In het voorgaande hoofdstuk is aangetoond dat de verkeersdruk in de Randstad veel sneller groeide dan in de andere twee onderzochte stedelijke gebieden, met fors meer congestie als gevolg. Wat waren de doorslaggevende invloedsfactoren hiervoor? Geredeneerd vanuit de 'land-use transport feedback cycle' heeft de aantrekkelijkheid van Randstedelijke locaties (plus daaruit voortvloeiende activiteiten) de capaciteit van het netwerk in ieder geval duidelijk ingehaald. Wegener’s modelmatige aanpak onderscheidt hiervoor een aantal categorische oorzaken: ruimtelijke ontwikkeling, economische ontwikkeling, demografische transities en
autogebruik.62 Bij elkaar opgeteld moeten de ‘keuzes’, ‘transities’ en (delen van) het ‘beleid’
achter deze invloedsfactoren debet geweest zijn aan de zwaardere congestie in de Randstad. In eerder onderzoek naar de drie gebieden komen deze invloedsfactoren helaas vrij summer aan bod. Hilbers en Wilmink noemen in hun artikel uit 2002 bijvoorbeeld alleen een aantal algemene, niet gepreciseerde verschillen tussen de Randstad, de Rijn-Ruhr en de Vlaamse Ruit. Zo is de eerstgenoemde qua oppervlak de kleinere van de drie regio’s, maar is hier tegelijkertijd ook de hoogste dichtheid aan bevolking en economische activiteit te vinden. Haar bevolking is relatief jong, en groeide sneller dan in de andere regio’s. Autobezit is er
echter relatief laag en er wordt veel meer gebruik gemaakt van de fiets dan elders.63 De
Rijn-Ruhr is veel groter dan de Randstad en, mede door het verlies van activiteit in de mijnbouw, is de werkloosheid er hoger en de economische groei lager. Autobezit is er juist weer relatief hoog, zeker gemeten naar het Europees gemiddelde. De Vlaamse Ruit heeft de laagste bevolkingsdichtheid en ook de kleinste bevolking van de drie regio’s. Het autobezit is er gemiddeld, de woningspreiding relatief egaal, en veel werkplekken zijn rond Brussel geconcentreerd. Groei van bevolking en werkgelegenheid vond zowel in de Randstad als in de Rijn-Ruhr in meer rurale gebieden plaats. Maar, ondanks de sneller groeiende economie, hebben de binnensteden in de Randstad relatief meer banen verloren dan die in de Rijn-Ruhr.
Het lijkt er volgens Hilbers en Wilmink op dat deze banen naar buiten de stad zijn verplaatst.64
Op basis van het onderzoek uit hoofdstuk 2 valt te verwachten dat deze invloedsfactoren met name voor verschillen aan de vraagkant van de I/C-verhouding verantwoordelijk waren. In
62 Wegener, ‘Current and future land use models’, 13.
63 Hilbers en Wilmink, ‘Transportation networks in comparative perspective’, 465.
de Randstad ligt volgens Hilbers en Wilmink in kwalitatieve zin immers geen slecht snelwegennet. Daarnaast zal, ceteris paribus, een groter aanbod van capaciteit in het netwerk de I/C-verhouding altijd verbeteren. Mogelijkerwijs heeft de grotere mate van congestie in de Randstad zijn oorzaak in een te geringe aanbodgroei van het netwerk in vergelijking met de ogenschijnlijk snel groeiende vraag naar snelwegcapaciteit. Wat het dit wegennetwerk betreft zijn er volgens Hilbers en Wilmink een aantal belangrijke verschillen tussen de gebieden zichtbaar. Zo wordt in de Vlaamse Ruit op bijna alle ‘afstandsrelaties’ minder gebruik gemaakt van snelwegen. Dit zou komen omdat regionale wegen er als goed funtionerend alternatief fungeren. In de Randstad ontbreekt het echter aan voldoende regionale wegen, terwijl het snelwegennet veel op- en afritten kent. Hoofdwegen nemen daardoor de functie van het
regionale net grotendeels over.65 Dit strookt met het gegeven wat reeds in de inleiding vermeld
werd: autosnelwegen verwerken in Nederland meer dan de helft van het wegverkeer buiten de bebouwde kom. Daarbij, zo stellen Gijs Mom en Ruud Filarski dat het snelwegennet in Nederland tijdens de grootschalige aanleg ervan gedurende de jaren ‘60 weinig samenhang kende met het regionale wegennet, en daarmee: “Als het ware losgezogen [was] van de
omgeving waarvan het deel uitmaakte.”66 Zij zijn uiterst kritisch over dit zogenaamd
‘gesuperponeerde’ snelwegennetwerk, dat daarmee qua structuur wezenlijk zou verschillen van onder andere het Belgische en het Duitse.
Los van de vraag of deze kritiek op zijn plaats is, liggen in deze opmerkingen in ieder geval al een eerste, duidelijke verklaring voor de hogere belasting van het autosnelwegennet in de Randstad: regionale wegen zijn er van minder groot belang dan in de andere twee gebieden. Deze conclusie lijkt te worden ondersteund door de resultaten uit het onderzoek naar I/C-verhoudingen in het vorige hoofdstuk. Alleen al in absolute wordt het autosnelwegennet in de Randstaad een stuk zwaarder belast dan in de andere twee gebieden. De hogere vraag naar wegcapaciteit alhier zorgt er tegelijkertijd voor dat veel wegvakken een ‘spitsintensiteit’ hebben die lager ligt dan in de andere gebieden. In tegenstelling tot 9,5%-9,9% dagelijks verkeer in het drukste spitsuur in de Rijn-Ruhr en Vlaamse Ruit, verwerken autosnelwegen in de Randstad
slechts 8,1%-8,4% van het verkeer in dit drukste uur.67 Hiermee is de relatieve piekbelasting
misschien minder, maar wordt de totale verkeersvraag meer over een gemiddelde werkdag verspreid. Met andere woorden: het snelwegennet wordt in de Randstad juist zó intensief
65 Hilbers en Wilmink, ‘Transportation networks in comparative perspective’, 465.
66 Mom en Filarski, Van transport naar mobiliteit dl. 2, 323.
gebruikt, dat de spitsperiode langer duurt, en er langere periodes van congestie bestaan dan in de andere gebieden! Grotere aantallen verkeer moeten zich dus op een kleiner aantal wegen wringen en verspreiden zich vervolgens over een groter aantal uren van hogere capaciteitsbelasting, met navenant zwaardere congestie tot gevolg.
Substitutie tussen Auto en Openbaar Vervoer
Zo’n concentratie in ruimte (over een kleiner aantal trajecten) en spreiding in tijd (over een groter aantal spitsuren) van capaciteitsbelasting hangt niet alleen samen met het functioneren van het wegennet, maar ook met eventuele alternatieven voor de auto. Congestie op het wegennet kan deels ondervangen worden door substitutie van automobiliteit via andere
vervoermiddelen. Deze verschuiving staat bekend als de zogenaamde 'modal shift', .68
Figuur 3: de keuze van vervoermiddel in de 'land-use transport feedback cycle'69
68 Het vervangen van de ene ‘transport mode’ voor de andere.
In de figuur op de vorige pagina staat afgebeeld hoe volgens Wegener de keuze tussen de auto en andere vervoermiddelen volgens Wegener gemaakt wordt. Activiteiten, het autobezit van mensen die deze activiteiten ondernemen en een aantal daaropvolgende ‘keuzes’ monden uit in een afweging van reistijd, –afstand en –kosten.
Het gebruik van het openbaar vervoer kan hierbij een aantrekkelijk alternatief zijn. Zo kent het treinverkeer in de Randstad volgens Hilbers en Wilmink een veel hogere ritfrequentie dan in de andere twee gebieden, en hebben de verbindingen aldaar gemiddeld een hogere
snelheid en wordt er minder vaak gestopt dan in de andere gebieden.70 Daarmee zou
treinverkeer in de Randstad functioneren zoals het wegennetwerk: gekenmerkt door een relatief
klein aantal, zeer intensief gebruikte, verbindingen.71 Volgens Hilbers en Wilming kennen
zowel autosnelwegen als het spoor in de Randstad dus een hogere ‘bezettingsgraad’ dan in de Rijn-Ruhr en de Vlaamse Ruit. En ook over het openbaar vervoer-netwerk in de Randstad trekken zij dezelfde conclusie als over de snelwegen aldaar: dat het zeker niet slechter
functioneert dan in de twee andere gebieden.72
Dit beantwoordt echter niet de vraag in welke mate het openbaar vervoer de groei van congestie heeft beïnvloed. Helaas geeft de literatuur hier geen uitsluitsel over. De overstap van autogebruik naar het openbaar vervoer is afhankelijk van het verschil in relatieve kwaliteit,
beschikbaarheid en in zekere mate ook het kostenplaatje.73 Bij de totstandkoming van het
‘Tweede Structuurschema Verkeer en Vervoer’ (SVV-II) in het begin van de jaren ‘90 werd door de Nederlandse overheid gepoogd deze substitutie te bevorderen. Het SVV-II was het eerste nationale plan dat deze overstap als doel had, en wel als uitgangspunt voor een ‘integraal’ beleid voor verkeer en vervoer op nationaal niveau, en ‘mobiliteitsbeheersing’ voor een ‘duurzame samenleving’. Met andere woorden: alternatieven voor automobiliteit moesten verbeterd worden.74
Verbeteringen in het openbaar vervoer bleken echter tot minder overgangen vanuit de auto naar het OV te leiden, dan door velen werd verwacht (of gehoopt), zoals Baanders e.a. in
hun een vroege beoordeling van het SVV-II al stelden.75 Dit heeft te maken met de
70 Hilbers en Wilmink, ‘Transportation networks in comparative perspective’, 470.
71 Ibidem, 471.
72 Ibidem
73 A. Baanders e.a., ‘Substitutiemogelijkheden tussen auto en openbaar vervoer’, Tijdschrift voor vervoerswetenschap 27 (1991) 189–202, aldaar 189–202.
74 Tweede structuurschema verkeer en vervoer Ministerie van Verkeer en Waterstaat (’s Gravenhage 1991), 5-7.
uitwisselbaarheid tussen auto en OV. Ze zijn slechts in beperkte mate ‘communicerende
vaten’.76 In 1991, grofweg halverwege de eerste onderzoeksperiode uit het vorige hoofdstuk,
bleek dat “het concurrentievermogen van het OV met name op de korte en middellange afstanden (<25km) op dit moment op de meeste relaties nog tekort schiet om substantieel autokilometers te kunnen overnemen. In dit afstandssegment bevindt zich echter wel juist de
bulk van de autoverplaatsingen.”77 Daarnaast ondervond het ‘OV-potentieel’ concurrentie van
andere, vaak meer succesvolle, vervoerswijzen: fietsen en meerijden. 78Wel was er over langere
afstanden (meer dan 50 kilometer) een relatief goede uitwisselbaarheid tussen de auto en de trein, zoals Hilbers en Wilmink ook al opmerken. De trein had hier een ‘substantieel’ aandeel
in het totale verkeer, namelijk 15%.79 In totaal was volgens Baanders e.a. echter slechts voor
ongeveer 30% van de autokilometers een ‘acceptabel’ alternatief in het openbaar vervoer beschikbaar. En zelfs wanneer het openbaar vervoer op álle trajecten even concurrerend zou worden met de auto, als op deze 30% van de autokilometers, betekende dit modelmatig slechts
een reductie van autokilometers van circa 5%.80 De conclusie van Baanders e.a. over de
concurrentiekracht van het openbaar vervoer was daarom vrij negatief: “Het openbaar vervoer
vormt naar plaats, tijd en karakter (nog) in onvoldoende mate een alternatief voor de auto.”81
Met andere woorden: reistijd, –afstand en –kosten vielen in de overgrote meerderheid van de gevallen in het voordeel uit van de auto, zelfs onder invloed van beleid dat het openbaar vervoer trachtte te bevorderen.
Een relatief slechte ‘concurrentiepositie’ van het openbaar vervoer tegenover het totale autogebruik betekent niet noodzakelijkerwijs dat eerstgenoemde weinig invloed heeft gehad op autogebruik. Het Europese statistisch bureau (Eurostat) geeft voor de periode 2003-2009 een aantal kerncijfers met betrekking tot de relatieve vervoersaandelen van verschillende ‘modaliteiten’ in de Randstad, Vlaamse Ruit en Rijn Ruhr. Hierbij gaat het om het percentage ‘ritten’ die tijdens woon-werkverkeer met behulp van een bepaald vervoermiddel worden gemaakt. Deze gegevens zijn weergegeven in de tabel op de volgende pagina.
76 Baanders e.a., ‘Substitutiemogelijkheden’, 190–191.
77 Ibidem, 192.
78 Ibidem, 191–192.
79 Ibidem, 193.
80 Ibidem, 194.
Tabel 4: De procentuele verhouding tussen het gebruik van de auto, fiets en het OV in woon-werkverkeer in ‘Larger Urban Zones’ 2003-2006.82
Wat blijkt is dat de Randstad een veel lager aandeel van autoverkeer in woon-werkrelaties kent in vergelijking met de andere twee gebieden. Gekoppeld aan een aandeel fietsgebruik wat alleen in Antwerpen vergelijkbaar is, en een aandeel OV-gebruik dat zich kan meten met relatief grotere steden als Brussel, Düsseldorf en Keulen, betekent dit dat de auto in de Randstad juist mínder vaak als vervoermiddel gebruikt wordt dan elders. Het relatieve gebruik van modaliteiten, in de tabel gewaardeerd aan de hand van een kleurcode, laat zien dat het autogebruik in de Randstad rond 2005 juist méér werd ‘gedempt’ dan in de andere twee gebieden! Met andere woorden: waar Baanders e.a. nog sceptisch waren over de uitwisselbaarheid tussen auto en openbaar vervoer in Nederland, functioneerde deze substitutie in de periode 2003-2006, vergeleken met de andere onderzochte gebieden, zeker niet slecht. De Randstad presteerde gewoon goed op het gebied van fiets- en OV-gebruik. Daarnaast bestaat er in recente literatuur twijfel of er in de Randstad wel fors méér mensen gebruik kunnen maken van het openbaar vervoer. Wanneer dit OV-systeem al naar behoren werkt zou het moeilijk zijn
om nog grote groepen nieuwe reizigers aan te trekken.83
82 Eurostat, ‘Derived indicators for larger urban zones’,
https://open-data.europa.eu/en/data/dataset/THxx7DsyDr6j4CZsA03g (21 februari 2014); De gegevens voor de drie steden in de Vlaamse Ruit zijn voor de periode 2007-2009; Het aandeel ‘overig’ bestaat vooral uit voetgangersverkeer en in kleine mate uit gebruik van motorfietsen (deze worden door Eurostat niet meegenomen in cijfers over autoverkeer); Eurostat rekent alleen de stedenrij aan de noordkant van de Rijn-Ruhr tot het Ruhrgebiet, zie ook de kaart in Appendix A.
83 P. Bakker, P. Zwaneveld en J. Berveling, Het belang van openbaar vervoer: de maatschappelijke effecten op een rij (Den Haag 2009) 19.
Auto Fiets OV Overig
Brussel 71,7% 3,3% 18,2% 6,8% Antwerpen 66,7% 19,1% 6,9% 7,3% Gent 73,3% 13,3% 7,4% 6,0% 's-Gravenhage 47,0% 23,0% 22,0% 8,0% Amsterdam 51,0% 19,0% 23,0% 7,0% Rotterdam 57,0% 17,0% 18,0% 8,0% Utrecht 56,0% 20,0% 18,0% 6,0% Ruhrgebiet 70,9% 4,5% 14,8% 9,8% Mönchengladbach 70,2% 4,9% 12,7% 12,2% Düsseldorf 63,0% 5,2% 20,9% 10,9% Köln 63,5% 7,2% 20,0% 9,3% Bonn 68,0% 8,0% 14,1% 9,9%
De problematiek in de Randstad
Het functioneren van netwerken als invloedsfactor biedt vooralsnog onvoldoende verklaring voor de veel snellere groei van congestie in de Randstad. De grove economisch-geografische verschillen uit de literatuur en de mate van demping door het gebruik van alternatieven voor de auto bieden wel een eerste schifting van factoren: de Randstad was in de onderzoeksperiode relatief dichtbevolkter en economisch succesvoller, wat zorgde voor meer verkeer, en het snelwegennet werd er ook nog eens zwaarder belast doordat regionale wegen onvoldoende als alternatief fungeerden. Tegelijkertijd functioneerde het openbaar vervoer er echter naar behoren, en wist het fietsverkeer veel autobewegingen te voorkomen.
Los van elkaar hebben deze invloedsfactoren onvoldoende verklarende waarde. Het Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid (KiM) heeft in de Mobiliteitsbalans 2007 daarom een poging gedaan om de verhouding tussen deze factoren te achterhalen. Hierbij hebben zij zich gericht op het verklaren van zogenaamde ‘voertuigverliesuren’. Deze benadering maakte het mogelijk de procentuele invloed van verschillende vraag- en aanbodfactoren te achterhalen. Doot het gebruik van voertuigverliesuren hanteert het KiM weliswaar een andere definitie voor congestie dan de in Hoofdstuk 2 gebruikte I/C-verhouding, en ook zijn alleen de jaren 1996-2005 door het KiM onderzocht, maar eerstgenoemde is geen groot probleem bij analyse van alleen de unieke situatie in de Randstad. Daarnaast komt de onderzoeksperiode van het KiM precies overeen met de jaren waarin het fileprobleem in de Randstad fors groeide.
Allereerst wordt uit het rapport duidelijk dat het verkeer op het Nederlandse hoofdwegennet veel sneller gegroeid is dan het personenvervoer in het algemeen. Deze verschillen in groei zijn in de tabel hieronder weergegeven.
Tabel 5: Toenemend gebruik van het hoofdwegennet 1996-2005.84
Verkeerstoename Personenvervoer 10%
Toename als Autobestuurder 12%
Verkeerstoename Hoofdwegennet 28%
Volgens het KiM was deze ‘Verkeerstoename Hoofdwegennet’ fors groter dan de totale toename in personenvervoer, omdat de gemiddelde woon-werkafstand tussen 1996 en 2005
sterk groeide. Dit was niet zozeer een unieke situatie in de Randstad. Sterker nog, de ‘mobiliteitsbehoefte’ van per auto afgelegde kilometers per dag lag hier 27% lager dan in de
Rijn-Ruhr, en zelfs 41% lager dan in de Vlaamse Ruit!85 Toch was het nog steeds zo dat “door
toenemend gebruik van het hoofdwegennet kunnen mensen zich langere woon-werkafstanden
permitteren zonder grote toename van hun reistijden.”86 Let wel: ervan uitgaande dat men op
de snelweg eerder bij plaats van bestemming zou zijn, wat in dezelfde periode, bij groeiende congestie, in de Randstad geen garantie was. Hilbers en Wilmink trekken in hun artikel uit 2002 eigenlijk dezelfde conclusie als het KiM. Zij stellen dat het ‘dagelijks stedelijk systeem’ in de Randstad sterk gegroeid is, omdat forensisme plaatsvindt over steeds grotere afstanden. Grote delen van de groei van zowel bevolking en banen is tot 2002 grotendeels 10-50 kilometer van
de kernsteden vandaan gerealiseerd.87 Het effect van deze ontwikkeling is overduidelijk: het
gebruik van auto(snel-)wegen in het bijzonder groeide in Nederland twee keer sneller dan het autoverkeer in het algemeen. Het lijkt daarom niet vreemd dat het KiM 67 procentpunten van de groei van congestie (in dit geval ‘voertuigverliesuren’) tussen 1996 en 2005 aan deze extra vraag naar capaciteit op de hoofdwegen toekent.
De figuur op de volgende pagina, overgenomen uit de Mobiliteitsbalans 2007, laat zeer precies het procentuele groeieffect van de invloed van (groepen van) factoren zien, welke oorzaak waren voor de ontwikkeling van het aantal voertuigverliesuren tussen 1996 en 2005. Aan de hand van een kleurcode zijn deze factoren uitgesplitst naar ontwikkelingen in de vraag naar- (groen) en het aanbod van (geel) infrastructurele capaciteit.
85 Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Mobiliteitsbalans 2008, 30.
86 Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Mobiliteitsbalans 2007, 91.
Figuur 4: Groei en demping van het aantal voertuigverliesuren in de Randstad 1996-2005 volgens het KiM (kopie), met toegevoegde kleurcode.88
De extra vraag naar infrastructuur ontstond volgens het KiM bijna volledig door demografische, economische en ruimtelijke ontwikkelingen; oftewel door factoren aan de vraagkant. Oftewel: locaties en activiteiten waren debet aan een grote vraag naar netwerkcapaciteit en daarmee van potentieel negatieve invloed op bereikbaarheid. Tegelijkertijd dempten ontwikkelingen aan de aanbodkant, zoals nieuwe capaciteit, diezelfde vraaggroei ten dele weer. Deze optelsom geldt overigens voor Nederland in het geheel, en niet voor de Randstad specifiek, maar het KiM stelt dat vrijwel alle trajecten met een lage ‘betrouwbaarheid van reistijd’ zich in de Randstad
bevonden.89 Al met al zijn de ontwikkelingen in het aantal voertuigverliesuren in 1996 en 2005
volgens het KiM goed verklaarbaar. Slechts 17 van de in totaal 137 procentpunten verschil zijn volgens hen niet te traceren. Al met al konden ‘nieuwe wegen’, ‘extra stroken’ en ‘benutten’ de ‘toename bevolking, banen, e.d.’ onvoldoende tegenaan.
88 Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Mobiliteitsbalans 2007, 91.
Figuur 5: De relatie tussen verschillende factoren volgens het KiM (kopie), met toegevoegde kleurcode.90
In de Mobiliteitsbalans 2008 plaatste het KiM de oorzaken voor verkeersomvang en congestie, die in hun rapport uit 2007 al werden genoemd, in een verklarend schema (figuur 5). Hiermee zou een verantwoorde vergelijking tussen de Randstad en andere stedelijke gebieden over de invloedsfactoren op congestie mogelijk worden. Logischerwijs stelde het KiM dat demografische, economische en ruimtelijke factoren van duidelijk extra ‘positieve’ invloed op de dagelijkse mobiliteitsbehoefte van burgers waren. Dit is als extra invloedsrelatie meegenomen in het schema. Daarmee geefd dit meest recente onderzoek over congestie in de Randstad, Rijn-Ruhr en Vlaamse Ruit in ieder geval deels rekenschap van de theorie achter de 'land-use transport feedback cycle'; namelijk dat ‘locaties’ en socio-demografische,
economische en culturele factoren de activiteiten van mensen sterk bepalen.91 Toch stelt het
KiM dat er geen positieve dan wel negatieve invloed van overheidsbeleid op congestie kan worden gevonden. Het levert “geen eenduidige verklaring voor de verschillen in
verkeersomvang en congestie [in de verschillende gebieden].”92
90 Kennisinstituut voor Mobiliteitsbeleid, Mobiliteitsbalans 2008, 22.
91 Bertolini, De planologie van mobiliteit, 13.
De figuur hieronder laat zien hoe, volgens het KiM, de verschillende groepen van factoren in de Randstad in vergelijking de andere onderzochte gebieden meer of minder invloed hadden op verkeersomvang en congestie. Met name economie, demografie en ruimtelijke structuur aan de vraagkant (weergegeven in de groene kaders), en netwerkopbouw aan de aanbodkant (in een geel kader) zouden hier aan bij hebben gedragen (+), terwijl de gemiddelde ‘Mobiliteitsbehoefte’ van burgers eerder als rem fungeerde (-).
Figuur 5: Verklaring van de verschillen in verkeersomvang en congestie tussen de Randstad en andere stedelijke gebieden volgens het KiM (kopie), met toegevoegde kleurcode.93
Geredeneerd vanuit deze schema’s van het KiM moet de groei van verkeersdruk, en daarmee samenhangende congestie, haast als extensief opgevat worden. De samenhangende factoren ‘ruimtelijke structuur’, ‘demografie’ en ‘economie’ zouden afdoende verklaring zijn voor de hogere congestie in de Randstad, terwijl hieruit voortkomende mobiliteitsbehoefte er juist géén
extra invloed op had. Met andere woorden: er wordt meer gebruik gemaakt van het