De veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse economie – editie 2016

De veerkracht capaciteitvan de Oost-Vlaamse economie – editie 2016

Waar kennis werkt

3inhoud

De veerkracht capaciteitvan de Oost-Vlaamse economie – editie 2016is een uitgave van de

economische studiedienst van

de Provincie Oost-Vlaanderen.

PAC Het Zuid4e verdiepingW. Wilsonplein 29000 Gent

Provinciale dienst Economie, Europese en Internationale samenwerkingtel. +32 9 267 86 [email protected]

RedactiePascal de Meyer

Dataverzameling en –verwerkingPascal de MeyerSteunpunt Sociale Planning (provincie Oost-Vlaanderen, directie Welzijn, Gezondheid, Wonen, Jeugd en Ontwikkelings-samenwerking)Johan De Clus, Henk Sap, Christophe Timbremont, Stijn Van de Perre (docenten Arteveldehogeschool-Sociaal Werk)

OntwerpKarakters

Verantwoordelijke uitgeverGeert Versnick, gedeputeerdep/a Gouvernementstraat 19000 Gent

Wettelijk depotnummerD/2016/5139/2

voorwoord 5

inleiding – een beknopt theoretisch verhaal 7definitie van veerkrachtmeting

de veerkrachtcapaciteit van een regio 11definitieberekening

de methodiek voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies 15

resultaten voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies 23

conclusie (1): veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen 33

conclusie (2): veerkracht van de Vlaamse provincies 37

5voorwoord

Dit is de vijfde publicatie van de economische studiedienst van de Provincie Oost-Vlaanderen gewijd aan veerkracht. De eerste editie dateert al van 2009, en was geïnspireerd door de economische schokken die de westerse wereld op dat moment teisterden, een gevolg van de bankencrisis en de ernstige problemen in de eurozone.

Veerkracht, de Nederlandse vertaling van resilience, is al enige tijd een po-pulair onderzoeksonderwerp in onder meer de macro-economie en de econo-mische geografie.

Het hoeft geen betoog dat het onderwerp zowel beleidsmakers als onder-zoekers intrigeert. Hoe reageert een regio op een crisis? Hoe valt het bij-voorbeeld te verklaren dat de evolutie van Ierland en Spanje na de huizen-crisis die beide economieën trof, zo verschillend was? De veerkrachtcapaciteit van een regio, en de onderliggende factoren, geven een indicatie van de brandpunten waarop het beleid kan gericht worden om de schokbestendig-heid te bevorderen.

Waar de twee eerste studies keken naar het verband tussen de economische groei en de sectorale samenstelling van de tewerkstelling, is de aanpak van de daaropvolgende edities veel diverser. Voor de arrondissementen worden in deze studie niet minder dan acht indicatoren in beeld gebracht, voor de provinciale vergelijking zeven.

Om het belang van de indicatoren in de totaalscore te bepalen, werd beroep gedaan op docenten van de Arteveldehogeschool. Opvallend is dat zij, vanuit verschillende invalshoeken, zowat unaniem economische diversiteit naar voor schuiven als cruciaal element voor de veerkracht van een regio.

De impact van de overheden op de onderzochte indicatoren en hoe die zich vertalen richting veerkracht is niet steeds evident. Het spreekt voor zich dat de Provincie Oost-Vlaanderen de conclusies zoveel als mogelijk zal imple-menteren in haar beleid voor de komende jaren.

Geert Versnickgedeputeerde bevoegd voor economie, ruimtelijke planning en buitenlandse betrekkingen

7inleiding

Inleiding – een beknopt theoretisch verhaal1

Definitie van veerkracht

De economische studiedienst van de provincie heeft in vier publicaties (2009-2012) schokbestendigheid / veerkracht2 geanalyseerd. Beide termen zijn een mogelijke vertaling van het Engelse begrip ‘resilience’. Als wetenschappelijke term is dit begrip afkomstig uit de biologie en milieukunde, met name de moge-lijkheid van planten of dieren om zich aan te passen of zelfs te profiteren van moeilijke milieuomstandigheden.

In de context van regionale macro-economie en economische geografie bete-kent ‘resilience’ (in de verdere tekst wordt de Nederlandse vertaling ‘veerkracht’ gehanteerd) het vermogen van een regio om te reageren op een exogene schok of verstoring. Een dergelijke schok kan divers van aard zijn: een natuurramp, een terroristische aanslag, een bankencrisis, sluiting van een groot bedrijf, …

Cruciaal in de meting van veerkracht bij een geïdentificeerde schok is het onderscheid tussen ‘graad van veerkracht’ (c), ‘hersteltijd’ (d) en ‘graad van herstel’ (f). Dit wordt geïllustreerd in figuur 1.

Figuur 1: veerkracht na een schok.

1 Zie onder meer: CHRISTOPHERSON, Susan et.al., ‘Regional resilience: theoretical and empirical perspectives’, Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2010, 3, blz. 3-10; HASSINK, Robert, ‘Regional resilience: a promising concept to explain differences in regional economic adaptability?’, Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2010, 3, blz. 45-58; MARTIN, Ron en Peter SUNLEY, ‘On the notion of regional economic resilience: conceptualization and explanation’, Journal of Economic Geography, vol. 15, januari 2015, blz. 1-42.

2 Het gaat om volgende publicaties: De regionale schokbestendigheid van de Oost-Vlaamse economie (2009), Economische veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen (2010) en De veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse economie (2011 en 2012).

Bron: Ron Martin (University of Cambridge)

8

Wat betekent regionale economische veerkracht nu precies? In de literatuur worden meerdere concepten gehanteerd omtrent veerkracht. Hierna worden de bekendste opgesomd.

1. Evenwicht

Dit is het vermogen van een regio om een bestaande situatie, die verondersteld wordt een evenwicht te zijn, te bewaren bij een exogene schok. In welke mate is een regio in staat terug te keren naar het vroegere niveau en/of groeipad van productie, tewerkstelling, bevolking…?

Een hiermee verwant concept is de mate waarin een regio een evenwichts-verlies door een exogene schok kan vermijden of de gevolgen van de schok kan beperken. Dit is eerder schokbestendigheid dan veerkracht.

2. Pad-afhankelijkheid (‘lock-in’ – ‘how the past shapes the future’)

In dit concept komt veerkracht neer op de mate waarin een regionale economie enerzijds kan vermijden om ‘ingesloten’ te geraken op een suboptimaal niveau of groeipad of anderzijds een snelle transitie kan maken naar een hoger niveau of groeipad.

3. Systeem perspectief en lange termijn perspectief

In deze context betekent een onderzoek naar veerkracht een studie naar de opkomst, stabiliteit en eventuele neergang van de instituten die de basis vormen van een economische groei op lange termijn. Voor de studie van de betrokken instituten hanteren economen het concept ‘maatschappelijke structuur van accu-mulatie’. Dat zijn combinaties van elkaar wederzijds versterkende economische, politieke en sociale instituties die over een lange periode stabiel blijven en zo de voorwaarden creëren voor een lange termijn groei. Je zou kunnen zeggen dat deze combinaties de voorwaarden vormen voor een opwaartse Kondratieff-golf.3 Een regionale economie is veerkrachtig wanneer haar maatschappelijke struc-tuur van accumulatie stabiel is of wanneer een snelle transitie mogelijk is van de ene maatschappelijke structuur van accumulatie naar een andere.

3 Nikolai Kondratieff (1892-1938) verwijst hiermee naar een economische cyclus met golven van 50 tot 60 jaar. In een opwaartse golf is een hoge sectoriële groei zichtbaar. Volgens het Schumpeter-Freeman-Perez paradigma bevinden we ons nu op het keerpunt van de vijfde cyclus (het informatietijdperk).

inleiding

9inleiding

4. Evolutionair perspectief4

Deze kijk benadrukt flexibiliteit en verandering als kernelementen voor veer-kracht. Adaptatie in regionale economieën verloopt volgens een sequentiële cyclus van innovatie en herstructurering, groei en het benutten van opportuniteiten, stabiliteit en toenemende rigiditeit; gevolgd door een fase van ‘ontspanning’ (‘release’) en uiteindelijk de herhaling van de cyclus. Elke fase van de cyclus wordt geassocieerd met verschillende gradaties aan veerkracht, verbondenheid en (des)accumulatie van kapitaal.

Macro-economen hanteren het vaakst het evenwichtsconcept wanneer zij veer-kracht bestuderen. In deze benadering ziet onderzoekers drie mogelijke reacties op een negatieve economische schok:

1. Een snelle terugkeer naar het vroegere groeipad. Dit zijn economisch veerkrachtige regio’s.

2. Het groeipad blijft behouden. Deze regio’s zijn schokbestendig.3. Geen terugkeer naar het vroegere groeipad. Dit zijn niet-veerkrachtige

regio’s.

Meting

Hoe meet je of een regio (al dan niet) veerkrachtig of schokbestendig is? In de eerdere onderzoeken van de economische studiedienst van de provincie werd hiervoor een enkelvoudige lineaire regressie in combinatie met concentratieco-efficiënten gebruikt. De variabelen in de lineaire regressie waren de groei van het bruto binnen lands product (BBP) en de sectorale groei van de toegevoegde waarde. Hierbij werd dus geen schok an sich bestudeerd, eerder in welke mate een bedrijfs tak conjunctuurgevoelig is. Daaruit wordt dan geconcludeerd dat een conjunctuurgevoelige sector minder schokbestendig is. Als die dan in een bepaalde regio oververtegenwoordigd is (gemeten via de concentratiecoëfficiën-ten), dan is de regionale economie minder schokbestendig.

Wanneer een schok kan geïdentificeerd worden, kan de economische perfor-mantie pre- en post-schok bepaald worden. Via de vergelijking van beide kan dan geconcludeerd worden of een regio economisch veerkrachtig is of niet.

Net als in de editie 2012 van het onderzoek naar de veerkrachtcapaciteit wordt in deze studie gebruik gemaakt van een methodologie ontwikkeld door het Buffalo Regional Institute, State University of New York. De methodologie gaat niet uit van identificeerbare schokken, maar stelt een algemene systematiek voor om te onderzoeken of een regio veerkrachtig is. Meer uitleg daarover vind je in het volgende hoofdstuk.

4 Zie bijvoorbeeld SIMMIE, James en Ron MARTIN, ‘The economic resilience of regions: towards an evolutionary approach’, Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 2010, 3, blz. 27-43.

De veerkrachtcapaciteit van een regio

12de veerkrachtcapaciteit van een regio

De veerkrachtcapaciteit van een regio

Definitie

De originele ‘resilience capacity index’ (verder vertaald als ‘veerkrachtcapaciteit’) is een enkelvoudige statistiek die de status van een regio weergeeft aan de hand van twaalf factoren.5 Deze factoren worden verondersteld de capaciteit te beïn-vloeden van een regio om te recuperen van een toekomstige onbekende schok. De index laat vergelijkingen van regio’s toe maar ook identificatie van sterke en zwakke punten van een regio tegenover andere regio’s.

Zoals reeds vermeld, werd de index ontwikkeld in het het Buffalo Regional Insti tute van de State University of New York, door dr. Kathryn A. Foster.

De index is gebaseerd op twaalf indicatoren, gegroepeerd onder drie thema’s.A. Regionale economische capaciteit

1. Inkomensgelijkheid2. Economische diversiteit3. Betaalbaarheid van het wonen4. Zakenomgeving

B. Socio-demografische capaciteit5. Scholingsgraad6. Inwoners zonder handicap7. Inwoners met een inkomen boven de armoedegrens8. Inwoners met ziekteverzekering

C. Maatschappelijke connectiviteitscapaciteit9. Burgerparticipatie infrastructuur10. Woonstabiliteit11. Huiseigenaarschap12. Kiesdeelname

Uit de loutere opsomming van de indicatoren kunnen snel twee conclusies getrokken worden. Ten eerste is het duidelijk dat het om een specifiek Ameri-kaanse indicator gaat, zie indicatoren 8 en 12 die voor België niet relevant zijn. Ten tweede zijn de indicatoren consistent zo gekozen dat een hogere waarde een hypothetisch hoger niveau van veerkracht betekent. Zie bijvoorbeeld de keuze voor indicatoren 6 en 7.

5 Voor meer informatie omtrent de originele resilience capacity index kan je terecht op de website ‘Building resilient regions’: http://brr.berkeley.edu/rci.

13de veerkrachtcapaciteit van een regio

Berekening

De schalen en meeteenheden van de indicatoren lopen sterk uiteen en de ge-meten waarden worden dan ook gestandaardiseerd via de z-transformatie. De formule van de z-transformatie ziet er als volgt uit (gem = gemiddelde en sd = standaardafwijking):

z = x - gem(x)

waarbij gem(z) = 0 en sd(z) = 1 sd(x)

Van elke waargenomen waarde x wordt het gemiddelde van alle waarnemingen afgetrokken, waarna dit gedeeld wordt door de standaardafwijking van alle waarnemingen. De z-score kwantificeert het aantal standaardafwijkingen (in po-sitieve of negatieve richting) die een waarneming verschilt van het gemiddelde.

De veerkrachtcapaciteit van een regio is het gewogen gemiddelde van alle z-scores voor de regionale indicatoren.

de methodiek voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

16

De methodiek voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

In deze studie wordt de veerkrachtcapaciteit gemeten van de zes Oost-Vlaamse arrondissementen en de vijf Vlaamse provincies.

Gebruikte indicatoren en specifieke methodiek

De gebruikte indicatoren zijn lokale varianten van de maatstaven gehanteerd in de oorspronkelijke ‘resilience capacity index’. Naast informatie over relevantie, definitie en bron wordt indien nodig ook een woordje uitleg gegeven over de berekeningsmethodiek.

Zoals al eerder zijdelings opgemerkt, zijn er twee indicatoren die irrelevant zijn voor de Belgische situatie, met name het aantal inwoners met een (basis)ziekte-verzekering en het aantal inwoners op kiesgerechtigde leeftijd die effectief gaan stemmen. In de Verenigde Staten kan een ziekteverzekering effectief een basis verschaffen voor sociale, lichamelijke en economische zekerheid.6 Deelname aan verkiezingen is een maatstaf voor burgerlijk engagement: het stemmen als middel om resultaten te beïnvloeden.7 Voor België zou eventueel de invloed kun-nen onderzocht worden van enerzijds de tweede of derde ziekteverzekerings-pijler of anderzijds een sommatie van degenen die niet opdagen om te stemmen en het aantal blanco en ongeldige stemmen, maar dit zou ons op dit ogenblik te ver voeren. Deze indicatoren worden dan ook buiten beschouwing gelaten.

Een aantal indicatoren zijn voor Vlaanderen niet beschikbaar op dezelfde wijze als voor de Verenigde Staten. Waar mogelijk wordt dan een alternatieve maatstaf gehanteerd. Voor bepaalde indicatoren, zoals ‘zakenomgeving’, vallen meerdere invalshoeken te bedenken.

Om de vergelijkbaarheid te maximaliseren, wordt de z-transformatie afzonderlijk uitgevoerd voor enerzijds de zes Oost-Vlaamse arrondissementen en anderzijds de vijf Vlaamse provincies. De z-transformatie is enkel bedoeld om meetschalen en –eenheden vergelijkbaar te maken, maar standaardiseert niet de grootte- afwijkingen (qua bevolking en economisch belang) tussen arrondissementen en provincies.

1. Inkomensgelijkheid

Dit is een indicator voor de verdeling van economische middelen over een popu-latie, gemeten via het inkomen. De veronderstelling is dat hoe gelijker de inko-

6 “Having health insurance provides a foundation for social, physical and economic security”. Zie http://brr.berkeley.edu/rci/site/sources.

7 “Voter participation is a measure of civic engagement, demonstrated by a commitment to influence outcomes through votes”. Ibid .


17

mensverdeling, hoe coherenter en dus effectiever de respons op een economi-sche schok zal zijn. In de vorige editie werd de inkomensongelijkheid gemeten via de Gini-coëfficiënt. De FOD Economie – Algemene Directie Statistiek publi-ceert deze echter niet meer. We gebruiken in deze publicatie de verhouding P25/P75, met name hoeveel keer het inkomen van het 25ste percentiel kleiner is dan het inkomen van het 75ste percentiel. Percentielen zijn de verdeling van de ge-middelde inkomens, gerangschikt van laag tot hoog, per procent. Het 75ste per-centiel kan beschouwd worden als ‘hogere middenklasse’, terwijl het 25ste per-centiel ‘arm’ is.8 Hoe groter de P25/P75-verhouding, hoe groter de inkomensgelijkheid. De data zijn afkomstig van de FOD Economie – Algemene Directie Statistiek (inkomensjaar 2013).

2. Economische diversificatie

Onze vorige studies omtrent schokbestendigheid / veerkracht gingen uit van de hypothese dat regio’s met een grote concentratie van conjunctuurgevoelige sec-toren niet schokbestendig waren. Voortwerkend op deze hypothese zijn onder-zoekers tot de veronderstelling gekomen dat economische diversificatie de veer-kracht van een regio vergroot.9

In deze publicatie hanteren we de inverse Krugman specialisatie index (IKSI).10 De berekening voor deze studie gebeurt als volgt:

IKSI = 1 − gemiddelde ( V i k – V k)

V i k is het aandeel in de tewerkstelling van regio i (arrondissement of provincie)

voor bedrijfstak k, terwijl Vk het aandeel van de tewerkstelling voor bedrijfstak k is in de provincie of het Vlaams Gewest. De IKSI wordt berekend op basis van de data voor 38 bedrijfstakken. De gegevens zijn afkomstig van de RSZ, voor het jaar 2014.

3. Betaalbaarheid van het wonen

Voor deze maatstaf wordt ervan uitgegaan dat minder dan 35% van het huishou-delijk inkomen naar de woonkosten mag gaan, in de vorm van huur of van een hypothecaire afbetaling. Wanneer dit aandeel de 35% overschrijdt, heeft een gezin minder flexibiliteit om in tijden van crisis alternatieve investeringen te doen.

8 AUGUSTINE, Nancy et. al., Regional economic capacity, economic shocks and economic resilience (working paper), MacArthur Foundation Network on Building Resilient Regions, Berkeley, 2013, blz. 4-5.

9 Zie bijvoorbeeld RAMCHARAN, Rodney, ‘How big are the benefits of economic diversification? Evidence from earthquakes’, IMF Working Paper 05/48, 2005, 33 blz.

10 PALAN, Nicole, Measurement of specialization – the choice of indices, FIW Working Paper, nr. 62, Graz, 2010, geen paginanummering.


18

Helaas zijn hierover in België geen gegevens beschikbaar. Deze indicator wordt dan ook niet gebruikt. Nader onderzoek kan in de toekomst indicaties geven voor een alternatieve maatstaf.

4. Zakenomgeving

In de oorspronkelijke resilience capacity index gaat het hierbij over een reeks factoren die de dynamiek van een regionale economie beïnvloeden. Hoe dynami-scher, hoe veerkrachtiger. Voor hun studie hanteren de onderzoekers een subcomponent van de ‘innovation index’ ontwikkeld door het Indiana Business Center. Een vergelijkbare index bestaat niet voor Vlaanderen.

Om deze belangrijke economische indicator toch een plaats te kunnen geven in het Oost-Vlaamse verhaal wordt een benaderende methode gebruikt. Innovatie-gerichtheid wordt gezien als proxy indicator van zakendynamiek. Statistisch duiden we deze innovatiegerichtheid via het aandeel van de tewerkstelling in de bedrijfstakken ‘telecommunicatie’, ‘informatica’ en ‘speur- en ontwikkelings-werk op wetenschappelijk gebied’ (respectievelijk NACE-BEL 2008 categorieën 61, 62+63, 72) in de totale tewerkstelling van een regio. De gegevens zijn afkomstig van de RSZ, voor het jaar 2014. Het moge duidelijk zijn dat dit slechts een benaderend cijfergegeven is. Hier wordt bijvoorbeeld voorbij gegaan aan onderzoek en ontwikkeling binnen bedrijven uit andere sectoren.

5. Scholingsgraad

De scholingsgraad van de bevolking op de arbeidsmarkt is een vanzelfsprekende indicator voor de veerkracht van een regio. Scholing is een cruciale maatschap-pelijke nood wanneer het er op aan komt om de schokbestendigheid van een regio te bepalen.

Voor Vlaanderen wordt dit gemeten door het percentage van de bevolking van 15 tot en met 64 jaar met een diploma behaald aan een hogeschool (korte of lange type) of universiteit te delen door het percentage van die bevolking die ten hoogste een getuigschrift lager secundair onderwijs heeft behaald. Het zijn de gegevens van 2014 gebaseerd op de Enquête naar de arbeidskrachten van de FOD Economie – Algemene Directie Statistiek. Op arrondissementeel niveau zijn geen recente gegevens beschikbaar – de meest recente zijn van 2011, uit de ‘Census 2011’.11 Enkel de provinciale data worden weergegeven.

11 De ‘Census 2011’ is een ‘volkstelling’ op basis van gekoppelde administratieve databanken. Daardoor zou het mogelijk moeten zijn om op regelmatige tijdstippen een update uit te voeren. Zie DEWITTE, Pieter, Census 2011: de eerste administratieve census in België, Trefpunt Economie, nr. 8, december 2015, geen bladzijdenummering.


19

6. Inwoners zonder handicap

Hoe cru dit ook moge klinken, een handicap beperkt aanpasbaarheid en opties in crisistijden.12 Beperkingen op het vlak van de zintuigen, mobiliteit, zelfzorg of cognitiviteit resulteren in een maatschappelijke risicofactor waardoor regio’s met een groter aandeel inwoners met een beperking meer kwetsbaar zijn voor de gevolgen van natuurlijke, maatschappelijke en economische uitdagingen.

Belangrijk voor de veerkracht van een regionale economie is het aandeel ar-beidsgehandicapten. Dat zijn personen met een lichte of zware, fysieke of gees-telijke stoornis die het hen moeilijk tot onmogelijk maakt werk te vinden en te houden. Voor Vlaanderen zijn hieromtrent zeer recente gegevens beschikbaar voor de niet-werkende werkzoekenden (bron: Arvastat-VDAB – jaargemiddelde 2014). Het hanteren van werkloosheidscijfers in plaats van gegevens omtrent werkenden vertekent de omvang van het probleem. Zoals de definitie het zegt, gaat het hier precies om personen die moeilijk of niet werk vinden en/of houden. Deze zijn vanzelfsprekend meer te vinden in de werkloosheid dan onder de wer-kenden. Maar aangezien deze vertekening niet per se geografisch van origine is, blijven de Arvastatdata zeker bruikbaar voor deze studie.

Om in lijn te zijn met de systematiek dat een hogere waarde een hypothetisch hoger niveau van veerkracht betekent, wordt in deze indicator het aandeel werk-zoekenden gemeten zonder handicap.

7. Inwoners met een inkomen boven de armoedegrens

Inkomen boven de armoedegrens is een veel gebruikte indicator voor sociaal-economische kwetsbaarheid, vooral op individueel of gezinsniveau. Dit is een variabele waarachter een reeks problemen zitten die een maatstaf zijn voor de mogelijkheden en opties die een persoon, gezin of regio heeft om af te rekenen met een crisis.

Gegevens omtrent deze indicator zijn (nog) niet beschikbaar voor het provinciaal of arrondissementeel niveau. Ook hier gebruiken we, net als bij ‘zakenomge-ving’, een proxy variabele. De POD Maatschappelijke Integratie beschikt over gegevens omtrent het aantal personen dat recht heeft op een leefloon of een equivalent leefloon. Dit laatste is financiële steun voor personen die geen recht hebben op een leefloon, maar die zich wel in een vergelijkbare situatie bevinden. De gehanteerde data zijn van 2014.

12 “What makes local and regional economies resilient? Adaptation, adaptability and adaptive capacity” – blz. 3 en volgende in DAWLEY, Stuart et.al., Towards the resilient region?: Policy activism and peripheral region develop-ment, SERC Discussion Paper 53, London School of Economics, 2010, 21 blz.


20

8. Burgerparticipatie infrastructuur

De burgerparticipatie infrastructuur van een regio, gemeten via de dichtheid van burgerverenigingen, fungeert als proxy variabele voor maatschappelijk engage-ment. Een maatschappelijk netwerk biedt niet alleen kanalen voor steun in tijden van crisis maar kan ook het middel zijn via hetwelk inwoners hun maatschappij begrijpen en er in investeren. Dit bevordert regionale veerkracht.

Burgerparticipatie infrastructuur wordt gemeten als het aantal verenigingen per 10 000 inwoners. Concreet vertaalt dit zich in Vlaanderen als het aantal ves-tigingen in een regio die onder NACE-BEL categorie 94 (‘verenigingen’) in de RSZ-statistieken zijn opgenomen. De gegevens dateren van 2014. Het spreekt voor zich dat deze data slechts een benaderende kijk op het verenigingsleven geven. Enerzijds hebben vele verenigingen die een belangrijke rol spelen in de burger-participatie geen rechtspersoonlijkheid (feitelijke verenigingen) en die zijn niet terug te vinden in de statistieken. Anderzijds zijn in de gebruikte NACE-BEL cate-gorie verenigingen opgenomen die weinig of niets te maken hebben met maat-schappelijk engagement.

9. Woonstabiliteit

Deze indicator meet in hoeverre inwoners hun roots hebben in een regio. De logica hierachter is dat nieuwkomers minder vertrouwd zijn met de gemeenschap waar-in ze terecht komen dan personen die er al een tijdje wonen. Veerkracht komt deels voort uit de mate waarin een inwoner vertrouwd is met een plaats. Dit verbetert de wijze waarop de gemeenschap kan gestuurd worden en vermakke-lijkt de toegang tot diensten en steun in geval van een economische of maat-schappelijke uitdaging.13

De woonstabiliteit wordt berekend als het jaarlijks gemiddeld percentage van de bevolking die in dezelfde regio woonde het jaar voordien. Concreet wordt het aantal inwoners dat op hetzelfde of op een ander adres in dezelfde regio woonde (in vergelijking met vorig jaar), gedeeld door het totaal aantal inwoners ouder dan 1 jaar.

De gegevens zijn afkomstig uit het Rijksregister, met een meting over de jaren 2013-2014. Provinciale gegevens zijn momenteel (nog) niet beschikbaar. Enkel de arrondissementen worden bestudeerd.

13 Zie bijvoorbeeld CUTTER, Susan et.al., ‘Disaster resilience indicators for benchmarking baseline conditions’, Journal of Homeland Security and Emergency Management, 2010, vol. 7, nr. 1, artikel 51


21de methodiek voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

10. Huiseigenaarschap

Deze indicator is eigenlijk de overtreffende trap van woonstabiliteit als maatstaf voor engagement en gehechtheid aan een locatie.

De cijfers voor het jaar 2014 worden verkregen door een combinatie van Rijks-register-data en gegevens van de Algemene Administratie van de Patrimonium-documentatie (FOD Financiën - AAP) – vroeger bekend als het kadaster. Recente provinciale gegevens zijn momenteel niet beschikbaar. Ook hiervoor kan de census- methodiek wellicht soelaas bieden in de toekomst (zie voetnoot 11 onder indicator ‘scholingsgraad’). Enkel de arrondissementen worden bestudeerd. Op deze indicator zit wel wat ruis. Gemiddeld is in Oost-Vlaanderen voor zo’n 7% van de gevallen de situatie onduidelijkheid, met aandelen die variëren tussen 4 en 10%.

resultaten voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

24resultaten voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

Resultaten voor Oost-Vlaanderen en de Vlaamse provincies

Inkomensgelijkheid

Als indicator hiervoor hanteren we de P25/P75-verhouding (inkomsten 2013), het aantal keren dat het inkomen van de ‘armen’ kleiner is dan dat van de ‘hogere middenklasse’.

Tabel 1: P25/P75-verhouding (inkomsten 2013)

regio P25/P75

arrondissement Aalst 0,388

arrondissement Dendermonde 0,396

arrondissement Eeklo 0,399

arrondissement Gent 0,370

arrondissement Oudenaarde 0,381

arrondissement Sint-Niklaas 0,393

provincie Antwerpen 0,389

provincie Limburg 0,408

provincie Oost-Vlaanderen 0,382

provincie Vlaams-Brabant 0,356

provincie West-Vlaanderen 0,397

Bron: FOD Economie – ADS + eigen berekeningen

Uit deze tabel blijkt dat Gent het arrondissement is met de hoogste inkomens-ongelijkheid. Vlaams-Brabant is de provincie met de minst gelijke inkomens-verdeling.

In tabel 2 worden de resultaten weergegeven na z-transformatie.

Tabel 2: z-scores inkomensgelijkheid (inkomsten 2013)

regio z-score

arrondissement Aalst +0,031

arrondissement Dendermonde +0,752

arrondissement Eeklo +1,057

arrondissement Gent -1,648

arrondissement Oudenaarde -0,634

arrondissement Sint-Niklaas +0,443

provincie Antwerpen +0,144

provincie Limburg +1,097

provincie Oost-Vlaanderen -0,195

provincie Vlaams-Brabant -1,569

provincie West-Vlaanderen +0,524

Bron: eigen berekeningen


Economische diversificatie

De economische diversificatie van een regio meten we met de inverse Krugman specialisatie index (IKSI).

Tabel 3 geeft de waarden van de IKSI weer.

Tabel 3: inverse Krugman specialisatie index (2014)

regio IKSI












Bron: RSZ + eigen berekeningen

Daaruit blijkt dat Gent het arrondissement is met de grootste diversificatie. Qua provincies is het Antwerpen dat hier het best scoort. De z-scores (tabel 4) maken dit verhaal nog wat duidelijker.

Tabel 4: z-scores economische diversificatie (2014)

regio z-score


arrondissement Dendermonde -0,671

arrondissement Eeklo -0,306

arrondissement Gent +1,522





provincie Oost-Vlaanderen +0,652


provincie West-Vlaanderen -0,449


26

Zakelijke omgeving

Voor deze indicator wordt gebruik gemaakt van data omtrent innovatieve secto-ren. Zoals reeds aangestipt, mag het duidelijk zijn dat het hier gaat om een approximatieve invulling. De gegevens worden weergegeven in tabellen 5 en 6.

Tabel 5: tewerkstellingsaandeel innovatieve sectoren (2014, % totaal)

regio aandeel












Bron: RSZ + eigen berekeningen

Tabel 6: z-scores zakelijke omgeving (2014)

regio z-score

arrondissement Aalst -0,170





arrondissement Sint-Niklaas -0,173


provincie Limburg -0,708


provincie Vlaams-Brabant +1,673



Gelet op de keuze van de proxy indicator verbaast het niet dat Gent als arrondis-sement en Vlaams-Brabant als provincie hier er in positieve richting uitspringen.


27

Scholingsgraad

In dit onderdeel wordt het aandeel hooggeschoolden gerelateerd aan het aan-deel laaggeschoolden. Enkel gegevens op provincieniveau zijn beschikbaar.

Tabel 7: aandeel hooggeschoolden / aandeel laaggeschoolden (2014)

regio aandeel






Bron: FOD Economie - ADS + eigen berekeningen

Concreet betekent dit bijvoorbeeld dat Vlaams-Brabant bijna twee keer zoveel hooggeschoolden telt als laaggeschoolden.

Tabel 8: z-scores scholingsgraad (2014)

regio z-score







Werkzoekenden zonder arbeidshandicap

Tabel 9 geeft het aandeel werkzoekenden met een handicap als procent van het totaal aantal niet werkende werkzoekenden (= H) weer.

Tabel 9: aantal arbeidsgehandicapte werkzoekenden (2014, % totaal aantal werkzoekenden)

regio aandeel (H)












Bron: VDAB-Arvastat + eigen berekeningen


28

Een z-transformatie op 1 – H geeft de resultaten in tabel 10.

Tabel 10: z-scores aandeel niet-arbeidsgehandicapte werkzoekenden (2014)

regio z-score





arrondissement Oudenaarde +0,529








Inwoners met een inkomen boven de armoedegrens

We gebruiken hier de proxy variabele leefloongerechtigden (inclusief personen met een equivalent leefloon).

Tabel 11 toont het percentage (L) van de totale bevolking die een leefloon of een equivalent leefloon ontvangen.

Tabel 11: personen met (equivalent) leefloon (2014, % totale bevolking)

regio aandeel (L)












Bron: POD Maatschappelijke Integratie + eigen berekeningen

Armoede is duidelijk gelinkt aan stedelijkheid. De provincies Antwerpen en Oost-Vlaanderen, met de twee Vlaamse grootsteden, halen de hoogste scores. We zien het ook aan de arrondissementele cijfers. De arrondissementen met de grootste Oost-Vlaamse steden (Gent, Aalst en Sint-Niklaas) laten de hoogste aandelen noteren.


29

Tabel 12 toont de z-scores van 1-L: hoe geringer het aandeel leefloontrekkenden, hoe hoger de hypothetische veerkracht.

Tabel 12: z-scores bevolking niet in armoede (2014)

regio z-score







provincie Antwerpen -1,042






Burgerparticipatie infrastructuur

Als benaderende variabele wordt hier het aantal verenigingen per 10 000 inwoners gebruikt.

Tabel 13: aantal verenigingen per 10 000 inwoners (2014)

regio aantal












Bron: RSZ, FOD Economie - ADS + eigen berekeningen

De lage score van Gent verbaast enigszins. Het gaat hier wel over grotere vereni-gingen, met gemiddeld 6,4 werknemers, tegenover 5,1 voor heel de provincie.


30

Na z-transformatie ziet deze variabele er als volgt uit:

Tabel 14: z-scores aantal verenigingen per 10 000 inwoners (2014)

regio z-score

arrondissement Aalst -0,609






provincie Antwerpen -0,711




provincie West-Vlaanderen +1,602


Woonstabiliteit

Voor deze indicator zijn enkel gegevens op arrondissementeel niveau beschikbaar. In tabel 15 wordt volgende indicator weergegeven: het aantal inwoners dat op het-zelfde of op een ander adres in dezelfde regio woonde (in vergelijking met vorig jaar), gedeeld door het totaal aantal inwoners ouder dan 1 jaar (aandeel in %).

Tabel 15: woonstabiliteit (2013-2014)

regio aandeel







Bron: Rijksregister, Steunpunt Sociale Planning + eigen berekeningen



Tabel 16 geeft de z-scores van de woonstabiliteit weer.

Tabel 16: z-scores woonstabiliteit (2013-2014)

regio aandeel








Huiseigenaarschap

Ook voor deze indicator zijn enkel arrondissementele gegevens beschikbaar.

Tabel 17 bevat cijfers omtrent het aandeel eigenaars in vergelijking met het totaal aantal gezinnen.

Tabel 17: huiseigenaarschap (2014 - % gezinnen)

regio aandeel







Bron: Rijksregister, FOD Financiën – AAP, Steunpunt Sociale Planning + eigen berekeningen

Een opvallende uitschieter is Gent. Het relatief lage aandeel eigenaars heeft te maken met het groter aantal ‘passanten’ dat provinciehoofdstad en Vlaamse grootstad Gent aantrekt, onder meer door het ruimere aanbod aan huurwonin-gen (vooral appartementen).

Tabel 18 geeft de z-scores weer.

Tabel 18: z-scores huiseigenaarschap (2014)

regio aandeel








Conclusie (1): veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen

34conclusie (1): veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen

Conclusie (1): veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen

Uiteindelijk kunnen we de veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen be-palen op basis van acht reeksen z-scores. Voor twee van de tien indicatoren zoals gedefinieerd op blz. 16-21 zijn (nog) geen gegevens beschikbaar op arrondisse-menteel niveau, met name betaalbaarheid van het wonen en scholings graad.

In tabel 19 worden de z-scores voor de acht bruikbare indicatoren weerge-geven en het gewogen gemiddelde van die acht scores. De weging is uitgevoerd in samenwerking met de Arteveldehogeschool, afdeling bachelor in het sociaal werk. Vier docenten hebben hieraan meegewerkt: een economist, een historicus, een psycholoog en een socioloog. Zij hebben de gebruikte indicatoren gerang-schikt naar belang zoals zij dit inschatten. Op basis van de sommatie van deze vier rangschikkingen is de weging dan bepaald. De cijfers tussen haakjes bij de indicatoren geven de globale rangschikking naar ingeschat belang aan, met 1 als belangrijkste en 8 als minst belangrijke.

Het gewogen gemiddelde is meteen een relatieve maatstaf voor de veerkracht-capaciteit van de Oost-Vlaamse arrondissementen.

Tabel 19: veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse arrondissementen

indicatoren arrondissementen

Aalst Dendermonde Eeklo Gent Oudenaarde Sint-Niklaas

inkomensgelijkheid (2) +0,031 +0,752 +1,057 -1,648 -0,634 +0,443

economische diversificatie (1) +0,510 -0,671 -0,306 +1,522 -1,341 +0,286

zakelijke omgeving (3) -0,170 -0,298 -0,810 +1,979 -0,529 -0,173

geen arbeidshandicap (8) +0,209 +0,274 -2,016 +0,632 +0,529 +0,373

inkomen boven armoedegrens (4) +0,136 +0,578 +0,338 -1,689 +1,179 -0,541

burgerparticipatie infrastructuur (7) -0,609 -0,196 +1,682 -1,067 +0,645 -0,456

woonstabiliteit (6) +0,263 +0,243 -1,679 +0,148 -0,355 +1,380

huiseigenaarschap (5) +0,793 +0,230 -0,276 -1,524 +1,288 -0,511

veerkrachtcapaciteit +0,075 -0,013 -0,045 +0,052 -0,112 +0,044


35conclusie (1): veerkracht van de Oost-Vlaamse arrondissementen

Van de zes Oost-Vlaamse arrondissementen is Aalst het arrondissement met de grootste veerkrachtcapaciteit, met hoge scores voor economische diversificatie en huiseigenaarschap. Oudenaarde is afgetekend het arrondissement met de zwakste veerkrachtcapaciteit. Dit heeft vooral te maken met de lage score qua economische diversificatie.

Figuur 2 geeft de z-scores voor de acht gebruikte veerkrachtindicatoren weer in een spinnenwebdiagram.

Figuur 2: veerkrachtindicatoren van de Oost-Vlaamse arrondissementen

conclusie (2): veerkracht van de Vlaamse provincies

38

Conclusie (2): veerkracht van de Vlaamse provincies

De veerkracht van de provincies wordt bepaald op basis van zes indicatoren waar-voor z-scores kunnen berekend worden. Voor drie van de tien indicatoren zoals gede-finieerd op blz. 16-21 zijn (nog) geen gegevens beschikbaar op provinciaal niveau, namelijk betaalbaarheid van het wonen, woonstabiliteit en huiseigenaarschap.

In tabel 20 worden de z-scores voor de zeven bruikbare indicatoren weerge-geven en het gewogen gemiddelde van die zeven scores. Dit gemiddelde is meteen een relatieve maatstaf voor de veerkrachtcapaciteit van de Vlaamse provincies. De cijfers tussen haakjes bij de indicatoren geven de globale rangschikking naar ingeschat belang aan, met 1 als belangrijkste en 7 als minst belangrijke.

Tabel 20: veerkrachtcapaciteit van de Vlaamse provincies

indicatoren provincies

Antwerpen Limburg Oost-Vlaanderen Vlaams-Brabant West-Vlaanderen

inkomensgelijkheid (3) +0,144 +1,097 -0,195 -1,569 +0,524

economische diversificatie (1) +1,063 +0,217 +0,652 -1,482 -0,449

zakelijke omgeving (4) +0,053 -0,708 -0,208 +1,673 -0,809

scholingsgraad (2) +0,057 -0,780 -0,313 +1,691 -0,655

geen arbeidshandicap (7) +0,835 -1,171 +0,125 +1,079 -0,867

inkomen boven armoedegrens (5) -1,042 1,209 -0,921 +0,776 -0,022

burgerparticipatie infrastructuur (6) -0,711 -0,547 +0,361 -0,705 +1,602

veerkrachtcapaciteit +0,105 -0,014 +0,003 +0,005 -0,099


Antwerpen komt uit deze analyse te voorschijn als de meest veerkrachtige provin-cie. Vooral de score qua economische diversificatie heeft positieve implicaties. Oost-Vlaanderen en Vlaams-Brabant scoren ongeveer even goed op de tweede plaats. Vlaams-Brabant haalt door zijn situering rond het Brussels Hoofdstedelijk Gewest een heel specifiek resultaat, met sterk negatieve scores voor inkomens-gelijkheid, economische diversificatie en burgerparticatie infrastructuur, en sterk positieve scores voor de andere indicatoren.


39

Figuur 3 geeft de z-scores voor de zeven gebruikte veerkrachtindicatoren weer in een spinnenwebdiagram.

Figuur 3: veerkrachtindicatoren van de Vlaamse provincies


De economische veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse economie – editie 2016 is een uitgave van de economische studiedienst van de Provincie Oost-Vlaanderen.

Overname van de cijfergegevens is toegelaten mits bronvermelding.

Waar kennis werkt

De veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse economie – editie 2016

Documents

Transcript of De veerkrachtcapaciteit van de Oost-Vlaamse economie – editie 2016