egalisatie wordt nagestreefd (vergelijk situatie 1 en 2 in figuur 7.6).
Generiek of gebiedsgericht
Bij equity-beleid kan generiek of gebiedsgericht rijksbeleid worden gevoerd. Generiek
equity-beleid bestaat uit de herverdeling tussen regio’s zoals bijvoorbeeld via het gemeentefonds en het provinciefonds (met elk zijn algemene verdelingsmaatstaven) gebeurt. Deze fondsen gaan uit van het zogenoemde ‘derde aspiratieniveau’: ‘Elke gemeente is, gezien haar structurele omstandigheden, (globaal) in staat om, bij gelijke belastingdruk, een gelijkwaardig niveau van voorzieningen te realiseren’ (Tweede Kamer 1995-1996, p. 15) In plaats hiervan of in aanvulling hierop kan het Rijk gebiedsgericht beleid voeren om achtergebleven gebieden te verbeteren en/ of verschillen tussen gebieden te verkleinen. Voorbeelden van dit type beleid zijn investeringspremies en subsidies om economisch zwakkere regio’s aantrekkelijker te maken. Het creëren van werkgelegenheid en het scheppen van banen in die regio’s is veelal het primaire doel (zie Kline & Moretti 2014; Neumark & Simpson 2015). De effectiviteit hiervan is overigens niet onbetwist; het bestrijden en keren van krimp blijkt moeilijker dan het begeleiden ervan (Verwest & Van Dam 2010).
Efficiency-beleid is gericht op de sterkste regio’s en daarmee per definitie gebiedsgericht. Het kan hierbij gaan om het stimuleren van regiospecifieke innovatie- en productie- milieus en -clusters, maar ook om ruimtelijk beleid dat indirect op de regionale economie is gericht via het creëren van aantrekkelijke woonmilieus en voorzieningen. Volgens Nathan en Overman (2013) is dit laatste waarschijnlijk effectiever dan beleid dat zich direct richt op de economie en werkgelegenheid. Meer algemeen stellen Glaeser en Gottlieb (2008) en Barca et al. (2012) dat gebiedsgericht beleid door nationale overheden vanuit een efficiency-perspectief beter te onderbouwen en uit te voeren is (zoals de
Agenda Stad en het Topsectorenbeleid ook beogen) dan op basis van een
equity-redenering.
Resources of capabilities
Vrijwel alle voorbeelden die we hiervoor noemden en die in de praktijk van het
regionaal-economisch beleid terugkomen, zijn voorbeelden van materieel beleid of wat Nussbaum (2011) resource-based approaches noemt. Dit beleid richt zich op de financiële middelen, onder andere om bedrijven en werk aan te trekken, en de fysiek-ruimtelijke condities. Maar kunnen mensen daar ook wat mee? Hebben ze ook de mogelijkheden en de vaardigheden om die resources op een voor hen goede manier te benutten? Om effectief te zijn en mensen in met name krimpregio’s economisch gezien daadwerkelijk verder te helpen is een beleid nodig dat ervoor zorgt dat hun kennis en kunde aansluit bij regionaal-economische specialisaties (zie daarvoor ook de Smart Specialisation- strategie van de Europese Commissie Barca et al. 2012). Dit vraagt om regionale kennis en dus om beleid dat Rijk en regio alleen in gezamenlijkheid (meerschalig) kunnen oppakken.
ZEVEN
ZEVEN
Noten
1 Zie Tweede Kamer (2014a,b) en BZK (2015). In de Agenda Stad (BZK 2015) heeft het Rijk een brede kijk op het Nederlandse stedelijk landschap. In andere beleidstrajecten licht het enkele specifieke regio’s uit. Zo richt de Ruimtelijk Economische Ontwikkelstrategie (REOS) zich op de Noordelijke Randstad, Zuidelijke Randstad en Brainport Eindhoven, met de ambitie dat de drie stedelijke regio’s, afzonderlijk en in combinatie, op economisch terrein tot de top 3 van Europa en de top 5 van de wereld blijven of gaan behoren (zie IenM et al. 2015).
2 In dit hoofdstuk bekijken we verschillen tussen stedelijke regio’s in Nederland. Wanneer deze verschillen groter worden spreken we van divergentie. We duiden dit als een grotere ongelijkheid. In de PBL-studie De verdeelde triomf (PBL 2016) staat ook de ongelijkheid binnen steden centraal, en de ruimtelijke doorwerking dan wel segregatie. Daar ligt ook de nadruk op de inwoners, in dit hoofdstuk staan alleen de banen centraal.
3 De nadruk in dit hoofdstuk ligt op de divergentie tussen stedelijke regio’s en niet tussen stad en platteland. Doordat steden gemiddeld genomen economisch harder groeien dan de economie van het platteland, worden de verschillen tussen deze twee typen gebieden ook groter (zie ook PBL 2016).
4 De werkgroep Interdepartementaal Beleidsonderzoek (IBO) evalueerde in 2004 het regionaal- economische steunbeleid en stelde de effectiviteit daarvan ter discussie. De werkgroep beargumenteerde bovendien dat verschillen in economische prestaties tussen regio’s vanwege agglomeratie-effecten onvermijdelijk zijn, en daarom weinig vatbaar voor egaliserend beleid.
5 Zie Raspe et al. (2012) over het verschil tussen Pieken in de Delta en de ruimtelijke uitwerking van het Topsectorenbeleid. Pieken in de Delta zet in op de sterkten per regio, terwijl het Topsectorenbeleid op de sterkste sectoren inzet. Als dit ruimtelijk zou worden uitgewerkt (wat in het Topsectorenbeleid niet wordt gedaan), gaat het om de concentratiepunten in Nederland van de sterkste sectoren, dus niet per regio bepaald.
6 We constateren daarbij tevens dat in Agenda Stad vooral steden zelf aan zet zijn. Het Rijk heeft een beperkte financiële en vooral faciliterende rol, bijvoorbeeld in de City Deals. Dit maakt dat het Rijk ook niet kiest voor enkele (de sterkste in economisch opzicht) steden. Hoewel het principe efficiency is, heeft de uitwerking dus nog steeds egaliserende principes.
7 De zeven stedelijke regio’s met centrumsteden van meer dan 200.000 inwoners. 8 Of een baan hoog- of laagbetaald is, is vastgesteld op basis van het brutojaarloon dat
vervolgens in vier gelijke groepen is verdeeld (kwartielen). Deze kwartielen zijn nationaal vastgesteld. We beschouwen alle banen waarvan het brutojaarloon hoger was dan de loongrens die hoort bij het 75ste percentiel, als hoogbetaald. Laagbetaalde banen zijn de banen
met een brutojaarloon onder de grens van het 25ste percentiel. Zie hoofdstuk 3 in PBL (2016)
voor meer uitleg over gebruikte data.
9 In de analyse is gecontroleerd voor andere variabelen die van invloed zijn op het loonniveau (persoons- en baankenmerken). Zo’n analyse wijst echter alleen op een samenhang tussen variabelen en geeft geen causale verbanden weer. Dit geldt echter voor alle statistische analyses.