Hoe maak je een goede raming van de waardedaling van Groningse woningen als gevolg van de aardbevingen? Maarten Bosker, hoogleraar internationale handel en economische ontwikkeling aan Erasmus School of Economics, droeg bij aan het opstellen van het model aan de hand waarvan deze waardedaling bepaald kan worden. Geen eenvoudige klus, zo bleek.
Loppersum, Appingedam en Eemsmond: drie gemeenten die flink getroffen zijn door de gevolgen van de gaswinning , die de Nederlandse overheid de afgelopen decennia meer dan 400 miljard euro heeft opgeleverd. Als gevolg van het exploiteren van de Groningse gasvelden, is de aardbodem echter instabiel geworden en is de bevolking het slachtoffer geworden van aardbevingen met aanzienlijke schade aan de woningen in het aardbevingen tot gevolg.
Onderzoek van Maarten Bosker over overstromingsrisico ten grondslag aan waardedalingsregeling
De fysieke schade aan woningen ten gevolge van aardbevingen wordt inmiddels geheel door de NAM en de Nederlandse overheid vergoed. Echter, naast deze fysieke schade, lijden bewoners in het aardbevingsgebied ook onder de waardedaling van hun woningen die vanwege het aardbevingsrisico (veel) minder goed in de markt liggen. Maar hoe maakt men een goede raming van deze waardedaling? De onafhankelijke Adviescommissie waardedaling, opgezet om de beste methode te bepalen om huiseigenaren te compenseren, vergeleek zeven verschillende modellen aangedragen door wetenschappers, onderzoeksinstituten en adviesbureaus. Uiteindelijk doorstond slechts een model de toets, dat van Bosker en zijn mede-onderzoekers. Dit model is afgelopen jaar omgezet in beleid door de rijksoverheid. In totaal komen ongeveer 95.000 woningen in aanmerking voor een vergoeding, en tot nu toe is voor de eerste ongeveer 3.000 aanvragen al 43 miljoen euro toegewezen.
Bosker: `Onze methode is gebaseerd op eerder wetenschappelijk onderzoek naar het effect van overstromingsrisico op huizenprijzen, dat wij in 2019 publiceerden in het gerenommeerde wetenschappelijk tijdschrift the Journal of the European Economic Association. De moeilijkheid in het bepalen van het waardeverlies door aardbevingen ligt erin dat je dit idealiter zou doen door de waarde van twee, verder geheel identieke, woningen, één met en één zonder risico op aardbevingen, met elkaar te vergelijken. Zo’n combinatie van woningen is in de praktijk niet te vinden, en daarnaast had de rechtbank Arnhem-Leeuwarden bepaald dat een regeling ook uitvoerbaar diende te zijn. Expliciet werd daarbij aangegeven dat een afzonderlijke taxatie van tienduizenden woningen, zowel in het aardbevingsgebied als referentiewoningen zonder risico daar buiten, geen optie was. Om het waardeverlies alsnog zo goed mogelijk te bepalen, gebruiken wij dezelfde statistische methode die we ontwikkelden in ons eerdere onderzoek naar het inprijzen van overstromingsrisico, aangepast naar de Groningse realiteit. De eerste stap in deze methode was het bepalen van de grenzen van het risicogebied waar woningen in aanmerking komen voor de waardedalingsregeling. Uiteindelijk bleek dit het beste te bepalen op basis van het percentage toegekende schadeclaims in de totale woningvoorraad van een postcodegebied: voor alle woningen in postcodegebieden waar dit percentage groter dan 20% is, is waardedaling door de aardbevingen niet uit te sluiten. Alle woningen in deze gebieden komen dus in principe in aanmerking voor de waardedalingsregeling.’ Opmerkelijk: in de Groningse postcodegebieden met minder dan 20% toegekende schadeclaims is de waarde van woningen zelfs gestegen of minder hard gedaald dan in vergelijkbare regio’s. Dit wordt ook wel het waterbed-effect genoemd: omdat veel mensen wel graag in het gebied willen blijven wonen, zoeken ze de randgebieden op waar de overlast door aardbevingen miniem is.
De volgende stap in het onderzoek was om de exacte omvang van de waardedaling te bepalen, hierbij expliciet rekening houdend met de (grote) verschillen in aardbevingslast die binnen het Groningse aardbevingsgebied te vinden zijn.
Bosker: ‘Om de hoogte van waardedaling te bepalen, maken wij gebruik van zogenaamde `matching’ en regressie technieken. Deze statistische methodes bepalen voor elke woning in het vastgestelde risicogebied, een zo goed mogelijk vergelijkbare woning buiten het aardbevingsgebied op basis van een zeer grote hoeveelheid woning- en omgevingskenmerken. Op basis hiervan zijn wij in staat allereerst het zogenaamde “imago-effect” te bepalen, de gemiddelde waardedaling van woningen veroorzaakt door ligging in het Groninger aardbevingsgebied. Vervolgens, en om recht te doen aan de grote verschillen in aardbevingsfrequentie en –intensiteit in verschillende delen van het aardbevingsgebied, verfijnen we dit resultaat op basis van de aardbevingshistorie op de plek van de woning. Dit leidt uiteindelijk tot een vastgestelde waardedaling die vele malen groter is in Loppersum of Appingedam dan in bijvoorbeeld Zuidhorn of Oldambt, twee gemeenten die een stuk minder overlast van de aardbevingen ondervinden.’
Dat de onafhankelijke Adviescommissie waardedaling uiteindelijk voor het model van het onderzoeksteam van Bosker koos was grotendeels te danken aan de solide wetenschappelijke basis van het model. Ook de ruimte die het model bood om in de uiteindelijke regeling recht te doen aan de statistische onzekerheid rond de bepaalde waardedaling was van doorslaggevend belang. Dit uit zich in een ‘zekerheidstoeslag’, een extra percentage van de woningwaarde dat wordt uitgekeerd bovenop de zorgvuldig bepaalde meest waarschijnlijke waardedaling in het postcodegebied waar de woning in ligt. De keuze voor het model van Bosker en zijn mede-onderzoekers als basis voor de waardedalingsregeling, is er, in de woorden van de Adviescommissie, een die rechtvaardig, ruimhartig, doelmatig en redelijk is.
Over de waardedalingsregeling zegt Bosker: ‘Ik en mijn mede-onderzoekers zijn trots op de keuze voor onze methode. Hopelijk draagt de waardedalingsregeling bij aan een voorspoedige, juiste, en breed gedragen, afwikkeling van een drama dat zich in de afgelopen tientallen jaren heeft ontvouwd.’
