Document · PDF

Bijlage 1 - Huuronderzoek Gemeente Aalsmeer 2022.pdf

1a.Commissie Ruimte Beeldvormend 9 mei 2023, gemeente aalsmeerBij agendapunt: Opkoopbescherming en Huisvestingsverordening Aalsmeer 20233.931 woorden

Open het PDF bij de gemeente ↗Naar de vergadering →

Tekst van het document

Uit het bestand gehaald, zonder opmaak, tabellen en afbeeldingen

Koop- en huurstromenanalyse Aalsmeer Een onderzoek naar koopwoningen die na aankoop worden aangeboden als huurwoning

Datum: 30 december 2022 Uitvoerende partij: Clappform B.V. Opdrachtgever: gemeente Amstelveen Copyright Clappform BV 2022 De informatie in dit rapport is met de grootste zorg samengesteld. Clappform aanvaardt geen aansprakelijkheid voor eventuele fouten, onnauwkeurigheden of onvolledigheden. Het gebruik van (onderdelen van) dit rapport is toegestaan mits de bron duidelijk wordt vermeld.

Inhoudsopgave 1. Inleiding en onderzoeksvraag ................................................................................................................. 4 1.1 Introductie ........................................................................................................................................ 4 1.2 Onderzoeksvragen ........................................................................................................................... 4 2. Onderzoeksmethodiek ............................................................................................................................ 5 2.1. Combinatie van bronnen ................................................................................................................ 5 2.2. Huurdatabase/ Realstats database ................................................................................................. 5 2.3. Koopdatabase ................................................................................................................................. 5 3. Definities ................................................................................................................................................. 6 3.1 Huurclassificering .............................................................................................................................

6 3.2 Koopclassificering............................................................................................................................. 6 3.3 Classificering van beleggers ............................................................................................................. 6 4. Woningvoorraad ..................................................................................................................................... 8 4.1. Eigendom objecten ......................................................................................................................... 8 4.2. Beleggersgroep ............................................................................................................................... 8 4.3. Huurmarkt ....................................................................................................................................... 9 4.4. Koop .............................................................................................................................................. 11 5. Opkoopbescherming ............................................................................................................................. 13 5.1. Interactie tussen koop en huur..................................................................................................... 13 5.2.

Interactie tussen opkopen goedkope en middeldure koopwoningen en dure huur .................. 14 5.3. Interactie tussen eigendom categorieën en de koop- en huuranalyse ....................................... 15

5.3.1 Interactie alle eigendomscategorieën en huurtransacties ....................................................................15 5.3.2 Interactie beleggers en kooptransacties ................................................................................................16

6. Limitaties en discussie .......................................................................................................................... 17

1. Inleiding en onderzoeksvraag 1.1 Introductie

Voor gemeentes wordt het steeds belangrijker om op het juiste niveau gestructureerd inzicht in data te krijgen. Het optimaal inzetten van data in het overheidsdomein is essentieel voor de bedrijfsuitvoering en het aanpakken van maatschappelijke problematieken. Gegevens kunnen binnen het sociaal domein bijvoorbeeld worden gebruikt om inzichten en voorspellingen te krijgen omtrent zorgaanvragen, doorlooptijd, woningen en huurders. Deze data gedreven inzichten helpen de gemeentes bij het effectief uitvoeren van haar taken en het realiseren van publieke waarde. Van deze veranderingen en aanzienlijke verbeteringen in efficiëntie van de dienstverlening is gemeente Aalsmeer zich bewust en wil daarom ook een actieve rol aannemen binnen het data gedreven werken. De druk op de Nederlandse woningmarkt neemt steeds verder toe en meer huishoudens hebben moeite met het vinden van een betaalbare koopwoning. Het opkopen van woningen door beleggers zou effect kunnen hebben op de betaalbaarheid van woningen in Aalsmeer. De gemeente kan woningzoekende, waaronder starters en middeninkomens, meer kans op een betaalbare woning geven door in gewilde buurten de opkoopbescherming in te voeren. De opkoopbescherming maakt de verhuur van een woning vergunningplichtig. Dit is een vergunningsplicht voor het verhuren van een recent aangekochte woning.

Voordat de opkoopbescherming in een gemeente ingevoerd kan worden, moeten het aantal opgekochte goedkope en middeldure koopwoningen worden onderzocht. Voorheen is Clappform betrokken geweest bij eenzelfde onderzoek voor gemeente Amstelveen. Aangezien de data van gemeente Aalsmeer meer gelimiteerd is dan van gemeente Amstelveen, wat voortkomt uit het lagere aantal transacties, kan er geen vergelijking vanuit het onderzoek van gemeente Amstelveen worden gemaakt. Om de betrouwbaarheid van het onderzoek te waarborgen, met het gelimiteerde aantal transacties, worden de analyses daarom gedraaid op gemeentelijk niveau in plaats van op wijkniveau. Het onderzoek is gebaseerd op de data van 2019 tot en met 2022 Q3 om een zo recent mogelijk beeld te geven van de ontwikkelingen. 1.2 Onderzoeksvragen De onderzoeksvraag die centraal staat in het onderzoek: o Hoeveel woningen in het goedkope en middeldure koopsegment worden opgekocht voor de verhuur in het dure segment in de periode van 2019-2022 Q3? Met de deelvraag: o Hoeveel woningen worden opgekocht voor de huurmarkt? Om deze onderzoekvraag te kunnen beantwoorden worden eerste de huur- en kooptransacties per categorie onderzocht en de verschillende beleggersgroepen in gemeente Aalsmeer. Vervolgens worden deze analyses met elkaar vergeleken om de hoofdvraag te beantwoorden.

Het goedkope en middeldure koopsegment gaat tot €386.000,- (prijspeil 2022). Het hoge huursegment bevat woningen met huurprijzen boven €957,- (prijspeil 2022). Met de unieke dataset van Realstats in combinatie met transactiecijfers van de gemeente Aalsmeer en het Kadaster kunnen analyses over de woningmarkt worden uitgevoerd. Meerdere databronnen en analyses geven inzicht in hoeveel woningen worden aangekocht en vervolgens te huur worden aangeboden.

2. Onderzoeksmethodiek 2.1. Combinatie van bronnen

Voor dit onderzoek zijn meerdere databronnen gecombineerd: de huurdatabase en de koopdatabase. Deze data wordt gebruikt om verschillende analyses uit te voeren. 2.2. Huurdatabase/ Realstats database Voor huur data wordt gebruik gemaakt van de huurdatabase van Realstats. Realstats is gespecialiseerd in onderzoek in de woningmarkt en is de grootste onafhankelijke huurdatabase van Nederland. Deze datasbase wordt gevuld met gegevens die afkomstig zijn van de twee grootste huurwoningplatforms: Pararius en Huurwoningen.nl. Daarnaast wordt deze database aangevuld met externe databronnen. Denk hierbij aan websites van lokale makelaars en kwartaalrapportages van andere partijen, zoals het CBS en NVM/Funda. Er wordt gebruik gemaakt van verschillende onderzoeksmethodieken om data en informatie te verzamelen en analyses uit te voeren, waarmee de onderzoeksvragen kunnen worden beantwoord. Wij geven de voorkeur aan het uitgaan van daadwerkelijke observaties, omdat dit kwalitatief gezien de beste afspiegeling van de markt geeft. 2.3. Koopdatabase Vanuit gemeente Aalsmeer is een overzicht verkregen van kooptransacties over de jaren 2015 tot en met 2022 Q3. Deze data wordt gekoppeld aan de huurdatabase van Realstats. Vanuit Realstats is daarnaast data toegevoegd van kooptransacties van 2019 tot en met het derde kwartaal van 2022 (Q3).

3. Definities De volgende definities worden toegelicht omtrent de huur- en koopclassificering en de classificering van beleggers. 3.1 Huurclassificering In volgende tabel (tabel 1.) worden de huurgrenzen per jaar weergegeven. De maximale huurgrens wordt als volgt gedefinieerd, de liberalisatiegrens, oftewel de maximale grens sociale huur. Het Rijk stelt de grens voor huurprijzen in de sociale huur vast. In de kolom ernaast wordt de bovengrens middelduur hoog weergegeven, deze is conform doelgroepenverordening Aalsmeer. De laatste kolom geeft de inflatie weer. De huurgrenzen die zijn vastgesteld in de doelgroepenverordening worden jaarlijks aangepast op basis van de inflatie. In 2022 ligt de maximale grens van de sociale huur op €763 per maand. Voor de middeldure huur ligt de grens op €957 per maand. Dure huur omvat alles boven de grens van middeldure huur. Er werd uitgegaan van een inflatie van 2,70%. De huurclassificering in aangeleverd door gemeente Aalsmeer vanuit de Woonagenda 2020. Tabel 1. Huurprijsgrenzen per jaar (2019-2022) bron: gemeente Aalsmeer Jaar

Maximale grens sociale huur (€ p/m) 720 737 752 763

2019 2020 2021 2022

Bovengrens middelduur hoog (€ p/m) 900 919 932 957

Inflatie (%)

2,11 1,46 2,7

3.2 Koopclassificering In onderstaande tabel (tabel 2.) worden de koopgrenzen per jaar weergegeven. De grenzen voor middeldure koop hoog zijn vastgelegd in de Woonagenda Aalsmeer 2022. Deze worden jaarlijks geïndexeerd met de inflatie. In 2022 ligt de koopprijsgrens voor goedkoop op €213.000,-. Voor de middeldure koop (laag) ligt de grens op €308.000,- en voor de middeldure koop (hoog) ligt de grens op €386.000,Tabel 2. Koopprijsgrenzen per jaar (2019-2022) bron: gemeente Aalsmeer Jaar

Goedkope koop (€)

2019 2020 2021 2022

200.000 204.000 207.000 213.00

Bovengrens middeldure koop (laag) (€) 290.000 296.000 300.000 308.000

Bovengrens middeldure koop (hoog) (€) 363.000 371.000 376.000 386.000

3.3 Classificering van beleggers In de dataset die is aangeleverd door de gemeente Aalsmeer, worden de beleggersgroepen als volgt geclassificeerd: Beleggers bezitten: • 1-9 woningen • 10-19 woningen Huuronderzoek – gemeente Aalsmeer All rights reserved. Clappform 2021. Clappform B.V. KVK-nummer: 76516687. Kantoorhoudende aan de: Parlevinker 17, 1186ZA Amstelveen

• •

20-49 woningen 50-99 woningen

4. Woningvoorraad 4.1. Eigendom objecten Gemeente Aalsmeer heeft voor de jaren 2019- 2022 een bestand aangeleverd met de objecten per eigendomscategorie. Onderstaande tabel (tabel 3.) geeft de verdeling van objecten per eigendomscategorie weer, onderverdeeld in het aantal koopwoningen, corporatiewoningen, leegstaande koopwoningen en eigenaar onbekend. De overige objecten zijn eigendom van particuliere huurders. Deze aantallen worden toegelicht in hoofdstuk 4.2. Tabel 3. Verdeling eigendom van objecten (2019-2022 Q3) bron: gemeente Aalsmeer Jaar

Aantal koopwoningen

Leegstaande koopwoningen

Eigenaar onbekend

7665

Aantal corporatiewoninge n 3371

2019

211

509

2020

7767

3349

145

462

2021

7844

3384

177

440

2022 tot en met Q3

8107

3449

147

4.2. Beleggersgroep Voordat het aantal huur- en kooptransacties wordt geanalyseerd, is het aantal objecten in bezit van particuliere huurders in kaart gebracht. Onderstaande tabel (tabel 4.) geeft het aantal objecten in bezit van particuliere huurders weer, over de jaren 2019 – 2022 Q3. De objecten in bezit van de beleggersgroep 50-99 woningen blijft over de afgelopen vier jaar constant. In 2022 zijn de objecten in bezit van de beleggersgroep van 1-9 woningen flink toegenomen. Tabel 4. Aantal objecten in bezit van particuliere huurders 2019-2022 Q3 bron: gemeente Aalsmeer Jaar

Belegger 1-9 woningen

Belegger 1019 woningen

Belegger 2049 woningen

Belegger 5099 woningen

Totaal aantal objecten in bezit van beleggers

2019

1528

129

1843

2020

1585

127

1896

2021

1547

116

1850

2022 tot en met Q3

1684

149

2020

In totaal zijn er 2020 objecten in bezit van particuliere huurders in het jaar 2022. De onderstaande tabel (tabel 5.) geeft een overzicht weer van het aantal objecten en het percentage per beleggersgroep.

Tabel 5. Aantal objecten in bezit van particuliere huurders 2022 bron: gemeente Aalsmeer Classificering beleggers

Frequentie

Percentage (%)

Belegger 1-9 woningen

1684

83,4

Belegger 10-19 woningen

149

7,4

Belegger 20-49 woningen

4,9

Belegger 50-99 woningen

4,4

2020

100

Totaal

4.3. Huurmarkt De huurmarkt is weergegeven op gemeenteniveau, waarbij gekeken is naar het aantal huurtransacties en de verdeling per segment. De huurtransacties zijn onderverdeeld in drie segmenten: goedkoop, middelduur en duur (zie hoofdstuk 3.1). In de volgende analyses wordt gefilterd op de ontwikkelingen per huursegment in gemeente Aalsmeer. De eerste analyse toont de ontwikkelingen binnen het huursegment met het aantal huurtransacties in Aalsmeer aan. De huurmarktanalyses in Aalsmeer zijn vanaf 2019 gebaseerd op de database van Realstats. In de afgelopen jaren (2019-2022 Q3) zijn er 409 huurtransacties in de vrije huursector gedetecteerd. In de volgende tabel (tabel 6.) een overzicht per jaar. Het aantal huurtransacties blijft over de jaren heen redelijk constant. Tabel 6. Aantal huurtransacties in gemeente Aalsmeer bron: Realstats Jaar

Aantal huurtransacties*

2019 99 2020 116 2021 111 2022 tot en met Q3 83 Totaal 409 *= huurtransacties bekend via onze datapartner Realstats

Vervolgens wordt er ingezoomd op de huurtransacties per prijssegment. Van de 409 huurtransacties worden er 380 huurtransacties in het dure segment gevonden en maar 5 in het middeldure huursegment. Tabel 7. Aantal huurtransacties onderverdeeld in segmenten in gemeente Aalsmeer Huurtransacties

Aantal huurtransacties*

Goedkoop 24 Middelduur 5 Duur 380 Totaal 409 *= huurtransacties bekend via onze datapartner Realstats

Onderstaand figuur (figuur 1) laat het aantal huurwoningen per kwartaal zien, onderverdeeld in de drie segmenten. Opvallend is dat er weinig middeldure en goedkope huurtransacties zijn over de jaren

heen. Het overgrote deel van de transacties zijn dure huurtransacties. Sinds 2020 Q4 is er nog maar één keer een middeldure huurtransactie voorgekomen (in 2022 Q2). Figuur 1. Aantal huurtransacties per kwartaal onderverdeeld in segmenten in gemeente Aalsmeer 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5

20 19 Q1 20 19 Q2 20 19 Q3 20 19 Q4 20 20 Q1 20 20 Q2 20 20 Q3 20 20 Q4 20 21 Q1 20 21 Q2 20 21 Q3 20 21 Q4 20 22 Q1 20 22 Q2 20 22 Q3

Huur: Duur (> €957)

Huur: Middelduur (€763 - €957)

Goedkoop (< € 763) Huur: Sociaal/goedkoop (< €763)

4.4. Koop In dit hoofdstuk wordt gekeken naar het aantal kooptransacties, de segmenten en de verdeling over tijd op gemeenteniveau. De eerste tabel (tabel 8.) toont het aantal kooptransacties per jaar binnen gemeente Aalsmeer. De kooptransacties zijn gefilterd op een transactiebedrag boven de 100.000, - EUR (in overleg met gemeente Aalsmeer) om alleen de reële transacties mee te nemen in het onderzoek. In totaal zijn er 1813 kooptransacties in de periode van 2019 – 2022 Q3 boven de 100.000, - EUR in de aangeleverd data van Aalsmeer gevonden. De kooptransacties zijn over het algemeen redelijk constant. Tabel 8. Aantal kooptransacties per jaar bron: gemeente Aalsmeer Jaar

Kooptransacties

2019 2020 2021 2022 tot en met Q3 Totaal

424 586 537 266 1813

De kooptransacties zijn onderverdeeld in de vier verschillende segmenten: Goedkoop, middelduur laag, middelduur hoog en duur (zie hoofdstuk 3.2). In de dure koop waren verreweg de meeste transacties: 1082 van het totaal van 1813 kooptransacties in de periode van 2019 – 2022 Q3. Tabel 9. Aantal transacties per koopclassificatie bron: gemeente Aalsmeer Koopclassificatie

Aantal transacties (2019 tot en met 2022-Q3)

Goedkoop Middeldure koop laag Middeldure koop hoog Dure koop Totaal

93 273 365 1082 1813

De koopmarktanalyses in Aalsmeer zijn vanaf 2019 gebaseerd op de database van de gemeente Aalsmeer in combinatie met de data van het Kadaster, de Belastingdienst en Realstats. Tijdens de analyse (weergegeven in figuur 2) wordt per kwartaal het aantal kooptransacties onderverdeeld in de segmenten weergegeven. In de rest van het onderzoek wordt de dure koop eruit gefilterd om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden. Van de totaal 1813 kooptransacties (2019-2022 Q3) zijn 1082 transacties dure koop. 1813-1082 = 731 transacties (bestaande uit goedkope en middeldure koop laag en hoog). In 2021 waren er 27 transacties in de goedkope koop, 39 transacties in middeldure koop laag en 88 transacties in middeldure koop hoog.

Figuur 2. Aantal kooptransacties per kwartaal onderverdeeld in segmenten in gemeente Aalsmeer 250

Aantal kooptransacties

200

150

100

20 19 Q1 20 19 Q2 20 19 Q3 20 19 Q4 20 20 Q1 20 20 Q2 20 20 Q3 20 20 Q4 20 21 Q1 20 21 Q2 20 21 Q3 20 21 Q4 20 22 Q1 20 22 Q2 20 22 Q3

Koop: Duur (> €386.000)

Goedkoop (< € 213k) Koop: Sociaal/goedkoop (< €213k)

Koop: Middelduur laag (€213.000 – €308.000)

Koop: Middelduur hoog (€308.000 - €386.000)

5. Opkoopbescherming 5.1. Interactie tussen koop en huur

De eerste onderzoeksvraag die centraal staat, luidt als volgt: Hoeveel woningen worden opgekocht voor de huurmarkt? In de dataset zijn kooptransacties vanaf 2019 tot en met het derde kwartaal 2022 (Q3) geanalyseerd. Dure koopwoningen worden voor de beantwoording van deze vraag niet meegenomen. Deze woningen zijn namelijk niet relevant voor de opkoopbescherming. In totaal komen in de dataset 731 transacties voor bestaande uit goedkope en middeldure koop laag en hoog. Om te berekenen hoeveel van deze koopwoningen uiteindelijk in de verhuur terecht komen, wordt gekeken naar de verhuurdatabase van Realstats. De verhuurdata loopt net als de koopdata vanaf 2019 tot en met het derde kwartaal van 2022 (Q3). In totaal bestaat deze data set uit 409 huurtransacties (tabel 10.). Van het totale aantal goedkope en middeldure (laag en hoog) kooptransacties (731) zijn in totaal 63 huurtransacties teruggevonden in de verhuurdatabase. Belangrijk is om te kijken bij welk van deze overeenkomsten de kooptransactie eerder is dan de verhuurtransactiedatum. Eerst moet de woningen zijn gekocht en daarna zijn verhuurd. Dit is voor 48 transacties. De overig 15 transacties worden dus niet meer meegenomen. Kortom, ergens in de periode van 2019 tot en met het derde kwartaal van 2022 (Q3), zijn deze 48 woningen te huur aangeboden.

Het kan echter ook gaan om woningen die meerdere keren verhuurd zijn in deze periode. Na een analyse naar de woningen zonder dubbele transacties blijven er 34 woningen uit de 731 kooptransacties die worden terug gevonden in de huurdatabase. De huurtransacties die hetzelfde object betreffen zijn hier uitgefilterd en de laatste, meest recente transactie is meegenomen in de analyse. Tabel 10. Aantal kooptransacties zonder dure koopwoningen en huurtransacties (2019 – 2022Q3) bron: gemeente Aalsmeer. Type transacties

Aantal transacties (2019 tot en met 2022 Q3)

Kooptransacties* 731 Huurtransacties 409 Huurwoningen zonder dubbele transacties** 34 *Gefilterd op goedkope en middeldure koop laag en hoog. **Sommige woningen zijn in deze periode vaker te huur aangeboden, duplicaties zijn eruit gehaald.

Conclusie: In Aalsmeer zijn er in de periode van 2019 tot en met het derde kwartaal van 2022 (Q3) 731 kooptransacties geweest van het goedkope en middeldure segment. Van deze 731 kooptransacties komen er 34 woningen voor in de huurdatabase exclusief de dubbele transacties. Dit betekent dat 4,65% (gebaseerd op de 34 woningen) van de koopwoningtransacties uit het goedkope en middeldure segment sinds 2019 minimaal één keer als huurwoning is aangeboden na de verkoop.

5.2. Interactie tussen opkopen goedkope en middeldure koopwoningen en dure huur Vervolgens moet worden onderzocht welk van deze woningen wordt verhuurd in het dure huursegment. De centrale onderzoeksvraag luidt namelijk als volgt: Hoeveel woningen worden opgekocht in het goedkope en middeldure koopsegment en worden vervolgens te huur aangeboden in het dure huursegment? Als vervolg op de conclusie in H5.1 moet onderzocht worden in welk segment deze 34 huurwoningen vervolgens worden verhuurd om de hoofdvraag te kunnen beantwoorden. Het aantal goedkope en middeldure koopwoningen dat vervolgens is verhuurd betreft 34 woningen (zie hoofdstuk 5.1). Uit de analyse blijkt dat al deze 34 woningen zijn verhuurd in het dure segment (prijspeil boven €957). Tabel 11. Aantal opgekochte woningen per huursegment (absoluut en procentueel) Huursegment

Aantal woningen

Procentueel aandeel

Goedkoop

Middelduur

Duur

100%

Totaal

34*

100%

*= van de 63 huurtransacties zijn er in totaal 34 woningen die in het dure segment worden verhuurd (woningen met eerst de kooptransactie en daarna de verhuurtransactie + excl. dubbele transacties).

Conclusie: Alle aangekochte woningen (100%) in het goedkope en middeldure segment worden vervolgens verhuurd in het dure huursegment.

5.3. Interactie tussen eigendom categorieën en de koop- en huuranalyse 5.3.1 Interactie alle eigendomscategorieën en huurtransacties In dit onderdeel worden de beleggersgroepen met de koop- en huurdatabases vergeleken. Eerst is onderzocht in welk van de beleggersgroepen en overige eigendomscategorieën (zie hoofdstuk 4.1 & 4.2) de huurtransacties vallen. Zoals beschreven staat in hoofdstuk 4.1 en 4.2 heeft gemeente Aalsmeer een dataset aangeleverd met het de objecten per eigendomscategorie. Verdeeld in de volgende eigendomscategorieën: belegger 1-9 woningen, belegger 10-19 woningen, belegger 20-49 woningen, belegger 50-99 woningen, corporatiehuur, koopwoningen, leegstaande koopwoningen en eigenaar onbekend. In totaal zijn er 409 huurtransacties gevonden (zie hoofdstuk 4.3). Van deze 409 zijn er 399 transacties teruggevonden in de eigendom van objecten database, onderverdeeld in belegger 1-9 woningen, belegger 10-19 woningen, belegger 20-49 woningen, corporatiehuur, koopwoningen, leegstaande koopwoningen en eigenaar onbekend. Van deze 399 gevonden transacties worden er 277 transacties teruggevonden in de beleggersgroepen. Onderstaand figuur (figuur 3.) geeft de verdeling van de 277 huurtransacties per segment per beleggersgroep weer. Geen van de huurtransacties komt voor in de beleggersgroep van 50-99 woningen.

Opvallend is dat meer dan de helft van de dure huurtransacties, namelijk 219, terugkomen bij de beleggersgroep 1-9 woningen. Daarnaast worden alle huurclassificaties (goedkoop, middelduur en duur) teruggevonden in de beleggersgroep 1-9 woningen, terwijl bij de andere twee beleggersgroepen alleen dure huurtransacties voorkomen. Figuur 3. Interactie huurtransacties en beleggersgroepen gebaseerd op meest recente data (2022)

Belegger 50-99 woningen

Belegger 20-49 woningen

Belegger 10-19 woningen

1-9 woningen Belegger 1-10

100

150

200

250

Aantal transacties Huur: Duur (> €957)

Huur: Middelduur (€763 - €957)

Huur: Sociaal/goedkoop Goedkoop (<763) (< €763)

Vervolgens is onderzocht hoe de 399 huurtransacties gevonden in de eigendom database zijn verdeeld over de overige groepen. Een groot percentage van de dure huurtransacties komt terug bij

koopwoningen (19,1%). De analyse toont deze interactie per eigendomscategorie en het percentage van de totale transacties (tabel 12.). Tabel 12. Interactie huurtransacties en alle eigendom categorieën Eigendomscategorie Belegger 1-9 woningen Belegger 10-19 woningen Belegger 20-49 woningen Corporatiehuur Eigenaar onbekend Koopwoning

Leegstaande koopwoning

Huurclassificatie

Aanbod

Percentage (%)

Duur (> €957)

219

54,9

Middelduur (€763 - €957)

1,0

Goedkoop (< €763)

2,3

Duur (> €957)

6,8

Duur (> €957)

4,5

Duur (> €957)

0,2

Goedkoop (< €763)

0,5

Duur (> €957)

0,5

Duur (> €957)

19,1

Middelduur (€763 - €957)

0,2

Goedko (< €763)

3,0

Duur (> €957)

Totaal

7,0

399

100

5.3.2 Interactie beleggers en kooptransacties Als laatste is onderzocht hoe de kooptransacties zich verhouden tot het aantal beleggers in gemeente Aalsmeer. Van alle 731 kooptransacties (tabel 10.) in de periode van 2019 tot en met het derde kwartaal 2023 (Q3) zijn 550 woningen opgekocht door beleggers die opgenomen zijn in de dataset van de gemeente Aalsmeer. Conclusie: Ondanks de gelimiteerde data is een trend te zien in het verhuren van goedkope en middeldure koopwoningen in het dure segment. Met name bij de kleine beleggersgroep is te zien dat er veel overeenkomsten zitten tussen de huurtransacties en de objecten die zij beheren, namelijk 54,9% van alle huurtransacties in 2022.

6. Limitaties en discussie Elk onderzoek heeft een aantal limitaties. In dit hoofdstuk worden deze omschreven. Als eerste limitatie kan de omvang van de dataset worden aangemerkt. De in de analyse meegenomen dataset is altijd een deel van de totale weerspiegeling van de markt. Er zullen altijd woningen onderhands of via andere kanalen verhuurd worden. Daarnaast is het lastiger om een conclusie te baseren op minder data en de betrouwbaarheid hiervan te waarborgen. Desondanks is er een trend in de data te zien voor het opkopen en verhuren van woningen in gemeente Aalsmeer. De tweede limitatie is de datakwaliteit. Kortom, hoe schoon de data is. Zoals afgesproken met gemeente Aalsmeer is er voor de koopdata een filter toegepast (transacties boven 100.000,-) om de schoonheid van de data te bepalen. Dit blijft een limitatie.

Totaal

1871

5725

*=De data is gefilterd op middeldure koop laag en hoog: 5.725 transacties.

De tekst is automatisch uit het bestand gehaald en kan afwijken van het origineel (kolommen, tabellen en koppen lopen door elkaar). Het officiële stuk bij de gemeente is leidend. Bron: https://api1.ibabs.eu/publicdownload.aspx?site=aalsmeer&id=3af299c1-57dc-49ac-9347-9429ffbb5b3f