Het effect van commerciële verhuur via Airbnb op de huurprijs in Amsterdam

Universiteit van Amsterdam

Faculteit Economie & Bedrijfskunde

Het effect van commerciële verhuur via Airbnb

op de huurprijs in Amsterdam

Naam: Sven Hamers

Studentnummer: 10592830

Inleverdatum: 29-06-2016

2

Samenvatting

De afgelopen 2 jaar is er kritiek geuit op Airbnb omdat verschillende organisaties verwachten dat Airbnb bijdraagt aan de stijgende huurprijs in Amsterdam. Deze huurprijsstijging wordt volgens hen voor een deel veroorzaakt omdat steeds meer eigenaren hun verblijf het hele jaar door verhuren voor korte periodes via Airbnb in plaats van voor lange termijn via de normale huurmarkt. Onderzoek heeft aangetoond dat een verhuurder meer dan het dubbele kan

verdienen met het verhuren van zijn verblijf via Airbnb in vergelijking met de normale huurmarkt. Deze verblijven worden onttrokken aan de huurmarkt en wanneer verhuurders voor deze winstgevendere manier kiezen dit doen kan dit zorgen voor een stijging van de huurprijs.

Het doel van dit onderzoek is om te achterhalen of het aantal commerciële Airbnb verblijven bijdraagt aan de stijgende huurprijs in Amsterdam. De hoofdvraag is: Heeft het aantal commerciële Airbnb verblijven een effect op de huurprijs in Amsterdam?

Met een commercieel verblijf wordt een verblijf bedoeld waarvan wordt geschat dat het meer dan 60 dagen in het jaar wordt verhuurd. Volgens berekeningen van Airbnb is het

aannemelijk dat de verhuurder niet zelf in dit verblijf woont wanneer deze grens wordt overschreden. Het wordt als commercieel gedefinieerd omdat het verblijf alleen wordt gebruikt voor het generen van inkomsten.

Om een antwoord te geven op de onderzoeksvraag zijn er regressies uitgevoerd met online verkregen data. De onafhankelijke variabele is de procentuele verandering van het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven en de afhankelijke variabele is de relatieve huurprijsstijging per stadsdeel van Amsterdam. Er is geen effect gevonden tussen de twee variabelen. Dit betekent dat volgens dit onderzoek het aantal commerciële Airbnb verblijven geen effect heeft op de huurprijs in Amsterdam.

Vanwege de beperkingen van het onderzoek betreffende de beschikbare data en de korte periode wordt vervolgonderzoek aangeraden. Onderzoek met meer data over een langere periode kan tot andere resultaten leiden.

3

Inhoudsopgave

1 Inleiding ... 4 1.1 Aanleiding ... 4 1.2 Probleem en doelstelling ... 7 1.3 Onderzoeksopzet ... 8 2. Theoretisch kader ... 9 3. Literatuuronderzoek ... 9 3.1 Landelijk factoren ... 12 3.2 Lokale factoren ... 13 3.3 Conceptual model ... 15 4. Methodologie ... 15 4.1 Onderverdelen stadsdelen ... 15

4.2 Data Airbnb en huurprijs ... 16

4.3 Data analyse ... 18 5. Resultaten ... 18 6. Conclusie ... 23 7. Discussie ... 23 8. Bibliografie ... 27 9. Appendix ... 30

4

1 Inleiding

1.1 Aanleiding

“Duizelingwekkende groei Airbnb in Amsterdam” kopt een artikel uit het Financieel Dagblad (Cohen & Rooijers, 2016). Er vindt een explosieve groei van Airbnb verblijven in Amsterdam plaats. In 2015 waren er 575.000 gasten via Airbnb in Amsterdam, wat meer dan het

tienvoudige is ten opzichte van 2013. Ook is het aantal verhuurders flink toegenomen van 2400 in 2013 naar 14200 in 2016 (Goossens & Koops, 2016). Hiervan is de schatting dat in 14 procent van deze huizen de verhuurder niet zelf woont (Kraniotis, 2016c). Eén van de redenen hiervoor is dat het concept van Airbnb in de loop van de jaren is veranderd. Airbnb is opgericht in 2008 door de huidige CEO Brian Chesky, zijn toenmalige huisgenoot Joe Gebbia en oud huisgenoot Nathan Blecharczyk. Brian en Joe hadden moeite met het betalen van de huur en dit bracht ze op een idee. In 2007 werd er een groot congres gegeven in San Francisco en Brian zag samen met zijn huisgenoot een mogelijkheid om wat extra geld bij te verdienen door matrassen te verhuren aan personen die geen betaalbare hotelkamer konden vinden. Hij bracht drie mensen onder in zijn huis en voorzag ze de volgende ochtend van ontbijt. De twee mannen realiseerde zich dat dit een groot idee kon zijn. Samen met hun oud huisgenoot Nathan werd er een bedrijf opgericht. De naam “Air Bed & Breakfast”, nu bekend als Airbnb was geboren (Carson, 2016). Nu een aantal jaar later worden er naast de losse kamers ook hele appartementen en gebouwen te huur aangeboden op het platform (Oskam & Boswijk, 2016). Waar het oorspronkelijk alleen gebruikt werd om wat extra geld bij te verdienen, wordt het tegenwoordig steeds vaker gebruikt als inkomstenbron (Kraniotis, 2016a).

Een verhuurder kan zijn vrije sector woning via twee manieren verhuren. De eerste manier is voor de lange termijn via de normale huurmarkt en de andere manier is voor de korte termijn via een platform als Airbnb. Samaan (2012) stelt dat eigenaren bijna het dubbele kunnen verdienen wanneer zij hun verblijf via Airbnb voor korte periodes aan toeristen

verhuren in plaats van via de huurmarkt. Vanwege deze verandering neemt het aantal verwijten richting het bedrijf flink toe. Het bedrijf wordt bekritiseerd vanwege het negatief beïnvloeden van de beschikbaarheid van huurwoningen en het veroorzaken van een hogere huurprijs. Dit wordt ook wel het “Airbnb effect” genoemd.

Als gevolg van al deze kritiek en om illegale verhuur tegen te gaan hebben gemeenten reglementen opgesteld waar een verhuurder zich aan moet houden. Amsterdam was een voorloper op dit gebied toen zij in februari 2014 besloten tijdelijke verhuur van verblijven toe

5

te staan onder bepaalde voorwaarden (Van Hoek, 2014). Voorbeelden van voorwaarden zijn dat de verhuurder zelf eigenaar moet zijn van het verblijf en het verblijf aan niet meer dan 4 personen tegelijk verhuurd mag worden. Een andere voorwaarde die de gemeente in februari 2015 heeft ingevoerd, is dat verhuurders verplicht zijn om 5 procent toeristenbelasting van de inkomsten via Airbnb af te dragen. Deze overeenkomst tussen Airbnb en Amsterdam zorgt ervoor dat er meer dan 5,5 miljoen euro direct wordt overgedragen aan de gemeente

(Goossens & Koops, 2016). Daarnaast moet dit deze regel de oneerlijke concurrentie voor de hotelbranche verminderen. Veel hotels klaagde over oneerlijke concurrentie, omdat toeristen in een hotel wel toeristenbelasting moesten betalen in tegenstelling tot Airbnb gasten

(Wetzels, 2015). Dit had als gevolg dat kamers automatisch duurder werden en hotels hier niet mee konden concurreren. Ten slotte is er een relevante regel die aangeeft dat een verblijf een maximaal aantal dagen verhuurd mag worden. In Amsterdam is dit momenteel maximaal 60 dagen per jaar.

Na dit initiatief van de gemeente Amsterdam zijn er in bijna alle grote steden waar Airbnb gebruikt wordt reglementen opgesteld. Zo is het in Berlijn sinds 1 mei 2016 verboden om zonder vergunning hele appartementen of verblijven te verhuren via het platform, als antwoord op de sterke vermindering van het aantal beschikbare huurwoningen (Payton, 2016). Het stadsbestuur verwacht namelijk dat het aantal beschikbare huurwoningen flink was gedaald omdat steeds meer mensen hun verblijf voor korte termijn verhuren via platforms als Airbnb (Payton, 2016). Daarentegen erkent de stad wel dat Airbnb een groot aantal inwoners helpt met het betalen van de huur dus vandaar dat de verhuur van losse kamers in een woning wel toegestaan blijft. Het effect van deze maatregel op het aanbod van de huurwoningen is nog niet bekend, maar het is gebleken dat het aantal aangeboden Airbnb verblijven binnen een maand met 40 procent is gedaald (Payton, 2016).

Ook de Amerikaanse staat New York is bezig met het veranderen van de regels rondom Airbnb. New York heeft in juni een wet naar de gouverneur gestuurd waarin staat dat ze het verhuren van volledige woningen via Airbnb wil verbieden (Solomon, 2016). De wet houdt in dat het verhuren van volledige woningen voor minder dan 30 dagen verboden is. Op deze manier wil de staat voorkomen dat mensen illegale hotels runnen.

Daarnaast zijn er ook in San Francisco strengere regels opgesteld die verbieden dat een verblijf niet langer dan 90 dagen per jaar verhuurd mag worden wanneer de verhuurder niet aanwezig is. Als de verhuurder wel aanwezig is er geen maximum vastgesteld (Fishman, 2015). Ondanks deze veranderingen vond er in november 2015 een grote demonstratie plaats bij het hoofdkantoor in San Francisco. Volgens de demonstranten zou Airbnb voor een tekort

6

aan huizen en stijgende huurprijzen zorgen waardoor mensen hun huur niet meer kunnen betalen (Van Noort, 2015). De illegale verhuur is hiervoor de oorzaak volgens de

demonstraten. Ze zeggen dat eigenaren hun verblijf het hele jaar door verhuren en hierdoor een groot aantal woningen alleen nog maar via Airbnb worden verhuurd en niet meer aangeboden worden op de huurmarkt, met als gevolg een lage beschikbaarheid van

huurwoningen. Ook protesteerden de mensen tegen het bedrijf, omdat zij niks ondernemen om de illegale verhuur via het platform te stoppen en zich niet aan de regels houden (Booth, 2015). Nog in dezelfde maand heeft Airbnb het “Airbnb community compact” opgericht. Een lijst van afspraken waarmee ze beloven om goede partners te zijn voor steden, bijvoorbeeld door ervoor te zorgen dat de hotel- en toeristenbelasting wordt betaald. Daarnaast beloven ze om nuttige data te delen met de steden.

Ondanks deze afspraken en opgestelde regels is er in Amsterdam het laatste jaar ook kritiek op Airbnb zo blijkt uit het artikel van Van Noort (2015). In dit artikel wordt een rapport van de ING besproken dat heeft aangetoond dat Airbnb inderdaad de woningwaarde en daarmee ook de huurprijzen kan opdrijven. Van Noort vertelt dat het lastig te bepalen is hoe groot dat effect is. Bovendien zegt wethouder Laurens Ivens van Wonen in datzelfde artikel dat Airbnb het makkelijker maakt om huizen te onttrekken aan de markt, waardoor het aanbod afneemt. Dit negatieve effect wordt Airbnb aangerekend.

De illegale verhuur via Airbnb is in Amsterdam ook een probleem. In een artikel van Kraniotis (2016a) wordt vermeld dat er in 2015 834 meldingen van illegale Airbnb’s in Amsterdam waren, wat een verdubbeling is ten opzichte van het jaar ervoor. De gemeente maakte vervolgens een einde aan de illegale verhuur van 268 particuliere woningen. De gemeente Amsterdam wil deze illegale verhuur aanpakken om tegen te gaan dat woningen alleen voor vakantieverhuur worden gebruikt en niet meer beschikbaar zijn voor bewoners. Ook wordt er door de commerciële verhuur overlast veroorzaakt voor de lokale bewoners. De bewoners die naast een verblijf wonen wat regelmatig wordt verhuurd klagen over toeristen die regelmatig feestjes geven en andere klachten over geluidsoverlast veroorzaken. Om dit te bestrijden is er sinds juli 2015 een speciaal nummer dat inwoners kunnen bellen om overlast van illegale verhuur te melden. Ten slotte heeft de gemeente afgelopen februari aangekondigd dat het met een project gaat starten waarin het nieuwe onderzoeksmethoden zal gebruiken om illegale woningverhuur op te sporen.

Airbnb zelf doet er alles aan om dit negatieve imago weg te werken. Zo bracht het bedrijf tijdens een congres in Amsterdam naar buiten dat de toeristen die van het platform gebruik maken de Amsterdamse economie meer dan 380 miljoen euro oplevert. Dit is een

7

optelsom van de opbrengsten voor de verhuurders en de uitgaven van de toeristen in de stad (Kraniotis, 2016c). Ook heeft het bedrijf de in 2014 gesloten overeenkomst verlengd en hierbij aan de gemeente beloofd om de verhuurders die zich niet aan de regels houden op te sporen en te verwijderen van de site. Een maand na deze overeenkomst, die plaats vond in december 2015, bleek dat minstens 170 Amsterdamse verblijven waren verwijderd (Bouma, 2016). Toch wordt er verwacht dat er nog steeds illegale verhuurders actief zijn. Om dit nog actiever tegen te gaan eist de gemeente Amsterdam sinds maart dat Airbnb alle verhuurders van de site haalt die meer dan 60 dagen in het jaar verhuren (Kraniotis, 2016b). Daarnaast wordt er onderzocht of het mogelijk is om het maximum van 60 dagen te verlagen.

Naast deze grote veranderingen op het gebied van Airbnb en de aanpak van illegale verhuur is er nog iets belangrijks aan de gang in Amsterdam de afgelopen jaren. Waar de huurprijzen in Nederland redelijk stabiel zijn, is er in Amsterdam al sinds 2010 sprake van een stijgende huurprijs zo blijkt uit een artikel van de grootste onafhankelijke website voor de verhuur van woningen genaamd Pararius (2015). De huurprijzen voor de vrije sector in Amsterdam zijn het afgelopen jaar met gemiddeld 11 procent gestegen zo blijkt uit gegevens van Pararius. Volgens Pararius is dit vanwege de grote vraag naar huurwoningen in de vrije sector in combinatie met verhuurders die bemiddelingskosten van de makelaar verrekenen in de huurprijs. Battes (2015) daarentegen beredeneert deze stijging vanaf de aanbodkant. Hij zegt dat woningen sneller worden verhuurd waardoor de beschikbare hoeveelheid vrije sector huur afneemt. Daarnaast worden minder woningen te huur aangeboden, omdat eigenaren hun woning sneller kunnen verkopen. Tijdens de crisis boden eigenaren hun woning te huur aan in afwachting van betere tijden, maar dit is minder het geval nu. Wat duidelijk is, is dat het aanbod minder wordt en dat dit in combinatie met een constante of zelfs stijgende vraag leidt tot hogere prijzen. De vraag is nu, zorgt het oplopende aantal commercieel verhuurde

verblijven voor deze stijgende huurprijs in Amsterdam?

1.2 Probleem en doelstelling

In het artikel van Van Noort (2015) vertelt wethouder Ivens dat Airbnb ervoor kan zorgen dat het aantal beschikbare huurwoningen afneemt. Hij legt uit dat Airbnb het makkelijker maakt om woningen te onttrekken aan de markt. Hij doelt hierbij vooral op de commerciële partijen die woningen opkopen om illegaal via Airbnb te verhuren. Wat daarnaast een probleem is zijn de sinds 2010 stijgende huurprijzen in Amsterdam. Deze hogere huurprijzen zijn vooral een probleem voor de lokale bewoners. De bewoners moeten meer betalen om een verblijf te

8

huren en bij een doorlopende stijging zullen mensen het niet meer kunnen betalen. Wanneer mensen hun huurwoning niet meer kunnen betalen is er een kans dat ze dakloos worden. In dit geval is er nog een bijkomend sociaal probleem, namelijk dat het aantal daklozen toe zal nemen als gevolg van de stijgende huurprijs.

Het doel van dit onderzoek is om te onderzoeken of het aantal commerciële Airbnb verblijven een effect heeft op de huurprijs in Amsterdam. Dit onderzoek is relevant, omdat er ondanks de actualiteit van en grote belangstelling voor dit onderwerp nog niet eerder dergelijk onderzoek is uitgevoerd. Daarnaast kunnen er aan de hand van de resultaten van het

onderzoek stappen ondernomen worden die van invloed kunnen zijn op de Nederlandse maatschappij. Wanneer uit de resultaten van dit onderzoek blijk dat er een positief effect is tussen deze twee variabelen zal er nog meer kritiek en druk op Airbnb komen. Deze druk kan er toe leiden dat Airbnb zich zelf actiever bezig gaat houden met het opsporen van

commerciële verblijven en uiteindelijk alle commerciële verhuurders van het platform gaat verwijderen.

Daarnaast is het erg relevant voor de gemeente Amsterdam omdat zij in december 2015 heeft aangegeven commerciële verhuurders op te willen sporen (Bouma, 2016). Voor hen is het interessant om te weten of het verbieden van commerciële verhuurders een effect heeft op de huurprijs in Amsterdam. De vraag die dit onderzoek uiteindelijk zal beantwoorden is: Heeft het aantal commerciële Airbnb verblijven een effect op de huurprijs in Amsterdam?

1.3 Onderzoeksopzet

Om antwoord te geven op de onderzoeksvraag wordt literatuuronderzoek als

onderzoeksmethode gebruikt. Aan de hand van eerder onderzoek worden begrippen

gedefinieerd, variabelen uitgelegd en verbanden verklaard. Vervolgens worden er met behulp van het statistische programma SPSS en de verkregen data meerdere regressies uitgevoerd om te kijken of er een significant verband is tussen het aantal commerciële Airbnb verblijven en de huurprijs in Amsterdam. Bij deze regressie zal de verandering in het aantal relatieve

commerciële Airbnb verblijven als onafhankelijke variabele worden gebruikt. De afhankelijke variabele is de relatieve huurprijsstijging per vierkante meter per stadsdeel in Amsterdam. Na het uitvoeren van de regressie wordt er gekeken of het verband significant is, wat het geval is wanneer de p-waarde kleiner is dan .05. Indien er een significant verband is kan er met grote kans worden aangenomen dat er een effect is tussen het aantal commerciële Airbnb verblijven

9

en de gemiddelde huurprijs in Amsterdam.

2. Theoretisch kader

Om antwoord te geven op de onderzoeksvraag worden er regressies uitgevoerd. Hiervoor wordt in dit onderzoek de afhankelijke variabele de verandering in het aantal relatieve commerciële Airbnb verblijven en onafhankelijke variabele relatieve huurprijsstijging gebruikt. Met verblijven worden gehele appartementen of huizen bedoeld.

De verblijven die worden aangeboden op Airbnb kunnen worden onderverdeeld in twee categorieën, namelijk een verblijf aangeboden door een commerciële verhuurder of door een “casual” verhuurder. Een “casual” verhuurder wordt gedefinieerd als een persoon die af en toe zijn verblijf beschikbaar stelt voor korte verhuren met als voornaamste doel het generen van een extra inkomen (The San Francisco budget and legislative analyst’s office, 2015). Een voorbeeld hiervan is een eigenaar die zijn verblijf voor een korte periode verhuurt wanneer hij op vakantie is of om een andere reden weg is. Een commerciële verhuurder wordt gezien als een persoon die naar alle waarschijnlijkheid niet in het verblijf woont en dit alleen verhuurt voor het genereren van een inkomen. Dit onderzoek focust voornamelijk op deze laatste verblijven. Zoals al eerder genoemd is het duidelijk voor commerciële verhuurders dat ze meer geld kunnen verdienen wanneer ze hun verblijf verhuren voor korte periodes via een site als Airbnb in plaats van voor de lange termijn via de normale huurmarkt. Dit heeft als gevolg dat er verblijven verdwijnen die anders op de huurmarkt aangeboden konden worden. In dit onderzoek wordt een verblijf gecategoriseerd als commercieel verblijf wanneer de verwachting is dat het verblijf meer dan 60 dagen in het jaar verhuurd wordt. Volgens berekeningen van Airbnb betekent een overschrijding van deze grens dat het aannemelijk is dat de verhuurder niet zelf in dit appartement verblijft en het gehele jaar door zijn verblijf verhuurd.

De afhankelijke variabele in dit onderzoek is de huurprijs in euro’s per vierkante meter in een stadsdeel van Amsterdam. Hierbij gaat het alleen om de huurprijzen van de vrije sector huurwoningen.

3. Literatuuronderzoek

Verschillende studies hebben de effecten van Airbnb onderzocht. Ten eerste heeft Airbnb zelf een onderzoek gedaan naar het effect van Airbnb op de huizenmarkt in Seattle. Aan de hand

10

van deze studie kwam het bedrijf in 2015 met een statement dat de verhuren via het platform geen invloed hebben op de beschikbaarheid van huizen in Seattle (Garnick, 2015). Ze

schreven dat bijna 80 procent van alle gehele verblijven en huizen in deze stad minder dan 90 dagen in het jaar wordt verhuurd. Daarnaast schreven ze dat 80 procent van de mensen die hun verblijf in Seattle verhuren er zelf in woont. Ook maken ze een vergelijking wat betreft inkomsten die te genereren zijn via Airbnb of de normale huurmarkt. In Seattle kan er gemiddeld 1897 dollar per maand worden verdiend met het lange termijn verhuren van een verblijf. De korte termijn verhuur via Airbnb levert ongeveer 145 dollar per nacht op. Dit betekent dat een verblijf gemiddeld gezien 157 dagen per jaar via Airbnb verhuurd moet worden om het zelfde inkomen te verdienen als via de lange termijn. Het rapport van Airbnb geeft aan dat minder dan 10 procent boven die grens van 157 dagen zit. Deze data laat zien dat eigenaren die hun verblijf voor de korte termijn via Airbnb verhuren gemiddeld minder verdienen dan ze hadden kunnen verdienen via de lange termijn. Dit geeft aan dat deze verhuurders niet zorgen voor een lagere beschikbaarheid van huizen. Verschillende vastgoedbeheerders hebben hier een andere mening over omdat er meerdere succesvolle verhalen zijn over het gebruiken van vastgoed voor korte termijn verhuur via Airbnb. (Kaycee, 2016). Een voorbeeld hiervan is het verhaal van een man genaamd Jackson White. In een interview met een Amerikaans magazine, genaamd the Billfold verteld White dat hij in 2012 begon met het verhuren van zijn gehuurde appartement in San Francisco via Airbnb (Sachon, 2013). Hij vroeg 200 dollar per nacht en betaalde zelf 1900 dollar huur per maand. Wanneer het appartement werd verhuurd verbleef hij bij zijn vriendin. Na een jaar is hij bij zijn vriendin ingetrokken, maar hij besloot zijn appartement te behouden om het vervolgens fulltime via Airbnb te verhuren. Dit levert hem maandelijks ongeveer 5000 dollar op. Van het geld wat met de verhuur via Airbnb is verdiend heeft hij vervolgens een huis gekocht als investering om het gehele jaar door te verhuren via Airbnb. Ten slotte geeft hij in het interview aan dat hij een ondernemersrekening heeft geopend waar het verdiende geld op komt te staan en hij van plan is om met dit geld meerdere huizen te kopen om te verhuren.

Daarnaast zijn er ook onafhankelijke onderzoeken uitgevoerd door verschillende organisaties. In New York is er een relevante studie uitgevoerd waarbij op een bepaald type verblijven werd gefocust in plaats van op het effect van alle aangeboden verblijven via Airbnb. Stulberg (2015) heeft onderzocht hoe groot de impact van commerciële Airbnb verblijven op de huurprijzen in New York is. Hij onderzocht deze impact per stadsdeel van New York. Eerst bepaalde Stulberg hoeveel commerciële verblijven er in elk stadsdeel werden verhuurd. Voor het definiëren van een commercieel verblijf werden twee methodes

11

gebruikt. Bij de eerste methode was een verblijf commercieel wanneer het meer dan 182 dagen in het jaar werd verhuurd. Bij de tweede methode werd er gekeken naar het inkomen dat de eigenaar verdiende met het verhuren van zijn verblijf. Wanneer dit inkomen hoger was dan de gemiddelde jaarlijkse huurprijs van de desbetreffende buurt werd een verblijf als commercieel gedefinieerd. Vervolgens kon aan de hand van eerder empirisch onderzoek geciteerd door Ingrid Ellen worden bepaald dat dat de huurprijs gemiddeld over alle stadsdelen gezien 40 tot 60 dollar per maand zou dalen wanneer al deze commerciële

verblijven van Airbnb zouden worden afgehaald en in plaats daarvan op de huurmarkt werden aangeboden. Dit werd bepaald aan de hand van een percentage dat aangeeft met hoe veel procent de huurprijs stijgt als het aanbod van huurwoningen met 1 procent stijgt. Voor heel New York was dit percentage 2 procent.

Ook Samaan (2012) heeft onderzoek uitgevoerd wat betreft het effect van Airbnb. Hij deed dit voor de belangenorganisatie genaamd “Los Angeles Alliance for a New Economy.” Uit dit onderzoek blijkt dat Airbnb een effect kan hebben op de huurprijs. Hij vond een verband tussen de wijken in Los Angeles met veel Airbnb verblijven en de stijgende huurprijs in die gebieden. De stijging in de huurprijs in de wijken waar een groot aantal Airbnb

verblijven werden aangeboden was substantieel hoger dan de gemiddelde stijging van de huurprijzen in de gehele stad. De procentuele stijgingen waren 12 procent voor de gemiddelde huurprijs in Los Angeles en 16 procent voor de populaire Airbnb wijken.

Hiernaast heeft Said (2015) namens de Amerikaanse krant de San Francisco Chronicle ook onderzoek naar gedaan naar dit verband. Zij vond in haar onderzoek dat het aantal nieuwe appartementen te huur aangeboden via Airbnb in San Francisco in 2015 ten opzichte van 2014 met 280 gestegen was. In deze periode was de gemiddelde huurprijs voor een nacht met 29 dollar toegenomen. Er wordt echter te weinig informatie gegeven in dit onderzoek om te concluderen dat deze huurprijsstijging is veroorzaakt door de stijging van het aantal aangeboden verblijven.

Bij zowel de studie in San Francisco als in New York was het effect van Airbnb op de huurprijs negatief. Bij het eerste onderzoek betekende dit een stijging in de huurprijs maar het is niet duidelijk te zeggen of deze hogere huurprijzen veroorzaakt zijn door de toename van commerciële Airbnb verblijven. Bij het andere onderzoek van Stulberg (2015) is onderzocht dat de huurprijs zal dalen wanneer de commerciële verblijven op Airbnb worden verboden. Dit verband is dus wel aangetoond alleen zijn de resultaten niet te generaliseren voor andere steden, omdat iedere stad zijn eigen lokale factoren heeft die de huurprijs bepalen.

12

het aantal commerciële Airbnb verblijven en de huurprijs in Amsterdam wordt onderzocht. Dit is merkwaardig omdat het erg relevant en interessant is voor de gemeente om te weten wat Airbnb voor effect heeft. Vanwege deze reden wordt dit onderzoek uitgevoerd.

Ondanks dat de resultaten niet volledig te generaliseren zijn, is de verwachting dat er net als in de studie van Stulberg een effect zal worden gevonden van het aantal commerciële verblijven op de huurprijs. Dit is gebaseerd op het feit dat Stulberg met zijn onderzoek laat zien dat het aantal beschikbare huurwoningen hoger zou zijn als de commerciële Airbnb verblijven op Airbnb worden verboden. Het is aannemelijk dat dit ook in Amsterdam het geval is en dit vervolgens een effect zal hebben op de huurprijs.

3.1 Landelijk factoren

Zoals eerder genoemd zijn de huurprijzen in Amsterdam afgelopen jaar met gemiddeld 11 procent gestegen. Daarentegen zijn de huurprijzen voor de vrije sector in Nederland met maar ongeveer 6 procent gestegen (Battes, 2016). Deze 6 procent huurstijging in Nederland kan verklaard worden door verschillende factoren.

Een voorbeeld hiervan is de economische groei. Uit onderzoek van Guo & Wu (2013) blijkt dat het Bruto Nationaal Product (BNP) een significant groot effect heeft op de prijs van een huis. Wanneer het BNP stijgt, is er sprake van een economische groei. Dit houdt in dat inwoners gemiddeld per persoon meer inkomen hebben en meer zullen consumeren. Ook in de huizenmarkt leidt deze economische groei tot een verhoogde vraag. Echter kost het tijd om huizen te bouwen, waardoor het aanbod niet direct toeneemt in lijn met de vraag. Zodoende, zoals beschreven in de theorie van vraag en aanbod, zal deze ongelijkheid leiden tot een stijging van de huizenprijzen (Heakal, n.d.). Deze prijsstijging zal dan worden doorberekend in de huurprijzen.

Ook inflatie kan een effect hebben op de huurprijs. Bij inflatie stijgt het algemeen prijspeil en worden de producten duurder. Anari & Kolari (2002) leggen in hun artikel uit dat inflatie leidt tot zowel hogere kosten van bouwmaterialen als stijgende loonkosten voor de bouwvakkers. Het gevolg hiervan is dat de bouwkosten van een huis stijgen en daarom ook de verkoopprijs van woningen omhoog gaat. Omdat bestaande huizen substituten zijn voor nieuwe huizen leiden de hogere prijzen voor nieuwe huizen ook tot hogere prijzen voor bestaande huizen. Tot slot kan inflatie ook invloed hebben op de prijzen van

nutsvoorzieningen zoals elektriciteit (McMahon, n.d.). Aangezien deze over het algemeen bij de huurprijs zitten inbegrepen zal dit ook een verhogend effect hebben.

13

Uit het eerder benoemde onderzoek van Guo & Wu (2013) blijkt ook de

hypotheekrente een significant groot effect heeft op de koopprijs van een huis. Zij leggen uit dat de hypotheekrente zowel een invloed heeft op de vraag als de aanbodkant. Elke één procent verandering in de hypotheekrente leidt al tot een substantiële verandering in de totale kosten. Deze verandering in totale kosten heeft automatisch een effect op de vraagkant. In het geval dat de hypotheekrente laag is, zijn de totale kosten lager en gaan mensen sneller een huis kopen. Dit leidt dus tot een stijgende vraag en uiteindelijk een stijging in de

huizenprijzen. Bij de aanbodkant wordt er vooral gekeken naar de totale ontwikkelingskosten als loon- en materiaalkosten. Ontwikkelaars lenen vaak van financiële instellingen en

voornamelijk van banken omdat er daar meer geleend kan worden. Elke procentuele

verandering in de hypotheekrente zal een effect hebben op de kapitaalkosten. Hierdoor heeft de gemiddelde hypotheekrente dus via de vraag- en aanbodkant een effect op de prijs van een huis.

Volgens de literatuur hebben deze drie factoren het grootste effect hebben op de gemiddelde huurprijs. Omdat deze factoren landelijk zijn zal het effect op de gemiddelde huurprijs in Nederland even groot zijn als op de huurprijs in Amsterdam. Om deze reden wordt er gefocust op de lokale factoren die de 5 procent verschil in huurprijsstijging tussen Nederland en Amsterdam veroorzaken.

3.2 Lokale factoren

In het artikel van Kohler & Merwe (2015) wordt uitgelegd dat er een aannemelijk verband is tussen de bevolkingsgroei en de huizenprijzen. In de periode van bevolkingsgroei zagen zij aanzienlijke veranderingen in de gemiddelde prijs voor een huis. Met bevolkingsgroei wordt de toename van het inwonersaantal in bedoeld, in dit geval voor Amsterdam. De

bevolkingsgroei wordt bepaald door sterfte- en geboortegevallen maar ook door stedelijke immigratie en emigratie. De eerste twee factoren die voor een gedeelte bijdragen aan de bevolkingsgroei kunnen worden voorspeld en hier kan vervolgens rekening mee gehouden worden bij het bouwen van huizen. Het andere gedeelte dat de bevolkingsgroei in Amsterdam bepaalt, namelijk de immigratie, kan niet of lastiger worden voorspelt. Om deze reden leidt immigratie voor een gedeelte tot hogere huizenprijzen. Ter verduidelijking, er kan rekening gehouden worden met de natuurlijke groei van de bevolking, dus door sterfte- en

geboortegevallen, door meer huizen te bouwen om de toenemende vraag te compenseren met meer aanbod. Omdat de immigratie maar voor een gedeelte te voorspellen is, is het niet

14

mogelijk om vooraf al te reageren op deze toenemende vraag en dit leidt er toe dat de vraag meer toeneemt dan het aanbod (Cvijanovic, 2012). Aan de hand van de theorie van vraag en aanbod kan worden verklaard dat dit leidt tot een stijging van de huizenprijzen (Heakal, n.d.). Deze theorie legt uit dat de prijs van een goed wordt bepaald door middel van vraag en aanbod. Dus als de vraag meer toeneemt dan het aanbod is het gevolg dat de huizenprijzen en huurprijzen zullen stijgen.

In deze studie wordt onderzocht of het aantal commerciële Airbnb verblijven ook een effect heeft op deze 5 procent. Hiervoor moet echter wel een aanname worden gedaan, namelijk dat Airbnb alleen een effect heeft op de huurprijs in Amsterdam en niet in de rest van Nederland. Dit is lastig te onderzoeken maar uit een artikel van Thole (2015) blijkt dat er ongeveer 24000 verblijven worden aangeboden in Nederland. Ruim 11400 daarvan worden aangeboden in Amsterdam wat gelijk is aan 47 procent van het totaal. De stad die na

Amsterdam het meeste verblijven via Airbnb verhuurd is Utrecht. Utrecht is verantwoordelijk voor ongeveer 9 procent van het totale aanbod. De overige 44 procent wordt aangeboden in steden als Den Haag, Rotterdam en Haarlem. Deze steden zitten allemaal rond de 3 procent. Bijna de helft van alle aangeboden verblijven via Airbnb zijn dus in Amsterdam en het overige deel is verdeeld over meer dan 10 steden. Ondanks dat dit een sterke aanname is wordt er aan de hand van deze data aangenomen dat Airbnb geen landelijk effect heeft op de huurprijs maar dat dit behoort tot de lokale factor voor Amsterdam.

Een beperking van dit onderzoek is dat er alleen wordt gefocust op Airbnb terwijl dit niet het enige bedrijf is dat een platform aanbiedt voor korte termijn verhuur. Eén van de grootste concurrenten is HomeAway. Airbnb biedt echter bijna twee keer zoveel verblijven aan in de wereld, 2 miljoen ten opzichte van de ruim 1 miljoen van Homeaway (Kretzmann, 2015). Airbnb heeft in Amsterdam meer dan 9 keer zoveel verblijven dan Homeaway, 14200 tegenover ongeveer 1550. De gemeente Amsterdam schat dat Airbnb 75 procent van de markt voor toeristische verhuur van kamers in handen heeft (Goossens & Koops, 2016). Om deze redenen wordt er in dit onderzoek alleen gefocust op het effect van Airbnb.

15

3.3 Conceptual model

Tabel 1. Conceptual model

4. Methodologie

In dit hoofdstuk wordt uitgelegd hoe het onderzoek is uitgevoerd en welke stappen zijn ondernomen. Er wordt gebruik gemaakt van literatuuronderzoek en met deze verkregen data is kwantitatief onderzoek uitgevoerd.

4.1 Onderverdelen stadsdelen

Sinds 1 mei 2010 is Amsterdam onderverdeeld in 7 stadsdelen. In dit onderzoek is data gebruikt van vier stadsgedeeltes namelijk: west, oost, zuid en centrum. Gegevens over de huurprijs in de overige drie stadsgedeeltes was niet beschikbaar en worden om deze reden niet betrokken in het onderzoek. Onder stadsdeel west vallen de wijken de Baarsjes, Bos en

Lommer en Westerpark. Stadsdeel oost bestaat uit Watergraafsmeer, Oud-oost en Oostelijk Havengebied. Het stadsdeel centrum is verdeeld in Centrum-oost en Centrum-west. Ten slotte vallen de wijken Zuid en De Pijp onder stadsdeel zuid. De verdere onderverdeling in wijken is noodzakelijk omdat binnen de verschillende stadsgedeeltes de gemiddelde huurprijs nog steeds sterk varieert. Op deze manier kan er nauwkeuriger onderzocht worden of er inderdaad een significant effect is van Airbnb op Amsterdamse huurprijzen.

16

4.2 Data Airbnb en huurprijs

Alle data met betrekking tot Airbnb is via de website InsideAirbnb.com verkregen. Deze site stelt informatie van de Airbnb site beschikbaar voor analyses over de effecten van Airbnb. Met behulp van deze website werd onderzocht hoeveel commerciële Airbnb verblijven er per stadsdeel verhuurd werden op drie verschillende datapunten, namelijk 5 april 2015, 3

september 2015 en 3 januari 2016. Alhoewel de website geen directe informatie heeft over hoeveel dagen per jaar een verblijf verhuurd wordt, kan hier een inschatting van worden gemaakt op basis van het aantal online achter gelaten reviews in combinatie met de

voorhanden data wat betreft de jaarlijkse beschikbaarheid per verblijf. Om deze schatting te maken is er ten eerste gekeken hoeveel verblijven er meer dan 60 dagen in een jaar

beschikbaar zijn. Dit kon eenvoudig worden gedaan omdat er in de dataset een kolom was die aangaf hoeveel dagen in het jaar een verblijf beschikbaar is. Alle verblijven die 60 dagen of minder beschikbaar zijn werden vervolgens verwijderd uit de dataset. Ten tweede is aan de hand van eerder onderzoek bepaald wat de gemiddelde verblijfsduur is van een huurder van Airbnb in Amsterdam. Volgens Airbnb was de gemiddelde verblijfsduur van gasten in Amsterdam in 2015 rond de 3 dagen (Kraniotis, 2016c). Hiernaast was ook een percentage nodig wat aangeeft hoeveel procent van de gasten een review achterlaat. Dit percentage is 50% volgens de oprichter van Inside Airbnb Murray Cox. Met deze gegevens kan worden ingeschat hoeveel reviews een Airbnb verblijf gemiddeld per maand moet hebben om te kunnen worden gecategoriseerd als commerciële verhuurder. Het is berekend dat een verblijf minimaal 0,85 reviews per maand nodig heeft om deze grens te halen. In de appendix is deze berekening weergegeven.

Na dit gedeelte van het onderzoek was het duidelijk wat het aantal commerciële verblijven op de drie verschillende data was. Echter is er gebruik gemaakt van 5 datapunten in dit onderzoek. Van het eerste kwartaal in 2015 tot en met het eerste kwartaal in 2016. Omdat er alleen van het eerste, derde en vierde kwartaal van 2015 gegevens beschikbaar waren, is de data van de overige twee kwartalen ingeschat. Het aantal commerciële verblijven van het tweede kwartaal is ingeschat door de stijging tussen de het derde en eerste kwartaal te

berekenen. Vervolgens deze stijging te delen door twee en deze uitkomst bij het aantal van het eerste kwartaal op te tellen.. Het eerste kwartaal van 2016 is berekend door het verschil van het vierde en derde kwartaal te berekenen en dit verschil vervolgens bij het vierde kwartaal van 2015 op te tellen. Voor deze berekening is een aanname gedaan, namelijk dat het aantal commerciële verblijven niet afhankelijk is van het seizoen. Er wordt verwacht dat de

17

reden wordt aangenomen dat het aantal commerciële verblijven niet beïnvloedt wordt door het seizoen. Hierdoor kan er van een constante groei uit worden gegaan en kunnen de onbekende kwartalen worden ingeschat.

Bij het totale aantal verblijven is dezelfde methode gebruikt als voor de commerciële verblijven. De verwachting is echter dat het totale aantal verblijven wel afhankelijk is van het seizoen, omdat dit ook mensen betreft die hun verblijf voor een korte periode verhuren. Het is aannemelijk dat meer mensen hun verblijf in de zomer verhuren, omdat de verhuurders vaak zelf op vakantie zijn en het verblijf dan onbewoond is. Omdat de data voor Amsterdam niet beschikbaar was voor juni, het tweede kwartaal, is er gekeken naar een vergelijkbare stad. Hiervoor is de stad Londen gekozen, omdat hier net als in Amsterdam in juni het hoogseizoen begint. Deze data is wederom van de website InsideAirbnb.com gehaald. In tabel 7 in de appendix is te zien dat de gemiddelde stijging van het aantal Airbnb verblijven per kwartaal ongeveer rond de 30 procent blijft. Verder is te zien dat het aantal verblijven in het tweede kwartaal van 2016 minder is toegenomen dan de gemiddelde stijging. Dit is anders dan de verwachting. Vanwege deze analyse en vergelijking is aangenomen dat het

stijgingspercentage van het aantal Airbnb verblijven in Amsterdam ook redelijk constant blijft. Met deze aanname konden de eerder genoemde berekeningen worden herhaald voor het berekenen van de aantallen tijdens het tweede kwartaal van 2015 en het eerste kwartaal van 2016.

Vervolgens is onderzocht wat de gemiddelde huurprijs van alle verschillende

stadsgedeeltes was van januari 2015 tot en met en januari 2016. Deze data is verkregen via de huurwoningsite genaamd Pararius. Deze huurprijzen zijn ook gegeven in kwartalen dus van elk stadsgedeelte was bekend wat de huurprijs per vierkante meter is voor de vijf kwartalen.

Hierna is bepaald wat de stijging over deze periode is van het percentage commerciële Airbnb verblijven ten opzichte van het totaal. Dit werd gedaan in twee kleinere stappen. Eerst is bepaald hoe hoog het percentage commerciële Airbnb verblijven ten opzichte van het totale aanbod is voor alle stadsgedeeltes en per kwartaal. Hierna is het verschil in deze percentages berekend over deze periode. De laatste stap was vervolgens te berekenen wat de relatieve huurprijsstijging was voor deze vijf kwartalen.

18

4.3 Data analyse

Om de vereiste regressies uit te voeren is ten slotte alle data ingevoerd in het programma SPSS. Er zijn 10 verschillende variabelen aangemaakt. De eerste vier zijn de relatieve huurprijsstijging van alle stadsgedeeltes, dus van oost, noord, west en zuid. Ook is er een gemiddelde genomen van al deze huurprijzen en dit was de variabele huurprijs Amsterdam. Daarnaast zijn er vier variabelen aangemaakt voor de toename van het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven. Wederom één per stadsdeel. Als laatste is er weer een gemiddelde berekend over al deze stadsgedeeltes en dit was de gemiddelde toename van de vier stadsdelen.

Ten slotte zijn er met deze variabelen vijf verschillende lineaire regressies uitgevoerd. Eén per stadsdeel en een voor het gemiddelde van alle stadsdelen. De formule van de

regressie is: GHS=c+ßCAS. Waarbij GHS staat voor de afhankelijke variabele gemiddelde huurprijs van het stadsdeel en CAB staat voor de onafhankelijke variabele relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven van dat stadsdeel. De c staat voor de constante en de ß staat voor de bèta van de onafhankelijke variabele. De bèta geeft de richting en de kracht van de variabele aan.

5. Resultaten

Voor de regressies uitgevoerd konden worden zijn er eerst een aantal dingen berekend en geanalyseerd. In tabel 2 is het aantal commerciële Airbnb verblijven per stadsdeel te zien. In deze tabel is te zien dat het aantal commerciële Airbnb verblijven gedurende de periode voor elk stadsdeel is gestegen. Dit betekent dat er steeds meer mensen hun verblijf in commercieel opzicht verhuren via Airbnb. Wat op valt is dat het aantal commerciële verblijven in oost in een jaar meer dan verdubbeld is van 285 naar 655. Daarnaast is in west het aantal

commerciële verblijven ook flink gestegen namelijk met bijna 93 procent ten opzichte van hetzelfde kwartaal een jaar eerder. Verder was het absolute aantal commerciële verblijven in het begin het grootst in het centrum, maar bevinden er sinds het vierde kwartaal van 2015 het meeste commerciële verblijven in west. De procentuele stijging is in stadsdeel centrum ook het laagst van allemaal, namelijk ruim 25 procent.

19

Tabel 2. Aantal commerciële Airbnb verblijven en procentuele stijging van dit aantal over het

hele jaar Wijken Q1 2015 Q2 2015 Q3 2015 Q4 2015 Q1 2016 Procentuele stijging Centrum 1058 1177 1295 1311 1327 25,43% Oost 285 376 467 561 655 129,82% West 869 1051 1232 1453 1674 92,64% Zuid 564 737 909 954 999 77,13%

Verder is in tabel 3 het percentage commerciële Airbnb verblijven ten opzichte van het totaal te zien. Dit gemiddelde over de hele periode en voor alle stadsdelen ligt rond de 40 procent. Dit betekent dat gemiddeld 40 procent van alle Airbnb verblijven in een stadsdeel een

commercieel verblijf is. In het centrum is dit percentage het hoogste daar is namelijk ruim 47 procent van alle verblijven een commercieel verblijf. In zuid zijn er relatief gezien het minste commerciële verblijven, namelijk iets minder dan 34 procent.

Tabel 3. Percentage commerciële Airbnb verblijven ten opzichte van het totaal

Wijken Q1 2015 Q2 2015 Q3 2015 Q4 2015 Q1 2016 Gemiddeld Centrum 45,43% 47,35% 49% 45,97% 43,35% 46,22%

Oost 30,78% 35,47% 39,15% 37,88% 37,03% 36,06%

West 38,55% 41,22% 43,29% 42,70% 42,27% 41,61%

Zuid 37,75% 43,25% 47,49% 40,05% 35,05% 33,71%

In tabel 4 wordt de procentuele verandering van het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven ten opzichte van het kwartaal eerder weergegeven. Er is te zien dat in alle

stadsdelen het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven in het tweede en derde kwartaal is toegenomen. Dit betekent dat het aantal commerciële verblijven procentueel harder is gestegen dan het totaal. Vervolgens is er in alle stadsdelen een daling van ditzelfde percentage over het laatste kwartaal van 2015 en het eerste kwartaal van 2016. Dit betekent dat voor de laatste twee kwartalen het totale aantal Airbnb verblijven sterker is toegenomen dan het aantal

20

commerciële verblijven.

Tabel 4. Procentuele verandering relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven ten opzichte

van kwartaal eerder

Wijken Q2 2015 Q3 2015 Q4 2015 Q1 2016 Centrum 1,92% 1,65% -3,03% -2,62%

Oost 4,69% 3,67% -1,27% -0,85%

West 2,66% 2,07% -0,59% -0,42%

Zuid 5,50% 4,24% -7,44% -5,00%

In tabel 5 is de relatieve verandering te zien van de huurprijs in Amsterdam. Er is variatie per stadsgedeelte in het verloop van deze huurprijs. Bij oost en centrum wisselt een daling en een stijging elkaar af, terwijl er in zuid bij drie van de vier momenten een stijging van de huurprijs te zien is. Daarnaast is de gemiddelde huurprijsstijging over de periode in het centrum het grootst, namelijk iets meer dan 13,5 procent. In zuid zijn de huurprijzen gemiddeld met iets minder dan 9 procent gestegen. Dit betekent dat in zuid de huurprijzen gemiddeld het minst zijn gestegen ten opzichte van de andere stadsdelen.

Tabel 5. Relatieve huurprijsverandering in Amsterdam

Wijken Q2 2015 Q3 2015 Q4 2015 Q1 2016 Gehele jaar Centrum 7,24% -1,42% 6,42% -0,92% 13,53%

Oost -0,67% 7,99% -0,11% 4,04% 11,47%

West 1,63% -1,75% 10,29% -0,13% 9,98%

21

Door middel van een regressieanalyse met verandering in relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven als onafhankelijke variabele en relatieve verandering in huurprijs als afhankelijke variabele is geprobeerd antwoord te geven op de hoofdvraag. De resultaten van de regressies zijn hieronder in tabel 6 te zien. Wat de tabel laat zien is dat er voor geen van de uitgevoerde regressies een significant effect is gevonden. Dit geld zowel voor alle vier de stadsdelen als de vijfde regressie waarbij het gemiddelde van de stadsdelen is gebruikt.

23

6. Conclusie

In dit onderzoek is gekeken of er een verband bestaat tussen het aantal commerciële Airbnb verblijven en de huurprijs in Amsterdam. Om antwoord te kunnen geven op deze

onderzoeksvraag zijn er meerdere regressies uitgevoerd. Deze regressies tonen niet aan dat er een significant verband bestaat tussen deze twee variabelen. Zoals te zien in de resultaten is er bij geen van de regressies een significant effect gevonden. Dit geldt voor zowel de regressies met data van een specifiek stadsdeel als de regressie waarin data van het gemiddelde van deze stadsdelen werd gebruikt. Om antwoord te geven op de hoofdvraag betekent dit dat er volgens dit onderzoek geen effect is van het aantal commerciële Airbnb verblijven op de huurprijs in Amsterdam. Dit betekent ook dat de 5 procent verschil in huurprijsstijging tussen Nederland en Amsterdam volgens dit onderzoek niet veroorzaakt wordt door het toenemende aantal commerciële verblijven.

7. Discussie

De externe validiteit in dit onderzoek is matig. Ten eerste is dit onderzoek specifiek op de stad Amsterdam gericht en wordt er alleen data en informatie gebruikt die met Amsterdam te maken hebben. Een voorbeeld daarvan is dat de grens van het maximum aantal dagen dat een verblijf verhuurd mag worden in Amsterdam op 60 ligt en in andere steden hoger. Ook heeft de gemeente Amsterdam aangekondigd de illegale verhuurders op te gaan sporen wat invloed heeft op de data. Het is niet besproken of er in andere steden hier ook onderzoek naar wordt gedaan. Om deze redenen zijn de resultaten van dit onderzoek niet te generaliseren voor andere steden in de wereld.

De interne validiteit in dit onderzoek is daarentegen is vrij hoog. Er wordt onderzocht of het aantal commerciële verblijven een effect heeft op de huurprijs. Om dit te onderzoeken moet er een verandering van het aantal commerciële verblijven worden vastgesteld en een verandering van de huurprijs. Er is gekozen om deze veranderingen relatief te bekijken, omdat er op deze manier meer en betere conclusies kunnen worden getrokken aan de hand van de resultaten van het onderzoek. Door een regressie uit te voeren met de relatieve veranderingen van beide variabelen kan de onderzoeksvraag valide worden onderzocht. Het onderzoek meet dus wat er gemeten moet worden.

24

commercieel of illegaal verblijf. Dit begrip wordt gedefinieerd door informatie van Airbnb en de gemeente Amsterdam. Airbnb heeft na onderzoek vastgesteld dat het aannemelijk is dat een verblijf commercieel is wanneer het meer dan 60 dagen in een jaar wordt verhuurd. De gemeente Amsterdam heeft dit vervolgens in haar reglementen gezet en wanneer dit getal overschreden wordt, wordt een verblijf als illegaal gezien. Daarom kan het verblijf zowel als commercieel als illegaal worden gecategoriseerd.

In eerste instantie komen de resultaten niet overeen met de verwachtingen. Aan de hand van eerder onderzoek was de verwachting dat er een effect zou zijn van het aantal commerciële verblijven op de huurprijs in Amsterdam. Commerciële verhuurders zorgen er voor dat verblijven worden onttrokken aan de huurmarkt en dit kan lijden tot een lager aanbod en vervolgens een stijgende huurprijs. Echter is dit verband niet aangetoond in Amsterdam. Dit is ook te weerleggen, omdat het feit dat commerciële verblijven worden onttrokken aan de huurmarkt verder niets zegt over de verandering van het gehele aanbod. Het kan zijn dat het aanbod meer stijgt via andere factoren dan het aanbod daalt vanwege de onttrokken verblijven dus dat het aanbod in zijn geheel toeneemt. Een oorzaak hiervoor kan de bouw van nieuwe huurhuizen zijn.

Een grote beperking voor dit onderzoek is de beschikbare data over Airbnb. Airbnb geeft zelf geen data beschikbaar aan onderzoekers dus alle data is van de website Inside Airbnb.com gehaald. De beperking is dat de beschikbare data begint bij april 2015 en stopt bij januari 2016. Hierdoor is data beschikbaar van minder dan een jaar en zijn er uiteindelijk slechts 5 datapunten gebruikt. Het gevolg hiervan is dat er geen lange periodes met elkaar vergeleken kunnen worden waarbij patronen van de variabele kunnen worden vergeleken. Een voorbeeld hiervan is dat er in een jaar verschillende seizoenen zitten. Hier kan niet voor worden gecontroleerd omdat alleen de data van één jaar beschikbaar is. Door het gebruik van onderbouwde aannames is dit probleem verholpen maar dit geeft het onderzoek minder betrouwbaarheid. Daarnaast is het volgens een Amerikaanse huursite waarschijnlijk dat de huurprijs aan het eind en het begin van het jaar het laagste is (Hoddinott, 2015). De vraag naar huurhuizen is in deze periode laag, omdat weinig mensen in de wintermaanden willen

verhuizen. Het gevolg van deze lage vraag is een lagere huurprijs. Volgens de verzamelde data was dit niet het geval in Amsterdam. In tabel 4 is te zien dat huurprijs voor de

meerderheid van de stadsdelen stijgt in het vierde kwartaal. Dit betekent dat de huurprijs in december gemiddeld hoger is dan in september. Vervolgens stijgt de huurprijs in het eerste kwartaal wederom voor de meerderheid van de stadsdelen. Doordat dit verwachte patroon in 2015 niet te zien is kan echter niet worden geconcludeerd dat er in de jaren ervoor ook geen

25

dergelijk patroon heeft plaatsgevonden. Het probleem is dat er geen gemiddelde verandering genomen kan worden van verschillen tussen de kwartalen over de jaren heen. Dit is een limitatie van het onderzoek en zorgt voor een lagere betrouwbaarheid van de conclusie dat er geen significant effect bestaat.

Daarnaast is het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven van het eerste kwartaal in 2016 ten opzichte van het laatste kwartaal van 2015 voor elk stadsdeel flink gedaald. Hier staat tegenover dat de huurprijs in die periode in drie van de vier stadsdelen is gestegen. Omdat dit erg van elkaar afwijkt, kan dit een reden zijn voor het niet vinden van een significant effect. Zoals eerder genoemd beloofde Airbnb in december 2015 aan de gemeente Amsterdam dat ze verhuurders die zich niet aan de regels houden zouden opsporen en hun advertenties zouden verwijderen van de site. Zij hebben nooit bekend gemaakt hoeveel mensen ze sinds die tijd al hebben opgespoord. In tabel 3 is te zien dat na het derde kwartaal van 2015 voor elk stadsdeel het relatieve aantal commerciële Airbnb verblijven is afgenomen. Het is aannemelijk dat de actievere bezigheid van het bedrijf met het opsporen van illegale verhuurders hier toe heeft geleid. Deze opvallende daling kan ervoor hebben gezorgd dat er geen significant effect is gevonden.

Vervolgonderzoek is interessant wanneer er data van meerdere jaren beschikbaar is over het aantal Airbnb verblijven. Zoals hierboven uitgelegd zou er hierdoor met meer betrouwbaarheid conclusies kunnen worden getrokken. Daarnaast kan er ook een ander resultaat uitkomen omdat er vergeleken wordt over een langere periode. Bijvoorbeeld dat er wel een effect gevonden wordt. Dit onderzoek herhalen met meer datapunten zou interessant zijn.

Een andere aanbeveling voor vervolgonderzoek is om te kijken wat er gebeurd met de huurprijs wanneer alle commerciële verblijven van Airbnb op de huurmarkt verhuurd zouden worden. Eerst zou er moeten worden achterhaald hoeveel vrije sector huurwoningen er worden aangeboden per stadsdeel. Vervolgens kan er berekend worden met hoeveel procent het aanbod per stadsdeel zou toenemen als alle commerciële verblijven op de huurmarkt aangeboden worden. Hierna kan er een redelijke inschatting gemaakt worden wat dit met de huurprijs doet. Om het nog specifieker te weten moet er worden berekend met hoeveel procent de huurprijs omhoog gaat als het aanbod bijvoorbeeld met 1 procent stijgt. In het onderzoek wat eerder is genoemd van The Real Deal was dit 2 procent. Dit is niet helemaal nauwkeurig omdat dit het gemiddelde is van heel New York en niet specifiek voor alle stadsdelen. De schatting is dat de huurprijs van een stadsdeel 2 procent stijgt als het aanbod met 1 procent stijgt. Deze ratio is berekend door twee professoren aan de hand van meerdere

26

empirische studies. Aangezien het percentage voor New York niet hetzelfde is als dat voor Amsterdam zou dit eerst moet worden berekend. Als dit in vervolgonderzoek lukt, zou er met een redelijke betrouwbaarheid uitspraken gedaan kunnen worden over de grootte van het effect.

27

8. Bibliografie

Anari, A., & Kolari, J. (2002). House prices and inflation. Real Estate Economics, 30(1), 67-84.

Battes, P. (2015). Huurprijzen Amsterdam naar hoogste niveau ooit. Geraadpleegd van http://fd.nl/economie-politiek/1114094/huurprijzen-amsterdam-naar-hoogste-niveau-ooit

Battes, P. (2016). Opnieuw forse stijging huurprijzen vrije sector. Geraadpleegd van

http://fd.nl/economie-politiek/1149776/opnieuw-forse-stijging-huurprijzen-vrije-sector Booth, K. (2015). Protesters occupy Airbnb HQ ahead of housing affordability vote.

Geraadpleegd van http://www.theguardian.com/us-news/2015/nov/02/Airbnb-san-francisco-headquarters-occupied-housing-protesters.

Bouma, K. (2016). Airbnb schrapt huizen Amsterdam die te vaak worden verhuurd. Geraadpleegd van http://www.volkskrant.nl/economie/airbnb-schrapt-huizen-amsterdam-die-te-vaak-worden-verhuurd~a4223391/

Carson, B. (2016) How 3 guys turned renting an air mattress in their apartment into a $25 dollar billion company. Geraadpleegd van http://uk.businessinsider.com/how-airbnb-was-founded-a-visual-history-2016-2?r=US&IR=T

Cohen, R., & Rooijers, E. (2016). Duizelingwekkende groei Airbnb in Amsterdam.

Geraadpleegd van http://fd.nl/economie-politiek/1155204/duizelingwekkende-groei-Airbnb-in-amsterdam.

Cvijanovic, D. (2012). Real estate finance: How demographics drive housing prices. Geraadpleegd van http://www.hec.edu/Knowledge/Finance-Accounting/Financial-Markets/Real-estate-finance-How-demographics-drive-housing-prices

Fishman, S. (2015). Overview of Airbnb law in San Francisco. Geraadpleegd van

http://www.nolo.com/legal-encyclopedia/overview-airbnb-law-san-francisco.html Garnick, C. (2015). Airbnb says its rentals aren’t affecting housing affordability.

Geraadpleegd van http://www.seattletimes.com/business/airbnb-says-its-rentals-arent-affecting-housing-affordability/

Goossens, R., & Koops, R. (2016). Airbnb: zegen en vloek. Geraadpleegd van

https://blendle.com/i/de-telegraaf/Airbnb-zegen-en-vloek/bnl-telegraaf-20160528-1_07_1

Guo, M., & Wu, Q. (2013). The Empirical Analysis of Affecting Factors of Shanghai Housing Prices. International Journal of Business and Social Science, 4(14)

28

Heakal, R. (n.d.) Economics basics: Supply and demand. Geraadpleegd van http://www.investopedia.com/university/economics/economics3.asp

Hoddinott, A. (2015). Best time of year to list your rental property. Geraadpleegd van http://capitalistcreations.com/best-time-of-year-to-list-your-rental-property/ Hoek, C. van. (2014). Airbnb officieel weer toegestaan in Amsterdam. Geraadpleegd van

http://www.nu.nl/internet/3701876/Airbnb-officieel-weer-toegestaan-in-amsterdam.html

Kaycee, W. (2016) The Airbnb effect on the rental industry. Geraadpleegd van https://www.rentecdirect.com/blog/2016/05/airbnb-effect-rental-industry/

Kohler, M., & Merwe M. (2015) Long-run trends in housing price growth. Geraadpleegd van

http://www.rba.gov.au/publications/bulletin/2015/sep/pdf/bu-0915-3.pdf

Kraniotis, L. (2016a) Aantal meldingen van illegale Airbnb’s in Amsterdam verdubbeld. Geraadpleegd van http://nos.nl/artikel/2084518-aantal-meldingen-van-illegale-airbnb-s-in-amsterdam-verdubbeld.html

Kraniotis, L. (2016b) Amsterdam zet Airbnb onder druk. Geraadpleegd van

http://nos.nl/artikel/2093584-amsterdam-zet-airbnb-onder-druk.html

Kraniotis, L. (2016c) 575.000 toeristen via Airbnb in Amsterdam. Geraadpleegd van http://nos.nl/artikel/2107759-575-000-toeristen-via-airbnb-in-amsterdam.html Kretzmann, D. (2015) Homeaway continues growth and celebrates 1 million paid listings.

Geraadpleegd van

https://www.homeaway.nl/search/wereld/regio:1/keywords:Amsterdam

McMahon, T. (n.d.) Inflation rate of electricity prices. Geraadpleegd van

http://inflationdata.com/articles/inflation-adjusted-prices/electricity-price-inflation-rate/

Noort, W. van. (2015, November 6). Hoe Airbnb voor problemen zorgt. Geraadpleegd van

http://www.nrc.nl/next/2015/11/06/hoe-Airbnb-voor-problemen-zorgt-1554218

Oskam, J., & Boswijk, A. (2016). Airbnb: the future of networked hospitality businesses. Journal of Tourism Futures, 2(1), 22-42.

Pararius. (2015). Huurprijzen in Amsterdam rijzen de pan uit. Geraadpleegd van http://www.pararius.nl/nieuws/huurprijzen-in-amsterdam-rijzen-de-pan-uit/NI0000000207

Payton, M. (2016). Berlin stops Airbnb renting appartments to touristst to protect affordable housing. Geraadpleegd van http://www.independent.co.uk/news/world/europe/airbnb-

rentals-berlin-germany-tourist-ban-fines-restricting-to-protect-affordable-housing-29

a7008891.html

Sachon, L. (2013) I bought a house with money I made from Airbnb. Geraadpleegd van https://thebillfold.com/i-bought-a-house-with-money-i-made-from-airbnb-9c9fe72dd8b5#.4t4k448to

Said, C. (2015, July 12). The Airbnb Impact. Geraadpleegd van

http://www.sfchronicle.com/Airbnb-impact-san-francisco-2015/#1 Samaan, A. (2012). Airbnb, rising rent and the housing crisis in Los Angeles.

Solomon, B. (2016) New York wants to fine Airbnb hosts up to $7,500. Geraadpleegd van http://www.forbes.com/sites/briansolomon/2016/06/17/new-york-wants-to-fine-airbnb-hosts-up-to-7500/#381a17227ee5

Stulberg, A. (2015). How much does Airbnb impact rents in NYC? Geraadpleegd van http://therealdeal.com/2015/10/14/how-much-does-Airbnb-impact-nyc-rents/

The San Francisco Budget and Legislative analyst’s Office. (2015). Analysis of the impact of short-term rentals on housing. Geraadpleegd van

http://www.sfbos.org/index.aspx?page=10526

Thole, H. (2015) Coole infographic: zo hard groeit Airbnb in Amsterdam. Geraadpleegd van

http://www.z24.nl/ondernemen/airbnb-nederland-amsterdam-verspreiding-appartement-582139

Wetzels, I. (2015) Een beetje illegaal: Airbnb. Geraadpleegd van

30

9. Appendix

Tabel 7. Procentuele verandering aantal Airbnb verblijven ten opzichte van kwartaal eerder

in Londen

Q3 2015 Q4 2015 Q1 2015 Q2 2015

30,16% 33,01% 31,42% 26,4%

Berekening minimale aantal reviews:

Aantal dagen verhuurd = (Aantal reviews per maand * 12) / 0,5 * 3 61 = ( Aantal reviews per maand * 12) / 0,5 * 3