Methods for regrouping economic activities into meaningful clusters
Date
2021
Vlaanderen Identifier
Onderzoek-2681033
Author
Sophie De Mulder
Inge Pennincx
Geert Van Haute
Jan Zaman
Collections
Metadata
Show full item recordAbstract
"Het Vlaamse grondgebied wordt gekenmerkt door urban spralw [...]. Zelfs de laatste jaren wordt dagelijks 6 hectare extra onbebouwde ruimte bebouwd. Bijgevolg is de open ruimte in Vlaanderen sterk versnipperd" (Pennincx, De Maeyer, Leroy, & De Mulder, 2021). Als strategische doelstelling streeft de Vlaamse ruimtelijke overheid naar een transitie naar een netto dagelijks ruimtebeslag van nul tegen 2040. In deze context neemt onze onderzoeksgroep ruimtelijke economie de keuzes en het gedrag van individuele bedrijven en hun ruimtegebruik als uitgangspunt. Het hoofddoel van het onderzoek is het informeren van beleid en het ondersteunen van besluitvorming door het onderscheiden van ruimtelijke patronen, gerelateerd aan economische locaties, en meer precies door te focussen op de ruimtelijke omgeving van deze locaties.
In de loop der jaren hebben we een bedrijfsgerichte aanpak ontwikkeld voor lokaal ruimtelijk-economisch beleid en locatieadvies voor bedrijven (Giaretta, Zaman, Pennincx, & De Mulder, 2019; Zaman, Pennincx, & De Mulder, 2020). Hiervoor hebben we de exacte locatie van de activiteit en de exacte activiteit van elke economische locatie nodig. We hebben de afgelopen jaren vrij veel onderzoek gedaan om de terreinsituatie te leren kennen door een veldinventarisatie te maken. Een belangrijk element van het onderzoek is het zoeken naar de juiste ruimtelijke synthese van de verzamelde gegevens op perceelsniveau: via economische ecotopen en marktsegmenten hebben wij getracht de (economische) percelen samen te voegen tot zinvolle groepen met vergelijkbare kenmerken. Deze stap hebben we beschreven in eerdere papers (Giaretta et al., 2019; Zaman et al., 2020).
Hoewel het eerdere onderzoek interessant is voor de lokale beleidsmakers van de in kaart gebrachte gebieden, moeten we nog een manier vinden om ook voor andere gebieden in Vlaanderen die niet in kaart zijn gebracht, zinvolle uitspraken te doen over ruimtelijk-economische patronen. Het maken van deze gebiedsdekkende kaart voor Vlaanderen is belangrijk, omdat het ons in staat zal stellen om de analyses en de kennis die we hebben verzameld te vertalen naar (regionaal) beleid. Hoewel de visuele inventarisatiemethode grondig en vrij nauwkeurig is, heeft ze toch enkele nadelen: ze is tijdrovend en op dit moment niet gemakkelijk toepasbaar op het hele Vlaamse grondgebied. We opteren er daarom voor om eerst na te gaan of we uit administratieve databanken bruikbare uitspraken kunnen halen over economische patronen.
De belangrijkste onderzoeksvraag is of de synthese van de cartografische gegevens naar de economische ecosystemen of economische segmenten kan worden gereproduceerd met de administratieve databank. Het is duidelijk dat de resultaten van de administratieve databank en de inventarisatie niet voor 100% gelijk zullen zijn. Wij menen echter dat het mogelijk is om tot ruimtelijk-economisch zinvolle groepen te komen, zelfs met behulp van de administratieve databank. Het doel van deze groepering blijft hetzelfde als bij het inventarisatiewerk en de economische ecotopen en segmenten: het kunnen informeren van beleidskeuzes met betrekking tot economische locaties.
In een eerste stap hebben we onderzocht of en hoe de gebiedssynthese (vertrekkend van de inventarisatie en resulterend in economische ecotopen en segmenten), die werd uitgevoerd met manueel werk, veldkennis en expert opinion kan worden gereproduceerd door geautomatiseerde methoden, meer bepaald door (1) statistische aanpak en/of machine learning en (2) een ruimtelijke vooraf gedefinieerde ruimtelijke clustering. De resultaten van de geautomatiseerde groepering worden getoetst en ruimtelijk geanalyseerd door ruimtelijke planners met gebiedskennis. Pas in een tweede stap, wanneer de groeperingsresultaten op basis van de inventarisatie bevredigend zijn, zullen we de methode opnieuw uitvoeren met de administratieve gegevens van het VKBO. In dit document bespreken we de eerste stappen van de groeperingsmethoden, in het bijzonder de afstand en de clustering van activiteiten. We zullen de volgende stappen schetsen, met gebruikmaking van de VKBO-gegevens, waarbij we zullen beoordelen of we tot zinvolle economische clusters kunnen komen.