INTERNE MIGRATIE IN BELGIË, 1860-1970....Migratie wordt doorgaans niet in deze context onderzocht...

UNIVERSITEIT GENT

FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE

ACADEMIEJAAR 2013 – 2014

INTERNE MIGRATIE IN BELGIË,

1860-1970.

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van

Master of Science in de Bedrijfseconomie

Annelies Adriaensens

onder leiding van

Prof. dr. Glenn Rayp en Stijn Ronsse

i

PERMISSION

Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of

gereproduceerd worden, mits bronvermelding.

Annelies Adriaensens

ii

WOORD VOORAF

Deze masterproef kwam mede tot stand dankzij de kennis en steun van enkele mensen die ik

graag wil bedanken.

Mijn dank gaat uit naar mijn promotor, prof. dr. Glenn Rayp en co-promotor Stijn Ronsse voor

de keuze van het onderwerp van mijn masterproef, voor feedback, advies en tips. Daarnaast

wil ik ook Sven Vrielinck bedanken omdat ik gebruik mocht maken van de door hem bewerkte

data. Ten slotte gaat mijn dank uit naar die mij het voorbije jaar gesteund heeft en in het

bijzonder wil ik mijn mama bedanken voor haar hulp bij Excel.

Bedankt iedereen!

iii

INHOUDSTAFEL

WOORD VOORAF ......................................................................................................................................ii

GEBRUIKTE AFKORTINGEN ....................................................................................................................... v

LIJST VAN TABELLEN EN FIGUREN ........................................................................................................... vi

Tabellen ............................................................................................................................................... vi

Figuren ................................................................................................................................................. vi

INLEIDING ................................................................................................................................................ 1

HOOFDSTUK 1: ANALYSE BRONNEN EN METHODOLOGIE ...................................................................... 4

1.1 Bronnen voor migratieonderzoek ........................................................................................... 4

1.1.1 Bevolkingsregisters .......................................................................................................... 4

1.1.2 Volkstellingen .................................................................................................................. 5

1.1.3 Migratieregisters ............................................................................................................. 5

1.1.4 Peilingen .......................................................................................................................... 6

1.2 Bespreking van de bronnen ..................................................................................................... 6

1.2.1 Voordelen ........................................................................................................................ 7

1.2.2 Nadelen ........................................................................................................................... 8

1.3 Onderzoeksmethodologie ....................................................................................................... 9

1.4 Besluit .................................................................................................................................... 10

HOOFDSTUK 2: LITERATUUR OMTRENT INTERNE MIGRATIE IN BELGIË ............................................... 11

2.1 Inleiding ................................................................................................................................. 11

2.2 Literatuur ............................................................................................................................... 11

2.3 Besluit .................................................................................................................................... 15

HOOFDSTUK 3: EVOLUTIE VAN DE INTERNE MIGRATIES BINNEN BELGIË ............................................ 16

3.1 Analyse en bespreking geografische voorstelling migratiepatronen .................................... 16

3.1.1 Inwijking ........................................................................................................................ 16

3.1.2 Uitwijking ....................................................................................................................... 24

3.2 Mobiliteitsindex ..................................................................................................................... 31

3.3 Netto migratiestromen per arrondissement ......................................................................... 33

3.4 Wet van Gibrat ...................................................................................................................... 34

3.4.1 Gemeenten .................................................................................................................... 34

3.4.2 Hoofdgemeenten .......................................................................................................... 37

3.4.3 Arrondissementen ......................................................................................................... 40

3.5 Besluit .................................................................................................................................... 42

HOOFDSTUK 4: DE ECONOMISCHE GROEI VAN STEDEN: DE NEW ECONOMIC GEOGRAPHY .............. 44

4.1 Inleiding ................................................................................................................................. 44

4.2 New Economic Geography: theorie en concepten ............................................................... 45

4.3 New Economic Geography in België? .................................................................................... 47

iv

4.4 De link tussen marktpotentieel en interne migraties in de literatuur .................................. 49

4.5 Correlaties ............................................................................................................................. 50

4.5.1 Data ............................................................................................................................... 50

4.5.2 Correlaties tussen migratiecijfers op nationaal niveau en de aanwezigheid van marktpotentieel en interpretatie .................................................................................................. 51

4.6 Evolutie economische ontwikkelingen in België aan de hand van het BBP .......................... 52

4.7 Grafische voorstelling marktpotentieel en analyse .............................................................. 54

4.7.1 Marktpotentieel 1897 ................................................................................................... 54



4.8 Relatie tussen marktpotentieel en lonen en tewerkstelling ................................................. 57

4.9 Besluit .................................................................................................................................... 60

HOOFDSTUK 5: CORRELATIES TUSSEN MIGRATIECIJFERS EN INDUSTRIËLE CONCENTRATIES ............. 62

BESLUIT .................................................................................................................................................. 63

BIBLIOGRAFIE ........................................................................................................................................ 66

Literatuur ....................................................................................................................................... 66

Internetbronnen ............................................................................................................................ 68

Primaire bronnen .......................................................................................................................... 68

BIJLAGE .................................................................................................................................................. 69

v

GEBRUIKTE AFKORTINGEN

BRP Bruto Regionaal Product

LAU Local Administrative Units

NEG New Economic Geography

NIS Nationaal Instituut voor Statistiek

NUTS Nomenclature of Territorial Units for Statistics

vi

LIJST VAN TABELLEN EN FIGUREN

Tabellen Tabel 1: Jaarlijkse algemene mobiliteitsindex, berekend door de migratiecijfers te delen door

de totale bevolking, 1866-1966. p. 31

Tabel 2: Correlaties tussen migratiecijfers en marktpotentieel (1897, 1937, 1961), voor de

jaren 1857 tot en met 1966. p. 51

Tabel 3: Correlatiecoëfficiënten tussen migratiecijfers en industriële concentraties, 1896-

1966. p. 62

Figuren Figuur 1: Inwijking op arrondissementeel niveau in België, 1857. p. 16

Figuur 2: Inwijking op arrondissementeel niveau in België, 1866. p. 18



Figuur 5: Inwijking op arrondissementeel niveau in België, 1896. P. 19








Figuur 13: Uitwijking op arrondissementeel niveau in België, 1857. p. 25










vii



Figuur 25: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op gemeentelijk niveau,

1880-1976. p. 34


1880-1914. p. 35


1918-1940. p. 35


1945-1976. p. 36

Figuur 29: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op het niveau van

hoofdgemeenten, 1880-1976. p. 37







Figuur 33: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op arrondissementeel

niveau, 1880-1976. p. 40


niveau, 1880-1914. p. 40


niveau, 1918-1940. p. 41


niveau, 1945-1976. p. 41

Figuur 37: Het marktpotentieel in België op arrondissementeel niveau in 1897. p. 54



1

INLEIDING

In de literatuur wordt vooral aandacht geschonken aan migratiestromen tussen landen.

Interne migratie als onderwerp komt echter beduidend minder aan bod. Toch bestaat er

binnen het onderzoek discussie over de drijfveren achter en de oorzaken van de migratie.

Onderzoekers met een verscheidene professionele achtergrond benadrukken de

uiteenlopende visies op en aspecten van interne migratie. Demografen bijvoorbeeld zien de

migratiepatronen vooral als exponent van de modernisering en industrialisering.

Verschillende stadshistorici onderzoeken eerder de verstedelijking aan de hand van

casestudies in bepaalde steden. Zij gaan uit van een getrapte migratie: men trok van het

platteland naar de dichtstbijzijnde stad om later naar een grotere stad te migreren.

Migratiehistorici daarentegen zijn geïnteresseerd in het migratiepatroon op zich. Ze stellen de

stad en het platteland voor als interactieve entiteiten binnen een dynamisch systeem

waartussen een continu bevolkingsverloop plaatsvindt (Suurenbroek, 2001).

In wetenschappelijke literatuur beschouwde men de negentiende eeuw vaak als die van de

demografische transitie, gekenmerkt door radicale veranderingen in gezondheid, mortaliteit

en voortplanting. Migratie wordt doorgaans niet in deze context onderzocht wanneer we de

grote demografische veranderingen van naderbij bekijken (Eggerickx, 2010).

In deze masterproef brengen we de migratiestromen binnen België grafisch in beeld en op die

manier linken we de patronen aan verschillende determinanten. De migratiestromen worden

onderzocht op verschillende geografische niveaus: het nationaal, arrondissementeel en

gemeentelijk niveau. Daarbij rijst de vraag in welke mate kunnen we deze migratiebewegingen

kunnen linken aan economische ontwikkelingen.

Binnen de verschillende geografische niveaus gaan we tevens de homogeniteit na: welke zijn

de netto-ontvangende arrondissementen? Is er met andere woorden vooral sprake van

emigratie of immigratie en hoe verandert dit patroon doorheen de tijd? Het tijdsverloop

speelt vanzelfsprekend een belangrijke rol binnen het onderzoek. De onderzoeksvraag luidt:

“Hoe evolueerde de interne migratie in België in de periode 1860-1970 en kunnen we deze

koppelen aan de economische ontwikkelingen?”

2

Volgens White en Lindstrom vinden we het antwoord op welke gebieden in bevolkingsaantal

toenemen vaak terug in het comparatieve economische voordeel tussen regio’s en de

demografische dynamieken die enerzijds de samenstelling van de bevolking veranderen of

anderzijds een invloed hebben op het aantal mensen die bereid zijn te migreren. Tevens speelt

het beleid een belangrijke rol, dit bepaalt namelijk de kosten en baten voor werkgevers en

werknemers (White & Lindstrom, 2006). Welke zijn de variabelen voor deze interne migraties

in België? Welke rol speelt de opkomende mobiliteit bovendien? In dit onderzoek proberen

we na te gaan op welke manier de bevolkingssamenstelling van België veranderde en op welke

manier we dit kunnen linken aan de ontwikkeling van markten en de opkomst van nieuwe

industrieën. Enerzijds omvat deze masterproef dus de analyse van hoe de bevolkingspatronen

verlopen en evolueren, anderzijds onderzoeken we de relatie met marktontwikkeling.

Binnen migratieonderzoek kunnen we twee grote stromingen onderscheiden. Een eerste

stroom verklaart het migratiegedrag vooral vanuit persoons- of gezinskenmerken. Specifieke

eigenschappen zullen er voor zorgen dat bepaalde personen meer of minder geneigd zijn om

te verhuizen. Onder deze kenmerken vallen onder andere leeftijd, levenscyclus, inkomen en

opleiding. Een tweede stroom focust op plaatskenmerken als verklarende factor, het

onderzoek betreft dus push- en pullfactoren. Deze krachten kunnen onafhankelijk werken

interageren. De vier determinerende factoren zijn: woonaanbod, transport, woonomgeving

en de kost van leven (Devogelaer, 2004).

Dit masterproefonderzoek naar de interne migratiepatronen in België past binnen de tweede

onderzoeksgroep, vandaar dat we de determinerende factoren verder toelichten. Bij de factor

transport is vooral de kwaliteit van het vervoersnetwerk en de te bereiken plaats belangrijk.

Het woonaanbod betreft vooral of er voldoende en een kwalitatief woonaanbod aanwezig is.

Uit onderzoek blijkt dat het moeilijk vinden van een eigen woning een doorslaggevende factor

tot verhuizen kan betekenen (De Corte et al. 2003). Bij de woonomgeving spelen vooral lokale

voorzieningen een belangrijke rol. Dit zijn voordelen die gevalideerd worden door de

bewoners, zoals een goede luchtkwaliteit en/of de afwezigheid van geluidsoverlast.

Het laatste plaatskenmerk is de kost van leven: wanneer de levenskost tussen twee ruimtelijke

entiteiten sterk verschilt, kan dit een aanleiding tot verhuizen zijn. De fiscaliteitspolitiek kan

hierin een belangrijke rol spelen.

3

Binnen het onderzoek naar plaatskenmerken kunnen we nog twee onderzoeksgroepen

onderscheiden. Een eerste groep concentreert zich vooral op de economische variabelen die

een rol spelen in de verhuisbeslissing, zoals bijvoorbeeld de werkgelegenheidsgraad. De

tweede onderzoeksgroep legt zich toe op de lokale voorzieningen zoals bijvoorbeeld de

aanwezigheid van culturele centra. Beide variabelen dragen bij de tot de verklaring van

migratiebeslissingen (Devogelaer, 2004). Door de dynamiek van de vestigingsfactoren te

onderzoeken, wordt een factor ‘tijd’ toegevoegd aan het theoretisch kader (De Caigny, 2003).

Deze masterproef bestaat uit zes hoofdstukken. In het eerste hoofdstuk overlopen we de

gebruikte bronnen en methodologie. We gaan na welke bronnen aangewend worden in

migratie-onderzoek. Daarna bekijken we welke bronnen en methodologie werd gebruikt voor

deze studie. We overlopen de voor- en nadelen van de bronnen en koppelen hieraan de

specifieke methodologie.

In het tweede hoofdstuk bespreken we wat voorbije onderzoeken omtrent interne migraties

in België aan het licht gebracht hebben. We focussen vooral op de push- en pullfactoren die

tot migratie leiden en de veranderingen in migratiepatronen.

In het derde hoofdstuk trachten we de mobiliteit in België tussen 1857 en 1966 in beeld te

brengen. Aan de hand van kaartjes op arrondissementeel niveau brengen we de

migratiepatronen grafisch in beeld. Daarnaast kijken we naar de evolutie in mobiliteit op

nationaal vlak aan de hand van een algemene mobiliteitsindex. We onderzoeken welke de

netto-ontvangende en netto-verliezende arrondissementen zijn. Daarnaast gaan we aan de

hand van de wet van Gibrat de interne verdeeldheid binnen de verschillende geografische

niveaus na. Vervolgens belichten we in het vierde hoofdstuk de theorie van de New Economic

Geography die de link legt tussen economische ontwikkelingen en migratiepatronen in een

regio. We overlopen de belangrijkste concepten en inzichten van de theorie en gaan na in

hoeverre deze ook relevant is voor de Belgische casus. Daarna onderzoeken we de relatie

tussen migratiecijfers en de aanwezigheid van marktpotentieel na aan de hand van correlaties.

We bekijken de evolutie van het economisch potentieel van België en stellen het

marktpotentieel grafisch voor. Daarnaast onderzoeken we de relatie tussen het

marktpotentieel en lonen en tewerkstellingscijfers. In het laatste hoofdstuk ten slotte

onderzoeken we de relatie tussen migratiecijfers en industriële concentraties.

4

HOOFDSTUK 1: ANALYSE BRONNEN EN METHODOLOGIE

In deze paragraaf besteden we aandacht aan de manier waarop het onderzoek gevoerd werd.

Eerst bespreken we de bronnen die aangewend worden in migratieonderzoek:

bevolkingsregisters, volkstellingen en eventueel migratieregisters en peilingen. Daarna

bespreken we de bronnen en methodologie die gebruikt werden voor dit onderzoek. We

bekijken de voor- en nadelen van deze bronnen en besteden aandacht aan een aantal

oplossingen die werden gebruikt om de methodologische moeilijkheden te overkomen.

1.1 Bronnen voor migratieonderzoek

Voor onderzoek naar de interne mobiliteit in België wordt voornamelijk gebruik gemaakt van

twee soorten bronnen: enerzijds de bevolkingsregisters en anderzijds de volkstellingen. In

sommige onderzoeken wordt bovendien gebruik gemaakt van migratieregisters of peilingen.

1.1.1 Bevolkingsregisters Vanaf 1791 zijn gemeenten verplicht om een staat van hun bevolking en diens woonplaats bij

te houden. In de bevolkingsregisters worden de naam en voornaam, de geboorteplaats, de

vorige verblijfplaats, het beroep en andere bestaansmiddelen van de inwoners opgenomen.

Daarbij moest men ook de veranderingen in het bevolkingsregister publiceren: toename van

de bevolking (door geboorte of immigratie), afname van de bevolking (door overlijden of

emigratie), veranderingen in de burgerlijke staat van de inwoners en interne migraties binnen

de gemeente. Deze additionele documenten vergemakkelijkten de jaarlijkse tellingen. Sinds

1931 was elke gemeente verplicht jaarlijks een document op te stellen waarin het aantal

aankomende en vertrekkende migranten genoteerd werd, ingedeeld in binnen- en buitenland.

Op basis van deze informatie stelde het Nationaal Instituut voor Statistiek (NIS) twee matrices

op: één voor binnenlandse immigratie en één voor binnenlandse emigratie. De binnenlandse

immigratie hield in dat men de migranten per arrondissement noteerde, naargelang hun

origine. De binnenlandse emigratie hield in dat men de migranten noteerde naargelang hun

bestemming. Als een persoon migreert van een plaats i naar een plaats j, geeft dit aanleiding

tot een aankomst op plaats j, afkomstig van een plaats i en een vertrek van plaats i, met als

bestemming plaats j.

5

Technisch gezien zouden deze matrices identiek moeten zijn, maar dit was niet het geval. Om

deze problemen te omzeilen publiceerde het NIS enkel een matrix met interne migraties,

vanuit de veronderstelling dat de registratie van migratie belangrijker is in de gemeente van

vertrek dan in de gemeente van aankomst (Poulain & Van Goethem, 1982).

1.1.2 Volkstellingen De andere bron voor migratieonderzoek zijn de volkstellingen. In tegenstelling tot de

bevolkingsregisters die een dynamische bron zijn, geven de volkstellingen op statische wijze

de staat van de bevolking weer. Ze omschrijven per huishouden de samenstelling van de

bevolking. Meestal werden de adressen van de huishoudens en de namen, leeftijden en

beroepen van de bewoners genoteerd. De eerste volkstelling werd in 1846 uitgevoerd en werd

vanaf dan bijna elke tien jaar georganiseerd. De volkstelling heeft niet enkel administratieve

doeleinden, maar biedt ook een sociale, economische en demografische kijk op de bevolking.1

In de volkstellingen werd vanaf 1846 een onderscheid gemaakt tussen de gewone en

wettelijke verblijfplaats van de bevolking. De gewone verblijfplaats is de thuishaven van de

gezinsleden, de wettelijke verblijfplaats daarentegen is de woonplaats waar de burger

gehuisvest is voor de uitoefening van zijn of haar rechten en plichten. Meestal vallen de

gewone en wettelijke verblijfplaats samen, maar dit is niet altijd het geval (Art & Vanhaute,

2003). De opgetekende getallen in de volkstellingen en bevolkingsregisters zijn gelijkaardig,

de opdracht bestaat er dus in beide bronnen te vergelijken (Poulain & Van Goethem, 1982).

1.1.3 Migratieregisters Vanaf 1900 was het bijhouden van migratieregisters verplicht in België. Deze registers werden

voortdurend bijgehouden en gaven cijfers weer over de in- en uitwijking of

woonstverandering. Aan de hand van deze registers kunnen we zicht krijgen op de mobiele

bevolkingsgroep: verhouding van inwijkelingen en uitwijkelingen, van het migratiesaldo ten

opzichte van het totale bevolkingsaantal, de samenstelling van de huishoudens, het beroep

van de migranten en de plaats van herkomst of bestemming. Aangezien de administratieve

controle op de migrerende bevolkingsgroepen verre van sluitend was, moeten we de cijfers

1 Algemene volks- en woningtelling. 2013.

URL: <http://statbel.fgov.be/nl/statistieken/cijfers/bevolking/volkstelling/> (03.11.2013).

6

in deze migratieregisters met een kritische blik benaderen en eventueel herberekenen (Art &

Vanhaute, 2003).

1.1.4 Peilingen Een vierde bron ten slotte die aangewend wordt in onderzoek naar migratiebewegingen, zijn

peilingen of migratiestatistieken. Vooral in landen waarin men geen bevolkingsregisters

bijhoudt, worden enquêtes uitgevoerd. Deze peilingen betreffen vaak een aanvulling op de

nationale volkstellingen. Zowel peilingen als volkstellingen gelden als een retrospectieve

benadering tot het migratieonderzoek. In de resultaten zijn dus enkel personen opgenomen

die nog in leven zijn op het moment van de bevraging (UN, 1970).

1.2 Bespreking van de bronnen

Dit onderzoek werd voornamelijk gevoerd op basis van een databastand waarin het

bevolkingsverloop van België in de periode tussen 1857 en 2003 is opgetekend. Dit bestand

werd ontwikkeld door de historicus Sven Vrielinck. Het bronbestand werd opgesteld aan de

hand van een bestaand document, dat op zijn beurt gebaseerd is op de staten die de

gemeenten jaarlijks aan het ministerie in Brussel doorgaven.

In het databestand wordt een onderscheid gemaakt tussen de bronwaarden en de waarden

die werden berekend in de databank. Het verschil tussen deze waarden is te wijten aan fouten

in de bron zelf. Het bestand is een bewerking van een document opgesteld door de Federale

Overheidsdienst Economie, KMO, Middenstand en Energie, Directie Statistiek en Economische

Informatie. 2 De gegevens kwamen tot stand op basis van de ‘Mouvement de la Population et

de l’Etat Civil’, (kortweg de Mouvement) die op zijn beurt gebaseerd is op registers van de

Burgerlijke Stand, het doodsoorzakenregister, het vreemdelingenregister en de

bevolkingsregisters. Vanaf 1841 werd de bron jaarlijks gepubliceerd, maar zijn geschiedenis

gaat terug tot 1801. De Commission Centrale de Statistique deed inspanningen om de

Mouvement zo volledig mogelijk in kaart te brengen, wat aantoont dat België op dat moment

één van de statistische koplopers was. Hoewel de Mouvement een rijke bron is, werd ze in het

verleden nauwelijks gebruikt in onderzoek (Preneel, 2010).

2 Toelichting. In: MV05 Bevolkingsverloop 1857-2003. Deel 1.

7

De data hebben betrekking op de wettelijke bevolking, wat inhoudt dat het aantal in- en

uitwijkelingen overeen stemt met het aantal in- en uitschrijvingen in de bevolkingsregisters.

Het totale inwonersaantal van elke gemeente werd berekend door deze waarden met de

resultaten van de laatste volkstellingen te verbinden. Het probleem met dit bevolkingstotaal

is dat dit onnauwkeurig is als gevolg van foutieve registraties, vergissingen van de

gemeentebesturen maar hoofdzakelijk door een gebrekkige afvoering uit de

bevolkingsregisters.3 De cijfers werden vaak pas aangepast wanneer een nieuwe volkstelling

plaatsvond. In de jaren waarin een volkstelling plaatsvond, worden we geconfronteerd met

verschillen door de afwijking tussen de berekende en de getelde bevolking. Het geregistreerde

bevolkingsverloop vertoont in die jaren onregelmatige sprongen. Op het nationaal niveau

werd het aantal uitwijkingen vaak onderschat. Wij kozen ervoor om gebruik te maken van de

berekende cijfers van de database.

Daarnaast wordt de jaarlijkse statistiek van de migraties vertekend door een aantal

grenswijzingen die zich voordeden. Zo werden in bepaalde gemeenten (bv. Sainte-Cécile in

1896) de inwoners van de nieuw opgerichte gemeenten gerekend bij de personen die de

moedergemeente verlieten. De burgers van afgescheiden gemeenten (bv. Bléhen in 1896)

werden soms als inwijkelingen genoteerd.

1.2.1 Voordelen Het is zeker een voordeel dat de gegevens op detailniveau zijn, in weinig onderzoeken kan

men gebruik maken van zo’n uitvoerige informatie. We maken gebruik van data op nationaal,

arrondissementeel en gemeentelijk vlak. De gegevens in het bronbestand zijn op NUTS 3- en

LAU 2-niveau. NUTS staat voor Nomenclature of Territorial Units for Statistics, een classificatie

die het economisch grondgebied van de Europese Unie via een hiërarchie indeelt. De

classificatie gebeurt om drie redenen. Een eerste doel betreft de verzameling, ontwikkeling

en harmonisering van regionale statistieken. Ten tweede worden de gegevens gebruikt voor

de sociaaleconomische analyse van regio’s. In de laatste plaats wordt de indeling ook gebruikt

om het regionale beleid vorm te geven. NUTS 1 omvat de grote socio-economische regio’s.

NUTS 2 stelt regio’s voor de toepassing van het regionaal beleid voor en NUTS 3 ten slotte

3 Afvoering uit de bevolkingsregisters: wanneer het College van Burgemeester en Schepenen vaststelt dat iemand niet verblijft op het adres van inschrijving, zal men deze uit het bevolkingsregister schrappen.

8

duidt op kleine regio’s waarin een specifiek beleid wordt toegepast. In België komen de drie

niveaus overeen met achtereenvolgens de gewesten, de provincies en de arrondissementen.

Naast het NUTS-niveau bestaat ook het LAU-niveau, Local Administrative Units, een

administratieve indeling op lokaal niveau. Voor België komt het LAU 2-niveau overeen met de

gemeenten.

1.2.2 Nadelen Het grootste nadeel van deze gegevens is dat het geen bilaterale stromen betreft. We

beschikken bovendien ook niet over informatie over de achtergrond van de migranten, zoals

bijvoorbeeld leeftijd, geboorteplaats of beroep. Hierdoor is het niet mogelijk om een profiel

van de migranten te schetsen of na te gaan welke leeftijdsgroepen het meest in de

migratiestatistieken voorkomen. De data zijn wel opgedeeld naar geslacht, maar deze

categorisering lijkt ons niet relevant voor het onderzoek.

In de meeste onderzoeken naar migratie wordt gebruik gemaakt van gegevens op basis van

bilaterale migratiestromen, wat inhoudt dat men beschikt over zowel de vertrek- als

aankomstplaats van de migrant. Op basis van deze gegevens kan men schetsen waar de

migranten vandaan kwamen en waar ze naartoe gingen. De gegevens die wij voor het

onderzoek hanteren, beschikken niet over bilaterale migratiecijfers. We beschikken wel over

migratiecijfers met betrekking tot in- en uitwijking, al zijn deze gegevens op geaggregeerd en

niet op individueel niveau. Door deze migratiestromen grafisch in beeld te brengen, krijgen

we een beeld van naar welke gebieden naartoe verhuisd werd en vanuit welke regio’s men

weg trok.

Om de methodologische moeilijkheden van deze bronnen in te tomen, maakten we gebruik

van een aantal andere methodes en technieken om een zo goed mogelijk beeld te krijgen van

de omvang en verschuivingen binnen de interne migratie in België. Zo kozen we ervoor om

met een globale indicator van mobiliteit te werken. Deze indicator houdt in dat we de

migratiecijfers uitdrukken tegenover de totale bevolking van dat moment. Op die manier

krijgen we een beter zicht op de evolutie van de interne mobiliteit doorheen de tijd. We gingen

eveneens na of de gebieden over een positief (waar de inwijking groter is dan de uitwijking)

of negatief (waar de uitwijking groter is dan de inwijking) migratiesaldo beschikten. Aangezien

we niet over bilaterale datastromen beschikken, ligt de nadruk in dit onderzoek vooral op de

9

push- en pullfactoren die de migratie bepalen. Zo berekenden we correlatiecoëfficiënten van

de migratiecijfers met onder andere industriële concentraties en marktpotentieel.

1.3 Onderzoeksmethodologie

Methodologisch gezien vertrekken we vanuit een Excelbestand waarin het bevolkingsverloop

binnen België is opgetekend. Deze gegevens lopen van 1857 tot 2003, in deze masterproef

maken we echter enkel gebruik van de data tussen 1857 en 1966, dit om een periode van

ongeveer 100 jaar te beschrijven. Uit het databestand filterden we relevante gegevens: de

totale in- en uitwijking op een bepaald geografisch niveau (gemeentelijk, arrondissementeel

of nationaal). Na een grondige bewerking van de gegevens werden deze op basis van FID-

codes aan de shapefiles in ArcMap gekoppeld, waardoor het mogelijk is de migratiepatronen

grafisch in kaart te brengen. Een volgende stap houdt de analyse van het veranderende

migratiepatroon doorheen de jaren in en het hieraan koppelen van een aantal economische

ontwikkelingen. De grafische voorstelling laat toe een beter zicht te krijgen op evoluties en

veranderingen. Daarnaast ontwikkelden we een globale mobiliteitsindex om een zicht te

krijgen op de evolutie van de migratiestromen. Door middel van de berekening van correlaties

trachten we de link tussen de migratiecijfers, het ontstaan van marktpotentieel en de

aanwezigheid van industriële concentraties te onderzoeken. Daarna koppelen we de inzichten

uit de literatuur aan de data en gaan we na of we in België in de periode van 1860 tot 1970

gelijkaardige trends opmerken.

10

1.4 Besluit

De belangrijkste bronnen voor migratie-onderzoek zijn bevolkingsregisters, volkstellingen,

migratieregisters en peilingen. Deze bronnen op zich hebben elk onafhankelijk hun voor- en

nadelen. Voor dit onderzoek werd gebruikt gemaakt van een databestand op basis van de

Mouvement de la Population et de l’Etat Civil, een bijzonder rijke bron die slechts uitzonderlijk

in demografisch onderzoek wordt aangewend. De Mouvement is gebaseerd op de registers

van de Burgerlijke Stand, het doodsoorzakenregister, het vreemdelingenregister en de

bevolkingsregisters. De voordelen van het databestand betreffen vooral zijn zeer

gedetailleerde gegevens, op NUTS 2- en LAU 3-niveau. In slechts weinig onderzoeken naar

migratie kan men gebruik maken van data op dit geografisch detailniveau. Het bestand kent

echter ook zijn nadelen. Zo kunnen we in tegenstelling tot de meeste onderzoeken geen

gebruik maken van bilaterale gegevensstromen. Aangezien we enkel over globale cijfers met

betrekking tot inwijking en uitwijking beschikken, kunnen we geen uitspraken doen over de

herkomst van migranten met een bepaalde bestemming. Als gevolg van het feit dat de cijfers

niet op individueel niveau zijn, kunnen we de sociale achtergrond van de migranten niet in

beeld brengen (bijvoorbeeld leeftijd of beroep). Net om deze nadelen te overkomen, werd

gekozen voor een specifieke methodologie. We stelden een globale indicator van mobiliteit

op, berekenden correlaties tussen migratiecijfers en enerzijds marktpotentieel en anderzijds

industriële concentraties. Daarenboven kozen we voor een aanpak waarbij de

migratiestromen visueel in beeld worden gebracht.

11

HOOFDSTUK 2: LITERATUUR OMTRENT INTERNE MIGRATIE IN BELGIË

2.1 Inleiding

Hoewel het fenomeen van interne migratie in België al in een aantal studies onderzocht is, zijn

er weinig referentiewerken in deze context. De bestaande studies richten zich vooral op de

lokale context, zoals bijvoorbeeld de cases Verviers, Seraing of Luik. Hoewel deze lokale

studies bijzonder interessant en kwaliteitsvol zijn, bestaan er voor België weinig studies die de

nationale bewegingen vanuit een ‘longue durée’-perspectief in kaart brengen (Eggerickx,

2010). In deze paragraaf gaan we dieper in op een aantal onderzoeken omtrent interne

migratie in België, de evoluties en determinerende factoren ervan. Achtereenvolgens

bespreken we het artikel van Devogelaer omtrent interne migraties in België in de periode

1998-2000, het artikel van Poulain en Van Goethem omtrent interne migratiebewegingen

tussen 1949 en 1979 en de studie van Eggerickx over de periode 1840 tot 1939.

2.2 Literatuur

Hoewel het thema interne migratie voor ons land nog niet uitvoerig bestudeerd is, bestaan er

een aantal onderzoeken die de migratiestromen in kaart trachten te brengen. Eén daarvan is

het onderzoek van het Federaal Planbureau, getiteld: ‘Interne migraties in België: wie,

waarom en naar welke gemeenten? En waarom niet naar de steden?’. De studie betreft de

periode 1998 tot 2000 en onderzoekt de interne verhuismotieven van en naar Belgische

gemeenten in het algemeen en naar steden in het bijzonder. Het onderzoek werd gevoerd op

basis van cijfers op het gemeentelijk niveau. Voor de empirische analyse werd gebruik

gemaakt van gegevens van zowel het Nationaal Instituut voor de Statistiek (waaronder de

Volkstelling van 1991) en data uit het Rijksregister (voor de jaren 1998 tot en met 2000). Deze

data betreffen vooral een aantal karakteristieken van de gemeenten en hun bevolking.

Daarnaast werd informatie over werkgelegenheid verworven via de Rijksdienst voor Sociale

Zekerheid, het Rijksinstituut voor de Sociale Verzekeringen der Zelfstandigen en het

Datawarehouse Arbeidsmarktgegevens (Devogelaer, 2004).

Devogelaer stelde vast dat er zeker sprake is van een ruimtelijke uitzaaiingsbeweging, een

patroon waarbij gezinnen de kernstad en zelfs het stadsgewest verlaten voor rustige, perifere

12

gebieden. Dit proces is het gevolg van een aantal maatschappelijke processen zoals een

inkomens- en welvaartstijging, de aanleg van autowegen, een verhoogde mobiliteitsgraad en

de overgang van een economie waarin industrie centraal stond naar een diensteneconomie.

De resultaten duidden op een relatie tussen migratie en werkgelegenheid: hoge

werkgelegenheidsgroei, het aanbod van veel voorzieningen en/of een verder ligging

tegenover de grootsteden leiden tot een positief migratiesaldo (Devogelaer, 2004).

Daarenboven spelen zowel werk-gerelateerde variabelen als lokale voorzieningen een

belangrijke rol in de verklaring van de migratiepatronen. Men hanteert hierbij de notie

‘werkgelegenheidsbassin’, een concept dat zowel woon-werktrajecten als aantrekkelijkheid in

termen van werkgelegenheid in beschouwing neemt. Migratie wordt namelijk beschouwd als

een beslissing waarin zowel residentieel wonen als werkgelegenheid een rol spelen

(Devogelaer, 2004).

Tevens spelen nederzettingspatronen een belangrijke rol in de keuze: mensen zullen hun

residentie eerder kiezen buiten de dichtbevolkte gemeenten en grootstedelijke invloed.

Lokale voorzieningen spelen dan weer een positieve rol: de aanwezigheid van voorzieningen

heeft een positieve impact op het inwonersaantal van een gemeente (Devogelaer, 2004).

Daarnaast onderzochten de demografen Michel Poulain en Brigitte Van Goethem de interne

migratie in België in de periode van 1949 tot 1979 op basis van de bevolkingsregisters en

volkstellingen.

In het artikel komen vier aspecten aan bod: een eerste aspect betreft het algemeen niveau

van interne mobiliteit in België. De studie werd uitgevoerd op basis van migratiepatronen

tussen de arrondissementen. De data werden aangepast aangezien het aantal

arrondissementen in België een aantal wijzigingen onderging. Zo steeg het aantal

arrondissementen van 41 naar 44 in 1963 om in 1970 naar 43 teruggebracht te worden. De

aanpassingen aan de data laten een vergelijking over de tijd toe. Om een zo getrouw mogelijk

beeld van de interne migratiepatronen te krijgen werd er een gestandaardiseerde indicator

ontwikkeld die de stijging van het totale bevolkingsaantal en de leeftijdsstructuur van de

bevolking buiten beschouwing laat. Analyse van de data wees uit dat het aantal interne

migraties tussen 1948 en 1979 met 14% toenam (Poulain & Van Goethem, 1982).

13

Een tweede aandachtspunt betrof de mobiliteit tussen Vlaanderen en Wallonië. Het

onderzoek wees uit dat de frequentie tussen 1948 en 1979 met maar liefst 60% daalde.

Poulain en Van Goethem interpreteren dit resultaat als een steeds groter wordende afstand

tussen beide landsdelen (Poulain & Van Goethem, 1982).

Ten derde onderzocht men de speciale rol van Brussel, dat zich op het kruispunt tussen

Vlaanderen en Wallonië bevindt. De stad blijkt grote aantrekking uit te oefenen tot het jaar

1968, maar daarna keert de situatie om. De arrondissementen Leuven, Halle-Vilvoorde, Nijvel,

Zinnik, Namen, Hoei en Borgworm vormen een soort gordel dat het gesuburbaniseerd gebied

rond Brussel vormt. Er bestaat een duidelijk contrast tussen de intensivering van emigraties

naar Wallonië en een daling van de migraties naar Vlaanderen. Inwoners van Vlaanderen en

Wallonië kozen eerder voor het pendelen dan te verhuizen naar Brussel (Poulain & Van

Goethem, 1982).

In het laatste aspect van de studie onderzocht men de impact van urbanisatie, waarbij men

vooral keek naar de stadsvlucht en de suburbanisatie. Sterk verstedelijkte gebieden kennen

een negatief migratiesaldo vanaf 1955, men trok dus weg uit deze regio’s. Het migratiesaldo

van kleine en middelgrote steden schommelt rond 0. Tevens onderzocht men het fenomeen

van migraties naar de buitenrand van de stad en men kwam tot de conclusie dat dit fenomeen

de laatste jaren aan belang verloor: het fenomeen bereikte een hoogtepunt rond 1977

(Poulain & Van Goethem, 1982).

14

De demograaf Thierry Eggerickx onderzocht de interne migratiebewegingen in België tussen

1840 en 1939, waarbij hij niet alleen aandacht besteedde aan de migratiepatronen, maar ook

aan de veranderingen in de samenleving als gevolg van deze migratiebewegingen. In de loop

van de negentiende eeuw steeg de intensiteit van de interne migraties vooral in Wallonië

sterk: zowel in de industriële bekkens, in de kleine en grote steden, als op het platteland. In

de grote en middelgrote steden in Vlaanderen was de stijging doorgaans minder uitgesproken,

maar met uitzondering van Mechelen, steeg de intensiteit van de migratie ook in dit

landsgedeelte. Eggerickx verbindt deze stijging met de verstedelijking en industrialisering die

de negentiende eeuw karakteriseerden. Daarenboven deelt hij de negentiende eeuw in in

verschillende tussenfases, naargelang hun migratiekenmerken. In een eerste fase, tussen

1845 en 1861 waren de migratieniveaus in de industriële bekkens het hoogst, maar deze

periode werd ook gekenmerkt door voedsel- en landbouwcrises op het platteland. In een

tweede fase na 1865, waarin de economie opnieuw stabiliseerde, steeg de mobiliteit trager,

om nadien in de periode tussen 1870 en 1875 andermaal sterk te stijgen. Daarnaast kende

ook de pendelarbeid een buitengewone uitbreiding. Hoewel het zeker geen nieuw fenomeen

was, merken we vanaf de negentiende eeuw een sterke versnelling van de frequentie, de

diversiteit en de complexiteit van de migraties (Eggerickx, 2010).

Het begin van de twintigste eeuw markeert een breuk in de evolutie van de intensiteit van de

migraties: de mobiliteit daalt zowel in de industriële bekkens, als in de grote Vlaamse en

Waalse steden en in de buitenwijken daarvan. Een uitzondering hierop vormde het Waalse

platteland, waar de mobiliteit bleef stijgen. Eggerickx haalt hiervoor verschillende mogelijke

verklaringen aan. Een eerste verklaring betreft de economische crisis van de jaren 1930, al is

deze verklaring vooral toepasbaar op de industriële bekkens. Daarenboven ging de daling in

die gebieden gepaard met de uitbreiding van de internationale migratie door een

arbeidstekort in de mijnindustrie die veroorzaakt werd door enerzijds een daling van de

nataliteit en anderzijds een verbetering van de levensomstandigheden van arbeiders. De grote

steden kenden een demografische verzadiging. De ontwikkeling van communicatiemiddelen,

de reorganisatie van de stedelijke ruimte en de openbare werken gericht op de verbetering

van de openbare hygiëne zorgden voor een rem op de tendens tot migratie (Eggerickx, 2010).

15

2.3 Besluit

In deze paragraaf onderzochten we de conclusies van een aantal onderzoeken omtrent

interne migraties op het nationaal vlak.

Het onderzoek van Devogelaer legt vooral de nadruk op de verklaringsfactoren voor deze

migraties, de zogenaamde push- en pullfactoren. De vier belangrijkste factoren die de

locatiekeuze van een migrant bepalen zijn woonaanbod, transport, woonomgeving en de kost

van leven.

In het onderzoek van Poulain en Van Goethem omtrent interne migraties kwam men tot vier

grote conclusies; een daling van de algemene mobiliteitsindex tussen 1948 en 1979, de lage

graad van mobiliteit van Vlaanderen naar Wallonië, de belangrijke aantrekkingskracht die de

stad Brussel tot 1968 uitstraalde, met daaraan gekoppeld de opkomst van pendelarbeid en

ten slotte de impact van urbanisatie die een hoogtepunt bereikte rond 1977. Een aantal grote

steden kenden een negatief migratiesaldo, wat er op wijst dat mensen wegtrokken van sterk

verstedelijkte gebieden en de stadsvlucht bevestigt.

In de negentiende eeuw kende Wallonië een sterke stijging van de mobiliteit. In Vlaanderen

was deze stijging ook aanwezig, maar minder uitgesproken. Het begin van de twintigste eeuw

betekende een breuk met deze evolutie. Vanaf dit moment merken we een daling van de

intensiteit van de mobiliteit. Als verklaring hiervoor wijst Eggerickx naar de economische crisis

van de jaren ’30, de uitbreiding van internationale migraties door de daling van de nataliteit

en de verbetering van levensomstandigheden, en de demografische verzadiging in de steden.

16

HOOFDSTUK 3: EVOLUTIE VAN DE INTERNE MIGRATIES BINNEN

BELGIË

Nu we een beeld hebben van interne migratie in een aantal studies, gaan we over naar de

analyse van de migratiestromen op basis van onze data. In een eerste paragraaf bestuderen

we de evolutie van de in- en uitwijkingsstromen op basis van de grafische voorstelling daarvan.

Vervolgens bestuderen we de algemene mobiliteit op basis van de berekening van een

mobiliteitsindex en gaan we na welke de netto-ontvangende en netto-verliezende

arrondissementen waren. Ten slotte onderzoeken we de concentratie van migratiestromen

binnen de verschillende geografische niveaus op basis van de wet van Gibrat.

3.1 Analyse en bespreking geografische voorstelling migratiepatronen

3.1.1 Inwijking

Figuur 1: Inwijking op arrondissementeel niveau in België, 1857.

Bron: Eigen berekeningen op basis van MV05.

Op de eerste figuur die de inwijking in 1857 weergeeft, zien we duidelijk naar welke regio’s

het meest werd ingeweken. Vooral het centrum van het land was een populaire bestemming.

De provincies Vlaams-Brabant en Antwerpen tonen sterke inwijkingscijfers. Brussel kent het

grootste aantal inwijkingen. In de provincie West-Vlaanderen zien we duidelijk het

arrondissement Brugge. Het valt op dat het grootste deel van de inwijkingen naar Vlaanderen

17

waren. In Wallonië zien we ook een aantal belangrijke gebieden, rond de arrondissementen

Luik en Verviers, Namen en Charleroi en ten slotte ook het arrondissement Bergen. Vooral in

de provincie Luxemburg en zijn verschillende administratieve arrondissementen, ligt de

inwijkingsgraad zeer laag. Vooral naar de arrondissementen waarin de belangrijke

handelssteden zoals Brugge, Gent, Antwerpen en Brussel liggen wordt er gemigreerd.

Aan de situatie is er negen jaar later weinig veranderd. Een aantal arrondissementen ten

noordoosten van Brussel, zoals Turnhout, Mechelen en Leuven worden minder belangrijk in

termen van inwijking, al is die daling relatief, we zien namelijk dat veel van de belangrijke

gebieden uit de vorige periode aan belang verliezen. De inwijking naar Gent wordt

bijvoorbeeld ook lager. Alsook het arrondissement Sint-Niklaas verliest aan belang. Algemeen

kunnen we stellen dat bijna alle arrondissementen een lichtere tint kleuren in vergelijking met

de vorige periode, al blijven de belangrijkste gebieden dezelfde als in de vorige periode.

In 1876 zien we dat sommige gebieden zich herstellen, er wordt bijvoorbeeld terug meer

gemigreerd naar het arrondissement Gent. De daling in het arrondissement Turnhout

daarentegen zet zich verder door. In het arrondissement Thuin en Zinnik wordt de inwijking

groter, waardoor we een belangrijke concentratie zien ontstaan van Bergen over Zinnik,

Charleroi en Thuin naar Namen.

In de decennia die volgen op 1886 zien we vooral dat de inwijking zich over het algemeen op

een lager niveau bevindt. Het belang van Antwerpen daalt lichtjes en ook de positie van

Brussel verzwakt. Ook in de provincie Luxemburg neemt het aantal migraties af. In 1896 zien

we een achteruitgang aantal arrondissementen in West-Vlaanderen zoals Veurne en

Diksmuide. In neemt het belang van de provincie Luxemburg af en zien we dat het kerngebied

zich duidelijker vestigt.

Het oorlogsjaar 1916 toont veel veranderingen. De trend in West-Vlaanderen zet zich door en

over het algemeen is het niveau van inwijking lager. In het centrum van het land wordt de

kernzone waar naartoe wordt gemigreerd steeds belangrijker. Het arrondissement Verviers

verliest dan weer aan belang.

18

Ook in de volgende jaren zien we het kerngebied steeds sterker worden. Opvallend is dat dit

kerngebied zich nu niet meer in dezelfde arrondissementen als in de beginjaren situeert. Waar

dit gebied zich in 1857 vooral in het noorden van het land bevond, loopt het gebied nu over

de doorsnede van het land van noord naar zuid. Vanaf 1936 wordt dit kerngebied beperkter

in omvang doordat de inwijking naar Thuin en Hasselt geleidelijk afneemt. De

arrondissementen aan de Kust worden wel weer belangrijker. Opmerkelijk is dat we in 1966

een daling van de migratie naar de hoofdstad Brussel zien, in tegenstelling tot alle voorgaande

jaren, waarin zowel Brussel als het omliggende arrondissement Halle-Vilvoorde als de kern

van het land de belangrijkste plek was waar naartoe werd gemigreerd. De daling is zowel in

Brussel als Halle-Vilvoorde markant, maar vooral de achteruitgang van Brussel is significant.



iguur: Inwijking op arrondissementeel niveau in België, 1876.



19





20





21





22





23



24

3.1.2 Uitwijking

Op de eerste figuur uit de beginperiode in 1857 zien we een aantal arrondissementen waarin

de uitwijking het sterkst is. Deze arrondissementen zijn onder andere Brussel, Antwerpen,

Gent, Brugge, Turnhout, Mechelen, Leuven, Nijvel, Namen, Charleroi, Verviers en Luik. Deze

arrondissementen vormen een kerngebied. De arrondissementen waar de uitwijking het

sterkst is, zijn de arrondissementen met de belangrijkste handelssteden zoals Antwerpen,

Gent en Brussel. De meeste migratie betreft uitwijkingen uit de stad Brussel en het

omliggende arrondissement. Zoals verwacht vertoont deze figuur veel gelijkenissen met de

beginsituatie bij de inwijkingspatronen. In de gebieden waar de inwijking het sterkst is, is ook

de uitwijking sterk. Het bevolkingsverloop is in deze arrondissementen het grootst: mensen

gaan er naartoe maar trekken er ook van weg.

In 1866 zien we dezelfde patronen terugkeren, al is de intensiteit van het aantal migraties

gedaald. Het kerngebied is in 1876 in omvang afgenomen. In een aantal arrondissementen is

de uitwijking nog steeds heel sterk, zoals bijvoorbeeld Brussel, Leuven, Antwerpen, Brugge,

Verviers en Luik, maar de gebieden vormen geen aaneengesloten kerngebied meer. Deze

trend zet zich in 1886 verder door. Daarnaast zien we dat het niveau van uitwijking in de

arrondissementen van de provincie Luxemburg laag blijft. Zoals we al eerder opmerkten, was

ook de inwijking hier bijzonder laag. De provincie kent een gering bevolkingsverloop.

De algemene uitwijkingsniveaus zijn in 1906 opnieuw lager dan het vorige decennium. In 1916

zien we dat de arrondissementen in het arrondissement Luxemburg zich herstellen. Net zoals

bij de inwijkingspatronen zien we dat er zich een kerngebied vormt dat eerder van noord naar

zuid loopt. Deze trend wordt in 1926 opnieuw sterker. In de jaren 1936 en 1946 zien we dat

het kerngebied nu duidelijk van noord naar zuid loopt. Ook de arrondissementen Gent en

Verviers en Luik blijven belangrijk. In 1956 zijn de algemene uitwijkingsniveaus opnieuw lager.

Opvallend is de grote uitwijking uit de hoofdstad Brussel in 1966. In de vorige paragraaf

merkten we ook al een opvallende daling van de inwijking naar de hoofdstad. Een aantal

andere arrondissementen worden dan weer sterker, zoals bijvoorbeeld Leuven, Thuin,

Charleroi en Namen.

25

Figuur 13: Uitwijking op arrondissementeel niveau in België, 1857.




26





.

27





28





29





30





31

3.2 Mobiliteitsindex

Om een beter zicht te krijgen op de evolutie van de omvang van de migratie werd een

mobiliteitsindex ontwikkeld. Deze bestaat uit de nationale migratiestroom gedeeld door de

totale bevolking op 31 december van het jaar en wordt uitgedrukt in een percentage. Er werd

gebruik gemaakt van de berekende gegevens uit het databestand. Deze zijn gecorrigeerd voor

een aantal fouten in de bronnen zelf.

De index werd zowel voor de in-, uit-, als nettostromen berekend. Door gebruik te maken van

percentages en niet van absolute getallen, krijgen we een beter beeld van het verloop van de

migratiecijfers doorheen de tijd. De percentages corrigeren de bevolkingsgroei en de groei in

de migratiecijfers.

1866 1886 1896 1906 1916

Inwijking 4,28% 5,16% 5,96% 7,32% 3,93%

Uitwijking 4,27% 5,10% 5,83% 7,21% 4,13%

Nettostromen 0,01% 0,06% 0,14% 0,11% -1,77% *

1926 1936 1946 1956 1966

Inwijking 7,28% 7,15% 6,68% 6,71% 6,29%

Uitwijking 7,09% 7,06% 6,59% 6,57% 6,07%

Nettostromen 0,19% 0,09% 0,09% 0,15% 0,22%

Tabel 1: Jaarlijkse algemene mobiliteitsindex, berekend door de migratiecijfers te delen door

de totale bevolking, 1866-1966.

Bron: Eigen berekeningen op basis van MV05 - Bevolkingsverloop 1857-2003 - Deel 1, data

totalen.

Opmerkingen:

(a) Voor de jaren 1857 en 1876 kon er geen algemene mobiliteitsindex worden berekend,

aangezien er voor deze jaren geen data beschikbaar zijn over het bevolkingstotaal.

(b) *: waarden met een * geven een negatief percentage aan. Dit komt doordat het verschil

tussen de totale inwijking en totale uitwijking een negatieve waarde aangeeft (de totale

uitwijking is dus groter dan de totale inwijking in dat jaar).

32

Voor de jaren 1866 tot 1906 stijgen de percentages duidelijk. In het jaar 1916 kennen de

percentages een terugval, maar dit kan te wijten zijn aan de Eerste Wereldoorlog. In 1926

bevinden de percentages zich terug op het vooroorlogse niveau. Na 1926 dalen de

percentages opnieuw lichtjes met ongeveer 1 procent tot 1966. Zoals de cijfers van de

nettostromen aangeven, bestaat er slechts een klein verschil tussen de cijfers van de in- en

uitwijking. We kunnen stellen dat de migratiepatronen vanaf 1866 een toename kennen tot

1926, met uitzondering van de periode rond de Eerste Wereldoorlog. Het negatieve netto-

percentage in 1916 is een gevolg van het feit dat veel mensen het land uit vluchtten tijdens

dit oorlogsjaar. Vanaf 1926 beginnen de percentages weer te dalen. De piek ligt dus aan het

begin van de twintigste eeuw. Voor de daling van mobiliteit vanaf het begin van de twintigste

eeuw zoals in de literatuur besproken, vinden we hier geen bewijs.

Om de resultaten van de nationale mobiliteitsindex te kaderen, kunnen we deze vergelijken

met een aantal internationale onderzoeken. Ter vergelijking: de interne migratiegraad naar

grootsteden in Duitsland steeg van 13% in 1880 naar bijna 20% in 1914 (Hochstadt, 1999). In

Frankrijk verdubbelde het algemeen mobiliteitsniveau bijna tussen 1816 en 1926. In de

periode 1816-1829 was het percentage mannen ouder dan 45 jaar die niet in hun

geboorteplaats woonden gelijk aan 20,7% in de periode 1922-1926 was dit aantal gestegen

tot 36,0%. Bij de vrouwen stegen de percentages van 18,6% naar 38,0% (Tugault, 1973).

Opmerkelijk is dat de ratio’s in België redelijk constant, maar vooral laag blijven. Een mogelijke

verklaring voor deze lage interne mobiliteit is dat vooral demografische factoren en

economische elementen in mindere mate een rol speelden in de migratiebeslissing. We

kunnen hierover echter niet met zekerheid uitspraak doen en zoals later in deze masterproef

zal blijken, bestaat er een duidelijke samenhang tussen migratiepatronen en economische

variabelen zoals marktpotentieel en industriële concentraties.

33

3.3 Netto migratiestromen per arrondissement

Op basis van de voorgaande grafische voorstelling van de in- en uitwijkingsstromen, rijst de

vraag welke de netto-ontvangende en netto-verliezende arrondissementen waren. In tabel 1

in de bijlage zijn de netto-migratiestromen per arrondissement tussen 1866 en 1966

weergegeven. Voor de jaren 1857 en 1876 waren geen cijfers met betrekking tot de totale

bevolking beschikbaar, daarom zijn deze jaren niet opgenomen in de analyse. De cijfers

werden berekend door het verschil te nemen tussen de in- en uitwijkingscijfers en deze te

normaliseren door ze te delen door het totale bevolkingsaantal in het arrondissement op 31

december van dat jaar. De laatste kolom geeft het gemiddelde weer. Het arrondissement

Antwerpen toont overwegend positieve netto-migratiecijfers, behalve in het oorlogsjaar

1916. Ook Charleroi toont gunstige cijfers. Het arrondissement Brussel toont over het

algemeen positieve cijfers, behalve in 1966. Zoals we al opmerkten bij de grafische weergave,

kende Brussel in 1966 weinig inwijking en een sterke uitwijking. Nijvel is tot 1926 een netto-

verliezend arrondissement, maar daarna keert de situatie zich om. De nettomigratiecijfers van

het arrondissement Thuin schommelen, wat we al eerder opmerkten bij de grafische

voorstelling van de migratiepatronen. Namen en Brugge kennen een positief migratiecijfer

vanaf 1906 en 1936. In het arrondissement Gent is de situatie dan weer omgekeerd: vanaf

1896 is de uitwijking hier groter dan de inwijking.

34

3.4 Wet van Gibrat

Om de geografische concentratie binnen de verschillende geografische niveaus na te gaan,

maken we gebruik van grafieken die de relatie tussen het bevolkingsaantal in een gebied en

de groei van dat gebied weergeven. We onderzochten deze relatie van 1880 tot 1976 over de

gehele termijn en splitsten de periode daarna op in drie tijdsintervallen; het eerste interval

van 1880 tot 1914, een tweede interval dat van 1918 tot 1940 loopt en een derde interval ten

slotte van 1945 tot 1976. Om een uitspraak te kunnen doen over de verschillen binnen de

verschillende administratieve niveaus, onderzochten we de relatie voor zowel gemeenten,

hoofdgemeenten als arrondissementen. De wet van Gibrat stelt dat de groei van een gebied

onafhankelijk is van de groei van de bevolking. De volle lijn op de grafieken geeft de resultaten

weer, de stippellijn het betrouwbaarheidsinterval. Indien het betrouwbaarheidsinterval zich

tussen de 0-waarde bevindt, kunnen we besluiten dat de wet op gaat en dat de beide

variabelen onafhankelijk van elkaar verlopen.

3.4.1 Gemeenten

3.4.1.1 Algemeen: 1880-1976

Figuur 25: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op gemeentelijk niveau, 1880-1976.

Bron: Eigen berekeningen.

-10

-50

51

01

5

Gro

wth

ra

te

-5 0 5Population

Smooth Confidence band

groeivoet

bevolking

35

3.4.1.2 1880-1914



3.4.1.3 1918-1940



-10

01

02

03

0

Gro

wth

ra

te

-5 0 5Population


-10

-50

51

0

Gro

wth

ra

te

-5 0 5Population


bevolking

groeivoet

groeivoet

bevolking

36

3.4.1.4 1945-1976



De grafieken bij de gemeenten tonen aan dat de wet van Gibrat in het algemeen, mits een

aantal uitzonderingen opgaat. De individuele grafieken van de verschillende intervallen doen

ons vermoeden dat er sprake is van stadsvlucht. Deze geven namelijk aan dat de bevolking in

de grote steden minder snel aangroeien dan dat de stad groeit.

Zoals door Christa Matthys onderzocht werd, vond er in de tweede helft van de negentiende

eeuw vooral migratie plaats van het platteland naar de steden. Vooral vanaf de agrarische

crisis in 1846 kozen veel plattelandsbewoners voor de migratie naar een grote of middelgrote

stad zoals Antwerpen, Brussel, Gent, Kortrijk en Mechelen. De belangrijkste beweegreden

waren de tewerkstellingsmogelijkheden in de opkomende industriële en havensectoren.

Daarenboven speelde de opkomst van de transportmogelijkheden ook een belangrijke rol

(Matthys, 2013).

Het verstedelijkingsproces bracht echter ook een aantal nadelen met zich mee, zoals

bijvoorbeeld gebrekkige en onhygiënische huisvestingspraktijken voor de arbeidersbevolking.

Dit leidde op het einde van de negentiende eeuw tot een omgekeerde trend, namelijk die van

-15

-10

-50

5

Gro

wth

ra

te

-5 0 5Population


groeivoet

bevolking

37

pendelmigratie en stadsvlucht door de rijkere bevolkingsgroepen. De bevolking die toch naar

de steden migreerde, koos daarbij vaak voor de dichtstbij gelegen stad. De verklaring hiervoor

vinden we in het behouden van familiebanden. Een ander fenomeen is dat van de trapsgewijze

migratie, waarbij men eerst migreerde naar een nabijgelegen stad om later opnieuw verder

weg te trekken. Matthys wijst daarbij ook op het niet noodzakelijk permanente karakter van

migratie (Matthys, 2013).

3.4.2 Hoofdgemeenten

3.4.2.1 Algemeen: 1880-1976

Figuur 29: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op het niveau van hoofdgemeenten, 1880-1976.


-50

51

0

Gro

wth

ra

te

-6 -4 -2 0 2 4Population


groeivoet

bevolking

38

05

10

15

20

Gro

wth

ra

te

-4 -2 0 2 4Population


3.4.2.2 1880-1914



3.4.2.3 1918-1940



-50

51

01

5

Gro

wth

ra

te

-4 -2 0 2 4Population


groeivoet

groeivoet

bevolking

bevolking

39

3.4.2.4 1945-1976



Bij de hoofdgemeenten kunnen we over het algemeen stellen dat de grote steden sterker

groeien dan de kleine steden. In het eerste interval geldt deze relatie ook. Bij het tweede

interval kunnen we met minder zekerheid uitspraken doen. Ook in het derde interval is het

minder duidelijk of de wet van Gibrat opgaat.

-20

24

Gro

wth

ra

te



groeivoet

bevolking

40

3.4.3 Arrondissementen

3.4.3.1 Algemeen: 1880-1976

Figuur 33: Wet van Gibrat; bevolkingsaantal tegenover groeivoet op arrondissementeel niveau, 1880-1976.


3.4.3.2 1880-1914



-10

12

3

Gro

wth

ra

te



02

4

Gro

wth

ra

te

-2 0 2Population


groeivoet

groeivoet

bevolking

bevolking

41

3.4.3.3 1918-1940



3.4.3.4 1945-1976



-10

12

34

Gro

wth

ra

te



-10

12

34

Gro

wth

ra

te

-2 0 2Population


groeivoet

groeivoet

bevolking

bevolking

42

De figuren van de arrondissementen tonen aan dat de grootste arrondissementen het sterkst

groeien, de wet van Gibrat gaat dus niet op.

We kunnen besluiten dat de in- en uitgaande migratiestromen op nationaal niveau redelijk

stabiel zijn. Binnen een geografisch niveau zijn er echter wel duidelijke verschillen. Zo is er veel

verloop binnen de arrondissementen. Dit verklaart ook waarom de nationale

mobiliteitsstromen over de jaren heen zo stabiel blijven. Voor de grootste steden gaat de wet

van Gibrat niet op; we zien een patroon dat aansluit bij het Franse en Duitse, al is dit patroon

in België minder uitgesproken. Een analyse op een lager geografisch niveau kan hier

interessanter zijn.

Nemen we het arrondissement Antwerpen als voorbeeld. In het jaar 1866 was de inwijking in

Antwerpen gelijk aan 15054, de uitwijking 14542 op een bevolkingstotaal van 235411

inwoners, percentages van respectievelijk 6,4% en 6,2%. De inwijking in de stad Antwerpen

betrof in dat jaar 6720 personen, dit is gelijk aan 44,6% van de totale inwijking in het

arrondissement. 5996 personen weken uit, 41,2% van de totale uitwijking in het

arrondissement Antwerpen. De andere cijfers zijn verdeeld over de 29 andere gemeenten in

het arrondissement. Het is duidelijk dat de migratiecijfers vooral geconcentreerd zijn in de

belangrijkste stad van het arrondissement.

In 1966 is de situatie echter anders; van de 6310 inwijkelingen in het arrondissement,

migreerde 25,3% naar de stad Antwerpen. 30,5% van de migranten die uit het arrondissement

wegtrokken, verlieten de stad Antwerpen.

3.5 Besluit

In dit hoofdstuk analyseerden we de evolutie van de interne migratiepatronen in België. In de

eerste paragraaf bekeken we de in- en uitmigratie tussen 1857 en 1966. De grafische

voorstelling van deze patronen leerde ons dat het kerngebied zich aan het begin van de

periode vooral in het centrum van het land bevond. Vooral arrondissementen zoals Gent,

Antwerpen en Brussel, maar ook Verviers en Luik speelden een belangrijke rol. Dit kerngebied

kwam geleidelijk aan op een andere plaats te liggen, namelijk van het noorden naar het zuiden

van het land. Ook de uitwijkingscijfers toonden gelijkaardige patronen. Opmerkelijk is de sterk

43

dalende rol van Brussel in 1966, we merken hier een sterke daling van de inwijking

gecombineerd met een sterke stijging van de uitwijkingscijfers.

Daarnaast ontwikkelden we een algemene mobiliteitsindex. De resultaten gaven een stabiel

maar laag cijfer (in vergelijking met Duitsland en Frankrijk in diezelfde periode) aan. Deze index

gaf ons geen bewijs voor de sterke mobiliteitsdaling vanaf de twintigste eeuw. Door de

berekening van de netto-migratiecijfers per arrondissement kwamen we tot de conclusie dat

vooral de arrondissementen met belangrijke handelssteden zoals Antwerpen een positief

migratiesaldo aan de dag kunnen leggen.

Wanneer we de migratiecijfers op een lager geografisch niveau onderzoeken, bleek de

stabiliteit in de migratiecijfers op nationaal niveau een verkeerd beeld te geven. Door voor

gemeenten, hoofdgemeenten en arrondissementen de wet van Gibrat die stelt dat de

bevolking in steden onafhankelijk groeit van hun grootte te onderzoeken, stelden we vast dat

er binnen de geografische niveaus veel verloop is. Voor de grootste steden en agglomeraties

gaat de wet niet op. Grote steden groeien doorgaans sterker dan kleine steden. Dit onderzoek

verschafte ons ook bewijs voor de aanwezigheid van stadsvlucht, zoals in de literatuur

aangebracht.

44

HOOFDSTUK 4: DE ECONOMISCHE GROEI VAN STEDEN: DE NEW

ECONOMIC GEOGRAPHY

4.1 Inleiding

Vermits de wet van Gibrat voor de grootste steden en agglomeraties niet lijkt op te gaan, stelt

zich de vraag welke karakteristieken van de grote steden mede bepalen waarom ze sneller

groeien dan andere steden. Een mogelijke these is de vorming van economische clusters die

aanleiding geven tot demografische clusters, een onderzoeksdomein dat zich binnen de New

Economic Geography situeert.

In 1991 werd door Paul Krugman de New Economic Geography ontwikkeld, een theorie die

zich richt op het fenomeen van economische clusters (Krugman, 1991). Globaal gezien kunnen

we binnen de theorie twee grote stromingen onderscheiden: enerzijds de groep rond Paul

Krugman die onderstreept dat clusters vooral ontstaan door de link tussen bedrijven en

consumenten. Anderzijds is er de groep rond Anthony Venables die de oorzaak eerder legt bij

de relatie tussen in- en output (De Caigny, 2003). De relevantie van deze theorie voor deze

masterproef ligt vooral in het feit dat men migratiepatronen aan economische variabelen

koppelt. We besteden aandacht aan de karakteristieken van het New Economic Geography

model en de empirische toetsing ervan in de literatuur. Vervolgens gaan we na in hoeverre dit

model toepasbaar is op de Belgische casus. Daarna bekijken we de relatie tussen

migratiepatronen en de aanwezigheid van marktpotentieel in een bepaalde regio. Aan de

hand van correlaties berekenen we de sterkte van de samenhang tussen beide variabelen. We

gaan eveneens na of deze resultaten overeenstemmen met de bevindingen uit andere

onderzoeken. Bovendien kunnen we door het marktpotentieel grafisch voor te stellen de

evolutie van deze factor doorheen de tijd onderzoeken. In een eerste alinea bespreken we de

data die gebruikt werden om het marktpotentieel te omschrijven. Vervolgens bespreken we

de resultaten van de correlatietesten. Ten slotte analyseren we de kaarten waarop de evolutie

van het marktpotentieel afgebeeld is. We bekijken de trends en evoluties aandachtig en

proberen deze te koppelen aan een aantal economische ontwikkelingen.

45

4.2 New Economic Geography: theorie en concepten

De Franse econoom Matthieu Crozet analyseerde het New Economic Geography-model aan

de hand van bilaterale migratiedata van vijf Europese landen (Duitsland, Spanje, Italië,

Nederland en Groot-Brittannië) in de jaren 1980 en 1990. De data zijn, afhankelijk van het

land, beschikbaar op NUTS 1- en NUTS 2-niveau. Dit onderzoek verschafte hem empirisch

bewijs voor het bestaan van het NEG-model. Het oorspronkelijke New Economic Geography-

model, ontwikkeld door Krugman en Venables beschrijft het ontstaan van agglomeraties als

een proces waarin twee centripetale krachten interageren: enerzijds de backward linkage die

de keuze van firma’s beïnvloedt: een firma zal zich vestigen in een regio met een goede

toegang tot de markt door de lagere transportkosten en de aanwezigheid van

schaaleconomieën. Anderzijds is er de forward linkage die de locatiekeuze van individuen

stuurt: in regio’s met een gemakkelijke toegang tot grondstoffen ligt de cost of living lager

door de lagere transportkosten. Deze twee krachten versterken elkaar en zorgen voor een

concentratie van bedrijven en arbeiders waardoor een agglomeratie ontstaat (Crozet, 2004).

Krugman verklaart stadsontwikkeling door te wijzen op de interactie tussen transportkosten

en verhoogde opbrengsten door de schaal, op bedrijfsniveau. Agglomeraties ontstaan nadat

de relatie tussen schaaleconomieën en transportkosten aanleiding geeft tot verbanden,

verbintenissen (linkages) tussen regio’s (Hanson, 1999).

Het voorbije onderzoek omtrent NEG spitste zich vooral toe op evaluatie van de backward

linkage. We kunnen hierin drie richtingen onderscheiden. Een eerste groep focust vooral op

het zogenaamde home market effect, waarin men bestudeert of een goede toegang tot de

vraag in regio’s de lokale bedrijven positief beïnvloedt. Onderzoek heeft uitgewezen dat deze

relatie inderdaad aanwezig is.

Een tweede groep onderzoekt het de hypothese van het backward linkage effect: uitgaand

van de veronderstelling dat bedrijven tussen locaties kiezen om hun verwachte winsten te

vergroten, bevestigden deze studies dat fabrieken aangetrokken worden door regio’s met een

goede toegang tot de vraag. De derde onderzoeksgroep ten slotte focust op de correlatie

tussen factorprijzen en de vraag. In tegenstelling tot de meeste literatuur concentreert Crozet

zich op de forward linkage: hij onderzoekt of de toegang tot markten een positieve invloed

heeft op migratiekeuzes.

46

De resultaten wezen uit dat afstand inderdaad de verwachte sterke negatieve invloed op

migratie uitoefent. De kost van migratie bleek zelfs hoger voor langeafstandsmigratie: indien

men meer dan één regionale grens moet oversteken, dalen de migratiestromen met 33% in

Groot-Brittannië en zelfs met 55,5% in Italië. De data tonen aan dat rijke regio’s meer

migranten aantrekken als gevolg van de invloed van het lokale aanbod aan diensten. Lokale

productiewerkgelegenheid heeft daarentegen geen invloed op migratiestromen. Men kan dit

interpreteren als het tekortschieten van de price index effect hypothese4 of als de

rechtvaardiging van het gebruik van een meer gedetailleerd model. Ten slotte toonde het

onderzoek ook aan dat centripetale krachten behalve in Spanje en Groot-Brittannië erg

beperkt zijn in hun geografische omvang. De beletsels tegenover migratie zijn bovendien hoog

genoeg om de centripetale krachten te temperen. Daarom is het onwaarschijnlijk dat er

binnen Europese landen of op een hoger niveau, een kern-periferie patroon zal ontstaan

(Crozet, 2004).

De Spaanse economen Tirado, Pons, Paluzie en Silvestre gingen na of het New Economic

Geography-model van toepassing is op Spanje in de 20e eeuw in het licht van de

industrialisatie. Aan de hand van deze case onderzocht men de parameters van het NEG-

model op verschillende momenten en schatte men de verklarende kracht in van het model

dat de interne migratiestromen in beeld brengt. De analyse over lange termijn laat een

vergelijking van de periodes op het vlak van agglomeratie en economische activiteit toe.

Daarenboven onderzocht men, in lijn met Crozet, het bestaan van een forward effect; de

relatie tussen lokalisatiebeslissingen van werknemers en het marktpotentieel van de regio

(Paluzie, Pons, Silvestre, Tirado, 2009).

De empirische analyse gebeurde aan de hand van bilaterale data op basis van volkstellingen.

Men berekende een algemene mobiliteitsindex door de migratiestroom te delen door de

bevolking van de plaats van bestemming, daarbij koos men drie momenten uit om de data te

toetsten en te vergelijken: de jaren 1920, de jaren 1960 en de beginjaren van de 21e eeuw,

4 De price index effect hypothese houdt in dat een grotere lokale tewerkstelling zal leiden tot een grotere lokale productie, wat aanleiding geeft tot lagere prijzen van de goederen en dus minder transportkosten. Dit zal op zijn beurt aanleiding geven tot een lagere prijsindex, wat leidt tot een hoger reëel loon en op die manier zal leiden tot meer immigratie.

47

momenten die drie verschillende fasen in de industriële ontwikkeling van Spanje

symboliseren.

Paluzie e.a. besluiten dat Spaanse migranten aangetrokken werden door agglomeraties. Deze

relatie kon men in elk van de drie periodes observeren. De resultaten tonen echter ook aan

dat de parameters over tijd veranderen. Dit verklaart waarom de nieuwe industriële

agglomeraties ook buiten het grondgebied van de provincies reiken. Deze twee elementen

leiden ertoe dat transportkosten vanaf de twintigste eeuw geen rol meer spelen in de

beslissing tot migreren (Paluzie et al., 2009).

In een eerder artikel onderzochten Pons e.a. al de relatie tussen migraties en industriële

agglomeraties in Spanje. Daarbij kwamen ze tot de conclusie dat er inderdaad een directe

relatie bestaat tussen lokalisatiebeslissingen van migranten en het marktpotentieel van de

gastregio. Er werd gebruikt gemaakt van gegevens over het verwachte loon in de bestemming,

op basis van bestaande lonen omdat men niet beschikte over werkloosheidsdata. De

onderzoekers merkten ook een aantal veranderingen op in de industriële geografie van Spanje

in de periode tussen de late 19e eeuw en de Burgeroorlog (1936-1939). Een groter aantal

provincies begon zich op industrieel vlak te ontwikkelen. Daarnaast groeiden de grootste

industriële centra nog verder in vergelijking met het gemiddelde. Dit verklaart ook de

versnelling in interne migratiestromen bij het vorderen van de industrialisatie (Pons, Paluzie,

Silvestre, Tirado, 2007).

4.3 New Economic Geography in België?

New Economic Geography werd ontwikkeld in de Verenigde Staten en werd getest voor een

aantal andere landen zoals bijvoorbeeld Spanje, maar in hoeverre is de theorie ook relevant

voor België? Sofie De Caigny onderzocht in welke mate de begrippen uit de New Economic

Geography ook toepasbaar zijn op de vorming van industriële concentraties uit het verleden.

Ze onderzocht hiervoor de transformatie van de kanaalzone ten noorden van Brussel tot een

industriegebied in het interbellum. Het antwoord ligt volgens De Caigny vooral in een

wisselwerking tussen regionale factoren en de internationalisering van de economie. De

nabijheid van het kanaal speelde hierin een cruciale rol. De theorie van de New Economic

Geography biedt in een interessant theoretisch kader om het industrialiseringsproces in België

48

te analyseren. Volgens deze theorie ontstaat industriële productie in sterk geconcentreerde

zones door de specifieke regionale dynamiek van gebieden met eigen comparatieve voordelen

(De Caigny, 2003).

Toch moeten we een aantal bemerkingen in gedachten houden wanneer we de theorie van

de NEG willen toepassen op de Belgische casus. Ten eerste is de theorie vooral toepasbaar op

grote industriële concentraties, zoals bijvoorbeeld aan de oostkust van de Verenigde Staten.

Bij kleinere industriële concentraties zoals in België, gaan de assumpties die het model maakt

niet altijd op. Krugman gaat bijvoorbeeld uit van het feit dat bedrijven arbeiders aanmoedigen

om zich in de buurt van het bedrijf te vestigen. Dit biedt voordelen voor zowel de arbeiders

als de bedrijven. Voor arbeiders stijgt de werkgelegenheid, bedrijven kunnen putten uit een

grotere arbeidsreserve en bovendien beschikken ze over een grotere afzetmarkt voor hun

producten. Krugman legt dus sterk de nadruk op de wisselwerking met de lokale vraag. In de

Belgische kanaalzone speelde de uitbouw van het openbaar vervoersnetwerk een belangrijke

rol. Vooral in de Brusselse agglomeratie remde dit de migratie uit het centrum af. Veel

arbeiders kozen ervoor om te pendelen. Omwille hiervan zijn de theoretische inzichten van

Venables (Venables, 1996) waarin de nadruk op de onderlinge economische uitwisselingen

tussen bedrijven ligt, relevanter voor de Belgische context (De Caigny, 2003).

Een tweede gebrek aan de theorie is dat de rol van de overheid nauwelijks aan bod komt,

terwijl overheidsbeslissingen cruciale gevolgen kunnen hebben voor de economische

ontwikkeling van een regio. De Belgische overheid kon de ontwikkeling van het

industriegebied positief beïnvloeden door het uitbouwen van het vervoersnetwerk.

Spoorlijnen en bruggen werden steeds in functie van de industrie aangelegd. Daarentegen

werd nooit voldoende ondernomen om het huisvestingsprobleem in de centrumregio op te

lossen. Volgens De Caigny heeft de overheid altijd getracht een positief signaal te geven naar

bedrijfsleiders toe, al nam ze niet altijd de juiste beslissingen (De Caigny, 2003).

Een laatste probleem met de theorie ten slotte is dat men de plotse stimulans in de industrie

in de kanaalzone niet enkel aan de hand van rationele, waarneembare factoren kan verklaren.

Zo kunnen emotionele en persoonlijke aspecten meespelen in de vestigingspolitiek van een

bedrijf. Bovendien bevestigt de komst van nieuwe bedrijven vaak een bestaand

49

vestigingspatroon. Ook Krugman erkent dat er een ‘clear dependence on history’ is (De Caigny,

2003).

4.4 De link tussen marktpotentieel en interne migraties in de literatuur

In lijn van de NEG onderzoeken we de link tussen marktpotentieel en interne migraties. We

kijken eerst naar een aantal voorbije studies hierrond en koppelen deze inzichten daarna terug

aan de eigen berekeningen.

Combes, Mayer en Thisse onderzochten verklaringen voor ongelijke ruimtelijke

ontwikkelingen sinds de Industriële Revolutie en waarom economische activiteiten

geconcentreerd zijn in een beperkt aantal gebieden, ondanks de verhoogde mobiliteit van

mensen, goederen en ideeën. Een factor die hierin een belangrijke rol speelt, is de daling van

transportkosten. Geschat wordt, dat tussen 1800 en 1910, de gemiddelde transportkost

daalde van een niveau van 10 naar 1. De daling van transportkosten in de negentiende eeuw

gaf bedrijven meer vrijheid in hun lokalisatiebeslissingen, waardoor een grote homogeniteit

overheen regio’s ontstond. Om de openheid van nationale economieën te symboliseren,

hanteert men het aandeel van export in het BBP als indicator. Deze ging in België van 7 in 1870

naar 40,3 in 1973. Door deze sterke daling in de transportkosten, werd de locatiekeuze van

bedrijven niet langer bepaald door louter natuurlijke factoren. Hierdoor ontstond de

zogenaamde ‘footloose industry’. De nieuwe industrie had nood aan meer ervaren arbeiders

en meer gespecialiseerde diensten. Deze factoren waren vooral in oude, grote steden

aanwezig, aangezien de nieuwe steden gecreëerd door de Industriële Revolutie niet

voorzagen in genoeg diverse activiteiten. Hierdoor zien we een omgekeerde causaliteit

ontstaan: de stad begunstigt de ontwikkeling van de industrie. De verstedelijking die daarop

volgde, optimaliseerde de aantrekkingskracht van steden voor zover ze een groeiende markt

voor industriële producten vormden. Op basis van onderzoek aan de hand van BBP per capita

op NUTS2-niveau ontdekten ze een soort ‘spatiale besmetting’: in een regio die zich dicht bij

een rijke regio bevindt, is het hoogst onwaarschijnlijk dat deze regio heel arm is. Deze

vaststelling impliceert een ruimtelijke verspreiding van ontwikkeling.

Het concept marktpotentieel zoals door Harris (Harris, 1954) gedefinieerd, geeft een

mogelijke oorzaak voor deze ruimtelijke diffusie. BBP per capita is een eenvoudige indicator

50

voor de economische omvang van een regio. Daarnaast verwachten we dat ook de

bereikbaarheid van een regio een cruciale rol speelt in de determinanten van de

lokalisatiebeslissingen van bedrijven en arbeiders. Marktpotentieel omvat dus het idee dat

nabijheid tot een welvarende regio, een regio aantrekkelijker maakt aangezien het een goede

toegang biedt tot verschillende markten (Combes & Mayer, 2008).

Volgens Combes, Mayer en Thisse kunnen we de ruimtelijke variatie in bevolking, gemiddeld

inkomen, de levenskost en huizenprijzen niet langer verklaren door enkel natuurlijke factoren.

De variatie wordt namelijk bepaald door de interactie tussen markten, het overheidsbeleid en

de mobiliteit van productiefactoren. De ruimtelijke dimensie van deze interacties geeft

aanleiding tot een economische geografie (Combes & Mayer, 2008).

4.5 Correlaties

4.5.1 Data

De cijfers omtrent het intern marktpotentieel zijn berekende cijfers op basis van het artikel

‘Reversal of Fortune in a Small, Open Economy: Regional GDP in Belgium, 1896-2000.’ (Buyst,

2009). De gegevens zijn dus gebaseerd op schattingen van het bruto regionaal product, de

analyse gebeurde op provinciaal niveau. De arrondissementele cijfers werden berekend op

basis van volgende formule:

𝑀𝑃 = Σ𝐺𝐷𝑃

𝐷𝑖𝑗

Het marktpotentieel van een arrondissement is dus gelijk aan de som van het bruto nationaal

product van een bepaalde regio gedeeld door de afstand tot de regio waarvan we het

marktpotentieel berekenen.

In het artikel van Erik Buyst wordt gebruik gemaakt van de methode van Geary en Stark om

het bruto regionaal product per capita te berekenen, voor een aantal jaren in de eerste helft

van de 20e eeuw. Geary en Stark gebruiken historische data omtrent lonen en tewerkstelling,

groeperen deze per sector en per land en berekenen op die manier het Bruto Binnenlands

Product. De methode werd ontwikkeld om het BNP in Engeland, Ierland, Schotland en Wales

te berekenen in de periode 1861 tot 1911. Het onderzoek van Buyst toont aan dat deze

51

methode relevant is om toegepast te worden op de berekening van regionale BNP-cijfers in

België (Buyst, 2009).

4.5.2 Correlaties tussen migratiecijfers op nationaal niveau en de aanwezigheid van marktpotentieel en interpretatie

In onderstaande tabellen werd de correlatie tussen de migratiecijfers en het marktpotentieel

berekend op drie verschillende tijdstippen: 1897, 1937 en 1961 en dit voor de jaren 1857 tot

1966. Bij het marktpotentieel van 1937 en 1961 kozen we ervoor om de

correlatiecoëfficiënten pas te berekenen vanaf respectievelijk 1936 en 1966, dit om de cijfers

zo relevant mogelijk te houden. We berekenden de correlaties voor zowel de inwijking en

uitwijking. De cijfers geven de correlatiecoëfficiënten tussen het marktpotentieel en de

migratiecijfers op het nationaal niveau weer.

IN OUT

MP

1897

MP

1937

MP

1961

MP

1897

MP

1937 MP 1961

1857 0,7279 . . 1857 0,7161 . .

1866 0,7444 . . 1866 0,7353 . .

1876 0,7461 . . 1876 0,7377 . .

1886 0,7548 . . 1886 0,7624 . .

1896 0,7729 . . 1896 0,7797 . .

1906 0,7690 . . 1906 0,7808 . .

1916 0,7476 . . 1916 0,7648 . .

1926 0,7762 . . 1926 0,7788 . .

1936 0,7577 0,7825 . 1936 0,7635 0,7874 .

1946 0,7648 0,7899 . 1946 0,7662 0,7896 .

1956 0,7915 0,8088 . 1956 0,7912 0,8089 .

1966 0,7247 0,6634 0,7825 1966 0,7226 0,7052 0,7052

Tabel 2: Correlaties tussen migratiecijfers en marktpotentieel (1897, 1937, 1961), voor de jaren

1857 tot en met 1966.


52

De resultaten tonen een duidelijke samenhang tussen de migratiecijfers en de aanwezigheid

van marktpotentieel, de meeste correlaties geven een resultaat dat rond 0,7 à 0,8 schommelt.

De relatie tussen de twee variabelen is duidelijk aanwezig voor zowel de inwijking als

uitwijking. Dit kan wijzen op een fenomeen waarbij er in Vlaanderen en Wallonië frequent

gemigreerd werd tussen regio’s met een sterk marktpotentieel. Anderzijds kunnen we dit

resultaat in het licht van de lage mobiliteitscijfers ook interpreteren als het ontbreken van

sterke agglomeratiefenomenen binnen België.

4.6 Evolutie economische ontwikkelingen in België aan de hand van het BBP

Het economisch potentieel van België onderging heel wat veranderingen over de jaren. In

deze paragraaf bekijken we kort een aantal van deze ontwikkelingen.

In 1896 lag de economische kracht van België voornamelijk in Wallonië, vooral in de regio van

de Borinage in de provincie Henegouwen, tot Verviers nabij Duitsland. Op dat moment stond

België bekend als één van de meest geïndustrialiseerde gebieden tijdens de eerste Industriële

Revolutie. Deze industriële sterkte was vooral gebaseerd op de staal, glas en machine-

vervaardigende industrie. Ook de provincie Brabant, strategisch gelegen tussen Vlaanderen

en Wallonië, had baat bij de uitbreiding van de tertiaire industrie en luxe-industrieën zoals

papier en voedselverwerking in en rond Brussel (Buyst, 2009).

Tegen 1937 zien we een aantal evoluties in de verdeling van het BRP. Brabant is uitgegroeid

tot de rijkste provincie van België. Bovendien is de tegenstelling tussen Vlaanderen en

Wallonië een stuk minder sterk geworden. Henegouwen en Luik hebben nog steeds een hoger

dan gemiddeld BRP, al ligt dat een stuk lager dan 40 jaar eerder. Verder merken we duidelijk

de opkomst van Antwerpen en de groei van andere Vlaamse provincies, al is die groei minder

uitgesproken dan in Antwerpen. Het BRP van Luxemburg en Namen daalt. Buyst verklaart deze

ontwikkelingen door te wijzen op enerzijds de groei van de textielindustrie in Oost- en West-

Vlaanderen en anderzijds de eerste tekenen van achteruitgang bij de steenkoolmijnen in

Wallonië. Hierdoor werd overzeese import van steenkool noodzakelijk. Dit leidde tot de

opkomst van de havens van Antwerpen, Gent en Zeebrugge en daaraan verbonden ook de

bouw van fabrieken in de buurt van deze havens. Dit trok op zijn beurt dan weer de chemische

53

en andere industrieën aan. Vooral de haven van Antwerpen slaagde erin veel nieuwe

industrieën aan te trekken. In de jaren 1920 en 1930 kende ook Limburg de opkomst van

steenkoolmijnen, al kon de verwachting om een moderne staalindustrie uit te bouwen niet

ingelost worden (Buyst, 2009).

Buyst wijst ook op de desastreuze gevolgen van de Eerste Wereldoorlog voor de industrie in

Wallonië. Na afloop kon de nijverheid niet zijn oorspronkelijke niveau terug behalen. Toch

moeten we de snelle achteruitgang van Luxemburg en Namen nuanceren, al speelde de

afwezigheid van grote steden en de specialisatie in de landbouw, de kleding- en de

houtindustrie niet in hun voordeel (Buyst, 2009).

Tussen 1937 en 1947 merken we weinig veranderingen, de industrie leed ook weinig onder

de Tweede Wereldoorlog: Wallonië ondervond er zelfs de voordelen van. 1970 toont wel een

ander beeld: Henegouwen en Luik gaan achteruit, terwijl Antwerpen zijn positie versterkt. We

kunnen de achteruitgang van Henegouwen en Luik verklaren in het licht van hun geschiedenis.

Toen de Belgische regering in 1959 een initiatief lanceerde om buitenlandse investeringen aan

te moedigen, bleek de loonkost in de provincies te hoog. Dit was een gevolg van de hoge lonen

in de mijnindustrie die ook de andere sectoren beïnvloedden. De havens in het noorden van

het land ondervonden op hun beurt de voordelen van de olie-industrie. Dankzij het Verdrag

van Rome uit 1957 konden bedrijven uit de EEG zich gemakkelijker in ons land vestigen. De

groei van Brussel straalde af op de hele provincie Brabant (Vlaams en Waals Brabant). De

ontwikkeling van handel en de financiële sector maakten de de-industrialisatie goed. Pendelen

naar Brussel werd ook steeds populairder (Buyst, 2009).

54

4.7 Grafische voorstelling marktpotentieel en analyse

Er werden eveneens drie kaartjes getekend die de evolutie van het marktpotentieel in België

duidelijk tonen. Een eerste kaartje geeft het marktpotentieel in het jaar 1897 weer. Het

tweede en derde kaartje tonen achtereenvolgens het marktpotentieel in de jaren 1937 en

1961.

4.7.1 Marktpotentieel 1897

Figuur 37: Het marktpotentieel in België op arrondissementeel niveau in 1897.

Bron: Eigen berekeningen op basis van het bronbestand MV05 en de cijfers uit Buyst, 2009.

De grafische voorstelling van het intern marktpotentieel in 1897 toont dat een aantal regio’s

over een duidelijke economische capaciteit beschikten. Deze regio’s die het sterkste

marktpotentieel tonen zijn Brussel, Antwerpen, Gent, Namen, Charleroi en Luik. Daarnaast

kleuren een aantal gebieden een lichter blauw, wat wijst op een duidelijk aanwezig

marktpotentieel, al is dit minder sterk aanwezig dan in de voorgaande gebieden. De

aanwezigheid van marktpotentieel in de arrondissementen Brugge en Aalst zorgt voor een

verbinding die van de kust tot Brussel loopt. In de provincie Limburg zien we ook een relatief

sterk marktpotentieel in de arrondissementen Hasselt en Tongeren, dat aan Luik grenst.

Daarnaast toont ook Bergen duidelijke economische vooruitzichten.

55




Veertig jaar later zien we toch een aantal duidelijke evoluties in de grafische weergave van het

interne marktpotentieel. De arrondissementen rond de belangrijke steden zoals Brussel,

Antwerpen en Gent blijven sterk aanwezig in termen van marktpotentieel. We zien de

verbinding tussen Brussel en Brugge over Gent sterker worden, nu ook het arrondissement

Dendermonde naast Aalst een donkerder blauw kleurt. In tegenstelling tot de meeste

arrondissementen in Wallonië die aan belang verliezen, wordt Verviers belangrijker. De

arrondissementen Luik, Namen en Charleroi blijven belangrijk, al zien we dat hun

marktpotentieel lichtjes daalt. Ook hier zien we dat de verbinding tussen Hasselt en Verviers

die over Tongeren en Luik loopt, meer uitgesproken wordt.

56




Het marktpotentieel in 1961 toont dat de eerder opgemerkte trends nog sterker worden. Het

economische potentieel van België bevindt zich duidelijk in het centrum van het land,

gesitueerd rond Brussel, Gent en Antwerpen. Door het toegenomen belang van het

arrondissement Eeklo zien we dat er ook een verbinding ontstaat tussen Gent en Antwerpen

en dat het kerngebied rond Brussel, Gent en Antwerpen nog belangrijker wordt. In de

provincie West-Vlaanderen verliest het arrondissement Veurne aan belang. De

arrondissementen Oostende, Ieper, Roeselare en Kortrijk daarentegen worden economisch

significanter. In het zuiden van het land kunnen de arrondissementen Aarlen, Virton en

Neufchâteau een sterker marktpotentieel tegenover de vorige jaren voorleggen. Ook de

verbinding tussen Hasselt en Verviers blijft aanwezig.

57

4.8 Relatie tussen marktpotentieel en lonen en tewerkstelling

In een vorige paragraaf toonden we de relatie tussen interne migratie en marktpotentieel aan.

We kunnen echter nog een stapje verder gaan: in deze paragraaf onderzoeken we aan de hand

van verschillende studies op welke manier we lonen en tewerkstelling aan de ontwikkeling

van marktpotentieel kunnen verbinden, een onderzoeksdomein dat zich ook binnen de New

Economic Geography situeert.

Binnen de Economic Geography stelt men zich de vraag welke krachten het ontstaan van

agglomeraties veroorzaken. Tot de jaren ’90 van de twintigste eeuw was het

onderzoeksdomein eerder eclectisch. De publicatie van Krugman uit 1991 bracht hier echter

verandering in: de volgende tien jaar verschoof de focus van het onderzoek naar het ontstaan

van agglomeraties van de productie naar de wisselwerking tussen transportkosten en

schaaleconomieën bij fabrieken. Deze nieuwe stroming werd bestempeld als de New

Economic Geography. In het onderzoek van de economen Head en Mayer, dat binnen de NEG

kadert, staat het real market potential (RMP) centraal. Dit houdt in dat de complexe relatie

tussen vraag en aanbod een centrale rol speelt in de economische ontwikkeling van een regio.

De gebruikte data zijn onder andere lonen en tewerkstellingscijfers op het niveau van de

industrie en het real market potential, op NUTS 1-niveau voor een aantal regio’s in Duitsland,

Frankrijk, Italië, het Verenigd Koninkrijk, Spanje, Nederland en België. Voor Ierland en Portugal

maakte men gebruik van data op het nationaal niveau. Het RMP wordt berekend door de som

te nemen van het product van een al dan niet vlotte toegang van producenten tot

consumenten en de bestedingen in een regio, gedeeld door het niveau van concurrentie voor

die regio. Indien een regio een hoge interne vraag bezit, is dit het gevolg van de hoge

bestedingen in deze regio of de nabijheid van andere grote markten. De data lopen tussen

1985 en 2000 (Head & Mayer, 2005).

Door het RMP in een grafiek uit te zetten tegenover de afstand tot Brussel, wordt duidelijk dat

het RMP groter wordt naarmate men het economische centrum van Europa nadert. Het

onderzoek toont aan dat de gebieden in de regio rond Brussel een gemakkelijke toegang

hebben tot regio’s waarin de bestedingen gemiddeld gezien hoog zijn. Het effect van het hoge

58

niveau van concurrentie in deze regio’s is echter niet hoog genoeg om de voordelen hiervan

de compenseren. Ook het uitzetten van het RMP tegenover de uitgaven in een gebied

bevestigt deze bevinding: regio’s waarin de bestedingen hoog zijn, worden gekenmerkt door

een hoog RMP. Dit zou echter niet het geval zijn indien de competitie-index zich snel genoeg

aanpast om de voordelen van als gevolg van de hoge bestedingen in die regio te compenseren.

Enkel in de steden Bremen, Hamburg en Berlijn blijkt dit niet het geval. Men gebruikte data

uit de sector voor elektrische machines uit het jaar 1995. De data-analyse toont echter aan

dat we deze relaties ook naar andere jaartallen en sectoren mogen doortrekken (Head &

Mayer, 2005).

Head en Mayer bouwen hun onderzoek op rond twee specifieke gevallen. In het eerste geval

zijn de factorprijzen vereffend en kiezen firma’s hun locatie gebaseerd op de ruimtelijke

verdeling van de vraag. In het tweede geval beschouwt men de locatie van bedrijven als een

gegeven en onderzoekt men het maximale loon dat overeenstemt met gelijkmatige winsten.

Men onderzoekt of een hoge vraag tot hogere lonen en/of een hogere tewerkstelling leidt.

Een sterke reactie van de lonen op de vraag zal de reactie van de productie namelijk

verzwakken (Head & Mayer, 2005).

Marktpotentieel blijkt een belangrijke invloed te hebben op de lonen in een regio. Head en

Mayer maken echter een aantal bemerkingen bij deze relatie. Marktpotentieel is de gewogen

som van de uitgaven in een regio. Deze uitgaven zijn afhankelijk van het inkomen en dus van

de lonen. We kunnen bijgevolg vragen stellen bij de causaliteit van deze relatie. Indien de

lonen in een regio stijgen, zullen ook de bestedingen vergroten, waardoor het RMP ook zal

toenemen. Bovendien blijkt de reactie van de lonen op het RMP sterk te verschillen van

industrie tot industrie. Een gemiddelde stijging van 10% in het RMP geeft aanleiding tot een

loonsverhoging van 1,2%. De tewerkstelling wordt ook beïnvloed, maar niet op een

significante wijze (Head & Mayer, 2005).

De auteurs stellen een alternatieve hypothese voor, namelijk dat schommelingen in menselijk

kapitaal de regionale lonen beïnvloeden. Zowel menselijk kapitaal als marktpotentieel spelen

dus een belangrijke rol (Head and Mayer, 1995).

59

De Amerikaanse econoom Gordon Hanson onderzocht de correlatie tussen lonen,

tewerkstelling en consumentenkoopkracht om te kijken of linken tussen regio’s op basis van

de productmarkt aanleiding geven tot het ontstaan van agglomeraties. Hanson vertrekt vanuit

het idee dat het niveau van economische activiteit bepaald wordt door de toegang tot de

markt. Hoewel de studie op basis van Amerikaanse data tussen 1970 en 1990 gevoerd werd,

bevat het onderzoek een aantal relevante inzichten. De resultaten van het onderzoek wijzen

uit dat de groei van lonen in een regio positief gecorreleerd is met veranderingen in de

economische activiteit in omliggende gebieden. De bijdrage van het onderzoek ligt vooral in

het feit dat Hanson de aard van de ruimtelijke linken die aanleiding geven tot geografische

concentraties identificeert. Een regio zal hogere lonen kunnen voorleggen indien deze ten

eerste dicht bij een regio met hoge inkomens gelegen is, ten tweede in de nabijheid van een

regio waar veel woongelegenheid is of ten derde in de nabijheid van een regio met hoge

arbeidskosten gelegen is (Hanson, 1999).

60

4.9 Besluit

De New Economic Geography werd in 1991 ontwikkeld door Paul Krugman. Het basisidee is

dat agglomeraties ontstaan door de wisselwerking van twee centripetale krachten: enerzijds

de backward linkage die de locatiekeuze van firma’s stuurt en anderzijds de forward linkage

die de keuze bij individuen stuurt. Doordat deze twee krachten op elkaar inwerken ontstaan

concentraties van bedrijven en arbeiders, wat tot de vorming van agglomeraties leidt. Het

empirisch testen van deze theorie door onderzoekers als Crozet en Pons e.a. gaven aan dat

deze relatie inderdaad aanwezig is. Bovendien bestaat er een directe relatie tussen

lokalisatiebeslissingen van migranten en het marktpotentieel van de gastregio. We kunnen

dus besluiten dat er inderdaad een link bestaat tussen economische ontwikkelingen en

migratiepatronen bij het ontstaan van agglomeraties.

Hoewel de theorie een interessant kader biedt om het industrialiseringsproces in België te

analyseren, moeten we hierbij toch een aantal kritische bedenkingen in het achterhoofd

houden. Zo is de theorie minder relevant in kleinere industriële concentraties zoals België. De

Caigny pleit er voor om eerder de interpretatie van Venables te volgen, waarin de nadruk op

de onderlinge economische uitwisselingen tussen bedrijven ligt, in tegenstelling tot Krugman

die de rol van de lokale vraag teveel gewicht toeschrijft. Daarnaast komt de rol van de overheid

in de theorie niet voldoende aan bod en spelen bij de ontwikkeling van industrie niet enkel

rationele, waarneembare factoren een rol: men bouwt vaak verder op een reeds bestaand

proces.

We gingen eveneens de relatie tussen migraties en marktpotentieel na, een onderzoek dat

ook binnen de NEG kadert. We berekenden correlatiecoëfficiënten tussen enerzijds

migratiecijfers en anderzijds cijfers rond intern marktpotentieel, gebaseerd op provinciale

BNP-waarden en de afstand tussen de verschillende arrondissementen. Zoals we al

vermoedden, bewezen de correlatiecoëfficiënten dat er inderdaad een link bestaat tussen

beide variabelen en dat deze relatie sterk aanwezig is. De relatie voor beide variabelen was

sterk aanwezig, zowel bij de in- als uitstromen. We kunnen dit interpreteren als enerzijds het

frequent migreren tussen regio’s met een hoog marktpotentieel of anderzijds, in het licht van

de lage mobiliteitsgraad, als de afwezigheid van sterkte agglomeratiefenomenen binnen

België.

61

Door de aanwezigheid van het marktpotentieel grafisch in kaart te brengen, kregen we een

beter beeld op de verdeling van de economische vooruitzichten binnen België. We bekeken

de situatie in 1897, 1937 en 1961. Hoewel we een aantal veranderingen opmerkten, bleven

de belangrijkste trends gedurende een periode van zestig jaar onmiskenbaar aanwezig. Het

marktpotentieel in België situeert zich vooral in de kern van het land, rond de

arrondissementen Antwerpen, Gent en Brussel. In de regio’s rond deze arrondissementen

groeien de economische vooruitzichten ook, waardoor er een verbinding tussen de regio’s

met sterk marktpotentieel ontstaat, wat een kerngebied vormt. Ook vormt er zich een

kerngebied tussen Hasselt en Verviers, dat zich over de arrondissementen Tongeren en Luik

ontwikkelt. Naarmate de tijd vordert, worden de bestaande trends sterker. Daarenboven

tonen de kaartjes veel overeenkomsten met de migratiepatronen, wat bevestigd wordt door

de berekende correlatiecoëfficiënten.

Ten slotte onderzochten we de relatie tussen het real marktpotentieel, lonen en

tewerkstelling. Het onderzoek van Head en Mayer wees uit dat marktpotentieel een

belangrijke invloed uitoefent op de lonen in een bepaalde regio, al kunnen we vragen stellen

bij de causaliteit van deze relatie. De relatie met tewerkstelling is minder duidelijk. Bovendien

wees het onderzoek van Hanson uit dat de groei van lonen in een regio positief gecorreleerd

is met veranderingen in de economische activiteit van een nabijgelegen regio.

62

HOOFDSTUK 5: CORRELATIES TUSSEN MIGRATIECIJFERS EN INDUSTRIËLE CONCENTRATIES

IN OUT

1896 1937 1961 1896 1937 1961

1896 0,8914 0,9515 0,9670 1896 0,8988 0,9534 0,9674

1906 0,8856 0,9529 0,9698 1906 0,8973 0,9571 0,9725

1916 0,8685 0,9362 0,9575 1916 0,8823 0,9507 0,9674

1926 0,8780 0,9592 0,9752 1926 0,8861 0,9587 0,9736

1936 0,8648 0,9476 0,9704 1936 0,8700 0,9510 0,9721

1946 0,8705 0,9530 0,9714 1946 0,8692 0,9525 0,9730

1956 0,8980 0,9669 0,9787 1956 0,8955 0,9657 0,9784

1966 0,6744 0,6483 0,5700 1966 0,7467 0,7695 0,7413

Tabel 3: Correlatiecoëfficiënten tussen migratiecijfers en industriële concentraties, 1896-1966.

Bron: Eigen berekeningen

In bovenstaande tabel werd de samenhang tussen migratiecijfers en gegevens met betrekking

tot industriële concentraties berekend. De cijfers met betrekking tot de industriële

concentraties zijn afkomstig van economische en sociale tellingen. We voerden de correlaties

uit op de migratiecijfers vanaf 1896 tot 1966 en verbonden deze met de industriecijfers voor

de referentiejaren 1896, 1937 en 1961. De correlatiecoëfficiënten tonen aan dat er een

duidelijke samenhang bestaat tussen de migratiecijfers en de industriële concentraties. Deze

relatie is zowel voor de in- als uitmigratie aanwezig. Dit houdt in dat mensen migreerden naar

regio’s waar de industrie sterk aanwezig was. De omgekeerde relatie geldt echter ook; de

bevolking migreerde ook weg van deze regio’s. Een soortgelijke relatie merkten we al op bij

de correlatie tussen de migratiecijfers en cijfers betreffende het marktpotentieel. Opmerkelijk

zijn de lagere coëfficiënten in het jaar 1966, zowel voor de in- als uitmigratie.

63

BESLUIT

De interne migratiepatronen in België ondergingen in de periode 1860-1970 heel wat

veranderingen.

Onderzoek naar interne migratiebewegingen in België bracht al een aantal interessante

inzichten naar voor. Devogelaer kwam tot de conclusie dat er sprake is van een ruimtelijjke

uitzaaiingsbeweging, stadsvlucht dus. Het migratiesaldo wordt bepaald door een aantal

factoren zoals werkgelegenheid, de ligging tegenover grootsteden en het aanbod van lokale

voorzieningen. Ook nederzettingspatronen spelen een belangrijke rol: men zal zich eerder

buiten dichtbevolkte gemeenten vestigen. De mobiliteit tussen Vlaanderen en Wallonië nam

in de 20e eeuw duidelijk af. De grote aantrekkingskracht van de stad Brussel daalde sterk na

1968. Eggerickx wees vooral op het contrast tussen de intensiteit van mobiliteit tussen de 19e

en 20e eeuw. Een combinatie van factoren geldt als verklaring voor de sterke mobiliteitsdaling

in de 20e eeuw: de economische crisis van de jaren ’30, een stijging van de internationale

migratie en een demografische saturatie in de steden.

De grafische voorstelling van de inwijkingsstromen toonde ons dat het kerngebied in het

centrum van het land lag aan het begin van de onderzoeksperiode. Arrondissementen rond

de steden zoals Brussel, Gent en Antwerpen trokken veel migranten aan. Ook de

arrondissementen Verviers en Luik waren een populaire bestemming. Geleidelijk aan zien we

dat dit kerngebied zich vervormt naar een gebied dat eerder van het noorden naar het zuiden

van het land loopt. Bij de uitwijkingscijfers zien we gelijkaardige trends. Opmerkelijk is dat de

rol van Brussel in 1966 helemaal omkeert. Hoewel de stad in de decennia daarvoor één van

de populairste bestemmingen was, daalt de inwijking naar en stijgt de uitwijking van de stad

sterk.

Een algemene mobiliteitsindex werd berekend door de in- en uitwijkingscijfers te delen door

het bevolkingsaantal op nationaal niveau. Over het algemeen zijn de cijfers vrijwel constant,

maar vooral laag. 1926 toont een hoogtepunt in de mobiliteit van de inwoners. De stabiliteit

van deze nationale mobiliteitsindex kunnen we deels verklaren door de verschillen binnen de

verschillende geografische niveaus. Om dit te onderzoeken, maakten we gebruik van figuren

op basis van de wet van Gibrat die stelt dat steden onafhankelijk groeien van hun grootte. We

64

bestudeerden deze relatie voor de gemeenten, hoofdgemeenten en arrondissementen over

drie tijdsintervallen. Voor de gemeenten gaat de wet zowel in het algemeen als in de

afzonderlijke intervallen op. Dit laat ons vermoeden dat er sprake is van stadsvlucht. Ook de

literatuur bevestigt het bestaan van stadsvlucht vanaf de twintigste eeuw. De cijfergegevens

op gemeentelijk niveau sluiten hier bij aan. Op het niveau van de hoofdgemeenten groeien de

grote gemeenten sneller dan de kleine gemeenten in het algemeen. In de afzonderlijke

intervallen is deze relatie echter minder duidelijk. De nationale mobiliteitsstromen tonen

stabiliteit, maar binnen de geografische niveaus is er heel wat verloop.

De theorie van New Economic Geography biedt heel wat interessante inzichten in het

onderzoek naar de link tussen migratiepatronen en economische ontwikkelingen. Het concept

waarvan Krugman en Venables de grondleggers zijn, verklaart het ontstaan van agglomeraties

door de wisselwerking tussen twee centripetale krachten. De backward linkage beïnvloedt de

locatiekeuze van bedrijven: een bedrijf zal zich in een regio vestigen met een goede

markttoegang aangezien de transportkosten daar lager zijn en er schaaleconomieën ontstaan.

De forward linkage beïnvloedt de locatiekeuze van individuen: in regio’s met een gemakkelijke

toegang tot grondstoffen ligt de levenskost lager door de lagere transportkosten. De twee

krachten versterken elkaar waardoor een concentratie van arbeiders en bedrijven ontstaat en

een agglomeratie zich vormt. Veel studies bestudeerden het bestaan van een backward

linkage, maar Crozet was de eerste die empirisch bewijs voor de aanwezigheid van een

forward linkage vond, die ook in deze masterproef een belangrijke rol speelt. Volgens Crozet

is het daarbij onwaarschijnlijk dat er in Europa op nationaal niveau een kern-periferie patroon

zal ontstaan. Toch moeten we bij de toepassing van deze theorie in het achterhoofd houden

dat deze oorspronkelijk in de Verenigde Staten ontwikkeld werd en het gebruik ervan op de

Belgische casus enkele problemen inhoudt.

Tevens mogen we bij het onderzoek naar interne migratiepatronen in België de rol van het

pendelen niet onderschatten. Door het uitgebreid wegen- en openbaar vervoersnetwerk,

koos men vaak eerder voor het pendelen dan om effectief te verhuizen.

Marktpotentieel omvat het idee dat nabijheid tot een welvarende regio een regio

aantrekkelijker maakt aangezien het een toegang biedt tot verschillende markten. We

berekenden de correlatiecoëfficiënten tussen de migratiecijfers en de aanwezigheid van

65

marktpotentieel. De resultaten wezen uit dat mensen wel degelijk migreren naar regio’s waar

er maximale mogelijkheden zijn voor bedrijven. Omgekeerd geldt echter dat men ook

wegtrekt uit deze gebieden. De grafische voorstelling van het marktpotentieel op

arrondissements-niveau in de jaren 1897, 1937 en 1961 toonde de evolutie van deze factor.

Vooral de grote steden en het kerngebied rond Gent, Brussel en Antwerpen tonen het meeste

economische potentieel. We zien ook duidelijk de overeenkomst tussen grafische voorstelling

migratiepatronen en marktpotentieel, een bevinding die ook bevestigd wordt door de

correlatiecoëfficiënten.

Er bestaat eveneens een relatie tussen het marktpotentieel van een regio en de lonen en

tewerkstellingsgraad daar. In het onderzoek van Head en Mayerstond de complexe relatie

tussen vraag en aanbod als centrale factor in de economische ontwikkeling van een regio

centraal. Het marktpotentieel oefent een belangrijke invloed uit op de lonen in een regio, al

kunnen we vragen stellen bij de causaliteit van deze relatie aangezien het RMP afhankelijk is

van inkomens en dus van de lonen. Bovendien verschilt deze relatie sterk van industrie tot

industrie. De studie van Hanson wees uit dat de lonen in een regio hoog zullen zijn als deze

gelegen is nabij een regio met hoge inkomens, hoge werkgelegenheid of hoge arbeidskosten.

De berekening van de correlatiecoëfficiënten tussen de migratiecijfers en de cijfers met

betrekking tot industriële concentraties afkomstig van sociale en economische tellingen,

tonen een bijzonder sterke samenhang tussen beide variabelen. Deze relatie is zowel voor de

in- als uitwijking aanwezig.

Verder onderzoek naar interne migratiepatronen in België is zeker interessant en

aangewezen. Op basis van gegevensbronnen waarin bilaterale migratiestromen zijn

opgenomen, kunnen we zicht krijgen op individuele patronen. Tevens biedt de Mouvement

de la Population et de l’Etat Civil als bron heel wat potentieel voor verder onderzoek. De

ontsluiting en raadpleging van de documenten vormt hierin echter een probleem. Door de

combinatie van deze gegevens met bijvoorbeeld bevolkingsregisters en registers van de

burgerlijke stand, kunnen we een beeld krijgen van de achtergrond van een migrant, zoals

bijvoorbeeld zijn leeftijd, burgerlijke staat of beroep en op die manier beter zicht krijgen op

de motieven tot migratie.

66

BIBLIOGRAFIE

Literatuur ART (J.), VANHAUTE (E.) (red.) Inleiding tot de lokale geschiedenis van de 19e en de 20e eeuw.

Gent, Stichting Mens en Cultuur, 416 p.

BUYST (E.). Reversal of fortune in a Small, Open Economy: Regional GDP in Belgium (1896-

2000). Vives Discussion Paper 8, 2009, 27 p.

COMBES (P.P), MAYER (T.), THISSE (J.F.). Economic Geography: the integration of regions and

nations. Princeton University Press, 2008, 399 p.

CROZET (M.). “Do migrants follow market potentials? An estimation of a new economic

geography model.” In: Journal of Economic Geography, 4 (2004), pp. 439-458.

DE CAIGNY (S.). “New Economic Geography als bedrijfshistorische invalshoek: de

transformatie van de kanaalzone ten noorden van Brussel tot een industriegebied in het

interbellum.” In: Belgisch Tijdschrift voor Nieuwste Geschiedenis, 33 (3), 2003, pp. 535-575.

DE CORTE (S.) et al. Onderzoek naar de migratiebewegingen van de grote steden in de drie

gewesten van België. Brussel, 2003, 190 p.

DEVOGELAER (D.). Interne migraties in België: wie, waarom en naar welke gemeenten? En

waarom niet naar de steden? Brussel, Federaal Planbureau, 2004, 53 p.

EGGERICKX (T.). "Les migrations internes en Wallonie et en Belgique de 1840 à 1939: un essai

de synthèse" in: T. EGGERICKX en J.P. SANDERSON (eds.), Histoire de la population de la

Belgique et de ses territoires, Louvain-la-Neuve, 2010, pp. 293-336.

HANSON (H.). Market potential, Increasing returns and Economic concentration. Michigan,

University of Michigan, 1999, pp. 1-37.

67

HARRIS (C.D.) The market as a factor in the localization of industry in the United States. In:

Annals of the Association of American Geographers, 44, 1954, pp. 315-348.

HEAD (K), MAYER (T.). Regional Wage and Employment Responses to Market Potential in the

EU. 2009, 26 p.

HOCHSTADT (S.). Mobility and modernity: migration in Germany 1820-1989. University of

Michigan Press, 1999, 352 p.

KRUGMAN (P.). “Increasing Returns and Economic Geography.” In: Journal of Political

Economy, 99 (3), 1991, pp. 483-499.

MALVOZ (L.), VERBIST (C.). “Een België van 589 gemeenten. Bestuursgeografische aspecten

van de samenvoegingen.” In: Tijdschrift van het Gemeentekrediet van België, 115 (1979), pp.

21-66.

PALUZIE (E.), PONS (J.), SILVESTRE (J.), TIRADO (D.). “Migrants and market potential in Spain

over the twentieth century: a test of the New Economic Geography.” In: Spanish Economic

Review, 11(4), 2009, pp. 243-265.

PONS (J.), PALUZIE (E.), SILVESTRE (J.), TIRADO (D.). “Testing the New Economic Geography:

migrations and industrial agglomerations in Spain.” In: Journal of Regional Science, 47 (2),

2007, pp. 289-313.

POULAIN (M.), VAN GOETHEM (B.). “Evolution de la mobilité interne de la population belge

de 1948 à 1979." In: Population, 37 (2), pp. 319-340.

ROSENZWEIG (M.R.), STARK (O.). Handbook of population and family economics. Amsterdam,

Elsevier, 1997, 1298 p.

SUURENBROEK (F.). Binnenlandse migratie naar en uit Amsterdam (1870-1890). Amsterdam,

Centrum voor de Geschiedenis van Migranten, 2001, 69 p.

68

TUGAULT (Y.). La Mesure de la Mobilité. Cinq études sur les migrations internes. Parijs, Presses

Universitaires de France. 1973, 226 p.

UNITED NATIONS. Methods of measuring internal migration. New York, 1970, 72 p.

VENABLES (A.). “Equilibrium Locations of Vertically Linked Industries.” In: International

Economics Review, 37 (4), 1996, pp. 341-360.

WHITE (M.J.), LINDSTROM (D.P.). “Internal Migration.” In: POSTON (D.L.), MICKLIN (M.).

Handbook of Population. New York, Springer, 2006, pp. 311-346.

Internetbronnen

Algemene volks- en woningtelling. 2013.

URL: <http://statbel.fgov.be/nl/statistieken/cijfers/bevolking/volkstelling/> (03.11.2013).

Glossary: Nomenclature of Territorial Units for Statistics.

URL: <http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Glossary:NUTS>

(28.10.2013).

MATTHYS (C.). 2013, ‘Dossier : migratie tussen stad en platteland in Vlaanderen tijdens de

19de eeuw,’ URL: <www.familiegeschiedenis.be/migratie/stad-platteland>. (29/11/2013).

NUTS Nomenclature of Territorial Units for Statistics. Introduction. URL:

<http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_nomenclature/introduction>.

(28.10.2013).

Primaire bronnen

VRIELINCK (S.). MV05 Bevolkingsverloop 1857-2003. Deel 1.

69

BIJLAGE 1866 1886 1896 1906 1916 1926 1936 1946 1956 1966 gemiddelde

Antwerpen 0,22% 1,26% 0,77% 1,20% -1,09% 1,38% 0,25% 0,51% 0,39% 0,48% 0,54%

Mechelen 0,20% 0,04% -0,43% -0,30% -0,10% -0,23% -0,12% -0,45% -0,10% 0,10% -0,14% Turnhout -0,74% -0,53% -0,69% -0,44% 0,22% -0,19% -0,20% -0,79% -0,22% -0,20% -0,38%

Brussel-Hoofdstad 1,24% 0,92% 1,29% 1,34% 0,01% 0,94% 0,74% 0,51% 0,57% -10,29% -0,27% Halle-Vilvoorde 0,95% 0,95%

Leuven -0,62% -0,43% -0,46% -0,73% -0,12% -0,37% -0,17% -0,50% 0,02% 0,31% -0,31% Nivelles -0,57% -0,35% -0,26% -0,27% -0,06% 0,03% 0,35% 1,13% 0,96% 1,33% 0,23%

Brugge -0,74% -0,16% 0,03% -0,38% -0,05% -0,87% 0,37% 0,29% 0,13% 0,40% -0,10% Diksmuide -0,63% -0,21% -0,58% -1,40% 0,11% -0,99% -0,37% -0,67% -0,55% -0,86% -0,61%

Ieper -0,46% -0,65% -0,43% -0,39% 0,03% -1,28% -0,41% -0,81% -0,50% -0,23% -0,52% Kortrijk 0,15% 0,03% 0,42% -0,35% -0,35% 0,37% 0,43% -0,17% -0,06% 0,03% 0,05%

Oostende -0,88% 0,46% 0,79% -0,45% -0,11% -0,41% 0,41% 0,85% -0,13% 0,41% 0,09% Roeselare 0,41% 0,04% -0,45% -0,76% -0,31% -0,70% -0,07% -0,29% -0,40% 0,01% -0,25%

Tielt -0,67% -0,34% -0,42% -0,56% 0,15% -1,01% -0,74% -0,83% -0,94% -0,35% -0,57% Veurne -2,68% -0,68% -0,62% -0,32% -0,13% -1,73% 0,31% 0,87% -0,48% -0,20% -0,57%

Aalst -0,11% -0,46% -0,18% -0,28% -0,03% -0,41% -0,40% -0,26% -0,25% -0,09% -0,25% Dendermonde -0,42% -0,55% -0,43% -0,80% -0,21% -0,22% -0,29% -0,42% -0,27% -0,06% -0,37%

Eeklo -0,22% -0,15% -0,35% -0,92% -0,13% -0,03% 0,23% -0,52% -0,28% 0,52% -0,18% Gent 0,40% 0,39% 0,00% -0,40% -0,14% -0,24% 0,08% 0,10% 0,07% 0,30% 0,05%

Oudenaarde -0,32% -0,22% -0,44% -0,76% 0,13% -0,47% -0,03% -0,51% -0,61% -0,06% -0,33% Sint-Niklaas -0,70% -0,27% -0,51% -0,56% -0,39% -0,43% -0,28% -0,62% -0,36% 0,12% -0,40%

Ath 0,03% -0,31% -0,36% -0,17% -0,05% -0,60% -0,23% 0,41% -0,05% -0,21% -0,15% Charleroi 1,06% -0,24% 0,43% 0,52% -0,50% 0,31% -0,25% 0,26% 0,45% -0,39% 0,17% Mons 0,29% -0,25% -0,29% 0,03% -0,18% -0,05% -0,32% 0,47% 0,07% -0,23% -0,05%

Mouscron 0,19% 0,19% Soignies 0,49% 0,17% -0,04% 0,69% 0,02% -0,14% -0,39% 0,56% 0,19% -0,14% 0,14%

Thuin -0,06% -0,28% 0,30% 0,46% 0,07% -0,39% 0,03% 0,67% 0,57% -0,19% 0,12% Tournai 0,15% -0,07% -0,12% 0,29% -0,28% -0,27% 0,55% -0,07% -0,09% 0,30% 0,04%

Huy 0,06% -0,22% -0,42% -0,45% -0,11% -0,13% -0,24% 0,27% 0,50% 0,05% -0,07% Liege 0,70% 0,02% 0,52% -0,02% -0,48% 0,49% 0,35% 0,37% 0,80% -0,15% 0,26%

Verviers 1,03% 0,42% 0,18% -0,24% -0,18% -0,03% -0,23% 0,85% -0,51% 0,26% 0,15% Waremme -0,04% -0,38% -0,51% -0,21% -0,03% -0,25% -0,43% -0,66% 0,20% 0,28% -0,20%

Hasselt -0,19% -0,31% -0,57% -0,40% 0,41% 2,08% -0,42% -0,60% -0,23% -0,26% -0,05% Maaseik -0,70% -0,18% -0,07% -0,04% -0,25% -0,39% -0,10% -0,92% -0,08% 0,14% -0,26%

Tongeren -0,56% -0,26% -0,41% -0,31% 0,02% 1,64% -0,40% -0,60% -0,32% -0,45% -0,16% Arlon -1,84% -0,15% -0,04% 0,95% -0,32% -0,24% -0,25% -0,97% 0,56% 0,74% -0,16%

Bastogne -1,34% 0,04% -0,21% -0,52% 0,80% -0,51% -0,85% -1,80% -1,39% -0,49% -0,63% Marche-En-Famenne -3,00% -0,21% -0,34% -0,94% 0,41% -0,34% -0,56% 0,01% -0,68% 0,18% -0,55%

Neufchateau -1,02% -0,14% -0,15% -0,03% 0,31% -0,78% -0,74% -0,95% -1,08% -0,25% -0,48% Virton -3,58% -0,20% 0,06% 0,15% -0,07% -0,04% 0,00% -0,44% 0,15% 0,09% -0,39%

Dinant -0,96% -0,12% -0,03% -0,79% 0,00% -0,29% -0,30% -0,10% -0,12% -0,09% -0,28% Namur -0,17% -0,46% -0,13% 0,01% 0,07% -0,38% 0,26% 0,32% 0,29% 0,65% 0,05%

Philippeville -1,17% -0,24% -0,15% 0,17% -0,01% 0,01% -0,34% -0,51% -0,10% 0,13% -0,22%

Bijlage 1: netto-migratiestromen op het bevolkingstotaal, per arrondissement. 1866-1966 (met uitzondering van 1876)

Bron: Eigen berekeningen op basis van MV05-Bevolkingsverloop 1857-2003. Data totalen.

Opmerking: voor de jaren 1857 en 1876 werden de percentages niet berekend omdat het bevolkingstotaal niet gegeven was.

INTERNE MIGRATIE IN BELGIË, 1860-1970....Migratie wordt doorgaans niet in deze context onderzocht...

Documents

Transcript of INTERNE MIGRATIE IN BELGIË, 1860-1970....Migratie wordt doorgaans niet in deze context onderzocht...