Stadsfoto Zaltbommel Concept 29 september 2010
Deze STADSFOTO is uitgevoerd in opdracht van de Provincie Gelderland, en maakt onderdeel uit van de Vijfde Gelderse Stedenmonitor: De Gelderse Stad. Dertien Gelderse steden op vijf dimensies vergeleken met andere steden (Atlas voor gemeenten, Utrecht, 2010). Atlas voor gemeenten Postbus 9627 3506 GP UTRECHT T 030 2656438 F 030 2656439 E info@atlasvoorgemeenten.nl I www.atlasvoorgemeenten.nl Atlas voor gemeenten, Utrecht, 2010 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.
Stadsfoto Zaltbommel 2010 Kansen en problemen van de stad in kaart gebracht, verklaard en vergeleken
Inhoud Belangrijkste conclusies uit de Stadsfoto van Zaltbommel 7 1 Wat is een Stadsfoto? 9 2 Leefbaarheid in Zaltbommel 13 2.1 Aspecten van leefbaarheid 13 2.2 Achtergronden van leefbaarheid 22 3 Arbeidsparticipatie in Zaltbommel 27 3.1 Aard van de arbeidsparticipatie 27 3.2 Achtergronden van arbeidsparticipatie 35 4 De economie van Zaltbommel 41 4.1 Aard van de economische situatie 41 4.2 Achtergronden van werkgelegenheidsgroei 49 5 De bevolking van Zaltbommel 53 5.1 Aard van de bevolking 53 5.2 De aantrekkingskracht van Zaltbommel 62 6 Het woonklimaat in Zaltbommel 69 7 Beschrijving van de indicatoren 77 7.1 Leefbaarheid 77 7.2 Arbeidsparticipatie 79 7.3 Economie 83 7.4 Bevolkingssamenstelling 85 7.5 Woonklimaat 87 5
6
Belangrijkste conclusies uit de Stadsfoto van Zaltbommel Het gaat goed met Zaltbommel. Net als in de meeste Gelderse steden blijkt de aantrekkingskracht van Zaltbommel de laatste jaren te zijn verbeterd. Dit blijkt ook uit een toename van kansrijke bevolkingsgroepen met midden- en hoge inkomens en met een creatieve (hoogopgeleide) achtergrond. De leefbaarheidssituatie is in vergelijking met andere steden uit de vergelijkingsgroep positiever; de leefbaarheidsontwikkeling is nagenoeg constant sinds 2003. Naast de positieve leefbaarheidssituatie is de relatief grote beschikbaarheid van werk voor de inwoners van Zaltbommel een belangrijke kwaliteit als vestigingsstad. Dit is ook de belangrijkste verklaring voor de daling van de langdurige werkloosheid die bovendien lager is dan in de andere steden uit de benchmark. Opvallend is dat de Kruitvatindicator voor de langdurige werkloosheid bovengemiddeld is. Er is dus ondanks de relatief lage langdurige werkloosheid nog steeds meer werkloosheid dan nodig gezien het aantal beschikbare banen. Bovendien laat deze indicator een stijgende tendens zien wat een risico is voor de toekomstige leefbaarheidssituatie. Het totaalbeeld over de economie van Zaltbommel is positief. De werkgelegenheidsgroei is bovengemiddeld; probleem is wel dat deze groei sterk daalt mede door een verslechterde bereikbaarheid. De files hebben ook een bovengemiddelde en toenemende negatieve invloed op de bereikbaarheid van de banen. Het beeld van het woonklimaat is divers. De woningvoorraad is gunstig voor de leefbaarheid met relatief weinig sociale huurwoningen en hoogbouw. Verder draagt de woningvoorraad bij aan de aantrekkingskracht met relatief veel ruime en vooroorlogse woningen. Ook de historische binnenstad maakt Zaltbommel tot een aantrekkelijke woonstad. Tot slot laat het voorzieningenniveau nog te wensen over. De kwaliteit van het winkelaanbod en het voorzieningenniveau voor dagelijkse behoeften in de directe woonomgeving zijn benedengemiddeld. Voor de toekomst zijn er dus nog aandachtspunten die ten dele aansluiten bij de beleidsprioriteiten uit De Gelderse stad. Ten eerste geldt voor Zaltbommel net als voor de andere Gelderse steden dat terugdringing van files de kansen op werk vergroten. Ten tweede geldt ook in Zaltbommel dat 7
de kansen op werk beter benut kunnen worden. De langdurige werkloosheid is namelijk hoger dan op basis van de beschikbaarheid van werk verwacht zou mogen worden. Ten derde wordt de aantrekkingkracht van Zaltbommel voor een groot gedeelte bepaald door een kansrijke arbeidsmarkt en een gunstige leefbaarheid. Deze aantrekkingskracht kan nog versterkt worden door een versterking van het voorzieningenniveau (in de directe woonomgeving). 8
1 Wat is een Stadsfoto? De Nederlandse stad staat voor een periode van grote onzekerheden. De economische crisis werkt in de ene stad sterker door dan in de andere. 1 En de krimpende bevolking zal niet elke stad in Nederland raken, maar vooral die in de periferie van het land. 2 Door de landelijke bevolkingsstagnatie zal de concurrentie tussen steden gaan toenemen. De woningmarkt wordt ruimer, waardoor meer mensen kunnen stemmen met hun voeten. Sommige steden krijgen daardoor te maken met leegstand, andere kunnen blijvend nieuwe mensen verwelkomen, en blijven daardoor behoefte houden aan uitbreiding. Inzicht in de concurrentiepositie van een stad is dan ook belangrijker dan ooit. Alleen met dat inzicht kan een verwachting worden uitgesproken over de toekomstige ontwikkeling van een stad, én de implicaties daarvan voor het stedelijke beleid. Deze STADSFOTO probeert dat inzicht voor Zaltbommel te bieden. Maar wat is eigenlijk een STADSFOTO? Wetenschappelijke fundering De STADSFOTO gaat uit van kansen en problemen die specifiek zijn voor een stad. Een stad biedt over het algemeen bijvoorbeeld meer economische kansen dan landelijk gebied, en in steden wonen meestal mensen met een gemiddeld hogere opleiding. Maar steden hebben vaak ook te maken met typisch stedelijke problemen zoals hardnekkige sociaal-economische achterstanden, congestie en onveiligheid. 3 Die kansen en problemen van Nederlandse steden zijn in opeenvolgende theoretische en empirische studies uitgebreid geanalyseerd. 4 Daarbij werden met statistische analyses ook de achtergronden van die stedelijke kansen en problemen achterhaald: Waarom doet de ene stad in Nederland het economisch beter dan de andere? Waarom kampt de ene stad met meer leefbaarheidsproblemen dan de andere? Kortom: Wat zijn de verschillen tussen de steden in Nederland, en hoe zijn die verschillen te verklaren? Het resultaat van dat onderzoek is een zo gedetailleerd mogelijk beeld van (de achtergronden van) de kansen en problemen waar Nederlandse steden 1 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2009: Kansen in crisis in: Atlas voor gemeenten 2009 (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 2 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2010: Krimp!?, in: Atlas voor gemeenten 2010 (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 3 P.C. Cheshire, D.G. Hay, 1989: Urban Problems in Western Europe. An economic Analysis (Unwin Hyman, London). 4 Zie voor een overzicht: De schaal van de stad. Stadsspecifieke kansen en problemen, en het schaalniveau waarop ze spelen (Atlas voor gemeenten, Utrecht, 2008). Download via: www.atlasvoorgemeenten.nl. En: G.A. Marlet, 2009: De aantrekkelijke stad (VOC Uitgevers, Nijmegen). 9
mee te maken hebben. De uitkomsten uit dat onderzoek dat overigens nog steeds periodiek wordt verbeterd en geactualiseerd vormen de basis voor deze STADSFOTO. In de STADSFOTO worden indicatoren gepresenteerd die er meetbaar toe doen bij het verklaren van de vitaliteit van een stad. Op die manier kan worden voorkomen dat beleidsinspanningen worden ingezet op punten die niet bewezen effectief zijn. De in de STADSFOTO gebruikte data lopen in vijwel alle gevallen tot en met 2009. Daar op is een aantal uitzonderingen, waarvan de belangrijkste te maken hebben met leefbaarheid en voorzieningen. Zoals de cijfers over de bereikbaarheid van recreatievoorzieningen die maar tot 2006 lopen omdat er geen recentere gegevens uit de CBS-bodemstatistieken zijn. En de gegevens op het gebied van overlast en onveiligheid die tot en met 2008 lopen omdat de Veilighiedsmonitor over 2009 nog niet beschikbaar is. In alle gevallen zijn de meest actuele beschikbare gegevens gebruikt. De verwachting is niet dat voor het einde van 2010 verdere actualisatie van gegevens mogelijk is. Beleidsrelevantie De genoemde kansen en problemen zijn weliswaar kenmerkend voor steden, maar tussen steden zijn er grote verschillen. Om die reden is er niet één recept om stedelijke problemen mee op te lossen, en stedelijke kansen te helpen verzilveren. Het optimale beleidsrecept zal per stad verschillen. Om dat recept zo goed mogelijk te kunnen afstemmen op de specifieke situatie in de stad, is kennis van die specifieke lokale omstandigheden het startpunt. De STADSFOTO kan daarbij behulpzaam zijn. Bovendien kan de STADSFOTO aanwijzingen opleveren voor de effectiviteit van dat stedelijke beleid. In de STADSFOTO worden namelijk niet alleen de kansen en problemen van de stad in kaart gebracht. Ook de scores op de indicatoren die er meetbaar toe doen bij het verklaren van die kansen en problemen worden weergegeven. Op die manier wordt bijvoorbeeld in beeld gebracht welke factoren een verklaring bieden voor de leefbaarheid in Zaltbommel. Wat overblijft is het deel van de leefbaarheidsproblemen die juist niet met de gehanteerde modellen verklaard kunnen worden. Dat onverklaarde deel, het zogenoemde residu, kan iets zeggen over de effectiviteit van beleid. Causaliteit De analyses in de STADSFOTO kunnen de indruk wekken dat er steeds sprake is van causale (oorzaak-gevolg) relaties. In feite bestaat er bij dit soort analyses echter altijd twijfel over de richting van de causaliteit. Waar 10
mogelijk is die twijfel met theoretische onderbouwing en de daarvoor beschikbare kwantitatieve technieken zoveel mogelijk weggenomen. Desondanks dient de lezer bij het bestuderen van deze STADSFOTO steeds rekening te houden met de mogelijkheid dat de gemeten verbanden in een aantal gevallen ook omgekeerd kunnen liggen. Dimensies De STADSFOTO bevat niet alleen een analyse van, en verklaringen voor, de leefbaarheid in Zaltbommel. Ook de arbeidsparticipatie, de economie en de bevolkingssamenstelling van de stad komen aan bod. Voor de vijfde dimensie, het woonklimaat, worden in deze STADSFOTO diverse indicatoren gepresenteerd die van belang zijn voor het verklaren van de (andere) kansen en problemen van de stad. Het woonklimaat zelf wordt echter niet verklaard, omdat ervan wordt uitgegaan dat alle componenten van het woonklimaat met beleid te beïnvloeden zijn. Indicatoren In totaliteit worden voor die vijf dimensies in deze STADSFOTO ruim zestig indicatoren gebruikt. Al die indicatoren staan beschreven in het laatste hoofdstuk van dit rapport. Een deel van de indicatoren is geselecteerd op basis van de genoemde objectieve analyses van de aard en achtergronden van kansen en problemen in steden. Een ander deel is daaraan toegevoegd op verzoek van de begeleidingscommissie van de Gelderse stedenmonitor. Benchmarks Zaltbommel is in deze STADSFOTO op al die dimensies en indicatoren vergeleken met het gemiddelde van een benchmark van vergelijkbare steden. Die benchmark bestaat uit alle andere steden 5 in Nederland met minder dan 40.000 inwoners inwoners. 6 Dat is de benchmark die is afgesproken voor alle KSB-steden waarvoor in het kader van de Gelderse Stedenmonitor een STADSFOTO is gemaakt (Culemborg, Doesburg, Wageningen, Winterswijk en Zaltbommel). Er is gekozen voor dezelfde benchmark voor alle steden in de betreffende categorie (GSO-groot, GSO-klein en KSB) omdat daarmee de uitkomsten voor die steden onderling vergelijkbaar zijn. 7 5 Zie voor een opsomming van de Nederlandse gemeenten die als stad worden aangemerkt: G.A. Marlet, 2009: De aantrekkelijke stad (VOC Uitgevers, Nijmegen), p.94. 6 Delfzijl, Enkhuizen, Goes, Gorinchem, Hellevoetsluis, Meppel, Sneek. 7 Zie voor een samenvatting van de uitkomsten uit de Stadsfoto s van alle Gelderse steden: De Gelderse Stad. Dertien Gelderse steden op vijf dimensies vergeleken met andere steden (Atlas voor gemeenten, Utrecht, 2010). 11
De scores van Zaltbommel op al die indicatoren worden in de volgende hoofdstukken per dimensie vergeleken met het gemiddelde de benchmark. Waar mogelijk worden daarbij ook de ontwikkelingen van, en de verklaringen voor, die scores gegeven. 12
2 Leefbaarheid in Zaltbommel De STADSFOTO voor Zaltbommel begint met het in kaart brengen van de leefbaarheid in Zaltbommel. Daarvoor zijn verschillende problemen op het gebied van overlast en onveiligheid in kaart gebracht, maar ook het onveiligheidsgevoel onder de bevolking van Zaltbommel, en het voorzieningenniveau in de stad. Overlast en onveiligheid zijn op twee niveaus onderzocht: de problemen en de achtergronden van de problemen. De problemen beperken zich tot de aard van de overlast en onveiligheid in Zaltbommel. De achtergronden zijn de structurele kenmerken van Zaltbommel die statistische samenhang met die problemen vertonen. In paragraaf 2.2 zijn de achtergronden van de leefbaarheidsproblemen in de stad ontrafeld. Maar eerst wordt in de volgende paragraaf de leefbaarheid in Zaltbommel met de genoemde indicatoren in kaart gebracht. 2.1 Aspecten van leefbaarheid De leefbaarheid in Zaltbommel is allereerst afgemeten aan de mate van overlast, verloedering en onveiligheid in de woonomgeving. De meeste gegevens daarvoor komen uit de Veiligheidsmonitor (zie de bijlage voor een uitgebreide verantwoording). Van alle indicatoren voor overlast, verloedering en onveiligheid is allereerst geanalyseerd of en in hoeverre ze van invloed zijn op de waardering die de bewoners hebben voor hun woonomgeving. 8 Alleen de indicatoren die mensen mee laten wegen in die waardering voor hun woonomgeving zijn in figuur 2.1 opgenomen (van geweldsmisdrijven tot en met fietsendiefstal ). Die indicatoren zijn samengevoegd in de Index Overlast & Onveiligheid (de eerste indicator in de grafiek). De indicatoren tellen in de index niet even zwaar mee; er is rekening gehouden met het gewicht dat mensen geven aan de verschillende aspecten van overlast, verloedering en onveiligheid. Die index is uitgedrukt in een waarde die is te interpreteren als: het aandeel van de bevolking dat serieus last heeft van problemen op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid in de woonomgeving (zie ook figuur 2.2). 9 Dat geldt ook voor de subindex voor verloedering (figuur 2.8). 8 Zie voor de modelbeschrijving: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Weg uit de wijk, in: Economisch statistische berichten, 4502. 9 Zie voor verdere uitleg: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 13
Figuur 2.1 Leefbaarheid in Zaltbommel index overlast en onveiligheid geweldsmisdrijven overlast door drugsgebruik overlast dronken mensen overlast jongeren overlast van omwonenden index verloedering inbraak in woningen auto-inbraak f iet sendief st al onveiligheidsgevoel voorzieningen in de De staafjes tonen de afwijking van het gemiddelde van de benchmark. Daarvoor zijn z-scores gebruikt, die zijn omgezet naar waarschijnlijkheid, op een schaal van +50 tot -50. Op die manier kunnen verschillende meeteenheden op vergelijkbare wijze worden gepresenteerd. Hoe verder het staafje naar rechts wijst, hoe hoger de score ten opzichte van de benchmark. Hoe verder het staafje naar links wijst, hoe lager de relatieve score. Jaren: 2008 (1 t/m 12); 2009 (13). Bronnen: CBS(2); Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor en KLPD (1,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12) en VGM (13). Zie de bijlage voor een uitgebreide beschrijving van de indicatoren. 14
Uit de score op de Index Overlast & Onveiligheid in figuur 2.1 blijkt dat Zaltbommel benedengemiddeld scoort ten opzichte van de benchmarksteden. Dit beeld past in het positieve leefbaarheidsbeeld uit de Vierde Gelderse Stedenmonitor. Onderliggend blijkt het beeld echter divers. Zaltbommel heeft minder dan gemiddeld te maken met geweldsmisdrijven, overlast van omwonenden, verloedering, fietsendiefstal en onveiligheidsgevoel. Tegenover deze positieve aspecten staan een bovengemiddelde mate van overlast door drugsgebruik, dronken mensen en auto-inbraak en een benedengemiddeld voorzieningenniveau voor dagelijkse behoeften in de directe woonomgeving. Uit figuur 2.2 blijkt dat de problemen in Zaltbommel op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid al sinds 1998 lager zijn dan het gemiddelde van de benchmarksteden; bovendien laten deze problemen een dalende tendens zien. Sinds 2003 vindt er een stabilisering plaats van de ontwikkeling. Dit betekent dat het verschil met de benchmarksteden kleiner wordt door een continue daling op de Index Overlast & Onveiligheid in deze groep steden sinds 1999. Met uitzondering van overlast van dronken mensen (figuur 2.5) en inbraken in woningen (figuur 2.9) nemen de meeste problemen op het gebied van overlast en onveiligheid in Zaltbommel de laatste jaren af (zie de figuren 2.2 tot en met 2.11). Opvallend zijn de relatief sterke stijgingen van overlast van dronken mensen en inbraken in woningen tegenover de respectievelijke dalingen in de benchmarksteden. De overlast van jongeren (figuur 2.6) neemt net als in de andere steden af, maar is sinds 2007 weer hoger dan het gemiddelde van de benchmarkgroep. Tot slot springt de positieve ontwikkeling van geweldsmisdrijven in het oog ten opzichte van een negatieve ontwikkeling in de benchmarkgroep (figuur 2.3). 15
Figuur 2.2 Ontwikkeling overlast, verloedering en onveiligheid, 1998-2008 36% 35% Index overlast en onveiligheid 34% 33% 32% 31% 30% 29% 28% 27% 26% 25% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de bevolking dat last heeft van problemen op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid in de woonomgeving. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor en KLPD. Zie de bijlage voor een uitgebreide beschrijving van deze indicator. Figuur 2.3 Ontwikkeling geweldsmisdrijven, 1998-2008 7,0 Aant al geregistreerde geweldsmisdrijven per 1000 inwoners 6,5 6,0 5,5 5,0 4,5 4,0 3,5 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CBS/KLPD. 16
Figuur 2.4 Ontwikkeling overlast van drugsgebruik, 1998-2008 23% 22% Aandeel inwoners dat overlast ervaart van drugsgebruik 21% 20% 19% 18% 17% 16% 15% 14% 13% 12% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor. Figuur 2.5 Ontwikkeling overlast van dronken mensen, 1998-2008 34% Aandeel inwoners dat overlast ervaart van dronken mensen 32% 30% 28% 26% 24% 22% 20% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor. 17
Figuur 2.6 Ontwikkeling overlast van jongeren, 1998-2008 44% 43% Aandeel inwoners dat overlast ervaart van groepen jongeren 42% 41% 40% 39% 38% 37% 36% 35% 34% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor. Figuur 2.7 Ontwikkeling overlast van omwonenden, 1998-2008 26% 24% Aandeel inwoners dat overlast ervaart van omwonenden 22% 20% 18% 16% 14% 12% 10% 8% 6% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor. 18
Figuur 2.8 Ontwikkeling verloedering van de woonomgeving, 1998-2008 56% 54% Index Verloedering 52% 50% 48% 46% 44% 42% 40% 38% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de bevolking dat last heeft van verloedering van de woonomgeving. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Figuur 2.9 Ontwikkeling inbraken in woningen, 1998-2008 2,6% 2,4% Inbraak in woningen 2,2% 2,0% 1,8% 1,6% 1,4% 1,2% 1,0% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de bevolking dat slachtoffer geworden is van woningbraak. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor en KLPD. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. 19
Figuur 2.10 Ontwikkeling diefstal uit auto s, 1998-2008 5,5% Diefstal uit auto's 5,0% 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 2,5% 2,0% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de bevolking dat slachtoffer geworden is van diefstal uit de auto. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor en KLPD. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Figuur 2.11 Ontwikkeling fietsendiefstal, 1998-2008 13% 12% Fiet send ief st al 11% 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de bevolking dat slachtoffer is geworden van fietsendiefstal. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data Veiligheidsmonitor en KLPD. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. 20
De relatief gunstige ontwikkeling op de Index Overlast & Onveiligheid heeft nog steeds een positieve invloed op het onveiligheidsgevoel onder de inwoners van Zaltbommel. Inwoners van Zaltbommel voelen zich sinds 1998 minder onveilig dan inwoners in veel andere steden (zie figuur 2.12). Ook hier heeft een inhaalslag plaatsgevonden ten gunste van de benchmarksteden. Sinds 2003 is het verschil gestabiliseerd en is de tendens dalend. Figuur 2.12 Ontwikkeling onveiligheidsgevoel, 1998-2008 33% 32% Onveilgheidsgevoel 31% 30% 29% 28% 27% 26% 25% 24% 23% 22% 21% 20% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Het aandeel van de inwoners dat zich weleens onveilig voelt. Bron: Veiligheidsmonitor, bewerking: Atlas voor gemeenten. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. 21
2.2 Achtergronden van leefbaarheid In deze paragraaf worden de achtergronden van de (ontwikkeling van de) leefbaarheidsproblemen in Zaltbommel achterhaald. Daarvoor wordt aangesloten bij statistische analyses waarmee is onderzocht welke kenmerken van een stad over het algemeen significant samenhangen met problemen op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid. Als indicator voor overlast, verloedering en onveiligheid (de afhankelijke variabele) is daarbij de eerder beschreven Index Overlast & Onveiligheid gebruikt. In tabel 2.1 zijn de resultaten uit dat onderzoek samengevat. Uit dat onderzoek blijkt dat de samenstelling en sociaal-economische positie van de bevolking een belangrijke verklaring biedt voor problemen op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid. Steden met veel langdurige werklozen hebben over het algemeen te maken met meer leefbaarheidsproblemen. Het gaat hier overigens uitdrukkelijk om een statistische analyse van gemiddelden, niet van individuen. Op basis van die analyse mag de conclusie worden getrokken dat een buurt met veel langdurige werklozen over het algemeen ook te maken heeft met meer overlast. De conclusie die echter niet getrokken mag worden, is dat iedere langdurig werkloze per se overlast veroorzaakt. Ook steden waar veel jongeren tussen 10 en 19 jaar wonen, kennen vaak meer problemen. Het gebrek aan hogere inkomensgroepen, zelfstandigen, gezinnen met kinderen en ouderen is ook niet goed voor de leefbaarheid, waarschijnlijk door de samenbindende werking die van die bevolkingsgroepen uitgaat. Bovenop die sociaal-economische achtergrond van de problemen blijken ook culturele aspecten een rol te spelen. Een relatief groot aandeel inwoners van Antilliaanse of Marokkaanse afkomst in de wijk hangt bovenop de samenhang die loopt via de hogere werkloosheid onder die groepen significant samen met meer overlast en onveiligheid in de wijk. De significant verklarende factoren die in tabel 2.2 zijn opgesomd, hebben niet allemaal hetzelfde gewicht. De sociaal-economische compositie van de bevolking blijkt bijvoorbeeld zwaarder te wegen in het verklaren van problemen op het gebied van overlast en onveiligheid dan de etnische samenstelling van de bevolking. Hardnekkige werkloosheid in de stad leidt dus tot problemen in de wijken, ongeacht de vraag of die werklozen autochtoon of allochtoon zijn. 22
Tabel 2.2 Wat zijn de achtergronden van overlast en onveiligheid? Samenhang met overlast, verloedering, onveiligheid BEVOLKINGSSAMENSTELLING Aandeel jongeren 0-9 jaar - Aandeel jongeren 10-19 jaar + Aandeel ouderen 65+ - Aandeel Marokkanen + Aandeel Antillianen + Gevoel van saamhorigheid - Aandeel hogere inkomensgroepen - ARBEIDSPARTICIPATIE Aandeel langdurig werklozen (> 3 jr.) + Kruitvatindicator + (aandeel langdurig werklozen in een kansrijke omgeving) Kruitvatindicator jongeren (aandeel werkloze jongeren in een kansrijke omgeving) ECONOMIE Aandeel zelfstandigen - WOONOMGEVING Percentage hoogbouw + Percentage sociale huurwoningen + Tevredenheid met de bebouwde omgeving - Gemiddelde bouwperiode 1975-1985 (woonerfjes) + Aantal winkels (voor dagelijkse boodschappen) + Aantal winkels met veel jongeren van 10-19 jaar in de buurt + Aantal scholen voor basisonderwijs + Aantal cafés in de wijk + Nabijheid binnenstad + AGGLOMERATIE EN STEDELIJKHEID Omvang van de stad + De tabel is een gestileerde weergave van de uitkomsten uit modelschattingen waarmee de mate van overlast, verloedering en onveiligheid in steden wordt verklaard. Een + in de tabel betekent dat die factor significant positief samenhangt met de mate van overlast, verloedering en onveiligheid (hoe hoger de waarde van die factor, hoe meer overlast en onveiligheid). Een - betekent dat die factor negatief samenhangt met overlast en onveiligheid (hoe hoger de waarde van die factor, hoe minder overlast en onveiligheid). + Van alle beschikbare indicatoren voor sociale samenhang hangt alleen de indicator saamhorigheid significant samen met de mate van overlast, verloedering en onveiligheid in de buurt. Die indicator geeft aan of mensen vinden dat ze in een buurt wonen met veel saamhorigheid. Indicatoren die de feitelijke contacten tussen wijk- en buurtgenoten aangeven, zoals participatie- en verenigingsgraad, hangen niet significant samen met overlast en onveiligheid. 23
Naast bevolkingskenmerken biedt ook een aantal fysieke aspecten een verklaring voor leefbaarheidsproblemen in de wijk. Zo blijken zich in wijken met veel flats en veel sociale woningbouw meer problemen voor te doen, maar ook in de zogenoemde bloemkoolwijken de wijken met woonerfjes die eind jaren zeventig, begin jaren tachtig gebouwd zijn. Daar is de onoverzichtelijkheid en anonimiteit waarschijnlijk een reden voor overlast. Ook zijn er rond cafés, scholen en winkels meetbaar meer problemen. Het feit dat een wijk in een grote stad ligt, is tot slot op zich al reden voor meer overlast en onveiligheid. Dat laatste heeft te maken met de anonimiteit en lagere pakkans in steden en met het feit dat er in steden over het algemeen meer te halen valt dan in dorpen. De vraag is vervolgens welke van die achtergronden van leefbaarheidsproblemen ook daadwerkelijk een verklaring bieden voor de problemen waar Zaltbommel op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid mee kampt, en voor de ontwikkeling van die problemen sinds 2005 (zie figuur 2.2). Het antwoord op die vraag staat in de figuren 2.13 en 2.14. Figuur 2.13 toont allereerst de leefbaarheidsscore van Zaltbommel, ten opzichte van het gemiddelde van de benchmark. Die score is gebaseerd op de Index Overlast & Onveiligheid, die zoals gezegd is samengesteld uit de indicatoren voor overlast, verloedering en onveiligheid uit figuur 2.1. In figuur 2.13 is de score op die index als afwijking van het gemiddelde van de benchmark gepresenteerd. De overige staafjes in de figuur laten zien welke categorieën factoren een verklaring bieden voor die afwijking van het gemiddelde van de benchmark. Opgestapeld zijn die staafjes even hoog als het linker staafje in de grafiek. De x-as in de figuur geeft het gemiddelde van de benchmark weer. Hoe verder het staafje boven de x-as uitsteekt, hoe belangrijker de categorie is voor het verklaren van de relatieve score van Zaltbommel op het gebied van overlast, verloedering en onveiligheid. Tot slot blijft een onverklaard deel over: het residu. Van dat residu is in figuur 2.14 de ontwikkeling door de tijd opgenomen. 24
Figuur 2.13 De achtergronden van de leefbaarheidsproblemen in Zaltbommel, 2008 2,0% 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% -0,5% -1,0% overlast en onveiligheid -1,5% agglomeratie & st edelijkheid arbeidsparticipatie bevolkingssamenstelling economie (zelfstandigen) w oonomgeving residu -2,0% -2,5% De linker staaf laat zien in welke mate de leefbaarheidsproblemen in Zaltbommel afwijken van het gemiddelde van de benchmark. De overige staafjes laten zien hoe die afwijking te verklaren is. Staafje omhoog: biedt verklaring voor meer overlast, verloedering en onveiligheid in Zaltbommel dan gemiddeld in de benchmark. Staafje naar beneden: biedt verklaring voor minder overlast, verloedering en onveiligheid in Zaltbommel dan gemiddeld in de benchmark. De as-indeling is bepaald o.b.v. de mininum- en maximumscores voor Zaltbommel, niet o.b.v. de minimum- en maximumscores van andere steden. De hoogte van de staafjes zegt dus niets over de absolute score van Zaltbommel ten opzichte van andere steden. Het enige doel van deze grafiek is de afwijking ten opzichte van het gemiddelde van de benchmark te verklaren. Die verklaringen worden door de gekozen as-indeling zo geprononceerd mogelijk weergegeven. Uit figuur 2.13 blijkt allereerst nogmaals dat de totale mate van overlast en onveiligheid in Zaltbommel geringer is dan gemiddeld in de benchmark; de linker staaf ligt onder de x-as. Die gunstige positie van Zaltbommel anno 2008 is allereerst te verklaren uit een relatief gunstige woonomgeving (met relatief weinig sociale huur en hoogbouw, zie ook figuur 6.1). Verder wordt de gunstige leefbaarheidspositie bepaald door een relatief groot aandeel zelfstandigen. En tot slot heeft de bevolkingssamenstelling een gunstige invloed op de leefbaarheid in Zaltbommel (zie ook hoofdstuk 5). Het staafje agglomeratie & stedelijkheid wijst echter omhoog. Dit betekent dat er meer overlast en onveiligheid voorkomt in Zaltbommel dan verwacht op basis van de andere structurele kenmerken. De mate van stedelijkheid levert in Zaltbommel meer dan gemiddeld een bijdrage aan de mate van leefbaarheidsproblemen. 25
Uit figuur 2.2 bleek al dat de Index Overlast & Onveiligheid na een forse daling sinds 1998 is gestabiliseerd in 2003. Deze ontwikkeling is voor een deel te verklaren uit de ontwikkelingen van achterliggende structuurkenmerken (zie ook volgende hoofdstukken). Maar voor een ander deel is die afname niet te verklaren uit andere ontwikkelingen in de stad. Het onverklaarde deel, het zogenaamde residu was in 2008 nagenoeg nul (zie figuur 2.14). In voorgaande jaren was dit residu echter negatief. De score op de Index Overlast & Onveiligheid was dus lager dan op basis van structurele kenmerken verklaard kon worden. Dit betekent dat andere factoren zoals mogelijk succesvol beleid een bijdrage hebben geleverd aan de gunstige leefbaarheidssituatie in Zaltbommel. Sinds 2001 neemt de positieve bijdrage van het residu aan de leefbaarheid af (het residu is tot ongeveer nul gestegen). Bij een zich stabiliserende veiligheidssituatie kan dit mogelijk betekenen dat de effectiviteit van het veiligheidsbeleid afneemt. Figuur 2.14 Ontwikkeling van het residu uit het verklaringsmodel voor de mate van overlast en onveiligheid in Zaltbommel, 1998-2008 2% 1% Residu 0% 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008-1% -2% -3% -4% -5% -6% -7% -8% Bron: Atlas voor gemeenten 26
3 Arbeidsparticipatie in Zaltbommel Hardnekkige werkloosheid biedt over het algemeen een belangrijke verklaring voor leefbaarheidsproblemen in steden. Maar ook in andere opzichten is werkloosheid problematisch voor een stad, zowel financieel, economisch als in het kader van het welzijn van de bevolking. In dit hoofdstuk wordt de arbeidsparticipatie onder de bevolking van Zaltbommel dan ook in kaart gebracht en nader geanalyseerd. 3.1 Aard van de arbeidsparticipatie In figuur 3.1 zijn indicatoren opgenomen die over het algemeen een verklaring bieden voor leefbaarheidsproblemen in de wijken: jeugdwerkloosheid, langdurige werkloosheid en de zogenoemde kruitvatindicatoren; de interactie tussen werkloosheid en een economisch kansrijke omgeving. De kruitvatindicatoren geven het deel van de werkloosheid aan dat niet kan worden verklaard door het gebrek aan banen. Ofwel: de gegeven de beschikbaarheid van banen onnodige werkloosheid. Die indicator blijkt de beste aanwijzing te bieden voor mensen die uit frustratie over hun economische achterstandspositie geneigd zijn overlast en onveiligheid te veroorzaken. 10 Daarnaast is nog een indicator opgenomen voor de mate waarin de sociaaleconomische achterstanden zich in enkele wijken in de stad concentreren: de segregatie van langdurig werklozen. De rest van de indicatoren in figuur 3.1 zeggen iets over de totale participatiegraad in Zaltbommel. De netto participatiegraad is het aandeel van de beroepsbevolking dat feitelijk (meer dan 12 uur per week) werkt, met of zonder steun van de overheid. 11 Daarnaast zijn de totale werkloosheid, het bijstandsniveau, het aantal arbeidsongeschikten en de Wajongers in de grafiek opgenomen. Tot slot zijn indicatoren opgenomen die iets zouden kunnen zeggen over de toekomstige arbeidsparticipatie in Zaltbommel: het aantal vroegtijdig schoolverlaters en het aantal mensen met een startkwalificatie. 10 Zie voor een uitgebreide beschrijving van de kruitvatindicator: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2008: Werk aan de wijk, in: Atlas voor gemeenten 2008, thema leefbaarheid (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 11 Zie voor de methode waarmee de netto participatiegraad is berekend: G. Marlet, C. van Woerkens, R. Zwart, 2009: Zicht op gemeentelijke participatiegraad, in: Meer dan ooit. Sociale diensten en participatiebevordering (Divosa Monitor, Utrecht), pp. 35-58. 27
Figuur 3.1 Arbeidsparticipatie in Zaltbommel, 2009 werkloosheid jeugdwerkloosheid langdurige werkloosheid kruitvatindicator langdurige werkloosheid segregat ie langdurige werkloosheid kruitvatindicator jeugdwerkloosheid bijstandsniveau st art - kwalificatie voortijdig schoolverlaten netto participat iegraad arbeidsongeschiktheid Wajong De figuur toont de afwijking van het gemiddelde van de benchmark. Hoe verder het staafje naar rechts wijst, hoe hoger de score ten opzichte van de benchmark. Hoe verder het staafje naar links wijst, hoe lager. Bronnen: Atlas voor gemeenten (3,5,6,10), CWI (2,4), CBS (1 7,8,11,12), Cfi (9). 28
Over de hele linie staat Zaltbommel er goed voor op het gebied van de arbeidsparticipatie. De werkloosheid is lager dan gemiddeld in de benchmarksteden. Dit is al sinds 1998 het geval (figuur 3.2) en de ontwikkeling loopt met de conjunctuur mee (een daling sinds 2007). Ook de jeugdwerkloosheid is benedengemiddeld. Na een jarenlange daling stijgt de jeugdwerkloosheid sinds vorig jaar echter (figuur 3.3). De langdurige werkloosheid is verder benedengemiddeld. In het begin van de economische recessie is de langdurige werkloosheid meer gestegen dan in de benchmarksteden maar inmiddels is er sinds 2008 net als in de andere steden weer sprake van een daling (figuur 3.5). Ondanks deze stijging en daling is de ruimtelijke segregatie ongeveer gelijk gebleven (figuur 3.7) en benedengemiddeld. De kruitvatindicatoren zijn zowel voor de jeugd- als voor de langdurige werkloosheid bovengemiddeld. Dit betekent dat er een hogere werkloosheid is dan verwacht mag worden op basis van het aantal beschikbare banen. Sinds 2007 is de situatie voor Zaltbommel bovengemiddeld en bovendien is de trend stijgend (zie figuren 3.4 en 3.6). Opvallend is het contrast voor de langdurige werkloosheid met de benchmarksteden, waar de kruitvatindicator een daling laat zien. Dit heeft nog niet geleid tot een substantiële invloed op de leefbaarheidssituatie (zie figuur 2.13 in het vorige hoofdstuk) maar is wel een risico voor de toekomst. De netto participatiegraad is in Zaltbommel substantieel hoger dan gemiddeld in de benchmarksteden. Vooral sinds 2005 is de participatiegraad fors toegenomen, van circa 65% in 2005 tot 78% in 2009 (zie figuur 3.10). Het bijstandsniveau is ook lager dan gemiddeld, maar de ontwikkeling is de laatste jaren ongeveer gelijk gebleven terwijl het bijstandsniveau in de andere steden is gedaald (figuur 3.8). Het aandeel arbeidsongeschikten onder de bevolking is sinds 2002 net als in de andere steden afgenomen (figuur 3.11). Het aandeel Wajongers stijgt met vergelijkbare snelheid als dat in de benchmarksteden (figuur 3.12). In totaliteit kan worden geconcludeerd dat de arbeidsdeelname in Zaltbommel relatief groot is, en het aantal uitkeringsgerechtigden relatief klein. Positief is ook dat het aantal vroegtijdig schoolverlaters in Zaltbommel fors lager ligt dan in de benchmark (figuur 3.1). Dat heeft er echter nog niet toe geleid dat het aandeel mensen met een startkwalificatie groter is dan in andere steden. Dat aandeel is sinds 2004 wel meer toegenomen dan in de andere steden in de benchmark (figuur 3.9); Zaltbommel is op dit punt dus duidelijk bezig aan een inhaalrace. 29
Figuur 3.2 De ontwikkeling van de werkloosheid, 1999-2009 9% 8% Het aantal werklozen als percentage van de beroepsbevolking 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: CBS Figuur 3.3 De ontwikkeling van de jeugdwerkloosheid, 2000-2010 14% Jeugdig (15 t/m 24 jr) werklozen als percentage van de beroepsbevolking 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CWI en CBS 30
Figuur 3.4 De ontwikkeling van de score op de kruitvatindicator voor jeugdwerkloosheid, 2000-2010 45 40 Kruit vat indicator jeugdwerkloosheid 35 30 25 20 15 10 5 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CWI en CBS Figuur 3.5 De ontwikkeling van de langdurige werkloosheid, 2001-2010 2,8% 2,6% Langdurig (> 3 jr) werklozen als percentage van de beroepsbevolking 2,4% 2,2% 2,0% 1,8% 1,6% 1,4% 1,2% 1,0% 0,8% 0,6% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CWI en CBS 31
Figuur 3.6 De ontwikkeling van de score op de kruitvatindicator voor langdurige werkloosheid, 2001-2010 26 24 22 Kruitvatindicator langdurige werkloosheid 20 18 16 14 12 10 8 6 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CWI en CBS Figuur 3.7 De ontwikkeling van de ruimtelijke segregatie van langdurig werklozen 0,9% Segregatie van langdurig (> 3 jr) werklozen 0,8% 0,7% 0,6% 0,5% 0,4% 0,3% 0,2% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CWI en CBS 32
Figuur 3.8 De ontwikkeling van het bijstandsniveau, 1999-2009 4,5% Aantal bijstandsgerechtigden als percentage van de beroepsbevolking 4,0% 3,5% 3,0% 2,5% 2,0% 1,5% 1,0% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: CBS Figuur 3.9 De ontwikkeling van het aantal mensen met een startkwalificatie, 2003-2008 74% 73% Aandeel beroepsbevolking met startkwalificatie 72% 71% 70% 69% 68% 67% 66% 65% 2003 2004 2005 2006 2007 2008 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: CBS 33
Figuur 3.10 Ontwikkeling van de netto participatiegraad, 1999-2009 78% 76% Nett o participatiegraad 74% 72% 70% 68% 66% 64% 62% 60% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Het aantal mensen dat meer dan 12 uur werkt als percentage van de beroepsbevolking. Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CBS/GBA/EBB/RIO. De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Figuur 3.11 Ontwikkeling van de arbeidsongeschiktheid (als aandeel van de beroepsbevolking), 1999-2009 10,0% 9,5% Arbeidsongeschikt heid 9,0% 8,5% 8,0% 7,5% 7,0% 6,5% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: CBS 34
Figuur 3.12 Ontwikkeling van het aantal Wajongers, als aandeel van de beroepsbevolking, 1999-2009 2,2% 2,0% Wajong 1,8% 1,6% 1,4% 1,2% 1,0% 0,8% 0,6% 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 De blauwe lijn is de score van Zaltbommel, de grijze lijn is het gemiddelde van de benchmarksteden. Bron: CBS 3.2 Achtergronden van arbeidsparticipatie In deze paragraaf worden de achtergronden van de (ontwikkeling van de) langdurige werkloosheid in Zaltbommel achterhaald. Ook die analyse is weer gebaseerd op statistisch onderzoek naar de verklaringen voor de verschillen in werkloosheid tussen Nederlandse steden. Onderstaande tabel laat op gestileerde wijze de resultaten zien van de modelschattingen waarmee de verschillen tussen Nederlandse steden worden verklaard. De tabel geeft aan of een bepaalde factor er significant toe doet bij het verklaren van de afwijkende langdurige werkloosheid, bovenop de verklaring die de andere factoren in de tabel al bieden. Alleen de significant verklarende factoren uit het best verklarende, meest robuuste model zijn getoond. 35
Tabel 3.1 Wat verklaart de langdurige werkloosheid in een stad? Samenhang met langdurige werkloosheid ECONOMIE Kansen op de arbeidsmarkt - Werkgelegenheidsgroei - BEVOLKINGSSAMENSTELLING Aandeel 55-64-jarigen + Aandeel 45-54-jarigen - Aandeel 35-44-jarigen + Aandeel 25-34-jarigen - Aandeel eenoudergezinnen + Aandeel Turken + Aandeel Marokkanen + Aandeel Antillianen + Aandeel overige niet-westerse allochtonen - Aandeel laagstopgeleiden + (t/m lager voorbereidend onderwijs) Aandeel vrouwen + WOONOMGEVING Problematische woonomgeving + Aandeel sociale huur + De tabel is een gestileerde weergave van de uitkomsten uit de modellen waarmee de langdurige werkloosheid in de steden wordt verklaard. Een + in de tabel betekent dat die factor positief samenhangt met werkloosheid (hoe hoger de waarde van die factor, hoe meer werkloosheid). Een - betekent dat die factor negatief samenhangt met werkloosheid. Uit de modellen blijkt dat steden met veel kansen op de arbeidsmarkt over het algemeen minder langdurige werkloosheid kennen dan steden die hun bewoners geen gunstige (regionale) arbeidsmarkt kunnen bieden. Kansen op de arbeidsmarkt zijn gemeten voor zowel hoog-, midden- als laagopgeleiden door de hoeveelheid geschikte banen op acceptabele reisafstand te tellen, en die te corrigeren voor andere mensen die om die banen concurreren (mensen van buiten de gemeente die ook in de markt zijn voor de banen waarvoor de inwoners van Zaltbommel in de markt zijn). In alle gevallen is de arbeidsmarkt niet afgebakend langs bestaande bestuurlijke of functionele gemeente- en regiogrenzen, maar met zogenoemde ruimtelijke gemiddelden, op basis van feitelijke reistijden en de feitelijke reistijdwaardering van verschillende bevolkingsgroepen, waarin banen dichtbij zwaarder meetellen dan banen verder weg. 12 Daarnaast biedt een gunstig economisch tij in (de omgeving van) de stad, afgemeten aan de 12 Zie voor een uitgebreide beschrijving: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Regionale verschillen in kansen voor arbeidsmarktbeleid, in: Verschil maken. Drie jaar Wet werk en bijstand, Divosa-monitor 2007 (Divosa, Utrecht). 36
werkgelegenheidsgroei, een extra stimulans in het terugdringen van de langdurige werkloosheid. Denk daarbij aan de afwezigheid van economische tegenspoed, zoals een fabriekssluiting. Behalve de vraagkant van de arbeidsmarkt is vanzelfsprekend ook de aanbodkant van belang. Steden met relatief veel jongeren kennen minder langdurige werkloosheid, terwijl steden met veel mensen in de leeftijd dat ze jonge kinderen hebben veelal een hoger percentage langdurig werklozen herbergen. Daarnaast worden steden met een hoog percentage 44-54-jarigen minder geplaagd door een hoog werkloosheidspercentage en kennen steden met veel ouderen juist weer meer langdurige werkloosheid. Verder hangt de etnische samenstelling van de bevolking in een stad over het algemeen sterk samen met het aandeel langdurig werklozen. Steden met een groter aandeel Turken, Marokkanen of Antillianen kennen veelal een hogere langdurige werkloosheid. Datzelfde geldt voor het aandeel eenoudergezinnen; hoe meer eenoudergezinnen in een stad, hoe hoger de langdurige werkloosheid over het algemeen is. Met betrekking tot het effect van het opleidingsniveau van de bevolking op de arbeidsparticipatie zijn er twee opvallende uitkomsten. Het aandeel laagstopgeleiden in de stad, ofwel: mensen die de middelbare school niet hebben afgemaakt, hangt samen met veel langdurig werklozen. Tussen hoogopgeleiden en middelbaar opgeleiden bestaat daarentegen geen significant verschil: het aandeel middelbaar opgeleiden hangt niet significant samen met langdurige werkloosheid. Ook als iemand in een problematische omgeving woont, 13 verhoogt dit de kans om werkloos te zijn. Ook een groot aandeel sociale huurwoningen in de stad hangt over het algemeen samen met veel langdurig werklozen. Uit onderzoek van het Centraal Planbureau blijkt dat de arbeidsmobiliteit onder mensen in een sociale huurwoning lager is dan normaal, omdat zij geïnvesteerd hebben in een plek op de wachtlijst voor een goedkope sociale huurwoning. Hierdoor zijn zij minder snel bereid om voor werk te verhuizen omdat zij hiermee mogelijk hun recht op een goedkope woning verspelen. 13 Definitie uit: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 37
Figuur 3.13 De achtergronden van de langdurige werkloosheid in Zaltbommel, op 31 december 2009 1,6% 1,2% 0,8% 0,4% 0,0% -0,4% -0,8% langdurige werkloosheid -1,2% economie (arbeidsmarkt) bevolkingssamenstelling (demograf isch) bevolkingssamenstelling (sociaal) bevolkingssamenst elling (etnisch) woonomgeving residu De staafjes tonen de afwijking van het gemiddelde van de benchmark. De linker staaf laat zien in welke mate de langdurige werkloosheid in Zaltbommel afwijkt van het gemiddelde van de benchmark. De overige staafjes laten zien hoe die afwijking te verklaren is. Staafje omhoog: de betreffende factor biedt een verklaring voor de relatief hoge langdurige werkloosheid. Staafje naar beneden: de betreffende factor biedt een verklaring voor de relatief lage langdurige werkloosheid. Figuur 3.14 Ontwikkeling van het residu uit het verklaringsmodel voor de langdurige werkloosheid in Zaltbommel 2,0% 1,5% Residu 1,0% 0,5% 0,0% -0,5% 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010-1,0% -1,5% -2,0% Bron: Atlas voor gemeenten 38
Figuur 3.13 laat zien hoe de modeluitkomsten uitpakken voor Zaltbommel. De langdurige werkloosheid ligt in Zaltbommel zoals gezegd onder het gemiddelde van de benchmark (het linker staafje). Dit heeft met name te maken met de economische kansen die de regio aan de inwoners van Zaltbommel biedt (het staafje economie ). De bevolkingssamenstelling (zie hoofdstuk 5) en de woonomgeving (zie hoofdstuk 6) bieden daarnaast een kleine bijdrage aan de benedengemiddelde langdurige werkloosheid. Per saldo is de langdurige werkloosheid in Zaltbommel hoger dan op basis van de kenmerken aan de vraag- en aanbodkant van de arbeidsmarkt verwacht zou mogen worden. Het zogenoemde residu is dan ook positief (het rechter staafje in figuur 3.13). Sinds 2001 is dat residu een half procentpunt gestegen en de laatste vier jaar (2007-2010) is het residu ongeveer gelijk gebleven. Ondanks het gelijkblijvende residu is de langdurige werkloosheid gedaald. De dalende tendens van de langdurige werkloosheid (figuur 3.5) wordt dus met name beïnvloed door de factoren (en met name de kansen op de arbeidsmarkt) uit het hier gebruikte verklaringsmodel en niet door het residu. Dit alles wijst erop dat er nog ruimte moet zijn in Zaltbommel om de langdurige werkloosheid verder te laten dalen. 39
40
4 De economie van Zaltbommel De vraagkant van de arbeidsmarkt (de beschikbaarheid van banen) biedt over het algemeen een belangrijke verklaring voor de kans dat een inwoner van een stad werkloos is, zo bleek uit het vorige hoofdstuk. Bovendien is die beschikbaarheid van banen van invloed op de aantrekkingskracht van de stad op economisch kansrijke bevolkingsgroepen, zoals hoger opgeleiden en mensen uit de midden- en hogere inkomensgroepen (zie hoofdstuk 5). De economische situatie in (de omgeving van) Zaltbommel is dus van groot belang voor de vitaliteit van de stad, en voor de ontwikkeling op allerlei terreinen. In dit hoofdstuk wordt de economische situatie van Zaltbommel geschetst en verklaard. 4.1 Aard van de economische situatie De indicatoren aan de hand waarvan de economische situatie in Zaltbommel in kaart wordt gebracht zijn niet zomaar gekozen. Ze zijn afgeleid uit de modellen die ten grondslag liggen aan deze STADSFOTO, en die een verklaring bieden voor de bevolkingssamenstelling, de werkloosheid en de mate van overlast en onveiligheid in de stad. De bereikbaarheid van banen vanuit de stad blijkt bijvoorbeeld een belangrijke verklaring te bieden voor de bevolkingssamenstelling van een stad. Het effect van files op die bereikbaarheid frustreert die aantrekkingskracht van, en het vestigingsklimaat in, de stad juist weer (zie hoofdstuk 5 en paragraaf 4.2). De kansen op de arbeidsmarkt voor de inwoners van de stad, een combinatie van de beschikbaarheid van banen en het aantal mensen dat om die banen concurreert, is een uiterst belangrijke determinant van werkloosheid (zie hoofdstuk 3). Het aantal zelfstandigen in de stad blijkt weer belangrijk te zijn voor de leefbaarheid in de wijken (zie hoofdstuk 2). Datzelfde geldt waarschijnlijk voor het aantal leegstaande winkels, maar dan als negatieve factor. Daarom is Zaltbommel in onderstaande figuur op al die indicatoren vergeleken met het gemiddelde van de benchmark. Daarnaast zijn nog indicatoren opgenomen die iets zeggen over de totale werkgelegenheidsgraad en groei, en over de sectorale structuur van die werkgelegenheid, zoals het aandeel industriële werkgelegenheid, het aandeel banen in de zakelijke dienstverlening en de sectorale diversiteit. Die sectorale structuur is van belang voor de toekomstperspectieven van de lokale economie (zie paragraaf 4.2). 41