0
Woon jij ook in een zeecontainer?
Ongelijkheid onder studenten op de Amsterdamse
woningmarkt.
Over de invloed van het gebruik van het sociale netwerk bij het verkrijgen
van een woning op de woonuitkomst onder uitwonende studenten in de
1
Bachelorscriptie Sociale Geografie en Planologie (734302042Y) Begeleider: Cody Hochstenbach
Tweede Lezer: Aslan Zorlu
Inleverdatum: Maandag 17 Juni 2019 (10:00 uur) Kaj Leek Oude Waal 30 1011CC Amsterdam Kajleek@hotmail.com Studentnummer: 10992928 +31646417817
2
Inhoudsopgave
1. Inleiding……….………..3
1.1 Ontoegankelijke woningmarkt………..3 1.2 Probleemstelling……….32. Theoretisch
kader………..5
2.1 Wereldsteden en ongelijkheid……….52.2 Inter- en intragenerationele ongelijkheid op de woningmarkt……….……….6 2.3 Woontrajecten van jongvolwassenen……….7 2.4 Kapitaalvormen van de student………..8 2.5 Sociaal netwerk………..9
3. Casus uitwonende studenten studerend en woonachtig in de Vervoerregio
Amsterdam……….…11
3.1 Vervoerregio Amsterdam………..11
3.2 Amsterdam als interessante onderzoekslocatie………11
3.3 Amsterdam geen makkelijke plek voor studenten………..12
3.4 Amsterdam wat voor casus?...12
4. Methodologie………14
4.1 Onderzoeksvraag en deelvragen………..14 4.2 Operationalisering………..15 4.3 Algemene methode………..……….17 4.4 Steekproef………...18 4.5 Data verzamelingsmethode……….184.6 Methoden van analyse………20
4.7 Tekortkomingen……….….21
5. Data
analyse………22
5.1 Algemene statistiek………22 5.2 Representativiteit………24 5.3 Het onderzoek………266. Conclusie………..……33
6.1 Belangrijkste resultaten………..…336.2 Resultaten in verhouding met theoretisch kader………..…34
6.3 Aanbevelingen voor beleid en discussie………..34
7. Epiloog………36
8. Literatuurlijst……….37
3
9.1 Enquêteformulier………41
9.2 De basismechanismen van de woningmarkt……….…………46
9.3 Theoretische casus over tabel 1.2……….49
9.4 Waarderingscijfer woonuitkomst……….…51 9.5 Uitleg Chi-kwadraat analyse en Cramer’s
V………...52
9.6 Uitleg variabele ‘woonuitkomst’ en reeks onafhankelijke variabelen………54
1. Inleiding
1.1 Ontoegankelijke woningmarkt
Wonen is een primaire levensbehoefte en moet voor iedereen toegankelijk zijn. Toch is dit in Amsterdam anno 2019 niet het geval. De woningmarkt in Nederland is veranderd. De afgelopen decennia waren de dominante trends op de woningmarkt liberalisatie, deregulatie en privatisering (Nul20, 2004). Een specifieke trend hierbij was het vervangen van sociale huurwoningen door koopwoningen (Atterhög & Song, 2009). Deze trend is gestimuleerd door Nederlands overheidsbeleid met het idee om mensen meer bestaanszekerheid te geven als iedereen zijn eigen woning zou hebben (Ronald,2008). Dit overheidsbeleid waarbij meer een vrije markt gecreëerd is heeft niet goed uitgepakt voor vooral jonge starters op de woningmarkt.
1.2 Probleemstelling
Het probleem is dat er te weinig woningen zijn en dat de woningen te duur zijn. Dit probleem doet zich vooral voor in de steden, veel mensen willen daar wonen en de schaarste is er relatief groot. Er is hiermee sprake van natuurlijke schaarste. Er zijn mensen die hiervan de dupe zijn en er zijn mensen die hiervan profiteren. De mensen die profiteren zijn binnen-en buitenlandse beleggers die woningen opkopen en zo het probleem op de woningmarkt verergeren (Couzy,2018). De natuurlijke schaarste wordt hiermee versterkt door gecreëerde schaarste(Couzy,2018). De gedupeerden zijn starters op de woningmarkt. Dezen moeten niet alleen concurreren met veel andere starters vanwege natuurlijke schaarste, maar moeten ook nog eens concurreren met beleggers (Couzy,2018). Hierdoor zijn starters kansloos en blijven ze woonachtig in de huursector. Dit zorgt ervoor dat niet alleen de koopmarkt maar nu ook de huurmarkt op slot komt te zitten (Woonbond,2019).
Dit is voor de minst kapitaalkrachtige groep van de starters, namelijk studenten, een groot probleem. Studenten waren al kansloos op de koopmarkt en worden dit nu ook steeds meer op de huurmarkt. Doordat er tot op heden vanuit de overheid nog geen beleid is gepresenteerd om dit maatschappelijke probleem op te lossen, worden studenten gedwongen om creatief te zijn bij het vinden van woonruimte waarbij alternatieve middelen worden ingezet om een woning te bemachtigen. Dit gaat vaak gepaard met veel stress en inzet waar studenten eigenlijk geen tijd en energie voor hebben omdat ze al fulltime studeren (Cuijpers,2018). Verder slaagt de ene student er beter in dan de andere student een goede woning te vinden en blijven steeds meer studenten waarbij het niet lukt een woning te vinden, wonen in het ouderlijk huis. Een mogelijk andere manier dan financiële middelen om aan een woning te komen is het gebruik van personen binnen je sociale
4
netwerk. Aangezien de meeste studenten weinig financiële middelen hebben zouden die mogelijk veel gebruik maken van hun sociale netwerk bij het vinden van een woning. Hierbij leidt de onderzoeksvraag van deze scriptie als volgt:
‘In hoeverre speelt het gebruik van het sociale netwerk een rol bij de woonuitkomst onder uitwonende studenten, waarbij financieel-en cultureel kapitaal mogelijk medebepalend zijn?’
Door deze vraag te beantwoorden komt er misschien meer inzicht in de manier waarop studenten aan hun woonruimte komen zodat er mogelijk vervolgonderzoek gedaan kan worden en/of dit direct gebruikt kan worden bij het maken van nieuw beleid. Er is nieuw beleid nodig specifiek voor studenten om dit probleem, waarbij de woningkansen voor studenten steeds verder dalen ten opzichte van andere bevolkingsgroepen en de ongelijkheid tussen studenten mogelijk toeneemt, te verhelpen in de toekomst. Er is al wel onderzoek gedaan naar hoe jongvolwassenen in deze tijd aan woonruimte komen en wat de obstakels zijn, maar er is onder de jongvolwassenen nog niet specifiek gekeken naar welke middelen studenten gebruiken om een zo goed mogelijke woonuitkomst te realiseren.
5
2. Theoretisch kader
Om dit onderzoek te begrijpen, waarbij een kleine niche van een groter geheel wordt onderzocht, is het belangrijk de betekenis van bredere processen en begrippen te weten. In dit theoretisch kader wordt uitleg gegeven over relevante aspecten met betrekking tot het onderwerp waarbij de begrippen en processen van het algemene naar het specifieke gaan. Het is uitgelegd in verhalende vorm om zo de link tussen de begrippen en processen beter te begrijpen.
2.1 Wereldsteden en ongelijkheid
In de wereld zie je een trend waarbij er steeds meer wereldsteden bijkomen en waarbij de al bestaande wereldsteden nog groter worden (Hemel,2016). Wereldsteden zijn belangrijke stedelijke centra die dienen als commandocentra in de wereldeconomie en centrale knooppunten in het wereldwijde netwerk (Nijman,1995). De Amerikaanse planoloog John Friedmann kwam in 1986 met de World City Hypothesis waarin hij beweerde dat door de economische en financiële globalisering wereldsteden belangijker worden dan natiestaten (Friedmann,1986).
Naast dat deze steden belangrijke knooppunten vormen in het mondiale economische netwerk, wat gepaard gaat met veel werkgelegenheid, worden ze ook in toenemende maten gezien als aantrekkelijk om in te wonen. Zo wordt aan de hand van de Global Cities Index gemeten welke wereldstad de aantrekkelijkste is (Global Cities report, 2018). Doordat deze wereldsteden aantrekkelijker worden is er een wereldwijde trend te zien waarbij mensen massaal naar de steden trekken om in te wonen (Brassem, 2006).
De belangrijkste pullfactor van een stad kan vanuit twee benaderingen worden bekeken: Volgen banen mensen of volgen mensen banen? (Storper,2009). Bij het geval ‘banen volgen mensen’ wordt er vanuit gegaan dat de groei van een stad veroorzaakt wordt door de woonvoorkeuren van mensen, die gebaseerd zijn op de aanwezige voorzieningen in een stad, de banen ontstaan dan vanzelf op de plekken waar veel mensen wonen (Storper,2009). Bij het principe ‘ mensen volgen banen’ is het idee dat mensen daar gaan wonen waar ze een baan hebben gevonden waardoor steden groeien door veel werkgelegenheid als gevolg van economische ontwikkeling (Storper,2009).
Hoewel wereldsteden aantrekkelijk gevonden worden, zijn de metropolen van wereldsteden extra gevoelig voor verregaande sociale ongelijkheid (Friedmann,1986). Zo produceert volgens de Nederlands-Amerikaans sociologe Sassen de specifieke industriële- en beroepsstructuur van wereldsteden een gesplitste winststructuur die op zijn beurt de uitkomst is van het "verdwijnende midden" (Fainstein,2001). Het gevolg is dat je een boven en onderklasse overhoudt waarbij de ongelijkheid tussen deze twee groepen toeneemt. Deze stedelijke ongelijkheid zorgt voor discussie over de vraag: van wie is de stad? Henri Lefebvre hield zich met deze discussie bezig en schreef het boek ‘The right to the city’. In principe hoeft ongelijkheid niet per definitie negatief te zijn. Ongelijkheid betekent dat er verschillen zijn tussen mensen of groepen zoals verschillen in leeftijd. Dit is niet hetzelfde als ongelijkwaardigheid, die gaat over de waardering van die verschillen (Verrest, 2017). Echter wordt sociale ongelijkheid, waarbij zaken die belangrijk worden geacht in een samenleving oneerlijk verdeeld worden en waarbij personen en groepen verschillende rechten, plichten, waardering en behandeling krijgen, als ongewenst ervaren waarvoor een oplossing moet worden gevonden (Marcińczak, S et al., 2015).
6
Een actuele vorm van sociale ongelijkheid in groeiende wereldsteden is de ongelijkheid op de woningmarkt (Couzy,2017). Door de toenemende vraag naar woonruimte ontstaat een woningtekort wat zorgt voor een prijsstijging van woonruimte. Dit kan er voor zorgen dat wereldsteden minder toegankelijk worden voor groepen mensen met bepaalde sociaal economische kenmerken. Om uit te leggen hoe krapte op de woningmarkt zorgt voor prijsstijging van woonruimte wordt in bijlage 9.2 de basismechanismen van de woningmarkt uitgelegd. In de bijlage wordt uitgelegd dat de woningmarkt een markt is met speciale spelregels. Verder wordt er ingegaan op de belangrijkste vraag- en aanbod- factoren die bepalend zijn voor de toegankelijkheid van de woningmarkt. In deze scriptie wordt geen onderzoek gedaan naar de oorzaak van de schaarste op de woningmarkt maar hoe omgegaan wordt met deze schaarste bij het verkrijgen van woonruimte. Toch is het belangrijk en onmisbaar de complexiteit en de specifieke eigenschappen van de woningmarkt te begrijpen om zo een beter beeld te krijgen van de krapte op de woningmarkt waarbinnen woningzoekers handelen. Nu volgen een aantal theoretische onderwerpen die ook relevant zijn voor de positie/woonuitkomst van de student op de woningmarkt.
2.2 Inter- en intragenerationele ongelijkheid op de woningmarkt
De betaalbaarheid van woonruimte varieert door de tijd waardoor ook de woonkansen van mensen door de tijd veranderen. Als een woning dertig jaar geleden betaalbaarder was dan nu heeft die persoon een voordeel ten opzichte van nieuwe huurders en kopers van deze tijd. Er is hiermee sprake van intergenerationele ongelijkheid waarbij verschillende generaties (geboortecohort) ongelijke kansen krijgen. Volgens sociaalgeograaf Rowan Arundel is er op de woningmarkt momenteel sprake van inter- en intragenerationele ongelijkheid (Arundel, 2017).
Een aantal factoren zijn veranderd op de huidige woningmarkt die invloed hebben op de woonkansen van starters. Zo is de arbeidsmarkt veranderd waardoor de economische capaciteit van de jonge huishoudens is gedaald (Arundel, 2017). Door een flexibilisering en individualisering van de arbeidsmarktstructuur daalt de economische zekerheid van de werknemer ten opzichte van het tijdperk van het Fordisme gekenmerkt door vaste en goed betaalde contracten (Giddens,1999). Hierdoor komen jongvolwassenen moeilijk aan een hypothecaire lening. Ook vaste huurcontracten zijn lastig te krijgen met een flexibel inkomen.
Een andere factor betreft stijgende woningprijzen en gewijzigde hypotheeksystemen. De stijgende prijzen worden deels veroorzaakt door de financialisering van de woningmarkt waarbij woonruimte gecommodificeerd wordt (Arundel, 2017). Deze trend is wereldwijd en wordt gekenmerkt door toenemende investeringen in vastgoed. Hierbij zorgde uitbreiding van hypothecair krediet, in de tijd voor de kredietcrisis van 2008, voor meer koopkracht bij het kopen van een woning (Lennartz, Haffner en Oxley 2012). Deze twee trends zijn het meest gevoeld in landen met neoliberale agenda’s gecombineerd met een stimulerend gedachtengoed van eigenwoningbezit (Rolnik, 2013).
Door de verruiming van krediet kregen ook lage (risicovolle) inkomens hypothecair krediet. Doordat veel lage inkomens hun lening niet meer konden terugbetalen, ontstond de kredietcrisis in 2008. Na de crisis zijn de kredietregels aangescherpt waardoor je nu moeilijker een hypotheeklening krijgt (Hochstenbach, 2014). Deels door de hierboven genoemde factoren steeg de woningprijs in de periode voor de kredietcrisis. Tijdens deze crisis zijn de woningprijzen in de regio Amsterdam amper gedaald en staan ze nu weer flink hoger waardoor de crisis niet gunstig is geweest voor de woonkansen van jongvolwassenen omdat door de crisis wel de leenvoorwaarden van hypothecair krediet zijn aangepast.
7
Stijgende huizenprijzen vormen hiermee een aanjager van uiteenlopende woonmogelijkheden, de vermogensopbouw van woningbezitters wordt bevorderd terwijl ze bijdragen aan een toenemende barrière bij het verkrijgen van woonruimte voor jongvolwassenen (Timbeau,2015). Een andere belangrijke factor betreft overheidsbeleid waarbij er een terugloop van de verzorgingsstaat plaatsvindt wat de arbeids- en woningmarktproblemen versterkt (Forrest en Hirayama, 2009). Zo bezuinigde de overheid in 2015 door invoering van het leenstelsel voor studenten waardoor studenten vaak afstuderen met hogere studieschulden wat de woonkansen verkleint (Keultjes, 2016).
Een factor die zorgt voor een nivellering van intergenerationele ongelijkheid is familiesteun waarbij de woningkans van de jongvolwassene wordt vergroot. Het wezenlijke verschil tussen familiesteun en andere factoren op de woningmarkt is dat deze steun die woningkansen tussen generaties reproduceert niet op basis van een zakelijke relatie is maar op basis van een affectieve binding waarbij de steun voor geen van beide een gevoel van misbruik of gevoel van schuld oplevert (Druta, 2016). Er kan gedacht worden aan financiële steun maar steun is ook het langer in het ouderlijk huis blijven wonen zonder kosten. Zo gaat steun over lange afstand meestal gepaard met geldsteun en als de familieleden dicht bij elkaar wonen gepaard met gratis inwoning (Lennartz & Helbrecht, 2018). Daarnaast zorgt familiesteun voor het in stand houden van intragenerationele ongelijkheid waarbij de ongelijkheid binnen generaties in stand blijft. Zo groeiden bijvoorbeeld in Duitsland als gevolg van het socialistische regime in Berlijn en Oost-Duitsland in bredere zin weinig mensen van middelbare en oudere leeftijd generaties op in een context van eigendom (Lennartz & Helbrecht, 2018). Hierdoor is er binnen deze generatie een beperkt vermogen om hun kinderen te ondersteunen bij het kopen van een huis (Lennartz & Helbrecht, 2018). De ouders van kinderen uit West-Duitsland zijn hier beter toe in staat en daarmee wordt de intragenerationele ongelijkheid door het wel of niet krijgen van familiesteun in stand gehouden (Lennartz & Helbrecht,2018).
2.3 Woontrajecten van jongvolwassenen
Door een slechte toegankelijkheid van de woningmarkt voor jongvolwassenen in steden is er niet meer zoals vroeger sprake van een wooncarrière maar wordt er nu gesproken over woonpaden waarbij verhuizen naar een kwalitatief betere woning niet meer vanzelfsprekend is (Clapham et al.2014). Door gebrek aan financiële middelen is de koopsector voor jongvolwassenen haast onbereikbaar. De sociale huursector is op basis van wachtlijsten en is daarmee ook onbereikbaar voor velen. Zo kan de wachttijd in Amsterdam oplopen tot 19 jaar (De Telegraaf,2018).
Jongvolwassenen zijn steeds meer aangewezen op de particuliere huursector (Clapham et al. 2014). Door veel vraag is dit deel van de huursector naast de koopsector ook onbetaalbaar geworden. Door hoge huureisen zoals een bepaald minimuminkomen en een vast contract, gaat het niet meer om de daadwerkelijk te betalen huur maar om de kredietwaardigheid van de huurder (Hochstenbach & Boterman, 2015). Er is sprake van uitsluiting op basis van inkomen. Dit vraagt om specifieke strategieën om aan een woning te komen waarbij de woonvoorkeuren worden gerealiseerd aan de hand van het gebruik van alternatieve kapitaalvormen (Hochstenbach & Boterman, 2015).
De kracht van de kapitaalvorm hangt deels af van de woonsector, zo is financieel kapitaal relevanter voor de koopsector dan voor de huursector. Jongvolwassenen proberen aan een woning te komen via andere paden dan de lineaire wooncarrière van vroeger, wat voornamelijk gebaseerd is op financieel kapitaal. Bij dit lineaire pad wordt de woonsituatie aangepast aan de woonvoorkeuren die
8
verband houden met hun life course zoals het stichten van een gezin (Hochstenbach & Boterman, 2015). Verder wordt er bij het lineaire pad weinig verhuisd en vindt het plaats via de formele markt (Hochstenbach & Boterman, 2015).
Verder zijn er volgens Hochstenbach nog twee andere typen paden. Dit zijn non-lineaire chaotische paden waarbij jongvolwassenen tijdelijke en onzekere contracten aangaan om aan woonruimte op centrale locaties in de stad te komen (Hochstenbach & Boterman, 2015). Ook worden deze paden gekenmerkt door vaak verhuizen, informaliteit, illegaliteit en gebrek aan permanentie. Er is hierbij sprake van een trade-off waarbij een formeel en zeker contract wordt ingeruild voor een precair ( illegaal) contract op een meer centrale locatie (Hochstenbach & Boterman, 2015).
De eerste is het progressieve chaotische pad dat gekenmerkt wordt door iemands eigen controle over het pad waarbij er progressie plaatsvindt van de kwaliteit van wonen. Een alternatieve vorm van kapitaal die hiervoor gebruikt kan worden is cultureel kapitaal waarbij de huurder bijvoorbeeld de wil heeft om de wet te breken en daarmee illegaal bezig te zijn. Het reproducerende chaotische pad wordt gekenmerkt door gedwongen verhuizingen met ongewenste uitkomsten (Hochstenbach & Boterman, 2015). Ze moeten meestal onverwachts hun woning verlaten door plotseling veranderende omstandigheden. Alleen de informele (illegale) en tijdelijke sectoren staan mensen toe gebruik te maken van andere vormen van kapitaal om zo aan een woning te komen. Beide kanalen worden gekenmerkt door mensen die het gevoel hebben vast te zitten en onzeker te zijn (Hochstenbach & Boterman, 2015).
Volgens Mackie moeten beleidsmakers in de toekomst meer inspelen op de vraag van jongvolwassenen waarbij de private huursector verbeterd moet worden, bijvoorbeeld bij het groeiende fenomeen van gedeelde huisvesting van jongeren (Mackie, 2016). Ook Clapham beweert dat de negen door hem geïdentificeerde woonpaden die jongvolwassenen kunnen afleggen in de toekomst zullen convergeren door toenemende beperkingen van toegang tot het eigen woningbezit en de sociale huursector in het Verenigd Koninkrijk (Clapham et al, 2014). Het belangrijkste convergentiepunt is een overweldigende verschuiving naar gebruik van de particuliere huursector onder jongvolwassenen in de meeste woonpaden (Clapham et al, 2014).
2.4 Kapitaalvormen van de student
Als geprobeerd wordt de woonvoorkeuren te realiseren aan de hand van alternatieve woonpaden via alternatieve kapitaalvormen, wat zijn dan deze alternatieve kapitaalvormen waar studenten gebruik van kunnen maken? Momenteel maken de meeste vragers op de woningmarkt gebruik van financieel kapitaal. Dit houdt in dat mensen geld gebruiken om aan woonruimte te komen. Ook studenten doen dit. Je kan namelijk niet helemaal gratis een woning huren als je via een alternatieve weg aan je woonruimte bent gekomen tenzij bijvoorbeeld je ouders een woning voor je hebben gekocht en daarbij geen huur vragen.
Daarnaast kan gebruik gemaakt worden van het sociale kapitaal. Dit houdt in dat mensen hun sociale- netwerk gebruiken om toegang te krijgen tot waardevolle hulpbronnen die mensen in staat stellen belangrijke doelen te bereiken (Bourdieu, 1986). Hierbij hangt het volume van het sociale kapitaal van een persoon af van de grootte van het netwerk van verbindingen dat deze persoon effectief kan mobiliseren en de grootte van het kapitaal (financieel, cultureel en sociaal) dat elk persoon in zijn netwerk heeft (Bourdieu, 1986). Hierbij is vooral het laatste belangrijk. Als je een groot netwerk hebt waarbij iedereen weinig kapitaal heeft, heb je wel de verbinding maar levert deze verbinding geen hulpbron op om een doel te realiseren.
9
Het bestaan van een netwerk is niet een sociaal gegeven. Het is een product van investeringsstrategieën, bewust of onbewust, om zo sociale relaties die direct te gebruiken zijn op de korte en/of lange termijn te onderhouden (Bourdieu,1986). Hierbij vindt tussen personen een continue reeks uitwisselingen plaats waarin wederzijdse erkenning eindeloos wordt bevestigd en herbevestigd. Dit kunnen relaties met je buurman zijn, op werk, maar ook met verwanten. Hierbij wordt gegaan van voorwaardelijke relaties zoals op het werk, naar relaties die tegelijkertijd noodzakelijk en keuzevrij zijn. Hierbij worden verplichtingen subjectief gevoeld als gevoelens van respect en vriendschap (Bourdieu, 1986). Bij het onderhouden van sociale relaties speelt niet alleen het herbevestigen van wederzijdse erkenning een rol. De mate waarin deze erkenning bevestigd wordt is afhankelijk van fysisch geografische, economische en sociale nabijheid (Bourdieu, 1986). Verder kan gebruik gemaakt worden van cultureel kapitaal. Bourdieu maakt onderscheid tussen drie vormen van cultureel kapitaal: In de belichaamde staat, de geobjectiveerde staat en de geïnstitutionaliseerde staat. De belichaamde staat gaat over vaardigheden die onlosmakelijk verbonden zijn aan het lichaam. Dan heb je het over verworven vaardigheden en culturele kennis waarbij de opbouw lange tijd in beslag neemt (Bourdieu,1986). Met de geobjectiveerde staat worden tastbare dingen bedoeld zoals monumenten, schilderijen en documenten die overdraagbaar zijn aan nakomelingen (Bourdieu,1986). De geïnstitutionaliseerde staat zijn diploma’s en titels (Bourdieu,1986).
Het culturele kapitaal van de student is bijvoorbeeld de kennis die deze persoon heeft over de woningmarkt. Het feit dat een student geregistreerd staat als student en daarmee in aanmerking komt voor een studentenwoning is ook cultureel kapitaal. Verder heeft de student een diploma nodig gehad om te worden toegelaten tot het hoger onderwijs, wat een voorbeeld is van cultureel kapitaal in de geïnstitutionaliseerde vorm. Het culturele kapitaal van een persoon bepaalt mede de mogelijke opties en kansen die een persoon heeft in de maatschappij.
De verschillende soorten kapitaal kunnen worden gezien als vervanging van het financieel kapitaal, echter alleen ten koste van een min of meer grote inspanning kan financieel kapitaal (deels) vervangen worden (Bourdieu,1986).
2.5 Sociaal netwerk
Een sociaal netwerk is een netwerk van mensen die elkaar kennen. De relaties die je hebt met verschillende personen in je netwerk zijn nooit hetzelfde en dienen juist wel of niet als hulpmiddel bij het bereiken van bepaalde doelen. De relatie bepaalt de positie die een persoon inneemt in jouw sociale netwerk. Als je een affectieve binding hebt met een persoon zal hij of zij waarschijnlijk dichter bij jou staan dan een collega op werk. Met deze persoon deel je ander soort informatie dan met iemand waar je een zakelijke relatie mee hebt.
Het sociale netwerk valt onder te verdelen in strong en weak ties (Granovetter, 1973). Strong ties zijn directe verbindingen tussen personen en weak ties zijn indirecte verbindingen. Dus een strong tie is tussen persoon A en B en tussen persoon A en C en de weak tie is voor persoon A de verbinding tussen persoon B en C. Volgens Granovetter zijn deze weak ties sterker dan in eerste instantie wordt gedacht. Dit houdt in dat je niet met iedere persoon uit je netwerk een sterke relatie (strong tie) hoeft te hebben om toch profijt te kunnen halen uit je volledige netwerk waarin ook veel weak ties zitten (Granovetter,1973). Het is daarmee nuttig om tweede-en derdegraads relaties in stand te
10
houden omdat je via weak ties bij strong ties terecht komt en via-via je profijt kan behalen. Tegenwoordig zijn er hulpmiddelen om je sociale netwerk uit te breiden en te onderhouden. Denk hierbij aan sociale media waarbij je veel mensen kent waar je geen sterke relatie mee hebt maar die bruikbaar kunnen zijn bij het bereiken van je doelen.
11
3. Casus uitwonende studenten studerend en woonachtig in de Vervoerregio
Amsterdam
3.1 Vervoerregio Amsterdam
De focus wordt gelegd op de Vervoerregio Amsterdam. Dit is de Gemeente Amsterdam met 14 omliggende gemeenten (Vervoerregio Amsterdam, 2019). Dit zijn de gemeenten Beemster, Edam-Volendam, Wormerland, Purmerend, Zaanstad, Oostzaan, Landsmeer, Waterland, Haarlemmermeer, Aalsmeer, Amstelveen, Uithoorn, Diemen en Ouder-Amstel. Verder in het onderzoek wordt voor het gemak de Vervoerregio Amsterdam meestal omschreven als ‘regio Amsterdam’. De focus wordt binnen de regio Amsterdam gelegd op uitwonende studenten studerend en woonachtig in de Regio Amsterdam.
3.2 Amsterdam als interessante onderzoekslocatie
Wat maakt de regio Amsterdam voor dit onderzoek een interessante onderzoekslocatie? Allereerst zijn de woningprijzen in Amsterdam de afgelopen jaren flink gestegen. In 2018 is de woningprijs gestegen met ruim 20% tot gemiddeld 463.000 euro (Couzy,2018). Ook de huurprijzen zijn gestegen waarbij mensen die in 2017 een nieuwe particuliere huurwoning zijn gaan huren gemiddeld 1.327 euro per maand moeten betalen (OIS Amsterdam, 2017). Als je kijkt naar de woonsegmenten tussen 2011 en 2017 dan is een grote verandering te zien. De woonsegmenten zijn: (1) gereguleerde huur en betaalbare koop (2) middeldure huur en koop en (3) dure huur en koop.
Deze cijfers van de woonsegmenten zijn respectievelijk van 2011 65%, 17% en 18% naar in 2017 55%, 15,6% en 29,4% gegaan (OIS Amsterdam, 2017). Er is in 2017 ten opzichte van 2011 een stuk minder gereguleerde huur en betaalbare koop, iets minder middeldure huur en koop, en een stuk meer dure huur en koop. De Amsterdamse woningmarkt is daarmee de afgelopen jaren flink duurder geworden. Je betaalt gewoonweg meer geld voor dezelfde woonuitkomst.
Amsterdam is naast een dure stad ook een studentenstad. Amsterdam telt maar liefst 108.422 studenten (Studiekeuze123,2019). Hoeveel studenten er uit huis wonen is in Amsterdam niet precies bekend. Landelijk is dit percentage 48% (Landelijke Monitor Studentenhuisvesting,2018). Voor de studenten wordt het steeds moeilijker om in Amsterdam een woning te vinden omdat er steeds meer studenten bijkomen en de studentenwoningen niet proportioneel meegroeien (Koops,2017). Deze stijging wordt deels veroorzaakt door het stijgend aantal buitenlandse studenten in de stad (Koops,2017).
Zo hebben de Amsterdamse universiteiten de ambitie om een derde van het totaal aantal studenten op de universiteiten uit het buitenland te laten komen (Koops,2017). Enerzijds komen buitenlandse studenten graag in Nederland studeren omdat studeren in Nederland relatief goedkoop is voor buitenlandse studenten (van Gelder,2015). Verder staan Nederlandse universiteiten internationaal goed aangeschreven waarbij je gastvrij ontvangen wordt, het onderwijs goed is en waarbij iedereen goed Engels spreekt (van Gelder,2015).
Anderzijds verdienen universiteiten veel geld aan buitenlandse studenten. Door meer Engelstalig onderwijs te geven proberen universiteiten meer buitenlandse studenten aan te trekken (ScienceGuide,2019). Mede hierdoor zit formele studentenhuisvesting vol en zijn veel studenten aangewezen op de particuliere huursector. Studenten hoeven immers pas opzoek te gaan naar woningen in de particuliere huursector als de makkelijke weg via formele studentenhuisvesting niet
12
mogelijk is. In de particuliere huursector gelden de hoge woningprijzen wat in de praktijk problemen voor de student oplevert.
Naast een toenemend aantal buitenlandse studenten zijn er in Amsterdam ook steeds meer expats die zorgen voor een prijs opdrijvend effect. Dit zijn vaak arbeidsmigranten met een flink salaris (ING, 2019). De expats verdienen vaak meer dan de gemiddelde Amsterdammer. In 2017 verdiende 46 procent van de nieuwe expats meer dan 50.000 euro bruto per jaar (ING, 2019). Onder de Amsterdammers met een inkomen was dit in 2017 slechts 27 procent (ING, 2019). Verder hebben arbeidsmigranten vaak haast bij het vinden van een woning en zijn ze bereid meer te betalen (ING, 2019). Het aantal expats is in 2018 met 33 procent gestegen ten opzichte van 2012 tot 9.600 werknemers. Verder bedroeg het aantal buitenlandse studenten in 2018 in Amsterdam ongeveer 5.000, dit was in 2012 nog 1800 (ING, 2019).
Het grootste deel van deze twee groepen (buitenlandse studenten en expats) zoekt een koopwoning of een huurwoning in de vrije sector. Volgens de ING is de instroom van studenten en arbeidsmigranten bijna drie keer zo groot als de toename van het aantal geschikte woningen voor deze doelgroep (ING, 2019). Wat verder nog een groot voordeel oplevert voor arbeidsmigranten is de 30%-regeling voor de ingekomen werknemer (Belastingdienst, 2019). Deze regeling is tot 8 jaar na binnenkomst van kracht. Deze regeling houdt in dat als je in Nederland komt werken, je mogelijk extra kosten maakt (extraterritoriale kosten).
Om deze kosten te compenseren mag jouw werkgever je een vrije (onbelaste) vergoeding geven voor de gemaakte kosten. In plaats van het vergoeden van deze kosten mag de werkgever er ook voor kiezen de gemaakte kosten te vergoeden door 30% van je loon, inclusief vergoeding, belastingvrij te verstrekken. Hierbij is het niet nodig eventuele onkosten te bewijzen. Kortom, expats hebben een belastingvoordeel ten opzichte van Amsterdammers waardoor expats meer geld over houden om bijvoorbeeld een hogere huur te betalen. Er is sprake van scheve (oneerlijke) concurrentie voor studenten.
3.3 Amsterdam geen makkelijke plek voor studenten
Al de hierboven genoemde factoren maken het aannemelijk dat uitwonende studenten het lastig hebben op de huidige woningmarkt in de regio Amsterdam. Daar komt nog bij dat studenten weinig tijd hebben om te werken en daarmee nog meer moeite hebben bij het vinden van een woning. Een nadeel van dit onderzoek is dat het niet relevant is voor andere steden in Nederland omdat daar de problematiek op de woningmarkt minder is. Ook zijn andere studentensteden anders ingericht wat betreft studentenhuisvesting.
Zo kent Nederland een aantal echte studentensteden waarbij studenten grootschalig in campussen wonen of ondergebracht zijn in ander soort studentenhuizen. Amsterdam is minder dan deze steden een echte studentenstad waardoor studenten in Amsterdam geconfronteerd worden met meer verschillende factoren die een rol spelen bij de problematiek op de woningmarkt. Daarbij hoeven de studenten in andere steden niet of nauwelijks te concurreren met andere sociaal economische bevolkingsgroepen om woonruimte.
3.4 Amsterdam wat voor casus?
Er is hier sprake van een extreme casus voor Nederlandse begrippen waarbij de zware omstandigheden voor het vinden van woonruimte nergens anders in Nederland zo problematisch zijn. Anderzijds, als je kijkt op continentaal schaalniveau, dan is Amsterdam niet extreem maar juist representatief. In grote steden van andere West-Europese landen heerst ook de problematiek van
13
hoge woonprijzen. Denk hierbij aan steden als Londen en Parijs (van den Brink,2018). Er valt ook wat voor te zeggen om het een unieke casus te noemen. Als je kijkt naar de omstandigheden waarin studenten moeten opereren bij het verkrijgen van woonruimte dan zie je dat de omstandigheden tot stand zijn gekomen door een wisselwerking tussen mondiale, transnationale verschijnselen en de lokale invulling van die mondiale verschijnselen. Er is sprake van een soort glocalization waarbij Amsterdam beïnvloed wordt door grotere mondiale processen maar wel lokale regels hanteert wat leidt tot een case met unieke elementen.
14
4. Methodologie
In dit onderzoek is gebruik gemaakt van bepaalde onderzoeksmethoden. Er zal worden verteld welke methoden zijn gebruikt en waarom die methoden zijn gebruikt. Niet één methode is perfect. Elke methode heeft voor en nadelen. De nadelen kunnen gezien worden als mankementen maar het zouden ook eigenschappen van verschillende methoden genoemd kunnen worden. Ook is de methode die gebruikt wordt bepalend voor het type resultaat dat uit het onderzoek komt. In dit methodologische deel van het onderzoek zullen eerst de onderzoeksvraag en deelvragen uitgelegd worden. Ten tweede wordt de operationalisering van de variabelen uitgelegd. Verder wordt ingegaan op de algemene methodiek gevolgd door uitleg over de steekproef en de dataverzamelingsmethode. Vervolgens wordt verteld over de methode van analyse en ten slotte worden de tekortkomingen besproken. De methodiek is geschreven aan de hand van het boek ‘Social Research Methods‘ van Alan Bryman (Bryman,2016).
4.1 Onderzoeksvraag en deelvragen
Voor de methodiek is het nuttig als eerste te vertellen over de onderzoeksvraag en de deelvragen van dit onderzoek. Op basis van deze vragen is geprobeerd een zo goed en geschikt mogelijke onderzoeksmethodiek toe te passen zodat de onderzoeksvraag van dit onderzoek zo goed mogelijk beantwoord kan worden. De onderzoeksvraag van dit onderzoek luidt als volgt:
‘In hoeverre speelt het gebruik van het sociale netwerk een rol bij de woonuitkomst onder uitwonende studenten, waarbij financieel- en cultureel kapitaal mogelijk medebepalend zijn?’
Om deze hoofdvraag te beantwoorden wordt gebruik gemaakt van een aantal deelvragen: - Wat is de invloed van de reeks onafhankelijke variabelen op de afhankelijke variabele
woonuitkomst?
- Hoe correleren de verschillende woningkenmerken (van de variabele woonuitkomst) met elkaar?
- In hoeverre speelt het gebruik van het sociale netwerk een rol bij de woonuitkomst? - Wat is de invloed van de reeks onafhankelijke variabelen op de afhankelijke variabele
15
Bij de genoemde onderzoeksvraag en deelvragen hoort het conceptueel model hieronder. Het conceptuele model ziet er als volgt uit:
- - - - - - - - -
De afhankelijke variabele is de woonuitkomst. Deze is afhankelijk van de kapitaalvormen van de student. Door gebrek aan financiële middelen maken steeds meer studenten mogelijk gebruik van hun sociale netwerk om aan woonruimte te komen. Echter blijft financieel kapitaal wel een rol spelen. Als je via je sociale netwerk een woning vindt moet er alsnog huur betaald worden. Financieel kapitaal is een controle variabele in dit onderzoek. Verder kan in sommige gevallen het cultureel kapitaal een rol spelen. Deze bestaat uit de indicator kennis. Diploma’s moeten nog behaald worden en doen niet mee in dit onderzoek. Ook het cultureel kapitaal is een controle variabele. Met deze controle variabelen wordt geprobeerd mogelijke schijnverbanden te voorkomen. Het is belangrijk de vier hoofdvariabelen hierboven te operationaliseren om ze vervolgens meetbaar te maken.
4.2 Operationalisering
Het conceptueel model is in de tabel op de volgende pagina geoperationaliseerd. Aan de hand van de operationalisering is de enquête gemaakt (zie bijlage 9.1). Bij de operationalisering worden de variabelen meetbaar gemaakt. Eerst is er gekeken naar de woonuitkomst. Deze bestaat uit de zes belangrijke dimensies. Er is gekozen voor de dimensie ‘locatie’ omdat mensen ruimtelijke woonvoorkeuren hebben die zwaar kunnen wegen in de zoektocht naar een woning. Verder vinden woningzoekenden mogelijk de oppervlakte, de huurprijs, de zelfstandigheid, de staat en kwaliteit van de woning en de zekerheid van de huurovereenkomst belangrijk. Het zou zo kunnen zijn dat er meer woonvoorkeuren zijn die over het hoofd gezien worden echter is daar verder geen onderzoek naar gedaan in deze scriptie. Hoe deze dimensies zijn uitgewerkt voor analysegebruik is te lezen in bijlage 9.6.
Daarnaast is gekeken naar de variabelen: gebruik sociaal netwerk, financieel kapitaal en cultureel kapitaal. Deze kapitaalvormen van Bourdieu zijn lastig te meten. Daarom is ervoor gekozen niet het sociale kapitaal te meten. Dit is lastig omdat daarbij de grootte van iemands sociale netwerk in kaart moet worden gebracht en ook hoeveel elk persoon in het sociale netwerk gebruikt kan worden om bepaalde doelen te kunnen realiseren (sociogram). Daarom is gekozen voor het meten van het gebruik van het sociale netwerk. Ook financieel kapitaal meten is een hele klus. Daarom is gekozen voor slechts één indicator en dat zijn de totale inkomsten per maand. Ook het culturele kapitaal is lastig te meten. Er zijn verschillende vormen van cultureel kapitaal en deze vormen zouden dan ook nog tussen studenten vergeleken moeten worden om uitspraken te kunnen doen over de gehele groep. Daarom is gekozen om hier alleen de dimensie kennis te gebruiken. De begripsvaliditeit van
Financieel kapitaal Cultureel kapitaal Gebruik sociaal netwerk Woonuitkomst
16
het begrip cultureel kapitaal is hiermee wel laag. Hierbij zeg ik cultureel kapitaal te meten echter meet ik een klein gedeelte van het cultureel kapitaal. Gezien de tijd en het budget is het niet haalbaar cultureel kapitaal echt goed te meten onder uitwonende studenten. Verder is de begripsvaliditeit van de variabelen financieel kapitaal en gebruik sociaal netwerk beter. Zo dekt de indicator ‘inkomen’ de grootste lading van het begrip financieel kapitaal omdat er waarschijnlijk weinig studenten zijn die al vermogend zijn. Inkomen is prima kwantitatief te meten waardoor de sociale werkelijkheid prima becijferd kan worden. Zoals te zien rechts in de tabel zullen alle indicatoren van de variabelen als vraag in de enquête komen waardoor de enquête de voornaamste bron wordt van dataverzameling.
Begrip Dimensie Indicator Bron
Woonuitkomst
(afhankelijke variabele) Locatie Wat is de postcode van je woonadres? (graag in 4 cijfers of 6 tekens)
Enquête
Oppervlakte Wat is ongeveer de
oppervlakte van jouw woning of kamer? (als je een kamer hebt in een woning die je deelt met een paar andere mensen, geef dat het oppervlak van de totale woning op)
Huurprijs Wat is je maandelijkse huur?
(dit is inclusief gas, water en licht)
Zelfstandigheid Woon je zelfstandig of heb je huisgenoten en zo ja, hoeveel? Staat en kwaliteit woning Wat vind je van de staat en
kwaliteit van jouw woning?
Zekerheid Voor welke periode biedt je
huurovereenkomst zekerheid? Gebruik Sociaal netwerk Strong
ties Verwanten Ouders Van welk onderdeel binnen je sociale netwerk heb je gebruik gemaakt bij het verkrijgen van woonruimte? (deze vraag alleen invullen als bij Q12 antwoord ‘je sociale netwerk’ is ingevuld)
Enquête Familie
Vrienden Weak
ties Kennissen Studentenvereniging Anders, namelijk…
Financieel kapitaal Inkomsten Wat zijn jou totale inkomsten per maand? (hier moeten de studie lening en inkomsten als zorgtoeslag ook bij gerekend worden als je die hebt)
Enquête
Cultureel kapitaal Kennis Heb je je verdiept in en/of
gebruik gemaakt van jouw kennis van de woningmarkt en is deze kennis doorslaggevend geweest bij het vinden van woonruimte?
17
4.3 Algemene methode
In deze paragraaf wordt uitgelegd voor welke algemene methode is gekozen om de onderzoeksvraag te beantwoorden. Om te beginnen is gekozen voor de kwantitatieve onderzoeksstrategie (Bryman,2016). De reden hiervoor is gelegen in de onderzoeksvraag waarbij behoefte is aan objectieve cijfermatige gegevens over het gebruik van het sociale netwerk, de woonuitkomst, het financieel kapitaal en het cultureel kapitaal van de uitwonende student. Door kwantitatieve gegevens te verzamelen rondom mijn variabelen wordt geprobeerd causaliteit te vinden. Naast deze hoofdvariabelen zullen meer variabelen meegenomen worden in het onderzoek om zo een completer en betrouwbaarder resultaat te krijgen. Verder is er gekozen voor kwantitatief onderzoek omdat geprobeerd wordt patronen van studenten en de Amsterdamse woningmarkt in kaart te brengen in plaats van de individuele situatie van de student waar kwalitatief onderzoek nuttiger voor zou zijn. De eigenschappen van kwantitatief onderzoek passen hier goed bij: Zo kan een precieze schatting gemaakt worden waarbij (voorspellende) verbanden en correlaties tussen concepten gemeten kunnen worden.
Centraal hierbij staat het testen van theorie door middel van een representatieve steekproef waarbij gekeken wordt in hoeverre de resultaten van de data analyse zich verhouden tot de genoemde theorieën in het theoretisch kader. De analytic approach is hiermee deductief waarbij de bestaande theorieën (zie theoretisch kader) als het ware getest worden waarbij gekeken wordt of deze overeen komen met de sociale werkelijkheid van uitwonende studenten aan de hand van verzamelde data (Bryman,2016). Op basis van de steekproef wordt geprobeerd uitspraken te doen over de populatie (generaliseren). Echter is de omvang van de populatie van dit onderzoek niet precies bekend waardoor is gekozen geen steekproeftheorie toe te passen. Er kan daarom niet in kwantitatief opzicht aangetoond worden in hoeverre de steekproef generaliseerbaar is.
De eenheden van analyse ofwel onderzoekseenheden in dit onderzoek zijn uitwonende studenten studerend (Hoger beroepsonderwijs of Wetenschappelijk onderwijs) en woonachtig in de Vervoerregio Amsterdam (Bryman,2016). De reden hiervoor ligt in de variabelen ‘gebruik sociaal netwerk’ , ‘woonuitkomst’ , ‘financieel kapitaal’ en ‘cultureel kapitaal’ die betrekking hebben tot de individuele uitwonende student. Hierbij hebben de variabelen bij elk individu een andere waarde. Vervolgens kunnen alle uitkomsten per student kwantificeerbaar gemaakt worden waardoor er op groepsniveau (de steekproef) uitspraken gedaan kunnen worden. Het niveau van analyse is daarmee groepsniveau en niet het individu (bryman,2016). Doordat de analyse op het niveau van de groep wordt uitgevoerd wordt de situatie van de gehele groep uitwonende studenten op de woningmarkt inzichtelijk.
In dit onderzoek is geprobeerd de onderzoekseenheden af te bakenen waarvoor een aantal keuzes zijn gemaakt. Het gaat om uitwonende studenten studerend en woonachtig in de Vervoerregio Amsterdam. Hierbij zijn uitwonende studenten buiten deze regio buiten beschouwing gelaten omdat de problematiek op de woningmarkt buiten de regio Amsterdam lager ligt. Ook de nog thuiswonende studenten zijn niet meegenomen omdat dit onderzoek niet gaat over of studenten woonruimte kunnen vinden maar over de manier waarop uitwonende studenten hun woning gevonden hebben en hoe gunstig hun woonuitkomst is gebleken. Verder is in de enquête gevraagd alleen de enquête in te vullen als je studeert aan het Hoger beroepsonderwijs of Wetenschappelijk onderwijs omdat op dit moment alleen deze twee vormen van onderwijs vallen onder de term ‘student’.
18
Verder lijkt het er op dat meer universitaire studenten dan studenten aan het Hoger beroepsonderwijs hebben deelgenomen aan het onderzoek. De vraag in de enquête ‘aan welke faculteit studeer je’ is gebaseerd op de aanwezige faculteiten van de Universiteit en niet op die van het Hoger onderwijs. Wel konden studenten aan het Hoger beroepsonderwijs de optie ‘anders’ invullen. Van de respondenten had 12,4% (zie tabel 1.9) deze optie ingevuld. Het lijkt er daarom op dat de studenten aan het Hoger beroepsonderwijs zijn ondervertegenwoordigd. Dit is een mankement in het onderzoek. Verder hadden de antwoorden bij de vraag anders moeten zijn waarbij ook de basis opties van faculteiten aan het Hoger beroepsonderwijs hadden moeten worden meegenomen.
Er is gekozen voor studenten omdat deze groep mensen goed bereikbaar is. Dit is belangrijk omdat in dit onderzoek geen financieel budget en weinig tijd beschikbaar is. Verder wordt niet gekozen voor leeftijdsgrenzen omdat het hier niet gaat om leeftijd maar om leefstijl waarbij een studerend persoon van 25 jaar dezelfde leefstijl en indeling kan hebben als een studerend persoon van 18 jaar. Verder wordt gebruik gemaakt van het cross-sectioneel onderzoeksontwerp (Bryman,2016). Hierbij worden kwantitatieve gegevens verzameld over de hoofdvariabelen (en nog een aantal andere relevante variabelen) van dit onderzoek op één moment in de tijd aan de hand van veel onderzoekseenheden (N). Dit moet op één moment in de tijd omdat studenten vaak maar kort in een studentenwoning zitten. Als ze er eenmaal zitten dan verplaatsen ze ook niet meer zo snel naar een andere studentenwoning juist omdat ze er voor de korte termijn zitten. Een longitudinaal onderzoek waarbij bijvoorbeeld gekeken wordt naar de verandering van de woning van studenten heeft dan niet veel nut omdat na een aantal jaar de student geen student meer is maar een baan heeft en mogelijk een andere woning. Verder is het ook een praktische overweging om geen longitudinaal onderzoek te doen omdat er voor dit onderzoek ook beperkte tijd is.
4.4 Steekproef
De steekproef wordt getrokken uit de populatie ‘Uitwonende studenten die studerend en uitwonend zijn in de Vervoerregio Amsterdam’. In totaal zijn er 235 enquêtes verzameld waarvan er één onbruikbaar bleek. Deze enquête was niet ingevuld maar wel ingeleverd. Er zijn verder geen voorwaarden aan de respondenten gesteld om zo een zo breed mogelijk beeld te creëren van studenten en de Amsterdamse woningmarkt. Verder bestaat het risico niet genoeg respondenten te werven waardoor gekozen is zo weinig mogelijk studenten uit te sluiten. De reden dat een steekproef genomen wordt is dat een volledig onderzoek doen naar de populatie te tijdrovend, te kostbaar en technisch onmogelijk is. Verder is niet duidelijk hoe betrouwbaar en nauwkeurig de resultaten van dit onderzoek zullen zijn omdat niet duidelijk is of het aantal onderzoekseenheden van 235 in absolute zin groot genoeg is voor de onbekende populatie.
4.5 Dataverzamelingsmethode
De dataverzamelingsmethode is fieldresearch waarbij gebruik wordt gemaakt van externe primaire gegevens. In het veld worden kwantificeerbare gegevens verzameld aan de hand van enquêtes (bijlage 9.1). Deze enquête bestaat uit een beknopte gestructureerde vragenlijst met gesloten vragen zodat de verzamelde data kwantificeerbaar zijn en daarmee geschikt voor statistische analysen. Daarnaast is gekozen voor het houden van een enquête omdat deze methode makkelijk toepasbaar is op een grote groep respondenten. Ook kan aan de hand van een enquête data makkelijk met
19
elkaar worden vergeleken. Daarom is er gebruik gemaakt van precoding waarbij sprake is van vooraf opgestelde enquêtes waarbij het coderen plaatsvindt voordat de data verzameld worden (Bryman,2016).
Zo kunnen respondenten alleen gesloten antwoordopties geven om zo data te kunnen vergelijken. Naast gesloten vragen is er ook gebruik gemaakt van een paar open vragen waarbij de respondenten bijvoorbeeld een cijfer, leeftijd of jaartal konden invullen omdat er dan sprake is van ratio variabelen die makkelijker zijn toe te passen dan als je bijvoorbeeld allemaal categorieën zou maken voor elke leeftijd. Het zijn al getallen en per definitie kwantificeerbaar. Om er zeker van te zijn dat er geen data verloren zouden gaan is bij sommige vragen de optie ‘anders’ gegeven waar respondenten dan hun alternatieve antwoord konden noteren. Verder is de enquête zelf opgesteld. Voordat de enquête online is gekomen is deze getest door vier personen om mogelijke verwarringen bij de respondenten te voorkomen.
Verder is de enquête beknopt gemaakt om zo mogelijk enquêtemoeheid te voorkomen. Daarnaast is aangegeven dat het invullen van de enquête maximaal vier minuten duurt en is er in de enquête begonnen met simpele vragen om te voorkomen dat mensen afhaken tijdens het invullen. Ook is niet gevraagd naar de naam van de respondenten. De enquêtes zijn daarmee anoniem ingevuld waarmee de privacy van de respondent gewaarborgd wordt (Bryman,2016).
Bij het maken van de enquête is er gebruik gemaakt van het programma Qualtrics. Dit is een online enquêtetool die helpt bij het maken van een enquête. Als de enquête af is krijgt de enquête van het programma een link die online verspreid kan worden. Respondenten kunnen zo de enquête op hun smartphone of computer invullen. Als de respondenten klaar zijn met het invullen van de enquête wordt de data naar het programma Qualtrics gestuurd. De data komt automatisch samen in een digitaal bestand van het programma Qualtrics dat makkelijk geëxporteerd kan worden naar het statistische programma SPSS.
Er is geprobeerd de enquête via verschillende studieverenigingen te verspreiden per mail echter is dit niet gelukt. Deze manier was de eerste optie omdat via verschillende studieverenigingen studenten van verschillende faculteiten bereikt kunnen worden wat zou leiden tot een representatieve steekproef. Dat deze optie niet gelukt is komt doordat besturen van studieverenigingen terughoudend waren in verband met de schendingen van de privacy vanuit de studievereniging. Het is wel gelukt de enquêtes via WhatsApp en Facebook te verspreiden. Hierbij is de enquête gestuurd naar iedereen die ik ken die studerend en uitwonend zijn in de regio Amsterdam. Het nadeel hiervan is dat de streekproef daardoor mogelijk niet representatief is. Zo zijn veel studenten van mijn eigen faculteit (faculteit der maatschappij- en gedragswetenschappen) benaderd wat terug te zien is in tabel 1.9 van de data analyse.
Vervolgens is gevraagd of de respondenten nog mensen kennen die uitwonend zijn en studeren in de regio Amsterdam. Het voordeel hiervan is dat ook veel mensen die ik niet ken de enquête hebben ingevuld wat mogelijk een positieve werking heeft op de representativiteit. Echter valt dit niet te controleren omdat ik niet weet wie de enquête naar welke persoon heeft doorgestuurd. Hierdoor is deels een vorm van snowball-sampling ontstaan wat de steekproef mogelijk niet meer aselect maakt (Bryman,2016). Dit is helaas een mankement aan dit onderzoek.
20
Eigenlijk is de steekproef bij voorbaat niet meer aselect omdat de respondenten niet aselect geselecteerd zijn omdat ze aan bepaalde kenmerken moeten voldoen. Verder is het gebruik van Facebook risicovol omdat de kans dan ontstaat dat alleen mensen die op Facebook zitten de enquête invullen. Dit argument geldt ook voor de applicatie WhatsApp. Ook is een risico van het gebruik van Facebook en WhatsApp dat de enquête ingevuld wordt door mensen die niet aan de criteria van de onderzoekseenheden voldoen. Helaas is dit voor mij niet controleerbaar gebleken en moet ik er op vertrouwen dat deze mensen niet aanwezig zijn tussen de respondenten. Uiteindelijk is het niet nodig gebleken face-to-face te hoeven enquêteren omdat de steekproefgrootte van 235 groter is dan mijn vooropgestelde doel van 200.
Verder is een responsanalyse in dit onderzoek niet uitgevoerd omdat er niet een vooraf vastgestelde steekproef is gemaakt. Er is begonnen met het verzamelen van data zonder dat een bepaalde groep studenten (bijvoorbeeld van een faculteit) is gekozen waarbij een x aantal studenten zijn geselecteerd. Er kan daarmee niet gezegd worden hoeveel studenten van de potentiële studenten de enquête hebben ingevuld.
Naast de enquête als bron is ook nog gebruik gemaakt van andere type bronnen. Omdat dit onderzoek deductief is wordt vanuit bestaande theorieën begonnen. Hierbij zijn de bronnen verschillende wetenschappelijke artikelen. Om de actualiteit en relevantie van dit onderzoek duidelijk te maken is ook gebruik gemaakt van krantenartikelen, officiële documenten van bijvoorbeeld de Belastingdienst Nederland, het Centraal Planbureau en De Nederlandsche Bank.
4.6 Methode van analyse
Bij het analyseren van de antwoorden van de respondenten is erop gelet dat alle data zijn ingevuld. Ook is gelet op mogelijke onbruikbare antwoorden. Deze onbruikbare antwoorden blijken niet in de data set aanwezig te zijn. Dit komt mogelijk door precoding van de data waarbij respondenten voornamelijk gesloten vragen moeten beantwoorden waarbij ze niet de kans hebben gekregen een open antwoord te geven (Bryman,2016). Wel is het zo dat sommige respondenten een vraag niet hebben ingevuld. Hierbij zijn wel de overig ingevulde data van de respondent gebruikt. Als er dan bijvoorbeeld in kaart moet worden gebracht waar de respondenten wonen zoals te zien in tabel 1.4, worden de respondenten die hun postcode niet hebben gegeven niet meegenomen. De N is bij tabel 1.4 daarom ook 221 in plaats van 234. Dat de maximale N 234 is en niet 235 komt doordat er één respondent is geweest die wel de enquête heeft ingeleverd maar verder geen antwoorden heeft gegeven zoals eerder is vermeld.
Via het programma Qualtrics kunnen de locaties waar de respondenten de enquêtes hebben ingevuld achterhaald worden en bij deze ene respondent bleek dat hij of zij hem had ingevuld in Ierland. Dit is waarschijnlijk een fout geweest. Echter kunnen dit soort dingen wel gebeuren als je een enquête digitaal verspreid. Na het verwerken en of verwijderen van de ontbrekende gegevens is in kaart gebracht wat voor schaalniveau de verschillende variabelen hebben. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van dichotome, nominale, ordinale en ratio variabelen. Er is geprobeerd tussen verschillende variabelen de samenhang en of voorspellende verbanden te zoeken. Hiervoor is (afhankelijk van het type schaalniveau van de desbetreffende variabelen) gebruik gemaakt van statistische methoden om gegevens uit de enquête te interpreteren.
Er is gebruik gemaakt van frequentietabellen, kruistabellen, de Chi-kwadraat analyse, de samenhangsmaat Cramer’s V, een correlatietabel en twee meervoudige lineaire regressieanalyses. De resultaten van deze statistische methoden zijn tot stand gekomen via oorspronkelijke variabelen
21
en via variabelen die eerst zijn gehercodeerd. Zo zijn veel variabelen gehercodeerd omdat bij een regressieanalyse alleen ratio variabelen kunnen worden gebruikt. Daarom zijn van veel nominale en ordinale variabelen dummy variabelen gemaakt waarbij de verschillende antwoordcategorieën de waarden 0 of 1 krijgen. In bijlage 9.6 staat uitgebreid uitgelegd hoe verschillende variabelen zijn gehercodeerd. Verder is erop gelet of de verschillende resultaten significant zijn of niet. Verder is de afhankelijke variabele ‘woonuitkomst’ een samengestelde variabele die voortkomt uit zes verschillende vragen over de woningkenmerken van de respondenten (zie bijlage 9.6).
Ik ben me ervan bewust dat ook de statistische methoden mankementen kennen.
Zo hebben de Chi-kwadraat analyse en de Regressieanalyse eigenschappen die bekritiseerd kunnen worden (Bryman,2016). Ik wil deze twee analysemethoden belichten aan de hand van een aantal begrippen: De betrouwbaarheid is waarschijnlijk hoog omdat Chi-kwadraat en Regressieanalyse beide formules zijn. Je stopt data in de formule en er komt hetzelfde uit. Ik probeer de procedure die ik volg zo transparant mogelijk uit te voeren zodat de repliceerbaarheid van de methode zo goed mogelijk wordt.
Bij een case study weet je goed hoe het mechanisme tussen variabelen in elkaar steken en hoe die een sociaal fenomeen verklaren. Je hebt veel variabelen met een klein aantal onderzoekseenheden met de samenhang en de context. Bij een regressieanalyse (kwantitatief onderzoek) gebruik je relatief weinig variabelen en veel onderzoekseenheden en kun je moeilijk zeker weten hoe die variabelen precies met elkaar samen hangen. De externe validiteit ligt mogelijk hoog omdat de resultaten van de steekproef mogelijk gegeneraliseerd kunnen worden naar de populatie. De ecologische validiteit ligt mogelijk hoog omdat de antwoorden die de respondenten geven op de vragen overeenkomen met de alledaagse praktijk waardoor de onderzoeksresultaten mogelijk ecologisch valide zullen zijn.
4.7 Tekortkomingen
Er is ook een aantal tekortkomingen gebleken bij dit onderzoek. Zo is de steekproef niet helemaal representatief. De groep studenten aan de Faculteit der Maatschappij- en gedragswetenschappen is oververtegenwoordigd. Ook hebben meer Universitaire studenten dan Hoger beroepsonderwijs studenten de enquête ingevuld. Verder is niet duidelijk wat het gegeven betekent dat de meeste studenten in stadsdeel Oost wonen. Dit brengt problemen met zich mee wat betreft generaliseerbaarheid. Verder is de enquête niet via veel verschillende manieren verspreid wat ook betekent dat de data niet echt generaliseerbaar zijn. Een andere belangrijke tekortkoming is het feit dat er veel data zijn gehercodeerd waarbij van nominale en ordinale variabelen dummy variabelen zijn gemaakt. De antwoordopties in de enquête hadden dusdanig opgesteld moeten worden dat ze gebruikt konden worden als ratiovariabelen zonder de vooraf gecodeerde data opnieuw te moeten coderen. Daarentegen is dit probleem wel opgelost. De data verzameling had daarmee nog beter afgestemd moeten worden op de data analyse.
22
5. Data analyse
In deze data analyse wordt eerst ingegaan op de algemene statistiek en de representativiteit van de steekproef. Hierin wordt verteld over algemene bevindingen die los staan van het specifieke onderzoek. In het tweede deel wordt geprobeerd de onderzoeksvraag te beantwoorden.
5.1 Algemene statistiek
Allereerst wordt een beeld geschetst van hoe moeilijk of makkelijk studenten het zelf vonden om aan een woning te komen. Zoals te zien is in tabel 1.1 vond 32,3% (25,1% + 7,2% ) het vrij moeilijk dan wel moeilijk om een woning te bemachtigen. Dit betekent dat één op de drie (32,3%) respondenten moeite heeft gehad bij het bemachtigen van een woning.
Makkelijk Vrij makkelijk Neutraal Vrij moeilijk Moeilijk totaal
Absolute frequentie 41 65 52 59 17 234
Relatieve
frequentie 17,5% 27,7% 22,1% 25,1% 7,2% 100%
Tabel 1.1 N=234
In tabel 1.2 wordt getoond hoe het toekomstperspectief eruitziet voor de uitwonende studenten. Kunnen en willen de meeste studenten blijven wonen op hun huidige adres na afstuderen? Zoals te zien is in de tabel wil 67,5% (32,5% + 35%) van de respondenten blijven wonen op de plek waar ze nu wonen. De overige 32,5% (15,4% + 17,1%) van de respondenten wil dit niet.
De grootste groep van de vier categorieën wil wel blijven wonen op de plek waar ze nu wonen maar kan dit niet. Deze groep bedraagt (32,5% +35%)/ 35% = 51,9% van de respondenten die wil blijven wonen in de huidige woning. Dit komt mogelijk doordat deze groep gehuisvest is in formele studentenhuisvesting en de woning moet verlaten als het diploma is behaald.
Wil ik hier blijven wonen?
Wil Wil niet
Kan ik hier blijven wonen? Kan 32,5% 15,4%
Kan niet 35% 17,1%
Tabel 1.2 N=234
Om te kijken of deze bewering (dat studenten na hun studie de studentenwoning moeten verlaten) klopt, wordt gekeken naar de samenhang tussen de groep respondenten die wel wil maar niet kan blijven wonen in de woning en het type studentenwoning waar de respondenten in wonen (zie tabel 1.3).
Formele
Studentenhuisvesting Particuliere huursector Koopsector Geen antwoord/ weet niet Kan en wil je blijven
wonen in het huis waar je nu woont na je afstuderen?
Ik wil niet en het kan
niet 28,9% 10,1% 9,1% 9,5%
Ik wil niet en het kan
wel 7,8% 25,3% 15,9% 9,5%
Ik wil wel en het kan
ook 4,4% 49,4% 54,5% 42,9%
Ik wil wel maar het
kan niet 58,9% 15,2% 20,5% 38,1%
totaal 100% 100% 100% 100%
Tabel 1.3 Cramer’s V: 0,344 σ ,000 N=234
Zoals te zien is in tabel 1.3 wil 58,9% van de mensen die in formele studentenhuisvesting woont er wel blijven wonen echter kan dit niet. Van de mensen in formele studentenhuisvesting kan 87,8% ( 58,9% + 28,9% ) er niet blijven wonen. In vergelijking met de particuliere huursector is dit hoog. Daar kan slechts 25,3% (10,1% + 15,2%) er na afstuderen niet blijven wonen. Bij de koopsector ligt dit percentage op 29,6% (9.1% +20,5%). Er lijkt dus sprake van een relatie tussen het niet kunnen blijven
23
wonen in de woning en het type studentenwoning. Het lijkt er op dat het bemachtigen van een woonruimte in de particuliere huursector of koopsector voor op de lange termijn een betere uitkomst biedt waar studenten ook nog na hun studententijd kunnen blijven wonen. In bijlage 9.3 staat een theoretische casus die gebaseerd is op theorie en aannames waarin het toekomstige woningtekort wordt beschreven voor jongvolwassenen die net afgestudeerd zijn en opzoek zijn naar een nieuwe woning. Verder wordt in de bijlage ingegaan op de vraag of uitwonende studenten nu al bezig zijn met hun woonzekerheid voor de toekomst en op de vraag of het verkrijgen van een particuliere huursector of koopsector daardoor moeilijker te verkrijgen is.
Als er wordt gekeken naar waar de uitwonende studenten zijn gaan wonen dan is te zien in tabel 1.4 dat het aantal studenten per stadsdeel ongelijk verdeeld is. De meeste studenten wonen in het stadsdeel ‘Oost’. De minste studenten wonen in het stadsdeel Zuidoost (3,2%). Verder woont 10,4% van de mensen niet in Amsterdam maar wel in de regio Amsterdam.
percentage Stadsdeel & buiten Amsterdam Centrum 13,1%
Oost 29,4% Zuid 16,3% West 11,3% Noord 8,1% Zuidoost 3,2% Nieuw-west 8,1% Regio Amsterdam 10,4% Tabel 1.4 N=221
Naast hoe moeilijk of makkelijk studenten aan hun woning zijn gekomen, of ze willen en kunnen blijven wonen in de woning waar ze nu wonen en hoe het toekomstperspectief er voor de studenten uit ziet, is er verder gevraagd naar welk waarderingscijfer de studenten hun woonuitkomst geven. Deze is gebaseerd op de vijf woningkenmerken locatie, oppervlakte, huurprijs, staat en kwaliteit van de woning en zekerheid van de huurovereenkomst.
Het ongewogen gemiddelde waarderingscijfer van alle uitwonende studenten is een 7,3. In bijlage 9.4 wordt uitgelegd hoe dit cijfer tot stand is gekomen. Verder is het laagst berekende waarderingscijfer een 4,4 en het hoogste een 10,0. Dit waarderingscijfer is overigens niet hetzelfde als de objectieve woonuitkomst (die wordt in het volgende deel van de data analyse gebruikt). Verder is gevraagd welk woningkenmerk voor de respondenten het belangrijkste was. Hierbij kon gekozen worden uit 7 woningkenmerken. Zoals te zien is in tabel 1.5 vonden de meeste studenten het woningkenmerk ‘locatie’ het belangrijkst.
Absolute
frequentie Relatieve frequentie Welk aspect vind
je het belangrijkst aan een woning?
Locatie 110 47,4%
Type studentenwoning 7 3,0%
Oppervlakte 8 3,4%
Prijs/ huur 46 19,8%
Staat en kwaliteit woning 30 12,9%
Zelfstandigheid ( alleen of met huisgenoten) 16 6,9%
Zekerheid ( vast huurcontract of tijdelijk huurcontract) 15 6,5%
Totaal 232 100%
24
5.2 Representativiteit
Naast deze algemene statistische analyse wordt onderzocht of de verkregen data van de steekproef representatief is voor de populatie uitwonende studenten in de regio Amsterdam. Om hier antwoord op te geven is in de enquête gevraagd naar de leeftijd, het geslacht en de studierichting.
Absolute frequentie Relatieve frequentie
Wat is je geslacht? Man 98 41,9
Vrouw 136 58,1
Totaal 234 100
Tabel 1.6 N=234
In tabel 1.6 wordt de man/vrouw verhouding 41,9/58,1% getoond. Een representatieve verhouding zou die verhouding zijn die bekend is over de uitwonende studenten in de regio Amsterdam, echter zijn deze data niet beschikbaar. Daarom is gekozen voor data die de verhouding onder Amsterdammers in de leeftijdscategorie 20-25 jaar weergeven. In Amsterdam was de verhouding onder Amsterdammers van 20-25 jaar op 1 januari 2018 45,36% man en 54,64% vrouw (Centraal Bureau voor de Statistiek, 2019). De steekproef lijkt op basis van deze gegevens representatief te zijn.
Absolute
frequentie Relatieve frequentie Cumulatieve relatieve frequentie Wat is je leeftijd? 18 4 1,7 1,7 19 14 6,0 7,7 20 33 14,1 21,8 21 61 26,1 47,9 22 50 21,4 69,2 23 41 17,5 86,8 24 11 4,7 91,5 25 14 6,0 97,4 26 3 1,3 98,7 27 2 ,9 99,6 29 1 ,4 100,0 Totaal 234 100,0 Tabel 1.7 N=234
In tabel 1.7 wordt de frequentie van de verschillende leeftijden getoond. Zoals te zien is in de tabel ligt de modus op de leeftijd 21. Als deze groep vergeleken wordt met de groepen 20 en 22 jarigen dan is de groep van 21 respectievelijk 84,8% {(61-33)/33 x 100%} en 22% {(61-50)/50 x 100%} groter. Het lijkt erop dat deze leeftijdscategorieën scheef verdeeld zijn. Qua leeftijd is deze steekproef waarschijnlijk niet representatief voor de populatie, echter ontbreken data over de leeftijdsverdeling onder uitwonende studenten in de regio Amsterdam.
In de tabel op de volgende pagina (tabel 1.8) wordt de rol die geslacht speelt bij de leeftijd waarop studenten op zichzelf wonen onderzocht en of deze uitkomst van de steekproef op toeval berust. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van de Chi-kwadraat analyse en de samenhangsmaat Cramer’s V.
25
Geslacht
Man Vrouw totaal
Leeftijd 18 Waarde 1 3 4 Verwachte waarde 1,7 2,3 4,0 19 Waarde 1 13 14 Verwachte waarde 5,9 8,1 14,0 20 Waarde 9 24 33 Verwachte waarde 13,8 19,2 33,0 21 Waarde 26 35 61 Verwachte waarde 25,5 35,5 61,0 22 Waarde 17 33 50 Verwachte waarde 20,9 29,1 50,0 23 Waarde 27 14 41 Verwachte waarde 17,2 23,8 41,0 24 Waarde 6 5 11 Verwachte waarde 4,6 6,4 11,0 25 Waarde 8 6 14 Verwachte waarde 5,9 8,1 14,0 26 Waarde 2 1 3 Verwachte waarde 1,3 1,7 3,0 27 Waarde 1 1 2 Verwachte waarde 0,8 1,2 2,0 29 Waarde 0 1 1 Verwachte waarde 0,4 0,6 1,0 totaal Waarde 98 136 234 Verwachte waarde 98,0 136,0 234,0 Tabel 1.8 N=234
Zoals te zien in tabel 1.8 verschillen de leeftijden waarop mannen en vrouwen uitwonend zijn (vetgedrukte getallen zijn hoger dan de verwachte waarden en niet vetgedrukte getallen lager). Met de Chi-kwadraat analyse bereken je of dit verschil significant is of op toeval berust. In bijlage 9.5 zijn de Chi-kwadraat analyse en de Cramer’s V test uitgevoerd en uitgelegd en het blijkt dat met 99% zekerheid valt te zeggen dat de gegevens uit tabel 1.8 niet op toeval berusten. Dit betekent dat het aantal vrouwelijke studenten dat op jonge leeftijd uitwonend is relatief hoger ligt dan het aantal mannelijke studenten met 99% zekerheid valt vast te stellen. Hiermee is nog niet de sterkte van de samenhang aangetoond. Dit gebeurt met de samenhangsmaat Cramer’s V. De Cramer’s V toets geeft een waarde van 0,326 aan wat volgens de sociale wetenschappen een middelmatige samenhang betekent (Statistiek als hulpmiddel, 2013). Er kan geconcludeerd worden dat er samenhang is tussen de variabelen geslacht en leeftijd waarop studenten op zichzelf wonen en deze uitkomst is significant.
In tabel 1.9 is te zien dat bijna de helft van de respondenten studeert aan de faculteit der maatschappij- en gedragswetenschappen. Deze categorie is oververtegenwoordigd wat zorgt voor een niet representatief beeld als het gaat om studierichting.
Absolute frequentie Relatieve frequentie
Economie en Bedrijfskunde 25 10,7
Faculteit der Geesteswetenschappen 23 9,9
Faculteit der Geneeskunde 8 3,4
Faculteit der Maatschappij-en Gedragswetenschappen 111 47,6
Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica 31 13,3
Faculteit der Rechtsgeleerdheid 5 2,1
Faculteit der Tandheelkunde 1 0,4
Anders, Namelijk… 29 12,4
Totaal 233 100
26
5.3 Het onderzoek
In dit tweede deel van de data analyse wordt geprobeerd de onderzoeksvraag te beantwoorden. De variabelen waar het meest naar gekeken wordt zijn: gebruik sociaal netwerk, financieel kapitaal, cultureel kapitaal en woonuitkomst (zie conceptueel model). Er worden nog meer variabelen gebruikt om completere modellen te krijgen om zo betere uitspraken te kunnen doen. Eerst wordt er gekeken naar welke onafhankelijke variabelen invloed hebben op de woonuitkomst. Vervolgens wordt de variabele woonuitkomst ontleed waarbij correlaties tussen verschillende woningkenmerken worden gepresenteerd om zo een goed beeld te krijgen van de relaties tussen de woningkenmerken. Daarna wordt specifiek gekeken naar welke rol het gebruik van het sociale netwerk speelt bij de woonuitkomst.
Wat is de invloed van de reeks onafhankelijke variabelen op de afhankelijke variabele woonuitkomst?
Er wordt onderzocht in hoeverre de reeks onafhankelijke variabelen de variabele woonuitkomst verklaren. Hierbij is een algeheel model gemaakt waarbij tien onafhankelijke variabelen en de afhankelijke variabele woonuitkomst in één model zijn gestopt (zie tabel 2.1). Hierbij wordt de waarde van de afhankelijke variabele ‘woonuitkomst’ voorspeld op basis van de waarde van een reeks onafhankelijke variabelen. Voor de uitvoering van de multiple regressieanalyse moest de afhankelijke variabele ‘woonuitkomst’ en de reeks onafhankelijke variabelen aangepast worden omdat sommige variabelen nog niet geschikt waren voor een regressieanalyse. De uitleg over deze aanpassing is te lezen in bijlage 9.6. Verder is in bijlage 9.6 ook uitgelegd hoe het cijfer van de variabele woonuitkomst tot stand komt en wat een hoge dan wel lage woonuitkomst betekent.
