HELP Higher Educated Location Preferences (Locatievoorkeuren van kenniswerkers en gebiedsontwikkeling in de regio’s Amsterdam en Eindhoven) Sako Musterd RvT VerDuS, Den Haag, 10 december 2012 Onderzoeksteam Sako Musterd Jan Rouwendal Marco Bontje Jasper Dekkers Willem Boterman Wouter van Gent Piet Rietveld Bart Sleutjes Mark van Duijn Jan Möhlmann
19
Embed
HELP Higher Educated Location Preferences (Locatievoorkeuren van kenniswerkers en gebiedsontwikkeling in de regio’s Amsterdam en Eindhoven) Sako Musterd.
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
HELPHigher Educated Location Preferences(Locatievoorkeuren van kenniswerkers en gebiedsontwikkeling in de regio’s Amsterdam en Eindhoven)
Sako Musterd
RvT VerDuS, Den Haag, 10 december 2012
Onderzoeksteam Sako Musterd
Jan Rouwendal Marco Bontje
Jasper Dekkers Willem Boterman Wouter van Gent
Piet Rietveld Bart Sleutjes
Mark van Duijn Jan Möhlmann
Doel project
Maatschappelijke vraag: de veranderende economische structuur van steden genereert andere beroepscategorieën; welke woonpreferenties hebben deze? Hoe kunnen die worden geaccommodeerd? Specifieke aandacht voor werknemers in verschillende economische sectoren
en voor verschillende herkomstcategorieën (nationaal, internationaal)
Doel 1: begrijpen en beschrijven van de woonpreferenties. Doel 2: constructie van een model voor de locatiekeuze van
huishoudens in stedelijke omgevingen (brownfields, greenfields) Doel 3: optimaliseren van stedelijk/ruimtelijk/grond beleid
Resultaten project
Wetenschappelijk: een geïntegreerd model voor de woning en woonmilieu-oriëntatie van kenniswerkers in Nederland en in het bijzonder in het metropolitane gebied van Amsterdam en Eindhoven (met referentiesteden Helsinki en Copenhagen).
Maatschappelijk: een optimalisering van het grondgebruik en aanpassing van woning- en woonmilieuplanning aan veranderde economische contexten.
Voor Gebiedsontwikkeling 2.0 betekent het te verkrijgen inzicht dat meer adequate plannen kunnen worden ontwikkeld (met betere matching van vraag en aanbod) waarmee alternatieve ontwikkelingsscenario’s beter kunnen worden getoetst.
Onderzoeksopzet Meta-analyse: faciliteren van nationale en transnationale kenniswerkers
bij stedelijke ontwikkeling: literatuursurvey Stated choice: woonvoorkeuren van hooggeschoolde (potentiële)
werknemers: survey interviews (A’dam, Eindhoven; Helsinki referentie) Een model voor de analyse van werkelijk keuzegedrag van deze
werknemers, waarbij stated choice wordt geïntegreerd. WoON data en SSB register analyse (gehele land en regio’s A’dam en Eindhoven; Copenhagen als referentie)
Modelgebruik bij doorrekenen van consequenties van diverse beleidsscenarios
Koppeling met GIS (Land Use Scanner) en gebruik van het model als decision support system voor gebiedsontwikkeling
Aansluiting op de praktijk
Profijt van de onderzoeksresultaten? Overheden op verschillende schaalniveaus; ontwikkelaars; woningcorporaties; kenniswerkers; andere ruimtegebruikers
Betrokken in het consortium: publieke en private partijen, zoals gemeenten, regio’s, ontwikkelingsmaatschappijen, planbureaus, expatcenter, netwerk kennissteden (zij reageren op opzet, essentiële onderzoekskeuzen, onderzoeksuitkomsten en uitvoeringsvraagstukken
Kennisuitwisseling: via seminars, workshops, conferenties, deels zelf te organiseren (of samen met instanties als Platform 31, VERDUS, URD partners, e.d.).
Consortium (extern) Rudi Stroink (TCN) Jeroen Slot (gemeente Amsterdam; O+S) Eva Olde Monnikhof (Amsterdam Innovation Motor) Kees Dignum (Dienst Wonen Amsterdam) Paul Tholenaars (Woonbedrijf Eindhoven) Linco Nieuwenhuyzen (Brainport Development) Eric van der Kooij (Amsterdam; DRO) Otto Raspe (PBL) Mari Vaattoovaara (Helsinki) Kaisa Kepsu (Helsinki) Ismir Mulalic (Copenhagen)
Toegevoegde waarde VerDuS
Verbindingen met andere URD- en VerDuS-projecten en hun bijdrage aan het succes van dit project: diverse andere URD projecten besteden aandacht aan bereikbaarheid en duurzame ontwikkeling; de ontwikkeling van optimale woonmilieus raakt sterk aan deze projecten; confrontatie tussen deze projecten kan meerwaarde opleveren.
Directie en staf van VerDuS kunnen bijdragen aan het succes van dit project door reflectie op het onderzoek, in het bijzonder vanuit hun visie op de relatie wetenschap-praktijk
• Literatuurstudie (1e concept gereed 21 dec. 2012)• Statistische data verzameld• Werkafspraken met Helsinki en Copenhagen; gesprekken met
sleutelpersonen vanaf jan 2013• Besluit gebiedsafbakening: Stadsregio Eindhoven en
Metropoolregio Amsterdam• Besluit sectoren: reclamebureaus (creatief) en high-tech
industrie (kennisintensief; mogelijk i.h.b. ASML en Shell, anders ICT)
• Conceptueel schema • Concept vragenlijst surveys (ook internationale kenniswerkers)• Inventarisatie meten van stated preference (DPN, Q-method)• Eerste bevindingen Sorting Models• Eerste modellen stedelijk ruimtegebruik o.b.v. WoOn
Stand van zaken
Literatuurstudie, inhoudelijke inzichten (Sleutjes)– Ontwikkeling kennissteden in Europese context
» Amsterdam (en Helsinki en Kopenhagen): stars: hoge score op alle indicatoren (zwak: Amsterdam: woningmarkt; duur en te weinig middensegment; Helsinki eenzijdige economie)
– Woonvoorkeuren kenniswerkers: stadskeuze verbonden met arbeidsmarkt, werkgelegenheid, carrièreperspectieven; niet met woonmilieu of andere ‘soft’ conditions; die zijn wel belangrijk om te blijven (als men werk heeft).
– Woonvoorkeuren verschillen met levensfase en leefstijl (jonge kenniswerkers aangetrokken om te blijven in grote steden; gesettlede kenniswerkers sterker aangetrokken door kleinere steden).
Literatuurstudie, implicaties– In interviews met sleutelpersonen ingaan op hoe men
sterke punten denkt uit te kunnen bouwen en zwakke punten denkt te verbeteren, passend bij de samenstelling van kenniswerkers.
– Reactie op crisis? Meer accent op culturele en historische kenmerken?
– Woonvoorkeuren richten op zachte factoren die helpen om mensen te binden aan de stad (cultureel, historisch), controlerend voor woongeschiedenis, levensfase en leefstijl.
– Vestigingsredenen vaststellen.
= independent variables= dependent variable
stated residential preference
- Relative Location (situation)- Neighbourhood characteristics- Characteristics of the dwelling - Tenure- Price
Cultural Capital of Household
Housing Assets
Employment sector
Social Network of Household
Location of Work
ResidentialTrajectories
Housing Market Context
Age
Household Income
Economic Capital of Household
Household Composition
Gender
Survey (Boterman)
Modellen op basis van revealed preference en kenmerken van de regio’s (zoals toegang tot banen, amenities, woonkosten)
Literatuur– Urban amenities zijn belangrijk– Groepen die het meest belang hechten aan
stedelijke voorzieningen zijn soms bereid genoegen te nemen met lagere lonen
Sorting Models (Rouwendal en Möhlmann) Eerste bevindingen
Schattingen(WoOn data): binnen de regio Amsterdam is sprake van duidelijke sortering naar sociaal-economisch niveau en land van herkomst– Hoge inkomens wonen in elkaars omgeving– Net als lage inkomens en etnische
minderheden
Eerste bevindingen (2)
Hoog opgeleiden (en i.h.b. hoog opgeleide stellen - power couples) zijn oververtegenwoordigd op de locaties (in gemeenten) met de beste bereikbaarheid, in het bijzonder nabij de arbeidsmarkt (hechten meer waarde aan bereikbaarheid dan anderen; en hebben veel koopkracht)
Eerste bevindingen (3)
Verdichting (gemeten als percentage netto toevoeging aan de woningvoorraad binnen het stedelijk gebied in 2000) verschilt behoorlijk per COROP regio: Hoge waarden in het zuiden en noordoosten, lage waarden (<30 procent) vooral in stedelijke gebieden in de Randstad.
Lage verdichting in al sterk verstedelijkt gebied duidt doorgaans op ruimtegebrek. In deze gebieden wordt in uitleggebieden dan ook juist een hoog aantal woningen per hectare waargenomen.
Beleidsambities in het algemeen hoger dan geobserveerde verdichting. Empirische analyse en modeltoepassing toont dat de huidige
beleidsambitie gehandhaafd moet worden om te voorkomen dat teveel open ruimte verloren gaat.
Urban intensification (Dekkers, Koomen en Broitman, HELP en AESUS)
Huishoudens en woningen bij Global Economy en Regional Community Scenario CPB et al. 2006
Km2 stedelijk gebied, waargenomen en projectie bij verschillende scenario’s
Stedelijk gebied, 2008 en 2020 beleids- ambities en trends, twee scenario’s.
Global Economy: substantiële bevolkingsgroei en sterke economische groei
Regional Community: stabiele bevolking en bescheiden economische groei
Literatuursurvey completeren Interviews sleutelinformanten Surveys uitvoeren (ook transnationale migranten) Revealed preference in twee stedelijke regio’s en verfijnen met
SSB en EBB data Modelbouw t.b.v. doorrekenen scenario’s Idem met Land use scanner Relaties tussen internationale studenten en stedelijke regio na
de studie Model van lokatiekeuze van internationale migranten bij
diverse scenario’s Lokatiegedrag bij verhuizingen van migranten na vestiging in