorlijk lager, namelijk rond de 61 jaar (CBS, 2014). Daarom is in dit

onderzoek gekeken naar de populatie van 60 jaar en ouder. Daarnaast is er in dit onderzoek

een vergelijking gemaakt tussen de babyboomgeneratie en de oudere generaties. Bij een

leeftijdsgrens van 65 jaar en ouder is de babyboomgeneratie alleen in beeld in het onderzoek

van WoON 2012. Door de leeftijdsgrens bij 60 jaar en ouder te leggen, is de

babyboomgeneratie in drie onderzoeksmomenten in beeld. De beperking tot en met 84 jaar is

ingegeven door de noodzaak om minimaal 30 waarnemingen per leeftijdsklasse te hebben.

Voor de variabele 'inkomen' is gekozen voor het niet voor aftrekposten gecorrigeerde bruto­

huishoudinkomen, omdat dit inkomen zo min mogelijk wordt beïnvloed door verschillende

fiscale mogelijkheden die verschillende huishoudens kunnen hebben.

Het 'aantal kamers in de oude woning' is een mogelijk verstorende factor. Uit de in het

empirisch onderzoek gebruikte data blijkt na een controle op de verdeling over de

huishoudens die wel en de huishoudens die niet recent zijn verhuisd, dat deze variabele scheef

is verdeeld over deze twee groepen. Meer dan 80% van de huishoudens, die binnen de twee

jaar voor de enquêtedatum zijn verhuisd, hebben voor deze variabele een waarde ingevuld.

Huishoudens die in die periode niet verhuisden hebben voor deze variabele in verhouding veel

minder vaak een waarde ingevuld. Meewegen van deze variabele levert dus een zeer grote

vertekening op. Het aantal kamers in de oude woning is om die reden niet meegenomen in de

regressieanalyse van verhuiskansen met leeftijd. De verhuisrichting wordt onderzocht voor de

groep die juist recent is verhuisd, dus hier levert het meenemen van de variabele 'aantal

kamers in de oude woning', als onderdeel van het verschil in aantal kamers voor- en na

verhuizing geen vertekening op.

In de regressieanalyse naar de verhuisrichting is het opleidingsniveau niet meegenomen. De

reden hiervan is dat het opleidingsniveau slechts beperkt is ingevuld door huishoudens die

verhuisden kort voor de datum van onderzoek. Dit leidt tot een dermate terugval in het aantal

waarnemingen dat het meenemen van de variabele 'hoogst genoten opleiding binnen het

huishouden' niet acceptabel is.

37

4.3 Regressieanalyse verhuiskansen

In deze paragraafworden de modellen die gebruikt zijn bij de regressieanalyse nader

toegelicht. Als eerste wordt besproken waarom er voor de analyse naar verhuiskansen twee

modellen zijn gebruikt en deze modellen worden vervolgens in 4.3.2. en in 4.3.3 toegelicht.

4.3.1 Lineaire regressiemodel verhuiskansen In eerste instantie gaat de interesse van dit onderzoek uit naar het verband tussen

verhuiskansen en leeftijd, waarbij alleen de verstorende factoren tijd van waarneming en

generatie (wel of geen onderdeel babyboomgeneratie) zijn meegenomen. Hiervoor is het

eerste model opgesteld. Vervolgens is gekeken naar een uitbreiding van het aantal verstorende

factoren met alle factoren die in paragraaf 2.3 zijn gedetermineerd.

Het eenvoudige model ( 4.1) met de afhankelijke binaire variabele verhuiskans Yit, namelijk

de kans dat de uitkomst op een verhuizing gelijk is aan 1, is als volgt:

(4.1) yit = ~ + ~ X(leeftijd)it + ~ D2002 +~ D2006· +~ D2009 · +~ D2012· + 0 1 2 it 3 ll 4 ll 5 ll

~ D +fit 6 babyboomit

Yit voorspelt de kans dat de uitkomst van de variabele 1 is, dus dat er een verhuizing heeft plaatsgevonden. Voor uitleg van de variabelen in de modellen zie 4.2.2.

In het uitgebreidere tweede model (4.2) worden alle variabelen meegenomen waarvan in de

hoofdstukken twee en drie is besproken dat deze een rol spelen in beslissingsprocessen

rondom verhuis gedrag. Toevoegen van die variabelen aan vergelijking ( 4.1) leidt tot de

volgende vergelijking:

(4·2) Yit= ~0+ ~1X(leeftijd)it + ~2D2002it +~3D2006it +~4D2009it +~5D2012it+ ~ D + ~ D + ~ X(personen)it + ~ D . . +

6 babyboomit 5 ongezondit s 9 opletding hoogit

~ 10 Dopleiding middelhoogit + ~ 11 Dopleiding gemiddeldit + ~ 12 Dopleiding middellaagit

+ ~ X(inkomen)it+ ~ X(kamers)it+ fit 13 14

Yit voorspelt de kans dat de uitkomst van de variabele 1 is, dus dat er een verhuizing heeft plaatsgevonden. Voor uitleg van de variabelen in de modellen zie 4.2.2.

De berekening van de marginale effecten voor het logistische model wordt gedaan door eerst

de voorspelde waarden te berekenen voor de afhankelijke variabele, met als waarde voor de

verschillende onafhankelijke variabelen de verschillende populatiegemiddelden die bij die

38

betreffende variabele horen. Vervolgens wordt per onafhankelijke variabele bij het

populatiegemiddelde een eenheid opgeteld en wordt opnieuw een voorspelde waarde van de

afhankelijke variabele berekend. Het verschil tussen beide voorspelde waarden van de

afhankelijke variabele is het marginale verschil van de onafhankelijke variabele, waarvan een

eenheid bij het betreffende gemiddelde was opgeteld.

4.3.2 Logistische regressiemodel verhuiskansen Het logistische model waaruit de voorspelde afhankelijke waarde wordt berekend is als volgt:

Voor het logitmodel F( x' /3) is de cumulatieve verdelingsfunctie van de logistische verdeling

( 4.3) F( x' /3) =A (x' /3) = ex' f3 IJ+ ex' f3 = exp( x' /3)11 + exp( x' /3)

(4.4) Logit(p) = p/ 1-p =ex' f3 = exp( x' /3) = ln(Odds)

(4.5) p = exp(x' ~ )11 +exp(x' ~)

Met: p =kans dat huishouden binnen de afgelopen twee jaar is verhuisd

Het invullen van de variabelen leeftijd, de dummy's voor de onderzoeksjaren en babyboom

geeft voor de logistische variant het lineaire model ( 4.1) de volgende vergelijking:

(4·6) x;/ f3 = ~0+ ~~X(leeftijd)u + ~2D2002u +~3D2006u +~4D2009u +~5D2012u+ AD +ë· ,.., 6 babyboomu lt

Voor uitleg van de variabelen in de modellen zie 4.2.2.

Het invullen van alle andere relevante variabelen levert de volgende vergelijking op voor het

logistische model:

( 4· 7) X;/ f3 =~ 0 + ~

1 X(leeftijd)u + ~

2 D2002u +~ 3 D2006u +~ 4 D2009u +~ 5 D2012u+

~ D + ~ D + ~ X(personen)u+ ~ D . . + 6 babyboomu 5 ongezondu s 9 opletding hoogu

~ 1o Dopleiding middelhoogu + ~ 11 Dopleiding gemiddeldu + ~ 12 Dopleiding

'dd 11 + ~ X(inkomen)u+ ~ X(kamers)u+ Eu m1 e aagu 13 14

Voor uitleg van de variabelen in de modellen zie 4.2.2.

39

4.4 Regressieanalyse verhuisrichting

Op dezelfde wijze als bij de regressieanalyse naar verhuiskansen, wordt gekeken of het

acceptabel is om van het lineaire regressiemodel gebruik te maken. Als extra check wordt

gekeken naar de verschillen tussen de coëfficiënten uit het lineaire regressiemodel en de

marginale verschillen uit het logistische model. Kleine verschillen tussen marginale

verschillen tussen beide modellen zijn een extra ondersteuning om het lineaire model te

hanteren. Eerst wordt in deze paragraafhet lineaire model besproken en vervolgens het

logistisch model.

4.4.1 Lineair model grootte van de woning Hieronder volgt het lineaire regressiemodel (model 4.8) voor de kans op verhuizing naar een

kleinere woning:

(4·8) Yu= ~0+ ~1X(leeftijd)u+ ~2D2002u +~3D2006u +~4D2009u +~sD2012u+ ~ Db b b + ~ D d + ~ X(personen)u+ ~ X(inkomen)u+

6 a y oomu s ongezon u 8 9

~ X( verschilkamers )u + ~ Douderenwoningu + ~ D vorige woning koopu + Eu 10 11 12

Yit voorspelt de kans dat de uitkomst van de variabele 1 is, dus dat er een verhuizing naar een kleinere woning heeft plaatsgevonden. Voor uitleg van de variabelen in de modellen zie 4.2.2.

4.4.2 Logistisch model grootte van de woning. Het logistische model (model 4.9), ziet er met gebruikmaking van vergelijkingen ( 4.3, 4.4 en

4.5) als volgt uit:

met: p = kans dat een huishouden is verhuisd naar een kleinere woning, in geval dat het

huishouden binnen de afgelopen twee jaar is verhuisd

(4·9) X;/ f3 = ~0+ ~JX(leeftijd)iT + ~2D2002u +~3D2006u +~4D2009u +~sD2012u+ ~ Db b b + ~ D d + ~ X(personen)u + ~ X(inkomen)u +

6 a y oomu s ongezon u 8 9

~ X( verschilkamers )u+ ~ D d . + ~ D vorige woning koop u + Eu 10 11 ou erenwontngu 12

Voor uitleg van de variabelen in de modellen wordt verwezen naar 4.2.2.

40

5. Onderzoeksresultaten en analyse

Door te onderzoeken of leeftijd als voorspellende indicator voor verhuisgedrag van ouderen

op de koopwoningenmarkt te gebruiken is, wordt gekeken of het mogelijk is voorspellingen

over leeftijdsopbouw ouderen te gebruiken voor voorspellingen over verhuisgedrag van die

populatie. In dit hoofdstuk worden de resultaten van de regressieanalyses besproken naar

verhuiskansen (5.1) en verhuisrichting (5.2). In 5.3 worden de resultaten kort samengevat. Tot

slot volgt in 5.4 de analyse van de resultaten.

5.1 Regressieanalyse verhuiskansen

Met 100% (4.1) en 91,8% (4.2) van de voorspelde waarden, valt meer dan 90% van

voorspelde waarden van beide lineaire modellen binnen de 0 en de 1. Hierdoor kan worden

volstaan met het lineaire model. Als extra check is nagegaan of de gekozen benadering door

middel van het lineaire model tot acceptabele uitkomsten leidt. Hiervoor zijn de marginale

verschillen van het logistische model berekend door middel van de afgeleide van de

cumulatieve logitfunctie F', afgezet tegen de marginale verschillen (de coëfficiënten) van het

lineaire model. Dit is gedaan voor zowel model4.1 ten opzichte van model4.6 als voor

model4.2 ten opzichte van 4.7. De gevonden verschillen tussen model4.1 en 4.6 zijn niet

groter dan 0,23%-punt en tussen model4.2 en 4.7 niet groter dan 2,22%-punt. In figuur 13

zijn de uit de regressie gevonden marginale verschillen van zowel de beide logistische

modellen (vergelijkingen 4.6 en 4.7) als de lineaire modellen (vergelijking 4.1 en 4.2) uit

hoofdstuk 4.4 weergegeven. Het feit dat de marginale effecten van zowel de lineaire als de

logistische modellen dicht bij elkaar liggen, ondersteunt de keuze uit te gaan van het lineaire

model. Voor de populatie gemiddelden, die bij de berekening van de marginale verschillen zijn

gebruikt, wordt verwezen naar bijlage 3.

41

Afhankelijke variabele: Vit= kans op de de uitkomst dat een huishouden is verhuisd (waarde 1)

Onafhankelijke variabelen Leeftijd hoofd huishouden

Babyboom dummy(ret geen babyboom)

Brutohuishoudinkomen

Aantal personen in huishouden

Ongezond (dummyret gezond)

Opleiding (dummy's referentie laag opgeleid)

hoog opgeleid dummy

middel hoog opgeleid dummy

gemiddeld opgeleid dummy

middellaag opgeleid dummy

Aantal kamers in huidige woning

Onderzoeksjaar (dummy's referentie 1998)

2002dummy

2006dummy

2009dummy

2012dummy

Constante

Aantal obeservaties (N) R:z

Adjusted R2

Note: *significant op 5%

lineaire regressiemodellen Model4.1 Model4.2

Coëfficiënten niet std.

gestandaar E diseerd re

-,0016 * ,0002

-,0056 ,0031

,0054 ,0030

,0009 ,0029

-,0001 ,0028

-,0229 * ,0031

,1558 * 50.389

,0050

,0049

Coëfficiënten niet

gestandaar diseerd

std. Err.

-,0010 * ,0003

,0021 ,0049

,0000 * ,0000

-,0028 ,0034

,0088 * ,0034

,0262 * ,0067

,0128 ,0066

,0019 ,0074

,0063 ,0073

-,0211 * ,0011

,0067 ,0053

-,0028 ,0051

-,0054 ,0050

-,0302 * ,0053

,2031 * ,0232

19.900 N

,0234 Cox & Snel! R

,0228 NagelkerkeR

Logistische Regressiemodellen

Model4.6 Model4.7

Marg. Eff. std. Err.

-,0017 * ,0043

-,0034 ,0783

* ,0054 ,0668

,0007 ,0682

-,0007 ,0687

-,0241 * ,0881

50.389

,00550

,01844

,2909

Marg. Eff. std. Ere

-,0007 * ,0072

,0024 ,1266

,0000 * ,0000

-,0024 ,1115

,0054 * ,0815

* ,0040 ,1806

,0003 ,1891

,0095 * ,1607

,0227 * ,1621

-,0126 * ,0378

* ,0031 ,1178

-,0022 ,1199

-,0039 ,1200

-,0155 * ,1528

* ,6024

19.900

,0289

,0964

Figuur 13: Regressiecoëfficiënten van de lineaire en marginale effecten van de logistische regressiemodellen

De factoren 'leeftijd' en 'een waarneming gedaan in 2012' zijn significant in het model (4.1)

In de regressieanalyse wordt met een alfa van 5% naar de significantie van het gehele model

gekeken. Daarnaast wordt ook getoetst op de significantie van elke factor binnen het model.

De modellen zelfhebben voldoende significantie. Op basis van deze uitkomst zijn

verhuiskansen van huishoudens vanaf 60 tot en met 84 jaar in de koopsector dus te

voorspellen aan de hand van leeftijd. Er is wel sprake van een verstorende tijdsinvloed. In dit

geval is die tijdsinvloed toe te schrijven aan de economische omstandigheden. De factor

leeftijd heeft een negatieve invloed op de voorspelde verhuiskans van 0, 16%-punt per

levensjaar. Het behoren tot de babyboomgeneratie is geen significante factor in dit model. Het

jaar 2012 verklaart 2,28%-punt van de daling ten opzichte van 2009. De verhuiskansen

daalden in 2012 ten opzichte van 2009 met 2,34%. Vrijwel de gehele daling wordt dus door

economische omstandigheden verklaard op basis van model ( 4.1 ).

De impact van de economie is in het model ( 4.2) zelfs nog iets groter. De invloed van de

factor leeftijd in het uitgebreide model ( 4.2) is -0.1 0%-punt per levensjaar. De totale invloed

van leeftijd wordt dus voor bijna een derde verstoord door andere factoren, zoals het aantal

kamers in de huidige woning, een hoge opleiding en of de gezondheid goed is of niet.

42

Het bruto-inkomen is wel significant, maar heeft geen effect op de uiteindelijke verhuiskans

in het model. Behoren tot de babyboomgeneratie is ook in dit model (4.2) geen significante

factor.

De totale voorspellende kracht van het model (4.2) is niet groot met 2,34% maar groter dan

het eenvoudige model ( 4.1) met een R2 van 0,5%. Beide modellen hebben voldoende

significantie met een betrouwbaarheid van 95%. Zichtbaar is dat in beide modellen de

economie als grote verstorende factor aanwezig is. Vrijwel de gehele terugval van

verhuiskansen in 2012 wordt daardoor verklaard.

5.2 Regressieanalyse verhuisrichting

De geschatte voorspelde waarden van het lineaire model (4.8) vallen voor meer dan 90%

(92, 1 o/o) tussen de waarden 0 en 1. Ook hier is de keuze voor het lineaire model ( 4. 8) daarmee

acceptabel. Als extra check zijn de marginale verschillen van het logistische model (4.9)

afgezet tegen de marginale verschillen van het lineaire model ( 4.8). De twee grootst gevonden

verschillen tussen model (4.8) en (4.9) zijn 5,25%-punt voor de variabele 'gezond' en

12,28%-punt voor de D2006. Voor de gebruikte populatiegemiddelden, voor het berekenen van

de marginale verschillen, wordt verwezen naar bijlage 4. De resultaten van de marginale

verschillen staan per variabele vermeld in figuur 14.

Afhankelijke variabele: Vit = kans op verhuisrichting kleiner v/h huishouden (kans op waarde 1)

Onafhankelijke variabelen Leeftijd hoofd huishouden

Babyboom (dummy ref. geen babyboom)

Ongezondheid (dummy ref. gezond)

Aantal personen in huishouden

Brutohuis houdinkom en

Verschil in aantal kamers

Vorige woning koop of huur (referenie huur)

Ouderenwoning (dummy ref. geen ouderenwoning)

Onderzoeksjaar(dummYs referentie 1998)

2002 dummy

2006 dummy

2009 dummy

2012 dummy

Constante

Aantal obeservaties (N) R2

Adjusted R2

Note: *significant op 5% significantie niveau

Lineaire regressiemodel

vergelijking (4.8)

Coëfficiënten niet

Std . gestandaar

Err. diseerd

,0058 * ,0019

,0150 ,0327

,0190 ,0214

-,0371 * ,0169

,0000 * ,0000

-,1446 * ,0056

,1316 * ,0289

,0008 ,0265

-,0631 * ,0287

-,1122 * ,0290

-,0937 * ,0291

-,0739 * ,0376

,1160 ,1338

2.029 N

,3058 Cox & Snell R2

,3016 Nagelkerke R2

Logistische Regressiemodel

vergelijking (4.9)

Std . Marg. Eff.

Err.

,0088 * ,0119

,0350 ,2027

,0387 ,1341

-,0637 * ,1075

,0000 * ,0000

-,2673 * ,0566

,1484 * ,1758

-,0189 ,1681

-,0837 ,1800

-,1646 * ,1813

-,1371 * ,1819

-,1202 * ,2348

,8416

2.029

,3328

,4499

Figuur 14: Regressiecoëfficiënten van lineaire- en marginale effecten van logistische regressiemodel

43

Yit voorspelt de kans op een verhuizing naar een kleinere woning. Dat is in dit geval de kans

op de uitkomst 1. De factor leeftijd is significant en verklaart voor 35%-punt tot 49%-punt

van de totale kans om naar een kleinere woning te verhuizen, die gemiddeld 60% is. Verder

speelt logischerwijs het aantal personen een significante rol en ook of de vorige woning een

koopwoning was of een huurwoning. Het verband met het aantal personen is logisch en was

van te voren ook te verwachten. Het is echter geen groot effect: voor elke persoon in het

huishouden neemt de kans op verhuizing naar een kleinere woning met 3,7%-punt af. De

invloed van de eigendomsvorm van de vorige woning is wat dat betreft veel groter. Indien de

vorige woning een koopwoning was, neemt de kans om kleiner te gaan wonen met 13%-punt

toe. Het jaar van waarneming is een significant factor, maar een duidelijk patroon is niet te

herkennen, behalve dan dat in 1998 de kans op een verhuizing naar een kleinere woning het

kleinst was. Blijkbaar kijken oudere huishoudens na het millennium iets anders tegen de

woonwensen aan en is de voorkeur om kleiner te gaan wonen bij een eventuele verhuizing

sindsdien licht gestegen.

De laatste statistisch significante factor is het verschil in aantal kamers. Het gaat hier om het

verschil tussen de nieuwe en de oude woning. Een negatief verschil betekent dus minder

kamers. Bij deze maatstaf is het teken van belang: een groot positief verschillaat de kans op

een verhuizing naar een kleine woning afnemen. Voor elke kamer dat het verschil positief is,

neemt de kans op een verhuizing naar een kleinere woning met ruim 14% af. Een negatief

verschillaat deze factor qua teken omdraaien. Een negatief verschillaat de verhuiskans op

een kleinere woning dus juist toenemen. Al met al een logische constatering.

De factoren 'generatie', 'gezondheid' en het 'wonen in een speciale ouderenwoning' zijn geen

significante factoren gebleken. Tenslotte moet opgemerkt worden dat ook hier het bruto­

huishoudinkomen wel een significante factor is, echter zonder invloed.

Het model is statistisch significant en heeft voorspellende kracht met een R2 van ruim 30%.

De conclusie hieruit is dat leeftijd als indicator of voorspeller van verhuisrichting goed

bruikbaar is.

44

5.3 Samenvatting resultaten

Afsluitend is op basis van de gevonden resultaten uit de regressieanalyse te stellen dat alle

modellen voor zowel verhuiskansen als verhuisrichting statistisch significant zijn. De beide

modellen voor verhuiskansen hebben maar een beperkte kracht; de voorspellende kracht voor

verhuisrichting naar een kleinere woning is beduidend krachtiger. Leeftijd is statistisch gezien

in ieder geval een bruikbare indicator voor verhuis gedrag. De verstorende variabelen die

daarnaast zijn gevonden zijn vrijwel alle een logisch gevolg van huishoudenskenmerken of

woonbehoeften. De enige verstorende factor die niet is in te schatten, is die van de

economische omstandigheden. Die speelt vooral bij de modellen voor verhuiskansen een

grote rol. In het model naar verhuisrichting is tijd van waarneming wel een factor van belang,

maar deze is niet te relateren aan de economische omstandigheden op dat moment. Welke

verklaringen voor de gevonden verschillen en overeenkomsten met het literatuuronderzoek

zijn te geven en of de bevindingen ook in praktische zin bruikbaar zijn gegeven de statistische

relevantie, wordt in het volgend hoofdstuk verder uiteengezet.

5.4 Analyse van de gevonden resultaten

In deze paragraaf de resultaten van het empirisch onderzoek geanalyseerd. Om de resultaten

te duiden in relatie tot de in de literatuur gevonden factoren, worden in deze paragraaf de

verschillen en overeenkomsten van verhuiskansen en verhuisrichtingen besproken en wordt

hiervoor een verklaring gegeven. Eerst komen de resultaten van het onderzoek naar het

verband tussen de verhuiskansen en leeftijd aan de orde (5.4.1), daarna die van het onderzoek

naar het verband tussen de verhuisrichting en leeftijd (5.4.2).

5.4.1 Verhuiskansen Op basis van de uitkomsten uit de regressieanalyse kan worden geconcludeerd dat leeftijd een

significante factor is in het voorspellen van de kans op een verhuizing. Het verband is dat

vanaf de leeftijd van 60 jaar met het stijgen van de leeftijd de kans op verhuizing afneemt. Dit

komt overeen met de publicatie Vergrijzing en de woningmarkt (De Groot et al., 2013). Niet

alle factoren die uit het literatuuronderzoek in hoofdstuk twee naar voren komen zijn voor de

onderzochte groep ouderen relevant. De factor 'leeftijd' wordt verstoord door een aantal

factoren waarvan onderstaande vier factoren op basis van het empirisch onderzoek relevant

45

blijken te zijn voor de situatie op de Nederlandse koopwoningmarkt voor ouderen. Twee

factoren zijn niet significant gebleken:

1. Gezondheid

2. Hoogopgeleid zijn

3. Aantal kamers in de woning

4. Economie

Deze vier factoren zullen hieronder nader worden toegelicht waarom ze relevant zijn. Daarna

zullen ook de twee voor verhuiskansen niet relevant gebleken factoren worden besproken.

Factoren die overeenkomen met de bevindingen uit het literatuuronderzoek:

Ad 1) Gezondheid: een minder goede gezondheid leidt tot een grotere kans op verhuizing.

Ad 2) Hoogopgeleid zijn: naarmate ouderen hoger zijn opgeleid, is de kans op een verhuizing

groter. Hier geldt wel dat voor de overige opleidingshoogtes de factor opleiding niet relevant

is. Hoogopgeleide ouderen passen blijkbaar eerder hun woning aan woonbehoeften aan, dan

minder hoogopgeleide ouderen. Een voor de hand liggende verklaring zou zijn dat er minder

beperkingen zijn door een beter inkomen of een beter pensioen waardoor zij makkelijker in

staat zijn te verhuizen. De factor inkomen is echter ook onderzocht en dit is wel een

significante factor gebleken, maar nagenoeg zonder invloed. Voor alle ouderen zal in gelijke

mate gelden dat de woningen grotendeels zijn afbetaald, omdat de

financieringsmogelijkheden en bijbehorende voorwaarden voor alle ouderen niet gerelateerd

zijn aan de hoogte van de gevolgde opleiding. Een andere verklaring zou kunnen zitten in de

waarde van het huis. Hogeropgeleiden hebben gemiddeld gesproken een hoger inkomen

genoten en daardoor een relatief duurder huis kunnen kopen. Bij verkoop van die duurdere

woning is hun budget dat ter beschikking staat ruimer en kunnen zij beter een nieuwe woning

kopen die past bij hun veranderde behoeften, zoals gelijkvloerse appartementen zonder tuin en

meer service. Minder hoogopgeleiden wonen weliswaar in gelijke mate in een vrijwel

afbetaald huis, maar de stap terug leidt tot een te kleine woning in verhouding tot de

woonbehoefte, of is gewoon niet mogelijk. Deze verklaring waarom hoger opgeleiden een

grotere verhuiskans hebben, staat wel op gespannen voet met de factor 'omvang van de

woning' (in termen van aantal kamers). Het gaat dus niet zozeer om een verandering naar een

kleinere woning of met minder kamers, maar om een die beter past bij de veranderde

omstandigheden. Minder hoogopgeleiden wonen blijkbaar in een woning die ook op dat

46

moment nog de beste aansluiting heeft met de behoeften die groep heeft, binnen het

beschikbare budget.

Ad 3) Aantal kamers van de woning: hoe meer kamers de woning heeft, hoe kleiner de kans

op een verhuizing is. Deze uitkomst kan verklaard worden uit het feit dat een grotere woning

met meer kamers makkelijker is aan te passen is aan veranderende woonbehoeften dan kleine

woningen. Minder beschikbare ruimte gebruiken is eenvoudiger dan ruimte bijbouwen. Het

hebben van meer kamers wordt ook als luxe ervaren (Clark & Dieleman 1996; Filius 1993;

Fokkema et al. 1993). Dat de factor relevant is, komt dus ook met de literatuur overeen.

Vanuit de literatuur passen mensen hun behoeften aan. Ouderen zitten vaak wel op de top van

hun wooncarrière, waardoor verhuizen in veel gevallen en stap terug betekent, een stap die

volgens Hooijmeijer et al.(1986) door niemand graag wordt gezet. Op basis van het empirisch

onderzoek is de conclusie dat dit in Nederland vanuit de koopsector inderdaad niet (snel)

wordt gedaan.

Ad 4) Economie: onderzoeksjaar 2012 is als enige onderzoeksjaar een significante factor.

Waarnemingsjaar 2012 representeert vrijwel volledig de crisisperiode. Waamemingsjaar 2009

bevat vooral waarnemingen van vóór de crisis, die in 2008 pas echt zichtbaar begon te

worden. Economische tegenwind is daarmee een grote factor als het gaat om verhuiskansen

van oudere huishoudens. De terugval van ruim 50% van het aantal verhuizingen in

waamemingsjaar 2012 is daarmee vooral toe te schrijven aan de economie.

Factoren die niet overeenkomen met de bevindingen uit het literatuuronderzoek:

• Babyboom: Hooijmeijer (1999) geeft aan dat babyboomers betere mogelijkheden

hebben gekregen qua opleiding dan de vorige generatie(s). Dat is terug te zien in de

significantie van de factor 'Hoogopgeleid' maar niet in de factor 'babyboom'.

Babyboomers zijn misschien hoger opgeleid dan de generatie vóór hen, maar blijkbaar

is dat verschil niet zodanig dat dit er een significant verschil zichtbaar is in het gedrag

van babyboomers ten opzichte van niet-babyboomers.

• Aantal personen: huishoudensvorming is boven de leeftijd van 60 jaar dus geen factor

meer. Deze bevinding is afwijkend van wat op basis van de levensloopbenadering

(Clark & Dieleman, 1996; Elder, 1998; Mulder & Hooijmeijer, 1999; Feijten, 2005)

wordt verwacht. Uitbreiding van een huishouden zal dan een factor van belang zijn,

inkrimping is dat klaarblijkelijk niet. Zelfs wanneer één van een stel samenwonende

ouderen op enig moment wegvalt, leidt dit niet direct tot een verhuizing. In feite is de

verklaring hiervoor min of meer hetzelfde als bij de factor 'aantal kamers'. Het huis is

47

dan misschien groter dan waar op dat moment behoefte aan is, maar blijkbaar is die

mismatch niet zo erg dat er verhuisd moet worden.

Samenvattend is economie dus een grote verstorende factor naast gezondheid en hoge

opleiding op de invloed van leeftijd op verhuiskansen van ouderen in de leeftijd van 60 tot en

met 84 jaar op de koopwoningenmarkt De samenhang met leeftijd is meer gerelateerd aan

gezondheid dan aan hoge opleiding. De hoogte van de hoogst genoten opleiding verandert in

veel gevallen na het 35e levensjaar niet wezenlijk meer en opleiding is alleen relevant als het

gaat om 'hoog opgeleid' De economie is een extern verstorende factor die verder met leeftijd

geen directe samenhang heeft.

5.4.2 Verhuisrichting (naar een kleinere woning) Leeftijd is net als voor verhuiskansen ook een significante voorspeller voor de verhuisrichting

naar een kleinere woning. De factor leeftijd wordt ook hier verstoord door een aantal factoren

waarvan onderstaande vier factoren op basis van het empirisch onderzoek relevant blijken te

zijn voor de situatie op de Nederlandse koopwoningmarkt voor ouderen:

1. Aantal personen in het huishouden

2. Verschil in aantal kamers voor en na verhuizing

3. Vorige woning een koop- of een huurwoning

4. Jaar (moment) van onderzoek

Deze vier factoren zullen hieronder nader worden toegelicht. Daarna zullen ook de drie voor

verhuisrichting niet relevant gebleken factoren worden besproken.

Factoren die overeenkomen met de bevindingen uit het literatuuronderzoek:

Ad 1) Aantal personen in het huishouden: hoe meer personen in een huishouden, hoe kleiner

de kans op een verhuizing naar een kleinere woning. Dit is een volstrekt logisch verband en

sluit aan bij hetgeen in de literatuur wordt opgemerkt door Clark (2012) en Clark & Dieleman

(1996), namelijk dat verhuizingen dienen om woonbehoeftes met de huisvesting in

overeenstemming te brengen. (Meer mensen hebben vanzelfsprekend meer en niet minder

ruimte nodig.)

48

Ad 2) Verschil in aantal kamers voor en na verhuizing: naarmate het positieve verschil in

kamers groter is, is de kans op een kleinere woning geringer en omgekeerd. Deze uitkomst is

op zichzelf niet verrassend en sluit aan bij wat verwacht mag worden op basis van

woonbehoeftes na veranderingen in huishoudsamenstelling.

Ad 3) Vorige woning was een koopwoning: wanneer de vorige woning een koopwoning was,

is de kans op een verhuizing naar een kleinere woning groter dan wanneer de vorige woning

een huurwoning was. Bij huiseigenaren is er doorgaans een hogere drempel om te verhuizen

dan bij huurders (Clark & Dieleman, 1996). De reden dat de verhuiskans naar een kleinere

woning groter is wanneer er vanuit een koophuis wordt verhuisd, kan dan alleen worden

verklaard uit het feit dat de huurder al eerder kleiner is gaan wonen. Dus wanneer die nog

naar een koopwoning gaat, is dat eerder een grotere of even grote woning en minder snel een

kleinere.

Ad 4) Moment van onderzoek: moment van onderzoek is een significante factor. Alle jaren

zijn significant en geen enkel jaar steekt bijzonder af bij de andere jaren. Het ene jaar geeft

een iets grotere kans op een kleine woning dan het andere. De verhuiskans naar een kleinere

woning was in 1998 het grootst. In de drie jaren voor 1998 ging het economisch goed.

Daarom is niet de economie als verklaring te geven voor deze factor.

Factoren die niet overeenkomen met de bevindingen uit het literatuuronderzoek:

• Generatie: wel of niet behoren tot de babyboomgeneratie is geen significante factor.

• Gezondheid: de mate van gezondheid heeft geen significante invloed op de

verhuisrichting. In paragraaf 6.1.1 is wel duidelijk geworden dat ongezondheid een

verhoogde kans op een verhuizing kan geven, maar dat betekent dus niet meteen dat

die verhuizing naar een kleinere woning is. Andere kenmerken, zoals een gelijkvloerse

woning of hulp in de buurt zijn daar waarschijnlijk debet aan, maar zijn in het kader

van dit onderzoek niet verder onderzocht.

• Ouderen woning: het verhuizen naar een ouderenwoning is ook geen factor in het

voorspellen van de richting naar een kleinere woning. Evenals bij de factor

gezondheid gaat het daar waarschijnlijk niet zo zeer om de omvang van de woning

maar meer om de voorzieningen die in de buurt beschikbaar zijn.

49

6. Conclusie, reflectie en aanbevelingen

In dit hoofdstuk zal antwoord worden gegeven op de eigenlijke onderzoeksvraag of en in

welke mate verhuisgedrag van ouderen te voorspellen is uit de leeftijdsopbouw van de

populatie( 6.1 ). Daarna volgt de reflectie op het onderzoek en enkele aanbevelingen voor

vervolgonderzoek ( 6.2). Tot slot eindigt het hoofdstuk met antwoord op de vraag in hoeverre

de gevonden modellen in praktische zin bruikbaar zijn (6.3).

6.1 Conclusie

Het antwoord op de vraag of verhuisgedrag is te voorspellen aan de hand van voorspellingen

met betrekking tot leeftijd en leeftijdsopbouw kan kort worden beantwoord met een

volmondig ja. De modellen die met behulp van literatuuronderzoek en statistisch

brononderzoek zijn gemaakt, hebben voor zowel verhuiskansen als verhuisrichting statistisch

voldoende significantie. De twee modellen voor verhuiskansen hebben echter een beperkt

voorspellende kracht. Het model voor verhuisrichting heeft een vrij behoorlijke voorspellende

kracht. V erhuisgedrag, voor zover het gaat om de twee componenten in dit onderzoek,

namelijk de kans op een verhuizing en de richting van zo'n verhuizing naar een kleinere

woning, is dus wel enigszins te voorspellen uit de leeftijdsopbouw. Waarbij de voorspellingen

over de richting veel accurater zijn dan die over het moment van verhuizen.

De economische omstandigheden hebben op voorspellingen met betrekking tot het moment

van verhuizen (de verhuiskans) een grote invloed. De terugval van de verhuiskansen in 2012

van meer dan 50%, is voor een belangrijk deel toe te schrijven aan de economische

omstandigheden. Dat is direct een grote beperking van dit model, vooral omdat de

voorspelbaarheid van de economie beperkt is: er zijn maar zeer weinig economen geweest die

de recente kredietcrisis hebben voorspeld. Op het model ten aanzien van de verhuisrichting is

de factor economie veel minder van invloed.

6.2 Reflectie

De onderzoeksopzet geeft als resultaat modellen voor het voorspellen van de

verhuisbewegingen van ouderen binnen de koopsector, maar kent ook beperkingen.

Een daarvan is het aantal bruikbare waarnemingen. Door de lage aantallen verhuizingen van

ouderen is de ondergrens van het minimaal aantal benodigde waarnemingen in een klasse snel

50

bereikt. Generatieverschillen zijn niet aangetoond, maar zijn vanwege de lage aantallen

waarnemingen, die ontstaan bij uitsplitsing naar de categorieën babyboom en niet-babyboom,

ook niet geheel uit te sluiten. Een verdere onderverdeling in leeftijd is om dezelfde reden

eveneens lastig, zeker als het gaat om leeftijden vanaf70 jaar.

Een verdere beperking ten aanzien van de analyse naar de verhuisrichting is dat slechts is

gekeken naar de omvang van de woning en naar verstorende factoren die een indicatie kunnen

zijn voor de omvang. Er is in dat kader weinig aandacht besteed aan andere factoren naast

omvang van de woning, zoals zorg of de beschikbaarheid van huishoudelijke hulp in de buurt.

Informatie over gedragsverschillen tussen stedelijke, sub-urbane en landelijke gebieden is

eveneens niet meegenomen.

Een laatste opmerking is dat vijfwaamemingsmomenten een vrij korte serie is voor een

tijdreeksonderzoek In dit geval is de barrière om de reeks te beperken tot deze vijf

onderzoeken gelegen in het feit dat in eerdere edities van de WBO-onderzoeken een aantal

benodigde variabelen nog niet werd gemeten. De gevonden modellen zijn dus meer een aanzet

tot vervolgonderzoek dan dat ze in deze vorm zelfstandig bruikbaar zijn.

Wat de modellen sterker zou kunnen maken, is een betere implementatie voor de factor

economie. Tijden van economische crises hebben een grote invloed op het wel of niet

verhuizen van huishoudens, zeker in het geval van ouderen, zo blijkt in ieder geval uit de

beschrijvende statistieken. In de onderzochte periode verklaart de economische crisis bijna de

helft van het verhuisgedrag van de onderzochte groep ouderen.

6.3 Praktische bruikbaarheid

Tot slot wordt uiteengezet wat de praktische bruikbaarheid van de gevonden modellen is.

Daarmee is de onderzoeksvraag volledig beantwoord. Hiervoor is duidelijk geworden dat de

modellen om verhuiskansen en verhuisrichtingen te voorspellen aan de hand van leeftijd

significant zijn. Wat niet in dit onderzoek is uitgediept, is dat leeftijdsvoorspellingen met een

grote mate van zekerheid worden gemaakt. Volgens Garssen (2011) benaderde het CBS in

haar voorspelling van het aantal 65-plussers in 1984 het werkelijke aantal 65-plussers in 2011

vrij behoorlijk en viel in de voorspelling uit 1984 het hoogtepunt van de vergrijzing in 2035.

Dat laatste is maar enkele jaren eerder dan waar de voorspellingen in 2011 van uitgingen.

Vanwege de accuratesse in deze voorspellingen is de veronderstelling dat leeftijdsopbouw

goed te voorspellen is als uitgangspunt genomen. Met dit uitgangspunt is het gebruik van

51

leeftijdsopbouw als indicator voor verhuisgedrag ook praktisch zinvol, zeker als het gaat om

indicaties voor de verhuisrichting. In het bepalen van beslissingen omtrent welk aanbod aan

woningen gerealiseerd zou moeten worden, kan het model een nuttige bijdrage leveren.

Hiermee kunnen beleidsbepalende instanties zoals gemeenten en provincies, maar ook

marktpartijen als projectontwikkelaars en bouwers en in tweede instantie de financiers van en

de investeerders in die partijen voordeel hebben. Een grote onzekere factor, die blijft bestaan

is de economie zelf. Voor het voorspellen van markttiming, dus voor bepalen van het exacte

moment waarop er op grotere schaal door ouderen zou worden verhuisd, zijn de gevonden

modellen daardoor minder goed bruikbaar. Voor langere-termijn-trendmatige-voorspellingen

kan dit model toch een toegevoegde waarde hebben, omdat op langere termijn de

economische effecten wat meer uitmiddelen. Slechts het gevonden effect van de crisis in 2012

is immers als tijdeffect significant gebleken.

52

Literatuurlijst

Allen, C. (2009). 'The fallacy of "housing studies": philosophical problems ofknowledge and understanding in housing research', Housing, Theory and Society, 26(1), 53-79

Baarda, D.B. (2009). Dit is onderzoek! Handleiding voor kwantitatief en kwalitatief onderzoek. Groningen/Houten: NoordhoffUitgevers.

Baarda, D.B. en De Goede, M.P .M. (2006). Basisboek Methoden en Technieken. Vierde, geheel herziene druk. Groningen/Houten: NoordhoffUitgevers.

Bos, G.D. en Bruijn, E.M. de (2007). Van kamerwens naar koopwoning. Onderzoek naar doorstroming aan de onderkant van de Utrechtse woningmarkt. Afstudeerscriptie aan de Universiteit Utrecht, Faculteit Geowetenschappen, Stadsgeografie.

Brown, L.A. en Moore, E.G. (1970). The intra-urban migration process: a perspective. Geografiska Annaier 52 B, pp. 1-13.

Brounen, D. en Neuteboom, P. (2007) De grijze golf in beeld Tijdschrift voor de volkshuisvesting pp.18-23

Caldera Sánchez, A. and Andrews, D. (2011), "Residential mobility and Policy in OECD Countries ", OECD Joumal: Economie Studies, vol. 2011/1.

Clark, W.A.V. enDieleman P.M. (1996). Households and Housing. Choice and Outcomes in the Housing Market. Center for Urban Policy Research, New Brunswick, New Jersey. Chapter 2 Housing and the life course p. 22-38.

Clark, W.A.V., en Jun L. Onaka, (1983). Life cycle and housing adjustment as explanations ofresidential mobility. Urban Studies, 20, pp. 47-57.

Clark, W.A.V. (2012), The SAGE Handhook ofHousing Studies Residential Mobility and the Housing Market, p.48, p.66; (SAGE publications ltd. London).

Conijn, J.B.S., en M. Mantel (1989). De markt voor duurdere huurwoningen. Delft (Delftse Universitaire Pers).

Conijn, J.B.S., Kramer, B, Rouwendal, Jen Schilder, F (2014). Verzilveren van overwaarde. ASRE Research paper, NETSPAR

Deurloo, M.C., et al (1987). Tenure choice in the Dutch housing market. Environment and Planning A, 19, pp. 763-781.

Deurloo, M.C. (1987). A multivariate analysis ofresidential mobility. Amsterdam, Instituut voor Sociale Geografie, Universiteit van Amsterdam.

Den Draak, M. (2006), Gezondheid in A.H. de Boer (red) rapportage ouderen 2006. Veranderingen in de leefsituatie en levensloop. Den Haag sociaal en Cultureel Planbureau, blz. 109-139.

53

Dieleman (200 1 ), ModelZing residential mobility; a review of recent trends in research. Joumal ofHousing and the Built Environment, Jaargang 16, p. 249-265.

Dieleman, F.M. en Kersloot, J.M. (1988). Van stagnatie tot herstel, de ontwikkeling van de markt van koopwoningen. Utrecht (NVB, IRO).

Economisch Instituut voor de Bouw (EIB) (2013). Verwachtingen bouwproductie en werkgelegenheid 2013, Amsterdam.

Elder, G.H. jr. (1998). The Life Course as Developmental Theory. Child Development, February 1998, Vol. 69, nr. 1, pp. 1-12

Elsinga, M. (1995). Een eigen huis voor een smalle beurs: het ideaal voor bewoner en overheid? Volkshuisvestingsbeleid en Bouwmarkt 23, Delft, Delftse Universitaire Pers, dissertatie.

Everaers, P.C.J., en F.M. Dieleman (1993). Van huur naar koop: levensloop en omstandigheden op de woningmarkt. Statistisch Magazine, pp. 43-52.

Iersel, J. van, K. Leidelmeijer & A. Buys (2009), Senioren op de woningmarkt, achtergrondrapportage, Amsterdam: RIGO

Filius, F.C. (1993). Huishoudensopheffing en woningverlating in een vergrijzende samenleving, Utrecht: Faculteit Ruimtelijke Wetenschappen, Universiteit Utrecht.

Fokkema, C.M., J. de Jong-Gierveld & P. Nijkamp (1993). Internal elderly migration: An exploration of the literature, Den Haag: NiDi.

Garssen, J. en de Beer, J. et al(2012). Demografie van de vergrijzing in N. van Nimwegen en C. van Praag (red) Bevolkingsvraagstukken in Nederland anno 2012: actief ouder worden in Nederland, Amsterdam Koninklijke Akademie van Wetenschappen boek 86, pp. 51-65

Garssen, J. en de Beer, J. et al(2012). Gezonde en actieve levensverwachting in N. van Nimwegen en C. van Praag (red) Bevolkingsvraagstukken in Nederland anno 2012: actief ouder worden in Nederland, Amsterdam Koninklijke Akademie van Wetenschappen boek 86, pp. 66-81

Garssen, J (2011). Demografie van de vergrijzing, Den Haag/Heerlen, CBS, p15

Gerritsen, S. (2009). Schrijfgids voor economen. Derde, herziene druk 2006, tweede oplage 2009. Bussum: Uitgeverij Coutinho.

Goetgeluk, R.W., et al. (1992). The effectiveness ofhousing search: the role ofmotivesfor moving and housing market adjustment. Paper presented on the International Research Conference, European Cities, Growth and Decline, Den Haag.

Graham, E. (1985). Problems of modelZing intra-urban migration. Espace, Populations, Societies, 1, pp. 215-222.

54

Graham, E. (1986). Intra-urban migration and tenure in Scottish cities. Paperpresentedon the British-Dutch Population Conference, Oxford.

Groot, C. et al, (2013), Vergrijzing en woningmarkt, Den Haag: PBL.

Hooijmeijer, P. (1995), Hoe meet je woonwensen? Methodologische haken en ogen. Smid, I. &H.

Kapsalis C. Ph.D, (2011) Bridging Logistic en OLS regression. Working Papers Series: No. 2011-1 January 1

Kendig, H. L. (1984). Housing careers, life cycle and residential mobility: Implications for the housing market. Urban Studies, 21, pp. 271-283.

Leidelmeijer, K., J. van Iersel & A. Buys (2011), Demografie en eigenwoningbezit. Een verkennende studie in opdracht van BZK, Amsterdam: RIGO

Leslie, G.R. en Richardson, A.H. (1961) Life-cycle, Career Pattern and the Decision to Move, American Sociological Review, 25, pp. 894-902

Ministerie van BZK (2011 ). Tussen wens en werkelijkheid. Analyse naar de verhuisgeneigdheid en het daadwerkelijke verhuisgedrag. November 2011

Mulder, C.H. (1996). Housing choice: Assumptions and approaches, Netherlands. Joumal ofHousing and the Built Environment, 11, nr. 3, pp. 209-232.

Murie, A. (1974). Household movementand housing choice. Occasional Paper nr. 28, Centre for Urban and Regional Studies, University of Birmingham, Birmingham.

Murie, A. en Forrest, R. (1980). Wealth, inheritance and housing policy. Policy and Polities, 8, pp. 1-19.

Murie, A., et al (1976). New building and housing need. Progressin Planning, 6.2, Pergamon, Londen.

Planbureau voor de Leefomgeving, 2008. Verhuiswensen en verhuisgedrag in Nederland, een landsdekkend onderzoek. Den Haag/Bilthoven: PBL

Planbureau voor de Leefomgeving (2013). Vergrijzing en ruimte: gevolgen voor de woningmarkt, vrijetijdsbesteding, mobiliteit en regionale economie. Den Haag: PBL

Priemus, H. (1984). Verhuistheorieën en de verdeling van de woningvoorraad. Delftse Universitaire Pers, Delft.

Renes, G. en Jókövi, M. (2008). Doorstroming op de woningmarkt. Van huur naar koop. Rotterdam, NAI Uitgevers I Den Haag, Ruimtelijk Planbureau.

Robson, B.T. (1975). Urban Social Areas. Oxford, University Press.

ss

Rossi, P .H. (1955). Why families move: A study in the social psychology of urban residential mobility. Glencoe, Pree Press, Illinois.

Sante, van, M. (2013). Kwartaalbericht Bouw september 2013, Amsterdam, ING Economisch Bureau.

Scholten, H.J. et al (1986). Doorstroming op de Nederlandse woningmarkt; geanalyseerd en gemodelleerd. Amsterdam/Utrecht: Nederlandse Geografische Studies.

Short, J.R. (1996). The urban order: an introduetion to cities, culture and power. Oxford, Blackwell Publishers Ltd, p.173-206.

Oers, van J.A.M. (red.)(2002) Gezondheid op koers? Volksgezondheid toekomst verkenning 2002. Bilthoven/Houten: Rijksinstituut voor volksgezondheid en milieu (RIVM)/Bohn Stafleu van Loghum

Otter. H., den, et al (2011 ). Primos Prognose 2011. De toekomstige ontwikkeling van bevolking, huishoudens en woningbehoefte. ABF Research, september 2011

Wolpert, J. (1965). "Behavioral Aspects ofthe Decision to Migrate. "Papers in Regional Science. Volume 15, Issue 1, p. 159-169, January 1965

56

Websites:

Centraal Bureau voor de Statistiek (2014) Bevolking; geslacht, leeflijd en burgerlijke staat, 1 januari, 12juni2014 (http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/?DM=SLNL&PA=7461BEV&D1=0&D2=1-2&D3=0-100&D4=0,10,20,30,40,50,1&HDR=T,G3&STB=G1,G2&VW=T) 30-11-2014

Centraal Bureau voor de Statistiek (2014) Pensioenleeflijd werknemers verder gestegen tot bijna 64 jaar. Webmagazine, woensdag 15 januari 2014 (http :/ /www .cbs.nllnl-NL/menu/themas/ arbeid-sociale-zekerheid/publicaties/ artikelen/ archief/20 14/20 14-4020-wm.htm) 30-11-2014

Centraal Bureau voor de Statistiek (2014) Van arbeid naar pensioen; personen 55 jaar of ouder, 15 januari 2014 (http:/ /statline.cbs.nl/StatW eb/publication/?DM=SLNL&P A=80396NED&D 1 = 1 ,9&D2=0&D3=0&D4 =O&D5=1-2&D6=0-2,8,15&D7=0&D8=0,3,6-7,9-13&HDR=T,G7&STB=G1,G2,G3,G4,G5,G6&VW=T) 30-11-2014

Centraal Bureau voor de Statistiek (2013) Doorstroming woningmarkt; startende en doorstromende huishoudens, 16 juli 2013 (http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/default.aspx?DM=SLNL&PA=82019NED&D1=a&D2=a& D3=0&D4=0&D5=0&D6=l&VW=T) 30-11-2014

Centraal Bureau voor de Statistiek (2013) Bewoonde woningen; leeflijd bewoners, WOZ-waarde, regio, 1 januari, 18juli 2013 (http://statline.cbs.nl/StatWeb/publication/?DM=SLNL&PA=81870NED&D1=0-3&D2=a&D3=a&D4=0&D5=0&D6=0&D7=a&HDR=G3,G2,G4,G6,G5&STB=T,G1&VW=T) 30-11-2014

Centraal Bureau voor de Statistiek (20 12) Prognose bevolking; geslacht, leeftijd, herkomst en generatie, 2013-2060, 13 december 2012 (http:/ /statline.cbs.nl/StatW eb/publication/?VW=T &DM=&P A=815 84NED&D 1 =O&D2=0&D3=0-100&D4=0&D5=0-2,7,17,27,37,l&HD=121206-1503&HDR=T,G4&STB=G1,G2,G3) 30-11-2014

Vereniging eigenhuis prijsindex bestaande koopwoningen (https://www.eigenhuis.nl/woningmarkt/cijfers/huizenprijzenl) 12-4-2015

NVM Historische Woningmarktcijfers (https:/ /www .nvm.nl/wonen/marktinformatie/historische _ woningmarktcijfers.aspx) 12-4-2015

57

BIJLAGEN

Bijlage la: t-tests significante verschillen verhuiskansen per onderzoeksjaar totaal

Verhuiskansen, totale populatie koopsector, verschil tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009

1998 x 2002 x x 2006 x x x 2009 x 0,0067 (0,0033) x x 2012 0,0261 ( 0,0023) 0,0306 (0,0030) 0,0255 (0,0028) 0,0239 (0,0024)

Vermelde waarden zijn op 5% significant

Bijlage tb: t-tests significante verschillen verhuiskansen per onderzoeksjaar babyboom, niet-babyboom

Verhuiskansen, niet-babyboom, verschil tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 1998 x 2002 x x 2006 x x x 2009 0,0075 ( 0,0030) 0,0119 (0,0035) x 2012 0,0297 ( 0,0026) 0,0342 (0,0032) 0,0286 (0,0031)

Vermelde waarden zijn op 5% significant

Verhuiskansen, babyboom, verschil tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 1998 x

2002 2006 2009

x

x

x

x

x

x

2012 x x

Vermelde waarden zijn op 5% significant

x

x

0,0264 (0,0087)

2009

x 0,0222 (0,0029)

2009

x

0,0303 (0,0043)

2012

x

2012

x

2012

x

58

Bijlage Za: t-tests significante verschillen verhuisrichting totale populatie

Verhuisrichting grotere woning, totale populatie koopsector, verschil tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009 2012 1998 x

2002 x x

2006 x x x

2009 x x 0,0741 {0,0289} x

2012 x x x x x

Vermelde waarden zijn op 5% significant

Verhuisrichting even grote woning, totale populatie koopsector, verschillen tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009 2012

1998 x

2002 x x

2006 x x x

2009 -0,0616 (0,0206) -0,0514 (0,0250) x x

2012 x x x x x Vermelde waarden zijn op 5% significant

NB: De verschillen bij de verhuisrichting naar een kleinere woning zijn allen niet significant

59

Bijlage 2b: t-tests significante verschillen verhuisrichting populatie niet­babyboomers Verhuisrichting kleinere woning, niet-babyboom populatie koopsector, verschil tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009 2012 1998 x

2002 x x 2006 x x x 2009 x x x x 2012 -0,1168 ( 0,0470) -0,1468 {0,0517) -0,1480 {0,0526) x x

Vermelde waarden zijn op 5% significant

Verhuisrichting grotere woning, niet-babyboom populatie koopsector, verschillen tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009 2012

1998 x 2002 x x 2006 x x x 2009 0,0820 (0,0243) 0,1017 (0,0309) 00905 (0,0319) x 2012 0,1405 (0,0327) 0,1602 (0,0379) 0,1490 (0,0387) x x

Vermelde waarden zijn op 5% significant

Verhuisrichting evengrote woning, niet-babyboom populatie koop, verschillen tussen onderzoekjaren

t-testen op gelijkheid van gemiddelden

Gemiddelde verschil (Std.Err)

1998 2002 2006 2009 2012 1998 x 2002 x x 2006 x x x 2009 0,0679 (0,0258) x x x 2012 x x x x x

Vermelde waarden zijn op 5% significant

60

Bijlage 3: Variabelen gebruikt bij berekening marginale verschillen voor

model verhuiskansen

Beschrijvende statistieken

Modellen 4.1 en 4.6 Modellen 4.2 en 4.7 Std. Std.

Gemddelde Deviatie N Geniddelde Deviatie N

Proportie afgelopen twee jaar verhuisd ,0429 ,2026 50.389 ,0432 ,2032 19.900 Leetijd van het hoofd huishouden 68,38 6,391 50.389 67,75 5,9849 19.900 2012 ,1429 ,3500 50.389 '1314 ,3379 19.900 2002 ,1523 ,3593 50.389 ,1468 ,3539 19.900 2009 ,2248 ,4174 50.389 ,2257 ,4181 19.900 2012 ,2264 ,4185 50.389 ,2286 ,4199 19.900 Babyboom ja of nee ,2053 ,4039 50.389 ,2183 ,4131 19.900 Ongezond ja of nee ,2371 ,4253 19.900 .Aantal personen in huishouden 2,12 ,4275 19.900 Hoog opgeleid ,3988 ,4897 19.900 Middelhoog opgeleid ,3015 ,4589 19.900 Gemiddeld opgeleid ,1277 ,3338 19.900 Middellaag opgeleid ,0988 ,2984 19.900 Brutohuishoudinkomen 51.452 50.835 19.900 .Aantal kamers in huidige woning 4,72 1,3156 19.900

Std. Std.

Gemiddelde Deviatie Min Ma x Gemiddelde Deviatie Min Ma x Voorspelde waarde ,0429 ,0144 ,0009 ,0669 ,0432 ,0311 -,2427 ,1723 Residu ,0000 ,2020 -,0669 ,9991 ,0000 ,2008 -,1647 1,0316

Beschrijvende statistieken onafhankelijke variabelen regressieanalyse verhuiskansen

Verschillen marginale verschillen lineaire modellen met logistische modellen t.a.v. verhuiskansen

Verschillen Model4.1 met 4.6 Verschillen Model4.2 met 4.7

vergelijking (4.1-/- 4.6) vergelijking (4.2 -/-4.7)

(4.1) (4.6) (4.2) (4.7) dfLPM

dfLOG dfLPM

Onafhankelijke variabelen dfLPM dfLOG -/- dfLOG dfLPM -/- dfLOG Leeftijd hoofd huishouden -,0016 -,0017 ,0001 -,0010 -,0007 -,0003 Babyboom (dummy ref. geen babyboom) -,0056 -,0034 -,0023 ,0021 ,0024 -,0002 Brutohuishoudinkomen ,0000 ,0000 ,0000 P.antal personen in huishouden -,0028 -,0024 -,0004 Ongezond (dummy ref. gezond) ,0088 ,0054 ,0034 Opleiding (dummy's ref. laag opgeleid)

Hoog opgeleid dummy ,0262 ,0040 ,0222 Mddelhoog opgeleid dummy ,0128 ,0003 ,0125 Gemiddeld opgeleid dummy ,0019 ,0095 -,0076 Mddellaag opgeleid dummy ,0063 ,0227 -,0164

P.antal kamers in huidige woning -,0211 -,0126 -,0085 Onderzoeksjaar(dummy's ref.1998)

2002 dummy ,0054, ,0054 ,0001 ,0067 ,0031 ,0036 2006 dummy ,0009 ,0007 ,0002 -,0028 -,0022 -,0007 2009 dummy -,0001 -,0007 ,0006 -,0054 -,0039 -,0015 2012 dummy -,0229 -,0241 ,0013 -,0302 -,0155 -,0147

Verschillen marginale veschillen tussen logistisch en lineair regressiemodel

61

Bijlage 4: Variabelen gebruikt bij berekening marginale verschillen voor

model verhuisrichting

Beschrijvende statistieken

Modellen 4.8 en 4.9 Gemiddelde Std. Deviatie N

Proportie afgelopen twee jaar verhuisd naar kleinere woning ,5993 ,4902 2029

Leefijd van het hoofd huishouden 67,15 5,84 2029 Dummy2002 ,1710 ,3766 2029 Dummy2006 ,1710 ,3766 2029 Dummy2009 ,2538 ,4353 2029 Dummy2012 ,1183 ,3230 2029 Babyboom ja of nee ,1897 ,3922 2029 Gezond ja of nee ,2484 ,4322 2029 Aantal personen in huishouden 1,8305 ,5581 2029 Brutohuishoudinkomen 48297 48110 2029 diff kamers -,8832 1,6931 2029 vorige koop of huur ,8832 ,3213 2029 Dummy ouderenwoning ,1469 ,3541 2029

Gemiddelde Std. Deviatie Min Ma x

Voorspelde waarde ,5993 ,2710 -,663 7 2,0580 Residu ,0000 ,4084 -1,1502 1,2994

Beschrijvende statistieken onafhankelijke variabelen regressieanalyse verhuisrichting

Kans op verhuizingen naar een kleinere woning

Verschillen marginale verschillen tussen lineaire en logisctische model

Verschillen Model en 4.8 en 4.9

vergelijkingen (4.8 -/- 4.9)

(4.8) (4.9)

dfLMP dfLOG dfLPM

Onafhankelijke variabelen -/- dfLOG Leeftijd hoofd huishouden ,0058 ,0088 -,0029 Babyboom (dummy ref. geen babyboom) ,0150 ,0350 -,0200 Ongezond (dummy ref. gezond) ,0190 ,0387 -,0197 Aantal personen in huishouden -,0371 -,0637 ,0265 Brutohuishoudinkomen ,0000 ,0000 ,0000 Verschil aantal kamers -,1446 -,2673 ,1228 Vorige woning koop of huur ,1316 ,1484 -,0168 Dummyouderenwoning ,0008 -,0189 ,0196 Onderzoeksjaar(dummy's ref.1998)

2002 -,0631 -,0837 ,0206 2006 -,1122 -,1646 ,0525 2009 -,0937 -,1371 ,0433 2012 -,0739 -,1202 ,0463

Verschillen marginale verschillen lineaire en logistische regressiemodel

62