Document · PDF

RIS316713 Gezondheidseffecten omgevingskwaliteit huur- en koopwoningen bijlage

Commissie Samenleving 1 februari 2024, gemeente Den HaagBij agendapunt: Ingekomen bestuurlijke stukken20.984 woorden

Open het PDF bij de gemeente ↗Naar de vergadering →

Tekst van het document

Uit het bestand gehaald, zonder opmaak, tabellen en afbeeldingen · deel 2 van 3

Ook laat tabel 5 zien dat de omgevingskwaliteit van alle woningen gebouwd in de meest recente bouwperiode (2010-2022) iets beter was dan de woningen gebouwd in 2000-2010, slechter dan de woningen gebouwd in de naoorlogse periode (1950-2000), en weer een stuk beter dan vooroorlogse bouw (1000-1950).

Tabel 5: Multivariabele regressieanalyse in de regio Amsterdam Variabelen

Stikstof (NO2)

Fijnstof (PM2.5)

Coëfficiënt Coëfficiënt Stedelijkheid Zeer sterk stedelijk Referentie Referentie Sterk stedelijk -4,76*** -0,89*** Matig stedelijk -5,26*** -0,94*** Weinig stedelijk -5,76*** -0,79*** Eigendom Koopwoning Referentie Referentie Particuliere huur 1,77*** 0,13*** Corporatiehuur 0,46*** 0,03*** Bouwperiode 2010-2022 Referentie Referentie 2000-2010 -0,16*** 0,00 1950-2000 0,07*** 0,10*** 1000-1950 1,31*** 0,50*** Eigendom en bouwperiode Koopwoning Referentie Referentie in 2010-2022 Particuliere huur -0,64*** 0,04*** in 2000-2010 Particuliere huur -0,94*** -0,02*** in 1950-2000 Particuliere huur 0,49*** 0,48*** in 1000-1950 Corporatiehuur -0,13*** 0,03*** in 2000-2010 Corporatiehuur -0,09*** 0,06*** in 1950-2000 Corporatiehuur 0,93*** 0,33*** in 1000-1950 Constante 20,95 10,38 df 14 14 R2 0,5291 0,4908 N 1251422 1251422 Noot: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

Groen voorzienin gen Coëfficiënt

Omgevings geluid

Hittestress

Omgevings kwaliteit

Coëfficiënt

Referentie 0,58*** 4,15*** 4,94***

Referentie -1,96*** -3,53*** -1,39***

Referentie -0,16*** -0,59*** -0,52***

Referentie -4,10*** -5,00*** -4,54***

Referentie 0,52*** 0,61***

Referentie 2,40*** 0,91***

Referentie 0,18*** 0,20***

Referentie 1,67*** 0,64***

Referentie 3,99*** 1,02*** 4,01***

Referentie -1,09*** -1,16*** 0,10***

Referentie 0,24*** 0,10*** 0,60***

Referentie 0,04* -0,32*** 1,14***

Referentie

1,66***

-0,91***

-0,13***

-0,51***

0,90***

-1,10***

-0,38***

-0,69***

2,72***

-1,74***

-0,07***

-0,17***

0,12

-0,08**

-0,11***

0,02

0,68***

-0,60***

-0,20***

0,03

2,38***

-1,08***

0,00

0,53***

46,36 14 0,1017 1251422

58,75 14 0,1052 1251422

38,07 14 0,084 1251422

14,88 14 0,4852 1251422

4.4 Particuliere huurwoningen gebouwd na 2010 hebben een slechtere omgevingskwaliteit dan de particuliere huurwoningen gebouwd tussen 2000 en 2010 In aanvulling op onze analyses van gemiddelden en multivariate regressies, analyseren we hier ook de voorspelde waarden en verschillen naar type eigendom en bouwperioden. Een analyse van voorspelde waarden (ook wel predictive margins genoemd) geeft een evenwichtige vergelijking. Dat wil zeggen, omdat de groepen die we vergelijken geen aantallen hebben die aan elkaar gelijk zijn, past de analyse de marges aan alsof ze gelijk zijn. Uit deze analyse blijkt dat koopwoningen consistent een betere omgevingskwaliteit hebben binnen de regio Amsterdam. De voorspelde waarden geven ook weer dat de particuliere huurwoningen 29

gebouwd vanaf 2010 een significant slechtere omgevingskwaliteit hebben ten opzichte van de particuliere huurwoningen gebouwd in 2000-2010. Los van eigendom, woningen uit de vooroorlogse bouwperiode (1000-1950) hebben vaak een relatief slechte omgevingskwaliteit. Tabel 6 geeft de voorspelde waarden weer gesorteerd naar type eigendom en bouwperiode. De tabel geeft ook de specifieke verschillen weer tussen millennium-nieuwbouw (2000-2010) en recente nieuwbouw (2010-2022) (marginal effects). Let op, niet significante waarden (met significantieniveau van 95%) zijn weggelaten. Daarnaast laat tabel 6 de significante verschillen tussen verschillen zien (ook wel contrasts genoemd). Daarmee toetsen we of de onderlinge verschillen tussen de verschillen tussen bouwperioden en type eigendom significant anders zijn. Tabel 6 geeft de waarden weer voor de regio Amsterdam. In bijlage 5 treft u de voorspelde waarden en verschillen voor de gemeente Amsterdam. De voorspelde waarden geven weer dat woningen uit de vooroorlogse bouwperiode (1000-1950) vaak een relatief slechte omgevingskwaliteit hebben, met name de huurwoningen. Volgens onze analyse van de omgevingskwaliteit komt in elke bouwperiode particuliere huur het slechtste naar voren, gevolgd door corporatiehuur (zie de rode cijfers in de derde kolom van rechts). Koopwoningen hebben relatief de beste omgevingskwaliteit in de regio Amsterdam.

Als we specifiek kijken naar de verschillen tussen millennium-nieuwbouw (20002010) en recente nieuwbouw (2010-2022), dan zien we dat voor omgevingskwaliteit (som van kwartielscores) enkel de particuliere huur een significant negatief verschil heeft. Dat wil zeggen dat de particuliere huurwoningen gebouwd vanaf 2010 een slechtere omgevingskwaliteit hebben ten opzichte van de particuliere huurwoningen gebouwd in 20002010. De verschillen tussen millennium-nieuwbouw en recente nieuwbouw voor corporatiehuur en koopwoningen zijn niet significant doordat sommige indicatoren beter zijn en sommigen slechter (zie de tweede kolom van rechts).

Tabel 6: Voorspelde waarden en verschillen (in de regio Amsterdam) Bouwperiode

Verschillen

Verschillen tussen verschillen

Recente Significant nieuwbouw verschil tussen (2010-2022) verschillen t.o.v. bouwperioden 2010 2000 1950 1000 millenniumen type nieuwbouw eigendom Eigendom 2022 2010 2000 1950 (2000-2010) Koopwoning 17,9 17,8 18,0 19,2 0,16 PH, CH Stikstofdioxide NO2 Particuliere huur 21,6 20,8 20,7 23,4 0,80 KW, CH 3 (µg/m ) Corporatiehuur 19,5 19,2 19,5 21,7 0,29 KW, PrH Koopwoning 9,8 9,9 9,9 10,3 PH, CH Fijnstof PM2.5 Particuliere huur 10,3 10,4 10,4 11,3 -0,05 KW, CH (µg/m3) Corporatiehuur 10,1 10,1 10,2 10,9 -0,03 KW, PH 47,1 43,1 48,1 43,1 3,99 PH Groenvoorzieningen Koopwoning Particuliere huur 46,1 43,7 48,0 39,3 2,34 KW, CH binnen 300m (%) Corporatiehuur 46,1 42,0 46,4 39,7 4,11 PH Koopwoning 57,4 56,3 56,2 57,5 1,09 PH Omgevingsgeluid Particuliere huur 60,6 58,6 58,4 59,0 2,00 KW, CH (dB) Corporatiehuur 58,8 57,6 57,0 57,8 1,18 PH Koopwoning 37,9 38,1 38,0 38,5 -0,24 PH, CH Hittestress Particuliere huur 38,2 38,3 37,9 38,7 -0,11 KW, CH (°C) Corporatiehuur 38,2 38,3 38,1 38,8 -0,13 KW, PrH 12,2 12,3 11,9 13,4 PH Omgevingskwaliteit Koopwoning Particuliere huur 15,6 15,1 14,6 16,5 0,47 KW, CH (som van kwartielscores) Corporatiehuur 13,8 13,9 13,5 15,5 PH Noot: Niet-significante waarden (95%) zijn weggelaten. De kleurenschaal indiceert blootstelling binnen omgevingsfactor (blauw is positiever, rood is negatiever binnen de schattingen voor elke indicator).

KW = koopwoning; PH = particuliere huur; CH = corporatiehuur.

4.5 Verschillen tussen nieuwbouwperioden hebben dezelfde patronen voor gemeente en regio Amsterdam De omgevingskwaliteit binnen de gemeente Amsterdam is in het algemeen een stuk slechter (zie voorspelde waarden in bijlage 5) in vergelijking met de regio Amsterdam. Ondanks de hogere voorspelde waarden binnen de gemeente Amsterdam, blijven de relatieve verschillen tussen type eigendom en bouwperiode vergelijkbaar met de regio als geheel. De verschillen tussen millennium-nieuwbouwwoningen en recente nieuwbouwwoningen tonen dezelfde patronen voor regio en gemeente. Voor (bijna) elk type eigendom (gebouwd in 2010-2022) geldt dat de blootstelling aan stikstofdioxide en omgevingsgeluid significant slechter is dan voor woningen gebouwd tussen 2000 en 2010. De blootstelling aan fijnstof, toegang tot groenvoorzieningen en hittestress is over het algemeen beter voor recente nieuwbouwwoningen. Er is één belangrijke uitzondering: de relatieve omgevingskwaliteit van koopwoningen binnen de gemeente Amsterdam (2010-2022) is wel significant beter ten opzichte van koopwoningen gebouwd in de periode ervoor (2000-2010).

Een betere score of slechtere score van recente nieuwbouwwoningen (gesorteerd naar eigendom) ten opzichte van millennium-nieuwbouw (2000-2010), hebben we versimpeld weergegeven. In tabel 7 staan de verschillen tussen de voorspelde waarden voor de regio Amsterdam en gemeente Amsterdam. Een rode tint staat voor slechter, een groene tint staat voor een betere score dan woningen met dezelfde type eigendom uit 2000-2010. Let op, de metingen van omgevingsfactoren zijn eenmalig (de meeste zijn uit 2019). Er is dus geen sprake van verslechtering of verbetering door de tijd heen, maar een betere of slechtere huidige omgevingskwaliteit voor recente nieuwbouwwoningen (2010-2022) ten opzichte van woningen uit de millennium-nieuwbouwperiode (2000-2010).

Tabel 7: Simpele weergave verschillen tussen voorspelde waarden Regio Amsterdam Gemeente Amsterdam Recente nieuwbouw Recente nieuwbouw (2010-2022) (2010-2022) t.o.v. t.o.v. millennium-nieuwbouw millennium-nieuwbouw Eigendom (2000-2010) (2000-2010) Koopwoning Slechter (0,16) Slechter (0,20) Stikstofdioxide NO2 Particuliere huur Slechter (0,80) Slechter (0,71) 3 (µg/m ) Corporatiehuur Slechter (0,29) Slechter (0,90) Koopwoning Geen sig. verschil Beter (-0,03) Fijnstof PM2.5 Particuliere huur Beter (-0,05) Beter (-0,12) 3 (µg/m ) Corporatiehuur Beter (-0,03) Beter (-0,07) Koopwoning Beter (3,99) Beter (1,23) Groenvoorzieningen binnen Particuliere huur Beter (2,34) Beter (0,62) 300m (%) Corporatiehuur Beter (4,11) Beter (4,29) Koopwoning Slechter (1,09) Geen sig. verschil Omgevingsgeluid (dB) Particuliere huur Slechter (2,00) Slechter (1,95) Corporatiehuur Slechter (1,18) Slechter (0,94) Koopwoning Beter (-0,24) Beter (-0,15) Hittestress (°C) Particuliere huur Beter (-0,11) Beter (-0,04) Corporatiehuur Beter (-0,13) Beter (-0,01) Koopwoning Geen sig. verschil Beter (-0,24) Omgevingskwaliteit (som Particuliere huur Slechter (0,47) Slechter (0,62) van kwartielscores) Corporatiehuur Geen sig. verschil Geen sig. verschil Noot: alle metingen zijn uit 2019, behalve voor hittestress (gemeten op 1 juli 2015). Rode tint staat voor slechter, groene tint staat voor beter.

4.6 De verschillen in mate van blootstelling zijn een logisch gevolg van de nieuwbouwlocaties Om de verschillen naar eigendom en bouwperiode te kunnen duiden, keren we weer terug naar de kaart. Om de bovengenoemde verschillen tussen recente nieuwbouw en millenniumnieuwbouw te verklaren, kijken we met een GIS-analyse naar de locaties van de woningen (wederom gesorteerd naar bouwperiode en eigendom). Onze GIS-analyse toont aan dat de verschillen in mate van blootstelling een logisch gevolg is van de locaties waar de woningen zijn gebouwd. Het aanbod van koopwoningen is in beide nieuwbouwperioden een stuk meer verspreid over de gehele regio dan de huurwoningen. Particuliere huurwoningen werden hoofdzakelijk gebouwd in de gemeente Amsterdam, vooral in de meeste recente periode (20102022). De plekken binnen de grenzen van Amsterdam zijn vaak zeer gewilde locaties waar hogere huren (per m2) tegenover staan. Dit maakt het aantrekkelijk voor vastgoedbeleggers om daar particuliere huurwoningen te bouwen. Tegelijkertijd is de omgevingskwaliteit binnen Amsterdam vaak slechter. Bovendien, als gevolg van verdere verdichting van de al drukke stad Amsterdam, bevinden de ‘overgebleven’ plekken zich op relatief ongunstige locaties (dichtbij infrastructuur). Dat biedt een verklaring voor de hogere mate van stikstofdioxiden en omgevingsgeluid.

Figuur 6 t/m 11 laten de locaties zien van millennium-nieuwbouw en recente nieuwbouw uitgesplitst naar eigendom. Daarbij geeft de grootte van een cirkel de hoeveelheid woningen weer die er zijn gebouwd in die periode. De kleurenschaal (groen t/m rood) staat 33

voor de mate van cumulatieve omgevingskwaliteit, waarbij rood slechter is en groen beter. In de figuren valt op dat in beide perioden relatief veel koopwoningen zijn gebouwd buiten de gemeente Amsterdam. Die woningen hebben over het algemeen een betere omgevingskwaliteit dan in Amsterdam. Relatief veel huurwoningen zijn in de gemeente Amsterdam en directe omgeving gebouwd, met name recente nieuwbouw (2010-2022). Er is duidelijke sprake van concentratie in de particuliere huurwoningen in de regio. Figuur 10 toont aan dat recent de particuliere huurwoningen vooral gebouwd werden in de gemeente Amsterdam. Veel recente nieuwbouw van corporatiehuurwoningen vestigde zich verder aan de randen van Amsterdam, maar ook in Almere, Zaanstad en Hilversum (waar de omgevingskwaliteit beter is dan aan de randen van Amsterdam).

Figuur 6: Omgevingskwaliteit koopwoningen gebouwd tussen 2000 en 2010

Figuur 7: Omgevingskwaliteit particuliere huurwoningen gebouwd tussen 2000 en 2010 35

Figuur 8: Omgevingskwaliteit corporatiehuurwoningen gebouwd tussen 2000 en 2010

Figuur 9: Omgevingskwaliteit koopwoningen gebouwd tussen 2010 en 2022 36

Figuur 10: Omgevingskwaliteit particuliere woningen gebouwd tussen 2010 en 2022

Figuur 11: Omgevingskwaliteit corporatiehuurwoningen gebouwd tussen 2010 en 2022 37

4.7 Huurders gebruiken meer medicijnen; zwak verband met omgevingsfactoren Op basis van eerdere onderzoeken naar gezondheid had men kunnen verwachten dat er een verband zou bestaan tussen: 1) de concentratie stikstofdioxide en fijnstof in een gebied en het aantal mensen met medicijnen voor longziekten; 2) de concentratie van stikstofdioxide en fijnstof in een gebied en het aantal mensen met medicijnen voor hart- en vaatziekten; 3) de toegang tot groenvoorzieningen in de buurt en het aantal mensen met psychiatrische aandoeningen; 4) de mate van omgevingsgeluid en het aantal mensen dat medicijnen gebruikt voor slaapproblematiek. Uit onze analyses blijkt dat er een sterk positief verband is tussen type eigendom en medicijngebruik, maar een zwak verband tussen omgevingskwaliteit en medicijngebruik. De logistische regressieanalyses laten bij alle vier de medicijnclusters een erg sterk verband zien tussen type eigendom en medicijngebruik. Zie tabel 8 voor een simpele weergave, zie bijlage 8 voor de hele tabel. De plusjes en minnetjes staan voor een positief (met rode tint) of negatief verband (met groente tint). Huurders gebruiken significant meer medicijnen dan kopers, met name corporatiehuurders.

Dat wil zeggen dat particuliere huurders en in sterkere mate corporatiehuurders meer kans maken op gezondheidsproblemen dan kopers, zelfs als we rekening houden met leeftijd, geslacht, migratieachtergrond, inkomensklasse en bouwperiode. Er is een duidelijke gezondheidskloof op de woningmarkt. De logistische regressieanalyses laten bij alle vier de medicijnclusters geen sterk verband zien tussen omgevingsfactoren en medicijngebruik. De odds ratios van de omgevingsfactoren in ons model zitten allemaal vlak rond de 1. Omgevingsfactoren bieden dus een kleine verklaring voor de verschillen in medicijngebruik, en in sommige gevallen is het zwakke verband tegengesteld aan de verwachting. De verbanden die dit onderzoek kan bevestigen zijn het effect van groen op het gebruik van medicijnen tegen longziekten, hart- en vaatziekten en neuropsychiatrische aandoeningen. In de bijlage 7 zijn alle 12 logistische regressieanalyses opgenomen.

Tabel 8: Logistische regressie analyses van medicijngebruik Aantal observaties: 913405

Longziekten Odds Ratio

Verband

Corporatiehuur

1,46***

Koopwoning

Ref.

Onbekend

1,21

Particuliere huur

1,17*

Stikstofdioxide

1,40***

1,34*** Ref.

1,37**

1,01

1,19***

1,13***

0,98***

Fijnstof 0,95*** Omgevings Omgevingsgeluid 0,998* factoren Groen 0,997***

0,88***

Hittestress

0,999

Ref.

+ Ref.

Type eigendom

Ref.

Hart- en Neuropsychiatrische vaatziekten problemen Odds Odds Verband Verband Ratio Ratio + Ref.

Slaapproblemen Odds Ratio

Verband

1,67***

Ref.

1,35 1,35***

1,001

1,02***

1,01

0,98

0,999*

1,003**

0,99***

0,999***

1,001

1,000

0,99**

Constante 0,01*** 0,00*** 0,01*** 0,00*** Noot: * = p<0,05; ** = p<0,01; *** = p<0,001. + = positief verband, - = negatief verband. Dit is een selecte weergave van de logistische regressieanalyses. De variabelen zijn gecontroleerd voor leeftijd, geslacht, migratieachtergrond, inkomensklasse en bouwperiode. Zie bijlage 8 voor de complete tabel.

5. Conclusie 5.1 Doel onderzoek Het doel van dit onderzoek is om een beeld te krijgen van de ruimtelijke cumulatie van negatieve en positieve omgevingsfactoren voor gezondheid in de regio Amsterdam, en te meten in welke mate dit verband heeft met type huisvesting. Internationale onderzoeken hebben aangetoond dat groepen met een lage sociaaleconomische status vaker op locaties wonen met hogere gezondheidsrisico’s (zie bijvoorbeeld Fecht et al., 2015; Ntarladima, 2022; Pellow, 2017; Wolch et al., 2014). Er is daarbij mogelijk sprake van cumulatieve ongelijkheid, waarbij schadelijke effecten van een woonomgeving stapelen bovenop allerlei andere problematiek zoals bijvoorbeeld armoede, precaire arbeidsomstandigheden en discriminatie. Om te onderzoeken of woon- en gezondheidsongelijkheid elkaar versterken in de regio Amsterdam, hebben we gekeken naar de mate waarin bewoners in huur- en koopwoningen ongelijk worden blootgesteld aan negatieve en positieve omgevingsfactoren, en of dat mogelijk is veranderd met nieuwbouwwoningen. We hebben een onderscheid gemaakt tussen type eigendom (koopwoning, particuliere huur en corporatiehuur) en bouwperioden (vooroorlogse bouw, naoorlogse bouw, millennium-nieuwbouw en recente nieuwbouw).

Ook hebben we gekeken naar verklaringen voor medicijngebruik uitgesplitst naar vier medicijngroepen (longziekten, hart- en vaatziekten, neuropsychiatrische aandoeningen en slaapproblemen). 5.2 Omgevingskwaliteit zeer slecht in Amsterdam, Beverwijk en Haarlem Binnen de regio Amsterdam, constateren we – niet onverwacht – relatief grote verschillen tussen de kernsteden en omliggend gebied. Daarbij is er sprake van een structurele overschrijding van WHO en EU advieswaarden. Op basis van een door ons opgestelde nieuwe index voor omgevingskwaliteit, bestaande uit vijf indicatoren (stikstofdioxide (NO 2), fijnstof (PM2.5), groenvoorzieningen, omgevingsgeluid en hittestress), hebben we de relatieve concentratiegebieden in kaart gebracht. Hoge concentraties bevinden zich met name langs drukke verkeers- en spoorwegen, langs en onder de vliegroutes van Schiphol, en nabij industrie. Drie stadskernen springen er in negatieve zin uit: Amsterdam, Haarlem en Beverwijk. Ook direct langs verkeersaders is er sprake van opeenstapeling van negatieve omgevingsfactoren die schadelijk zijn voor de gezondheid van inwoners. Deze bevindingen over de ruimtelijke verschillen in omgevingskwaliteit binnen de regio Amsterdam zijn door het cumulatieve karakter en het gedetailleerde schaalniveau een belangrijke aanvulling op eerder onderzoek (zie bijvoorbeeld Kerckhoffs et al., 2022; Schmitz et al., 2019).

5.3 Huurders wonen in een ongezondere leefomgeving dan huizenbezitters Op basis van onze gedetailleerde data op laag niveau constateren we dat in de regio Amsterdam huurders met een slechtere omgevingskwaliteit te maken hebben dan kopers. Over het algemeen wonen particuliere huurders op de plekken met de slechtste omgevingskwaliteit, gevolgd door corporatiehuurders (de meest kwetsbare groep). Woningmarktstructuur is daarmee niet alleen een belangrijke factor voor uitsortering en segregatie tussen sociale groepen, maar kan ook tot verdere gezondheidsongelijkheid leiden. We stellen vast dat – nog altijd – eigenaren (tegenwoordig sterk gekenmerkt door welvaart) op potentieel gezondere

plekken wonen in de regio Amsterdam. Zelfs als we corrigeren voor stedelijke gebieden – waar relatief minder koopwoningen zijn en de omgevingskwaliteit minder is – dan vinden we het verschil. 5.4 Nieuwbouwwoningen voor particuliere huur zorgelijk Vanaf 2000 en zeker vanaf de financiële crisis van 2010 staan planning en huisvestingsbeleid meer in het teken van marktgedreven stedelijke ontwikkeling met hogere dichtheden. Als we specifiek kijken naar de nieuwgebouwde woningen na 2000, dan zien we enkele minpunten en enkele pluspunten. De blootstelling aan stikstofdioxide en omgevingsgeluid is slechter voor woningen gebouwd na 2010 (recente nieuwbouw) dan voor woningen gebouwd tussen 2000 en 2010 (millennium-nieuwbouw). De blootstelling aan fijnstof, toegang tot groenvoorzieningen en hittestress is over het algemeen minder slecht voor de meest recente nieuwbouwwoningen. Maken we een vergelijking tussen millennium-nieuwbouw en recente nieuwbouw dan zien we ook verschillen in omgevingskwaliteit tussen corporatiehuur, particuliere huur en koop. Particuliere huurwoningen gebouwd vanaf 2010 hebben – als enige – een significant slechtere omgevingskwaliteit ten opzichte van de particuliere huurwoningen gebouwd in 2000-2010, zowel op regioniveau als op gemeenteniveau.

In tegenstelling tot particuliere huur, is de relatieve omgevingskwaliteit van koopwoningen binnen de gemeente Amsterdam (2010-2022) wel significant beter ten opzichte van koopwoningen gebouwd in de periode ervoor (2000-2010). Terwijl we voor corporatiehuur geen significant verschil hebben gevonden tussen millennium-nieuwbouw en recente nieuwbouw. 5.5 Ongelijkheid in omgevingskwaliteit gevolg van bouwlocaties en marktwerking De verschillen in blootstelling tussen de nieuwbouwperioden zijn in eerste instantie een logisch gevolg van de bouwlocaties. Onze GIS-analyses tonen aan dat de recente particuliere huurwoningen zich centreren in de gemeente Amsterdam, terwijl corporatiehuur- en in sterkere mate koopwoningen meer verspreid over de regio werden gebouwd. Koopwoningen binnen de gemeente Amsterdam zijn meer aan de randen van de stad gebouwd waar de toegang tot groenvoorzieningen gemakkelijker is en de hittestress lager (met name IJburg). Tegelijkertijd is particuliere huur vooral dichter bij infrastructuur gebouwd, waardoor de blootstelling aan stikstofdioxiden en omgevingsgeluid hoger is. Het feit dat het grootste deel van de recente particuliere huurwoningen in Amsterdam is gebouwd is een logisch gevolg van marktwerking in huisvesting.

In de zeer gewilde woonbestemmingen in Amsterdam worden hoge huurprijzen (per m 2) gevraagd, voornamelijk voorbehouden aan een hoogopgeleide middenklasse (Boterman & Van Gent, 2023). Door de liberalisering van de woningmarkt en marktgedreven planning worden lokale overheden geprikkeld om de meest waardevolle kavels te besteden aan de hoogste bieder. Deze relatief kleine particuliere huurwoningen worden vaak verhuurd aan jonge mensen waarvan verwacht wordt dat ze relatief snel verhuizen. De nieuwbouw van koopwoningen – vaak gericht op gezinnen – was veel meer verspreid over de hele regio Amsterdam, op plekken met een betere omgevingskwaliteit. Echter, dit onderzoek toont aan dat ook binnen de gemeente Amsterdam de koopwoningen op plekken staan met een betere omgevingskwaliteit dan huurwoningen (met name IJburg). 41

Huidig beleid corrigeert niet of nauwelijks voor de ongelijkheid in omgevingskwaliteit tussen huurders en kopers. Particuliere huurders worden dus in hogere mate blootgesteld aan potentieel ongezonde omgevingsfactoren. Aangezien het om relatief jonge mensen uit een hogere middenklasse gaat (niet de meest kwetsbare groep), die minder lang op één plek blijven wonen, kan men de blootstelling voor deze groep voor liefnemen. Anderzijds is een vroege blootstelling aan ongezonde omgevingsfactoren voor mensen met nog een leven voor zich ook een risico voor hun gezondheid. Dit risico geldt ook voor de jonge kinderen die jonge huishoudens in stadsbuurten vaak krijgen (zie Musterd et al. 2019). De gezinnen met jonge kinderen kiezen er wel vaak voor om, kort na de geboorte van het eerste kind, te verhuizen naar een koopwoning aan de rand van Amsterdam of buiten Amsterdam. 5.6 Woningmarktdynamiek draagt bij aan cumulatieve ongelijkheid De schadelijke gezondheidseffecten van woonomgeving dragen bij aan cumulatieve ongelijkheid in de samenleving. Deze studie toont aan dat huurders (zowel corporatie als particulier) een slechtere omgevingskwaliteit hebben dan kopers, en dat is in sterkere mate van toepassing voor mensen in particuliere huurwoningen.

Waar huurders over het algemeen bestaan uit mensen met een lagere sociaaleconomische status (lager inkomen en opleiding), hebben huizenbezitters gemiddeld een hogere welvaart, meer eigen vermogen en betere kansen op de arbeidsmarkt (Arundel & Hochstenbach, 2020; Hochstenbach, 2017). Een laag inkomen of weinig vermogen beperkt de mogelijkheden op de woningmarkt, wat de kans vergroot op een woonomgeving die ongunstig is voor de gezondheid (zie ook Venderbos et al., 2023). Dat geldt voor sociale huurders met een laag of middeninkomen, maar geldt in het bijzonder voor een deel van de huurders van particuliere huurwoningen met een laag of middeninkomen die geen toegang hebben tot een (sociale) corporatiehuurwoning (teveel inkomen en/of te weinig inschrijftijd) of een koopwoning (te weinig inkomen en/of vermogen) en daardoor noodgedwongen terecht komen bij een particuliere huurwoning – vaak met een hoge huurprijs. Een hogere kans op een slechtere gezondheid kan vervolgens weer een negatieve uitwerking hebben op sociaaleconomische situatie en kansen. Zo treedt er mogelijk een zelfversterkend effect op. Bovendien kampen huurders met extra stressoren zoals onzekerheid van korte contracten, hoge huurlasten en zwakkere mentale gezondheid (Arundel et al., 2022). Daar bovenop komt dus gezondheidsongelijkheid als gevolg van leefomgeving.

Dit belang wordt voor een groot deel bepaald door blootstellingsduur; of mensen lang op een of meerdere ongezonde plek kunnen of moeten wonen. Dat adagium geldt bijvoorbeeld vanaf geboorte al voor de longontwikkeling (luchtverontreiniging) en vanaf schooltijd voor het concentratievermogen (omgevingslawaai). Woningmarktdynamiek en segregatie kunnen op die manier de gezondheidsongelijkheid in de regio Amsterdam vergroten. 5.7 Sterk verband tussen woningmarkt en medicijngebruik, maar zwak verband tussen omgevingskwaliteit en medicijngebruik Uit onze analyse blijkt dat huurders meer medicijnen gebruiken voor longziekten, hart- en vaatziekten, neuropsychiatrische aandoeningen en slaapproblemen dan kopers. Dat geldt in sterkere mate voor mensen die langer dan zeven jaar in dezelfde corporatiehuurwoning wonen dan voor mensen die langer dan zeven jaar in dezelfde particulier huurwoning wonen. Dit effect 42

is gecontroleerd voor individuele kenmerken als leeftijd, geslacht, inkomen en migratieachtergrond. We stellen een sterk verband vast tussen woningmarktpositie en gezondheid. Echter vonden we een zeer zwak verband tussen de omgevingsfactoren en medicijngebruik. Binnen de regio Amsterdam hebben wij geen bewijs gevonden dat omgevingskwaliteit een direct negatief effect heeft op de gezondheid van inwoners. Echter de blootstelling is op één moment gemeten en blootstelling is niet vastgesteld over een langere tijd. Gezondheidseffecten zijn met name te verwachten bij langdurigere blootstelling. Ook is medicatie slechts één indicator van gezondheid die bovendien niet specifiek m.b.t. het ziektebeeld. Het gebruik van gedetailleerde diagnosedata kan scherpere patronen en uitkomsten laten zien. Daarnaast kan data m.b.t. sterftecijfers, ziekenhuisopnamen en zelfgerapporteerde mate van welzijn ook nieuwe inzichten verschaffen. Zo blijft er een belangrijk vraagstuk liggen voor vervolgonderzoek: waar komen de gezondheidsverschillen tussen corporatiehuurders, particuliere huurders en huiseigenaren vandaan?

6. Discussie 6.1 Beleidsdilemma’s bij de verschillen in omgevingskwaliteit Dit onderzoek geeft aanleiding tot een herziening van huisvestingsbeleid in relatie tot omgevingskwaliteit, specifiek ter verbetering van omgevingskwaliteit voor huurwoningen. Ons onderzoek toont aan dat ongelijkheid in blootstelling aan ongezonde omgevingsfactoren niet alleen bestaat tussen (armere en rijkere) wijken (Barnes et al., 2019; Fecht et al., 2015; Tonne et al., 2018), maar ook in enige mate naar eigendom. Vanwege de verschillen in omgevingskwaliteit tussen huurwoningen en koopwoningen, kunnen politici, beleidsmakers en stedelijke planners actief interveniëren om die ongelijkheid te verminderen. Wat betreft de verschillen in omgevingskwaliteit zijn er enkele dilemma’s voor het woonbeleid die wij hieronder graag uitlichten. 6.2 Algemene richtlijnen of niet? Een gelijkere verdeling van huur- en koopwoningen in mate van blootstelling aan negatieve omgevingsfactoren kan worden gerealiseerd door het opstellen van richtlijnen of (wettelijke) minimum standaarden die álle bewoners beschermen. Denk bijvoorbeeld aan het faciliteren van een bepaald percentage groenvoorzieningen in de buurt, het waarborgen van een geluidsnorm, verkeersvermindering bij drukke plekken, of aan woningbouwnormen. In de regio Amsterdam worden op veel plekken de advieswaarden van de WHO en de EU overschreden.

Om de omgevingskwaliteit te verbeteren zouden overheden de advieswaarden van WHO tot beleidsdoelen kunnen maken. In Amsterdam geldt bijvoorbeeld wel als algemene richtlijn dat alle nieuwe woningen minimaal één geluidsluwe (of stille) zijde dienen te hebben. Ook kan men denken aan (beter) toezicht en handhaving van strengere gezondheidsnormen in de stad. Doorgaans zijn het de mondige burgers, vaak uit gegoede wijken, die de weg weten te vinden in de gemeentelijke bureaucratie om extra verkeersmaatregelen te realiseren of extra voorzieningen in hun eigen buurt te organiseren, maar voor veel burgers is dat een lastig te bewandelen pad (Uitermark, 2012). Met algemene richtlijnen en standaarden komt de verantwoordelijkheid meer bij de gemeente te liggen dan bij de burger, op die manier kan de huidige omgeving van bestaande bouw verbeterd worden. Dit zou ook kunnen betekenen dat omgevingskwaliteit niet alleen voor maar ook ná de bouw wordt geëvalueerd. Het grote nadeel is dat algemene richtlijnen woningbouw kunnen frustreren. Indien de bronnen van een slechte omgevingskwaliteit niet worden aangepakt, kunnen strengere normen ertoe leiden dat bouwlocaties ongeschikt worden bevonden waarmee de mogelijkheden worden beperkt om het woningtekort op te lossen.

6.3 Ruimtelijke allocatie of niet? Er zijn plannen om tot 2040 ongeveer 250.000 woningen bij te bouwen in de metropoolregio Amsterdam. Ook ligt er een wetsvoorstel waarin van gemeenten wordt verwacht dat minimaal 30% van de woningen uit sociale huurwoningen bestaat. Sommige gemeenten hanteren voor nieuwbouwprojecten al een 30%-regel – Amsterdam streeft naar 40%. 4 Woningbouwbeleid is 4

De val van het kabinet Rutte IV zet dit voorstel onder druk.

een ingewikkelde puzzel die nog ingewikkelder wordt als je een gezonde leefomgeving meeneemt in de ruimtelijke ontwikkeling van de regio Amsterdam. Op dit moment bestaan er echter geen regels over de ruimtelijke verdeling van toekomstige nieuwbouw binnen gemeenten. Ook zijn er geen afspraken over welke type woningen de beste en slechtste plekken krijgen met het oog op omgevingskwaliteit en gezondheid. In Amsterdam gelden wel richtlijnen voor gevoelige bestemmingen zoals scholen, kinderdagverblijven, en verzorgingshuizen. Deze instellingen mogen niet gevestigd worden op plekken met veel luchtverontreiniging, maar woningen wel. Als gevolg van marktwerking is het zeer aannemelijk dat de woningen op de aantrekkelijkste plekken – vaak met relatief de beste omgevingskwaliteit – koopwoningen zijn, en minder aantrekkelijke woningen met de slechtste omgevingskwaliteit als huurwoningen zijn toegewezen. Zoals in de Amsterdamse nieuwbouwbuurt Het Funen, beschreven in de inleiding van dit rapport. Om hier andere sturing aan te geven kunnen gemeenten, woningcorporaties, vastgoedbeleggers en stedelijke planners allocatieregels opstellen die zorgen dat de verschillende type woningen evenrediger over de ruimte worden verdeeld worden.

Sturing in de ruimtelijke allocatie kan op wijkniveau, bijvoorbeeld met een extra eisenpakket voor huurwoningen in de toewijzing van nieuwbouwprojecten in gebieden met een relatief goede omgevingskwaliteit. Sturing in de ruimtelijke allocatie kan ook op microniveau, bijvoorbeeld met extra eisen in de ruimtelijke verdeling van woningen binnen nieuwbouwbuurten. Aan de hand van diverse indicatoren, zoals de index voor omgevingskwaliteit in dit onderzoek, kunnen organisaties verschillen in kaart brengen. 6.4 Stedelijke verdichting of niet? Dit onderzoek toont aan dat de omgevingskwaliteit over het algemeen beter – of minder slecht – is buiten de stedelijke kernen (uitzonderingen naast industrie, Schiphol en snelwegen daargelaten). Men zou dus de voorkeur kunnen geven om simpelweg meer (particuliere) huurwoningen te bouwen in onvervuild buitengebied. De meeste steden zijn immers al zo druk. Ruimte voor nieuwbouw in steden is schaars en ‘overgebleven’ plekken bevinden zich op relatief ongunstige locaties, vaak dichtbij infrastructuur en industrie. Echter, op groene plekken bouwen in het buitengebied kan ook ten koste gaan van natuur, bodemkwaliteit en biodiversiteit. Als de bronnen van vervuiling effectief worden aangepakt en de ‘vergroening’ van de stad wordt doorgezet dan hoeft verdere verdichting een betere omgevingskwaliteit niet in de weg te staan.

Er kan gemakkelijk gebruik gemaakt worden van de goede toegang tot (bestaande) publieke voorzieningen, zoals openbaar vervoer. Stedelijk beleid in Amsterdam en de regio laat diverse interventies zien die de blootstelling aan negatieve omgevingsfactoren proberen te verminderen. Autoluwe binnensteden, milieuzones, autovrije zones, snelheidsbeperkingen en het stimuleren van elektrisch (openbaar) vervoer en van fietsen en wandelen, zijn voorbeelden van maatregelen om lokaal verhoogde blootstelling aan luchtverontreiniging en omgevingsgeluid aan te pakken (zie ook Gezondheidsraad, 2018). In diverse grote Europese steden zijn verkeersbeperkende maatregelen getroffen in nastreving van een groene en gezonde stad. Denk ook aan een gezondere stedelijke planning zoals de ondertunneling van de A2 in het stadcentrum van Maastricht. Daarnaast kan een vermindering van vliegverkeer via Schiphol de luchtverontreiniging en het omgevingsgeluid voor veel bewoners in de regio flink verlagen. Tevens is er een substantiële verduurzaming (of 45

vermindering) van het productieproces van Tata Steel nodig om de hoge blootstelling aan luchtverontreiniging in en rondom Beverwijk te verbeteren (zie ook Hin et al., 2021). 6.5 Meer voorlichting of niet? Ondanks de lage omgevingskwaliteit en de hoge vierkante-meterprijzen, is Amsterdam nog altijd een zeer gewilde plek om te wonen. Voor veel mensen lijken ruimtelijke kwaliteit en gezondheidsrisico’s dus niet doorslaggevend in hun woonkeuze. Dit kan omdat men niet bewust is (onwetendheid), het eigenlijk niet willen weten (cognitieve dissonantie, of ontkenning), of andere overwegingen belangrijker achten zoals de afstand tot werk, publieke voorzieningen, vrienden of familie (prioriteit). Om bewustwording te bevorderen kan men meer voorlichting geven. In sommige gebieden krijgen mensen voordat ze een huis huren of kopen al informatie over de omgeving. In sommige gebieden, bijvoorbeeld rond Schiphol, krijgen geïnteresseerden in woningen bijvoorbeeld informatie over het omgevingslawaai en een vragenlijst waarmee ze kunnen nagaan of ze geluidgevoelig zijn. Men kan verder denken aan de introductie van een speciaal label voor de omgevingskwaliteit van woningen (naast een energielabel). Dit label voor omgevingskwaliteit kan bijvoorbeeld worden toegevoegd aan advertenties op websites die woningen aanbieden (zoals Funda of Woningnet).

Echter, lang niet iedereen op de woningmarkt heeft de mogelijkheid om in hun woonkeuze mee te wegen dat een slechte omgevingskwaliteit hogere gezondheidsrisico’s met zich meebrengt. Deze beperkte keuzevrijheid op de woningmarkt wordt beïnvloed door inkomensniveaus en vermogen, maar ook door het prangende woningtekort en specifieke procedures in de sociale huursector.5 Het is daarom goed mogelijk dat wanneer meer mensen bewuster raken van de potentiële gezondheidsschade door hun woonomgeving, juist de mensen met een hoger inkomen zich eenvoudiger kunnen veroorloven om hierop te acteren en de gezondste plekken na te jagen. Het gevolg van bewustwording is dan een sterkere overeenkomst tussen sociale, ruimtelijke en gezondheid-gerelateerde ongelijkheden, en een grotere gezondheidskloof tussen sociale huurders en kopers. 6.6 (Anders) aansturen op een hogere blootstelling voor specifieke groepen of niet? Onze onderzoeksresultaten roepen de vraag op of de verdeling van de omgevingskwaliteit naar eigendom een probleem is. Over het algemeen geldt dat de rijken het meest uitstoten, maar de beste omgevingskwaliteit genieten (zie Barnes et al., 2019).

Is het wel zo erg dat particuliere huurwoningen in meerdere mate op ongezonde plekken staan dan corporatiehuurwoningen en koopwoningen? Op basis van sociaaleconomische kenmerken kunnen we stellen dat particuliere huurders een relatief minder kwetsbare gezondheid hebben, waardoor de blootstelling aan een slechtere omgevingskwaliteit mogelijk minder negatieve gezondheidseffecten heeft. Particuliere huurders zijn vaak jonger en theoretisch opgeleid en 5

In de sociale huursector van corporaties wordt een deel van de woningen via directe bemiddeling toegewezen, vooral aan kwetsbare groepen. Zij hebben weinig keuzevrijheid maar geen last van lange wachttijden., omdat zij op deze manier voorrang krijgen. Het grootste deel van de woningen wordt aangeboden via advertenties, waarop woningzoekenden zelf moeten reageren en waarbij de wachttijd doorslaggevend. Deze woningzoekenden kiezen dus zelf op welke woningen zij reageren, maar wie (relatief) snel een woning wil, zal minder kritisch moeten zijn dan wie alle tijd heeft. In de praktijk worden veel aangeboden sociale huurwoningen door woningzoekenden geweigerd. Mede als gevolg van de lange wachttijden, zijn woningzoekenden extra kritisch voordat ze woning accepteren.

blijven bovendien relatief kort op dezelfde plek wonen – deels vanwege kortdurende contracten met een max. van 24 maanden i.v.m. de huurrechten (vanaf 2024 afgeschaft) en deels vanwege de hoge huurprijzen. De gezondheidsrisico’s van de omgevingskwaliteit zijn het grootst voor mensen met een kwetsbare gezondheid, die vaker ouder en praktisch opgeleid zijn. Daarmee kan men beargumenteren dat met een dergelijk ‘menselijk schild’ de algemene gezondheidsongelijkheid in de regio Amsterdam enigszins meer in balans komt. Er kan actief op worden gestuurd op basis van bijvoorbeeld leeftijd, inkomen en buurt – en impliciet gebeurt dat eigenlijk al door de manier waarop de woningmarkt is vormgegeven. De GGD heeft onlangs voorzichtig positief geadviseerd over huisvesting voor studenten rondom Schiphol, in de zogeheten LIB4-zone. Een belangrijk aspect daarbij is tijdelijkheid. Studenten (mits goed geïnformeerd) zouden wat de GGD betreft maximaal 3 jaar in de buurt van Schiphol kunnen wonen. Anderzijds kan een hoge blootstelling aan een jonge groep juist ook een reden zijn om omgevingskwaliteit te problematiseren. Een hogere kans op zwangerschapscomplicaties en negatieve invloed op de ontwikkeling van jonge kinderen maakt ook jonge gezinnen tot risicogroep voor luchtverontreiniging. Gezondheidsrisico’s door omgeving zijn cumulatief over de tijd.

Dit betekent dat een hogere blootstelling op jonge leeftijd, een periode van lichamelijke ontwikkeling, een onevenredig groot effect op latere leeftijd kan hebben.

Bronnen Alizadeh, M. R., Abatzoglou, J. T., Adamowski, J. F., Prestemon, J. P., Chittoori, B., Akbari Asanjan, A., & Sadegh, M. (2022). Increasing Heat‐Stress Inequality in a Warming Climate. Earth’s Future, 10(2). https://doi.org/10.1029/2021EF002488 Arundel, R., & Hochstenbach, C. (2020). Divided access and the spatial polarization of housing wealth. Urban Geography, 41(4), 497–523. https://doi.org/10.1080/02723638.2019.1681722 Arundel, R., Li, A., Baker, E., & Bentley, R. (2022). Housing unaffordability and mental health: Dynamics across age and tenure. International Journal of Housing Policy, 1– 31. https://doi.org/10.1080/19491247.2022.2106541 Barnes, J. H., Chatterton, T. J., & Longhurst, J. W. S. (2019). Emissions vs exposure: Increasing injustice from road traffic-related air pollution in the United Kingdom. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 73, 56–66. https://doi.org/10.1016/j.trd.2019.05.012 Boogers, M. J. G. J. A., Schaap, L., Karsten, N., & Van den Munkhof, E. D. (2008). Decentralisatie als opgave: Een evaluatie van het decentralisatiebeleid van de Rijksoverheid (1993-2008). Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties. Boterman, W., & Van Gent, W. (2023). Making the Middle-class City: The Politics of Gentrifying Amsterdam. Palgrave Macmillan US.

https://doi.org/10.1057/978-1-13755493-2 Burke, M., González, F., Baylis, P., Heft-Neal, S., Baysan, C., Basu, S., & Hsiang, S. (2018). Higher temperatures increase suicide rates in the United States and Mexico. Nature Climate Change, 8(8), 723–729. https://doi.org/10.1038/s41558-018-0222-x Chu, C., Breucker, G., Harris, N., Stitzel, A., Gan, X., Gu, X., & Dwyer, S. (2000). Healthpromoting workplaces—International settings development. Health Promotion International, 15(2), 155–167. https://doi.org/10.1093/heapro/15.2.155 Cohen-Cline, H., Turkheimer, E., & Duncan, G. E. (2015). Access to green space, physical activity and mental health: A twin study. Journal of Epidemiology and Community Health, 69(6), 523–529. https://doi.org/10.1136/jech-2014-204667 Corburn, J. (2009). Toward the Healthy City: People, Places, and the Politics of Urban Planning. MIT Press. De Nijs, T., Bosch, P., Brand, E., Heusinkveld, B., Van Der Hoeven, F., Jacobs, C., Klok, L., Kluck, J., Koekoek, A., Koopmans, S., Van Nieuwaal, K., Ronda, R., & Steeneveld, G. (2019). Ontwikkeling Standaard Stresstest Hitte. https://doi.org/10.21945/RIVM2019-0008 De Vries, S., ten Have, M., van Dorsselaer, S., van Wezep, M., Hermans, T., & de Graaf, R. (2016). Local availability of green and blue space and prevalence of common mental disorders in the Netherlands. BJPsych Open, 2(6), 366–372.

https://doi.org/10.1192/bjpo.bp.115.002469 Dreger, S., Schüle, S., Hilz, L., & Bolte, G. (2019). Social Inequalities in Environmental Noise Exposure: A Review of Evidence in the WHO European Region. International 48

Journal of Environmental Research and Public Health, 16(6), 1011. https://doi.org/10.3390/ijerph16061011 Fecht, D., Fischer, P., Fortunato, L., Hoek, G., de Hoogh, K., Marra, M., Kruize, H., Vienneau, D., Beelen, R., & Hansell, A. (2015). Associations between air pollution and socioeconomic characteristics, ethnicity and age profile of neighbourhoods in England and the Netherlands. Environmental Pollution, 198, 201–210. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2014.12.014 Ferm, J., & Raco, M. (2020). Viability Planning, Value Capture and the Geographies of Market-Led Planning Reform in England. Planning Theory & Practice, 21(2), 218– 235. https://doi.org/10.1080/14649357.2020.1754446 Garcia, E., Berhane, K. T., Islam, T., McConnell, R., Urman, R., Chen, Z., & Gilliland, F. D. (2019). Association of Changes in Air Quality With Incident Asthma in Children in California, 1993-2014. JAMA, 321(19), 1906. https://doi.org/10.1001/jama.2019.5357 Gauderman, W. J., Urman, R., Avol, E., Berhane, K., McConnell, R., Rappaport, E., Chang, R., Lurmann, F., & Gilliland, F. (2015). Association of Improved Air Quality with Lung Development in Children. New England Journal of Medicine, 372(10), 905– 913. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1414123 Gezondheidsraad. (2018). Gezondheidswinst door schonere lucht. Gezondheidsraad. Hammer, M. S., Swinburn, T. K., & Neitzel, R. L. (2014).

Environmental Noise Pollution in the United States: Developing an Effective Public Health Response. Environmental Health Perspectives, 122(2), 115–119. https://doi.org/10.1289/ehp.1307272 Hin, J., Stelwagen, R., Geelen, L., & Staatsen, B. (2021). Blik op de leefomgeving en gezondheid voor de verstedelijkingstrategie Metropoolregio Amsterdam. Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu. Hochstenbach, C. (2017). State-led Gentrification and the Changing Geography of Marketoriented Housing Policies. Housing, Theory and Society, 34(4), 399–419. https://doi.org/10.1080/14036096.2016.1271825 Hochstenbach, C., & Ronald, R. (2020). The unlikely revival of private renting in Amsterdam: Re-regulating a regulated housing market. Environment and Planning A: Economy and Space, 52(8), 1622–1642. https://doi.org/10.1177/0308518X20913015 Kerckhoffs, J., Khan, J., Hoek, G., Yuan, Z., Ellermann, T., Hertel, O., Ketzel, M., Jensen, S. S., Meliefste, K., & Vermeulen, R. (2022). Mixed-Effects Modeling Framework for Amsterdam and Copenhagen for Outdoor NO 2 Concentrations Using Measurements Sampled with Google Street View Cars. Environmental Science & Technology, 56(11), 7174–7184. https://doi.org/10.1021/acs.est.1c05806 Klompmaker, J. O., Hoek, G., Bloemsma, L. D., Gehring, U., Strak, M., Wijga, A. H., van den Brink, C., Brunekreef, B., Lebret, E., & Janssen, N. A. H. (2018).

Green space definition affects associations of green space with overweight and physical activity. Environmental Research, 160, 531–540. https://doi.org/10.1016/j.envres.2017.10.027 Koman, P. D., Romo, F., Swinton, P., Mentz, G. B., de Majo, R. F., Sampson, N. R., Battaglia, M. J., Hill-Knott, K., Williams, G. O., O’Neill, M. S., & Schulz, A. J. (2019). MI-Environment: Geospatial patterns and inequality of relative heat stress vulnerability in Michigan. Health & Place, 60, 102228. https://doi.org/10.1016/j.healthplace.2019.102228 49

Kondo, M., Fluehr, J., McKeon, T., & Branas, C. (2018). Urban Green Space and Its Impact on Human Health. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(3), 445. https://doi.org/10.3390/ijerph15030445 Koolen, C. D., & Rothenberg, G. (2019). Air Pollution in Europe. ChemSusChem, 12(1), 164–172. https://doi.org/10.1002/cssc.201802292 Maas, J. (2006). Green space, urbanity, and health: How strong is the relation? Journal of Epidemiology & Community Health, 60(7), 587–592. https://doi.org/10.1136/jech.2005.043125 Musterd, S., Damhuis, R., Hochstenbach, C., & van Gent, W. (2019). De regio als garderobe: Huishoudens, levensfasen en woonmilieus in de Nederlandse metropool. Amsterdam: Amsterdam University Press. Ntarladima, A.-M. (2022). Integrating time activity in environmental exposure assessment: Implications for epidemiological studies [Utrecht University]. https://doi.org/10.33540/1138 Ntarladima, A.-M., Karssenberg, D., Poelman, M., Grobbee, D. E., Lu, M., Schmitz, O., Strak, M., Janssen, N., Hoek, G., & Vaartjes, I. (2022). Associations between the fastfood environment and diabetes prevalence in the Netherlands: A cross-sectional study. The Lancet Planetary Health, 6(1), e29–e39. https://doi.org/10.1016/S25425196(21)00298-9 Pellow, D. N. (2017). What is Critical Environmental Justice? Polity.

Romanello, M., Di Napoli, C., Drummond, P., Green, C., Kennard, H., Lampard, P., Scamman, D., Arnell, N., Ayeb-Karlsson, S., Ford, L. B., Belesova, K., Bowen, K., Cai, W., Callaghan, M., Campbell-Lendrum, D., Chambers, J., Van Daalen, K. R., Dalin, C., Dasandi, N., … Costello, A. (2022). The 2022 report of the Lancet Countdown on health and climate change: Health at the mercy of fossil fuels. The Lancet, 400(10363), 1619–1654. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(22)01540-9 Ronald, R. (2008). The ideology of home ownership: Homeowner societies and the role of housing. Palgrave Macmillan. Savini, F. (2017). Planning, uncertainty and risk: The neoliberal logics of Amsterdam urbanism. Environment and Planning A: Economy and Space, 49(4), 857–875. https://doi.org/10.1177/0308518X16684520 Schmitz, O., Beelen, R., Strak, M., Hoek, G., Soenario, I., Brunekreef, B., Vaartjes, I., Dijst, M. J., Grobbee, D. E., & Karssenberg, D. (2019). High resolution annual average air pollution concentration maps for the Netherlands. Scientific Data, 6(1), 190035. https://doi.org/10.1038/sdata.2019.35 Song, S., Gao, Z., Zhang, X., Zhao, X., Chang, H., Zhang, J., Yu, Z., Huang, C., & Zhang, H. (2023). Ambient fine particulate matter and pregnancy outcomes: An umbrella review. Environmental Research, 235, 116652. https://doi.org/10.1016/j.envres.2023.116652 Stansfeld, S. A., & Matheson, M. P. (2003).

Noise pollution: Non-auditory effects on health. British Medical Bulletin, 68(1), 243–257. https://doi.org/10.1093/bmb/ldg033 Stechemesser, A., Levermann, A., & Wenz, L. (2022). Temperature impacts on hate speech online: Evidence from 4 billion geolocated tweets from the USA. The Lancet Planetary Health, 6(9), e714–e725. https://doi.org/10.1016/S2542-5196(22)00173-5 50

Stutvoet, E., & Laarman, K. (2019, November 4). Kansen voor schimmelwoning: Koppel aanpak vochtige woningen aan energietransitie. Ruimte En Wonen. https://www.ruimteenwonen.nl/kansen-voor-schimmelwoning Thunis, P., Pisoni, E., Bessagnet, B., Wilson, J., Vignati, E., De Meij, A., & Mascherpa, A. (2021). Urban PM2.5 atlas: Air quality in European cities : 2021 report. Publications Office of the European Union. Tonne, C., Milà, C., Fecht, D., Alvarez, M., Gulliver, J., Smith, J., Beevers, S., Ross Anderson, H., & Kelly, F. (2018). Socioeconomic and ethnic inequalities in exposure to air and noise pollution in London. Environment International, 115, 170–179. https://doi.org/10.1016/j.envint.2018.03.023 Uitermark, J. (2012). De zelforganiserende stad. In Essays: Toekomst van de stad (pp. 5–9). Raad voor Leefomgeving en Infrastructuur. UN (2017). New Urban Agenda (United Nations Conference on Housing and Sustainable Urban Development (Habitat III)). United Nations. Van Gent, W., & Hochstenbach, C. (2020). The neo-liberal politics and socio-spatial implications of Dutch post-crisis social housing policies. International Journal of Housing Policy, 20(1), 156–172. https://doi.org/10.1080/19491247.2019.1682234 Van Loon, J., & Aalbers, M. B. (2017). How real estate became ‘just another asset class’: The financialization of the investment strategies of Dutch institutional investors.

European Planning Studies, 25(2), 221–240. https://doi.org/10.1080/09654313.2016.1277693 Van Maurik, R., Mulder, P., & Verstraten, P. (2023). Gezondheidskosten en energiearmoede: Een empirische analyse voor Nederland. TNO. Venderbos, J., Hosper, K., & van Loenen, T. (2023). Leefomgeving en gezondheidsverschillen. Pharos. WHO (2018). Environmental noise guidelines for European Region. WHO Regional Office for Europe. Wolch, J. R., Byrne, J., & Newell, J. P. (2014). Urban green space, public health, and environmental justice: The challenge of making cities ‘just green enough.’ Landscape and Urban Planning, 125, 234–244. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2014.01.017 Yigitcanlar, T., & Teriman, S. (2015). Rethinking sustainable urban development: Towards an integrated planning and development process. International Journal of Environmental Science and Technology, 12(1), 341–352. https://doi.org/10.1007/s13762-013-0491-x

Bijlagen Bijlage 1

Fijnstof concentratie in EU lidstaten. Bron: Thunis et al. (2021).

Bijlage 2

Fijnstof (PM2.5). Bron: Atlas Leefomgeving.

Stikstofdioxide (NO2). Bron: Atlas Leefomgeving. 53

Bijlage 3 Vier medicijnclusters: longziekten, hart- en vaatziekten, neuropsychiatrische aandoeningen, slaapproblematiek. Bron: eigen werk. Aandoeningen Longziekten

Hart- en vaatziekten

Neuropsychiatrische aandoeningen

Slaapproblemen

Code R03A R03B R03C R03D C01A C01B C01C C01D C01E C02A C02B C02C C02D C02K C02L C02N C03A C03B C03C C03D C03E C03X C07A C07B C07C C07D C07E C07F C08C C08D C08E C08G C09A C09B C09C C09D C09X N04A N04B N06A N06C N06D N05C

Medicijn Sympathicomimetica voor inhalatie Ov inhalatiemiddelen bij astma/copd Sympathicomimetica v system gebruik Ov midd astma/copd v system gebruik Hartglycosiden Anti-aritmische midd. klasse i/iii Hartstimulantia,excl hartglycosiden Vasodilatantia bij hartziekten Overige cardiaca Centraal werkende sympathicolytica Ganglionblokker. sympathicolytica Perifeer werkende sympathicolytica Midd. gladde spieren vd arteriolen Overige antihypertensiva Antihypertensiva met diuretica Comb antihypertensiva atc-groep C02 'Low-ceiling' diuretica, thiaziden 'Low-ceiling' diuret, exc thiaziden 'High-ceiling' diuretica Kaliumsparende middelen Diuretica met kaliumsparende midd. Overige diuretica Beta-blokkers Beta-blokkers met thiaziden Beta-blokkers met overige diuretica Beta-blokk.m thiaziden en ov diuret Beta-blokkers met vasodilatantia Beta-blokkers m ov antihypertensiva Sel.calc.antagon.m vnl vasc werking Sel.calc.antagon.m directe hart-eff Niet-selectieve calciumantagonisten Calciumantagonisten met diuretica Ace-remmers Ace-remmers, combinatiepreparaten Angiotensine-ii-antagonisten Angiotensine-ii-antagon., comb.prep Ov midd aangrijp op ren-angiot.syst Parasympathicolytica Dopaminergica Antidepressiva Psycholeptica met psychoanaleptica Dementiemiddelen Hypnotica en sedativa

Bijlage 4 Regressieanalyse in de gemeente Amsterdam. Bron: eigen werk. Variabelen

Stikstof (NO2)

Fijnstof (PM2.5)

Coëfficiënt Coëfficiënt Eigendom Koopwoning Referentie Referentie Particuliere huur 1,19*** 0,00 Corporatiehuur 0,41*** -0,10*** Bouwperiode 2010-2022 Referentie Referentie 2000-2010 -0,20*** 0,03*** 1950-2000 -0,22*** 0,05*** 1000-1950 2,82*** 1,08*** Eigendom en bouwperiode Koopwoning Referentie Referentie in 2010-2022 Particuliere huur -0,51*** 0,09*** in 2000-2010 Particuliere huur -0,30*** 0,17*** in 1950-2000 Particuliere huur -0,67*** 0,13*** in 1000-1950 Corporatiehuur -0,69*** 0,04*** in 2000-2010 Corporatiehuur -0,12** 0,24*** in 1950-2000 Corporatiehuur -0,95*** -0,08*** in 1000-1950 Constante 22,25 10,55 df 11 11 R2 0,2625 0,3680 N 476691 476691 Noot: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001

Groen voorziening en Coëfficiënt

Omgevings geluid

Hittestress

Omgevings kwaliteit

Coëfficiënt

Referentie 1,82*** 3,73***

Referentie 2,94*** 1,72***

Referentie 0,21*** 0,03*

Referentie 1,10*** 0,34***

Referentie -1,23*** 6,06*** -2,64***

Referentie 0,08 -0,63*** 0,20***

Referentie 0,15*** -0,47*** 0,44***

Referentie 0,24*** -0,62*** 1,58***

Referentie

0,61***

-2,03***

-0,10***

-0,87***

-2,01***

-1,78***

-0,18***

-0,27***

-3,14***

-2,39***

-0,07***

-0,75***

-3,06***

-1,02***

-0,14***

-0,20***

-4,70***

-1,64***

0,21***

0,08**

-4,43***

-1,62***

0,14***

-0,25***

43,01 11 0,1694 476691

58,61 11 0,0295 476691

38,16 11 0,1040 476691

15,96 11 0,1785 476691

Bijlage 5 Voorspelde waarden en verschillen in de gemeente Amsterdam. Bron: eigen werk. Verschillen tussen verschillen Significant Verschillen verschil tussen 2010 2000 1950 1000 tussen verschillen 2000-2010 bouwperioden 2022 2010 2000 1950 en en type 2010-2022 Eigendom eigendom Koopwoning 22,2 22,0 22,0 25,1 0,20 PR, CH Stikstofdioxide Particuliere huur 23,4 22,7 22,9 25,6 0,71 O, CH (NO2) Corporatiehuur 22,7 21,8 22,3 24,5 0,90 O, PR Koopwoning 10,5 10,6 10,6 11,6 -0,03 PR, CH Particuliere huur 10,5 10,7 10,8 11,8 -0,12 O, CH Fijnstof (PM2.5) Corporatiehuur 10,5 10,5 10,7 11,5 -0,07 O, PR Koopwoning 43,0 41,8 49,1 40,4 1,23 PR, CH Groenvoorzieningen Particuliere huur 44,8 44,2 48,9 39,0 0,62 O, CH binnen 300m (in %) Corporatiehuur 46,7 42,4 48,1 39,7 4,29 O, PR Koopwoning 58,6 58,7 58,0 58,8 PR, CH Omgevingsgeluid (in Particuliere huur 61,6 59,6 59,1 59,4 1,95 O, CH dB) Corporatiehuur 60,3 59,4 58,1 58,9 0,94 O, PR Koopwoning 38,2 38,3 37,7 38,6 -0,15 PR, CH 38,4 38,4 37,7 38,7 -0,04 O Hittestress (in °C) Particuliere huur Corporatiehuur 38,2 38,2 37,9 38,8 -0,01 O 16,0 16,2 15,3 17,5 -0,24 PR, CH Omgevingskwaliteit Koopwoning Particuliere huur 17,1 16,4 16,2 17,9 0,62 O, CH (som van kwartielscores) Corporatiehuur 16,3 16,3 15,8 17,6 O, PR Noot: Niet significante waarden (95%) zijn weggelaten.

De kleurenschaal indiceert blootstelling binnen omgevingsfactor (blauw is positiever, rood is negatiever). Bouwperiode

Verschillen

Bijlage 6 Beschrijvende statistieken medicijngebruik (van personen ouder dan dertig jaar en met een minimale woonduur van 7 jaar). Bron: eigen werk. Leeftijd Gemiddelde

Standaardfout

60,01

0,01

Frequentie

Percentage

Cumulatief

Man

435390

46,98

Vrouw

491336

53,02

100

Totaal

926726

100

Leeftijd

[95% BI] 59,98

60,04

Geslacht

Migratieachtergrond Frequentie

Percentage

Cumulatief

Nederlandse achtergrond

650560

70,20

70,2

Eerste generatie niet-westerse achtergrond

195755

21,12

91,32

Tweede generatie niet-westerse achtergrond

80411

8,68

100

Totaal

926726

100

Frequentie

Percentage

Cumulatief

Eerste kwintiel (0% tot 20%)

123133

13,37

Tweede kwintiel (20% tot 40%)

156571

17,00

30,37

Derde kwintiel (40% tot 60%)

186218

20,22

50,59

Vierde kwintiel (60% tot 80%)

200558

21,78

72,36

Vijfde kwintiel (80% tot 100%)

254552

27,64

100

Totaal

921032

100,00

Inkomensklasse

Bouwperiode Frequentie

Percentage

Cumulatief

1000-1950

232028

25,04

1950-2000

568038

61,3

86,33

2000-2010

109886

11,86

98,19

2010-2022

16774

1,81

100

Totaal

926726

100

Type eigendom Frequentie

Percentage

Cumulatief

Corporatiehuur

296585

32,29

Koopwoning

550531

59,94

92,23

Onbekend

793

0,09

92,31

Particuliere huur

70619

7,69

100

Totaal

918528

100

Omgevingsfactoren Gemiddelde

Standaardfout

Stikstofdioxide (NO2)

18,76

0,0041131

18,75

18,77

Fijnstof (meer dan verwacht ivt NO2)

0,00

0,0005109

0,00

Omgevingsgeluid (dB)

56,68

0,0052276

56,67

56,69

Groenvoorzieningen binnen 100 meter (%)

40,04

0,0132854

40,01

40,06

Hittestress (meer dan verwacht ivt groen)

0,26

0,0039639

0,25

0,26

[95% BI]

Bijlage 7 Logistische regressieanalyses medicijngebruik (met personen ouder dan dertig jaar en met een minimale woonduur van 7 jaar). 3 sets van 4 modellen: set 1 (inwoners van de regio Amsterdam), set 2 (inwoners van de regio Amsterdam met een corporatiehuurwoning), set 3 (inwoners van de regio Amsterdam met een koopwoning). Een analyse van particulier huurwoningen is niet uitgevoerd vanwege het kleine aantal observaties. Bron: eigen werk. Set 1: Inwoners van de regio Amsterdam Longziekten Aantal observaties

913405

LR chi2(20)

15071,67

Prob > chi2

0,000 0,0248

Leeftijd

-296550,59 Pseudo R2 Odds SF z Ratio 1,08 0,00 34,08

0,000

1,07

1,08

Leeftijd (niet lineair)

1,00

0,00

-25,13

0,000

1,00

Man

Ref.

Vrouw

1,30

0,01

37,55

0,000

1,29

1,32

Geen

Ref.

Eerste gen.

0,99

0,01

-1,05

0,294

0,97

1,01

Log likelihood

Geslacht Migratieachtergrond

P>z

[95% BI]

Tweede gen.

1,08

0,01

6,25

0,000

1,06

1,11

Eerste kwint.

1,14

0,01

10,52

0,000

1,11

1,16

Tweede kwint.

1,06

0,01

4,94

0,000

1,03

1,08

Derde kwint.

Ref.

Vierde kwint.

0,96

0,01

-4,12

0,000

0,94

0,98

Vijfde kwint.

0,86

0,01

-13,68

0,000

0,84

0,88

Corporatiehuur

1,46

0,01

40,81

0,000

1,43

1,48

Koopwoning

Ref.

Onbekend

1,21

0,15

1,59

0,111

0,96

1,54

Particuliere huur

1,17

0,02

10,75

0,000

1,14

1,20

1000-1950

Ref.

1950-2000

1,05

0,01

5,07

0,000

1,03

1,06

2000-2010

0,99

0,01

-0,77

0,442

0,96

1,02

2010-2022

0,99

0,03

-0,34

0,735

0,93

1,05

Stikstofdioxide (NO2)

0,98

0,00

-17,07

0,000

0,98

Fijnstof (meer dan verwacht ivt NO2)

0,95

0,01

-6,37

0,000

0,94

0,97

Omgevingsgeluid (dB) Groenvoorzieningen binnen 100 meter (%) Hittestress (meer dan verwacht ivt groen) Constante

1,00

0,00

-2,42

0,015

1,00

0,00

-12,48

0,000

1,00

0,00

-0,67

0,503

1,00

0,01

0,00

-56,88

0,000

0,01

Inkomensklasse

Type eigendom

Bouwperiode

Noot: Constante is een schatting van baseline odds.

Hart- en vaatziekten Aantal observaties

913405

LR chi2(20)

200050,76

Prob > chi2

0,000 0,1802

Leeftijd

-455143,82 Pseudo R2 Odds SF z Ratio 1,21 0,00 93,02

0,000

1,21

Leeftijd (niet lineair)

1,00

0,00

-53,6

0,000

1,00

Man

Ref.

Vrouw

0,92

0,00

-16,03

0,000

0,91

0,93

Geen

Ref.

Eerste gen.

1,26

0,01

34,3

0,000

1,25

1,28

Tweede gen.

0,99

0,01

-0,64

0,524

0,97

1,01

Eerste kwint.

0,96

0,01

-4,74

0,000

0,94

0,97

Tweede kwint.

1,03

0,01

0,003

1,01

1,04

Derde kwint.

Ref.

Vierde kwint.

0,95

0,01

-5,98

0,000

0,94

0,97

Vijfde kwint.

0,86

0,01

-18,93

0,000

0,84

0,87

Corporatiehuur

1,40

0,01

48,79

0,000

1,38

1,40

Log likelihood

Geslacht Migratieachtergrond

Inkomensklasse

Type eigendom

P>z

[95% BI]

Koopwoning

Ref.

Onbekend

1,37

0,12

3,45

0,001

1,15

1,60

Particuliere huur

1,19

0,01

15,88

0,000

1,16

1,21

1000-1950

Ref.

1950-2000

1,19

0,01

25,02

0,000

1,17

1,20

2000-2010

1,13

0,01

11,57

0,000

1,10

1,14

2010-2022

1,09

0,03

3,7

0,000

1,04

1,14

Stikstofdioxide (NO2)

0,98

0,00

-19,21

0,000

0,98

0,99

Fijnstof (meer dan verwacht ivt NO2)

0,88

0,01

-22,35

0,000

0,87

0,89

Omgevingsgeluid (dB) Groenvoorzieningen binnen 100 meter (%) Hittestress (meer dan verwacht ivt groen) Constante

1,00

0,00

-1,97

0,049

1,00

0,00

-15,06

0,000

1,00

0,00

1,49

0,136

1,00

0,00

-121,39

0,000

0,00

Bouwperiode

Noot: Constante is een schatting van baseline odds.

← Vorig deel Volgend deel →

De tekst is automatisch uit het bestand gehaald en kan afwijken van het origineel (kolommen, tabellen en koppen lopen door elkaar). Het officiële stuk bij de gemeente is leidend. Bron: https://api.notubiz.nl/document/13293104/1