A- 28 Openbare Orde en Veiligheid (4) Economische-Verkenningen-Metropoolregi
Tekst van het document
De werkgelegenheid in de sectoren Informatie en communicatie en Horeca is sinds 2012 sterk gegroeid. De combinatie van grote en snelgroeiende sectoren als Informatie en communicatie en Specialistische zakelijke diensten drijft de werkgelegenheidsontwikkeling in de MRA op. Ook dienstverlenende sectoren die belangrijk zijn voor consumenten en recreanten – zoals Horeca en Cultuur, sport en recreatie – zijn sterk gegroeid in de periode 2013-2018. In de Financiëledienstensector in de MRA krimpt de werkgelegenheid (-1,1 procent), evenals in de rest van Nederland, waar de krimp nog groter is (-2,9 procent).
Hoeveel draagt arbeid bij aan de toegevoegde waarde van de MRA? Hoe productief onze arbeid is, meten we aan de hand van de toegevoegde waarde per gewerkt uur. De toename van de arbeidsproductiviteit is cruciaal voor onze (toekomstige) welvaart, zeker doordat de groei van de arbeidsparticipatie gedrukt wordt door de vergrijzing. Toenemende arbeidsproductiviteit is daarom een belangrijke indicator van groeipotentieel op landelijk en op regionaal niveau. In deze paragraaf beschrijven we trends in arbeidsproductiviteit en waar mogelijk verklaren we deze. Dit vullen we aan met een opdeling van de arbeidsproductiviteitsgroei in verschillende aspecten. Daarbij gaan we ook in op de relatie tussen de conjunctuur en de productiviteitsontwikkeling, en duiden we het verschil tussen de productiviteitsontwikkeling in de MRA en die in Nederland. Trends in arbeidsproductiviteit Figuur 3.5 laat de ontwikkelingen in de arbeidsproductiviteit zien voor de MRA en Overig Nederland. In beide regio’s stijgt de arbeidsproductiviteit ieder jaar, met uitzondering van de daling vlak Figuur 3.5 Het verschil in arbeidsproductiviteit tussen MRA en Overig Nederland neemt toe Toegevoegde waarde per gewerkt uur
120 100 80 60 40 20 0 1995
2000
MRA
2005
2010
2015
2018
Overig Nederland
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economische Onderzoek)
79
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
80
na het uitbreken van de financiële crisis in 2008, ook wel ‘de Grote Recessie’ genoemd.
Figuur 3.6 geeft de arbeidsproductiviteitsgroei weer voor verschillende deelperioden. Daaruit blijkt dat ook de MRA na de financiële crisis met een lagere productiviteitsgroei wordt geconfronteerd, maar dat de daling wel aanzienlijk kleiner is dan die in Overig Nederland. Het verschil tussen de arbeidsproductiviteitsgroei in de MRA en Overig Nederland is dus groter geworden gedurende de afgelopen jaren.
Kader 3.3 Waarom daalt de arbeidsproductiviteit tijdens een recessie? Grabska e.a. (2017) benoemen verschillende redenen waarom arbeidsproductiviteit daalt tijdens een recessie. Een daarvan is dat de afname in productie leidt tot een afname van (de noodzaak tot) overwerk; dit zijn immers uren die bijdragen aan productie maar die vaak niet als gewerkte uren worden geregistreerd in centrale bestanden. Daarnaast kan arbeidsproductiviteit ook dalen als gevolg van labour hoarding. In een recessie daalt de afzet van productie en daarmee de vraag naar arbeid. In het geval van labour hoarding kiest een werkgever ervoor personeel aan te houden waarvan de werkgever verwacht deze in de toekomst weer nodig te hebben. Labour hoarding vindt plaats als de werkgever verwacht dat de kosten van ontslag, werving en selectie niet opwegen tegen de (tijdelijke) besparing op personeelskosten. De werkgever verkort de werktijd minder dan vereist zou zijn om de actuele productie te kunnen voortbrengen, waardoor de toegevoegde waarde per gewerkt uur afneemt (of minder snel groeit). Het effect van labour hoarding is sterker in situaties waarbij arbeidsmarkten relatief rigide zijn, waarbij ontslag gepaard gaat met hoge kosten en er weinig flexibiliteit is in het wijzigen van het aantal gewerkte uren per werknemer.
Een flexibele schil kan een buffer vormen rond de arbeidsinzet van de vaste krachten, waarbij de werkgever de inzet van flexibele krachten vermindert alvorens over te gaan op labour hoarding. Bij een opgaande conjunctuur speelt vaak het omgekeerde fenomeen. In eerste instantie wachten bedrijven met aannemen van nieuw personeel, waardoor de productiviteit van zittende werknemers relatief snel toeneemt om te kunnen voorzien in de groter wordende vraag.
In figuur 3.7 zetten we de arbeidsproductiviteitsgroei per sector in de MRA af tegen de specialisatie-index. Daaruit blijkt dat de MRA gespecialiseerd is in een aantal grotere sectoren met een arbeidsproductiviteitsgroei die enigszins benedengemiddeld is, zoals Informatie en communicatie, Financiële diensten en Specialistische zakelijke diensten. In andere sectoren waarin de MRA gespecialiseerd is zoals Overige zakelijke diensten, Vervoer en opslag en Onroerend goed, is de arbeidsproductiviteitsgroei juist relatief hoog.
Figuur 3.6 Arbeidsproductiviteitsgroei* vertraagt in MRA minder snel dan in Overig Nederland Gemiddelde jaarlijkse groei arbeidsproductiviteit in %
4
3
2
1
0
MRA 1996-2018
Overig Nederland 2013-2018
* Exclusief delfstoffen Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economische Onderzoek)
81
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
82
De arbeidsproductiviteit steeg jaarlijks gemiddeld met 2,4 procent in de MRA in de periode 2013-2018 (waarbij de sector Delfstoffen niet is meegenomen).6 Hiermee bleef de groei in de arbeidsproductiviteit relatief stabiel in de jaren na de financiële crisis, terwijl de arbeidsproductiviteit in Overig Nederland fors afnam ten opzichte van de precrisisjaren. De hogere groei van de arbeidsproductiviteit in de MRA treedt op ondanks het feit dat de regio dus gespecialiseerd is in sectoren met een enigszins benedengemiddelde productiviteitsgroei. Hieronder analyseren we de arbeidsproductiviteitsontwikkeling in de MRA met behulp van een decompositie (zie kader 3.1).
Samenstellingseffect: verschuiving naar sectoren met lage arbeidsproductiviteit(sgroei) Het samenstellingseffect (zie kader 3.1) wordt veroorzaakt door sectorale verschuivingen. Zoals figuur 3.8 aangeeft, is er een (beperkt) negatief samenstellingseffect van ongeveer -0,4 procentpunt (-0,3 procentpunt in sectoren met een hoge productiviteit en -0,1 procentpunt in sectoren met een lage productiviteit). Een negatief samenstellingseffect betekent dat de sectoren die relatief hard groeien, worden gekenmerkt door een relatief lage arbeidsproductiviteitsgroei. Het samenstellingseffect remt dan de groei van de totale arbeidsproductiviteit.
Figuur 3.7 MRA gespecialiseerd in sectoren met licht benedengemiddelde productiviteitsgroei
In de figuren 3.9 en 3.10 illustreren we dit door de werkgelegenheidsgroei per sector in de periode 2013-2018 af te zetten tegen respectievelijk het niveau van de arbeidsproductiviteit per sector (figuur 3.9) en de groei van de arbeidsproductiviteit per sector (figuur 3.10). We delen beide figuren op in vier vlakken door middel van rode scheidingslijnen. De ligging van de sectoren in de vier vlakken bepaalt het verband tussen (het niveau van) de arbeidsproductiviteit en de groei
10
Arbeidsproductiviteit 2013-2018 Gemiddelde groei in %
Onroerend goed
8
Overige diensten
6
Overige zakelijke diensten Vervoer en opslag
Zorg Bouw
4
Horeca Landbouw
2
Gemiddelde groei MRA 2013-2018 (2,4%) Financiële diensten
Industrie
0 -2 -4
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Cultuur, sport en recreatie Energie, water en afval
Lagere specialisatie
Groothandel Specialistische zakelijke diensten Detailhandel Hogere specialisatie
Aandeel sector in overig Nederland = 100
+2,4
Sectoren met lage productiviteit*
Informatie en communicatie
Overheid Onderwijs
20
Figuur 3.8 Met name sterke sectoren zorgen voor arbeidsproductiviteitsgroei in MRA
Sectorale groei-effect
+0,8
+0,8
Samenstellings effect
Sectoren met hoge productiviteit**
Sectorale groei-effect
-0,1
+1,9
+1,6
Samenstellings effect
-0,3
Specialisatie-index (arbeid)
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economische Onderzoek)
6
Tussen 2012 en 2018 nam regulering binnen deze sector sterk toe, met een daling van meer dan 20 procent in de arbeidsproductiviteit als gevolg. Ondanks de beperkte omvang van de sector, heeft deze uitschietende trend een aanzienlijk verstorend effect en nemen we de sector niet mee in de analyse van sectorale verschuivingen.
83
Economische Verkenningen MRA 2020
* Sectoren met een lage productiviteit (van laag naar hoog): Overige diensten, Horeca, Bouw, Cultuur, sport en recreatie, Zorg, Landbouw, Overige zakelijke diensten en Onderwijs. ** Sectoren met een hoge productiviteit (van laag naar hoog): Groothandel, Detailhandel, Specialistische zakelijke diensten, Vervoer en opslag, Overheid, Industrie, Informatie en communicatie, Energie, water en afval en Financiële diensten.
Economische Verkenningen MRA 2020
84
in de werkgelegenheid. De sectoren linksboven en rechtsonder zijn de drijvende sectoren achter het negatieve verband, terwijl de sectoren linksonder en rechtsboven het negatieve verband deels compenseren.
We zien dat de groei met name binnen arbeidsintensieve sectoren beperkt is. Sectoren als Overheid en Zorg bevinden zich ver onder de gemiddelde arbeidsproductiviteitsgroei, weergegeven door de horizontale (onderbroken) rode lijn in figuur 3.10. Dit verschijnsel staat ook wel bekend als de Wet van Baumol 7: arbeidsintensieve sectoren bieden maar beperkt ruimte voor productiviteitsgroei door kapitaalverdieping, ofwel een toenemende hoeveelheid kapitaal per werknemer in de economie.8 Als de vraag in dit soort sectoren toeneemt (bijvoorbeeld door vergrijzing) kan de bijdrage aan de werkgelegenheidsgroei dus juist relatief groot zijn, omdat de groei relatief arbeidsintensief is. Jonkers (2019) beschrijft ook een verdienstelijking van de economie, waarbij de nadruk steeds meer komt te liggen op diensten met een beperkte (ruimte voor) waardecreatie per gewerkt uur.
Dit negatieve verband bestaat met name dankzij twee sectoren: Horeca (linksboven) en Financiële diensten (rechtsonder). Van alle sectoren neemt de werkgelegenheid het meest toe in Horeca: ruim 5 procent per jaar. Daarentegen ligt de arbeidsproductiviteit in deze sector ver onder het gemiddelde. Tegelijkertijd neemt de werkgelegenheid juist áf binnen de zeer productieve Financiëledienstensector, waardoor (het gewicht van deze sector in) de totale arbeidsproductiviteit daalt. Figuur 3.10 geeft een vergelijkbare illustratie door de groei van de werkgelegenheid af te zetten tegen de groei van de arbeidsproductiviteit. Ook dit verband is negatief, maar wat zwakker dan het verband in figuur 3.9. Het verband kan van beide kanten komen: mogelijk wordt arbeid productiever naarmate de totale werkgelegenheid afneemt, wordt arbeid minder ingezet naarmate productiviteit toeneemt en/of versterken de effecten elkaar.
Figuur 3.10 Productiviteitsgroei geremd door verschuiving werkgelegenheid
6
Werkgelegenheid 2013-2018 Gemiddelde arbeidsproductiviteitsgroei MRA 2013-2018 (2,4%) Gemiddelde groei in % Horeca
Informatie en communicatie
5 4
Figuur 3.9 Werkgelegenheidsgroei met name in sectoren met een lage arbeidsproductiviteit
6
Handel Overige diensten
0
Specialistische zakelijke diensten
Overige zakelijke diensten
3
Cultuur, sport en recreatie
2 Overige diensten
Energie, water en afval Gemiddelde groei werkgelegenheid
Vervoer en opslag
1
Onderwijs Bouw Landbouw
0
-2
Handel
Zorg
Landbouw
Financiële diensten
-2
0
Lagere arbeidsproductiviteitsgroei
2
4
6
Hogere arbeidsproductiviteitsgroei
8
Arbeidsproductiviteit 2013-2018 Gemiddelde groei in % Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Overheid
Zorg
Onroerend goed
Bouw
Overheid
MRA 2013-2018 (1,6%)
Industrie
MRA 2013-2018 (1,6%)
Vervoer en opslag Onderwijs Industrie
-1
4
Gemiddelde groei werkgelegenheid
Energie, water en afval
1
(91,80 euro TW per gewerkt uur) Informatie en communicatie
Horeca
5
Cultuur, sport en recreatie
2
Werkgelegenheid 2013-2018 Gemiddelde groei in % Gemiddelde arbeidsproductiviteit MRA 2013
Overige zakelijke diensten
Specialistische zakelijke diensten
3
-1 Financiële diensten
-2
0
50 Lagere arbeidsproductiviteit
100
150
200
Hogere arbeidsproductiviteit
250
300
85
350
Arbeidsproductiviteit 2013
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Economische Verkenningen MRA 2020
7
8
Baumol wees op de cost disease of stagnant services, het fenomeen waarbij door een laag potentieel voor productiviteitsgroei en een groeiende vraag naarmate landen rijker worden een steeds groter deel van het inkomen wordt uitgegeven aan (overheids)diensten zoals Zorg. Een tweede, statistische verklaring is de wijze waarop de productiviteitsgroei in overheidssectoren wordt bepaald. Omdat er geen markt(prijs) is voor de producten van deze sector, wordt de productiviteit bepaald door de groei van de loonsom in deze sector.
Economische Verkenningen MRA 2020
86
Ook deze figuur illustreert een verschuiving van arbeid richting bijvoorbeeld de Informatie-en-communicatiesector met een enigszins benedengemiddelde productiviteitsgroei, terwijl een sector als Verhuur en handel in onroerend goed met een hoge productiviteitsgroei nauwelijks een toename van de werkgelegenheid kent. Deze trend is sterker voor de MRA, maar komt overeen met de landelijke sectorale verschuivingen. Deze sectorale verschuivingen drukken dus de gemiddelde toename van de arbeidsproductiviteit in de periode 2013-2018, zowel landelijk als in de MRA: de samenstellingseffecten zijn negatief. Sectoralegroei-effecten Tegenover het negatieve samenstellingseffect door verschuivingen tussen sectoren, staat dat sectoralegroei-effecten juist sterker waren binnen de MRA dan in Overig Nederland. (Zie kader 3.1 voor een bespreking van het sectoralegroei-effect versus samenstellingseffect.) Dit betekent dat de hogere productiviteitsgroei in de MRA (meer dan) geheel werd gedreven door productiviteit die binnen de sectoren sneller toenam. Dit is vergelijkbaar met de conclusies over de groei van de toegevoegde waarde en de werkgelegenheid (zie paragraaf 3.1), waar het positieve sectoralegroei-effect ook domineert.
Sectoralegroei-effecten worden veroorzaakt door toenemend menselijk en fysiek kapitaal en agglomeratievoordelen (die hierna worden toegelicht), kortom alles wat binnen een sector verandert en effect heeft op de arbeidsproductiviteit. Voordat we arbeidsproductiviteitsgroei binnen sectoren kunnen ontleden, analyseren we de totstandkoming van toegevoegde waarde als een combinatie van de drie productiebronnen: arbeid, kapitaal en technologie. Hierbij zijn twee aannames van toepassing. Ten eerste gaan we uit van schaarste van de productiebronnen: van iedere bron is een eindige hoeveelheid beschikbaar. De schaarste van de productiebronnen bepaalt de maximale productiecapaciteit. Ten tweede gaan we uit van een productiefunctie waarbij de toegevoegde waarde het product is van de verschillende productiebronnen. Een – ceteris paribus – verdieping van kapitaal en/of technologie leidt zodoende tot een toename in de arbeidsproductiviteit (en vice versa). Samengevat worden we productiever wanneer we meer kapitaal en/of technologie tot onze beschikking hebben in de uitvoering van onze werkzaamheden. 87
Economische Verkenningen MRA 2020
Verdieping van fysiek kapitaal Anders dan het onderscheid tussen fysiek en menselijk kapitaal doet vermoeden, ligt ook bij fysiek kapitaal de nadruk op verdieping van ‘kenniskapitaal’, zoals investeringen in ICT en R&D. Met name investeringen in ICT leveren een constante bijdrage aan de arbeidsproductiviteitsgroei op nationaal niveau. Vanaf 2000 tot en met 2014 was deze ongeveer 0,2 procentpunt (CBS, 2015) en was daarmee (behalve in 2009) grofweg gelijk aan de totale bijdrage van fysiek kapitaal. Desondanks suggereert recenter onderzoek dat de effecten van kapitaalverdieping van ICT-investeringen zijn afgenomen ten opzichte van voorgaande jaren. Het CPB (2018) laat zien dat in de periode 1996-2005 de sectoren met een hoge intensiteit van kenniskapitaal inderdaad een significante bijdrage leveren aan de arbeidsproductiviteit. Dit effect verdwijnt echter wanneer ook de jaren tot en met de nasleep van de financiële crisis worden meegenomen (1996-2014).
Figuur 3.11 MRA blijkt extra gevoelig voor boom (2001-2007) én bust (2007-2013) van ICT Gemiddelde jaarlijkse groei arbeidsproductiviteit in %
10 8 6 4 2 0 -2 -4
1995-2000 MRA
2001-2007
2008-2012
2013-2017
Overig Nederland
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Economische Verkenningen MRA 2020
88
Deze trend zien we terug in figuur 3.11. Door de internet boom in de periode 2001-2007, steeg de arbeidsproductiviteit binnen de ICT-sector met gemiddeld 10 procent per jaar in de MRA. Bovendien was de stijging in arbeidsproductiviteit circa tweemaal groter binnen de MRA ten opzichte van Overig Nederland. Daartegenover staat dat de effecten van de burst van de ICT-sector tussen 2007 en 2013 ook sterker waren binnen de MRA dan in de rest van het land: in de MRA daalde de arbeidsproductiviteit binnen de ICT-sector met gemiddeld 2 procent, terwijl de arbeidsproductiviteit gelijk bleef in Overig Nederland tussen 2007 en 2013. Ook in de periode na de financiële crisis (2013-2018) blijft de stijging in arbeidsproductiviteit beperkt voor beide regio’s. Dit komt overeen met de bevindingen van Gordon (2012) dat de bijdrage van ICT-investeringen economiebreed op haar hoogtepunt was in de periode 1996-2004 en sindsdien gestaag afneemt. Verdieping van menselijk kapitaal Daarnaast is er ook sprake van toenemend menselijk kapitaal. Menselijk kapitaal heeft betrekking op alle ervaring, trainingen, opleidingen en competenties van werkenden, die bijdragen aan de productiviteit. Op veel manieren komt menselijk kapitaal overeen met (de trends in) fysiek kapitaal. Ten eerste is ook deze voorraad eindig, waardoor een verdieping bijdraagt aan de productiviteitsgroei.
Ten tweede is de verdieping ervan eveneens een belangrijke bron van productiviteitsgroei, omdat werkenden gemiddeld steeds meer scholing ontvangen en hierdoor steeds productiever worden. De OECD (2016) beschrijft dat tussen 2000 en 2007 de verdieping van menselijk kapitaal jaarlijks 0,5 procentpunt heeft bijgedragen aan de productiviteitsgroei in de Europese Unie. Sindsdien daalt de bijdrage van menselijk kapitaal. De OECD voorspelt dat verdieping van menselijk kapitaal van 2014 tot en met 2030 nog 0,3 procentpunt zal bijdragen aan de Nederlandse productiviteitsgroei en dat vanaf 2030 de bijdrage verder afneemt naar 0,2 procentpunt. Deze afname wordt deels verklaard door de trend die figuur 3.12 laat zien. Deze figuur illustreert dat het aandeel hoogopgeleiden in de beroepsbevolking jaarlijks weliswaar nog steeds stijgt, doordat jonge hoogopgeleiden instromen en oudere, lager opgeleiden uitstromen, 89
Economische Verkenningen MRA 2020
bijvoorbeeld door pensionering. Uit de figuur blijkt echter ook dat deze jaarlijkse stijging steeds verder afneemt. Gelauff e.a. (2018) beschrijven dat een extra jaar scholing steeds minder bijdraagt aan de productiviteit naarmate het scholingsniveau stijgt. De toename van menselijk kapitaal vlakt dus af en bovendien daalt het marginale effect van die toename in termen van arbeidsproductiviteit. Agglomeratievoordelen Gegeven het bovenstaande, is het niet verrassend dat de productiviteitsgroei zowel op regionaal als op landelijk niveau afneemt in de jaren vanaf 2013. ICT gaf als general purpose technology (technologische veranderingen met de potentie om de gehele economie te veranderen, zoals de stoomtrein, elektriciteit en de computer) een impuls aan de productiviteit in de sector Informatie en communicatie tussen 2001 en 2007. Daarentegen was dit effect in 2007 al grotendeels uitgewerkt. Daarnaast zwakte tussen 2007 en 2014 op nationaal niveau ook het effect van menselijk kapitaal af van 0,5 procentpunt naar 0,3 procentpunt.
Figuur 3.12 Aandeel hoogopgeleid in de beroepsbevolking van MRA stijgt minder sterk Groei aandeel hoogopgeleiden in %
12 10 8 6 4 2 0
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Economische Verkenningen MRA 2020
90
Maar in hoeverre gelden deze verklaringen ook voor de dynamiek binnen de MRA? Wat geldt voor Nederland, geldt logischerwijs ook in zekere mate voor de MRA. Naast het feit dat de MRA een vijfde deel van de Nederlandse productie in beslag neemt, is de regio sterk verweven met de rest van het land. Deze verwevenheid zien we terug in de vergelijkbare productiviteitsgroei op geaggregeerd niveau (zie figuur 3.6) en veranderingen op sectoraal niveau (zie figuur 3.13).
Figuur 3.13 Meeste sectoren in MRA groeien sneller dan in Nederland Gemiddeld jaarlijks groeiverschil 2013-2018 in %-punten
Desalniettemin neemt de MRA een bijzondere plek in binnen de Nederlandse economie. Ten eerste is de arbeidsproductiviteit aanzienlijk hoger binnen de MRA dan in Nederland als geheel. Dit is conform het inzicht dat mensen en bedrijven productiever zijn in stedelijke regio’s (Glaeser, 2011) en is in lijn met onze conclusie dat de groei van de MRA in belangrijke mate gedreven wordt door het sectoralegroei-effect. Bovendien nam in de jaren vanaf 2012 agglomeratie verder toe in de regio. CPB & PBL (2015) benoemen twee positieve effecten van stedelijke karakteristieken op de arbeidsproductiviteit: sorteringseffecten en agglomeratievoordelen. Hierdoor was de groei van de arbeidsproductiviteit hoger dan het landelijk gemiddelde (zie ook Economische Verkenningen MRA 2016). Marshall (1890) beschrijft een sorteringseffect9 dat (in toenemende mate) van toepassing is op de MRA en waarbij hoogopgeleiden clusteren in stedelijke gebieden. Groot & De Groot (2020) beschrijven dat agglomeraties een aantrekkingskracht uitoefenen op de meest geschoolde en vaardige werknemers. Als gevolg daarvan is het aandeel hoogopgeleiden aanzienlijk hoger binnen de MRA en ligt bovendien het aandeel hoogopgeleiden in Amsterdam aanzienlijk boven het gemiddelde in de regio.
Vervoer en opslag Financiële diensten Specialistische zakelijke diensten Informatie en communicatie Detailhandel Horeca Onroerend goed Cultuur, sport en recreatie Bouw
Het hierboven beschreven sorteringseffect wordt nog versterkt doordat mensen die al in stedelijke gebieden wonen, vaker voor een universitaire opleiding kiezen. Van Maarseveen (2020) toont aan dat bij een verdubbeling van het aantal inwoners binnen een gebied, de keuze voor een universitaire opleiding met 7 procent toeneemt. Omgerekend leidt de toename van een kleine 6 procent in het aantal inwoners in de MRA sinds 2012 tot een toename van 0,4 procent in de keuze voor een universitaire opleiding.
Overige diensten Onderwijs Overheid Energie, water en afval Groothandel Overige zakelijke diensten Zorg Landbouw Industrie Totaal economische activiteiten
-2,0
-1,0
Lagere groei MRA
0,0
1,0
2,0
3,0
Hogere groei MRA
Groeiverschil toegevoegde waarde Groeiverschil arbeidsvolume (fte's) Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
91
Economische Verkenningen MRA 2020
9
Marshall (1890): ‘In almost all countries, there is a constant migration towards the towns. The large towns […] absorb the very best blood from all the rest […]; the most enterprising, the most highly gifted, those with the highest physique and the strongest characters go there to find scope for their abilities.’
Economische Verkenningen MRA 2020
92
Dit illustreert een van de agglomeratievoordelen van de MRA, waarbij productiviteit wordt aangejaagd door de stedelijke karakteristieken. De literatuur over nursery cities (zie bijvoorbeeld Duranton & Puga, 2001) geeft inzicht in de rol van steden in innovatie: gediversifieerde steden dragen vooral bij aan productinnovaties die vervolgens worden uitgerold door relocatie van bedrijven naar gespecialiseerde steden met comparatieve voordelen voor (massa)productie. Agglomeratievoordelen zijn de tweede verklarende factor voor een hogere arbeidsproductiviteit binnen de MRA. De bijdrage van agglomeratieeffecten is overigens beperkt: CPB & PBL (2015) hanteren een elasticiteit waarbij een verhoging van de banendichtheid met 1 procent leidt tot een verhoging van de productiviteit met 0,05 procent. Conform deze elasticiteit leiden de procentuele toenames van 8 procent in baanconcentratie in de periode 2013-201710 tot 0,4 procent meer totale arbeidsproductiviteitsgroei in de MRA. De Groot, Ossokina & Teulings (2016) beschrijven dat de sociale baten van een extra jaar scholing ongeveer tweemaal hoger liggen in stedelijke gebieden. Anders gezegd, een verdieping van menselijk kapitaal draagt meer bij aan de productiviteit bínnen een stedelijke regio dan daarbuiten.
De verstedelijking draagt dus ook op indirecte wijze bij aan de productiviteit in de MRA, omdat deze de effecten van kapitaalverdieping versterkt. We verklaren dit door twee factoren: nabijheid en concentratie. In stedelijke gebieden is meer face-toface-interactie mogelijk en profiteren bedrijven van elkaars nabijheid. Het zijn met name innovatieve en kennisintensieve bedrijven die clusteren. Deze bedrijven worden productiever als gevolg van sharing (delen van bronnen), learning (overdracht van kennis en interacties) en matching (specialisatie van arbeidsmarkt).
kennisintensieve en innovatieve bedrijven clusteren binnen de stad en met name deze bedrijven hebben baat bij de clustering. Wat geldt voor werknemers geldt dus ook voor bedrijven: zij ‘sorteren’ zich in de stedelijke regio’s en hebben vervolgens het meeste profijt van de clustering die hieruit voortkomt. Dit kan verklaren waarom de sectorale productiviteitsgroei in de MRA relatief hoog is. Daarnaast verklaart dit effect waarom de arbeidsproductiviteitsgroei in de MRA vanaf 2013 grotendeels overeind blijft. In de rest van het land verzwakken de bijdragen van verdiepingen in menselijk en fysiek kapitaal, met een afzwakkende productiviteitsgroei als gevolg. Daarentegen blijven de verdiepingen in de productiefactoren een belangrijke bijdrage leveren wanneer deze gepaard gaan met agglomeratievoordelen, zoals binnen de MRA. Hierdoor dragen agglomeratievoordelen steeds meer bij aan de productiviteitsgroei van de MRA. Doordat enerzijds nabijheid en dichtheid en anderzijds het toenemende belang van kennis en creativiteit elkaar versterken, is het goed denkbaar dat verschillen in arbeidsproductiviteitsgroei tussen de MRA en Overig Nederland steeds verder toenemen. Hoewel dit gunstig is voor de arbeidsproductiviteit in de MRA, is de keerzijde van de medaille een toenemende regionale economische ongelijkheid en nog meer krapte op een toch al oververhitte huizenmarkt.
Dit zagen we al eerder terug in de specialisatie-index: het zijn de kennisintensieve bedrijven die clusteren binnen de MRA, en die eveneens worden gekenmerkt door een hoge productiviteit. Dit verklaart waarom agglomeratie-effecten een steeds belangrijkere bijdrage leveren aan de productiviteit in Nederland (De Groot e.a., 2016):
10
Gegevens in arbeidsvolume per deelregio ontbreken voor 2018, waardoor we de arbeidsinzet per vierkante kilometer berekenen tot en met 2017.
93
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
94
3.3 Sectorale ontwikkeling en kwetsbaarheid voor de coronacrisis
waarin de MRA is gespecialiseerd, zoals Cultuur, sport en recreatie, Specialistische zakelijke diensten, Financiële diensten, Horeca en Informatie en communicatie, hebben alle een relatief hoog (voorspeld) faillissementsrisico. Deze sectoren zijn samen goed voor circa 40 procent van de toegevoegde waarde van de MRA. Aan de andere kant zijn sectoren met een relatief laag faillissementsrisico zoals Bouw, Industrie en Zorg juist relatief klein in de MRA. Dat beperkt de veerkracht van de economie van de MRA tijdens en na een schok als de coronacrisis.
In deze paragraaf bespreken we de kwetsbaarheid van de economie van de MRA voor de coronacrisis. Daarbij kijken we specifiek naar de kwetsbaarheid van de verschillende sectoren van de economie en combineren we deze met de hiervóór gepresenteerde informatie over de specialisatie van de MRA. Eerder onderzoek (Smits & Tieben, 2020) laat zien dat de MRA relatief kwetsbaar is voor de coronacrisis, onder andere vanwege het relatief grote belang van de sectoren Handel en Horeca in de economie. Als indicator voor de kwetsbaarheid van sectoren voor de coronacrisis kijken we naar het voorspelde sectorale faillissementsrisico binnen een sector. In een recente analyse heeft het CPB een voorspelling gemaakt van het faillissementsrisico per sector van de economie voor 2020 en 2021 (Soederhuizen e.a., 2020). Dit (voorspelde) risico is gebaseerd op ervaringen tijdens en na de financiële crisis. Daarbij is rekening gehouden met verschillen in de uitgangspositie, met andere woorden, hoe bedrijven er financieel voor staan op het moment dat de crisis begint. Dit is vervolgens gecombineerd met informatie over het sectorspecifieke productieverlies in de huidige crisis. De uitkomst is een ‘voorspeld’ sectoraal faillissementsrisico voor 2020 en 2021.
Dit faillissementsrisico is relatief hoog in de sectoren Landbouw, Cultuur, sport en recreatie, Specialistische zakelijke diensten, Financiële diensten en Horeca. In deze sectoren ligt het voorspelde faillissementsrisico tussen de 14 en 21 procent, waar het gemiddelde van alle sectoren tussen de 11 en 12 procent ligt. Sectoren als Cultuur, sport en recreatie en Horeca hebben veel last van de contactbeperkende maatregelen. Het hoge faillissementsrisico in de Landbouw hangt samenmet het wegvallen van export (sierteelt), een verminderde afzet aan de horeca en het tekort aan seizoenarbeiders (zie ook Kwaak e.a., 2020). In figuur 3.14 zetten we dit sectorale faillissementsrisico af tegen de specialisatie-index op basis van toegevoegde waarde zoals gepresenteerd in figuur 3.3. Deze figuur bevestigt de eerdere analyse van de kwetsbaarheid van de MRA-economie voor de coronacrisis. Sectoren 95
Economische Verkenningen MRA 2020
Gegeven deze analyse op basis van het (voorspelde) sectorale faillissementsrisico, is het aannemelijk dat de MRA relatief hard getroffen zal worden op het moment dat de huidige ondersteunende maatregelen (verder) worden afgebouwd en de faillissementen over de gehele linie oplopen.
Figuur 3.14 MRA gespecialiseerd in sectoren met hoog faillissementsrisico Voorspeld faillissementsrisico 2020-2021 Aandeel in %
22
Cultuur, sport en recreatie
Landbouw
20
Specialistische zakelijke diensten
18
Financiële diensten
16
Overige diensten
14
Onderwijs
Handel
Horeca
12 Energie, water en afval 10
Vervoer en opslag
Zorg
8
Informatie en communicatie
Onroerend goed
6
Bouw
4
Overige zakelijke diensten
2 0
Gemiddeld aandeel faillissementen 2020-2021 (11,6%)
20
40
60
Lagere specialisatie
80
100
120
140
160
180
200
220
240
260
Hogere specialisatie
Aandeel sector in overig Nederland = 100
Specialisatie-index (tw)
Bron: CBS, CPB (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Economische Verkenningen MRA 2020
96
4 n
n
n
n
n
Kerncijfers per deelregio
De belangrijkste groeikern in de MRA verplaatst zich van Amsterdam naar de buitengrenzen. Hoewel er nog altijd sprake was van een forse economische groei in Amsterdam en Amstelland-Meerlanden, vertraagde hier in 2018 en 2019 het tempo terwijl in andere deelregio’s van de MRA een groeiversnelling optrad. In 2019 vond de sterkste groei plaats in Almere-Lelystad (3,6 procent) en Amstelland-Meerlanden (3,7 procent). De groei in IJmond en Zuid-Kennemerland bleef met respectievelijk 0,4 en 0,5 procent ruim achter bij de gemiddelde groei van de MRA als geheel (2,7 procent). In 2019 was de werkloosheid in Nederland (3,4 procent) en de MRA (3,6 procent) op een ongekend laag niveau terechtgekomen. Met name in Zaanstreek-Waterland, IJmond, Zuid-Kennemerland en Gooi en Vechtstreek was de werkloosheid bijzonder laag. Na 2014 is het aandeel van de MRA in de Nederlandse economie verder toegenomen. Daardoor pendelen ook steeds meer mensen vanuit overige delen van het land naar een baan in de MRA, met name naar Amsterdam en Amstelland-Meerlanden. De maatregelen om het coronavirus in te dammen raken de economie van de MRA relatief sterk, met name door verminderde bedrijfsactiviteiten in cultuur, sport, transport, toerisme en recreatie. Amsterdam en Amstelland-Meerlanden worden vanwege hun sectorstructuur in het bijzonder geraakt door de coronamaatregelen.
Economische Verkenningen MRA 2020
98
In dit hoofdstuk beschrijven we de economische ontwikkeling per deelregio van de Metropoolregio Amsterdam (MRA). Elke paragraaf is een korte, op zichzelf staande economische verkenning van een deelregio. Leidraad hiervoor vormen de belangrijkste kerncijfers, zoals het bruto regionaal product (brp), de werkgelegenheid, bevolking, beroepsbevolking, brutoparticipatie en werkloosheid. Ook komen de economische ontwikkeling per sector (op basis van zowel toegevoegde waarde als werkgelegenheid) en pendelstromen van forensen aan bod. Voor de beschrijving van economische ontwikkelingen per sector staat in dit hoofdstuk de periode van hoogconjunctuur (2013-2018) centraal en, voor zover beschikbaar, de (voorlopige) groeicijfers van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) over 2019. Het cijfermateriaal beschrijft daarmee dus de periode vóór de uitbraak van de coronapandemie. Een aantal van de zeven deelregio’s bestaat uit een samenstelling van twee grotere gemeenten of gebieden, te weten Almere-Lelystad, Amstelland-Meerlanden en Zaanstreek-Waterland. Om recht te doen aan het unieke profiel van de verschillende regiocomponenten in deze deelregio’s, zijn extra figuren opgenomen met informatie over die grotere gemeenten of gebieden. Daarnaast worden in de beschrijving van de economische ontwikkelingen in deze regio’s de relevante verschillen tussen de regiocomponenten uitgelicht.
Dit betreft in paragraaf 4.2 de steden Almere en Lelystad, in paragraaf 4.3 de regio Haarlemmermeer (de gemeenten Aalsmeer, Haarlemmermeer en Uithoorn) en Overig Amstel-Meerlanden (de gemeenten Amstelveen, Diemen en Ouder-Amstel) die samen de deelregio Amstelland-Meerlanden vormen en tot slot in paragraaf 4.7 de regio’s Zaanstreek en Waterland die samen de deelregio Zaanstreek-Waterland vormen.
4.1 Vergelijking deelregio’s MRA Voordat we de ontwikkelingen in de zeven MRA-deelregio’s afzonderlijk beschrijven, vergelijken we in deze paragraaf de deelregio’s onderling op basis van de ontwikkeling van het brp en de werkgelegenheid in de periode 2013-2018. Vervolgens vergelijken we de deelregio’s op een aantal arbeidsmarktindicatoren. Tot slot is er in deze introductie ook aandacht voor het woon-werkverkeer tussen de deelregio’s van de MRA en de pendelstromen van en naar gebieden elders in Nederland. Vergelijking economische ontwikkeling van deelregio’s Figuur 4.1 toont de ontwikkelingen van het brp en de werkgelegenheid11 in iedere deelregio van de MRA in de periode 2013-2018. Vanaf 2013 hield de economische groei van de MRA voortdurend aan, en in een hoger tempo dan de economische groei van Nederland als geheel. Na een lange periode van financieel-economische crisis (vaak aangeduid als de Grote Recessie), bevond de economie zich tot en met 2018 in een hoogconjunctuur. Ook uit de nieuwste CBS-cijfers over de regionale economische groei, blijkt dat de economie van de MRA in 2019 in een hoger tempo groeide dan het landelijk gemiddelde. In 2019 bedroeg de economische groei van de MRA 2,7 procent. De Nederlandse economie als geheel groeide dat jaar met 1,7 procent.
Met de uitbraak van de coronapandemie in Nederland en de maatregelen om verdere verspreiding van het virus zo veel mogelijk tegen te gaan, kwam in maart 2020 een abrupt einde aan de hoogconjunctuur. Deze maatregelen om de coronapandemie in te dammen (hierna coronamaatregelen) beïnvloedden het openbare leven en de economie van de ene op andere dag ingrijpend. Net als elders in
11
99
Economische Verkenningen MRA 2020
In de Economische Verkenningen Metropoolregio Amsterdam maken wij gebruik van werkgelegenheidscijfers en bijbehorende definities van het CBS. Wij zijn ons ervan bewust dat regionale bestuurders en beleidsmakers ook kijken naar werkgelegenheidscijfers van LISA. De omvang van werkgelegenheid per deelregio verschilt wanneer cijfers van het CBS en LISA worden vergeleken. Die verschillen ontstaan door gebruik van een andere definitie (het tellen van banen in LISA en voltijdseenheden door het CBS) en andere dataverzamelingsmethoden. Bovendien registreren het CBS en LISA uitzendkrachten op een andere manier, wat ook bijdraagt aan verschillen in werkgelegenheidsniveaus.
Economische Verkenningen MRA 2020
100
de wereld, wordt de Nederlandse economie en die van de MRA, plotseling geconfronteerd met een unieke combinatie van zowel vraag- als productie-uitval. Een recessie is dan ook onvermijdelijk. Er zijn nog geen cijfers beschikbaar om deze kentering in de economische ontwikkeling zichtbaar te maken voor de deelregio’s van de MRA. Figuur 4.1 toont derhalve de ontwikkeling in brp en werkgelegenheid in de periode 2013-2018. Op basis van de analyse in hoofdstuk 1 en de sectorstructuur van de regio, zullen we wel een meer kwalitatieve duiding geven van de mate waarin de deelregio’s worden getroffen door de pandemie.
in 2015 en 2016 dan ook nóg een keer te maken met economische tegenwind, terwijl de ontwikkelingen in andere MRA-deelregio’s positief bleven.
In deze periode was er sprake van een sterke concentratie van de economische groei in de deelregio’s Amsterdam en AmstellandMeerlanden. In IJmond – een deelregio met een relatief sterke vertegenwoordiging van de (zware) industrie – was er daarentegen sprake van een gemiddeld minder gunstige ontwikkeling. De industrie is gevoeliger voor ontwikkelingen op de wereldmarkt (zoals onzekerheden in de staalhandel vanwege protectionisme van China en de Verenigde Staten). Deelregio’s IJmond en ZaanstreekWaterland (waar zich eveneens relatief veel industrie bevindt) hadden Figuur 4.1 In 2013-2018 concentreerde de groei sterk in Amstelland-Meerlanden en Amsterdam Gemiddelde groei in % Gemiddelde groei fte's MRA 2013-2018 (1,8%)
6
Amsterdam
5 4 3 2
Gemiddelde groei brp MRA 2013-2018 (3,2%) Amstelland - Meerlanden Zaanstreek-Waterland Gooi en Vechtstreek
Almere-Lelystad
1 0
Zuid-Kennemerland IJmond
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
-1 Werkgelegenheid (fte's) 2013-2018 Gemiddelde groei in %
Vanaf 2017 tekent zich een verandering in de groeipatronen in de MRA af. Hoewel er nog altijd sprake is van een forse groei van de Amsterdamse economie, vertraagt hier het tempo terwijl in andere deelregio’s van de MRA een groeiversnelling optreedt. Dit patroon zette in 2018 en 2019 door, waarmee de economische groei van Amsterdam zo op het gemiddelde groeitempo van de MRA is gekomen. Ook in Amstelland-Meerlanden vertraagde in 2018 en 2019 de economische groei ten opzichte van de groei in 2017. Tegelijkertijd was er met name in Almere-Lelystad, Gooi en Vechtstreek, Zaanstreek-Waterland en Zuid-Kennemerland sprake van een versnelde economische groei. Dit duidt op verplaatsing van de economische groei van het kerngebied van de MRA naar naburige deelregio’s. De voorlopige groeiraming van het CBS wijst uit dat binnen de MRA in 2019 de sterkste groei plaatsvond in Almere-Lelystad (3,6 procent) en Amstelland-Meerlanden (3,7 procent). De groei in IJmond en Zuid-Kennemerland bleef met, respectievelijk, 0,4 en 0,5 procent ruim achter bij de gemiddelde groei van de MRA als geheel (2,7 procent). De fysieke grenzen van groei komen daarmee in Amsterdam steeds meer in beeld.
In toenemende mate ontstaan hier spanningen, die zich onder andere uiten op de woningmarkt en in de vraag naar ruimte voor diverse functies in de stad (denk aan toerisme, wonen, groen, datacenters, bedrijfsruimte en luchtkwaliteit; zie ook hoofdstuk 5). De stikstofnormen en PFAS-problematiek hebben deze spanningen verder uitvergroot. Het is op dit moment nog niet duidelijk hoe de coronacrisis invloed heeft op groeiverschillen binnen de MRA. Vanwege de oververtegenwoordiging van sectoren en bedrijfsactiviteiten als Horeca, Cultuur, sport en recreatie, luchtvaart en de reisbranche, zal de economie van de MRA als geheel en die van Amsterdam en regio Haarlemmermeer in het bijzonder, relatief veel last hebben van de coronamaatregelen.
Bron: CBS (bewerking TNO)
101
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
102
Figuur 4.3 laat zien hoe de bevolking, economische productie en werkgelegenheid ruimtelijk zijn verdeeld over de zeven deelregio’s van de MRA. Daarbij is ook weergegeven hoe de huidige (2018) verdeling afwijkt van de stand in 1995. Met de concentratie van economische en werkgelegenheidsgroei in Amsterdam en Amstelland-Meerlanden, is het aandeel van deze deelregio’s in het brp van de MRA toegenomen naar 51 procent voor Amsterdam en 20,8 procent in AmstellandMeerlanden. Voor de werkgelegenheid zijn deze aandelen respectie velijk 45,6 en 19,2 procent. Hierbij springt vooral de toename van de concentratie van economische activiteit en werkgelegenheid in Amsterdam in het oog. Tegelijkertijd is het aandeel van Amsterdam en Amstelland-Meerlanden in de totale bevolking van de MRA ten opzichte van 1995 nauwelijks toegenomen. Andere deelregio’s van de MRA hebben als gevolg daarvan een relatief sterkere woonfunctie gekregen. Per saldo zijn er daarmee grotere forensenstromen vanuit andere delen van de MRA richting Amsterdam. De concentratie van werkgelegenheid in Amsterdam heeft daarnaast ook een grote aantrekkingskracht op werkzame personen die elders in Nederland wonen.
Omvang economie MRA en deelregio’s Tussen 1995 en 2019 groeiden de bevolking en de economie in de MRA gemiddeld sneller dan in de rest van Nederland. Een logisch gevolg hiervan is dat het aandeel van de MRA in de Nederlandse bevolking en de economie, is toegenomen. Figuur 4.2 toont dit verloop door de jaren heen. In de figuur is duidelijk zichtbaar dat met de intrede van de hoogconjunctuur na 2013, de economische groei in Nederland zich sterker concentreert in de MRA. In het bijzonder is het aandeel van de MRA in het Nederlandse bruto binnenlands product (bbp) toegenomen, maar deze trend is ook zichtbaar in het aandeel van de MRA in de totale Nederlandse bevolking en werkgelegenheid. De MRA is met andere woorden een gewilde vestigingslocatie voor zowel bedrijven als huishoudens. Dit agglomeratie-effect doet zich sterker voor bij bedrijven dan bij huishoudens. De snellere toename van het aandeel van de MRA in het Nederlandse bbp en de totale werkgelegenheid, in vergelijking met het aandeel van de MRA in de Nederlandse bevolking, maakt dat steeds meer mensen vanuit overige delen van het land naar een baan in de MRA pendelen. Verderop in de tekst gaan we dieper in op het woon-werkverkeer van, naar en binnen de MRA. Figuur 4.2 Aandeel MRA in economie, werkgelegenheid en bevolking van Nederland neemt toe
Figuur 4.3 Amsterdam en Amstelland-Meerlanden hebben relatief groot aandeel in de MRA Aandeel in MRA 2018 in %
Aandeel MRA in Nederland in %
22
60
20
50 40
18
30 16 20 14
10
12
0 1995
2000
2005
Bruto regionaal product Arbeidsvolume (fte's)
2010
2015 Bevolking
Amsterdam
AmstellandMeerlanden
Toegevoegde waarde
Gooi en Vechtstreek
AlmereLelystad
Werkgelegenheid
ZaanstreekZuidWaterland Kennemerland
Bevolking
IJmond
Situatie in 1995
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
103
2020
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
104
aanbieden op de arbeidsmarkt, waardoor ook de brutoparticipatiegraad kan dalen. In de meeste deelregio’s van de MRA lag de brutoparticipatie in 2019 overigens wat hoger dan het Nederlands gemiddelde.
Vergelijking arbeidsmarktindicatoren deelregio’s In de paragrafen 4.2 tot en met 4.7 worden voor iedere deelregio de belangrijkste arbeidsmarktindicatoren weergegeven (telkens in een tabel met kerncijfers). Tabel 4.1 toont een vergelijkend overzicht van de indicatoren: brutoparticipatie, werkloosheid en onderverdeling van de beroepsbevolking naar opleiding. Het betreft hier de meest recente cijfers van vóór de uitbraak van het coronavirus; een moment waarop de werkloosheid in Nederland en in de MRA op een ongekend laag niveau terecht was gekomen. Binnen de MRA was in 2019 met name in Zaanstreek-Waterland, IJmond, Zuid-Kennemerland en Gooi en Vechtstreek de werkloosheid bijzonder laag.
De beroepsbevolking van de MRA is gemiddeld hoger opgeleid dan elders in Nederland. Verhoudingsgewijs woont het grootste deel van de hoogopgeleide beroepsbevolking in Amsterdam, maar ook Zuid-Kennemerland en Gooi en Vechtstreek hebben een relatief hoogopgeleide bevolking.
Als gevolg van de coronamaatregelen, is het aantal gewerkte uren vanaf het moment van invoering van de maatregelen, gedaald, met name in dienstverlenende sectoren gericht op cultuur, sport en recreatie, horeca en persoonlijke verzorging. Uiteindelijk is, zoals gezegd, een recessie onvermijdelijk en zal de werkloosheid in 2020 stijgen. Als de onzekere economische situatie vanwege het coronavirus langer aanhoudt, valt niet uit te sluiten dat sommige mensen het vertrouwen in het vinden van werk verliezen en zich niet meer actief
Tabel 4.1 Arbeidsmarktindicatoren deelregio's MRA Brutoparticipatiegraad
Werkloosheid
2019
2019
Beroepsbevolking naar opleiding 2018 Hoogopgeleid
Middelbaar opgeleid
Laagopgeleid
%
%
%
%
%
Nederland
71,2
3,4
37,2
41,7
21,2
Metropoolregio Amsterdam
72,0
3,6
45,2
36,7
18,1
Almere-Lelystad
71,6
4,5
29,3
48,0
22,7
Amstelland-Meerlanden
73,2
3,7
39,8
40,9
19,4
Amsterdam
72,1
4,3
59,3
27,5
13,2
Gooi en Vechtstreek
70,6
3,0
42,6
39,5
17,8
IJmond
73,0
2,8
34,3
42,9
22,9
Zaanstreek-Waterland
71,4
2,2
31,4
44,6
24,0
Zuid-Kennemerland
72,6
2,5
49,6
33,1
17,4
Woon-werkverkeer in de MRA In 2018 waren er in de MRA 1.524 duizend werkzame personen. Deze arbeidsplaatsen werden vervuld door zowel inwoners van de MRA als mensen die elders in Nederland wonen. De omvang van de werkzame beroepsbevolking van de MRA bedroeg in hetzelfde jaar 1.302 duizend personen. Een deel van deze mensen werkt in de MRA zelf en een deel pendelt naar een werklocatie buiten de MRA. Per saldo had de MRA hiermee een netto inkomende pendelstroom van 222 duizend personen. In veel gevallen is de bestemming van deze inkomende forensen Amsterdam of Amstelland-Meerlanden. Dit zijn de twee deelregio’s van de MRA met de grootste netto inkomende pendelstroom vanuit de rest van Nederland. Daarnaast zijn ook Gooi en Vechtstreek en Zuid-Kennemerland netto-ontvanger van forensen uit de rest van Nederland. Figuur 4.4 geeft een overzicht van alle pendelstromen van, naar en binnen de MRA in 2018. Deze figuur dient als basis voor een beschrijving van de belangrijkste forensenstromen vanuit elke deelregio. Aan het eind van elke paragraaf in dit hoofdstuk is deze beschrijving voor de desbetreffende deelregio opgenomen.
Bron: CBS (bewerking SEO Economisch Onderzoek)
105
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
106
4.2 Almere-Lelystad
Figuur 4.4 Grote netto inkomende pendelstroom naar Amsterdam en Amstelland-Meerlanden Overig Nederland
Overig Nederland
21
14
24
47
IJmond
11 8
7
22
7
4
3
9
7 11
9 23
14
3
1
Overig Nederland
Amsterdam 54
16
300
6
4
11
1
5
3
35
52
5
9
56
66
2
24
79
Overig Nederland
De economie van Almere-Lelystad Almere en Lelystad vormen tezamen een van de zeven deelregio’s van de MRA. Deze deelregio maakte in de periode van hoogconjunctuur vanaf 2014 een gestage economische groei door (zie figuur 4.5). Daarbij trad er in 2017 een groeiversnelling op en lag het groeitempo in 2018 en 2019 boven het MRA-gemiddelde. Die groeiversnelling wordt vooral gedreven door de economische ontwikkelingen in Almere. In de publicatie over de voorlopige groeiraming 2019 schrijft het CBS dat de economische groei in Almere (net als in 2018) gedreven werd door een toename van de bevolking en de goede prestaties van met name leasebedrijven. Ook de handel en de bouwnijverheid droegen in belangrijke mate bij aan de groei.
Totaal Overig Nederland
Almere-Lelystad
56
225
Amstelland-Meerlanden 15
243
78
31
17
8
466
Zaanstreek-Waterland
3
ZuidKennemerland 47
Totaal MRA
37
Overig Nederland
7
Gooi en Vechtstreek
Metropoolregio Amsterdam Woont en werkt in MRA: 1,059 miljoen personen Woont en werkt in eigen deelregio: 676 duizend personen Interne MRA pendel: 383 duizend personen Inkomende pendel: 466 duizend personen Uitgaande pendel 243 duizend personen
59
100 46
getal x 1.000 woont- en werkt in dezelfde regio
31
Overig Nederland
Tabel 4.2 Kerngegevens Almere-Lelystad 2018
31
Overig Nederland
Pendel tussen twee regio’s x 1.000 personen Grootste onderlinge stroom is rood < 1.000 niet meegenomen
Bron: CBS (bewerking CE Delft)
2014 aandeel in MRA (%)
Bruto regionaal product
mld euro
Arbeidsvolume (fte's)* Werkzame personen*
2016
2017 2018 2019
jaarlijkse groei in %
9,6
6,1
2,5
x 1.000
92,1
7,2
-0,4
x 1.000
115,1
7,6
-3,1
Bevolking
x 1.000
284
11,3
0,4
Potentiële beroepsbevolking
x 1.000
214
11,3
Beroepsbevolking
x 1.000
154
11,3
Werkzame beroepsbevolking
x 1.000
146
11,2
-3,0
Beroepsbevolking naar opleiding
2015
1,4
2,0
3,2
4,0
3,6
1,1
1,3
0,9
2,8
2,9
-0,9
-0,2
1,3
2,5
2,9
0,4
0,7
1,4
1,4
1,4
0,5
0,0
1,0
1,4
1,4
1,9
-2,0
-0,7
2,7
0,0
2,7
1,3
2,3
3,0
2,2
3,5
2,1
Regio
MRA
Hoogopgeleid
in %
29,3
45,2
Middelbaar opgeleid
in %
48,0
36,7
Laagopgeleid
in %
22,7
18,1
Brutoparticipatiegraad
in %
72,0
71,6
71,4
70,9
72,1
71,1
72,0
71,6
Werkloosheid
in %
4,5
4,0
10,2
8,2
8,0
6,7
4,5
4,5
aandeel in %
* Prognose 2019, raming TNO Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
107
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
108
Daarnaast nam in Almere-Lelystad de bevolkingsomvang in vergelijking met andere delen van de MRA (en Nederland) de afgelopen jaren sneller toe.
Figuur 4.5 Stevige economische groei in Almere-Lelystad in 2018 en 2019 Groei in %
14 12 10 8 6 4 2 0 1996 -2 -4 -6 -8 -10
2000
2005
Bruto regionaal product
2010
2015
Figuur 4.6 laat zien hoe de gemiddelde jaarlijkse ontwikkeling is verdeeld over Almere en Lelystad. Gemiddeld groeide de economie van Almere in de periode 2013-2018 sneller dan die van Lelystad. De absolute economische omvang (brp) van Almere is ruim 2,5 keer groter dan die van Lelystad. In 2018 maakten Almere en Lelystad samen 6,1 procent van de economie van de MRA uit. Het aandeel van Almere en Lelystad in de totale werkgelegenheid van de MRA is 7,2 procent en daarmee wat groter dan het aandeel in het brp. De sterke vertegenwoordiging van dienstensectoren draagt hieraan bij. In 2018 waren er ruim 92 duizend voltijdsarbeidsplaatsen in Almere en Lelystad, waarvan bijna 70 procent bij bedrijven en instellingen in Almere (zie figuur 4.8).
2019
Arbeidsvolume fte's
Bron: CBS (bewerking TNO)
Figuur 4.6 Economie Almere groeide sneller dan die van Lelystad
2,5
Bruto regionaal product 2013-2018 Gemiddelde groei in %
Figuur 4.7 Economische groei in Almere-Lelystad breed gedragen door dienstensectoren
Gemiddelde groei fte's Almere-Lelystad (0,5%)
8 6
2,0
4
Almere
2 1,5
0
-4
Lelystad
-6 0,5
Specialistische zakelijke diensten
Onroerend goed Horeca Energie, water
2
4 en afval
Cultuur, sport en recreatie
6
Overige diensten Groothandel
Industrie Zorg 8
Onderwijs
Overige zakelijke diensten Detail handel
10
12
Overheid
Gemiddelde regionale groei, 2013-2018 (1,5%) Landbouw Financiële diensten
-8 -10
0
Bouw Informatie en communicatie
Vervoer en opslag
Gemiddelde groei brp Almere-Lelystad (1,5%)
-2 1,0
Toegevoegde waarde 2013-2018 Gemiddelde groei in %
0,2
0,4
0,6
0,8
Werkgelegenheid (fte's) 2013-2018 Gemiddelde groei in %
Aandeel sector in MRA (in %) Aandeel regio in MRA: 6,1%
* De bolgrootte geeft uitsluitend de verhouding binnen de eigen regio weer. De omvang van de sectoren is zodoende niet vergelijkbaar met die van andere deelregio's. Bron: CBS (bewerking TNO)
Bron: CBS (bewerking TNO)
109
Economische Verkenningen MRA 2020
Economische Verkenningen MRA 2020
110
Economische ontwikkeling per sector De economie van Almere-Lelystad is divers, met verschillende omvangrijke dienstensectoren en ook een relatief grote vertegenwoordiging van industrie (zie figuur 4.7). In de periode 2013-2018 werd de groei van toegevoegde waarde gestuwd door diensten-sectoren als Informatie en communicatie, Overige zakelijke diensten (waaronder leasebedrijven vallen), Groothandel en Bouw. De sector Overige zakelijke diensten heeft met 14,9 procent het grootste aandeel in de totale economische omvang (toegevoegde waarde) van de regio. Ook Groothandel is met een aandeel van 13,3 procent een omvang rijke sector in de economie van Almere en Lelystad. De publieke diensten Overheid, Onderwijs en Zorg maken tezamen ongeveer een kwart van de economische omvang uit. De groei van de toegevoegde waarde lag in deze sectoren in de periode 2013-2018 wat onder het gemiddelde groeitempo van 1,5 procent per jaar. Het aandeel van deze drie publieke-dienstensectoren in de werk gelegenheid is groter dan de bijdrage aan het brp: bijna 29 procent van de totale werkgelegenheid in Almere en Lelystad bevindt zich in deze sectoren. De Zorg is de grootste werkgever in de regio. Daarnaast zijn Overige zakelijke diensten, Detailhandel en Groothandel ook belangrijke werkgevers in de regio.
Deze drie zakelijke-diensten sectoren maken tezamen ongeveer een derde van de totale werk gelegenheid uit in Almere en Lelystad.
In de periode 2013-2018 nam de werkgelegenheid in de sectoren Horeca, Cultuur, sport en recreatie, Overige zakelijke diensten en Detailhandel het snelst toe. Juist deze sectoren worden echter hard geraakt door de coronacrisis, waardoor de werkgelegenheidsontwikkeling in 2020 in deze sectoren niet gunstig zal zijn. Met alle contactbeperkingen ontstaat voor deze sectoren de nodige onzekerheid voor toekomstige ontwikkeling. In de belangrijke werkgeverssectoren Zorg en Groothandel was in de periode 2013-2018 per saldo nog sprake van een gemiddelde daling van werkgelegenheid. Deze daling hangt vooral samen met ontwikkelingen aan het begin van die periode. Vanaf 2017 is in deze sectoren de werkgelegenheid weer gegroeid. In het najaar van 2018 is Figuur 4.8 In Almere bevindt zich de meeste werkgelegenheid Aandeel werkgelegenheid (fte's) in % Landbouw Overheid Industrie Energie, water en afval Zorg Cultuur, sport en recreatie Onroerend goed Vervoer en opslag Bouw
Het feit dat de economie van Almere ruim 2,5 keer groter is dan die van Lelystad, is terug te zien in de verdeling van de werkgelegenheid per sector tussen beide steden. Figuur 4.8 toont dat bijna 70 procent van de totale werkgelegenheid van Almere-Lelystad zich in Almere bevindt. Almere is met name het dienstencentrum van de deelregio, terwijl Landbouw, Overheid en Industrie relatief belangrijk zijn in Lelystad. Figuur 4.9 toont de gemiddelde jaarlijkse werkgelegenheidsgroei per sector in deelregio Almere-Lelystad in de periode 2013-2018. Met een gemiddelde groei van 0,5 procent per jaar nam de werkgelegenheid in vergelijking met elders in de MRA relatief gematigd toe. Met de groeiversnelling van de economie van Almere en Lelystad in 2018 en 2019 is dit beeld echter veranderd. De werkgelegenheid groeide toen evenredig sneller mee. 111
Economische Verkenningen MRA 2020
Detailhandel Groothandel Specialistische zakelijke diensten Horeca Overige zakelijke diensten Onderwijs Overige diensten Informatie en communicatie Financiële diensten Totaal werkgelegenheid (fte)
0
10 Almere
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Lelystad
Bron: CBS (bewerking TNO)
Economische Verkenningen MRA 2020
112
4.3 Amstelland-Meerlanden
het faillissement uitgesproken van de IJsselmeerziekenhuizen. De locatie in Lelystad is in 2019 echter doorgestart. Vooralsnog is er in meer actuele LISA-cijfers over 2019 nog geen groot werkgelegenheidsverlies in de zorg zichtbaar.
De economie van Amstelland-Meerlanden Amstelland-Meerlanden is een samenstelling van twee deelgebieden: regio Haarlemmermeer (de gemeenten Aalsmeer, Haarlemmermeer en Uithoorn) en Overig Amstel-Meerlanden (de gemeenten Amstelveen, Diemen en Ouder-Amstel). Deze deelregio van de MRA kenmerkt zich door een sterke vertegenwoordiging van groothandel- en vervoer-en-opslagactiviteiten, en de productie en export van landbouw- en voedselproducten, waaronder ook bloemen die in grote getalen via de veiling en Greenport in Aalsmeer de wereld over gaan. Ook zijn Detailhandel en Overige zakelijke diensten (zoals reisorganisaties en beveiliging) grote sectoren in de economie van Amstelland-Meerlanden. Met dit profiel is de economie van Amstelland-Meerlanden relatief gevoelig voor schokken in de wereldhandel en internationaal (vakantie)verkeer. Tabel 4.3 en
Forensen (woon-werkverkeer) Deelregio Almere-Lelystad heeft een groter arbeidsaanbod vanuit de eigen beroepsbevolking dan dat er arbeidsplaatsen zijn. In 2018 telden Almere en Lelystad tezamen ongeveer 146 duizend werkzame inwoners en waren er ongeveer 115 duizend personen werkzaam. Er was daarmee in 2018 per saldo een netto uitgaande pendelstroom van 31 duizend personen. De meeste uitgaande forensen vanuit Almere of Lelystad werken buiten de MRA (ongeveer 52 duizend personen), gevolgd door een relatief grote stroom naar Amsterdam (ongeveer 16 duizend personen). Daarnaast zijn er binnen de MRA vanuit Almere of Lelystad netto uitgaande forensenstromen richting Gooi en Vechtstreek en Amstelland-Meerlanden. Van de ongeveer 146 duizend werkzame inwoners werken er zo’n 66 duizend in Almere of Lelystad zelf.
Tabel 4.3 Kerngegevens Amstelland-Meerlanden 2018 aandeel in MRA (%)
Figuur 4.9 Werkgelegenheidsgroei zat met name in Horeca
8
Werkgelegenheid (fte) per sector 2013-2018 Gemiddelde groei in % Horeca
6 4 2 0 -2 -4 -6 -8
Overige diensten Cultuur, sport en recreatie Informatie en communicatie Overige zakelijke Gemiddelde regionale groei diensten Zorg 2013-2018 (0,5%) Industrie
2
4
Financiële diensten
6
Specialistische zakelijke diensten Onroerend goed
Vervoer en opslag
8
Landbouw Onderwijs
Detailhandel Bouw Overheid
12
10
Groothandel
Energie, water en afval
* De bolgrootte geeft uitsluitend de verhouding binnen de eigen regio weer. De omvang van de sectoren is zodoende niet vergelijkbaar met die van andere deelregio's. Bron: CBS (bewerking TNO)
Economische Verkenningen MRA 2020
2015
2016
2017 2018 2019
jaarlijkse groei in %
Bruto regionaal product
mld euro
32,6
20,8
4,8
7,8
2,8
4,4
3,6
3,7
Arbeidsvolume (fte's)*
x 1.000
244,0
19,2
2,2
4,2
0,4
4,2
3,2
3,0
Werkzame personen*
x 1.000
284,6
18,7
2,1
8,3
1,2
2,5
2,9
3,0
Bevolking
x 1.000
347
13,6
0,6
0,9
0,9
0,9
0,9
1,4
Potentiële beroepsbevolking
x 1.000
258
13,6
0,8
0,8
0,8
1,2
0,8
1,2
Beroepsbevolking
x 1.000
188
13,8
-1,1
2,2
1,1
0,0
1,6
1,6
Werkzame beroepsbevolking
x 1.000
183
14,1
-0,6
2,4
2,9
1,1
2,8
1,6
Beroepsbevolking naar opleiding
Regio
MRA
Hoogopgeleid
in %
39,8
45,2
Middelbaar opgeleid
in %
40,9
36,7
Laagopgeleid
in %
19,4
18,1
Brutoparticipatiegraad
in %
72,9
71,6
71,9
72,9
73,1
72,3
72,9
73,2
Werkloosheid
in %
3,7
4,0
6,1
6,0
5,4
4,3
3,7
3,7
aandeel in %
Aandeel regio in MRA: 7,2% Aandeel sector in MRA (in %)
113
2014
* Prognose 2019, raming TNO Bron: CBS (bewerking TNO/SEO Economisch Onderzoek)
Economische Verkenningen MRA 2020
114
Figuur 4.10 In 2018 en 2019 groeide de economie van Amstelland-Meerlanden nog altijd fors Groei in %
14 12 10 8 6 4 2 0 1996 -2 -4 -6 -8 -10
2000
2005
Bruto regionaal product
2010
2015
2019
Figuur 4.11 Sterkere groei in Overig Amstel-Meerlanden Bruto regionaal product 2013-2018 Gemiddelde groei in %
4
3
Overig AmstelMeerlanden
Regio Haarlemmermeer Gemiddelde groei brp Amstelland-Meerlanden (3,7%)
2
1 Gemiddelde groei fte's Amstelland-Meerlanden (2,1%)
0 0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
Werkgelegenheid (fte's) 2013-2018 Gemiddelde groei in % Bron: CBS (bewerking TNO)
115
Economische Verkenningen MRA 2020
Met een aandeel van ongeveer 20 procent in het brp en de werkgelegenheid van de MRA, is Amstelland-Meerlanden een grote deelregio. Bedrijven en instellingen in Amstelland-Meerlanden bieden relatief veel werk in verhouding tot het aantal inwoners en de omvang van de werkzame beroepsbevolking (beide met een aandeel van circa 14 procent in de MRA). Er zijn dan ook omvangrijke forensenstromen vanuit andere delen van de MRA en de rest van Nederland naar Amstelland-Meerlanden. Figuur 4.11 laat zien dat de gemiddelde jaarlijkse ontwikkeling van brp en in de periode 2013-2018 in deelgebied Overig AmstelMeerlanden wat hoger lag dan in regio Haarlemmermeer. Het CBS schrijft rondom de voorlopige groeiraming 2019 dat Haarlemmermeer, samen met Almere, met een brp-groei van 4 procent in 2019, de hoogste economische groei in Nederland realiseerde. De absolute omvang (brp) van de economie van regio Haarlemmermeer is ruim 2,5 keer groter dan die van Overig Amstel-Meerlanden. Ditzelfde geldt ook voor de verdeling van de werkgelegenheid over beide deelgebieden (zie figuur 4.13). In 2018 bevond meer dan 71 procent van het totaal aantal voltijdsarbeidsplaatsen in Amstelland-Meerlanden zich in regio Haarlemmermeer. Dit betreft vooral bedrijfsactiviteiten die te maken hebben met groot- en detailhandel, vervoer en opslag, landbouw en industrie.