Zeven bewogen jaren
Het effect van aardbevingen op de huizenprijzen in Groningen
per 1-1-2019

Eindredactie: Nadine van den Berg
Atlas voor gemeenten
Capital C, 4e etage
Weesperplein 4
1018 WZ Amsterdam
info@atlasvoorgemeenten.nl
www.atlasvoorgemeenten.nl
© Atlas voor gemeenten, Utrecht, oktober 2019
Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd,
opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige
vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën,
opnamen, of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming
van de uitgever.

Zeven bewogen jaren
Het effect van aardbevingen op de huizenprijzen in Groningen per 1-1-2019
Dr. Joost Poort
Dr. Roderik Ponds
Drs. Marco Kerste
Dr. Clemens van Woerkens
Drs. Marten Middeldorp
M.m.v.
Prof. dr. Maarten Bosker
Prof. dr. Harry Garretsen
Dr. Gerard Marlet

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Inhoud
Samenvatting en conclusies

6

1 Inleiding en achtergrond

11

2 Methode en afbakening risicogebied

19

3 Actualisatie bevingsindicator

38

4 Actualisatie basismodellen één periode Nog altijd in beweging

50

5 Ontwikkeling in de tijd

65

6 Synthese

92

Bijlage 1

Afbakening risicogebied

102

Bijlage 2

Schadehistorie

117

Bijlage 3

Selectie referentiewoningen

120

Bijlage 4

Voortplantingsformules voor aardbevingen

127

Bijlage 5

Modelspecificaties

128

5

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Samenvatting en conclusies
Dit rapport onderzoekt het effect van aardbevingen en aardbevingsrisico op
de huizenprijzen in het Groningse aardbevingsgebied. Het onderzoek richt
zich op de periode van augustus 2012 (de beving bij Huizinge) tot 1 januari
2019. Het bouwt voort op vier eerdere onderzoeken die Atlas voor
gemeente sinds 2015 heeft uitgevoerd naar de gevolgen van bevingen op de
huizenprijzen. De methodiek is daarbij steeds verder verfijnd, mede naar
aanleiding van toetsing door en suggesties van derden.
Aanpak

Het aardbevingsgebied is het gebied waar het aannemelijk is dat
aardbevingen en aardbevingsrisico leiden tot lagere huizenprijzen, of waar
een daling niet kan worden uitgesloten. De grenzen van dat gebied zijn in dit
onderzoek niet op voorhand aangenomen, maar empirisch vastgesteld (zie
hieronder). De daling van de huizenprijzen in dit ‘risicogebied’ wordt
bepaald door de transactieprijzen van verkochte woningen in het
risicogebied (met hedonische prijsanalyses) te vergelijken met de
transactieprijzen van verkochte referentiewoningen buiten het risicogebied,
maar op voor het overige zo goed mogelijk vergelijkbare locaties.
Door daadwerkelijke transacties van verkochte woningen in het risicogebied
te vergelijken met transacties op vergelijkbare referentielocaties buiten dat
gebied en in de modellen te corrigeren voor verschillen in
woningkenmerken, resteert in potentie een verschil in prijzen dat toe te
rekenen is aan aardbevingen en aardbevingsrisico. Het onderzoek meet dus
een eventueel niveauverschil in de huizenprijzen ten opzichte van vergelijkbare
woningen op vergelijkbare locaties zonder bevingsrisico op een bepaald
moment in de tijd, en geen waardeontwikkeling sinds ‘Huizinge’.
In deze aanpak wordt geen onderscheid maakt tussen een op- of een
neergaande markt: een negatief waardeverschil ten opzichte van
referentielocaties geldt als een waardedaling, ook wanneer de prijzen zelf
stijgen.
Vaststellen risicogebied

Het risicogebied is empirisch vastgesteld door te kijken naar het percentage
schadetoekenningen ten opzichte van de totale woningvoorraad per
postcodegebied. Het percentage schadetoekenningen is immers een goede
6

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

benadering voor de mate waarin een gebied wel of geen schade aan
woningen kent. In eerder onderzoek was vastgesteld dat voor het gebied
met 20% of meer geaccepteerde schadegevallen het bestaan van een negatief
effect op de woningprijzen niet viel uit te sluiten. Die analyse is herhaald
met de geactualiseerde schadegegevens en woningmarkttransacties.
Wederom blijkt dat een grens van 20% schadetoekenning de meest ruime
afbakening van het risicogebied betreft die in overeenstemming is met de
empirie, en dit geldt daarmee in beginsel als logische grens voor het
risicogebied.
Het risicogebied dat op basis van dit 20%-criterium ontstaat, omsluit enkele
‘enclaves’, die volgens dat criterium niet tot het empirisch vastgestelde
risicogebied behoren. Ook zijn er twee ‘eilanden’ buiten de rest van het
gebied, die volgens het 20%-criterium er juist wel toe behoren. Omdat de
vraag gerechtvaardigd is waarom deze gebieden buiten respectievelijk
binnen het uiteindelijk gehanteerde risicogebied vallen, worden de modellen
in dit rapport, behalve voor het empirisch vastgestelde 20%-risicogebied, ook
geschat voor een alternatief aaneengesloten risicogebied, waarbij de enclaves wel
en de eilanden niet zijn opgenomen in het risicogebied. Het 20%risicogebied omvat volgens de Basisregistratie Adressen en Gebouwen
(BAG) van het Kadaster 87.046 woningen; het aaneengesloten risicogebied
94.679.
Referentiewoningen

Referentiewoningen zijn in dezelfde periode verkocht als woningen in het
risicogebied en worden ‘gematcht’ op locatiekenmerken. Tevens mogen in
de postcode waar de referentiewoning zich bevindt geen
schadetoekenningen hebben plaatsgevonden om uit te sluiten dat ook de
referentiewoning last heeft van een prijsdaling als gevolg van aardbevingen.
Voor dit laatste is een schade-intensiteit van 1% als grens gehanteerd. Het
toestaan van referentiewoningen uit postcodegebieden met een schadeintensiteit tussen 0% tot 1% verbetert namelijk de kwaliteit van de matching,
terwijl het door het waterbedeffect niet aannemelijk is dat in deze gebieden
waardeverlies is opgetreden. Bij de gehanteerde grens van 1% is de match
gemiddeld over alle transacties in het risicogebied 99,9%. Dat wil zeggen dat
de op basis van omgevingskenmerken voorspelde locatiewaarde van een
referentielocatie gemiddeld niet meer dan 0,1% verschilt van die voor de
transactielocatie.

7

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bevingsindicatoren

Om prijsverschillen als gevolg van aardbevingen en aardbevingsrisico tussen
transacties binnen het risicogebied en transacties van referentiewoningen te
verklaren, is gekeken naar een drietal ‘bevingsindicatoren’: een eventueel
imago-effect voor het gebied als geheel, het effect van de bevingshistorie
van individuele woningen, en het effect van de schadehistorie van
individuele woningen.
Woningen die liggen in het risicogebied kunnen waardedaling ondervinden
door een ‘negatief’ imago als gevolg van de aardbevingen en toekomstige
risico’s. De indicator voor een eventueel imago-effect geeft daarom aan of
een woning in het risicogebied ligt of niet.
Aardbevingen leiden tot grondbewegingen die weer leiden tot mogelijke
schade of gevoelens van overlast. Bevingshistorie is daarmee een mogelijke
indicator voor het verklaren van waardeverlies. Om de grondsnelheid per
locatie als gevolg van een beving te bepalen, wordt gebruikgemaakt van
formules die voortkomen uit geologisch onderzoek. In dit rapport wordt de
meest actuele formule van Bommer et al. (2019) gebruikt om de PGV (peak
ground velocity, oftewel maximale grondsnelheid) op een locatie te berekenen.
Het is daarbij de vraag vanaf welke grens voor de grondsnelheid een
aardbeving mogelijk tot schade leidt. Hier wordt uitgegaan van een
grenswaarde van 5 mm/s, die overeenkomt met de (laagste) karakteristieke
grenswaarde voor het ontstaan van schade aan gebouwen op basis van
metselwerk. Veiligheidshalve wordt daarnaast gewerkt met een lagere
grenswaarde van 2,9 mm/s voor schade aan gevoelige structuren en
monumenten. Bij het onderzoeken van het effect van de bevingshistorie zijn
twee typen indicatoren getest: de totale cumulatieve grondsnelheid en het
aantal bevingen, beide voor bevingen boven de drempelwaarden. Het gaat
daarbij om alle bevingen sinds het moment dat het KNMI deze meet:
bevingen voor ‘Huizinge’ tellen mee in het effect dat na ‘Huizinge’ optreedt.
De derde indicator is de schadehistorie van een woning. Deze geeft weer of
de woning schade heeft gehad en zo ja, hoeveel compensatie daarvoor is
ontvangen en of dit bedrag € 1000 of meer bedraagt (de ondergrens voor
het kunnen deelnemen aan de Waardevermeerderingsregeling).

8

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Overige (controle)variabelen

Verschillen in prijzen tussen – qua locatiekenmerken identieke – woningen
kunnen, in plaats van aardbevingsgerelateerd, ook het gevolg zijn van
verschillen in kenmerken van die woningen zelf: type woning, bouwperiode,
staat van onderhoud, enzovoorts. Daarom zijn er bij het bepalen van het
effect van aardbevingen en aardbevingsrisico, in aanvulling op de
bevingsindicatoren, verschillende zogenoemde ‘controlevariabelen’ gebruikt.
Bij het al dan niet opnemen van variabelen dient het uiteindelijke doel van
het onderzoek als criterium, namelijk om zo goed mogelijk het causale effect
van bevingen en aardbevingsrisico vast te stellen. Er wordt dus niet
gestreefd naar een optimaal voorspelmodel van huizenprijzen. Dit betekent
bijvoorbeeld ook dat sociaal-economische kenmerken zoals inkomen in een
buurt niet in aanmerking komen als verklarende variabelen. Deze zijn
immers eerder een resultaat dan een oorzaak van lage of hoge huizenprijzen:
in populaire buurten zijn huizenprijzen hoog waardoor vaak alleen hoge
inkomensgroepen in staat zijn zich er een woning te veroorloven.
Resultaten

Binnen beide definities van het risicogebied is een dataset met ongeveer 10
duizend transacties geanalyseerd voor de vier varianten van de
bevingsindicator. Deze resultaten zijn op grote lijnen vergelijkbaar met de
eerdere onderzoeken van Atlas voor gemeenten. Er wordt in alle
modelvarianten een statistisch significant negatief imago-effect gevonden
van ligging in het risicogebied en een aanvullend negatief effect voor elke
beving dan wel de opgetelde grondsnelheid boven de gehanteerde
drempelwaarden op de plek van een woning. Het negatieve effect van
ligging in het gebied is ongeveer 2,5% als wordt uitgegaan van het 20%risicogebied, en ongeveer 1,5% als wordt gewerkt met het grotere aaneengesloten
risicogebied. Dit verschil wordt vermoedelijk veroorzaakt doordat tot die
tweede afbakening ongeveer 9% meer woningen behoren (vooral in de stad
Groningen) die in de empirische gebiedsafbakening gemiddeld juist een
positief effect lieten zien. Het negatieve effect van bevingen is voor beide
definities van het risicogebied vrijwel gelijk, ongeveer 1% tot 1,5%.
De schadehistorie van individuele woningen heeft geen significant effect op
de waarde. Dat wijkt af van eerdere onderzoeken van Atlas voor gemeenten,
waarin een positief effect werd gevonden van een toegekend schadebudget
van € 1000 of meer, dat in verband werd gebracht met de

9

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Waardevermeerderingsregeling. In de modellen voor het 20%-risicogebied is
de puntschatting nog wel positief maar niet langer statistisch significant, in
de modellen voor het aaneengesloten risicogebied is de puntschatting nu
negatief maar evenmin significant. Ook de hoogte van het schadebudget
blijkt naast het effect van de bevingen geen effect te hebben op de waarde.
Omgerekend naar alle woningen in het risicogebied impliceert dit –
afhankelijk van de gekozen modelvariant – per 1 januari 2019 een
gemiddelde waardedaling van 3,5~3,8% als wordt uitgegaan van het 20%risicogebied en 2,5~2,8% voor het aaneengesloten risicogebied. Binnen deze
gemiddelden bestaan grote verschillen tussen gemeenten. Zo is (voor de
modelvariant die uitgaat van het aantal bevingen vanaf 2,9 mm/s) de
gemiddelde waardedaling voor Loppersum het grootst met 11,2% en voor
de delen van Zuidhorn, De Marne, Aa en Hunze en Oldambt die tot het
risicogebied behoren met 2,3% het kleinst. Ook binnen gemeenten kunnen
de verschillen aanzienlijk zijn, afhankelijk van de bevingshistorie van
individuele woningen.
Een groot aantal gevoeligheidsanalyses – voor het effect van extra
omgevingsvariabelen in de regressies, de weging van referentielocaties, het
uitsluiten van postcodegebieden met 0% tot 1% schades als potentiële
referentielocatie en het effect van schade aan individuele woningen – geeft
geen aanleiding te kiezen voor een alternatief basismodel. In dit kader is ook
gekeken naar versterkte woningen, maar van de ongeveer 10 duizend
transacties in het risicogebied bleek het in slechts twaalf gevallen om een
versterkte woning te gaan, waardoor een kwantitatieve analyse niet mogelijk
was.
Voorts is getoetst of de looptijd van de verkoop van een woning in het
risicogebied negatief afwijkt ten opzichte van die van referentielocaties. Het
is immers denkbaar dat woningen in het risicogebied veel langer te koop
staan en de waardedaling daardoor wordt onderschat. Er blijken echter geen
aanwijzingen voor een langere looptijd te zijn.
In de basismodellen wordt uitgegaan van één periode. Getoetst is of er voor
het imago-effect van ligging in het risicogebied of voor de bevingsvariabelen
sprake is van een trendmatige ontwikkeling, en of een meerperiodemodel tot
betere resultaten leidt. Dit blijkt niet het geval.

10

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

1

Inleiding en achtergrond

Op 16 augustus 2012 werd Groningen opgeschrikt door een aardbeving met
een kracht van 3.6 op de schaal van Richter bij het dorp Huizinge in de
gemeente Loppersum. Sindsdien is de aardbevingsproblematiek
onafgebroken in het nieuws gebleven en loopt er een wetenschappelijke,
maatschappelijke en juridische discussie over de invloed van aardbevingen
en het aardbevingsrisico op de woningwaarden in het gebied.
Sinds ‘Huizinge’ is er veel gebeurd dat van invloed kan zijn geweest op de
woningmarkt in het gebied. Los van bevingen met magnitudes tot 3.4 die
daarna op verschillende plekken in het gebied hebben plaatsgevonden, is er
meer duidelijkheid gekomen over de risico’s en afhandeling. Allereerst de
publicatie van een KNMI-onderzoek in januari 2013 waarin werd
geconcludeerd dat Groningen in de toekomst mogelijk rekening moet
houden met aardschokken tot een kracht van 5 op de schaal van Richter.
En daarna vele andere publicaties over bijvoorbeeld de bevingen die hebben
plaatsgevonden en de schadeafhandeling.
1

Daarnaast hebben er ook verschillende gebeurtenissen plaatsgevonden
waarvan een positief effect op de woningmarkt zou kunnen zijn uitgegaan,
zoals begin 2014 de aankondiging van diverse compensatiemaatregelen –
waaronder een compensatieregeling voor de waardedaling van woningen en
een Waardevermeerderingsregeling –, de vernietiging van het voorgenomen
nieuwe winningsplan door de Raad van State en als gevolg daarvan een
reductie van de gaswinning van 33 naar 27 miljard kubieke meter in
2

3

4

1
B. Dost, M. Caccavale, T. van Eck, D. Kraaijpoel, 2013: Report on the expected PGV and PGA values
for induced earthquakes in the Groningen area (KNMI, De Bilt).
2
Kamerbrief minister Kamp van Economische Zaken, 17 januari 2014.
3
Regeling Waardedaling van de Nederlandse Aardolie Maatschappij. Versie 29 april 2014.
http://www.namplatform.nl/wp-content/uploads/2014/04/Regeling-waardedaling1.pdf. De Regeling
Waardedaling (kortweg: Waarderegeling) geldt voor woningeigenaren die hun woning aan een
particuliere koper hebben verkocht, en die bij de verkoop van hun woning mogelijk een lagere
verkoopprijs voor hun woning konden realiseren als gevolg van aardbevingen en/of
aardbevingsrisico (ook in geval van echtscheiding of erfrechtelijke verkrijgingen kunnen bewoners
opteren voor een compensatie onder de regeling). Deze regeling richt zich dus op de compensatie
voor waardedaling en staat naast een al langer (sinds 1993) bestaande regeling voor het herstel
van fysieke aardbevingsschade (kortweg: Schaderegeling).
4
Via de Tijdelijke Regeling Waardevermeerdering (WVM) bood de NAM met ingang van 17 januari
2014 een subsidie van maximaal € 4000 aan eigenaren van woningen in het aardbevingsgebied met
een bevingsschade van minimaal € 1000. Met deze tegemoetkoming konden zij energiebesparende
of -opwekkende maatregelen financieren die de waarde van hun woning verhoogden,
bijvoorbeeld zonnepanelen.

11

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

november 2015, en het nieuwe Gasbesluit in juni 2016 waarin een verdere
verlaging van de gaswinning van 27 naar 24 miljard kubieke meter werd
aangekondigd. De Raad van State vernietigde ook dat besluit en verlaagde
het productieplafond voor 2018 naar 21,6 miljard kubieke meter. Op 29
maart 2018 kondigde de minister aan de gaswinning in het Groningenveld
op termijn volledig te beëindigen: uiterlijk per oktober 2022 moet de
gaswinning afgenomen zijn tot onder 12 miljard kubieke meter en in de
jaren erna wordt deze geleidelijk afgebouwd naar nul. Na dat besluit is het
kabinet op zoek gegaan naar aanvullende maatregelen ten behoeve van een
snellere afbouw. In de huidige plannen “zou de gaswinning al in het gasjaar
2020/2021 op de 12 miljard Nm3 uitkomen. En vanaf maart 2022 zou de
jaarlijkse winning beneden de 4 miljard Nm3 blijven. Daarna komt de nul
snel in zicht.”
5

6

7

8

9

Naar aanleiding van de beving met een magnitude van 3.4 bij
Westerwijdwerd adviseerde het Staatstoezicht op de Mijnen het ministerie
van EZK om de gaswinning een jaar eerder – in 2019/2020 – terug te
brengen tot 12 miljard Nm3. Maatregelen daartoe worden thans verkend.
10

11

Eerder onderzoek

Sinds de beving bij Huizinge is door verschillende partijen onderzoek
gedaan naar het effect van aardbevingen en aardbevingsrisico op de waarde
van woningen in het risicogebied. Zo deed Ortec Finance sinds 2013 in
opdracht van het ministerie van Economische Zaken onderzoek naar de
woningwaardeontwikkelingen in aardbevingsgevoelige gebieden rond het
Groningenveld. Dat onderzoek is voortgezet door het Centraal Bureau
voor de Statistiek (CBS), en wordt inmiddels op verzoek van de Nationaal
Coördinator Groningen (NCG) elk half jaar herhaald. Koster en Van
12

13

5

Raad van State 18 december 2015, ECLI:NL:RVS:2015:3578. Overschrijding tot maximaal 33 miljard
kubieke meter was volgens de uitspraak toegestaan als het gasjaar 2015-2016 een relatief koud
jaar zou blijken te zijn.
6
Kamerbrief minister Kamp van Economische Zaken 24 juni 2016.
7
Raad van State 15 november 2017, ECLI:NL:RVS:2017:3156.
8
Kamerbrief minister Wiebes van EZK, 29 maart 2018.
9
Kamerbrief minister Wiebes van EZK, 17 juni 2019.
10
Staatstoezicht op de Mijnen, ‘Advies n.a.v. beving Westerwijtwerd’, brief aan de minister van EZK,
28 mei 2019.
11
Kamerbrief minister Wiebes van EZK, 17 juni 2019.
12
M. Francke, K. Lee, 2013: De waardeontwikkeling op de woningmarkt in aardbevingsgevoelige
gebieden rond het Groningenveld (Ortec Finance, Rotterdam). En meest recent: M. Francke,
B. Broekmeulen, 2016: De ontwikkelingen op de woningmarkt rond het Groningenveld: actualisatie
2e kwartaal 2016 (Ortec Finance, Rotterdam).
13
CBS, 2015: Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld. 1e kwartaal van 1995 tot en
met 2e kwartaal 2015 (CBS, Den Haag). En meest recent: CBS, 2019: Woningmarktontwikkelingen
rondom het Groningenveld - 1e kwartaal 1995 tot en met 4e kwartaal 2018 (CBS, Den Haag).

12

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Ommeren van de Vrije Universiteit (VU) hebben eveneens onderzoek
gedaan naar de effecten van de aardbevingsproblematiek op huizenprijzen,
en in 2018 hebben ook Durán en Elhorst van de Rijksuniversiteit
Groningen een working paper met onderzoeksresultaten gepresenteerd.

14

15

Atlas voor gemeenten heeft (in samenwerking met onderzoekers verbonden
aan de Rijksuniversiteit Groningen, Erasmus Universiteit Rotterdam en
Universiteit van Amsterdam) sinds 2015 vier rapporten gepubliceerd over
het effect van de aardbevingen en aardbevingsrisico’s op de woningmarkt.
Daarnaast hebben de onderzoekers enkele artikelen gepubliceerd over deze
studies en hebben zij het initiatief genomen voor het organiseren van een
special session over de relatie tussen aardbevingen en woningwaarde op het
congres van de European Regional Science Association (ERSA) in
Groningen in 2017. Kern van de gehanteerde onderzoeksmethodiek is de
hedonische prijsmethode. Deze methode wordt ook in het genoemde
onderzoek van Koster en Van Ommeren en door Durán en Elhorst
gehanteerd. Atlas voor gemeenten maakt daarbij gebruik van de zogeheten
matchingmethodiek, waarbij voor elke verkochte woning in het risicogebied
een of meerdere verkochte woningen worden gezocht op locaties buiten het
gebied die verder zo goed mogelijk vergelijkbaar zijn op (het waarde-effect
van) een groot aantal omgevingsvariabelen.
16

17

2015: Schokken de prijzen?

In 2015 publiceerde Atlas voor gemeenten het rapport Schokken de prijzen?’
Het risicogebied werd in deze studie afgebakend als de acht gemeenten die
op dat moment onder de Waarderegeling vielen. Woningen die zich binnen
een ruime bandbreedte rond die acht gemeenten bevinden, werden
18

14

H. Koster, J. van Ommeren, 2015: A Shaky Business: Natural Gas Extraction, Earthquakes and
House Prices, European Economic Review, 80, pp. 120-139, en meer recent: H. Koster, 2016:
Gaswinning, aardbevingen en huizenprijzen. Rapport in opdracht van OTB, Universiteit Delft (VU,
Amsterdam).
15
N. Durán & J.P. Elhorst, 5 June 2018: A spatio-temporal-similarity and common factor approach of
individual housing prices: the impact of many small earthquakes in the north of the Netherlands.
2018007-EEF.
16
G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, C van Woerkens, 2016: Waardedaling door aardbevingen. Real
Estate Research Quarterly, 15(2), pp. 19-29. M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, R. Ponds, J. Poort,
C. van Woerkens, 2016: Bijdrage aardbevingen aan waardedaling woningen in Groningen
overschat. Economisch Statistische Berichten (ESB), 101 (4733), 294-298. M. Bosker, H. Garretsen,
G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, C. van Woerkens, 2016: Naschrift bij: Bijdrage aardbevingen aan
waardedaling woningen in Groningen overschat. Economisch Statistische Berichten (ESB), 101
(4735), 382. R. Ponds, J. Poort, G. Marlet, 2018: Compensatie woningwaardeverlies moet op basis
van actueel model. Me Judice, 7 januari 2019.
17
Hoofdstuk 2 en Bijlage 3 van dit rapport geven een uitvoerige beschrijving van de methodiek.
18
M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, C. van Woerkens, 25 mei 2015: Schokken de
prijzen? Relatieve huizenprijsontwikkeling in het aardbevingsgebied in Groningen en de invloed
van aardbevingen en aardbevingsrisico (Atlas voor gemeenten, Utrecht).

13

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

uitgesloten als mogelijke referentiewoningen. Op basis van transacties tussen
de Huizingebeving en 31 maart 2015 werd in de betreffende acht gemeenten
een gemiddelde waardedaling gevonden van tussen 1,9% en 2,6%. Deze
waardedaling heeft (net als die in alle andere onderzoeken van Atlas voor
gemeenten) betrekking op het niveauverschil in de huizenprijzen ten opzichte
van vergelijkbare woningen op vergelijkbare locaties zonder bevingsrisico,
en geen waardeontwikkeling sinds ‘Huizinge’. Voorts werden aanwijzingen
gevonden dat de waardedaling in de eerste helft van die periode (tot en met
2013) wat groter was. Voor de periode vanaf 2014 was het gemeten effect
statistisch niet significant. Ook werd geconstateerd dat het meenemen van
toegekende budgetten voor schadeherstel de modellen verbeterde. Hiervan
ging een positief effect uit op de prijs van de desbetreffende woningen,
waarnaast vervolgens een iets groter negatief gebiedseffect werd gemeten.
In januari 2016 zijn de verschillende op dat moment beschikbare
onderzoeken door OTB (TU Delft) vergeleken en beoordeeld. De studie
van Atlas voor gemeenten werd overwegend positief beoordeeld. OTB deed
wel enkele aanbevelingen. Zo beval OTB aan om nader onderzoek te doen
naar een andere indeling in risico- en referentiegebieden op basis van
schades. Tevens constateerde OTB dat de onderzochte periode vanaf
‘Huizinge’ relatief kort was, waardoor het aantal verklarende variabelen in
sommige modellen groot was in vergelijking met het aantal cases. Voorts
wierp OTB de vraag op of er voor de beving bij Huizinge geen effecten
waren op de woningmarkt en merkte OTB op dat in het rapport informatie
ontbrak over de woning- en omgevingskenmerken in de modellen en de
bijbehorende coëfficiënten en standaardfouten. Ook stelde OTB vast dat
geen vergelijking was gemaakt tussen de bestaande woningvoorraad en de
dataset van verkochte woningen, waardoor sample selection bias een rol zou
kunnen spelen, hoewel de matchingmethodiek dit risico vermindert.
19

2016: Met angst en beven

Op 14 april 2016 publiceerde Atlas voor gemeenten het rapport Met angst en
beven. Dit rapport vormde een update en verdieping van de eerdere studie
en nam de aanbevelingen die door OTB waren gedaan ter harte.
20

19

S. Jansen, P. Boelhouwer, H. Boumeester, H. Coolen, J. de Haan, C. Lamain, 2016: Beoordeling
woningmarktmodellen aardbevingsgebied (OTB, Delft).
M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, R. van Dooren, C. van Woerkens, 2016: Met
angst en beven. Verklaringen voor dalende huizenprijzen in het Groningse aardbevingsgebied
(Atlas voor gemeenten, Utrecht).

20

14

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Zo bevatte het rapport een uitvoerige methodologische verantwoording en
een overzicht van de gebruikte locatie- en woningkenmerken. Tevens
presenteerde het rapport gevoeligheidsanalyses voor het bepalen van de
referentielocaties en is het effect onderzocht van zowel schade aan de
verkochte woningen, als schade in de omgeving. De onderzochte periode
was met twee kwartalen uitgebreid – tot en met het derde kwartaal van 2015
– waardoor het aantal verkochte woningen in het risicogebied met 29%
toenam van 1506 naar 1949 (zie tabel 1.1). Opnieuw werd een generiek
negatief gebiedseffect van tussen 2% en 3% gemeten (-2,6% in het
voorkeursmodel).
21

Ook is onderzocht of er vóór de beving bij Huizinge, in de periode tussen 1
januari 2011 en 15 augustus 2012, een effect kon worden vastgesteld,
hetgeen niet het geval was. Het eventuele risico van sample selection bias is
eveneens onderzocht door te kijken naar het onderhoudsniveau van
verkochte versus te koop staande woningen. Te koop staande woningen
bleken gemiddeld iets beter te zijn onderhouden dan verkochte woningen,
dus voor een bias die de gemeten waardedaling zou verkleinen bestond geen
aanwijzing.
22

Tevens is – bij wijze van verfijning en ingegeven door het onderzoek van de
VU-onderzoekers Koster en Van Ommeren (2015) – onderscheid gemaakt
tussen locaties binnen het risicogebied, op basis van berekeningen van het
aantal voelbare aardbevingen op de locatie van een verkochte woning. Dit
resulteerde in een generiek gebiedseffect (imago-effect) van 2,0% in het
voorkeursmodel, een additioneel negatief effect van 0,5% per voelbare
beving en – wederom – een positief effect voor woningen met een
toegekend budget voor schadeherstel.
23

21

De bijbehorende coëfficiënten en standaardfouten voor het basismodel zijn in het rapport Vijf
jaar na Huizinge uit 2017 eveneens als bijlage opgenomen.
22
Deze bevinding is niet van invloed op de waardedalingen die na de Huizingebeving wel
consistent worden gevonden, omdat de methodiek een verschil in het niveau van de prijzen meet
ten opzichte van de referentielocaties en niet een verschil sinds ‘Huizinge’.
23
Net als in Koster en Van Ommeren en later onderzoek door Elhorst en Durán (2018) werd daarbij
een voortplantingsfunctie voor bevingen van Dost et al. (2004) gebruikt, waarbij net als in Koster
en Van Ommeren een drempelwaarde voor de grondsnelheid van 5 mm/s is gehanteerd. In
hoofdstuk 4 worden deze voortplantingsfunctie en drempelwaarde op basis van de relevante
literatuur geactualiseerd.

15

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

2017: Vijf jaar na Huizinge

De aanbeveling van OTB om het risicogebied op basis van schades af te
bakenen is in het rapport Vijf jaar na Huizinge van 16 oktober 2017
overgenomen. Het risicogebied is niet langer gedefinieerd als de gemeenten
die onder de Waarderegeling vallen, maar empirisch vastgesteld aan de hand
van het percentage woningen met een toegekende schade-uitkering. Voor
postcodegebieden waar aan minder dan 20% van de woningvoorraad een
schade-uitkering is toegekend, kon een negatief prijseffect (naar gangbare
wetenschappelijke maatstaven) worden uitgesloten en werd zelfs een positief
effect gevonden, mogelijk als gevolg van een ‘waterbedeffect’. Op basis
daarvan is het risicogebied opnieuw afgebakend. Alle postcodegebieden
waar ooit bevingsschade is toegekend zijn als referentiegebied uitgesloten.
24

In deze studie is de onderzochte periode tevens geactualiseerd tot en met
juni 2017 en zijn opnieuw enkele belangrijke verfijningen aangebracht. Het
aantal verkochte woningen in het (nieuwe) risicogebied ging hierdoor van
1949 naar 6985 (een toename van 260%). Het positieve maar tegenintuïtieve effect van schade-uitkeringen op de transactieprijs is nader
onderzocht. Dit bleek samen te hangen met de hiervoor genoemde
Waardevermeerderingsregeling waarvoor woningen met een schade van
€ 1000 of meer in aanmerking komen. Conform de doelstelling van deze
regeling lijken deze woningen dus door de maatregelen inderdaad meer
waard te zijn geworden.
In het voorkeursmodel kwam het generieke gebiedseffect over de hele
periode uit op -1,8%, met een (ten opzichte van het voorgaande onderzoek
groter) additioneel effect per voelbare beving van -1,1% en een positief
effect van gemiddeld 2,3% voor woningen die in aanmerking kwamen voor
de WVR. Splitsing van het gebiedseffect in drie perioden – voor en na
februari 2014 (begin Waarderegeling) en na juli 2016 (nieuw Gasbesluit) –
wees op een gestaag afnemend effect; in de laatste periode -1,1% en
statistisch niet significant.
2018: Nog altijd in beweging

In 2018 volgde Nog altijd in beweging, dat Atlas voor gemeenten in december
van dat jaar publiceerde. Het risicogebied dat in 2017 empirisch was
afgebakend werd daarbij gelijk gehouden.
24

G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, C. van Woerkens, M. Bosker, H. Garretsen, 2017: Vijf jaar na
Huizinge. Het effect van aardbevingen op de huizenprijzen in Groningen (Atlas voor gemeenten,
Utrecht).

16

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

De onderzochte periode werd opnieuw geactualiseerd, met gegevens tot en
met 31 december 2017, waardoor het aantal verkochte woningen in het
risicogebied steeg van 6985 naar 8103 (een toename van 16%). Ook is een
aantal verfijningen doorgevoerd ten opzichte van de voorgaande studies. Zo
is naast het aantal bevingen tevens gekeken naar de totale cumulatieve
grondsnelheid als indicator voor bevingshistorie. Beide indicatoren voor
bevingshistorie zijn verder gebaseerd op geactualiseerd geologisch
onderzoek naar hoe bevingen leiden tot grondsnelheden, vanaf welke
grondsnelheid schade kan ontstaan aan gebouwen en wanneer een beving
potentieel voelbaar is. Daarbij is getoetst of het een verbetering is om te
werken met een drempelwaarde ten behoeve van het meenemen van
bevingen voor de cumulatieve grondsnelheid, in plaats van het cumuleren
van alle grondsnelheden, inclusief de kleinste. Dat bleek zo te zijn, en de
modellen zijn doorgerekend voor verschillende drempelwaarden.
Afhankelijk van de keuze voor de bevingsindicator en de drempelwaarde,
volgde een prijseffect over de hele onderzochte periode en het hele
risicogebied van gemiddeld -2,2% tot -2,0%. Dit is het netto effect, inclusief
het positieve effect van een toegekend schadebudget voor schadeherstel van
€ 1000 of meer. Naast dit positieve effect van een schadebudget boven de
drempel, bleken de omvang van het budget en toegekende schade in de
omgeving van een woning geen effect op de prijzen te hebben. Het bruto
effect (exclusief dat positieve effect) varieerde tussen -3,0% en -2,6%. Net
als in de eerdere studie in 2017 bleek het effect van aardbevingen en
aardbevingsrisico te variëren in de tijd: in de kern van het gebied liep het
onder invloed van nieuwe bevingen op, terwijl het aan de randen geleidelijk
afnam.
In Nog altijd in beweging is ook onderzocht in hoeverre er aanwijzingen zijn
dat de waardedaling verschilt tussen verschillende typen woningen. Dit
leverde aanwijzingen op dat woningen in het hogere segment (vrijstaand,
luxe, groot) en vooroorlogse woningen mogelijk een sterkere waardedaling
kennen dan gemiddeld, en dat andere woningen dus juist een minder sterke
daling ondervinden dan gemiddeld, of soms zelfs een positief
(waterbed)effect. Deze resultaten bleken echter onvoldoende robuust en
met grotere onzekerheid omgeven. Vermoedelijk heeft dat onder meer te
maken met het feit dat vrijstaande woningen relatief vaker staan op plekken
staan waar ook meer bevingen boven de drempelwaarde zijn geweest. Het
maken van een onderscheid tussen woningtypen in de modellen bleek zo

17

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

veelal ten koste te gaan van de mogelijkheid om met de bevingsvariabelen
onderscheid te maken tussen locaties in het gebied die zwaarder of minder
zwaar zijn getroffen door bevingen.

Tabel 1.1

Periode transacties en verkochte woningen in het risicogebied in
opvolgende studies Atlas voor gemeenten

Rapport

Periode
t/m

Definitie
risicogebied

Transacties
risicogebied

Schokken de prijzen?
Met angst en beven
Vijf jaar na Huizinge
Nog altijd in
beweging
Huidig onderzoek

2015 Q1
2015 Q3
2017 Q2
2017 Q4

8 gemeenten
Waarderegeling

1506
1949
6985
8103

+29%
+258%
+16%

9510*

+17%

2018 Q4

pc4 met >=20%
schade-uitkeringen

Toename
transacties
(t.o.v
studie
ervoor)

*Bij keuze zes ‘enclaves’ toe te voegen aan risicogebied en twee ‘eilanden’ uit te sluiten (zie
paragraaf 2.2) gaat het om 10.266 transacties, een toename van 27% ten opzichte van Nog altijd in
beweging.

Het huidige onderzoek

Het huidige onderzoek is een actualisatie en op diverse punten een
verfijning van de eerdere studies van Atlas voor gemeenten. Na een
toelichting op de onderzoeksmethodiek in hoofdstuk 2 volgt in hoofdstuk 3
allereerst een actualisatie van voortplantingsformules voor bevingen.
Vervolgens laat hoofdstuk 4 stapsgewijs zien wat het effect is van de diverse
aspecten van deze actualisatie op de uitkomsten voor de basismodellen met
één periode en toont het een aantal gevoeligheidsanalyses. Tevens wordt in
dit hoofdstuk onderzocht of er aanwijzingen zijn dat het aantal dagen dat
verkochte woningen te koop hebben gestaan (de looptijd) in het risicogebied
hoger is. Hoofdstuk 5 onderzoekt vervolgens de ontwikkeling van de
gevonden effecten in de tijd. Hoofdstuk 6 besluit met een synthese van de
belangrijkste uitkomsten.

18

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

2

Methode en afbakening risicogebied

De centrale vraag in dit onderzoek is hoe groot in het risicogebied de
prijsdaling is, die is toe te schrijven aan aardbevingen en aardbevingsrisico,
en hoe deze daling varieert binnen het risicogebied. Om dit te kunnen
vaststellen, moet het eventuele effect van aardbevingen en aardbevingsrisico
geïsoleerd worden van andere factoren die effect hebben op huizenprijzen
in het risicogebied. Daartoe is in dit onderzoek gebruikgemaakt van de
zogenoemde hedonische prijsmethode. In het onderzoek zijn verschillende
stappen gezet: de afbakening van het risicogebied, de selectie van
referentiewoningen en de constructie van de bevingsindicatoren en de
controlevariabelen die in de uiteindelijke regressieanalyses zijn gebruikt.
Deze stappen worden in dit hoofdstuk toegelicht. Voor meer detail wordt
verwezen naar de bijlagen 1 tot en met 3.

2.1

De hedonische prijsmethode

De hedonische prijsmethode is de wetenschappelijk gangbare methode om
de (positieve of negatieve) waarde van een bepaald verschijnsel (zoals
aardbevingen) in te schatten, waarvoor geen eigen markt bestaat waarop een
prijs tot stand komt. De hedonische prijsmethode gaat ervan uit dat
mensen de voor- en nadelen van een bepaalde woonlocatie meewegen in
hun bereidheid om te betalen voor een woning op zo’n locatie. Overlast en
onveiligheid in de woonomgeving zijn voorbeelden van factoren die de
woningprijzen in theorie beïnvloeden. Daarmee is het centrale idee dat ook
25

26

27

25

De onderzoekers die dit onderzoek naar de prijseffecten van aardbevingen hebben uitgevoerd,
hebben op deze manier eerder met succes het effect van overstromingsrisico op de huizenprijzen in
Nederland geïsoleerd van het prijseffect van andere kenmerken, en gepubliceerd in een peer
reviewed wetenschappelijk tijdschrift (M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, C. van Woerkens, 2019:
Nether Lands. Evidence on the price and perception of rare natural disasters, in: Journal of the
European Economic Association, 17-2, pp. 413-453). Met de gebruikte methode en indicatoren
wordt bovendien aangesloten bij eerder onderzoek waarmee huizenprijsverschillen in Nederland
worden verklaard (G.A. Marlet, 2009: De aantrekkelijke stad. Moderne locatietheorieën en de
aantrekkingskracht van Nederlandse steden (VOC Uitgevers, Nijmegen); H. Garretsen, G. Marlet,
2017: Amenities and the Attraction of Dutch Cities, in: Regional Studies, 51, 5, pp. 724-736) en
grondprijsverschillen op woonlocaties (H. de Groot, G. Marlet, C. Teulings, W. Vermeulen, 2011: The
Urban Land Premium (Edward Elgar Publishers)).
26
S. Rosen, 1974: Hedonic prices and implicit markets: product differentiation in pure competition,
in: Journal of Political Economy, 82, pp.34-55; J. Roback, 1982: Wages, rents, and the quality of life,
in: Journal of political economy, 90, p.1257-1278.
27
De verlangde compensatie voor een woning die in een relatief onveilige woonomgeving staat
bleek in de VS in de jaren tachtig bijvoorbeeld gemiddeld 2200 dollar per woning te zijn. Zie: G.C.
Blomquist, M.C. Berger, J.P. Hoehn, 1988: New estimates of Quality-of-life in Urban Areas, in: The
American Economic Review, 78, 1, pp. 89-107. Zie voor Nederland: H. Garretsen, G. Marlet, 2017:
Amenities and the Attraction of Dutch Cities, in: Regional Studies, 51, 5, pp. 724-736.

19

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

(het risico op) aardbevingen op die manier via een lagere woningprijs tot
uiting komt.
De hedonische prijsmethode gaat uit van de feitelijke transacties op de
woningmarkt in het risicogebied. Dat geldt ook voor dit onderzoek.
Uitgangspunt voor de analyse zijn dus niet de gemiddelde prijzen in een
buurt, wijk of gemeente, maar indivuele transactieprijzen. De prijzen van
verkochte woningen in het risicogebied worden met hedonische
prijsanalyses vergeleken met de prijzen van verkochte referentiewoningen
buiten het risicogebied maar op voor het overige zo goed mogelijk
vergelijkbare locaties. Op die manier wordt zo goed mogelijk uitgesloten
dat er prijsverschillen worden gevonden die het gevolg zijn van andere
locatiekenmerken dan aardbevingen en aardbevingsrisico.
28

29

De gebruikte gegevens over woningtransacties zijn afkomstig van de
Nederlandse Vereniging van Makelaars (NVM). Hoewel verreweg het
grootste deel van de makelaars in Nederland (en in de provincie Groningen)
bij de NVM is aangesloten, heeft dit tot gevolg dat niet alle transacties in
Nederland in dit onderzoek zijn meegenomen. Het Kadaster registreert wel
alle transacties maar registreert in vergelijking met de NVM een veel
beperkter aantal woningkenmerken en bovendien het moment van
overdracht in plaats van transactie. Omdat het voor het bepalen van het
effect van (het risico op) bevingen op de woningprijs van belang is zo goed
28
De vraag is of die transactieprijzen het hele verhaal vertellen van wat er gaande is op de
woningmarkt in het risicogebied. Het beeld zou eventueel kunnen worden vertekend indien alleen
de beste woningen nog verkocht worden of wanneer woningen langer te koop staan of
onverkoopbaar zijn geworden. Zie hierover: CMO STAMM & Sociaal Planbureau Groningen, 2016:
Wonen en leven met aardbevingen. Meningen, knelpunten en oplossingsrichtingen van burgers
(CMO STAMM & Sociaal Planbureau Groningen, Groningen). Hier zijn echter geen systematische
aanwijzingen voor. Uit eerder onderzoek bleek dat de looptijd van verkochte woningen in het
risicogebied niet langer was dan die in vergelijkbare gebieden; het gevonden verschil was drie à
vier dagen en statistisch niet significant (M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, R. Ponds, J. Poort,
R. van Dooren, C. van Woerkens, 2016: Met angst en beven. Verklaringen voor dalende
huizenprijzen in het Groningse aardbevingsgebied (Atlas voor gemeenten/Rijksuniversiteit
Groningen)). Ook bleek uit dat onderzoek dat de staat van onderhoud (zowel binnen als buiten)
van de woningen die per 1 oktober 2015 te koop stonden iets beter was dan van de verkochte
woningen. Als alleen de beste woningen nog verkocht worden, zou je precies het omgekeerde
verwachten. Onderzoek van het Centraal Bureau voor de Statistiek bevestigt dat beeld (CBS, 2016:
Woningmarktontwikkelingen rondom het Groningenveld: 1e kwartaal 1995 tot en met 2e kwartaal
2016 (CBS, Den Haag)). Het onderzoek laat zien dat de kenmerken van de verkochte en te koop
staande woningen in het aardbevingsgebied niet afwijken van de totale woningvoorraad in dat
gebied als het gaat om oppervlakte, WOZ-waarde en bouwjaar. Paragraaf 4.3 onderzoekt of er in
de geactualiseerde data aanwijzingen zijn voor een langere looptijd van woningen in het
risicogebied, hetgeen niet het geval blijkt.
29
Op die manier wordt aangesloten bij het principe van propensity score matching, zie
bijvoorbeeld: G.W. Imbens & J.M. Wooldridge, 2009: Recent Developments in the Econometrics of
Program Evaluation. Journal of Economic Literature 47.1 (5-86); G.W. Imbens, 2004: Nonparametric
estimation of average treatment effects under exogeneity: A review. Review of Economics and
statistics 86.1 (4-29).

20

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

mogelijk rekening te houden met woningkenmerken en het
transactiemoment, is het gebruik van de NVM-database voor dit type
onderzoek te prefereren boven de gegevens van het Kadaster.

2.2

De afbakening van het risicogebied

Om de prijsdaling als gevolg van aardbevingen en aardbevingsrisico te
onderzoeken is het noodzakelijk eerst te bepalen in welk gebied er mogelijk
sprake is van een daling, het risicogebied. Prijzen in dat gebied worden in de
hedonische prijsmethode vervolgens vergeleken met prijzen buiten dat
gebied. In het onderzoek Vijf jaar na Huizinge uit 2017 heeft Atlas voor
gemeenten naar aanleiding van eerdere aanbevelingen het risicogebied langs
empirische weg afgebakend (zie hoofdstuk 1). De eerdere afbakening, die
uitging van de gemeenten die onder de Waarderegeling vallen, is daarmee
losgelaten.
Als potentiële kopers aardbevingen en bevingsrisico mee laten wegen in hun
koopbeslissingen, ligt het voor de hand dat de mate waarin een gebied wel
of geen schade aan woningen kent, bepalend is voor het optreden van
waardedaling in het gebied. Daarom is voor de gebiedsafbakening
gebruikgemaakt van het aandeel woningen met toegekende schadeclaims,
een indicator die samenvalt met de mate waarin het risico op de
woningmarkt wordt beleefd. De schades zijn ‘objectief’, in de zin dat in
beginsel door experts is vastgesteld dat ze door bevingen zijn veroorzaakt en
het betreft controleerbare informatie; de locaties waar veel of weinig schade
is toegekend, zijn bekend. Omdat erkende schade als zodanig wordt hersteld
of vergoed, is het daarbij niet gezegd dat schade in een gebied altijd betekent
dat er ook waardedaling is. De samenhang tussen toegekende schade en
waardedaling, en dus het vaststellen van het risicogebied, is derhalve een
empirische vraag.
In het onderzoek Vijf jaar na Huizinge is voor het potentiële risicogebied in eerste
instantie uitgegaan van alle 4-positie-postcodegebieden (4-ppc, de vier
cijfers) waar minimaal één keer aardbevingsgerelateerde schade is toegekend.
Het ging daarbij om de schadetoekenningen tot en met het derde kwartaal
van 2016. Vervolgens is onderzocht of er een bepaalde grens in het
percentage toegekende schadegevallen aan te geven is, waarbij er geen
negatief prijseffect meer is. Dat bleek inderdaad zo te zijn; in gebieden met

21

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

30% of meer geaccepteerde schadeclaims werd een statistisch significant
negatief prijseffect gevonden. Voor het gebied met tussen 20% en 30%
schade was dat niet het geval, maar was een negatief prijseffect ook niet uit
te sluiten. Voor de gebieden met minder dan 20% schade was een negatief
prijseffect naar gangbare wetenschappelijke maatstaven wel uit te sluiten. Er
werd zelfs een positief effect gevonden, mogelijk als gevolg van een
‘waterbedeffect’: de vraag naar woningen net buiten het risicogebied kan
worden opgestuwd door bewoners en potentiële kopers die de kern van het
risicogebied vermijden, waardoor de prijzen daar juist stijgen. Om er zeker
van te zijn dat het risicogebied niet te klein werd gedefinieerd, is het in Vijf
jaar na Huizinge en het daaropvolgende onderzoek Nog altijd in beweging uit
2018 gedefinieerd als alle gebieden met een schadepercentage van meer dan 20% op
basis van de schadetoekenningen tot en met het derde kwartaal van 2016.
Dat gebied bestond uit 128 4-ppc-gebieden.
Sinds het derde kwartaal van 2016 is een aanzienlijk aantal nieuwe schades
toegekend, met name door TCMG (Tijdelijke Commissie Mijnbouwschade
Groningen), waardoor het percentage schadegevallen per 1 januari 2019 in
veel postcodegebieden hoger ligt. Ook zijn er sinds de empirische
afbakening van het risicogebied in 2017 veel nieuwe transacties op de
woningmarkt geweest, is er in sommige postcodegebieden bijgebouwd en
zijn er in het gebied twee nieuwe 4-ppc-gebieden ‘gecreëerd’ die voorheen
niet bestonden.
Al deze ontwikkelingen noodzaken tot een actualisatie van de empirische
afbakening van het risicogebied. Net als in 2017 zijn daarvoor alle 4-ppcgebieden ingedeeld in categorieën van schade-intensiteit: minder dan 10%
schadetoekenningen ten opzichte van de woningvoorraad; tussen 10% en
20% etc. Vervolgens is gekeken vanaf welke categorie een negatief
prijsverschil ten opzichte van de referentiewoningen niet kon worden
uitgesloten. Voorafgaand aan de praktische uitvoering van de actualisatie
moeten diverse, meer generieke onderzoeksstappen worden gezet, die ook
nodig zijn voor de analyses in de latere hoofdstukken van dit rapport. Die
stappen dienen vooral om de beschikbare data bruikbaar te maken voor het
onderzoek. Voor de nadere beschrijving van die actualisatie, en van de
onderzoeksstappen die ervoor nodig waren, wordt verwezen naar bijlage 1.

22

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Uit de actualisatie van de empirische afbakening van het risicogebied komt
het volgende beeld naar voren, waarbij wordt gewerkt in twee stappen (zie
bijlage 1):
• De empirische afbakening van het risicogebied op basis van de
schadedata per 2016 is robuust voor het toevoegen van nieuwe transacties
en referentiewoningen: onder 20% schade-intensiteit wordt een
significant positief effect waargenomen; boven 30% een significant
negatief effect. Tussen 20% en 30% schade-intensiteit is het effect
onzeker.
• Na actualisatie van de schadedata bestaat in gebieden met 40% of meer
geaccepteerde schadeclaims (ten opzichte van de woningvoorraad per 1
januari 2019) een statistisch significant negatief prijseffect. In gebieden
met tussen 20% en 40% geaccepteerde schadeclaims is het gevonden
effect statistisch niet significant in positieve of negatieve zin, en kan een
negatief prijseffect dus niet worden uitgesloten. In gebieden met minder
dan 20% geaccepteerde schadeclaims wordt een statistisch positief
effect gevonden dat vermoedelijk samenhangt met het genoemde
waterbedeffect.

23

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Kaart 2.1

4-positie-postcodegebieden naar schade-intensiteit

Bron: Atlas voor gemeenten op basis van data CVW en TCMG. Data TCMG op basis van claims
ingediend tot en met 31-12-2018, toegekend tot en met 19 juni 2019.

Kaart 2.1 geeft de schade-intensiteit in het gebied (na beide stappen)
grafisch weer. In het donderblauwe gebied met een schade-intensiteit van
40% of meer wordt een robuust significant negatief effect gevonden. Dit
gebied behoort met statistische zekerheid tot het risicogebied. Voor de
lichtblauwe postcodegebieden kan een negatief prijseffect niet worden
uitgesloten, terwijl in de licht- en donkergele gebieden een significant
positief effect gevonden is.
Op grond van de analyses in bijlage 1 ligt 20% geaccepteerde schadeclaims
ten opzichte van de woningvoorraad dus net als in de vorige twee studies
voor de hand als uitgangspunt voor de afbakening van het risicogebied.
Deze grens geeft de meest ruime afbakening van het risicogebied die in
overeenstemming is met de empirie. Doordat de geactualiseerde afbakening
gebaseerd is op een groter aantal schadeclaims, treden er ten opzichte van
de vorige afbakening echter wijzigingen op die om nadere inhoudelijke
24

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

analyse vragen. In het bijzonder zijn er gebieden die buiten danwel binnen
dit ‘20%-gebied’ vallen waarvoor dat moeilijk te verklaren is gegeven de
uitkomsten voor de omringende gebieden.
Het 20%-gebied omvat zes ‘enclaves’, waar het percentage geaccepteerde
schadeclaims onder de 20% ligt, terwijl de omringende gebieden meer dan
20% geaccepteerde schadeclaims kennen. In alle zes gevallen gaat het om
postcodes in de gemeente Groningen, zie kaart 2.1. Twee ervan (9614 en
9622) zijn nieuwe postcodes met een klein aantal woningen en een
percentage onder de 10%, die pas sinds 2017 bestaan en waarop dus pas
sinds 2017 schadeclaims kunnen zijn geregistreerd. De andere vier bevatten
meer woningen en hebben schadepercentages tussen 10% en 20%. Al deze
postcodes worden omringd door postcodes die binnen het 20%-gebied vallen.
Dit roept de vraag op waarom in deze gebieden geen waardedaling zou zijn
als dat in alle omliggende gebieden wel het geval is. Daarom worden de
modellen in de rest van dit rapport behalve voor het 20%-risicogebied tevens
geschat voor een alternatief aaneengesloten risicogebied, waarin deze postcodes
alle zes zijn meegeteld.
30

31

Voorts zijn er zes postcodegebieden met in totaal 816 woningen, die in de
eerdere studies niet, maar per 1-1-2019 wel boven die grens van 20%
uitkomen en dus worden toegevoegd aan het 20%-risicogebied. Echter,
twee van die nieuwe gebieden (postcodes 9656 in Aa en Hunze en 9884 in
Zuidhorn) liggen als ‘eilanden’ omringd door postcodegebieden die buiten
het 20%-gebied vallen (zie kaart 2.1). Net als bij de enclaves binnen het
risicogebied rijst de vraag waarom in deze eilanden wel waardedaling zou
zijn, terwijl dat in alle omliggende gebieden niet het geval is. In beide
postcodegebieden hebben bovendien tot eind 2018 geen bevingen
plaatsgevonden met een grondsnelheid boven de 2,9 mm/s. Daar komt bij
dat het om twee postcodegebieden gaat met een schadepercentage tussen
20% en 30%, waar een postief of negatief effect niet kan worden
32

30

Het gaat om de postcodes 9613, 9614, 9622, 9732, 9733, 9736.
Ook de gebiedsafbakening in Vijf jaar na Huizinge en Nog altijd in beweging kende enkele van
dit soort enclaves, die in deze studies niet tot het risicogebied zijn gerekend. Inclusie van deze
gebieden in deze studie op grond van de genoemde inhoudelijke argumenten in het
aaneengesloten risicogebied maakt het gebied dus wat groter. Postcode 9736, een van de huidige
enclaves, behoorde in die eerdere studies overigens al wel tot het risicogebied, als gevolg van een
inconsistentie in de registratie van niet toegekende claims, waardoor een aantal niet toegekende
claims in de bestanden als schadeuitkering ‘€ 0’ geregistreerd stond en abusievelijk is meegeteld in
het schadepercentage. De postcode 9883 in Zuidhorn (met 621 woningen) viel door dezelfde
inconsistentie ook abusievelijk binnen het risicogebied in de voorgaande studies. Op grond van de
nieuwe analyses valt deze postcode buiten zowel het 0%-risicogebied als het aaneengesloten
risicogebied.
32
Het gaat om de postcodes 9605, 9656, 9884, 9973, 9975, 9978.
31

25

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

vastgesteld, en met weinig woningen (108 respectievelijk 64) waardoor het
schadepercentage relatief gevoelig is voor het effect van individuele
schades. Deze twee postcodes worden dan ook niet tot het alternatieve
aaneengesloten risicogebied gerekend. De overige vier ‘nieuwe’ postcodes
die direct grenzen aan het eerder afgebakende risicogebied, behoren zowel
tot het geactualiseerde 20%-risicogebied als tot het aaneengesloten
risicogebied.
33

Per saldo leidt dit tot twee varianten voor het geactualiseerde risicogebied:
het ‘datagedreven’ 20%-risicogebied, dat bestaat uit de 132
postcodegebieden met samen in totaal 87.046 woningen (kaart 2.2, links) en
het aaneengesloten riscogebied – zonder eilanden en enclaves – dat bestaat
uit 136 postcodegebieden met in totaal 94.679 woningen (kaart 2.2, rechts).
De postcodegebieden die tot het 20%-risicogebied behoren, zijn in tabel
B1.6 in bijlage 1 lichtgrijs gearceerd; de postcodes die daar als enclave
binnen liggen, zijn donkergrijs. De twee eilanden met schade-intensiteit
20%-30% die buiten het aaneengesloten gebied vallen, zijn met een *
gemarkeerd.

Kaart 2.2

33

20%-risicogebied (links) en aaneengesloten risicogebied (rechts)

Statistisch beschouwd ligt de ondergrens van het binomiale betrouwbaarheidsinterval van het
schadepercentage in deze postcodes rond de 16% (zowel in de normale benadering als in de
Clopper-Pearson benadering), dus onder de grens van 20%.

26

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

2.3

De selectie van referentiewoningen

Voor elke woning die tussen 16 augustus 2012 en 31 december 2018 in het
potentiële risicogebied is verkocht, is een referentiewoning elders in
Nederland geselecteerd die in dezelfde periode is verkocht. Daarbij is
rekening gehouden met individuele locatiekenmerken en met het moment
van verkoop. Als aanvullend criterium mogen de referentiewoningen in
beginsel niet in een gebied liggen waar ooit een schademelding in verband
met aardbevingen is toegekend. Op die manier is zo goed mogelijk
uitgesloten dat er referentiewoningen zijn die zelf ook last hebben van het
(imago-)effect van aardbevingen. Bij de selectie van referentiewoningen is
nog geen rekening gehouden met individuele woningkenmerken; voor
prijsverschillen ten gevolge van verschillen in woningkenmerken wordt in de
hedonische prijsregressies met zogenoemde controlevariabelen gecorrigeerd
(zie paragraaf 2.5).
De geselecteerde referentiewoning is dus in dezelfde periode verkocht en
staat op een locatie die qua locatiescore zo goed mogelijk overeenkomt met
de plek in het potentiële risicogebied, met uitzondering van de
aardbevingshistorie en het risico op aardbevingen. Bijlage 2 beschrijft de
selectie van referentiewoningen en het model dat aan de selectie ten
grondslag ligt in meer detail.
Bijlage 2 beschrijft ook dat in ongeveer een kwart van de postcodegebieden
met toegekende schades, het percentage schades ten opzichte van het aantal
woningen minder is dan 1%. Dit zijn de lichtgele gebieden in kaart 2.1, die
over het algemeen vrij ver van het risicogebied af liggen en er op een enkele
uitzondering in het noordwesten na ook niet aan grenzen. Door het
uitsluiten van deze postcodegebieden met een zeer kleine schade-intensiteit
als mogelijke referentielocaties, blijkt de kwaliteit van de match iets te
verslechteren, omdat er dan minder en verder weg gelegen postcodes in
aanmerking komen als referentielocatie. Tegelijk blijkt uit de analyse voor de
afbakening van het risicogebied dat gebieden met minder dan 20% schade
een positief (waterbed)effect laten zien (zie bijlage 1). Het risico dat de
aardbevingen ook in gebieden met een zeer kleine schade-intensiteit van
<1% tot waardedaling hebben geleid, is in de praktijk dus niet aan de orde.

27

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Kaart 2.3

Locaties van alle transacties in het aaneengesloten risicogebied
(blauwe stippen) en bijbehorende locaties van
referentiewoningen (oranje stippen)

Daarom vormt het uitsluiten van referentielocaties in een 4-positiepostcodegebied met een schade-intensiteit van >=1% in dit onderzoek de
basisvariant. In een aantal gevallen wordt het strengere uitsluitingscriterium
van >0% als robuustheidsanalyse getoond. Kaart 2.3 toont met blauwe
stippen de locaties van alle transacties vanaf ‘Huizinge’ tot en met het vierde
kwartaal van 2018 in het aaneengesloten risicogebied zoals afgebakend in
paragraaf 2.2, en met oranje stippen de locaties van referentiewoningen in
28

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

die basisvariant. In totaal gaat het om 10.266 verkochte woningen in het
risicogebied en 4473 referentiewoningen in de basisvariant. Deze gegevens
staan ook in tabel 2.1. De eerste kolom geeft het aantal transacties en
referenties voor het 20%-risicogebied, de tweede kolom voor het
aaneengesloten risicogebied. De derde kolom geeft het lagere aantal
referentiewoningen als voor dat laatste gebied het strengere
uitsluitingscriterium voor referentiewoningen wordt gehanteerd.
Uit Tabel 2.1 blijkt dat één referentiewoning gemiddeld voor 2,3 tot 2,5
woningen in het risicogebied de beste match is. Om een goed gebalanceerde
set van woningen in het risicogebied en referentiewoningen te houden,
worden referentiewoningen in de regressieanalyses daarom gewogen met het
aantal maal dat ze als referentiewoning zijn geselecteerd. In de belangrijkste
modellen wordt een ongewogen schatting als robuustheidsanalyse getoond.
34

Tabel 2.2 laat voor het 20%-risicogebied de verdeling van de
referentiewoningen over COROP-gebieden in Nederland zien. Tabel 2.3
toont de vrijwel identieke verdeling voor het aaneengesloten risicogebied.
Noord-Friesland en Zuidoost-Drenthe vormen met elk ruim 20% de twee
gebieden met de meeste referentiewoningen, gevolgd door Twente, ZuidLimburg en Noord-Drenthe.
Tabel 2.1 Transacties risicogebied en aantal referenties
20%-risicogebied

Transacties
risicogebied
Referenties
(ongewogen)
Referenties
(gewogen)
Gemiddeld
aantal keer dat
ref. voorkomt

(refs. <1%
schade)
9510

Aaneengesloten
risicogebied
(refs. <1%
schade)
10.266

Aaneengesloten
risicogebied
(refs. 0% schade)

4181

4473

4091

9510

10.266

10.266

2,3

2,3

2,5

10.266

34

In Nog altijd in beweging vormde de ongewogen variant het basismodel en werd de gewogen
variant als robuustheidsanalyse gepresenteerd. Het gemiddeld aantal keer dat een
referentiewoning voorkomt, is in de opvolgende studies echter toegenomen; in Nog altijd in
beweging was het 2,15 en in Vijf jaar na Huizinge was het 2,09, waardoor het belang van weging
geleidelijk is toegenomen. Het belang van weging is ook groter als de gevonden
bevingscoëfficiënten veranderen in de tijd, zoals in de modellen in paragraaf 4.2.

29

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 2.2 Verdeling referentiewoningen (ongewogen en gewogen) naar
COROP-gebied: 20%-risicogebied
frequentie
%
frequentie
%
gewogen
gewogen ongewogen ongewogen
Noord-Friesland
2362
24,8%
1019
24,4%
Zuidoost-Drenthe
2190
23,0%
1049
25,1%
Twente
898
9,4%
334
8,0%
Zuid-Limburg
830
8,7%
339
8,1%
Noord-Drenthe
519
5,5%
239
5,7%
Oost-Groningen
399
4,2%
184
4,4%
Achterhoek
367
3,9%
166
4,0%
Overig Zeeland
327
3,4%
122
2,9%
Zuidoost-Friesland
253
2,7%
121
2,9%
Zuidwest-Friesland
250
2,6%
121
2,9%
Noord-Overijssel
234
2,5%
99
2,4%
Overig Groningen
185
1,9%
102
2,4%
Kop van NoordHolland
135
1,4%
46
1,1%
Midden-Limburg
133
1,4%
69
1,7%
Groot-Rijnmond
96
1,0%
42
1,0%
Noord-Limburg
94
1,0%
38
0,9%
Zuidwest-Drenthe
74
0,8%
34
0,8%
Flevoland
72
0,8%
27
0,6%
Arnhem/Nijmegen
35
0,4%
9
0,2%
Zuidoost-Noord-Brab.
27
0,3%
9
0,2%
West-Noord-Brabant
24
0,3%
9
0,2%
Noordoost-NoordBrab.
6
0,1%
3
0,1%
Totaal
9510
4181

30

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 2.3 Verdeling referentiewoningen (ongewogen en gewogen) naar
COROP-gebied: aaneengesloten risicogebied
frequentie
%
frequentie
%
gewogen
gewogen ongewogen ongewogen
Noord-Friesland
2510
24,4%
1072
24,0%
Zuidoost-Drenthe
2306
22,5%
1107
24,7%
Twente
1008
9,8%
377
8,4%
Zuid-Limburg
896
8,7%
356
8,0%
Noord-Drenthe
609
5,9%
283
6,3%
Oost-Groningen
399
3,9%
184
4,1%
Achterhoek
391
3,8%
172
3,8%
Overig Zeeland
330
3,2%
124
2,8%
Zuidoost-Friesland
277
2,7%
132
3,0%
Zuidwest-Friesland
265
2,6%
130
2,9%
Noord-Overijssel
252
2,5%
106
2,4%
Kop van NoordHolland
218
2,1%
61
1,4%
Overig Groningen
189
1,8%
106
2,4%
Midden-Limburg
151
1,5%
73
1,6%
Noord-Limburg
119
1,2%
52
1,2%
Groot-Rijnmond
98
1,0%
45
1,0%
Flevoland
82
0,8%
29
0,6%
Zuidwest-Drenthe
74
0,7%
34
0,8%
Arnhem/Nijmegen
35
0,3%
9
0,2%
Zuidoost-NoordBrab.
27
0,3%
9
0,2%
West-Noord-Brabant
24
0,2%
9
0,2%
Noordoost-NoordBrab.
6
0,1%
3
0,1%
Totaal
10.266
100%
4.473
100%

31

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 2.4 Gem. matchingspercentage per gemeente (postcodegebieden die
tot risicogebied behoren): 20%-risicogebied
aantal
gemiddeld matchingspercentage
Appingedam
484
99,99%
Bedum
561
99,99%
De Marne
369
99,99%
Delfzijl
1110
99,37%
Eemsmond
686
99,75%
Groningen
1966
99,99%
Loppersum
475
99,99%
Midden-Groningen
2591
99,96%
Oldambt
76
99,94%
Ten Boer
403
100,00%
Winsum
744
99,69%
Zuidhorn
30
99,99%
Aa en Hunze
15
100,00%
Totaal

9510

99,90%

Tabel 2.5 Gemiddeld matchingspercentage per gemeente (alleen
postcodegebieden die tot risicogebied behoren)
transacties
gemiddeld matchingspercentage
Appingedam
484
99,99%
Bedum
561
99,99%
De Marne
369
99,99%
Delfzijl
1110
99,37%
Eemsmond
686
99,75%
Groningen
2750
99,99%
Loppersum
475
99,99%
Midden-Groningen
2591
99,96%
Oldambt
76
99,94%
Ten Boer
403
100,00%
Winsum
744
99,69%
Zuidhorn
17
99,99%
Totaal

10.266

99,91%

Tabel 2.4 laat voor het 20%-risicogebied het aantal transacties en het
gemiddelde matchingspercentage zien voor het risicogebied als geheel en per
gemeente (alleen voor postcodegebieden die tot het risicogebied behoren).
Tabel 2.5 toont dezelfde gegevens voor het aaneengesloten risicogebied. Het
matchingspercentage is berekend als 100% minus het (absolute) procentuele

32

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

verschil in de locatiescore van de transactie- en de referentielocatie, zoals
berekend met het model van tabel B3.1. Het gaat dus om het verschil in de
op basis van omgevingskenmerken voorspelde locatiewaarde. Door deze
berekening is het percentage altijd lager dan 100% en middelen iets hogere
en iets lagere locatiescores van de referentielocatie elkaar niet uit. Gemiddeld
over alle transacties bedraagt het matchingspercentage 99,9% en voor elke
gemeente komt het ruim boven de 99% uit. In de gemeente waar het
gemiddelde matchingspercentage het minst hoog is (Delfzijl) bedraagt het
nog steeds 99,37%. Voor transacties in de gemeente Ten Boer is het
matchingspercentage met (bijna) 100% het hoogst.
De sample voor dit onderzoek bestaat uit een totaal van 9510 + 4181 =
13.691 observaties bij het 20%-risicogebied, en 10.266 + 4473 = 14.739
observaties bij het aaneengesloten risicogebied. Bij het schatten van de
modellen bleek dat voor 57 respectievelijk 95 woningen (0,4% resp. 0,6%)
niet alle relevante woningkenmerken bekend waren. De uiteindelijk sample
bestaat daardoor uit 13.634 respectievelijk 14.644 observaties. De gewogen
sample bestaat uit 18.962 respectievelijk 20.431 woningen.

2.4

De bevingsindicatoren

Om het prijseffect van aardbevingen en aardbevingsrisico geïsoleerd te
kunnen onderzoeken, is de ontwikkeling van de transactieprijzen van
woningen in het risicogebied vergeleken met de ontwikkeling van de
transactieprijzen van referentiewoningen. Die prijsverschillen kunnen
aardbevingsgerelateerd zijn. Om dat te kunnen onderzoeken zijn op basis
van de economische theorie over het verwachte effect van aardbevingen op
huizenprijzen voor dit onderzoek verschillende ‘bevingsindicatoren’
geconstrueerd:
35

1. Een indicator voor het eventuele bestaan van een imago-effect, die
aangeeft of een woning al dan niet ligt in het risicogebied, zoals
toegelicht in paragraaf 2.2 en bijlage 1.
2. Een indicator die per verkochte woning de feitelijke bevingsgeschiedenis
aangeeft, dat wil zeggen: het aantal bevingen boven een bepaalde
35
Zie hiervoor: M. Bosker, et al., 2016: Met angst en beven. Verklaringen voor de dalende
huizenprijzen in het Groningse aardbevingsgebied (Atlas voor gemeenten, Utrecht).

33

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

grondsnelheid, of de cumulatieve grondsnelheid van al die
bevingen. Daarvoor is gebruikgemaakt van de aardbevingscatalogus
van het KNMI. In dat bestand staat de plek van het epicentrum van
alle geïnduceerde aardbevingen die hebben plaatsgevonden en de
diepte waarop die beving heeft plaatsgevonden. Die gegevens van
het KNMI zijn bewerkt om per locatie de resulterende grondsnelheid
te berekenen. Zie hoofdstuk 3 voor een uitgebreide beschrijving.
3. Een indicator die de schadehistorie van een woning weergeeft: of de
woning schade heeft gehad en zo ja, hoeveel compensatie daarvoor
is ontvangen en of dit bedrag € 1000 of meer bedraagt (de
ondergrens voor deelname aan de Waardevermeerderingsregeling).
Bijlage 2 geeft nadere informatie over de schadehistorie.

2.5

De controlevariabelen

Verschillen in prijzen tussen – qua locatiekenmerken identieke – woningen
kunnen, in plaats van aardbevingsgerelateerd, ook het gevolg zijn van
verschillen in kenmerken van die woningen zelf: type woning, bouwperiode,
staat van onderhoud, enzovoorts. Daarom zijn er bij het bepalen van het
effect van aardbevingen en aardbevingsrisico verschillende zogenoemde
‘controlevariabelen’ gebruikt. Deze controlevariabelen zijn grotendeels
volledig objectieve variabelen van de woningen, zoals oppervlakte, type
woning, bouwperiode, parkeergelegenheid, en voor een klein deel
subjectieve variabelen zoals een inschatting van de staat van onderhoud van
de woning en de tuin. Deze inschatting is gemaakt door een makelaar die de
woning verkocht waardoor het niet ondenkbaar is dat er een zekere bias in
zit ten faveure van de verkopende partij. Als deze bias structureel is, heeft
dat gevolgen voor de interpretatie van deze variabelen (een oordeel als
‘goed’ kan dan in de praktijk minder gunstig zijn dan verwacht).
Deze indicatoren worden in dit onderzoek echter alleen gebruikt als
controlevariabele om zo goed mogelijk uit te sluiten dat het gevonden effect
van bevingen niet door andere factoren wordt veroorzaakt. Zolang het
gebruik van deze predicaten niet systematisch verschilt tussen het
risicogebied en de referentielocaties, maakt het niet uit wanneer makelaars
collectief een wat rooskleurige voorstelling van zaken zouden geven. In
bijlage 5 is een volledige modelspecificatie opgenomen van de basismodellen

34

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

met één periode (tabel 4.5 en 4.6), met daarin een complete lijst van de in dit
onderzoek als controlevariabele gebruikte woningkenmerken en hun effect
op de prijsverschillen van woningen.
De basismodellen corrigeren niet voor omgevingskenmerken. De reden
daarvoor is dat in dit onderzoek gebruik wordt gemaakt van matching op
basis van omgevingskenmerken. De verkochte woningen in het risicogebied
en de daaraan gekoppelde referentiewoningen zijn daardoor al vrijwel
identiek als het gaat om omgevingskenmerken voor zover die relevant zijn
voor de waarde. Dat blijkt ook uit de hoge matchingspercentages in tabel 2.4
en 2.5. Door referentiewoningen in de modellen te wegen met het aantal
maal dat ze als referentiewoning zijn geselecteerd, wordt verder geborgd dat
de omgevingskenmerken van de verkochte woningen in het risicogebied en
van de referentiewoningen gemiddeld vrijwel identiek zijn. Door vervolgens
te corrigeren voor verschillen in huizenkenmerken in de modelschattingen is
zo goed mogelijk uitgesloten dat verschillen in transactieprijzen het gevolg
zijn van andere factoren dan het risico op beving. Dat geldt in elk geval voor
het effect van ligging in het gebied: dat is immers het verschil tussen de
gemiddelde transactieprijs van alle verkochte woningen in het risicogebied
en van de verkochte woningen op de referentielocaties.
Voor de bevingsindicator, die varieert binnen het risicogebied, bestaat echter
het risico dat het gevonden effect wordt beïnvloed door correlaties met
locatiekenmerken. Als kenmerken van locaties in het risicogebied met
relatief veel bevingen bijvoorbeeld structureel ongunstiger zijn dan die in
gebieden met weinig bevingen is het denkbaar dat het effect van bevingen
wordt overschat wanneer die locatiekenmerken in het model ontbreken. Het
aantal bevingen meet dan naast de bevingsintensiteit (onbedoeld) ook
bijvoorbeeld het relatief lage aantal banen binnen acceptabele reistijd (omitted
variable bias). Ook het omgekeerde kan het geval zijn, met een onderschatting
van het effect van bevingen als gevolg: omitted variable bias kan zowel een
over- als onderschatting van de relevante variabelen tot gevolg hebben.
Het toevoegen van locatiekenmerken als controlevariabele lost dit eventuele
probleem in theorie op. Echter, locatiekenmerken die onvoldoende variëren
tussen locaties en in de tijd, kunnen onbedoeld als dummy gaan werken
voor (een deel van) het risicogebied en zo leiden tot een onderschatting van
ligging in het gebied of van aardbevingen. Dat is eenvoudig in te zien bij het
gebruik van echte dummy’s voor buurten of gemeenten in de vorm van fixed
effects. Daarmee zou in theorie kunnen worden gecontroleerd voor alle

35

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

factoren die variëren per locatie maar niet door de tijd, maar deze fixed effects
absorberen tevens het gemiddelde gebiedseffect (‘imago-effect’) over de
meetperiode. Ook bij het gebruik van locatiekenmerken die maar in
beperkte mate variëren in de tijd of waarbij er een gemiddeld niveauverschil
is tussen de woningen in het risicogebied en de referentielocaties, bestaat dit
risico op onderschatting van het aardbevingseffect. Daarom is niet met
zekerheid te stellen dat het toevoegen van locatiekenmerken leidt tot een
betere meting van het effect van aardbevingen en aardbevingsrisico’s, ook
wanneer zij de verklaringskracht van het model verhogen. Het doel van dit
onderzoek is immers niet om zo goed mogelijk de huizenprijs te voorspellen
(via een model met een zo hoog mogelijke R2) maar om zo goed mogelijk
het causale effect van bevingen en (toekomstig) bevingsrisico vast te
stellen. Om diezelfde reden worden geen sociaal-economische kenmerken
zoals inkomensniveaus of het aandeel uitkeringsontvangers in een buurt
gebruikt als verklarende variabele, ook niet bij de selectie van
referentielocaties. Dergelijke sociaal-economische factoren zijn immers
eerder een resultaat dan een oorzaak van lage of hoge huizenprijzen. Het
opnemen ervan als verklarende variabelen leidt tot omgekeerde causaliteit en
verstoring van de andere geschatte variabelen (endogeniteitsproblematiek).
36

37

Modellen zonder verdere correctie voor omgevingskenmerken vormen dus
steeds het basismodel. In een aantal modellen is bij wijze van
robuustheidsanalyse een aantal omgevingskenmerken als controlevariabele
opgenomen. Het gaat daarbij om variabelen die in zekere mate corrigeren
voor stedelijkheid, maar de variabelen dienen binnen en buiten het
risicogebied voldoende ruimtelijke variatie te hebben om te voorkomen dat
ze interfereren met de bevingsvariabelen.

2.6

De regressieanalyse

Met hedonische prijsregressies voor alle woningen in het risicogebied en alle
referentiewoningen is uiteindelijk onderzocht hoe de transactieprijzen van
woningen in het risicogebied verschillen van de transactieprijzen van de
referentiewoningen en door welke factoren – zowel de bevingsindicatoren
36

Waar het toevoegen van fixed effects op gemeente- en buurtniveau wel waardevol kan zijn – en
in elk geval de R2 fors omhoog haalt.
Zie voor een verdere wetenschappelijke discussie hierover: C. Young, 2018: The Difference
Between Causal Analysis and Predictive Models: Response to “Comment on Young and Holsteen
(2017)”; in Sociological Methods & Research. Nog te verschijnen – online in te zien via
https://doi.org/10.1177/0049124118782542

37

36

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

als de controlevariabelen – die prijsverschillen te verklaren zijn. Op deze
manier kan zo goed mogelijk het effect van aardbevingen en
aardbevingsrisico’s op de prijs van woningen worden geïsoleerd van andere
effecten. Daarnaast is rekening gehouden met de mogelijke variatie binnen
het risicogebied; door het gebruik van de drie verschillende
bevingsindicatoren zijn zowel het eventuele prijseffect van feitelijke
aardbevingen (bevings- en schadehistorie) als het imago-effect voor de regio
als geheel (ligging in het risicogebied) onderzocht.
De uitkomsten van deze hedonische prijsregressies hebben (net als die in
alle eerdere onderzoeken van Atlas voor gemeenten) betrekking op het
verschil tussen de vierkantemeterprijs van een woning op een bepaald
moment en de (hypothetische) situatie dat er geen bevingsrisico zou zijn.
Het onderzoek meet een niveauverschil in de huizenprijzen ten opzichte van
vergelijkbare woningen op vergelijkbare locaties zonder bevingsrisico, en
geen waardeontwikkeling sinds ‘Huizinge’. Dat wil dus zeggen dat ook wanneer er
wel al enige waardedaling zou zijn geweest voor die beving, deze
waardedaling niet bij de uitkomsten van de regressies opgeteld zou moeten
worden. Referentiewoningen worden immers gematcht op de voorspelde
locatiewaarde op basis van de omgevingskenmerken, niet op de feitelijke
locatiewaarde.
38

39

Verder is van belang dat de analyse geen onderscheid maakt tussen een opof een neergaande markt: een negatief waardeverschil ten opzichte van
referentielocaties geldt als een waardedaling, ook wanneer de prijzen zelf
stijgen. De interpretatie is dan dat bewoners zonder de bevingen en
bevingsrisico’s van een hogere waardestijging hadden geprofiteerd, en dus een
waardestijging hebben gederfd als gevolg van bevingen en bevingsrisico.

38

In tegenstelling tot wat in 2016 bleek in Met angst en beven (zie hoofdstuk 1).
Anders gezegd: het deel van de locatiewaarde dat niet kan worden verklaard met het hedonische
prijsmodel in bijlage 3 speelt geen rol bij het bepalen van referentielocaties. Het is juist in dat
onverklaarde deel dat een eventueel effect van bevingen zou zitten.
39

37

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

3

Actualisatie bevingsindicator

Om het effect van een beving op de specifieke locatie van een woning te
bepalen, zijn de afstand tussen het epicentrum van de beving en de locatie
van de woning van belang, in combinatie met de zwaarte en dominante
frequentie van een beving. Afhankelijk van de wijze waarop aardbevingen
zich voortplanten in de bodem, bepalen deze factoren samen de
grondsnelheid en grondversnelling die een beving op de plek van een
woning teweegbrengt. Vervolgens is de vraag hoe bepaalde
grondbewegingen leiden tot mogelijke schade en gevoelens van overlast of
onveiligheid.
Omdat de grondsnelheid en grondversnelling niet (op elke locatie) worden
gemeten, worden in alle onderzoeken naar het effect van bevingen op
huizenprijzen de grondsnelheid en grondversnelling per locatie voor elke
beving berekend met formules die voortkomen uit geologisch onderzoek. In
dergelijk onderzoek worden formules afgeleid van metingen van de
grondsnelheid en grondversnellingen van bevingen op een aantal locaties.
Paragraaf 3.1 bespreekt de formules die daarvoor in dit onderzoek zijn
gehanteerd. Deze zijn ontleend aan een update van het onderzoek dat in
2018 in Nog altijd in beweging is gebruikt. Paragraaf 3.2 bespreekt de
gehanteerde drempelwaarden voor het meetellen van bevingen en het
cumuleren van grondsnelheid. Deze zijn ongewijzigd ten opzichte van Nog
altijd in beweging, met dien verstande dat de drempelwaarde van 1,0 mm/s in
dat onderzoek tot minder robuuste en plausibele resultaten leidde en
daarom in dit onderzoek niet meer wordt gebruikt. Paragraaf 3.3 geeft
enkele beschrijvende statistieken van de gebruikte bevingsindicatoren en laat
in kaarten zien hoe deze waarden binnen het gebied verschillen.

3.1

Voortplanting aardbevingen

In Vijf jaar na Huizinge gebruikte Atlas voor gemeenten voor de
voortplanting van aardbevingen in de bodem een formule ontleend aan
Dost et al. (2004, p. 166). De maximale grondsnelheid (PGV, voor peak
ground velocity) die bevingen op de locatie van woningen teweegbrengen,
40

40

B. Dost, T. van Eck & H. Haak, 2004: Scaling of peak ground acceleration and peak ground velocity
recorded in the Netherlands, Bollettino di Geofisica Teorica ed Applicata, 45(3), pp. 153-168.

38

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

wordt in die studie als criterium gehanteerd voor mogelijke effecten en in de
basismodellen worden bevingen op een locatie meegeteld wanneer ze een
PGV van ten minste 5 mm/s tot gevolg hebben. De keuze voor de formule
van Dost et al. (2004), de focus op PGV en de gehanteerde grenswaarde van
5 mm/s zijn alle gebaseerd op de studie van Koster & Van Ommeren
(2015). Deze formule wordt tevens gebruikt in Durán & Elhorst (2018).
41

42

Het onderzoek van Dost et al. waarin deze formule is ontwikkeld, is echter
gebaseerd op metingen tot en met 2003 en is daarmee sterk gedateerd: juist
daarna is het aantal geïnduceerde bevingen in het risicogebied en de kracht
ervan opgelopen. In het rapport Nog altijd in beweging is gebruikgemaakt van
de actuelere inzichten en formules uit Bommer et al. (2017). Dat vormde
een belangrijke verbetering ten opzichte van het gebruik van de verouderde
formule van Dost et al.
43

Inmiddels is er een nieuwe actualisatie door Bommer et al. (2019)
beschikbaar. Het is om twee redenen van belang die te gebruiken in deze
actualisatie:

44

1. De nieuwe studie is gebaseerd op een actuelere en aanzienlijk grotere dataset.
Bommer et al. (2019) is ten opzichte van de eerdere studie gebaseerd op
acht additionele bevingen, waaronder de beving bij Zeerijp in januari
2018, die samen 693 nieuwe metingen hebben opgeleverd. De eerdere
studie was gebaseerd op 1014 metingen bij 47 bevingen.
2. In de nieuwe studie is een eerdere kalibratiefout van het meetnetwerk van het KNMI
gecorrigeerd.
In augustus 2018 kwamen inconsistenties tussen metingen aan het licht
bij het KNMI, die in december van dat jaar hebben geleid tot een
aanpassing van de afstelling van de versnellingsmeters. Hoewel het
effect van de onderliggende kalibratiefout klein blijkt te zijn, is het voor

41

H.A. Koster & J.N. van Ommeren, 2015: A Shaky Business: Natural Gas Extraction, Earthquakes and
House Prices, European Economic Review, 80, pp. 120–139.
42
N. Durán & J.P. Elhorst, 2018: A spatio-temporal-similarity and common factor approach of
individual housing prices: the impact of many small earthquakes in the north of the Netherlands.
University of Groningen, SOM research school, SOM Research Reports; vol. 2018007-EEF.
43
J.J. Bommer, P.J. Stafford & N. Ntinalexis, november 2017: Empirical Ground-Motion Prediction
Equations for Peak Ground Velocity from Small-Magnitude Earthquakes in the Groningen Field
Using Multiple Definitions of the Horizontal Component of Motion. Updated Model for Application
to Smaller Earthquakes.
44
J.J. Bommer, P.J. Stafford & N. Ntinalexis, maart 2019: Updated Empirical GMPEs for PGV from
Groningen Earthquakes.

39

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

de zorgvuldigheid en exactheid van de resultaten van belang deze
correctie mee te nemen.
45

De functionele vorm van de PGV-formule in Bommer et al. (2019) is gelijk
aan die uit 2017. De update leidt wel tot een (beperkte) aanpassing van de
vijf coëfficiënten die op basis van de data zijn geschat. Dit heeft een meer
nauwkeurige en actuele voorplantingsfunctie opgeleverd. Technische details
staan in bijlage 4. De formules van Bommer et al. (2019) maken net als de
eerdere formules uit 2017 en 2004 geen onderscheid naar grondsoort of
bodemgesteldheid.
De figuren 3.1 en 3.2 laten zien hoe de oude formule van Dost et al. (2004),
de formule van Bommer et al. (2017) en de actualisatie uit 2019 zich tot
elkaar verhouden. Het effect van de actualisatie uit 2019 is kleiner dan dat
van de eerdere stap van Dost et al. (2004) naar Bommer et al. (2017).
Figuur 3.1 geeft de berekende mediane PGV recht boven de locatie van een
aardbeving (epicentrum), afhankelijk van de magnitude van de beving. Voor
magnitudes tot 2.8 op de schaal van Richter, geven Bommer et al. (2019)
een iets hogere voorspelde PGV dan Bommer et al. (2017), daarboven juist
een iets lagere. Het verschil loopt op tot maximaal 4,3 mm/s recht boven de
Huizingebeving (M = 3,6). Het verschil tussen de formules van Bommer et
al. en die van Dost et al. (2004) is beduidend groter.
Figuur 3.2 geeft de berekende mediane PGV van een aardbeving met
magnitude 3.6, afhankelijk van de afstand tot het epicentrum. Bij kleinere
afstanden is de PGV volgens de actualisatie uit 2019 wat lager, bij grotere
afstanden juist wat hoger. Het omslagpunt ligt bij een afstand van 5,7 km.
Opnieuw is het verschil met Dost et al. groter.

45

Tweede Kamer, 2018-2019, 33529 Gaswinning, nr. 583, Brief van de minister van Economische
Zaken en Klimaat en de staatssecretaris van Infrastructuur en Waterstaat. In een tussentijdse
rapportage over de kalibratiefout concludeert SodM “dat de seismische metingen die op dit
moment gedaan worden correct zijn, met uitzondering van de metingen van de B0-meters.”
(Staatstoezicht op de Mijnen, juli 2019: Validatie van het seismische netwerk van het KNMI in
Groningen, p. 32). SodM vraagt KNMI en NAM daarom de vergelijking voor de grondbeweging
opnieuw vast te stellen zodra die metingen gecorrgieerd zijn. Voorlopig zijn de formules uit maart
2019 echter de meest actuele en accurate. Daarbij is niet zeker of er daadwerkelijk een actualisatie
nodig zal zijn. Ntinalexis, Bommer et al. concluderen in een rapport voor NAM: “The conclusion of
these exercises was that the recordings of the mounted instruments are reliable for Fourier spectral
frequencies below about 15 Hz, oscillator periods above 0.1 second, and for the calculation of
PGV.” (M. Ntinalexis, J.J. Bommer, E. Ruigrok, B. Dost, R. Pinho, A.A. Correia & J. Uilenreef, juni
2019: Groningen Ground-Motion Recording Networks: Overview and Assessment of Performance).

40

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 3.1 PGV boven de locatie aardbeving (epicentrum), afhankelijk van
de magnitude
5.0

pgv (cm/s)

4.5
4.0
3.5
Bommer et al 2019

3.0

Bommer et al. 2017
Dost et al. 2004

2.5
2.0
1.5
1.0
0.5

magnitude
0.0
1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

Figuur 3.2 PGV van aardbeving met magnitude 3.6, afhankelijk van de
afstand tot het epicentrum
5.0

pgv (cm/s)
4.5
4.0
3.5
Bommer et al. 2019

3.0

Bommer et al. 2017
Dost et al. 2004

2.5
2.0
1.5
1.0

afstand tot epicentrum (km)
0.5
0.0
0

5

10

15

20

25

41

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

3.2

Grenswaarden en gebruik PGV

De in 2017 geactualiseerde Trillingsrichtlijn van SBRCURnet vormt een
logisch vertrekpunt voor de keuze tussen grondsnelheid (PGV) en
grondversnelling (PGA) en voor de te hanteren grenswaarde. Hoewel de
Trillingsrichtlijn niet specifiek is geschreven voor geïnduceerde aardbevingen,
staat daarover: “Aardbevingen brengen een bouwwerk vanuit de fundering in trilling.
Deze trillingsniveaus kunnen ook beoordeeld worden volgens de richtlijn. Hierbij dient wel
aandacht te worden geschonken aan het gebruik van het juiste frequentiebereik.” (p. 14).
46

Hoofdstuk 10 van de Trillingsrichtlijn presenteert een methode voor het
bepalen van grenswaarden voor het ontstaan van schade, afhankelijk van
enkele factoren zoals de dominante frequentie van de trilling en de
constructie. In zijn algemeenheid schrijft de Trillingsrichtlijn over de
grenswaarden: “Als de trillingsbelasting lager is dan de grenswaarde, dan is de kans op
constructieve schade nihil en de kans op niet constructieve schade acceptabel klein.
Trillingen in combinatie met een andere schadefactor kunnen er voor zorgen dat bij een
trillingsbelasting rond de grenswaarde in een enkel geval toch niet-constructieve schade
ontstaat of bestaande schade wordt vergroot.” (p. 12). Onder niet-constructieve
schade wordt schade verstaan die geen betrekking heeft op de constructieve
veiligheid van een gebouw, maar die wel zichtbaar kan zijn (bijvoorbeeld een
scheur in metselwerk) en op die manier de economische waarde en de
gebruikswaarde van een gebouw kan verminderen.
De grenswaarden voor het ontstaan van schade worden in de richtlijn
primair gerelateerd aan de maximale trillingssnelheid Vtop bij de dominante
frequentie. Dat is in lijn met diverse andere studies en het eerdere
onderzoek van Atlas voor gemeenten, Koster & Van Ommeren en Durán &
Elhorst waarin ook gerekend is met grondsnelheid en niet met
grondsversnelling. De grenswaarde Vr is vervolgens afhankelijk van a) de
dominante frequentie van de trilling, b) de categorie van het bouwwerk,
47

46
SBRCurnet, november 2017: SBR Trillingsrichtlijn A: Schade aan bouwwerken: 2017 en SBR
Trillingsrichtlijn B: Hinder voor personen: 2017.
47
Zie in dit kader: D.J. Wald, V. Quitoriano, T.H. Heaton, H. Kanamori, C.W. Scrivner & B. Worden,
1999: Trinet “Shakemaps”: Rapid Generation of Peak Ground Motion and Intensity Maps for
Earthquakes in Southern California, Earthquake Spectra, 15(3) 537-555 en: D.J. Wald, V. Quitoriano,
T.H. Heaton, H. Kanamori, 1999: Relationships between Peak Ground Acceleration, Peak Ground
Velocity, and Modified Mercalli Intensity in California. Earthquake Spectra, August 1999, Vol. 15,
No. 3, pp. 557-564. In deze artikelen wordt gesteld dat aardbevingsschade met name samenhangt
met grondsnelheden (PGV): “The kinetic energy available for damage is well characterized by
PGV”. Het voelen van aardbevingen hangt mogelijk meer samen met grondversnellingen.

42

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

alsmede correctiefactoren voor c) het type trilling en d) de bouwkundige
staat.
Uit onderzoek van TNO op basis van de bevingen in Groningen in 2014 en
2015 blijken gemiddelde dominante frequenties van 8 Hz en 13 Hz.
Aangezien frequenties tot en met 10 Hz volgens de Trillingsrichtlijn
corresponderen met de laagste grenswaarde (tabel en figuur op p. 67), wordt
uitgegaan van een dominante frequentie van 10 Hz. Voorts wordt de laagste
grenswaarde behorend bij gebouwen van Categorie 2 (metselwerk)
gehanteerd. Dit resulteert in een karakteristieke grenswaarde (Vkar) van
5 mm/s. Dit is de grens waarboven gegeven de frequentie van de trilling er
schade zou kunnen ontstaan aan metselwerk.
48

Deze waarde dient eventueel nog gecorrigeerd te worden voor partiële
veiligheidsfactoren voor het type trilling en de bouwkundige staat/monumentale
status. Voor het type trilling bestaat onderscheid tussen kortdurend, herhaald
kortdurend en continu. Daarvan is ‘kortdurend’ het meest passend. Dit
geeft een correctiefactor 1, dus geen correctie. Voor de bouwkundige staat
geldt een correctiefactor 1 bij een normale staat/geen monument en een
factor 1,7 voor gevoelige structuren en monumenten. Veiligheidshalve kan
worden uitgegaan van die tweede correctiefactor. Daarmee komt de
grenswaarde voor de trillingssnelheid Vr vanuit het perspectief van
mogelijke schade uit op 5/1,7 = 2,9 mm/s. Dit sluit goed aan bij de
drempelwaarde die volgt uit de voorgaande editie van de SBRTrillingsrichtlijn. Voor oude en monumentale gebouwen met grote
cultuurhistorische waarde (SBR-gebouwencategorie 3) betrof dit 3 mm/s.
49

50

Samenvattend: een grenswaarde voor de trillingssnelheid (PGV) van
5 mm/s – zoals gehanteerd in Atlas voor Gemeenten (2017, 2018), Koster
& Van Ommeren (2015) en Durán & Elhorst (2018) – komt overeen met de
(laagste) karakteristieke grenswaarde voor het ontstaan van schade aan
gebouwen van Categorie 2 (metselwerk). Veiligheidshalve wordt daarnaast
gewerkt met een lagere grenswaarde voor schade aan gevoelige structuren en
monumenten van 2,9 mm/s.
48
Te weten 8 Hz voor de x- en y-kanalen en 13 Hz voor het z-kanaal. H. Borsje, J.P. Pruiksman, S.A.J.
de Richemont,12 december 2016: Monitoringsnetwerk gebouwtrillingen – Analyse aardbevingen in
2014 en 2015, TNO Rapport nummer R10217, p. 20.
49
Bij continue trillingen moet bijvoorbeeld gedacht worden aan trillingen als gevolg van machines
in of bij een gebouw; herhaald kortdurende trillingen zijn bijvoorbeeld afkomstig van weg- en
railverkeer of heiwerkzaamheden.
50
Zie: NAM, augustus 2017: Trillingsschade aan gebouwen. Informatiedocument. Versie 1.0. (p. 24).

43

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Voor het mogelijke effect van bevingen wordt enerzijds gekeken naar het
aantal bevingen dat op een locatie een PGV boven deze drempelwaarden
teweegbracht. Anderzijds wordt gekeken naar de cumulatieve grondsnelheid.
Deze tweede maat houdt – beter dan het aantal voelbare bevingen –
rekening met het verschil tussen zwaardere en lichtere bevingen boven de
drempelwaarde. Anders dan in eerdere studies wordt daarbij echter alleen
gecumuleerd over bevingen met een lokale PGV boven de grenswaarden.
Bevingen met een PGV ter plaatse onder deze grenswaarden worden dus
niet meegenomen in de cumulatieve PGV, omdat het niet aannemelijk is dat
dergelijke bevingen schade veroorzaken of gevoeld kunnen worden.
51

52

Behalve aardbevingen veroorzaakt de gaswinning ook bodemdaling. Box 3.1
gaat daar kort op in en concludeert dat het niet aannemelijk is dat
bodemdaling tot schade aan woningen leidt. Derhalve is er geen aanleiding
bodemdaling een rol te laten spelen in de modelspecificaties.
Box 3.1 Bodemdaling
De sterkste bodemdaling als gevolg van de gaswinning is gemeten in de omgeving
van Loppersum, waar de bodem ongeveer 32 centimeter is gedaald. Volgens
voorspellingen uit 2015 zal de bodem er tot 2100 nog 18 centimeter verder dalen,
maar in verband met het recente besluit de gaswinning af te bouwen en op termijn
te staken zal dat volgens de huidige verwachtingen minder zijn.
De bodemdaling heeft vooral gevolgen voor de waterhuishouding. De scheefstand
van gebouwen als gevolg van de bodemdaling bedraagt op een gevel van tien
meter momenteel minder dan 0,1 millimeter. Zelfs bij een honderd maal zo grote
scheefstand van 1 cm valt volgens de Commissie Bodemdaling nog geen schade van
enige betekenis te verwachten. Ook schade als gevolg van ongelijkmatige zakking
door veranderingen in de grondwaterstand is niet aannemelijk.

Bommer et al. (2019) ontwikkelden hun formules op basis van gegevens
over bevingen met een magnitude tussen 1.8 en 3.6. Extrapolatie naar
aardbevingen met een hogere of lagere magnitude wordt afgeraden. Met 3.6
was de kracht van de beving bij Huizinge van 16 augustus 2012, de sterkste
beving ooit in het gebied. Extrapolatie naar een hogere magnitude is dus
niet aan de orde.
Wel zijn er veel bevingen geweest met een lagere magnitude en lijkt het
onjuist deze bevingen te negeren, puur omdat gebruik van de formule tot
hogere onnauwkeurigheid leidt. De grenswaarde voor de PGV van 5 mm/s
51
52

Zoals in Atlas voor gemeenten (2017) en Koster & van Ommeren (2015).
Zoals in Atlas voor gemeenten (2017) en Durán & Elhorst (2018).

44

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

wordt in het epicentrum echter pas vanaf een magnitude van 2.19 bereikt,
dus extrapolatie van de formule is daarvoor niet nodig. Hetzelfde geldt voor
de grenswaarde van 2,9 mm/s voor schade aan gevoelige structuren en
monumenten, die in het epicentrum bij een magnitude van 1.82 wordt
bereikt. Extrapolatie van de formule voor potentieel schadeveroorzakende
bevingen is dus niet nodig. Figuur 3.3 illustreert dit: in de figuur zijn de
gehanteerde grenswaarden ingetekend voor de grondsnelheid in het
epicentrum.

Figuur 3.3 PGV boven de locatie aardbeving (epicentrum) en grenswaarden
0.9
pgv (cm/s)
0.8
0.7
0.6
0.5

Potentieel schade aan gebouwen metselwerk (vanaf 5 mm/s)

0.4
Potentieel schade aan gevoelige structuren en monumenten (vanaf 2,9 mm/s)

0.3
0.2
0.1
magnitude

0.0
1.0

3.3

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2.0

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

Beschrijvende statistieken bevingsindicatoren

In dit onderzoek wordt de formule van Bommer et al. (2019) gebruikt om
de PGV op een locatie als gevolg van een beving te berekenen. Tabel 3.1
geeft voor beide definities van het risicogebied het gemiddeld aantal
bevingen vanaf de drempelwaarden 5,0 en 2,9 mm/s in de dataset, de
standaardafwijking daarin, de maximale waarde en het deel van de verkochte
woningen in het risicogebied dat nooit een grondsnelheid boven de
drempelwaarde heeft ervaren.

45

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

De tabel laat zien hoe groot de verschillen in het gebied zijn: er zijn
woningen die tien bevingen met een grondsnelheid van 5 mm/s of meer
hebben ervaren, maar het gemiddelde ligt binnen het risicogebied op 0,53
voor het 20%-risicogebied en 0,49 voor het aaneengesloten risicogebied.
Meer dan driekwart van de woningen heeft nooit te maken gehad met een
dergelijke grondsnelheid. De helft van de woningen heeft wel een of
meerdere malen een grondsnelheid van 2,9 mm/s ervaren; sommige
woningen maar liefst zeventien maal.

Tabel 3.1 Beschrijvende statistiek bevingsvariabelen risicogebied
Gemiddelde

Standaardafwijking

Max

1,31
1,20
2,46
1,58

%
woningen
met 0
76%
76%
52%
52%

20%-risicogebied
Aantal bevingen 5 mm/s
Cumulatieve PGV 5 mm/s
Aantal bevingen 2,9 mm/s
Cumulatieve PGV 2,9 mm/s

0,53
0,43
1,49
0,78

Aaneengesloten
risicogebied
Aantal bevingen 5 mm/s
Cumulatieve PGV 5 mm/s
Aantal bevingen 2,9 mm/s
Cumulatieve PGV 2,9 mm/s

0,49
0,40
1,45
0,75

1,27
1,16
2,38
1,52

78%
78%
50%
50%

10
11,9
17
13,3

10
11,9
17
13,3

De kaarten 3.1 tot en met 3.4 laten zien hoe het aantal bevingen en de
cumulatieve grondsnelheid bij de twee drempelwaarden verdeeld zijn in het
gebied. De blauwe lijn geeft steeds het aaneengesloten risicogebied weer dat
in het vorige hoofdstuk en bijlage 1 is bepaald. De grijs omlijnde gebiedjes
binnen en buiten het aaneengesloten risicogebied zijn de enclaves en
eilanden die bestaan als wordt uitgegaan van het 20%-risicogebied. De
enclaves in het aaneengesloten risicogebied behoren dus niet tot het 20%gebied, en de eilanden erbuiten juist wel. Deze kaarten tonen op basis van
de meest actuele inzichten over de voortplanting van de bevingen, de
feitelijke grondsnelheden en bevingen die zijn opgetreden op elke locatie tot
en met 31 december 2018. Deze feitelijke historische bevingsactiviteit vormt
de basis om binnen het risicogebied verschillen in de waardedaling te duiden

46

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

en om in het laatste hoofdstuk van dit rapport de waardedaling per 1 januari
2019 (modelmatig) te bepalen.
53

Een deel van één van de enclaves heeft één maal een grondsnelheid van
meer dan 5 mm/s ervaren (kaart 3.1) en twee maal een grondsnelheid van
meer dan 2,9 mm/s (kaart 3.3), terwijl ook de andere enclaves een
grondsnelheid boven 2,9 mm/s hebben ervaren. Dat geldt juist niet voor de
eilanden buiten de blauwe lijn en pleit ervoor om voor de modelmatige
bepaling van de waardedaling per 1 januari 2019 uit te gaan van het
aaneengesloten risicogebied.
Deze kaarten wijken af van de seismische hazardkaarten die het KNMI met
enige regelmaat publiceert. De kaarten van het KNMI geven niet de
historische bevingsactiviteit weer, maar een voorspelling van de kans op het
toekomstige optreden van bepaalde grondversnellingen, die onder meer
afhankelijk is van toekomstige beleidskeuzes en de vraag of toekomstige
winters koud of warm zijn.
54

53

In de kaarten 3.3 en 3.4 is aan de uiterste zuidgrens van de gemeente Midden-Groningen een
klein gebied te zien waar ook grondsnelheden boven de drempel van 2,9 mm/s zijn geweest. Deze
grondsnelheden zijn meegeteld in de bevingsindicatoren die in dit onderzoek zijn gebruikt. Ook
buiten het empirisch vastgestelde risicogebied, kan er dus enige seismische activiteit zijn geweest
als gevolg van andere velden, zonder dat die tot waardedaling heeft geleid.
54
Zie bijvoorbeeld https://www.knmi.nl/over-het-knmi/nieuws/minder-gaswinning-groningenminder-seismische-dreiging.

47

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Kaart 3.1

Aantal bevingen per 6-positie-postcodegebied met ondergrens
5 mm/s

Kaart 3.2

Cumulatieve grondsnelheid per 6-positie-postcodegebied met
ondergrens 5 mm/s

48

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Kaart 3.3

Aantal bevingen per 6-positie-postcodegebied met ondergrens
2,9 mm/s

Kaart 3.4

Cumulatieve grondsnelheid per 6-positie-postcodegebied met
ondergrens 2,9 mm/s

49

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

4

Actualisatie basismodellen één periode Nog altijd in
beweging

Dit hoofdstuk bespreekt de geactualiseerde basismodellen voor het effect
van de aardbevingen en aardbevingsrisico’s in de periode vanaf de beving bij
Huizinge op 16 augustus 2012 tot en met 31 december 2018. Het gaat
daarbij dus om een update van de woningmarkttransacties en
referentielocaties met een extra jaar, de actualisatie van het risicogebied en
de toepassing van de meest recente inzichten over de voortplanting van
aardbevingen in het gebied.
Paragraaf 4.1 beschrijft voor de vier basismodellen zonder onderscheid naar
tijdvakken stapsgewijs het effect van de verschillende aspecten die zijn
geactualiseerd. Op die manier wordt per stap duidelijk wat het effect op de
uitkomsten is. Paragraaf 4.2 toont een aantal gevoeligheidsanalyses en in
paragraaf 4.3 wordt onderzocht of ligging in het risicogebied en bevingen
effect hebben op hoelang woningen te koop staan voor ze verkocht worden
(de looptijd).

4.1

Actualisatie basismodellen in stappen

In de hoofdstukken 2 en 3 zijn verschillende aspecten van het onderzoek
Nog altijd in beweging uit 2018 geactualiseerd: een extra jaar met transacties op
de woningmarkt en bevingen is meegenomen; de voortplantingsformule om
bevingen om te rekenen naar een grondsnelheid op de plek van een
verkochte woning is geactualiseerd; en het risicogebied is empirisch opnieuw
vastgesteld. Als alternatief voor het 20%-risicogebied dat daaruit volgt, zijn in
een aaneengesloten risicogbied de enclaves meegenomen die door het
risicogebied omsloten lagen en twee eilanden erbuiten juist niet
meegenomen (zie paragraaf 2.2). Bovendien zijn de referentiewoningen voor
een deel van de transacties geüpdatet: de methode waarmee dat gebeurt, is
weliswaar hetzelfde gebleven, maar er zijn enige veranderingen geweest in de
postcodegebieden waar referentiewoningen mogen liggen en nieuwe
transacties elders in het land kunnen ook voor iets oudere transacties in het
risicogebied een betere match opleveren. Deze paragraaf laat stap voor stap
zien wat het effect is van deze actualisaties op de uitkomsten.

50

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.1 Resultaten Nog altijd in beweging (tabel 4.3 en 4.4 uit dat rapport)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,020
(-3,6)***
-0,010
(-5,1)***
0,021
(3,3)***

-0,022
(-4,0)***
-0,012
(-4,5)***
0,019
(3,0)***

-0,019
(-3,4)***
-0,009
(-6,9)***
0,024
(3,8)***

-0,022
(-3,9)***
-0,015
(-6,4)***
0,022
(3,5)***

Gemiddeld effect
N
R

-2,69%
11840
0,49

-2,63%
11840
0,49

-2,96%
11840
0,49

-2,85%
11840
0,49

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten en met kwartaaldummy’s en woningkenmerken als
controlevariabelen. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.2 Stap 1: actualisatie woningmarkttransacties en
referentiewoningen (ongewogen refs, o.b.v. oude definitie
risicogebied en Bommer et al.,2017)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,022
(-4,5)***
-0,011
(-6,8)***
0,010
(1,9)*

-0,025
(-4,9)***
-0,013
(-6,1)***
0,008
(1,5)

-0,021
(-4,1)***
-0,008
(-6,8)***
0,011
(2,0)**

-0,024
(-4,8)***
-0,013
(-6,5)***
0,009
(1,7)*

Gemiddeld effect
N
R

-3,04%
13964
0,46

-2,97%
13964
0,46

-3,07%
13964
0,46

-3,01%
13964
0,46

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten en met kwartaaldummy’s en woningkenmerken als
controlevariabelen. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.1 resumeert de resultaten in de vier basismodellen met één tijdvak
uit het voorgaande rapport Nog altijd in beweging: de modellen met als
bevingsvariabele de cumulatieve grondsnelheid vanaf 2,9 respectievelijk
5 mm/s, en de bijbehorende modellen met het aantal bevingen. Deze
uitkomsten zijn dus in feite het vertrekpunt van de actualisatie.

51

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.2 toont het effect van de actualisatie met één jaar
woningmarkttransacties in het risicogebied volgens de definitie uit Nog altijd
in beweging en gebruikmakend van de oude voortplantingsformules van
Bommer et al. (2017). Net als de modellen in Tabel 4.1 zijn de
referentiewoningen niet gewogen voor het aantal maal dat ze als beste match
voorkomen. De coëfficiënten voor ligging in het risicogebied en voor de
bevingsindicator blijken zeer robuust. Die voor ligging in het gebied zijn in
alle varianten een fractie hoger en ook de t-waarden zijn over het algemeen
iets hoger, naar verwachting door het grotere aantal transacties. De R2 is wat
lager en het effect van ligging in het gebied en de bevingen over alle
transacties (exclusief het effect van schadebudget) is gemiddeld iets groter.
Er is één opvallend verschil: de coëfficiënt voor een schadebudget van
€ 1000 of meer is in alle gevallen de helft lager en blijkt niet langer statistisch
significant in de update of is nog maar significant bij 90% of 95%. In het
volgende hoofdstuk zal blijken dat dit verschil vooral zit in de derde
periode. Mogelijk hangt dit samen met de lange vertraging die juist de laatste
jaren is opgetreden in de schadeafhandeling, onder meer als gevolg van de
overdracht van de afhandeling van CVW naar TCMG. Hierdoor was voor
veel verkochte woningen in dit laatste tijdvak op het moment van verkoop
nog geen duidelijkheid over lopende schadeclaims, die wel voor dat moment
waren ingediend. Het is aannemelijk dat zo’n schadeclaim met onzekere
afloop juist een waardeverlagend effect heeft. Een alternatieve verklaring is
dat de energiebesparende of -opwekkende investeringen die eigenaren onder
de Waardevermeerderingsregeling mogen doen, in de loop der tijd minder
onderscheidend zijn geworden ten opzichte van referentiewoningen, die ook
steeds vaker zullen beschikken over zonnepanelen of goed geïsoleerd zullen
zijn.
55

Vergelijking van tabel 4.3 met tabel 4.2 laat het effect van weging van
referentiewoningen zien. Het effect van ligging in het gebied en van de
bevingsvariabele wordt in alle modelvarianten een fractie hoger, waarbij ook
de t-waarden hoger worden: de coëfficiënten worden dus preciezer geschat.
De coëfficiënt voor schadebudget boven € 1000 is nu in alle modelvarianten
statistisch niet significant.

55

Pogingen dit verder te ontzenuwen door schadedossiers verder te onderscheiden op basis van de
datum waarop claimanten een eerste rapport ontvingen of de datum waarop het schadebudget in
de bestanden van CVW voor de laatste maal was aangepast, konden hierover geen nader uitsluitsel
bieden. Mogelijk houdt dit onder meer verband met onvolledige administratie hiervan.

52

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.4 toont in vergelijking met tabel 4.3 het effect van de actualisatie van
de voortplantingsformules uit Bommer et al. (2019). Dit heeft vrijwel geen
effect op de geschatte coëfficiënten en het gemiddelde effect in het gebied.
Wel worden de t-waarden van de bevingsvariabelen weer iets hoger, wat in
lijn is met de constatering in hoofdstuk 3 dat de nieuwere formules de
feitelijke bevingsactiviteit iets beter beschrijven.

Tabel 4.3 Stap 2: weging (o.b.v. oude definitie risicogebied en Bommer
et al., 2017)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,025
(-5,9)***
-0,013
(-7,7)***
0,003
(0,6)

-0,027
(-6,6)***
-0,014
(-6,9)***
0,0005
(0,1)

-0,023
(-5,4)
-0,008
(-7,7)***
0,004
(0,7)

-0,026
(-6,3)***
-0,015
(-7,4)***
0,002
(0,3)

Gemiddeld effect
N
R

-3,38%
19445
0,46

-3,29%
19445
0,46

-3,41%
19445
0,46

-3,33%
19445
0,46

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten en met kwartaaldummy’s en woningkenmerken als
controlevariabelen. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.4 Stap 3: Bommer et al., 2019 (o.b.v. oude definitie risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m
Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV
Toegekend budget
>= € 1000
Gemiddeld effect
N
R

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

-0,024
(-5,8)***
-0,013
(-8,0)***

-0,027
(-6,5)***
-0,015
(-7,3)***

-0,022
(-5,2)***
-0,008
(-8,2)***

-0,026
(-6,3)***
-0,015
(-7,9)***

0,004
(0,7)
-3,40%
19445
0,46

0,001
(0,2)
-3,32%
19445
0,46

0,005
(0,9)
-3,43%
19445
0,46

0,003
(0,5)
-3,36%
19445
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90, 95, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn geschat
met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met gewogen
referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect, excl.
impact schadebudget.

53

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.5 Stap 4a: Actualisatie risicogebied op basis van nieuwe schadedata:
20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,025
(-5,8)***
-0,013
(-7,9)***
0,004
(0,7)

-0,027
(-6,5)***
-0,015
(-7,2)***
0,001
(0,3)

-0,023
(-5,3)***
-0,008
(-8,2)***
0,005
(0,9)

-0,026
(-6,2)***
-0,015
(-7,8)***
0,003
(0,5)

Gemiddeld effect
N
R

-3,47%
18962
0,46

-3,39%
18962
0,46

-3,51%
18962
0,46

-3,43%
18962
0,46

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.6

Stap 4b: Aaneengesloten risicogebied

Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,015
(-3,7)***
-0,013
(-8,2)***
-0,004
(-0,8)

-0,018
(-4,5)***
-0,016
(-7,6)***
-0,006
(-1,2)

-0,013
(-3,1)***
-0,008
(-8,3)***
-0,003
(-0,6)

-0,017
(-4,2)***
-0,016
(-8,4)***
-0,005
(-0,9)

Gemiddeld effect
N
R

-2,47%
20431
0,45

-2,40%
20431
0,45

-2,49%
20431
0,45

-2,45%
20431
0,45

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.5 toont de stap van het actualiseren van het risicogebied naar alle
postcodegebieden met een schade-intensiteit van 20% of meer. Het gaat hier
dus om het ‘datagedreven’ 20%-risicogebied, inclusief de twee eilanden en
exclusief de enclaves. Het effect van deze stap op de coëfficiënten is vrijwel
nihil. Het gemiddelde effect komt uit tussen 3,4% en 3,5%.
54

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.6 laat tot slot de stap naar het aaneengesloten risicogebied zien, dus
exclusief de eilanden en inclusief de enclaves. De coëfficiënt voor ligging in
het riscogebied wordt in alle vier de modellen ongeveer een procentpunt
kleiner (met een navenant lagere t-waarde). Dit verschil wordt vermoedelijk
veroorzaakt doordat in tabel 4.6 een aanzienlijk aantal extra woningen tot
het risicogebied wordt gerekend, vooral in de stad Groningen, terwijl deze
woningen in postcodegebieden liggen die in de empirische
gebiedsafbakening (gemiddeld) juist een positief effect lieten zien. De
bevingsvariabelen houden vrijwel dezelfde waarden. Het gemiddelde effect
in het gebied neemt af naar 2,4% tot 2,5%. Hier wordt duidelijk dat de
uitbreiding van het risicogebied met de enclaves (waar aanzienlijk meer
woningen staan dan in de eilanden die afvallen) leidt tot een gemiddeld iets
lager gebiedseffect.

4.2

Gevoeligheidsanalyses

Deze paragraaf laat een aantal gevoeligheidsanalyses zien van de
basismodellen voor één periode uit tabel 4.5 en 4.6. De tabellen 4.7 en 4.8
laten de uitkomsten zien wanneer referentiewoningen niet worden gewogen
met het aantal maal dat ze als referentiewoning zijn geselecteerd. In
vergelijking met de tabellen 4.5 en 4.6 zijn de coëfficiënten van het aantal
bevingen of de grondsnelheid en van ligging in het risicogebied in deze
gevoeligheidsanalyse iets kleiner. Het gemiddelde effect over de dataset
komt dan ook iets lager uit, rond de 3,2% in tabel 4.7 en 2,1% in tabel 4.8.
In tabel 4.7 is de variabele voor toegekend schadebudget in een aantal
gevallen weer (zwak) significant positief.

55

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.7 Gevoeligheidsanalyse: ongewogen referentielocaties
(20%-risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m
Effect van:
Ligging risicogebied

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,023
(-4,6)***
-0,011
(-7,0)***
0,011
(1,9)*

-0,026
(-5,0)***
-0,013
(-6,4)***
0,008
(1,5)

-0,022
(-4,2)***
-0,007
(-7,3)***
0,012
(2,1)**

-0,025
(-4,8)***
-0,013
(-7,0)***
0,010
(1,8)*

Gemiddeld effect
N
R

-3,20%
13634
0,46

-3,12%
13634
0,46

-3,24%
13634
0,46

-3,16%
13634
0,46

Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.8 Gevoeligheidsanalyse: ongewogen referentielocaties
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,013
(-2,6)***
-0,011
(-7,2)***
0,002
(0,4)

-0,015
(-3,1)***
-0,014
(-6,7)***
0,0005
(0,1)

-0,011
(-2,2)***
-0,007
(-7,4)***
0,003
(0,6)

-0,014
(-2,9)***
-0,014
(-7,5)***
0,002
(0,4)

Gemiddeld effect
N
R

-2,13%
14644
0,46

-2,07%
14644
0,46

-2,15%
14644
0,46

-2,12%
14644
0,46

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

De tweede gevoeligheidsanalyse in de tabellen 4.9 en 4.10 laat zien wat er
gebeurt wanneer (gelijktijdig met woningkenmerken) wordt gecorrigeerd
voor een aantal omgevingskenmerken. Net als in Nog altijd in beweging gaat
het om omgevingskenmerken die corrigeren voor nabijheid van werk,
(culturele) voorzieningen, overlast en nabijheid natuur. Het effect van
ligging in het risicogebied wordt in deze variant ongeveer een procentpunt
56

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

kleiner geschat en ook de coëfficiënt van bevingen of grondsnelheid is
beduidend kleiner, terwijl voor toegekend schadebudget boven € 1000 nu
wel weer een significant postief effect wordt gevonden van ongeveer 2%.
Het gemiddelde effect over de dataset (exclusief dat van schadebudget)
komt aanzienlijk lager uit: rond -1,9% voor het 20%-risicogebied en rond 0,9% voor het aaneengesloten risicogebied. Het is echter aannemelijk dat dit
een onderschatting is, omdat de omgevingsfactoren die corrigeren voor
stedelijkheid, voorzieningen en natuur correleren met bevingsactiviteit en
daardoor een deel van het bevingseffect absorberen.

Tabel 4.9 Gevoeligheidsanalyse: gecorrigeerd voor omgevingskenmerken
(20%-risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,016
(-3,8)***
-0,004
(-2,6)***
0,027
(5,7)***

-0,016
(-4,0)***
-0,006
(-3,2)***
0,027
(5,8)***

-0,016
(-3,8)***
-0,002
(-1,9)*
0,026
(5,5)***

-0,016
(-3,9)***
-0,005
(-2,8)***
0,027
(5,7)***

Gemiddeld effect
N
R

-1,86%
18962
0,59

-1,85%
18962
0,59

-1,85%
18962
0,59

-1,85%
18962
0,59

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

57

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.10 Gevoeligheidsanalyse: gecorrigeerd voor omgevingskenmerken
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,005
(-1,4)
-0,004
(-2,9)***
0,020
(4,3)***

-0,006
(-1,5)
-0,007
(-3,8)***
0,020
(4,4)***

-0,006
(-1,5)
-0,002
(-1,9)*
0,019
(4,0)***

-0,005
(-1,4)
-0,006
(-3,5)***
0,020
(4,4)***

Gemiddeld effect
N
R

-0,85%
20431
0,57

-0,85%
20431
0,57

-0,83%
20431
0,57

-0,86%
20431
0,57

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 4.11 toont (voor het aaneengesloten risicogebied) de uitkomsten
wanneer referentiewoningen alleen afkomstig mogen zijn uit 4-positiepostcodegebieden zonder enige toegekende schade, terwijl in de
basismodellen het percentage toegekende schades kleiner moet zijn dan 1%
van de woningvoorraad (zie paragraaf 2.3 en bijlage 3). Dit heeft (vrijwel)
geen effect op de coëfficiënten van het aantal bevingen of de grondsnelheid
en van toegekend schadebudget. Wel wordt de coëfficiënt voor ligging in
het risicogebied in deze varianten ongeveer een half procentpunt groter
geschat. Bijgevolg is ook het berekende gemiddelde effect over de dataset
een half procent groter, ongeveer 3%.

58

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.11 Gevoeligheidsanalyse: uitsluitend referentielocaties uit 4-positiepostcodegebieden zonder schades (aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke variabele:
2
(log) huizenprijzen/m

grondsnelhei
d
>= 2,9 mm/s

grondsnelhei
d
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Toegekend budget >=
€ 1000

-0,020
(-4,9)***
-0,012
(-7,6)***
-0,004
(-0,8)

-0,023
(-5,6)***
-0,015
(-7,1)***
-0,006
(-1,2)

-0,018
(-4,4)***
-0,008
(-7,7)***
-0,003
(-0,6)

-0,022
(-5,4)***
-0,015
(-7,8)***
-0,005
(-0,9)

Gemiddeld effect
N
R

-3,04%
20436
0,45

-2,97%
20436
0,45

-3,07%
20436
0,45

-3,01%
20436
0,45

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tot slot is bij wijze van gevoeligheidsanalyse nader gekeken naar het effect
van schadebudget. Nu in de basismodellen van tabel 4.5 en 4.6 een budget
van € 1000 of meer niet langer een significant positief effect heeft, is
onderzocht of er aanwijzingen zijn dat de hoogte van toegekend schadebudget
effect heeft op de waarde van woningen. In de modellen in tabel 4.12
(20%-risicogebied) is het schadebudget verre van significant en ligt de
puntschatting zeer dicht bij nul. Tabel 4.13 (aaneengesloten risicogebied)
lijkt wel enige indicatie in die richting te geven: in een van de vier varianten
is er een zwak significant negatief effect.
56

Dit mogelijke effect is daarom nader onderzocht. Tabel 4.14 laat zien dat
het licht negatieve effect wordt gedreven door outliers, oftewel de 2,5% van
de schadebudgetten van € 36 duizend en meer. Wanneer de 258 observaties
met een dergelijk hoog budget worden verwijderd, wordt de geschatte
coëfficiënt voor het (IHS-getransformeerde) schadebudget ruim de helft

56

Het schadebudget is hier IHS-getransformeerd. Omdat logtransformatie alleen kan worden
toegepast op waarden groter dan 0, wordt er bij variabelen met waarde 0 veelal een (kleine)
waarde (vaak +1) opgeteld voordat er gelogtransformeerd wordt. Er zijn verschillende studies die
wijzen op het risico dat schattingen met de op deze manier getransformeerde variabelen
onnauwkeurig kunnen zijn. Als alternatief wordt er veelal gewezen op de zogenaamde Inverse
Hyperbolic Sine waarmee op een consistentere wijze variabelen met een waarde van nul (of een
getal onder nul) gelogtransformeerd kunnen worden Deze transformatie lijkt sterk op de meer
gangbare een logtransformatie maar heeft het voordeel dat deze nul is bij een budget van 0.

59

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

kleiner en ruimschoots insignificant. De overige coëfficiënten zijn vrijwel
ongevoelig voor het verwijderen van deze outliers en verschillen vrijwel niet
van die in de basismodellen van tabel 4.6.
57

In deze context is ook gekeken naar versterkte woningen. Daartoe is een lijst
van bijna duizend versterkte woningen onderzocht. Echter, slechts twaalf
van deze woningen konden worden gekoppeld aan de dataset met verkochte
woningen, waardoor kwantitatieve analyse niet mogelijk was.

Tabel 4.12 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget
(20%-risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m
Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV
Budget (IHS)

N
R

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

-0,024
(-5,5)***
-0,012
(-7,8)***
0,0001
(0,2)

-0,026
(-6,1)***
-0,015
(-7,1)***
-0,0001
(-0,2)

-0,022
(-5,0)***
-0,008
(-8,0)***
0,0003
(0,4)

-0,026
(-5,9)***
-0,014
(-7,7)***
0,00001
(0,0)

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

57

Verwijdering van deze outliers uit Tabel 4.12 (20%-risicogebied) levert positieve maar niet
significante puntschattingen op met t-waarden tussen 0,5 en 1,1.

60

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.13 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m
Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV
Budget (IHS)

N
R

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

-0,014
(-3,4)***
-0,013
(-8,0)***
-0,001
(-1,3)

-0,016
(-4,1)***
-0,016
(-7,4)***
-0,001
(-1,7)*

-0,012
(-2,9)***
-0,008
(-8,1)***
-0,001
(-1,2)

-0,015
(-3,8)***
-0,016
(-8,2)***
-0,001
(-1,4)

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tabel 4.14 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget na
verwijdering 2,5% outliers (aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m
Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV
Budget (IHS)

N
R

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

-0,014
(-3,4)***
-0,013
(-8,0)***
-0,0003
(-0,6)

-0,017
(-4,1)***
-0,016
(-7,5)***
-0,0006
(-1,0)

-0,012
(-2,9)***
-0,008
(-8)***
-0,0003
(-0,5)

-0,016
(-3,9)***
-0,016
(-8,1)***
-0,0004
(-0,7)

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

4.3

Looptijd

Tot slot is, met modellen van dezelfde structuur als de basismodellen voor
één periode, onderzocht of er een effect is van ligging in het risicogebied en
van bevingen of grondsnelheid op het aantal dagen dat woningen te koop
hebben gestaan voor zij verkocht zijn. Zoals gememoreerd in voetnoot 29 in
hoofdstuk 2, is het immers denkbaar dat woningen in het risicogebied
61

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

moeilijker verkoopbaar zijn en daardoor langer te koop staan. Hierdoor zou
de gevonden waardedaling een onderschatting kunnen zijn. In de studie Met
angst en beven uit 2016 is deze kwestie al eens onderzocht, met als uitkomst
een verschil van drie à vier dagen dat statistisch niet significant was. De
tabellen in deze paragraaf tonen de resultaten voor de geactualiseerde
dataset, risicogebied en bevingsformules.
58

Tabel 4.15 laat om te beginnen de gemiddelde en de mediane looptijd zien
voor de transacties in het risicogebied tegenover de referentietransacties.
Deze beide maten blijken binnen het risicogebied twintig tot dertig dagen
korter te zijn, wat een eerste aanwijzing is dat de looptijden in het
risicogebied eerder korter dan langer zijn dan op vergelijkbare locaties elders
in het land.
59

Tabel 4.15 Gemiddelde en mediane looptijd woningen in het risicogebied
en referentiewoningen
Risicogebied
Referenties
20%-risicogebied
Gemiddelde
241
261
Mediaan
94
114
N
9510
9510
Aaneengesloten risicogebied
Gemiddelde
230
257
Mediaan
86
110
N
10.266
10.266
Referentiewoningen gewogen naar het aantal maal dat ze de beste match vormen.

Tabel 4.16 en 4.17 bevestigen dit in regressiemodellen, waarin wordt
gecorrigeerd voor woningkenmerken en kwartaaldummy’s. Ligging in het
risicogebied correspondeert met een statistisch significant kortere looptijd
van ongeveer 19 tot 24 dagen voor het 20%-risicogebied en 25 tot 31 dagen
voor het aaneengesloten risicogebied. Daar staat tegenover dat bevingen en
grondsnelheden op de locatie van de woning wel overeenkomen met een
langere looptijd: elke beving met een grondsnelheid van 2,9 mm/s of meer
komt gemiddeld overeen met een vijf dagen langere looptijd; een beving van
58
M. Bosker, H. Garretsen, G. Marlet, R. Ponds, J. Poort, R. van Dooren, C. van Woerkens, 2016: Met
angst en beven. Verklaringen voor dalende huizenprijzen in het Groningse aardbevingsgebied
(Atlas voor gemeenten/Rijksuniversiteit Groningen)
59
In het risicogebied hadden 170 woningen een looptijd van nul dagen. Bij de referentiewoningen
gold dat in 157 gevallen. De uitkomsten in deze paragraaf bleken niet gevoelig voor het
meenemen of uitsluiten van deze waarnemingen.

62

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

5 mm/s verlengt de looptijd gemiddeld met 14 dagen. Gezien het gemiddeld
aantal bevingen binnen de dataset (zie tabel 3.1) blijkt de looptijd in het
risicogebied per saldo gemiddeld twee à drie weken korter. Voor de stelling
dat woningen in het gebied moeilijker verkoopbaar zijn geworden en het
gevonden prijseffect derhalve een onderschatting is, worden dus geen
empirische aanwijzingen gevonden.
Een kanttekening bij de resultaten in de tabellen 4.16 en 4.17 is dat de
verklaringskracht van deze modellen zeer laag is: de R2 is slechts 0,04~0,05.
Dit houdt verband met het feit dat deze modellen niet zijn geoptimaliseerd
om looptijden te voorspellen. Wanneer niet de looptijd maar de natuurlijke
logaritme van de looptijd wordt verklaard, neemt de R2 toe naar 0,09.
Toevoeging van de vraagprijs of de vraagprijs ten opzichte van de
transactieprijs zou de verklaringskracht vermoedelijk sterk verhogen, maar
er zijn geen aanwijzingen dat dat de conclusies in deze paragraaf zou
veranderen.

Tabel 4.16 Effect ligging in het risicogebied en bevingen op looptijd
woningen: 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele
Looptijd
Ligging
in
risicogeb.
PGV of
bevingen
Budget
>= € 1000
N
R

geen
bevingsindicator

geen
bevingsindicator

grondsnelheid
>=
2,9 mm/
s

grondsnelheid
>=
5,0 mm/
s

bevingen
>=
2,9 mm/
s

bevingen
>=
5,0 mm/
s

-20,8
(-3,4)***

-19,2
(-2,9)

-23,2
(-3,5)***
8,6
(2,6)**

-22,0
(-3,3)***
12,6
(2,7)**

-24,0
(-3,5)***
5,0
(2,6)**

-23,0
(-3,5)***
13,3
(3,3)***

-4,2
(-0,5)

-11,9
(-1,3)

-11,5
(-1,3)

-11,7
(-1,3)

-13,3
(-1,5)

18962
0,04

18962
0,04

18962
0,04

18962
0,04

18962
0,04

18962
0,04

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

63

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 4.17 Effect ligging in het risicogebied en bevingen op looptijd
woningen: aaneengesloten risicogebied
Afhankelijke
variabele
Looptijd

geen
bevingsindicator

geen
bevingsindicator

Ligging
in
risicogeb.
PGV of
bevingen
Budget
>= € 1000
-

-25,1
(-4,4)***

N
R

20431
0,05

grondsnelheid
>=
5,0 mm/
s
-28,7
(-4,6)***

bevingen
>=
2,9 mm/
s

bevingen
>=
5,0 mm/
s

-25,9
(-4,2)***

grondsnelheid
>=
2,9 mm/
s
-29,9
(-4,7)***

-30,6
(-4,8)***

-29,7
(-4,8)***

2,1
(0,3)

8,7
(2,6)**
-5,5
(-0,6)

13,2
(2,8)***
-5,6
(-0,6)

4,9
(2,5)***
-5,6
(-0,6)

13,9
(3,4)***
-7,4
(-0,9)

20431
0,05

20431
0,05

20431
0,05

20431
0,05

20431
0,05

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

64

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

5

Ontwikkeling in de tijd

Dit hoofdstuk onderzoekt de ontwikkeling van het effect van de
aardbevingen en aardbevingsrisico’s in de tijd. Paragraaf 5.1 geeft een
stapsgewijze actualisatie van de modellen met drie tijdvakken uit Nog altijd in
beweging, gevolgd door een aantal gevoeligheidsanalyses in paragraaf 5.2.
Daarna worden in paragraaf 5.2 alternatieve manieren onderzocht om de
ontwikkeling van de effecten in de tijd te duiden.

5.1

Actualisatie
stappen

basismodellen

drie

perioden

in

Deze paragraaf doorloopt dezelfde stappen als paragraaf 4.1 voor het model
met één periode, met het verschil dat de stappen 1 tot en met 3 nu worden
samengenomen. Tabel 5.1 toont derhalve de modellen met drie tijdvakken
uit Nog altijd in beweging (met weging van referentiegebieden) en tabel 5.2 laat
de uitkomsten zien na actualisatie van de woningmarkttransacties,
schadedata en referentiegebieden en de update van de voortplantingsformule voor bevingen. Tabel 5.1 laat in alle modellen een afname van het
gebiedseffect in de tijd zien, met name tussen periode 1 en 2. In periode 3 is
het gebiedseffect nauwelijks meer statistisch significant. Het effect van
bevingen volgt een omgekeerd patroon: het is niet significant in de eerste
periode in twee van de vier modellen, maar neemt vooral tussen periode 1
en 2 toe.
In tabel 5.2 is de afname van het gebiedseffect wat minder geprononceerd.
In de eerste periode wordt het effect in de eerste twee modellen iets kleiner
geschat dan in tabel 5.1. In de derde periode wordt het effect ongeveer een
procentpunt groter geschat, wat erop zou kunnen wijzen dat het effect weer
iets oploopt. Ook wordt het effect, vermoedelijk mede door de hogere
coëfficiënt en de extra data in dat tijdvak, sterk significant in de derde
periode. Het effect van bevingen blijft – uitgedrukt in de cumulatieve
grondsnelheid (de eerste twee modellen) – ongeveer gelijk aan dat in tabel
5.1. Uitgedrukt in het aantal bevingen boven de drempel zijn de
coëfficiënten in alle drie tijdvakken wat lager, al is ook hier een geleidelijke
toename te zien. Net als in het model met één periode, wordt het effect van
schadebudget – dat hier nog niet gesplitst is in tijdvakken – vanaf € 1000
statistisch insignificant en ligt de geschatte coëfficiënt dicht bij nul.
65

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.1 Resultaten Nog altijd in beweging (tabel 5.1 t/m 5.4, gewogen)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,042
(-4,5)***

-0,043
(-4,7)***

-0,036
(-3,9)***

-0,039
(-4,4)***

-0,018
(-2,9)***
-0,013
(-1,7)*

-0,021
(-3,4)***
-0,014
(-1,9)*

-0,017
(-2,6)***
-0,011
(-1,4)

-0,021
(-3,4)***
-0,014
(-1,9)*

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,006
(-1,2)
-0,013
(-4,4)***
-0,012
(-4,0)***

-0,007
(-1,1)
-0,014
(-3,7)***
-0,015
(-3,8)***

-0,012
(-4,2)***
-0,010
(-5,8)***
-0,011
(-6,3)***

-0,022
(-4,2)***
-0,017
(-5)***
-0,020
(-5,9)***

Toegekend budget
>= € 1000

0,013
(2,0)***

0,010
(1,6)*

0,018
(2,8)***

0,015
(2,3)**

N
R

16166
0,49

16166
0,49

16166
0,49

16166
0,49

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

66

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.2 Stap 3: actualisatie woningmarkttransacties, referentiewoningen,
Bommer et al., 2019 (o.b.v. oude definitie risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,037
(-4,2)***

-0,038
(-4,5)***

-0,036
(-3,9)***

-0,037
(-4,2)***

-0,020
(-3,3)***
-0,024
(-3,9)***

-0,023
(-3,9)***
-0,026
(-4,4)***

-0,017
(-2,8)***
-0,022
(-3,5)***

-0,021
(-3,7)***
-0,026
(-4,3)***

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,008
(-1,8)***
-0,013
(-4,6)***
-0,013
(-6,6)***

-0,010
(-1,9)***
-0,014
(-3,8)***
-0,016
(-6,1)***

-0,005
(-1,8)***
-0,009
(-5,0)***
-0,009
(-6,6)***

-0,012
(-2,4)***
-0,014
(-4,4)***
-0,016
(-6,3)***

Toegekend budget
>= € 1000

0,003
(0,5)

0,0002
(0,0)

0,004
(0,7)

0,002
(0,3)

N
R

19445
0,46

19445
0,46

19445
0,46

19445
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

67

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.3 Stap 4a: Actualisatie risicogebied op basis van nieuwe schadedata:
20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,038
(-4,2)***

-0,040
(-4,5)***

-0,037
(-4,0)***

-0,038
(-4,3)***

-0,021
(-3,5)***
-0,023
(-3,7)***

-0,024
(-4,1)***
-0,026
(-4,2)***

-0,019
(-3,0)***
-0,021
(-3,4)***

-0,023
(-3,8)***
-0,025
(-4,1)***

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,008
(-1,9)*
-0,012
(-4,5)***
-0,013
(-6,6)***

-0,011
(-1,9)*
-0,014
(-3,8)***
-0,016
(-6,1)***

-0,005
(-1,8)*
-0,008
(-4,9)***
-0,009
(-6,7)***

-0,012
(-2,4)**
-0,014
(-4,3)***
-0,015
(-6,3)***

Toegekend budget
>= € 1000

0,003
(0,5)

0,0003
(0)

0,004
(0,7)

0,002
(0,3)

N
R

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

68

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.4 Stap 4b: Aaneengesloten risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,029
(-3,4)***

-0,031
(-3,7)***

-0,028
(-3,2)***

-0,029
(-3,5)***

-0,014
(-2,4)
-0,011
(-1,8)*

-0,016
(-3,0)
-0,014
(-2,3)**

-0,011
(-1,9)*
-0,009
(-1,5)

-0,015
(-2,7)***
-0,013
(-2,2)**

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,009
(-2,1)**
-0,012
(-4,4)***
-0,014
(-6,9)***

-0,011
(-2,1)**
-0,014
(-3,8)***
-0,018
(-6,5)***

-0,006
(-2,0)**
-0,008
(-4,7)***
-0,009
(-6,9)***

-0,013
(-2,6)***
-0,015
(-4,5)***
-0,017
(-6,8)***

Toegekend budget
>= € 1000

-0,006
(-1,1)

-0,008
(-1,5)

-0,005
(-0,9)

-0,006
(-1,2)

N
R

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tabel 5.3 toont de resultaten van het actualiseren van het risicogebied op
basis van de nieuwe schadedata. Het gaat hier dus weer om het
‘datagedreven’ 20%-risicogebied. Het effect van deze stap op de
coëfficiënten is zeer klein.
Tabel 5.4 laat de stap naar het aaneengesloten risicogebied zien (exclusief de
eilanden en inclusief de enclaves). Net als bij de modellen met één periode
in het vorige hoofdstuk, heeft deze stap vrijwel geen effect op de
coëfficiënten van de bevingsvariabelen. Wel nemen de t-waarden in de derde
periode iets toe, vermoedelijk als gevolg van de extra transacties in dat
tijdvak. De coëfficiënt voor ligging in het riscogebied wordt in alle vier de
modellen en tijdvakken weer ongeveer een procentpunt kleiner.

69

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.5 Splitsing effect van schadebudget vanaf € 1000 in tijdvakken:
20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016

-0,039
(-4,3)***

-0,041
(-4,6)***

-0,038
(-4,0)***

-0,039
(-4,4)***

-0,021
(-3,4)***

-0,024
(-3,8)***

-0,019
(-2,9)***

-0,023
(-3,6)***

Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,022
(-3,3)***

-0,024
(-3,7)***

-0,020
(-2,9)***

-0,024
(-3,5)***

Bevingen of PGV
periode 1

-0,011
(-2,3)**

-0,014
(-2,4)**

-0,007
(-2,3)**

-0,015
(-2,8)***

Bevingen of PGV
periode 2

-0,012
(-4,4)***

-0,014
(-3,7)***

-0,008
(-4,8)***

-0,014
(-4,3)***

Bevingen of PGV
periode 3

-0,013
(-6,4)***

-0,016
(-5,9)***

-0,008
(-6,4)***

-0,015
(-6,1)***

Budget >= € 1000
periode 1

0,046
(1,6)*

0,044
(1,6)*

0,045
(1,6)*

0,048
(1,7)*

Budget >= € 1000
periode 2

0,004
(0,4)

0,0002
(0,0)

0,005
(0,6)

0,002
(0,3)

Budget >= € 1000
periode 3

-0,0002
(0,0)

-0,002
(-0,3)

0,001
(0,1)

-0,002
(-0,2)

N
R

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

70

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.6 Splitsing effect van schadebudget vanaf € 1000 in tijdvakken:
aaneengesloten risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,030
(-3,5)***

-0,032
(-3,8)***

-0,028
(-3,2)***

-0,031
(-3,6)***

-0,014
(-2,4)**
-0,009
(-1,4)

-0,017
(-2,9)***
-0,012
(-1,9)*

-0,012
(-2,0)**
-0,007
(-1,0)

-0,016
(-2,7)***
-0,011
(-1,7)*

Bevingen of PGV
periode 1

-0,012
(-2,6)***

-0,015
(-2,6)***

-0,008
(-2,6)***

-0,017
(-3,1)***

Bevingen of PGV
periode 2

-0,013
(-4,5)***

-0,014
(-3,8)***

-0,008
(-4,8)***

-0,015
(-4,5)***

Bevingen of PGV
periode 3

-0,014
(-6,6)***

-0,017
(-6,2)***

-0,009
(-6,6)***

-0,016
(-6,5)***

Budget >= € 1000
periode 1

0,044
(1,5)

0,041
(1,5)

0,044
(1,5)

0,046
(1,6)

Budget >= € 1000
periode 2

-0,003
(-0,3)

-0,005
(-0,6)

-0,001
(-0,1)

-0,003
(-0,4)

Budget >= € 1000
periode 3

-0,011
(-1,5)

-0,013
(-1,7)*

-0,01
(-1,4)

-0,012
(-1,6)

N
R

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90, 95, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn geschat
met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met gewogen
referenties.

De modellen in tabel 5.5 en 5.6 zijn identiek aan die in tabel 5.3 en 5.4, met
als verschil dat het effect van schadebudget boven de € 1000 ook gesplitst is
in drie tijdvakken. De uitkomsten in tabel 5.6 ondersteunen de in paragraaf
4.1 geformuleerde hypothese, dat met name in het derde tijdvak toekenning
van schade vaak pas na de transactie plaatsvond: de coëfficiënten lopen van
meer dan 4% in het eerste tijdvak, naar ongeveer -1% in het derde tijdvak,
maar zijn met één uitzondering niet statistisch significant met 90%
zekerheid en nergens met 95% of meer. In tabel 5.5 zijn de coëfficiënten
voor het schadebudget in het eerste tijdvak ongeveer hezelfde als in tabel 5.6
en liggen ze in het derde tijdvak dicht bij nul. Deze resultaten verklaren
waarom in de modellen waarin deze variabele niet was uitgesplitst een niet71

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

significante coëfficiënt dicht bij nul wordt gevonden. Ook de alternatieve
verklaring uit paragraaf 4.1, dat de energiebesparende of -opwekkende
investeringen die eigenaren onder de Waardevermeerderingsregeling mogen
doen, in de loop der tijd minder onderscheidend zijn geworden ten opzichte
van referentiewoningen, zou hier kunnen meespelen.
60

De opgaande trend in de coëfficiënten voor de bevingsvariabelen is in de
modellen in tabel 5.5 en 5.6 minder duidelijk: het beeld is meer stationair.

5.2

Gevoeligheidsanalyses

Deze paragraaf toont enkele gevoeligheidsanalyses, net als paragraaf 4.2
deed voor de modellen met één periode. Het vertrekpunt vormen telkens de
modellen uit tabel 5.3 en 5.4. De gevoeligheidsanalyses met ongewogen
referentielocaties in tabel 5.7 en 5.8 geven in de eerste twee perioden
ongeveer een half procentpunt kleinere coëfficiënten voor ligging in het
risicogebied. In de derde periode worden de coëfficiënten juist iets groter
geschat, al is het verschil hier kleiner. Het effect van bevingen wordt in alle
modellen en perioden iets kleiner.

60

Pogingen dit verder te ontzenuwen door schadedossiers verder te onderscheiden op basis van de
datum waarop claimanten een eerste rapport ontvingen of de datum waarop het schadebudget in
de bestanden van CVW voor de laatste maal was aangepast, konden hierover ook in de modellen
met drie perioden geen nader uitsluitsel bieden. Mogelijk houdt dit onder meer verband met
onvolledige administratie hiervan.

72

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.7 Gevoeligheidsanalyse: ongewogen referentielocaties
(20%-risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,034
(-3,0)***

-0,035
(-3,1)***

-0,033
(-2,9)***

-0,033
(-3,0)***

-0,018
(-2,4)**
-0,025
(-3,5)***

-0,020
(-2,8)***
-0,028
(-3,8)***

-0,015
(-2,1)**
-0,024
(-3,2)***

-0,019
(-2,6)***
-0,027
(-3,8)***

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,005
(-1,3)
-0,011
(-3,9)***
-0,012
(-6,1)***

-0,008
(-1,4)
-0,012
(-3,2)***
-0,015
(-5,6)***

-0,003
(-1,2)
-0,007
(-4,4)***
-0,008
(-6,2)***

-0,009
(-1,8)*
-0,012
(-3,8)***
-0,015
(-5,9)***

Toegekend budget
>= € 1000

0,011
(1,9)*

0,008
(1,5)

0,012
(2,1)**

0,010
(1,7)*

N
R

13634
0,46

13634
0,46

13634
0,46

13634
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

73

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.8 Gevoeligheidsanalyse: ongewogen referentielocaties
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,024
(-2,3)**

-0,025
(-2,4)**

-0,023
(-2,1)**

-0,024
(-2,2)**

-0,009
(-1,2)
-0,013
(-1,9)*

-0,011
(-1,6)*
-0,015
(-2,3)**

-0,006
(-0,9)
-0,011
(-1,6)*

-0,010
(-1,4)
-0,015
(-2,2)**

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,006
(-1,4)
-0,010
(-3,8)***
-0,013
(-6,4)***

-0,008
(-1,5)
-0,012
(-3,2)***
-0,016
(-6,0)***

-0,004
(-1,4)
-0,007
(-4,2)***
-0,008
(-6,4)***

-0,01
(-2,0)**
-0,013
(-3,9)***
-0,016
(-6,4)***

Toegekend budget
>= € 1000

0,002
(0,4)

0,0001
(0,0)

0,003
(0,5)

0,002
(0,3)

N
R

14644
0,46

14644
0,46

14644
0,46

14644
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

In Tabel 5.9 staat (voor het aaneengesloten risicogebied) de
gevoeligheidsanalyse wanneer referentielocaties alleen afkomstig mogen zijn
uit 4-positie-postcodegebieden zonder toegekende schades, terwijl in de
basismodellen het percentage toegekende schades kleiner moet zijn dan 1%
van de woningvoorraad (zie paragraaf 2.3 en bijlage 3). De coëfficiënten van
het aantal bevingen of de grondsnelheid worden in deze
gevoeligheidsanalyse een fractie kleiner, terwijl het negatieve effect van
ligging in het riscogebied in periode 2 en 3 ongeveer een half procentpunt
groter geschat wordt. Dit laatste was ook terug te zien in de
corresponderende gevoeligheidsanalyse voor de modellen met één periode.

74

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.9 Gevoeligheidsanalyse: uitsluitend referentielocaties uit 4-positiepostcodegebieden zonder schades
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,027
(-3,1)***

-0,029
(-3,3)***

-0,026
(-2,9)***

-0,027
(-3,1)***

-0,021
(-3,7)***
-0,017
(-2,8)***

-0,024
(-4,2)***
-0,019
(-3,3)***

-0,019
(-3,2)***
-0,015
(-2,4)**

-0,023
(-4,0)***
-0,019
(-3,2)***

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,008
(-1,8)*
-0,011
(-4,0)***
-0,013
(-6,6)***

-0,010
(-1,9)*
-0,013
(-3,4)***
-0,017
(-6,2)***

-0,005
(-1,7)*
-0,007
(-4,3)***
-0,008
(-6,5)***

-0,012
(-2,4)**
-0,013
(-4,1)***
-0,016
(-6,5)***

Toegekend budget
>= € 1000

-0,005
(-0,9)

-0,007
(-1,3)

-0,004
(-0,8)

-0,005
(-1,0)

N
R

20436
0,45

20436
0,45

20436
0,45

20436
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tot slot is net als in paragraaf 4.2 nader gekeken naar het effect van
schadebudget. Nu in de basismodellen van tabel 5.3 en 5.4 een budget van
€ 1000 of meer niet langer een significant positief effect heeft en het in tabel
5.4 zelfs een insignificante negatieve coëfficiënt krijgt, is onderzocht of er
aanwijzingen zijn dat de hoogte van het toegekende schadebudget (net als in
paragraaf 4.2 IHS-getransformeerd) effect heeft op de waarde van
woningen.
In de modellen in tabel 5.10 (20%-risicogebied) is het schadebudget verre
van significant en ligt de puntschatting zeer dicht bij nul. De modellen in
tabel 5.11 (aaneengesloten risicogebied) lijken wel enige indicatie in die
richting te geven, met in twee gevallen zwak-significante negatieve
coëfficiënten, in combinatie met een tweetiende procentpunt kleiner effect
van ligging in het gebied voor de derde periode in alle modelvarianten.

75

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Dit mogelijke effect is net als in paragraaf 4.2 nader onderzocht. Tabel 5.12
laat ook voor het model met drie perioden zien dat dit licht negatieve effect
wordt gedreven door de outliers, oftewel de ~2,5% transacties in het
risicogebied met schadebudgetten van € 36 duizend of meer. Wanneer de
258 observaties met een dergelijk hoog budget worden verwijderd, wordt de
geschatte coëfficiënt voor het (IHS-getransformeerde) schadebudget kleiner
en statistisch insignificant. De overige coëfficiënten zijn vrijwel ongevoelig
voor het verwijderen van deze outliers. Het iets kleinere effect van ligging in
het gebied voor de derde periode ten opzichte van de modellen in tabel 5.4
blijft. Tot slot laat tabel 5.13 zien dat splitsing van de IHS-getransformeerde
budgetvariabele geen ander beeld geeft: de coëfficiënten blijven statistisch
insignificant.
61

Alle gevoeligheidsanalyses in deze paragraaf overziend volgt hieruit geen
aanleiding om te kiezen voor een ander basismodel. De gevoeligheden zijn
relatief klein en leiden niet tot systematisch hogere of lagere uitkomsten: in
sommige gevallen worden de uitkomsten wat lager, in andere wat hoger.

61

Verwijdering van de outliers uit tabel 5.10 (20%-risicogebied) levert net als in hoofdstuk 4
positieve maar niet significante puntschattingen op.

76

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.10 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget
(20%-risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,038
(-4,2)***

-0,040
(-4,5)***

-0,037 (
-4,0)***

-0,038
(-4,3)***

-0,021
(-3,4)***
-0,022
(-3,4)***

-0,023
(-3,9)***
-0,024
(-3,9)***

-0,018
(-2,9)***
-0,020
(-3,1)***

-0,022
(-3,7)***
-0,024
(-3,8)***

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,008
(-1,8)*
-0,012
(-4,4)***
-0,013
(-6,5)***

-0,01
(-1,9)*
-0,013
(-3,7)***
-0,016
(-6,0)***

-0,005
(-1,8)*
-0,008
(-4,8)***
-0,009
(-6,6)***

-0,012
(-2,3)**
-0,014
(-4,2)***
-0,015
(-6,2)***

Budget (IHS)

-0,00001
(0,0)

-0,0003
(-0,5)

0,00013
(0,2)

-0,00014
(-0,2)

N
R

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

77

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.11 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,029
(-3,4)***

-0,031
(-3,7)***

-0,028
(-3,1)***

-0,029
(-3,5)***

-0,013
(-2,2)**
-0,009
(-1,5)

-0,015
(-2,7)***
-0,012
(-2,0)*

-0,010
(-1,8)*
-0,007
(-1,2)

-0,014
(-2,5)***
-0,011
(-1,9)*

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,009
(-2,0)**
-0,012
(-4,3)***
-0,014
(-6,8)***

-0,011
(-2,0)**
-0,014
(-3,7)***
-0,017
(-6,4)***

-0,006
(-2,0)**
-0,008
(-4,6)***
-0,009
(-6,7)***

-0,013
(-2,6)***
-0,014
(-4,4)***
-0,017
(-6,7)***

Budget (IHS)

-0,001
(-1,6)

-0,001
(-2,1)**

-0,001
(-1,5)

-0,001
(-1,7)*

N
R

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

78

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.12 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget na
verwijdering 2,5% outliers (aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,029
(-3,4)***

-0,031
(-3,7)***

-0,027
(-3,1)***

-0,030
(-3,5)***

-0,013
(-2,3)*
-0,009
(-1,4)

-0,015
(-2,7)***
-0,012
(-2,0)**

-0,011
(-1,8)*
-0,007
(-1,1)

-0,014
(-2,5)**
-0,011
(-1,9)*

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,012
(-2,6)***
-0,011
(-3,8)***
-0,015
(-6,9)***

-0,014
(-2,5)***
-0,012***
(-3,2)
-0,018
(-6,5)***

-0,007
(-2,5)***
-0,007
(-4,0)***
-0,009
(-6,7)***

-0,015
(-2,9)***
-0,013
(-3,9)***
-0,017
(-6,8)***

Budget (IHS)

-0,0006
(-1,0)

-0,0008
(-1,4)

-0,0005
(-0,9)

-0,0007
(-1,1)

N
R

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

79

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.13 Gevoeligheidsanalyse: effect hoogte toegekend budget na
verwijdering 2,5% outliers, budget in drie perioden
(aaneengesloten risicogebied)
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging – periode 1:
‘Huizinge’ t/m jan
2014
Ligging – periode 2:
feb 2014 t/m juni 2016
Ligging – periode 3:
vanaf juli 2016

-0,029
(-3,4)***

-0,032
(-3,8)***

-0,027
(-3,1)***

-0,031
(-3,6)***

-0,014
(-2,3)**
-0,007
(-1,1)

-0,016
(-2,7)
-0,010
(-1,6)

-0,012
(-1,9)
-0,005
(-0,8)

-0,015
(-2,5)**
-0,009
(-1,4)

Bevingen of PGV
periode 1
Bevingen of PGV
periode 2
Bevingen of PGV
periode 3

-0,013
(-2,8)***
-0,011
(-3,8)***
-0,014
(-6,7)***

-0,016
(-2,7)***
-0,013
(-3,2)***
-0,018
(-6,3)***

-0,008
(-2,7)***
-0,007
(-4,1)***
-0,0088
(-6,5)***

-0,017
(-3,1)***
-0,014
(-3,9)***
-0,017
(-6,5)***

Budget (IHS) per. 1

0,0026
(0,8)
-0,0003
(-0,3)
-0,001
(-1,2)

0,0023
(0,7)
-0,0006
(-0,6)
-0,001
(-1,5)

0,0025
(0,7)
-0,0002
(-0,2)
-0,001
(-1,2)

0,0028
(0,8)
-0,0003
(-0,4)
-0,001
(-1,3)

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

20173
0,45

Budget (IHS) per. 2
Budget (IHS) per. 3

N
R

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

5.3

Ontwikkeling in de tijd nader onderzocht

In de eerste paragraaf van dit hoofdstuk bleek dat de dalende trend die in
Nog altijd in beweging werd gevonden in het gebiedseffect (zie tabel 5.1) na
actualisatie van de data minder duidelijk zichtbaar was. In tabel 5.2 en 5.3 is
de coëfficiënt voor ligging in het risicogebied in de derde periode zelfs iets
groter dan in de tweede periode, al is het verschil ten opzichte van de eerste
periode beduidend groter. Dit roept de vraag op, of de derde periode
wellicht moet worden onderscheiden in twee perioden, of dat er andere,
betere manieren zijn om de ontwikkeling in de tijd te duiden.

80

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Om die vraag nader te onderzoeken, tonen tabel 5.14 en 5.15 de resultaten
wanneer de variabelen voor ligging in het gebied en voor het effect van
bevingen of grondsnelheid per kalenderjaar worden onderscheiden. Daarbij
moet worden aangetekend dat deze uitkomsten als tussenstap dienen, om
tot een eventuele verbetering te komen van de basismodellen: het opdelen
van de dataset in zo veel jaarvariabelen komt de robuustheid en de
nauwkeurigheid van de uitkomsten immers niet ten goede.
Tabel 5.14 Resultaten schattingen jaartrend – ligging in gebied en
bevingsvariabele: 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

-0,048
(-2,9)***
-0,023
(-2,0)**
-0,032
(-3,4)***
-0,026
(-2,7)***
-0,006
(-0,7)
-0,007
(-0,8)
-0,058
(-6,0)***

-0,049
(-3,0)***
-0,024
(-2,1)**
-0,033
(-3,5)***
-0,028
(-3,0)***
-0,011
(-1,3)
-0,009
(-1,1)
-0,060
(-6,4)***

-0,048
(-2,8)***
-0,02
(-1,7)*
-0,032
(-3,3)***
-0,025
(-2,5)**
-0,002
(-0,2)
-0,006
(-0,7)
-0,056
(-5,7)***

-0,048
(-2,8)***
-0,02
(-1,7)*
-0,032
(-3,3)***
-0,025
(-2,5)***
-0,002
(-0,2)
-0,006
(-0,7)
-0,056
(-5,7)***

-0,010
(-1,3)
-0,007
(-1,4)
-0,003
(-0,7)
-0,010
(-2,3)**
-0,019
(-6,2)***
-0,013
(-4,0)***
-0,013
(-4,2)***

-0,015
(-1,5)
-0,009
(-1,3)
-0,005
(-0,8)
-0,012
(-2,0)***
-0,021
(-5,3)***
-0,017
(-3,6)***
-0,015
(-3,8)***

-0,005
(-0,9)
-0,006
(-1,6)*
-0,002
(-0,6)
-0,006
(-2,4)**
-0,013
(-6,7)***
-0,008
(-3,8)***
-0,008
(-4,3)***

-0,005
(-0,9)
-0,006
(-1,6)
-0,002
(-0,6)
-0,006
(-2,4)**
-0,013
(-6,7)***
-0,008
(-3,8)***
-0,008
(-4,3)***

Budget >= € 1000

0,004
(0,6)

0,001
(0,2)

0,005
(0,8)

0,005
(0,8)

N
R

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

Ligging in gebied
- 2012
- 2013
- 2014
- 2015
-2016
-2017
-2018

PGV of bevingen
- 2012
- 2013
- 2014
- 2015
-2016
-2017
-2018

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

81

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.15 Resultaten schattingen jaartrend – ligging in gebied en
bevingsvariabele: aaneengesloten risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

-0,035
(-2,2)**
-0,015
(-1,4)
-0,029
(-3,2)***
-0,018
(-2,0)**
0,004
(0,5)
0,005
(0,6)
-0,042
(-4,6)***

-0,037
(-2,4)**
-0,016
(-1,6)
-0,029
(-3,4)***
-0,019
(-2,2)**
-0,001
(-0,1)
0,002
(0,3)
-0,045
(-5,0)***

-0,034
(-2,1)**
-0,013
(-1,2)
-0,029
(-3,1)***
-0,017
(-1,8)*
0,009
(1,0)
0,006
(0,8)
-0,040
(-4,2)***

-0,036
(-2,3)**
-0,015
(-1,4)
-0,028
(-3,2)***
-0,018
(-2,1)**
0,001
(0,1)
0,002
(0,3)
-0,044
(-4,9)***

-0,012
(-1,6)
-0,007
(-1,4)
-0,003
(-0,7)
-0,010
(-2,2)**
-0,019
(-6,2)***
-0,014
(-4,2)***
-0,013
(-4,5)***

-0,016
(-1,7)*
-0,009
(-1,3)
-0,004
(-0,7)
-0,013
(-2,1)**
-0,022
(-5,5)***
-0,018
(-3,9)***
-0,016
(-4,1)***

-0,006
(-1,2)
-0,006
(-1,6)
-0,002
(-0,6)
-0,006
(-2,2)**
-0,013
(-6,6)***
-0,008
(-4,0)***
-0,009
(-4,5)***

-0,018
(-1,7)*
-0,011
(-1,9)*
-0,007
(-1,1)
-0,013
(-2,4)**
-0,022
(-6,2)***
-0,015
(-3,7)***
-0,016
(-4,4)***

Budget >= € 1000

-0,006
(-1,0)

-0,008
(-1,4)

-0,005
(-0,9)

-0,006
(-1,1)

N
R

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Ligging in gebied
- 2012
- 2013
- 2014
- 2015
-2016
-2017
-2018

PGV of bevingen
- 2012
- 2013
- 2014
- 2015
-2016
-2017
-2018

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

De coëfficiënten in de beide tabellen bevestigen dat het effect van ligging in
het risicogebied fluctueert in de tijd: in 2012 en 2014 wordt het relatief groot
geschat, terwijl het in 2016 en 2017 niet significant is. In 2018 wordt het
juist weer groot geschat, zelfs iets groter dan in 2012. De coëfficiënten voor
bevingen en grondsnelheid laten een wat ander patroon zien: deze zijn het
82

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

grootste in 2016 en zijn niet significant in de jaren 2012-2014. In 2017 en
2018 zijn ze iets minder groot dan in 2016.
Om de interpretatie van deze uitkomsten wat gemakkelijker te maken, zijn
de coëfficiënten van het model met het aantal bevingen boven een drempel
van 2,9 mm/s in de figuren 5.1 tot en met 5.4 gevisualiseerd. De verticale
lijntjes rondom de zwarte punten geven het 95%-betrouwbaarheidsinterval
van de geschatte coëfficiënten per jaar. Figuur 5.1 en 5.2 bevestigen het
beeld dat het effect van ligging in het risicogebied in 2018 vergelijkbaar is
aan dat in 2012 – en voor Figuur 5.2 ook de jaren 2013-2015 – terwijl het in
2016 en 2017 nihil was. De horizontale grijze lijn geeft de coëfficiënt weer in
het corresponderende model met één periode (tabel 4.5 respectievelijk 4.6).
Deze ligt onder de 95%-bandbreedte voor de jaren 2016 en 2017, maar
boven die voor 2018 en in figuur 5.1 ook boven die voor 2012.
62

Voor het effect van bevingen (figuur 5.3 en 5.4) is de puntschatting
consistent negatief en is de schatting in 2017 en 2018 in lijn met het
gemiddelde over de voorgaande jaren. De trend in deze figuren is vooral dat
de foutmarge in de jaren kleiner is geworden. De coëfficiënt in het model
met één periode ligt in bijna elk jaar binnen het 95%betrouwbaarheidsinterval.
Een mogelijke verklaring voor het feit dat het gebiedseffect in 2018 juist
weer een stuk groter geschat wordt dan in eerdere jaren, is de beving bij
Zeerijp op 8 januari 2018. Deze had een kracht van 3.4 op de schaal van
Richter en kwam voor velen als een verrassing, na een periode zonder
bevingen met een magnitude van 3 of meer sinds 2015. Ondanks de
aankondiging in maart 2018 van een verdere verlaging van de gasproductie
zou dit het beeld kunnen hebben gevoed dat het hele gebied nog lang met
relatief zware bevingen te kampen zal hebben. Dit tijdelijke Zeerijp-effect
wordt gesteund door de bevinding dat wanneer het jaar 2018 in twee halve
jaren wordt opgedeeld, voor de eerste helft een groter gebiedseffect wordt
gevonden, en voor de tweede helft van het jaar een kleiner effect.

62

Uitgaande van het eerdere rapport Nog altijd in beweging van Atlas voor gemeenten was dit het
voorkeursmodel van de Adviescommissie waardedaling woningen aardbevingsgebied Groningen in
haar conceptadvies op 24 april 2019. Zie:
https://www.rijksoverheid.nl/documenten/publicaties/2019/04/24/advies-waardedaling-woningenaardbevingsgebied-groningen

83

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 5.1 Effect ligging in risicogebied met 95%-range:
20%-risicogebied
2%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

1%

0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-1%

model
hele
periode

-2%

-3%

-4%

-5%

95%
puntschatting

-6%

-95%
-7%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.14

Figuur 5.2 Effect ligging in risicogebied met 95%-range:
aaneengesloten risicogebied
4%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

3%
2%
1%
0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

-2%
-3%
-4%
-5%

-95%
95%
puntschatting

-6%
-7%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.15

84

2018
model
hele
periode

-1%

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 5.3 Bevingsvariabele met 95%-range: 20%-risicogebied
0,5%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

0,0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-0,5%
model
hele
periode

-1,0%

95%

-1,5%

puntschatting
-95%
-2,0%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.14

Figuur 5.4 Bevingsvariabele met 95%-range: aaneengesloten risicogebied
1,0%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

0,5%

0,0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-0,5%
model
hele
periode

-1,0%

-95%
-1,5%

95%
puntschatting
-2,0%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.15

85

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 5.5 Effect ligging in risicogebied met 95%-range:
20%-risicogebied
2%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

1%

0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-1%

model
drie
perioden

-2%

-3%

-4%

-5%

95%
puntschatting

-6%

-95%
-7%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.14

Figuur 5.6 Effect ligging in risicogebied met 95%-range:
aaneengesloten risicogebied
4%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

3%
2%
1%
0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

-1%
-2%
-3%
-4%
-5%

-95%
95%
puntschatting

-6%
-7%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.15

86

2018

model
drie
periode
n

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 5.7 Bevingsvariabele met 95%-range: 20%-risicogebied
0,5%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

0,0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-0,5%
model
drie
perioden

-1,0%

95%

-1,5%

puntschatting
-95%
-2,0%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.14

Figuur 5.8 Bevingsvariabele met 95%-range: aaneengesloten risicogebied
1,0%

Coëfficient en 95% zekerheidsgrenzen

0,5%

0,0%
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

-0,5%
model
drie
periode
n

-1,0%

-95%
-1,5%

95%
puntschatting
-2,0%

O.b.v. model met bevingen vanaf 2,9 mm/s in tabel 5.15

87

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Figuur 5.5 tot en met 5.8 zijn identiek aan figuur 5.1 tot en met 5.4, met het
verschil dat de grijze lijnen nu de coëfficiënten tonen in het model met drie
perioden. Figuur 5.5 en 5.6 laten zien dat de gebiedscoëfficiënt die in
periode 3 lager is dan in periode 1 en ongeveer gelijk aan die in periode 2,
beduidend kleiner is dan de puntschatting voor 2018 en ook vrij ver onder
het 95%-betrouwbaarheidsinterval voor dat jaar ligt. Dat suggereert dat de
uitkomst van het model met drie perioden weinig recht doet aan de situatie
in 2018, die mogelijk verband houdt met de beving bij Zeerijp aan het begin
van dat jaar. De stapsgewijze ontwikkeling in figuur 5.7 en 5.8 is meer in
overeenstemming met de onderliggende puntschattingen en betrouwbaarheidsintervallen per jaar.
In vervolg op deze analyse met schattingen per jaar, is gekeken of er een
lineaire tijdtrend bestaat in de ontwikkeling van het gebiedseffect en het
effect van bevingen of grondsnelheid. Om dat te onderzoeken zijn in een
model met één periode naast de variabelen voor ligging in het gebied en
bevingen, diezelfde bevingen gekruisd met een variabele die het aantal
kwartalen telt ten opzichte van het derde kwartaal van 2015. De reden om
dat kwartaal als nulpunt te kiezen, is dat dit midden in het tijdvak ligt, zodat
de variabelen zonder tijdtrend herkenbaar blijven ten opzichte van de
uitkomsten in tabel 4.5 en 4.6. Omliggende kwartalen krijgen waarden van 12 (derde kwartaal van 2012) tot +13 (vierde kwartaal van 2018).
Tabel 5.16 en 5.17 laten de uitkomsten zien wanneer alleen voor het
gebiedseffect een lineaire tijdtrend wordt onderzocht. De coëfficiënten voor
de tijdtrend zijn in alle gevallen statistisch niet significant. Tabel 5.18 en 5.19
tonen de resultaten wanneer een lineaire tijdtrend in alleen de
bevingsvariabelen wordt onderzocht. Hier suggereren de uitkomsten wel
een negatieve trend – dat wil zeggen een groter negatief effect van bevingen
in de tijd – maar de trend is in geen van de modellen statistisch significiant,
zelfs niet bij een 90%-betrouwbaarheidsinterval. In tabel 5.20 en 5.21 wordt
ten slotte een trend in beide variabelen tegelijk onderzocht. Ook hier blijkt
er duidelijk geen lineaire trend te ontdekken in het gebiedseffect, maar zijn
er wel net als in tabel 5.17 en 5.18 enige aanwijzingen voor een in de tijd
toenemend effect van bevingen. In geen van de modellen is deze trend
echter statistisch significant.
Alle analyses in deze paragraaf overziend, blijkt er (in tegenstelling tot in het
vorige onderzoek Nog altijd in beweging dat transactiegegevens tot en met 2017

88

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

gebruikte) onvoldoende empirisch bewijs voor een trendmatige
ontwikkeling: noch voor het effect van ligging in het risicogebied, noch voor
de bevingsvariabelen. Daarom worden in het volgende hoofdstuk de
modellen met één periode als voorkeursmodel verder uitgewerkt.

Tabel 5.16 Test voor kwartaaltrend gebiedseffect: 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
Ligging
risicogebied x
kwartaaltrend
PGV of bevingen

-0,024
(-5,6)***
-0,0005
(-1,0)

-0,027
(-6,3)***
-0,0005
(-1,0)

-0,022
(-5,1)***
-0,0005
(-1,0)***

-0,026
(-6,1)***
-0,0005
(-1,0)***

-0,013
(-8,0)***
0,005
(0,9)

-0,015
(-7,3)***
0,003
(0,5)

-0,008
(-8,2)***
0,006
(1,1)

-0,015
(-7,8)***
0,004
(0,7)

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,45

Budget >= € 1000

N
R2

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tabel 5.17 Test voor kwartaaltrend gebiedseffect: aaneengesloten
risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
Ligging
risicogebied x
kwartaaltrend
PGV of bevingen

-0,015
(-3,7)***
-0,0001
(-0,1)

-0,018
(-4,4)***
-0,0001
(-0,2)

-0,013
(-3,1)***
-0,0001
(-0,1)

-0,017
(-4,2)***
-0,0001
(-0,2)

-0,013
(-8,2)***
-0,004
(-0,7)

-0,016
(-7,6)***
-0,006
(-1,1)

-0,008
(-8,3)***
-0,003
(-0,6)

-0,016
(-8,4)***
-0,004
(-0,8)

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

Budget >= € 1000

N
R

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

89

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.18 Test voor kwartaaltrend bevingen: 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
PGV of bevingen

-0,025
(-5,9)***
-0,011
(-6,4)***
-0,0003
(-1,5)
0,004
(0,8)

-0,028
(-6,5)***
-0,014
(-5,9)***
-0,0003
(-1,3)
0,002
(0,3)

-0,023
(-5,3)***
-0,007
(-6,6)***
-0,0002
(-1,5)
0,006
(1,0)

-0,027
(-6,3)***
-0,014
(-6,6)***
-0,0002
(-0,8)
0,003
(0,5)

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,45

PGV of bevingen
x kwartaaltrend
Budget >= € 1000

N
R2

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tabel 5.19 Test voor kwartaaltrend bevingen: aaneengesloten risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
PGV of bevingen

-0,015
(-3,8)***
-0,012
(-6,7)***
-0,0003
(-1,4)
-0,004
(-0,7)

-0,018
(-4,5)***
-0,014
(-6,2)***
-0,0004
(-1,3)
-0,006
(-1,2)

-0,013
(-3,2)***
-0,008
(-6,8)***
-0,0002
(-1,3)
-0,003
(-0,5)

-0,017
(-4,2)***
-0,015
(-7,1)***
-0,0002
(-0,8)
-0,005
(-0,9)

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

PGV of bevingen
x kwartaaltrend
Budget >= € 1000

N
R

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

90

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 5.20 Test voor kwartaaltrend gebied en bevingen: 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
Ligging
risicogebied x
kwartaaltrend
PGV of bevingen

-0,025
(-5,7)***
-0,0003
(-0,5)

-0,027
(-6,4)***
-0,0004
(-0,7)

-0,023
(-5,2)***
-0,0002
(-0,4)

-0,026
(-6,1)***
-0,0004
(-0,8)

-0,011
(-6,4)***
-0,0003
(-1,2)

-0,014
(-5,9)***
-0,0003
(-1,1)

-0,008
(-6,6)***
-0,0002
(-1,2)

-0,014
(-6,6)***
-0,0002
(-0,6)

Budget >= € 1000

0,005
(0,9)

0,003
(0,5)

0,006
(1,1)

0,004
(0,7)

N
R2

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

18962
0,46

PGV of bevingen
x kwartaaltrend

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

Tabel 5.21 Test voor kwartaaltrend gebied en bevingen: aaneengesloten
risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>= 2,9 mm/s

bevingen
>= 5,0 mm/s

Ligging
risicogebied
Ligging
risicogebied x
kwartaaltrend
PGV of bevingen

-0,015
(-3,8)***
0,0002
(0,3)

-0,018
(-4,5)***
0,0001
(0,1)

-0,014
(-3,3)***
0,0002
(0,4)

-0,017
(-4,2)***
0,00002
(0,0)

-0,012
(-6,5)***
-0,0003
(-1,4)

-0,014
(-6,2)***
-0,0004
(-1,3)

-0,008
(-6,6)***
-0,0002
(-1,3)

-0,015
(-7,0)***
-0,0002
(-0,8)

Budget >= € 1000

-0,004
(-0,7)

-0,006
(-1,2)

-0,003
(-0,5)

-0,005
(-0,9)

N
R

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

20431
0,45

PGV of bevingen
x kwartaaltrend

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties.

91

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

6

Synthese

De voorgaande hoofdstukken geven (samen met de bijlagen) een algehele
actualisatie van de eerdere onderzoeken van Atlas voor gemeenten naar het
effect van de aardbevingen en aardbevingsrisico’s in Groningen op de
huizenprijzen. Het risicogebied is opnieuw empirisch afgebakend en de
woningmarkttransacties in dit risicogebied zijn aangevuld tot 1 januari 2019.
Bij alle transacties in het risicogebied zijn de best vergelijkbare
referentietransacties gezocht op locaties waar de aardbevingsproblematiek
niet speelt. Voorts zijn alle bevingen tot aan 1 januari 2019 meegenomen, en
zijn de geologische formules geactualiseerd die gebruikt worden om het
effect van bevingen uit het verleden op de plek van individuele woningen te
bepalen.
Met deze aangevulde en nieuwe gegevens is het actuele effect onderzocht
van ligging in het risicogebied, bevingsgeschiedenis en schade aan woningen
op de transactieprijs. De modellen zijn aan een reeks robuustheidsanalyses
onderworpen en op verschillende manieren is onderzocht of er voldoende
sterke aanwijzingen zijn dat de effecten veranderen in de tijd.
De eerste paragraaf van dit hoofdstuk resumeert de belangrijkste conclusies
uit deze algehele actualisatie in voorgaande hoofdstukken. De tweede
paragraaf berekent de gemiddelde effecten per 1 januari 2019.

6.1

Conclusies

Ten aanzien van het risicogebied blijkt net als bij de eerdere empirische
afbakening, dat een negatief effect op de huizenprijzen vanaf een schadeintensiteit van 20% van de woningvoorraad niet kan worden uitgesloten.
Die conclusie geldt dus ook bij de nieuwe schadedata en transactiegegevens.
Vanaf 40% schadetoekenningen is er een robuust en significant negatief
prijseffect; in de categorieën 0%-10% en 10%-20% is er juist een positief
prijseffect dat mogelijk verband houdt met een ‘waterbedeffect’ als gevolg
van huishoudens die de kern van het risicogebied verlaten en aan de rand
willen wonen. Tussen 20% en 40% zijn de effecten onzeker en kan een
negatief effect naar gangbare wetenschappelijke maatstaven niet worden
aangetoond maar ook niet worden uitgesloten. Om te voorkomen dat het

92

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

gebied mogelijk te klein wordt afgebakend, worden deze postcodegebieden
ook tot het risicogebied gerekend.
Deze empirische afbakening op basis van het percentage schades ten
opzichte van de woningvoorraad gaat gepaard met de consequentie, dat het
zogenoemde 20%-risicogebied enkele enclaves heeft, bestaande uit gebieden
erbinnen met een lager schadepercentage. Voorts zijn er twee
postcodegebieden (met weinig woningen) die als eilanden buiten de rest van
het risicogebied liggen. Als alternatief voor het ‘datagedreven’ 20%risicogebied, is daarom een aaneengesloten risicogebied gedefinieerd, waaraan de
enclaves zijn toegevoegd en waaruit de eilanden zijn weggelaten. Het 20%risicogebied omvat volgens de Basisregistratie Adressen en Gebouwen
(BAG) van het Kadaster 87.046 woningen; het aaneengesloten risicogebied
94.679. Kaart 6.1 (identiek aan kaart 2.2) toont beide varianten van het
risicogebied.

Kaart 6.1

20%-risicogebied (links) en aaneengesloten risicogebied (rechts)

Binnen het risicogebied is een dataset met 9.510 respectievelijk 10.266
transacties uit de periode sinds de beving bij Huizinge op 16 augustus 2012
tot 1 januari 2019 geanalyseerd. Schadetoekenningen en de bevingsgeschiedenis ter plaatse zijn gekoppeld aan deze woningen en bij de
transacties in het risicogebied zijn transacties in de best vergelijkbare
referentiegebieden gezocht. De belangrijkste uitkomsten van die analyse zijn
weergegeven in tabel 6.1 en 6.2 (identiek aan tabel 4.5 respectievelijk 4.6).

93

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Deze tabellen tonen de voorkeursmodellen die uit de actualisatie naar voren
komen.
Deze resultaten zijn op grote lijnen vergelijkbaar met de eerdere
onderzoeken van Atlas voor gemeenten. Er wordt een significant negatief
effect gevonden van ligging in het risicogebied en een aanvullend negatief
effect voor elke beving dan wel de opgetelde grondsnelheid boven de
gehanteerde drempelwaarden van 2,9 mm/s of 5,0 mm/s op de plek van
een woning. Het negatieve effect van ligging in het gebied is ongeveer 2,5%
als wordt uitgegaan van het 20%-risicogebied, en ongeveer 1,5% als wordt
gewerkt met het grotere aaneengesloten risicogebied. Dit verschil wordt
vermoedelijk veroorzaakt doordat tot die tweede afbakening ongeveer 9%
meer woningen behoren (vooral in de stad Groningen) die in de empirische
gebiedsafbakening juist een positief effect lieten zien. Het negatieve effect
van bevingen is voor beide definities van het risicogebied vrijwel gelijk,
ongeveer 1 tot 1,5%. Per saldo is het effect over de woningen in de dataset
(op basis van de bevingsgeschiedenis op het moment van de transacties)
gemiddeld 3,4~3,5% in het 20%-risicogebied, en gemiddeld 2,4~2,5% als
wordt uitgegaan van het aaneengesloten risicogebied.
Er is één duidelijk verschil met de eerdere onderzoeken van Atlas voor
gemeenten: het effect van een toegekend schadebudget van € 1000 of meer,
dat de woningeigenaar bovenop schadeherstel aanspraak geeft op een
budget van € 4000 uit de Waardevermeerderingsregeling voor
energiebesparende of -opwekkende investeringen, is niet langer positief
significant. In de modellen voor het 20%-risicogebied is de puntschatting
nog wel positief maar niet langer statistisch significant, in de modellen voor
het aaneengesloten risicogebied is de puntschatting nu negatief maar ook
niet significant.

94

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 6.1 Voorkeursmodellen 20%-risicogebied
Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,025
(-5,8)***
-0,013
(-7,9)***
0,004
(0,7)

-0,027
(-6,5)***
-0,015
(-7,2)***
0,001
(0,3)

-0,023
(-5,3)***
-0,008
(-8,2)***
0,005
(0,9)

-0,026
(-6,2)***
-0,015
(-7,8)***
0,003
(0,5)

Gemiddeld effect
N
R

-3,47%
18962
0,46

-3,39%
18962
0,46

-3,51%
18962
0,46

-3,43%
18962
0,46

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Tabel 6.2

Voorkeursmodellen aaneengesloten risicogebied

Afhankelijke
variabele: (log)
2
huizenprijzen/m

grondsnelheid
>= 2,9 mm/s

grondsnelheid
>= 5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

Toegekend budget
>= € 1000

-0,015
(-3,7)***
-0,013
(-8,2)***
-0,004
(-0,8)

-0,018
(-4,5)***
-0,016
(-7,6)***
-0,006
(-1,2)

-0,013
(-3,1)***
-0,008
(-8,3)***
-0,003
(-0,6)

-0,017
(-4,2)***
-0,016
(-8,4)***
-0,005
(-0,9)

Gemiddeld effect
N
R

-2,47%
20431
0,45

-2,40%
20431
0,45

-2,49%
20431
0,45

-2,45%
20431
0,45

Effect van:
Ligging risicogebied
Bevingen of PGV

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten, met kwartaaldummy’s en woningkenmerken en met
gewogen referenties. Gemiddeld effect is gemiddelde in dataset o.b.v. bevingen en gebiedseffect,
excl. impact schadebudget.

Robuustheidsanalyses vormen geen aanleiding te kiezen voor een alternatief
basismodel. Als referentietransacties niet worden gewogen naar het aantal
maal dat ze als referentie zijn gekozen worden de gevonden effecten iets
kleiner. Als gelijktijdig met woningkenmerken in de modellen ook
gecorrigeerd wordt voor een aantal omgevingskenmerken, worden de
95

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

gevonden effecten aanzienlijk kleiner, maar het is goed denkbaar dat die
correctie tot een onderschatting leidt doordat de omgevingskenmerken
correleren met bevingsactiviteit. Als referentietransacties zelfs niet afkomstig
mogen zijn uit 4-positie-postcodegebieden waar minder dan 1% van de
woningen een schade-uitkering heeft ontvangen maar alleen uit gebieden
zonder enige uitkering, worden de effecten iets groter. Op basis van de
analyse voor de afbakening van het risicogebied, waarin tussen 0% en 20%
schade-intensiteit een positief waterbedeffect werd gevonden, is echter uit te
sluiten dat dit komt doordat referentiegebieden met 0% tot 1% schade ook
een waardedaling hebben ondergaan.
Tevens is nader gekeken naar het effect van schade, nu een budget vanaf
€ 1000 niet langer een significant positief effect heeft en in de modellen
voor het aaneengesloten risicogebied juist niet-significant negatief is. Dit
effect blijft echter statistisch niet-significant, ook wanneer in plaats van de
genoemde variabele of het budget boven de drempel van € 1000 komt,
wordt gewerkt met de feitelijke hoogte van het budget. Voor zover de
modellen voor het aaneengesloten risicogebied enige aanwijzing geven in de
richting van een negatief effect van schade, blijkt dat samen te hangen met
een zeer beperkt aantal outliers met schadebudgetten van € 36 duizend of
meer.
Tot slot is onderzocht wat het effect is van ligging in het risicogebied en
bevingen op het aantal dagen dat een woning te koop staat voor deze wordt
verkocht: de looptijd. Een significant langere looptijd in het risicogebied zou
er immers op kunnen wijzen dat woningen er gemiddeld moeilijker
verkoopbaar zijn geworden en dat de transactieprijzen de ontwikkelingen
onderschatten. Echter, de analyse toont aan dat de looptijd in het gebied als
geheel gemiddeld juist significant korter is. Alleen op plekken met veel
bevingen is de looptijd van een gemiddelde woning wat langer, maar voor
het risicogebied als geheel impliceert dit dat de transactieprijzen geen
onderschatting geven.
Ook de analyse in hoofdstuk 5, waarin de eerdere modellen die drie
tijdvakken onderscheidden zijn geactualiseerd, levert geen betere modellen
op. Waar in het vorige onderzoek Nog altijd in beweging duidelijk aanwijzingen
bestonden voor een gestaag afnemend effect van ligging in het risicogebied
en een licht oplopend effect van bevingen, blijkt dat beeld met de actuele
gegevens niet meer te bestaan. Jaar op jaar lijken de effecten te schommelen,

96

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

mogelijk als gevolg van de relatief zwaardere bevingen zoals die bij Zeerijp
op 8 januari 2018, maar er blijkt onvoldoende empirische onderbouwing
voor een indeling in tijdvakken of het signaleren van een tijdtrend in de
gevonden coëfficiënten: noch voor het effect van ligging in het risicogebied,
noch voor de bevingsvariabelen.

6.2

Gemiddelde effecten per 1 januari 2019

De tabellen 6.1 en 6.2 geven voor zowel het ‘datagedreven’ 20%-risicogebied
als voor het op inhoudelijke gronden meer voor de hand liggende
aaneengesloten risicogebied vier mogelijke modelspecificaties die inhoudelijk
gelijkwaardig zijn en gelijkwaardige uitkomsten geven.
In tabel 6.3 zijn de uitkomsten van deze 2×4 modellen doorgerekend voor
het gehele risicogebied per 1 januari 2019. Anders dan in tabel 6.1 en 6.2 is
dus nu gerekend met alle woningen in het riscogebied, niet alleen de
verkochte woningen. Het totaal aantal bevingen dan wel de grondsnelheid
per 1 januari 2019 is per 6-positie-postcodegebied gewogen met het aantal
woningen per gebied en van daaruit geaggregeerd. Voor de gehele
woningvoorraad komt de gemiddelde waardedaling per 1 januari 2019 zo op
3,5~3,8% als wordt uitgegaan van het 20%-risicogebied en 2,5~2,8% voor
het aaneengesloten risicogebied.

Tabel 6.3 Gemiddelde geschatte waardedaling per 1 januari 2019
20%-risicogebied
Bevingen >= 2,9 mm/s

-3,8%

Aaneengesloten
risicogebied
-2,8%

Grondsnelheid >= 2,9 mm/s

-3,7%

-2,7%

Bevingen >= 5,0 mm/s

-3,6%

-2,6%

Grondsnelheid >= 5,0 mm/s

-3,5%

-2,5%

Net als in Nog altijd in beweging blijkt in tabel 6.3 de gemiddelde uitkomst het
hoogste voor het model dat uitgaat van het aantal bevingen met een grondsnelheid

97

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

vanaf 2,9 mm/s. Voor beide definities van het risicogebied is dat het geval.
Het model dat uitgaat van de cumulatieve grondsnelheid bij een drempel
van 5 mm/s geeft de laagste gemiddelde uitkomst, al is het verschil slechts
0,3%. Voor het model dat gemiddeld per 1 januari 2019 de hoogste
waardedaling berekent, wordt in de tabellen en figuren hieronder ter
illustratie een aantal nadere uitkomsten getoond.
Tabel 6.4 toont de gemiddelde uitkomsten per gemeente, uitgaande van het
20%-risicogebied. De eerste kolom geeft de gemiddelde uitkomsten op basis
van de puntschattingen uit tabel 6.1. Merk op dat rond deze gemiddelde
waarden de verschillen binnen gemeenten groot kunnen zijn, afhankelijk van
de bevingsgeschiedenis van individuele woningen. De tweede kolom geeft
het aantal woningen per gemeente dat in het risicogebied valt en waarover
de gemiddelden zijn berekend. Tabel 6.5 geeft dezelfde informatie als tabel
6.4, ditmaal voor het aaneengesloten risicogebied.

Tabel 6.4 20%-risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019 per gemeente*
Gemeente
Loppersum
Appingedam
Eemsmond
Ten Boer
Bedum
Winsum
Midden-Groningen
Delfzijl
Groningen
Zuidhorn
De Marne
Aa en Hunze
Oldambt
Totaal

puntschatting
-11,2%
-6,1%
-5,9%
-5,0%
-4,3%
-3,0%
-2,8%
-2,6%
-2,5%
-2,3%
-2,3%
-2,3%
-2,3%

woningen*
4568
5797
7291
3049
4639
5834
26.901
12.153
12.141
258
3504
64
847

-3,8%

87.046

Model aantal bevingen vanaf 2,9 mm/s. *alleen deel dat tot het risicogebied behoort.

98

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 6.5 Aaneengesloten risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019 per
gemeente*
Gemeente
puntschatting
woningen in gebied
Loppersum
-10,4%
4568
Appingedam
-5,2%
5797
Eemsmond
-5,0%
7291
Ten Boer
-4,0%
3049
Bedum
-3,4%
4639
Winsum
-2,0%
5834
Groningen
-1,8%
19.946
Midden-Groningen
-1,8%
26.901
Delfzijl
-1,7%
12.153
Zuidhorn
-1,3%
150
De Marne
-1,3%
3504
Oldambt
-1,3%
847
Totaal

-2,8%

94.679

Model aantal bevingen vanaf 2,9 mm/s. *alleen deel dat tot het risicogebied behoort.

In haar conceptadvies koos de Adviescommissie waardedaling woningen
aardbevingsgebied Groningen ervoor de modeluitkomsten op te hogen met
eenmaal de standaardfout van de schattingen, teneinde de onzekerheden
rondom de schattingen zoveel mogelijk ten gunste van de benadeelde
woningbezitters te laten komen. Tabel 6.6 toont voor het 20%-risicogebied
de gemiddelde uitkomsten per gemeente bij deze keuze. De gemiddelden
per gemeente worden 0,4% tot 1,6% hoger, het gemiddelde over het gehele
gebied wordt 0,6% hoger. De tabel laat tevens per gemeente de laagste en de
hoogste waardedaling zien, die geldt voor de locatie met het laagste
respectievelijk hoogste aantal bevingen. Deze cijfers onderstrepen dat de
waardedaling voor individuele woningen binnen een gemeente aanzienlijk
kan verschillen. Tabel 6.7 toont dezelfde gegevens, ditmaal uitgaande van
het aaneengesloten risicogebied. Voor dit risicogebied dat per saldo
ongeveer 7500 (9%) meer woningen bevat zijn de uitkomsten over de hele
linie ongeveer een procentpunt lager.
Figuur 6.1 en 6.2 geven tot besluit de gemiddelden per gemeente grafisch
weer: figuur 6.1 voor het 20%-risicogebied en figuur 6.2 voor het
aaneengesloten risicogebied. De grijze delen van de balken geven het effect
aan van het ophogen van de uitkomsten met eenmaal de standaardfout.

99

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel 6.6 20%-risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019 per gemeente*
op basis van puntschatting plus 1 standaardfout
Gemeente
Puntschatting
minimum
maximum woningen*
+
incl.
incl
standaardfout
st.fout
st.fout
Loppersum
-12,8%
-5,5%
-18,4%
4568
Appingedam
-7,1%
-2,7%
-12,0%
5797
Eemsmond
-6,8%
-2,7%
-12,9%
7291
Ten Boer
-5,8%
-4,6%
-12,0%
3049
Bedum
-5,0%
-3,6%
-6,4%
4639
Winsum
-3,5%
-2,7%
-4,6%
5834
Midden-3,3%
-2,7%
-10,1%
26.901
Groningen
Delfzijl
-3,1%
-2,7%
-8,3%
12.153
Groningen
-3,0%
-2,7%
-4,6%
12.141
Zuidhorn
-2,7%
-2,7%
-2,7%
258
De Marne
-2,7%
-2,7%
-2,7%
3504
Aa en Hunze
-2,7%
-2,7%
-2,7%
64
Oldambt
-2,7%
-2,7%
-2,7%
847
Totaal

-4,4%

-2,7%

-18,4%

87.046

Model aantal bevingen vanaf 2,9 mm/s. *alleen deel dat tot het risicogebied behoort.

Tabel 6.7 Aaneengesloten risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019 per
gemeente* op basis van puntschatting plus 1 standaardfout
Gemeente
Puntschatting
minimum
maximum woningen*
+
incl.
incl
standaardfout
st.fout
st.fout
Loppersum
-11,8%
-4,5%
-17,6%
4568
Appingedam
-6,1%
-1,7%
-11,0%
5797
Eemsmond
-5,8%
-1,7%
-12,0%
7291
Ten Boer
-4,8%
-3,6%
-11,0%
3049
Bedum
-4,0%
-2,6%
-5,4%
4639
Winsum
-2,5%
-1,7%
-3,6%
5834
Groningen
-2,2%
-1,7%
-4,5%
19.946
Midden-2,2%
-1,7%
-9,2%
26.901
Groningen
Delfzijl
-2,1%
-1,7%
-7,3%
12.153
Zuidhorn
-1,7%
-1,7%
-1,7%
150
De Marne
-1,7%
-1,7%
-1,7%
3504
Oldambt
-1,7%
-1,7%
-1,7%
847
Totaal

-3,4%

-1,7%

-17,6%

Model aantal bevingen vanaf 2,9 mm/s. *alleen deel dat tot het risicogebied behoort.

100

94.679

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Oldambt

Aa en Hunze

De Marne

Zuidhorn

Groningen

Delfzijl

Midden-Groningen

Winsum

Bedum

Ten Boer

Eemsmond

Loppersum

Appingedam

Figuur 6.1 20%-risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019 per
gemeente*

0%

-2%

-4%

-6%

puntschatting plus 1
standaardfout
puntschatting

-8%

-10%

-12%

-14%

*alleen dat deel dat tot het risicogebied behoort

Oldambt

De Marne

Zuidhorn

Delfzijl

MiddenGroningen

Groningen

Winsum

Bedum

Ten Boer

Eemsmond

Appingedam

Loppersum

Figuur 6.2 Aaneengesloten risicogebied: waardedaling per 1 januari 2019
per gemeente*

0%
-2%
-4%
-6%
-8%

puntschatting plus 1
standaardfout
puntschatting

-10%
-12%
-14%

*alleen dat deel dat tot het risicogebied behoort

101

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bijlage 1

Afbakening risicogebied

Deze bijlage beschrijft de empirische afbakening van het risicogebied en de
onderzoeksstappen die daarvoor nodig zijn. De eerste drie stappen zijn ook
nodig voor de verdere analyses in de rest van dit rapport.
1. Koppeling schadedata aan transacties en postcodegebieden

Bijlage 2 bespreekt de bestanden met schadedata van CVW en TCMG die
ten behoeve van deze onderzoeksstap zijn gebruikt. Toegekende
schadebedragen zijn daarbij gekoppeld aan woningmarkttransacties sinds de
beving bij Huizinge.
Tevens zijn alle schadedossiers (ook de dossiers van woningen die niet
verkocht zijn) gekoppeld aan postcodegebieden en is per 4-positiepostcodegebied het aantal toegekende schades bepaald als percentage van
het aantal objecten met een woonbestemming volgens de Basisregistratie
Adressen en Gebouwen (BAG) per 2018. Voor de afbakening van het
risicogebied zijn, net als in het voorgaande onderzoek, de postcodegebieden
ingedeeld in categorieën van schade-intensiteit: minder dan 10% ten
opzichte van de woningvoorraad, tussen 10% en 20%, etc.
63

Tabel B1.6 geeft een lijst van alle postcodegebieden met toegekende
schades, de gemeente waarin de postcode ligt en het aantal objecten met een
woonbestemming volgens de BAG 2018. Omdat de gebruikte schadedata
persoonsgegevens bevatten (adressen) en het aantal schadedossiers of
woningen in een groot aantal postcodes zeer laag is, geeft de tabel niet het
aantal schades of het precieze percentage, maar alleen de categorie waar de
postcode in valt. Alleen die categorie is immers relevant voor de afbakening
van het risicogebied. Alle postcodegebieden in Tabel B1.6 vormen samen
het potentiële risicogebied.
2. Bepalen referentiewoningen verkochte woningen in potentiële
risicogebied

Bij alle transacties in het potentiële risicogebied sinds de beving bij Huizinge
op 16 augustus 2012 is een referentiewoning gezocht elders in Nederland.
Deze referentiewoning is eveneens na deze datum verkocht en ligt op een
locatie die zo goed mogelijk vergelijkbaar is met de transactie in het
63

Bij de afbakening in Vijf jaar na Huizinge is voor de woningvoorraad uitgegaan van de BAG per
2015.

102

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

potentiële risicogebied, maar moet in beginsel in een 4-positiepostcodegebied liggen waar nooit schade is toegekend. Bijlage 3 beschrijft in
meer detail hoe deze referentielocaties bepaald zijn en geeft het precieze
model dat daarvoor gebruikt is.
Bijlage 3 concludeert tevens dat de match voor het bepalen van
referentielocaties verbetert door 4-positie-postcodegebieden met minder
dan 1% toegekende schades toe te laten als referentielocaties. Dit vormt in
dit onderzoek daarom de basisvariant. Voor de afbakening van het
risicogebied en bij wijze van robuustheidsanalyse wordt echter het strengere
uitsluitingscriterium gehanteerd, waarbij het potentiële risicogebied bestaat
uit alle postcodes in Tabel B1.6. Alle referentielocaties moeten daarbuiten
liggen.
3. Schonen dataset voor outliers

Stap 2 resulteert in twee datasets met verkochte woningen in het potentiële
risicogebied en bijbehorende referentiewoningen: één voor het strenge en
één voor het minder strenge criterium voor het bepalen van het potentiële
risicogebied (postcodes met schade-intensiteit vanaf 0% dan wel 1%).
Vervolgens zijn van beide datasets outliers verwijderd waarvan de logaritme
van de prijs per m2 (de afhankelijke variabele in de modellen) meer dan drie
standaarddeviaties van de mediaan lag.
64

Tabel B1.1 geeft de resultaten van het schonen van de data voor de
woningen in het potentiële risicogebied volgens het strenge (rechts) en
minder strenge criterium (links). Door het hoge aantal postcodegebieden
met minder dan 1% schade-intensiteit, is het aantal transacties in de
rechterkolom ongeveer de helft groter dan links. In de linkerkolom vallen
257 woningen buiten het gehanteerde criterium voor outliers, in de
rechterkolom 386. In beide gevallen gaat het om minder dan 1% van de
transacties.
Tabel B1.2 toont de resultaten voor het schonen van de data voor de
referentiewoningen: rechts de referentiewoningen bij het strenge criterium voor
het potentiële risicogebied, links bij het minder strenge criterium.
Vergelijking van tabel B1.1 en B1.2 leert dat één referentiewoning gemiddeld
voor twee tot drie verkochte woningen in het potentiële risicogebied de
64

Vóór toepassing van dit gangbare criterium is eerst onderzocht of de standaarddeviatie gevoelig
was voor extreme outliers, die in dat geval eerst verwijderd zouden moeten worden. Dat bleek niet
het geval.

103

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

beste referentie vormt. In de linkerkolom vallen 88 referentiewoningen
buiten het gehanteerde criterium voor outliers, in de rechterkolom 133,
wederom minder dan 1%.
65

Tot slot zijn de transacties in het potentiële risicogebied verwijderd, waarvan
de bijbehorende referentiewoning een outlier bleek; omgekeerd zijn ook de
referentiewoningen verwijderd die de pendant vormden van een outlier in het
potentiële risicogebied. Het resultaat, de definitieve dataset voor het
afbakenen van het risicogebied, staat in tabel. B1.3.

Tabel B1.1 Outlier-analyse: transacties in potentieel risicogebied (log van m2prijs)
Potentieel risicogebied
Potentieel risicogebied
1% of meer
0% of meer
Gemiddelde
7,37
7,34
Mediaan
7,40
7,36
Standaarddeviatie
0,36
0,35
N totaal
Outliers onderkant
Outliers bovenkant

29.337
224
33

45.927
321
65

Tabel B1.2 Outlier-analyse: transacties unieke referentiewoningen (log van
m2-prijs)
Potentieel risicogebied
Potentieel risicogebied
1% of meer
0% of meer
Gemiddelde
7,30
7,30
Mediaan
7,31
7,31
Standaarddeviatie
0,33
0,32
N totaal
Outliers onderkant
Outliers bovenkant

65

11.168
75
13

15.925
107
26

Om een goed gebalanceerde set van woningen in het risicogebied en referentiewoningen te
houden, worden referentiewoningen in de basismodellen daarom gewogen voor het aantal maal
dat ze als referentiewoning zijn geselecteerd. In een aantal gevallen wordt een ongewogen
schatting als robuustheidsanalyse getoond.

104

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B1.3 Definitieve dataset voor analyses risicogebied

Transacties in
potentieel risicogebied
Referenties
(ongewogen)
Referenties (gewogen)
Gemiddeld aantal keer
dat referentie
voorkomt

Potentieel risicogebied
1% of meer
28.855

Potentieel risicogebied
0% of meer
45.073

11.032

15.740

28.855
2,62

45.073
2,88

4. Analyse effect in potentiële risicogebied

De volgende stap is de feitelijke bepaling van het risicogebied. Net als in Vijf
jaar na Huizinge is onderzocht of er – bij indeling van het potentiële
risicogebied in 10%-categorieën van schade-intensiteit – een bepaalde grens
in het percentage toegekende schadegevallen aan te geven is, waarbij er geen
negatief prijseffect meer is.
Om het effect van de nieuwe transacties (en referentiewoningen) sinds de
eerdere afbakening te scheiden van het effect van de nieuwe schadedata, is
om te beginnen uitgegaan van de schade-intensiteiten uit Vijf jaar na Huizinge
en Nog altijd in beweging maar wel met toevoeging van de nieuwe transacties
en referentiewoningen. Het resultaat staat in tabel B1.4 en figuur B1.1. Net
als in de voorgaande studies, wordt vanaf een schade-intensiteit van 30%
een robuust negatief effect gevonden. Dat geldt zowel voor het basismodel
als voor een model waarin gecorrigeerd is voor een aantal
omgevingskenmerken die beogen te corrigeren voor de bijzondere positie
van de stad Groningen (met relatief hoge woningprijzen) in de dataset.
Ook geldt het voor een modelvariant waarin niet is gewogen voor het aantal
maal dat een referentiewoning de beste match vormde voor een woning in
het potentiële risicogebied.
66

Net als in de voorgaande studies blijkt dat onder 20% schade-intensiteit een
positief effect wordt waargenomen. Correctie voor omgevingskenmerken
die de stad Groningen typeren, maakt dat effect kleiner maar het blijft
66
Te weten: bereikbaarheid werk, nabijheid podiumkunsten, bereikbaarheid bevolking, overlast en
aandeel sociale huur.

105

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

positief. Voor de categorie met 20%-30% schade wordt een effect rond de
nul geschat en valt een negatief effect opnieuw niet uit te sluiten. De
empirische afbakening van het risicogebied uit de voorgaande studies blijkt
dus robuust voor het toevoegen van nieuwe transacties en
referentiewoningen.

Tabel B1.4 Update model met indeling potentieel risicogebied naar schadeintensiteit zoals in Nog altijd in beweging (q3 2016 data)
Basis
Met omgevingsOngewogen
kenmerken
referentiewoningen
Schade-intensiteit
<10%
0,146 (43,9)***
0,055 (18,0)***
0,145 (36,3)***
10%-20%
0,259 (55,6)***
0,109 (24,9)***
0,252 (48,8)***
20%-30%
0,004 (0,6)
0,007 (1,4)
0,003 (0,5)
30%-40%
-0,033 (-4,3)***
-0,052 (-9,0)***
-0,027 (-3,4)***
40%-50%
-0,217 (-20,5)***
-0,105 (-10,1)***
-0,207 (-19)***
50%-60%
-0,137 (-14,3)***
-0,136 (-16,2)***
-0,141 (-14,5)***
60%-70%
-0,189 (-24,1)***
-0,132 (-17,8)***
-0,175 (-21,5)***
70%-80%
-0,126 (-22,8)***
-0,078 (-14,7)***
-0,118 (-19,8)***
80%-90%
-0,180 (-14,0)***
-0,132 (-11,3)***
-0,172 (-13,1)***
>90%
-0,144 (-21,5)***
-0,131 (-20,9)***
-0,13 (-18,4)***
Schadebudget
>=€1.000
0,025 (4,9)***
0,019 (4,3)***
0,024 (4,7)***
N
52046
52046
35886
R2
0,44
0,56
0,45
Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten.

106

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

T-waarde

Figuur B1.1 Tot welke schade-intensiteit is een negatief prijseffect niet uit te
sluiten?
60

Basis

50

Met omgevingskenmerken
Ongewogen
95%-grens

40

30

20

10

0 - 10%

10 - 20%

20 - 30%

30 - 40%

40 - 50%

-10

50 - 60%

60 - 70%

70 - 80%

80 - 90%

> 90%

Schadepercentage (per 4-ppc)

-20

-30

O.b.v. schade-intensiteiten Vijf jaar na Huizinge

Vervolgens tonen tabel B1.5 en figuur B1.2 de resultaten na actualisatie van
de schade-intensiteiten (inclusief toevoeging van de nieuwe transacties en
referentiewoningen). Door die actualisatie komt een aantal
postcodegebieden in een hogere schadecategorie te liggen. De resultaten in
de basisvariant zijn nu minder eenduidig: in de categorie 30%-40% wordt nu
een significant positieve coëfficiënt gevonden, wat erop zou wijzen dat ook
die gebieden (die in een aantal gevallen op basis van de schadedata tot en
met 2016Q3 in een lagere categorie vielen) een positief waterbedeffect
ervaren.
De tweede kolom wijst uit dat deze positieve coëfficiënt volledig afhangt
van het postcodegebied 9731 in de stad Groningen. Transacties in dit
postcodegebied vormen het grootste deel van deze categorie, die verder juist
relatief klein is (zie tabel B1.6 voor de bijbehorende woningvoorraad). De
tweede kolom laat zien dat zonder deze postcode de gevonden coëfficiënt
significant negatief is. In figuur B1.2 is dit effect duidelijk te zien. Kennelijk
wordt in het basismodel de positieve coëfficiënt beïnvloed door andere
kenmerken van de stad Groningen die de woningen in deze postcode
aantrekkelijker maken. Het model met een aantal omgevingskenmerken
107

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

(derde kolom) bevestigt dit: de coëfficiënt voor de categorie 30%-40% is
met deze correctie niet meer significant positief. Die voor de categorie 20%30% verandert van niet-significant positief naar niet-significant negatief. Alle
overige coëfficiënten behouden hun teken en significantie.

Tabel B1.5 Update model met indeling potentieel risicogebied naar schadeintensiteit met actuele schadedata
Basis
Excl pc4 9731 in
Met omgevingsschil 30%-40%
kenmerken
Schade-intensiteit
<10%
0,130 (42,2)***
0,13 (42,2)***
0,038 (13,5)***
10%-20%
0,058 (11,3)***
0,058 (11,4)***
0,081 (16,4)***
20%-30%
0,010 (1,6)
0,011 (1,7)*
-0,003 (-0,6)
30%-40%
0,113 (12,6)***
-0,203 (-8,6)***
0,012 (1,6)*
40%-50%
-0,222 (-28,4)***
-0,223 (-28,5)***
-0,135 (-18,1)***
50%-60%
-0,137 (-15,0)***
-0,138 (-15)***
-0,125 (-15,9)***
60%-70%
-0,162 (-18,6)***
-0,163 (-18,6)***
-0,109 (-13,4)***
70%-80%
-0,14 (-24,7)***
-0,141 (-24,7)***
-0,081 (-14,6)***
80%-90%
-0,126 (-13,3)***
-0,127 (-13,4)***
-0,072 (-8,4)***
>90%
-0,162 (-25,2)***
-0,164 (-25,4)***
-0,133 (-22,4)***
Schadebudget
>=€1.000
0,036 (7,2)***
0,038 (7,5)***
0,023 (5,3)***
N
57469
56975
57469
R2
0,40
0,40
0,55
Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met *, ** en *** is aangegeven als
een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch significant is. Alle modellen zijn
geschat met robuuste standaardfouten.

108

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

T-waarde

Figuur B1.2 Tot welke schade-intensiteit is een negatief prijseffect niet uit te
sluiten?
50

Basis

40

Excl pc4 9731
Met omgevingskenmerken
95%-grens

30

20

10

0
0 - 10%

10 - 20%

20 - 30%

30 - 40%

-10

40 - 50%

50 - 60%

60 - 70%

70 - 80%

80 - 90%

> 90%

Schadepercentage (per 4-ppc)

-20

-30

O.b.v. actualisatie schade-intensiteiten

De resultaten in tabel B1.4 tot en met B1.5 en figuur B1.1 en B1.2
overziend, komt het volgende beeld naar voren:
• In gebieden met 40% of meer geaccepteerde schadeclaims (ten opzichte
van de woningvoorraad per 1 januari 2019) bestaat een statistisch
significant negatief prijseffect.
• In gebieden met tussen 20% en 40% geaccepteerde schadeclaims is het
gevonden effect statistisch niet significant in positieve of negatieve zin,
en kan een negatief prijseffect dus niet worden uitgesloten.
• In gebieden met minder dan 20% geaccepteerde schadeclaims wordt
een statistisch positief effect gevonden dat vermoedelijk samenhangt
met het waterbedeffect.

109

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B1.6 4-positie-postcodegebieden ingedeeld naar percentageklasse
toegekende schades
Postcode Gemeente
Woningen
Percentageklasse
9903
Appingedam
823
>90%
9784
Bedum
106
>90%
9959
Bedum
276
>90%
9962
De Marne
51
>90%
9904
Delfzijl
56
>90%
9905
Delfzijl
486
>90%
9907
Delfzijl
81
>90%
9908
Delfzijl
153
>90%
9909
Delfzijl
619
>90%
9937
Delfzijl
260
>90%
9945
Delfzijl
856
>90%
9949
Delfzijl
72
>90%
9925
Eemsmond
6
>90%
9979
Eemsmond
3
>90%
9985
Eemsmond
47
>90%
9986
Eemsmond
45
>90%
9988
Eemsmond
675
>90%
9989
Eemsmond
1053
>90%
9995
Eemsmond
289
>90%
9996
Eemsmond
31
>90%
9997
Eemsmond
251
>90%
9998
Eemsmond
69
>90%
9999
Eemsmond
41
>90%
9747
Groningen
6
>90%
9911
Loppersum
91
>90%
9912
Loppersum
112
>90%
9913
Loppersum
55
>90%
9914
Loppersum
214
>90%
9915
Loppersum
353
>90%
9917
Loppersum
239
>90%
9918
Loppersum
229
>90%
9919
Loppersum
1171
>90%
9921
Loppersum
454
>90%
9922
Loppersum
179
>90%
9923
Loppersum
97
>90%
9924
Loppersum
9
>90%
9987
Loppersum
104
>90%
9991
Loppersum
1115
>90%
9992
Loppersum
64
>90%
9993
Loppersum
52
>90%
9994
Loppersum
30
>90%
9615
Midden-Groningen
597
>90%
9617
Midden-Groningen
1246
>90%
9618
Midden-Groningen
51
>90%
9619
Midden-Groningen
361
>90%
9621
Midden-Groningen
1011
>90%
9623
Midden-Groningen
53
>90%

110

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

9624
9625
9626
9627
9628
9629
9632
9939
9791
9792
9793
9794
9795
9796
9797
9798
9773
9954
9955
9957
9781
9785
9936
9982
9983
9984
9633
9956
9901
9906
9934
9981
9738
9603
9608
9611
9942
9771
9774
9951
9953
9902
9961
9968
9932
9946
9947
9606
9616
9635
9636
9893

Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Ten Boer
Winsum
Winsum
Winsum
Winsum
Bedum
Bedum
Delfzijl
Eemsmond
Eemsmond
Eemsmond
Midden-Groningen
Winsum
Appingedam
Delfzijl
Delfzijl
Eemsmond
Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Oldambt
Winsum
Winsum
Winsum
Winsum
Appingedam
De Marne
De Marne
Delfzijl
Delfzijl
Delfzijl
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Winsum

18
226
703
233
1431
134
24
125
1924
356
47
33
161
76
228
224
46
40
94
24
3821
436
838
1432
506
112
42
225
2322
347
2785
2731
159
1322
368
3603
56
479
265
3108
841
2652
91
220
1829
442
183
674
301
814
1591
198

>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
>90%
80-90%
80-90%
80-90%
80-90%
80-90%
80-90%
80-90%
80-90%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
70-80%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%
60-70%

111

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

9967
9969
9734
9735
9601
9607
9943
9944
9892
9886
9963
9964
9977
9933
9602
9605
9609
9931
9948
9731
9891
9656*
9965
9966
9973
9975
9978
9723
9737
9746
9649
9833
9884*
9456
9655
9657
9659
9972
9613
9715
9727
9732
9733
9736
9479
9755
9651
9305
9307
9473
9474
9631

112

De Marne
De Marne
Groningen
Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Oldambt
Oldambt
Winsum
Zuidhorn
De Marne
De Marne
De Marne
Delfzijl
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Midden-Groningen
Delfzijl
Delfzijl
Groningen
Winsum
Aa en Hunze
De Marne
De Marne
De Marne
De Marne
De Marne
Groningen
Groningen
Groningen
Midden-Groningen
Zuidhorn
Zuidhorn
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
De Marne
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Haren
Haren
Midden-Groningen
Noordenveld
Noordenveld
Tynaarlo
Tynaarlo
Veendam

695
133
1166
87
3733
442
163
628
136
51
134
370
627
2099
5400
351
11
884
163
3198
378
64
807
83
112
95
86
2317
2976
2232
2036
99
108
9
48
42
106
34
358
4627
2485
2396
1809
3137
232
261
747
122
124
175
133
180

50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
50-60%
40-50%
40-50%
40-50%
40-50%
40-50%
40-50%
40-50%
30-40%
30-40%
30-40%
30-40%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
20-30%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%
10-20%

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

9832
9883
9885
9448
9452
9454
9457
9463
9466
9467
9468
9469
9512
9654
9658
9872
9971
9974
9614
9622
9711
9712
9713
9714
9716
9717
9718
9721
9722
9724
9725
9726
9728
9741
9742
9743
9744
9745
9751
9752
9753
9756
9853
9355
9811
9827
9828
9362
9306
9313
9314
9333

Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Achtkarspelen
De Marne
De Marne
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Groningen
Haren
Haren
Haren
Haren
Kollumerland en Nieuwkruisland
Leek
Leek
Leek
Leek
Marum
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld

140
621
79
31
31
119
31
578
176
169
1600
239
100
186
187
62
662
579
74
31
5030
4911
7785
2963
2341
3551
4754
5936
3997
2787
3338
2083
6050
3776
5535
5124
2598
1403
2954
2539
2170
560
212
143
108
62
250
128
47
50
95
94

10-20%
10-20%
10-20%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%

113

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

9335
9337
9342
9749
9672
9674
9675
9677
9678
9679
9681
9682
9684
9685
9686
9687
9688
9691
9471
9472
9475
9483
9493
9496
9766
9641
9642
9644
9645
9646
9648
9696
9697
9801
9804
9805
9831
9842
9843
9844
9881
9882
9461
9511
9514
9401
9403
9404
9405
9407
9409
7871

114

Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Oldambt
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Veendam
Veendam
Veendam
Veendam
Veendam
Veendam
Westerwolde
Westerwolde
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Zuidhorn
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Aa en Hunze
Assen
Assen
Assen
Assen
Assen
Assen
Borger-Odoorn

69
68
427
11
222
1439
3302
640
604
2378
909
675
1010
175
1016
114
197
17
2748
1536
157
201
97
84
786
2975
3568
692
1920
1000
2363
84
1131
3206
597
151
962
203
1189
102
143
96
2321
421
801
3699
5821
3525
2512
2941
113
324

1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
1-10%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

7876
9571
7754
7846
9976
7958
7596
9132
9142
7811
7812
7813
7814
7815
7822
7823
7824
7826
7827
7831
7833
7881
7887
7895
9821
9822
9861
9862
9863
9864
9866
9851
9351
9354
9356
9361
9365
9366
9824
9411
9414
9301
9302
9304
9311
9312
9315
9321
9331
9671
9673
9693

Borger-Odoorn
Borger-Odoorn
Coevorden
Coevorden
De Marne
De Wolden
Dinkelland
Dongeradeel
Dongeradeel
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Emmen
Grootegast
Grootegast
Grootegast
Grootegast
Grootegast
Grootegast
Grootegast
Kollumerland en Nieuwkruisland
Leek
Leek
Leek
Marum
Marum
Marum
Marum
Midden-Drenthe
Midden-Drenthe
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Noordenveld
Oldambt
Oldambt
Oldambt

1431
989
140
226
421
964
826
252
148
2576
4758
309
464
3082
1394
4188
3760
1196
3947
1423
1968
3344
2009
353
491
683
1522
247
432
280
362
241
4890
1066
2002
115
257
105
186
3393
548
5414
1327
103
609
466
145
2362
2229
2432
1613
732

<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%

115

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

9247
9663
9665
9166
9502
9591
9661
9481
9482
9491
9761
9765
9265
9545
9561
9695
9698
9699
9845

Opsterland
Pekela
Pekela
Schiermonnikoog
Stadskanaal
Stadskanaal
Stadskanaal
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tynaarlo
Tytsjerksteradiel
Westerwolde
Westerwolde
Westerwolde
Westerwolde
Westerwolde
Zuidhorn

2014
2094
3613
578
2532
1139
514
1798
731
301
3034
1669
213
346
4311
1373
498
391
158

<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%
<1%

Gebieden die tot het 20%-risicogebied behoren zijn lichtgrijs gearceerd; enclaves in dat
risicogebied zijn donkergrijs, eilanden daarbuiten zijn gemarkeerd met *. Gesorteerd op
percentageklasse, daarna op gemeente en op postcode.

116

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bijlage 2

Schadehistorie

Voor dit onderzoek is de schadehistorie van individuele woningen van
belang. Ten eerste voor de afbakening van het risicogebied (zie bijlage 1).
Ten tweede voor de indicator waarmee het prijseffect van de schadehistorie
van woningen wordt geschat. Hiervoor is gebruikgemaakt van de
schadedatabases van Centrum Veilig Wonen (CVW) en van de Tijdelijke
Commissie Mijnbouwschade Groningen (TCMG). In die databases staan
alle meldingen van schade in het kader van de Schaderegeling en de wijze
waarop die meldingen zijn afgerond.
In de eerste plaats zijn de data gebruikt met aanvragen die tot en met 31
maart 2017 door CVW in behandeling zijn genomen. Vanaf 31 maart 2017
worden nieuwe schademeldingen afgehandeld door TCMG. Uitzondering
hierop is een beperkt aantal schademeldingen dat voortkomt uit gesplitste
dossiers van voor 31 maart 2017 en verbouwingsdossiers. Deze zijn wel
meegenomen in de database. Deze CVW-dataset bevat in totaal 83.064
afgehandelde dossiers, waarvan aan 70% een budget is toegekend en 30% is
afgewezen.
In de tweede plaats zijn data van TCMG gebruikt over schademeldingen die
tot en met 31 december 2018 waren gedaan. Daarvoor is op 19 juni 2019
een bestand ontvangen van alle dossiers waarop per die datum een beslissing
was genomen. Deze TCMG-dataset bevat in totaal 7279 afgehandelde
dossiers, waarvan aan 88% een budget is toegekend en 12% is afgewezen.
Tabel B2.1 vergelijkt de data van CVW en TCMG in meer detail. Uit deze
beschrijvende statistieken blijkt dat het percentage toegekende schades bij
TCMG beduidend hoger ligt, maar dat de uitgekeerde schadebedragen
vergelijkbaar zijn tussen CVW en TCMG. Ook het percentage schades
groter dan of gelijk aan € 1000 – de grens voor aanspraak op de
Waardevermeerderingsregeling – is sterk vergelijkbaar. Op grond hiervan
wordt geconcludeerd dat de datasets samengevoegd kunnen worden tot één
schade-indicator.

117

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B2.1 Vergelijking schadedata CVW en TCMG
CVW
83.064
25.121 (30%)
57.943 (70%)
€ 6.549
€ 3.536
15%
85%

Afgehandelde dossiers
Afgewezen
Met toegekend budget
Gemiddeld bedrag toegewezen claims
Mediaan bedrag toegewezen claims
Percentage met bedrag < € 1000
Percentage met bedrag >= € 1000

TCMG
7279
905 (12%)
6374 (88%)
€ 5.033
€ 3.293
17%
83%

Bron: Atlas voor gemeenten op basis van data CVW en TCMG

Figuur B2.1 toont de verdeling van de toegekende schadedossiers per
kwartaal vanaf de beving bij Huizinge tot eind 2018. Toegekende dossiers
zijn daarbij weergegeven in het tijdvak van de melding, niet van de
toekenning. De toekenningen van CVW zijn donkerrood weergegeven, die
van TCMG lichtrood.

Figuur B2.1 Ontwikkeling van het aantal toegekende schades sinds ‘Huizinge’
(naar meldingsdatum)
8.000
7.000
6.000

TCMG
CVW

5.000
4.000
3.000
2.000
1.000

Q3-2018

Q1-2018

Q3-2017

Q1-2017

Q3-2016

Q1-2016

Q3-2015

Q1-2015

Q3-2014

Q1-2014

Q3-2013

Q1-2013

Q3-2012

0

Bron: Atlas voor gemeenten op basis van data CVW en TCMG

118

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

De schademeldingen zijn gekoppeld aan alle transacties sinds ‘Huizinge’ uit
de NVM-database. In de schadedataset van CVW is de locatie van een pand
waarvoor een schademelding is gedaan aangegeven met de postcode, het
huisnummer, de toevoeging en de straat van het pand. Dat zou
automatische koppeling mogelijk moeten maken, maar dat blijkt niet het
geval te zijn. Een schademelding kan namelijk betrekking hebben op meer
dan één woning/adres. Als dit het geval is, is het veld ‘toevoeging’ gebruikt
om te specificeren om welke woningen het gaat. Het kan gaan om een
opsomming van huisnummers, of om de laatste uit een reeks van
huisnummers. Omdat het met de schadedatabase niet mogelijk blijkt om
geautomatiseerd te bepalen of het gaat om een toevoeging van een
huisnummer dan wel een of andere specificatie van een reeks huisnummers
is voor elke schademelding met een toevoeging handmatig gekeken voor de
betreffende postcode welke huisnummers plus toevoegingen er voorkomen
in de Basisregistratie Adressen en Gebouwen (BAG2015).
Hierbij is overigens ook gebleken dat één schademelding in meerdere
postcodes kan zitten. Wanneer een schademelding betrekking heeft op meer
dan één woning, is er voor elke woning horende bij die schademelding een
afzonderlijk record gemaakt (met hierin een huisnummer + toevoeging die
eenduidig verwijzen naar één woning); budget en betalingen zijn gelijk
verdeeld over de afzonderlijke woningen in de schademelding. Nadat op die
manier handmatig een aangepast bestand is gemaakt met afzonderlijke
woningen met schademelding, zijn deze geautomatiseerd gekoppeld aan
transacties in de NVM-database. Ook bij de NVM-database komt het echter
voor dat transacties betrekking hebben op meer dan één woning. Voor alle
transacties in de NVM-database met toevoeging is daarom eveneens
handmatig nagelopen of de koppeling juist is verlopen. In de schadedataset
van TCMG waren schades reeds gekoppeld aan unieke adressen.
Bij deze koppelingen van schadedata aan transacties is alleen gekeken naar
transacties sinds ‘Huizinge’ en naar transacties waarvan de postcode
voorkomt in de schadedatabase. Op die manier was het mogelijk om voor
elke verkochte woning sinds ‘Huizinge’ te bepalen of er een schademelding
is geweest, of die schademelding op het moment van verkoop is toegekend,
welk budget voor schadeherstel is toegekend en welk bedrag daadwerkelijk
is uitgekeerd. Behalve aan transacties sinds de beving bij Huizinge, zijn
schadedossiers tevens gekoppeld aan 4-positie-postcodegebieden ten
behoeve van de afbakening van het risicogebied (zie bijlage 1).

119

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bijlage 3

Selectie referentiewoningen

Selectiemethode

Voor de selectie van de referentiewoningen zijn locatiekenmerken gebruikt
op het 6-positie-postcodeniveau (6-ppc, dus 1234 AB), waardoor rekening
kon worden gehouden met de kwaliteit van de directe omgeving van de
woningen. De voor de selectie gebruikte indicatoren hebben betrekking op
de bereikbaarheid en nabijheid van werkgelegenheid, voorzieningen, de
leefbaarheid in de directe woonomgeving, de nabijheid van groen en water,
het uitzicht op parken, vuilstortplaatsen, et cetera.
67

De gebruikte indicatoren komen uit de database van Atlas voor gemeenten
en de uiteindelijke selectie is gebaseerd op onderzoek naar de waarde van
woonlocaties in Nederland. In dat onderzoek zijn hedonische prijsmodellen
gebruikt waarmee de waarde van woonlocaties wordt verklaard uit
indicatoren voor de nabijheid van werk, amenities (voorzieningen die de
waarde van woonlocaties verhogen, zoals winkels en culturele
voorzieningen) en disamenities (factoren die de waarde van woonlocaties
verlagen, zoals overlast en onveiligheid). Tabel B3.1 laat de resultaten zien
waarbij de indicatoren zijn geordend in vijf categorieën. Belangrijk is dat
daarbij geen sociaal-economische kenmerken zoals inkomensniveaus of het
aandeel uitkeringsontvangers in een buurt gebruikt zijn als verklarende
variabele. Zulke factoren zijn immers eerder een resultaat dan een oorzaak
van lage of hoge huizenprijzen. Mensen met een lager inkomen gaan wonen
op plekken waar de prijzen lager zijn. Het opnemen van bijvoorbeeld
inkomens als verklarende variabele leidt weliswaar tot een ogenschijnlijk
hogere verklaringskracht van de modellen, maar ook tot omgekeerde
causaliteit en verstoring van de andere geschatte variabelen
(endogeniteitsproblematiek).
Met behulp van de coëfficiënten uit die hedonische prijsanalyse is een
locatiescore van de locaties van alle verkochte woningen in het risicogebied
bepaald. Deze locatiescore is een per 6-positie-postcodegebied gewogen
68

67

Dat zijn relatief kleine geografische gebieden, met gemiddeld ongeveer twintig woningen. In
totaal zijn er in Nederland meer dan vierhonderdduizend van die gebieden. Het 4-positie-postcodeniveau (4-ppc) dat ook vaak voor dit type onderzoek wordt gebruikt is gemiddeld ongeveer een
factor honderd groter, en bevat gemiddeld ongeveer tweeduizend woningen.
68
De hedonische prijsanalyse waarmee is bepaald welke locatiekenmerken in welke mate bijdragen
aan de waarde van (de grond onder) de woningen is bewust uitgevoerd met gegevens over 2011,
voor ‘Huizinge’ dus. Daarmee wordt voorkomen dat aardbevingen en het aardbevingsrisico een rol
spelen bij de selectie van referentielocaties, en zo het onderzoeksresultaat zouden kunnen
beïnvloeden.

120

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

gemiddelde van de locatiekenmerken, waarbij de weging is bepaald door de
coëfficiënten uit Tabel B3.1. Die coëfficiënten kunnen zowel positief – een
hogere score draagt bij aan een hogere woningwaarde (bijvoorbeeld banen
binnen acceptabele reistijd of voorzieningen) – als negatief (bijvoorbeeld
mate van overlast) zijn. Ze worden vermenigvuldigd met de waarde voor elk
locatiekenmerk per 6-positie-postcodegebied en vervolgens opgeteld. Voor
elke verkochte woning in het risicogebied wordt op deze wijze een
locatiescore berekend die te interpreteren is als de op basis van
locatiekenmerken modelmatig bepaalde waarde van een locatie.
Vervolgens wordt in de rest van Nederland (d.w.z. alle postcodegebieden
waar nooit een compensatie voor aardbevingsschade is toegekend) een
verkochte woning (die in de NVM-database zit en na ‘Huizinge’ is verkocht)
gezocht die de best vergelijkbare locatiescore heeft. Per verkochte woning in
het risicogebied wordt feitelijk een woning gezocht die qua
locatiekenmerken – met uitzondering van bevingen en bevingsrisico – het
best vergelijkbaar is, zodat de kans wordt geminimaliseerd dat het gevonden
prijseffect niet door die bevingen komt.
Omdat de locatiescore een optelling is van negatieve en positieve factoren
kan het met deze methode gebeuren dat een locatie in landelijk gebied in
Oost-Groningen wordt vergeleken met bijvoorbeeld een woning in het
centrum van Venlo. De locatie in Groningen heeft bijvoorbeeld weinig
criminaliteit en veel natuur maar ook weinig werk en voorzieningen, terwijl
de locatie in Venlo veel criminaliteit en weinig groen maar ook veel banen
en voorzieningen heeft. Uit reviews van eerdere versies van de modellen van
Atlas voor gemeenten bleek dat dat weliswaar statistisch juist maar (visueel)
lastig herkenbaar en dus moeilijk uitlegbaar gevonden wordt. Vandaar dat
een restrictie op de maximale afwijking op de categorieën veiligheid en
voorzieningen is opgelegd zodat de uitkomst beter herkenbaar/uitlegbaar is.
Onder die restrictie wordt de locatie geselecteerd met de kleinste absolute
afwijking in de locatie. Er is uitvoering getest op de statistische
consequenties hiervan, en e.e.a. bleek nauwelijks gevolgen te hebben voor
de (hoge) matchingspercentages van de locatiescores. Ook zijn in eerdere
studies verschillende robuustheidsanalyses uitgevoerd met steeds net andere
manieren van matching, en die bleken steeds vergelijkbare uitkomsten
(prijseffecten) op te leveren.

121

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B3.1

Geschatte coëfficiënten, standaardfouten en T-waarden voor
de locatiekenmerken

Indicator

Coëfficiënt

Standaardfout

T-waarde

-15,11
-121,98
-46,28
30,23

0,98
11,11
6,34
25,2

-15,4***
-11***
-7,3***
1,2

344,86
179,34

33,15
18,08

10,4***
9,9***

308,49

13,28

23,2***

59,26
147,23
66,82
-179,88
34,81
-63,56

7,83
8,48
6,92
9,17
6,25
4,75

7,6***
17,4***
9,7***
-19,6***
5,6***
-13,4***

-61,78
-89,25
-6,91
-155,91
-15,33
138
-66,82

4,57
5,2
3,21
14,14
2,16
303,53
4,13

-13,5***
-17,2***
-2,2**
-11***
-7,1***
0,5
-16,2***

76,25

4,66

16,4***

129,7

14,82

8,8***

144,92
-67,55
26,86
-135,27
-75,67
142,1
-87,93
223,15
61,95
28,41
-38,44
349,65
66,71
-240,37
-143,2

5,9
5,7
163,96
83,31
12,01
179,59
9,97
35,52
4,13
7,84
21,14
25,27
15,42
17,04
4,15

24,6***
-11,8***
0,2
-1,6*
-6,3***
0,8
-8,8***
6,3***
15***
3,6***
-1,8*
13,8***
4,3***
-14,1***
-34,5***

UITZICHT (DIRECTE OMGEVING)
Oppervlakte bebouwd (6-ppc)
Dichtheid (6-ppc)
% gebouwen niet-woningen (6-ppc)
% huisjesstad (in ring 200m rond 6-ppc)
% ingenieursstad (in ring 200m rond 6ppc)
% stratenbouw (in ring 200m rond 6-ppc)
% revolutiebouw 1 (in ring 200m rond 6ppc)
% revolutiebouw 2 (in ring 200m rond 6ppc)
% tuindorpen (in ring 200m rond 6-ppc)
% blokkenbouw (in ring 200m rond 6-ppc)
% Zeilenbau (in ring 200m rond 6-ppc)
% tuinstad (in ring 200m rond 6-ppc)
% woonerven (in ring 200m rond 6-ppc)
% stadsvernieuwing (in ring 200m rond 6ppc)
% VINEX (in ring 200m rond 6-ppc)
% postmodern (in ring 200m rond 6-ppc)
Ligging aan spoor
Ligging aan wegen
Ligging aan vliegveld
Ligging aan woonterrein
Ligging aan terrein voor detailhandel en
horeca
Ligging aan terrein openbare
voorzieningen
Ligging aan terrein voor sociaal-culturele
voorzieningen
Ligging aan bedrijventerrein
Ligging aan stortplaats
Ligging aan wrakkenopslagplaats
Ligging aan begraafplaats
Ligging aan delfstofwinplaats
Ligging aan bouwterrein
Ligging aan semi-verhard overig terrein
Ligging aan park en plantsoen
Ligging aan sportterrein
Ligging aan volkstuin
Ligging aan dagrecreatief terrein
Ligging aan verblijfsrecreatief terrein
Ligging aan terrein voor glastuinbouw
Ligging aan agrarisch terrein

122

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B3.1

Geschatte coëfficiënten, standaardfouten en T-waarden voor
de locatiekenmerken - II

Indicator

Coëfficiënt

Ligging aan bos
Ligging aan open droog natuurlijk
terrein
Ligging aan open nat natuurlijk terrein
Ligging aan IJsselmeer/Markermeer
Ligging aan afgesloten zeearm
Ligging aan Rijn of Maas
Ligging aan randmeer
Ligging aan recreatief binnenwater
Ligging aan binnenwater voor
delfstoffenwinning
Ligging aan overig binnenwater
Ligging aan overig binnenwater
Ligging aan de Waddenzee, Eems of
Dollard
Ligging aan de Noordzeekust
Ligging aan de landsgrens
Aantal iconen van de moderne
architectuur (in 6-ppc)
Aantal iconen van de moderne
architectuur (niet woningen, in ring
200m rond 6-ppc)
NATUUR
Aandeel bos in wijk
Aandeel droog natuurlijk terrein in wijk
Aandeel agrarisch terrein in wijk
Vogeldiversiteit (kwaliteit natuur in wijk)
Aandeel park en plantsoen in wijk
Kwaliteit groen in de wijk (stadsvogels)
Ligging wijk aan Noordzeekust
Ligging wijk aan Waddenzeekust
Aandeel recreatief binnenwater in wijk
Aandeel overig binnenwater in wijk
Kwaliteit water in de wijk (watervogels)
Nabijheid bos
Nabijheid Noordzeekust
Nabijheid agrarisch terrein
Nabijheid tuinbouw (bollen en fruit)
Nabijheid akkerbouw
Nabijheid grasland
Nabijheid kwaliteitsgroen (weidewogels)
Nabijheid Noordzeekust
Nabijheid Waddenzeekust
Nabijheid tot grote rivier
Nabijheid groot binnenwater
Nabijheid recreatief binnenwater
Nabijheid overig binnenwater
Overstromingsrisico
Ligging ten opzichte van nap

306,94

Standaardfout
9,46

Twaarde
32,4***

596,22
171,84
502
1310,31
134,02
944,82
210,23

31,96
39,42
83,91
254,08
53,21
267,71
19,59

18,7***
4,4***
6***
5,2***
2,5**
3,5***
10,7***

-301,19
154,15
364,38

242,21
4,45
465,11

-1,2
34,6***
0,8***

-289,92
2746,11
143,83

328,15
567,88
106,42

-0,9
4,8***
1,4

24,12

2,23

10,8***

131,55

4,83

27,3***

182,72
472,25
-101,15
3,4
186,56
112,83
74,43
-60,29
100,14
5,16
-39,09
0,02
-0,16
0,01
-0,02
-0,01
-0,02
0,003
390,83
-124,36
0,46
158,19
0,0045
-0,09
-29,62
1,36

9,74
14,81
4,16
0,1
6,18
1,57
7,95
12,76
11,92
20,41
2,92
0
0
0
0
0
0
0
7,02
12,76
0,05
3,96
0,0031
0
1,87
0,06

18,8***
31,9***
-24,3***
35,2***
30,2***
71,8***
9,4***
-4,7***
8,4***
0,3
-13,4***
29,2***
-49,6***
11,7***
-6,9***
-19,4***
-28,4***
8,2***
55,7***
-9,7***
8,5***
40***
1,5
-31,9***
-15,8***
23,4***

123

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B3.1

Geschatte coëfficiënten, standaardfouten en T-waarden voor
de locatiekenmerken - III

Indicator
WERK
Bereikbaarheid werk auto (4-ppc)
Bereikbaarheid werk (met files) gemeenteniveau
Bereikbaarheid werk (met OV) gemeenteniveau
Bereikbaarheid werk (met auto
zonder files) - gemeenteniveau
Nabijheid tot treinstation
Afstand tot de grens
Bereikbaarheid bevolking (4-ppc)
VOORZIENINGEN
Aantal vestigingen kinderopvang in
buurt
Cafés in de buurt (4-ppc per inwoner)
Winkels in de buurt (4-ppc per
inwoner)
Nabijheid winkels voor mode en luxe
Culinaire kwaliteit (gemeente)
Nabijheid podiumkunsten
Nabijheid bibliotheken
Nabijheid musea
Nabijheid bioscopen
Aanwezigheid universiteit
Nabijheid historische binnenstad
Aantal vestigingen kinderopvang in
buurt
VEILIGHEID
Overlast en onveiligheid (index)
Geweldsmisdrijven
Verstoringen openbare orde
Zedendelicten
Geweld in de buurt
Vernielingen in de buurt
Diefstal uit auto
Beroving op straat
Diefstal uit woning
Winkeldiefstal

Coëfficiënt

Standaardfout

T-waarde

2,05

0,05

42,1***

0,29

0,01

28,9***

-0,49

0,01

-62,1***

0,95
414,36
-208,34
-0,001

0,01
10,45
4,63

96,6***
39,6***
-45***

0,00

-47,7***

6,01
-10,13

1,15
1,08

5,2***
-9,4***

3998,05
1,57
12,24
0,28
-38,76
3,95
14,8
151,66
0,29

305,72
0,03
0,27
0
0,48
0,65
2,13
2,52
0,01

13,1***
45,7***
46,1***
57,7***
-79,9***
6,1***
6,9***
60,3***
27,4***

6,01

1,15

5,2***

-1038,29
-2,64
5,48
-16,95
-1,09
-0,17
-0,05
-0,09
-0,97
-0,08

12,41
0,41
0,17
0,58
0,06
0,05
0,03
0,06
0,04
0,01

-83,7***
-6,5***
33***
-29,2***
-17,9***
-3,9***
-1,8*
-1,5
-22,7***
-6***

Alleen coëfficiënten voor locatiekenmerken staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes. Met
*, ** en *** is aangegeven als een verband met 90%, 95%, resp. 99% zekerheid statistisch
significant is. Alle modellen zijn geschat met robuuste standaardfouten.

0% versus 1% schade-intensiteit

Referentiewoningen komen in beginsel uit postcodegebieden waar nooit een
compensatie voor aardbevingsschade is toegekend: gebieden die dus niet
voorkomen in de lijst in tabel B1.6 uit bijlage 1. In de tabel is echter te zien

124

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

dat in ongeveer een kwart van de postcodegebieden (81 van de 326) het
percentage schades ten opzichte van het aantal woningen minder is dan 1%.
Deze groep postcodegebieden met een zeer kleine schade-intensiteit is ten
opzichte van Vijf jaar na Huizinge aanzienlijk groter, en daarmee is dus ook
het uitsluitingsgebied voor referentielocaties in beginsel aanzienlijk groter.
Dit brengt het risico met zich mee dat de kwaliteit van de match
verslechtert, doordat er minder en verder weg gelegen postcodes in
aanmerking komen als refererentielocatie. Anderzijds zou men kunnen
betogen dat de kans bestaat dat aardbevingsrisico’s ook in gebieden met een
zeer kleine schade-intensiteit tot waardedaling leiden.
Tabel B3.2 laat zien in hoeverre de kwaliteit van de match verbetert wanneer
de 81 4-positie-postcodegebieden met minder dan 1% toegekende schades
niet tot het potentiële risicogebied worden gerekend en referentielocaties
mogen leveren:
• De linkerkolom laat zien dat in dat geval voor 4144 transacties in het
potentiële risicogebied – dus in dat geval het gebied met 1% schades of
meer – de meest geschikte referentiewoning ligt in een 4-positiepostcodegebied met meer dan 0% maar minder dan 1% schade. Op een
totaal aantal transacties in dit potentiële risicogebied van 28.855 (zie tabel
B1.3) is dat 14%, dus zeker niet verwaarloosbaar. Het gemiddelde
machingspercentage, dat een goede maat is voor de kwaliteit van de
match, is in dat geval 99,72%. Voor 25 van die transacties is het
matchingspercentage minder dan 90%, etc.
• De rechterkolom laat vervolgens zien dat wanneer gebieden met een
schadepercentage tussen 0% en 1% als referentielocatie worden
uitgesloten, het gemiddelde matchingspercentage voor deze 4144
transacties afneemt tot 99,14%. Ook het aantal transacties met een
minder goede match onder 90% of 95% neemt duidelijk toe.
69

Op grond daarvan is de conclusie dat de match verbetert door 4-positiepostcodegebieden met minder dan 1% toegekende schades toe te laten als
referentielocaties. Aangezien uit de analyse voor de afbakening van het
risicogebied blijkt dat gebieden met minder dan 20% schade geen negatief
effect, maar eerder een positief (waterbed)effect laten zien (zie bijlage 1), is
69

Dit percentage is berekend als 100% minus de absolute waarde van het procentuele verschil in
locatiescore van de transactie- en de referentielocatie. Door deze berekening is het percentage
altijd lager dan 100% en middelen iets hogere en iets lagere locatiescores van de referentielocatie
elkaar niet uit.

125

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

het risico dat aardbevingsrisico’s ook in gebieden met een zeer kleine
schade-intensiteit <1% tot waardedaling leiden in de praktijk niet aan de
orde. Het uitsluiten van referentielocaties in een 4-positie-postcodegebied
met een schade-intensiteit >=1% vormt in dit onderzoek daarom de
basisvariant. In een aantal gevallen wordt het strengere uitsluitingscriterium
>0% als robuustheidsanalyse getoond.
Het is evenwel niet wenselijk dat woningen met een toegekend
schadebudget in deze gebieden met minder dan 1% schade als
referentiewoning dienen. Voor vier referentiewoningen bleek dat het geval.
Daarom is voor die woningen ook in de basisvariant gewerkt met de beste
referentiewoning volgens het strengere criterium.

Tabel B3.2 Matchingspercentages van de referentiewoningen die wisselen bij
verschillende definities potentieel risico- en uitsluitingsgebied
Refs in 0%-1% gebied
Refs dezelfde
bij afbakening
woningen bij
potentieel risicogebied
afbakening potentieel
1% of meer
risicogebied 0% of
meer
Potentieel risicogebied
>=1%
>0%
Uitsluitingsgebied
<1%
0%
N (gewogen)
4144
4144
gemiddeld
99,72%
99,14%
mediaan
99,99%
99,98%
# onder de 90%
25
91
% onder de 90%
0,6%
2,2%
# onder de 95%
41
130
% onder de 95%
1,0%
3,1%
# onder de 99%
126
231
% onder de 99%
3,0%
5,6%

126

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bijlage 4

Voortplantingsformules voor aardbevingen

Bommer et al. (2019) ontwikkelden een voorspelmodel voor grondbeweging
als gevolg van aardbevingen op basis van 1707 metingen aan 55 bevingen
van 2006 tot en met augustus 2018, met een magnitude tussen 1.8 en 3.6 op
de schaal van Richter. Extrapolatie naar aardbevingen met een hogere of
lagere magnitude wordt afgeraden. De functionele vorm van het model
hangt af van de afstand tot het epicentrum en wordt gegeven door:
70

𝑃𝐺𝑉𝑖𝑗 = 𝑒 𝑐1 +𝑐2 𝑀𝑗 +𝑔(𝑅𝑖𝑗 )

𝑅𝑖𝑗 =

0,4233 𝑀𝑗 −0,6083
2
𝑅𝑒𝑝𝑖
,𝑖,𝑗 + 𝑒

𝑔 𝑅𝑖𝑗 = 𝑐4 ln 𝑅𝑖𝑗

2

als 𝑅𝑖𝑗 ≤ 6,32 km

𝑔 𝑅𝑖𝑗 = 𝑐4 ln(6,32) + 𝑐4𝑎 ln

𝑅𝑖𝑗
6,32

𝑔 𝑅𝑖𝑗 = 𝑐4 ln(6,32) + 𝑐4𝑎 ln

𝑅𝑖𝑗
11,62
+ 𝑐4𝑏 ln
als 𝑅𝑖𝑗 > 11,62 km
11,62
6,32

als 6,32 ≤ 𝑅𝑖𝑗 ≤ 11,62 km

Met:
PGVij maximale grondsnelheid op locatie i a.g.v. aardbeving j (cm/s)
Repi,i,j de afstand locatie i en aardbeving j over het aardoppervlak in km
Mj
magnitude van aardbeving j (schaal van Richter)
Voor de maximale grondsnelheid (PGVMaxRot) geeft de analyse van de
meetgegevens vervolgens de volgende schattingen voor de coëfficiënten:
c1
= -5,07636
c2
= 2,2835
c4
= -1,93283
= -1,10756
c4a
c4b
= -1,67393
Voor alle bevingen wordt een diepte van drie kilometer gehanteerd, in lijn
met de meetgegevens van het KNMI. Daardoor is de diepte geen variabele in
de formules en is de afstand Repi,i,j gemeten langs het aardoppervlak vanaf
het epicentrum.
70
J.J. Bommer, P.J. Stafford & N. Ntinalexis, maart 2019: Updated Empirical GMPEs for PGV from
Groningen Earthquakes.

127

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Bijlage 5

Modelspecificaties

Tabel B5.1 Volledige schattingsresultaten van tabel 4.5: 20%-risicogebied
Afhankelijke variabele:
2
huizenprijzen/m (log)
Effect van:
Toegekend budget voor
schadeherstel >= € 1000
Ligging in risicogebied
Bevingen of PGV
Omvang
2
Woonoppervlakte m
(log)
3
Inhoud m (log)

Grondsnelh.
>=
2,9 mm/s

Grondsnelh.
>=
5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

0,004
(0,72)
-0,025
(-5,81)
-0,013
(-7,94)

0,001
(0,28)
-0,027
(-6,48)
-0,015
(-7,22)

0,005
(0,93)
-0,023
(-5,26)
-0,008
(-8,19)

0,003
(0,51)
-0,026
(-6,23)
-0,015
(-7,81)

-0,743
-0,743
-0,743
-0,743
(-46,65
(-46,63)
(-46,68)
(-46,68)
0,378
0,378
0,379
0,379
(24,01)
(24,01)
(24,03)
(24,06)
Type woning (dummy - tussenwoning is referentie)
Geschakeld
0,11
0,11
0,111
0,11
(10,36)
(10,32)
(10,41)
(10,36)
Hoek
0,022
0,022
0,023
0,022
(3,55)
(3,5)
(3,6)
(3,54)
2-onder-1 kap
0,082
0,081
0,082
0,082
(15,63)
(15,59)
(15,66)
(15,67)
Vrijstaand
0,207
0,206
0,207
0,206
(30,3)
(30,19)
(30,35)
(30,25)
Appartement
0,424
0,425
0,424
0,425
(13,99)
(14)
(13,99)
(14)
Bouwperiode (dummy – na 2000 is referentie)
1500-1905
-0,346
-0,347
-0,346
-0,347
(-30,74)
(-30,78)
(-30,75)
(-30,83)
1906-1930
-0,354
-0,355
-0,354
-0,355
(-37,52)
(-37,61)
(-37,48)
(-37,62)
1931-1944
-0,33
-0,331
-0,33
-0,331
(-32,81)
(-32,87)
(-32,81)
(-32,92)
1945-1959
-0,324
-0,325
-0,324
-0,325
(-34,58)
(-34,6)
(-34,59)
(-34,66)
1960-1970
-0,34
-0,341
-0,34
-0,341
(-39,21)
(-39,28)
(-39,17)
(-39,35)
1971-1980
-0,285
-0,286
-0,284
-0,286
(-37,09)
(-37,15)
(-37,03)
(-37,18)
1981-1990
-0,175
-0,176
-0,175
-0,176
(-21,71)
(-21,76)
(-21,67)
(-21,82)
1991-2000
-0,056
-0,056
-0,055
-0,057
(-7,17)
(-7,26)
(-7,11)
(-7,29)
Staat van onderhoud binnen (dummyvariabele, referentie is slechte staat van
onderhoud)
slecht/matig
-0,086
-0,087
-0,084
-0,086
(-1,31)
(-1,33)
(-1,28)
(-1,31)
matig
-0,007
-0,006
-0,007
-0,006
(-0,12)
(-0,11)
(-0,13)
(-0,12)
matig tot redelijk
-0,001
-0,002
-0,002
-0,001
(-0,03)
(-0,03)
(-0,03)
(-0,02)

128

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

slecht/matig

-0,086
-0,087
-0,084
-0,086
(-1,31)
(-1,33)
(-1,28)
(-1,31)
matig
-0,007
-0,006
-0,007
-0,006
(-0,12)
(-0,11)
(-0,13)
(-0,12)
matig tot redelijk
-0,001
-0,002
-0,002
-0,001
(-0,03)
(-0,03)
(-0,03)
(-0,02)
redelijk
0,086
0,087
0,085
0,086
(1,7)
(1,72)
(1,69)
(1,71)
redelijk tot goed
0,102
0,102
0,101
0,102
(2)
(2,01)
(1,99)
(2,01)
goed
0,208
0,209
0,208
0,209
(4,11)
(4,14)
(4,1)
(4,13)
goed tot uitmuntend
0,221
0,221
0,22
0,221
(4,22)
(4,24)
(4,2)
(4,23)
uitmuntend
0,293
0,294
0,293
0,294
(5,59)
(5,61)
(5,57)
(5,61)
Staat van onderhoud buiten (dummyvariabele, referentie is slechte staat van
onderhoud)
slecht/matig
0,051
0,051
0,05
0,05
(0,81)
(0,81)
(0,81)
(0,81)
matig
0,139
0,14
0,139
0,139
(2,75)
(2,76)
(2,75)
(2,76)
matig tot redelijk
0,12
0,12
0,121
0,12
(2,1)
(2,11)
(2,12)
(2,11)
redelijk
0,15
0,15
0,151
0,15
(3,11)
(3,11)
(3,13)
(3,13)
redelijk tot goed
0,179
0,179
0,18
0,179
(3,69)
(3,68)
(3,71)
(3,69)
goed
0,235
0,235
0,236
0,235
(4,89)
(4,89)
(4,91)
(4,9)
goed tot uitmuntend
0,302
0,302
0,303
0,303
(5,97)
(5,97)
(5,98)
(5,98)
uitmuntend
0,263
0,263
0,263
0,264
(5,23)
(5,23)
(5,24)
(5,24)
Tuin (dummyvariabele, referentie is verwaarloosde tuin)
geen tuin
0,076
0,077
0,075
0,077
(3,87)
(3,91)
(3,82)
(3,92)
normaal onderhouden
0,118
0,119
0,118
0,118
tuin
(8,34)
(8,36)
(8,3)
(8,34)
verzorgde tuin
0,184
0,184
0,184
0,184
(12,65)
(12,67)
(12,62)
(12,66)
fraaie tuin
0,221
0,222
0,221
0,222
(14,88)
(14,9)
(14,84)
(14,88)
Overig
Perceeloppervlakte
0,066
0,066
0,066
0,066
(IHS-transformatie)
(13,18)
(13,2)
(13,17)
(13,19)
‘Luxe woning’*
0,124
0,124
0,124
0,124
(16,74)
(16,76)
(16,77)
(16,77)
Constante
Kwartaaldummy’s
N
2
R

7,719
(122,7)
Ja
18962
0,46

7,717
(122,97)
Ja
18962
0,46

7,72
(122,45)
Ja
18962
0,46

7,716
(122,96)
Ja
18962
0,46

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes.. Alle modellen zijn geschat met
robuuste standaardfouten.
*Dummyvariabele met waarde 1 als grachtenpand, herenhuis, landhuis, villa of woonboerderij.

129

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Tabel B5.2 Volledige schattingsresultaten van tabel 4.6: aaneengesloten
risicogebied
Grondsnelh
.
>=
2,9 mm/s

Grondsnelh
.
>=
5,0 mm/s

bevingen
>=
2,9 mm/s

bevingen
>=
5,0 mm/s

-0,004
(-0,77)
-0,015
(-3,72)
-0,013
(-8,21)

-0,006
(-1,18)
-0,018
(-4,45)
-0,016
(-7,61)

-0,003
(-0,63)
-0,013
(-3,14)
-0,008
(-8,31)

-0,005
(-0,89)
-0,017
(-4,19)
-0,016
(-8,36)

-0,729
-0,729
(-47,87)
(-47,86)
3
Inhoud m (log)
0,37
0,371
(24,62)
(24,62)
Type woning (dummy - tussenwoning is referentie)
Geschakeld
0,103
0,103
(10,22)
(10,19)
Hoek
0,018
0,017
(3,17)
(3,12)
2-onder-1 kap
0,076
0,076
(15,62)
(15,61)
Vrijstaand
0,2
0,199
(31,35)
(31,26)
appartement
0,39
0,39
(14,73)
(14,73)
Bouwperiode (dummy – na 2000 is referentie)
1500-1905
-0,337
-0,337
(-30,24)
(-30,29)
1906-1930
-0,343
-0,344
(-37,09)
(-37,19)
1931-1944
-0,318
-0,319
(-32,49)
(-32,56)
1945-1959
-0,314
-0,315
(-34,38)
(-34,41)
1960-1970
-0,33
-0,33
(-39,12)
(-39,21)
1971-1980
-0,264
-0,265
(-35,81)
(-35,91)
1981-1990
-0,168
-0,169
(-21,89)
(-21,97)
1991-2000
-0,049
-0,05
(-6,48)
(-6,59)

-0,729
(-47,89)
0,37
(24,63)

-0,73
(-47,91)
0,371
(24,68)

0,103
(10,24)
0,018
(3,21)
0,076
(15,62)
0,2
(31,36)
0,389
(14,73)

0,103
(10,23)
0,018
(3,16)
0,076
(15,71)
0,2
(31,33)
0,39
(14,73)

-0,336
(-30,24)
-0,343
(-37,05)
-0,318
(-32,48)
-0,314
(-34,38)
-0,329
(-39,08)
-0,263
(-35,72)
-0,167
(-21,83)
-0,049
(-6,42)

-0,338
(-30,35)
-0,344
(-37,2)
-0,319
(-32,61)
-0,315
(-34,47)
-0,331
(-39,28)
-0,265
(-35,95)
-0,169
(-22,05)
-0,05
(-6,62)

Afhankelijke variabele:
2
huizenprijzen/m (log)

Effect van:
Toegekend budget voor
schadeherstel >= € 1000
Ligging in risicogebied
Bevingen of PGV
Omvang
2
Woonoppervlakte m (log)

130

Zeven bewogen jaren, Atlas voor gemeenten

Staat van onderhoud binnen (dummyvariabele, referentie is slechte staat van
onderhoud)
slecht/matig
-0,094
-0,095
-0,092
-0,094
(-1,58)
(-1,6)
(-1,54)
(-1,58)
matig
0,001
0,002
0,001
0,002
(0,03)
(0,04)
(0,03)
(0,04)
matig tot redelijk
-0,005
-0,005
-0,006
-0,005
(-0,12)
(-0,12)
(-0,12)
(-0,11)
redelijk
0,091
0,092
0,091
0,091
(2,21)
(2,23)
(2,2)
(2,22)
redelijk tot goed
0,105
0,105
0,105
0,105
(2,51)
(2,52)
(2,5)
(2,51)
goed
0,209
0,21
0,209
0,209
(5,03)
(5,06)
(5,02)
(5,05)
goed tot uitmuntend
0,225
0,225
0,224
0,225
(5,18)
(5,2)
(5,17)
(5,19)
uitmuntend
0,295
0,295
0,295
0,295
(6,79)
(6,81)
(6,78)
(6,81)
Staat van onderhoud buiten (dummyvariabele, referentie is slechte staat van
onderhoud)
slecht/matig
0,051
0,051
0,05
0,05
(0,86)
(0,86)
(0,85)
(0,86)
matig
0,142
0,142
0,141
0,142
(3,06)
(3,07)
(3,05)
(3,07)
matig tot redelijk
0,136
0,136
0,137
0,136
(2,65)
(2,65)
(2,66)
(2,66)
redelijk
0,146
0,146
0,147
0,147
(3,4)
(3,41)
(3,42)
(3,42)
redelijk tot goed
0,176
0,176
0,177
0,176
(4,04)
(4,03)
(4,06)
(4,05)
goed
0,234
0,234
0,235
0,235
(5,44)
(5,44)
(5,45)
(5,45)
goed tot uitmuntend
0,298
0,298
0,298
0,298
(6,52)
(6,53)
(6,53)
(6,54)
uitmuntend
0,263
0,263
0,263
0,263
(5,8)
(5,81)
(5,81)
(5,82)
Tuin (dummyvariabele, referentie is geen tuin)
verwaarloosde tuin
-0,069
-0,07
-0,068
-0,07
(-3,88)
(-3,93)
(-3,83)
(-3,94)
normaal onderhouden tuin
0,042
0,042
0,043
0,041
(3,45)
(3,41)
(3,49)
(3,38)
verzorgde tuin
0,109
0,109
0,11
0,109
(8,75)
(8,69)
(8,8)
(8,67)
fraaie tuin
0,146
0,146
0,147
0,145
(11,35)
(11,29)
(11,39)
(11,26)
Overig
Perceeloppervlakte (IHS0,062
0,062
0,062
0,062
transformatie)
(13,91)
(13,92)
(13,9)
(13,92)
‘Luxe woning’*
0,126
0,126
0,126
0,126
(17,46)
(17,48)
(17,49)
(17,49)
Constante
Kwartaaldummy’s
N
2
R

7,846
(131,1)
ja
20431
0,45

7,845
(131,38)
ja
20431
0,45

7,846
(130,96)
ja
20431
0,45

7,844
(131,39)
ja
20431
0,45

Coëfficiënten staan weergegeven, de t-waarde tussen haakjes.. Alle modellen zijn geschat met
robuuste standaardfouten.
*Dummyvariabele met waarde 1 als grachtenpand, herenhuis, landhuis, villa of woonboerderij.

131