Leefbaarometer 2020
Verdiepende analyses

Kees Leidelmeijer
Francine Burema

Jornt Mandemakers
december 2022

Eindredactie
Atlas Research
Capital C, 4e etage
Weesperplein 4c
1018 XA Amsterdam
020 2371400
info@atlasresearch.nl
www.atlasresearch.nl
© Atlas Research, Amsterdam, 2022

2

Inhoud
Samenvatting

1

5

Hoofdstuk 2: Stijgers en dalers

5

Hoofdstuk 3: Leefbaarheid en sociale ongelijkheid

7

Hoofdstuk 4: Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid

8

Inleiding

10

1.1 De Leefbaarometer

11

2 Stijgers en dalers

13

2.1 Van onvoldoende naar voldoende

13

2.2 Zwak of onvoldoende én dalende leefbaarheid

22

2.3 Vroegsignalering

29

2.4 Samenvatting en conclusies

37

3 Leefbaarheid en sociale ongelijkheid

40

3.1 Hoe ongelijk is de leefbaarheid in Nederland verdeeld?

41

3.2 Sociale ongelijkheid in leefbaarheid op lokaal niveau

50

3.3 Sociaaleconomische verschillen in een buurt en leefbaarheid

56

3.4 Ontwikkeling sociale ongelijkheid in leefbaarheid 2014-2020

60

3.5Samenvatting en conclusies

61

4 Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid

63

4.1 Drugsproblematiek

65

4.2 Potentieel misbruik van vastgoed

75

4.3 Witwasgevoelige branches

82

4.4Algemene indicatie voor ondermijnende criminaliteit

88

4.5Samenvatting en conclusies

92

Bijlage 1: Leefbaarometer 3.0

94

3

Bijlage 2: Buurten met een verbetering van onvoldoende naar voldoende tussen
2014 en 2020

99

Bijlage 3: Buurten met een verslechtering tussen 2014 en 2020 vanuit
zwak/onvoldoende

104

Bijlage 4: Extra figuren bij thema leefbaarheid en sociale ongelijkheid

115

Bijlage 5: Gemeenten naar indicaties voor ondermijnende criminaliteit

118

4

Samenvatting
In dit rapport worden verdiepende analyses op drie thema’s gepresenteerd op basis van de
Leefbaarometer 3.0 en aanvullende bronnen. Eerder verscheen naar aanleiding van de Leefbaarometer 3.0 een analyserapport dat ingaat op de ontwikkeling van de leefbaarheid
volgens de Leefbaarometer tussen 2014 en 2020 (www.leefbaarometer.nl). In deze verdiepende analyses komen de volgende thema’s aan bod:
•

Stijgers en dalers (hoofdstuk 2); over gebieden in Nederland die verslechterden of
juist verbeterden vanuit een onvoldoende of zwakke score in 2014 en over vroegsignalering: gebieden die verslechterden terwijl ze in 2014 nog net (ruim) voldoende
scoorden.

•

Leefbaarheid en sociale ongelijkheid (hoofdstuk 3); over de algemene verschillen in
leefbaarheid tussen buurten en over de sociale ongelijkheid: de samenhang tussen
de sociaaleconomische samenstelling van buurten en de leefbaarheid.

•

Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid (hoofdstuk 4); over de relatie
tussen indicatoren voor ondermijnende criminaliteit en de ervaren onveiligheid van
bewoners, die onderdeel is van de Leefbaarometer.

De verdiepende analyses in dit rapport zijn verkennend van aard en bedoeld om de kennis
van de leefbaarheidsproblematiek te vergroten en om te signaleren welke problemen, waar
samengaan. De analyses geven geen inzicht in de oorzakelijkheid van de gevonden relaties.
Het rapport biedt wel handvatten om op lokaal niveau nadere invulling te geven aan verdiepend onderzoek en de evaluatie en ontwikkeling van beleid. Hoe de situatie ter plaatse écht
is, vraagt altijd nader onderzoek om zaken verder in te kleuren en van mogelijke handelingsperspectieven te voorzien. We hopen dat de analyses die in dit rapport worden
gepresenteerd daarvoor als inspiratie kunnen dienen.

Hoofdstuk 2: Stijgers en dalers
Stijgers
In een relatief groot deel van de gebieden die in 2014 nog onvoldoende scoorden is de leefbaarheid verbeterd. De belangrijkste bijdrage aan deze positieve ontwikkeling is een
verbetering van de score op de dimensie Overlast en onveiligheid geweest. Daarin verschillen deze gebieden van hoe de verbetering gemiddeld in Nederland tot stand is gekomen in

5

diezelfde periode. Gemiddeld genomen was de dimensie Voorzieningen namelijk de belangrijkste motor voor verbetering.
Er lijken drie verschillende paden te zijn voor verbetering. Allereerst is er een ‘gemiddeld’
pad waarin naast de dimensie Overlast en onveiligheid ook verbeteringen te zien zijn op de
dimensies Woningvoorraad, Fysieke omgeving en Voorzieningen. Daarnaast zijn er twee
paden die vooral voorkomen in de gebieden die erg laag scoorden in 2014. In beide paden
is de dimensie Sociale samenhang relatief sterk verbeterd. Ze onderscheiden zich van elkaar doordat in één de verandering vooral op de dimensie Woningvoorraad te zien is en in
de andere op de dimensie Overlast en onveiligheid. De veranderingen – en zelfs de paden
van verbeteringen – worden weerspiegeld in de oordelen van bewoners. Zo zijn de oordelen van bewoners in de gebieden die zijn verbeterd langs het pad van de woningvoorraad
opvallend positief over het onderhoud van de woningen in de buurt. De bewoners in deze
gebieden zijn in meerderheid nieuwe bewoners.
Dalers
Van een relatief klein deel van de gebieden die in 2014 zwak of onvoldoende scoorden, is de
score op de Leefbaarometer in de periode 2014-2020 verder verslechterd. De belangrijkste
reden hiervoor is een verslechtering op de dimensie Overlast en onveiligheid geweest.
Naast de overheersende invloed van de dimensie Overlast en onveiligheid zijn er ook paden van verslechtering waarin de nadruk meer ligt op ofwel de woningvoorraad, ofwel een
combinatie van voorzieningen en fysieke omgeving. Vooral het pad van een verslechtering
via de dimensie Woningvoorraad kwam meer voor in gebieden die al een relatief ongunstige uitgangspositie hadden in 2014. Zowel de verslechtering in deze gebieden als het
belang van de dimensie Overlast en onveiligheid heeft zijn weerslag op de oordelen van
bewoners. De oordelen zijn negatiever in de gebieden die zijn verslechterd dan in gebieden
die al langer op datzelfde lage niveau zaten. Daarbij valt in het bijzonder het relatief grote
aandeel bewoners op dat bang is om te worden lastiggevallen of beroofd in de eigen
buurt.
Vroegsignalering
Er zijn veel buurten in Nederland waarvoor vroegsignalering aan de orde is (gebieden die
vanuit een score voldoende of net ruim voldoende verslechterden). In absolute zin gaat het
om 100 duizend woningen. Voor 300 duizend woningen is er sprake van een relatieve verslechtering (een minder gunstige ontwikkeling dan gemiddeld in Nederland). De meeste
van deze gebieden liggen buiten de G4 en G40, in overig Nederland. Deze gebieden worden
gekenmerkt door overheersende bouwperiodes tussen 1961-1990. Veel wijken die in deze

6

periode zijn gebouwd, scoren betrekkelijk laag op de Leefbaarometer. Verder valt op dat
het aandeel 55-plussers in deze wijken relatief groot is.
Een verslechtering op de dimensie Overlast en onveiligheid vormt de belangrijkste reden
voor de negatieve ontwikkeling in deze gebieden. Tegelijkertijd lijken er vrij veel, namelijk zes,
verschillende paden te zijn waarlangs de verslechtering vorm kan krijgen. In drie van de zes
paden speelt de dimensie Overlast en onveiligheid de hoofdrol. Andere paden zijn die langs
woningvoorraad, voorzieningen of fysieke omgeving. Voor alle paden geldt dat er een relatief sterke verslechtering is van de score op de dimensie Sociale samenhang.

Hoofdstuk 3: Leefbaarheid en sociale ongelijkheid
Hoe groot zijn de verschillen in leefbaarheid tussen buurten? Waar zijn de verschillen tussen
buurten het grootst? En in hoeverre hangen verschillen in leefbaarheid samen met de sociaaleconomische status van buurten en sociaaleconomische verschillen in buurten. De
samenhang met sociaaleconomische status van een buurt geeft de mate van sociale ongelijkheid in leefbaarheid weer. De sociale ongelijkheid in leefbaarheid is nu voor het eerst
goed in beeld gebracht, omdat bewonerskenmerken niet langer onderdeel zijn van de Leefbaarometer 3.0 én omdat het CBS gedetailleerde data over de sociaaleconomische
samenstelling van buurten beschikbaar heeft gemaakt.
De grootste verschillen tussen buurten in leefbaarheid zijn te vinden in de grote(re) steden.
De G4-gemeenten (Den Haag, Utrecht, Rotterdam en Amsterdam) staan in de top-5 van
gemeenten met de grootste verschillen in leefbaarheid tussen buurten in de gemeente.
Er blijken ook sterke positieve verbanden te bestaan tussen de sociaaleconomische status
van een buurt en de leefbaarheid van een buurt in 2020; de sociale ongelijkheid in leefbaarheid. We vinden sterke verbanden of we nu kijken met de samengestelde
sociaaleconomische status schaal (SES-WOA) of met de onderliggende scores voor het inkomen, vermogen, opleidingsniveau of arbeidsverleden van de bewoners van buurten. Ter
illustratie: Zonder het meewegen van de sociaaleconomische kenmerken van de buurt is
de kans 68% dat een buurt een goede of hogere leefbaarheid(score) heeft. Als rekening
wordt gehouden met bijvoorbeeld het opleidingsniveau, dan zien we dat als één op de vijf
bewoners in een buurt hoogopgeleid is, de kans dat een buurt een goede leefbaarheid
heeft slechts 16% is. Wanneer het aandeel hoogopgeleiden verdubbelt naar twee op vijf bewoners, dan stijgt de kans naar 67% en bij een aandeel hoogopgeleiden van drie op vijf is
de kans dat de buurt een goede leefbaarheid heeft al 95%.

7

De sociale ongelijkheid in leefbaarheid verschilt per gemeente en ook regionaal. Zo lijkt het
verband tussen sociaaleconomische status en leefbaarheid van buurten sterker te zijn in
de grote(re) steden dan in de kleine(re) gemeenten. Verder springt een aantal regio’s met
grotere sociale ongelijkheid in leefbaarheid (sterkere correlaties) eruit. De ongelijkheid lijkt
groter te zijn in ’t Gooi, in een aantal Veluwse gemeenten, de regio IJsselmonde en in het
oosten van Groningen.
Hoe homogeen of divers een buurt sociaaleconomisch gezien is, blijkt niet veel uit te maken
voor de leefbaarheid van buurten. Alleen het armste kwart van de buurten werd wat minder leefbaar als de sociaaleconomische verschillen in de buurt toenamen in de periode
2014-2020. Echter, dit verband valt in het niet bij het zeer sterke positieve verband tussen
(veranderingen in) het gemiddelde sociaaleconomische niveau van de buurt en de leefbaarheid.
Verder blijkt dat de sociale ongelijkheid in leefbaarheid tussen 2014 en 2020 nagenoeg gelijk
is gebleven. Al krijgt de ongelijkheid wel een iets andere vorm. Zo is de samenhang tussen
de leefbaarheid van een buurt en het gemiddelde inkomens- en vermogensniveau licht afgenomen, terwijl het verband met het aandeel hoogopgeleiden juist is toegenomen.

Hoofdstuk 4: Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid
Het dashboard Zicht op Ondermijning is een bijzonder interessante bron voor inzicht op gemeente- en wijkniveau voor een groot aantal indicatoren die te maken hebben met
ondermijnende criminaliteit. Omdat onthullingsrisico’s een belangrijke rol spelen bij het
openbaar maken van de registerdata zitten er wel de nodige lacunes in de data (ontbrekende gemeenten en wijken vanwege te weinig waarnemingen). Daarnaast zijn veel van de
indicatoren gevoelig voor (de effectiviteit van) beleid en de uitvoering daarvan. Die effectiviteit kan per gemeente of regio verschillen. Zo zijn aantallen ontruimingen, verdachten en
veroordeelden wel indicatief, maar als de ene gemeente of regio succesvoller is in de opsporing en vervolging dan de andere kan dit de uitkomsten vertekenen.
Er zijn ook indicatoren die samenhangen met andere omstandigheden dan alleen ondermijnende criminaliteit. Denk hierbij bijvoorbeeld aan of een bedrijf een buitenlandse
eigenaar heeft (komt relatief veel voor in gemeenten die nabij de grens liggen), of meervoudig woningbezit (komt meer voor in studentensteden). Ook dat soort samenhangen
kunnen het beeld verstoren. Voor ervaren onveiligheid geldt eveneens dat dit ook door andere omstandigheden dan ondermijnende criminaliteit kan worden bepaald.

8

Ondanks de bovengenoemde beperkingen is de samenhang van veel indicatoren voor ondermijnende criminaliteit met de ervaren onveiligheid van bewoners groot. Dat geldt het
sterkst voor het aandeel veroordeelden en verdachten in een wijk, voor zowel drugs- als
vermogensdelicten. Ook (ontruimingen van) hennepkwekerijen hangen sterk samen met
ervaren onveiligheid. Voor potentieel misbruik van vastgoed en de aanwezigheid van witwasgevoelige bedrijven is de samenhang minder sterk. Die activiteiten zijn vermoedelijk ook
minder goed waarneembaar, waardoor de invloed ervan op de ervaren onveiligheid van
bewoners minder groot is. Door indicatoren samen te nemen ontstaat een meer algemene
indicatie van de aanwezige ondermijnende criminaliteit in een gemeente. Ook die algemene indicatie hangt sterk samen met de ervaren onveiligheid van bewoners.
Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid gaan vooral samen in de meer stedelijke gemeenten (zie Bijlage 5). De positie van Kerkrade en Heerlen is daarbij opvallend: veel
ervaren onveiligheid gaat samen met een hoge score op veel van de indicatoren voor ondermijnende criminaliteit. Het is aannemelijk dat de samenloop in de grotere steden voor
een deel ‘toevallig’ is. In de grote steden komen veel problemen samen. Daardoor voelen
mensen zich er vaker onveilig. Waar dat dan precies door komt, is juist door de combinatie
van problematiek niet duidelijk. Ondermijnende criminaliteit kan een belangrijke factor zijn,
maar hoeft niet allesbepalend te zijn.
In een aantal kleinere gemeenten zijn er ook vrij veel indicaties voor ondermijnende criminaliteit, maar werkt dit niet of nauwelijks door in ervaren onveiligheid. Het gaat dan
bijvoorbeeld om gemeenten als Rucphen, Urk of Goes. Het lijkt erop dat in dit type kleinere
gemeenten andere mechanismen werken die ervoor zorgen dat ondermijnende criminaliteit hier minder een probleem is voor bewoners. Dat de sociale samenhang in dit type
gemeenten groot is, kan hier mogelijk een rol in spelen. Ook is het denkbaar dat de ondermijnende criminaliteit in deze gebieden zich meer in het landelijk gebied concentreert dan
in de kernen, waardoor de zichtbaarheid ervan kleiner is dan in de dichtbebouwde steden.
Tot slot is er een groep kleinere gemeenten waar vrij veel indicaties zijn voor ondermijnende
criminaliteit, terwijl ook de ervaren onveiligheid er relatief groot – dus ongunstig – is, zoals in
Vaals, Tiel, Stein of Beverwijk. In dat type gemeenten is de sociale samenhang vaak ook minder sterk, wat lijkt samen te hangen met de ervaren onveiligheid. Ook kan de ondermijnende
criminaliteit er meer zichtbaar zijn of kunnen er andere al dan niet gerelateerde problemen
zijn op het gebied van ervaren onveiligheid, zoals overlast door (soft)drugstoerisme. Lokaal
onderzoek kan daar meer inzicht in geven.

9

1 Inleiding
In dit rapport worden verdiepende analyses gepresenteerd op basis van de Leefbaarometer
3.0 en aanvullende bronnen. Eerder verschenen naar aanleiding van de Leefbaarometer 3.0
een onderzoeksrapport 1 waarin de herijking van de Leefbaarometer uitgebreid wordt toegelicht en een analyserapport 2 dat ingaat op de ontwikkeling van de leefbaarheid volgens de
Leefbaarometer tussen 2014 en 2020.
In de voorliggende rapportage komen de volgende thema’s aan bod:
•

Stijgers en dalers (hoofdstuk 2); over gebieden in Nederland die verslechterden of
juist verbeterden vanuit een onvoldoende of zwakke score in 2014. Ook is er aandacht
voor gebieden die verslechterden terwijl ze in 2014 nog (net ruim) voldoende scoorden, de zogenoemde vroegsignalering.

•

Leefbaarheid en sociale ongelijkheid (hoofdstuk 3); over de algemene verschillen in
leefbaarheid tussen buurten en over de sociale ongelijkheid in leefbaarheid: de samenhang tussen de sociaaleconomische samenstelling van buurten en de
leefbaarheid.

•

Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid (hoofdstuk 4); over de relatie
tussen indicatoren voor ondermijnende criminaliteit en de ervaren onveiligheid van
bewoners, die onderdeel is van de Leefbaarometer.

De drie thema’s zijn onafhankelijk van elkaar opgesteld. De lezer kan dus direct naar het
thema gaan waar de interesse naar uitgaat. Er is geen voorkennis nodig, behalve enig inzicht
in wat de Leefbaarometer is. Daar gaat de volgende paragraaf op in.
De verdiepende analyses in dit rapport zijn verkennend van aard. Er wordt onder meer gezocht naar nadere typeringen van gebieden die opvallen in hun ontwikkeling. Ook gaat de
aandacht uit naar relevante samenhangen tussen scores op (onderdelen van) de Leefbaarometer en andere beleidsrelevante kenmerken van de omgeving. De analyses geven
geen inzicht in de oorzakelijkheid van de gevonden relaties. Het doel van de analyses is om

------------

1

Mandemakers, J., K. Leidelmeijer, F. Burema, R. Halbersma, M. Middeldorp & J. Veldkamp (2021). Leefbaarometer 3.0.
Instrumentontwikkeling. Amsterdam: In Fact Research & Atlas Research.

2

Leidelmeijer, K. en J. Mandemakers (2022). Leefbaarheid in Nederland 2020: een analyse op basis van de Leefbaarometer 3.0. Amsterdam: In Fact Research & Atlas Research.

10

de kennis van de leefbaarheidsproblematiek te vergroten en om te signaleren welke problemen, waar samengaan.
De analyses bieden handvatten om op lokaal niveau – al dan niet in meer kwalitatieve zin –
nadere invulling te geven aan verdiepend onderzoek en de evaluatie en ontwikkeling van
beleid. Aangrijpingspunten daarvoor zijn onder meer de identificatie van specifieke buurten
waarin opvallende positieve of negatieve ontwikkelingen zijn gesignaleerd. Door in lokaal onderzoek op die gebieden te focussen en de ontwikkelingen te verbinden met de gepleegde
beleidsinzet kunnen lessen worden geleerd van wat daar goed of juist minder goed is gegaan. De website www.leefbaarometer.nl en de via open data beschikbare onderliggende
gegevens kunnen daarbij ondersteunen omdat van elk gebied zichtbaar kan worden gemaakt wat de ontwikkelingen zijn geweest en welke dimensies daarin een rol hebben
gespeeld. De combinatie met andere bronnen, zoals in dit themarapport is gedaan met het
dashboard Zicht op Ondermijning en de sociaaleconomische status van bewoners (SES),
biedt de mogelijkheid om tot een meer volledige diagnose en daarbij passend beleid te komen. We hopen dat de analyses in dit rapport daarvoor als inspiratie kunnen dienen.

1.1

De Leefbaarometer

De Leefbaarometer geeft tot op laag schaalniveau (grids van 100 x 100 meter) en voor geheel
Nederland een inschatting van hoe prettig mensen het vinden om ergens te wonen en hoeveel ze daarvoor over hebben. Dat doet de Leefbaarometer aan de hand van kenmerken
van de woonomgeving die zijn ingedeeld in zogenaamde ‘dimensies’. De uitkomsten van de
Leefbaarometer worden op kaartbeeld getoond op www.leefbaarometer.nl.
Welke kenmerken van de woonomgeving het best kunnen worden gebruikt, wordt periodiek
onderzocht. Dat is recent gedaan en heeft geleid tot een herijkt model: de Leefbaarometer
3.0. Nieuwe kenmerken zijn toegevoegd, zoals ervaren onveiligheid, verkeersongevallen,
luchtkwaliteit en sociale cohesie. Kenmerken die mogelijk als stigmatiserend kunnen worden
ervaren zijn weggelaten. Het model bevat in totaal 47 typen omgevingskenmerken, verdeeld
over 94 afzonderlijke indicatoren en vijf dimensies. De dimensies van de Leefbaarometer 3.0
– die ook op kaartbeeld worden getoond – zijn: Fysieke omgeving, Woningvoorraad, Voorzieningen, Sociale samenhang, Overlast en onveiligheid.
De eindscore en de onderscheiden dimensies geven een indruk van hoe het gesteld is met
de leefbaarheid in een gebied en hoe deze zich ontwikkelt. Het instrument geeft daarmee

11

handvatten voor de richting waarin maatregelen voor verbetering van de leefbaarheid gezocht kunnen worden. Hoe de situatie ter plekke écht is, vraagt altijd om nader onderzoek
omdat er lokaal zaken kunnen spelen die de Leefbaarometer niet (goed) meet.

12

2 Stijgers en dalers
Wat kunt u verwachten bij dit thema?
Inzicht in welke gebieden sterk verbeterden die eerder onvoldoende scoorden op de Leefbaarometer, waar die gebieden liggen, welke dimensies een rol speelden in de ontwikkeling
en wat bewoners van hun buurt vinden. Dezelfde inzichten worden geboden voor gebieden
die vanuit een zwakke en onvoldoende score verder verslechterden en voor gebieden waar
de leefbaarheid nog niet onvoldoende is, maar waar wel een verslechtering is geweest
(vroegsignalering). In de grotere steden zijn gemiddeld genomen meer negatieve en minder
positieve ontwikkelingen. De ontwikkeling van onveiligheid lijkt daarin een sleutelrol te spelen.
Het analyserapport Leefbaarheid in Nederland 2020 gaat in op de gebieden in Nederland
waar de leefbaarheid structureel onder druk staat. Dat zijn de delen van wijken en buurten
die al sinds 2014 een score ‘onvoldoende’ of ‘zwak’ hebben op de Leefbaarometer. Die gebieden zijn in het analyserapport op een aantal aspecten vergeleken met gebieden die vanuit
een positie van ‘onvoldoende’ of ‘zwak’ in 2014 zijn verbeterd tot minimaal voldoende in 2020.
In dit themarapport verbreden en verdiepen we het blikveld naar een drietal aanvullende,
beleidsmatig relevante typen gebieden:
1.

Gebieden die verbeterden van een score onvoldoende in 2014 tot een score voldoende in 2020. Dit zijn de ‘succesgebieden’ waar de leefbaarheid aanzienlijk is
verbeterd.

2.

Gebieden die verder verslechterden in de periode 2014-2020 terwijl ze in 2014 al een
score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ hadden. Dit is het meest kwetsbare deel binnen de
gebieden die structureel onder druk staan.

3.

Gebieden die vanuit een score ‘voldoende’/onderste helft ‘ruim voldoende’ in 2014
een daling hebben laten zien in de periode 2014-2020. Dit zijn de gebieden waarvoor vroegsignalering aan de orde is: het tijdig onderkennen van een verslechtering
van de leefbaarheid voordat er echt grote problemen zijn.

2.1 Van onvoldoende naar voldoende
De groep gebieden met een verbetering van een score onvoldoende in 2014 tot een score
voldoende in 2020 omvat in totaal 26 duizend woningen. Dit is circa 6% van de woningen
die in 2014 een score onvoldoende hadden. Het is daarmee geen grote groep, maar wel
een bijzondere. Een dergelijke verbetering betekent namelijk een omslag van rood naar
groen op de Leefbaarometer en zal zelden ‘vanzelf’ zijn gegaan. Dit zijn de gebieden die zich

13

hebben weten te onttrekken aan het jojoën tussen en binnen de scores ‘zwak’ en ‘onvoldoende’, wat vrij vaak voorkomt in gebieden met problemen.
We gaan van deze gebieden na:
•

In welke wijken en buurten ze liggen;

•

Hoe en langs welke dimensies de verbetering vorm heeft gekregen;

•

Of de verbeteringen ook tot uiting komen in de oordelen van bewoners.

Delen van wijken en buurten die van onvoldoende naar voldoende gingen
Bijlage 2 geeft een overzicht van alle buurten waarin minimaal vijftig woningen in een gebied liggen dat tussen 2014 en 2020 verbeterde van onvoldoende naar voldoende. Op die
manier richten we de aandacht op buurten waar in een substantieel deel van de buurt zo’n
verbetering heeft plaatsgevonden. Dit betreft 129 buurten in 54 gemeenten. Van deze buurten wordt in de bijlage ook getoond hoeveel woningen in een deel staan dat wel is
verbeterd, maar waar die verbetering kleiner was. Dat wil zeggen: de verbetering leidde niet
tot een score voldoende in 2020, maar tot bijvoorbeeld een score ‘zwak’ of minder ‘onvoldoende’. Tevens wordt aangegeven hoeveel woningen er in de betreffende buurt in een
deel staan waar de leefbaarheid structureel onder druk staat volgens de definitie zoals die
in het analyserapport is gehanteerd. Tot slot wordt het aandeel van een buurt waarin een
verbetering was van onvoldoende naar voldoende weergegeven, evenals van kleinere verbeteringen vanuit onvoldoende.
Er is geen overlap tussen delen van buurten die structureel onder druk staan en delen die
verbeterden van onvoldoende naar voldoende. Dat zijn altijd verschillende delen van een
buurt omdat in gebieden die structureel onder druk staan er geen score ‘voldoende’ is. Er
kan wel overlap zijn tussen gebieden met een kleinere verbetering vanuit onvoldoende en
gebieden die structureel onder druk staan. Als een gebied ondanks een verbetering nog
steeds zwak of onvoldoende scoort, geldt het - mits het ook aan de andere criteria voldoet
die in het eerdergenoemde analyserapport zijn gehanteerd - als een gebied waar de leefbaarheid ’structureel onder druk’ staat.
De ontwikkelingen binnen buurten en wijken waar verbeteringen zijn geweest van de onvoldoende delen, kunnen zeer verschillend zijn. Het is niet zo dat altijd de gehele buurt
verbetert of dat er geen delen meer zijn waar de leefbaarheid onder druk staat. In de
meeste gevallen (75% van de buurten) gaat het echter om wijken en buurten waar in 2020

14

geen substantiële delen meer zwak of onvoldoende scoorden (anders waren die als ‘structureel onder druk’ gekwalificeerd). In 25% van de gevallen gaan beide situaties echter
samen: in een deel van de gebieden is er een ontwikkeling van onvoldoende naar voldoende, maar in andere delen blijft die ontwikkeling achter en staat de leefbaarheid nog
steeds onder druk. Zo is bijvoorbeeld Sterrenkwartier Hoog in Nissewaard een buurt waar de
leefbaarheid in een groot deel structureel onder druk staat (dat geldt voor 895 van de 1.010
woningen in die buurt). Voor 7% van de woningen in die buurt is er echter een verbetering
geweest van onvoldoende naar voldoende en voor 5% was er een kleinere verbetering
vanuit onvoldoende.
Er kan ook sprake zijn van een soort tweedeling in een buurt. Zo zijn er in de buurt Boomplaats in Ossenkoppelerhoek in Almelo vergelijkbare aantallen woningen die in een deel
liggen met verbeteringen van onvoldoende tot voldoende (180) als en die in delen liggen
die structureel onder druk staan (150). Ook het aandeel van de buurt dat een verbetering
van onvoldoende tot voldoende laat zien, kan verschillen. Zo gaat het in drie van de vier
buurten in Wageningen om meer dan de helft van de woningen terwijl het bijvoorbeeld in
Muziekwijk-Noord in Almere maar om 1% van alle woningen in de buurt gaat. Vaak zijn er bij
die kleine aandelen wel grotere delen waar ook een verbetering was, maar waar de verbetering niet reikte tot een score voldoende. Iets dergelijks is bijvoorbeeld te zien in de
Kolenkitbuurt Noord in Amsterdam. Zo’n 4% van de woningen ligt in een gebied dat verbeterde van onvoldoende naar voldoende. Voor 52% van de woningen die in 2014 in een
gebied stonden met een onvoldoende leefbaarheid was er wel een verbetering, maar een
kleinere. Omdat voor een groot deel van de buurt de verbeteringen beperkt waren, is de
buurt voor ruim de helft van de woningen nog steeds te kwalificeren als een gebied waar
de leefbaarheid voor de meeste huishoudens structureel onder druk staat.
Verschillen tussen gemeenten
Van alle gebieden met een verbetering van een score onvoldoende naar een score voldoende zijn de meeste (naar aantallen woningen) te vinden in de G40. In absolute zin ligt
40% van alle woningen in een gebied dat een dergelijke positieve ontwikkeling doormaakte
in de G40. Zowel in de G4 als in overig Nederland zijn er ongeveer 30% te vinden (zie Tabel
2.1).
In relatieve zin hebben de gebieden met een onvoldoende score in 2014 zich het gunstigst
ontwikkeld in overig Nederland. Als daar een gebied was met een onvoldoende in 2014, was
de kans groter dat dit in 2020 op een voldoende uitkwam dan in de G4 of de G40: 9% in
overig Nederland en 6% en 4% in respectievelijk de G40 en G4 (zie Tabel 2.1). Omdat in de G4

15

en in mindere mate in de G40 grotere delen van de stad in 2014 onvoldoende scoorden, zijn
daar in verhouding tot de woningvoorraad wel meer gebieden te vinden die zich van onvoldoende naar voldoende hebben ontwikkeld: 0,6% in de G4 tegenover 0,2% in overig
Nederland (zie Tabel 2.1).

Tabel 2.1

Kwalificering van de gebieden met een verbetering van onvoldoende naar voldoende tussen en binnen de G4, G40 en overig Nederland

Gemeente-

tetype

2014 in gemeentetype

% van onvoldoende in

% van de woningvoor-

G4

29%

4%

0,6%

G40

40%

6%

0,4%

overig NL

31%

9%

0,2%

Totaal NL

100%

6%

0,3%

type

Aandeel per gemeen-

raad in gemeentetype

Dimensies van verbetering
Gemiddeld genomen wordt de verbetering van de score op de Leefbaarometer in Nederland tussen 2014 en 2020 voor bijna de helft gerealiseerd door een verbetering op de
dimensie Voorzieningen. Dat is anders in de gebieden die verbeterden van onvoldoende
naar voldoende. In die gebieden levert de dimensie Overlast en onveiligheid de belangrijkste bijdrage aan de verbetering (Figuur 2.1). Een ander belangrijk verschil tussen de
gebieden met een verbetering van onvoldoende naar voldoende en de gemiddelde ontwikkeling in Nederland heeft betrekking op de dimensie Sociale samenhang. Gemiddeld
genomen was er in Nederland tussen 2014 en 2020 een – beperkte – daling te zien op deze
score. In de gebieden die verbeterden van onvoldoende naar voldoende was de ontwikkeling ook op deze dimensie positief.
Tot slot valt op dat de bijdrage van de dimensie Woningvoorraad aan de verbetering groot
is in gebieden die verbeterden van onvoldoende naar voldoende. De bijdrage van deze dimensie aan de positieve ontwikkeling is zelfs nog wat groter dan die van de dimensie
Voorzieningen. Kortom, de gebieden die verbeterden van onvoldoende naar voldoende deden dat volgens een duidelijk ander ‘pad’ dan dat waarlangs de gemiddelde verbetering in
Nederland tot stand kwam.

16

Figuur 2.1 Ontwikkeling Leefbaarometer 2014-2020 uitgesplitst naar dimensies, gemiddeld in Nederland en voor gebieden met een verbetering van onvoldoende naar voldoende

Er is onderzocht of er binnen de groep gebieden die verbeterden van onvoldoende naar
voldoende nog verschillende ‘paden’ zijn geweest waarlangs de verbetering is gerealiseerd.
Daaronder verstaan we bijvoorbeeld dat in een groep gebieden een bepaalde dimensie
doorslaggevend was voor de ontwikkeling en in een andere groep gebieden alle dimensies
even belangrijk waren. Om daar achter te komen is een clusteranalyse uitgevoerd op de
ontwikkelingsscores van de dimensies in de gebieden met een verbetering van onvoldoende naar voldoende. Als alle gebieden zich min of meer vergelijkbaar hebben
ontwikkeld, ontstaat er één cluster. Als er verschillende ‘paden’ waren, ontstaan er meerdere clusters.
Uit de analyse kwamen drie clusters (groepen gebieden) naar voren waar de ontwikkeling
van onvoldoende naar voldoende op een andere manier tot stand is gekomen. Dat komt
tot uiting in een andere verdeling van de bijdrage van de dimensies aan de totale ontwikkeling. Dit noemen we ‘paden van ontwikkeling’. De drie paden zijn weergegeven in Figuur
2.2. Het eerste pad noemen we het basispad. Dit basispad geldt in 85% van de gevallen. Het
basispad lijkt sterk op het gemiddelde profiel. Alleen de dimensie Woningvoorraad is in het
basispad wat minder prominent. De bijdrage van deze dimensie aan de positieve ontwikkeling is in dit pad namelijk kleiner dan die van de dimensie Voorzieningen.
In de groep gebieden waar de verbetering tot stand kwam via het tweede pad heeft de dimensie Woningvoorraad juist een zeer grote invloed op de ontwikkeling gehad. Dit pad is in

17

ongeveer 10% van de gevallen gevolgd. Ook de dimensie Sociale samenhang is in deze
groep gebieden van relatief groot belang voor de positieve ontwikkeling. De dimensies
Voorzieningen en Overlast en onveiligheid verbeterden betrekkelijk weinig in dit tweede pad.
Als derde pad is er een groep gebieden waar de verbetering vooral tot stand is gekomen
op de dimensie Overlast en onveiligheid. Net als in het tweede pad was hier ook een relatief grote verbetering te zien op de dimensie Sociale samenhang; de verbetering op de
dimensie Voorzieningen was ook hier beperkt. De dimensie Woningvoorraad verbeterde
niet in het derde pad.

Figuur 2.2 Paden van verbetering van onvoldoende in 2014 naar voldoende in 2020

In het tweede pad lijkt een deel van de verbetering samen te hangen met nieuwbouw.
Waar het aandeel woningen van na 2010 in het basispad 10% is, ligt dat in het pad ’woningvoorraad’ op 20%. Toch is die nieuwbouw geen garantie voor een verbetering op deze
dimensie. In de gebieden die vooral zijn verbeterd via een daling van de overlast en onveiligheid is het aandeel woningen dat na 2010 is gebouwd namelijk ook vrij groot met 16%. Dit
is mogelijk omdat nieuwbouw zelf geen indicator is in de Leefbaarometer. De effecten van
nieuwbouw kunnen wel – zij het indirect - zichtbaar worden in de indicatoren die zijn opgenomen in deze dimensie, bijvoorbeeld als de nieuwe woningen wat ruimer zijn dan de oude
woningen of als nieuwbouw leidt tot een afname van het aandeel particuliere huurwoningen met een lage WOZ-waarde. Het is echter ook mogelijk dat deze dimensie verbetert

18

zonder dat er nieuw wordt gebouwd. Dat kan bijvoorbeeld als overbewoning wordt aangepakt, woningen worden samengevoegd waardoor ze ruimer worden, wanneer er minder
eigenaren met een laag inkomen in koopwoningen wonen waar een hypotheekschuld op
rust, of wanneer particuliere huurwoningen met een lage WOZ-waarde bijvoorbeeld worden verkocht aan een corporatie.
Er is een sterke samenhang tussen de score op de Leefbaarometer in 2014 en het pad
waarlangs de verbetering tot stand is gekomen (zie Figuur 2.3). Beide meer extreme paden
zijn vooral gevolgd in de gebieden die een ‘zeer onvoldoende’ en in mindere mate ‘ruim onvoldoende’ score hadden in 2014. Het basispad is vooral meer gevolgd in de gebieden die
‘gewoon’ onvoldoende scoorden in 2014. De paden langs woningvoorraad en overlast en
onveiligheid zijn dus vooral gevolgd in gebieden met meer extreme uitgangssituaties. Het is
aannemelijk dat hier uitzonderlijke problematiek was, die zeer gericht (en blijkbaar effectief)
is aangepakt.

Figuur 2.3 Paden van verbetering van onvoldoende naar voldoende naar de uitgangspositie in 2014

Oordelen van bewoners
Om na te gaan of de positieve ontwikkelingen die de Leefbaarometer constateert ook
doorklinken in de oordelen van bewoners kijken we naar de uitkomsten van het WoON 2021.
We vergelijken daarbij hoe bewoners in gebieden die ontwikkelden van onvoldoende in 2014
naar voldoende in 2020 oordelen over hun buurt. We vergelijken die oordelen vervolgens
met de oordelen van bewoners in de gebieden die in 2014 onvoldoende scoorden en een

19

kleinere verbetering lieten zien (die dus niet verbeterden tot een score voldoende, maar tot
een score zwak of nog steeds, maar minder, onvoldoende) en met de gebieden die onvoldoende scoorden en niet zijn verbeterd. Voor het algemene beeld van de oordelen over de
buurt kijken we naar de volgende vragen uit het WoON. 3
•

De tevredenheid met de woonomgeving;

•

Oordeel over de stelling “als het mogelijk is ga ik uit deze buurt verhuizen”;

•

Oordeel over de stelling “het is vervelend om in deze buurt te wonen”.

Zoals zou mogen worden verwacht, oordelen bewoners van gebieden die de grootste verbetering hebben doorgemaakt gunstiger over hun buurt dan de bewoners van gebieden
die geen of een kleinere verbetering hebben doorgemaakt (zie Figuur 2.4). In de gebieden
met een grote verbetering is een groter aandeel huishoudens zeer tevreden met de woonomgeving dan in de gebieden die niet zijn verbeterd of die een kleinere verbetering hebben
doorgemaakt. Ook is men minder geneigd te verhuizen als de buurt is verbeterd en is men
het minder eens met de stelling dat het “vervelend is om in deze buurt te wonen”.

Figuur 2.4 Bewonersoordelen in gebieden die zijn verbeterd van onvoldoende naar voldoende, onvoldoende gebieden met een kleinere verbetering en onvoldoende gebieden die niet zijn
verbeterd

------------

3

Idealiter zouden we een oordeel over de ontwikkeling van de buurt hebben gebruikt, maar dat oordeel is niet
(meer) beschikbaar in het WoON.

20

Ook de verschillende paden waarlangs de ontwikkelingen van de gebieden met een verbetering van onvoldoende naar voldoende zijn verlopen, klinken door in de oordelen van
bewoners over hun buurt. 4 In gebieden die zijn verbeterd volgens het pad woningvoorraad
zijn de bewonersoordelen gemiddeld genomen het gunstigst (zie Figuur 2.5). In het bijzonder bij de vraag over het onderhoud van de woningen in de buurt is het verschil met de
gebieden die niet zijn verbeterd én de gebieden die het basispad volgden groot. In iets
mindere mate geldt dat ook voor de vraag naar “de gezellige buurt waarin mensen elkaar
helpen en samen dingen doen”. Dat komt overeen met het beeld in Figuur 2.2 dat in de gebieden die het pad woningvoorraad volgden ook de sociale samenhang een relatief grote
verbetering liet zien.

Figuur 2.5 Bewonersoordelen voor gebieden met verschillende paden naar verbetering en voor gebieden die niet verbeterd zijn

Kortom, de verbeteringen van onvoldoende naar voldoende die in een aantal gebieden zijn
gerealiseerd, klinken duidelijk door in de oordelen van de bewoners van die gebieden. Dat
geldt voor zowel het algemene oordeel als meer specifieke oordelen over de buurt. In het
bijzonder het pad waarlangs verbeteringen op de dimensie Woningvoorraad zijn gerealiseerd hangt samen met relatief positieve oordelen van bewoners van die gebieden.
Daarbij moet wel worden opgemerkt dat dit veelal nieuwe bewoners zijn. Driekwart van de
huishoudens in het WoON in gebieden die zijn verbeterd volgens het pad woningvoorraad
------------

4

Het pad overlast en onveiligheid kan niet worden meegenomen omdat er te weinig respondenten in het WoON in
die gebieden zijn.

21

zijn daar na 2014 komen wonen. In de gebieden die volgens het basispad zijn verbeterd is
dat ongeveer de helft.

2.2 Zwak of onvoldoende én dalende leefbaarheid
De tweede groep gebieden waar we nader naar kijken, zijn gebieden die in 2014 al zwak of
onvoldoende scoorden en daarna verder verslechterden. Voor die verslechtering hanteren
we dezelfde grens die ook op de website van de Leefbaarometer wordt gebruikt als verschil
tussen ‘geen ontwikkeling’ en ‘verslechtering’. 5 We gaan dus niet in op gebieden met zeer
kleine verslechteringen. In deze verder afglijdende gebieden stonden in Nederland anno
2020 ruim 75 duizend woningen. Het gaat om een relatief klein deel van de gebieden met
een score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ in 2014, namelijk 5,5%. Voor geheel Nederland is het aandeel gebieden waar de leefbaarheid tussen 2014 en 2020 is gedaald groter, namelijk 9%.
Relatief veel gebieden met een onvoldoende of zwakke leefbaarheid hebben zich dus gunstig ontwikkeld. Dat maakt het des te relevanter om de 5,5% waarvoor dat niet opgaat
nader te bekijken.
Wijken en buurten
In Bijlage 3 worden de buurten weergegeven waarin vijftig of meer woningen staan in gebieden met een zwakke of onvoldoende leefbaarheid in 2014 waarvan de score op de
Leefbaarometer verder verslechterde tussen 2014 en 2020. Door de selectie te beperken tot
buurten met minimaal vijftig woningen waarvoor dit opgaat, wordt ingezoomd op de buurten waarin dit dus in een substantieel deel van de buurt speelt. In totaal gaat het om 295
buurten in negentig verschillende gemeenten.
In circa twee derde van de buurten waar deze gebieden voorkomen, staan deze woningen
in delen die in het rapport Leefbaarheid in Nederland 2020 zijn benoemd als gebieden
waar de leefbaarheid structureel onder druk staat. Een derde van de buurten waar delen
vanuit een score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ verslechterden, is niet benoemd als een buurt
waar (in een deel) de leefbaarheid structureel onder druk staat. Dat lijkt op het eerste gezicht misschien vreemd. De reden is dat bij de selectie van gebieden die structureel onder
druk staan ook selectiecriteria zijn gehanteerd waarin de schaal waarop de problematiek
zich in de gemeente of agglomeratie voordoet worden meegewogen.
Bijlage 3 laat een grote variëteit aan buurten zien in de mate waarin de verslechtering
voorkomt in een buurt en hoe groot dit deel is ten opzichte van het deel van een buurt waar
-----------5

Op de schaal van de Leefbaarometer gaat het dan om een verslechtering van minimaal 0,392 punten.

22

de leefbaarheid structureel onder druk staat. Zo zijn er buurten waar in een groot deel de
leefbaarheid structureel onder druk staat én waar in een groot deel de leefbaarheid ook
verder is verslechterd. Dit is bijvoorbeeld het geval in Zamenhofdreef en omgeving in
Utrecht-Overvecht of Hoptille in Amsterdam-Zuidoost. Dat is duidelijk geen positief signaal.
In andere buurten gaat het slechts om een klein deel dat verder is verslechterd en waar
bovendien geen deel is aangemerkt als gebied waar de leefbaarheid structureel onder
druk staat (zoals Hoofddorp-Oost in Haarlemmermeer of Hoek van Holland-Dorp). Er zijn
ook buurten waar juist in een zeer groot deel de leefbaarheid structureel onder druk staat,
maar slechts een klein deel verder is verslechterd. Dat is bijvoorbeeld het geval in GeinNoordwest in Amsterdam-Zuidoost of in de buurt Zijden, Steden en Zichten in Bouwlust en
Vrederust in Den Haag. De meeste buurten nemen echter een tussenpositie in tussen deze
extremen. Dan staat in een deel van zo’n buurt de leefbaarheid structureel onder druk en is
in een deel daarvan de leefbaarheid substantieel verslechterd. In de andere delen van zo’n
buurt kan de leefbaarheid zelfs verbeterd zijn, maar nog niet tot een niveau voldoende (zie
paragraaf 2.1).
Verschillen tussen gemeenten
De gebieden met een verdere verslechtering van de leefbaarheid bij een onvoldoende of
zwakke uitgangspositie in 2014 zijn – gemeten naar het aantal woningen waar het om gaat
– ongeveer in gelijke mate te vinden in de G4 en G40, respectievelijk 38% en 39% (zie Tabel
2.2). In overig Nederland komt dit type gebieden minder voor (23%).

Tabel 2.2

Verdeling van de gebieden met een verslechtering vanuit onvoldoende of zwak in 2014 tussen en binnen de G4, G40 en overig Nederland

Gemeentetype

Aandeel per gemeentetype

% van onvol-

% van de woning-

2014 in gemeente-

gemeentetype

7%

2,3%

doende/zwak in
type

voorraad in

G4

38%

G40

39%

5%

1,2%

overig NL

23%

4%

0,4%

totaal

100%

6%

0,9%

Vooral in de G4 zijn er relatief veel gebieden waar de leefbaarheid in 2014 zwak of onvoldoende was, verder verslechterd: 7% vergeleken met 4% in overig NL (zie Tabel 2.2). Ook in
relatie tot de woningvoorraad zijn er in de G4 relatief veel gebieden waar de leefbaarheid

23

in 2014 zwak of onvoldoende was die zich ongunstig ontwikkelden. Dit beeld is min of meer
de contramal van de verhoudingen in Tabel 2.1. Samen leiden deze tabellen tot de constatering dat er in overig Nederland relatief veel gunstige en weinig ongunstige ontwikkelingen
waren in de gebieden met een mindere leefbaarheid. In de G4 waren er juist vrij veel ongunstige en weinig gunstige ontwikkelingen in gebieden met een mindere leefbaarheid. De
G40 nemen in beide gevallen een middenpositie in.
Onder dit algemene beeld gaan grote verschillen tussen gemeenten schuil. Dat laat een
vergelijking van Bijlagen 2 en 3 ook zien. Zo behoort Delfzijl noch tot de G4 noch tot G40,
maar waren er toch veel gebieden met een ongunstige ontwikkeling. Delfzijl komt immers
alleen voor in Bijlage 3 (ongunstige ontwikkelingen) en niet in Bijlage 2 (gunstige ontwikkelingen). Ook binnen gemeenten kunnen de ontwikkelingen verschillen. Zo zijn positieve
ontwikkelingen van de gebieden met een mindere leefbaarheid in Utrecht vooral te vinden
in Oost en Zuid, terwijl negatieve ontwikkelingen overheersen in Overvecht. Zelfs binnen
buurten kunnen de ontwikkelingen verschillen. Als we bijvoorbeeld naar de buurt Osdorpplein e.o. in Amsterdam kijken, is te zien dat die buurt voor ongeveer 85% wordt
gekwalificeerd als een buurt waar de leefbaarheid structureel onder druk staat. Daar staat
tegenover dat er in een flink deel van de buurt (34%) een beperkte gunstige ontwikkeling
was (Bijlage 2). In 9% van de buurt was die ontwikkeling zo positief dat de score op de Leefbaarometer verbeterde van onvoldoende naar voldoende. Echter, in een klein deel van
deze buurt (3%) ontwikkelde de score op de Leefbaarometer zich in een deel dat al zwak of
onvoldoende scoorde in 2014 nog verder neerwaarts (zie Bijlage 3).
Dimensies van ontwikkeling
In Figuur 2.6 wordt de verdeling van de negatieve ontwikkeling over dimensies weergegeven voor de gebieden die tussen 2014 en 2020 verder verslechterden vanuit een score
‘zwak’ of ’onvoldoende’ in 2014. Deze ontwikkeling wordt vergeleken met de verdeling over
dimensies van alle gebieden die tussen 2014 en 2020 een substantiële negatieve ontwikkeling doormaakten. 6 De totale negatieve ontwikkeling van de gebieden die al een zwakke of
onvoldoende score hadden, is iets kleiner dan voor alle gebieden met een negatieve ontwikkeling. Maar gegeven het feit dat deze gebieden al zo’n lage score hadden, is dat
verschil niet erg groot.

-----------6

Dus minimaal een negatieve ontwikkeling van 0,392 op de schaal van de Leefbaarometer.

24

Figuur 2.6 Ontwikkeling dimensies Leefbaarometer 2014-2020, gemiddeld in Nederland, voor de gebieden met een negatieve ontwikkeling en voor de gebieden met een negatieve ontwikkeling
die al een zwakke of onvoldoende score hadden in 2014

De dimensie met de grootste impact op de negatieve ontwikkeling tussen 2014 en 2020 is
Overlast en onveiligheid. Dat geldt zowel voor het totaal van de gebieden die een negatieve ontwikkeling doormaakten als voor de gebieden die begonnen met een zwakke of
onvoldoende score. Voor de laatste groep is de dimensie Overlast en onveiligheid wel veel
bepalender: ruim 80% van de negatieve ontwikkeling komt voor rekening van deze dimensie. Gemiddeld in Nederland is dat ruim 40%. In de gebieden met een negatieve
ontwikkeling die al een score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ hadden in 2014 is er gemiddeld genomen een kleine positieve ontwikkeling geweest op de dimensie Voorzieningen. De
ontwikkeling op de dimensies Woningvoorraad, Sociale samenhang en Fysieke omgeving is
licht negatief. Het draait in deze groep van gebieden dus vooral om overlast en onveiligheid.
Hoewel het vrij duidelijk lijkt te zijn dat de dimensie Overlast en onveiligheid dominant is bij
de verslechtering van gebieden die zwak of onvoldoende scoorden in 2014, is dat voor een
minderheid van deze gebieden toch niet het geval. Clusteranalyse laat namelijk zien dat er
verschillende paden zijn waarlangs de verslechtering heeft plaatsgevonden (zie Figuur 2.7).
Voor ongeveer twee derde van de gebieden (gemeten naar het aantal woningen dat er
staat) is het profiel vergelijkbaar met het gemiddelde. Er is daarnaast één pad waarbinnen
overlast en onveiligheid nóg meer verslechterden. Dat ging gemiddeld genomen samen
met een relatief sterke verbetering op de dimensie Voorzieningen. Dit pad is gevolgd in
bijna een op de vijf gevallen (19%). In nog eens 11% van de gevallen is een pad gevolgd

25

waarin er in mindere mate een verslechtering was op overlast en onveiligheid en juist een
sterke verslechtering op de dimensies Voorzieningen en Fysieke omgeving. En voor een
kleine 5% is in het bijzonder de dimensie Woningvoorraad verantwoordelijk geweest voor de
verslechtering. In deze gebieden was er gemiddeld genomen een verbetering op de dimensie Voorzieningen en in mindere mate op de dimensie Sociale samenhang.

Figuur 2.7 Paden van verslechtering vanuit zwak of onvoldoende in 2014

De paden van verslechtering hangen minder sterk samen met de uitgangspositie in 2014
dan de paden van verbetering (vergelijk Figuur 2.8 met Figuur 2.3). Voor zowel het basispad
als het pad ‘overlast en onveiligheid’ geldt dat het niet systematisch vaker of minder vaak is
voorgekomen in relatie tot de uitgangssituatie in 2014. Dat ligt anders voor de twee minst
frequente paden. Een verslechtering die vooral samenhangt met een afname van voorzieningen en fysieke omgeving is meer voorgekomen in gebieden met een relatief gunstige
uitgangspositie. Het omgekeerde geldt voor het pad van de woningvoorraad: een (verdere)
verslechtering op deze dimensie kwam juist vaak voor in gebieden die al een ongunstigere
uitgangspositie hadden.

26

Figuur 2.8 Paden van verslechtering naar de score op de Leefbaarometer in 2014

Oordelen van bewoners
Om een indruk te krijgen van de mate waarin de ongunstige ontwikkelingen doorwerken in
de oordelen van bewoners, is gekeken naar de uitkomsten van het WoON 2021. We vergelijken de groep gebieden die daalden vanuit een score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ in 2014 met:
•

Gebieden met dezelfde beginscore in 2014 (maar die niet verslechterden tussen
2014 en 2020);

•

Gebieden met dezelfde eindscore in 2020 (maar die niet verslechterden tussen
2014 en 2020).

In gebieden die daalden vanuit een zwakke of onvoldoende uitgangspositie in 2014 zijn de
bewonersoordelen ongunstiger dan in de beide referentiegroepen (zie Figuur 2.9) Dat is
voor de gebieden met dezelfde beginscore in 2014 maar die niet daalden begrijpelijk omdat in deze gebieden de leefbaarheid in 2020 gunstiger moet zijn geweest dan in de
gebieden die wel verslechterden. Opvallender is dat het ook geldt voor de gebieden met
eenzelfde eindscore (maar waar de leefbaarheid niet daalde). In het bijzonder op de stelling “het is vervelend om in deze buurt te wonen” is het oordeel van de bewoners in
gebieden waar de leefbaarheid daalde vanuit zwak of onvoldoende ongunstiger dan in de
gebieden met eenzelfde score in 2020, maar waar geen daling is geweest. Dat suggereert
dat niet alleen het niveau van leefbaarheid, maar ook de ontwikkeling daarvan doorklinkt in
bewonersoordelen.

27

Figuur 2.9 Bewonersoordelen in gebieden die zijn verslechterd vanuit zwak of onvoldoende in 2014 vergeleken met gebieden met dezelfde begin- of eindscore die niet verslechterden

De verschillende paden waarlangs gebieden verslechterden, hebben in beperkte mate invloed op de oordelen van bewoners (zie Figuur 2.10). 7 Het belangrijkste onderlinge verschil is
te vinden op de vraag naar ervaren onveiligheid. Zowel in gebieden die het basispad volgden als in gebieden die het pad van (verslechtering van) overlast en onveiligheid volgden,
is een relatief groot aandeel bewoners bang te worden lastiggevallen of beroofd in de eigen buurt. Dat aandeel is groter dan in de gebieden die verslechterden langs het pad van
voorzieningen en de fysieke omgeving, maar ook groter dan in de vergelijkingsgroepen met
dezelfde beginscore en met dezelfde eindscore. Dit onderstreept nog eens het belang van
de dimensie Overlast en onveiligheid bij de verslechtering van gebieden vanuit een zwakke
of onvoldoende positie.

------------

7

Het pad van woningvoorraad kon niet worden onderzocht door het te kleine aantal respondenten in het WoON dat
in een dergelijk gebied woont.

28

Figuur 2.10 Bewonersoordelen voor gebieden met verschillende paden naar verslechtering vanuit zwak
of onvoldoende in 2014 en voor gebieden met eenzelfde begin- of eindscore die niet zijn
verslechterd

2.3 Vroegsignalering
De derde groep gebieden die we in dit hoofdstuk uitlichten, zijn de gebieden die in 2014 nog
voldoende of in de onderste helft van ruim voldoende scoorden, maar waarvan tussen 2014
en 2020 de score is gedaald. Daarbij onderscheiden we twee gradaties van daling:
1.

Een mindere ontwikkeling dan het landelijke gemiddelde (dus relatieve verslechtering);

2.

Een absolute verslechtering.

Voor die verslechtering hanteren we dezelfde grens die ook op de website van de Leefbaarometer wordt gebruikt als verschil tussen ‘geen ontwikkeling’ en ‘verslechtering’. 8 We
richten ons dus niet op alle gebieden die een verslechtering lieten zien maar alleen op de
gebieden waar die verslechtering betekenisvol was.
Wijken en buurten
Anders dan voor de gebieden die in de vorige paragrafen zijn besproken, geven we geen
overzicht van de buurten en wijken waarvoor vroegsignalering aan de orde is. Dit om te voorkomen dat in deze gebieden (waar vaak nog niet veel aan de hand is) een selffulfilling
-----------8

Op de schaal van de Leefbaarometer gaat het dan om een verslechtering van minimaal 0,392 punten. Bij een relatieve negatieve ontwikkeling rekenen we die ten opzichte van de gemiddelde ontwikkeling in Nederland. Dat komt
neer op een ontwikkelingsscore die negatiever is dan –0,005. Bij een absolute negatieve ontwikkeling gaat het om
een ontwikkeling ten opzichte van de score 0, dus een ontwikkeling die negatiever is dan –0,392.

29

prophecy ontstaat. We beschrijven de gebieden in meer algemene termen, waarbij we wel
uitgaan van gebieden waar minimaal vijftig woningen zijn voor de absolute negatieve ontwikkeling en/of gebieden waar minimaal 250 woningen staan voor de relatieve negatieve
ontwikkeling. Bij die laatste selectie hanteren we een strenger criterium dan N=50 omdat een
relatieve verslechtering logischerwijs beduidend meer voorkomt. In totaal voldoet een grote
groep van 612 buurten in 176 gemeenten aan de genoemde criteria. In 585 buurten is er (in
een of meerdere delen van de buurt) een absolute negatieve ontwikkeling. Het aantal buurten met alleen een relatieve verslechtering is dus beperkt (27 van de 612). Er zijn
vanzelfsprekend wel meer buurten waar er een relatieve verslechtering is geweest van gebieden die (net ruim) voldoende scoren, maar dan gaat het om gebieden met minder dan
250 woningen.
De gebieden die in 2014 nog een score (net ruim) voldoende hadden en daarna verslechterden (absolute vroegsignalering) tellen ruim 100 duizend woningen. Dit is 5,2% van alle
woningen die in 2014 dezelfde uitgangspositie hadden (Tabel 2.3). De gebieden met een relatieve verslechtering en dezelfde uitgangspositie (relatieve vroegsignalering) tellen bijna
300 duizend woningen. Dat gaat om 15% van de gebieden met een score voldoende of net
ruim voldoende in 2014.
In een kleine 20% van de buurten waarvoor vroegsignalering aan de orde is, zijn ook delen te
vinden waar de leefbaarheid structureel onder druk staat. Vaak zijn de delen van een buurt
waar de leefbaarheid structureel onder druk staat groter dan de delen waar vroegsignalering speelt. Maar er zijn ook gemeenten waar beide elkaar binnen een wijk meer in evenwicht
houden of waar de verhouding omgekeerd is.
Verschillen tussen gemeenten
Verdeeld over het land is meer dan de helft van de gebieden waarvoor vroegsignalering
speelt te vinden buiten de G4 en G40: 52% van het totaal met een absolute verslechtering en
57% met een relatieve verslechtering ligt in overig Nederland (zie Tabel 2.3). Dat komt niet
doordat de ontwikkeling van deze gebieden in overig Nederland relatief ongunstig was, maar
doordat er in overig Nederland meer gebieden waren die in 2014 op voldoende of net ruim
voldoende uitkwamen dan in de G4 of G40.

30

Tabel 2.3 Verdeling van de gebieden met een relatieve en absolute verslechtering vanuit een score
voldoende of net ruim voldoende tussen en binnen de G4, G40 en overig Nederland
% van totaal met verslechtering vanuit

voldoende/net ruim vol-

% van voldoende/net

ruim voldoende in 2014 in
gemeentetype

doende per

Gemeentetype

gemeentetype

% van woningvoorraad in
gemeentetype

relatief

absoluut

relatief

absoluut

relatief

absoluut

G4

10%

12%

11%

4,8%

2,3%

1,0%

G40

33%

37%

15%

5,7%

4,1%

1,6%

overig NL

57%

52%

16%

4,9%

3,8%

1,2%

totaal

100%

100%

15%

5,2%

3,6%

1,3%

Het gemeentetype waar in verhouding tot het aandeel gebieden met een score (net ruim)
voldoende in 2014 veel vroegsignaleringsgebieden te vinden zijn, is de G40. In die gemeenten
verslechterde in gemiddeld 5,7% van deze groep de score op de Leefbaarometer in absolute
zin (zie Tabel 2.3). In de G4 was dat 4,8% en in overig Nederland 4,9%. De vroegsignaleringsproblematiek speelt landelijk en lijkt in de G40 een bovengemiddelde rol te spelen.
Bouwperiodes
In gebieden met een score (net ruim) voldoende staan relatief vaak (vergeleken met de totale voorraad) woningen uit de bouwperioden tussen 1961-1990 (zie Figuur 2.11). Het aandeel
van die bouwperioden is binnen die gebieden (donkergrijs) groter dan het aandeel van die
bouwperiode in de totale voorraad (donkerblauw).

31

Figuur 2.11 Verdeling bouwperiodes (in 2020) over de totale voorraad, gebieden met een score (net
ruim) voldoende in 2014 en vroegsignaleringsgebieden

Binnen de periode van 1961-1990 komen gebieden waar vroegsignalering aan de orde is verhoudingsgewijs veel voor in de bouwperiode 1961-’70. Deze bouwperiode komt namelijk ook
veel veel voor in de vroegsignaleringsgebieden (lichtgrijs en oranje) vergeleken met alle gebieden die in 2014 (net ruim) voldoende scoorden (donkergrijs). Ook voor gebieden uit de
bouwperiode 1945-1960 is vroegsignalering relatief vaak aan de orde. In gebieden met vooroorlogse woningen en woningen van na 1990 speelt vroegsignalering weinig. Er is daarop
één uitzondering: in de recente bouw is er relatief vaak sprake van een absolute daling van
de score op de Leefbaarometer geweest tussen 2014 en 2020 in de gebieden die in 2014 nog
voldoende of net ruim voldoende scoorden.
Dimensies van ontwikkeling
De dimensie die het meest bijdraagt aan de ongunstige ontwikkeling van gebieden met een
score (net ruim) voldoende in 2014 is Overlast en onveiligheid (zie Figuur 2.12).

32

Figuur 2.12 Ontwikkeling dimensies Leefbaarometer 2014-2020, gemiddeld in Nederland, voor de gebieden met een negatieve ontwikkeling en voldoende of net ruim voldoende score in 2014

Zowel in de gebieden waarbij de ontwikkeling achterbleef bij de gemiddelde ontwikkeling in
Nederland (relatief) als in de gebieden met een absolute negatieve ontwikkeling draagt de
dimensie Overlast en onveiligheid voor meer dan de helft bij aan de negatieve ontwikkeling.
Het belangrijkste verschil tussen beide groepen is te vinden op de dimensie Voorzieningen.
In de groep met alleen een relatieve verslechtering is er een kleine verbetering op deze dimensie. In de groep met een absolute negatieve ontwikkeling is die verbetering er niet.
Aanvullend is er in de groep met een absolute verslechtering ook een grotere negatieve ontwikkeling op de dimensies Woningvoorraad, Fysieke omgeving en Sociale samenhang.
De absolute verslechtering van de gebieden die in 2014 nog een score (net ruim) voldoende
hadden, kan langs meerdere paden lopen. Clusteranalyse laat zien dat er zeker zes verschillende paden kunnen worden onderscheiden (zie Figuur 2.13). Anders dan bij de gebieden die
zich (ofwel positief ofwel negatief) ontwikkelden vanuit zwak of onvoldoende in 2014 is er geen
duidelijk dominant basispatroon, maar zijn er twee grote clusters en nog een viertal kleinere
clusters van ontwikkelingen.

33

Figuur 2.13 Paden van verslechtering (absoluut) vanuit voldoende of net ruim voldoende

Het eerste basispad lijkt het meest op het gemiddelde patroon bij absolute vroegsignalering
(zie Figuur 2.12), maar met een wat minder sterke invloed van overlast en onveiligheid en iets
meer invloed van woningvoorraad. Het tweede basispad dat in 31% van de gebieden wordt
gevolgd wijkt sterker af van het gemiddelde patroon. Hier komt de verslechtering vooral voort
uit twee dimensies: Overlast en onveiligheid en Sociale samenhang. Op het gebied van voorzieningen is er een plus in dit pad, maar dat kan de negatieve ontwikkelingen niet
compenseren.
De vier meer specifieke paden waarlangs de verslechtering in de (absolute) vroegsignaleringsgebieden tot stand is gekomen zijn: fysieke omgeving, overlast en onveiligheid,
woningvoorraad en voorzieningen. Van deze vier wordt het pad van de verslechtering door
de fysieke omgeving door de minste gebieden gevolgd (7%) en dat van een verslechtering
van voorzieningen door de meeste (11%). In elk van deze vier paden daalt de sociale samenhang. De dimensie Overlast en onveiligheid daarentegen verslechtert niet of nauwelijks in de
paden fysieke omgeving en woningvoorraad.
De gevolgde paden komen niet meer of minder voor in relatie tot de score op de Leefbaarometer in 2014. Er zijn wel verschillen als naar het gemeentetype wordt gekeken (zie
Tabel 2.4). In het bijzonder het pad van (verslechtering van) overlast en onveiligheid komt
veel voor in de G4 en geldt daar bijna als een derde basispad. De paden woningvoorraad
en voorzieningen komen relatief veel voor in de G40. In overig Nederland worden de basispaden wat vaker gevolgd.

34

Tabel 2.4 Paden van verslechtering naar gemeentetype
G4

G40

overig NL

basis 1 (33%)

34%

24%

39%

basis 2 (31%)

27%

24%

37%

fysiek (7%)

9%

8%

6%

overlast en onveiligheid (9%)

21%

7%

7%

woningvoorraad (8%)

2%

14%

6%

voorzieningen (11%)

2%

23%

5%

Oordelen van bewoners
In gebieden waar vroegsignalering speelt zijn de oordelen van bewoners gemiddeld ongunstiger dan in gebieden met eenzelfde beginscore, maar waar geen daling heeft
plaatsgevonden (zie Figuur 2.14). En dat is meer het geval voor de groep absolute dalers
dan voor de groep relatieve dalers. De oordelen van bewoners gaan dus gelijk op met de
ontwikkeling van de gebieden en de resulterende eindscore.
In de gebieden waar de score niet verslechterde maar die een vergelijkbare eindscore
(2020) hadden, zijn de oordelen wat ongunstiger dan in de vroegsignaleringsgebieden (zie
Figuur 2.14). Dat doet vermoeden dat de vroegsignaleringsgebieden op andere punten dan
de eindscore op de Leefbaarometer verschillen van de gebieden die wel dezelfde eindscore hebben, maar niet zijn gedaald.

Figuur 2.14 Bewonersoordelen in gebieden met vroegsignalering en in gebieden met eenzelfde eindscore of beginscore waar geen daling is geweest

35

Hiervoor was al aangegeven dat de vroegsignaleringsgebieden relatief veel te vinden zijn
in een betrekkelijk specifiek segment van bouwperiodes, te weten het naoorlogse segment
tot 1970. Bij een eerste inspectie van bewonerskenmerken springt in het oog dat in de
vroegsignaleringsgebieden relatief veel 55-plussers wonen en juist weinig 25-44-jarigen. In
de gebieden met eenzelfde eindscore, maar waar de score op de Leefbaarometer niet is
gedaald is dat net andersom (zie Figuur 2.15). Een meer vergrijsde populatie in een gebied
brengt ook een mindere verhuisgeneigdheid met zich mee en gemiddeld positievere oordelen over de woonomgeving, waar men vaak al lang woont. Vermoedelijk is er hierbij wel
een omslagpunt. Als de veranderingen te groot worden en de bewoners zich niet meer herkennen in hun buurt, zijn de oordelen vaak juist relatief negatief. Het lijkt erop dat dit bij de
groep gebieden waarvoor vroegsignalering aan de orde is nog niet het geval is.

Figuur 2.15 Aandeel naar leeftijdsgroep in vroegsignaleringsgebieden en gebieden met eenzelfde leefbaarheidsscore in 2020 (eindscore), maar zonder negatieve ontwikkeling

Bij de paden van verslechtering van de vroegsignaleringsgebieden zijn geen duidelijke verschillen te zien in de bewonersoordelen van de eindsituatie in 2020. De indruk is dan ook dat
die ofwel nog niet erg geprononceerd zijn, ofwel nog niet sterk worden waargenomen. Ook
hierbij zou het kunnen dat het omslagpunt nog niet bereikt is waarop bewoners daadwerkelijk problemen ervaren.

36

2.4 Samenvatting en conclusies
Van onvoldoende naar voldoende
Van de gebieden die in 2014 nog onvoldoende scoorden, is een relatief groot deel verbeterd. Een deel ervan is zelfs zodanig verbeterd dat dit tot een score ‘voldoende’ in 2020
heeft geleid. Deze gebieden liggen relatief vaak buiten de G40 en G4. Meer specifiek: van de
gebieden die in 2014 onvoldoende scoorden, is buiten de G4 en G40 9% verbeterd tot een
voldoende in 2020 terwijl dat aandeel in de G4 en G40 respectievelijk 4% en 6% was. In de
grotere steden gaat het gemiddeld genomen wel om een groter deel van de woningvoorraad omdat er in de steden meer gebieden met een onvoldoende score op de
Leefbaarometer waren (en zijn) dan daarbuiten. De sterk verbeterde gebieden zijn vaak delen van wijken en buurten waarin in andere delen de leefbaarheid structureel onder druk is
gebleven.
De belangrijkste bijdrage aan de positieve ontwikkeling is een verbetering van de score op
de dimensie Overlast en onveiligheid geweest. Daarin verschillen deze gebieden van hoe
de verbetering gemiddeld in Nederland tot stand is gekomen in diezelfde periode. Gemiddeld in Nederland was namelijk de dimensie Voorzieningen de belangrijkste motor voor
verbetering. Er lijken drie verschillende paden te zijn voor verbetering. Allereerst is er een
‘gemiddeld’ pad waarin naast overlast en onveiligheid ook verbeteringen te zien zijn op de
dimensies Woningvoorraad, Fysieke omgeving en Voorzieningen. Daarnaast zijn er twee
paden die vooral voorkomen in de gebieden die erg laag scoorden in 2014. In beide paden
is de dimensie Sociale samenhang relatief sterk verbeterd. Ze onderscheiden zich van elkaar doordat in één pad de verandering vooral op de dimensie Woningvoorraad te zien is
en in het andere op de dimensie Overlast en onveiligheid. De veranderingen – en zelfs de
paden van verbeteringen – worden weerspiegeld door de oordelen van bewoners. Zo zijn
de oordelen van bewoners in de gebieden die zijn verbeterd langs het pad van de woningvoorraad opvallend positief over het onderhoud van de woningen in de buurt. De bewoners
in deze gebieden zijn in meerderheid nieuwe bewoners.
Verslechtering binnen zwak of onvoldoende
Van een relatief klein deel van de gebieden die in 2014 zwak of onvoldoende scoorden, is de
score op de Leefbaarometer in de periode 2014-2020 verder verslechterd. Voor het grootste
deel gaat het om gebieden die liggen in buurten of wijken die zijn geïdentificeerd als een
gebied waar de leefbaarheid structureel onder druk staat. Daarnaast gaat het ook om gebieden in kleinere gemeenten en gemeenten waar de problematiek minder grootschalig is.
De gebieden die verder verslechterden zijn vaak te vinden in de G4. Dat wil zeggen, van de

37

gebieden die in 2014 zwak of onvoldoende scoorden in een gemeente is in de G4 een groter deel verder verslechterd (7%) dan in de G40 (5%) of overig Nederland (4%).
De belangrijkste bijdrage aan de verslechtering in deze gebieden leverde de dimensie
Overlast en onveiligheid. Gemiddeld genomen is de verslechtering op de andere dimensies
beperkt en is er zelfs een zeer kleine verbetering op de dimensie Voorzieningen. De dimensie Overlast en onveiligheid speelde ook gemiddeld genomen in Nederland de grootste rol
in gebieden waar de score op de Leefbaarometer verslechterde. In de gebieden die verslechterden vanuit een score ‘zwak’ of ‘onvoldoende’ was dat wel beduidend sterker het
geval. Naast de overheersende invloed van de dimensie Overlast en onveiligheid zijn er ook
paden van verslechtering waarin de nadruk meer ligt op ofwel de woningvoorraad, ofwel
een combinatie van voorzieningen en fysieke omgeving. Vooral het pad van een verslechtering via de dimensie Woningvoorraad kwam meer voor in gebieden die al een relatief
ongunstige uitgangspositie hadden in 2014. Zowel de verslechtering in deze gebieden als
het belang van de dimensie Overlast en onveiligheid daarin heeft zijn weerslag op de oordelen van bewoners. De oordelen zijn negatiever in de gebieden die zijn verslechterd dan in
gebieden die al langer op datzelfde lage niveau zaten. Daarbij valt in het bijzonder het relatief grote aandeel bewoners op dat bang is om te worden lastiggevallen of beroofd in de
eigen buurt in de gebieden waar op deze dimensie ook de grootste verslechtering heeft
plaatsgevonden.
Vroegsignalering
Er zijn veel buurten in Nederland waarvoor vroegsignalering aan de orde is. In totaal zijn er
100 duizend woningen in gebieden die vanuit een score voldoende of net ruim voldoende
verslechterden (absolute vroegsignalering). Voor 300 duizend woningen geldt een relatieve
verslechtering (minder gunstige ontwikkeling dan gemiddeld in Nederland).
De meeste van de gebieden waarvoor vroegsignalering speelt, zijn te vinden buiten de G4
en G40. Dat komt vooral omdat daar meer gebieden zijn met een score voldoende of net
ruim voldoende op de Leefbaarometer. Het is niet zo dat deze gebieden het buiten de G4
en G40 slechter deden dan daarbinnen. Het gaat vaak om gebieden met een (overheersende) bouwperiode tussen 1961 en 1990. Veel gebieden die in deze periode zijn gebouwd
hebben anno 2020 namelijk een betrekkelijk lage score op de Leefbaarometer. Hierbinnen is
het vooral de bouwperiode 1961-1970 die opvalt doordat er ook in verhouding tot het aandeel woningen met een dergelijke score, een groot deel verslechtert. Dat is ook het geval bij
de vroeg-naoorlogse bouwperiode (1945-1960), maar daar gaat het dan in absolute zin

38

weer om minder woningen. Verder valt op dat het aandeel 55-plussers in de gebieden
waar vroegsignalering speelt, vrij groot is.
Gemiddeld genomen is een verslechtering op de dimensie Overlast en onveiligheid de belangrijkste reden van de verslechtering in de vroegsignaleringsgebieden. Maar tegelijkertijd
lijken er vrij veel, namelijk zes, verschillende paden te zijn waarlangs de verslechtering vorm
kan krijgen. In drie van de zes paden speelt de dimensie Overlast en onveiligheid de hoofdrol. Andere paden lopen langs woningvoorraad, voorzieningen of fysieke omgeving. In alle
paden is er sprake van een relatief sterke verslechtering van de score op de dimensie Sociale samenhang.
Anders dan bij de gebieden die hiervoor zijn besproken is er bij de gebieden waarvoor
vroegsignalering speelt geen duidelijke relatie te vinden met bewonersoordelen. Mogelijk
speelt de specifieke samenstelling van de bewoners een rol omdat het aandeel 55-plusbewoners in deze gebieden vrij groot is (met gemiddeld positievere oordelen over de
woonomgeving en een mindere verhuisgeneigdheid). Maar het is ook mogelijk dat het omslagpunt nog niet bereikt is waarop bewoners daadwerkelijk meer problemen ervaren dan
er voorheen waren.

39

3 Leefbaarheid en sociale ongelijkheid
Wat kunt u verwachten bij dit thema?
Dit hoofdstuk gaat in op (sociale) ongelijkheid in leefbaarheid. We schetsen eerst een beeld
van de verschillen in leefbaarheid tussen buurten in Nederland en bekijken waar de verschillen het grootst zijn. Vervolgens onderzoeken we in hoeverre er sprake is van sociale
ongelijkheid in leefbaarheid; de mate waarin er een verband is tussen de sociaaleconomische samenstelling van buurten en de leefbaarheid. We onderzoeken in hoeverre
gemeenten verschillen in de mate van (sociale) ongelijkheid. Verder bekijken we in hoeverre sociaaleconomische diversiteit binnen buurten samenhangt met leefbaarheid. Ten
slotte onderzoeken we of de sociale ongelijkheid in leefbaarheid tussen 2014 en 2020 is toeof afgenomen.
In Nederland woont niet iedereen in een gebied met een goede leefbaarheid. Mensen met
een lagere sociaaleconomische status (naar inkomen, vermogen, opleiding, arbeidsstatus,
beroepsstatus) wonen over het algemeen in minder leefbare buurten. In sommige steden
zijn de scheidslijnen tussen rijk en arm mogelijk groter dan in andere. Nu de Leefbaarometer
3.0 geen bewonerskenmerken meer bevat, die bijvoorbeeld gerelateerd zijn aan inkomen of
opleiding, is het mogelijk om dergelijke relaties goed in kaart te brengen. 9 Hoe sterker sociaaleconomische status (SES) en leefbaarheid van buurten samenhangen, hoe groter de
sociale ongelijkheid in leefbaarheid. Voor de leefbaarheid hanteren we peiljaar 2020, voor
sociaaleconomische kenmerken hanteren we de nieuwe SES-data op buurtniveau van het
CBS (peiljaar 2019) 10 en de Statline kerncijfers wijken en buurten (peiljaar 2020).
Dit hoofdstuk gaat in op de vraag hoe ongelijk de leefbaarheid is verdeeld in Nederland. We
kijken naar de mate van sociale ongelijkheid in leefbaarheid door de samenhang te onderzoeken tussen de sociaaleconomische samenstelling van buurten en de leefbaarheid in die

------------

9

In de Leefbaarometer 2.0 zaten indicatoren die potentieel als stigmatiserend konden worden ervaren, zoals migratieachtergrond, leeftijd, uitkeringsafhankelijkheid, huishoudsamenstelling en opleiding. Deze indicatoren zijn bij de
herijking van het model om deze reden weggelaten uit de Leefbaarometer 3.0. Aangezien deze kenmerken raken
aan sociaaleconomische status (SES), kon eerder niet de relatie tussen leefbaarheid en sociaaleconomische status
worden onderzocht, omdat kenmerken van SES voorkwamen in de Leefbaarometer. Nu deze indicatoren zijn weggelaten, is deze vergelijking wel mogelijk. Zie de Instrumentontwikkeling van de Leefbaarometer 3.0 voor meer uitleg
over welke indicatoren zijn weggelaten en welke zijn meegenomen (Mandemakers et al, 2021, beschikbaar via
https://www.leefbaarometer.nl/resources/LBM3Instrumentontwikkeling.pdf).

10

Zie: https://www.cbs.nl/nl-nl/maatwerk/2021/45/berekenwijze-ses-score-per-wijk-buurt

40

buurten. Vervolgens gaan we in op de vragen welke steden de grootste (sociale) ongelijkheid
in leefbaarheid kennen, en hoe dit zich door de tijd heeft ontwikkeld.
We onderzoeken dit onderwerp op buurtniveau omdat leefbaarheid zich afspeelt op het niveau van buurten en er geschikte sociaaleconomische data op buurtniveau voorhanden
zijn. We gaan uit van de CBS-buurten. Let wel, de afbakening van deze buurten hoeft niet
overeen te komen met hoe bewoners de grenzen van hun buurt zouden afbakenen. Voor
dit onderzoek zijn alleen buurten meegenomen met meer dan 25 woningen. Hierdoor vallen
er 1.852 buurten af (13% van het totaal). 11 Dit onderzoek kent een beschrijvend karakter. Het is
namelijk niet mogelijk om te achterhalen waarom er een samenhang is tussen sociaaleconomische kenmerken van de bewoners van een buurt en leefbaarheid, omdat dit een
complex samenspel van mechanismen is. Er spelen bijvoorbeeld selectiemechanismen:
mensen met meer financiële middelen zijn doorgaans beter in staat om minder goed leefbare buurten te verruilen voor leefbaardere buurten, waar over het algemeen de
huizenprijzen/huren hoger liggen dan in minder leefbare buurten. Maar het kan ook zo zijn
dat een mindere leefbaarheid van buurten mede wordt veroorzaakt en in stand gehouden
door clustering van bewoners met minder hulpbronnen.

3.1 Hoe ongelijk is de leefbaarheid in Nederland verdeeld?
Hoe ongelijk is de leefbaarheid in Nederland verdeeld? Een eerste antwoord op deze vraag
volgt uit een blik op de leefbaarheid in buurten in Nederland. Als leefbaarheid gelijk verdeeld
is, dan zijn er geen of slechts kleine verschillen tussen buurten te bespeuren. In deze paragraaf kijken we naar de samenhang tussen de sociaaleconomische samenstelling van de
bevolking van buurten en de leefbaarheid in die buurten.
Verdeling leefbaarheid
De gemiddelde leefbaarheid van buurten in Nederland in 2020, gemeten aan de hand van
de Leefbaarometerscore, is 4,16. Dit komt overeen met de Leefbaarometerklasse ’Goed’. De
leefbaarheid van buurten verschilt echter sterk van elkaar; van een score van 3,36 (corresponderend met klasse ‘Zeer onvoldoende’) tot een score van 4,80 (’Uitstekend’) – zie Figuur
3.1. Bijna 5% van de buurten kent een zwakke leefbaarheid of minder, terwijl bijna 40% van de
buurten een zeer goede tot uitstekende leefbaarheid kent.

------------

11

In omvang verschillen (CBS-)buurten sterk. Zo staan er gemiddeld 661 woningen in een buurt, maar er zijn ook buurten met slechts 26 woningen en buurten met meer dan 14 duizend woningen.

41

Figuur 3.1 Verdeling leefbaarheid over buurten in 2020

Als we kijken naar de vijf onderliggende dimensies van leefbaarheid, dan zien we dat met
name in de dimensie Voorzieningen de buurten vrij ver uiteen liggen, terwijl bijvoorbeeld in
de dimensie Fysieke omgeving de spreiding erg klein is – zie Bijlage B4.1. 12
Segregatie in leefbaarheid
Het is interessant om te zien wat de spreiding is van de leefbaarheid door het land. Liggen
bijvoorbeeld alle buurten met een lage leefbaarheidsscore bij elkaar? En geldt dit omgekeerd ook voor buurten met een goede leefbaarheid? Zijn er gemeenten waar buurten met
een heel goede en heel slechte leefbaarheid vlak bij elkaar liggen? Om hier een beeld van
te krijgen berekenen we de spreiding in leefbaarheid per gemeente. We berekenen de
spreiding op 6-positie-postcodeniveau per gemeente door middel van de gemiddelde absolute-verschil-methode. De spreiding per gemeente die hieruit volgt, geeft per gemeente
aan hoeveel een postcode gemiddeld verschilt van de andere postcodes binnen de gemeente. Een grote spreiding in leefbaarheid betekent dus dat binnen de gemeente de
postcodegebieden gemiddeld sterk van elkaar verschillen in leefbaarheid. De gemiddelde
spreiding volgens deze methode in heel Nederland bedraagt 0,12. Dit betekent dat gemiddeld in Nederland de Leefbaarometerscore van postcodegebieden 0,12 afwijkt van alle

------------

12

Voor een uitgebreide beschrijving van de verschillen in leefbaarheid, verwijzen we naar het analyserapport Leefbaarheid in Nederland 2020 (Leidelmeijer & Mandemakers, 2022; beschikbaar via
https://www.leefbaarometer.nl/resources/rapport-leefbaarheid-in-nederland-2020.pdf).

42

andere postcodegebieden. De spreiding binnen gemeenten kan sterk verschillen. Zo zijn er
gemeenten waarbinnen de spreiding 0,06 is, maar ook gemeenten waar dit 0,28 is.

Figuur 3.2 Spreiding leefbaarheid tussen postcodegebieden (PC6) binnen gemeenten in 2020

Figuur 3.2 toont de spreiding van leefbaarheid tussen postcodes per gemeente. Er is ten eerste een duidelijk onderscheid te zien tussen stedelijke en minder stedelijke gebieden, waarbij
met name grote(re) steden een grote spreiding hebben in leefbaarheid. Ten tweede is ook
duidelijk te zien dat in het noorden van het land de spreiding in leefbaarheid relatief groot is.
Dit wordt mogelijk veroorzaakt doordat gemeenten in het noorden van het land een relatief
groot oppervlak hebben en samengesteld zijn uit meerdere dorpen, die van elkaar kunnen
verschillen in leefbaarheid.
De spreiding in leefbaarheid is het grootst in de grote gemeenten – zie Tabel 3.1. Alle G4gemeenten (Den Haag, Utrecht, Rotterdam en Amsterdam) staan in de top-5 van gemeenten met de grootste spreiding in leefbaarheid. De onderste vijf gemeenten in de
ranglijst zijn juist heel kleine gemeenten. De correlatie tussen het aantal huishoudens in een
gemeente en de spreiding in leefbaarheid is 0,59. Dit betekent dat in grotere gemeenten

43

(met meer huishoudens) er grotere verschillen in leefbaarheid zijn dan in kleinere gemeenten. Zeist neemt tot slot een opvallende plek in de top-5 in.

Tabel 3.1

Ranglijst spreiding leefbaarheid in 2020

Rang

Gemeente

Spreiding Leefbaarometer

Aantal postcodes

Aantal inwoners

1

Amsterdam

0,275

18.410

455.700

2

's-Gravenhage

0,272

13.261

255.600

3

Zeist

0,215

1.712

28.700

4

Utrecht

0,213

8.263

175.300

5

Rotterdam

0,202

13.947

317.000

348

Zoeterwoude

0,065

313

3.200

349

Montfoort

0,063

326

5.600

350

Reusel-De Mierden

0,060

378

5.500

351

Ameland

0,060

270

1.600

352

Midden-Delfland

0,056

459

7.600

Sociale ongelijkheid in leefbaarheid
Om een beeld te krijgen van de sociale ongelijkheid in leefbaarheid in Nederland onderzoeken we hoe de sociaaleconomische kenmerken van een buurt (kortweg rijke versus
arme buurten) samenhangen met de leefbaarheid. Wanneer er sprake is van een sterkere
samenhang dan hebben bewoners van arme buurten een minder leefbare woonomgeving
en bewoners van rijkere buurten een leefbaardere woonomgeving.
Het verschil tussen rijke en arme buurten is op verscheidene manieren te definiëren. In dit
onderzoek maken we gebruik van de SES-WOA indicator (sociaaleconomische status –
welvaart, opleiding en arbeidsverleden), zoals ontwikkeld door het CBS. 13 Deze indicator
combineert informatie over het inkomen, vermogen, opleidingsniveau en recent arbeidsverleden van de bewoners van een buurt. Naast deze samengestelde statistische maat,
-----------13

SES-WOA is gebaseerd op de welvaart (vermogen en inkomen), opleidingsniveau en recent arbeidsverleden van de
bevolking van een buurt. Deze drie deelscores zijn op hun beurt weer gebaseerd op losse indicatoren als het aandeel laag-, middelbaar en hoogopgeleiden, het vermogen en inkomen uitgedrukt in percentielgroepen en de
aandelen van de huishoudens die de afgelopen vier jaar volledig, deels, of niet gewerkt hebben of gepensioneerd
zijn (Arts et al., 2022. Berekenwijze Sociaal Economische Status scores. CBS/Den Haag). Zie ook:
https://www.cbs.nl/nl-nl/onze-diensten/methoden/onderzoeksomschrijvingen/korte-onderzoeksomschrijvingen/ses-woa-scores-per-wijk-en-buurt.

44

kijken we ook naar een aantal specifieke indicatoren die onderdeel vormen van deze sociaaleconomische status en waar mensen een directer beeld bij hebben. We zoomen
specifiek in op het gemiddeld inkomen, het opleidingsniveau en de arbeidsparticipatie van
de bewoners van een buurt.
Figuur 3.3. verbeeldt de sociaaleconomische verschillen op basis van de SES-WOA voor
2019 in Nederland. Figuur 3.3a laat zien dat er grote verschillen in sociaaleconomische status zijn tussen gemeenten. Met name in het midden van het land is de sociaaleconomische
status hoger, terwijl deze in het noorden, Limburg en Zeeland lager is. Verder valt op dat
hoewel de sociaaleconomische status in de Randstad vrij hoog is, dit in de grootste steden
(Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht) juist niet het geval is.
Wanneer we kijken naar de spreiding in sociaaleconomische status binnen gemeenten (Figuur 3.3b) dan zien we dat er veel grote verschillen zijn tussen gemeenten; juist in de
grotere steden is de spreiding groter. De spreiding is berekend aan de hand van mean absolute difference, waarbij de score van elke buurt binnen een gemeente is vergeleken met
de score van elke andere buurt binnen de gemeente. Om op betrouwbare resultaten uit te
komen, zijn alleen gemeenten in de kaart opgenomen met meer dan 25 buurten. Gemeenten met minder buurten zijn wit gelaten.

Figuur 3.3 Verdeling SES-WOA over het land in 2019. Linker paneel a gemiddelde score per gemeente.
Rechter paneel b: spreiding tussen buurten binnen gemeente (wit = 25 buurten of minder,
niet meegenomen)

45

We hebben gezien dat er grote verschillen in leefbaarheid tussen buurten zijn en er tevens
(grote) verschillen in sociaaleconomische status zijn. Naar verwachting is er sprake van sociale ongelijkheid, waarbij de rijke buurten leefbaarder zijn en armere buurten minder
leefbaar. Figuur 3.4 toont het verband tussen de leefbaarheid (uitgedrukt in de Leefbaarometerscore) en de sociaaleconomische status van een buurt. De correlatie is 0,67.
Dat wil zeggen dat als de SES-WOA van een buurt met één standaarddeviatie toeneemt, de
leefbaarheid met ~2/3 standaarddeviatie toeneemt (en andersom). Buurten met een hogere sociaaleconomische status zijn over het algemeen dus beter leefbare buurten zijn (en
vice versa). Let wel, een samenhang betekent niet dat het één het gevolg is van het ander
(zie tekstblok ‘Niet-causale verbanden’).

Niet-causale verbanden
Een hogere correlatie tussen leefbaarheid en sociaaleconomische kenmerken betekent
dat er een sterker verband is. Dat wil echter niet zeggen dat dit verband causaal is (dat
het een door het ander wordt veroorzaakt). Er zouden bijvoorbeeld ook andere factoren
kunnen meespelen, waardoor de correlatie tussen de twee kenmerken hoog is, terwijl er
geen oorzaak-gevolgrelatie bestaat.
Bijvoorbeeld: Leefbaarheid heeft een sterke (positieve) correlatie met het aandeel hoogopgeleiden in een buurt. Dit betekent dat wanneer de leefbaarheid hoog is, het aandeel
hoogopgeleiden gemiddeld gezien ook groot is. Dat wil echter niet zeggen dat het aandeel
hoogopgeleiden ervoor zorgt dat de leefbaarheid in de buurt hoog is, of andersom: dat er
veel hoogopgeleiden in een buurt zijn gaan wonen (en blijven wonen) omdat de buurt
leefbaar is. Het is goed mogelijk dat beide mechanismen een rol spelen, maar het is niet te
zeggen of en in welke mate ze een rol spelen. Er kan mogelijk ook een andere verklaring
zijn voor de gevonden samenhang. Bijvoorbeeld omdat de leefbaarheid van universiteitssteden gemiddeld gezien hoog is en veel hoger opgeleiden blijven plakken in steden waar
zij afgestudeerd zijn.

46

Figuur 3.4

Verband tussen sociaaleconomische status (SES-WOA 2019) en leefbaarheid (Leefbaarometerscore 2020) op buurtniveau (correlatie = 0,67)

Er zijn positieve verbanden met de Leefbaarometerscore voor zowel de totaalscore op sociaaleconomische status als de drie deelscores (welvaart, opleiding en arbeidsverleden) –
zie Bijlage B4.2. We geven de samenhang weer met de correlaties tussen de leefbaarheid
en SES-indicatoren op buurtniveau, waarbij gewogen is naar het aantal woningen. Die samenhang is het grootst voor de SES-WOA deelscore opleidingsniveau en het kleinst voor de
deelscore arbeidsverleden. Als de leefbaarheid één standaarddeviatie hoger is dan neemt
het gemiddelde opleidingsniveau van de inwoners met ~3/4 standaarddeviatie toe (en
omgekeerd). In het geval van arbeidsverleden is dit een toename van bijna een halve standaarddeviatie. De sociale ongelijkheid in leefbaarheid is dus sterker naar opleidingsniveau
in een buurt dan naar het arbeidsverleden van de bewoners.
Als we inzoomen op de samenhang van SES met de dimensiescores van leefbaarheid, dan
zien we dat Overlast en onveiligheid, Sociale samenhang en Woningvoorraad een sterke
samenhang vertonen met de sociaaleconomische status van een buurt, in hetzelfde patroon als de totaalscore: de status hangt positief samen met de dimensiescores. De
dimensie Fysieke omgeving hangt nauwelijks samen met de sociaaleconomische status
van een buurt. Opvallend is dat — hoewel het verband minder groot is dan in andere dimensies — de samenhang tussen de dimensie Voorzieningen en sociaaleconomische
status een omgekeerd patroon volgt dan de andere dimensies: de status van een buurt

47

hangt negatief samen met het voorzieningenniveau. Dat wil zeggen dat buurten met veel
voorzieningen over het algemeen buurten zijn waar de sociaaleconomische status lager is.
Dit geldt echter niet voor de deelscore opleidingsniveau. In buurten met veel voorzieningen
wonen over het algemeen huishoudens met een hoger opleidingsniveau. Deze patronen
zijn wellicht te verklaren doordat de grote steden het hoogste voorzieningenniveau kennen,
relatief veel buurten met een gemiddeld lagere sociaaleconomische status hebben, maar
ook veel net afgestudeerden met een hoog opleidingsniveau huisvesten.
Inzoomen op enkele onderliggende SES-indicatoren
Door de gebruikte methode van het CBS om de SES-WOA-scores (en onderliggende deelscores) te ontwikkelen, zijn deze scores niet eenvoudig te interpreteren. In het vervolg van
dit hoofdstuk lichten we een aantal SES-indicatoren van de drie deelscores van de SESWOA uit. Hierdoor ontstaat een beter beeld van de sociaaleconomische verschillen dan bij
de totaal- en deelscores. Bovendien kunnen zo interessante verschillen tussen aspecten
van sociaaleconomische status worden uitgelicht. Omdat de verbanden van de onderliggende indicatoren met leefbaarheid allemaal een vergelijkbaar beeld geven en de
indicatoren onderling (met name per deelscore) een hoge correlatie hebben (zie Bijlage
B4.2), is deze simplificatie ook statistisch te rechtvaardigen. Voor de deelscore welvaart
zoomen we in op de gemiddelde percentielgroep van het gestandaardiseerd inkomen en
de gemiddelde percentielgroep van vermogen. Deze geven weer waar de huishoudens
van een buurt gemiddeld staan in de vermogens- en inkomensverdeling. Voor opleiding
hanteren we het aandeel hoogopgeleiden en voor arbeidsverleden het aandeel niet-werkenden (in de afgelopen vier jaar). Figuur 3.5 toont de sociale ongelijkheid in leefbaarheid
op basis van deze vier SES-indicatoren.

48

Figuur 3.5 Samenhang leefbaarheid (Leefbaarometerscore) in 2020 (y-as) met sociaaleconomische
kenmerken in 2019 (x-as)

Zoals blijkt uit Figuur 3.5 bestaan er sterke positieve verbanden tussen de gemiddelde percentielgroep van gestandaardiseerd inkomen, die van vermogen en het aandeel
hoogopgeleiden enerzijds, en de Leefbaarometerscore anderzijds. Dit betekent dat het gemiddelde inkomen, vermogen en opleidingsniveau van de bewoners hoger is in buurten
waar de leefbaarheid beter is. Voor het aandeel niet-werkenden in een buurt is het verband negatief: waar een groter aandeel van de huishoudens in een buurt de afgelopen
vier jaar niet heeft gewerkt, is de leefbaarheid slechter. Ook hier geldt de waarschuwing dat
deze verbanden niet causaal geïnterpreteerd mogen worden – zie bovenstaand tekstblok
‘Niet-causale verbanden’.

49

Kans op een buurt met goede leefbaarheid
Een andere manier om de sociale ongelijkheid in leefbaarheid in beeld te brengen is door
de kans te onderzoeken dat de leefbaarheid in een buurt goed is. In 2020 was de leefbaarheid in 8.269 van de 12.098 buurten “goed”, oftewel 68%. Dit betekent dat de kans dat een
buurt een goed leefbare buurt is, zonder de sociaaleconomische kenmerken van de buurt
in acht te nemen of te wegen naar het aantal woningen in de buurt, 68 procent is. Om de
sociale ongelijkheid te onderzoeken bekijken we de relatie tussen sociaaleconomische kenmerken en de kans dat een buurt een goede leefbaarheid heeft middels logistische
regressies (gewogen naar aantal woningen in een buurt). Uit deze analyses komt eenzelfde
beeld naar voren. Sociaaleconomische kenmerken van de buurt hangen sterk samen met
de kans dat een buurt een goede leefbaarheid heeft. Zo is de kans dat een buurt een
goede leefbaarheid heeft slechts 4% (respectievelijk 5%) wanneer de gemiddelde inkomens- respectievelijk vermogenspercentielgroep in een buurt 25 is. Dit betekent dat het
armste kwart van de buurten in Nederland slechts een kans van 4% tot 5% heeft om een
goede leefbaarheid te hebben. Wanneer de gemiddelde percentielgroep op 50 ligt (oftewel de mediane buurt in Nederland), is deze kans al gestegen naar 52% respectievelijk 53%.
Bij een gemiddelde percentielgroep van 75 is de kans bijna 100% dat de leefbaarheid in de
buurt goed is.
Bij opleidingsniveau zien we een vergelijkbaar beeld. Wanneer één op de vijf buurtbewoners
hoogopgeleid is, is de kans dat de buurt een goede leefbaarheid heeft 16%. Als het aandeel
hoogopgeleiden verdubbelt naar twee op vijf bewoners, dan is deze kans gestegen naar
67% en bij een aandeel hoogopgeleiden van drie op vijf is de kans dat de leefbaarheid
goed is al 95%.
Bij een klein aandeel niet-werkenden (in de afgelopen vier jaar) van één op de honderd, is
de kans dat de leefbaarheid in de buurt goed is 84%. Als het aandeel niet-werkenden toeneemt naar één op twintig dan daalt die kans naar 61%, en als één op de 10 bewoners nietwerkend is, dan is de kans dat de buurt goed leefbaar is slechts 25%.

3.2 Sociale ongelijkheid in leefbaarheid op lokaal niveau
In de vorige paragraaf hebben we in beeld gebracht in welke gemeenten de verschillen in
leefbaarheid het grootst zijn tussen buurten en hebben we de algemene verbanden tussen
sociaaleconomische status van buurten en de leefbaarheid laten zien. Vervolgens willen
we weten of de sociale ongelijkheid in leefbaarheid verschilt tussen gemeenten. Zijn die
verschillen er? En zo ja, in welke gemeenten zijn de verschillen in leefbaarheid tussen rijke en
arme buurten het grootst of kleinst? We brengen deze sociale ongelijkheid in leefbaarheid

50

in beeld door correlaties op gemeenteniveau te berekenen (gewogen naar aantal woningen per buurt). We beperken ons tot gemeenten met meer dan 25 buurten, aangezien
correlaties in gemeenten met weinig buurten onbetrouwbare resultaten geven.
Wat zijn de meest ongelijke gemeenten?
Figuur 3.6 laat de lokale samenhang tussen leefbaarheid en de SES-WOA-score per gemeente zien. Het verband lijkt sterker te zijn in de grote(re) steden dan in de kleine(re)
gemeenten. Verder springt een aantal regio’s met grotere sociale ongelijkheid in leefbaarheid (sterkere correlaties) eruit. De sociale ongelijkheid in leefbaarheid lijkt groter te zijn in ’t
Gooi, in een aantal Veluwse gemeenten, de regio IJsselmonde en in het oosten van Groningen. Ook als we kijken naar de relatie tussen leefbaarheid en de onderliggende indicatoren
waar we eerder op inzoomden (aandeel hoogopgeleiden, aandeel niet-werkenden, gemiddelde percentielgroep inkomen en vermogen) zien we vergelijkbare patronen – zie
Bijlage B4.3.

51

Figuur 3.6 Correlaties tussen Leefbaarometerscore en SES-WOA binnen gemeenten in 2020

Gemeenten met 25 buurten of minder zijn niet meegenomen in de analyse. Op de kaart zijn deze wit.

Stapeling van problematiek
Uit voorgaande paragrafen blijkt dat er een sterk verband is tussen de sociaaleconomische
status en de leefbaarheid van een buurt. In deze paragraaf onderzoeken we de gemeenten
met buurten waar er een stapeling van problematiek te verwachten is: buurten met veel
bewoners onderaan de sociaaleconomische ladder en tegelijk ook een zwakke of lagere
leefbaarheid. We richten ons op de buurten met een Leefbaarometerklasse van ‘zwak’ of
lager en het onderste kwartiel van de buurten naar sociaaleconomische status (SES-WOA).
Dit zijn in 2020 561 buurten.
Uit Tabel 3.2 blijkt dat in Kerkrade het grootste aandeel van de buurten een combinatie
heeft van een lage sociaaleconomische status en een lage leefbaarheid, met 35%. Andere
gemeenten met een groot aandeel buurten met deze combinatie zijn Helmond, Tiel, Doesburg en Vlaardingen. Met name rond de regio Rijnmond en de metropoolregio Amsterdam
lijkt een clustering van buurten met stapeling van problematiek te liggen – zie Figuur 3.7.

52

Tabel 3.2 Gemeenten met grootste aandeel buurten (≥15%) met lage sociaaleconomische status
(SES-WOA) en lage leefbaarheid (LBM) in 2020
Rang

Gemeente

Aandeel van buurten lage
SES-WOA en lage LBMscore

Aantal buurten met lage
SES-WOA en lage LBMscore

1

Kerkrade

35%

6

2

Helmond

31%

12

3

Tiel

30%

8

4

Doesburg

29%

2

5

Vlaardingen

28%

8

6

Nissewaard

27%

20

7

Heerlen

25%

13

8

Schiedam

23%

11

9

Rotterdam

23%

18

10

Maassluis

22%

4

11

's-Gravenhage

21%

23

12

Tilburg

20%

42

13

Arnhem

20%

16

14

Lelystad

20%

16

15

Beverwijk

19%

6

16

Den Helder

19%

10

17

Delft

18%

13

18

Almelo

16%

10

19

Leeuwarden

16%

16

20

Dordrecht

15%

15

21

Amsterdam

15%

63

22

Capelle aan den IJssel

15%

10

23

Nijmegen

15%

6

24

Zwijndrecht

15%

10

25

Sittard-Geleen

15%

5

53

Figuur 3.7 Aandeel buurten per gemeente met lage sociaaleconomische status en lage leefbaarheid

Lage sociaaleconomische status én hoge leefbaarheid
Als we ons richten op de afwijking van de algemene trend, dan zijn er 202 buurten die een
lage SES-WOA (onderste kwartiel) combineren met een hoge score op de Leefbaarometer
(‘zeer goed’ of hoger) – zie Tabel 3.3. 14 Bovenaan deze lijst staan Groningen met 18%, gevolgd door Leiden, Bloemendaal, Nijmegen en Terschelling.

-----------14

Er zijn maar vier buurten die de andere kant op afwijken, waar de SES-WOA hoog is (hoogste kwartiel), terwijl de

leefbaarheid juist laag is (‘zwak’ of lager). Deze buurten liggen in Zeewolde, Wageningen, Dronten en Tilburg.

54

Tabel 3.3 Gemeenten met het grootste aandeel buurten met lage sociaaleconomische status en
hoge leefbaarheid
Rang

Gemeente

Aandeel buurten

Aantal buurten

1

Groningen

18%

19

2

Leiden

17%

9

3

Bloemendaal

14%

3

4

Nijmegen

13%

5

5

Terschelling

13%

1

6

Wassenaar

11%

2

7

Amsterdam

10%

41

8

Delft

10%

7

Dimensies van leefbaarheid naar hoogte SES-WOA en leefbaarheid
De dimensiescores voor leefbaarheid variëren tussen buurten met verschillende combinaties van lage of hoge sociaaleconomische status en leefbaarheid – zie Figuur 3.8. Als grens
voor laag en hoog is bij leefbaarheid gekozen voor ‘zwak’ en lager en ‘zeer goed’ en hoger.
Bij sociaaleconomische status is het laagste kwartiel en hoogste kwartiel gekozen. We tonen alleen de combinaties lage SES + lage LBM, lage SES + hoge LBM en hoge SES + hoge
LBM, aangezien de combinatie hoge SES + lage LBM slechts vier buurten betreft.
Uit Figuur 3.8 blijkt dat de scores op de dimensies Overlast en onveiligheid, Sociale samenhang en Woningvoorraad over het algemeen relatief hoog zijn in buurten met een hoge
sociaaleconomische status, en omgekeerd alle drie juist laag zijn in buurten met een lage
SES-WOA. Met andere woorden, er is relatief veel overlast in buurten met een lage sociaaleconomische status. En naast een geringere sociale samenhang worden die buurten ook
gekenmerkt door een relatief slechte woningvoorraad.
Een omgekeerd patroon zien we bij de dimensie Voorzieningen. Buurten met een hoge sociaaleconomische status hebben over het algemeen weinig voorzieningen, terwijl buurten
met een lage SES-WOA juist relatief veel voorzieningen hebben. De dimensie Fysieke omgeving lijkt met name samen te hangen met de leefbaarheidsscore en minder met
sociaaleconomische status.

55

Figuur 3.8 Dimensiescores van leefbaarheid naar combinatie leefbaarheid en sociaaleconomische
status in 2020

3.3 Sociaaleconomische verschillen in een buurt en leefbaarheid
Tot nu toe lag de focus op de verschillen tussen buurten. Het is echter ook interessant om
te kijken naar sociaaleconomische verschillen binnen buurten. Het wordt over het algemeen onwenselijk geacht als buurten te homogeen zijn naar sociaaleconomische
achtergrond. Dan leven rijk en arm fysiek van elkaar gescheiden en worden de scheidslijnen in de samenleving versterkt. Maar hoe zit het met de leefbaarheid van de buurt zelf,
bestaat er een samenhang tussen hoe sociaaleconomisch homogeen of divers een buurt
is en leefbaarheid? Aan de ene kant kan een grotere sociaaleconomische diversiteit in een
buurt positief zijn voor de leefbaarheid, aangezien mensen van verschillende achtergronden met elkaar in contact kunnen komen. Aan de andere kant kunnen grote(re) verschillen
in sociaaleconomische status tussen bewoners in buurten ook tot spanningen leiden en
een lagere leefbaarheid, doordat mensen met verschillende sociaaleconomische achtergronden wellicht minder goed mixen.
Spreiding in SES-WOA en leefbaarheid in 2020
We onderzoeken of er een verband is tussen spreiding in sociaaleconomische status (de
mate waarin er verschillen zijn in een buurt) en leefbaarheid van een buurt. We maken gebruik van de door het CBS gemaakte spreidingsmaat van sociaaleconomische status
binnen buurten. We wegen de analyses naar het aantal woningen in een buurt. Daarnaast
maken we gebruik van longitudinale gegevens over de ontwikkeling van de leefbaarheid in

56

buurten tussen 2014-2020 en de ontwikkeling in de spreiding van de sociaaleconomische
status in die periode.
De mate van spreiding in sociaaleconomische status in een buurt is niet los te zien van het
gemiddelde niveau van de sociaaleconomische status van een buurt. Figuur 3.9 laat dit
duidelijk zien. 15 Er is sprake van een sterke samenhang tussen de mate van spreiding en de
sociaaleconomische status (verklaarde variantie = 74,7%). Buurten onderaan de sociaaleconomische ladder worden gekenmerkt door grote sociaaleconomische verschillen. Zij
hebben een ruim bovengemiddeld grote spreiding in sociaaleconomische status. Naarmate het gemiddelde sociaaleconomische niveau van een buurt toeneemt, worden de
sociaaleconomische verschillen binnen buurten kleiner. De meest welvarende buurten zijn
het meest homogeen want zij hebben de kleinste spreiding in sociaaleconomische status.

Figuur 3.9 Spreiding in SES-WOA (Z-score) naar gemiddelde niveau SESWOA (Z-score) voor buurten in 2020

Uit eerdere paragrafen weten we dat er een sterk verband is tussen het niveau van sociaaleconomische status in een buurt en de leefbaarheid van een buurt. Om de samenhang
tussen de mate van spreiding (grote/kleine verschillen) en leefbaarheid goed in beeld te
brengen dienen we daarom statistisch te controleren voor het niveau van sociaaleconomische status van een buurt. Dit doen we door te kijken naar het verband tussen spreiding in
-----------15

Voor deze figuur zijn de scores getransformeerd naar Z-scores. Het gemiddelde van een buurt in 2020 correspondeert met 0 en elke hele stap correspondeert met één standaarddeviatie op de verdeling.

57

sociaaleconomische status die niet verklaard wordt door het niveau van sociaaleconomische status met de leefbaarheid die niet verklaard wordt gegeven het niveau van
sociaaleconomische status. 16 In figuur 3.10 is deze relatie weergegeven. Dan zien we dat de
spreiding licht positief samenhangt met de leefbaarheid; de verklaarde variantie is slechts
5,9%. Dit betekent dat in 2020 in buurten waar de sociaaleconomische verschillen groter
zijn, de leefbaarheid over het algemeen wat hoger ligt dan in buurten waar de sociaaleconomische status van bewoners minder scherp van elkaar verschilt, maar die qua
gemiddeld niveau van sociaaleconomische status verder vergelijkbaar zijn.

Figuur 3.10 Onverklaarde leefbaarheid (LBM) naar spreiding in SES-WOA (gegeven niveau van SES-WOA) voor buurten in 2020

Longitudinale analyse 2014-2020
In een volgende stap kijken we naar de ontwikkeling tussen 2014 en 2020 in de leefbaarheid
en hoe deze samenhangt met de waargenomen ontwikkeling in de spreiding én het gemiddelde niveau in sociaaleconomische status. Deze analyse over de tijd geeft antwoord
op de vraag of ontwikkelingen in leefbaarheid samenhangen met ontwikkelingen in het niveau en/of de mate van sociaaleconomische verschillen in een buurt. Buurten worden

-----------16

In statistische termen: een added value plot (weergegeven in figuur 3.10).

58

immers door de tijd heen vergeleken. 17 Dit is relevant om te onderzoeken want veranderingen in de sociaaleconomische samenstelling van een buurt beïnvloeden zowel het
gemiddelde niveau van een buurt als de grootte van de sociaaleconomische verschillen in
de buurt (spreiding). We onderzoeken hoe de leefbaarheid in de onderste 25% buurten
naar sociaaleconomische status in 2014, de middelste 50% en de hoogste 25% zich heeft
ontwikkeld tussen 2014 en 2020. Zie Tabel 3.4 voor de resultaten.
Ten eerste blijkt dat de trend in leefbaarheid verschilt naar uitgangssituatie in 2014. De armere buurten en de middelste 50% kennen een vergelijkbare en over het algemeen sterke
positieve ontwikkeling in de leefbaarheid vergeleken met de rijkste buurten (eerste kolom
van tabel 3.4). Ten tweede blijkt dat er geen eenduidig verband in de tijd is tussen spreiding
en leefbaarheid. Het verband tussen de mate van spreiding en leefbaarheid verschilt naar
gelang de gemiddelde sociaaleconomische status van buurten. Het verband is licht negatief in de onderste 25% buurten naar sociaaleconomische status in 2014. Er is geen verband
in de resterende buurten (middelste 50% en hoogste 25%). Deze uitkomst staat haaks op
het eerdere gevonden zeer lichte positieve verband voor de stand in 2020. Gegeven de
sterkere methodische kracht van een vergelijking door de tijd is het aannemelijk dat een
toename van de sociaaleconomische verschillen in arme buurten - bij een gelijkblijvend
gemiddeld niveau - samenhangt met een kleine afname van de leefbaarheid. 18 Ten derde
geldt voor alle buurten dat een verbetering van het gemiddelde sociaaleconomische niveau samenhangt met een toename van de leefbaarheid. Dit verband blijkt sterker te zijn
naarmate een buurt een lager sociaaleconomisch niveau heeft in 2014.

-----------17

Een analyse van veranderingen in de tijd controleert voor alle verschillen tussen buurten die constant zijn over de
tijd en waar de vorige standanalyse geen rekening mee kan houden, zoals de ligging ten opzichte van centra, treinstations, de mix van bebouwing in een buurt, die mogelijk relevant zijn voor leefbaarheid en ook samenhangen met
de mate van sociaaleconomische spreiding. Let wel, een longitudinale analyse controleert niet voor mogelijke andere veranderingen in een buurt (zoals herstructurering, nieuwbouw) die mogelijk ook een samenhang tussen
veranderingen in de bevolkingssamenstelling en de leefbaarheid kunnen verklaren. Bovendien geeft het geen uitsluitsel over de richting van een mogelijke oorzaak-gevolg relatie tussen leefbaarheid en sociaaleconomische
status, zie ook box “Niet-causale verbanden” op p. 52.

18

Een verklaring van dit verschil ligt waarschijnlijk in ongemeten buurtkenmerken die samenhangen met spreiding en
leefbaarheid, waar in de standanalyse van 2020 niet voor is gecontroleerd. Welke dit precies zijn, vereist nader onderzoek.

59

Tabel 3.4 Ontwikkeling Leefbaarheid naar ontwikkeling in het gemiddelde
niveau en de spreiding van SES-WOA tussen 2014-2020 naar
aanvangsniveau in 2014. Gestandaardiseerde coëfficiënten.
R2=0,49
SES-WOA buurt in
2014

Algemene
trend

ontwikkeling

ontwikkeling

SES-WOA

SES-WOA

spreiding

niveau

Onderste 25%

0,51***

-0,07***

0,17***

Middelste 50%

0,46***

-0,01

0,11***

Hoogste 25%

0,22***

0,02

0,06**

* p < 0,05 ** p < 0,01 *** p < 0,001

Er blijkt een licht negatief verband te zijn tussen spreiding en leefbaarheid in de tijd voor het
onderste kwart van de buurten in de sociaaleconomische verdeling. We willen benadrukken
dat de invloed van veranderingen in het niveau van sociaaleconomische status van een
buurt voor de leefbaarheid een stuk sterker is en altijd een positieve invloed heeft vergeleken met het verband met de mate van spreiding. Bovendien kunnen de
sociaaleconomische spreiding en het gemiddelde niveau niet los van elkaar worden gezien(zie Figuur 3.10); buurten met weinig sociaaleconomische verschillen zijn steevast de
rijkere buurten. Dit verband blijkt ook in de tijd op te gaan. Een stijging van het gemiddelde
niveau van sociaaleconomische status in een buurt tussen 2014-2020 gaat gepaard met
een afname van de spreiding, en vice versa. 19 Het mogelijk licht negatieve effect van het
vergroten van sociaaleconomische verschillen in arme buurten gaat dus alleen op als het
gemiddelde niveau niet gelijktijdig meebeweegt.

3.4 Ontwikkeling sociale ongelijkheid in leefbaarheid 2014-2020
In deze paragraaf bekijken we of de sociale ongelijkheid in leefbaarheid is toegenomen of
afgenomen van 2014 tot 2020. De leefbaarheid van buurten is licht verbeterd in deze periode. 20 De sociaaleconomische status is gemiddeld over alle buurten vrijwel gelijk gebleven
tussen 2014 en 2020. 21
Om te kijken of de sociale ongelijkheid in leefbaarheid is veranderd in de periode 2014-2020
kijken we naar verandering in de samenhang tussen leefbaarheid en de indicatoren voor
-----------19

Als het gemiddelde niveau van SES-WOA in een buurt met één standaarddeviatie toeneemt/afneemt tussen 20142020 dan daalt/stijgt de spreiding met 0,54 standaarddeviaties (R2 = 0,38).

20

Leidelmeijer, K. en J. Mandemakers (2022), Leefbaarheid in Nederland 2020: een analyse op basis van de Leefbaarometer 3.0. Amsterdam: In Fact Research & Atlas Research

21

In 2014 bedroeg de gemiddelde SES-WOA-score -0,0015, in 2020 was dit -0,0012.

60

sociaaleconomische status. Uit Tabel 3.5 blijkt dat de sociale ongelijkheid in leefbaarheid
(d.w.z. de correlatie tussen leefbaarheid en sociaaleconomische status) nagenoeg gelijk is
gebleven tussen 2014 en 2020. 22 De onderzochte verbanden zijn vergelijkbaar in grootte en
stabiel in de tijd. Wanneer we inzoomen op een aantal van de onderliggende indicatoren
zien we slechts kleine verschillen. Het positieve verband tussen vermogen en inkomen met
leefbaarheid is iets minder sterk geworden tussen 2014 en 2020, terwijl het verband tussen
leefbaarheid en het aandeel hoogopgeleiden in een buurt juist licht is toegenomen. Het
verband tussen het aandeel niet-werkenden en leefbaarheid is eveneens licht toegenomen.

Tabel 3.5 Ontwikkeling in samenhang leefbaarheid en sociaaleconomische status (SES) in de buurt
Correlatie met leefbaarheid
2014

2020

Verschil

SES-WOA

0,69

0,67

-0,02*

Gemiddelde percentielgroep gestandaardiseerd inkomen

0,67

0,63

-0,03*

Gemiddelde percentielgroep vermogen

0,69

0,65

-0,04*

Aandeel hoogopgeleiden

0,64

0,68

0,04*

Aandeel niet-werkenden (afgelopen 4 jaar)

-0,61

-0,60

0,01*

* p<,01.

3.5 Samenvatting en conclusies
In dit hoofdstuk is onderzocht hoe groot de verschillen in leefbaarheid tussen buurten zijn;
waar de verschillen tussen buurten het grootst zijn en in hoeverre verschillen in leefbaarheid
van buurten samenhangen met de sociaaleconomische status van buurten. De samenhang
met de sociaaleconomische status van een buurt geeft de mate van sociale ongelijkheid in
leefbaarheid weer. De sociale ongelijkheid in leefbaarheid is hiermee voor het eerst goed in
beeld gebracht, omdat bewonerskenmerken niet langer onderdeel zijn van de Leefbaarometer 3.0 én omdat het CBS gedetailleerde data over de sociaaleconomische
samenstelling van buurten beschikbaar heeft gemaakt.

------------

22

De lichte afname in de correlatie is wel statistisch significant.

61

De grootste verschillen tussen buurten in leefbaarheid zijn te vinden in de grote(re) steden.
De G4-gemeenten (Den Haag, Utrecht, Rotterdam en Amsterdam) staan in de top-5 van
gemeenten met de grootste verschillen in leefbaarheid tussen buurten in de gemeente.
Er is sprake van grote sociale ongelijkheid in leefbaarheid. Er blijken sterke positieve verbanden te bestaan tussen de sociaaleconomische status van een buurt en de leefbaarheid
van een buurt in 2020; de sociale ongelijkheid in leefbaarheid. We vinden sterke verbanden
of we nu kijken naar de samengestelde sociaaleconomische status schaal (SES-WOA) of
naar de onderliggende scores voor inkomen, vermogen, opleidingsniveau of arbeidsverleden van de bewoners van buurten. Ter illustratie: Zonder het meewegen van de
sociaaleconomische kenmerken van de buurt is de kans 68% dat een buurt een goede of
hogere leefbaarheid heeft. Als rekening wordt gehouden met bijvoorbeeld het opleidingsniveau, dan zien we dat als één op de vijf bewoners in een buurt hoogopgeleid is, de kans dat
een buurt een goede leefbaarheid heeft slechts 16% is. Wanneer het aandeel hoogopgeleiden verdubbelt naar twee op vijf bewoners dan stijgt de kans naar 67%, en bij een aandeel
hoogopgeleiden van drie op vijf is de kans dat de buurt een goede leefbaarheid heeft al
95%.
De sociale ongelijkheid in leefbaarheid verschilt per gemeente en ook regionaal. Zo lijkt het
verband tussen sociaaleconomische status en leefbaarheid van buurten sterker te zijn in
de grote(re) steden dan in de kleine(re) gemeenten. Verder springt een aantal regio’s met
grotere sociale ongelijkheid in leefbaarheid (sterkere correlaties) eruit. De ongelijkheid lijkt
hoger te zijn in ’t Gooi, in een aantal Veluwse gemeenten, de regio IJsselmonde en in het
oosten van Groningen.
Hoe homogeen of divers een buurt sociaaleconomisch gezien is, maakt niet veel uit voor
de leefbaarheid van buurten. Alleen het armste kwart van de buurten werd wat minder
leefbaar als de sociaaleconomische verschillen in de buurt waren toegenomen in de periode 2014-2020. Dit verband valt echter in het niet bij het zeer sterke positieve verband
tussen (veranderingen in) het gemiddelde sociaaleconomische niveau van de buurt en de
leefbaarheid.
Verder blijkt dat de sociale ongelijkheid in leefbaarheid tussen 2014 en 2020 nagenoeg gelijk
is gebleven. Al krijgt de ongelijkheid wel een iets andere vorm. Zo is de samenhang tussen
leefbaarheid van een buurt en het gemiddelde inkomens- en vermogensniveau licht afgenomen, terwijl het verband met het aandeel hoogopgeleiden juist is toegenomen.

62

4 Ondermijnende criminaliteit
en ervaren onveiligheid
Wat kunt u verwachten bij dit thema?
Ondermijnende criminaliteit in een gemeente hangt sterk samen met onveiligheidsgevoelens van bewoners. Dat is in het bijzonder zo voor (ontruimingen van) hennepkwekerijen en
het aandeel verdachte en veroordeelde bewoners voor drugs- en vermogensmisdrijven in
een gemeente. Veel (indicaties voor) ondermijnende criminaliteit en de ervaren onveiligheid van bewoners gaan veelal samen in steden, maar is daar niet toe beperkt. Er zijn ook
kleinere gemeenten waar dit speelt. Wel is het relatief vaak zo dat in kleinere gemeenten
met indicaties voor ondermijnende criminaliteit bewoners zich niet evenredig onveilig voelen. In die gemeenten is de sociale samenhang vaak sterk, wat hierin een rol lijkt te spelen.
Er is de laatste jaren veel aandacht voor ondermijnende criminaliteit. Het Openbaar Ministerie 23 definieert georganiseerde ondermijnende criminaliteit als “misdaad die
maatschappelijke structuren of het vertrouwen daarin schaadt. Deze vorm van criminaliteit
gaat niet zelden gepaard met geweld, bedreiging en intimidatie met als doel het verdienen
van zoveel mogelijk geld.” Het gaat dan bijvoorbeeld om drugsproductie en –handel, het
witwassen en veiligstellen van criminele winsten en de activiteiten die daarbij komen kijken
zoals intimidatie, omkoping en excessief geweld. Daarbij wordt misbruik gemaakt van legale logistieke en economische voorzieningen en financiële en juridische adviseurs en
worden kwetsbare jongeren gerekruteerd voor het ‘vuile werk’. In het dashboard Zicht op
Ondermijning, 24 dat is geïnitieerd door het ministerie van BZK, is een groot aantal gegevens
verzameld die nader inzicht geven in de mate waarin een aantal van de zaken die aan ondermijnende criminaliteit gerelateerd zijn lokaal voorkomen. 25 Het gaat onder meer om:
•

Aanwezigheid drugsproblematiek, waaronder:
o

Hennepkwekerijen

o

Delicten

o

Verdachten

o

Familienetwerken

-----------23

https://www.om.nl/onderwerpen/ondermijnende-criminaliteit

24

https://www.zichtopondermijning.nl/

25

De indicatoren zijn gebaseerd op (combinaties van) gegevens van het CBS, het Openbaar Ministerie, Kamer van
Koophandel, gemeenten, het Kadaster en de Financial Intelligence Unit (FIU).

63

o
•

•

Jonge aanwas

Potentieel misbruik van vastgoed, waaronder:
o

Aandelen verblijfsobjecten in bezit van personen met risico-indicatoren

o

Aandelen verblijfsobjecten in bezit van bedrijven met risico-indicatoren

o

Vaak verhandelde woningen

o

Onverklaarbare woningaankopen

Witwasgevoelige branches, blijkend uit onder meer:
o

Aandeel vestigingen witwasgevoelige branches

o

Afwijkende omzetten

o

Veroordelingen (bedrijf, eigenaar of bestuurder)

o

Opvallende kenmerken van bedrijven

De gegevens in het dashboard zijn beschikbaar op het niveau van gemeenten, CBS-wijken
en voor een deel van de indicatoren op het niveau van CBS-buurten. De meetperiodes verschillen per indicator. Niet elke indicator leent zich even goed voor nadere analyse,
bijvoorbeeld omdat er veel ontbrekende waarden zijn in de registraties of als gevolg van
onthullingsrestricties, omdat er geen recente gegevens beschikbaar zijn, of er alleen uitkomsten op een hoog schaalniveau (regio’s) beschikbaar zijn.
In dit hoofdstuk verkennen we in welke mate een aantal van de indicatoren voor ondermijnende criminaliteit samenhangt met de dimensie Overlast en onveiligheid van de
Leefbaarometer en met de indicator ‘ervaren onveiligheid’ in het bijzonder. 26 De aandacht
gaat vooral uit naar de indicator ‘ervaren onveiligheid’ omdat de interpretatie hiervan eenduidig is: het gaat om hoe onveilig bewoners zich in hun buurt voelen. Dat is waar we in dit
hoofdstuk primair in geïnteresseerd zijn. In de dimensie Overlast en onveiligheid van de
Leefbaarometer zitten meerdere indicatoren en is het (dus) minder scherp waar de samenhang door komt: ervaren overlast, ervaren onveiligheid of het voorkomen van
specifieke misdrijven. Voor een aantal indicatoren uit het dashboard Zicht op Ondermijning
worden voor de volledigheid de samenhangen met de dimensie Overlast en onveiligheid
en met de totaalscore van de Leefbaarometer weergegeven. Dan blijkt dat de samenhang
met de dimensie Overlast en onveiligheid veelal in dezelfde orde van grootte ligt en dat die
met de totaalscore van de Leefbaarometer logischerwijs kleiner is.

-----------26

Hierbij gebruiken we de bewerkte en op het meetjaar 2018 gestandaardiseerde score van ervaren overlast en onveiligheid die ook in de Leefbaarometer wordt gebruikt. Het gemiddelde ligt daarbij net iets boven 0. Een hogere
score betekent meer ervaren onveiligheid en een lagere score minder ervaren onveiligheid.

64

De verwachting is dat een deel van de indicatoren uit het dashboard Zicht op Ondermijning zich aan de waarneming van bewoners onttrekt en dus niet zal samenhangen met de
onveiligheid die zij ervaren, terwijl andere indicatoren daar juist wel mee samenhangen.
Omdat de gegevens van het dashboard Zicht op Ondermijning in ruimtelijke zin niet bijzonder specifiek zijn en niet voor alle gemeenten en wijken beschikbaar zijn (als gevolg van
onthullingsrestricties), verwachten we a priori geen bijzonder sterke samenhangen. Dit
hoofdstuk gaat verder in op:
1.

welke indicatoren uit het dashboard Zicht op Ondermijning samenhangen met ervaren onveiligheid;

2.

in welke (typen) gebieden er sprake is van een samenloop van indicatoren uit Zicht
op Ondermijning en ervaren onveiligheid: wat zijn de gebieden met (relatief) veel
ondermijnende criminaliteit en (relatief) veel ervaren onveiligheid;

3.

In welke (typen) gebieden de samenloop juist veel minder sterk is: wat zijn de gebieden met (relatief) veel indicaties voor ondermijnende criminaliteit en (relatief)
weinig ervaren onveiligheid.

De relaties tussen de indicatoren uit Zicht op Ondermijning en de ervaren onveiligheid in de
Leefbaarometer worden zoveel mogelijk gebaseerd op peiljaar 2019 voor Zicht op Ondermijning en meetjaar 2020 voor de Leefbaarometer. De analyses worden uitgevoerd op het
niveau van gemeenten en van wijken. We zijn bij de analyses geïnteresseerd in samenhangen op het niveau van gemeenten of wijken. Hoeveel inwoners de gemeenten of wijken
hebben, doet er daarbij niet toe. Bij de berekening van de samenhangen wordt dan ook
niet gewogen voor inwonertal van de gemeenten of wijken. Zouden we dat wel doen, dan
zijn de samenhangen gemiddeld genomen overigens groter omdat de uitzonderingen op
de regel vaker in de kleinere gemeenten te vinden zijn.

4.1 Drugsproblematiek
Hennepkwekerijen
Het aantal ontruimde hennepkwekerijen is een indicatie van de mate waarin er in een gebied hennepkwekerijen zijn en daarmee van de ondermijnende criminaliteit die ermee
samenhangt. In het dashboard Zicht op Ondermijning zijn van 247 gemeenten gegevens
opgenomen over ontruimde hennepkwekerijen in 2019. Van de ontbrekende gemeenten
kan niet worden aangenomen dat daar geen hennepkwekerijen zijn omdat in het dashboard een minimumaantal van tien wordt aangehouden (en wordt afgerond op tientallen)

65

in verband met het onthullingsrisico dat door het CBS wordt gehanteerd. In deze 247 gemeenten zijn dus minimaal tien hennepkwekerijen ontruimd in 2019. 27
Binnen deze groep van gemeenten bestaat een vrij sterke samenhang tussen het aandeel
ontruimde hennepkwekerijen (als percentage van het aantal woningen in de gemeente)
en de ervaren onveiligheid 28 in de gemeente (r = 0,55, R2 = 30%). 29 Hierbij geldt: hoe meer
(ontruimde) hennepkwekerijen, hoe groter de ervaren onveiligheid in de gemeente. Het is
aannemelijk dat de samenhang nog sterker zou zijn als ook de gemeenten waar weinig of
geen hennepkwekerijen zijn ontruimd in de vergelijking zouden zijn betrokken. 30 De gevonden samenhang wordt weergegeven in Figuur 4.1.
We delen de figuur in vier kwadranten in op basis van boven- en benedengemiddelde scores op beide dimensies (weergegeven door de horizontale en verticale lijnen in Figuur 4.1). 31
In het kwadrant rechtsboven is de groep gemeenten met veel ontruimingen en veel ervaren onveiligheid te vinden. Hierin voeren Kerkrade en Heerlen de lijst aan. In Brunssum en
Landgraaf zijn er ook veel ontruimingen geweest, maar valt het met de ervaren onveiligheid
nog mee, hoewel die ook in deze relatief kleine gemeenten groter is dan gemiddeld in Nederland. In het kwadrant rechtsonder zijn de gemeenten te vinden met veel ontruimingen,
maar met een ervaren onveiligheid die gunstiger is dan gemiddeld. Dit zijn vaak wat kleinere gemeenten zoals Nuenen, Gerwen en Nederwetten, Asten, Druten en Pekela. Ook in
deze gemeenten lijkt er - afgemeten aan het aandeel ontruimingen - sprake van bovengemiddelde ondermijnende criminaliteit, maar de ervaren onveiligheid van de bewoners is er
minder groot dan in de wat grotere gemeenten.

-----------27

Van een aantal gemeenten zijn ook gegevens uit gemeentelijke opgaven bekend. Voor de vergelijkbaarheid van de
uitkomsten met de andere gemeenten is ook voor die gemeenten de landelijke opgave van Domein Roerende Zaken (DRZ) aangehouden. Dit is wel een onderschatting van de werkelijke aantallen. Soms scheelt dit veel. Zo is het
aantal ontruimingen in Rotterdam in 2019 volgens DRZ 990 en volgens de gemeentelijke opgave 2.610.

28

Ook met de andere indicatoren in de dimensie Overlast en onveiligheid zijn er samenhangen. De samenhang met
ervaren onveiligheid is het sterkst.

29

De samenhang wordt weergegeven met de Pearson correlatiecoëfficiënt (r), die kan variëren van -1 (maximaal
negatieve samenhang) tot +1 (maximaal positieve samenhang). Een waarde ‘0’ staat voor ‘geen samenhang’. De
verklaarde variantie (R2), die aangeeft hoeveel de verschillen in de ene variabele de verschillen in de andere variabele verklaren, is het kwadraat van de correlatiecoëfficiënt.

30

Als we aannemen dat het aantal ontruimingen in de ontbrekende gemeenten nul is, geldt r = 0,61, wat dit vermoeden bevestigt.

31

Voor de indeling in kwadranten in deze figuur is gebruikgemaakt van naar woningen/huishoudens gewogen gemiddelden.

66

Figuur 4.1 Samenhang aandeel ontruimde hennepkwekerijen en ervaren onveiligheid in gemeenten

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat er een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

In de twee kwadranten met een lager dan gemiddeld aandeel ontruimingen valt op dat er
relatief weinig gemeenten zijn waarin weinig ontruimingen zijn en de ervaren onveiligheid
groot is (kwadrant linksboven). Omgekeerd telt het kwadrant met weinig ontruimingen en
een gunstige ervaren onveiligheid juist veel gemeenten.
Meer in algemene zin moet overigens in ogenschouw worden genomen dat een gemiddeld hoog niveau van ervaren onveiligheid in kleinere gemeenten misschien wel zwaarder
zou moeten wegen dan eenzelfde niveau in grote gemeenten. In grote gemeenten zijn er
namelijk meer andere bronnen van onveiligheid die bijvoorbeeld in het centrum van die
gemeenten een belangrijke rol spelen in de veiligheidsbeleving. Daarbij geldt dat er in grote
gemeenten bij een ongunstige gemiddelde ervaren onveiligheid er ook nog altijd buurten
en wijken zijn waar de situatie gunstig is. In kleinere gemeenten is er veel minder ruimte
voor een dergelijke variatie.
Voor een vergelijking op het niveau van wijken hebben de onthullingsrestricties (minimum
aantal van tien) en de verschillende bronnen voor de gegevens een nog groter effect dan
voor een vergelijking op gemeenteniveau. De kans op minimaal tien ontruimingen in een

67

wijk is vanzelfsprekend kleiner dan in een hele gemeente. Er zijn dus per definitie veel ‘missende’ wijken, waar meer dan nul, maar minder dan tien ontruimingen hebben
plaatsgevonden. Daarnaast zijn voor een aantal wijken alleen gegevens bekend uit gemeentelijke bronnen. Voor vergelijkingen binnen een gemeente zijn de gemeentelijke
gegevens preferent, voor een vergelijking tussen wijken van verschillende gemeenten zal
moeten worden teruggevallen op de landelijke dataset. Daarin zijn voor 2019 slechts gegevens voor 353 wijken bekend. Al deze 353 wijken zijn dus wijken waarin veel (minimaal tien)
hennepkwekerijen zijn ontruimd. Het is aannemelijk dat in het merendeel van deze wijken de
ervaren onveiligheid ongunstig is. Dat is ook terug te zien in Figuur 4.2.

Figuur 4.2 Gemiddelde ervaren onveiligheid naar aandeel ontruimingen hennepkwekerijen in de wijk

In alle wijken waar ontruimingen zijn geweest, is de score voor ervaren onveiligheid ongunstiger dan gemiddeld in Nederland. Die ervaren onveiligheid neemt bovendien – zelfs
binnen deze groep wijken - toe als het aandeel ontruimingen groter is. Alleen in de groep
wijken met meer dan 0,8% ontruimingen (als aandeel van de panden in de wijk) is de ervaren onveiligheid weer minder groot. In deze groep zitten echter deels ook atypische wijken
zoals bedrijventerreinen waar het aantal ontruimingen ten opzichte van het aantal panden
al snel groter is dan in een woonwijk. Ook wonen er in veel van deze wijken weinig bewoners.
Hoewel een goede vergelijking met ervaren onveiligheid over de gehele range van wijken in
Nederland dus niet mogelijk is door ontbrekende data, is het zelfs binnen de selectie van
wijken waar ontruimingen hebben plaatsgevonden zo dat naarmate het aandeel ontruimingen groter is, de ervaren onveiligheid ongunstiger is. Hennepkwekerijen (en in ieder
geval de ontruimingen daarvan) lijken dus door te werken in de ervaringen van bewoners.

68

Delicten
Een aantal delicten wordt in het bijzonder geassocieerd met ondermijnende criminaliteit.
Dit zijn drugsdelicten, vermogensdelicten en witwassen. Van deze delicten wordt in het
dashboard Zicht op Ondermijning bijgehouden hoeveel verdachten er zijn en hoeveel veroordelingen (m.u.v. witwassen waarvan nog niet voldoende veroordelingen bekend zijn om
te worden opgenomen in het dashboard). Bij de verdachten van drugsdelicten wordt onderscheid gemaakt tussen jongeren en de totale groep. De beschikbare indicatoren
worden in het schema in Tabel 4.1 weergegeven.

Tabel 4.1 Overzicht beschikbare indicatoren voor delicten in het dashboard Zicht op Ondermijning
Verdachten totaal

Veroordelingen

Vermogensdelict

x

x

Witwassen

x

Drugsdelict

Verdachten 18-23 jaar
x

x

x

Niet voor alle indicatoren zijn gegevens over evenveel gemeenten beschikbaar. Voor verdachten van witwassen zijn gegevens van 81 gemeenten bekend en voor verdachten van
vermogensdelicten van 352 gemeenten (op drie na alle gemeenten in 2020). Dat maakt
het lastig om tussen de indicatoren te vergelijken welke de sterkste samenhang vertoont
met ervaren onveiligheid. Immers, als er veel gemeenten ontbreken, mist ook een belangrijk
deel van de benodigde informatie: de gemeenten waar weinig of geen verdachten of veroordeelden zijn.
Alle indicatoren hangen op gemeenteniveau samen met ervaren onveiligheid. Hoe meer
verdachten of veroordeelden van genoemde misdrijven, hoe sterker de ervaren onveiligheid. De samenhang is het sterkst (zie Tabel 4.2) voor het aandeel verdachten van
vermogensdelicten (r = 0,800, R2 = 64%) en het zwakst voor het aandeel jonge verdachten
van drugsdelicten (r = 0,291, R2 = 8%). Opvallend is ook de samenhang met de gehele dimensie Overlast en onveiligheid van de Leefbaarometer. Deze is voor het aandeel
verdachten van vermogensmisdrijven zelfs nog sterker dan alleen met de ervaren overlast
en onveiligheid (r = -0,874, R2 = 76%). Dat is opvallend omdat in de dimensie Overlast en onveiligheid weliswaar ook misdrijven zijn opgenomen, maar vermogensdelicten daar geen
deel van uitmaken. De samenhang met de totaalscore van de Leefbaarometer is het
grootst voor het aandeel veroordeelden van drugsdelicten (r = -0,499, R2 = 25%).

69

Tabel 4.2 Samenhang delicten met ervaren onveiligheid, dimensie Overlast en onveiligheid en de totaalscore van de Leefbaarometer (gemeenten)
Ervaren onveiligheid

Dimensie

Totaalscore

onveiligheid

baarometer
-0,462

349
293

Overlast en
-0,664

Leef-

Aantal gemeenten

drugsdelict - verdachten

0,670

drugsdelict - jong verdachten

0,291

-0,277

-0,175

drugsdelict veroordeelden

0,713

-0,664

-0,499

331

vermogensdelict - verdachten

0,800

-0,874

-0,452

352

vermogensdelict - veroordeeld

0,755

-0,824

-0,469

349

witwassen - verdachten

0,380

-0,391

81

Noot. Alle getoonde samenhangen zijn significant op p < 0,01; niet-significante relaties zijn weggelaten

De samenhang tussen het aandeel verdachten van vermogensdelicten in de gemeente en
de ervaren onveiligheid is weergegeven in Figuur 4.3. Als het aandeel verdachten in een gemeente groter is dan 1,2% dan is de ervaren onveiligheid in de gemeente ook hoger dan
gemiddeld in Nederland.

Figuur 4.3 Gemiddelde ervaren onveiligheid naar aandeel verdachten van vermogensdelicten in de
gemeente

De relatie tussen het aandeel verdachten in een gemeente en de ervaren onveiligheid
geldt echter ook bij minder verdachten. In gemeenten met 0,5% verdachten ven vermogensmisdrijven voelen de bewoners zich gemiddeld genomen veiliger dan in gemeenten
met 0,7% verdachten. Ook is de ervaren onveiligheid in beide typen gemeenten gunstiger

70

dan gemiddeld in Nederland. In de gemeenten met relatief veel verdachten van vermogensmisdrijven is wat meer variatie te zien. Dat komt omdat het hier om soms kleine
aantallen gemeenten gaat. Hoe de verdeling er op het niveau van afzonderlijke gemeenten
uitziet, is weergegeven in Figuur 4.4.
In 48 gemeenten zijn er bovengemiddeld veel verdachten van vermogensdelicten en is de
ervaren onveiligheid ongunstiger dan gemiddeld. Deze gemeenten zijn te vinden in het
kwadrant rechtsboven in Figuur 4.4. Het gaat veelal om grote(re) gemeenten, maar er is
ook een aantal kleinere gemeenten dat er ongunstig uitspringt, zoals Tiel, Capelle, Nieuwegein en Diemen, maar ook Gouda, Hoorn, Nissewaard en Brunssum. Dat de samenhang zo
sterk is, zorgt er ook voor dat er maar weinig gemeenten zijn met relatief veel verdachten
van vermogensdelicten en een relatief gunstige ervaren onveiligheid, het kwadrant rechtsonder. De meeste zitten dan in de buurt van het gemiddelde. Ook gemeenten met een
ongunstige positie op ervaren onveiligheid maar juist weinig verdachten van vermogensdelicten zijn er niet veel (kwadrant linksboven). Vaals, Stein en Alphen-Chaam zijn de meest
opvallende.

Figuur 4.4 Samenhang verdachten van vermogensmisdrijven en ervaren onveiligheid per gemeente

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

71

Ook op het niveau van wijken is er een samenhang tussen het aandeel verdachten/veroordeelden van delicten en de ervaren onveiligheid (zie Tabel 4.3). Die samenhang is echter
minder sterk dan op gemeenteniveau (vergelijk met Tabel 4.2). Wel geldt – net als op gemeenteniveau - dat de samenhang tussen het aandeel verdachten van
vermogensdelicten in een wijk het sterkst samenhangt met ervaren onveiligheid. Wat zich
hier vermoedelijk wreekt, is de ondergrens voor het aantal waarnemingen dat wordt gehanteerd om onthulling tegen te gaan. Dat er in een wijk meer dan tien mensen zijn
veroordeeld voor bijvoorbeeld een drugsdelict komt relatief weinig voor. Voor geheel Nederland is dat het geval in 910 van de 3.151 wijken (29%) waar Leefbaarometergegevens
voor zijn. Van de overige 71% is geen score bekend, terwijl er tussen die wijken vermoedelijk
ook relevante verschillen bestaan (zowel in aandelen verdachten/veroordeelden als in ervaren onveiligheid). Er zijn 42 wijken waar minimaal tien mensen verdacht zijn van
witwassen.

Tabel 4.3 Samenhang delicten met ervaren onveiligheid, dimensie Overlast en onveiligheid en de totaalscore van de Leefbaarometer (wijken)
Ervaren onveiligheid

Dimensie

Totaalscore

onveiligheid

baarometer

Overlast en

drugsdelict - verdachten

0,279

-0,254

drugsdelict - jong verdachten

0,177

drugsdelict - veroordeelden

0,099

vermogensdelict - verdachten

0,310

-0,316

vermogensdelict - veroordeelden

0,138

-0,136

Leef-

Aantal wijken

-0,132

-0,153

1.242
480
910

-0,150

witwassen - verdachten

1.924
1.487
42

Noot. Alle getoonde samenhangen zijn significant op p < 0,01; niet-significante relaties zijn weggelaten

Hoewel de samenhangen op wijkniveau niet bijzonder sterk zijn, is het niveau van ervaren
onveiligheid in wijken waar veel verdachten/veroordeelden zijn, wel duidelijk minder gunstig
dan in wijken met een beperkt aandeel. In Figuur 4.5 wordt dit getoond voor drugsdelicten,
waarbij alle wijken zonder waarnemingen op ‘0’ verdachten/veroordeelden zijn gezet. In de
wijkgemiddelden naar aandeel veroordeelden zit vrij veel variatie. Dit komt doordat het hier
om kleinere aantallen gaat. Opvallend is verder de relatief gunstige ervaren onveiligheid in
wijken met meer dan 1% verdachten/veroordeelden. Dit speelt ook een rol bij de beperkte
samenhang. Het gaat hier – vergelijkbaar met wat hiervoor over hennepkwekerijen is gemeld - voor een groot deel om ‘bijzondere’ wijken met betrekkelijk weinig bewoners.

72

Figuur 4.5 Ervaren onveiligheid naar aandeel verdachten/veroordeelden van drugsdelicten in een wijk

De relatie tussen aandeel verdachten/veroordeelden in een wijk en de ervaren onveiligheid
van bewoners in diezelfde wijk is voor vermogensdelicten weergegeven in Figuur 4.6. Vergelijking met Figuur 4.5 levert een aantal opvallende verschillen op.

Figuur 4.6 Ervaren onveiligheid naar aandeel verdachten/veroordeelden van vermogensdelicten in
een wijk

Allereerst wordt duidelijk dat het aandeel verdachten/veroordeelden van vermogensdelicten gemiddeld genomen groter is dan het aandeel verdachten/veroordeelden van

73

drugsdelicten. Daarnaast blijkt dat de omslag naar een minder dan gemiddeld in Nederland ervaren onveiligheid voor het aandeel verdachten van vermogensdelicten behoorlijk
hoog ligt: op circa 1,3%. Bij de drugsdelicten was dat 0,4%. Bij vermogensdelicten is er ook
een groot verschil in de relatie van verdachten en veroordeelden met het niveau van ervaren onveiligheid. Waar het omslagpunt (meer ervaren onveiligheid dan gemiddeld in
Nederland) bij verdachten van vermogensdelicten op 1,3% ligt, is dat bij de veroordeelden
0,7%. Voor drugsdelicten is dat verschil veel minder groot (namelijk 0,4% en 0,3%).
Hoewel de samenhang tussen het aandeel verdachten van vermogensdelicten en ervaren
onveiligheid dus groter is dan de samenhang van het aandeel verdachten van drugsdelicten en ervaren onveiligheid lijkt de ‘impact’ net andersom te verlopen. Waar het pas vanaf
een aandeel van 1,3% verdachten van vermogensdelicten in een wijk zo is dat er een meer
dan gemiddelde ervaren onveiligheid is, is dat voor verdachten van drugsdelicten al het
geval bij een aandeel van 0,4%. Ook de niveaus van ervaren onveiligheid komen lager (dus
gunstiger) uit bij grotere aandelen verdachten van vermogensdelicten dan bij grotere
aandelen verdachten van drugsdelicten.
Sociale factoren: familienetwerken en hoog-risico jongeren
Onderzoek toont aan dat vertrouwensbanden in ondermijnende en georganiseerde
(drugs)criminaliteit een belangrijke rol kunnen spelen. Daarbij kunnen familiebanden belangrijk zijn. Om die reden is in het dashboard Zicht op Ondermijning gekeken naar het
aandeel verdachten van drugsdelicten (vervaardiging van softdrugs en/of harddrugs en
handel in harddrugs) van wie familieleden (al dan niet in dezelfde gemeente woonachtig)
in dezelfde periode ook verdacht zijn geweest van drugsdelicten. Dit blijkt vooral in kleinere
gemeenten aan de orde te zijn. Gemeenten die er uitspringen zijn onder meer Best, Rhenen,
Brummen, Lingewaard en Rucphen. Dit zijn geen gemeenten waar de ervaren onveiligheid
opvallend ongunstig is. Voor deze indicator is dan ook een licht negatieve relatie met de ervaren onveiligheid: hoe meer familienetwerken een rol spelen in de drugscriminaliteit in een
gemeente, hoe gunstiger de ervaren onveiligheid binnen de gemeenten waarin familienetwerken aan de orde zijn.
In grotere gemeenten lijkt de georganiseerde drugscriminaliteit meer door aanwas van
kinderen/jongeren te verbreden. In het dashboard Zicht op Ondermijning is hiervoor onder
meer een indicator ‘hoog-risico jongeren’ ontwikkeld. Het gaat om een aanduiding op gebiedsniveau van de kwetsbaarheid van jongeren (8-23 jaar) om drugsverdachte te
worden. Het gaat dus niet om feitelijke verdachten maar om de kans die jongeren – gegeven hun persoonlijke situatie en omstandigheden – lopen om in de drugscriminaliteit te

74

belanden. Hoewel het bij deze indicator niet om feitelijke drugsproblematiek gaat, is er zowel op wijk- als gemeenteniveau een behoorlijk sterke samenhang tussen het aandeel
hoog-risico jongeren en ervaren onveiligheid. De samenhang verklaart iets minder dan de
helft van de verschillen in ervaren onveiligheid (R2 = 45%). Het verband is duidelijk: hoe meer
hoog-risico jongeren, hoe groter de ervaren onveiligheid in de wijk (zie Figuur 4.7). Bij meer
dan 10% hoog-risico jongeren is er geen duidelijke toename meer.
Vanaf 6 à 7% hoog-risico jongeren is de ervaren onveiligheid ook ongunstiger dan gemiddeld in Nederland. Het zijn niet alleen de grote steden met een groot aandeel hoog-risico
jongeren. Hoewel Rotterdam het hoogst uitkomt, bestaat de top-15 van gemeenten - naast
Rotterdam - namelijk uit: Kerkrade, Vlaardingen, Gorinchem, Appingedam, Helmond, Roosendaal, Zaanstad, Roermond, Purmerend, Zoetermeer, Vlissingen, Bergen op Zoom, Den
Helder en Zandvoort. Niet in al die gemeenten is de ervaren onveiligheid relatief groot, maar
gemiddeld genomen is het wel zo dat waar veel hoog-risico jongeren worden voorspeld,
de ervaren onveiligheid ongunstiger is.

Figuur 4.7 Ervaren onveiligheid naar aandeel hoog-risico jongeren in de wijk

4.2 Potentieel misbruik van vastgoed
In het dashboard Zicht op Ondermijning worden indicatoren gepresenteerd die inzicht geven in het risico dat vastgoed mogelijk wordt gebruikt voor het witwassen van (crimineel)

75

geld of andere vormen van misbruik. Daarvoor wordt gekeken naar kenmerken van personen en bedrijven die als eigenaar betrokken zijn bij transacties van vastgoed en naar
kenmerken van de transacties/objecten.
Kenmerken van personen die zijn meegenomen, zijn:
•

In afgelopen vijf jaar veroordeelde eigenaar;

•

Eigenaar met buitenlands adres;

•

Laag inkomen en vermogen (minstens één verblijfsobject);

•

Meerbezit: drie tot en met vijf verblijfsobjecten;

•

Meerbezit: meer dan vijf verblijfsobjecten.

Kenmerken van bedrijven die zijn meegenomen, zijn:
•

Stichtingen (exclusief woningcorporaties) met een alleen- en beroepsbestuurder; 32

•

Stichtingen (exclusief woningcorporaties) met een alleenbestuurder;

•

Stichtingen (exclusief woningcorporaties) met een beroepsbestuurder.

Het kenmerk van objecten dat is meegenomen is of een bestaande particuliere koopwoning in de twintig jaar voorafgaand aan het peiljaar meer dan vijf keer verkocht is (vaak
verhandelde woningen). 33
Kenmerken van de hypotheeknemer (degene die de lening verstrekt) die zijn meegenomen,
zijn:
•

Persoon (en geen ouder van koper);

•

Buitenlands rechtspersoon.

Er wordt onderscheid gemaakt naar woningen, niet-woningen en het totaal van alle verblijfsobjecten. Van niet-woningen zijn vaak minder kenmerken beschikbaar. Om die reden
komt deze categorie niet in veel gemeenten voor bij de risico-indicatoren. We gaan om die
reden in deze paragraaf alleen in op woningen en op het totaal van de verblijfsobjecten. De
gegevens bij dit thema die in deze paragraaf zijn verwerkt hebben peiljaar 2018. We gaan
------------

32

Een beroepsbestuurder is een natuurlijk persoon die meer dan vijf stichtingen bestuurt.

33

Als aandeel van de woningvoorraad varieert dit - binnen de gemeenten waar het wordt geconstateerd - tussen
de 0,02% en 0,2%. In het dashboard wordt dit in alle gevallen afgerond tot 0%. We hebben deze aandelen herberekend op basis van de aantallen die in het dashboard worden vermeld.

76

ervan uit dat deze nog steeds op een zinvolle manier met de uitkomsten van de Leefbaarometer kunnen worden vergeleken. Een aantal andere indicatoren die wel in het
dashboard zijn opgenomen, maar niet in deze paragraaf (onverklaarbare transacties, verdachte transacties) heeft als meest recente (of enige) peiljaar 2015 of 2016. Die laten we
buiten beschouwing omdat dat verschil met het meetjaar van de Leefbaarometer te groot
is. Ook sommige combinaties (transacties van woningen met stichtingen met alleen- en
beroepsbestuurders bijvoorbeeld) zijn buiten de analyses gelaten omdat er te weinig gemeenten zijn (N=9 bij deze combinatie) met waarnemingen.
De samenhang van de indicatoren voor (potentieel) misbruik van vastgoed met ervaren
onveiligheid is op het gemeenteniveau weergegeven in Tabel 4.4. Daarin is te zien dat een
aantal indicatoren de verwachte positieve samenhang laat zien, maar een aantal ook
nauwelijks samenhangt met ervaren onveiligheid of er zelfs negatief mee samenhangt. Of
er relatief veel woningen in een gemeente een veroordeelde eigenaar hebben, vertoont de
sterkste samenhang met ervaren onveiligheid in die gemeente. Dit hoeft echter niet met
het woningbezit zelf te maken te hebben. We weten immers dat in gemeenten waar veel
veroordeelden van delicten zijn, er ook gemiddeld genomen een groter gevoel van onveiligheid heerst (Tabel 4.2). Die samenhangen zijn sterker dan die voor woningbezit van
veroordeelde eigenaren. Als in de samenhang bijvoorbeeld wordt gecontroleerd voor het
aandeel veroordeelden van vermogensmisdrijven in een gemeente halveert deze tot 0,217.
In termen van verklaarde variantie is die reductie groter. De samenhang tussen veroordeelde eigenaren en ervaren onveiligheid verklaart zonder controle voor het aandeel
veroordeelden in een gemeente 33% van de verschillen tussen gemeenten. Met controle is
dat niet meer dan 5%. Het potentiële misbruik van vastgoed door veroordeelde eigenaren
heeft daarmee als indicator geen grote extra invloed op de ervaren onveiligheid bovenop
het aandeel veroordeelden in een gemeente. Als zelfstandige indicator, dus bij een eenop-eenvergelijking van de indicator met ervaren onveiligheid, is de samenhang echter wel
betekenisvol.

77

Tabel 4.4 Samenhang indicatoren (potentieel) misbruik van vastgoed met ervaren onveiligheid bewoners (gemeenten)
woningen

samen-

aantal ge-

veroordeelde eigenaar (afgelopen 5 jaar)

0,571

224

eigenaar met buitenlands adres

0,430

191

hang

meenten

totaal verblijfsobjecten
samen-

aantal ge-

0,541

350

hang

meenten

personen
334

laag inkomen en vermogen

116

meerbezit: drie t/m vijf verblijfsobjecten
meerbezit: meer dan vijf verblijfsobjecten

0,461

351

-0,157

353

350

0,408

353

-0,431

45

bedrijven

stichtingen met alleen- en beroepsbestuurder

stichtingen met alleenbestuurder

-0,230

89

216

stichtingen met beroepsbestuurder

-0,355

103

-0,206

76

-

0,187

331

-

109

-

248

hypotheeknemers
persoon (en geen ouder van koper)
buitenlands rechtspersoon
objecten
vaak verhandeld

Noot. Alle getoonde samenhangen zijn significant op p < 0,01; niet-significante relaties zijn weggelaten

Iets minder sterke samenhangen (circa 20% verklaarde variantie) worden gevonden voor
eigenaren met een buitenlands adres en eigenaren die meer dan vijf verblijfsobjecten bezitten. In gemeenten waar woningen vaker in bezit zijn van eigenaren met een buitenlands
adres of eigenaren meer dan vijf verblijfsobjecten in bezit hebben, is de ervaren onveiligheid groter. Voor deze indicatoren geldt hetzelfde als voor veroordeelde eigenaren. De
aanvullende informatie die ze bieden voor verschillen in ervaren onveiligheid tussen gemeenten komt uit op circa 5%. Hiermee worden dus goeddeels dezelfde gemeenten
geïdentificeerd als weergegeven in Figuur 4.4. Er is bij deze indicator wel wat meer nadruk
op de grote steden Amsterdam, Rotterdam en Den Haag (Figuur 4.8). Daarnaast is in de figuur te zien dat de spreiding groot is in relatie tot ervaren onveiligheid. Zo is het aantal
woningen van eigenaren met meer dan vijf woningen ook relatief groot in Schiermonnikoog
en Vlieland, terwijl daar op het gebied van ervaren onveiligheid weinig aan de hand is.
Er is in Tabel 4.4 ook een aantal indicatoren met negatieve samenhangen met ervaren onveiligheid in een gemeente. Als verblijfsobjecten vaker in bezit zijn van bedrijven met
beroepsbestuurders van stichtingen, is de ervaren onveiligheid in de gemeente gemiddeld
lager (dus gunstiger). Het is mogelijk dat bezit van stichtingen met beroepsbestuurders een
goede indicator is voor potentieel misbruik van vastgoed, maar er is dus geen samenhang

78

met de ervaren onveiligheid van bewoners. Het is denkbaar dat de indicator wat te algemeen is gedefinieerd. Aanwijzingen 34 dat beroepsbestuurders van stichtingen relatief vaak
voor misbruik van vastgoed worden veroordeeld, hebben in het bijzonder betrekking op bestuurders van stichtingen voor administratiekantoren voor aandelen en obligaties, overige
belangenbehartiging en steunfondsen, en niet voor bijvoorbeeld stichtingen op het gebied
van welzijnszorg. Die nadere selectie is niet gemaakt in het dashboard. Alleen woningstichtingen zijn uitgesloten.

Figuur 4.8 Samenhang op gemeenteniveau tussen aandeel woningen in bezit van eigenaar met meer
dan vijf verblijfsobjecten en ervaren onveiligheid van de bewoners in de gemeente

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

Ook is het aannemelijk dat witwasactiviteiten via vastgoed zich goeddeels onttrekken aan
de waarneming van de bewoners van de gemeente waarin die woningen staan. Zo zijn woningen met beroepsbestuurders relatief veel te vinden in de gemeenten Montferland,
Wijchen en Westerveld of – op het niveau van wijken – bijvoorbeeld in de grachtengordel
West en Zuid en de Jordaan in Amsterdam. Hoewel de ervaren onveiligheid in het centrum
van Amsterdam best hoog is, is het onwaarschijnlijk dat die ervaren onveiligheid te maken
heeft met het potentieel witwassen van crimineel vermogen via vastgoed. Bovendien zijn
-----------34

Ministerie van BZK (2019), City Deal Zicht op Ondermijning, 1e fase; Rapportage voor de Tweede Kamer, pp.17.

79

de genoemde gemeenten met een relatief groot aandeel woningen in bezit van beroepsbestuurders gemeenten waar de ervaren onveiligheid van bewoners juist relatief gunstig is.
De relaties tussen kenmerken van hypotheeknemers en ervaren onveiligheid zijn beperkt
(3,5% verklaarde variantie voor buitenlandse hypotheeknemers) en tussen het aandeel
vaak verhandelde objecten en ervaren onveiligheid non-existent. De geringe relatie tussen
aandeel buitenlandse hypotheeknemers en ervaren onveiligheid is komt naar voren in Figuur 4.9.

Figuur 4.9 Samenhang op gemeenteniveau tussen aandeel woningen met buitenlandse hypotheeknemer en ervaren onveiligheid van de bewoners in de gemeente

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

Van de indicatoren die op gemeenteniveau de meest relevante samenhang hebben met
ervaren onveiligheid van bewoners is ook op wijkniveau nagegaan of die samenhang
wordt teruggevonden. Het gaat dan om:
•

Veroordeelde eigenaar (afgelopen vijf jaar);

•

Eigenaar met meer dan vijf objecten in bezit.

80

Er zijn 1.696 wijken waarvoor voldoende verblijfsobjecten 35 in bezit zijn van in de afgelopen
vijf jaar veroordeelde eigenaren om deze te kunnen publiceren. Dit is een grote groep,
maar deze vormt geen dwarsdoorsnede van Nederlandse wijken. Het is aannemelijk dat de
groep op zichzelf al een selectie vormt waarbinnen het risico op mogelijk misbruik van
vastgoed groot is en de ervaren onveiligheid van bewoners mogelijk ook relatief ongunstig
is. Dat is ook terug te zien in Figuur 4.10. De ervaren onveiligheid is het laagst (dus het gunstigst) in de wijken waar te weinig waarnemingen zijn om deze wijken te kunnen tonen
(minder dan 10). Bij een toenemend aandeel veroordeelde eigenaren in een wijk neemt de
gemiddelde ervaren onveiligheid in die wijken toe. Het omslagpunt naar een voor Nederland bovengemiddelde ervaren onveiligheid ligt rond de 2%.

Figuur 4.10 Ervaren onveiligheid naar aandeel verblijfsobjecten van in de afgelopen vijf jaar veroordeelde eigenaren (wijken)

Voor 1.103 wijken is het aandeel woningen in bezit van eigenaren met minimaal vijf verblijfsobjecten in bezit bekend. Ook voor deze indicator geldt dat de ervaren onveiligheid het
laagst is als er geen gegevens bekend zijn en het hoogst als veel woningen in de wijk tot
deze categorie behoren (Figuur 4.11).
Voor zowel de veroordeelde eigenaren als voor eigenaren die meer dan vijf objecten in bezit hebben, is de samenhang met ervaren onveiligheid lager op het niveau van wijken dan
------------

35

Hoewel de samenhang met bezit van woningen sterker is, kijken we hier naar het totaal van verblijfsobjecten omdat
het aantal wijken waarvoor gegevens beschikbaar zijn voor woningen erg klein is: 172.

81

op het niveau van gemeenten. Dat wordt vermoedelijk deels veroorzaakt door het selectiecriterium van minimaal tien waarnemingen. Daardoor blijft een deel van de variatie die er
wel is op gemeenteniveau onzichtbaar. Tegelijkertijd valt op dat het niveau van ervaren onveiligheid - ook in de gebieden waar op de indicator een relatief hoge score wordt bereikt nog steeds relatief gunstig is. In wijken waar hennepkwekerijen worden ontruimd (vergelijk
met Figuur 4.2) of waar verdachten/veroordeelden van drugsdelicten wonen (vergelijk met
Figuur 4.5), voelen meer mensen zich onveilig dan waar potentieel misbruik is van vastgoed.

Figuur 4.11 Ervaren onveiligheid naar aandeel woningen van eigenaren met meer dan vijf verblijfsobjecten in bezit (wijken)

4.3 Witwasgevoelige branches
In de City Deal Zicht op Ondermijning zijn analyses uitgevoerd die inzicht geven in het risico
dat een branche (via gelegenheidsstructuren) wordt misbruikt voor witwaspraktijken. De
geanalyseerde branches zijn geselecteerd op basis van inzichten en ervaringen van meerdere RIEC’s en van deelnemende gemeenten. Per branche worden verschillende
kenmerken in beeld gebracht:
•

De concentratie van vestigingen van witwasgevoelige branches in een gemeente;

•

Het voorkomen van ‘afwijkende omzetten’; 36

------------

36

Voor deze indicator is in de download van het dashboard alleen het mediane bedrag van de top-10-bedrijven per
branche met de hoogste omzet per fte beschikbaar. De duiding of dat meer of minder is dan verwacht is, is niet

82

•

Of eigenaren/bestuurders van bedrijven zijn veroordeeld;

•

Het aandeel bedrijven met ‘opvallende’ kenmerken. Deze zijn gebaseerd op de zogenaamde Graydon Xseptions 37 waarbij het bijvoorbeeld gaat om zaken als:
o

een bedrijf dat niet traceerbaar of bereikbaar is en wanneer er geen inzicht
is in de huidige situatie;

o

een wijziging in de aandeelhouders kort na de oprichting van de bv;

o

een bij (vele)(lopende) faillissementen betrokken leiding;

o

meerdere jaarrekeningen die tegelijk zijn ingeleverd;

o

een Nederlandse rechtsvorm, maar een buitenlands adres;

o

een negatieve registratie van de toezichthouder.

In deze paragraaf gaan we niet in op de afzonderlijke branches, maar alleen op het totaal
van branches die in het dashboard als witwasgevoelig zijn aangemerkt. Dit betreft de branches die in Tabel 4.5 zijn weergegeven.

Tabel 4.5 Overzicht witwasgevoelige branches in dashboard Zicht op Ondermijning
Afvalverwerking

Groothandel in groente en fruit

Overige groothandels

Binnenvaart

Haarverzorging

Bouwnijverheid

Handel in en reparatie van auto's

Overige wellness dienstverlening (geen
haar- of schoonheidsverzorging)
Restaurants

Cafés

Schoonheidsverzorging

Cafeteria’s, lunchrooms, snackbars, e.d.

Handel in en verhuur van onroerend
goed
Hotel-restaurants

Catering

Hotels

Telefoonwinkels

Expediteurs, cargadoors, bevrachters,
e.d.
Financiële holdings

Interieurreiniging van gebouwen

Uitzendbureaus

Internethandel

Visserij

Fitnesscentra, sportscholen, e.d.

Juweliers

Vloerenbedrijven

Goederenvervoer over weg (geen verhui- Koeriers
zingen)
Groot- en detailhandel in auto's
Managementadvisering
Groothandel in bloemen en planten

Taxibranche

Zee- en kustvaart en laad-, los- en overslagactiviteiten
Zoetwarenwinkels

Opslag (distributiecentra en overig)

------------

beschikbaar waardoor dit kenmerk niet goed aan externe gegevens kan worden gekoppeld. Deze indicator wordt
om die reden verder niet in dit hoofdstuk behandeld.

37

Zie voor een meer gedetailleerde lijst van kenmerken de toelichting in het dashboard Zicht op Ondermijning.

83

Concentratie
Voor de analyse van de concentratie van witwasgevoelige branches kijken we naar het
aantal per 10 duizend verblijfsobjecten in een gemeente en naar het aantal per 1.000 vestigingen (alle bedrijven) in een gemeente. In de eerste maat klinkt mogelijk ook het
algemene voorzieningenniveau in een gemeente door. In de tweede wordt zichtbaar of op
het totaal van bedrijfsvestigingen in een gemeente de witwasgevoelige branches een relatief groot deel vormen.
De samenhang tussen de concentratie van witwasgevoelige bedrijven en ervaren onveiligheid van bewoners is beperkt. Er is een licht negatieve samenhang (r = -0,244) als de
concentratie wordt uitgedrukt in termen van het aantal per 10 duizend verblijfsobjecten en
een licht positieve samenhang (r = 0,222) als de concentratie wordt gemeten als aantal
per 1.000 bedrijfsvestigingen in een gemeente.
De negatieve samenhang met het totaal aantal verblijfsobjecten heeft er vermoedelijk
deels mee te maken dat dit verhoudingsgetal vaak hoog uitkomt in kleine gemeenten. De
top-10 van gemeenten met de meeste witwasgevoelige vestigingen ten opzichte van het
totaal aantal verblijfsobjecten in de gemeente bestaat uit: Edam-Volendam, Maasdriel, Laren, Renswoude, Buren, Urk, Bloemendaal, Blaricum, Sint-Michielsgestel en Wijdemeren. In dit
type kleinere gemeenten is de ervaren onveiligheid vaak beperkt.
Ook ten opzichte van het totaal aantal bedrijfsvestigingen in een gemeente komt een aantal van dit soort kleine gemeenten terug in de top-10, te weten Edam-Volendam, Urk en
Maasdriel. Maar anders dan bij de verhouding ten opzichte van alle verblijfsobjecten in een
gemeente is het aandeel bedrijven in witwasgevoelige branches ook groot in gemeenten
waar het minder goed is gesteld met de ervaren onveiligheid. Soms gaat dat om relatief
kleine gemeenten zoals Kerkrade. Maar er zijn ook meer middelgrote gemeenten die hoog
uitkomen op deze index, zoals Ridderkerk, Zwijndrecht, Haarlemmermeer, Schiedam, Vlaardingen, Oss, Velsen en Beverwijk. Per saldo resulteert dat – zoals hier aangegeven – in een
licht positieve samenhang tussen het aandeel bedrijven in witwasgevoelige branches en
ervaren onveiligheid van bewoners. De samenhang is weergegeven in Figuur 4.12.

84

Figuur 4.12 Samenhang tussen aandeel bedrijven uit witwasgevoelige branches in een gemeente en
de ervaren onveiligheid van bewoners

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

De samenhang is beperkt en verklaart slechts een kleine deel van de verschillen in ervaren
onveiligheid tussen gemeenten. Tussen gemeenten met veel witwasgevoelige bedrijven zijn
de verschillen in ervaren onveiligheid van de bewoners groot. Dat wil niet zeggen dat de indicator niet relevant is voor de aanwezigheid van witwaspraktijken. Het lijkt er echter niet op
dat de concentratie van witwasgevoelige bedrijven in een gemeente in algemene zin
doorwerkt in de perceptie van onveiligheid van bewoners.
Veroordelingen
Per branche wordt in het dashboard Zicht op Ondermijning getoond waar relatief veel bedrijven, bedrijfseigenaren en bedrijfsbestuurders zijn met een veroordeling op hun naam.
Voor de vergelijking met ervaren onveiligheid kijken we naar veroordelingen van ofwel de
bestuurder, de eigenaar of het bedrijf zelf en naar alle veroordelingen (drugsdelict, vermogensdelict en witwassen). De veroordelingen betreffen de laatste tien jaar.
De samenhang tussen het aandeel bedrijven in een gemeente met een veroordeling van
het bedrijf, de bestuurder of de eigenaar voor een delict dat te maken heeft met drugs, vermogen of witwassen en de ervaren onveiligheid van bewoners in de gemeente is
gemiddeld (r = 0,409, R2 = 17%). Dat houdt in dat er wel een samenhang is tussen beide,

85

maar dat er nog steeds behoorlijke verschillen zijn in de ervaren onveiligheid van de bewoners tussen gemeenten met eenzelfde aandeel veroordelingen. Dit komt naar voren in
Figuur 4.13.
In de gemeente waar deze indicator het hoogst is (Urk), is de ervaren onveiligheid van bewoners gemiddeld genomen een stuk gunstiger dan gemiddeld in Nederland. Maar er zijn
ook gemeenten met relatief veel veroordeelde bedrijven, eigenaren of bestuurders waar de
ervaren onveiligheid ongunstig is, zoals Schiedam, Rotterdam, Den Haag, Vlaardingen en
Beverwijk. De uitzonderingen – gemeenten met relatief veel veroordelingen en een gunstige
ervaren onveiligheid - zijn veelal kleinere gemeenten.
De gemeenten met relatief veel veroordelingen van bedrijven, eigenaren of bestuurders
van bedrijven zijn vaak ook gemeenten met veel veroordeelde personen voor dezelfde delicten. Als wordt gecontroleerd voor het aandeel voor drugsdelicten veroordeelde personen
in een gemeente, wordt de verklaarde variantie dan ook minder groot. De partiële correlatie
komt uit op 0,279 (R = 8%). Dat verschil (ten opzichte van r = 0,409) is minder groot dan bij
de indicator veroordeelde eigenaren van woningen (zie paragraaf 4.2). Voor bedrijven met
veroordelingen geldt dan ook minder sterk dan voor vastgoed in eigendom dat de aanwezigheid ervan samenhangt met waar de veroordeelden zelf wonen. Dat zorgt ervoor dat de
indicator over veroordelingen van bedrijven, bestuurders of eigenaren meer aanvullende
verklaringskracht heeft voor de ervaren onveiligheid van bewoners dan of de eigenaren
van vastgoed veroordeeld zijn geweest (in aanvulling op waar de veroordeelden van delicten zelf wonen).
Het aandeel witwasgevoelige bedrijven met veroordelingen hangt ook op wijkniveau samen met ervaren onveiligheid. Die samenhang is iets minder sterk dan op
gemeenteniveau, maar leidt wel tot een aannemelijk gemiddeld beeld (Figuur 4.14).

86

Figuur 4.13 Samenhang tussen aanwezigheid van bedrijven met veroordelingen in een gemeente en
de ervaren onveiligheid van bewoners

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

Figuur 4.14 Ervaren onveiligheid naar aandeel bedrijven met veroordelingen (van bedrijf, bestuurder of
eigenaar) in de afgelopen tien jaar (wijken)

87

Opvallende kenmerken van bedrijven
Of bedrijven in een gemeente relatief vaak ‘opvallende kenmerken’ hebben volgens de
Graydon Xseptions hangt gemiddeld samen met de ervaren onveiligheid van bewoners (r
= 0,295; R2= 9%). De aard van de samenhang is weergegeven in Figuur 4.15.

Figuur 4.15 Samenhang tussen aandeel bedrijven met opvallende kenmerken in een gemeente en de
ervaren onveiligheid van bewoners

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

In algemene zin geldt dat er naarmate er meer bedrijven zijn met opvallende kenmerken,
de ervaren onveiligheid van bewoners in de betreffende gemeente ongunstiger is. Er is
echter wel veel variatie waarbij in een aantal kleinere gemeenten de indicator hoog is,
maar de ervaren onveiligheid daar niet gelijk mee opgaat.

4.4 Algemene indicatie voor ondermijnende criminaliteit
Sommige gemeenten komen in de voorgaande paragrafen bij meer indicatoren voor ondermijnende criminaliteit voor, andere nooit of slechts bij een enkele. Deels hangt dat
samen met de grootte van de gemeente en met de kans dat er meer dan tien waarnemingen op een indicator zijn, maar voor een groot deel gaat het ook om ‘echte’ verschillen. In
deze pararagraaf nemen we een aantal van de indicatoren samen zodat een breder onderscheid kan worden gemaakt tussen gemeenten met (verhoudingsgewijs) veel

88

indicaties voor ondermijnende criminaliteit en gemeenten met weinig indicaties. De selectie van de indicatoren wordt primair gebaseerd op het aantal gemeenten waar
waarnemingen voor beschikbaar zijn. Als ondergrens stellen we het aantal gemeenten dat
een score heeft op ontruimde hennepkwekerijen (N=247). Op die manier zijn in potentie niet
alleen de grote gemeenten vertegenwoordigd in de lijst. Verder proberen we indicatoren
die erg veel op elkaar lijken niet mee te nemen (dus niet verdachten én veroordeelden van
dezelfde misdrijven) om ‘dubbeltellingen’ te voorkomen. De volgende indicatoren zijn meegenomen om een meer algemene indicatie voor ondermijnende criminaliteit in
gemeenten te krijgen:
•

Ontruimde hennepkwekerijen;

•

Veroordeelden voor drugsmisdrijven;

•

Verdachten van vermogensmisdrijven;

•

Groot aandeel risicojongeren;

•

Meerbezit > vijf woningen;

•

Buitenlands rechtspersoon als hypotheeknemer;

•

Vestigingen witwasgevoelige branches;

•

Veroordelingen bedrijven;

•

Opvallende kenmerken van bedrijven (score Graydon Xseptions).

Omdat de waarden per indicator sterk verschillen, kan niet zomaar een gemiddelde worden berekend. Dan zou een indicator met bijvoorbeeld een groot aandeel een veel
zwaarder gewicht krijgen dan een andere indicator met een kleiner aandeel terwijl het
kleine aandeel misschien wel veelzeggender is. Om die reden zijn de indicatoren eerst gestandaardiseerd tot scores met gemiddelde 0 en standaarddeviatie 1. 38 Op die manier
worden de indicatoren qua verdeling vergelijkbaar en kunnen ze worden gemiddeld om
een meer algemene indicatie te krijgen van de (kans op) ondermijnende criminaliteit in de
gemeente. Alle genoemde indicatoren rekenen we hierbij even zwaar mee. Bij het berekenen van de score rekenen we verder alleen gemeenten mee die op minimaal zeven van de
negen indicatoren een waarde hebben. De 141 gemeenten die op deze samengestelde indicator een bovengemiddelde score hebben (> 0), zijn weergegeven in Bijlage 5. In die
gemeenten is dus meer dan gemiddeld in Nederland een kans op ondermijnende criminaliteit. Maar de verschillen zijn wel groot. Zo scoort de top-25 een stuk ongunstiger dan de
gemeenten die in rangorde uitkomen op 117 tot en met 141.

------------

38

Standaardscore = (score – gemiddelde) /standaard deviatie.

89

In de top-25 valt op dat deze gemeenten redelijk verspreid over het land liggen. De meeste
provincies zijn erin vertegenwoordigd. Alleen Drenthe en Groningen hebben geen gemeente in de top-25. In Groningen komen Groningen (stad) en Pekela als eerste
gemeenten voor in de lijst op de plekken 47 en 51. Pekela is daarmee de derde echt kleine
gemeente (minder dan 20 duizend inwoners) in deze lijst (na Zandvoort en Vaals). De eerste Drentse gemeente is Emmen op plek 62.
Het is niet zo dat alleen grote gemeenten hoog in deze lijst staan. De lijst wordt ook niet
aangevoerd door echt grote gemeenten, maar door Heerlen en Kerkrade, waarvan Kerkrade minder dan 50 duizend inwoners heeft. In de top-25 geldt dat ook voor Vlissingen,
Brunssum, Waalwijk en Beverwijk. Onder de grote gemeenten valt de lage plek voor Utrecht
op plek 83 op.
Veel gemeenten die hoog in de lijst staan, hebben een bovengemiddelde score op veel indicatoren. De breedte waarin die indicaties voor ondermijnende criminaliteit voorkomen,
ondersteunen de constatering dat er in een dergelijke gemeente wat aan de hand is op dit
vlak. Dat is echter niet in alle gemeenten in deze lijst het geval. Vaals heeft bijvoorbeeld
slechts voor drie van de negen een bovengemiddelde score, te weten ‘meerbezit > vijf woningen’, ‘buitenlands rechtspersoon als hypotheeknemer’ en veroordeelden voor
drugsmisdrijven’. Vooral de score op ‘buitenlands rechtspersoon als hypotheeknemer’ is bijzonder hoog en daarmee vooral verantwoordelijk voor de aanwezigheid van de gemeente
in deze lijst. Het lijkt aannemelijk dat de ligging van Vaals nabij de grens hier een rol in
speelt. Ook in Urk zijn slechts drie indicatoren verantwoordelijk voor de ongunstige score. Dit
zijn ‘aantal vestigingen witwasgevoelige branches’, ‘veroordelingen van bedrijven’ en ‘opvallende kenmerken van bedrijven’. Voor de overige gemeenten die hoog staan in de lijst in
Bijlage 5 geldt dat de indicaties voor ondermijnende criminaliteit vrij breed zijn. Dat geldt
ook voor de kleinere gemeenten in de lijst, zoals Zandvoort, Rucphen, Pekela, Gilze en Rijen
en Doesburg die op minimaal zes van de negen indicatoren een bovengemiddelde indicatie voor ondermijnende criminaliteit hebben.
De algemene indicatie voor ondermijnende criminaliteit hangt sterk samen met ervaren
onveiligheid (r = 0,79; R2 = 62%). Die samenhang is weergegeven in Figuur 4.16. In gemeenten met meer indicaties voor ondermijnende criminaliteit voelen bewoners zich gemiddeld
onveiliger, en omgekeerd als er weinig indicaties zijn, voelen bewoners zich gemiddeld veiliger. Toch zijn er ook gemeenten met een bovengemiddelde score op ondermijnende
criminaliteit en een benedengemiddelde score op ervaren onveiligheid (kwadrant rechtsonder in Figuur 4.16). We vergelijken die groep gemeenten met de gemeenten die eveneens

90

een bovengemiddelde score hebben op ondermijnende criminaliteit maar ook op ervaren
onveiligheid (kwadrant rechtsboven in Figuur 4.16). Voor deze twee groepen gaan we na
hoe die op de andere dimensies van de Leefbaarometer verschillen. We betrekken hier ook
het aantal inwoners in een gemeente bij. De indruk is immers dat het vooral de grote gemeenten zijn waar ondermijnende criminaliteit en onveiligheid samengaan, terwijl beide
meer uit elkaar lopen in een aantal kleinere gemeenten.

Figuur 4.16 Samenhang tussen algemene indicatie ondermijnende criminaliteit in gemeenten en de
ervaren onveiligheid van bewoners

Noot. De gelabelde gemeenten in de figuur worden ter illustratie weergegeven zodat een indruk ontstaat van welk
type gemeente waar te vinden is. Het gaat niet om een top-10 of top-20 ‘hoogst’ of ‘laagst’ scorende gemeenten.

De groep gemeenten met een bovengemiddelde ervaren onveiligheid (kwadrant rechtsboven) wijkt af van de groep gemeenten met een benedengemiddelde ervaren
onveiligheid (kwadrant rechtsonder) door:
•

een lagere score op de dimensie Sociale samenhang;

•

een lagere totaalscore op de Leefbaarometer;

•

een lagere score op de dimensie Woningvoorraad;

•

een hogere score op de dimensie Voorzieningen;

•

een groter aantal inwoners.

91

Het verschil in sociale samenhang is het grootst tussen de twee groepen. Met andere
woorden: in de groep gemeenten waar wel veel indicaties zijn voor ondermijnende criminaliteit, maar waar de ervaren onveiligheid gunstiger is dan gemiddeld in Nederland, is in
het bijzonder de sociale samenhang positiever dan in gemeenten met meer ervaren onveiligheid. Het bepaalt ongeveer 30% van de verschillen tussen beide groepen. Er kan niet
zonder meer worden benoemd wat het mechanisme hierachter is. Het kan zijn dat de sociale samenhang ervoor zorgt dat bewoners, ondanks ongewenste activiteiten, zich toch
veilig voelen. Maar het kan ook zo zijn dat een sterke sociale samenhang samengaat met
een gesloten cultuur waarin criminele activiteiten goed kunnen gedijen. Alleen met nader
lokaal onderzoek kan daar meer duidelijkheid over ontstaan.
Meer in algemene zin zijn de verschillen tussen de twee groepen te herleiden tot een mate
van stedelijkheid, zonder dat dit heel erg strikt met het inwonertal in de gemeente te maken
heeft. Daarvoor zijn er aan de ene kant te veel kleine gemeenten met een bovengemiddelde score op zowel ondermijnende criminaliteit als ervaren onveiligheid (zoals Vaals, Tiel,
Stein, Diemen, Brunssum en Delfzijl) en aan de andere kant te veel grotere gemeenten met
een bovengemiddelde score op ondermijnende criminaliteit, maar een gunstiger dan gemiddelde score op ervaren onveiligheid (zoals Amersfoort, Apeldoorn, Groningen, Hilversum,
Leiden of Zwolle).

4.5 Samenvatting en conclusies
Het dashboard Zicht op Ondermijning is een bijzonder interessante bron voor inzicht op gemeente- en wijkniveau van een groot aantal indicatoren die te maken hebben met
ondermijnende criminaliteit. Omdat onthullingsrisico’s een belangrijke rol spelen bij het
openbaar maken van de (veelal) registerdata zitten er wel de nodige lacunes in de data
(ontbrekende gemeenten en wijken door te weinig waarnemingen). Daarnaast zijn veel van
de indicatoren gevoelig voor (de effectiviteit van) beleid en de uitvoering daarvan. Die effectiviteit kan per gemeente of regio verschillen. Zo zijn aantallen ontruimingen, verdachten
en veroordeelden wel indicatief, maar als men in de ene gemeente of regio succesvoller is
in de opsporing en vervolging dan in een andere kan dit de uitkomsten vertekenen.
Er zijn ook indicatoren die samenhangen met andere omstandigheden dan alleen ondermijnende criminaliteit. Denk hierbij bijvoorbeeld aan of een bedrijf een buitenlandse
eigenaar heeft (komt relatief veel voor in gemeenten die nabij de grens liggen), of meervoudig woningbezit (komt meer voor in studentensteden). Ook dat soort samenhangen
kunnen het beeld verstoren. Voor ervaren onveiligheid geldt eveneens dat dit ook door andere omstandigheden dan ondermijnende criminaliteit kan worden bepaald.

92

Ondanks de bovengenoemde beperkingen is de samenhang van veel indicatoren voor ondermijnende criminaliteit met de ervaren onveiligheid van bewoners groot. Dat geldt het
sterkst voor het aandeel veroordeelden en verdachten in een wijk, voor zowel drugs- als
vermogensdelicten. Ook (ontruimingen van) hennepkwekerijen hangen sterk samen met
ervaren onveiligheid. Voor potentieel misbruik van vastgoed en de aanwezigheid van witwasgevoelige bedrijven is de samenhang minder sterk. Die activiteiten zijn vermoedelijk ook
minder goed waarneembaar, waardoor de invloed ervan op de ervaren onveiligheid van
bewoners minder groot is. Door indicatoren samen te nemen ontstaat een meer algemene
indicatie van de ondermijnende criminaliteit in een gemeente. Ook die algemene indicatie
hangt sterk samen met de ervaren onveiligheid van bewoners.
Ondermijnende criminaliteit en ervaren onveiligheid gaan vooral samen in de meer stedelijke gemeenten (zie Bijlage 5). De posities van Kerkrade en Heerlen zijn daarbij opvallend:
veel ervaren onveiligheid en een hoge score op veel van de indicatoren voor ondermijnende criminaliteit. Het is aannemelijk dat de samenloop in de grotere steden voor een
deel ‘toevallig’ is. In de grote steden komen veel problemen samen. Daardoor voelen mensen zich er vaker onveilig. Waar dat dan precies door komt, is juist doordat veel problemen
samenkomen niet duidelijk. De aanwezigheid van ondermijnende criminaliteit kan er een
van de belangrijke factoren zijn, maar hoeft niet allesbepalend te zijn.
In een aantal kleinere gemeenten zijn ook vrij veel indicaties voor de aanwezigheid van ondermijnende criminaliteit, maar werkt dit niet of nauwelijks door in ervaren onveiligheid. Het
gaat dan bijvoorbeeld om gemeenten als Rucphen, Urk of Goes. Het lijkt erop dat in dit type
kleinere gemeenten andere mechanismen werken die ervoor zorgen dat ondermijnende
criminaliteit hier minder een probleem is voor bewoners. Dat de sociale samenhang in dit
type gemeenten groot is, kan hier mogelijk een rol in spelen. Ook is het denkbaar dat de ondermijnende criminaliteit in deze gebieden zich meer in het landelijke gebied concentreert
dan in de kernen, waardoor de zichtbaarheid ervan kleiner is dan in de dichtbebouwde steden.
Tot slot is er een groep kleinere gemeenten waar vrij veel indicaties zijn voor ondermijnende
criminaliteit, terwijl ook de ervaren onveiligheid er relatief groot – dus ongunstig - is (zoals in
Vaals, Tiel, Stein of Beverwijk). In dat type gemeenten is de sociale samenhang vaak ook
minder groot, wat lijkt samen te hangen met de ervaren onveiligheid. Ook kan de ondermijnende criminaliteit er meer zichtbaar zijn of kunnen er andere al dan niet gerelateerde
problemen zijn op het gebied van ervaren onveiligheid, zoals overlast door (soft)drugstoerisme. Lokaal onderzoek kan daar meer inzicht in geven.

93

Bijlage 1: Leefbaarometer 3.0
De Leefbaarometer
De Leefbaarometer is een instrument dat tot op laag schaalniveau (rastervierkanten van
100 x 100 meter) een inschatting geeft van de leefbaarheid. Het instrument doet dat met
een groot aantal kenmerken van de woonomgeving, variërend van de in een gebied gepleegde misdrijven tot de lokale geluidsbelasting. Het instrument is bedoeld om een beeld
te geven van waar het naar verwachting, op basis van die omgevingskenmerken, goed of
slecht is gesteld met de leefbaarheid en hoe deze zich ontwikkelt. Hoe de situatie ter plekke
écht is, vraagt altijd om nader onderzoek omdat er ook andere zaken kunnen spelen dan
die de Leefbaarometer meet. De kaarten en de achterliggende gegevens van de Leefbaarometer zijn openbaar toegankelijk en te raadplegen via www.leefbaarometer.nl. Hier
kan ook een uitgebreide toelichting op het model en de herijking worden gedownload.
De Leefbaarometer is opgebouwd uit een oordelenmodel en een gedragsmodel. Beide
worden samengevoegd om te komen tot de score van de Leefbaarometer. De modellen
zijn gebaseerd op de samenhang tussen omgevingskenmerken en een voor elk model
specifiek criterium:
1.

Oordelenmodel bewoners: het oordeel van bewoners over hoe prettig zij het vinden
om in hun buurt te wonen. Dit is afgeleid uit het WoonOnderzoek Nederland, een representatief steekproefonderzoek met in 2018 67 duizend respondenten.

2.

Gedragsmodel woningmarkt: de waardering voor een omgeving die tot uitdrukking
komt in hoeveel mensen ervoor over hebben om op een specifieke plek te wonen.
Hiervoor zijn ruim 700 duizend transacties op de woningmarkt in de jaren 2017-2019
geanalyseerd.

Aanwijzingen voor gebruik
De modellen van de Leefbaarometer zijn niet causaal. Ze zijn niet gebaseerd op hoe oordelen en gedrag veranderen als omgevingskenmerken veranderen. De modellen van de
Leefbaarometer zijn gebaseerd op de samenhang tussen omgevingskenmerken enerzijds
en oordelen en gedrag van bewoners anderzijds op een bepaald moment. De omgevingskenmerken die in het instrument zijn opgenomen, zijn dan ook niet automatisch de beste
‘knoppen om aan te draaien’ om de leefbaarheid te verbeteren.

94

De opgenomen kenmerken dienen om signalering en monitoring mogelijk te maken van
hoe het in een gebied (waarschijnlijk) is gesteld met de leefbaarheid en waar kwetsbaarheden of juist sterke punten van een gebied moeten worden gezocht. Zo zijn er vele
mogelijkheden om in een gebied de overlast en onveiligheid te verminderen. De Leefbaarometer geeft geen directe aanwijzingen voor hoe dat zou moeten, maar signaleert
alleen dat er op een bepaald thema wat aan de hand lijkt te zijn.
Dimensies
De Leefbaarometer is onderverdeeld in vijf dimensies waarbinnen thematisch met elkaar
samenhangende indicatoren/omgevingskenmerken zijn gegroepeerd:
1.

Fysieke omgeving;

2.

Woningvoorraad;

3.

Voorzieningen;

4.

Sociale samenhang;

5.

Overlast en onveiligheid.

De dimensies van de Leefbaarometer zijn geen integrale weergave van alles wat belangrijk
zou kunnen zijn in zo’n dimensie. Ze bevatten de omgevingskenmerken waarvoor gegevens
beschikbaar zijn (landelijk en op laag schaalniveau) en die een op elkaar aanvullende bijdrage leveren aan de verklaring van de verschillen in oordelen van bewoners over hun
buurt en hoeveel mensen ervoor over hebben om ergens te wonen. Omgevingskenmerken
waarvoor geen landelijke gegevens beschikbaar zijn (zoals bijvoorbeeld de aanwezigheid
van zwerfvuil, de kwaliteit en het gebruik van openbaar groen of de nabijheid van familie en
vrienden) zijn niet in het model opgenomen, maar dat betekent niet dat ze er niet toe doen.
Hetzelfde geldt voor kenmerken die sterk samenhangen met kenmerken die wel in het model zijn opgenomen. Zo komen woninginbraken niet in het model voor omdat het
voorkomen ervan sterk samenhangt met het voorkomen van andere misdrijven. Dat betekent vanzelfsprekend niet dat woninginbraken er niet toe doen. Ze bieden alleen geen
aanvullende verklaring. De indicatoren/omgevingskenmerken die in de Leefbaarometer zijn
opgenomen, zijn weergegeven in onderstaand overzicht.

95

Dimensie

Omgevingskenmerk

Variabele in gedragsmodel

Variabele in oordelenmodel

Fysieke omgeving
Nabijheid snelweg

snelweg (<100m)
snelweg (100-300m)

Nabijheid hoofdweg
Nabijheid spoorbaan

hoofdweg (<100m)

aandeel hoofdwegen

hoofdweg (100-300m)

(500m)

spoorbaan (<100m)

afstand tot spoorbaan

spoorbaan (100-300m)
Nabijheid hoogspan-

hoogspanningsmast (<100m)

afstand tot hoogspannings-

ning

hoogspanningsmast (100-

mast (log)

300m)
Nabijheid zendmast

zendmast (<100m)

afstand tot zendmast (log)

zendmast (100-300m)
Nabijheid windturbi-

aantal windturbines (<500m,

aantal middelhoge en hoge

nes

log)

windturbines (<1000m)

aantal windturb.es (5002000m, log)
Functiemenging

Nabijheid groen

aandeel winkels (500m)

winkels naar oppervlak

aandeel industrie (300m)

(500m)

aandeel kantoren (300m)

industrie naar aantal (300m)

aandeel bos (500m)

afstand tot bos (log)
aandeel groen (100m)

Nabijheid duinen

duinen (< 2km)

Nabijheid open na-

aandeel open natuur (500m)

aandeel duinen (500m)

tuur
Nabijheid agrarisch

aandeel agrarisch (500m)

Nabijheid water

aandeel binnenwater (500m)

aandeel buitenwater (verval-

afstand water (log)

curve)

Nabijheid semibe-

aandeel semibebouwd

bouwd

(500m)

Aardbevingsrisico

bevingen grondsn. >= 2,9
mm/s

Hittestress

hittestress

Geluidsbelasting

geluidsdruk (totaal)

geluidsbelasting

Overstromingsrisico

overstromingsdiepte

overstromingsdiepte

Luchtkwaliteit

fijnstof (pm10)

Ongevallen

ongevallen/hectare (300m,
log)

Autodichtheid

autodichtheid (log)

Winkelleegstand

winkelleegstand

winkelleegstand

Oppervlakte wonin-

oppervlakte woningen (300m,

mediaan woonoppervlak per

gen

log van gemiddelde)

bewoner (300m)

Woningvoorraad

96

Nabijheid monumen-

aandeel monumenten (300m)

ten
Bouwhoogte

aandeel woningen bouwhoogte 22,5-30m. (300m)
Aandeel woningen bouw-

aandeel woningen bouw-

hoogte > 30m (300m)

hoogte > 30m (300m)

Woningleegstand

woningleegstand

Bouwperiode

aandeel woningen bouwperiode
voor 1900 (<500m)
1900-1920 (<500m)
1921-1945 (<500m)
1961-1970 (<500m)

Particuliere huur

aandeel particuliere huur
met lage WOZ (300m)

Koopwoningen

aandeel koopwoningen
(300m)
aandeel financieel kwetsbare eigenaar-bewoners
(500m)

Overbewoning
Bouwtype

overbewoning (<20m per be-

overbewoning (<20m2 per

woner) (300m)

bewoner) (500m)

2

aandeel twee-onder-1-kap en
vrijstaande woningen (300m)

Voorzieningen
Afstand tot onderwijs

Afstand tot

afstand tot onderwijs (log)

BSO/KDV/basisschool (log)
Afstand tot voortgezet onderwijs (log)
Afstand tot horeca

afstand tot hotel (log)

afstand tot horeca (log)

afstand tot restaurant (log)
café (<100m)
Afstand tot cultuur

afst. tot bibliotheek/museum

afstand tot cultuurvoorzie-

(log)

ningen (log)

afstand tot podium/poppodium/bioscoop (log)
Afstand tot winkels

afstand tot warenhuis (log)
supermarkt (<2km)

Afstand tot zorg

afstand tot huisarts (log)
afstand tot ziekenhuis (log)

Bereikbaarheid

treinstation (<3km)
extra afst. tot overstapstation
(log)

Voorzieningendicht-

Voorzieningenindex

heid

aantal restaurants (<1km)

97

Voorzieningendichtheid

aantal cafés (<1km)
aantal winkels dag. levensbehoefte
Baanbereikbaarheid

baanbereikbaarheid

baanbereikbaarheid

Diversiteit levensfase

diversiteit levensfase (300m)

Menging naar levensfase

Inwonerdichtheid

inwonerdichtheid (300m, log)

Mutatiegraad

mutatiegraad personen

Sociale samenhang
(300m)
inwonerdichtheid (300m)

(100m)
Ontwikkeling huishou-

ontwikkeling aantal huishou-

dens

dens

Sociale cohesie

sociale cohesie

Overlast en onveiligheid
Geweldsmisdrijven

geweldsmisdrijven (log)

geweldsmisdrijven (decielen)

Vernielingen

vernielingen (log)

vernielingen (decielen)

Ordeverstoringen

ordeverstoringen (log)

ordeverstoringen (decielen)

Overlast & onveilig-

ervaren overlast & onveiligheid

ervaren overlast (kwadraat)

heid

& onveiligheid

98

Bijlage 2: Buurten met een
verbetering van onvoldoende
naar voldoende tussen 2014
en 2020

doende naar voldoende

% kleinere verbetering

180

75

150

440

41%

17%

Ossenkoppeler-

Ossenkoppelerhoek-

75

540

540

670

11%

81%

Almere Buiten

Bloemenbuurt

115

605

0

2270

5%

27%

Ossenkoppelerhoek
hoek

Almere Poort

Almere Stad

Buurt

Midden-Noord

% verbeterd van onvol-

Boomplaats

Wijk

kleinere verbetering

totaal

buurt

structureel onder druk

Almere

% van totaal in

vanuit onvoldoende

Almelo

verbeterd van onvol-

Gemeente

doende naar voldoende

Aantal woningen in buurt

Columbuskwartier

80

0

0

1360

6%

0%

Europakwartier

165

0

0

2310

7%

0%

Nobelhorst

215

85

0

730

29%

12%

Centrum Almere Stad

190

630

0

2635

7%

24%

Kruidenwijk

400

745

0

3325

12%

22%

Muziekwijk Noord

60

230

0

4550

1%

5%

Parkwijk

70

50

0

2155

3%

2%

Stedenwijk

330

615

0

4200

8%

15%

Tussen de Vaarten

145

455

0

2235

6%

20%

Noord

Verzetswijk

115

110

0

1375

8%

8%

Amersfoort

Schuilenburg

Ariaweg

185

425

0

855

22%

50%

Amstelveen

Uilenstede, Kro-

Uilenstede

465

0

0

1155

40%

0%

Amsterdam

Banne Buiksloot

Banne Noordwest

135

675

785

1120

12%

60%

Banne Zuidwest

215

615

615

1255

17%

49%

Buikslotermeer Noord

265

20

0

1250

21%

2%

nenburg

Buikslotermeer

99

doende naar voldoende

% kleinere verbetering
52%

0

1540

7%

0%

755

1895

2230

9%

34%

940

1650

2755

4%

34%

140

0

0

1510

9%

0%

50

10

0

550

9%

2%

Van der Pekbuurt

55

15

0

2480

2%

1%

1150

kleinere verbetering

0

390

Plan van Gool

285

70

Kolenkitbuurt Noord

70

960

Laan van Spartaan

110

0

Osdorp-Oost

Osdorpplein e.o.

210

Slotermeer-

Buurt 3

115

Slotervaart Zuid

Staalmanbuurt

Tuindorp Oost-

Tuindorp Oostzaan

Volewijck

West

% verbeterd van onvol-

5%

4%

totaal

20%

structureel onder druk

1405
1860

vanuit onvoldoende

0
1005

De Kolenkit

560

De Kleine Wereld

zaan

buurt

49%

Buurt

Noordoost

% van totaal in

34%

Wijk

verbeterd van onvol-

Gemeente

doende naar voldoende

Aantal woningen in buurt

Apeldoorn

Centrum

Binnenstad

165

0

0

3695

4%

0%

Arnhem

Klarendal

Klarendal-Noord

70

15

0

1275

5%

1%

Malburgen-West

Malburgen-West

120

765

1040

2075

6%

37%

Assen

Lariks

Luchiesland Zuid

105

145

0

505

21%

29%

Breda

Breda west

Heuvel

115

575

0

3975

3%

14%

Capelle aan

Middelwatering

Hovenbuurt

200

390

0

1175

17%

33%

Koperwiek

70

85

0

740

9%

11%

den IJssel
Delft

Oost

Voordijkshoorn

Kuyperwijk-Zuid

100

0

0

945

11%

0%

Voorhof

Roland Holstbuurt

60

440

505

1760

3%

25%

Diemen

Holland Park

Holland Park Zuid

250

0

0

500

50%

0%

Dordrecht

Crabbehof/Zuid-

Crabbehof-Noord

145

970

1110

1400

10%

69%

Het Reeland

Vogelplein-Aalschol-

140

445

0

1310

11%

34%

Wijk 06 Staart

Merwedepolder-West

65

215

0

685

9%

31%

Eindhoven

hoven

verstraat en omgeving

De Laak

Lakerlopen

150

0

0

1610

9%

0%

Erp

Woensel-West

120

60

0

2000

6%

3%

Oud-Woensel

Limbeek-Noord

380

240

0

1470

26%

16%

Rozenknopje

Schrijversbuurt

105

0

0

1590

7%

0%

Enschede

Landelijk gebied

Boekelerveld

115

0

0

410

28%

0%

Gouda

De Korte Akkeren

Weidebloemkwartier

65

0

0

225

29%

0%

Noorddijk e.o.

Lewenborg-Noord

75

0

0

1840

4%

0%

Lewenborg-Zuid

65

0

0

1585

4%

0%

Groningen

en kernen

100

% van totaal in

totaal

doende naar voldoende

% kleinere verbetering

70

15

0

890

8%

2%

Heerlen

Hoensbroek-De

De Dem en omgeving

195

200

0

1735

11%

12%

Dem

Buurt

% verbeterd van onvol-

structureel onder druk

Stadsdennen-Noord

Wijk

kleinere verbetering

Stadsdennen

verbeterd van onvol-

vanuit onvoldoende

buurt

Harderwijk

Gemeente

doende naar voldoende

Aantal woningen in buurt

Hoensbroek-Centrum

115

965

0

2170

5%

44%

Maria Gewanden

Maria Gewanden

170

415

0

1870

9%

22%

Nieuw Lotbroek

Nieuw Lotbroek-Zuid

190

430

0

1180

16%

36%

Hengelo

Hengelose Es

Hengelose Es-Noord

65

110

0

1745

4%

6%

Hoogeveen

Hoogeveen

Krakeel

55

240

0

2240

2%

11%

Oost

55

285

0

1395

4%

20%

IJsselstein

IJsselstein

IJsselveld-Oost

85

20

0

1200

7%

2%

Kerkrade

Kerkrade-Oost

Bleijerheide

95

360

1755

2390

4%

15%

Landgraaf

Schaesberg

Kakert

185

55

0

805

23%

7%

Maasdriel

Heerewaarden

Heerewaarden

60

45

0

455

13%

10%

Maastricht

Buitenwijk Oost

Heugemerveld

390

60

0

1430

27%

4%

Wittevrouwenveld

565

1205

0

2740

21%

44%

Wyckerpoort

140

640

0

2275

6%

28%

en Terschuren

Buitenwijk West

Centrum

Caberg

340

1250

1265

1615

21%

77%

Malberg

230

1110

0

2610

9%

43%

Malpertuis

315

770

810

1160

27%

66%

Mariaberg

215

905

0

2645

8%

34%

Sint Maartenspoort

65

0

0

985

7%

0%

Statenkwartier

60

0

0

2355

3%

0%

Middelburg

Dauwendaele

Edelstenenbuurt

185

20

0

805

23%

2%

Nijmegen

Nijmegen-Mid-

Nije Veld

135

280

0

2975

5%

9%

Nijmegen-Nieuw-

Heseveld

95

510

0

3075

3%

17%

Neerbosch-Oost

130

1320

2065

3600

4%

37%

Nijmegen-Oud-

Biezen

150

155

0

4830

3%

3%

den

West

West

Nijmegen-Zuid

Hatert

75

785

3095

5115

1%

15%

Nissewaard

Sterrenkwartier

Sterrenkwartier-Hoog

70

50

895

1010

7%

5%

Noordoost-

Emmeloord

Emmeloord-Revel-

85

15

0

1065

8%

1%

polder

sant-Zuid

101

% van totaal in

totaal

doende naar voldoende

% kleinere verbetering

Luttelgeest-landelijk

305

0

0

575

53%

0%

Winschoten-Noord

60

135

0

1335

4%

10%

Buurt

gebied

% verbeterd van onvol-

structureel onder druk

buurt

vanuit onvoldoende

Luttelgeest

kleinere verbetering

Wijk

verbeterd van onvol-

Gemeente

doende naar voldoende

Aantal woningen in buurt

Oldambt

Winschoten

Pekela

Wijk 01

Nieuwe Pekela

55

130

0

1850

3%

7%

Reimers-

Kruiningen

Kruiningen - Kern

70

40

0

860

8%

5%

Renswoude

Wijk 00

Renswoude

165

0

0

1425

12%

0%

Roermond

Roermond-Oost

Roermondse Veld

835

85

0

2245

37%

4%

Vrijveld

75

0

0

1225

6%

0%

De Kemp

185

515

0

1120

17%

46%

Kitskensberg

230

35

0

365

63%

10%

waal

Roermond-Zuid
Roosendaal

Langdonk

Bovendonk

70

0

0

415

17%

0%

Rotterdam

Charlois

Pendrecht

105

3315

4800

5620

2%

59%

Delfshaven

Spangen

235

185

0

4220

6%

4%

Feijenoord

Vreewijk

100

1470

2415

7995

1%

18%

Hoogvliet

Hoogvliet Zuid

335

1740

4755

10605

3%

16%

Prins Alexander

Nesselande

105

0

0

4735

2%

0%

Wijk 00

Scherpenzeel

85

90

0

3740

2%

2%

Scherpenzeel

Schiedam

Oost

Singelkwartier

55

140

555

1085

5%

13%

Oost

Stationsbuurt

215

240

240

455

47%

53%

Bouwlust en Vre-

Dreven en Gaarden

275

2580

3200

4660

6%

55%

Laakkwartier en

Laakhaven-Oost

440

930

1255

3170

14%

29%

Laakhaven-West

590

2695

3715

4645

13%

58%

Noordpolderbuurt

1435

1225

1435

3745

38%

33%

Regentessekwar-

Rond de Energiecen-

410

520

0

3590

11%

14%

Schildersbuurt

Schildersbuurt-West

345

5350

5415

5775

6%

93%

Maaspoort

Maasdal

55

0

0

1220

5%

0%

Noord

De Edelstenenbuurt

85

380

0

490

17%

78%

Sliedrecht

Sliedrecht-Cen-

Staatsliedenbuurt

65

95

320

435

15%

22%

Terneuzen

Kern Sas van

Kern Sas van Gent

65

330

0

1910

3%

17%

's-Gravenhage

derust

Spoorwijk

tier
's-Herto-

genbosch

trum

Gent

trale

102

Afrikaanderbuurt Mid-

135

275

695

1070

13%

26%

Tuindorp en Van Lief-

190

0

0

2480

8%

0%

Rubenslaan en omge-

235

120

0

1410

17%

9%

Nieuw Hoograven-Zuid

65

265

945

1565

4%

17%

Buurt
den

landlaan-West
ving

% verbeterd van onvol-

% kleinere verbetering

Zuid

doende naar voldoende

Oost

totaal

Noordoost

buurt

structureel onder druk

Utrecht

% van totaal in

vanuit onvoldoende

Oerle

kleinere verbetering

Wijk

Tilburg

verbeterd van onvol-

Gemeente

doende naar voldoende

Aantal woningen in buurt

Zuidwest

Kanaleneiland-Zuid

50

1555

2905

3680

1%

42%

Venlo

Venlo-Noord

't Zand

60

390

0

1375

4%

28%

Vijfheeren-

Leerdam

Leerdam-West

210

925

0

3055

7%

30%

Vlaardingen

Holy Zuid

Vogelbuurt Zuid

100

515

1115

1375

7%

37%

Vlissingen

Binnenstad

Scheldekwartier

170

75

0

400

43%

19%

landen

Scheldestraat e.o.

225

185

0

1670

13%

11%

Lammerenburg

Bossenburgh - Weye-

190

100

0

975

19%

10%

Middengebied

Bloemenlaan e.o. Oost

80

350

0

1110

7%

32%

Bloemenlaan e.o. West

65

150

0

670

10%

22%

Hercules Segherslaan

170

310

0

1195

14%

26%

Molenweg e.o.

55

175

0

800

7%

22%

Kortenoord

Haarweg

165

155

0

320

52%

48%

Kortenoord-West

65

0

0

65

100%

0%

Nude

Nude-buurt

145

360

0

1295

11%

28%

Wageningen Uni-

De Blauwe Bergen en

365

0

0

420

87%

0%

Leek

Centrum Leek en om-

65

0

0

2210

3%

0%

Palenstein

135

875

1410

2945

5%

30%

Oosterheem

Oosterheem-Zuid-

65

145

0

2515

3%

6%

Zuidplas

Nieuwerkerk aan

Bomenbuurt

65

285

0

565

12%

50%

Zwolle

Holtenbroek

Holtenbroek III

70

310

0

1075

7%

29%

Oost-Souburg
Wageningen

Westerkwartier

Zoetermeer

versiteit

Centrum

den IJssel

vliet

e.o.

de Bongerd
geving

West

103

Bijlage 3: Buurten met een
verslechtering tussen 2014 en
2020 vanuit
zwak/onvoldoende
Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

Almere

Alphen aan
den Rijn

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

Almelo

structureel onder
druk

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

Wierdense Hoek Aalderinkshoek Noord-

140

690

750

21%

19%

Dijkstraat en omgeving

115

210

315

54%

36%

wijk

buurt
west

Kerkelanden

135

385

385

35%

35%

Almere Buiten

Indischebuurt

375

615

1350

61%

28%

Almere Haven

De Marken

50

0

1275

-

4%

De Werven

190

760

1345

25%

14%

Almere Stad

Filmwijk

180

0

4485

-

4%

Oudshoorn

Stromenbuurt

295

0

1130

-

26%

Ridderveld

Herenweg

355

0

735

-

48%

Zegersloot

Edelstenenbuurt

495

0

1220

-

41%

Ericapark

95

0

550

-

17%

Amersfoort

De Kruiskamp

Amsterdam

Bijlmer Centrum Amsterdamse Poort
(D,F,H)

Bijlmer Oost
(E,G,K)

Columbusweg

50

0

995

-

5%

490

1155

1155

42%

42%

D-buurt

995

1665

1665

60%

60%

Hakfort/Huigenbos

820

1130

1130

73%

73%

Hoptille

900

900

900

100%

100%

Rechte H-buurt

610

1280

1280

48%

48%

Bijlmermuseum Zuid

675

1375

1375

49%

49%

Grunder/Koningshoef

55

280

645

20%

9%

Kantershof

450

725

1060

62%

42%

K-buurt Midden

670

1160

1160

58%

58%

104

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

Gein

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

wijk

structureel onder
druk

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

K-buurt Zuidoost

180

450

450

40%

40%

Kelbergen

160

380

380

42%

42%

Kortvoort

565

1380

1380

41%

41%

buurt

Gein Noordwest

85

1575

1575

5%

5%

Gein Zuidwest

600

750

750

80%

80%

Buurt 7

195

695

895

28%

22%

Buurt 9

175

2360

2360

7%

7%

Gaasperdam Zuid

505

855

855

59%

59%

Holendrecht West

130

1385

1385

9%

9%

Reigersbos Midden

205

1145

1145

18%

18%

Reigersbos Zuid

140

960

1100

15%

13%

De Aker West

145

0

1745

-

8%

Middelveldsche Aker-

80

0

1590

-

5%

NDSM terrein

195

0

2720

-

7%

Omval/Over-

Weespertrekvaart

270

0

1180

-

23%

Osdorp-Midden

Osdorp Midden Noord

90

1405

1405

7%

7%

Osdorp-Oost

Calandlaan/Lelylaan

90

390

635

23%

14%

Meer en Oever

60

540

1540

11%

4%

Osdorpplein e.o.

70

1895

2230

4%

3%

Wildeman

355

2450

2450

15%

15%

Overtoomse

Johan Jongkindbuurt

60

0

365

-

16%

Waterland-

Markengouw Zuid

165

825

825

20%

20%

Geuzenveld
Ho-

lendrecht/Reige
rsbos

Middelveldsche
Akerpolder

Noordelijke IJoevers West
amstel

Veld

pleinbuurt

polder

Apeldoorn

Noordoost

Sluisoord

160

0

1815

-

9%

Appingedam

Wijk 00

Appingedam-Oost

190

0

3060

-

6%

Arnhem

Arnhemse

Statenkwartier

80

750

1095

11%

7%

Malburgen-

Middelgraaflaan e.o.

90

755

910

12%

10%

Presikhaaf-Oost

Over het Lange Water

70

0

2695

-

3%

Broek

Oost (Zuid)

105

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

wijk

buurt

zwak/onvoldoende en
verslechterend

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

van:

Winkelcentrum

100

795

800

12%

12%

Presikhaaf-

Presikhaaf I

100

1065

1255

10%

8%

Assen

Noorderpark

Componistenbuurt

115

0

1045

-

11%

Beek

Beek - Spau-

Beek

190

0

4210

-

5%

Berg en Dal

Millingen aan

Millingen aan de Rijn-

50

0

1295

-

4%

Bergen op

Tuinwijk

50

0

1065

-

5%

Gageldonk-West

180

1820

2345

10%

8%

Langeweg

55

305

495

18%

11%

Nieuw Borgvliet

160

300

1095

53%

15%

Het Fort

255

535

940

48%

27%

gemeente

Bergen op
Zoom

West

beek

de Rijn

Zoom-Noord
Bergen op

Zoom-Oost

Bergen op

Zoom-Oude
Beverwijk

stad e.o.

Meerestein

Bleriotlaan

625

720

850

87%

73%

140

310

540

45%

26%

Oosterwijk

370

1365

1425

27%

26%

Zwaansmeer

70

350

675

20%

10%

Oranjebuurt

Oud Sportpark

55

0

270

-

21%

Breda noord

Biesdonk

85

1815

2235

5%

4%

Geeren-noord

140

805

1215

18%

12%

Geeren-zuid

450

1580

1785

29%

25%

Wisselaar

170

1205

1865

14%

9%

Poptahof-Noord

290

695

695

42%

42%

Poptahof-Zuid

105

1010

1015

10%

10%

Bornholm

375

900

1150

42%

33%

Zandplatenbuurt

510

780

830

65%

61%

Tuikwerd

265

325

325

81%

81%

Vogelbuurt

170

500

550

34%

31%

De Schooten

Walvisvaarderbuurt

105

0

470

-

23%

Nieuw Den Hel-

Schepenbuurt

140

495

780

28%

18%

Zwaansmeer

Delft
Delfzijl

Voorhof
Noord
Tuikwerd

Den Helder

Oost

Fokkerlaan
Oosterwijk en

Breda

Oost

der-Oost

106

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

buurt

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

Deventer

wijk

structureel onder
druk

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

Zuiderzeebuurt

120

345

365

35%

33%

Stad binnen de

Tuindorp-West

75

0

820

-

9%

Keizerslanden

Landsherenkwartier

95

0

1025

-

9%

Oranjekwartier

150

0

1235

-

12%

Linie-West

Voorstad

Rielerweg-Oost

60

0

830

-

7%

Doetinchem

Doetinchem

Stadscentrum-Zuid

75

0

620

-

12%

Dordrecht

Dubbeldam

Oudendijk en omge-

170

170

170

100%

100%

Sterrenburg

Blaauwweg en omge-

55

0

800

-

7%

Cornelis Evertsenstraat

245

475

530

52%

46%

Van Kinsbergenstraat

150

670

730

22%

21%

Oud-Swifterbant

60

0

570

-

11%

Centrum

Wielwijk

ving
ving

en omgeving
en omgeving

Dronten

Swifterbant

Ede

Ede-Veldhuizen

De Horsten

55

500

940

11%

6%

Eindhoven

Centrum

TU-terrein

440

0

665

-

66%

Ontginning

Prinsejagt

55

0

2385

-

2%

Oud-Tongelre

't Hofke

290

0

1580

-

18%

Oud-Woensel

Limbeek-Zuid

60

620

915

10%

6%

32 Weiteveen

Weiteveen

120

0

705

-

17%

Angelslo

Angelslo

205

2130

3770

10%

5%

Bargeres

Bargeres

70

0

4445

-

2%

Emmen-Cen-

Emmen over 't spoor

85

0

715

-

12%

Emmer-Com-

Emmer-Compas-

70

0

2245

-

3%

Emmerhout

Emmerhout

90

1920

3765

5%

2%

Emmermeer

Emmermeer

265

1390

3325

19%

8%

Binnensingel-

City

160

780

2140

20%

7%

De Bothoven

205

0

3600

-

6%

Hogeland-Noord

90

0

1600

-

6%

Stroinkslanden-Zuid

245

1745

1985

14%

12%

Emmen

trum Oost
pascuum

Enschede

gebied

Enschede-Zuid

cuum-Centrum

107

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

Wesselerbrink Noord-

105

995

2220

11%

5%

Varvik-Diekman

125

700

1740

18%

7%

Twekkelerveld -

Twekkelerveld

55

1545

2275

4%

2%

Noord

Achterwillenseweg

95

0

460

-

20%

Nieuw-West

Vinkhuizen-Zuid

55

0

2335

-

2%

Noordoost

Beijum-Oost

115

1825

3175

6%

4%

Oud-Noord

De Hoogte

65

0

2370

-

3%

Boerhaavewijk

Professorenbuurt

95

525

535

18%

18%

Meerwijk

Archimedesbuurt

300

950

950

31%

31%

Erasmusbuurt

120

795

1085

15%

11%

wijk

Hogeland Velve

Gouda
Groningen

Haarlem

T.H.T.

buurt
West

Haarlemmer-

Hoofddorp

Hoofddorp Oost

60

0

2345

-

3%

Heemskerk

Hofland, Oos-

Oosterwijk

600

1100

1320

54%

45%

meer

Heerenveen
Heerlen

terwijk en

Zuidbroek

Heerenveen

Midden

60

0

2030

-

3%

Eikenderveld

Eikenderveld

780

1355

1470

58%

53%

Heerlen-Cen-

Heerlen-Centrum

130

0

2265

-

6%

Schandelen-

Hoppersgraaf

75

700

730

11%

10%

Zeswegen-

Zeswegen

150

1145

1145

13%

13%

Nieuw-Helvoet

Bloemen- en Planten-

85

0

630

-

14%

Binnenstad

Annabuurt en

60

330

1010

18%

6%

Centrum

100

1450

1625

7%

6%

Heipoort

95

1590

1705

6%

6%

trum

Grasbroek

Hellevoetsluis
Helmond

Nieuw Husken

buurt

Suytkade

Stationsgebied

145

580

820

25%

18%

Brouwhuis

Brouwhorst

80

80

205

100%

39%

Helmond-Oost

Beisterveld

90

1060

1230

8%

7%

Straakven

95

900

1335

10%

7%

Gansenwinkel

85

0

565

-

15%

t Hout

108

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

wijk

buurt

zwak/onvoldoende en
verslechterend

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

van:

Dorp

110

0

1935

-

6%

Hollands

Wieringermeer

Middenmeer

105

0

1440

-

7%

Hoorn

Kersen-

Kersenboogerd-Noord

245

0

380

-

64%

Kampen

Kampen

Flevowijk

115

0

1795

-

6%

Kerkrade-Centrum

465

630

2800

74%

17%

gemeente

Hendrik-IdoAmbacht
Kroon

Centrum

boogerd-Noord

- Buurt 32 02

Kerkrade

Kerkrade-Oost

Krimpener-

Krimpen aan de Hoofdstraat

65

0

925

-

7%

Leeuwarden

Bilgaard & Ha-

Bilgaard

510

1585

3420

32%

15%

Vierhuisterweg e.o.

95

95

130

100%

73%

waard

Lek

vankpark e.o.
Binnenstad

Hoek

165

0

785

-

21%

Heechterp &

Heechterp

385

1090

1090

35%

35%

Schieringen

360

1090

1100

33%

33%

Cambuur

75

220

345

34%

22%

Cambuursterpad

455

1070

1110

43%

41%

Indische buurt

690

780

780

89%

89%

Molenpad

180

290

700

62%

25%

Welgelegen

660

945

1005

70%

66%

Zeeheldenbuurt

105

365

450

28%

23%

Potmargezone

Achter de Hoven

415

555

1225

75%

34%

Sonnenborgh

Sonnenborgh

55

0

995

-

5%

Valeriuskwartier

330

635

875

52%

38%

Leiden-Noord

De Kooi

295

0

3205

-

9%

Merenwijkdis-

Slaaghwijk

140

1105

1780

13%

8%

Atolwijk

Atol

160

675

1250

24%

13%

Damrif, Kustrif, Gors,

90

0

730

-

12%

Schieringen
Oud-Oost

e.o.
Leiden

Lelystad

trict

Boswijk

Kustwijk

Zandbank

Griend

95

0

760

-

13%

Kamp

130

505

840

26%

16%

Wold

60

665

740

9%

8%

Galjoen

240

255

440

93%

54%

109

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

wijk

buurt

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

Jol

325

710

995

46%

32%

Lelystad-Haven

Lelystad-Haven Oost

65

0

880

-

7%

Waterwijk-Lan-

Getijdenbuurt, Sport-

95

165

355

57%

27%

Merenbuurt

110

320

430

35%

26%

Wijkcentrum, Voor-

70

190

260

36%

26%

derijen

Zuiderzeewijk

park Doggersbank

straat

Bastion

60

275

275

21%

21%

Zuiderzeelaan, Wad-

475

950

1135

50%

42%

Burgemeesterswijk

85

390

1210

22%

7%

Dijkpolder

Bomendal

290

320

875

90%

33%

Kapelpolder

Kapelpolder

70

265

565

26%

12%

Foxham en

Noorderpark

180

1315

1970

14%

9%

Hoogezand-

Gorecht-West

80

795

1060

10%

7%

Fijnaart

Fijnaart

60

0

2200

-

3%

Helwijk

Helwijk

55

0

285

-

19%

Klundert

Klundert

360

0

2385

-

15%

Nieuwegein

Jutphaas Wij-

Jutphaas Wijkersloot

155

0

3195

-

5%

Nijmegen

Dukenburg

Lankforst

80

485

1020

17%

8%

Meijhorst

55

1225

1670

4%

3%

Maassluis

Midden-Groningen

Moerdijk

Nissewaard

Burge-

meesterswijk

HoogezandNoord
Zuid

kersloot

denlaan

Zwanenveld

685

2080

2430

33%

28%

Nijmegen-Zuid

Hatert

260

3095

5115

8%

5%

De Akkers

Dreven

75

645

645

12%

12%

Groenewoud

Groenewoud-Hoog

155

1085

1090

14%

14%

Sterrenkwartier

Sterrenkwartier-Hoog

280

895

1010

31%

28%

Noardeast-

Dokkum

Dokkum Fonteinslan-

115

0

920

-

13%

Oldambt

Winschoten

Winschoten-Bomen-

60

0

1155

-

5%

Winschoten-Zuid

290

0

1620

-

18%

Fryslân

den

buurt

110

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

zwak/onvoldoende en
verslechterend

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

van:

Overig Gendrin- Gendringen

65

0

1780

-

4%

Wijk 00

Duivendrecht

125

0

2620

-

5%

Wheermolen

Dwarsgouw

100

100

105

100%

95%

Wheermolen-West

85

685

1260

12%

7%

gemeente

wijk

streek

gen

Oude IJsselOuder-Amstel
Purmerend

buurt

Reimerswaal

Krabbendijke

Krabbendijke - Kern

65

0

895

-

7%

Rheden

Velp

Velp-Zuid ten zuiden

65

0

1795

-

4%

Rijswijk

Wijk 02

Havenkwartier

140

0

265

-

52%

Wijk 06

Artiestenbuurt

70

0

1130

-

6%

Kortendijk

Kortendijk C

130

0

1490

-

9%

Noord

Kalsdonk

685

1580

1735

43%

40%

Spoorstraat-Van

145

370

780

40%

19%

Ettingen

175

1060

1060

17%

17%

Herreweg

210

565

565

37%

37%

Carnisse

1010

6165

6165

16%

16%

Oud Charlois

350

5620

6935

6%

5%

Zuiderpark

50

325

540

16%

10%

Zuidplein

115

795

795

15%

15%

Zuidwijk

1245

5765

7075

22%

18%

Delfshaven

Oud Mathenesse

1235

3815

3815

32%

32%

Feijenoord

Bloemhof

95

6130

6345

2%

1%

Feijenoord

800

2830

3400

28%

23%

Hillegersberg-

Schiebroek

225

0

8225

-

3%

Hoek van Hol-

Dorp

65

0

3850

-

2%

Hoogvliet

Hoogvliet Zuid

785

4755

10605

16%

7%

Roosendaal

West
Rotterdam

Charlois

Schiebroek
land

van Waterstraat

Coothlaan

IJsselmonde

Lombardijen

55

4010

6995

1%

1%

Kralingen-

Oud Crooswijk

150

3065

4385

5%

3%

Overschie

Kleinpolder

90

0

4085

-

2%

Prins Alexander

Ommoord

235

6845

13200

3%

2%

Prinsenland

100

0

5165

-

2%

Crooswijk

111

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

wijk

buurt

zwak/onvoldoende en
verslechterend

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

van:

's-Gravenland

150

0

3540

-

4%

Rozenburg

Rozenburg

405

0

5855

-

7%

Schiedam

Groenoord en

Groenoord-Noord

70

1225

1775

6%

4%

's-Graven-

Bouwlust en

Venen, Oorden en Ra-

395

3365

3785

12%

10%

Zijden, Steden en Zich-

65

3120

3575

2%

2%

Kraayenstein en Kraayenstein en

140

0

3060

-

5%

Moerwijk

330

3085

3140

11%

10%

gemeente

hage

Kethel

Vrederust

den
ten

Vroondaal

Morgenstond
Sittard-Geleen

Geleen

Overhoven

Vroondaal

Moerwijk-Noord
Moerwijk-Oost

610

1480

1730

41%

35%

Moerwijk-West

520

2960

3260

18%

16%

Morgenstond-Oost

115

2555

3455

5%

3%

Morgenstond-West

475

1250

3485

38%

14%

Geleen-Centrum

325

1460

2510

22%

13%

Geleen-Noord

180

445

2350

41%

8%

Geleen-Zuid

400

905

2660

44%

15%

Kluis

255

840

2535

31%

10%

Lindenheuvel

780

2325

3685

34%

21%

Oud-Geleen en Haes-

160

440

2680

36%

6%

Stadbroek

selderveld

460

980

1445

47%

32%

Sliedrecht

Sliedrecht-Cen- Staatsliedenbuurt

65

355

435

18%

15%

Soest

Smitsveen

Smitsveen

440

0

2190

-

20%

Stadskanaal

Musselkanaal

Ceresdorp

85

0

400

-

21%

Steenbergen

Steenbergen

Steenbergen-Zuid

105

0

1690

-

6%

trum

Stichtse Vecht Maarssenbroek

Bisonspoor

65

0

690

-

10%

Súdwest-

Sneek

Lemmerweg-Oost

200

0

740

-

27%

Tholen

Tholen

Tholen

85

0

3315

-

3%

Tiel

Tiel kern

Binnenstad

430

975

1400

44%

31%

Tiel-West

220

455

455

48%

48%

Wadenoijenlaan e.o.

170

1190

1190

14%

14%

Fryslân

112

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

gemeente

wijk

zwak/onvoldoende en
verslechterend

structureel onder
druk

totaal

structureel onder
druk

woningen in de
buurt

van:

Tiel-Noord

Westroijen

100

550

805

18%

12%

Tilburg

Broekhoven

Broekhoven II West

70

640

815

11%

9%

De Hasselt

Kasteel West

470

875

1055

54%

44%

Nassaubuurt

80

410

655

19%

12%

Heikant

Heikant West

75

540

660

14%

12%

Heikant Zuid-West

315

695

695

45%

45%

Het Goirke

Goirke Noord

195

0

665

-

30%

Pastorieklamp West

170

0

1115

-

15%

Het Zand

Tiendschuur

110

830

835

13%

13%

Leeuwerik

Leeuwerik West

110

0

550

-

20%

Spoorzone Zuid

Talentsquare

505

0

505

-

100%

Zorgvlied

Staatsliedenbuurt West

60

0

570

-

11%

Overvecht

Neckardreef en omge-

1230

2130

2130

58%

58%

Taag- en Rubicondreef

620

1795

2010

34%

31%

Tigrisdreef en omge-

845

1920

1920

44%

44%

Vechtzoom-noord,

325

1375

1510

24%

22%

Vechtzoom-zuid

1070

2280

2485

47%

43%

Wolga- en Donaudreef

1485

2070

2165

72%

69%

Zambesidreef en om-

785

2215

2215

35%

35%

Zamenhofdreef en

1240

1430

1505

87%

82%

West

Halve Maan-Noord

60

640

845

9%

7%

Zuidwest

Transwijk-Zuid

530

1050

2005

51%

26%

Utrechtse

Driebergen-

Wildbaan-Dennenburg

235

0

2395

-

10%

Vaals

Vaals

Vaals

325

0

4620

-

7%

Veendam

Veendam-kern

Veendam-Sorghvliet

160

0

3695

-

4%

Veenendaal

Zuidoost

Engelenburg

210

1325

1920

16%

11%

Velsen

Zee- en Duin-

Schiplaanbuurt

160

270

420

58%

38%

Utrecht

buurt

ving

en omgeving
ving

Klopvaart

en omgeving
geving

Heuvelrug

Rijssenburg

wijk

omgeving

113

Aantal woningen

Zwak/onvoldoende en

verslechterend als %

Zuid

Holy Zuid
Westwijk

woningen in de
buurt

Venlo-Oost-

structureel onder
druk

Vlaardingen

wijk

totaal

Venlo

structureel onder
druk

gemeente

zwak/onvoldoende en
verslechterend

van:

Casinoflat

50

120

120

42%

42%

Jezuïtenbuurt

70

95

400

74%

17%

Vierpaardjes

90

235

365

39%

25%

Vogelbuurt Zuid

185

1115

1375

17%

14%

buurt

Hoogkamer

70

1280

1365

5%

5%

Lage Weide

345

1410

1430

24%

24%

Wetering

265

985

1830

27%

15%

Waadhoeke

St.-Jacobiparo-

St.-Jacobiparochie

135

0

290

-

47%

Wageningen

Buitengebied

Oude Nude

355

0

460

-

77%

Westerwolde

chie

Noord

Ter Apel

Ter Apel

60

0

2105

-

3%

Vlagtwedde

Vlagtwedde

200

0

1035

-

19%

Winterswijk

Stad

Winterswijk-Zuidwest

105

0

1545

-

7%

Zaanstad

Krommenie

Noorderham

80

0

1530

-

5%

Nieuw West

Westerspoor

55

0

2230

-

3%

Pelders- en

Hoornseveld

135

870

2445

16%

6%

Poelenburg

Poelenburg

210

2680

3305

8%

6%

Wormerveer

Wormerveer Noord

425

0

3930

-

11%

Zaandam Zuid

Bomenbuurt

125

1775

2750

7%

5%

Zeist

Zeist-Noord

Vollenhove

345

0

2310

-

15%

Zevenaar

Spijk

Spijk

65

0

245

-

27%

Zoetermeer

Centrum

Driemanspolder

795

1180

3415

67%

23%

Meerzicht

Meerzicht-Oost

75

2440

3110

3%

2%

Waterkwartier

Helbergen

95

0

835

-

11%

West

Hoornseveld

Zutphen

Staatsliedenbuurt

90

0

630

-

14%

Vijver en omgeving

60

0

565

-

10%

Zeeheldenbuurt

110

0

680

-

16%

Zuidwijken

Stokebrand, Bagijnen-

55

0

795

-

7%

Zwijndrecht

Centrum

Voormalig veilingter-

85

0

610

-

14%

Zwolle

Diezerpoort

Hogenkamp

145

0

2040

-

7%

land en Bronsbergen
rein

114

Bijlage 4: Extra figuren bij
thema leefbaarheid en
sociale ongelijkheid
Verdeling dimensies leefbaarheid over buurten in 2020

Figuur B4.1 Verdeling dimensies van leefbaarheid over buurten in 2020

Samenhang leefbaarheid en sociaaleconomische status

Tabel B4.2

Samenhang leefbaarheid (2020) en sociaaleconomische status (SES)(2019) in de buurt
(correlaties) gewogen naar aantal woningen
Leefbaarometerscore

Sociaaleconomische status

Totaal

Fysieke omgeving

Overlast &
onveiligheid

Sociale samenhang

Voorzieningen

Woning-

voorraad

SES-WOA

0,67

0,10

0,74

0,66

-0,28

0,62

-Welvaart

0,62

0,15

0,78

0,72

-0,38

0,65

115

Leefbaarometerscore
Sociaaleconomische status

Totaal

Fysieke omgeving

Overlast &
onveiligheid

Sociale samenhang

Voorzieningen

Woning-

voorraad

-- Vermogen gemiddelde percentielgroep

0,65

0,20

0,81

0,77

-0,42

0,70

--Inkomen – gemiddelde
percentielgroep

0,63

0,11

0,69

0,63

-0,26

0,59

-Opleiding

0,73

0,00

0,39

0,28

0,22

0,39

--Aandeel laagopgeleiden

-0,66

-0,02

-0,45

-0,38

-0,08

-0,40

--Aandeel middelbaar
opgeleiden

-0,46

0,14

0,13

0,24

-0,62

-0,02

--Aandeel hoogopgeleiden

0,68

-0,06

0,21

0,10

0,40

0,27

-Arbeidsverleden

0,47

0,07

0,74

0,68

-0,45

0,57

--Aandeel niet
werkend

-0,60

-0,14

-0,79

-0,69

0,38

-0,60

--Aandeel deels
werkend

-0,26

-0,23

-0,71

-0,66

0,64

-0,54

--Aandeel voortdurend werkend

0,30

-0,08

0,51

0,50

-0,32

0,40

--Aandeel gepensioneerd

0,17

0,35

0,42

0,34

-0,39

0,31

116

Spreiding in correlaties tussen leefbaarheid en sociaaleconomische indicatoren

Figuur B4.3

Correlaties tussen SES-indicatoren (in 2019) en Leefbaarometerscore (in 2020)

117

Bijlage 5: Gemeenten naar
indicaties voor
ondermijnende criminaliteit
Rangorde

Gemeente

Indicatie

Aantal indi- Aantal indi-

nende

bovenge-

ondermijcriminaliteit

catoren

middeld

catoren met
score

Inwoners
(2020)

1

Heerlen

2,17

9

9

87.000

2

Kerkrade

2,12

9

8

46.000

3

Rotterdam

2,1

9

8

651.000

4

Schiedam

2,09

9

9

79.000

5

's-Gravenhage

1,96

9

9

546.000

6

Rijswijk

1,57

8

8

54.000

7

Enschede

1,47

9

8

160.000

8

Amsterdam

1,45

9

7

873.000

9

Arnhem

1,31

9

7

161.000

10

Hengelo

1,29

8

6

81.000

11

Bergen op Zoom

1,25

9

8

67.000

12

Helmond

1,21

9

7

92.000

13

Dordrecht

1,17

9

9

119.000

14

Vlissingen

1,17

9

8

44.000

15

Almere

1,17

9

7

212.000

16

Roermond

1,17

9

7

58.000

17

Almelo

1,15

9

9

73.000

18

Tilburg

1,11

9

8

220.000

19

Vlaardingen

1,11

9

8

73.000

20

Venlo

1,04

9

9

102.000

21

Leeuwarden

1,04

9

7

124.000

22

Brunssum

1,03

9

7

28.000

23

Roosendaal

1

9

8

77.000

24

Waalwijk

1

9

7

49.000

25

Beverwijk

0,94

9

8

42.000

26

Eindhoven

0,91

9

6

234.000

27

Sittard-Geleen

0,91

9

7

92.000

28

Tiel

0,88

9

8

42.000

29

Lelystad

0,87

9

7

79.000

30

Goes

0,87

9

7

38.000

31

Nieuwegein

0,86

9

6

63.000

118

Rangorde

Gemeente

Indicatie

Aantal indi- Aantal indi-

nende

bovenge-

ondermijcriminaliteit

catoren

middeld

catoren met
score

Inwoners
(2020)

32

Geldrop-Mierlo

0,81

9

7

40.000

33

Zandvoort

0,8

9

7

17.000

34

Zaanstad

0,8

9

7

157.000

35

Oosterhout

0,8

8

7

56.000

36

Capelle aan den IJssel

0,79

9

8

67.000

37

Delfzijl

0,77

9

7

25.000

38

Terneuzen

0,76

9

7

54.000

39

Zoetermeer

0,74

9

8

125..000

40

Nissewaard

0,73

9

8

85.000

41

's-Hertogenbosch

0,72

9

8

155.000

42

Breda

0,72

9

7

184.000

43

Vaals

0,71

8

3

10.000

44

Maassluis

0,7

9

7

33.000

45

Oss

0,68

9

8

92.000

46

Rucphen

0,65

8

6

23.000

47

Groningen

0,65

9

6

233.000

48

Ridderkerk

0,65

9

6

46.000

49

Gorinchem

0,64

9

8

37.000

50

Zwijndrecht

0,64

9

7

45.000

51

Pekela

0,63

8

6

12.000

52

Maastricht

0,62

9

5

122.000

53

Hoorn

0,61

9

6

73.000

54

Purmerend

0,61

9

6

81.000

55

Landgraaf

0,59

9

6

37.000

56

Urk

0,59

7

3

21.000

57

Haarlemmermeer

0,57

9

6

156.000

58

Den Helder

0,57

9

6

56.000

59

Oldambt

0,55

9

7

38.000

60

Leidschendam-Voorburg

0,53

9

6

77.000

61

Velsen

0,52

9

6

69.000

62

Emmen

0,52

9

8

107.000

63

Gilze en Rijen

0,52

9

6

26.000

64

Woensdrecht

0,52

9

5

22.000

65

Veendam

0,51

9

7

27.000

66

Smallingerland

0,49

9

5

56.000

67

Hilversum

0,49

9

7

91.000

68

Doesburg

0,49

9

7

11.000

69

Uithoorn

0,47

9

7

29.000

70

Heerhugowaard

0,46

9

5

58.000

119

Rangorde

Gemeente

Indicatie

Aantal indi- Aantal indi-

nende

bovenge-

ondermijcriminaliteit

catoren

middeld

catoren met
score

Inwoners
(2020)

71

Diemen

0,46

9

7

31.000

72

Alblasserdam

0,44

8

6

20.000

73

Weert

0,44

9

7

50.000

74

Leiden

0,42

9

6

125.000

75

Etten-Leur

0,41

9

6

44.000

76

Westervoort

0,41

9

6

15.000

77

Deventer

0,4

9

7

101.000

78

Alkmaar

0,4

9

7

109.000

79

Valkenswaard

0,38

9

7

31.000

80

Gouda

0,37

9

7

73.000

81

Geertruidenberg

0,35

9

7

22.000

82

Middelburg

0,33

9

6

49.000

83

Utrecht

0,32

9

5

358.000

84

Nijmegen

0,32

9

5

178.000

85

Moerdijk

0,31

9

5

37.000

86

Apeldoorn

0,31

9

7

164.000

87

Kampen

0,3

9

7

54.000

88

Haarlem

0,28

9

4

163.000

89

Assen

0,28

9

5

69.000

90

Katwijk

0,26

8

4

66.000

91

Maasdriel

0,26

9

4

25.000

92

Hoogeveen

0,25

9

5

56.000

93

Meierijstad

0,24

8

5

81.000

94

Cuijk

0,24

9

5

25.000

95

Amersfoort

0,24

9

6

157.000

96

Uden

0,24

9

6

42.000

97

Enkhuizen

0,21

9

5

19.000

98

Zutphen

0,21

9

4

48.000

99

Valkenburg aan de Geul

0,21

8

4

16.000

100

Dongen

0,21

9

6

26.000

101

Reimerswaal

0,2

9

5

23.000

102

Harderwijk

0,18

9

6

48.000

103

Doetinchem

0,18

9

6

58.000

104

Heerenveen

0,18

9

5

50.000

105

Zwolle

0,17

9

6

129.000

106

Barendrecht

0,15

9

3

49.000

107

Sliedrecht

0,15

9

4

25.000

108

Steenbergen

0,12

9

5

24.000

109

Landsmeer

0,12

8

5

11.000

120

Rangorde

Gemeente

Indicatie

Aantal indi- Aantal indi-

nende

bovenge-

ondermijcriminaliteit

catoren

middeld

catoren met
score

Inwoners
(2020)

110

Brielle

0,12

8

5

17.000

111

Wormerland

0,11

8

4

16.000

112

Waddinxveen

0,11

9

6

29.000

113

Beekdaelen

0,1

9

4

36.000

114

Harlingen

0,1

9

5

16.000

115

Boxtel

0,1

9

6

31.000

116

Scherpenzeel

0,09

7

4

10.000

117

Hellevoetsluis

0,09

9

5

40.000

118

Huizen

0,08

9

4

41.000

119

Bunschoten

0,08

8

4

22.000

120

Albrandswaard

0,08

9

5

26.000

121

Papendrecht

0,07

9

5

32.000

122

Veldhoven

0,06

9

5

45.000

123

Krimpen aan den IJssel

0,06

8

5

30.000

124

Overbetuwe

0,06

9

4

48.000

125

Appingedam

0,05

8

5

12.000

126

Rheden

0,05

9

4

44.000

127

Midden-Groningen

0,05

8

5

61.000

128

Stadskanaal

0,05

9

7

32.000

129

Westland

0,04

9

3

110.000

130

Delft

0,04

9

4

104.000

131

Nuenen, Gerwen en Nederwetten

0,04

9

5

23.000

132

Dantumadiel

0,04

8

3

19.000

133

Culemborg

0,03

9

4

29.000

134

Hillegom

0,03

9

5

22.000

135

Bladel

0,03

9

4

20.000

136

Stein

0,03

9

4

25.000

137

Son en Breugel

0,03

8

4

17.000

138

Heeze-Leende

0,03

9

4

16.000

139

Veenendaal

0,02

9

5

66.000

140

Dronten

0,01

9

3

42.000

141

Noordwijk

0,01

9

4

44.000

121