De aantrekkelijke binnenstad

De Aantrekkelijke Binnenstad

Jesse Mangnus

Bachelor Thesis Geografie, planologie en milieu Nijmegen School of Management Radboud Universiteit Nijmegen, Juni 2020

Begeleider: Huub Ploegmakers Hoofdtekst: 17000

iii

De Aantrekkelijke Binnenstad

Jesse Mangnus S4751248

Bachelor Thesis Geografie, planologie en milieu Nijmegen School of Management Radboud Universiteit Nijmegen, Juni 2020

Begeleider: Huub Ploegmakers Hoofdtekst: 17000

i

Voorwoord

Waarde lezer, ik wens u veel plezier met het lezen van mijn bachelor scriptie. Ik wil graag DTNP bedanken voor het beschikbaar stellen van de dataset. Daarnaast wil ik mijn begeleider Huub Ploegmakers ook van harte bedanken voor zijn feedback.

i

Samenvatting

De opkomst van internet winkelen heeft er voor gezorgd de fysieke winkelomgeving en consumentenbehoeften zijn veranderd. Met name middelgrote binnensteden ondervinden hier negatieven gevolgen van in de vorm van leegstand. Het behouden of vergroten van de aantrekkelijkheid van een binnenstad wordt gezien als een oplossing voor structurele problemen. In dit onderzoek wordt opnieuw onderzocht of verschillende aanbod kenmerken, deelwaarderingen van winkelgebied kenmerken en persoonlijke kenmerken nog steeds invloed hebben op de algehele aantrekkelijkheid zoals in de literatuur beschreven. De onderzoeksvraag luidt dan ook als volgt; In welke mate beïnvloeden de kenmerken van een binnenstad de algehele aantrekkelijkheid?

De onderzochte aanbod kenmerken van een binnenstad zijn; de hoeveelheid winkelvloeroppervlakte, het percentage horeca, het percentage mode en luxe winkels, het percentage zelfstandigen, het percentage leegstand en historiciteit. Een grotere hoeveelheid winkelvloeroppervlak heeft tot gevolg dat respondenten een binnenstad hoger beoordelen. Het percentage dat daarvan uit horeca en mode en luxe winkels bestaat vertoont geen significant verband met de algehele aantrekkelijkheid. Een hoger percentage zelfstandigen heeft wel tot gevolg dat respondenten wel een hogere waardering aan een binnenstad toekennen. Meer leegstand heeft logischerwijs een lagere beoordeling tot gevolg. Daarnaast worden historische steden relatief hoger gewaardeerd dan organisch of planmatig ontwikkelde steden. De hogere waardering voor historische steden vertoont echter geen direct verband met de algehele waardering, dit verloopt via de deelwaarderingen voor panden en straten. Historische steden krijgen dus een hogere waardering voor panden en straten. Een hogere waardering voor panden en straten verhoogt vervolgens de algehele waardering.

Het niet significante verband van de percentages horeca en mode en luxe winkels wordt verklaard door de deelwaarderingen voor het winkel en horeca-aanbod. Een hoger percentage horeca en mode en luxe winkels hangt positief samen met een hogere deelwaardering voor het winkel en horeca-aanbod. De andere deelwaarderingen voor sfeer, bereikbaarheid en parkeergelegenheid hebben ook een positief effect op de totale waardering door de respondent.

Van de verschillende persoonskenmerken; leeftijd, geslacht, inkomen, opleiding en huishouden blijkt alleen leeftijd daadwerkelijk invloed te hebben op de algehele waardering. Des te ouder de respondent is, des te lager waardeert deze een binnenstad.

Omdat een hogere algehele waardering in verband gebracht wordt met een hogere bezoekfrequentie, bezoekduur en totale bestedingen is in dit onderzoek ook getoetst hoe deze variabelen beïnvloed worden door de verschillende kenmerken van een binnenstad. De bezoekfrequentie wordt positief beïnvloed door de grootte van het winkelvloeroppervlak, ook een hogere waardering voor bereikbaarheid en een hogere leeftijd van de respondent hebben een positief effect op de bezoekfrequentie. Historische steden worden daarnaast ook frequenter bezocht dan niet historische steden. Het percentage leegstand en zelfstandige winkels zorgt voor een lagere bezoekfrequentie evenals de waardering voor het winkelaanbod en parkeergelegenheid, de reden voor dit laatste zou te maken kunnen hebben met de transportwijze van de respondent.

De bezoekduur van de respondent wordt positief beïnvloed door de grootte van het winkelvloeroppervlak, het percentage zelfstandigen en het percentage mode en luxe winkels. Het ligt voor de hand dat ook de waardering van het winkelaanbod en de waardering van de sfeer zorgen er voor dat een bezoek van de respondent langer duurt.

ii

De totale uitgaven van de respondent worden positief beïnvloed door de grootte van het winkelaanbod en de waardering hiervan. Opvallend is dat de waardering van de bereikbaarheid negatief verhoud tot de totale uitgaven, een reden hiervoor zou kunnen zijn dat goed bereikbare steden vaker bezocht worden. Dit heeft tot gevolg dat de bestedingen per bezoek naar beneden gaan.

iii

Inhoud

2.2.3 Aantrekkelijkheid verklarende modellen ... 9

2.3 Winkelgebied kenmerken ... 10 2.3.1 Bereikbaarheid ... 10 2.3.2 Parkeergelegenheid ... 11 2.3.3 Winkel/horeca aanbod ... 11 2.3.4 Productaanbod ... 11 2.3.5 Sfeer ... 11

2.4 Fysieke aanbod eigenschappen ... 12

2.5 Persoonlijke kenmerken ... 12 2.5.1 Leeftijd ... 12 2.5.2 Geslacht ... 13 2.5.3 Inkomen en opleidingsniveau ... 13 2.5.4 Huishouden ... 13 2.6 Conceptueel model ... 14 2.7 Operationalisering ... 14 3 Onderzoeksmethodologie ... 16 3.1 Onderzoeksstrategie ... 16 3.2 Onderzoeksmateriaal ... 18 3.2.1 Validiteit ... 19 3.2.2 Betrouwbaarheid ... 19 3.4 Selectie centra ... 20 3.5 Analysemethode ... 21 4.0 Resultaten ... 22

iv

4.1 Beschrijvende statistiek ... 22

4.1.1 Persoonskenmerken ... 22

4.1.2 Fysieke aanbod kenmerken ... 25

4.1.3 Deelwaarderingen winkelgebied kenmerken ... 27

4.2 Multicollineariteit ... 32 4.3 Residuen analyse ... 33 4.4 Multipele-regressieanalyse ... 33 5. Conclusie ... 41 5.2 Aanbeveling ... 43 5.3 Reflectie ... 44 6. Bronnen ... 45 7 bijlagen. ... 48 7.1 Multicollineariteit ... 50 7.2 Regressieanalyse ... 54

1

1.1 Aanleiding

Webwinkels zijn de laatste jaren sterk in opmars. Waar fysieke winkels zich voorheen konden profileren middels het verschaffen van optimale informatie en het bieden van een goede service blijkt dat online winkels naast het bieden van lagere prijzen ook op dit gebied de consument steeds beter weten te bedienen (Ouwehand & Haringsma, 2016). De strijd tussen online winkels en fysieke winkels lijkt nadelig uit te pakken voor veel fysieke winkels. Dit geldt vooral voor de niet-dagelijkse winkelsector zoals kleding en elektrische apparaten. De online omzet binnen de detailhandel is tussen 2015 en 2019 bijna verdubbeld, de gehele omzet steeg in dit tijdsbestek slechts met 14% (CBS, 2020). Dit laat zien dat de groei van het aantal internetverkopen nog steeds toeneemt. Uiteraard heeft dit gevolgen voor de fysieke winkelomgeving. Het aantal fysieke winkelvestigingen is tussen 2010 en 2019 met ruim 11 procent gedaald terwijl het aantal webwinkels in hetzelfde tijdsbestek verdrievoudigd is (CBS, 2019).

De opkomende webwinkels lijken dus structurele veranderingen in het winkellandschap te veroorzaken. Deze transitie begint echter bij de consument. Er is niet alleen een groei in online winkels waar te nemen, ook het aantal online consumenten neemt toe. Onder Nederlanders van twaalf jaar of ouder bleek in 2012 slechts 64 procent wel eens online te winkelen, dit percentage is gestegen tot 79 procent in 2019 (CBS, 2019). Al in 2007 werd de opkomst van het internet als mogelijk alternatief voor fysiek winkelen gezien, Weltevreden (2007) beschreef internet destijds als; “een innovatie die bestaande maatschappelijke en economische processen rigoureus kan veranderen”. Destijds werd al opgemerkt hoe snel het aandeel producten en/ of diensten groeide dat via internet gekocht werd. Uit de bovenstaande cijfers van het CBS blijkt dat Weltevreden gelijk had.

Het hedendaagse winkellandschap bevindt zich dus niet meer vanzelfsprekend in het centrum van een dorp of stad maar steeds meer online. Vooral het middensegment dat zich moeilijk weet te onderscheiden, heeft te lijden onder de digitale revolutie (Lekkerkerker & Jansen, 2016). Het aanbod aan verschillende producten is online namelijk veel groter en goedkoper. Dit grijze middensegment biedt geen lage prijzen of bijzonder hoogstaand assortiment en weet zich onvoldoende te profileren om de gunfactor of interesse van consumenten te winnen. Verschillende winkelketens zoals Intertoys en de Coolcat zijn hier al aan ten onder gegaan terwijl andere grote ketens locaties sluiten of verkleinen (DTNP, 2019).

Nederlandse binnensteden kampten al eerder met problemen, destijds te wijten aan de economische crisis in 2008. Nog nooit eerder was het consumentenvertrouwen in een jaar zo ver gedaald als in dat jaar (CBS, 2008). Dit zorgde er voor dat verschillende kleine ondernemers en nationale ketens de deuren moesten sluiten. Binnensteden kampen sindsdien met aanhoudende winkelleegstand. Hoewel de situatie ongunstig was, was het te vroeg om te spreken van een uitholling van de binnenstad (Evers et. al, 2014). De crisis legde problemen in veel binnensteden bloot die ten grondslag liggen aan de digitalisering van het winkellandschap en de veranderende behoeften van consumenten. Na de crisis leek er reden tot optimisme, er kwam opnieuw meer consumentenvertrouwen en bestedingen namen toe; hoogconjunctuur was in aantocht (CBS, 2020). Terwijl dit vooral de grote Nederlandse steden een gunstiger perspectief bood lijken kleine en middelgrote binnensteden in veel mindere maten mee te profiteren van dit gunstiger perspectief (Platform31, 2018).

Tot op heden lijken met name middelgrote binnensteden last te hebben van aanhoudende problemen. De bevolkingsgroei die met name plaats vindt in grote steden, veranderend consumentengedrag en

2

de opkomst van internet winkelen zorgen ervoor dat voorzieningen juist in middelgrote steden onder druk komen te staan (Lekkerkerker en Janssen, 2016). Kleinere centra hebben vaak minder winkelvloeroppervlak en vervullen met name een boodschappenfunctie voor lokale bewoners. Dit maakt dat zij kansrijk blijven, ook concurreren ze in sterkere mate met middelgrote binnensteden op het gebied van dagelijkse boodschappen (Locatus, 2018). Grotere binnensteden bieden veel meer aanbod en diversiteit in producten en diensten, ook is het aanbod in horeca en vermaak groter en meer divers dan in middelgrote binnensteden. Veel van deze middelgrote binnensteden hadden ooit de ambitie om een recreatieve winkelfunctie te bekleden voor een groot verzorgingsgebied (DTNP, 2019). Vaak wordt het behouden van deze regionale positie als prioriteit gezien terwijl deze situatie op lange termijn onhoudbaar is. Ook op momenten dat het economisch gezien beter gaat blijft de leegstand in middelgrote steden aanhouden. Verwacht wordt dat de vraag naar beschikbaar winkelvastgoed af zal blijven zwakken en het verzorgingsgebied van de middelgrote binnenstad verder zal krimpen komende decennia (Dynamis, 2019). Uit data van Locatus blijkt dat de middelgrote steden sinds de crisis te maken hebben met groeiende percentages leegstand. De leegstand over heel Nederland is veel lager dan in de middelgrote steden, ook is er zelfs een afname te zien op nationaal niveau na 2016 terwijl deze trend niet te zien is in middelgrote steden (CLO, 2019).

Afbeelding 1 Winkelleegstand in middelgrote steden (Locatus, 2018). Afbeelding 2 winkelleegstand Nederland (CLO, 2019)

Lekkerkerker en Jansen (2016) stellen in Rooijlijndat deze middelgrote steden in het algemeen de

meeste problemen hebben met het vormgeven van hun sociaaleconomische positie en toekomst. In eerste instantie lijken grote steden vooral op sociaal en ecologisch gebied slecht te scoren, op het platteland heeft men meer te maken met demografische en economische achterstand. Echter doen de grootste problemen zich niet zozeer voor op het platteland of in de grote steden. Juist de middelgrote stad lijkt de meeste problemen te kennen, ze draagt wel de lasten van stedelijkheid in de vorm van sociale problemen maar kennen niet de lusten van een groeiende kenniseconomie en grootschalige dienstensector. Het ontbreken van universiteiten, hoge scholen en noodzakelijke infrastructuur voor een creatieve kenniseconomie zorgen voor een relatief grotere vergrijzing in middelgrote steden.

De winkelfunctie van de middelgrote binnenstad is tot op heden altijd dominant geweest. Veel van deze steden werden na de oorlog als industriegemeente of groeikern aangewezen, deze middelgrote steden ontwikkelden een vrij compleet centrum en gunstige woon en werkgelegenheid (Lekkerkerker en Janssen , 2016). Tegenwoordig lijkt de middelgrote binnenstad op gebied van dagelijkse boodschappen echter ingehaald te worden door lokale dorpskernen terwijl dagjes mensen vaak kiezen voor de grotere steden. De leegstand die hier het gevolg van is heeft invloed op de aantrekkelijkheid van een binnenstad. Het is dus van belang dat de middelgrote binnensteden actie ondernemen zodat

3

klanten hun winkelcentrum blijven bezoeken. Het consumentengedrag verandert echter sterk, er zijn daarom tal van visies voor het aantrekkelijk houden van middelgrote binnensteden. Sommige regio’s zetten in op slim krimpen zoals Parkstad Limburg terwijl andere juist inzetten op een netwerk met naburige gemeenten (Lekkerkerker, 2016). Een uitgebreid productaanbod alleen lijkt niet de oplossing aangezien het grootste deel van het winkelaanbod bestaat uit landelijke ketens en het daardoor lastig is om je te onderscheiden. Volgens DTNP (2016) is het ook belangrijk om de middelgrote binnenstad te zien als ontmoetingsplek met eigen identiteit voor lokale bezoekers. Platform31 (2018) deelt deze mening, de binnenstad moet gezien worden als ‘place to be’ in plaats van ‘place to buy’. Dit is echter een complexe opgave voor middelgrote binnensteden aangezien deze verandering vraagt om een eigen profiel, vaak gebaseerd op lokale historie, zodat bezoekers zich identificeren met de binnenstad (Platform31, 2018). Het feit dat middelgrote binnensteden over het algemeen niet erg onderscheidend zijn werkt hier echter niet echt aan mee. Het veelal gebruik van ‘doorsnee architectuur’ en landelijke ketens zorgt voor een eenheidsworst in het straatbeeld (DTNP, 2016).

Waar Platform31 in het rapport De Nieuwe Binnenstad (2018) vooral kijkt naar trends in consumentengerag en daarop aansluitende toekomstscenario’s lag de nadruk in het in 2014 verschenen rapport elders. Destijds was de insteek om vooral in te zetten op het verhogen of behouden van de aantrekkelijkheid van het stadscentrum voor consumenten. De aantrekkelijkheid van een centrum kan vergroot worden door onder andere te zorgen voor een goede bereikbaarheid, sfeer en een goed gevuld winkelaanbod. Naast consumenten is aantrekkelijkheid ook van belang voor winkeliers, immers hoe aantrekkelijker een centrum hoe meer bezoekers. Ook vastgoedondernemers profiteren van een aantrekkelijk centrum, de waarde van hun panden wordt namelijk bepaald door de aantrekkelijkheid van de binnenstad (Platform31, 2014). Om bezoekersaantallen op peil te houden moet dus ingezet worden op een aantrekkelijke sfeer en beleving van een binnenstad. Met name middelgrote binnensteden zouden moeten inzetten op een aantrekkelijk centrum als sociaal hart met oog voor de lokale bevolking (DTNP, 2014).

Ook op wetenschappelijk gebied is er bewijs dat het verhogen van de aantrekkelijkheid een positief socio-economisch effect heeft op binnensteden. Weltevreden en van Rietbergen (2007) onderzochten middels een online survey zeven grote en middelgrote binnensteden en concludeerden dat hoe aantrekkelijker een winkelcentrum gevonden wordt door consumenten, hoe minder negatieve gevolgen ondervonden zullen worden door internetverkopen. Consumenten zijn namelijk minder snel geneigd tot het doen van online aankopen als het dichtstbijzijnde winkelcentra aantrekkelijk gevonden wordt. Een hogere aantrekkelijkheid zorgt dus voor meer klanten en meer omzet (Weltevreden en van Rietbergen, 2007). Indien binnensteden hun aantrekkelijkheid zouden kunnen opschroeven zou dat tot gevolg hebben dat er meer consumenten een bezoek brengen aan het winkelcentra. Op deze manier zouden winkelcentra in kunnen spelen op de veranderende omstandigheden en zich ontpoppen tot een bruisende ontmoetingsplek voor consumenten. Echter is de theorie en de aanbevelingen betreft behoud of verhoging van aantrekkelijkheid redelijk gedateerd. De digitale revolutie zet door en omstandigheden in de binnenstad blijven aan veranderingen onderhevig. Aantrekkelijkheid van binnensteden is belangrijk maar zijn de verschillende factoren die aantrekkelijkheid beïnvloeden nog steeds even belangrijk als ze waren ten tijden van de uitgevoerde onderzoeken? Dit onderzoek zal daar een antwoord op verschaffen.

4

1.2 Doel- en vraagstelling

Uit het bovenstaande blijkt dat de aantrekkelijkheid van middelgrote binnensteden centraal staat in dit onderzoek. Het doel is om inzicht te krijgen in de onderliggende aspecten die de aantrekkelijkheid van middelgrote binnensteden beïnvloeden. Deze doelstelling komt voort uit de aanname dat bezoekers meer geld uitgeven en hun bezoek langer duurt in een aantrekkelijke binnenstad dan in een binnenstad die als minder aantrekkelijk beoordeeld wordt.

Hierbij zullen verschillende aspecten meegenomen worden die vanuit de literatuur geacht worden invloed te hebben op de aantrekkelijkheid van een binnenstad. Enerzijds zullen dit subjectieve deelwaarderingen van winkelgebied kenmerken zijn zoals door bezoekers ervaren, anderzijds zullen de fysieke aanbod kenmerken van de binnenstad meegenomen worden.

1.2.1 Hoofdvraag

Om dit onderzoek vorm te geven zal gewerkt worden aan de hand van de volgende hoofdvraag; In welke mate beïnvloeden verschillende kenmerken van de binnenstad de aantrekkelijkheid?

1.2.2 Deelvragen

Om deze onderzoeksvraag duidelijk te kunnen beantwoorden zijn de volgende deelvragen opgesteld om het onderzoek wat meer structuur te geven.

1. Hoe worden middelgrote binnensteden gewaardeerd door bezoekers? 2. Wat is de invloed van de deelwaarderingen op de aantrekkelijkheid?

3. Wat is de invloed van de fysieke aanbodkenmerken van de binnenstad op de aantrekkelijkheid? 4. Wat is de invloed van de kenmerken van de respondent op de waardering van een binnenstad?

5

1.3 Maatschappelijke relevantie

Nederlandse middelgrote binnensteden weten hun achterstand nog steeds niet in te halen. Sinds de economische crisis zijn er problemen aan het licht gekomen die structureel blijken te zijn. Vergeleken met grote binnensteden profiteren de middelgrote binnensteden gemiddeld genomen weinig van de economische vooruitgang die na de crisis op gang is gekomen (Platform31, 2018). Problemen die in eerste instantie slechts een direct gevolg van de crisis leken, worden veroorzaakt door een veranderend winkellandschap en veranderende behoeften van consumenten waaraan de digitalisering ten grondslag ligt (DTNP, 2016). Winkelleegstand blijft structureel hoger dan in andere delen van Nederland (Locatus, 2018). Het feit dat consumenten een alternatief aangeboden krijgen voor het bezoeken van fysieke winkels zorgt voor teruglopende bezoekersaantallen in binnensteden. Met name middelgrote binnensteden zijn hier de dupe van. Deze steden verliezen hun verzorgende regionale functie en moeten opzoek naar een nieuwe identiteit (DTNP, 2019).

In verschillende adviesrapporten worden aanbevelingen gedaan op het gebied van aantrekkelijkheid van binnensteden. Rapporten van Locatus (2018) en Dynamis (2018) stellen bijvoorbeeld dat er structureel te veel winkels zijn en dat de hoeveelheid winkeloppervlak geleidelijk aan verminderd moet worden. DTNP (2016) beveelt juist in te zetten op andere functies van een binnenstad dan de winkelfunctie alleen, de functie en positie die een centrum in neemt in de maatschappij rijkt verder dan winkelen alleen. Andere rapporten zetten juist wel in op het verhogen van aantrekkelijkheid (Platform31,2016; Future retail city centre, 2018). Zo verwijst de expertgroep Future retail city center (2018) naar een studie die 201 factoren onderscheiden heeft die van invloed zijn op aantrekkelijkheid. Factoren die hier genoemd worden zijn bijvoorbeeld; openingstijden, uitstraling van het winkelgebied, winkelaanbod en bereikbaarheid.

Bovenstaande factoren komen terug in verschillende wetenschappelijke bronnen. In dit onderzoek worden de verschillende winkelgebied kenmerken en fysieke kenmerken van de binnenstad in verband gebracht met de aantrekkelijkheid van een binnenstad. Op deze manier verschaft dit onderzoek een duidelijk beeld van de verschillende factoren die binnen de grenzen liggen van een binnenstad om te verbeteren. Dit maakt het mogelijk voor binnensteden om hun aantrekkelijkheid te behouden of te vergroten. Factoren die voorheen als belangrijke invloeden voor aantrekkelijkheid beschouwd werden zullen opnieuw getest worden. Op deze manier wordt er inzicht verschaft in eventuele oplossingen voor de structurele problemen van middelgrote binnensteden.

6

1.4 Wetenschappelijke relevantie

In de wetenschappelijke literatuur is veel geschreven over aantrekkelijkheid van binnensteden met een dominante winkelfunctie. Te beginnen met zwaartekrachtmodellen. Deze modellen gaan uit van twee variabelen om de zwaartekracht van een winkelcentrum te bepalen; de afstand van de consument tot het betreffende centrum en de grootte van het centrum. (Reilly, 1931; Converse, 1949). Later worden er nieuwe variabelen toegevoegd om de aantrekkelijkheid te verklaren zoals het

koopmotief (Huff, 1964). Bovenstaande auteurs bekijken aantrekkelijkheid vanuit het perspectief van

de binnenstad en bepalen aan de hand van bovenstaande kenmerken wat de aantrekkingskracht tot de consument zal zijn.

Naast zwaartekrachtmodellen wordt er in wetenschappelijk onderzoek naar consumentengedrag ook gebruik gemaakt van discrete keuzemodellen. In deze onderzoeken staat het keuzegedrag van de consument en hoe dit beïnvloed wordt centraal. Aan de hand van verschillende keuzemogelijkheden worden probabilistische keuzemodellen geschat die gebruikt kunnen worden om consumentengedrag te analyseren en voorspellen (Timmermans, 1982; Oppewal et al., 1997; Arentze et al., 2005). Deze studies verschillen in uitwerking en vraagstelling maar vertonen gelijkenis doordat ze allemaal het discrete keuzemodel als uitgangspunt nemen.

Er wordt nog een derde categorie modellen onderscheidden waarbij dit onderzoek aansluit. Deze modellen nemen de aantrekkelijkheid van een binnenstad of winkelcentrum als uitgangspunt en worden ook wel Attribute-based Consumer Models genoemd omdat ze het multidimensionale begrip aantrekkelijkheid aan de hand van verschillende kenmerken proberen te verklaren (Anselmsson, 2006). In deze onderzoeken worden enerzijds verschillende subjectieve kenmerken aangehaald zoals waarderingen van sfeer en bereikbaarheid, anderzijds worden verschillende objectieve factoren zoals winkelvloeroppervlak en historiciteit meegenomen die van invloed zijn op de algemene aantrekkelijkheid van een binnenstad. Janssen et al. (2013) hebben in Nederlandse binnensteden onderzoek gedaan naar hoe verschillende belevingskenmerken van de winkelomgeving door de consument gewaardeerd worden. Er zijn zevenentwintig verschillende belevingskenmerken geanalyseerd. Productaanbod bleek het meest invloed te hebben op de algemene aantrekkelijkheid. Aantrekkelijkheid wordt in deze studies geoperationaliseerd aan de hand van waardering van de binnenstad (Finn & Louviere, 1996; Anselmsson, 2006; Teller & Reutterer. 2008). Naast bezoekgedrag worden in de studie van Teller en Reutterer (2008) drie dimensies van aantrekkelijkheid meegenomen die geoperationaliseerd worden aan de hand van bezoekduur en bezoekintentie, naast het feit dat deze dimensies zorgen voor een levendig centrum worden ze ook in verband gebracht met hogere uitgave per bezoek (Anselmsson, 2006; Teller & Elms, 2010).

Zoals al eerder aangehaald wordt de opkomst van internetshoppen als grootste oorzaak van het veranderende winkellandschap aangewezen. Aangezien en het aantal webwinkels sinds die tijd ruim verdrievoudigd is en de verdere digitalisering van het winkellandschap is doorgezet is het van belang om opnieuw te onderzoeken of het behouden of verhogen van aantrekkelijkheid een uitkomst kan bieden voor de aanhoudende binnenstedelijke problemen. Er worden verschillende factoren in de bovenstaande studies genoemd die geacht worden relevant te zijn voor aantrekkelijkheid. Hebben deze factoren nog steeds dergelijke gunstige effecten op aantrekkelijkheid zoals in de literatuur aangenomen wordt? Er is namelijk reden om aan te nemen dat deze verbanden veranderd zijn door de veranderende behoeften van consumenten en een sterk veranderd winkellandschap.

7

2. Theoretisch kader

2.1 modellen

De keuze voor een winkelcentrum hangt samen met de aantrekkelijkheid van een winkelcentrum. Om de keuze voor een winkelcentra te beschrijven, verklaren of voorspellen wordt gebruik gemaakt van verschillende modellen. De volgende drie stromingen binnen het wetenschappelijk onderzoek naar consumentengedrag worden onderscheiden; de eerste stroming zijn benaderingen die gebaseerd zijn op de gravitatiekracht modellen. Hier wordt de aantrekkingskracht van een binnenstad op de consument bepaald door de grootte van de binnenstad en de afstand tot de consument. Het keuzeproces van de consument speelt een relatief kleine rol in deze modellen, in tegenstelling tot de volgende stroming. Deze tweede stroming bestaat uit discrete keuzemodellen waar juist de consument en zijn keuzeproces voor een binnenstad als uitgangspunt wordt genomen. Er wordt specifiek gekeken naar de keuze tussen verschillende alternatieven en hoe de uiteindelijke keuze van de respondent voor een binnenstad tot stand komt. De derde stroming bestaat uit auteurs die de zich toespitsen op het verklaren van de aantrekkelijkheid van een binnenstad en door welke factoren deze beïnvloed wordt. Deze studie sluit aan bij de laatste categorie.

2.2.1 Gravitatiekracht modellen.

Deze modellen zijn gebaseerd op ruimtelijke interactie. De Law of Retail Gravitation van Reilly (1931) vormt de basis van de gravitatiekracht modellen. Zoals de naam al laat doorschemeren is deze theorie geïnspireerd door de zwaartekracht theorie van Newton. De theorie van Reilly kent een zwaartekracht toe aan binnensteden zoals Newton een zwaartekracht toekende aan planeten. Reilly gebruikt de grootte van een locatie en de afstand tot een consument. Verschillende locaties zijn in competitie met elkaar om zo veel mogelijk consumenten naar zich toe te trekken. Hoe verder weg de consument van een bepaalde binnenstad woont hoe kleiner de aantrekkingskracht die een binnenstad heeft op een consument, er zijn dan namelijk meer alternatieven voor een consument om uit te kiezen. Reilly stelt dat de grootte van een locatie een positief effect heeft op de aantrekkingskracht, dit houdt in dat bezoekers bereid zijn om grotere afstanden af te leggen voor grotere winkellocaties en daarbij wellicht kleinere binnensteden voorbij reizen (Reilly, 1931).

De eerste aanpassing op de law of Retail Gravitation heeft er voor gezorgd dat er een break-point berekend kan worden. Converse (1949) deed een rekenkundige wijziging aan het model die de analist in staat stelde om het exacte punt te berekenen waar de aantrekkingskracht van de ene stad overgenomen wordt door een andere stad. Door de breekpunten te berekenen tussen een binnenstad en alle concurrenten kan een verzorgingsgebied van een stad berekend worden.

Later werd op basis van de law of retail gravitation en het break-point model een nieuw model ontwikkeld door Huff (1963) dat meer probabilistisch van aard is. Huff stelde dat de keuze van een consument niet alleen een resultaat is van grootte en de afstand tot een binnenstad maar samen hangt met de mogelijke keuze voor andere binnensteden. Huff stelde dat consumenten voor verschillende productsoorten verschillende afstanden willen reizen, er zou dus een grotere zwaartekracht aan bepaalde winkels kunnen gekoppeld worden dan aan anderen. Dat betekent dat een wijds productaanbod van belang is voor een aantrekkelijke binnenstad. Dit wordt gerealiseerd door het toevoegen van een extra variabele namelijk het koopmotief, gemeten aan de hand van de grootte van het assortiment producten en voorzieningen dat in een centrum aangeboden wordt. Het is dus van belang dat een binnenstad beschikt over een breed aanbod producten en diensten om een grote aantrekkelijkheid te genieten. Echter wordt productaanbod in het model alleen meegenomen door

8

winkelvloeroppervlak te gebruiken als indicator voor grootte in plaats van inwoneraantallen (Clapp & Messner, 1988, Huff, 1963).

Het Huff model is later gebruikt als basis voor het nieuw model van Stanley en Sewall (1976), er werd een multidimensionale schaal toegevoegd om imago van winkels te meten aan de hand van een beoordeling door de consumenten. Uiteindelijk blijkt het model zoals al aangetoond door Huff dat consumenten bereid zijn om verder te reizen voor voorzieningen die ze hoger waarderen (Clapp & Messner, 1976).

2.2.2 Discrete keuzemodellen

Het probabilistische discrete keuzemodel is ontstaan door het samenvoegen van twee modellen namelijk; het keuzeaxioma uit de mathematische psychologie van Luce (1959) en de random utility theorie waarvoor de basis al in 1927 werd gelegd door Thurstone (1927). De econometrist McFadden won in het jaar 2000 de nobelprijs voor zijn bijdrage aan het ontwikkelen van de basis van het discrete keuzemodel. Hij was namelijk degene die beide theorieën integreerde en statistisch verder ontwikkelde tot een praktisch werkbare methodologie (Oppewal en Timmermans, 1993).

De utility maximaization theory theorie gaat uit van een individu dat moet kiezen uit verschillende alternatieven. Het individu zal altijd kiezen voor het alternatief met de hoogste utility, een Engelse term die vaak vertaald wordt als nutswaarden. Dit houdt in dat een individu zal gaan voor de optie die in zijn of haar ogen het meeste toevoegt. De waarden die toegekend worden aan een alternatief verschillen per persoon en liggen niet vast maar schommelen eerder rond een bepaald gemiddelde, dit is waarom men hier spreekt van toevalsvariabelen. Deze schommelingen worden veroorzaakt door de stemming of situatie waarin het individu verkeert (Oppewal & Timmermans, 1993).

De tweede theorie die ten grondslag ligt aan het discrete keuzemodel is het axioma van Luce (1959) dat stelt dat als het nut van alternatieven onafhankelijk en identiek verdeeld is, de keuzekansen evenredig zijn met de nutswaarden. De theorie gaat er van uit dat de verhouding tussen de alternatieven niet beïnvloed wordt door de eigenschappen of aanwezigheid van andere alternatieven die een individu kan kiezen, dit wordt beschreven als the independence of irrelevant alternatives (Oppewal en Timmermans, 1993). De utility maximaization theory van McFadden (1973) stelt dus dat een individu keuzes maakt op basis van nutswaarden die hij toekent aan bepaalde alternatieven. Deze alternatieven zijn onafhankelijk en identiek verdeeld en de waarde die het individu toekent aan een alternatief verschilt per persoon en is afhankelijk van stemming of de situatie waarin een persoon zich verkeert.

Voortbouwend op de theory van McFadden (1973) voegde Manski (1977) een component toe. Het idee hierachter komt voort uit het feit dat een individu niet altijd een logische keuze maakt. In discrete keuzemodellen wordt daarom het nut dat een individu toekent aan een alternatief verdeeld in een structurele en een toevalscomponent. De structurele component wordt gevormd door de nutswaarden van een alternatief en staat als het ware vast terwijl deze toevalscomponent beïnvloed wordt door bijvoorbeeld de stemming waarin een persoon verkeert. Deze toevalscomponent wordt verondersteld normaal verdeeld te zijn (Oppewal en Timmermans, 1993).

Discrete keuzemodellen leggen de nadruk op impact van vooraf gedefinieerde variabelen die onder andere ook gebruikt worden in de zwaartekracht modellen, zoals afstand tot de consument en grootte van de binnenstad (Teller & Reutterer, 2008). Er bestaan veel verschillende typen discrete keuzemodellen, hieronder zullen enkele onderzoeken toegelicht worden die deze discrete

9

keuzemodellen als uitgangspunt gebruiken om consumentengedrag te onderzoeken (Timmermans, 1982; Oppewal et al., 1997; Arentze et al., 2005). Timmermans (1982) probeert om de winkelcentrum keuze van een consument te verklaren aan de hand van een conjuncte keuze-experimenten zoals eerder beschreven door Oppewal & Timmermans (1993). Er worden verschillende denkbeeldige keuzemogelijkheden aan de respondent voorgelegd, op basis van de keuzes die de respondent maakt kan een probabilistisch keuzemodel geschat worden. Een dergelijk model geeft inzicht in de voorkeuren van de respondent en kan aan de hand daarvan inschatten hoe respondenten nieuwe keuzemogelijkheden zouden beoordelen. Oppewal, Timmermans en Louviere (1997) voeren in feiten eenzelfde soort experiment uit alleen dat met echt bestaande alternatieven die de respondenten ook daadwerkelijk bezoeken. Productaanbod blijkt de grootste invloed te hebben op algemene aantrekkelijkheid als door de consument ervaren, dit betekent een breed aanbod aan verschillende productgroepen. Zelfs al hoeft de consument maar een winkel te bezoeken, dan nog wordt een binnenstad met een groter productaanbod als aantrekkelijker ervaren. Daarnaast wordt ook bereikbaarheid als invloedrijke factor genoemd (Timmermans, 1982; Oppewal et al., 1997; Arentze et al., 2005). Ondanks dat al deze modellen op bepaalde aspecten van elkaar verschillen volgen ze allemaal het discrete keuzemodel door het feit dat consumenten zullen kiezen voor het alternatief met de hoogste subjectieve nut als uitgangspunt nemen (Arentze et al., 2005).

2.2.3 Aantrekkelijkheid verklarende modellen

Zoals eerder al beschreven is het van belang voor ondernemers en binnensteden om als aantrekkelijk beschouwd te worden. Consumenten moeten worden overtuigd om naar de binnenstad te komen, geld te spenderen in winkels en horecagelegenheden en vervolgens dusdanig tevreden zijn dat ze de volgende keer opnieuw komen. Naast de impact op bezoekfrequentie en de tijd van een bezoek zorgt een hogere aantrekkelijkheid er ook voor dat consumenten uiteindelijk meer geld uitgeven per bezoek (Anselmsson, 2006). In de wetenschappelijke literatuur zijn er verschillende auteurs die consumentengedrag onderzoeken aan de hand van de aantrekkelijkheid van binnensteden (Finn & Louviere, 1996; Anselmsson, 2006; Teller, 2008; Teller & Reutterer , 2008; Teller & Elms, 2010; Jansen et al, 2013). Anselmsson (2006) duidt deze derde stroming modellen als Attribute-based Consumer Models omdat deze modellen gebruik maken van verschillende attributen, karakteristieken of kenmerken om de aantrekkelijkheid van een winkelcentrum te verklaren. Uit deze studies komen verschillende aspecten naar voren die volgens de onderzoekers van invloed zijn op de aantrekkelijkheid van of de keuze voor een bepaalde binnenstad. Ook worden er demografische factoren, die toe te wijzen zijn aan een respondent, genoemd als van invloed op de waardering van een binnenstad. Daarnaast worden ook fysieke eigenschappen van de binnenstad meegenomen in sommige modellen (Finn & Louviere, 1996; Jansen et al., 2013). In de volgende paragraaf zullen de verschillende factoren toegelicht worden.

Aantrekkelijkheid wordt op verschillende manieren beschreven, zo zijn er onderzoeken die spreken over klanttevredenheid (Anselmsson, 2006), voorkeur of bezoekfrequentie (Teller, 2008; Teller & Elms, 2010) of totaaloordeel (Jansen et al, 2013). In feite gaat het in al deze onderzoeken over dezelfde aantrekkelijkheid van een binnenstad. Aantrekkelijkheid wordt in de literatuur gezien als een veelzijdig concept, zo stellen Teller en Reutterer (2008) dat aantrekkelijkheid bestaat uit drie dimensies waar binnensteden verschillend op gewaardeerd worden. Aantrekkelijkheid bestaat uit de drie dimensies; algemene aantrekkelijkheid, duurzame aantrekkelijkheid en situationele aantrekkelijkheid. De algemene aantrekkelijkheid betreft de algemene mate van tevredenheid die een individu voelt bij een

10

winkelcentrum. De duurzame aantrekkelijkheid bestaat uit de kans dat een bezoeker opnieuw zou kiezen voor de betreffende binnenstad. De situationele aantrekkelijkheid wordt bepaald aan de hand van het vermogen van een winkelcentrum om klanten vast te houden, hier gaat het dus om de lengte van het bezoek. Om aan te tonen welke kenmerken van invloed zijn op aantrekkelijkheid wordt in deze studies bekeken of de waardering van een winkelcentrum als geheel beïnvloed wordt door de waardering van aparte aspecten of persoonlijke kenmerken van de respondent. Uit deze studies komen verschillende kenmerken naar voren die van invloed zijn op de gehele aantrekkelijkheid, deze zullen in de volgende paragraaf besproken worden (Finn & Louviere, 1996; Anselmsson, 2006; Teller & Reutterer, 2008; Teller & Elms, 2010).

Teller en Reutterer (2008) visualiseren de relatie tussen de verschillende winkelcentrum kenmerken en de aantrekkelijkheid door aantrekkelijkheid te verdelen in drie dimensies. Finn en Louviere (1996) noemen onder andere; multidimensional scaling, semantic differential ratings, als andere manieren om het multidimensionale concept aantrekkelijkheid te visualiseren. Multidimensional scaling is een methode waarbij de verschillende dimensies die aantrekkelijkheid meten over een assenstelsel verdeeld worden zoals ze door de respondent beoordeeld worden. Semantic differential ratings visualiseren de totale aantrekkelijkheid van een binnenstad door een verticale lijn tussen de waarden van de verschillende aspecten door te trekken waarbij de linkse kant van de visualisatie vaak positieve beoordeling zijn terwijl de rechtse kant negatievere waarderingen bevat.

2.3 Winkelgebied kenmerken

In de voorgaande stromingen zijn een aantal theorieën en modellen aan bod gekomen die ingaan op de aantrekkelijkheid van binnensteden. Uit deze modellen komen verschillende aspecten naar voren die invloed hebben op de aantrekkelijkheid. Verschillende binnensteden worden getypeerd door verschillende kenmerken. Deze kenmerken hangen samen met de perceptie van de consument en worden daarom beschouwd als subjectieve kenmerken. Verschillende aspecten worden geacht van invloed te zijn op de algemene aantrekkelijkheid van een binnenstad, gezamenlijk bepalen ze de mate van algehele aantrekkelijkheid van een binnenstad (Teller & Elms, 2010).

2.3.1 Bereikbaarheid

Bereikbaarheid betreft de afstand die overbrugd moet worden tussen de binnenstad en het vertrekpunt. Het betreft niet alleen de fysieke of te temporale dimensie die overbrugd dient te worden tot de winkellocatie maar ook de beleefde afstand. Verkeersopstoppingen of reisfrequenties van treinen en bussen spelen hier een rol in (Teller en Elms, 2010). In de gravitatiekrachtmodellen wordt de afstand die een consument moet overbruggen om een binnenstad te bereiken als (een van) de belangrijkste factoren aangeduid om aantrekkelijkheid van een binnenstad verklaren (Reilly, 1931, Converse, 1949, Huff, 1963). Ook latere onderzoeken op basis van discrete keuzemodellen hebben aangetoond dat een goede bereikbaarheid een belangrijke invloed uitoefent op de bezoekfrequentie en de aantrekkelijkheid van een winkellocatie (Anselmsson, 2006, Teller, 2008, Teller & Reutterer, 2008, Teller & Elms, 2012, Jansen Et al, 2013). Weltevreden en van Rietbergen (2007) tonen aan dat het verschil in vervoersmiddelen uit maakt hoe consumenten een winkelcentrum waarderen. Consumenten die een binnenstad bezoeken met de auto hechten meer waarde aan een goede bereikbaarheid dan niet-autogebruikers. Ook is aangetoond dat hoe beter een binnenstad bereikbaar is hoe minder snel consumenten die met de auto komen geneigd zijn tot online aankopen (Weltevreden & van Rietbergen, 2007). Dit wordt ondersteund door onderzoek van Jansen Et al (2003)

11

die opmerken dat consumenten die vaak online winkelen de bereikbaarheid significant negatiever beoordelen dan consumenten die voornamelijk winkelen in een fysieke omgeving.

2.3.2 Parkeergelegenheid

Aansluitend op bereikbaarheid wordt parkeergelegenheid als belangrijke factor gezien, Anselmsson (2006) stelt dat de parkeergelegenheid een effect heeft op de aantrekkelijkheid. Consumenten bezoeken een binnenstad het meest per auto. De beschikbaarheid van (gratis) parkeerplaatsen vormt een essentieel onderdeel van de bereikbaarheid van een winkellocatie, ook is het van belang dat deze parkeerplaatsen niet te ver verwijderd zijn van de binnenstad, wanneer hier te veel afstand overbrugd dient te worden heeft dit een negatief gevolg op de bereikbaarheid en dus aantrekkelijkheid (Teller en Elms, 2010).

2.3.3 Winkel/horeca aanbod

Het beschikken over een groot aanbod van verschillende winkels, restaurants en andere voorzieningen zorgt ervoor dat de binnenstad kan voldoen aan de wensen van het groter publiek. Deze variabele wordt als meest invloedrijke gezien op de algemene aantrekkelijkheid (Teller en Reutterer, 2008). Door deze voorzieningen te clusteren in een accommodatie ontstaat een cumulatieve meerwaarde, verschillende winkels profiteren van elkaars aanwezigheid aangezien ze verschillende consumenten naar zich toe trekken (Teller en Elms, 2010). Het aanbod winkels is dus sterk van invloed op de algemene aantrekkelijkheid van een binnenstad. Finn en Louviere (1996) hebben onderzoek gedaan naar een specifiek aanbod van winkels, namelijk zogeheten anchorstores dit zijn grote warenhuizen zoals de Bijenkorf of de Primark. Deze bezoekstrekkers dragen dusdanig veel bij aan het imago van een binnenstad dat ze de aantrekkelijkheid ervan beïnvloeden. Clarke et. al (2012) halen juist aan dat het aanbod van zelfstandige winkels een positief verband heeft met de algemene aantrekkelijkheid doordat deze een grotere diversiteit aan producten bieden. Teller (2008) stelt dat naast een sterke vertegenwoordiging van de winkelfunctie, het ook van belang is een breed aanbod horeca en entertainment te bieden zoals bioscopen, bars en restaurants. Echter blijkt in later onderzoek dat het aanbod horeca en entertainment geen invloed heeft op de algemene aantrekkelijkheid, maar er wel voor kan zorgen dat consumenten langer in een binnenstad blijven. Consumenten lijken binnensteden dan ook te het meest te associëren met winkelen (Teller & Reutterer, 2008, Teller & Elms, 2010). Jansen et al (2013) bevestigen dat het winkelaanbod de grootste invloed heeft op de waardering van binnensteden.

2.3.4 Productaanbod

Binnen deze factor zijn drie onderdelen te onderscheiden. Ten eerste het complete assortiment aan producten dat in de verschillende winkels te koop is. Daarnaast gaat het ook om verschillende prijsniveaus zodat voor verschillende portemonnees verschillend aanbod aanwezig is, een brede selectie aan verschillende producten en koopjes hebben een significante impact op de keuze voor een winkelcentrum (Anselmsson, 2006). Als laatst wordt de vriendelijkheid en mate van behulpzaamheid van het personeel aangehaald. Deze drie onderdelen zijn sterk gerelateerd aan het winkel aanbod en worden gezien als achtergrond voor de algemene aantrekkelijkheid van de binnenstad maar ook voor de individuele aantrekkelijkheid van een winkel (Teller en Elms, 2010).

2.3.5 Sfeer

Sfeer wordt in de meeste onderzoeken in een adem genoemd met het winkelaanbod als belangrijkste factoren die aantrekkelijkheid beïnvloeden. Consumenten krijgen te maken met verschillende prikkels, niet alleen visuele prikkels maar ook geur en geluid zijn actief of passief van invloed op de sfeer die

12

een consument beleeft. Dit heeft een effect op de aantrekkelijkheid zoals deze door de consument ervaren wordt (Teller en Elms, 2010). Sfeer wordt hoger gewaardeerd wanneer een binnenstad goed scoort op moderniteit, hygiëne, ruimte en decoratie (Anselmsson, 2006). In de literatuur wordt ook architectuur vaak meegenomen als een invloed op de sfeer van een binnenstad. Vooral historiciteit van binnensteden kan zorgen voor een unieke sfeer, het is bijna onmogelijk voor overdekt winkelcentrum om dit te imiteren (Telller, 2008). Teller en Reutterer (2008) toonde aan dat sfeer de enige factor is die invloed heeft op de situationele aantrekkelijkheid, het vermogen van een binnenstad om consumenten langer vast te houden. Tevens beïnvloed sfeer ook de algemene aantrekkelijkheid.

2.4 Fysieke aanbod eigenschappen

Deze fysieke kenmerken van de binnenstad worden opgedeeld in drie verschillende delen. Ten eerste heeft de grootte van een stad een positief effect op de waardering van de consument (Reily, 1931; Huff, 1963). In dit onderzoek zal de grootte van een stad gemeten worden aan de hand van de grootte van het winkelvloeroppervlak. Daarnaast zal ook de verdeling van het winkelvloeroppervlak over verschillende sectoren, mode en luxe, horeca en vrije tijd en dagelijks aanbod meegenomen in het onderzoek.

Het tweede deel van de fysieke aanbod kenmerken betreft de uitstraling van een stad. Historische steden worden gezien als aantrekkelijkere steden en worden geacht daardoor meer bezoekers te trekken (Teller, 2008; Finn & Louviere, 1996). In dit onderzoek zal onderscheid gemaakt worden tussen historisch, organische en planmatig ontwikkelde steden.

Het derde deel van de aanbod kenmerken betreft het percentage leegstand en zelfstandigen. Leegstand zorgt voor een degradatie van het straatbeeld en werkt verloedering in de hand, dit maakt dat een groter aandeel leegstand een negatief effect heeft op de algemene aantrekkelijkheid van een stad. Aanhoudende leegstand wordt gezien als negatief voor de aantrekkelijkheid van een binnenstad en veroorzaakt daardoor voor andere negatieve effecten in een binnenstad, zoals het wegblijven van voorzieningen en verloedering. Dit gaat echter wel over langere tijd ( Buitelaar, 2015; Evers et al., 2015). Het aandeel zelfstandige winkels in de binnenstad lijkt te zorgen voor meer diversiteit in het straatbeeld, dit wordt door consumenten positief gewaardeerd. Echter waarderen consumenten de aanwezigheid van grote multinationale ketens in het straatbeeld ook hoger door het uitgebreide productaanbod dat zij bieden (Finn & louviere, 1996; Clarke, 2000).

2.5 Persoonlijke kenmerken

De waardering van een binnenstad is en blijft een subjectief gegeven, dit betekent dat naast factoren die een binnenstad typeren de respondent zelf een grote rol speelt in de mate waarin hij of zij een binnenstad als aantrekkelijk beschouwd. In de wetenschappelijke literatuur worden verschillende persoonskenmerken genoemd die de aantrekkelijkheid zoals door de respondent ervaren wordt beïnvloeden. In de gravitatiekracht modellen zijn deze persoonlijke kenmerken nog niet meegenomen, in de discrete keuzemodellen werden deze factoren echter wel belangrijk.

2.5.1 Leeftijd

Leeftijd wordt in veel onderzoeken aangehaald als belangrijke eigenschap van een respondent die zijn of haar waardering van de binnenstad bepaalt (Anselmsson, 2006; Janssen et al. 2013) Anselmsson (2006) concludeert dat de typische “window shopper” over het algemeen behoort tot het jongere segment. Voor jongeren is de binnenstad een plek om elkaar te ontmoeten en nieuwe vrienden te maken. Tussen leeftijdscategorieën zijn meer verschillen, individuen met verschillende leeftijden

13

ervaren een binnenstad ook op een andere manier. Ouderen worden vaak afgeschilderd als minder mobiel, dit betekent dat de voordelen van veel winkels en voorzieningen op eenzelfde plek een grotere rol in de tevredenheid over de binnenstad van ouderen speelt. Ook parkeergelegenheden en bereikbaarheid worden geacht belangrijker te zijn voor oudere bezoekers (Anselmsson, 2006). Jongeren lijken een grotere voorkeur te hebben voor een breed aanbod aan verschillende producten terwijl geacht wordt dat ouderen hier juist overweldigd door raken, ouderen zouden dan ook een grotere behoefte hebben aan behulpzaam personeel. Naast de discussie over de verschillen tussen leeftijdscategorieën op het gebied van winkelen in het algemeen is het van belang om te onderzoeken of dit onderscheid maakt in de mate van algehele waardering van de binnenstad (Anselmsson, 2006)

2.5.2 Geslacht

Geslacht wordt geacht van invloed te zijn op de algehele waardering van de binnenstad door de consument (Anselmsson, 2006; Janssen et al. 2013). Over het algemeen wordt er weinig aandacht besteed aan de mannelijke bezoekers van de binnenstad. Vreemd is dat niet, in de VS is twee derde van alle bezoekers vrouwelijk. In huishoudens is zelfs maar de helft van alle mannen verantwoordelijk

voor het kopen van hun eigen kleding. In de literatuur wordt vaak aangehaald dat winkelen door

vrouwen eerder als aangenaam beschouwd wordt terwijl mannen er een hekel aan zouden hebben. Dit sluit aan bij het feit dat de typische “windowshopper” over het algemeen een vrouw is (Anselmsson, 2006). Mannen worden over het algemeen gezien als utilitaire bezoekers terwijl vrouwen eerder geacht worden een hedonistische winkelmotivatie te hebben (Anselmsson, 2006).

2.5.3 Inkomen en opleidingsniveau

Waar Anselmsson (2006) zijn onderzoek beperkt met enkel leeftijd en geslacht als persoonlijke kenmerken binnen zijn onderzoek beveelt hij aan om inkomen en opleidingsniveau in vervolg onderzoeken wel mee te nemen. In latere studies lijkt de hoogte van het opleidingsniveau en inkomen invloed te hebben op de waardering van een binnenstad (Jansen et al. 2013).

2.5.4 Huishouden

De samenstelling van een huishouden kan invloed hebben op de algemene waardering van een binnenstad door de respondent. Anselmsson (2006) stelt dat in een meer persoons huishouden vrouwen voornamelijk verantwoordelijk zijn voor het aankopen van goederen, zo zou slechts de helft van alle mannen in de VS verantwoordelijk zijn voor het kopen van zijn eigen kleding. Dit heeft effect op de bezoekfrequentie van verschillende respondenten en daarmee ook de waardering van het centrum in het algemeen.

14

2.6 Conceptueel model

2.7 Operationalisering

In het theoretisch kader is zijn de verschillende factoren al besproken die van invloed zijn op de waargenomen aantrekkelijkheid. in deze paragraaf zal duidelijk worden hoe deze factoren gemeten zullen worden in het onderzoek. Voorafgaand zal het begrip aantrekkelijkheid dat centraal staat in dit onderzoek geoperationaliseerd worden. Aan het einde van deze paragraaf zullen de verschillende persoonskenmerken toegelicht worden met oog op de operationalisering.

2.7.1 Aantrekkelijkheid

In de literatuur wordt aantrekkelijkheid zoals door de consument ervaren verdeeld in drie verschillende dimensies namelijk, De algemene aantrekkelijkheid, de duurzame aantrekkelijkheid en de situationele aantrekkelijkheid (Teller en Reutterer, 2008; Teller, 2008). De algemene aantrekkelijkheid wordt gemeten aan de hand van een Likertschaal in de enquête waarop de respondent een rapportcijfer toekent aan de betreffende binnenstad die hij bezocht heeft. De duurzame aantrekkelijkheid wordt gemeten aan de hand van de kans dat een respondent verwacht het centrum nog eens te bezoeken. De situationele aantrekkelijkheid wordt bepaald aan de hand van het vermogen van een winkelcentrum om klanten vast te houden, hier gaat het dus om de lengte van het bezoek dat de consument antwoord als vraag in de enquête (Teller en Reutterer, 2008; Anselmsson, 2006). In dit onderzoek wordt voornamelijk gekeken naar de algemene aantrekkelijkheid als afhankelijke variabele, deze zal dus gemeten worden aan het algemene rapportcijfer dat de respondent gegeven heeft aan de bezochte binnenstad.

2.7.2 winkelgebied kenmerken

Uit de literatuur zijn verschillende factoren naar voren gekomen die geacht worden invloed te hebben op de aantrekkelijkheid van een binnenstad. In de enquête zijn deze factoren bevraagd aan de hand van een Likertschaal. Respondenten hebben de verschillende kenmerken een waarde van 1 tot en met 10 gegeven om hun mening kenbaar te maken. Deze cijfers zullen dienen als meting voor de kwaliteit van de winkelgebied kenmerken. De variabelen bereikbaarheid, parkeergelegenheid, winkelaanbod en

Aantrekkelijkheid

- De beoordeling van de

binnenstad

Winkelgebied kenmerken

- Bereikbaarheid

- Winkel/horeca aanbod

- Productaanbod

- Sfeer

Fysieke kenmerken

- Historiciteit

- Leegstand

- Aandeel zelfstandigen

Persoonlijke kenmerken

- Leeftijd

- Geslacht

- Opleiding

- Inkomen

- Huishouden

15

sfeer zijn opgenomen als apart onderdeel in de enquête. De variabele ‘productaanbod’ is echter niet gewaardeerd door de respondenten. Deze variabele kan uiteindelijk dus niet meegenomen kunnen worden in het empirische deel van dit onderzoek. In de dataset is echter wel een aparte waarde voor het horeca aanbod gegeven. Aangezien de wetenschappelijke literatuur verdeeld is over de impact die een groot aanbod horeca heeft op de aantrekkelijkheid zal deze als aparte factor meegenomen worden in dit onderzoek.

2.7.3 Persoonskenmerken

Er worden geacht verschillende persoonlijke kenmerken te zijn die wellicht een invloed hebben op de algemene waardering van een centrum. Uit de literatuur worden de volgende kenmerken opgenomen in dit onderzoek en als volgt geoperationaliseerd. Leeftijd en geslacht worden simpelweg als vraag opgenomen in de enquête die de respondent invult. Opleidingsniveau wordt gemeten doordat de respondent aangeeft wat zijn hoogst afgeronde opleiding is. Hierbij wordt onderscheid gemaakt tussen lager onderwijs, v(m)bo/mavo, havo, vwo, mbo, hbo en wetenschappelijk onderwijs. Dit betekent dat onderwijs een categorische variabele is die niet direct in de analyse opgenomen kan worden, de verschillende antwoordmogelijkheden worden daarom verdeeld in vier categorieën; lagere school, middelbaar onderwijs (v(m)bo/mavo, havo, vwo), beroepsonderwijs (mbo) en hoger onderwijs(hbo en wo). Deze vier categorieën zullen uiteindelijk als dummyvariabelen in de regressieanalyse worden meegenomen.

Inkomen wordt in drie verschillende categorieën verdeeld. Het kan respondenten afschrikken om direct te vragen wat hun inkomen is, daarom is er voor gekozen om alleen laag, midden en hoog inkomen als optie te kiezen. Tot 1500 euro per maand behoort men in de categorie laag inkomen. Hoge inkomens beginnen vanaf 3700 euro per maand, alles ertussenin behoort tot de categorie middeninkomens. Er is expliciet gekozen voor het gebruik van bedragen zodat de respondent een objectief antwoord kan geven. Omdat er gebruik gemaakt is van categorieën geldt hetzelfde als voor het opleidingsniveau, de variabelen zal getransformeerd moeten worden naar een dummy variabelen om in de regressie gebruikt te worden. De situatie van het huidhouden wordt ook verdeeld in drie categorieën, er wordt onderscheid gemaakt tussen een huishouden dat bestaat uit één persoon, een huishouden dat bestaat uit meerder personen zonder kinderen en een huishouden van meerdere personen met kinderen.

2.7.4 Fysieke aanbod Kenmerken

De grootte van het winkelgebied wordt gemeten aan de hand van de grootte van het winkelvloeroppervlak, ook de verdeling van de verschillende sectoren, mode en luxe, horeca en vrije tijd, het dagelijks aanbod, het aandeel zelfstandigen en het aandeel leegstand zullen gemeten worden als percentage van het totale winkelvloeroppervlak.

Historiciteit is een nominale variabele die in de modellen als dummyvariabele opgenomen zal worden, het onderscheid tussen historische, organische en planmatig ontwikkelde steden is door Dtnp (2020) gemaakt.

16

3 Onderzoeksmethodologie

3.1 Onderzoeksstrategie

Verschuren en Doorewaard (2015) halen drie kernbeslissingen aan die voorafgaand aan een wetenschappelijk onderzoek genomen dienen te worden. De eerste kernbeslissing betreft de keuze over hoe de onderzoeker zich voorziet van de benodigde data. Er moet namelijk gekozen worden tussen het zelf verzamelen van empirisch materiaal in het veld of het gebruik van bestaande literatuur en/of door andere samengesteld materiaal (Verschuren & Doorewaard, 2015). Het betreft hier dus de keuze tussen een empirisch of niet empirisch onderzoek, aangezien dit onderzoek in gaat op de huidige situatie in Nederlandse binnensteden is het van belang over zo recent mogelijke data te beschikken. De beste manier om deze te verschaffen is door zelf empirisch materiaal te verzamelen.

De tweede kernbeslissing is de keuze tussen breedte en diepgang. Een brede onderzoeksopzet betekent een grootschalige aanpak, er worden grote aantallen onderzoekseenheden onderzocht. Er zal getracht worden een breed overzicht te creëren van een bepaald onderzoeksveld. Het voordeel hiervan is dat de resultaten beter generaliseerbaar zijn voor de totale populatie. Een diepgaand onderzoek is een meer kleinschalige aanpak die meer gericht is op het vergaren van diepgaande, gedetailleerde en complexe data die samenhangt met een sterke argumentatie (Verschuren & Doorewaard, 2015).

Om de onderzoeksvraag; “In welke mate beïnvloeden verschillende kenmerken van de binnenstad zich tot aantrekkelijkheid?” zo goed mogelijk te kunnen beantwoorde is een brede onderzoeksopzet het meest passend. Er zijn grote groepen onderzoekseenheden die onderzocht kunnen worden zodat de resultaten een goed beeld kunnen verschaffen voor de gehele populatie. Dit komt ten goede van de betrouwbaarheid. Over het algemeen kan men namelijk stellen dat wanneer er meer eenheden uit de populatie onderzocht worden, dit een grotere betrouwbaarheid tot gevolg heeft (Korzilius, 2000). Het nadeel hiervan is echter dat de resultaten minder uitgebreid en gedetailleerd zullen zijn in vergelijking met een onderzoek dat gericht is op diepgang.

De derde kernbeslissing die gemaakt moet worden is de keuze tussen kwantitatief en kwalitatief onderzoek. Kwantitatief onderzoek is gericht op het vergaren vaan grote hoeveelheden data. Dit komt voort uit de wens een breed overzicht van een bepaald onderzoeksterrein te krijgen. Kwalitatief onderzoek is meer gericht op het bemachtigen van een zeer uitgebreid en gedetailleerd beeld van een bepaald onderwerp. Er wordt bij kwalitatief onderzoek veelal gebruik gemaakt van bestaande literatuur en diepte-interviews, deze worden gebruikt om onderliggende oorzaken en verbanden op een uitgebreide manier toe te lichten. Onderzoekseenheden worden vaak zorgvuldig geselecteerd en uitgebreid onderzocht in tegenstelling tot kwantitatief onderzoek, waar onderzoekseenheden binnen een vooraf vastgesteld steekproefkader over het algemeen zo veel mogelijk willekeurig gekozen dienen te worden. Op deze manier wordt de generaliseerbaarheid van het onderzoek vergroot terwijl respondenten die niet in het onderzoek opgenomen moeten worden kunnen worden uitgesloten (Verschuren & Doorewaard, 2015).

Om daadwerkelijk te kunnen achterhalen welke kenmerken van de binnenstad van invloed zijn op de aantrekkelijkheid ligt een kwantitatieve benadering voor de hand. Kwantitatief onderzoek is uiterst geschikt om statistische verbanden tussen variabelen aan te tonen met grote hoeveelheden data, juist het onderzoeken van grote hoeveelheden gegevens hebben een hoge betrouwbaarheid tot gevolg (Korzilius, 2000; Vennix, 2011).

17

Op basis van de voorgaande drie kernbeslissingen over diepgang, kwantificering en empirie kan de onderzoeksstrategie bepaald worden. De vijf meest gebruikte opties zijn; survey, experiment, casestudy, gefundeerde theoriebenadering en het bureauonderzoek (Verschuren & Doorewaard, 2015). Omdat eerder al gekozen is voor een breed kwantitatief onderzoek is het uitvoeren van een survey het meest geschikt voor dit onderzoek. Het voordeel van een survey is dat er grote aantallen vergelijkbare onderzoekseenheden bereikt kunnen worden en dus veel actuele gegevens verzameld kunnen worden (Vennix, 2011, Verschuren & Doorewaard, 2015 ).

Het survey kenmerkt zich door het gebruik van minder tijdrovende manieren van data verzameling. Waar men bij kwalitatieve onderzoeken soms gebruikt maakt van verschillende methoden om data te verzamelen beperkt het survey zich meestal tot een enkele methode, vaak is dit een schriftelijke enquête. Het is tevens gebruikelijk om gegevens te verzamelen in de vorm van gesloten antwoordmogelijkheden die vooraf aangeboden worden aan respondenten. Op deze manier kunnen gegevens gemakkelijker op kwantitatieve wijze verwerkt worden. Het aantal potentiele onderzoekseenheden is vaak groot, daarom is het gebruikelijk om een steekproef te nemen. Het is van belang voor de generaliseerbaarheid van een onderzoek dat de steekproef aselect getrokken wordt, dit houdt in dat iedere onderzoekseenheid evenveel kans maakt om in de steekproef terecht te komen. Individuele kenmerken mogen niet leiden tot uitsluiting (Verschuren & Doorewaard, 2015).

Er bestaan verschillende varianten van het survey-onderzoek. De varianten onderscheiden zich vooral van elkaar door de momenten waarop data verzameld wordt. De meest eenvoudige variant is het cross sectioneel onderzoek, dat wordt gekenmerkt door het eenmalig verzamelen van data onder willekeurig geselecteerde onderzoekseenheden binnen een populatie. Het panelonderzoek bestaat uit een vast aantal onderzoekseenheden dat over langere tijd meerdere keren onderzocht wordt. Deze methode leent zich uitstekend voor het onderzoeken van veranderingen binnen de onderzoekseenheden zelf. Het tijdreeksonderzoek kenmerkt zich door het doen van verschillende metingen op verschillende tijdstippen net zoals in het panelonderzoek. Echter wordt in het tijdreeksonderzoek telkens een nieuwe steekproef getrokken (Verschuren & Doorewaard, 2015). In dit onderzoek is gekozen voor een cross sectioneel survey-onderzoek. Het is technisch gezien niet mogelijk om onderzoekseenheden meerdere malen te onderzoeken. De dataset die gebruikt wordt in dit onderzoek maakt het echter wel mogelijk om cross secties over verschillende jaren te doen. Deze methode maakt het mogelijk om onder grote hoeveelheden respondenten betrouwbare en kwantificeerbare data te generen. Echter brengt de methode ook enkele nadelen met zich mee. Naast het feit dat de verkregen data minder diepgaand zal zijn dan kwalitatief verkregen data zorgt het gesloten karakter van de manier van onderzoeken er voor dat respondenten niet altijd ieder mogelijk antwoord kunnen geven. Dit laatste speelt voornamelijk bij vragen waarbij slechts een beperkt aantal keuzemogelijkheden zijn. In de enquête worden ook open vragen meegenomen, hier speelt dit probleem niet. Daarnaast bestaat de kans dat bij gebrek aan controle verkeerde antwoorden gegeven worden op de surveyvragen, dit heeft een negatieve invloed op de interne validiteit.

Dit onderzoek wijkt af van de criteria van een normale steekproef omdat er vooraf geen duidelijk steekproefkader kan vastgesteld worden. Dat betekent dat er gebruik gemaakt wordt van een selecte steekproef of een niet-kans steekproef (Korzilius, 2000). Het probleem hiervan is dat er een groep respondenten kan ontstaan die niet aan het onderzoek kan of wil deelnemen. Er ontstaat daadwerkelijk een probleem wanneer respondenten op basis van bepaalde kenmerken uitgesloten kunnen worden van de steekproef (Vennix, 2011). Respondenten die een winkelcentrum als dusdanig

18

onaantrekkelijk beschouwen kunnen op grond hiervan beslissen het betreffende centrum niet te bezoeken. Dit betekent dat respondenten op basis van hun mening over een bepaalde binnenstad uitgesloten kunnun worden van de steekproef. Dit kan tot gevolg hebben dat algemene gegevens over waardering gemiddeld hoger uitvallen dan daadwerkelijk het geval. De aselecte steekproef die als voorwaarde voor een goed generaliseerbaar onderzoek geldt, is niet te waarborgen door het ontbreken van een steekproefkader (Korzilius, 2000).

Door het ontbreken van een duidelijk steekproefkader ontstaat er nog een probleem. Het is namelijk niet mogelijk om de non-response in kaart te brengen. Het is doorgaans gebruikelijk voor onderzoekers om de response te verantwoorden door bijvoorbeeld een overzicht van de redenen van non-response, de onderzoeker moet trachten te achterhalen of de weigering samenhangt met het onderwerp van het onderzoek. De belangrijkste vraag bij non-response is of er sprake is van selectieve non-response. Dit houdt in dat de non-respondenten niet geheel vergelijkbaar zijn met de respondenten (Korzilius, 2000).

Echter is een niet-kans steekproef niet ongebruikelijk in onderzoeken naar consumentengedrag. Teller en Reutterer (2008) spreken van een in vivo benadering die overeenkomt met de niet-kans steekproef, zij stellen dat deze aanpak juist voordelen biedt omdat bezoekers direct hun waardering uitspreken over verschillende factoren nadat ze het betreffende centrum bezocht hebben. Dit maakt dat de data betrouwbaarder wordt. Daarnaast wordt er aangehaald dat bij een steekproef met steekproefkader de kans bestaat op onbetrouwbare resultaten doordat resultaten verkregen worden van respondenten die geen kennis hebben van het betreffende winkelcentrum.

3.2 Onderzoeksmateriaal

In dit onderzoek zal gebruik gemaakt worden van een reeds bestaande dataset. Deze dataset is afgelopen jaren samengesteld door studenten van het Radboud in samenwerking met Droogh Trommelen en Partners (DTNP). Omdat het voor dit onderzoek niet mogelijk is om zelf nieuwe data te verzamelen zal data uit voorgaande jaren gebruikt worden.

Bij het creëren van de dataset is gebruik gemaakt van enquêtes. Normaliter heeft een onderzoeker de keuze tussen interviews of enquêtes om de benodigde data voor een survey-onderzoek te genereren. Een enquête laat minder ruimte voor diepgaande antwoorden door het veelal gesloten karakter van de vragen maar biedt daardoor wel de mogelijkheid om in korte tijd een grote groep respondenten te bereiken. Dit is dan ook de reden dat bij het creëren van de dataset gebruik gemaakt is van enquêtes. Het grote verschil tussen een interview en een enquête zit in de rol van de onderzoeker of enquêteur. Bij een interview ligt meer de nadruk op het gesprek tussen de respondent en de onderzoeker terwijl een enquête in essentie een formulier met vragen is dat door de respondent wordt ingevuld.

Er bestaan verschillende varianten enquêtes, Vennix (2011) noemt de volgende vier als belangrijkste; face-to-face, telefonisch, schriftelijk en via het web. De eerste twee varianten kenmerken zich door het feit dat vragen letterlijk voorgelezen worden aan de respondent. Terwijl de laatste twee varianten het contact met de ondervrager missen. Bij het samenstellen van de dataset is gekozen voor face-to-face enquêteren. Het voordeel hier van is dat respondenten ook daadwerkelijk bekend waren met de betreffende binnenstad en al haar facetten omdat ze slechts een moment geleden nog in de betreffende binnenstad waren. Dit zorgt er voor dat respondenten niet opnieuw alles voor de geest moesten halen. Teller en Reutterer (2008) hanteren in hun onderzoek een soortgelijke aanpak, ze