Woonlasten: hoe stuur je daar écht op?

Veel corporaties geven in hun ondernemingsplan aan de woonlasten van huurders te willen verlagen. Dit is logisch en waardevol, want betaalbaarheid hangt niet alleen af van de huurprijs, maar ook van andere kosten zoals energielasten en gemeentelijke heffingen. Samen bepalen deze kosten het risico op betalingsproblemen of energiearmoede. Als corporatie wil je dit voorkomen met gericht beleid op woonlasten.

Maar hoe doe je dat concreet en welke informatie heb je nodig? Dit blijkt vaak lastig, omdat corporaties na toewijzing weinig zicht hebben op veranderingen in inkomen of huishoudsituaties van huurders.

Op regionaal niveau geeft bijvoorbeeld de Lokale Monitor Wonen inzicht in gerealiseerd energieverbruik. Hoewel deze informatie nuttig is, is ze niet corporatie specifiek en bovendien vaak verouderd. Ook blijkt dat het daadwerkelijke energieverbruik minder sterk samenhangt met het energielabel dan gedacht, mede door bewonersgedrag. Als corporatie wil je juist vooruitkijken en het effect van beleid op toekomstige woonlasten voorspellen.

Simulatie van woonlasten in de toekomst

Als het lukt om de woonlasten op dit moment en in de toekomst duidelijk in kaart te brengen en daarbij ook inzichtelijk te maken wat de effecten zijn van beleidskeuzes op het gebied van huurbeleid en verduurzaming, dan beschik je over alle benodigde instrumenten om effectief aan betaalbaarheid te werken. Dit is echter complex, omdat je rekening moet houden met verschillende factoren:

• Wie wonen er in onze woningen?
• Welke demografische ontwikkelingen komen op ons af, en met welke inkomensverwachtingen moeten we rekening houden?
• Wat is ons huurbeleid en hoe raakt dat onze huurders?
• Welke woningen verduurzamen we, wanneer en naar welk niveau?
• Welke huishoudens profiteren van die verduurzaming, en hoe verbetert dat hun betaalbaarheid?
• Welke mutaties vinden er plaats in de portefeuille, zoals verkoop, sloop of nieuwbouw?
• Als een woning muteert, welk huishouden komt er dan te wonen en wat is het verwachte energieverbruik van dit huishouden?

Simulatiemodel betaalbaarheidsindicatoren

ABF Research en Ortec Finance ontwikkelen hiervoor een simulatiemodel dat nu wordt gevalideerd en getest. Dit model geeft inzicht in de relatie tussen inkomen, huishouden en woonuitgaven van huidige en toekomstige huurders. Hiermee zijn betaalbaarheidsindicatoren zoals huurquote, energiequote en betaalrisico duidelijker te voorspellen voor specifieke doelgroepen en buurten. Door verschillende beleidsscenario’s te vergelijken, kun je zien of jouw beleidskeuzes daadwerkelijk kwetsbare huurders helpen.