2
INHOUD
SAMENVATTING ... 5
INTRODUCTIE ... 6
GOEDERENVERVOER ... 7
MAAKINDUSTRIE ... 9
Import en export... 10
De Maakindustrie van Noord-Brabant ... 11
AANLEIDING & VERKENNING... 13
HOOFDVRAAG & DEELVRAGEN ... 14
THEORIE... 15
CLUSTERING ... 16
METHODOLOGISCHE REVIEW ... 19
METHODOLOGIE ... 22
DATASETS ... 23
STUDIEGEBIED ... 24
DATAMANIPULATIE ... 25
RESULTATEN & DISCUSSIE ... 27
ALGEMENE VERKENNING NEDERLANDSE MAKELIJ ... 28
CLUSTERING NOORD-BRABANT ... 31
IMPORT- & EXPORTSTROMEN MODAL SHIFT POTENTIE ... 34
Export ... 34
Import ... 35
KNOOPPUNTEN ... 36
Tilburg ... 37
Moerdijk ... 43
Eindhoven ... 45
Waalwijk ... 50
Oss ... 53
Oosterhout... 57
Veghel ... 61
Overig ... 65
CONCLUSIES & AANBEVELINGEN ... 72
CONCLUSIES ... 73
AANBEVELINGEN ... 76
BIBLIOGRAFIE... 77
APPENDIX... 80
Overige knooppunten ... 84
Den Bosch ... 84
Cuijk ... 85
Figuur 1: Toegevoegde waarde per sector weergegeven per bovengemiddeld knooppunt (Naar: BCI, 2019)... 8
Figuur 2: Onderdelen in een inter-business supply chain, exclusief distributie, inclusief opslag (Windesheim, 2016). ... 8
Figuur 3: Nederlandse exportverdiensten in 2017 (CBS, 2019)... 10
Figuur 4: Bruto exportwaarde en toegevoegde waarde export per categorie, 2015-2017 (CBS, 2019) ... 10
Figuur 5: Directe en indirecte werkgelegenheid naar grootste exportsectoren, 2015-2017 (CBS, 2019) ... 10
Figuur 6: Noord-Brabant: Gemeentes. Gemeentes die een 'knooppunt' zijn / bevatten zijn roze gemarkeerd. ... 24
Figuur 7: Dichtheid Maakindustrie per gemeente ... 28
Figuur 8: Industrie als percentage van totale bedrijvigheid per gemeente ... 28
Figuur 9: Hirschman-Herfindahl Index bedrijfsvestigingen van de maakindustrie in Nederland, op gemeenteniveau (KVK, 2020) ... 29
Figuur 10: Locatiequotiënt per Nederlandse Gemeente naar bedrijfsvestigingen van de Maakindustrie ... 29
Figuur 11: Mate van clustering van de maakindustrie in Noord-Brabant, nauwe definitie, alle d-scores ... 31
Figuur 12: Mate van clustering van de maakindustrie van Noord-Brabant, nauwe definitie, bovengemiddelde d-scores ... 31
Figuur 13: Mate van clustering van de maakindustrie in Noord-Brabant, brede meting, alle d-scores ... 32
Figuur 14: Mate van clustering van de maakindustrie in Noord-Brabant, brede meting, bovengemiddelde d-scores ... 32
Figuur 15: Gemeentes naar het aantal bovengemiddelde clusterpunten, brede definitie ... 33
Figuur 16: Score Knooppunt Tilburg (Ecorys, 2016). ... 37
Figuur 17: Maakindustrie Tilburg naar SBI-2 categorie ... 38
Figuur 18: Grootste industriële bedrijven Tilburg ... 40
Figuur 19: Grootste industriële bedrijven Tilburg inclusief groot- & detailhandel ... 41
Figuur 20: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Tilburg ... 42
Figuur 21: Industrieel cluster Tilburg naar SBI2-categorie en grootte ... 42
Figuur 22: Score Knooppunt Moerdijk (Ecorys, 2016)... 43
Figuur 23: Maakindustrie Moerdijk naar SBI2-categorie ... 44
Figuur 24: Grootste industriële bedrijven Moerdijk ... 44
Figuur 25: Score knooppunt Eindhoven (Ecorys, 2016) ... 45
Figuur 26: Vestigingen van de maakindustrie Eindhoven naar SBI2-categorie ... 46
Figuur 27: Grootste industriële bedrijven Eindhoven ... 48
Figuur 28: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Eindhoven ... 49
Figuur 29: Industrieel cluster Eindhoven naar SBI2-categorie en grootte ... 49
Figuur 30: Score knooppunt Waalwijk ... 50
Figuur 31: Vestigingen van de maakindustrie Waalwijk naar SBI2-categorie... 51
Figuur 32: Grootste industriële bedrijven Waalwijk ... 51
Figuur 33: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Waalwijk ... 52
Figuur 34: Industrieel cluster Waalwijk naar SBI2-categorie en grootte ... 52
Figuur 35: Score knooppunt Oss (Ecorys, 2016) ... 53
Figuur 36: Vestigingen van de maakindustrie Oss naar SBI2-categorie ... 54
Figuur 37: Grootste industriële bedrijven Oss ... 54
Figuur 38: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Oss ... 56
Figuur 39: Score knooppunt Oosterhout (Ecorys, 2016) ... 57
Figuur 40: Vestigingen van de maakindustrie van Oosterhout naar SBI2-categorie ... 58
Figuur 41: Grootste industriële bedrijven Oosterhout ... 58
Figuur 42: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Oosterhout ... 60
Figuur 43: Industrieel cluster Oosterhout naar SBI2-categorie en grootte ... 60
Figuur 44: Score knooppunt Veghel (Ecorys, 2016) ... 61
Figuur 45: Vestigingen van de maakindustrie naar SBI2-categorie Veghel ... 62
Figuur 46: Grootste industriële bedrijven Veghel ... 62
Figuur 47: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Veghel ... 64
Figuur 48: Industrieel cluster Veghel naar SBI2-categorie en grootte ... 64
Figuur 49: Vestigingen van de maakindustrie naar SBI2-categorie Breda ... 65
Figuur 50: Grootste industriële bedrijven Breda ... 66
Figuur 51: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Breda ... 67
Figuur 52: Industrieel cluster Breda naar SBI2-categorie en grootte ... 67
Figuur 53: Vestigingen van de maakindustrie Helmond ... 69
Figuur 54: Grootste industriële bedrijven Helmond ... 69
Figuur 55: Industriële vestigingen met bovengemiddelde d-score Helmond ... 71
Figuur 56: Industrieel cluster Helmond naar SBI2-categorie en grootte ... 71
4
Tabel 1: Arbeidsvolume in de industrie in 2018, bedrijfstakken naar 2e digit (CBS, 2019). ... 9
Tabel 2: Arbeidsvolume Industrie naar SBI2-code (CBS, 2019). ... 9
Tabel 3: 15 gemeentes met de hoogste locatiequotiënt van Noord-Brabant ... 30
Tabel 4: Export naar goederensoort in TEU (wegstromen die in containers zouden kunnen) (Panteia, 2016) ... 34
Tabel 5: Importstromen naar goederensoort voor Noord-Brabantse gemeenten (Panteia, 2016). ... 35
Tabel 6: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Tilburgse industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)) ... 39
Tabel 7: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Eindhovense industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)). ... 47
Tabel 8: Grote industriële bedrijven Waalwijk ... 50
Tabel 9: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Osse industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)). ... 55
Tabel 10: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Oosterhoutse industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)) ... 59
Tabel 11: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Veghelse industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)) ... 63
Tabel 12: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Bredase industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant, 2020)) ... 66
Tabel 13: Indicatie gemiddelde werkgelegenheid Helmondse industrie (werkgelegenheid < 30 niet meegenomen, op basis van gemiddeld aantal werknemers (Dashboard van de provincie Brabant). ... 70
Tabel 14: Grootste industriële bedrijven (meer dan 100 werknemers) Tilburg ... 80
Tabel 15: Grootste industriële bedrijven (meer dan 100 werknemers) Eindhoven ... 81
Tabel 16: Grootste industriële bedrijven (meer dan 100 werknemers) Oosterhout ... 82
Tabel 17: Grootste industriële bedrijven (meer dan 100 werknemers) Oss ... 82
Tabel 18: Grootste industriële bedrijven (meer dan 100 werknemers) Helmond ... 83
SAMENVATTING
Noord-Brabant staat bekend als ‘de motor van de maakindustrie’. Dit is terug te voeren op een historie van samenwerking tussen bedrijven, overheden en instanties en een krachtig ondernemersklimaat.
Desalniettemin staat de regio voor verschillende uitdagingen om de maakecosystemen krachtig en robuust te houden. Om koploper van de maakindustrie te blijven zal de regio moeten samenwerken en de uitdagingen het hoofd bieden.
Dit onderzoek toetst of bovengemiddelde knooppunten langs corridor Zuid meer ruimtelijke concentratie, of clustering, kennen dan reguliere knooppunten. Het in beeld brengen van de ruimtelijke concentratie van de maakindustrie geeft een indicatie van focusregio’s voor (goederenvervoer)beleid en inzicht in de economische rollen en posities van knooppunten.
De maakindustrie is een vracht-genererende sector. Concentratie van vracht-genererende sectoren indiceert een hoge concentratie van goederenstromen en een specialisatiegraad van sectoren.
Clustering van een sector trekt soortgelijke activiteit aan in de toekomst en kan leiden tot economische voordelen en samenwerking tussen bedrijven onderling en met instituties. Sectorale variëteit blijkt naast clustering ook belangrijk voor de gezondheid van een regio.
De knooppunten van corridor Zuid in Noord-Brabant gelegen zijn vergeleken op basis van de mate van clustering; de industriële specialisatie; de werkgelegenheid en kort op de toekomstpotentie. De knooppunten geïncludeerd in dit rapport zijn: Cuijk, Den Bosch, Eindhoven, Moerdijk, Oosterhout, Oss, Tilburg, Veghel en Waalwijk.
Noord-Brabant is een regio waar de makelij geconcentreerd is. Ten opzichte van de rest van Nederland is er zowel een hoge dichtheid, als specialisatiegraad. Daarnaast zijn er ook verschillende bedrijfsvestigingen die in relatieve nabijheid van veel andere bedrijfsvestigingen van de industrie gelegen zijn. Dit leidt tot ruimtelijke concentratie, of clustering.
Uit dit onderzoek blijkt dat bovengemiddelde knooppunten niet per definitie meer clustering kennen dan reguliere knooppunten. Elk knooppunt vertoont een eigen gedragspatroon. Moerdijk bijvoorbeeld komt uit de analyse niet naar voren als een knooppunt met clusterpatronen. Tilburg wel, dit blijft nog altijd een belangrijk knooppunt. Eindhoven is geclassificeerd als ‘ondergemiddeld’ maar valt op door haar hoge concentratie maakindustrie en kan aangemerkt worden als een groot cluster. Helmond is nabij Eindhoven gelegen en vertoont een vergelijkbare dynamiek. Deze regio’s worden verwacht in de toekomst aantrekkingskracht te hebben, mede ook omdat er kennisdeling optreedt met de TU Eindhoven.
Waalwijk en Oss kennen gemiddelde clusterpatronen, kennen uitbreidingspotentie en kunnen hun terminalvoorzieningen nog uitbreiden of beter benutten, waardoor hier in de toekomst groei gefaciliteerd zou kunnen worden. Oosterhout en Veghel kennen sterkere mate van clustering, maar hebben minder uitbreidingspotentie.
Vanuit het rapport volgen aanbevelingen voor de knooppunten, aan beleidsmakers en gemeenten en voor onderzoek. De knooppunten doen er goed aan Oss en Waalwijk te versterken, Eindhoven te faciliteren en Tilburg op peil te houden.
Beleidsmakers en gemeenten wordt aanbevolen de focus te verleggen van bovengemiddelde knooppunten naar het geheel van knooppunten en ook reguliere knooppunten in acht te nemen. Daarnaast moet er worden voorzien in de ruimtevraag om (toekomstige) economische activiteit te faciliteren met oog op duurzaamheidspotentie, de circulaire economie en de gezondheid van het stedelijk metabolisme.
Naast clustering moet sectorale variëteit serieus genomen worden.
Er zit onderzoekspotentie in de ecosystemen van de maakindustrie. Het wordt aanbevolen inzichtelijk te maken hoe bedrijven samenwerken en hoe dit gefaciliteerd kan worden met oog op de toekomst, alsmede welke klimaatpotentie de clusters hebben.
6
INTRODUCTIE
GOEDERENVERVOER
Vanuit het Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat wordt belang gegeven aan de rol van goederenstromen en logistiek voor de Nederlandse economie. Om ervoor te zorgen dat Nederland haar gunstige handelspositie behoudt, is het van belang dat de ‘goederenvervoercorridors’ zoals deze bekend staan, corridors worden van topkwaliteit. Het streven is dat “de Topcorridors in 2030 een vlot, betrouwbaar, robuust, veilig en duurzaam transportsysteem faciliteren dat bijdraagt aan duurzame economische groei en waarbij de gebruikers tevreden zijn.” (Topcorridors, 2018).
Waar in het goederenvervoerprogramma regelmatig gefocust wordt op de logistieke sector, zal dit rapport de maakindustrie als insteek nemen. Hieraan ten grondslag ligt de aanname dat de maakindustrie een logistiek-relevante sector is. Dit komt door de, over het algemeen, vracht-genererende aard van de sector (Windesheim, 2016). “De (maak)industrie omvat bedrijven die materialen tot nieuwe producten verwerken” (Panteia, 2013). Dit rapport neemt de maakindustrie in brede zin: SBI-codes 10-33 (KVK, standaardbedrijfsindeling, 2008).
Tot de maakindustrie gehanteerd in dit rapport behoren de volgende sectoren:
▪ Voedings- en genotmiddelenindustrie
▪ Textiel- en lederindustrie
▪ Papierindustrie
▪ Uitgeverijen en drukkerijen
▪ Aardolie-industrie
▪ Chemische industrie
▪ Rubber- en kunststofindustrie
▪ Basismetaalindustrie
▪ Metaalproducentenindustrie
▪ Machine-industrie
▪ Elektrotechnische industrie
▪ Transportmiddelenindustrie
▪ Hout-, meubel-, en overige industrie
8
De toegevoegde waarde die wordt gegenereerd in de Nederlandse economie heeft verschillende oorsprongen. De Nederlandse industrie is verantwoordelijk voor een aanzienlijk deel van deze toegevoegde economische waarde (Figuur 1, in het oranje).
Figuur 1: Toegevoegde waarde per sector weergegeven per bovengemiddeld knooppunt (Naar: BCI, 2019).
De maakindustrie is doorgaans onderdeel, en kern, van een supply chain en valt onder de ‘verwerkende industrie’. De logistieke industrie fungeert over het algemeen als ‘smeermiddel’ tussen de verschillende stappen van die supply chain. Een schematische weergave van een deel van een inter-business supply chain is weergegeven in Figuur 2 (Windesheim, 2016).
Figuur 2: Onderdelen in een inter-business supply chain, exclusief distributie, inclusief opslag (Windesheim, 2016).
MAAKINDUSTRIE
In 2018 telde de Nederlandse industrie 816.000 banen van de ongeveer 10.5 miljoen banen die Nederland rijk was in 2018 en besloeg daarmee bijna 8% van de totale werkgelegenheid. De industrie was in 2018 de vierde grootste werkgelegenheidssector in Nederland (na zakelijke dienstverlening, zorg en handel) (CBS, 2020). Het hoogst aantal arbeidsjaren wordt verzorgd door de metaalproducentenindustrie (86.000), gevolgd door de machine-industrie (81.000), daarna reparatie en installatie van machines (44.000) en de chemische industrie (42.000) (Tabel 1, Tabel 2) (CBS, 2019).
Tabel 1: Arbeidsvolume in de industrie in 2018, bedrijfstakken naar 2e digit (CBS, 2019).
Bedrijfstakken/branches (SBI 2008) Werkzame personen
x1000
Banen X1000
Arbeidsjaren X1000
Gewerkte uren (mln.)
Totale Industrie 786 816 723 1284
16 Houtindustrie 14 15 13 24
17 Papierindustrie 18 18 17 30
18 Grafische industrie 19 21 18 31
19 Aardolie-industrie 5 5 5 9
20 Chemische industrie 45 45 42 74
21 Farmaceutische industrie 13 14 13 22
22 Rubber- en
kunststofproductindustrie
32 33 30 53
23 Bouwmaterialenindustrie 22 23 21 39
24 Basismetaalindustrie 21 22 21 37
25 Metaalproductenindustrie 92 96 86 156
26 Elektrotechnische industrie 26 27 25 43
27 Elektrische apparatenindustrie 21 22 20 36
28 Machine-industrie 85 87 81 145
29 Auto- en aanhangwagenindustrie 24 25 24 41
30 Overige transportmiddelenindustrie 18 19 17 31
33 Reparatie en installatie van machines
47 49 44 82
Tabel 2: Arbeidsvolume Industrie naar SBI2-code (CBS, 2019).
Bedrijfstakken/branches (SBI 2008) Werkzame personen
x1000
Banen x1000
Arbeidsjaren X1000
Gewerkte uren (mln.)
10-12 Voedings-, genotmiddelenindustrie 136 145 120 214
13-15 Textiel-, kleding-, lederindustrie 17 18 15 27
16-18 Hout-, papier-, grafische industr. 52 54 48 85
20-21 Chemie en farmaceutische industrie 58 59 55 97
22-23 Kunststof- en bouwmateriaalindustr 55 56 51 91
24-25 Basismetaal, metaalprod.-industrie 114 117 107 194
26-27 Elektrische en elektron. Industrie 47 49 45 79
29-30 Transportmiddelenindustrie 43 44 41 72
31-33 Overige industrie en reparatie 176 182 156 270
31-32 Meubel- en overige industrie 129 133 112 188
37-39 Riolering, afvalbeheer en sanering 30 30 28 54
10
Import en export
De Nederlandse maakindustrie is goed voor 48%
toegevoegde waarde per euro export en staat hiermee aan de top van de exportverdiensten voor Nederland, waarvan de totale exportwaarde 250 miljard Euro bedroeg in 2017 (Figuur 3 , Figuur 4).
De maakindustrie produceert doorgaans goederen voor consumptie doormiddel van een machinepark en industriële equipment. Hiermee wordt waarde toegevoegd waarmee bedrijven een extra bedrag bovenop de kostprijs kunnen rekenen (Maaktechniek, 2020).
De Nederlandse productie, en daarmee de maakindustrie, is onderdeel van internationale waardeketens. Dat wil zeggen dat er bepaalde mate van invoer nodig is om export te realiseren, wat dus leidt tot vervoersstromen. Om de export van de Nederlandse makelij te generen, was in 2017 48%
invoer nodig. De totale export van Nederland bedroeg 616 miljard euro in 2016, waarvan 365 miljard euro aan import benodigd was. 109 miljard Euro van die import werd verbruikt bij het produceren van goederen van Nederlandse makelij en diensten (CBS, 2019). Daarnaast genereert de Nederlandse maakindustrie in hoge mate directe en met name ook indirecte werkgelegenheid (Figuur 5).
Figuur 1:
Figuur 3: Nederlandse exportverdiensten in 2017 (CBS, 2019)
Figuur 4: Bruto exportwaarde en toegevoegde waarde export per categorie, 2015-2017 (CBS, 2019)
Figuur 5: Directe en indirecte werkgelegenheid naar grootste exportsectoren, 2015-2017 (CBS, 2019)
De Maakindustrie van Noord-Brabant
In 2016 werd meer dan 27% van de totale Nederlandse industriële toegevoegde waarde gerealiseerd in Noord-Brabant. De oorsprong van de industrie en de samenwerking van deze sector in Brabant is terug te voeren naar bedrijven als Philips en DAF, vanaf de negentiende eeuw. Hierna is samenwerking ontstaan met overheden en onderwijs, mede als gevolg van moeilijke jaren. Hieruit is een ecosysteem ontwikkeld van hightech bedrijven die voor economische groei en werkgelegenheid hebben gezorgd (Financieel Dagblad, n.d.).
Begin 2020 is de farmaceutische, de voedings- en de hightech industrie gegroeid. In veel andere industriële branches is echter sprake van stagnatie of lichte krimp waardoor de sector minder als aanjager fungeert dan in de afgelopen jaren waarin de industrie sterker groeide. Desalniettemin wordt in de toekomst industriële groei verwacht in de regio.
Volgens BCI (2020) is er in regio’s met een sterk sectoraal profiel een toenemende mate van ruimtelijke clustering van bedrijvigheid. Om dit te kunnen realiseren en faciliteren is kennisdeling en klantbinding van bedrijven en ketens in een regio van cruciaal belang. Samenwerking tussen bedrijven en met overheden en onderwijsinstellingen blijft dus essentieel om in te kunnen spelen op ontwikkelingen en om de leidende rol van de maakindustrie in Noord-Brabant te houden (Financieel Dablad, n.d.). Dat Noord-Brabant niet vanzelfsprekend als de motor van de maakindustrie fungeert blijkt ook uit een aantal uitdagingen waar de regio en de industrie in de regio voor staat.
Uitdagingen
1. Arbeidsmarkt & Human capital
Hoewel de toename werkgelegenheid begin 2020 minder sterk is dan voorgaande jaren, groeit de industriële werkgelegenheid nog steeds. Desalniettemin is de arbeidsmarkt in Noord-Brabant krap. Dit is met name een uitdaging in de ICT, de horeca, zakelijke dienstverlening en transport (ING, 2020).
Er is krapte in technische beroepen door verschillende factoren: a) vergrijzing, b) te weinig nieuwe instroom van technisch opgeleiden, met name op MBO-niveau (dit heeft ook te maken met het imago van technische beroepen), c) toenemende rol van techniek, d) veranderende eisen die worden gesteld aan werknemers, zoals interdisciplinair werken (UWV, 2019). Naar verwachting zullen de knelpunten op de arbeidsmarkt het grootst zijn voor elektriciens & elektromonteurs, (elektrotechnisch) ingenieurs en technici bouwkunde & natuur tot 2022 (UWV, 2019).
UWV (2019) noemt dat er wel arbeidspotentieel is in de regio Brabant die nog onbenut is. Dit betreft voornamelijk mensen met een afstand tot de arbeidsmarkt. Wanneer deze geïntegreerd worden kan de arbeidsparticipatie nog omhoog.
De industrie is een sector die snel verandert en dus veel flexibiliteit vergt. Daarnaast heeft een florerende maakindustrie baat bij een diversiteit aan arbeidskrachten. Er wordt verwacht dat de industriële productieprocessen in de toekomst in toenemende mate minder arbeidsintensief worden.
Toch blijft hand- en vakvaardigheid belangrijk, alsmede technische basiskennis. Er zal in toenemende mate gebruik worden gemaakt van ICT, elektronica en data(analyse).
Regionale samenwerking blijkt en blijft van belang; met name tussen onderwijs, ondernemers en overheden. Daarnaast moet het onderwijs beter aansluiten op de arbeidsmarkt om de krapte te kunnen dichten (UWV, 2019).
12
2. Circulaire economie
Een eigen maakindustrie wordt steeds belangrijker en krijgt in toenemende mate aandacht; met name met oog op de circulaire economie. De circulaire economie vergt namelijk lokale productie en kortere productieketens. Lokale productie zorgt ook voor stabiliteit en minder afhankelijkheid van andere landen.
In een circulaire economie ligt ook meer aandacht op lokaal consumeren en verwerken. Hierin ligt een uitdaging voor de kennis- en maakindustrie, welke meer met elkaar zullen moeten samenwerken (Deltametropool, 2020a).
De energietransitie en circulaire economie zorgen ook weer voor uitdagingen op de arbeidsmarkt:
het vraagt mensen die in dit veld zijn opgeleid en dit komt pas geleidelijk op gang (UWV, 2019).
Daarnaast leidt de circulaire toekomst tot een ruimtelijk knelpunt.
3. Ruimte
Logistiek en (maak)industrie vragen veel ruimte en bedrijventerreinen met hoge milieucategorieën (BCI 2020). Daarnaast heeft een florerende maakindustrie baat bij een breed aanbod van kleine en middelgrote productielocaties (Deltametropool, 2020a). In aanvulling daarop is er een groot duurzaamheidspotentieel op bedrijventerreinen. Om richting een circulaire economie te kunnen gaan is veel ruimte nodig zodat bedrijven die elkaar aanvullen kunnen samenwerken over korte afstand.
Er is echter in toenemende mate maatschappelijke druk om meer woningen te creëren. Dit gaat veelvuldig gepaard met verdrijven van bedrijvigheid, wat leidt tot ruimtelijke schaarste voor industrie.
De noodzaak van bedrijvigheid voor een gezond stedelijke metabolisme wordt daarbij regelmatig uit het oog verloren (Deltametropool, 2020b).
De strijd tussen woningbouw en bedrijvigheid heeft ook tot gevolg dat er minder kan worden ingezet op de circulaire economie. Ondanks dat bedrijventerreinen hoge potentie hebben in verduurzaming en de economische transitie. Het is een uitdaging goed in beeld te krijgen waar de potentie van bedrijventerrein zit, wat die potentie is en om de economische opgave te vertalen naar een ruimtelijke (Deltametropool, 2020b).
Aandachtspunten die zijn aangedragen in het debat ‘Architectuur van Arbeid’ op 31 oktober 2019 zijn genoemd zijn:
1. De regio beter betrekken omdat de oplossingen op een groter schaalniveau lijken te liggen;
2. De (maatschappelijke) perceptie van maken veranderen;
3. Meer nuance aanbrengen in de toegevoegde waarden van verschillende soorten maakindustrie;
4. Beleidskeuzes maken waar er mix optreedt met woningen en waar niet, zodat er voldoende ruimte beschikbaar blijft voor vitale industrie (Nefs, 2019).
AANLEIDING & VERKENNING
Om concreet en krachtig beleid te kunnen schrijven aangaande goederenvervoer in Nederland is het van belang onderzoek te doen naar de aansluiting van regio’s op het goederenvervoernetwerk en op het goederenvervoerbeleid. Hierbij is het belangrijk om naast te focussen op de logistieke sector, ook belangrijke vracht-genererende sectoren onder de loep te nemen. Dit omdat concentratie van vracht- genererende sectoren doorgaans gepaard gaat met hogere concentratie van goederenvervoerstromen (Windesheim, 2016).
Verondersteld wordt dat de mate van clustering van een dusdanige vracht-genererende sector, een inschatting geeft van de omvang van de goederenstromen op het hoofdtransportinfrastructuur, alsmede langs (multimodale) knooppunten van Nederland (Windesheim, 2016). Dit geeft op zijn beurt een indicatie voor focusregio’s voor beleid: regio’s die specifiek baat hebben bij het creëren van een efficiënt en robuust goederenvervoernetwerk dat zoveel mogelijk economisch potentieel benut.
Dit rapport brengt de huidige mate van ruimtelijke concentratie, of clustering, van de maakindustrie van Noord-Brabant in kaart. Dit is van belang, omdat het tot inzicht kan leiden in de economische rollen en posities van regio’s en knooppunten; zowel bovengemiddeld als regulier langs corridor Zuid, in Noord- Brabant.
In dit rapport zal de geografische invalshoek worden toegepast en centraal staan. Hierbij wordt gefocust op de regionale concentratie van bedrijven die tot dezelfde sector, de maakindustrie, behoren.
Er zijn verschillende manieren van clustermeting toegepast en de resulterende clusters zijn gevisualiseerd. Op deze manier wordt inzichtelijk waar een belangrijk deel van de Nederlandse (maak)industrie in Noord-Brabant gesitueerd is. Dit geeft op zijn beurt weer een indicatie van waar belangrijke economische activiteit, en daarmee gemoeide goederenstromen, zich bevinden. In aanvulling daarop kan het meten van clustering een indicatie geven van waar economische activiteit in de toekomst gaat plaatsvinden en waar in de toekomst meer goederenstromen gefaciliteerd zullen moeten worden.
De reguliere en bovengemiddelde knooppunten van corridor Zuid in Noord-Brabant gelegen zijn vergeleken op basis van de mate van clustering; de industriële specialisatie; de werkgelegenheid en kort op de toekomstpotentie. De knooppunten geïncludeerd in dit rapport zijn: Cuijk, Den Bosch, Eindhoven, Moerdijk, Oosterhout, Oss, Tilburg, Veghel en Waalwijk (langs corridor Zuid gelegen).
Op basis van de analyse van dit rapport worden conclusies getrokken en aanbevelingen voor beleid en onderzoek gedaan.
14
HOOFDVRAAG & DEELVRAGEN
Hoofdvraag
Hypothese
Deelvragen
1. Algemeen Nederland (nationaal)
• Op welke manier is de maakindustrie verdeeld over Nederland?
• Waar treedt concentratie van de maakindustrie op in de ruimte?
2. Maakindustrie Noord-Brabant (regionaal)
• Op welke manier kan clustering in Noord-Brabant het beste worden gemeten?
• Waar in Noord-Brabant vindt clustering van de maakindustrie plaats?
• Op welke manier genereren gemeentes goederenvervoerbewegingen?
3. Knooppunten van corridor Zuid (lokaal)
• Op welke manier verschillen bovengemiddelde en reguliere knooppunten van corridor Zuid in Noord-Brabant wat betreft ruimtelijke concentratie / spreiding van de maakindustrie?
• Wat is de massa van de ruimtelijke concentraties van de industrie in Noord-Brabant wat betreft het aantal werknemers?
• Op welke manier is de maakindustrie van Noord-Brabant gesitueerd ten opzichte van multimodaliteiten en terreinen?
• Op welke plaatsen kan groei van de industrie worden verwacht?
• Wat zijn belangrijke (focus)plaatsen voor de maakindustrie / het goederenvervoerbeleid in de toekomst?
Op welke manier verschilt de huidige mate van ruimtelijke concentratie van bedrijven in de maakindustrie in Noord-Brabant tussen bovengemiddelde en reguliere knooppunten van goederenvervoercorridor Zuid en op welke regio’s is het verstandig te focussen met oog op de
toekomst?
H1: Rondom de bovengemiddelde knooppunten van goederenvervoercorridor Zuid in Noord-Brabant vindt meer concentratie van de maakindustrie plaats dan rondom de reguliere knooppunten
THEORIE
16
CLUSTERING
De term ‘clustering’ wordt veelvuldig gebruikt in de industriële en logistieke wereld. Er zijn verschillende theorieën aangaande clustering en de economie. In de economische literatuur wordt vaak gefocust op externe schaalvoordelen, zoals goed opgeleid personeel en het delen van kennis en informatie, grondstoffen en toeleveranciers en afnemers als gevolg van clustering. Deze factoren kunnen van invloed zijn op economische groei (Weterings et al., 2007). Het is uit de literatuur niet altijd duidelijk welke specifieke lokalisatievoordelen direct ontstaan uit concentratie of clustering van bepaalde sectoren of bedrijvigheid. Wel wordt uit alle theorieën een overeenkomst duidelijk: een vereiste voor het ontstaan van lokalisatievoordelen is dat de sector ruimtelijk geconcentreerd is (Weterings et al., 2007).
De theorie die over het algemeen het meest wordt aangehaald door beleidsmakers is die van Marshall (1890) en Porter (1990). Tegen het einde van de negentiende eeuw gaf Marshall (1890) aandacht aan de lokalisatievoordelen die ruimtelijke concentratie van sectoren met zich meebrengt. In zijn theorie, die later bekend werd onder ‘Marshalliaanse externaliteiten’, wordt duidelijk dat er baat kan zijn bij een sectoraal gespecialiseerde productiestructuur. Dat wil zeggen, de productiviteit van een sector in een bepaalde regio neemt toe als de totale werkgelegenheid in die sector in dezelfde regio dezelfde trend volgt. Volgens Marhsall (1890) zijn er drie voordelen die optreden bij clustering:
1. Een grote, gespecialiseerde (lokale arbeidsmarkt);
2. Aanwezigheid van veel (en gespecialiseerde) leveranciers en afnemers, doorgaans in nabije omgeving;
3. De technologische kennis-spillovers. De drie voornaamste mechanismen voor kennis-spillovers luiden:
a. Relaties tussen bedrijven (buyer-supplier, informeel) b. Spin-offs
c. Arbeidsmarktmobiliteit
Porter (1990) bouwde theorie aangaande het concept ‘clustering’ verder uit in ‘The competitive Advantage of Nations’. Porter (1990) stelde de volgende definitie op:
Hierin staat dus de ruimtelijke concentratie van sectoren en bedrijven centraal. Het meten van interacties tussen bedrijven blijkt veelal problematisch door een gebrek aan gegevens. Om die reden wordt er doorgaans gefocust op regionale, ruimtelijke mate van clustering (CBS, 2013).
Volgens Marshall durven leveranciers en afnemers eerder te investeren in regio’s met hogere mate van ruimtelijke concentratie van bedrijven in dezelfde sector. Aanwezigheid van een aanzienlijke hoeveelheid bedrijven trekt toeleveranciers en afnemers (CBS, 2013). Dit omdat de kans groot is dat ze hun kennis voor meerdere bedrijven zouden kunnen gebruiken. Daarnaast wordt de productiviteit van bedrijven gevestigd in een cluster hoger door de sterke arbeidsdeling en door het eerder doorvoeren van procesinnovaties, als gevolg van kennisdeling over optimalisering van een productieproces en de sectorale specialisatie die optreedt als gevolg (CBS, 2013; Weterings et al., 2007).
“Clusters are geographic concentrations of interconnected companies and institutions in a particular field”.
Desalniettemin zijn er meerdere ideeën over de voordelen van clusters en de effecten op economische groei. Sterker, ondanks dat dit idee minder navolging heeft gekregen, vond Weterings et al. (2007) dat uit de literatuur blijkt dat variëteit van sectoren in een regio ook belangrijk is voor economische groei.
Een verscheidenheid aan bedrijven en sectoren kan namelijk leiden tot combinaties van nieuwe inzichten en leereffecten, die niet alleen van toepassing zijn op de eigen sector. Sectorale variëteit kan bijdragen aan werkgelegenheidsgroei, omdat sectoren verschillende typen kennis combineren en daarmee nieuwe markten creëren. Een diverse sectorale structuur kan de kans vergroten op interactie, generatie, kopieerbaarheid en het combineren van ideeën en het toepassen daarvan in verschillende sectoren. Dit wordt vergemakkelijkt indien er ruimtelijke nabijheid is tussen betrokken actoren.
Daarnaast kan de aanwezigheid van verschillende sectoren beschermen tegen externe schokken in de vraag in een economie waardoor de regionale economie robuuster en schokbestendiger is (Attatan 1986;
Haug 2004).
De voornaamste overeenkomst tussen de meest prominente perspectieven over de economische effecten van clustering is dat in alle wordt verondersteld dat bedrijven louter van dergelijke externe voordelen en mechanismen kunnen profiteren indien ze ruimtelijk zijn geconcentreerd. Economische groei als gevolg van bepaalde ruimtelijke concentratie kan worden geanalyseerd op micro-, meso- en macroniveau. Waar micro- economische theorieën op bedrijfsniveau kijken, gaan theorieën op mesoniveau uit van een representatief bedrijf waarbij het productiesysteem wordt vereenvoudigd tot één bedrijf of industriële sector en de productiewijze beperkt tot één technologie. Economische groei wordt verklaard door agglomeratievoordelen, externe effecten, cumulatieve cassatie en de diffusie van kennis. In grotere agglomeraties zijn meer arbeidskrachten en consumenten aanwezig en de aanwezigheid van meer actoren vergroot de aantrekkingskracht (Weterings et al., 2007). Zoals bij het micro- en mesoniveau, verklaren de macro-economische modellen economische groeikracht door specialisatie binnen en van clusters. Door die specialisatie kunnen bedrijven beter concurreren op de (wereld)- markt. Het voordeel voor deze bedrijven is dat ze gezamenlijk een hogere productiviteit en kwaliteit kunnen bereiken (Lambooy & van Oort 2005; Scott 2006).
Weterings et al. (2007) adviseren om zowel clustering als sectorale variëteit serieus te nemen in het maken van beleid, omdat ze elkaar kunnen complementeren. Zo kunnen externe schaalvoordelen door beide aanpakken worden gestimuleerd. Lokalisatievoordelen1 kunnen optreden door lokale concentraties van bedrijven in dezelfde sector, urbanisatievoordelen2 kunnen optreden door stedelijke omvang en dichtheid en Jacobs-externaliteiten3 kunnen ontstaan door een variëteit aan aanwezige sectoren in een stad of regio.
Interessant is dat het in de literatuur nog altijd onduidelijk is of kennis-spillovers vooral ontstaan door specialisatie of juist door variëteit aan sectoren (Audretsch & Feldman 1996; Jaffe 1986;
Wallsten 2001). Ruimtelijke nabijheid blijft wel meer van belang voor kennisdeling via arbeidsmarktmobiliteit en spin-offs. Bijvoorbeeld wanneer mensen van baan wisselen, zullen ze dat eerder over een korte afstand doen. Dit zorgt ervoor dat kennis via arbeidsmobiliteit met name over korte afstand verspreidt (CBS, 2013).
1 Dit zijn voordelen voor bedrijven in een regio binnen dezelfde sector. Bijvoorbeeld: externe schaalvoordelen, sociaal kapitaal, competitie, instituties die ontstaan door lokale concentraties van bedrijven in dezelfde sector (Raspe et al, 2012, Fontein et al, 2013).
2 Dit zijn voordelen voor alle bedrijven in een regio, onafhankelijk van de sector. Deze ontstaan voornamelijk door stedelijke omvang en dichtheid. Bijvoorbeeld: externe schaalvoordelen zoals de aanwezigheid van goed opgeleid personeel, van kennis en informatie over technologie en markten, van grondstoffen of van toeleveranciers en afnemers door stedelijke omvang en dichtheid. Het gaat hierbij om de voordelen van de omvang van de regionale economie (Raspe et al, 2012, Fontein et al, 2013).
3 Dit zijn voordelen die ontstaan uit sectorale variëteit; bedrijven ervaren deze voordelen doordat zich in hun nabijheid bedrijven uit andere sectoren bevinden. Bijvoorbeeld: externe schaalvoordelen die ontstaan door een variëteit aan aanwezige sectoren in een stad of regio. Het
18
Het is onduidelijk of clustering kan worden gestuurd door beleid; er is geen literaire consensus over dit onderwerp (Wetering et al., 2007). Brenner (2004) concludeert dat clustering enigszins gestuurd kan worden door beleid, met name in de eerste vijf jaar is het van belang bedrijven aan een regio te binden.
Maar na vijf jaar is het clusterpatroon al vrijwel definitief en zal er eerder een zelfversterkend proces van toenemende concentratie intreden. Boschma (2004) verwoordt dit sterker en duidt dat de mogelijkheden om met (economisch of ruimtelijke-ordenings-) beleid clustering te beïnvloeden, afnemen met de tijd, en vrijwel nihil worden zodra een cluster daadwerkelijk is ontstaan. Hierna ontstaat een eigen economische dynamiek waarin overheden de ontwikkeling wel kunnen faciliteren maar vrijwel niet meer kunnen sturen. Het wordt dan ook in toenemende mate moeilijk om een nieuw cluster van dezelfde sector elders te creëren (Van Oort 2006; Ponds e.a. 2006). Het is dus aan te nemen dat op plaatsen waar een hoge mate van specialisatie, of ruimtelijke concentratie optreedt, er in de toekomst meer soortgelijke bedrijvigheid wordt aangetrokken.
Goederenvervoer
Ondanks de kanttekeningen bij clustering, kan ruimtelijke concentratie significante positieve effecten (lokalisatie- en urbanisatievoordelen) hebben voor een regio. Daarbij komt dat het meten van de huidige mate van clustering inzicht kan genereren in de dynamiek, specialisatie en aantrekkingskracht van een bepaalde regio. Met oog op goederenvervoer is dit relevant omdat het inzicht genereert in de huidige locatie van bedrijven en sectoren die van economisch belang zijn en gebruik maken van de goederenvervoercorridor. Met een clusteringanalyse wordt ook begrip van regio’s waar soortgelijke bedrijvigheid waarschijnlijk gaat groeien gecreëerd. Daarnaast kan ruimtelijke concentratie leiden tot samenwerking: bijvoorbeeld tot bundeling van goederenstromen of interacties tussen verschillende onderdelen van vergelijkbare supply chains.
Het is van belang deze waarschijnlijke groei en dynamieken te faciliteren door de juiste ondersteuning te bieden in de vorm van robuuste, efficiënte knooppunten die kunnen zorgen dat het economisch potentieel benut kan worden en de daarmee gemoeide goederenstromen afgewikkeld kunnen worden.
METHODOLOGISCHE REVIEW
Er zijn verscheidene methoden voor het in kaart brengen van en analyseren van ruimtelijke concentratie of clustering van sectoren of bedrijven. Het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) kwam in 2013 met een geschikt rapport: ‘Verschillende methoden om clusters van bedrijven te meten’. Hierin worden verschillende methoden, die veel voorkomen in de literatuur, uitgewerkt, inclusief limitaties.
Tellen
Het tellen van het aantal vestigingen is de eenvoudigste manier om een beeld te krijgen van de mate van concentratie van bedrijfsvestigingen per sector per regio. Hoe meer vestigingen in een regio, hoe hoger de clustervoordelen, ongeacht het aantal vestigingen van andere typen sectoren. Een nadeel van deze methode is dat niet duidelijk gedefinieerd is wat ‘veel’ is. Dit is relatief aan het totaal aantal vestigingen van de sector en het aantal vestigingen uit andere sectoren in de regio.
Om deze redenen worden vaak relatieve maten gebruikt om een beter beeld te krijgen, zoals bijvoorbeeld het aantal vestigingen uitgedrukt in een percentage van het totaal aantal vestigingen in de regio.
Twee indices die clustering op een relatieve manier meten zijn de a) Hirschman-Herfindahl Index en b) de Locatie Quotiënt.
Hirschman-Herfindahl Index (HHI)
waarbij xrs = het aantal vestigingen in regio r en sector s
De HHI wordt oorspronkelijk gebruikt om de concentratie van bedrijfstakken en inkomensongelijkheid te meten. De index kan ook worden gebruikt om de mate van clustering van bedrijven in een bepaalde regio en sector relatief uit te drukken. De index duidt of het aantal vestigingen in een sector per regio een groot aandeel is van het totaal aantal vestigingen van die sector in alle andere regio’s. Dus: of in een bepaalde regio het aantal vestigingen in een sector groter is relatief ten opzichte van een andere regio. Hoe dichter de HHI-waarde bij 1 ligt, des te groter het aandeel van de vestigingen in een bepaalde regio relatief tot het totaal aantal vestigingen van die sector in alle regio’s. Dichter bij 0 indiceert weinig concentratie en een ongeveer gelijk aantal vestigingen per regio. Een nadeel van deze indicator is dat het geen rekening houdt met andere sectoren in een regio (CBS, 2013).
20
Locatiequotiënt
De locatiequotiënt is een maatstaf die vaker wordt gebruikt in de ruimtelijke economie en economische geografie. Het meet ruimtelijke concentratie van bepaalde sectoren. De locatiequotiënt is een specialisatiegraad. Dat wil zeggen: het toont of het aandeel vestigingen van een sector in een bepaalde regio hoger of lager is dan het nationale gemiddelde. Als het aandeel vestigingen in een regio hetzelfde is als op nationaal niveau, dan is LQ = 1. Indien de regio onder het nationaal gemiddelde scoort, dan is de score lager dan 1. Indien de regio boven het nationaal gemiddelde scoort, is de score hoger dan 1.
Het locatiequotiënt onderschat doorgaans de mate van concentratie van sectoren in regio’s met een hoog aantal bedrijfsvestigingen, zoals steden. Hier vinden namelijk ook veel andere activiteiten plaats die de score beïnvloeden. Andersom gebeurt dit ook: in regio’s met een laag aantal bedrijfsvestigingen in de sector onder studie, en een laag aantal vestigingen van de andere sectoren, kan de LQ-waarde hoog uitvallen (CBS, 2013).
Een nadeel van beide (HHI & LQ) indicatoren is dat er gebruik moet worden gemaakt van een van tevoren gedefinieerde regio, het zogeheten ‘Modifiable Areal Unit Problem’ (Openshaw, 1984). Dit beïnvloedt resultaten, aangezien bedrijven vaak over regiogrenzen heen opereren (CBS, 2013).
Clusters meten met afstandsmaten
Aangezien het definiëren van een regio de resultaten van clustermeting kan beïnvloeden, worden ook andere methoden beschouwd die hun metingen baseren op afstanden tussen vestigingen.
Duranton en Overman (2005) definieerden vijf criteria voor een ideale afstandsmaat: 1) vergelijkbaar tussen verschillende industrieën; 2) controleert voor de totale algehele agglomeratie van industrieën, 3) controleert voor concentratie van industrieën; 4) Unbiased met betrekking tot schaalniveau en aggregatie, 5) geeft een significantiemaat. Een nadeel van deze methode is dat het veel rekentijd vereist en niet duidelijk wordt waar de sector ruimtelijk geconcentreerd is (Koshfeld et al., 2011).
Scholl en Brenner (2011) hebben de ‘firm-level clusterindex’ ontwikkeld. Hierbij worden de afstanden tussen vestigingen gebruikt om de ruimtelijke concentratie van een sector te kunnen bepalen. Op basis van het adres van alle vestigingen actief in een bepaalde sector wordt de afstand tussen alle vestigingen onderling gemeten. Daarna wordt per vestiging de afstand tot alle andere vestigingen gemeten. De som van de inverse afstanden tussen een vestiging en alle andere vestigingen van die sector levert een score op die een indicatie geeft van het aantal vestigingen dicht in de buurt: de ruimtelijke concentratie van de sector.
Waarbij (𝑓(𝑑𝑖,𝑗))−1 alle mogelijke functies waarmee de inverse afstand tussen twee punten kan worden berekend, zo dat de afstand tussen punten die dichter bij elkaar liggen zwaarder weegt dan afstanden tussen punten verder uit elkaar gelegen. Volgens Scholl en Brenner (2011) & CBS (2013) is het meest effectief het nemen van de inverse ((𝑑𝑖,𝑗))−1 ). De term 1
𝐽−1 leidt ertoe dat de index onafhankelijk is van het aantal vestigingen in een sector. Des te hoger de d-score van een bepaalde vestiging (de score wordt per bedrijfsvestiging gemeten) des te hoger het aantal andere vestigingen dat uit dezelfde sector in de buurt gelegen zijn.
De d-score kan vervolgens worden gebruikt om een percentielverdeling te maken en kan worden afgezet tegen een benchmarkpopulate, om te bepalen of de spreiding van de sector afwijkt van de algemene spreiding van vestigingen in Nederland.
Het CBS (2013) duidt nog andere manier van clustermeting. De Balassa index meet de mate van specialisatie in export en import van een bepaalde sector in een land ten opzichte van andere landen.
De Gini-index meet diversiteit van sectorstructuur maar zegt niets over de locatie van een mogelijke concentratie. De Ellisson-Glaeser-index geeft wel aan of er een regio is met hoge concentratie, maar zegt niets over de locatie van die regio. Deze indices worden in dit onderzoek verder buiten beschouwing gelaten.
22
METHODOLOGIE
DATASETS
KVK Open Dataset
De open dataset van de Kamer van Koophandel bestaat uit 1,5 miljoen bedrijfsvestigingen in Nederland.
Hierin zitten alle recent (afgelopen drie gesloten boekjaren aangevuld met het lopende jaar) vastgestelde, bij KVK opgeleverde jaarrekeningen in verwerkt. De dataset is geanonimiseerd en geeft per bedrijf gegevens als de hoofdactiviteit, de nevenactiviteit, een indicatie of er import- en / of exportactiviteiten plaatsvinden, datum oprichting en nog een aantal andere factoren. Daarnaast is een indicatie van de vestigingsplaats gegeven op woonkernniveau.
Bedrijfsvestigingen Noord-Brabant
Het dashboard ‘Integrale Monitor Werklocaties’ van de provincie Brabant bevat data aangaande bedrijfsvestigingen op en buiten bedrijventerreinen inclusief adresgegevens. Per bedrijfsvestiging wordt een aantal kenmerken gegeven zoals indicatie werkgelegenheid, bedrijfsnaam en bedrijfsactiviteit. Voor de industrie is data gegenereerd van zowel vestigingen op als buiten de bedrijventerreinen voor de gehele provincie. Voor alle andere sectoren is enkel bedrijfsdata op de bedrijventerreinen van Noord-Brabant gegenereerd. Deze data is gecombineerd tot één dataset op basis waarvan analyses zijn gedaan in dit rapport. Het dashboard van de provincie Brabant is gebaseerd op:
1. LISA Vestigingen Register, stand per 1-4-2018. Deze kaartlaag is opgesplitst in twee lagen:
vestigingen die wel en vestigingen die niet op een bedrijventerrein liggen.
2. IBIS (2019) inventarisatie bedrijventerreinen die jaarlijks door de provincie bij de gemeenten wordt gehouden.
Bedrijventerreinen Noord-Brabant
Voor de bedrijventerreinen van Noord-Brabant zijn de IBIS Shapefiles uit 2020 gebruikt. Deze bevatten alle bedrijventerreinen van heel Nederland. Uit deze laag zijn terreinen met maximale milieucategorie 4-6 gefilterd, aangezien deze ruimte bieden voor industrie.
Rapporten
Buck Consultants International (2019) is geraadpleegd voor data aangaande de toegevoegde waarde per sector in bovengemiddelde knooppunten. Hun tabel is gebaseerd op LISA & CBS data. De data is afkomstig uit het rapport ‘Inspiratiedocument sturingsafspraken bovengemiddelde knooppunten’.
Panteia (2016) is geraadpleegd voor data aangaande export- en importstromen van verschillende knooppunten en de herkomst daarvan. In dit rapport worden grote wegstromen die de potentie te hebben afgewikkeld te worden in containers via andere modaliteiten (spoor, binnenvaart) weergegeven en herleid per bovengemiddeld knooppunt en her- of aankomstgemeente. De data is afkomstig uit het rapport ‘Potentie multimodale continentale ladingstromen voor de Goederenvervoercorridors’. Deze data wordt in het huidige rapport gebruikt als indicator voor goederenstromen gemoeid met de maakindustrie, omdat het zelf uitzoeken van goederenstromen op detailniveau een extreem gecompliceerde taak is die niet binnen de scope van dit rapport kon vallen.
Ecorys (2016) rapporteerde over de knooppunten gelegen langs de goederenvervoercorridors en genereerde per terminal en knooppunt een score en bijlage met hoe deze score tot stand is gekomen.
Uit deze bijlage is een aantal attributen van de terminals gehaald. Daarna zijn de terminallocaties opgezocht in Google Earth en omgezet naar behandelbare kaartlagen. Verder zijn de knooppuntscores meegenomen in de resultatensectie en de analyse van dit onderzoek. De data is afkomstig uit het rapport
‘MIRT goederencorridors Oost en Zuid: Logistieke knooppunten en terminalnetwerk’.
24
STUDIEGEBIED
Dit onderzoek focust op de provincie Noord-Brabant; een provincie van ongeveer 5000 vierkante Kilometer. Noord-Brabant is na Zuid-Holland en Noord-Holland de provincie met de meeste werkende personen. In 2018 kwamen 21 van de 100 best-presterende bedrijven van de Nederlandse maakindustrie uit Noord-Brabant (Financieel Dagblad, n.d.). In figuur 6 hieronder is de provincie met haar gemeentes in kaart gebracht. Daarbij zijn de gemeentes ingekleurd die een plaats bevatten die in het goederenvervoerbeleid worden aangemerkt als ‘knooppunt’. De Brabantse knooppunten van corridor Zuid zijn: Cuijk, Den Bosch, Eindhoven, Moerdijk, Oosterhout, Oss, Tilburg, Veghel & Waalwijk.
Figuur 6: Noord-Brabant: Gemeentes. Gemeentes die een 'knooppunt' zijn / bevatten zijn roze gemarkeerd.
DATAMANIPULATIE
Om de mate van clustering van de maakindustrie te kwantificeren en om zo accuraat mogelijk inzicht te krijgen in de situatie in Nederland en met name Noord-Brabant, zijn verschillende metingen gedaan.
Algemeen
De algemene analyses zijn gedaan op basis van de open dataset van de KVK, op gemeenteniveau. Dit omdat de KVK bedrijfsdata beschikbaar was voor heel Nederland en een indicatie gaf van de vestigingsplaats op woonkernniveau. Deze data is geaggregeerd naar gemeenteniveaus en per gemeente is het aantal vestigingen van de maakindustrie (door te filteren op Industrie-attribuut) en van de totale industrie opgeteld. Deze dataset is vervolgens verenigd met de bijbehorende shapefiles, waardoor de gemeentedata op de kaart kon worden weergegeven. Daarna is een aantal analyses gedaan met deze data.
Allereerst is het aantal bedrijfsvestigingen in de maakindustrie als percentage van het totaal aantal bedrijfsvestigingen per gemeente berekend. Vervolgens is de dichtheid van de maakindustrie berekend door het aantal vestigingen per gemeente te delen door het oppervlak van de gemeente.
Om een beter inzicht te krijgen in de mate van clustering van de maakindustrie in Nederland, is de Hirschman-Herfindahl Index (HHI) berekend voor bedrijfsvestigingen van de maakindustrie in Nederland. Hierna werd de Locatiequotiënt van de maakindustrie per gemeente berekend.4 Dit gaf een indicatie van de specialisatiegraad. Deze indicatoren geven een algemeen beeld van waar de maakindustrie zich bevindt, maar zijn gelimiteerd doordat ze puur naar het aantal vestigingen kijken (CBS, 2013).
Clustering Noord-Brabant
Om deze reden is in Noord-Brabant de mate van clustering ook berekend met afstandsindicatoren en niet alleen met de HHI en LQ, in navolging van het advies van CBS (2013). Hiervoor was specifieke locatiedata van bedrijven nodig. Dit is verkregen door de adressen in de dataset, gegenereerd uit het dashboard van de provincie Brabant, om te zetten naar coördinaatpunten met behulp van de ‘geocoding’
Plugin van PDOK. Vanuit deze bedrijfsvestigingendataset, waarbij voor alle bedrijfsvestigingen een apart punt werd gegenereerd, werden de vestigingen met SBI-codes 10-33 gefilterd, welke de maakindustrie aanduiden (KVK standaardbedrijfsindeling 2008). Hierbij werd aangenomen dat de SBI- codes juist geclassificeerd waren in de dataset.
De mate van clustering geduid met afstandsindicatoren is in eerste instantie op twee manieren berekend: door het nemen van de d-scores met een nauwe en een bredere definitie. Dit werd gedaan om de meest geschikte methode van d-score-clustermeting te identificeren. Om de d-score te berekenen werd vanaf elk punt (elke bedrijfsvestiging) de afstanden tot alle andere industriële vestigingen gemeten.
De nauwe d-score-methode calculeerde de d-score op basis van de inverse van een functie x2 met drempel. Op deze manier zouden clusterpunten aan de rand gelegen minder worden beïnvloed door het feit dat er aan de rand minder andere industriepunten gelegen zijn. Daarnaast zorgt de functie x2 ervoor dat nabijgelegen punten een aanzienlijk zwaardere weging hebben dan verder weggelegen punten.
4 (Totaal aantal vestingen per gemeente in de maakindustrie / totaal aantal vestigingen in de maakindustrie ) / (totaal aantal vestigingen in de
26
In de lossere definitie werd het advies van het CBS (2013) gevolgd en werd de d-score berekend op basis van de inverse afstanden. Deze werd vervolgens vermenigvuldigd met 10.000. Omdat het bepalen van een percentielverdeling aan de hand van de d-score van een bedrijfsvestiging en het afzetten tegen een benchmarkpopulatie (zoals beschreven in: CBS, 2013) buiten de scope van dit rapport valt, is dit buiten beschouwing gelaten.
Vervolgens zijn de d-scores van beide methodes per vestiging bepaald en zijn vestigingen met een d-score boven de gemiddelde d-score eruit gelicht op de kaart. De brede clusterdefinitie bleek meer informatief, omdat er duidelijkere clusters oplichtten dan in de nauwe definitie. Daarnaast zaten vrijwel alle bovengemiddelde clusterpunten die werden ontdekt in de nauwe meting ook in de bredere meting.
Om deze reden is gekozen de brede meting te hanteren door de rest van het rapport heen. Dit is in overeenstemming met het advies van het CBS (2013).
Om inzicht te krijgen in de goederenstromen gemoeid met de maakindustrie is Panteia (2016) geraadpleegd. Op basis van hun rapport is een dataset opgesteld met de import- en exportstromen naar goederensoort geaggregeerd per Noord-Brabantse gemeente. Dit geeft inzicht in de vrachtstromen gemoeid met bepaalde goederensoorten en regio’s. Een kanttekening hierbij is dat het gaat om grote stromen die potentie hebben om in een container geplaatst te worden (aangezien het een rapport voor modal shift potentie betreft). Desalniettemin gaf dit rapport gedetailleerde informatie, waardoor deze data als bron gekozen is.
Kaartenserie knooppunten
Als laatste is een kaartenserie per knooppunt gemaakt om inzicht te genereren in hoe de maakindustrie eruit ziet per bovengemiddelde en regulier knooppunt. De knooppunten Cuijk, Den Bosch, Eindhoven, Moerdijk, Oosterhout, Oss, Tilburg, Veghel & Waalwijk zijn onder de loep genomen. Andere plaatsen die opvallende resultaten lieten zien, zijn kort verwerkt in het rapport.
Allereerst werden de vestigingen van de maakindustrie ingedeeld op SBI2-code, dus onderverdeling van de industrie. Dit werd gedaan voor industriële vestigingen op en buiten bedrijventerreinen en is per knooppunt gevisualiseerd. Daarnaast zijn per knooppunt de bedrijven vanaf gemiddeld 150 werknemers weergegeven en gelabeld.
Werkgelegenheid (buiten de clusters, dus normale werkgelegenheid) is benaderd door de onder- en bovengrens van de grootteklasse (benadering van de werkgelegenheid) te nemen en dit te middelen.
Aanvullend, is er met dezelfde dataset een indicatie van werkgelegenheid binnen de clusters gemaakt.
De SBI2-codes zijn gegroepeerd naar a) Chemische industrie, b) Elektrotechnische industrie, c) Grafische industrie, d) Hout-, Meubel- & Overige industrie, e) Machine-industrie, f) Metaalindustrie, g) Papierindustrie, h) Rubber- en kunststofproductindustrie, i) Textiel-& lederindustrie, j) Transportmiddelenindustrie, k) Voedings- & genotmiddelenindustrie. Het aantal werknemers werd vervolgens per knooppunt herleid naar locatie (bedrijventerrein met naam of buiten bedrijventerrein).
Locaties met minder dan 30 banen werden uit de tabellen verwijderd.
Als laatste is per knooppunt nader ingezoomd op de mate van clustering. Op basis van vestigingen met een bovengemiddelde d-score, welke dus veel andere industriële vestigingen om zich heen hebben, is een aanvullende kaartenserie gemaakt die inzoomt op de clusters. Hierbij worden de vestigingen met een bovengemiddelde d-score (brede definitie) weergegeven. Vestigingen met een bovengemiddelde d-score zijn gevisualiseerd, waarbij de kleur de SBI-2 sector representeert en de grootte het gemiddeld aantal werknemers. Vestigingen met gemiddeld meer dan 100 werknemers zijn gelabeld met hun naam.
RESULTATEN
&
DISCUSSIE
28
ALGEMENE VERKENNING NEDERLANDSE MAKELIJ
De maakindustrie van Nederland is het meest geconcentreerd in Zuid-Holland, Noord-Holland en Noord-Brabant. In Zuid-Holland en Noord- Holland komt dit vooral door de randstad en de industriële gebieden rond de haven van Rotterdam. In Noord-Brabant duidt dit op een relatief hoog aantal vestigingen per vierkante kilometer. De gemeentes Geertruidenberg, Breda, Dongen, Waalwijk, Helmond, Geldrop- Mierlo, Son & Bruegel, Veldhoven, Eindhoven en Tilburg springen er in het rood uit en bevatten ongeveer 2-4 industriële vestigingen per vierkante kilometer.
In een aantal gemeentes beslaat de maakindustrie een relatief hoog percentage van de totale bedrijvigheid in die regio. Dit kan gezien worden als een indicator voor de mate van sectorale specialisatie. Met name in Noord-Brabant en Limburg zijn veel gemeentes waarin de maakindustrie een relatief hoog percentage van de totale bedrijvigheid beslaat, in vergelijking met andere Nederlandse gemeenten. De roodgekleurde Noord-Brabantse gemeentes uit figuur 8 zijn Geertruidenberg, Bladel, Waalwijk, Boekel, Gilze en Rijen, Laarbeek, Helmond, Bergen, Eersel, Moerdijk, Son en Breugel, Geldrop-Mierlo, Etten- Leur, Dongen, Gemert-Bakel, Woensdrecht, Heusden, Loon op Zand, Oost- Gelre, Landerd, Halderberge, Baarle Nassau en Meierijstad, op volgorde van score.
Figuur 7: Dichtheid Maakindustrie per gemeente
Figuur 8: Industrie als percentage van totale bedrijvigheid per gemeente
De HHI is gemeten op gemeenteniveau en geeft dus weer in welke gemeentes er meer vestigingen van de maakindustrie geteld worden relatief tot het aantal vestigingen van de maakindustrie in andere regio’s. Hoe dichter de waarde bij 1 ligt, hoe groter het aandeel van de maakindustrie in een bepaalde regio ten opzichte van alle andere regio’s. Wat opvalt is dat de HHI-waardes op gemeenteniveau relatief laag zijn. Er zijn maar weinig gemeentes met een waarde die eruit springt. De gemiddelde HHI-waarde van alle gemeentes is 0,000025 (Figuur 9). In figuur 9 zijn alle gemeentes met een hogere waarde dan dat gemiddelde ingekleurd. Hier blijkt dat Tilburg, Breda en Eindhoven de hoogste HHI-waardes van Brabant hebben en dus relatief het hoogst aandeel vestigingen van de maakindustrie. Andere gemeentes met een bovengemiddelde waarde zijn Meierijstad, Den Bosch en Waalwijk. Verder vinden hoge waardes met name plaats in Noord- en Zuid-Holland en Gelderland.
De locatiequotiënt is een goede indicatie voor de specialisatiegraad van een bepaalde regio relatief tot het gemiddelde, nationale niveau. Indien het aandeel vestigingen in een regio hetzelfde is als het nationaal gemiddelde: LQ = 1. Wat duidelijk wordt, is dat bijna geheel Brabant boven het nationaal gemiddelde scoort. Dit duidt op dat het aantal vestigingen in de maakindustrie in de meeste gemeentes in Brabant hoger is dan het nationaal gemiddelde (Figuur 10). Op deze kaart wordt duidelijk dat gemiddeld genomen, industrie vaker voorkomt in het Zuiden en Oosten van het land. In tabel 3 worden de 15 Brabantse gemeentes met de hoogste Locatiequotiënt weergegeven. Cuijk, Geertruidenberg en Bladel vormen achtereenvolgens de top drie.
Figuur 9: Hirschman-Herfindahl Index bedrijfsvestigingen van de maakindustrie in Nederland, op gemeenteniveau (KVK, 2020)
Figuur 10: Locatiequotiënt per Nederlandse Gemeente naar bedrijfsvestigingen van de Maakindustrie
30 Tabel 3: 15 gemeentes met de hoogste locatiequotiënt van Noord-Brabant
Gemeente Locatiequotiënt
Cuijk 2,564
Geertruidenberg 2,170
Bladel 2,065
Waalwijk 1,985
Cranendonck 1,960
Boekel 1,856
Gilze en Rijen 1,776
Helmond 1,687
Bergeijk 1,682
Moerdijk 1,619
Son en Breugel 1,603
Geldrop-Mierlo 1,579
Etten-Leur 1,569
Dongen 1,536
Woensdrecht 1,502
CLUSTERING NOORD-BRABANT
Figuur 11: Mate van clustering van de maakindustrie in Noord-Brabant, nauwe definitie, alle d-scores
Figuur 12: Mate van clustering van de maakindustrie van Noord-Brabant, nauwe definitie, bovengemiddelde d-scores
Wanneer we de mate van clustering van de maakindustrie van Noord-Brabant in nauwe zin meten, valt een aantal dingen op. Uit deze analyse blijkt dat er relatief weinig vestigingen oplichten. De meeste knooppunten lichten wel op met een clusterpunt; een vestiging met een bovengemiddelde d-score, wat dus duidt op veel industriële vestigingen in zijn buurt. Met name gebieden rond Tilburg, Eindhoven, Oosterhout hebben een aantal van deze clusterpunten (Figuur 11 & 12). Echter, de clustermeting in nauwe zin levert relatief weinig hotspots van de industrie op, eerder een aantal vestigingen met hoge score. Dit kan verklaard worden door een te strenge meting. Immers, het CBS (2013) zelf adviseert clustermeting doormiddel van d-score door de inverse te gebruiken. Desalniettemin, is het goed om deze meting ook te hebben gedaan, aangezien het nuance kan aanbrengen bij de ruimere clustermeting.
Dat wil zeggen, de gevonden mate van clustering hangt ook af van de manier waarop gemeten wordt.
Het meten van de d-score in enge zin is met name gedaan om te kunnen vergelijken met de ruimere clusterdefinitie en zo een verantwoorde keuze te kunnen maken tussen beide methodes.
