Directie Landregistratie en Geografie
Ruimte en Advies

Effect van offshore windmolenparken op woningprijzen

Opdrachtgever

Ministerie van Infrastructuur & Milieu
Auteur(s)

Lars Brugman MSc – Kadaster
Prof. dr. Jan Rouwendal – Vrije Universiteit Amsterdam
Or Levkovich MSc – Vrije Universiteit Amsterdam
Datum

November 2013

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op
woningprijzen
Versie

Definitief
Blad

1 van 38

Effect van offshore windmolenparken op
woningprijzen

Opdrachtgever
Ministerie van Infrastructuur & Milieu
Status
Eindconcept
Verspreiding
Ministerie van Infrastructuur & Milieu

Inhoudsopgave

Conclusie – samenvatting......................................................................................................................... 3
1

Inleiding ........................................................................................................................................ 5

2

Methode ........................................................................................................................................ 7

2.1

Gehanteerde methodiek: Repeat-sales............................................................................................ 7

2.2

Transactie data............................................................................................................................... 8

2.3

Selectiecriteria voor en keuze van treatment en controle-gebieden................................................... 9

2.3.1

Selectie treatment-gebied ............................................................................................................... 9
2.3.1.1

Selectie treatment-gebied op basis van zicht vanuit woning

10

2.3.1.2

Selectie treatment-gebied op basis van nabijheid

11

2.3.2

Selectie controlegebied..................................................................................................................11

2.3.3

Robuustheidscontroles: vergelijking van prijsindices en samenstelling woningtypen treatment en
controlegebieden ...........................................................................................................................14

3

Resultaten....................................................................................................................................16

3.1

Uitkomsten regressiemodellen .......................................................................................................16

3.2

Uitkomsten analyse transactiedynamiek .........................................................................................21

Bijlage 1: Eerder onderzoek naar effecten windturbines op woningprijzen............................................24
Bijlage 2: Toelichting repeat-sales methode............................................................................................26
•

Toegepaste methode: repeat-sales methode ..................................................................................27

•

Repeat-sales regressiemodel.........................................................................................................28

•

Zichtbaarheidsanalyse ...................................................................................................................29

Bijlage 3: Robuustheidscontrole 1 – prijsindices ....................................................................................30
Bijlage 4: Robuustheidscontrole 2 – opstellen verschillende regressiemodellen (in wetenschappelijke
opmaak) .......................................................................................................................................33

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

3 van 38

Conclusie – samenvatting
Vraagstelling: effecten offshore windmolenparken op woningprijzen
De discussie over het vergroten van het aandeel windenergie middels het bijplaatsen van windturbines op zee
en de mogelijke waarde-effecten van deze windmolenparken, vormen gezamenlijk aanleiding om het
voorliggende onderzoek uit te voeren. Het Ministerie van Infrastructuur en Milieu heeft het Kadaster en de
Vrije Universiteit gevraagd deze studie uit te voeren met behulp van de repeat-sales methode. Deze methode
vergelijkt de prijs van dezelfde woning op verschillende tijdstippen en meet het effect van de plaatsing van
windturbines op huizenprijzen aan de kust. Dit kan door de prijsontwikkeling van de woningen op locaties
waar windmolens voor de kust staan te vergelijken met locaties waarvoor dit niet het geval is. De resultaten
van de analyses worden beschreven in dit rapport.
Egmond aan Zee en Bergen aan Zee geschikte locaties voor repeat-sales
Op basis van verschillende selectiecriteria bleken Egmond aan Zee en Bergen aan Zee geschikte locaties
voor het uitvoeren van het onderzoek. Voor deze plaatsen bleek het mogelijk niet alleen het directe effect van
vestiging van het offshore windpark te onderzoeken, maar ook het anticipatie-effect (prijseffecten die zich al
voordoen voordat de vestiging van de molens daadwerkelijk een feit is). Hiervoor werd een repeat-sales
model toegepast met een difference-in-difference schatter. Om na te gaan in hoeverre robuuste resultaten
konden worden verkregen is gevarieerd met zowel de definities van treatment- en controlegebieden als met
de restricties die aan de data werden opgelegd. Het aantal transacties bleek in prinicpe voldoende om de
analyses uit te voeren. Als controlegebied – waartegen de prijstrent wordt afgezet van woningen in het
onderzoeksgebied Egmond en Bergen – is gekozen een combinatie van een aantal badplaatsen met
vergelijkbare kenmerken als de onderzoeksplaatsen. Daarnaast is de studie ook uitgevoerd met alleen
Zandvoort als controlegebied, omdat deze plaats relatief op de meeste criteria goed scoorde als referentie.
Resultaten niet significant of weinig robuust
De centrale uitkomst van het regressie-onderzoek is dat er op basis van de beschikbare transactie-informatie
geen prijseffect kan worden geidentificeerd voor de vestiging van de windmolens op zee. Met het toegepaste
model bleek statistisch niet aantoonbaar dat woningen in de badplaatsen met zicht op zee een slechtere
waarde-ontwikkeling hebben gekend dan woningen in de controlegebieden. Hierbij moet opgemerkt, dat het
beperkte aantal transacties dat wordt waargenomen waarschijnlijk een belangrijke reden is waarom in dit
onderzoek een negatief woningwaarde-effect moeilijk kan worden bevestigd dan wel ontkracht. Er worden
namelijk grote verschillen gevonden tussen de uitkomsten van de gebruikte modellen.
De resultaten van een modelanalyse met specifiek Zandvoort als referentie, leveren wel aanwijzingen op voor
het bestaan van een mogelijk anticipatie-effect. Aan de hand van nadere analyse van de lokale
omstandigheden moet echter worden geconcludeerd dat dit effect waarschijnlijk toe te schrijven is aan de
nieuwbouw binnen de kom van Zandvoort.
Hoewel de resultaten geen robuust statistisch significant effect van offshore windmolenparken op
woningprijzen laten zien, moet worden benadrukt dat dit niet noodzakelijkerwijs betekent dat er geen effect is.
Het is mogelijk dat in de toekomst door de plaatsing van nieuwe windmolenparken er nieuwe mogelijkheden
ontstaan voor onderzoek.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

4 van 38

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

5 van 38

1

Inleiding

Momenteel liggen er twee windparken binnen zichtafstand van de Nederlandse kust: Offshore Windpark
Egmond aan Zee (OWEZ) en Prinses Amaliawindpark bij IJmuiden. Deze windparken zijn, afhankelijk van de
weersomstandigheden, vanaf de kust te zien. Ten behoeve van het tegen zo laag mogelijke maatschappelijke
kosten realiseren van duurzame energie wordt door het Rijk opnieuw gekeken naar de mogelijkheden voor
windenergie binnen de 12-mijlszone. Daartoe wordt een Maatschappelijke Kosten Baten Analyse opgesteld,
waarin de positieve en negatieve effecten van offshore windmolenparken bij elkaar worden gebracht.
Een van de mogelijke effecten van offshore windmolenparken is een negatief effect op huizenprijzen aan de
kust. Voor zover bekend is er nog geen onderzoek uitgevoerd specifiek naar deze waarde-effecten. Ook meer
in het algemeen is er zowel in Nederland als daarbuiten relatief weinig onderzoek uitgevoerd naar waardeeffecten van windturbines. In Nederland heeft het Kadaster, in samenwerking met de Vrije Universiteit in
2012-2013 een onderzoek uitgevoerd naar de effecten van windturbines op land. Dit onderzoek, dat met
behulp van de repeat-sales methode werd uitgevoerd, liet zien dat wanneer effecten optraden, deze
locatiespecifiek zijn en dat er geen sprake is van een uniform negatief effect. Voor één van de onderzochte
locaties werden aanwijzingen gevonden voor het optreden van anticipatie-effecten: één jaar voor de komst
van windturbines kunnen de prijzen van woningen al beïnvloed worden door de geplande plaatsing van
windturbine(s).
In het buitenland is een aantal studies naar waarde-effecten van windturbines verricht1. Bij deze studies
werden, mede door de onderzoeksmethodiek (hedonische methode - toelichting in paragraaf 2.1), geen
significante of betrouwbare resultaten gevonden t.a.v. dit prijseffect (zie ook bijlage 1). Heintzelman en Tuttle
(2012) pasten naast de hedonische methode ook de methode van herhaalde verkopen (repeat-sales) toe,
maar hadden slechts weinig observaties (woningtransacties) in de directe omgeving van windturbines tot hun
beschikking. In een recent uitgevoerd grootschalig onderzoek vonden Hoen et al. (2013) geen waardeeffecten als gevolg van de plaatsing van windmolens. Methodisch kunnen bij deze studies echter
kanttekeningen worden geplaatst, waardoor de resultaten niet eenduidig te interpreteren zijn.
Het ontbreken van voldoende informatie over waarde-effecten van offshore windmolenparken op woningen en
de discussie over het vergroten van het aandeel windenergie middels het bijplaatsen van windturbines op zee
was aanleiding voor het ministerie van I&M om het Kadaster en de VU opdracht te geven om waarde-effecten
van offshore windmolenparken in kaart te brengen. In dit rapport worden de resultaten van dit onderzoek
1

Voor zover bekend zijn de volgende ‘peer reviewed’ of andere belangrijke publicaties verschenen:
Heintzelman, M.D., & C. M. Tuttle (2012). Values in the wind: a hedonic analysis of wind power facilities. Land
Economics 88(3): 571-588.
•
Hoen, B., R. Wiser, P. Cappers, M. Thayer & G. Sethi (2011). Wind energy facilities and residential properties: the
effect of proximity and view on sales prices. Journal of Real Estate Research 33:3, 279-316.
•
Sims, S. & P. Dent (2007). Property stigma: wind farms are just the latest fashion. Journal of Property Investment &
Finance 25: 626-651.
•
Sims, S., P. Dent & G. Reza Oskrochi (2008): Modelling the impact of wind farms on house prices in the UK,
International Journal of Strategic Property Management 12:4, 251-269.
•
Hoen, B., J. P. Brown, T. Jackson, R. H. Wiser, M. Thayer, & P. Cappers (2013). A Spatial Hedonic Analysis of the
Effects of Wind Energy Facilities on Surrounding Property Values in the United States. Berkely National Laboratory.
•

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

6 van 38
beschreven, waarbij beantwoording van de volgende vraag centraal staat: Hebben de bestaande offshore
windmolenparken een effect gehad op de woningmarkt en zo ja hoe groot is dat effect?
Hierbij worden de volgende deelvragen onderscheiden:
1)

In hoeverre is er een prijseffect van offshore windmolenparken op nabijgelegen woningen?

2)

Kan een anticipatie- of gewenningseffect, voor of na plaatsing van windturbines, worden waargenomen in
de waardeontwikkeling en welke omvang heeft dit effect?

3)

Heeft het plaatsen van windturbines ook andere effecten dan op de prijs, bijvoorbeeld op
transactiedynamiek?

De gehanteerde methodiek (repeat sales) en selectie van locaties worden uitgelegd in het nu volgende
hoofdstuk. In hoofdstuk 3 worden de resultaten beschreven.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

7 van 38

2

Methode

In deze sectie worden kort de repeat-sales methode en de argumenten voor gebruik van deze methodiek
toegelicht. Vervolgens wordt in paragraaf 2.2 de gebruikte data besproken, waarna in paragraaf 2.3 de keuze
voor treatmentlocaties, controlegebieden en robuustheidscontroles wordt beschreven.

2.1

Gehanteerde methodiek: Repeat-sales

Een onderzoek naar trends en prijsontwikkelingen in de woningmarkt staat of valt met het vermogen om de
effecten van verschillende factoren op de prijsvorming te onderscheiden en te isoleren. Twee veel gebruikte
methoden voor onderzoek naar de vorming van woningprijzen zijn de hedonische regressieanalyse en de
‘repeat-sales’ ( herhaalde-verkopen) methode.
Van deze twee methodieken geniet de repeat-sales methode voor dit onderzoek de voorkeur.
Hedonische prijsanalyse loopt het risico van ommitted variable bias als niet alle relevante informatie over de
prijsbepalende factoren kan worden meegenomen in de analyses, bijvoorbeeld omdat relevante liggings- en
andere ruimtelijke of niet-ruimtelijke data te beperkt worden meegenomen in de analyse. Bij repeat-sales
wordt dit probleem voorkomen door de prijs van dezelfde woning op verschillende tijdstippen te onderzoeken.
Ontbrekende informatie over relevante factoren heeft dan geen invloed op de analyseresultaten, zolang die
factoren niet veranderen in de loop van de tijd. Aangezien het om dezelfde woning gaat, zijn de kenmerken
van de woning ook dezelfde2. Ook als niet alle relevante kenmerken gemeten zijn, zal dit het onderzoek niet
verstoren omdat deze kenmerken in beide gevallen niet aanwezig waren.
In dit onderzoek wordt het repeat-sales model gecombineerd met een Difference-In-Differences
(DID) schatter. De waardeontwikkeling van woningen zorgt voor een verschil (difference) in waarde in de tijd.
Door nu verschillen in die waardeontwikkeling te bekijken tussen woningen die wel en niet het effect van
plaatsing van een windmolen ondergaan, wordt het effect van de plaatsing gemeten.
Dit onderzoek richt zich op meerdere onderzoeksgebieden die verschillen in ruimtelijke en sociaaldemografische kenmerken. Door verschillende studiegebieden te onderzoeken, waarbij de repeat-sales
methode inclusief de DID-schatter wordt toegepast, wordt het in principe mogelijk om het effect van
windturbines op de waarde van woningen betrouwbaar te onderzoeken. In bijlage 2 wordt de methodiek
uitgebreider beschreven.
Bij het vaststellen van eventueel optredende effecten worden in dit onderzoek treatment-, anticipatie- en
gewenningseffecten onderscheiden:
•

Een treatment-effect is een prijsverandering die, na het plaatsvinden van een relevante gebeurtenis
(in dit geval de plaatsing van een offshore windmolenpark) optreedt bij woningen in het

2

Het is mogelijk dat de woning in de loop van de tijd is aangepast, bijvoorbeeld door middel van uitbouw, wat een positief
prijseffect kan hebben. Case en Quigley (1991) beschrijven in hun artikel The dynamics of real estate prices een
methodologie die rekening houdt met woningverbeteringen. De informatie hierover moet echter wel beschikbaar zijn; dit is
over het algemeen niet het geval.
(Bron: Case, B. & J.M. Quigley, 1991, The dynamics of real estate prices. In: The Review of Economics and Statistics, Vol.
73, No. 1)

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

8 van 38
onderzoeksgebied, maar niet bij woningen daarbuiten. Een treatment-transactie verwijst naar de
eerste woningtransactie die heeft plaatsgevonden na de plaatsing van het windmolenpark.
•

Een anticipatie-effect houdt in dat de woningprijzen van woningen in de buurt van een te bouwen
windpark in de aanloopperiode tot de daadwerkelijke bouw al beïnvloed worden. Als aanloopperiode
is in dit onderzoek een periode van drie jaar gekozen. Deze periode is deels subjectief, omdat er niet
één moment is aan te wijzen waarop de plaatsing van windmolens ineens van heel onwaarschijnlijk
heel waarschijnlijk wordt. Gezien de planperiode van een offshore windmolenpark meerdere jaren
beslaat, lijkt een anticipatieperiode van meerdere jaren realistisch. Een transactie wordt beschouwd
als een anticipatie-transactie indien de verkoop plaatsvond in het treatmentgebied gedurende drie
jaar voor de plaatsing van een windmolenpark en het de eerste verkoop gedurende deze periode is,
voordat de windturbine is geplaatst. Indien een woning meerdere keren is verkocht in de
anticipatieperiode voorafgaand aan de plaatsing van de turbine, dan wordt alleen de eerste
transactie beschouwd als relevant voor het anticipatie-effect. De latere kopers zullen namelijk al op
de hoogte zijn van de plaatsing.

•

Een gewenningseffect wil zeggen dat na verloop van tijd het treatment-effect geheel of gedeeltelijk
verdwijnt. Er wordt nagegaan of de waarde van woningen weer stijgt als de windmolens er langere
tijd staan. Indien een transactie plaatsvond in het treatmentgebied in de periode tussen drie en zes
jaar na de plaatsing van een windturbine en het niet de eerste transactie is nadat de turbine is
geplaatst (dit is immers de treatment-transactie). Helaas bleek het aantal transacties voor alle
locaties te laag om het gewenningseffect te kunnen onderzoeken.

2.2

Transactie data

Het toepassen van de repeat-sales methode vereist transacties van zowel vóór als na de vestiging van de
windmolenparken. Om na te gaan of een kwantitatieve studie op basis van hehaalde verkopen naar de
effecten op woningprijzen haalbaar is, is het van belang na te gaan of er voldoende transacties zijn van
woningen in kustlocaties met zicht op offshore windmolenparken. Pas dan kunnen eventueel optredende
effecten worden vastgesteld.
Gegevens over transacties zijn bij het Kadaster digitaal beschikbaar vanaf 1993. Voor dit onderzoek is een
databestand gebruikt met transacties van woningen in badplaatsen in de provincie Noord-Holland en ZuidHolland. De data is voor de analyse opgeschoond door uitschieters te verwijderen, namelijk woningen met
koopsommen groter dan €1.000.000 en woningen die meer dan 6 keer in periode 1993-2012 zijn verkocht.
Ook zijn woningen zonder koopsom, woningen die als onderdeel van een pakketverkoop zijn verkocht en
woningen die zijn geveild uit de dataset verwijderd.
Op basis van de eerste fase van dit onderzoek, bestaande uit verkennend veldonderzoek en een analyse van
de transactiedata van het Kadaster, bleken er voldoende transacties van herhaalde verkopen beschikbaar om
voor meerdere locaties een onderzoek met behulp van de repeat-sales methode uit te voeren.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

9 van 38
2.3

Selectiecriteria voor en keuze van treatment en controle-gebieden

Repeat-sales vergelijkt het tijdseffect op de prijzen tussen een groep woningen die is blootgesteld aan een
‘treatment’ (in dit geval een offshore windmolenpark) met een groep woningen waarbij dit niet het geval is (de
controlegroep). De treatment- en controlegebieden zijn mede gedefinieerd aan de hand van de zichtbaarheid
van de windmolenparken vanaf het strand van verschillende badplaatsen.
Het idee achter de hier gevolgde aanpak is dat de prijsontwikkeling van woningen in de treatment area (waar
de windmolens komen) en in de control area (waar geen windmolens komen) hetzelfde is. Alleen door de
komst van de windmodelens treedt er dus verschil op in prijsontwikkeling, en door dat verschil te meten,
vinden we het effect van windmolens op de woningprijzen. Dat onderliggende idee is natuurlijk niet
vanzelfsprekend juist. Het is daarom van belang om de treatment en control areas zorgvuldig te kiezen, zodat
aannemelijk is dat in beide gebieden dezelfde trends in huizenprijzen voorkomen (bijvoorbeeld omdat het in
beide gevallen gaat om badplaatsen aan de Hollandse kust) en er een duidelijk verschil is met betrekking tot
de zichtbaarheid van windmolens (in de control area moeten die niet te zien zijn, in de treatment area moeten
ze duidelijk waarneembaar zijn). In deze sectie gaan we in op de gemaakte keuzes.

2.3.1

Selectie treatment-gebied

De treatmentgroep is gedefinieerd als de groep woningtransacties die tussen twee geregistreerde verkopen
zijn blootgesteld aan een offshorewindmolenpark en waarvan redelijkerwijs kan worden verwacht dat daarvan
hinder wordt ondervonden. Transacties uit de treatment groep bestaan uit de eerste transactie van woningen
na de constructie van een windturbine. Om optredende effecten te kunnen meten dient de selectie van
geschikte treatmentlocaties gebaseerd te zijn op de volgende uitgangspunten:
1.

De windturbines moeten niet te dicht bij andere windturbines staan die op een ander tijdstip zijn
geplaatst, om het effect zuiver te kunnen meten.

2.

Een geschikte treatmentlocatie bevat voldoende herhaalde verkopen in een kustlocatie met zicht
vanaf het strand op een offshore windmolenpark.

Treatmentgroepen kunnen op verschillende manieren worden gedefinieerd. In dit onderzoek is voor twee
groepen gekozen:
(1) de groep relevante transacties van woningen met direct zicht op het windmolenpark, en
(2) een “nabijheidsgroep”: de groep relevante transacties van woningen in de kustplaatsen met zicht vanaf het
strand op een windmolenpark.
Uit veldonderzoek bleken voor beide treatmentgroepen de locaties Egmond aan Zee, Bergen aan Zee en Wijk
aan Zee in principe geschikt. Vanaf de kust zijn vanuit deze locaties de windmolenparken zichtbaar, waarbij
het Offshore Windpark Egmond aan Zee (OWEZ) voor alle locaties beeldbepalend was. Echter omdat er in
Wijk aan Zee er ook windturbines op land staan, die vanaf het strand goed zichtbaar zijn en een verstorend
effect kunnen hebben in het onderzoek, wordt deze plaats buiten beschouwing gelaten in dit onderzoek. In
IJmuiden blokkeert een industriecomplex het zicht vanuit woningen/woonwijken op de windmolenparken en

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

10 van 38
zijn zicht- of andere effecten daarom niet te verwachten. Ook IJmuiden is daarom in de verdere analyses
buiten beschouwing gelaten. In Zandvoort aan zee zijn bij zeer helder weer aan de randen van het zichtveld
offshore windturbines zichtbaar. Maar omdat deze sterk in de periferie liggen en de buitenhaven van IJmuiden
het beeld domineert is deze locatie niet geschikt als treatmentlocatie in het onderzoek. Transacties binnen het
duingebied tussen de drie plaatsen Egmond aan Zee, Wijk aan ee en Bergen aan Zee zijn niet meegenomen
als treatment gebied, omdat een analyse met behulp van de BAG3 aantoonde dat er hier nauwelijks woningen
voorkomen.

2.3.1.1

Selectie treatment-gebied op basis van zicht vanuit woning

Woningen met zicht zijn in dit onderzoek gedefinieerd als die woningen waarvan minimaal op één van de
verdiepingen of in de tuin zicht is op de offshore windturbines. Voor deze woningen is een extra DID-schatter
toegevoegd in de analyse. Om na te gaan of er hiervoor voldoende transacties beschikbaar zijn om
treatment-, gewennings- en anticipatie-effecten te kunnen vaststellen, werden de volgende stappen genomen:
•

Tijdens een verkennend veldbezoek is voor Egmond aan Zee en Bergen aan Zee een grove
inventarisatie gemaakt van woningen met mogelijk zicht. Het bleek praktisch niet haalbaar om
tijdens dit eerste bezoek alle woningen te controleren. Vooral appartementencomplexen riepen
vragen op: bevindt een specifiek appartement zich aan de voor- of achterkant van het complex?
Vanaf welke verdieping is er wel/geen zicht? en in welke hoek ten opzichte van het windmolenpark
ligt het complex precies?

•

Op basis van de BAG, ervaringen tijdens het veldonderzoek en Google streetview is vervolgens een
inschatting gemaakt van de relevante transacties voor het vaststellen van zichteffecten. Hierbij is
uitgegaan van ruime selectiecriteria: alle woningen en appartementencomplexen waarover twijfels
over zicht bestonden zijn meegenomen. Op basis van deze eerste analyse leken er voldoende
transacties beschikbaar om een zichteffect te kunnen meten. De woningen waar het bij deze
transacties om ging zijn vervolgens in kaart gebracht.

•

In een tweede veldbezoek zijn de woningen waarover twijfels bestonden nogmaals bezocht. Op
basis van gesprekken met bewoners en beheerders van appartementencomplexen (veelal werd ook
toegang verschaft tot de woningen) kon uiteindelijk voor alle woningen het zicht op de offshore
windmolenparken worden bepaald. Naar aanleiding van het veldbezoek is een definitieve lijst
opgesteld met adressen met zicht die als input diende voor de analyse. Tabel 1 laat zien welke
zichteffecten (>20 transacties) kunnen worden onderzocht:

3

Basisregistraties Adressen en Gebouwen. Bronhouder Nederlandse Gemeenten.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

11 van 38
Tabel 1: Aantal relevante observaties voor analyse zichteffecten. Twintig observaties zijn minimaal
nodig om een effect te kunnen onderzoeken.

Treatmenttransacties

Aantallen transacties
Anticipatietransacties

Gewenningstransacties

7
35

7
35

1
4

42

42

5

Bergen aan zee
Egmond aan zee
Locaties samengenomen

Zowel voor Egmond aan Zee alleen als wanneer de treatment-locaties samen worden genomen blijken er
voldoende transacties voor het uitvoeren van een gedeeltelijke zichtbaarheidanalyse (treatment- en
anticipatie-effecten).

2.3.1.2

Selectie treatment-gebied op basis van nabijheid

Vanwege de geïsoleerde ligging en sterke economische en recreatieve gerichtheid van Egmond aan Zee en
Bergen aan Zee op het strand en de zee, kan worden beargumenteerd dat een eventueel waarde-effect
verder strekt dan alleen woningen met zicht en ook geldt voor de woningen zonder zicht binnen de
badplaatsen met zicht vanaf het strand op de turbines. Dit laatste vormt in dit onderzoek de 2de
treatmentgroep. In de analyse van het zogenoemde “nabijheidseffect” worden alle woningen binnen de dorpen
Egmond aan Zee en Bergen aan Zee betrokken. Ook hierbij is nagegaan of er voldoende transacties
beschikbaar zijn voor het meten van anticipatie-, treatment- en gewenningseffecten Tabel 2).
Tabel 2: Aantal relevante transacties voor analyse van nabijheidseffecten. Er zijn minimaal 20
transacties nodig om een effect te kunnen vaststellen.

Treatmenttransacties

Aantallen transacties
Anticipatietransacties

Gewenningstransacties

13
86

16
74

2
6

96

90

8

Bergen aan zee
Egmond aan zee
Locaties samengenomen

Nabijheidseffecten kunnen worden geanalyseerd voor Egmond aan Zee en een combinatie van de treatmentlocaties.

2.3.2

Selectie controlegebied

Om de effecten van de bouw van de turbines op woningen betrouwbaar te kunnen meten, is het nodig om de
prijstrend van woningen die blootgesteld zijn aan offshore windmolenparken (treatment-gebied) te kunnen
vergelijken met de prijsontwikkeling van woningen die niet zijn blootgesteld (controlegebied). Het
controlegebied dient zoveel mogelijk overeen te komen met het treatment-gebied met als afwijking de
afwezigheid van een windmolenparken voor de kust.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

12 van 38
Uiteraard zijn locaties niet identiek aan elkaar en dient daarom voor een aantal relevante parameters een
match te worden gevonden, zodat er redelijkerwijs van kan worden uitgegaan dat in de treatment- en
controlegebieden – met uitzondering van de komst van de windmolens - de huizenprijzen een vergelijkbare
ontwikkeling zullen hebben doorgemaakt. Ruimtelijk-structurele kenmerken van de locatie vormden de eerste
selectiecriteria. Alleen badplaatsen in de provincies Noord-Holland en Zuid-Holland werden betrokken. Voor
badplaatsen buiten de Randstad is de kans op een van de treatment-locaties afwijkende woningmarkt groter
en zijn daarom buiten beschouwing gelaten. Een eerste schifting is gemaakt door badplaatsen te selecteren
op basis van ruwe en deels subjectieve fysiek-ruimtelijke aspecten (Tabel 3).

Tabel 3: Eerste selectie mogelijke controlegebieden.
Locatie
Zandvoort
Callantsoog
Monster
Noordwijk
Katwijk
Scheveningen
Hoek van Holland

algemene fysiekruimtelijke kenmerken
Geschikt
Geschikt
Geschikt
Geschikt
Geschikt
Geschikt
Ongeschikt

Den Helder

Ongeschikt

Petten

Ongeschikt

Toelichting

Ligt aan een kanaal. Bouw tweede
maasvlakte beinvloedde mogelijk
prijstrends
Geen echte badplaats. Focus ligt beperkt
op het strand. Stad.
Aanwezige zeeweringen maken de
kuststrook minder vergelijkbaar. Mogelijk
woningmarkt gevoelig voor berichtgeving
over kernreactor (incidenten in
2001,2002,2008,2009).

Na deze eerste selectieronde is voor de potentiële controlegebieden naar andere parameters gekeken zoals
samenstelling van woningtypen, de huizenprijzen rond de periode dat de windturbines zijn geplaatst (2005 tot
2008) en aanwezigheid van andere windturbines op het land/voor de kust. In de tabel 4 is hiervan per locatie
een overzicht gegeven. Onder de tabel volgt een korte uitleg per parameter.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

13 van 38
Tabel 4: Waarden van potentiele controlegebieden op verschillende parameters.
Treatment-/
Controlegebied
T*
T*
C
C
C
C
C
C

Locatie
Bergen az
Egmond az
Zandvoort
Callantsoog
Noordwijk
Katwijk
Scheveningen(PC
2584,2586,2587)
Monster

Gemiddelde
transactiesprijs
€
265.000
€
261.000
€
267.000
€
246.000
€
294.000
€
236.000

% appartementen
70%
53%
55%
11%
36%
54%

€

254.000

78%

€

249.000

15%

Nabij windturbines
nee
nee
nee
ja
nee
nee
nee (kleine turbine in
havengebied)
nee

Aantal
transacties
92
500
1853
245
2598
3430

Bouw
(1945

3332
1416

* Treatment statistieken verwijzen alleen naar de groep treatment-transacties, niet naar alle transacties binnen de plaats (deze statistieken zijn echter vrij
identiek)

•

Vergelijkbare samenstelling woningtypen

Prijstrends voor verschillende woningtypen kunnen uiteenlopen. Daardoor kan een verschil in samenstelling
van woningtypen tussen de treatment- en controlelocatie de resultaten vertekenen en is het van belang dat de
samenstelling van de woningmarkt enigszins vergelijkbaar is. Voor alle treatment-locaties geldt dat
appartementen tussen de 53-70% van alle transacties uitmaken. Dit is een aanzienlijk aandeel. Enigszins
vergelijkbare cijfers zijn te vinden voor de controlegebieden Katwijk, Zandvoort en Scheveningen. Dit geldt
niet voor Callantsoog en Monster, waar appartementen slechts 11% en15% van het totaal aan transacties
vormen.

•

Vergelijkbaren gemiddelde transactieprijzen (2005 tot 2008):

Appartementen in Egmond aan Zee en Bergen aan Zee hebben een vergelijkbare koopsom (rond de 260.000
euro). Van de controlegebieden is Zandvoort (266.000 euro) daarmee het meest vergelijkbaar. Daarbij moet
gezegd dat de gemiddelde woningprijzen lastig te vergelijken zijn tussen de locaties, omdat de
standaarddeviatie relatief groot is. Dit is voor de repeat-sales methode in principe minder van belang. Van
belang is dat de trend (de ontwikkeling van de prijs in de loop der tijd) in beide gebieden vergelijkbaar is, met
uitzondering van het effect van de windmolens.

•

Bouwjaar

In het treatment gebied zijn de meeste woningen gebouwd in de periode 1945-1982. Omdat verschillen in
bouwperiode van woningen tussen controle- en treatmentgebieden kunnen leiden tot vertekeningen in de
resultaten, wordt in de verdere analyse de bouwperiode als variabele opgenomen. Voor de meeste
controleplaatsen, behalve voor Katwijk en Callantsoog geldt dat het percentage woningen uit de
bouwperiode 1945-1982 iets of ruim lager ligt.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

14 van 38
•

Aantal transacties

Voor alle controlegebieden, behalve Callantsoog, geldt dat ze groter zijn dan de treatment-locaties. Met name
Katwijk, Noordwijk en Scheveningen kennen fors meer transacties. Callantsoog lijkt qua aantal transacties het
meest op de treatment-locaties.
•

Nabijheid van windmolens

In Callantsoog staan alle woningen binnen 2-5 km van een windturbine (op land). De aanwezigheid van deze
turbine beinvloedt mogelijk de prijsontwikkeling van woningen binnen dit gebied en daarmee verstorend
werken op dit onderzoek. In Scheveningen staat een kleine windturbine op land. Omdat deze er sinds 1996
staat en het hier gaat om een kleine tweebladige windturbine, wordt niet verwacht dat dit de uitkomsten van
het onderzoek beinvloedt . De toekomstige plaatsing van een windmolenpark voor de kust van een
controlegebied kan problematisch zijn vanwege mogelijk optredende anticipatie-effecten. De komende jaren
worden er drie nieuwe windmolenparken gebouwd. Daarvan is alleen Windpark Luchterduinen hier relevant,
omdat de andere parken ten Noorden van de Waddeneilanden worden geplaatst en daarmee buiten het
zoekgebied voor controlegebieden liggen. De bouw van Windmolenpark Luchterduinen is in oktober 2013
gestart en wordt 23 km voor de kust van Noordwijk geplaatst. Bij goed weer is er zicht vanuit Katwijk,
Noordwijk en Zandvoort. De bouw van de 43 windmolens wordt naar verwachting in 2015 afgerond. In 2009
zijn de vergunningen afgegeven en in 2011/2012 is de financiering rondgekomen. Om een anticipatie-effect zo
veel mogelijk uit te sluiten zijn voor controlegebieden transacties in de twee jaar voor de start van de bouw
van het windmolenpark buiten de analyse gehouden. Bij een verdere inperking van de transactieperiode
zouden te weinig transacties overblijven voor de analyse.
•

Conclusie: twee definities van controlegroepen

Hoewel verschillende controle locaties op meerdere punten overeenkomen met de treatmentgebieden, blijkt
geen van de voorgestelde gebieden een perfecte match. Om deze reden wordt gekozen voor twee
verschillende controlegroep definities. Eén waarbij de controlegebieden Noordwijk, Katwijk, Monster,
Callantsoog, Zandvoort en een aantal postcodegebieden (die aan de kust liggen) van Scheveningen worden
samengenomen. Een tweede controlegroep bestaat uit de locatie die het meest lijkt op de treatmentgebieden. Op basis van bovenstaande gegevens is dit Zandvoort.

2.3.3

Robuustheidscontroles: vergelijking van prijsindices en samenstelling woningtypen treatment en
controlegebieden

De resultaten van de repeat–sales methode zijn onder meer afhankelijk van de gebruikte definitie van de
treatment- en controlegebieden. Vaak valt over de details van mening te verschillen en het is daarom van
belang na te gaan of de onderzoeksresultaten erg verschillen als deze gebieden anders worden gekozen.
Daarom zijn in deze studie twee robuustheidscontroles uitgevoerd. De eerste (verkennende) controle bestaat
uit het opstellen van prijsindices voor zowel treatment- als controlegebieden voor elke onderzoekslocatie. Dit
is gedaan om verschillen in prijsontwikkeling in de treatment- en controlegebieden te identificeren. Indien de
prijsindices afwijkende patronen laten zien, kan dat een indicatie zijn dat de definitie van de

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

15 van 38
onderzoeksgebieden kan worden aangescherpt. Andere controles bestaan uit een vergelijking in de
samenstelling van de treatment- en controlgebieden voor verschillende bouwjaren van woningen en het al
dan niet meenemen van transacties in de twee jaar voor de plaatsing van het nieuwe windmolenpark
Luchterduinen voor de kust van Zandvoort, Noordwijk en Katwijk. Bij de robuustheidscontrole wordt met name
gekeken naar het woningtype appartementen. Dit omdat zoals aangegeven de meeste transacties in het
treatmentgebied appartementen betreffen. Daarbij zijn er onvoldoende observaties voor andere woningtypen
om een analyse uit te voeren. Indien de robuustheidscontroles aanleiding gaven om de regressieanalyses te
toetsen en eventueel aan te passen, is dit gebeurd. Uitkomst hiervan was in dit geval de beslissing om alleen
transacties in de periode 1999 tot en met 2013 mee te nemen, om hiermee eventueel optredende verstorende
effecten van nieuwbouw van appartementen in Zandvoort in de periode 2000-2010 zoveel mogelijk buiten te
sluiten. Dit bleek het aantal relevante transacties nauwelijks te beperken en vergrootte de vergelijkbaarheid
tussen controle- en treatmentgebieden. Bijlagen 3 en 4 beschrijven de resultaten van de uitgevoerde
controles. Tabel 5 bevat de uiteindelijke selectie van treatment- en controlegebieden.
Tabel 5: Uiteindelijke keuze treatment- en controlegebieden.
Treatmentgebied

Controlegebied

Egmond aan Zee

Gecombineerd (Noordwijk, Katwijk, Callantsoog, Monster,
Zandvoort, Scheveningen)
Zandvoort

Gecombineerd treatmentgebied

Gecombineerd (Noordwijk, Katwijk, Callantsoog, Monster,

(Egmond aan Zee en Bergen aan

Zandvoort, Scheveningen)

Zee)

Zandvoort

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

16 van 38

3

Resultaten

Om het waarde-effect van de plaatsing van offshore windmolenparken te meten zijn verschillende repeatsales modellen opgesteld met een difference-in-difference extensie. Daarnaast is nagegaan of er effecten
zichtbaar zijn in de transactiedynamiek van het treatment-gebied.

3.1

Uitkomsten regressiemodellen

Er zijn meerdere modellen opgesteld, waarbij verschillende restricties aan de data werden gesteld. De
uitkomsten van de modellen kunnen onderling worden vergeleken, waardoor een indruk wordt verkregen van
de consistentie van de resultaten.
In de eerste set van regressiemodellen is het controlegebied ruim gedefinieerd. Het controlegebied omvatte
alle woningen binnen de locaties Katwijk, Noordwijk, Monster, Callantsoog, Zandvoort en aan de kust liggende
postcodegebieden in Scheveningen. Deze controlelocaties zijn gekozen op basis van de parameters die zijn
beschreven in paragraaf 2.3. Ondanks dat er verschillen werden geconstateerd tussen treatment- en
controlegebieden, vergroot het samennemen van deze locaties de kans op een groot aantal relatief identieke
woningen in de analyse. Het resultaat van deze set van regressies kan worden gebruikt als benchmark voor
resultaten verkregen uit andere regressiemodellen. Voor de tweede set van modellen is meer focus
aangebracht bij de selectie van het controlegebied. Hierbij is de locatie die het meest vergelijkbaar is met de
treatmentgebieden in de analyse opgenomen, namelijk Zandvoort.
Voor beide sets zijn regressieanalyses uitgevoerd met verschillende datarestricties. Er is gevarieerd met
bouwjaar (voor zover er voor de bouwperioden voldoende transacties beschikbaar waren) en
transactieperiode (1999 tot 2011 en 2013). Dit laatste omdat er momenteel een nieuw offshore windmolenpark
voor de kust wordt gebouwd. Verstoringen als gevolg van eventueel optredende negatieve anticipatie-effecten
worden hiermee zoveel mogelijk vermeden. Omdat de meeste treatment-transacties appartementen betreffen
en er voor de analyse onvoldoende transacties waren van andere woningtypen, is alleen het woningtype
appartementen in de analyse betrokken. Ook zijn verschillende definities van het treatment-effect getoetst,
rekening houdend met verschillende type effecten voor woningen met zicht op en woningen die nabij het
windmolenpark liggen. Tenslotte is er zowel naar treatment-, anticipatie- als gewenningseffecten gekeken.
De resultaten voor de eerste set van regressiemodellen (zie Tabel 6 en 7) met het gecombineerde
controlegebied laten geen significante effecten zien. Hoewel de meeste coëfficiënten negatieve waarden
hebben, zien we dat de waarden wijzigen wanneer verschillende restricties worden toegepast. De
standaardfouten zijn bovendien zo groot in verhouding tot de geschatte coëfficiënten dat ze geen van alle
statistisch gezien van nul kunnen worden onderscheiden. Om de leesbaarheid te vergroten zijn de
coeffcienten hier omgezet in percentages en is informatie over de standaarddeviatie weggelaten. De
coëfficiënten en standaarddeviaties zijn terug te vinden in de tabellen met wetenschappelijke opmaak in
Bijlage 4.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

17 van 38

Tabel 6 : Regressieanalyses nabijheidseffecten Egmond aan Zee en Bergen samengenomen (en
gecombineerd controlegebied). Significante resultaten in groen (hier geen significante resultaten)

Transactieperiode (tot 2011 / tot 2013)
Selectie bouwjaar

appartementen
tot 2013
-

appartementen
tot 2011
-

appartementen
tot 2013
1920-1990

appartementen
tot 2013
voor 1945

treatment-effect

-2,6%

-3,0%

2,9%

-1,6%

anticipatie-effect

-6,8%

-6,9%

-1,5%

-5,5%

observaties

857
0.577

807
0.579

427
0.696

753
0.580

2

R

Hetzelfde zien we als we zichtbaarheidsanalyses uitvoeren op basis van dezelfde set van controlegebieden.
Tabel 7: Regressieanalyses zichtbaarheidsanalyse Wijk aan Zee en Egmond aan Zee samengenomen
(met gecombineerd controlegebied). ). Significante resultaten in groen (hier geen significante
resultaten)

Transactieperiode (tot 2011 / tot 2013)
Selectie bouwjaar

appartementen
tot 2013
-

appartementen
tot 2011
-

appartementen
tot 2011
1920-1990

appartementen
tot 2011
voor 1945

treatment-effect

-1,8%

-1,8%

3,9%

-0,1%

anticipatie-effect

-6,8%

-6,9%

-1,5%

-5,5%

observaties

5,148
0.637

4,888
0.640

3,412
0.739

3,563
0.595

2

R

Het gebrek aan statistisch significante resultaten in bovengenoemde analyses betekent dat we op basis van
deze eerste set van regressiemodellen niet kunnen vaststellen dat er een negatief effect is van offshore
windmolenparken op huizenprijzen.
Voor de uitvoering van de tweede set van treatment en controlegebieden zijn alle controlelocaties verwijderd
waar ruimtelijke kenmerken te verschillend zijn van die van het treatmentgebied. Het geselecteerde
controlegebied bestaat in dit model alleen uit Zandvoort. Zoals eerder aangegeven zijn de ruimtelijke
kenmerken van Zandvoort ook niet volledig vergelijkbaar met die van de treatmentgebieden, maar van de
controlegebieden heeft Zandvoort het meest overeenkomende profiel.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

18 van 38

Wanneer deze tweede set van regressiemodellen wordt toegepast zien we in tabel 8 en 9 dat zowel voor
woningen met als zonder zicht op de windmolenparken geen significant treatmenteffect wordt gevonden.
Echter voor beide gedefinieerde treatmentgebieden en onder de gestelde data-restricties wordt wel een
significant negatief anticipatie-effect van 15,1% gevonden. Dit impliceert dat prijzen van woningen in het
treatmentgebied plusminus 15% daalden in de anticipatie periode, tot en met drie jaar voordat het
windmolenpark afgerond was. Deze resultaten zijn verassend. Het anticipatie-effect is erg groot en het is niet
goed voorstelbaar dat enkel de verwachting van de komst van de windmolens de woningprijzen met 15%
heeft doen dalen. Hoewel dit anticipatie-effect relatief robuust lijkt (het wijzigt nauwelijks wanneer enkele
andere condities worden gesteld) blijkt het gevonden anticipatie-effect toch substantieel te veranderen
wanneer we nieuwbouw (bouwjaar>1990) buiten beschouwing laten (kolom 3). Dan daalt het anticipatie-effect
naar een nog wel negatieve maar statistisch niet meer significante waarde.
Tabel 8: Regressieanalyses nabijheidseffecten locatie Egmond aan Zee en Bergen samengenomen
(controlegebied Zandvoort). Significante resultaten in groen.

Transactieperiode (tot 2011 / tot 2013)
Selectie bouwjaar

appartementen
tot 2013
-

appartementen
tot 2011
-

appartementen
tot 2011
1920-1990

appartementen
tot 2011
voor 1945

treatmenteffect

-9,1%

-10,1%

5,8%

-12,0%

Anticipatie-effect

-15,1%

-15,3%

-1,3%

-15,8%

Observaties

857
0.577

807
0.579

427
0.696

753
0.581

2

R

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

19 van 38
Tabel 9: Regressieanalyses zichtbaarheidsanalyse locatie Egmond aan zee (controlegebied
Zandvoort). Significante resultaten in groen.

Transactieperiode (tot 2011 / tot 2013)
Selectie bouwjaar

appartementen
tot 2013
-

appartementen
tot 2011
-

appartementen
tot 2011
1920-1990

appartementen
tot 2011
voor 1945

treatment-effect

-8,3%

-8,5%

7,1%

-9,7%

anticipatie-effect

-15,0%

-15,2%

-1,3%

-15,8%

observaties

857
0.577

807
0.579

427
0.696

753
0.580

2

R

Een verklaring voor dit opmerkelijke resultaat kan zijn dat Zandvoort in de periode 2000-2010 relatief veel
binnen de bebouwde kom bijbouwde4. Een deel van de nieuwe appartementen lijkt bovendien te behoren tot
het luxere segment (zie figuur 1). In de hausse op de woningmarkt die tot 2007 aanhield vond de sterkste
prijsstijging juist plaats in dit deel van de markt. In Zandvoort blijken inderdaad de nieuwbouw appartementen
sterker in waarde te zijn gestegen dan oudere woningen (zie figuur 2) en het prijsniveau van appartementen in
het algemeen in Zandvoort te hebben opgestuwd. We zien dan ook dat het anticipatie-effect verdwijnt
wanneer gecorrigeerd wordt voor de aanwezigheid van de nieuwbouw appartementen.
We vinden dus duidelijke aanwijzingen dat in dit geval de prijstrends in de treatment en control areas van
elkaar verschillen door andere factoren dan de komst van windmolens in de treatment area. De gemeten
effecten kunnen daarom ook (gedeeltijk) veroorzaakt zijn door die andere factoren.

4

Compendium voor de Leefomgeving. (2013). Ruimtelijke ontwikkelingen in het kustfundament. Opgehaald op 15
september 2013 van http://www.compendiumvoordeleefomgeving.nl/indicatoren/nl2158-Ruimtelijke-ontwikkelingenkustfundament.html?i=40-196

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

20 van 38
Figuur 1: Transactiewaarde van appartementen in Zandvoort (tussen 2005-2007) naar bouwjaar.

Transactiewaarde van apartmenten in
Zandvoort (tussen 2005-2007) naar bouwjaar
300000
250000
200000
150000
100000
50000

>1
99
8

98
2
19
74
-1

19
60
-1

97
4

0

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

21 van 38
Figuur 2: Ontwikkeling transactiewaarde van appartementen in Zandvoort naar bouwjaar (prijsindex
op basis van repeat-sales regressiecoefficenten, basisjaar 2000=100)

800
700
600
500
400
300
200
100
0
2000

2001

2002

2003

2004

Bouwjaar >= 1945

3.2

2005

2006

2007

bouwjaar 1945-1990

2008

2009

2010

2011

bouwjaar >= 1990

Uitkomsten analyse transactiedynamiek

Naast het prijsonderzoek, aangevuld met anticipatie- en gewenningseffecten, is ook onderzocht of de
plaatsing van windturbines van invloed is op de transactiedynamiek in de treatmentgebieden. Tabel 10 toont
het aantal transacties voor alle woningtypen binnen het treatmentgebied vergeleken met provinciale cijfers.
Figuur 3 toont vervolgens de transactiedynamiek per onderzoekslocatie in grafieken, evenals de provinciale
dynamiek.
Tabel 10: Jaarlijks aantal transacties binnen het treatmentgebied en op provinciaal niveau (NoordHolland)

1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005

Treatmentgebied

provincie

38
37
32
38
43
35
37

18165
17859
18443
18606
17067
16632
17103

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

22 van 38

41
22
30
11
13
9
13
399

2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Totaal

16803
16414
14994
10327
9729
9046
8225
209413

Figuur 3: Transactiedynamiek in het treatment-gebied (versus trend op provinciaal niveau (NoordHolland) voor 1999-2012.

Aantal verkopen in treatmentgebied vergeleken met provinciale
cijfers

14000

30

12000

25

10000

20

8000

15

6000

10

4000

5

2000

0

0

Provincie niveau

20

20

20

19

Treatmentgebied

02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12

16000

35

01

18000

40

00

20000

45

99

50

De verdeling op de assen is zodanig gekozen dat de lijn voor het treatmentgebied altijd onder de lijn voor de
provincie ligt, zodat de ontwikkeling van beide lijnen gemakkelijk kan worden vergeleken. De plaatsing van
het Offshore windmolenpark Egmond is aangegeven met een rode lijn. Er zijn relatief weinig transacties in het
treatmentgebied, wat het grillige verloop van de lijn verklaart. Het verloop van de grafiek vertoont een
vergelijkbare beweging met de provinciale aantallen en laat geen duidelijk effect zien in transactiedynamiek
naar aanleiding van de plaatsing van windturbines. Andere ruimtelijke ontwikkelingen zoals de aanleg van een
weg of woonwijk zou de transactiedynamiek eveneens kunnen verstoren. Op basis van topografische kaarten
is nagegaan of buiten de plaatsing van de windturbines (grootschalige) ruimtelijke ontwikkelingen die een
impact zouden kunnen hebben op de transactiedynamiek plaatsvonden in het treatmentgebied in de periode
2000-2010. In Egmond aan Zee zijn in deze periode een aantal woningen bijgebouwd maar dit lijkt
onvoldoende om een impact te hebben op de uitkomsten

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

23 van 38

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

24 van 38

Bijlage 1: Eerder onderzoek naar effecten windturbines op woningprijzen
Er is opvallend weinig wetenschappelijk onderzoek gedaan naar de effecten van windturbines op de prijzen
van woningen. Voor zover bij ons bekend zijn de volgende ‘peer reviewed’ / belangrijke publicaties
verschenen.
In de UK hebben Sims en Dent (2007) en Sims, Dent en Oskrochi (2008) onderzoek verricht. In beide studies
maken ze gebruik van de hedonische methode. De eerste studie (n=919 transacties) kenmerkt zich door een
zeer beperkt aantal variabelen met betrekking tot de woningen (alleen woningtype en prijs), waardoor het niet
mogelijk was een degelijke hedonische analyse uit te voeren. Ze hebben daarnaast met 13 makelaars in de
betreffende onderzoekslocaties gesproken, waarvan er slechts twee een licht negatief prijseffect verwachtten
op woningen binnen een straal van een halve mijl (=805 meter) van een windturbine. Hun vervolgstudie
baseert zich op slechts 201 observaties binnen één locatie, waardoor er hoogstwaarschijnlijk onvoldoende
variatie is binnen de steekproef. De resultaten toonden geen duidelijke relatie tussen de aanwezigheid van
windturbines en de waarde van een woning.
Hoen et al. (2011) onderzochten 7.459 transacties binnen 10 mijl van een windturbine in de VS. Kenmerkend
voor deze studie is dat alle 6.194 betrokken woningen door de onderzoeker zelf zijn bezocht om gegevens te
verzamelen over het uitzicht vanuit de woning. Deze studie onderscheidt zich voorts van de overige studies
door het effect van windturbines uit te splitsen in drie mogelijke effecten: uitzichtseffect, gebiedseffect (het
karakter kan veranderen) en geluidshinder. Uit de hedonische modellen die zijn opgesteld bleek geen
statistisch significant effect van het uitzicht op windturbines of de afstand tot windturbines op woningprijzen.
Minpunt van deze studie is echter dat de modellen simplistisch zijn opgesteld en alle locaties binnen één
model zijn onderzocht, waardoor zij mogelijke effecten die specifiek voor één onderzoekslocatie gelden
kunnen missen.
Heintzelman en Tuttle (2012) hebben recent een studie uitgevoerd onder 11.331 woningtransacties in de staat
New York waarbij ze gebruik maken van een hedonische methode met zogenaamd ‘fixed-effects’. Dit houdt in
dat ze controleren voor ommitted variable biases en endogeneity. De dataset bevat echter slechts 59
observaties binnen 1 mijl (1,6 km), en 88 binnen 2 mijl. De uitkomsten van deze studie zijn moeilijk te
interpreteren: in twee van de drie onderzoeksgebieden is een significant negatief effect zichtbaar maar alleen
op woningen in de range tussen 1-2 mijl vanaf de windturbines, en – in tegenstelling tot de verwachting – niet
op woningen in de directe omgeving. De auteurs vermelden dat het interessant kan zijn om in het model
rekening te houden met de periode voorafgaand aan de plaatsing van de windturbine. Enkele jaren
voorafgaand dit moment zijn lokale woningeigenaren vaak al op de hoogte van het project, wat mogelijk al een
effect op de waarde van hun woningen kan hebben. Heintzelman en Tuttle hebben dit effect echter niet
onderzocht.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

25 van 38

In een studie naar de waarde-effecten van windmolenparken op vastgoed analyseerde Hoen et al. (2013) Van
de Lawrence Berkely National Laboratory (Berkely Lab) meer dan 50.000 woningtransacties nabij 67
windturbines in de Verenigde Staten. De aanwezigheid van windmolens bleek geen meetbaar effect te
hebben op woningprijzen. Een beperking van deze studie is dat ondanks de het betrekken van veel
woningtransacties er relatief weinig transacties van woningen waren binnen een 1 mijl zone. Daarnaast werd
in deze studie weinig rekening gehouden met gebiedsspecifieke effecten, terwijl eerder onderzoek door ons
uitgevoerd liet zien dan de gebiedsvariantie te groot is om te negeren (zelfs voor een klein gebied als
Nederland) en dat de effecten verschillen tussen elk van de onderzochte locaties.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

26 van 38

Bijlage 2: Toelichting repeat-sales methode
Een onderzoek naar trends en prijsontwikkelingen in de woningmarkt staat of valt met het vermogen om de
effecten van verschillende factoren op de prijsvorming te onderscheiden en te isoleren. Twee veel gebruikte
methoden voor onderzoek naar de vorming van woningprijzen zijn de hedonische regressieanalyse en de
‘repeat-sales’ ( herhaalde-verkopen) methode.
•

Hedonische methode

Bij de hedonische methode wordt de waarde van een woning door middel van regressie gerelateerd aan de
kenmerken van die woning en van de omgeving waarin die woning staat. Een van de kenmerken kan de
aanwezigheid van een windturbine in de nabijheid van een woning zijn.
Een belangrijk nadeel van de hedonische methode is de omvangrijke databehoefte. Het model vereist het
verzamelen van data voor alle factoren die de woningprijs bepalen. Dit betekent dat een grote hoeveelheid en
verscheidenheid aan structurele en ruimtelijke data vereist is. Ingeval van onvolledige liggings- en andere
ruimtelijke of niet ruimtelijke data kan dit model tot onbeduidende resultaten leiden.
Een bekend voorbeeld is dat de nabijheid van een station enerzijds een voordeel is omdat het goede
bereikbaarheid van openbaar vervoer garandeert, maar anderzijds een nadeel kan zijn omdat passerende
treinen lawaai veroorzaken. Om het positieve effect van de bereikbaarheid goed te kunnen meten, moet dan
ook rekening gehouden worden met het negatieve effect van lawaai. Zulke verstorende factoren worden niet
altijd in de analyse meegenomen (bijvoorbeeld omdat er geen informatie over beschikbaar is), en dat leidt tot
een vertekening van het onderzochte effect. Dit staat bekend als ommitted variable bias.
•

Repeat-sales methode

De repeat-sales methode vermijdt het bovenstaande probleem door de prijs van dezelfde woning op
verschillende tijdstippen te onderzoeken. Aangezien het om dezelfde woning gaat, zijn de kenmerken van de
5

woning ook dezelfde . Ook als alle relevante kenmerken niet gemeten zijn, zal dit het onderzoek niet
verstoren omdat deze kenmerken in beide gevallen niet aanwezig waren.
Tegenover dit voordeel staat de noodzaak om te beschikken over informatie over meerdere verkopen van
dezelfde woningen. De repeat-sales methode stelt daarmee hogere eisen aan de data, terwijl de hedonische
methode kan worden toegepast op data met eenmalig verkopen.
Het grootste voordeel van een repeat-sales methode ten opzichte van de hedonische prijsmethode is dat
hiermee ruis van niet-geobserveerde tijdsonafhankelijke factoren wordt voorkomen. De repeat-sales methode
meet heel zuiver het effect van de plaatsing van de windturbine op de waarde van een woning.

5

Het is mogelijk dat de woning in de loop van de tijd is aangepast, bijvoorbeeld door middel van uitbouw, wat een positief
prijseffect kan hebben. Case en Quigley (1991) beschrijven in hun artikel The dynamics of real estate prices een
methodologie die rekening houdt met woningverbeteringen. De informatie hierover moet echter wel beschikbaar zijn; dit is
over het algemeen niet het geval.
(Bron: Case, B. & J.M. Quigley, 1991, The dynamics of real estate prices. In: The Review of Economics and Statistics, Vol.
73, No. 1)

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

27 van 38
De belangrijkste veronderstelling van de repeat-sales methode is dat de prijsontwikkeling van alle woningen in
een bepaald gebied volgens dezelfde trend verloopt. Dat is niet vanzelfsprekend het geval. Zo kunnen
gebieden die verschillen in sociaal-demografische kenmerken ook verschillen in de ontwikkeling van
huizenprijzen over de tijd. Dit kan ondervangen worden door de analyses afzonderlijk voor verschillende
gebieden uit te voeren. Het is in het bijzonder van belang dat de trend van de woningprijzen in het
onderzoeksgebied en het controlegebied hetzelfde is. De keuze van het controlegebied vraagt daarom
bijzondere aandacht: het dient in de buurt van de onderzoekslocatie te liggen en vergelijkbare ruimtelijke
kenmerken te hebben. Om deze reden zijn bijvoorbeeld stedelijke gebieden die grenzen aan gebieden waar
windmolens zijn geplaatst buiten beschouwing gelaten bij de keuze van controlegebieden.
Een laatste kenmerk van de repeat-sales methode is dat data nodig zijn over een langere periode, omdat er
alleen gebruik gemaakt kan worden van woningen die meerdere malen zijn verkocht. In de praktijk komt dit
vaak neer op een zeer grote dataset. De (digitale) dataset van het Kadaster bevat echter alle
woningtransacties in Nederland sinds 1993, waaronder ca. 2 miljoen herhaalde verkopen. Dit biedt een goede
basis voor een dergelijke analyse.

•

Toegepaste methode: repeat-sales methode

Om het effect van windturbines op de waarde van woningen goed te kunnen onderzoeken, moet rekening
worden gehouden met twee aspecten. Het eerste aspect is het feit dat woningen heterogeen zijn. Wanneer
woningen met elkaar worden vergeleken, is het van belang dat rekening wordt gehouden met kenmerken van
de afzonderlijke woningen die een effect hebben op de prijsvorming van een woning, zoals locatie, grootte,
woningtype, aantal slaapkamers, etc. Een windturbine in de nabijheid is ook een kenmerk dat van invloed kan
zijn op de waarde van een woning.
Een tweede aspect waar rekening mee moet worden gehouden, is dat lokale woningmarkten gevoelig zijn
voor verschillende trends in de tijd. Woningen met verschillende kenmerken worden ook beïnvloed door
externe factoren. Economische voor- of tegenspoed kan de vraag naar meer of minder populaire huizen op
verschillende manieren beïnvloeden. Dit aspect is met name van belang bij het bestuderen van grote
onderzoeksgebieden, omdat verschillen in lokale trends tussen buurten en wijken voor een vertekening kan
zorgen in het geschatte effect. Zo kan in dit onderzoek een mogelijk waardedrukkend effect van windturbines
op de waarde van een woning een negatieve vertekening vertonen, wanneer de lokale trends niet worden
gecontroleerd.
Vanwege deze twee aspecten wordt in dit onderzoek het repeat-sales model, gecombineerd met een
Difference-In-Differences (DID) schatter. Zoals gezegd wordt het repeat sales model gebruikt om de
veranderingen in de koopsom van dezelfde woning over verschillende perioden te meten. Wanneer bepaalde
kenmerken van de woning of de woonomgeving in de loop van de tijd veranderen moet daarmee rekening
gehouden worden in de regressievergelijking. Zulke veranderingen veroorzaken een afwijking van de trend in
de waardeontwikkeling van de woningen. Daarom wordt een afzonderlijke coëfficiënt geschat die het effect
van de plaatsing van de windmolens weergeeft. Die coëfficiënt geeft aan of, en in hoeverre, de

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

28 van 38
waardeontwikkeling van een woning die invloed ondergaat van de plaatsing van een windturbine verschilt van
die van andere woningen. Deze coëfficiënt meet wat in de literatuur wel wordt genoemd een ‘difference in
differences’ (DID). De waardeontwikkeling van woningen zorgt voor een verschil (difference) in waarde over
de tijd. Door nu verschillen in die waardeontwikkeling te bekijken tussen woningen die wel en niet het effect
van plaatsing van een windmolen ondergaan, wordt het effect van de plaatsing gemeten. Deze methode
vergelijkt dus het tijdseffect op de prijzen tussen een groep woningen die is blootgesteld aan een ‘treatment’
(windturbine) met een controlegroep. De treatmentgroep is gedefinieerd als de groep woningtransacties die
recentelijk zijn blootgesteld aan een nieuwe windturbine voor de verkoop. De controlegroep bestaat uit
transacties van woningen in de nabije omgeving van de treatmentgroep (zodat deze een vergelijkbare
prijstrend kennen), maar niet in de directe omgeving van een windturbine staan.
Het gebruik van de DID-schatter is niet alleen van belang vanwege het vermogen om vertekening te
voorkomen door te controleren voor prijsveranderingen die zijn veroorzaakt door gebiedsspecifieke
veranderingen in de tijd, maar ook vanwege de flexibiliteit in het definiëren van treatment- en controlegroepen.
Door het herdefiniëren van deze groepen, is het mogelijk om de effecten van windturbines te meten vanuit
verschillende gradaties van blootstelling. Een treatmentgroep kan bijvoorbeeld gedefinieerd worden als een
woning binnen een specifieke radius om een windturbine of met een direct zicht op een windturbine. Hiermee
wordt het mogelijk om meerdere scenario’s te onderzoeken.
Bovendien spitst dit onderzoek zich toe op meerdere onderzoeksgebieden die verschillen in ruimtelijke en
sociaal-demografische kenmerken. Door verschillende studiegebieden te onderzoeken, de repeat-sales
methode toe te passen inclusief de DID-schatter, wordt het mogelijk om het effect van windturbines op de
waarde van woningen betrouwbaar te onderzoeken.

•

Repeat-sales regressiemodel

In het onderzoek worden twee modellen toegepast: allereerst een model gebaseerd op nabijheid, en
vervolgens een model gebaseerd op zichtbaarheid. Beide modellen zijn gebaseerd op het traditionele repeatsales model (RS), dat is geïntroduceerd door Bailey et al. (1963), gecombineerd met een Difference-inDifference (DID) schatter:

(1)

Waarbij:
= Transactieprijs van een woning i op tijdstip t.
= -1 op de initiële verkoop, +1 op de laatste verkoop, en anders 0.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

29 van 38
= Indicatorvariable die gelijk is aan 1 als de woning tot een treatmentgroep behoort en het tijdstip van
verkoop na de plaatsing van de windturbines ligt, en anders 0. Indien meer dan één transactie plaatsvond in
de treatmentperiode en in de treatment groep, dan krijgt de vergelijking

de waarde nul.

DID-schatter (Treatment) definitie: Verwijst naar de eerste woningtransactie die plaatsvond na de plaatsing
van de dichtstbijzijnde windturbine
Anticipatie- en gewenningseffect
De anticipatie- en gewenningseffecten zijn als volgt gedefinieerd:
Anticipatie-effect = 1, indien een verkoop plaatsvond in het treatmentgebied gedurende drie jaar voor de
plaatsing van een windmolenpark (-3<t<0)6, en het de eerste verkoop gedurende deze periode is, voordat de
windturbine is geplaatst (t=0).
Indien een woning meerdere keren is verkocht in het jaar voorafgaand de plaatsing van de turbine, dan wordt
alleen de eerste transactie beschouwd als relevant voor het anticipatie-effect. De latere kopers zullen namelijk
al op de hoogte zijn dat er een windturbine wordt geplaatst.
Gewenningseffect = 1, indien een transactie plaatsvond in het treatmentgebied in de periode tussen 3 en 6
jaar na de plaatsing van een windturbine (+3<t<+6), en het niet de eerste transactie is nadat de turbine is
geplaatst (dit is immers de treatment-transactie).
Helaas bleek het aantal transacties in alle locaties te laag om het gewenningseffect te kunnen onderzoeken.

•

Zichtbaarheidsanalyse

Het model waarin een indicator voor zichtbaarheid is meegenomen, is als volgt opgesteld:

(2)

Waarbij:
– Indicatorvariabele die gelijk is aan 1 indien de woning direct zicht heeft op een windturbine, en anders 0.
Indien een woning meerdere malen is verkocht in de treatmentperiode en in het treatmentgebied, dan krijgt de
vergelijking

6

de waarde nul.

We hebben meerdere periodes getoetst. De periode van 1 jaar wordt geacht een duidelijke focus te hebben op het
anticipatie-effect en het meest geschikt om dit effect mee te onderzoeken.

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

30 van 38

Bijlage 3: Robuustheidscontrole 1 – prijsindices
Deze verkennende robuustheidscontrole bestaat uit het opstellen van prijsindices van zowel treatment (T)- als
controlegebieden (C). De verticale rode lijn in de grafieken betreft de plaatsingsmoment van de windturbines.
Onderstaande grafieken laten zien dat de prijsindices in het samengenomen treatment- en controlegebied een
enigszins vergelijkbare ontwikkeling laten zien maar de prijsindices van de samengenomen treatmentgroep al
vanaf de start achter blijft bij de controlegroep. Dit kan een aanduiding zijn om de definitie van het
controlegebied aan te passen. De regressieanalyse in de volgende bijlage zal aanduiden of optredende
verschillen significant zijn.

Locatie: Gecombineerde treatmentgebied (Egmond aan zee en Bergen aan zee) en gecombineerde
controlegroep

180
160
140
120
100

Controlegroep
samengenomen

80

Treatmentgroep
samengenomen

60
40
20

ja
ar
2

00
0
ja
ar
20
01
ja
ar
20
02
ja
ar
20
03
ja
ar
20
04
ja
ar
20
05
ja
ar
20
06
ja
ar
20
07
ja
ar
20
08
ja
ar
20
09
ja
ar
20
10
ja
ar
20
11

0

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

31 van 38
Locatie Egmond aan Zee met controlegebied Zandvoort

200
180
160
140
120

C: ZANDVOORT

100

T: Egmond a/z

80
60
40
20

ja
ar
2
ja 000
ar
2
ja 001
ar
2
ja 002
ar
2
ja 003
ar
2
ja 004
ar
2
ja 005
ar
2
ja 006
ar
2
ja 007
ar
2
ja 008
ar
2
ja 009
ar
2
ja 010
ar
20
11

0

Locatie Egmond aan Zee met gecombineerd controlegebied

180
160
140
120
100

Controlegroep
samengenomen

80

Egmond a/z

60
40
20

00
ja
ar 1
20
0
ja
ar 2
20
0
ja
ar 3
20
0
ja
ar 4
20
0
ja
ar 5
20
0
ja
ar 6
20
0
ja
ar 7
20
0
ja
ar 8
20
0
ja
ar 9
20
1
ja
ar 0
20
11

ja
ar
2

ja
a

r2

00
0

0

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

32 van 38
Locatie gecombineerd treatment gebied met controlegebied Zandvoort

200
180
160
140
120
100
80
60
40
20

ja
ar

20
0
ja
ar 0
20
0
ja
ar 1
20
0
ja
ar 2
20
0
ja
ar 3
20
0
ja
ar 4
20
0
ja
ar 5
20
0
ja
ar 6
20
0
ja
ar 7
20
0
ja
ar 8
20
0
ja
ar 9
20
1
ja
ar 0
20
11

0

C: Zandvoort
T: gecombineerd treatment

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

33 van 38

Bijlage 4: Robuustheidscontrole 2 – opstellen verschillende regressiemodellen (in
wetenschappelijke opmaak)
De tweede robuustheidscontrole bestaat uit het opstellen van verschillende regressiemodellen, waarbij
gevarieerd werd met controlegebied/treatmentgebied, bouwjaar en de het aantal transactiejaren. Het aantal
transactiejaren (1999 tot 2013 of 1999 tot 2011 minus afgelopen 2 jaar) is gevarieerd om rekening te houden
met eventueel optredende anticipatie-effecten voor controlegebieden als gevolg van de plaatsing van het
nieuwe Offshore windmolenpark Luchterduin. Omdat het grootste aandeel woningen bestaat uit
appartementen, worden de treatment- en controlegebieden voornamelijk vergeleken voor dit woningtype.
Voor de treatmentgebieden zijn onvoldoende observaties om prijstrends voor de overige woningtypen te
schatten. Er is een onderverdeling gemaakt tussen treatment gebied Egmond aan Zee en een gecombineerd
treatmentgebied (Egmond aan Zee en Bergen aan Zee). Ook voor het controlegebied zijn verschillende
variaties gekozen: alleen Zandvoort of een gecombineerd controlegebied (een aantal postcodegebieden van
Scheveningen, Zandvoort, Monster, Callantsoog, Noordwijk, Katwijk)
Uitkomsten robuustheidscontrole analyse nabijheidseffecten
Tabel A: Regressieanalyses nabijheidseffecten Egmond aan Zee en Bergen samengenomen
(gecombineerd controlegebied )

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2013
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2013
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID
0.0441
(0.0349)

-0.0260
(0.0515)

-0.0303
(0.0554)

0.0286
(0.0390)

-0.0159
(0.0608)

-0.0244
(0.0361)

-0.0679
(0.0533)

-0.0692
(0.0539)

-0.0151
(0.0382)

-0.0553
(0.0570)

8,364
0.690

5,148
0.637

4,888
0.640

3,412
0.739

3,563
0.595

ant

Observaties
R2
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

34 van 38

Tabel B: Regressieanalyses nabijheidseffecten met Egmond aan Zee als treatment gebied
(gecombineerd controlegebied)

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2011
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2011
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID_Egmond

-

ant_Egmond

-

Observaties

-

R2
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

-0.0543
(0.0576)
-0.0320
(0.0620)

-0.0576
(0.0621)
-0.0330
(0.0627)

0.00303
(0.0438)
0.0151
(0.0447)

-0.0498
(0.0676)
-0.0191
(0.0662)

5,148
0.636

4,888
0.639

3,412
0.737

3,563
0.594

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

35 van 38
Tabel C: Regressieanalyses nabijheidseffecten locatie Egmond aan Zee en Bergen samengenomen
(controlegebied Zandvoort)

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2013
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2013
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID
ant

Observaties
R2
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

-0.0105
(0.0483)
-0.0698
(0.0491)

-0.0907
(0.0737)
-0.151**
(0.0745)

-0.101
(0.0798)
-0.153**
(0.0759)

0.0575
(0.0513)
-0.0127
(0.0477)

-0.120
(0.0842)
-0.158**
(0.0777)

1,400
0.617

857
0.577

807
0.579

451
0.685

801
0.579

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

36 van 38
Tabel D: Regressieanalyses nabijheidsanalyse locatie Egmond aan zee (controlegebied Zandvoort)

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2011
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2011
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID_Egmond

-

ant_Egmond

-

Observaties

-

2

R
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

-0.123
(0.0813)
-0.0938
(0.0857)

-0.132
(0.0884)
-0.0950
(0.0873)

0.0244
(0.0557)
0.0248
(0.0539)

-0.154
(0.0941)
-0.0993
(0.0894)

857
0.576

807
0.578

427
0.695

753
0.580

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

37 van 38
Uitkomsten robuustheidscontrole analyse zichtbaarheidseffecten
Tabel C: Regressieanalyses zichtbaarheidsanalyse Wijk aan Zee en Egmond aan Zee samengenomen
(met gecombineerd controlegebied)

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2011
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2011
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID (vis)
ant

Observaties
R2
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

0.00203
(0.0523)
-0.0245
(0.0361)

-0.0183
(0.0566)
-0.0679
(0.0533)

-0.0181
(0.0603)
-0.0692
(0.0539)

0.0389
(0.0423)
-0.0151
(0.0382)

-0.00110
(0.0638)
-0.0552
(0.0570)

8,364
0.690

5,148
0.637

4,888
0.640

3,412
0.739

3,563
0.595

Datum

November 2013
Titel

Invloed offshore windmolenparken op woningprijzen
Versie

Concept
Blad

38 van 38
Tabel E: Regressieanalyses zichtbaarheidsanalyse locatie Egmond aan zee (controlegebied
Zandvoort)

woning type
Periode (tot
2011 of 2013)

alle
woningtypen
Tot 2013

Alleen
Alleen
Alleen
Alleen
apartementen appartementen appartementen appartementen
tot 2013

bouwjaar
VARIABLES

tot 2011

tot 2011
Bouwjaar:
1920-1990

tot 2011
Bouwjaar: voor
1945

log (price relative)

Jaardummies
tDID vis
ant

Observaties
2

R
Standaardfout
tussen haakjes

*** p<0.01, **
p<0.05, *
p<0.1

-0.0525
(0.0691)
-0.0696
(0.0491)

-0.0829
(0.0800)
-0.150**
(0.0745)

-0.0845
(0.0856)
-0.152**
(0.0759)

0.0705
(0.0537)
-0.0134
(0.0477)

-0.0971
(0.0877)
-0.158**
(0.0777)

1,400
0.618

857
0.577

807
0.579

427
0.696

753
0.580