1400000120000010000008000006000004000002000000000000000001600000Geograischebereikbaarheidvanwerkperauto1.600.0001.400.0001.200.0001.000.000800.000600.000400.000200.0000:0001:0002:0003:0004:0005:0006:0007:0008:0009:0010:0011:0028 2016/02 S+ROThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidFiguur 1: Variatie in de bereikbaarheidvan werk gedurende de dag inselectie van steden, gemiddeldedonderdag in 2014.Karst GeursUniversiteit Twentek.t.geurs@utwente.nlBij het bepalen van verkeers- en ver-voersbeleid, wordt vaak uitgegaan vaneen verkeerskundige invulling van hetbegrip bereikbaarheid. Volgens KarstGeurs is dit een te beperkte blik: er zijnmeerdere manieren om bereikbaarheidte omschrijven en berekenen. Geursgaat uit van een brede, geografischebenadering. In navolging van de Ameri-kaan Walter Hansen staan mogelijkhe-den voor interactie hierbij centraal.Bereikbaarheid is een sleutelbegripin de wisselwerking tussen ruimte enmobiliteit, maar ook in het verkeers-en vervoersbeleid in Nederland enandere landen. De invulling van hetbegrip bereikbaarheid is mede bepalendvoor de richting van het verkeers- envervoersbeleid en de effecten van ditbeleid op de samenleving. Er zijn echterverwarrend veel verschillende manie-ren om bereikbaarheid te omschrijvenen te berekenen. In de discussies overbereikbaarheid in Nederland staat eenverkeerskundige invulling van het be-grip centraal: bereikbaarheid lijkt alleente gaan over rijsnelheden, vertragingenen files. Dit is een beperkte blik op be-reikbaarheid. Als inwoners van de grotesteden in Nederland een uur in de spitsmet de auto rijden, dan bestaat volgensTomTom zo'n twintig minuten daarvanuit vertraging.1 Toch kunnen stedelin-gen veel meer banen en voorzieningenbereiken dan inwoners van het plat-teland. In de steden zijn veel meerbestemmingen en activiteiten op korteafstand te vinden.Dit artikel beschrijft de temporele enruimtelijk dynamiek van de bereikbaar-heid van werk met de auto. Het laat hetbelang van veranderingen in reistijdenen nabijheid zien, en of deze elkaar ver-De temporele en ruimtelijke dy000000000000UtrechtAmsterdamRotterdamAmersfoort`s-GravenhageHaarlem`s-HertogenboschBredaArnhemEindhovenApeldoornNijmegenZwolleEnschedeGroningen12:0013:0014:0015:0016:0017:0018:0019:0020:0021:0022:0023:00UtrechtAmersfoortDen HaagDen BoschBredaArnhemEindhovenApeldoornNijmegenEnschedeGroningenHaarlemAmsterdamRotterdamZwolleS+RO 2016/01 29ThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidsterken of afzwakken. De ontwikkelingin bereikbaarheid wordt gedetailleerdin kaart gebracht voor heel Nederlandvoor de periode 2009-2014 op basis vangegevens over rijsnelheden uit naviga-tiesystemen.Bereikbaarheid: nabijheiden reistijdDit artikel gaat uit van een brede,geografische benadering van bereik-baarheid. Volgens deze benadering gaatbereikbaarheid over de mogelijkhedendie personen hebben om, na een ver-plaatsing, op bestemmingen aan acti-viteiten deel te nemen. Bereikbaarheidin termen van mogelijkheden leverteen fundamenteel andere benaderingop, dan bereikbaarheid uitgedrukt intermen van het gemak, of de moeitevan verplaatsen zelf. Snelheid is geenindicator voor bereikbaarheid zelf,maar van een aspect dat van invloedis op bereikbaarheid. De snelheid vanreizen bepaalt immers mede het aantallocaties dat je binnen een bepaaldereistijd kunt bereiken.De Amerikaan Walter Hansen gaf ineen artikel in 1959 de eerste definitievan geografische bereikbaarheid.2 Hijstelde dat bereikbaarheid gaat overde mogelijkheden voor ruimtelijkeinteractie. Hansen werkte een geogra-fische bereikbaarheidsindicator uit dieop vergelijkbare manier werkt als hetzwaartekrachtmodel: de bereikbaar-heid van een locatie neemt proportio-neel toe met de massa van activiteiten(aantal banen, mensen, enzovoort),die vanuit deze locatie bereikt kunnenworden, en neemt proportioneel af metde reisweerstand (afstand, reistijd,reiskosten) naar deze locaties. >>namiek van autobereikbaarheid30 2016/02 S+ROThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidProvinciegrens(-100%, -5%](-5%, -1%](-100%, -1%](-1%, 5%](-5%, inf]geen dataFiguur 2: Ontwikkeling bereikbaarheidwerk per auto, avondspits,gemiddelde werkdag, 2009-2014.Geografische bereikbaarheiden economische ontwikkelingWalter Hansen gebruikte zijn bereik-baarheidsindicator als variabele in eenmodel om de ruimtelijke ontwikkelingvan de bevolking in Washington temodelleren. Zijn bereikbaarheidsindi-cator wordt in Nederland en elders inde wereld veelvuldig door planologen,geografen en economen gebruikt.3 InNederland is de geografische be-reikbaarheid van werk bijvoorbeeldgebruikt in studies om verschillen in deaantrekkingskracht, economische con-currentie en economische veerkrachttussen steden en regio's te verklaren.Zo blijkt de geografische bereikbaar-heid van werk per auto ongeveer 30procent van de regionale verschillen invierkantemeterprijzen van woningen inNederland te verklaren.4 Dat woningenin Amsterdam en Utrecht relatief duurzijn, komt mede door de goede bereik-baarheid van werk. Ook verklaart degeografische bereikbaarheid van werk,samen met de mate van economischespecialisatie, de veerkracht van deregionale arbeidsmarkt. De snelheidwaarmee werkzoekenden een baankunnen vinden, is sterk afhankelijk vanhet aantal banen dat werknemers kun-nen bereiken. De gemiddelde snelheidwaarmee een ontslagen werknemer inde Noordvleugel van de Randstad eennieuwe baan kan vinden, is vier keerzo hoog als in het noordoosten van hetland en in Zeeuws-Vlaanderen.5Big data inbereikbaarheidsonderzoekBereikbaarheidsstudies zijn over hetalgemeen gebaseerd op modelgegevensof gegevens over verplaatsingsge-drag die op ??n moment in de tijd zijnverzameld. De meeste bereikbaar-heidsstudies houden hierdoor maar inzeer beperkte mate rekening met detemporele variatie in bereikbaarheid. Erwordt bijvoorbeeld vaak uitgegaan vande gemiddelde reistijd tussen herkom-sten en bestemmingen (bijvoorbeeldpostcodegebieden) in een jaar, onder-scheiden naar spits- en daluren. Debeschikbaarheid van gegevens neemtechter razendsnel toe. Verkeerskundigonderzoek met behulp van allerlei soor-ten big data (zoals mobiele telefoons,in-car-navigatiesystemen, socialemedia) staat in Nederland nog in dekinderschoenen, maar zal de komendejaren een grote vlucht gaan nemen.Big data biedt ook een enorme potentieom de ruimtelijke en temporele variatiein bereikbaarheid te analyseren, en ver-anderingen daarin door bijvoorbeeld deaanleg van spitstroken of andere capa-citeitsuitbreidingen. TomTom bepaaltvoor ieder wegsegment in Nederlandeen gedetailleerd snelheidsprofiel:per kwartier een gemiddelde snel-heid, zeven dagen per week. Dit profielwordt gemaakt op basis van gegevensuit GPS-navigatiesystemen en mobieletelefoons. In dit artikel kijken we naarde ontwikkeling van bereikbaarheidtussen 2009 en 2014. De geografischebereikbaarheidsindicator van WalterHansen is hierbij het uitgangspunt.o 25 50 75 100 km NS+RO 2016/01 31ThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidProvinciegrens(-100%, -5%](-5%, -1%](-100%, -1%](-1%, 5%](-5%, inf]geen dataFiguur 3: De invloed vanveranderingen in rijsnelheden op debereikbaarheid van werk per auto,2009-2014.Om deze te kunnen berekenen zijn deTomTom gegevens gebruikt om perkwartier de gemiddelde reistijd tussenalle postcodegebieden (PC4-niveau) inNederland te berekenen voor de jaren2009 en 2014. De reistijdgegevens zijnvervolgens gegevens gecombineerdmet gegevens over het aantal arbeids-plaatsen per postcodegebied. Ten slotteis een (log-logistische) afstandsverval-functie geschat om het aantal banenper postcodegebied te kunnen wegenmet met de reisweerstand. Hierbij isgebruik gemaakt van verplaatsings-gegevens uit het Onderzoek Verplaat-baarheidsanalyses uitgevoerd, waarbijis verondersteld dat de verandering inbereikbaarheid tussen 2009-2014 wordtveroorzaakt door ruimtelijke ontwik-kelingen (reistijden wijzigen niet) ofdoor alleen de verandering in reistijden(ruimtelijke ontwikkeling wijzigt niet).Variatie in bereikbaarheidgedurende de dagFiguur 1 op pagina 28 laat de variatiezien in de geografische bereikbaarheidvan werk per auto voor inwoners vanvijftien steden, uitgaande van jaarge-middelde reistijden voor donderdagenin 2014. De figuur toont duidelijk heteffect van de ochtend- en avond-spits op de bereikbaarheid van werk.Inwoners van grote steden, maar ooksteden zoals Haarlem en Amersfoort,kunnen tijdens de ochtendspits zo'n20 procent minder banen bereiken danbuiten de spits. Tijdens de avondspits isdat zo'n 25 procent minder. Toch is hetaantal banen, dat vanuit de steden inde Randstad bereikt kan worden, veelgroter in steden buiten de Randstad. Zokunnen inwoners van Amsterdam enUtrecht zelfs in de spits nog ruim vierkeer zo veel banen bereiken (circa 1,2miljoen) dan inwoners van Enschede ofGroningen (circa 370 duizend). De figuurlaat dus zien dat voor bereikbaar-heid van werk de nabijheid van banenveel belangrijker is, dan verschillen inrijsnelheden gedurende de dag.De ontwikkeling van bereik-baarheid tussen 2009-2014Tussen 2009 en 2014 is gemiddelde debereikbaarheid van werk licht toege-nomen, zo'n 1 procent. De ruimtelijkevariatie in ontwikkeling van de bereik-baarheid van werk is echter groot.Figuur 2 op pagina 30 laat de ontwik-keling van de bereikbaarheid van werkzien. In de regio Amsterdam neemt debereikbaarheid van werk zo'n 3 procenttoe, terwijl in grote delen van het landeen afname van de bereikbaarheid te >>singen in Nederland (OViN) van 2014.Om de rekentijd te reduceren is eenmaximale reistijd van 90 minuten ge-hanteerd (waarbinnen 98 procent vande woon-werkritten vallen).De ontwikkeling van de geografischebereikbaarheid van werk tussen 2009-2014 is afhankelijk van ruimtelijke ont-wikkelingen ?n veranderingen van dereistijden. Om de resultaten makkelijkerte kunnen duiden, is de afzonderlijkebijdrage van veranderingen in de nabij-heid van banen en reistijdveranderin-gen geschat. Hiervoor zijn extra bereik-o 25 50 75 100 km N32 2016/02 S+ROThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidFiguur 4: De invloed van deverandering in de nabijheid van banenop de bereikbaarheid van werk,2009-2014.zien is. Zo neemt de bereikbaarheid vanwerk in Rijnmond en Midden-Brabantmet zo'n 2 procent af.Deze ruimtelijke variaties komen doorregionale verschillen in werkgelegen-heid, maar ook door verschillen inrijsnelheden. Tussen 2009 en 2014 isde filezwaarte met zo'n 50 procentafgenomen6, mede door de openingvan nieuwe rijstroken. De capaciteits-uitbreidingen van het hoofdwegen-net hebben zichtbare effecten op debereikbaarheid van werk met de auto,met name tijdens de avondspits. Figuur3 op pagina 31 laat duidelijk de effec-ten van de capaciteitsuitbreidingenop de A2 in de avondspits zien tussenAmsterdam, Utrecht, Den Bosch enEindhoven. De bereikbaarheid van werkneemt in Nederland in de avondspits(gemiddelde werkdag) gemiddeld metzo'n 2 procent toe.De toename van bereikbaarheid vanwerk in regio Amsterdam is verderversterkt door een toename van dewerkgelegenheid. Tussen 2009 en 2014nam alleen de werkgelegenheid in regioAmsterdam toe, daarbuiten nam dewerkgelegenheid door de economischecrisis af. In regio Amsterdam nam debereikbaarheid van werk net zo sterktoe door toename van werkgelegenheid(circa 1,5 procent) als de verbeteringvan reistijden (circa 1,5 procent). Deafname van werkgelegenheid eldersin het land heeft de toename van degemiddelde bereikbaarheid van werk inNederland met zo'n 1 procent gedempt.Bereikbaarheid en nabijheidDe bereikbaarheid van werk wordt inNederland in sterke mate bepaald doorde nabijheid van banen. In de afgelo-pen vijf jaar hebben zowel ruimtelijkeontwikkelingen als ontwikkelingen inrijsnelheden duidelijke invloed gehad opde bereikbaarheid van werk. Ruimte-lijke ontwikkelingen en de ontwikke-ling van het wegennet kunnen elkaarversterken (zoals in regio Amsterdam)of elkaar afzwakken. Duidelijk is inieder geval, dat regio's die al de besteuitgangspositie hadden als het gaatom de bereikbaarheid van werk (regioAmsterdam-Utrecht), in de afgelo-pen jaren hun positie verder hebbenversterkt. De ruimtelijke verschillen inbereikbaarheid tussen de Noordvleugelen de rest van Nederland zijn verdertoegenomen.Het verband tussen weginvesteringenen banengroei in de afgelopen vijf jaaris niet onderzocht. We kunnen dusniet concluderen dat het aantal banenin regio Amsterdam is toegenomenvanwege de gerealiseerde uitbreidingvan snelwegen. De groei van het aantalbanen in regio Amsterdam heeft veelmogelijke redenen. Zo groeit de bevol-king van Amsterdam relatief snel, ondermeer omdat Amsterdam veel jongeren,gezinnen, kenniswerkers en immigran-ten aantrekt.7Bevolkingsgroei trekt ook banen aan.En meer banen trekt ook weer mensenaan. Toch mag op basis van de litera-tuur wel een positief verband wordenverondersteld. Het onderzoek `WegenProvinciegrens(-100%, -5%](-5%, -1%](-100%, -1%](-1%, 5%](-5%, inf]geen datao 25 50 75 100 km NS+RO 2016/01 33ThemaNieuwe mobiliteitDe temporele en ruimtelijkedynamiek van autobereikbaarheidnaar economische groei' van het Ruim-telijk Planbureau uit 2006, laat op basisvan een ruimtelijk-economisch modelzien dat reistijdverbeteringen op ver-bindingen naar Amsterdam en Utrechtrelatief grote agglomeratie-effectenopleveren en zorgen voor meer werkge-legenheid.8 Dit leidt weer tot een nieuwevenwicht: de groei van Amsterdamlevert ook weer meer verkeer op, waar-door de reistijdwinst deels weglekt.Uit internationaal onderzoek blijkt, datuitbreiding van wegcapaciteit met 10procent op de korte termijn zo'n 3-5procent extra verkeer oplevert. Ondermeer door veranderingen in route-keuze, en op de lange termijn zo'n 8-10procent, door wijzigingen in autobeziten ruimtelijke ontwikkelingen.9 Ditbetekent dat een aanzienlijk deel vande bijkomende wegcapaciteit wordt op-gevuld door extra verkeer. Uitbreidingvan wegen levert uiteindelijk dus geenoplossing voor files.10Andere vervoerswijzenDit artikel beperkt zich tot de ruim-telijke en temporele dynamiek inbereikbaarheid van werk met ??nvervoerwijze: de auto. In Nederlandis de bereikbaarheid per openbaarvervoer en fiets, en combinaties vanvervoerwijzen, belangrijk. De ruimte-lijke en temporele dynamiek van dezevervoerwijzen verschilt sterk van dievan de auto. Voor fietsbereikbaarheid isde ruimtelijke variatie veel belangrijkerdan variatie in reistijden. De nabijheidvan werk is bepalend. De groei van ba-nen in Amsterdam zal dus positief uit-werken op de fietsbereikbaarheid: eentoename van activiteiten op plekkenwaar de afstanden relatief kort zijn.De ruimtelijke variatie in nabijheid vanwerk is ook in sterke mate bepalendvoor de bereikbaarheid van werk methet openbaar vervoer. Het aantal banenin de nabijheid van stations is van groteinvloed. Verbeteringen in de kwaliteitvan fiets- en looproutes naar stationsen fietsparkeren op stations, kunnendan ook behoorlijk effecten hebbenop de bereikbaarheid van werk voortreinreizigers.11 Een tweede beperkingvan dit artikel is dat de bereikbaarheidvan werk uiteraard ook afhangt vanspecifieke kenmerken van de beroeps-bevolking en de arbeidsmarkt. Nabij-heid tot banen betekent niet per se datde bereikbaarheid tot werk hoog is; debanen moeten passen bij het oplei-dingsniveau en de vaardigheden vande beroepsbevolking in de regio. In ver-volgonderzoek zal aan deze aspectenaandacht worden besteed. De auteur bedankt Borja Moya-Gom?z,Universidad Complutense Madrid, voorhet uitvoeren van deTomTom-analysesen visualisatie van de resultaten.Noten1 TomTom, TomTom European CongestionIndex. TomTom, 2014.2 Hansen, W.G., `How accessibility shapesland use', in: Journal of American Instituteof Planners, nummer 25, 1959, pp. 73-76.3 Zie bijvoorbeeld: Conde?o-Melhorado,A.; Gutierrez, J.; Reggiani, A. (eds.),Accessibility and Spatial Interaction,Edward Elgar, Northampton (USA), 2015.En: Geurs, K.T.; Patuelli, R. en Dentinho,T., Accessibility, Equity and Efficiency.Challenges for transport and publicservices, Edward Elgar, Northampton(USA), 2016.4 Marlet, G., De aantrekkelijke stad,Universiteit Utrecht, Utrecht, 2010.5 Weterings, A.; Diodato, D. en Berge, M.van den, De veerkracht van regionalearbeidsmarkten, Planbureau voor deLeefomgeving, Den Haag, 2009.6 Rijkswaterstaat, PublieksrapportageRijkswegennet 2014, 3e periode 2014:1 september-31 december, inclusiefjaaroverzicht 2014, RijkswaterstaatDienst Verkeer en Scheepvaart,Rotterdam, 2015.7 PBL, De stad: magneet, roltrap en spons,PBL, Den Haag, 2015.8 Thissen, M.; Coevering, P. van de enHilbers, H., Wegen naar economischegroei. Ruimtelijk Planbureau, Den Haag,2006.9 Noland, R.B. en Lem, L.L., A reviewof the evidence for induced traveland changes in transportation andenvironmental policy in the US and theUK. Transportation Research Part D:Transport and Environment 7, 2002, pp.1-26.10 Duranton, G. en Turner, M. A., `Thefundamental law of road congestion:Evidence from US cities', in: AmericanEconomic Review, nummer 101, 2011, pp.2616-2652.11 Geurs, K.T.; Puello, L. La Paix en Weperen,S. van, `A multi-modal network approachto model public transport accessibilityimpacts of bicycle-train integrationpolicies,' in: European Transport ResearchReview, in voorbereiding, 2016.Karst Geurs is hoogleraar verkeer- envervoersplanning bij het Centre forTransport Studies van de UniversiteitTwente.