RIS311271 Bijlage

RIGO Research en Advies Woon- werk- en leefomgeving www.rigo.nl

DEFINITIEF RAPPORT

Leefbaarheid en kamerbewoning Verdiepend onderzoek in Den Haag

De verantwoordelijkheid voor de inhoud berust bij RIGO. Het gebruik van cijfers en/of teksten als toelichting of ondersteuning in artikelen, scripties en boeken is toegestaan mits de bron duidelijk wordt vermeld. RIGO aanvaardt geen aansprakelijkheid voor dru kfouten en/of andere onvolkomenheden.

RIGO Research en Advies Woon- werk- leefomgeving www.rigo.nl

DEFINITIEF RAPPORT

Leefbaarheid en kamerbewoning Verdiepend onderzoek in Den Haag

Opdrachtgever Gemeente Den Haag

Contactpersoon Vivianne van Liebergen Etienne van den Berg

Projectnummer 43790

Datum 28 december 2021

Auteurs Pieter Kranenborg Jan Scheele-Goedhart

Inhoud Inleiding

2

Aanpak onderzoek

2

Leeswijzer

3

Achtergrond: leefbaarheid meten en berekenen

4

Leefbaarheid meten

4

Leefbaarheid berekenen of voorspellen

4

De cijfers in dit onderzoek

5

Uitkomsten: relatie leefbaarheid en kamerbewoning

6

Kamerbewoning en bewonersoordelen

6

Ontwikkelingen 2017 – 2019

6

Samenhang met meldingen openbare ruimte

7

Samenhang met meldingen van woonoverlast

7

Kamerbewoning en parkeerdruk

8

Financiële prikkels voor verkamering

9

Aanpak analyse financiële prikkels

9

Uitkomst: kamerbewoning en financieel perspectief

9

Kamerbewoning en schaarste middeldure huur

10

Vraag naar middeldure huurwoningen

10

Vraag naar onzelfstandige woonruimte: onbekend

10

Concurrentie tussen middenhuur en kamerbewoning

11

Conclusies

12

Er is een samenhang tussen leefbaarheid en kamerbewoning

12

Vermoedelijk is kamerbewoning daarin zowel oorzaak als gevolg

12

Negatief effect van kamerbewoning op leefbaarheid door overlast en sociale factoren

12 Financiële prikkels spelen vermoedelijk een rol bij het effect van

leefbaarheid op kamerbewoning

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

13

Bijlage: technische toelichting

14

Gebruikte data 14 Bij het interpreteren van de uitkomsten

14

Kamerbewoning en leefbaarheid

15

Kamerbewoning en sociale cohesie

15

Kamerbewoning en parkeeroverlast

16

Kamerbewoning en rommel op straat

16

Hospitaverhuur en leefbaarheid

17

Niet-hospitaverhuur kamerbewoning en leefbaarheid

17

Meldingen openbare ruimte: afval op straat

18

Meldingen openbare ruimte: groen

18

Meld- en Steunpunt Woonoverlast: achterstallig onderhoud

19

Meld- en Steunpunt Woonoverlast: (illegale) overbewoning

19

Kamerbewoning en parkeerdruk (6 positie postcode)

20

Kamerbewoning en leefbaarheid (6 positie postcode)

20

Ontwikkeling leefbaarheid ten opzichte van ontwikkeling kamerbewoning

21

Ontwikkeling kamerbewoning ten opzichte van leefbaarheidsscore 2017

21

Ontwikkeling leefbaarheid ten opzichte van kamerbewoning 2017

22

Kamerbewoning ten opzichte van verhuurderpremie per kamer

22

Kamerbewoning ten opzichte van verhuurderpremie per kamer (bij huur = €500)

23

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

Inleiding In de gemeenteraad van Den Haag is kamerbewoning al jaren onderwerp van discussie . Aan de ene kant komen in de raad de zorgen van bewoners over de negatieve effecten van kamerbewoning op de leefbaarheid van hun buurt op tafel. Aan de andere kant ziet de raad ook dat kamerbewoning gezien de druk op de woningmarkt en de hoge woningprijze n een belangrijke rol speelt bij de huisvesting van groepen die weinig financiële armslag hebben. Recent heeft de raad in een aantal moties opgeroepen om nader in beeld te brengen of kamerbewoning effect heeft op de leefbaarheid, en meer specifiek of kamerbewoning in dichtbevolkte wijken een negatief effect heeft op leefbaarheid 1. In opdracht van de gemeente heeft RIGO in 2017, 2019 en 2020 in beeld gebracht waar kamerbewoning plaatsvindt en wie kamerbewoners zijn. In 2017 en 2019 kwam daarbij ook de relatie met overlast en leefbaarheid aan de orde. De gemeente heeft nu, met het oog op het gesprek in de raad over het al dan niet verder beperken van de mogelijkheden voor legale kamerbewoning, gevraagd om een verdiepend onderzoek naar de relatie tussen leefbaarheid en kamerbewoning. Een belangrijk aandachtspunt is de relatie van woning- of bevolkingsdichtheid met leefbaarheid en kamerbewoning.

Aanpak onderzoek Voor het onderzoek hebben we gebruik gemaakt van data over kamerbewoning uit de bestaande onderzoeken. Deze hebben we verrijkt met gegevens uit verschillende andere bronnen: -

De Veiligheidsmonitor, een groot enquêteonderzoek waarin o.a. gevraagd wordt naar de waardering voor de buurt.

-

Gemeentelijke gegevens over overlastmeldingen, verloedering en parkeerdruk.

-

Cijfers over woningverkopen, huur- en verkoopprijzen.

Vervolgens hebben we gekeken in hoeverre er samenhang was tussen buurten met veel kamerbewoning en buurten met een hoge dan wel lage score op verschillende gegevens die met leefbaarheid te maken hebben. Bijvoorbeeld: geven bewoners een lager rapportcijfer aan buurten met meer kamerbewoning? Of wordt er meer melding gemaakt van overlast? Een deel van de analyses is ook uitgevoerd op het niveau van de 6 -positie-postcodegebieden. Uit overwegingen van privacy en betrouwbaarheid is daarbij een ruimtelijk gemidde lde genomen van de cijfers in een straal van 200 meter rondom het betreffende postcodegebied. In alle gevallen geldt dat gebieden met te weinig gegevens niet in de analyse zijn meegenomen.

1

Te weten de moties ‘Nader onderzoek relatie kamerbewoning en leefbaarheid’, ‘Dit jaar duidelijkheid over relatie bevolkingsdichtheid, kamerbewoning en leefbaarheid’ en ‘Neem de raad mee’. Daarnaast is ook de motie ‘Onderzoek beschermen van middeldure woningen’ van belang.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

2

Leeswijzer Hoofdstuk 2 gaat kort in op de achtergrond van het onderzoek, met name waar het gaat om het begrip ‘leefbaarheid’. Hoofdstuk 3 geeft de belangrijkste resultaten over de relatie tussen leefbaarheid en kamerbewoning. In hoofdstuk 4 gaan we in op de financiële dimensie van kamerbewoning en in hoofdstuk 5 op de spanning tussen kamerbewoning en schaarste in het middeldure segment. In hoofdstuk 6 worden, tot slot, de conclusies van het onderzoek kort samengevat. In een afzonderlijke notitie zijn we ingegaan op de vraag of kamerbewoning in buurten met een hoge dichtheid extra negatief wordt ervaren.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

3

Achtergrond: leefbaarheid meten en berekenen Leefbaarheid is gedefinieerd als ‘de mate waarin de omgeving aansluit bij de eisen en wensen die er door de mens aan gesteld worden’. Het gaat bij leefbaarheid dus om de relatie tussen mens en leefomgeving, of tussen bewoner en buurt. In dit hoofdstuk gaan we kort in op de verschillende gegevens die we daar in de praktijk van het onderzoek voor kunnen gebruiken.

Leefbaarheid meten De meest rechtstreekse manier om leefbaarheid in beeld te brengen i s door bewoners te vragen naar hoe zij hun buurt waarderen. Bij leefbaarheid gaat het immers over de aansluiting van de leefomgeving bij de wensen van de buurt, dus idealiter vragen we dat rechtstreeks aan bewoners. Dat is wat in verschillende enquêteonderzoeken gebeurt. Het WoonOnderzoek Nederland (WoON), bijvoorbeeld, dat elke drie jaar landelijk wordt uitgevoerd, heeft een aantal vragen over de waardering voor de eigen buurt. Er zijn verschillende formuleringen van deze vragen naar leefbaarheid. ‘Welk rapportcijfer geeft u aan uw buurt’ is één van de veel voorkomende. In andere onderzoeken wordt een stelling voorgelegd, waar men het (helemaal) mee eens of oneens kan zijn: ‘Het is prettig om in deze buurt te wonen’ of ‘Ik ben blij met deze buurt’. Het WoON heeft echter twee nadelen, waardoor het voor dit onderzoek minder bruikbaar is. Het ene is dat het relatief weinig cases in de gemeente Den Haag heeft, het andere nadeel is dat het slechts eens per drie jaar wordt uitgevoerd: in 2015, 2018 en in 2021 (ci jfers van het laatstgenoemde onderzoek komen voorjaar 2022 beschikbaar. Aangezien we data hebben over kamerbewoning van 2017, 2019 en 2020 is er geen meting van het WoON die daar goed op aansluit. Een ander onderzoek dat deze vragen stelt is de landelijke Veiligheidsmonitor.

Dat is een soortgelijk onderzoek, maar dan rond de thema ’s leefbaarheid en veiligheid. Het onderzoek bevat onder andere diverse vragen naar hoe mensen de buurt waarin ze wonen waarderen. De Veiligheidsmonitor werd eerder jaarlijks uitgevoerd, maar is sinds 2017 tweejaarlijks. Er is dus een meting voor 2017 en één voor 2019, die beide bruikbaar zijn. Tot slot zijn er verschillende gemeenten die lokaal eigen leefbaarheidsonderzoek laten uitvoeren, bijvoorbeeld met behulp van Lemon. In Den Haag zijn zulke cijfers echter niet beschikbaar. Gezien de hiervoor genoemde argumenten maken we in dit onderzoek gebruik van de Veiligheidsmonitor, voor de jaren 2017 en 2019.

Leefbaarheid berekenen of voorspellen Nu zijn er in de praktijk allerlei factoren die van invloed zijn op de vraag of mensen een buurt wel of niet prettig vinden. Geluidsoverlast en afval op straat maken het wonen in een buurt minder prettig, groen en water hebben een positief effect. Er is allerlei onderzoek dat zo laat zien welke factoren samenhangen met het uiteindelijke oordeel van bewoners over hun buurt. Als die relatie tussen die factoren en het bewonersonderdeel bekend is, dan is het mogelijk om op basis van die factoren een schatting te maken van wat bewoners van de buu rt zouden vinden. Dat is wat een model als de Leefbaarometer doet; het voorspelt op basis van allerlei

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

4

datasets hoe bewoners over hun buurt zouden oordelen. Het voordeel is dat deze data – zoals woningtype, overlastmeldingen, nabijheid van voorzieningen – veel beter beschikbaar is dan de enquêtegegevens. Zo wordt het mogelijk om op een heel laag schaalniveau, van bijvoorbeeld één straat, te beschrijven hoe mensen hoogstwaarschijnlijk over hun buurt zouden oordelen – waar anders grootschalig enquêteonderzoek voor nodig zou zijn. Ook de verschillen in prijzen tussen buurten worden wel in verband gebracht met leefbaarheid. De aanname daarachter is logisch: mensen zijn voor dezelfde woning bereid meer te betalen als die in een prettige woonbuurt ligt dan wannee r die in een lager gewaardeerde buurt ligt. Cijfers over woningprijzen kunnen dus ook een indruk geven van de leefbaarheid en worden daarom ook gebruikt in schattingen van de leefbaarheid. In dit onderzoek maken we geen gebruik van deze leefbaarheidsmodell en, omdat we rechtstreeks teruggaan naar de brondata ervoor, te weten de bewonersoordelen.

De cijfers in dit onderzoek In dit onderzoek kijken we naar de relatie tussen kamerbewoning en leefbaarheid. Als eerste gebruiken we als maat voor de leefbaarheid de bewonersoordelen zelf, die we ontlenen aan de Veiligheidsmonitor. Daarnaast kijken we naar de relatie tussen kamerbewoning en de verschillende factoren die samenhangen met leefbaarheid. Dat doen we zowel met registratiegegevens (zoals het aantal overlastmeldingen) als met bewonersoordelen (zoals de mening van bewoners over hoe goed mensen in de buurt met elkaar omgaan).

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

5

Uitkomsten: relatie leefbaarheid en kamerbewoning In dit hoofdstuk bekijken we de relatie tussen kamerbewoning en verschillende variabelen voor leefbaarheid. Aan de hand van die gegevens krijgen we meer zicht op de mogelijke effecten van kamerbewoning op de leefbaarheid. In dit hoofdstuk beschrijven we de uitkomsten van het onderzoek. In de bijlage zijn de bijbehorende statistische gegevens te vinden.

Kamerbewoning en bewonersoordelen Uit de vergelijking van de leefbaarheid per buurt (gemeten als het rapportcijfer dat mensen aan hun buurt geven) en het aandeel adressen met kamerbewoning per buurt blijkt dat er meer kamerbewoning plaatsvindt in buurten die men lager waardeert. Dat geldt in 2019 (bijlage, figuur 1), maar de samenhang is op basis van de cijfers voor 2017 vergelijkbaar. Ook geldt het op zowel het niveau van de buurt als op zes-positie-postcodeniveau (bijlage, figuur 12). Uit een nadere analyse van de factoren die daarin een rol spelen, blijkt dat er verschillende andere variabelen zijn die met kamerbewoning samenhangen. Een belangrijke factor is de sociale cohesie – een cijfer dat berekend wordt op basis van verschillend e stellingen over hoe mensen in de buurt met elkaar omgaan. De sociale cohesie is lager in buurten met veel kamerbewoning (bijlage, figuur 2). Veel kamerbewoning vindt dus plaats in buurten waar mensen de omgang met hun medemensen minder prettig vinden . Ook blijkt dat het aandeel kamerbewoning samenhangt met bewonersoordelen over parkeerproblemen (die zijn er meer in buurten met veel kamerbewoning) en over overlast van rommel op straat (bijlage, figuur 3 en 4). Vooral met rommel op straat is er een sterke samenhang. We kunnen ook ‘kamerbewoning’ onderverdelen in verschillende typen.

Het stereotype beeld van kamerbewoning is dat er meerdere eenpersoonshuishoudens in een woning wonen, waarbij geen van hen de eigenaar van de woning is. Echter, het komt ook (vaa k) voor dat een huishouden dat zelf woningeigenaar is in de eigen woning een kamer aan een ander (eenpersoons)huishouden verhuurt. Volgens de Haagse definitie is dat evengoed kamerbewoning; in dit onderzoek noemen we die tweede vorm ‘hospitaverhuur’. Als we de samenhang tussen leefbaarheid en kamerbewoning afzonderlijk laten zien voor ‘hospitaverhuur’ en ‘niet-hospitaverhuur kamerbewoning’, dan blijkt dat het verband met hospitaverhuur minder sterk is. Voor ‘niet-hospitaverhuur kamerbewoning’ is het verband nagenoeg even sterk als voor kamerbewoning in totaal. Dat suggereert dat het vooral deze vorm van kamerbewoning is die met leefbaarheid te maken heeft (bijlage, figuur 5 en 6).

Ontwikkelingen 2017 – 2019 De cijfers laten dus zien dat er een verband is tussen leefbaarheid en kamerbewoning: buurten met minder kamerbewoning worden door bewoners hoger gewaardeerd. Dat was al gesuggereerd op basis van een vergelijking met de schatting van de leefbaarheid volgens de Leefbaarometer (zie RIGO, Kamerbewoning in Den Haag; vervolgmeting 2019), en blijkt nu ook op basis van feitelijke bewonersoordelen. Wat we echter niet weten, is of dit een oorzakelijk verband is, en zo ja, in welke richting: het kan zo zijn dat bewoners een lager cijfer geven omdat er meer kamerbewoning in de buurt

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

6

is, of het kan zo zijn dat juist in onaantrekkelijke buurten veel kamerbewoning plaatsvindt, of de samenhang tussen de twee cijfers moet op een nog andere manier worden verklaard. Binnen de beperkte context van dit onderzoek kunnen we geen hard oordeel uitspreken over oorzaak en gevolg. Wel kunnen we enige indruk krijgen door de ontwikkeling van kamerbewoning en leefbaarheid in buurten in de tijd te volgen. Als we de ontwikkeling van de leefbaarheid relateren aan d e procentuele ontwikkeling van het aantal adressen met kamerbewoning, dan blijkt er nauwelijks een verband te zijn. Het is dus niet zo dat in wijken waar het aantal adressen met kamerbewoning snel stijgt, ook de leefbaarheid snel afneemt. Ook is het niet zo dat in buurten met veel kamerbewoning de leefbaarheid snel stijgt; tussen de ontwikkeling van de leefbaarheid en het aandeel kamerbewoning in 2017 is ook nagenoeg geen verband. Wel een verband is er tussen de procentuele ontwikkeling van het aantal adressen met kamerbewoning tussen 2017 en 2019 en de leefbaarheid in 2017: in buurten met een laag rapportcijfer in 2017 groeit het aantal adressen met kamerbewoning in de twee daaropvolgende jaren sneller (bijlage, figuur 13, 14 en 15).

Samenhang met meldingen openbare ruimte De gemeente houdt een registratie bij van meldingen over de openbare ruimte, die daarin gecategoriseerd worden in de volgende klassen:  Achtergelaten voertuig (niet in 2017)  Afval  Bedrijven en evenementen  Overlast van dieren en hondenpoep (niet in 2017)  Graffiti  Groen  Onveilige verkeerssituaties  Parkeren  Particuliere panden (niet in 2019)  Riolering  Speelterreinen  Straten en straatmeubilair  Verkeerslichten en verkeersborden. Als we kijken in hoeverre kamerbewoning op buurtniveau samenhangt met het aantal meldingen per buurt (gecorrigeerd naar het aantal woningen per buurt) in de verschillende categorieën, dan blijkt dat de relatie met meldingen over afval het sterkste is ( bijlage, figuur 7). Er worden in buurten met meer kamerbewoning ook meer meldingen gedaan van afval op straat. Er is in de data nog één andere variabele die een samenhang met kamerbewoning laat zien, en dat zijn de meldingen over het groen in de buurt (bijlage, figuur 8). De samenhang is hier echter omgekeerd; in buurten met meer kamerbewoning worden minder meldingen in deze categorie ‘groen’ gedaan.

Samenhang met meldingen van woonoverlast Uit het onderzoek naar kamerbewoning in Den Haag in 2019 bleek een relatie tussen vergunde kamerbewoning en het aantal overlastmeldingen dat bij het Meld - en Steunpunt Woonoverlast (onderdeel van de Haagse Pandbrigade) was binnengekomen. Voor een deel

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

7

kon die relatie te maken hebben met het verlenen van een vergunning naar aanleiding van de melding en de daaropvolgende inspectie (dat bleek uit vergelijking van de datum van melding met de datum van vergunningverlening). In deze paragraaf beschrijven we de relatie van deze meldingen met zowel de vergunde als de niet-vergunde kamerbewoning. We doen dat op buurtniveau. Net als de meldingen openbare ruimte zijn ook deze meldingen ingedeeld in een aantal klassen:  Achterstallig onderhoud  Illegale (over)bewoning  Illegale bouw  Woonoverlast Niet geheel onverwachts blijkt er ook op buurtniveau een sterke samenhang tussen meldingen van illegale (over)bewoning en kamerbewoning (bijlage, figuur 10). Daarnaast blijkt echter dat in buurten met veel kamerbewoning ook meer meldingen van achterstallig onderhoud voorkomen (bijlage, figuur 9). Met illegale bouw en met de algemene categorie ‘woonoverlast’ laat het aandeel kamerbewoning per buurt nauwelijks een samenhang zien.

Kamerbewoning en parkeerdruk Uit de cijfers van de Veiligheidsmonitor (zie paragraaf 3.1) bleek dat in buurten met veel kamerbewoning door bewoners meer parkeeroverlast wordt gerapporteerd. We kunnen ook – op basis van cijfers over de parkeerdruk per wegvak – nagaan in hoeverre de feitelijke parkeerdruk samenhangt met kamerbewoning. Er blijkt inderdaad een statistisch verband t ussen die twee, maar het verband is zwakker dan met het bewonersoordeel over parkeeroverlast (bijlage, figuur 11).

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

8

Financiële prikkels voor kamerbewoning Kamerbewoning komt in verschillende vormen voor. Eén daarvan is de situatie waarin een investeerder een woning opkoopt en die per kamer verhuurt aan meerdere huishoudens. Dat is het beeld van kamerbewoning dat in het debat daarover in Den Haag overheerst. Vooral in dat perspectief is het potentieel rendement van de investering relevant. We kijken daarom in dit hoofdstuk of het financiële plaatje van een investeerder samenhangt met het feitelijk voorkomen van kamerbewoning.

Aanpak analyse financiële prikkels Voor dit onderzoek hebben we gebruik gemaakt van een eenvoudige benadering van het rendement voor een investeerder. Op basis van Funda en Pararius hebben we een database aangelegd met huur- en koopprijzen (vraagprijzen) in Den Haag. Daarbij hebben we ook het aantal kamers per woning geregistreerd. Zo kunnen we een huurprijs en een koopprijs per woning berekenen. Vervolgens hebben we de koopprijs omgerekend tot een maandelijks hypotheekbedrag. Daarbij hebben we gerekend met een annuïtaire aflossing op basi s van een looptijd van 30 jaar en een vaste rente van 2%. De koopprijs is in die berekening verhoogd met 10% vanwege de kosten koper (m.n. de overdrachtsbelasting, die momenteel voor verhuurders 8% bedraagt). Tot slot hebben we de maandhuur gedeeld door het maandbedrag dat een koper in dezelfde buurt aan hypotheek zou moeten betalen. De uitkomst noemen we de investeerderspremie: het is de mate waarin een investeerder baat heeft bij aankoop en kamergewijze verhuur van de betreffende woning. Deze maat hebben we vervolgens in verband gebracht met het aandeel kamerbewoning per buurt.

Uitkomst: kamerbewoning en financieel perspectief Uit de analyse blijkt dat er een verband bestaat tussen de investeerderspremie en kamerbewoning. Het verband is niet heel sterk, maar heeft wel de verwachte richting: inderdaad vindt kamerbewoning meer plaats in die buurten waar het kopen van een woning relatief goedkoop is in vergelijking met de huurprijs. Nu wordt er wel gezegd dat in de praktijk de huurprijsverschillen die er bes taan op de ‘normale’ woningmarkt wegvallen op de markt voor kamerbewoning. De nood is bij deze groep zo hoog, zo is het vermoeden, dat de kwaliteit van de buurt voor lief wordt genomen. De vuistregel is dat een kamer standaard ongeveer €500 per maand kost, onafhankelijk van de woonbuurt. Als we dat doorrekenen (en dus in feite alleen met de verschillen in koopprijs per kamer rekening houden) is het verband sterker ( bijlage, figuur 16 en 17).

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

9

Kamerbewoning en schaarste middeldure woningen Een laatste vraag is hoe de vraag naar onzelfstandige woonruimte zich verhoudt t ot de vraag naar middeldure woningen. Daarmee komen we tegemoet aan de door de raad in een motie uitgesproken zorg over de invloed van kamerbewoning op het aanbod middeldure woningen.

Voorraad en vraag naar middeldure woningen Volgens het WoON 2018 zijn er in Den Haag ongeveer 38.150 middeldure koopwoningen ( De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 3) en 23.710 middeldure huurwoningen (De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 2). Dat betekent dat het totaal aantal middeldure woningen ongeveer 60.000 bedraagt op basis van het WoON 2018. In het WoonOnderzoek Nederland (WoON) 2018 is gevraagd naar verhuiswensen van Haagse huishoudens. Uit deze cijfers blijkt dat ongeveer 9% van de verhuisg eneigde huishoudens een middeldure huurwoning zoekt, terwijl ongeveer 8% een middeldure huurwoning achterlaat. Dat betekent omgerekend dat er ongeveer 5.500 middeldure huurwoningen worden gevraagd, terwijl er als alle verhuisgeneigde huishoudens daadwerkelijk verhuizen, ongeveer 4.850 vrijkomen. Dat betekent dat er een theoretisch tekort is van ruim 650 middeldure huurwoningen (De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 55). Een andere manier om dit in beeld te brengen, is door te kijken naar de gerealiseerd e verhuizingen van de afgelopen jaren. Volgens die cijfers verliet 11% een middeldure huurwoning en betrok 15% zo’n woning. In aantallen gaat het dan om iets minder dan 2.700 vrijkomende woningen en bijna 3.700 woningen die betrokken zijn, een tekort van 1 .000 woningen dus (De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 32).

Op dezelfde manier kunnen we kijken naar de vraag naar middeldure koopwoningen. De vraag naar middeldure koopwoningen is onder verhuisgeneigde huishoudens ongeveer 10.200 woningen, terwijl ongeveer 8.100 huishoudens zo’n woning zouden willen verlaten. Het theoretisch woningtekort in dit segment bedraagt dus ongeveer 2.100 woningen ( De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 55). Als we kijken naar gerealiseerde verhuizingen zou het gaan om ruim 900 huishoudens die een middeldure koopwoning hebben verkocht, tegenover ruim 2.000 huishoudens die er één gekocht hebben, ofwel een tekort van ongeveer 1.100 woningen (De Haagse woningmarkt 2018, Bijlage 2, p. 32). Ten opzichte van de voorraad van bijna 24.000 middeldure huurwoningen in 2018 bedraagt het tekort ongeveer 650-1.000 woningen. Dat is omgerekend ongeveer 3-4% van de voorraad. In de koopsector bedraagt het theoretisch woningtekort zo ’n 1.100 tot 2.100 woningen, ofwel 3-5,5%.

Vraag naar onzelfstandige woonruimte: onbekend Nu is het niet mogelijk om op dezelfde manier inzichtelijk te maken hoe vraag en aanbod van onzelfstandige woonruimte zich verhouden. De belangrijkste reden is dat een groot deel van de groep die in kamers komt te wonen, geen enquêtes invult. Er is in het WoON wel de mogelijkheid om aan te geven dat men op zoek is naar onzelfstandige woonruimte zoals een kamer, maar daarmee is maar een klein deel van de vraag in beeld. Cijfers hierover kunnen we dus niet geven, ook niet bij benadering.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

10

Daar komt bij dat het gaan wonen in een kamer voor de meeste mensen geen keuze is die ze als zodanig zouden invullen in een enquête. Uit de Landelijke Monitor Studentenhuisvesting (2020, p. 72) blijkt, bijvoorbeeld, dat er in Den Haag onder studenten maar een klein tekort aan kamers bestaat, van zo’n 100 tot 150 kamers. Echter, het tekort is veel groter als we ook kijken naar het gegeven dat de grote meerderheid van de studenten aangeeft liever in een zelfstandige woning (meestal een studio) te gaan wonen, terwijl er op die markt ook geen ruimte is. Wat we wel zien in de cijfers over feitelijke kamerbewoning, is dat de vraag naar kamers omvangrijk is. Dat blijkt niet alleen uit het grote aantal adressen waar volgens CBS -data in de praktijk kamerbewoning plaatsvindt (zie RIGO, Evaluatie kamerbewoning in Den Haag. Vervolgmeting 2019), maar het blijkt ook uit de grote aantallen vergunningaanvragen.

Concurrentie tussen middeldure woningen en kamerbewoning? Omdat we geen cijfers hebben over de vraag naar kamerbewoning, kunnen we de twee segmenten niet zomaar tegenover elkaar zetten. Wel is duidelijk dat een toename van kamerbewoning naar verwachting de al forse tekorten in het middensegment vermoedelijk nog groter zal maken. Het tekort bedroeg in 2018 in de huursector zo’n 650 – 1.000 woningen en in de koopsector zo’n 1.100 tot 2.100 woningen. Elke vrijkomende woning in dat middensegment die wordt opgekocht voor kamerbewoning maakt dat tekort groter. In de praktijk kan kamerbewoning snel toenemen. Uit vergelijking van het onderzoek in 2017 en 2019 bleek dat het aantal adressen met kamerbewoning toe genomen was met ruim 4.000, om daarna in 2020 ongeveer gelijk te blijven. Dat is een toename van 1.300 tot 2.000 woningen per jaar. We weten niet in welk prijssegment deze woningen zitten, maar wel (RIGO, Kamerbewoning in Den Haag. Vervolgmeting 2019, p. 25) weten we dat 32% van de kamerverhuur in particuliere huurwoningen plaatsvindt. Stel dat we dat percentage toepassen als benadering van het middensegment op de jaarlijkse groei van kamerbewoning met 1.300 tot 2.000 woningen in de afgelopen jaren, dan gaat het om ongeveer 450 woningen per jaar extra. Ten opzichte van het bestaande woningtekort in het middensegment is dat fors.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

11

Conclusies In de voorgaande hoofdstukken hebben we verschillende aspecten van de relatie tussen leefbaarheid en kamerbewoning laten zien. In dit hoofdstuk vatten we kort de conclusies uit die resultaten samen.

Er is een samenhang tussen leefbaarheid en kamerbewoning De verschillende cijfers laten zien dat er een samenhang is tussen de leefbaarheid per buurt (gebaseerd op het door bewoners gegeven rapportcijfer) en het aandeel adressen met kamerbewoning per buurt. Dit verband is er zowel op buurtni veau als op het niveau van de zes-positie-postcodegebieden. Het is vooral te zien bij die vormen van kamerverhuur die niet als hospitaverhuur zijn te typeren. Deze samenhang met leefbaarheid is verder te zien in een relatie met verschillende aspecten van leefbaarheid:  In buurten met meer kamerbewoning zijn bewoners ontevredener over de sociale cohesie in de buurt.  In buurten met meer kamerbewoning komt volgens bewoners meer overlast van rommel op straat en van parkeren voor.  In buurten met meer kamerbewoning worden meer meldingen gedaan van afval op straat, van illegale (over)bewoning en van achterstalligonderhoud.  In buurten met meer kamerbewoning worden minder meldingen gedaan over het groen in de openbare ruimte.

Vermoedelijk is kamerbewoning daarin zowel oorzaak als gevolg Hoewel de samenhang tussen beide duidelijk te zien is in de cijfers, maakt dat nog niet duidelijk dat het één de oorzaak is van het ander. Als we kijken naar de ontwikkelingen tussen 2017 en 2019, dan blijkt dat de groei van het aantal adressen met kamerbewoning niet samenhangt met een afname van de leefbaarheid in dezelfde buurt. Wel blijkt de groei van het aantal adressen met kamerbewoning samen te hangen met de leefbaarheidsscore in 2017: in slechtere buurten groeit het aantal adressen met kamerbewoning naar verhouding sneller. Dat suggereert dat kamerbewoning niet alleen oorzaak is van een slechtere leefbaarheid in de buurt, maar dat slechte buurten ook meer kamerbewoning aantrekken.

Negatief effect van kamerbewoning op leefbaarheid door overlast en sociale factoren De verschillende deelaspecten van leefbaarheid die we in dit onderzoek de revue hebben laten passeren, maken het aannemelijk dat er op die manier een effect van kamerbewoning op leefbaarheid is. De regelmatig door bewoners geuite bezwaren tegen kamerbewoning in de buurt – het is slecht voor de sociale cohesie, het leidt tot verrommeling van de buurt en tot een toename van de parkeerdruk – blijken in dit onderzoek ook met cijfers te onderbouwen te zijn. Overlast in verschillende vormen en de sociale samenhang in de buurt lijken op grond van de cijfers negatief beïnvloed te worden door kamerbewoning.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

12

Financiële prikkels spelen vermoedelijk een rol bij het effect van leefbaarheid op kamerbewoning Aan de andere kant spelen financiële prikkels waarschijnlijk een rol als verklaring voor het feit dat kamerbewoning meer is toegenomen in buurten met een lagere leefbaarheidssco re. Er blijkt een samenhang te zijn tussen de koopprijs per kamer en het aandeel kamerbewoning per buurt. Ook het feit dat achterstallig onderhoud meer gemeld wordt in buurten met meer kamerbewoning, kan in deze richting wijzen.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

13

Bijlage: technische toelichting In deze bijlage gaan we in op de gegevens en analyses die aan de rapportage en de conclusies ten grondslag liggen.

Gebruikte data Voor het onderzoek is gebruik gemaakt van verschillende data: -

De registratie van Meldingen Openbare Ruimte van de gemeente Den Haag, 2017 – 2020.

-

Een gemeentelijk bestand met de parkeerdruk per wegvak, 2021.

-

Een bestand met woningtransacties 2012 – 2020

-

Registratie van meldingen van het Meld- en Steunpunt Woonoverlast, 2017 – 2020.

-

Uit CBS-microdata afgeleide cijfers over kamerbewoning in Den Haag, 2017 en 2019.

-

Cijfers uit de Veiligheidsmonitor, een periodiek enquêteonderzoek waarin o.a. gevraagd wordt naar de waardering voor de eigen woonbuurt (via CBS microdata), 2017 en 2019.

Bij het interpreteren van de uitkomsten De uitkomsten zijn in deze bijlage in verschillende vormen gegeven: -

Bij ieder onderdeel is er een figuur met daarin de spreiding van de waarnemingen.

-

Aan de figuur is een lineaire trendlijn toegevoegd, die de beste lineaire schatting geeft voor het verband tussen de x- en de y-as.

-

In de figuur is de bij de trendlijn behorende vergelijking gegeven, met de bijbehorende R². De R² geeft aan welk deel van de variantie door het model verklaard wordt. Ook een model met een lage R² kan significant zijn; daarom gebruiken we een andere maat (zie volgende bullet) om dat te kunnen beoordelen.

-

Daarnaast is per onderdeel een overzicht gegeven van een aantal andere grootheden op basis van een regressie-analyse in SPSS, te weten de F-toets (die een indruk geeft van de significantie van het model) en de gestandaardiseerde coëfficiënt (die aangeeft hoe groot het effect is). In een aantal gevallen blijkt uit de F-toets dat het verband niet voldoende significant is; in die gevallen is de gestandaardiseerde coëfficiënt niet weergegeven.

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

14

Figuur 1: Kamerbewoning en leefbaarheid

Leefbaarheidsscore (0-10) en % kamerbewoning 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00

y = -13,372x + 8,267 R² = 0,4838

4,00 3,00 2,00 1,00

0,00 0%

5%

10%

15%

20%

25%

F-toets: 82 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,696

Figuur 2: Kamerbewoning en sociale cohesie

Sociale cohesie (0-10) en % kamerbewoning Percentage kamerbewoning

9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 y = -13,087x + 6,7397 R² = 0,375

3,00 2,00 1,00 0,00 0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

Gemiddelde score

F-toets: 53 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,612

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

15

Figuur 3: Kamerbewoning en parkeeroverlast

‘In welke mate komt overlast met parkeerproblemen voor?’ en % kamerbewoning Percentage kamerbewoning

2,50 y = 3,1106x + 1,0937 R² = 0,2176

2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 0%

5%

10%

15%

20%

25%

Gemiddelde score

F-toets: 24 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,466

Figuur 4: Kamerbewoning en rommel op straat

‘In welke mate komt overlast van rommel op straat voor?’ en % kamerbewoning Percentage kamerbewoning

1,80

y = 4,4786x + 0,6779 R² = 0,5504

1,60 1,40 1,20 1,00

0,80 0,60 0,40 0,20 0,00 0%

5%

10%

15%

20%

25%

Gemiddelde score

F-toets: 108 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,742

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

16

Figuur 5: Hospitaverhuur en leefbaarheid

Leefbaarheidsscore (0-10) en % hospitabewoning 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 y = -21,93x + 8,0687 R² = 0,4045

4,00 3,00 2,00 1,00

0,00 0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

F-toets: 60 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,636

Figuur 6: Niet-hospitaverhuur kamerbewoning en leefbaarheid

Leefbaarheidsscore (0-10) en % hospitabewoning 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00

y = -27,037x + 8,298 R² = 0,4795

4,00 3,00 2,00 1,00

0,00 0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

F-toets: 81 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,692

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

17

Figuur 7: Meldingen openbare ruimte: afval op straat y = 0,7867x + 0,0806 R² = 0,3056

0,3 0,25 0,2 0,15

0,1 0,05 0 0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

F-toets: 37 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,543

Figuur 8: Meldingen openbare ruimte: groen 0,08 0,07

0,06 0,05 0,04 y = -0,1423x + 0,0318 R² = 0,1393

0,03 0,02 0,01 0 0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

F-toets: 19 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,422

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

18

Figuur 9: Meld- en Steunpunt Woonoverlast: achterstallig onderhoud 0,025

0,02

y = 0,0508x + 0,0008 R² = 0,1393

0,015

0,01

0,005

0 0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

F-toets: 15 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,397

Figuur 10: Meld- en Steunpunt Woonoverlast: (illegale) overbewoning y = 0,1888x - 0,0048 R² = 0,4559

0,05

0,04

0,03

0,02

0,01

0 0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

-0,01

F-toets: 64 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,648

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

19

Figuur 11: Kamerbewoning en parkeerdruk (6 positie postcode) 1,80 1,60

y = 1,1178x + 0,6315 R² = 0,0134

1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40

0,20 0,00 0%

2%

4%

6%

8%

10%

12%

14%

16%

F-toets: 19 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,116

Figuur 12: Kamerbewoning en leefbaarheid (6 positie postcode)

Leefbaarheidsscore (0-10) en % kamerbewoning 10,00 9,00 8,00 7,00 6,00 5,00 4,00 y = -11,752x + 8,1618 R² = 0,4432

3,00 2,00 1,00 0,00 0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

F-toets: 4.721 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,666

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

20

Figuur 13: Ontwikkeling leefbaarheid ten opzichte van ontwikkeling kamerbewoning y = 0,4918x + 0,0032 R² = 0,0213

15,0%

10,0%

5,0%

-1,0%

0,0% 0,0%

1,0%

2,0%

3,0%

4,0%

5,0%

6,0%

-5,0%

-10,0%

F-toets: niet significant

Figuur 14: Ontwikkeling kamerbewoning ten opzichte van leefbaarheidsscore 2017 6,0% y = -0,0082x + 0,076 R² = 0,2965

5,0%

4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% 0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

-1,0%

F-toets: 33 Gestandaardiseerde coëfficiënt: -0,546

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

21

Figuur 15: Ontwikkeling leefbaarheid ten opzichte van kamerbewoning 2017 y = 0,2545x + 0,0579 R² = 0,0006

1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 0,0% -0,2

2,0%

4,0%

6,0%

8,0%

10,0%

12,0%

14,0%

16,0%

18,0%

-0,4 -0,6

-0,8

F-toets: niet significant

Figuur 16: Kamerbewoning ten opzichte van verhuurderpremie per kamer y = 0,0601x + 0,0185 R² = 0,1232

25,0%

20,0%

15,0%

10,0%

5,0%

0,0% 0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

1,4

F-toets: 8 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,314

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

22

Figuur 17: Kamerbewoning ten opzichte van verhuurderpremie per kamer (bij huur = €500) y = 0,0676x + 0,0056 R² = 0,3764

25,0%

20,0%

15,0%

10,0%

5,0%

0,0% 0

0,5

1

1,5

2

F-toets: 35 Gestandaardiseerde coëfficiënt: 0,538

Definitief rapport Leefbaarheid en kamerbewoning

23