DE INVLOED VAN DE BUURT
redactie: Sako Musterd Ad Goethals
SISWO-publicatie nr. 404 Amsterdam, SISWO, 1999
Omslag ontwerp: Peter de Kroon
ISBN 90-6706-154-9
SISWO/Instituut voor Maatschappijwetenschappen Samenwerkingsorgaan voor sociaal-wetenschappelijk onderzoek. Opgericht 30 november 1960. Het bureau is gevestigd: Plantage Muidergracht 4, 1018 TV Amsterdam telefoon: 020-5270600 fax: 020-6229430 © 1999. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvuldigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of welke andere wijze ook, zonder voorafgaande toestemming van de uitgever. No part of this book may be reproduced in any form by print, photoprint, microfilm or any other means without the prior written permission from the publisher.
Inhoud TEN GELEIDE INLEIDING
2
Sako Musterd, Ad Goethals 1 De invloed van de buurt 2 2 Doet de omgeving er toe? Amsterdams en ander onderzoek naar effecten van de omgeving. 3 3 Opzet van de publicatie 3
UNDERSTANDING THE NEIGHBOURHOOD EFFECT Michael Dear 1 Introduction 2 A Family of Human Services Delivery Models 3 Agenda for Future Research
HET OMGEVINGSEFFECT, DE PROBLEMATIEK VAN HET VASTSTELLEN VAN ‘GETTO-EFFECTEN’ Sako Musterd, Rinus Deurloo & Wim Ostendorf 1 Inleiding 2 Kennistekort? Een beknopte literatuurbeschouwing 3 Een poging tot empirische onderbouwing 4 Kansarmoede in de omgeving en sociale participatie 5 Conclusie
8 8 10 12
13 13 13 16 19 22
POLITIEKE VOORKEUR EN KERKBEZOEK: TWEE VOORBEELDEN VAN DE INVLOED VAN DE BEVOLKINGSSAMENSTELLING VAN DE WOONOMGEVING 24 Sjoerd de Vos 1 Inleiding 2 Hoe worden compositionele effecten gemeten 3 Politieke voorkeur 4 Kerkbezoek 5 Aanbevelingen
24 25 28 30 34
DE INVLOED VAN OMGEVINGSFACTOREN ALS URBANISATIE EN SOCIAAL-ECONOMISCHE DEPRIVATIE OP PSYCHIATRISCHE OPNAMEN. Jack Dekker, Jaap Peen 1 Inleiding 2 Verschillen in urbanisatiegraad 3 Verschillen tussen stadswijken 4 Theoretische verklaringen 5 Slot
40 40 41 43 45 47
DE INVLOED VAN BUURT EN REGIO OP SCHOOLLOOPBANEN, AMSTERDAM EN ENSCHEDE VERGELEKEN 54 Peter Gramberg 1 Inleiding 2 De mogelijke invloed van de regio: theorie 3 De mogelijke invloed van de buurt: theorie
DE INVLOED VAN BUURTKENMERKEN OP CRIMINALITEIT VAN JONGE INWONERS Ben Rovers 1 Probleemstelling 2 De geografische spreiding van criminaliteit in de stad 3 Jeugddelinquenten en buurten in Rotterdam 4 De invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren 5 Samenvatting en discussie
OVER DE AUTEURS
57 58 60
84 84 86 91 100 107
114
1
Ten Geleide Recent besteedde de landelijke pers veel aandacht aan problemen op het niveau van buurt en wijk. Het is interessant, dat SISWO na een kort tijdsinterval twee publicaties uitbrengt, waarin aandacht wordt gevraagd voor de invloed en de rationaliteit van ontwikkelingen op buurtniveau. Het gaat hier niet uitsluitend om inspelen op de actualiteit, er zijn nieuwe mogelijkheden ontwikkeld om analyses uit te voeren op kleinschalig niveau. In voorliggende bundel treft U deze aan, waaronder zelfs een analyse op postcodeniveau. De twee SISWO-publicaties zijn beiden product van samenwerking. "De invloed van de buurt" is resultaat van de Werkgroep Mathematische Geografie en Planologie (MG&P) en van het Amsterdam Study Centre for the Metropolitan Environment (AME). AME is aangesloten bij de nationale onderzoekschool Netherlands Graduate School of Housing and Urban Research (NETHUR). Bij de samenstelling van "Buren en buurten" zijn twee onderzoekscholen betrokken: NETHUR en het Interuniversitary Center for Social Science and Methodology (ICS). In tien jaar tijds is dit de zevende SISWO-publicatie van de werkgroep MG&P. Daarnaast verschenen in dezelfde periode een tweetal “special issues” in Engelstalige tijdschriften alsmede een aantal werkdocumenten. De naam van de werkgroep duidt op bijzondere aandacht voor methodisch-technische vraagstukken. Er is bovendien een relatie met actuele maatschappelijke vraagstukken. Zo slaagt de werkgroep er in vrijwel alle gevallen in om naast universitaire onderzoekers ook auteurs te werven, die in de praktijk werkzaam zijn. Na het afsluiten van een meerjarig project rond modelontwikkeling en beslissingsondersteuning bij Geografische Informatie Systemen, ontstond bij de werkgroep-MG&P de behoefte "het verhaal" en niet langer "de methode" op de voorgrond te stellen. De voorliggende publicatie is een eerste proeve van deze nieuwe oriëntatie. De publicatie heeft een bijzonder karakter, omdat zij tevens een essay bevat van SISWO’s eerste buitenlandse fellow: prof. Dr. Michael Dear, sociaalgeograaf , en verbonden aan de University of Southern California. Het essay is resultaat van een van de drie workshops, die rond het bezoek van Dear in april en mei 1998 zijn georganiseerd. Dr. Erik de Gier Directeur SISWO / Instituut voor Maatschappijwetenschappen
2
Sako Musterd, Ad Goethals
Inleiding Sako Musterd, Ad Goethals
1 De invloed van de buurt Maakt het uit in wat voor buurt je woont? Heeft de buurt invloed op je maatschappelijke ontplooiing? Kan een buurt ziek maken of criminaliteit in de hand werken? Niet iedereen zal deze vragen op dezelfde manier beantwoorden. Mensen kunnen onder die vraag uitkomen, door op te merken dat beantwoording van de vragen aan plaats en tijd gebonden is. Hier ligt echter ook een omvattender vraag: “doet de buurt er toe?” Deze vraag staat centraal in het voor U liggend werk. Veel verschijnselen kenmerken zich door een ongelijke verdeling over de ruimte; met andere woorden, verschijnselen komen in ongelijke mate voor op verschillende plekken in steden en op het platteland. De achtergronden van die ongelijke ruimtelijke spreiding kunnen in verschillende richtingen worden gezocht. Doorgaans worden verklaringen voor de ongelijkheid gezocht bij andere kenmerken van de betreffende eenheden. Tot deze ‘andere’ kenmerken behoren tevens de omgevingseffecten: de kenmerken van de omgeving. Als de omgevingseffecten zijn opgebouwd uit de kenmerken van de eenheden die tezamen de omgeving bepalen, spreekt men dan van compositie-effecten. In deze publicatie stellen wij in het bijzonder de vraag of en in hoeverre vastgestelde ruimtelijke verschillen te verklaren zijn uit compositie-effecten van de omgeving, kortweg uit buurtcompositie-effecten. We geven een voorbeeld ter verduidelijking. Individuen kunnen in een sociaal isolement terechtkomen, maar dat zal ruimtelijk verschillen. Die ruimtelijke verschillen kan men toeschrijven aan andere kenmerken van de betrokken individuen, zoals iemands leeftijd, of sociaal-economische positie, maar ook aan de omgeving van de betreffende personen. Zo kan men veronderstellen dat een omgeving met veel kansarmen (te bepalen door de kansarmoede van de compositie van individuen te meten) een negatief effect heeft op de maatschappelijke participatie van individuen ter plekke en leidt tot individueel sociaal isolement. Er zou dan sprake zijn van een buurtcompositie-effect op sociaal isolement. Het onderzoek naar buurtcompositie-effecten heeft, wellicht met uitzondering van het veld van de geografie, geen grote vlucht genomen. Dat heeft ongetwijfeld mede te maken met gebrek aan gedetailleerde - gelokaliseerde gegevens, maar ook met gebrek aan ideeën omtrent de relevantie van de omgevingsinvloed. Vaak werd die invloed slechts van academisch belang geacht. De aandacht voor omgevingseffecten neemt echter recent duidelijk
Invloed van de buurt
3
toe. In de ruimtelijke wetenschappen is het theoretische debat over de invloed van de ‘plaats’ weer helemaal terug, terwijl heden ten dagen veel beleid zich kenmerkt door specifieke aandacht voor de omgeving; er wordt ‘gebiedsgericht’ beleid gevoerd en er worden gebiedsgericht middelen geallokeerd. Dikwijls is de veronderstelling van het bestaan van omgevingseffecten de impliciete argumentatie voor een dergelijk beleid. In deze bundel proberen we de aandacht voor dergelijke effecten opnieuw, maar nu expliciet in discussie te brengen.
2 Doet de omgeving er toe? Amsterdams en ander onderzoek naar effecten van de omgeving Zoals gezegd bestaat er binnen de geografie een duidelijke belangstelling voor de vraag naar de rol van de omgeving. In Nederland hebben in het bijzonder de sociaal geografen aan de Universiteit van Amsterdam zich met dat effect beziggehouden. Wij vermelden dat specifiek omdat dit feit de aanleiding heeft gevormd tot de organisatie van een van de studiedagen die aan deze bundel ten grondslag hebben gelegen. Onder aanvoering van de hoogleraren Heinemeijer en Van Engelsdorp Gastelaars hebben de Amsterdamse geografen de conditionerende betekenis van woon- en leefmilieus op het gedrag van betrokkenen bestudeerd (o.a. Van Engelsdorp Gastelaars 1980, Van Engelsdorp Gastelaars e.a. 1983, Vijgen en Van Engelsdorp Gastelaars 1992 en Droogleever Fortuijn 1993); recente voorbeelden, die daar op voortbouwen zijn het proefschrift van De Vos (1997) en het onderzoek van Musterd & Ostendorf (1998). Aan de Universiteit van Amsterdam wordt het onderzoek rond deze thematiek nu in het kader van het instituut voor stedelijk onderzoek en ruimtelijk beleid, het AME, verricht. De bijdragen van Musterd, Deurloo en Ostendorf; van De Vos en van Gramberg in deze bundel vormen daarvan illustraties. Daarnaast worden in dezelfde onderzoeksomgeving analyses verricht gericht op het vaststellen van de invloed van de sociale en fysieke omgeving op de mentale en fysieke gezondheid van individuen, onder constant houden van de leefstijl, leeftijd en sociaal-economische positie van betrokkenen. Buiten deze onderzoekgroep wordt door tal van anderen onderzoek verricht naar de invloed van de omgeving op allerlei verschijnselen. Hier volstaan we met een verwijzing naar de literatuur die in de diverse bijdragen is vermeld.
3 Opzet van de publicatie Deze publicatie doet in hoofdzaak verslag van een studiedag van de SISWOwerkgroep mathematische geografie en planologie in samenwerking met de onderzoeksschool NETHUR (Netherlands Graduate School of Housing and Urban Research). Deze studiedag vond plaats in januari 1998. Nadien is door
4
Sako Musterd, Ad Goethals
SISWO nog een workshop georganiseerd met professor Michael Dear (University of Southern California, april 1998), in samenwerking met het onderzoekinstituut AME (Amsterdam Study Centre for the Metropolitan Environment) van de Universiteit van Amsterdam. Het resultaat van beide gebeurtenissen is een serie beschouwingen en verslagen op dit terrein. De bundel had als ambitie om in het bijzonder onderzoek naar buurtcompositie effecten te presenteren. In enkele bijdragen is een wat ruimere omgevingsanalyse het uitgangspunt. Deze verbreding had als voordeel dat daardoor meerdere voorbeelden uit diverse maatschappelijke sectoren aan de orde konden worden gesteld. De bundel start met een bijdrage van Michael Dear die ons meeneemt in een tour d'horizon, waarbij buurteffecten geplaatst worden in een algemener kader van externaliteiten. Externaliteiten zijn onverwachte uitkomsten of neveneffecten, die verbonden zijn aan locatie beslissingen. Dear richt zich vooral op locationele problemen bij maatschappelijke dienstverlening. Hij doet een voorstel om de complexe problematiek rond buurteffecten vanuit vier verschillende gezichtspunten te modelleren (de klant, de aanbieder, de buurt van ontvangst en de planner/politicus). Het is opmerkelijk hoe binnen een algemeen kader, waarbij veel nadruk wordt gelegd op de perspectieven van verschillende actoren, de dichotomie tussen sociale en fysieke buurtkenmerken geen geprononceerd element vormt. Opmerkelijk, omdat in het onderzoek naar buurtcompositie effecten dikwijls wel veel nadruk wordt gelegd op deze dichotomie. Het onderzoek van Musterd, Deurloo en Ostendorf werd hierboven al genoemd. Het betreft onderzoek dat tracht bij te dragen aan de discussie over de betekenis van het wonen in een zogenoemd getto van armoede of kansarmoede. Binnen de Nederlandse context kan niet over echte getto's of gettoeffecten gesproken worden. Blijft de vraag of er een verband is tussen de sociale omgeving en iemand sociale perspectief. Het onderzoek werd verricht op het niveau van zes-positie-postcodegebiedjes. De onderzoekers schetsen de problemen bij het volgen van een zo gedetailleerde geografische benadering. Musterd c.s. laten in dit hoofdstuk zien, dat, hoewel dat binnen de Nederlandse context niet werd verwacht, er zelfs bij lage concentraties van kansarmoede effecten zijn aan te geven op het perspectief. Hierna volgt het hoofdstuk van Sjoerd de Vos over omgevingsinvloeden op politieke voorkeur en kerkbezoek van individuen. Hij beschrijft hoe er "meesleepeffecten" kunnen ontstaan in stemgedrag en kerkbezoek. Hij presenteert bovendien in heldere bewoordingen een overzicht van de verschillende manieren waarop compositionele effecten gemeten kunnen worden. Binnen de sfeer van het onderwijs wordt de vraag naar de betekenis van de omgeving met regelmaat gesteld. Het Sociaal en Cultureel Planbureau (1995) heeft onder meer onderzoek verricht naar de invloed van witte en
Invloed van de buurt
5
zwarte scholen op de leerprestaties van kinderen en vastgesteld, dat dergelijke effecten inderdaad bestaan. Dronkers heeft met zijn Trouwonderzoek (november 1997) ruim aandacht van de pers ontvangen met zijn analyses van de kwaliteit van scholen, analyses waarin hij een schoolcontext veronderstelde. In deze bundel vindt u een hoofdstuk van Gramberg, waarin de invloed van buurt en regio op de schoolkeuze in Enschede en Amsterdam verkend wordt. Gramberg vindt vooral invloeden op regionaal niveau. Het gaat dan om invloeden, die samenhangen met de werkgelegenheidsstructuur. Opmerkelijk in het licht van de tot nu voorhanden literatuur is de vondst van Gramberg, dat de invloed in "achterstandsbuurten" "neutraal" is en in de "elitaire buurten" positief. Ook bij het gezondheidszorgonderzoek is het omgevingseffect een weerkerend thema. Bekend is het onderzoek van Reijneveld (1994). In dit onderzoek worden op basis van sterftecijfers, gecorrigeerd voor leeftijd, verschillen per buurt gevonden. In het hoofdstuk van Dekker en Peen vindt men een analyse van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen. Verschillen naar urbanisatiegraad en verschillen tussen stadswijken komen daarbij aan de orde. Bij de speurtocht naar een verklaring voor deze verschillen zoeken Dekker en Peen op tal van manieren naar context-effecten. Rovers, tenslotte, heeft onderzoek gedaan naar de samenhang tussen sociaalstructurele buurtkenmerken en criminaliteitsverschijnselen. Het hoofdstuk mag als voorbeeldig gelden voor de manier waarop de gegevensanalyse en zelfrapportage-onderzoek gecombineerd worden, voor de manier waarop de samenhangen tussen buurtkenmerken worden geanalyseerd, en tenslotte voor de wijze waarop de invloed van een drietal buurtkenmerken op individuele variaties in crimineel gedrag van jongeren wordt onderzocht. Een lastig onderzoek, omdat in alle fasen de buurtkenmerken onderling sterk samenhangen. De bijdragen in deze bundel richten zich alle op effecten van de omgeving. Door ze samen te nemen valt het op dat op vele terreinen in de samenleving in feite dezelfde abstracte vragen worden gesteld over een mogelijke invloed van de buurt. In deze bundel treft U voorbeelden van dit type vraag aan: Wat is het effect van een sociale omgeving op het perspectief van een individu? Wat is de invloed van de omgeving op kerkbezoek of stemgedrag? Wat is de betekenis van de buurtbevolking bij de criminaliteit in de buurt? Wat is de invloed van school, buurt en regio op individuele schoolcarrières? Wat is de invloed van de buurt(bevolking) op de gezondheid van individuen? De vragen komen uit verschillende sectoren van de samenleving. Wij laten in deze bundel ook tot uiting komen dat bij onze overkoepelende vraag ‘doet de buurt er toe’ tal van maatschappelijke thema’s wordt aangesneden.
6
Sako Musterd, Ad Goethals
Wij zijn van mening dat het de moeite waard is de krachten op dit moeilijke terrein van onderzoek, in het bijzonder in methodisch-technische zin, meer te bundelen dan tot nu toe is gedaan. Wij hopen dat deze verzameling van bewerkte inleidingen daartoe een bijdrage levert.
Invloed van de buurt
7
Literatuur Droogleever Fortuijn, J. (1993) Een druk bestaan; tijdsbesteding en ruimtegebruik van tweeverdieners met kinderen. Amsterdam: Amsterdam University Press Engelsdorp Gastelaars, R. van (1980) Niet elke stadsbewoner is een stedeling. Publicatie nr. 6 Instituut voor Sociale Geografie, Universiteit van Amsterdam, 1980 Engelsdorp Gastelaars, R. van J.C. Maas-Droogleever Fortuijn & E. de WijsMulkens (1983) Het dagelijks leven in een stadsgewest; een onderzoek onder bewoners van 13 woonmilieus in het stadsgewest Amsterdam naar de invloed van de woonsituatie op de inrichting van het dagelijks leven. Publicatie nr. 10. Amsterdam: Instituut voor Sociale Geografie, Universiteit van Amsterdam, 1983 Musterd, S. en W. Ostendorf (1998) Urban Segregation and the Welfare State: Inequality and Exclusion in Western Cities. London: Routledge Reijneveld, S.A. (1994) De gezondheid van Amsterdammers: eindrapport van het project Gezondheidsprofiel Amsterdam: Amsterdam: GG&GD, stafbureau epidemiologie en documentatie Sociaal en Cultureel Planbureau (1995), Rapportage Minderheden. Rijswijk: SCP Trouw (1997) Onderzoek schoolprestaties. Amsterdam: Trouw Vos, de S(1997) De omgeving telt: compositionele effecten in de sociale geografie. Amsterdam: Academische Pers b.v. Vijgen, J. en R. van Engelsdorp Gastelaars (1992) Centrum, stadskern, groeikern: bewonersprofielen en leefpatronen in drie woonmilieus binnen het gewest Amsterdam. Stedelijke Netwerken, werkstukken 40, Amsterdam
8
Michael Dear
Understanding the neighbourhood effect Michael Dear
1 Introduction The neighbourhood effect is a process of local influence whereby the characteristics of a proximate social milieu are believed to influence and compound the ways in which people think and act. The neighbourhood effect has been used to account for a variety of social, political and economic geographical patterns. For instance, collective perceptions of racial and ethnic differences lead to patterns of residential differentiation amongst neighbourhood; patterns of voting are influenced by friends and neighbours, and industries and businesses of a like nature tend to cluster close to one another. Such geographical synergies matter a great deal in the real world. They are part of the process that created districts such as Silicon Valley, for instance; and they form an integral feature of the way policy-makers think about urban renewal. Neighbourhood effects can conveniently be subsumed under generic analytical framework of externality. Externalities are a general class of unanticipated outcomes, spillovers, or side effects, which traditionally accrue to locational decisions. The neighbourhood effect is fundamentally a consequence of geographical proximity, which implies a notion of agglomeration (that is to say, a coming together in space) plus some measure of interaction among the elements under consideration. It is not enough for these elements (be they factories or retail outlets) to be spatially continuous or adjacent. The notion of a neighbourhood effect implies some dynamic synergy amongst the component elements of a system. The neighbour effect can be positive, negative, or neutral in impact. For example, the congestion costs imposed by highways are traditionally regarded as negative; in other cases, the agglomeration of human service facilities in certain neighbourhoods is also regarded as a positive thing, since their proximity allows for interaction between facilities and ease of client referral. However, it is worth noting that perceptions of external effects are essentially subjective. So, to continue our examples, congestion might be regarded as a positive effect if it limits the number of vehicles entering a transportation system; and agglomeration of social services facilities might also be regarded a negative influence on neighbourhood quality. Neighbourhood effects are geographically finite. More often than not, they tend to pose acute measurement problems, especially sine they often deal with intangibles, and are multiplicative/dynamic in effect. Partly as a consequence of the complexity, the solutions to neighbourhood effect impact also tend to be cumbersome and opaque. For example, pricing policies might
Understanding the neighbourhood effect
9
be effective in a free market setting where the price of an externality/ neighbourhood effect can be capitalised into the price of a good (as in the case of house prices in proximity to desirable open space). In other cases, regulation by government may be the only realistic option, as in the case of air pollution. In sum, the concept of neighbourhood effect is theoretically, methodologically and politically complex. In defining a problematique that adequately encompasses such complexities, we should not expect simplicity but instead a need for subtlety in our approaches to the problem. In what follows, I shall use the example of human service facilities planning to examine the role of the neighbourhood effect in model building and policy studies.
2 A Family of Human Services Delivery Models Complexity in the provision of human services can quite easily be demonstrated by considering the problem from the view point of the four principal agents engaged in the issue: the client or consumer, the provider, the host community, and the planner/politician/decision-maker. I will now briefly outline the four traditions of model making which pertain to each of these categories (see figure).
Agent
Model
Neighbourhood Effect
Client
Max Acces
Auxiliary Facilities
Provider
Assignment Client to Treatment Setting
Interaction Concentration Saturation
Community
A/R= f (Cl, C, F, L)1
Externality Fields
Planner Politician
Max. Access S.T. Fair Share
Equitable / Just Spatial Distribution
First, consider the point of view of the client or the consumer of the service. The basic models utilised in this approach have typically relied on location 1
Acceptance/ Rejection = f ( Client, Concentration, Facility, Location)
10 Michael Dear allocation framework, which maximises the accessibility of the service system subject to some cost constraints on the overall system structure. The neighbourhood effect in such models is typically related to the nuisance effect associated with the facility distribution, including traffic congestion and the behaviours of the client group. The response in model making has been to incorporate systems of side payments into the model often for auxiliary facilities, (such as screenings, fences, etc.) in order to offset the perceived nuisance of the service. From a point of view of the service provider, the human service delivery problem is traditionally regarded as one of the optimal client assignment. The objective function in this case is to maximise the effective assignment of the client in need to the appropriate treatment setting. Optimality in the system is defined when all clients are allocated to the appropriate treatment settings. Needless to say, this assignment exercise is frequently hampered as when clients have multiple presenting symptoms and thus many (conflicting) needs; or when service facilities systems are incomplete or inaccessible, thus rendering the available services inadequate to meet demand. The neighbourhood effect in providers' assignment models often has to do with the agglomeration nature of the facilities in question. Such assignment models tend to overlook the possible interactions among the vacillates in the service set. These interactions can be negative, positive or neutral (as noted above). Hence, clients for a drug treatment centre might also find it convenient to have close proximity to a job referral centre. However, a drug treatment centre in close proximity to an elementary school would generally be regarded as an undesirable interaction. These generic sets of agglomeration economies release principally the internal operation of the facilities and its relation to the consumer group. However, human services systems also have an impact on the wider community, as when communities perceive that they have been "saturated" by excessive concentrations of facilities. Host communities tend to be approached sing a more flexible modelling framework with its roots in simulation and/or gaming strategies. The notion of acceptance or rejection by the host community becomes a pre-eminent factor in the modelling exercise. In most cases acceptance or rejection on the part of a community is a function of the client group the community itself (its social and physical characteristics), the nature of the facility in question, and some measure of proximity to that facility. Conventional notions of externality fields enter into consideration as neighbourhood effects. This is when neighbours perceive a negative or positive effect from a facility. This effect diminishes with distance from the impact source. Hence the fundamental problems in this case are the intensity of the external effect is impact and the rate at which it declines with distance from the source.
Understanding the neighbourhood effect 11 Finally a fourth class of models addresses the viewpoints of planners/ politicians/decision-makers on the human service delivery problem. Once again, the tradition has been to rely on location allocation frameworks, where the objective function is to maximise access to the service set by those in need. The constrains on this objective function include not only the cost of the service system, but also those relating to sharing neighbourhood effect burden that is impose by the facility set. This I conventionally understood as some sort of "fair share" constraint. The idea is to insure an equitable distribution of facility services throughout a region and to avoid the overconcentration or saturation of facilities in specific neighbourhoods. The neighbourhood effect in this case is clearly concerned with questions of social justice and equity in service delivery provision. I regard these four sets of models as a series of nested tasks that describe the overall human services deliver problematic. Each model has its own specification in terms of operationalising and interpreting, and these difficulties should not be underestimated. Equally important is the challenge of articulating the linkages between the models; as yet I know of no sustained effort to examine these linkages and their consequent implications. It is also important to note that perceptions of the neighbourhood effect a significantly according to which I being considered; the same facility can give rise to positive or negative perceptions according to one's perspective on the location problem.
3 Agenda for Future Research There can be no doubt that the understanding the neighbourhood effect is a rich research area, with an extensive series of traditions, and an unusually large number or unresolved problems associated with it. In this brief introduction, I make no attempt at closure on this topic. I will simply reiterate my belief that the most insightful approach to this problem might be achieved via a sequence of nested models descriptive of the fundamental problematic of the neighbourhood effect. How these models translate into individual research agendas will necessarily vary according to he specific topical focus of each agenda. However, I believe I can show some of the richness in this approach by returning to my example of human services delivery systems. To demonstrate my point, let me focus on the case of people with service needs relating to neutral or physical disabilities. The family of models, both in terms of their internal specification and their crosssectional linkages, should be capable of addressing a series of inter-related questions that are themselves constitutive of the "neighbourhood effect" as it pertains to people with disabilities. These questions are: (1) How does the spatial construction of difference/disability begin at the level of the existential encounter between the individual abled and disabled persons? For instance, I well remember encountering a disabled man in a
12 Michael Dear wheelchair and observing that his body was encased in cumbersome metal frameworks. In order to spare him embarrassment, as I thought, I quickly decided to avoid shaking his hand and carried on the conversation. Minutes later another person walked in and immediately shook hands with the man in the wheelchair. I felt mortified, because I realised immediately that I was trying to avoid my discomfort rather than that of the person in the wheelchair. (2) Once initiated, how does the spatial partition that is the physical expression of boundary setting act to reinforce the boundary between self and other? In other words, how does the fact that we are separate reinforce the boundary between us? (3) How does individual rejection become a generalised stigma attached to whole social groups? For instance, many people will have observed HIV/ AIDS advocates being arrested by police forces, whose members wear telegenic yellow rubber gloves to convey the danger and separateness of the protesters (4) How do the capricious reaction of individuals and groups get translated into institutional practices and norms? I am thinking here of the production of zoning laws, anti-discrimination statues, and other institutional imperatives for exclusion, even extermination. (5) How are the consequent landscapes of intolerance produced and sustained? In this case, we might examine the ghettos of homeless people in the inner city, or the diminished citizenship suffered by persons already afflicted by disability. The concerns that I have just identified may seem remote from the technicalities of the models that I described at the beginning of this essay. Yet a properly - constituted neighbourhood effect problematic must take into account this range of complexity (or, by extension, an analogous set of concerns in a topical area other than services for disabled persons). To the extent that traditional models are incapable of dealing with these everyday complexities, then such models need to be revised and expanded. To the extent that such revisions cannot be accommodated in modelling frameworks, then it is imperative that alternative analytical frameworks be devised. The contributors to their collection examine a wide variety of neighbourhood effects, and thereby define a valuable research agenda for this important and expanding field of inquiry.
Het omgevingseffect 13
Het omgevingseffect, de problematiek van het vaststellen van ‘getto-effecten’ Sako Musterd, Rinus Deurloo & Wim Ostendorf
1 Inleiding Tal van debatten over stedelijke problematiek kent op zijn minst elementen van de veronderstelling dat de samenstelling van de omgeving waarin individuen wonen, in het bijzonder de sociale samenstelling van die omgeving, invloed uitoefent op hun kansen op maatschappelijke ontplooiing. Niet zelden heeft men het in dit verband over getto’s en getto-effecten. Hoewel er binnen de Nederlandse context, volgens velen, nauwelijks over echte getto’s kan worden gesproken, duikt het debat erover en de angst voor gettovorming en getto-effecten regelmatig op. De angst voor getto’s en gettovorming wordt bepaald door de negatieve effecten die er aan worden toegeschreven. Het draait dan in feite om het buurteffect, al wordt dat zelden expliciet uitgesproken. De discussie is niet gebaseerd op feitelijke kennis van buurteffecten in Nederland.
2 Kennistekort? Een beknopte literatuurbeschouwing Dat er een kennistekort bestaat is overigens niet verwonderlijk alleen al omdat het onderzoek naar de vaststelling van contexteffecten een zeer omvangrijke en rijke gegevensset vereist. Het databestand moet doorgaans gegevens van individuen bevatten, het moet zeer groot zijn wat betreft het aantal eenheden, het moet gelokaliseerde informatie bevatten op zeer gedetailleerd niveau en het moet alle variabelen bevatten die in het theoretisch model een rol kunnen spelen. Zeker als het gaat om multilevelonderzoek waarbij compositionele effecten gemeten moeten worden onder constanthouding van relevante individuele kenmerken, waaronder de individuele kenmerken die in compositie ook op een hoger schaalniveau een rol kunnen spelen, zijn de eisen die aan de dataset worden gesteld aanzienlijk. Dergelijke sets zijn er niet vaak en dat bemoeilijkt het onderzoek. Dat is zeker een van de redenen dat in de literatuur een levendige discussie bestaat over de vraag of de omgeving er nu wel of niet toe doet. Er vindt simpelweg te weinig empirische toetsing plaats. Een andere reden voor levendig debat is gelegen in het verschil in context waarbinnen over deze thematiek wordt gesproken. De eerste en meest krachtige opvattingen over het bestaan van buurteffecten zijn afkomstig uit de Verenigde Staten. Oscar Lewis (1966) stelde reeds vast - zij het slechts gebaseerd op kennis van het leven van een gering aantal gezinshuishoudens - dat een concentratie van mensen die te maken hebben met langdurige werkloosheid kan leiden tot het
14 Sako Musterd, Rinus Deurloo en Wim Ostendorf ontstaan van ‘een cultuur van armoede’, waarin andere normen en waarden gelden dan in de mainstream van de samenleving. Hij situeert deze culturen in slumachtige omgevingen. Ook degenen met een laagbetaalde baan zonder perspectief op verbetering kunnen in de geschetste situatie terechtkomen. Lewis was van mening dat een dergelijke plaatsgebonden cultuur kan uitgroeien tot een zelfstandige factor die bijdraagt aan de sociale problematiek; een omgevingseffect derhalve. Twee decennia later werd door Julius Wilson (1987) een nieuwe impuls gegeven aan de discussie over de negatieve gevolgen van ruimtelijke segregatie met de stelling dat gettobewoners extra sociale problemen ondervinden simpelweg door het feit dat ze in het getto wonen. Hoewel in zijn ogen op de achtergrond de economische herstructurering van de steden de werkelijke boosdoener is, wordt de uiteindelijke armoedeconcentratie die er een gevolg van is, ook een zelfstandige werking toegedacht. De economische herstructurering leidt tot verlies aan banen in de industrie en tot toename van banen in de dienstensector. Een gedeelte van die banen kent zulke lage lonen dat dit onvoldoende is om er een huishouden van te onderhouden. Dat leidt op zijn beurt tot een krimpende voorraad huwbare mannen die voor hun huishouden de kost kunnen verdienen, hetgeen weer doorwerkt in het aandeel ongehuwde moeders. Vooral zwarten worden hier getroffen omdat deze relatief vaak werkzaam waren in de nu weggevallen banen in de industrie. Doordat de zwarte middenklasse inmiddels wel mogelijkheden heeft gekregen om aan het getto te ontsnappen, neemt de concentratie van arme zwarte bewoners in het getto verder toe. De arme bewoners van het getto zitten niet in banennetwerken en hebben onvoldoende contact met anderen die stabiele banen hebben en deel uitmaken van stabiele huishoudens. Dat isoleert hen van de mainstream van de Amerikaanse samenleving, waardoor hun kansen op sociale mobiliteit verder gereduceerd worden. Degenen die opgroeien in dergelijke omgevingen krijgen gemakkelijk de verkeerde normen en waarden aangeleerd en lopen het risico verminderd te participeren in de samenleving. Velen hebben deze visie onderschreven. Massey & Denton (1993) hebben in hun vermaarde boek ‘American Apartheid’ zelfs beweerd dat: "Residential segregation is the principal organisational feature of American society that is responsible for the creation of the urban underclass" (p. 9). Als parafrase van de ‘cultuur van armoede’, spreken zij zelfs over een ‘cultuur van segregatie’. Segregatie creëert naar hun mening de structurele condities voor de opkomst van een tegencultuur, waarin werk, scholing en een vaste relatie geen deel meer uitmaken van het waarden- en normenpakket. Het geuite gedrag is daarentegen vaak tegenstrijdig aan en vijandig ten opzichte van succes in de maatschappij. Het ontbreken van voldoende succesrijke voorbeelden in de eigen omgeving, en de slechte naam die de buurt van buitenaf krijgt, werken een continuering van de concentratie van armoede in de hand. Experimenteel
Het omgevingseffect 15 valt aan te tonen dat bij toenemende segregatie van kansarme huishoudens de kans afneemt dat kansarme huishoudens andere, meer kansrijke huishoudens ontmoeten. Dit alles geldt terwijl het aandeel kansarmen in het gehele stedelijke systeem constant blijft. Uit empirisch onderzoek blijkt dat het opgroeien in een getto de kans op voortijdig schoolverlaten vergroot, de kans om op de middelbare school terecht te komen verkleint, de kans op werk vermindert, de kans op een laag inkomen als men volwassen is, vergroot en de kans op vroegtijdig en ongehuwd moederschap doet toenemen. In de woorden van Schill (1994, p. 443): ".. this concentration of poverty generates attitudes, behaviours, and values that impede the ability of residents to grasp whatever opportunities exist for social mobility". Deze op Amerikaanse ervaringen gebaseerde visie dat de segregatie van kansarmen als zelfstandige factor invloed uitoefent op de sociale mogelijkheden van huishoudens, wordt gedeeld door tal van Europeanen. Robson (1988) verbond het welzijn van huishoudens aan de context en concludeerde bondig dat: "place as well as people matters". De Lannoy & Kesteloot (1990) merken het volgende op: "De residentiële differentiatie is niet alleen het resultaat van de klassenverhoudingen binnen de maatschappij, maar is er mee de oorzaak van dat deze klassenstructuur in stand wordt gehouden en gereproduceerd. Het wonen in een bepaalde buurt heeft inderdaad een belangrijke invloed op de toegang tot collectieve voorzieningen, op de normen van de bewoners, op hun gedragingen en op hun maatschappelijke betrachtingen. Bewoners van kansarme buurten hebben weinig mogelijkheden tot opwaartse sociale mobiliteit en er is een grote kans dat hun armoedesituatie overgaat van generatie op generatie". Toch is het nog maar de vraag of dergelijke buurteffecten binnen de Europese context en in het bijzonder binnen de Nederlandse context werkelijk verwacht moeten worden. Het type verzorgingsstaat speelt hierbij een grote rol. In liberale verzorgingsstaten, waarin veel aan de marktwerking wordt overgelaten, bestaat inderdaad doorgaans een relatief sterk verband tussen het hebben van een baan en andere sociale indicatoren, zoals het inkomen, de opleiding die men heeft genoten en de huisvestingssituatie waarin men zich bevindt. Zoals hiervoor al is uiteengezet, heeft een werkloze in zo’n situatie een grote kans om spoedig met een laag inkomen geconfronteerd te worden en zal deze al gauw slecht gehuisvest zijn, samen met andere werklozen in een weinig gewaardeerd segment van de woningmarkt in een afgebakend deel van de stad. De ruimtelijke segregatie op het gebied van het wonen wordt dan weerspiegeld in de sociale participatie in andere sferen. En als de segregatie toeneemt, hangt dit mogelijk negatief samen met de participatie op andere terreinen. In andere verzorgingsstaten, waar de overheid een veel intensiever rol speelt, zoals in veel Europese landen, is dit verband tussen woonsegregatie, werk, inkomen en opleiding veel zwakker (Van Amersfoort 1992, Musterd &
16 Sako Musterd, Rinus Deurloo en Wim Ostendorf Ostendorf 1994, 1998). In die contexten is niet alleen de afstand tussen arm en rijk veel geringer en het verband tussen de genoemde posities op de woningmarkt en arbeidsmarkt en de eigen sociaal-economische situatie geringer, er is - ermee samenhangend - veel minder sprake van getto’s. Uit recent onderzoek van Deurloo & Musterd (1997) naar het bestaan van (etnische) getto’s in Amsterdam kwam naar voren dat er vele concentratiegebieden zijn van kleine oppervlakte. In 1996 zijn er 72 afzonderlijke gebiedjes van tenminste 2,5 hectare. Daarin wonen ruim 85.000 buitenlanders (Turken, Marokkanen, Surinamers, Antilleanen en migranten uit de niet-geïndustrialiseerde wereld bij elkaar), goed voor 39 procent van de buitenlanders. Er waren echter maar twee grotere gebieden (tenminste 40 hectare) met een bevolking die voor tenminste 50 procent uit buitenlanders bestaat. Daarbij moet nog worden bedacht dat deze drempelwaarde van 50 procent in feite een heel zwakke eis is; in heel Amsterdam is het aandeel buitenlanders volgens de hier gehanteerde definitie al 30 procent. Een reëlere eis zou wellicht zijn een drempelwaarde te stellen van - zeg - 75 procent. Als die strengere eis wordt gesteld blijken er nog maar 10 gebiedjes van tenminste 2,5 hectare te vinden in 1996, samen slechts 7,3 procent van de buitenlanders omvattend en slechts twee gebiedjes van tenminste 10 hectare. In heel Amsterdam zijn op dit moment derhalve twee duidelijke, maar qua oppervlakte en aandeel nog niet erg omvangrijke concentraties van ‘buitenlanders’ te vinden. Deze concentraties zijn echter alleen aanwijsbaar als vijf bevolkingscategorieën bij elkaar worden genomen. Men realisere zich dan wel dat het idee van een etnisch homogene concentratie dan is losgelaten. Overigens, de conclusie moet luiden dat zelfs als een dergelijke in de maatschappij gebruikelijke, maar wetenschappelijk niet verantwoorde definitie van een getto wordt gehanteerd, we deze niet kunnen vinden. In ander onderzoek, gericht op de sociaal-economische ruimtelijke concentraties, wordt ook geregeld gewag gemaakt van relatief bescheiden ruimtelijke concentraties van de bevolking naar inkomen of sociaal-economische positie. Kortom, de situatie in Nederlandse steden is door de aard van de verzorgingsstaat geheel anders vergeleken met die in de Verenigde Staten. Zeer omvangrijke concentraties van kansarmoede zijn niet te vinden. De plaatsgebonden ‘armoedecultuur-effecten’ zullen daarom niet zo gauw voorkomen, zo kan men veronderstellen.
3 Een poging tot empirische onderbouwing Kan nu op basis van empirisch onderzoek een onderbouwing worden gegeven voor de hiervoor gedane beweringen. Wij hebben een poging gedaan op basis van onderzoek dat in Amsterdam is uitgevoerd. Het betreft
Het omgevingseffect 17 een aselecte steekproef uit de Amsterdamse bevolking van 18 jaar en ouder, afkomstig uit het bevolkingsregister. 4085 personen werden mondeling geïnterviewd. Het veldwerk is in 1994 uitgevoerd. Omdat de respons ongeveer op 50% lag, is een zeer uitgebreide non-respons analyse uitgevoerd, onder meer via herbenadering van degenen die in eerste instantie niet thuis waren of weigerden. De analyseresultaten waarin de respons met de nonrespons en met de pas in tweede, derde of vierde instantie bereikte respons is vergeleken, zijn uitvoerig gedocumenteerd (Sandwijk et al. 1995). Een algemene conclusie van de non-respons analyses was dat er geen belangrijke verschillen tussen de respons en de non-respons gevonden konden worden; de representativiteit van de gegevens werd voldoende geacht, ook op basis van een vergelijking van de respons gegevens met gegevens uit de gehele populatie. De vraagstelling in het onderzoek luidt: is het niveau van kansarmoede in de omgeving van een individu van invloed op de maatschappelijke participatie van dat individu? Met andere woorden: is de sociale omgeving van invloed op de kansen in de samenleving? C ru ciaal in h et co n cep tu ele sch em a is h et o n d ersch eid en v an h et n iv eau v an k an sarm o ed e v an d e o m g ev in g ; h et v aststellen v an d e m aatsch ap p elijk e p articip atie v an h et in d iv id u ; en h et co n stan t h o u d en v an an d ere relev an te in v lo ed en o p m aatsch ap p elijk e p articip atie, w aaro n d er h et k en m erk k an sarm o ed e v an h et in d iv id u zelf. H et b eg rip ‘kan sarm o ed e’ staat d u s cen traal. Wij hebben de operationalisering gezocht in het ontbreken van perspectief op vooruitgang in de samenleving. In de literatuur wordt in dat verband verwezen naar de opleiding en de werkgelegenheidspositie van betrokkene. Wij zijn van mening dat beide op individueel niveau aan elkaar moeten worden gekoppeld. Iemand is als kansarm beschouwd als zich een combinatie voordoet van een lage opleiding en geen werk. Een werkloze met een hoge opleiding heeft in onze redenering nog een redelijk perspectief om een baan te bemachtigen; een laag inkomen is evenmin bepalend voor het perspectief. Uiteindelijk is als strikte operationele definitie gekozen voor de volgende formule: iemand is kansarm als men laag opgeleid is (LO/LBO), en hetzij werkloos hetzij arbeidsongeschikt is, en geen partner heeft met een betaalde baan. Alle overige respondenten van 18 jaar en ouder werden als niet-kansarm aangemerkt. Deze strenge definitie resulteert in slechts 179 kansarmen op een totaal van 4085 personen, bijna 4,5 procent. Van 172 kansarmen en van in totaal 3881 personen kon ook de locatie worden vastgesteld op het niveau van de zes-positie-postcode. Uit de ruimtelijke weergave komt naar voren dat het aselecte karakter van de steekproef leidt tot een reflectie van de dichtheidsverschillen in de stad. Dit is een belangrijk gegeven bij ruimtelijke analyses die gebaseerd zijn op steekproeven. Uitspraken over ruimtelijke concentraties zijn eerder significant in woongebieden die een hoge dichtheid hebben, dan in woongebieden met lagere
18 Sako Musterd, Rinus Deurloo en Wim Ostendorf dichtheid. In Amsterdam komen daardoor de woonmilieus in Zuidoost minder in de analyses naar voren. Dat geeft ook de grenzen van de uitspraken aan als gewerkt wordt met een steekproef van de omvang waarover wij de beschikking hebben. Op basis van de gelokaliseerde gegevens over kansarmen en niet-kansarmen is voor elke respondent met behulp van GIS-analyses bepaald hoeveel kansarme personen zich bevinden binnen een straal van 300 meter rondom het individu (Deurloo e.a. 1998). Dat aantal is gepercenteerd ten opzichte van het totaal aantal personen binnen dat gebied. De straal van 300 meter impliceert een gebied van ongeveer 28 hectare en is tot stand gekomen op basis van experimenten. Het is een goede reikwijdte met het oog op de steekproefomvang en het sluit aan bij de directe leefsfeer van de individuen. Figuur 1 geeft het resultaat weer. We hebben ons bij de cartografische weergave beperkt tot de individuen die in een cirkel wonen waarin tenminste 12,5 procent van de inwoners kansarm is (aangeduid met ‘omgevingsvariabele > 12,5%’) en waarbij tenminste 25 steekproefpersonen binnen de cirkel te vinden zijn. De grenswaarde is bepaald op basis van de volgende redenering. Het percentage kansarme personen (p) is bepaald: 4,5 procent (gelokaliseerde eenheden). Het percentage niet-kansarmen (q) is gedefinieerd als 1-p, derhalve 95,5. Bij een steekproefaantal van 25 (het minimum) is de binomiale standaardfout van p, gedefinieerd als √pq/n, voor ons voorbeeld ongeveer 4 procent. Twee standaardfouten boven de fractie p leidt in ons voorbeeld tot twee maal vier procent boven 4,5 procent, derhalve een grenswaarde van 12,5 procent. Bij waarden boven 12,5 procent in de steekproef zal de werkelijke waarde dus vrijwel zeker hoger zijn dan 4,5 procent, dat wil zeggen vrijwel zeker boven het gemiddelde voor de gehele stad liggen. De figuur geeft ‘pockets of poverty’ weer. V o o r d e an aly ses g erich t o p h et b ep alen v an d e in v lo ed v an d e o m g ev in g o p d e so ciale p articip atie is u itslu iten d g ew erk t m et in d iv id u en d ie m in sten s 2 5 resp o n d en ten o m zich h een h eb b en . D at w il zeg g en d at alleen an aly ses zijn v errich t m et resp o n sies w aarv an u itsp rak en o v er h u n so ciale o m g ev in g m o g elijk zijn . D at b etreft 1 4 8 1 resp o n sies. E r zijn d aarb ij d rie n iv eau s v an k an sarm o ed e in d e o m g ev in g o n d ersch eid en : to t 4 ,5 % , 4 ,5 -8 ,5 % en ten m in ste 8 ,5 % . Een tweede operationaliseringsprobleem is verbonden met het begrip maatschappelijke participatie. De maatschappelijke of sociale participatie kan op verschillende manieren worden onderzocht. Een van de mogelijkheden is de sociale mobiliteit van de betrokkenen te onderzoeken. Dit vergt echter longitudinale data-analyses en stelt hoge eisen aan de gegevens. Een eenvoudiger methode om althans een vorm van sociale participatie te onderzoeken, maakt gebruik van cross-sectionele meting. Het gaat dan om een momentopname van sociale participatie. Wij hebben voor het laatste gekozen. Aanvankelijk zijn drie dimensies van sociale participatie in de
Het omgevingseffect 19 beschouwing betrokken. Twee ervan hebben betrekking op het activiteitenpatroon. Eén daarvan meet de omvang en intensiteit van de sociale contacten met buren, kennissen, vrienden en familie; de ander is daarvan vrijwel onafhankelijk en richt zich op uithuizigheid in het algemeen (wel of niet ’s avonds ‘altijd thuis’) en op het bezoek aan recreatieve en culturele uitgaansgelegenheden. Tussen beide varianten van meten van uithuizigheid blijkt een sterke samenhang te bestaan. De derde dimensie betreft de subjectieve gevoelens van uitsluiting, door middel van de meting van eenzaamheid en het (daarmee sterk verbonden) ontbreken van geluk. Zoals min of meer kon worden verwacht, bleek er geen duidelijke samenhang te bestaan tussen de omvang van de concentratie van kansarmoede en de omvang en intensiteit van de sociale contacten met buren, kennissen, vrienden en familie. Deze vorm van sociale participatie wordt nauwelijks beïnvloed door de relatieve concentratie van kansarmoede. De beide andere dimensies vertonen wel een verband met de concentratie van kansarmoede. Omdat de gevoelens van eenzaamheid en het ontbreken van geluk sterk samenhangen met de mate van uithuizigheid, beperken we ons hier tot het verband tussen de concentratie van kansarmoede in de omgeving en de mate van uithuizigheid (in de avond).
4 Kansarmoede in de omgeving en sociale participatie Enkele uitkomsten van belang zijn in onderstaande tabellen en in figuur 1. samengevat. Uit de frequentietabel (tabel 1) blijkt dat 21 procent van de respondenten in een omgeving woont met relatief veel (maar absoluut nog altijd weinig) kansarmen (>8,5%). Figuur 1 Pockets of poverty in Amsterdam
Tabel 1 Frequenties en percentages van de kernvariabelen
20 Sako Musterd, Rinus Deurloo en Wim Ostendorf < 4,5% 4,5% - 8,5% 8,5% - 12,5% >12,5% Totaal
776 392 242 71
52% 27% 16% 5%
1481
100%
De omgeving: kansarmen binnen 300 m van het individu (n totaal minstens 25 personen) Kansarme respondenten (individueel) Kansarm 73 Niet-kansarm 1408
5% 95%
Totaal
1481
100%
Respondenten naar uithuizigheid (’s Avonds de deur niet meer uit) ‘Altijd thuis’ Overig
346 1135
23% 77%
Totaal
1481
100%
Voor 5 procent geldt dat men in een als ‘pocket of poverty’ aangeduide omgeving woont (>12,5%, zie figuur 1). Voor de gehele empirische populatie geldt dat 5 procent van de respondenten zelf kansarm is. Verder blijkt dat bijna een kwart van de 1481 respondenten (met minstens 25 respondenten in een gebied met een straal van 300 meter om hen heen) aangeeft gewoonlijk zeven avonden per week thuis door te brengen. Uit de analyseresultaten blijkt allereerst dat slechts relatief lage concentraties van kansarmoede kunnen worden vastgesteld. Dat impliceert dat in alle gebieden een ruime meerderheid van de bevolking niet kansarm is. Er lijken derhalve in Amsterdam in elke woonbuurt voldoende andere voorbeelden beschikbaar om een onverminderde sociale participatie mogelijk te maken. Toch blijkt er een - zij het zwak - verband aanwezig tussen de mate waarin zich kansarmoede voordoet in de omgeving van een individu en de door ons gehanteerde indicatie van deelname aan de samenleving (tabel 2). Tabel 2 De relatie tussen de kansarmoede in de omgeving en uithuizigheid (sociale participatie)
Het omgevingseffect 21 Omgeving
Uithuizigheid ’s avonds altijd thuis’
< 4,5% 4,5% - 8,5% >8,5%
151 106 89
19,5% 27,0% 28,4%
Totaal
346
23,4%
B i j e e n h o g e r a a n d e e l k a n s a r m e n i n h e t g e b i e d w a a r i n m en w o o n t, n ee m t d e k a n s o p g e rin ge r e s o c iale p a rticip a tie to e. H e t c o n c e n t r a ti e -e f f e c t b li j k t z i c h m e t n a m e v o o r t e d o e n b i j d e g e n e n d ie z e l f n i e t k a n s a r m z ij n ( t a b e l 3 ). G e e n d u id e l i j k e ffe c t is va s t te stellen b ij d e g e ne n d ie z e lf t o t d e k a n sa r m e n behoren. Tabel 3 De relatie tussen de kansarmoede in de omgeving en uithuizigheid (sociale participatie) naar kansarmoede van het individu Omgeving
Uithuizigheid (’s avonds ‘altijd thuis’) Niet-kansarm individu
Kansarm individu
< 4,5% 4,5% - 8,5% >8,5%
137 87 77
18,2% 24,0% 26,4%
14 19 12
60,9% 65,5% 57,1%
Totaal
301
21,4%
45
61,6%
Tabel 4 De relatie tussen de kansarmoede in de omgeving en uithuizigheid (sociale participatie) naar leeftijd Omgeving
Uithuizigheid (’s avonds‘altijd thuis’) Jonger dan 30 jaar
30 jaar en ouder
< 4,5% 4,5% - 8,5% >8,5%
13 15 13
5,3% 11,1% 11,9%
138 91 76
26,1% 35,4% 37,3%
Totaal
41
8,4%
305
30,8%
22 Sako Musterd, Rinus Deurloo en Wim Ostendorf In tabel 4 is de samenhang tussen de omgeving en de sociale participatie bezien per leeftijdscategorie. Uit detailanalyses bleek dat de meest belangrijke variabele die ook direct van invloed is op de sociale participatie. Opvallend is dat niet alleen voor ouderen, maar ook voor jongeren geldt dat een toename van het aandeel kansarmen in de buurt samenhangt met uithuizigheid. Een buurteffect lijkt zich dus zowel bij jongeren als bij ouderen voor te doen. Het geringe aantal respondenten noopt echter tot enige voorzichtigheid in de uitspraken.
5 Conclusie Het is duidelijk dat onderzoek zoals hier getoond hoge eisen stelt aan de dataset. Feitelijk moeten we vaststellen dat zelfs de rijke dataset waarover wij konden beschikken niet toereikend is om stevige uitspraken te doen over het onderzochte. De inperkingen die we hebben doorgevoerd en de beslissingen die wij tijdens het onderzoek hebben genomen, hebben er echter wel toe geleid dat de uitspraken die we doen, binnen de statistische marges ook daadwerkelijk betekenis hebben. Meer dan een voorlopige conclusie trekken is echter niet mogelijk. Die conclusie luidt dat - ten eerste - de niveaus van concentratie van kansarmoede relatief laag zijn. Er blijken slechts kleine pockets of poverty gevonden te kunnen worden; klein in de zin van ‘met geringe concentraties van kansarmen’. Niettemin blijken de verschillen in het niveau van kansarmoede in de omgeving van een individu samen te hangen met de participatie in de samenleving. Als de omgeving meer kansarmen kent, neemt de activiteit van betrokkenen af. Dat geldt zeker voor individuen die zelf niet kansarm zijn. Opvallend is dat het verband overeind blijft voor zowel jongeren als ouderen. Dat neemt niet weg dat individuele kenmerken, zoals de leeftijd van betrokkene, een veel belangrijker rol spelen dan de omgevingsvariabele. Dat geeft aan dat bij de discussies over gettovorming en dergelijke de aandacht in de eerste plaats moet (blijven) uitgaan naar de positie van de betrokken individuen zelf. Omdat er ook - onverwacht - een effect van de sociale samenstelling van de buurt lijkt te zijn, zelfs binnen de Nederlandse context met zijn ver ontwikkelde verzorgingsarrangementen kan men in tweede of derde instantie ook aan de buurtsamenstelling denken als te beïnvloeden variabele, waarmee sociale participatie kan worden verbeterd.
Het omgevingseffect 23 Literatuur Amersfoort, H. van (1992) Ethnic residential patterns in a welfare state: Lessons from Amsterdam, 1970-1990. New Community, 18, 3, pp. 439-456 De Lannoy, W. & C. Kesteloot (1990), Het scheppen van sociaal-ruimtelijke ongelijkheden in de stad. In: Werkgroep Mort-Subite, Barsten in België. Berchem: EPO Deurloo, M.C. & S. Musterd (1997) Getto's of etnische buurten? Ruimtelijke concentraties allochtonen in Amsterdam. Geografie 6: pp. 4-10 Deurloo, M.C., S. Musterd & W. Ostendorf (1998) ‘Pockets of Poverty’. Amsterdam/Utrecht: AME/NETHUR. DGVH-NETHUR rapport, nr. 2 Lewis, O. (1966) The Culture of Poverty. In: R.T. LeGates & F. Stout (Eds) (1996) The City Reader, pp. 217-224. London/New York: Routledge Massey, D.S. & N.A. Denton (1993) American Apartheid. Cambridge: Harvard University Press Musterd, S. & W. Ostendorf (1994) Affluence, Access to Jobs, and Ethnicity in the Dutch Welfare State; the case of Amsterdam. Built Environment, vol. 20, no. 3, pp. 242-253 Musterd, S. & W. Ostendorf (eds.) (1998) Urban Segregation and the Welfare State: Inequality and Exclusion in Western Cities. London: Routledge Robson, B. (1988) Those inner cities. Oxford: Clarendon Press Sandwijk, J.P., P.D.A. Cohen. S. Musterd & M.P.S. Langemeijer (1995) Licit and illicit drug use in Amsterdam II. Amsterdam: Instituut voor Sociale Geografie Schill, M.H. (1994) Race, the Underclass, and Public Policy. Law & Social Inquiry, Vol. 19, nr. 2, pp. 433-456 Wilson, W.J. (1987) The truly disadvantaged, the innercity, the underclass and public policy. Chicago: University of Chicago Press
24 Sjoerd de Vos
Politieke voorkeur en kerkbezoek: twee voorbeelden van de invloed van de bevolkingssamenstelling van de woonomgeving Sjoerd de Vos
1 Inleiding Al heel wat keren zijn onderzoeksresultaten gepubliceerd die duidelijk maken dat sommige mensen worden beïnvloed door de samenstelling van de bevolking in hun woonomgeving. Meestal blijken ze zich aan te passen aan de overheersende waarden en normen in hun buurt. Dat valt ook wel te begrijpen. Mensen praten met hun buren, worden daardoor op ideeën gebracht, en gaan zich anders gedragen. Eagles (1990; 109) gebruikt voor deze wijze van beïnvloeding de term ‘interaction-mediated process’. Maar de beïnvloeding kan ook meer onbewust verlopen. Als mensen ‘s ochtends op de fiets naar hun werk gaan en ‘s middags weer terugrijden, als ze naar de winkel lopen om boodschappen te doen of naar de snackbar voor een vluchtig avondmaal, steeds worden ze geconfronteerd met de gewoonten en voorkeuren van hun buurtgenoten. Zonder dat ze het zelf merken nemen ze daar het één en ander van over. Als het gaat om de invloed van deze voortdurende blootstelling aan normen en waarden uit de omgeving, spreekt Eagles (1990; 109) over het ‘perception-mediated process’. Daarnaast speelt ook sociale controle een rol. Om niet uit de toon te vallen, en onaangename reacties van buren te vermijden, passen mensen zich soms noodgedwongen aan hun omgeving aan. Natuurlijk is lang niet iedereen gevoelig voor deze drie beïnvloedingsprocessen. Maar vaak zal een deel van de mensen zich toch aanpassen aan de omgeving. Het gevolg is dat mensen in een bepaald gebied vaak in (iets) sterkere mate het in dat gebied overheersende gedrag vertonen dan van mensen met dezelfde eigenschappen in het algemeen mag worden verwacht. De zo juist besproken effecten worden compositionele effecten genoemd; er zijn overigens ook andere benamingen in omloop, zoals structurele effecten, contextuele effecten en neighbo(u)rhood-effecten. Bij analyses op dit onderzoeksterrein wordt vaak gesproken over multilevel-analyse. Dat komt omdat kenmerken van minimaal twee verschillende niveaus van analyse een rol spelen. Enerzijds zijn er gegevens van individuen, bijvoorbeeld het stemgedrag, en anderzijds gegevens van de bevolkingssamenstelling van de omgeving, bijvoorbeeld het percentage arbeiders in de buurt. Verreweg het meeste onderzoek naar compositionele effecten heeft betrekking op politieke voorkeur. Al meer dan vijftig jaar geleden merkte Tingsten (1937; 177-180) een compositioneel effect op; hij wordt daarmee algemeen beschouwd als de eerste die aan het onderwerp aandacht heeft besteed. Naar
Politieke voorkeur en kerkbezoek 25 aanleiding van verkiezingen in Stockholm in 1932 constateerde hij dat in districten waar slechts een gering deel van de bewoners tot de arbeiders behoort, het percentage stemmen op de socialistische partij lager is dan het percentage arbeiders. Maar in districten met relatief veel arbeiders is het percentage stemmen op de socialistische partij juist hoger dan het percentage arbeiders. Dat betekent dat als het percentage arbeiders toeneemt, dat dan het percentage stemmen op de socialistische partij onevenredig toeneemt. Dat spoort met het idee dat mensen worden meegesleept door de omgeving, en op de arbeiderspartij gaan stemmen als vele anderen in hun buurt dat ook doen. Maar niet alleen op het terrein van de politieke voorkeur zijn interessante compositionele effecten opgespoord, ook op het terrein van kerkbezoek is dat het geval. Zo toonden Knippenberg & De Vos (1989) aan dat bij protestanten het kerkbezoek positief wordt beïnvloed door de relatieve omvang van de groep geloofsgenoten in de gemeente waarin ze wonen. Maar aandacht voor compositionele effecten wordt ook aangetroffen op andere onderzoeksterreinen, uiteenlopend van schizofrenie (Giggs, 1973) tot gendervraagstukken (Banaszak & Leighley, 1991) tot misdaad (Grogger & Wheaterford, 1995). In dit artikel worden compositionele effecten op de terreinen van politieke voorkeur en kerkbezoek nader bestudeerd. Bij politieke voorkeur betreft het een literatuuronderzoek, bij kerkbezoek eigen onderzoek. Dat deze twee onderwerpen worden bespoken heeft een tweeledig doel. Enerzijds wordt daarmee een beeld gegeven van twee belangrijke terreinen van onderzoek naar compositionele effecten. Anderzijds worden aan de hand van deze onderwerpen enkele problemen bij het onderzoek naar dergelijke effecten toegelicht, en worden de tekortkomingen verduidelijkt waaraan veel onderzoek naar deze effecten onderhevig is. Daarbij wordt ook getracht aan te geven op welke wijze die problemen kunnen worden opgelost. Alvorens daarmee te beginnen wordt eerst iets verteld over de manier waarop de effecten kunnen worden gemeten.
2 Hoe worden compositionele effecten gemeten Onderzoek naar compositionele effecten wordt vrijwel altijd uitgevoerd met behulp van cross-sectionele analyse. Dat betekent dat gegevens die op één moment zijn gemeten met elkaar in verband worden gebracht. Op basis van de daarbij aangetroffen samenhangen worden conclusies ten aanzien van de effecten getrokken. Maar hoe vindt dergelijk onderzoek dan precies plaats? Om dat aan te duiden wordt aangesloten bij een al eerder geïntroduceerde voorbeeld. Stel dat we willen verklaren waarom mensen op een socialistische partij stemmen. Natuurlijk spelen daarbij kenmerken van de mensen zelf een rol,
26 Sjoerd de Vos bijvoorbeeld of ze arbeider zijn of niet. Daarnaast is wellicht een rol weggelegd voor een kenmerk van de omgeving, bijvoorbeeld het percentage arbeiders in de buurt. In de meest eenvoudige situatie spelen dus drie kenmerken een rol. Er is een afhankelijk individueel kenmerk: het al of niet stemmen op de socialistische partij. Er is een onafhankelijk individueel kenmerk: het al of niet arbeider zijn. En er is een onafhankelijk omgevingskenmerk: het percentage arbeiders in de buurt. Er bestaan vele manieren om het onderzoek uit te voeren, zie daarvoor De Vos (1997, hoofdstuk 3). Een eenvoudige methode werkt met kruistabellering. De analyses worden uitgevoerd op het individuele niveau. Daarbij wordt het omgevingskenmerk omgezet in een individueel kenmerk, en wel door aan alle mensen in een buurt de score van de buurt als kenmerk toe te kennen. De kenmerken worden vervolgens in een driedimensionale kruistabel opgenomen. Om na te gaan of het al of niet stemmen op de socialistische partij samenhangt met het percentage arbeiders in de buurt moet de rol van het individuele kenmerk ‘al of niet arbeider zijn’ worden uitgeschakeld door dat kenmerk constant te houden; er worden dus voor arbeiders en voor niet-arbeiders apart conclusies getrokken. Hoewel deze methode vaak wordt gebruikt, en daar bij de behandeling van het kerkbezoek ook een voorbeeld van wordt gegeven, zijn er veel nadelen aan verbonden. Zo is het nodig om het omgevingskenmerk in een beperkt aantal klassen in te delen. Bovendien is het moeilijk om allerlei andere kenmerken die van belang zouden kunnen zijn in de analyse op te nemen; de kruistabel kent dan immers snel heel veel cellen, en de celvullingen dalen navenant. Een andere mogelijkheid is de analyse uit te voeren op het hogere niveau, dus dat van de buurten. Dat betekent dat het stemgedrag nu ook moet worden beschreven op het niveau van de buurt, en wel door aggregatie van het individuele stemgedrag. Om de rol van het individuele kenmerk ‘al of niet arbeider zijn’ uit te schakelen dient die aggregatie apart te geschieden voor arbeiders en voor niet-arbeiders. Vervolgens worden op het buurtniveau twee regressieanalyses uitgevoerd waarbij het percentage stemmen op de socialistische partij onder arbeiders, en ook datzelfde percentage onder nietarbeiders, wordt voorspeld op basis van het percentage arbeiders. Positieve regressiecoëfficiënten wijzen dan op een meeslepend effect van de omgeving. Ook deze methode heeft nadelen. Door de aggregatie wordt het zicht op het individuele gedrag minder helder. Bovendien geldt ook nu dat het opnemen van andere verklarende variabelen in de analyse moeilijkheden oplevert. Een meer geavanceerde methode is die van het contextuele model. Daarbij speelt de analyse zich weer af op het individuele niveau. Er wordt een regressieanalyse uitgevoerd, waarbij het al of niet stemmen op de socialistische partij wordt voorspeld op basis van ‘het al of niet arbeider zijn’
Politieke voorkeur en kerkbezoek 27 en het percentage arbeiders. Als de afhankelijke variabele dichotoom is, zoals hier bij het al of niet stemmen op de socialistische partij het geval is, wordt ook wel een logistische regressieanalyse gebruikt. Aan de regressiecoëfficiënt van het percentage arbeiders kan weer worden afgelezen of er sprake is van een compositioneel effect, waarbij een positieve waarde wijst op een meeslepend effect van de omgeving. Het grote voordeel van deze methode is dat moeiteloos andere verklarende variabelen aan het model kunnen worden toegevoegd. Ook aan deze methode kleven echter bezwaren. Het ‘al of niet arbeider zijn’ en het percentage arbeiders hangen op het individuele niveau met elkaar samen, zodat de effecten van die twee kenmerken niet goed van elkaar kunnen worden onderscheiden; zo’n probleem speelt overigens bij regressieanalyses wel vaker. Maar er is ook een specifiek probleem in het geval van onderzoek naar compositionele effecten; een vergelijkbaar probleem speelt ook bij de methode van de kruistabellering. De betrouwbaarheid van de regressiecoëfficiënt van het omgevingskenmerk wordt namelijk gebaseerd op het aantal individuen, terwijl het aantal onafhankelijke metingen ervan slechts gelijk is aan het veel kleinere aantal omgevingen. Het gevolg is dat de betrouwbaarheid van de resultaten van het contextuele model meestal duidelijk wordt overschat (Kreft, 1987; 124 en 128). Bij alle tot nu toe behandelde methoden wordt de analyse uitgevoerd op één niveau van analyse, namelijk dat van de individuen of juist dat van de buurten. Sinds het begin van de jaren tachtig echter zijn zogenaamde multilevelmethoden ontwikkeld, waarbij beide niveau van analyse tegelijkertijd een rol spelen. Vooral de onderwijskunde heeft daarbij een belangrijke rol gespeeld; zie bijvoorbeeld Goldstein (1987). De methoden zijn op de volgende wijze opgebouwd; zie bijvoorbeeld De Vos (1997, 85-92). Op het individuele niveau wordt een regressieanalyse uitgevoerd waarbij het al of niet stemmen op de socialistische partij wordt voorspeld op basis van het al of niet arbeider zijn. Daarbij kan voor elk der parameters in het regressiemodel, dus zowel voor de constante als voor de regressiecoëfficiënt, worden beslist of deze per buurt kunnen verschillen. Als een parameter per buurt kan verschillen, dan kan er eventueel voor worden gekozen om deze af te laten hangen van het percentage arbeiders in de buurt; in dat laatste geval wordt daar op het buurtniveau ook een regressieanalyse voor geformuleerd. Wordt gekozen voor een model waarbij de constante afhankelijk is van het percentage arbeiders, terwijl de regressiecoëfficiënt voor alle buurten gelijk is, dan heeft het multilevelmodel dezelfde vorm als het contextuele model. Het verschil is echter dat bij het multilevelmodel, waarbij alle analyses op het geëigende niveau worden uitgevoerd, de betrouwbaarheid van de coëfficiënten wel op een juiste wijze wordt vastgesteld. Door ook de
28 Sjoerd de Vos regressiecoëfficiënt afhankelijk te maken van het percentage arbeiders, kan de analyse op een interessante manier worden uitgebreid. Het model ziet er dan schematisch als volgt uit: yij geeft aan of persoon i in buurt j al of niet op de socialistische partij stemt xij geeft aan of persoon i in buurt j al of niet een arbeider is xj geeft aan het percentage arbeiders in buurt j het model op het individuele niveau:
yij = aj + bj∗xij + residuij
het ene model op het buurtniveau:
aj = c + d∗xj + residuaj het andere model op het buurtniveau: bj = e + f∗xj + residubj waarbij ∗ het vermenigvuldigingsteken voorstelt Worden nog meer variabelen in de analyse opgenomen, hetgeen moeiteloos kan worden gedaan, dan ontstaat een grote rijkdom aan mogelijke modellen. Natuurlijk is voor het uitvoeren van de analyses computerprogrammatuur nodig, maar die is beschikbaar in de vorm van allerlei pakketten zoals VARCL, ML en HLM. Modernere versies van die programma’s zijn ook geschikt voor analyse met meer dan twee niveau, en kunnen ook vergelijkbare vormen van logitanalyse aan. Hoewel de multilevelmethode in met name de onderwijskunde al een grote vlucht heeft genomen, is het gebruik ervan in de geografie teleurstellend gering. En dat terwijl vooral Jones (bijvoorbeeld 1991, 1993 en 1997) al vele malen op het belang ervan heeft gewezen. Een volstrekt andere manier van bestuderen van compositionele effecten is met behulp van longitudinaal onderzoek. Door bijvoorbeeld mensen die net zijn verhuisd een tijd te volgen, kan worden vastgesteld of ze zich aanpassen aan de nieuwe omgeving. In tegenstelling tot de cross-sectionele methode wordt niet tot aangepast gedrag geconcludeerd op basis van de samenhang tussen individueel gedrag en omgevingskenmerken, maar worden de aanpassingen zelf vastgesteld. Hoewel onderzoeken waarbij op een dergelijke wijze naar compositionele effecten wordt gezocht slechts spaarzaam worden aangetroffen, kunnen ze toch zeer nuttig zijn; we komen daar later nog op terug.
3 Politieke voorkeur Verreweg het meeste onderzoek naar compositionele effecten van de woonomgeving heeft te maken met de politieke voorkeur van mensen. Een
Politieke voorkeur en kerkbezoek 29 uitgebreid overzicht daarvan is te vinden in De Vos (1997, hoofdstuk 4 en 5). Het overheersende beeld van deze onderzoeken is dat er inderdaad sprake is van compositionele effecten. In een heel enkel geval gaat het daarbij om een afstotend effect. Zo constateerde Wright (1977), bij de bestudering van de presidentsverkiezingen in de Verenigde Staten in 1968, dat de onafhankelijke kandidaat George Wallace, een fervent tegenstander van gelijke burgerrechten voor zijn zwarte landgenoten, zijn stemmen vooral haalde in gebieden waar veel zwarte landgenoten wonen. En in overeenstemming daarmee vinden Deurloo & De Vos (1998) naar aanleiding van verkiezingen in Amsterdam in 1994 dat extreemrechtse partijen vooral veel stemmen halen in gebieden waar veel Marokkanen en Turken wonen, dat wil zeggen bevolkingsgroepen van buitenlandse origine die geassocieerd worden met een islamitische levensovertuiging. Maar vrijwel altijd gaat het om een meeslepend effect van de omgeving. De meeste onderzoeken hebben betrekking op het stemgedrag van de verschillende sociale klassen. Meestal blijkt daarbij het al door Tingsten aangetroffen verband dat arbeiders die wonen in gebieden met relatief veel arbeiders vaker op de socialistische partij stemmen dan arbeiders die wonen in gebieden waar juist relatief weinig arbeiders wonen. Dergelijke resultaten worden aangetroffen door bijvoorbeeld Miller (1977), Johnston (1985) en Eagles (1990) bij verkiezingen in Groot-Brittannië, door Rumley (1981) in Australië, en door Berelson a.o. (1954) en Foladare (1968) in de Verenigde Staten; in dat laatste geval speelt de Democratische Partij de rol van socialistische partij. De verklaringen worden meestal gezocht in het meeslepende effect van de omgeving. Nadere analyses van Eagles (1990) wijzen er op dat daarbij zowel interactie als perceptie een rol speelt. Sociale controle speelt in principe geen rol bij politieke voorkeur, omdat stemmen geheim is. Van belang is wel de door Johnston (1986) genoemde ‘socialization in place’: mensen groeien op in een buurt die al jaren door een bepaalde politieke partij wordt overheerst, en waarvan het hele leven doortrokken is. Deze verklaring, die overigens veel raakvlakken heeft met interactie en perceptie, vindt ook steun bij Eagles (1990). Bij verkiezingen spelen verkiezingscampagnes vaak een belangrijke rol. De vraag is of de gevonden samenhangen niet daardoor kunnen worden verklaard. Op het eerste gezicht lijkt een verklaring via de verkiezingscampagnes mogelijk. In gebieden met veel arbeiders kan een socialistische partij gemakkelijk mensen werven om actie te voeren, daar voeren ze dus veel actie, en daardoor halen ze een beter resultaat. Toch ligt het niet voor de hand dat dit de verklaring is, zeker niet omdat in de eerder genoemde landen sprake is van verkiezingen volgens een districtenstelsel. Bij een dergelijk stelsel kan een partij beter campagne voeren in gebieden waar ze ongeveer
30 Sjoerd de Vos even sterk is als de tegenstander, dan in gebieden waar ze heel sterk is; in die laatste gebieden wint de partij toch wel. Uit onderzoek blijkt dat partijen die keuze ook daadwerkelijk maken (Honey & Barnett, 1990; pp. 93-94). Verkiezingscampagnes leveren dus bij districtenstelsels geen verklaring op voor compositionele effecten.
4 Kerkbezoek Een ander onderzoeksveld van compositionele effecten is religieus gedrag. De religieuze samenstelling van de woonomgeving heeft invloed op het doen en laten van de bewoners. Neem bijvoorbeeld Genemuiden. In deze gemeente, gelegen in de provincie Overijssel, behoort het overgrote deel van de bevolking tot de bevindelijk gereformeerden. Dat gaat aan de bewoners niet ongemerkt voorbij, zoals blijkt uit interviews met hen, afgedrukt in een Nederlandse krant. Zo zijn er opvallend weinig televisies. Mensen uit een grote stad, die daar zijn komen wonen, brachten eerst op hun huis een schotelantenne aan. Maar een jaar later haalden ze die toch maar weer weg, want zoiets hoort daar nu eenmaal niet. Er zijn ook mensen die de religieuze druk van hun omgeving niet aankunnen, en daarom verhuizen. Hun plaatsen worden ingenomen door bevindelijk gereformeerden uit grote steden, die daar zichzelf niet meer konden zijn (Van Cleef, 1993). Tabel 1 Het verband tussen kerkbezoek en de omvang van de groep geloofsgenoten in de woongemeente in 1985/86, per godsdienstige gezindte % geloofsgenoten 0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 tauC
Aantal roomskatholieken 778 4339 2341 987 2456 2437 4704 3146 1533 61
% trouwe kerkgangers onder RK 31,9 33,9 36,7 38,8 31,4 34,3 38,2 42,0 41,5 50,8 0,06
Aantal Nederlands-hervormden 1637 4171 1974 1406 731 202 0 0 0 0
% trouwe Aantal kerkganGereforgers onder meerden NH 2463 27,1 1816 32,6 824 42,0 334 47,7 93 52,1 16 54,0 101 0 0 0 0,18
% trouwe kerkgangers onder GF 65,7 75,7 80,5 83,5 87,1 87,5 91,1 0,15
Gebaseerd op gegevens van Interview, steekproef uit de bevolking van 16 jaar en ouder. Alle samenhangen zijn zeer duidelijk significant bij een onbetrouwbaarheid van 1%; zo duidelijk dat het niet erg is dat deze significantie niet op de juiste wijze is berekend; zie de paragraaf over het meten van compositionele effecten.
Politieke voorkeur en kerkbezoek 31 Het ligt voor de hand dat de religieuze samenstelling van de woonomgeving ook invloed heeft op het kerkbezoek. Knippenberg & De Vos (1989) hebben daar in Nederland onderzoek naar gedaan. Daarbij gebruikten ze gegevens van een grote steekproef uit de Nederlandse bevolking van 16 jaar en ouder uit 1985/86; helaas zijn geen nieuwere gegevens beschikbaar. Voor een eerste globale indruk worden de resultaten gepresenteerd in de vorm van een kruistabel; zie tabel 1. Daarbij wordt per godsdienstige gezindte het verband nagegaan tussen het percentage mensen dat regelmatig, dat wil zeggen minstens éénmaal per twee weken, naar de kerk gaat, en het percentage geloofsgenoten in de gemeente waarin de mensen wonen. Het beeld dat uit deze tabel naar voren komt is duidelijk. Zowel voor Nederlands-hervormden als voor gereformeerden geldt dat het kerkbezoek stijgt naarmate het percentage geloofsgenoten toeneemt. Zo gaat van de Nederlands-hervormden die wonen in gemeenten waar nauwelijks geloofsgenoten wonen maar ongeveer een kwart regelmatig naar de kerk. Maar als ongeveer de helft van de gemeentelijke bevolking tot deze religieuze richting behoort, is ongeveer de helft van hen een regelmatige kerkganger. Wat verder opvalt is dat het kerkbezoek van de rooms-katholieken nauwelijks samenhangt met de omvang van de groep geloofsgenoten. De bevindingen blijven overigens overeind als rekening wordt gehouden met verschillen in de individuele kenmerken geslacht, leeftijd en opleiding. De Vos (1997) heeft later ten behoeve van zijn dissertatie de gegevens geheel opnieuw bewerkt, en heeft bij de analyses gebruik gemaakt van de multilevelmethode. Een samenvatting van de bevindingen is te vinden in tabel 2. Deze tabel wordt nu nader besproken. Voor elk individu uit de steekproef is vastgesteld hoeveel kerkbezoeken per jaar hij of zij minimaal aflegt. Dat kenmerk wordt in de analyses gebruikt als het afhankelijke kenmerk. Het kerkbezoek van de belangrijkste godsdienstige groeperingen blijkt nogal uiteen te lopen. Nederlands-hervormden en rooms-katholieken gaan gemiddeld ongeveer even vaak naar de kerk, namelijk respectievelijk minstens 20 en 21 keer per jaar. Gereformeerden gaan echter veel vaker, namelijk gemiddeld minstens 37 keer per jaar. Om een zo zuiver mogelijk beeld te krijgen is voor elk van de zojuist genoemde religieuze groeperingen apart een analyse uitgevoerd, dus apart voor Nederlands-hervormden, apart voor gereformeerden en apart voor roomskatholieken. Daarbij zijn op het individuele niveau de drie eerder genoemde verklarende variabelen gebruikt, namelijk geslacht (0=man, 1=vrouw),
32 Sjoerd de Vos leeftijd (0=15-24 tot 4=65+) en opleiding (0=alleen lagere school tot 3=universiteit); deze variabelen worden dus in de regressieanalyse op het individuele niveau opgenomen. Merk op dat de godsdienstige gezindte van de individuen niet in die regressieanalyse voorkomt; de analyses worden immers apart per godsdienstige gezindte uitgevoerd. Tabel 2 1985/86
Multilevelanalyses met betrekking tot kerkbezoek in
aantal mensen aantal gemeenten % variantie individueel % variantie gemeente % verklaard individueel % verklaard gemeente % verklaard totaal % geloofsgenoten coëfficiënt t-waarde significantie
NederlandsGereformeerden rooms-katholieken hervormden 22254 5531 9907 560 457 534 96,474 95,375 91,479 3,526 4,625 8,521 10,289 1,368 0,330 10,658 45,107 28,784 10,302 3,391 2,755
0,275 9,240 0,000
0,264 8,276 0,000
0,055 5,702 0,000
-0,680 -0,780 0,435
-1,347 -1,686 0,091
-3,228 -5,553 0,000
geslacht coëfficiënt t-waarde significantie
1,361 3,243 0,002
0,588 1,082 0,280
1,408 5,497 0,000
leeftijd coëfficiënt t-waarde significantie
0,775 4,483 0,000
1,737 7,779 0,000
5,214 47,337 0,000
opleiding coëfficiënt t-waarde significantie
0,934 3,937 0,000
0,160 0,503 0,614
0,262 1,717 0,086
constante coëfficiënt t-waarde significantie
13,761 3,398 0,001
35,069 9,204 0,000
21,948 8,101 0,000
log(inwoners) coëfficiënt t-waarde significantie
Gebaseerd op gegevens van Interview, steekproef uit de bevolking van 16 jaar en ouder.
Politieke voorkeur en kerkbezoek 33 Van de individuen uit de steekproef is met betrekking tot de woonomgeving alleen bekend in welke gemeente ze wonen. Dat betekent dat voor het hogere niveau noodgedwongen gebruik gemaakt moet worden van dat gemeentelijke niveau; we komen daar later nog op terug. Op het gemeentelijke niveau is gebruik gemaakt van twee verklarende variabelen. Allereerst betreft dat het percentage geloofsgenoten in de gemeente. Daarnaast is de logaritme van het inwonertal opgenomen als een indicator van de stedelijkheid van de gemeente. De multilevelanalyse is zodanig uitgevoerd dat alleen de constante van het individuele regressiemodel per gemeente varieert en wordt verklaard door de twee genoemde gemeentelijke kenmerken. Daarmee laten de resultaten van de analyses zich lezen op vergelijkbare wijze als bij een contextueel model het geval zou zijn, zij het dat nu de betrouwbaarheid van de coëfficiënten wel correct wordt vastgesteld. We bespreken allereerst de resultaten voor de Nederlands-hervormden. Het blijkt dat bijna 9% van de variatie in het kerkbezoek zich bevindt op het niveau van de gemeenten, en ruim 91% op het individuele niveau. Dat resultaat moet zorgvuldig worden geïnterpreteerd. In de eerste plaats is daarmee niet bewezen dat 9% van de variatie moet worden toegeschreven aan gemeentelijke kenmerken. Kenmerken van het gemeentelijke niveau kunnen alleen variatie op het gemeentelijke niveau verklaren. Individuele kenmerken echter kunnen niet alleen variatie op het individuele niveau verklaren, maar ook variatie op het gemeentelijke niveau. De 9% vormt dus een bovengrens van de sterkte van compositionele effecten en andere omgevingseffecten op het gemeentelijke niveau. Maar in de tweede plaats geldt dat compositionele effecten ook sterker kunnen zijn dan de 9%. Het is namelijk mogelijk dat als gewerkt wordt met het buurtniveau in plaats van het gemeenteniveau, dat dan sterkere compositionele effecten worden aangetroffen. Helaas staat het datamateriaal een dergelijke analyse niet toe. Uit tabel 2 blijkt dat van de variatie in het kerkbezoek op het gemeenteniveau ruim een kwart wordt verklaard, terwijl van de individuele variatie minder dan een half procent wordt verklaard; in totaal levert dat een kleine drie procent verklaring op, dus niet overdreven veel. Wel is duidelijk dat het percentage geloofsgenoten veruit het sterkste verband met het kerkbezoek vertoont; de t-waarde van dit kenmerk is immers duidelijk het grootst. Ook de omvang van het effect van het percentage geloofsgenoten op het kerkbezoek is verreweg het grootst, en ook zeer interessant, zoals blijkt uit de bijbehorende coëfficiënt van 0,275. Daaruit blijkt dat als het percentage geloofsgenoten met tien toeneemt, dat men dan gemiddeld bijna drie keer per jaar extra naar de kerk gaat. Vergelijken we de meest extreme situaties met elkaar, dat wil zeggen geen geloofsgenoten en juist alleen maar geloofsgenoten, dan scheelt dat gemiddeld bijna 28 kerkbezoeken per jaar.
34 Sjoerd de Vos Bij de andere kenmerken gaat het om veel geringere verschillen: vrouwen gaan gemiddeld ruim één keer extra naar de kerk in vergelijking met mannen, de oudste mensen gemiddeld ongeveer drie keer extra in vergelijking met de jongste, en de hoogst opgeleiden gemiddeld ongeveer drie keer extra ten opzichte van de laagst opgeleiden. De invloed van de stedelijkheid is in de verste verte niet significant. Voor gereformeerden geldt in grote lijnen hetzelfde verhaal. Ook bij hen is het percentage geloofsgenoten het belangrijkste kenmerk, zij het dat leeftijd hier een grotere concurrent vormt. De steilheid van het verband met het percentage geloofsgenoten blijft echter verreweg het grootst, en van dezelfde orde als bij de Nederlands-hervormden. Bij de rooms-katholieken echter wordt een geheel andere situatie aangetroffen. Daar speelt het percentage geloofsgenoten een veel minder belangrijke rol. De t-waarde is veel kleiner, en de steilheid eveneens; het verschil tussen geen geloofsgenoten en alleen maar geloofsgenoten is nu gemiddeld slechts ruim 5 kerkbezoeken per jaar. Leeftijd is nu verreweg de belangrijkste variabele: oude rooms-katholieken gaan veel vaker naar de kerk dan jonge rooms-katholieken. Hoe valt nu te verklaren dat bij protestanten (Nederlands-hervormden en gereformeerden) een compositioneel effect van interessante omvang kon worden vastgesteld, terwijl dat bij rooms-katholieken niet het geval is. Dat heeft te maken met verschillen in de structuur van deze kerkelijke groeperingen. Bij rooms-katholieken is sprake van een meer hiërarchische structuur, waarbij de geestelijkheid veel gezag heeft (Peters & Schreuder, 1987; 115) en de sociale controle op de naleving van de kerkelijke voorschriften vooral door diezelfde geestelijkheid, in het bijzonder de lokale priesters, wordt uitgeoefend. Protestanten echter kennen een meer democratische cultuur, waarbij de plaatselijke gemeenschap een grote rol speelt. Discussies over kerkelijke en godsdienstige aangelegenheden hebben, veel meer dan bij rooms-katholieken, een plaats in het leven van alledag. De sociale controle is relatief groot, en wordt door de gemeenschap als geheel uitgeoefend. En vooral daar waar de omvang van de eigen groep relatief groot is, zal deze groep zijn stempel op de plaatselijke omgeving kunnen drukken. Vandaar dat voor protestanten de relatieve omvang van de eigen groep wel van belang is, maar voor de rooms-katholieken niet of in ieder geval veel minder.
5 Aanbevelingen Als onderzoeksresultaten worden gevonden die in overeenstemming zijn met de aanwezigheid van compositionele effecten, dan is daarmee nog niet aangetoond dat mensen zich inderdaad aan de omgeving aanpassen. Er zijn
Politieke voorkeur en kerkbezoek 35 nog twee andere verklaringen mogelijk, namelijk individuele verschillen en selectieve migratie. Allereerst kan gelden dat de gevonden samenhang een gevolg is van individuele verschillen tussen bewoners van verschillende omgevingen. Beschouw nog eens de situatie dat arbeiders in gebieden met veel arbeiders eerder op een socialistische partij stemmen dan arbeiders in gebieden met weinig arbeiders. Een alternatieve verklaring kan dan zijn dat arbeiders in gebieden met veel arbeiders vaak laag geschoold zijn, en dat laag geschoolde arbeiders eerder op de socialistische partij stemmen. In plaats van een beroep te doen op een effect van de omgeving, kan de gevonden samenhang dan verklaard worden via individuele verschillen tussen arbeiders in gebieden met veel arbeiders (vaak laag geschoold), en arbeiders in gebieden met weinig arbeiders (vaak hoog geschoold). Dit voorbeeld maakt duidelijk dat altijd uitvoerig moet worden gecontroleerd of de verklaring niet in dergelijke individuele verschillen ligt. In veel onderzoeken wordt dat onvoldoende gedaan. Overigens sluit dit aan bij een algemeen probleem van onderzoek via de cross-sectionele methode: het kan altijd liggen aan aspecten die je niet in het onderzoek hebt opgenomen. Het is dus geen specifiek probleem van onderzoek naar compositionele effecten. Het aardige is echter dat er juist bij compositionele effecten wel een specifieke oplossing is van dit probleem. Het gaat er immers om dat mensen zich aanpassen aan de omgeving. Welnu, laat het onderzoek zich dan ook richten op die verandering. Volg mensen die naar een nieuwe omgeving verhuizen door de tijd, en ga na of ze zich inderdaad aanpassen. Met andere woorden: voer longitudinaal onderzoek uit via een panelonderzoek. Natuurlijk brengt ook een dergelijk onderzoek problemen met zich mee, zoals uitval uit het panel en beïnvloeding ten gevolge van het deelnemen aan een panel. Maar het is toch zeer de moeite waard om op een dergelijke wijze de veranderingen daadwerkelijk voor het voetlicht te halen; dat geeft extra steun aan de resultaten die bij cross-sectioneel onderzoek worden bereikt. Als de op aanpassing wijzende onderzoeksresultaten niet kunnen worden verklaard via individuele verschillen, dan is het nog niet zeker dat er sprake is van aanpassing van het gedrag aan de omgeving. Het kan ook zijn dat mensen hun omgeving juist aanpassen aan hun gedrag, door selectief te migreren. Zo wonen arbeiders die weinig affiniteit hebben met de socialistische partij waarschijnlijk liever niet in een arbeidersbuurt, en proberen ze daarom naar elders te verhuizen. En zeker ook bij het kerkbezoek ligt selectieve migratie wel een beetje voor de hand. Protestanten die graag veel naar de kerk gaan voelen zich waarschijnlijk het meest thuis op plaatsen waar een klimaat heerst waar naar de kerk gaan normaal gevonden wordt. Ze verhuizen daarom wellicht naar dergelijke gebieden, waar ze de kerken vinden die ze willen bezoeken, en de scholen waar ze hun
36 Sjoerd de Vos kinderen heen willen sturen. Van Cleef (1993) naar aanleiding van het al eerder aangehaalde Genemuiden, en Thissen (1995; 48) naar aanleiding van Zeeland hebben daar ook aanwijzingen voor gevonden. Helaas blijft het aspect van selectieve migratie bij onderzoek naar compositionele effecten vaak onderbelicht. Er moet meer onderzoek worden gedaan naar deze verklaringsgrond, bijvoorbeeld door van mensen die verhuizen na te gaan waarom ze dat doen, en of ze op het moment van verhuizen al in grotere mate het bij de nieuwe omgeving passende gedrag vertonen dan van willekeurige vergelijkbare mensen verwacht mag worden. Meer longitudinaal onderzoek uitvoeren. Meer onderzoek doen naar de rol van selectieve migratie. En natuurlijk doorgaan met het uitvoeren van crosssectionele analyses, waarbij de multilevelmethode regelmatig als hulpmiddel moet worden gebruikt. Als deze wensen in vervulling gaan, dan heeft het onderzoek naar compositionele effecten van de woonomgeving nog een mooie toekomst.
Politieke voorkeur en kerkbezoek 37 Literatuur Banaszak, Lee Ann & Jan E. Leighley (1991). How employment affects women's gender attitudes. In: Political Geography Quarterly 10; pp. 110131 Berelson, Bernard R., Paul F. Lazarsfeld & William N. McPhee (1954). Voting; A study of opinion formation in a presidential campaign. Chicago, The University of Chicago Press Cleef, A. van (1993). Niets is onze verdienste. In: NRC Handelsblad, Zaterdags Bijvoegsel van 9 januari 1993 Deurloo, Rinus & Sjoerd de Vos (1998). Extreem rechts populair bij Nederlanders in buurten met veel islamieten. In: Geografie 3; pp. 48-49 Eagles, Munroe (1990). An ecological perspective on working-class political behaviour: neighbourhood and class formation in Sheffield. In: Johnston, R.J., F.M. Shelley & P.J. Taylor (eds). Developments in Electoral Geography; pp. 100-120. London/New York, Routledge Foladare, Irving S. (1968). The Effect of Neighbourhood on Voting Behaviour. In: Political Essence Quarterly 83; pp. 516-529 Giggs, J.A. (1973). The distribution of schizophrenics in Nottingham. In: Transactions of the Institute of British Geographers 59; pp. 55-76 Goldstein, Harvey (1987). Multilevel Models in Educational and Social Research. New York, Oxford University Press Grogger, Jeff & M. Stephen Weatherford (1995). Crime, policing and the perception of neighbourhood safety. In: Political Geography 14; pp. 521-541 Honey, Rex & J. Ross Barnett (1990). Volatile stability: New Zealand's 1987 general election. In: Johnston, R.J., F.M. Shelley & P.J. Taylor (eds). Developments in Electoral Geography; pp. 86-99. London/New York, Routledge Johnston, R.J. (1985). The Geography of English Politics. London, Croom Helm
38 Sjoerd de Vos Johnston, R.J. (1986). The neighbourhood effect revisited: spatial science or political regionalism. In: Environment and Planning D 4; pp. 41-55 Jones, Kelvyn (1991). Multi-Level Models for Geographical Research. CATMOG 54. Norwich, University of East Anglia Jones, Kelvyn (1993). 'Everywhere is Nowhere': Multilevel Perspectives on the Importance of Place. The University of Portsmouth Inaugural Lectures Jones, Kelvyn (1997). Multilevel approaches to modelling contextuality: from nuisance to substance in the analysis of voting behaviour. In: G.P. Westert & R.N. Verhoeff (eds). Places and people: multilevel modelling in geographical research. Utrecht, The Royal Dutch Geographical Society Knippenberg, Hans & Sjoerd de Vos (1989). Spatial Structural Effects on Dutch Church Attendance. In: Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 80; pp. 164-170 Kreft, Greta Gerda (1987). Models and Methods for the Measurement of School Effects. Utrecht, Elinkwijk Miller, William L. (1977). Electoral Dynamics in Britain since 1918. London, The MacMillan Press Ltd. Peters, J. & O. Schreuder (1987). Katholiek en protestant. Een historisch en contemporain onderzoek naar confessionele culturen. Nijmegen, Instituut voor Toegepaste Sociale Wetenschappen Rumley, Dennis (1981). Spatial Structural Effects in Voting Behaviour: Description and Explanation. In: Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie 72; pp. 214-223 Thissen, Frans (1995). Bewoners en nederzettingen in Zeeland: op weg naar een nieuwe verscheidenheid. Nederlandse Geografische Studies 191. Utrecht/Amsterdam, KNAG/ISG FRW UvA Tingsten, Herbert (1937). Political Behavior; Studies in election statistics. London, P.S. King & Son Ltd. Vos, Sjoerd de (1997). De omgeving telt: Compositionele effecten in de sociale geografie. Amsterdam, University of Amsterdam
Politieke voorkeur en kerkbezoek 39 Wright, Gerald C. Jr. (1977). Contextual Models of Electoral Behavior: The Southern Wallace Vote. In: The American Political Science Review 71; pp. 497-508
40 Jack Dekker en Jaap Peen
De invloed van omgevingsfactoren als urbanisatie en sociaal-economische deprivatie op psychiatrische opnamen Jack Dekker en Jaap Peen
1 Inleiding In dit artikel worden de invloeden besproken van bepaalde aspecten van de woonomgeving op de geestelijke volks(on)gezondheid van de bevolking. Alvorens de huidige, wetenschappelijke inzichten in deze complexe relatie toe te lichten, lijkt het verstandig om met de volgende anekdote te benadrukken dat onze kennis van en over 'geestesziekten' (ook in relatie met de omgeving) in de afgelopen eeuwen niet los gezien kan worden van de tijdgeest waaruit zij is voortgekomen. Ongeveer 150 jaren geleden vond een Provinciale Commissie van NoordHolland het onverstandig om een gesticht voor psychiatrische patiënten in de nabijheid van een stad te bouwen (Vijselaar, 1977). Vooral principieel raadde men dit idee (pagina 33-34) af als 'ten enenmale in strijd met de grote waarde, die de krankzinnigenartsen eenparig aan het isolement hechten'. 'Het slaan der klokken, het gedruisch der straten, de gedienstige nimmer te beletten praatzucht der oppasser, waardoor alle kleine gebeurtenissen onmiddellijk medegedeeld worden, het veelvuldig bezoek van vrienden en bekenden, dat zoo moeilijk te keeren is, dit alles verlevendigt bij den krankzinnige gestadig de voorstelling der buitenwereld waaruit hij zich gebannen voelt en het herroept treurige herinneringen of wekt begeerten die onvoldaan blijvende, hem tot bitterheid en toorn verlokken'. Volgens de overtuiging van de meeste toenmalige geneesheren moest de krankzinnige, wilde hij een kans op genezing hebben, verwijderd worden uit het eigen, vertrouwde milieu dat meestal prikkelend werkte'. Ongeveer 140 jaren later, in het begin van de jaren tachtig van deze eeuw ontstond het idee in Amsterdam dat de psychiatrische patiënten niet meer buiten de stad en ver weg in de duinen bij Santpoort behandeld moesten worden, maar in de stad zelf. De zorg dicht bij de mensen en de mensen nauw betrokken bij die zorg. Dat was de basisfilosofie. Het idee van voorheen om de psychiatrische patiënten in de rust van de duinen te verplegen en behandelen, werd niet langer als zinvol ervaren. De nadelen van de breuk van de patiënt met zijn oorspronkelijke omgeving werden als te zwaarwegend beoordeeld. De beleidmakers waren er wel van overtuigd dat het leven in een grote stad als Amsterdam gejaagder en stressvoller was dan een verblijf in de duinen. Sommigen waren zelfs bang dat deze poel des verderfs funest zou zijn voor de psychiatrische patiënten. Maar desondanks had men de hoop dat behandeling
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 41 in de eigen grootstedelijke woonomgeving van de patiënten méér goed zou doen dan die in de ver weg gelegen duinen. Was dus vroeger het idee om de gek uit de buurt en woonomgeving te halen om zijn genezing te bespoedigen, tegenwoordig is het doel om de patiënt in zijn eigen buurt te laten ter bevordering van zijn gezondheid. Dit artikel gaat niet over de veranderde inzichten in de psychiatrie over de ideale omgeving waar de psychiatrische patiënten het beste behandeld kunnen worden, in de drukke stad of op het rustige platteland. Wel gaat de aandacht uit naar de invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische stoornissen. Op grond van de bovengenoemde anekdote lijkt ons wel dat enige bescheidenheid ten aanzien van de huidige inzichten over deze invloed op zijn plaats is. De volgende vragen komen in dit artikel aan de orde. Komen psychiatrische stoornissen in gelijke mate voor op het platteland als in de grote stad? Zijn er in grote steden verschillen tussen meer en minder gedepriveerde wijken wat betreft de behandelde en onbehandelde psychiatrische morbiditeit? Kortom: wat zijn de relaties tussen deze 'environmental factors' en de geestelijke gezondheid van de bevolking?
2 Verschillen in urbanisatiegraad Uit epidemiologisch onderzoek blijkt de psychiatrische morbiditeit onder de bevolking in de grote steden vaak hoger te zijn dan op het platteland (Dohrenwend & Dohrenwend, 1974; Lewis and Booth, 1994). En dat geldt zowel voor de puntprevalentie (het aantal mensen met een psychiatrische stoornis op een willekeurige datum) als de incidentie (het aantal nieuwe mensen met een stoornis in een bepaalde periode). Wat schizofrenie betreft is vaak een positief verband gevonden tussen de incidentie en prevalentie van deze stoornis en de mate van urbanisatie (Faris en Dunham, 1939; Dohrenwend, 1975; Freeman, 1994). Lewis et al. (1992) onderzochten de verschillen in incidentie van schizofrenie tussen mannen met een plattelandsopvoeding en mannen met een stedelijke opvoeding. De laatsten hadden een hogere incidentie van schizofrenie. De auteurs concludeerden dat (ongeïdentificeerde) omgevingsfactoren het risico van schizofrenie verhogen in de grote steden (stress-theorie). Freeman (1994) trekt het bestaan van een onafhankelijke etiologische factor 'urbanicity' in twijfel. Hij suggereert dat urban/rural verschillen in psychiatrische morbiditeit grotendeels verdwijnen als op de juiste wijze gecorrigeerd wordt (voor onder andere demografische kenmerken, migratie en sociale klasse). Naast de directe bepaling van de morbiditeit onder de bevolking worden de 'admission-rates' ofwel de opnameratio´s ook vaak gebruikt als indirecte maten voor de morbiditeit. Maar deze maten hebben de beperking dat ze geen directe en perfecte afspiegeling zijn van de bevolkingsmorbiditeit. Deze maten
42 Jack Dekker en Jaap Peen worden namelijk niet alleen door de zorgbehoefte- en/of zorgvraag bepaald, maar ook door het aanbod van de voorzieningen (zie verder ´Yarvis law´). Er is weinig systematisch onderzoek in het buitenland verricht naar 'urban/rural differences in admission rates'. De onderzoeken totnogtoe tonen veelal hogere opnameratio´s in de grote steden aan. Deze bevindingen zijn dus in overeenstemming met de eerder genoemde epidemiologische studies die een vaak hogere morbiditeit onder de stadsbevolking aangeven. Bij de benoeming van de verschillen in opnameratio's tussen platteland en grote stad kan 'Yarvis law' (Joseph and Philips, 1984) niet onvermeld blijven. Volgens deze wet vertonen opnameratio's, berekend op basis van de opnamen/inschrijvingen bij een bepaalde voorziening, een negatief verband met de afstand tot die voorziening. Gezien de geringere dichtheid aan voorzieningen en de daarmee gepaard gaande grotere gemiddelde afstand tot de voorziening, zou daarmee het lagere gebruik in plattelandsgebieden deels kunnen worden verklaard. In Nieuw Zeeland (Hall, 1988), Tasmanie (Davey and Giles, 1979) en Canada (Dear, 1978) werd dit afstandseffect met betrekking tot het gebruik van psychiatrische voorzieningen aangetoond. In Australië speelde de afstand tot de voorziening pas een rol wanneer deze erg groot was (Stampfer e.a., 1984). In andere studies was het verband slechts zwak (Dear, 1976). De sterkte van dit 'distance decay-effect' zou beïnvloedt worden door verwijspatronen (Joseph, 1979). Hulpverleners in de eerste lijn zouden minder snel doorverwijzen naar een instelling naarmate deze verder weg gelegen is. Een tweede factor die de sterkte van het afstandseffect beïnvloedt zou de diagnose zijn (Joseph and Boeckh, 1981). Het effect zou sterker zijn voor de minder ernstige stoornissen en minder sterk voor ernstige stoornissen zoals schizofrenie. In Nederland blijken dezelfde verschillen tussen platteland en grote steden te bestaan. In een van de weinige epidemiologische onderzoeken naar psychiatrische stoornissen onder de bevolking bleek enkele jaren geleden in de regio Nijmegen (Hodiamont e.a., 1992) de prevalentie van psychiatrische stoornissen onder de bevolking van de stad drie keer zo hoog als in de omringende plattelandsgemeenten. Ook in het meest recente bevolkingsonderzoek (Bijl e.a., 1997) kwamen psychiatrische stoornissen in grote steden ongeveer 50 procent meer voor dan op het platte land. De onderzoeken naar psychiatrische opnamen zijn talrijker en geven dezelfde verschillen te zien. Uit analyse van alle eerste psychiatrische opnamen in 1970 in Nederland bleek, dat de grote steden per 1000 inwoners bijna twee keer zo veel psychiatrische opnamen hebben dan de minder geürbaniseerde gemeenten (Van Weerden-Dijkstra en Giel 1975a en b; Giel e.a. 1975). Met name patiënten met diagnose (ICD-9) schizofrenie, affectieve psychose, overige psychose (code 297 t/m 299) en verslaving bleken meer opgenomen te worden in de grote steden. Een tiental jaar later is de relatie tussen stedelijkheid en
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 43 psychiatrische opnamen wederom aangetoond in een regionaal onderzoek naar het GGZ-gebruik in de drie Zuid-Hollandse steden Den Haag, Leiden en Rotterdam (Van de Water e.a., 1988). Den Haag bleek de meeste psychiatrische opnamen per 1000 inwoners te hebben, namelijk 4,5 vergeleken met een gemiddelde van 2,1 in Zuid-Holland en van 1,8 in heel Nederland. Janssen e.a. (1993) vonden een zelfde hoge GGZ-consumptie in Amsterdam. In een onderzoek naar het gebruik van intramurale GGZ-voorzieningen in de provincie Drenthe (Sytema e.a., 1990) blijkt de sterkst verklarende factor te zijn: stad versus platteland. Deze factor verklaart 44 % van de variantie van de verschillen in opnameratio's. In een groter onderzoek van Dekker e.a. (1994) met betrekking tot de psychiatrische opnamen van alle Nederlandse gemeenten in 1991 werden deze verschillen tussen plattelandsdorpen en grote steden nogmaals bevestigd. Niet alleen wat betreft de totale opnameratio's, maar ook wat betreft de afzonderlijke diagnostische groepen (Peen en Dekker, 1997a; Peen en Dekker, 1997b.). De eerder gevonden hoge opnamecijfers in de sterk geurbaniseerde gemeenten (Dekker e.a., 1994) blijken verklaard te worden door de grotere proportie niet-gehuwde inwoners aldaar en in beperkte mate door de urbanisatiegraad als zodanig.
3 Verschillen tussen stadswijken Daar waar de verschillen in opnameratio's tussen platteland en grote steden vooral in verband worden gebracht met de urbanisatiegraad van de woongemeenten en (soms) met de afstand tot de voorziening, worden de verschillen tussen stadswijken veelal gerelateerd aan de verschillen in sociaal economische status. Uit een overzichtsstudie van 44 onderzoeken waarin het verband onderzocht is tussen sociaal economische status en psychologisch disfunctioneren in de bevolking, bleek dat een lage status samenging met een grote mate van voorkomen van psychische problemen in het algemeen en schizofrenie en persoonlijkheidsstoornissen in het bijzonder (Dohrenwend en Dohrenwend, 1969). Ook in een meer recent epidemiologisch onderzoek onder de Amerikaanse bevolking (Regier e.a., 1993) bleek de aanwezigheid van schizofrene stoornissen in de laagste sociaal economische klasse veel groter dan in de hoogste klasse. In overeenstemming met deze epidemiologische bevindingen vonden Faris en Dunham in Chicago de hoogste concentraties van psychiatrische opnamen met diagnose schizofrenie in de centrum-gebieden van de stad met de grootste hoeveelheid problemen zoals criminaliteit, werkeloosheid, zelfmoord, grote mobiliteit en overbevolking (Faris en Dunham 1939). De relatie tussen hogere opnameratio's en sociale deprivatie van de stadsbuurten bestaat niet voor alle afzonderlijke psychiatrische stoornissen. De sterkste correlaties zijn (na het
44 Jack Dekker en Jaap Peen eerste onderzoek van Faris en Dunham) in meerdere onderzoeken gevonden bij schizofrenie (Thornicroft e.a. 1993; Harrison e.a. 1995; Boardman e.a., 1997). In hun meta-analyse vinden Klussman en Angermeyer (1987) dat affectieve psychosen weliswaar vaak een positief verband vertoonden met de sociaal economische situatie van de buurt, met name de manisch-depressieve subgroep. Maar in hun eigen onderzoek bleek dat niet zo te zijn evenals in het onderzoek van Harrison e.a. (1995). Ook de bevindingen ten aanzien van de neurotische en persoonlijkheidsstoornissen zijn niet eenduidig (Klussman en Angermeyer, 1987). In twee studies waar deze diagnostische groepen waren samengenomen, bleek het verband wel (Levy en Rowitz, 1971; (Klussman en Angermeyer, 1987). Bij de neurotische stoornissen alleen vonden Tansella e.a. (1993) geen verband, maar Harrison e.a. (1995) vonden daarentegen een lichte, negatieve trend. Boardman e.a. (1997) vonden bij de neurotische en depressieve stoornissen wel een positief verband. Drugs en alcoholafhankelijkheid komen in de economisch gedepriveerde buurten daarentegen duidelijk meer voor (Klussman en Angermeyer, 1987; Boardman e.a., 1997). Hogere opnameratio's ten gevolge van organische hersensyndromen komen (voor zover onderzocht) met name in de economisch gedepriveerde buurten meer voor (Levy en Rowitz, 1973; Harrisson e.a., 1995). Figuur 1 De Amsterdamse stadsdelen en de psychiatrische opnamen
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 45 In Nederland is onder andere in Rotterdam (Verdonk, 1975) en Nijmegen (Bosma, 1975) dit positieve verband gevonden voor wat betreft de psychiatrische opnames. Recent bleek in Maastricht eveneens een positieve relatie tussen de sociale kenmerken van de buurt en het gebruik van de GGZ (Hamers en Romme, 1990; Gunther e.a., 1993). De gebruikte sociale en demografische factoren ofwel indicatoren zijn in de Nederlandse studies nogal van elkaar verschillend. Er is één indicator, die in alle studies is gebruikt. Dat is het percentage werklozen. Deze indicator hangt nauw samen met de intramurale opnamen. Daarnaast zijn er vier indicatoren, die in drie studies zijn gebruikt: percentage vrouwen, percentage gescheiden personen, bevolkingsdichtheid en migratie. Ten aanzien van de eerste indicator (percentage vrouwen) zijn er tegenstrijdige bevindingen: in één onderzoek blijkt deze indicator positief samen te hangen met de opnamen, in de andere twee onderzoeken negatief. Bij de drie andere indicatoren blijkt dat hoe groter de bevolkingsdichtheid, hoe groter de migratie, hoe meer gescheiden personen, des te meer opnamen er zijn. Dat is ook in Amsterdam het geval (Dekker e.a., 1995). Er zijn grote verschillen tussen de stadsdelen, niet alleen wat betreft de sociale indicatoren, maar ook wat betreft de incidentiecijfers van de psychiatrische opnamen. In figuur 1 zijn de gestandaardiseerde opnamecijfers van de Amsterdamse stadsdelen cartografisch weergegeven. De stadsdelen rondom de grachtengordel geven op beide aspecten het slechtste beeld. Hier vindt men de grootste sociaal economische achterstand en de meeste psychiatrische opnamen onder de bevolking.
4 Theoretische verklaringen Alvorens nader in te gaan op de theoretische inzichten over de gevonden verschillen in geestelijke gezondheid, dienen twee nadelen van de genoemde studies nader belicht te worden. Allereerst is daar het probleem van de 'ecological fallacy' (Hamers, 1987): de bevindingen ten aanzien van de geaggregeerde buurtniveaus mogen niet direct vertaald worden naar groepsen individueel niveau. Een tweede probleem betreft de filterwerking in de gezondheidszorg (Goldberg en Huxley, 1980). De precieze samenhang tussen de psychische morbiditeit onder de bevolking en de urbanisatie is met onderzoeken naar opnameratio's natuurlijk niet bepaald. Opnameratio's zijn namelijk geen perfecte afspiegeling van de psychiatrische morbiditeit van de bevolking. Het aandeel van vele, andere factoren is nog onbekend, zoals hulpzoekgedrag van de burgers, verwijsgedrag van huisartsen en RIAGG's, filterwerking van de GGZ, toegankelijkheid van de intramurale voorzieningen (Gunther e.a., 1993; Sytema e.a., 1990) en beschikbaarstelling van woningen, etc.
46 Jack Dekker en Jaap Peen Ondanks deze beperkingen is het op grond van de beschreven onderzoeksbevindingen wel aannemelijk om te veronderstellen dat in de meer urbane gemeenten en in de sociaal economisch gedepriveerde stadswijken psychopathologie méér voorkomt onder de inwoners (en ook leidt tot meer psychiatrische opnamen). Een belangrijke theorie om deze verschillen in morbiditeit en opnameratio's te verklaren is de drift- en/of selectietheorie (Nelissen, 1972). In deze theorie gaat men ervan uit dat geestelijk ongezonde bewoners naar grote steden en/of de sociaal economisch gedepriveerde buurten trekken, omdat zij daar minder opvallen, in afzondering kunnen leven en niet deelnemen aan het maatschappelijk verkeer, omdat zij minder huur hoeven te betalen, en omdat afwijkend gedrag in deze buurten ook meer geaccepteerd is gegeven de grote sociale desorganisatie. Deze theorie verklaart een zelfde neerwaartse beweging wat betreft de sociaal economische klasse. Door de psychiatrische stoornissen verliezen de desbetreffende personen hun werk en status (als ze dat al hebben), hun familie en vrienden, en zakken daardoor op de sociale ladder van de samenleving. Zo veronderstelt de drifttheorie dat de patiënten uit andere buurten verdreven worden omdat hun afwijkende gedrag daar niet wordt getolereerd (pushfactor). Anderzijds worden ze aangetrokken door de gunstige omstandigheden in de buurten waar ze naartoe gedreven worden (pullfactor), namelijk goedkope huisvesting, tolerantie ten aanzien van deviant gedrag en aanwezigheid van lotgenoten. En in de laatste jaren vermoedt men naast de drift een tegengestelde beweging van de meer gezonde bewoners. Volgens Freeman en Alpert (1986) zouden uit gebieden in verval vooral de gezonde en kapitaalkrachtige mensen vertrekken, waardoor de opnameratio's stijgen. Zo gauw de werkende bewoners het zich financieel veroorloven kunnen, verhuizen zij naar betere buurten of forenzendorpen buiten de stad, terwijl de minder draagkrachtigen genoodzaakt worden achter te blijven. Dit verschijnsel noemt men de 'social residue' hypothese. Een andere theorie vormt de 'breeder' of 'environment-stress' theorie (Faris en Dunham, 1939; Verdonk, 1975) genoemd. In deze theorieën gaat men ervan uit dat er in de omgeving 'social and non-social' factoren zijn die psychiatrische stoornissen bevorderen. De sociale factoren hebben vooral betrekking op de sociale cohesie (onder andere steun van het netwerk) en sociale controle van een buurtgemeenschap. Een goede cohesie en controle hebben veelal een remmende invloed op ontstaan van deviant en gek gedrag. Teveel cohesie en controle in de vorm van sociale rigiditeit werkt daarentegen weer averechts. Desintegratie en fragmentatie van de onderlinge, sociale relaties in een stadsbuurt ondermijnen de stabiliteit van de buurtgemeenschap en leiden tot een geringe participatie aan het maatschappelijk leven. Volgens Verdonk (1975) verliezen controlemechanismen hun invloed, met als gevolg waarden-, normenverlies en vermindering van de sociale samenhang. De mensen in die
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 47 buurten zijn niet gek, maar die buurten maken de mensen gek. Directe gevolgen van de sociale desintegratie zijn onder andere: slechte voeding en opvoeding van de jeugd, gebrek aan gezamenlijke waarden, standaardnormen en gedragscodes, afname van familieverband, groepsgevoel en -verantwoordelijkheid, grote migratie, ontstaan van sociale isolatie, geringe participatie aan het maatschappelijk leven, gebrek aan sociale steun, toename van werkeloosheid en armoede, alcohol en druggebruik. Al deze ontwikkelingen kan men als pathologie-bevorderend beschouwen, onder andere in die zin dat individuen zich meer en meer gaan afzonderen wat weer een essentieel premorbide kenmerk is van schizofrenie (Freeman, 1994). Een hogere frequentie van psychiatrische stoornissen in deze buurten is dan ook niet verwonderlijk. De non-sociale factoren die de kans op de psychische stoornissen beïnvloeden, zijn onder andere: de beschikbare ruimte per persoon, de kwaliteit van de woning, de geluidsoverlast van de buurt, blootstelling aan lood en andere zware metalen, luchtvervuiling, giftige en verontreinigde grond, et cetera. Mogelijk hiermee samenhangend komen in de meer gedepriveerde buurten ook meer infectieziekten tijdens zwangerschap voor en geboortecomplicaties (waarmede een ziekte als schizofrenie weer verband houdt).
5 Slot Alle bovengenoemde studies hebben een cross-sectionele onderzoeksopzet. Hierdoor is het vaak lastig om de resultaten te interpreteren. Heeft de hogere morbiditeit en/of opnameratio's te maken met omgevingsstressoren of andere type stressoren? Of wordt het veroorzaakt door de selectieve migratie? Kortom: ondersteunen de onderzoeksbevindingen de drift of selectie theorie of de environmentstresstheorie? De crosssectionele studies geven ons hier geen uitsluitsel over. Longitudinale studies werpen mogelijk meer licht op deze zaken (hoewel de onderzochte individuen in dit soort onderzoek vaak niet meer dezelfde zijn als de individuen aan het begin van de studie). De relatie tussen geestelijke gezondheid en omgevingsfactoren is nog maar zelden longitudinaal onderzocht. Twee studies zijn voorhanden. In Eastlake heeft men pogingen gedaan om een slecht functionerend buurtgemeenschap te verbeteren (Halpern, 1995). In het begin was de sfeer in deze wijk slecht. Veel achterdocht en isolatie, veel angst en depressie bij kleine, jonge gezinnen met relatieve lage inkomens. In twee jaar tijd heeft men acties ondernomen om deze situatie te verbeteren: de woningen werden opgeknapt, verkeer werd omgeleid, groenvoorzieningen werden aangelegd, et cetera. Al deze interventies vonden plaats in overleg met de bewoners. Na twee jaar was niet alleen de fysieke omgeving sterk verbeterd, maar ook de sociale gemeenschapszin als wel de geestelijke gezondheid van haar leden. De buurtbewoners trokken meer met elkaar op,
48 Jack Dekker en Jaap Peen hadden meer vertrouwen in elkaar gekregen, en voelden zich meer bij de buurt betrokken. En er was ook minder angst en depressie onder de mensen. De vergrote gemeenschapszin (volgend op de verbetering van de fysieke woonomstandigheden van de wijk) zette aan tot een versterking van het sociale netwerk, waardoor het succes verklaard werd. In Oslo is onlangs ook een dergelijke longitudinale studie afgerond (Dalgard en Tams, 1997). Daar ging het ook om wijken met ongeveer dezelfde sociaal economische situatie als in de studie van Halpern. In vijf wijken was in 1986 een crosssectionele studie gedaan naar de relatie tussen woonomstandigheden en psychiatrische stoornissen. In deze vijf wijken was een hoge correlatie gevonden tussen de onbevredigende sociale omstandigheden met weinig sociale steun en een slechte geestelijke gezondheid. Na 10 jaar werd hetzelfde onderzoek herhaald bij (deels dezelfde) personen die nog in de wijk woonden. Uit deze interviews bleek er een duidelijke relatie tussen de verbeterde omstandigheden in de wijk en het psychisch functioneert. Niet alleen de buurt verbeterde, maar ook de gezondheid van haar inwoners. De onderzoekers concluderen dan ook dat hun bevindingen de 'environment stress' theorie ondersteunen, dat wil zeggen dat de kwaliteit van de woonomgeving een duidelijke invloed heeft op de geestelijke gezondheid van haar bewoners. De drift of selectie-theorie is door deze twee onderzoeken natuurlijk niet ontkracht. Deze theorie zal zeker in de toekomst van belang blijven om de verschillen tussen stadsbuurten onderling en tussen stad/platteland te begrijpen. Waarschijnlijk moet men zowel de drift- als stresstheorie ook als elkaar aanvullend zien en complementair gebruiken. In welke mate deze theorieën elkaar aanvullen, dat zal met name met longitudinaal onderzoek bepaald moeten worden waarbij intensief gebruik gemaakt dient te worden van casusregisters. Tegelijkertijd dienen in deze longitudinale studies de theoretisch relevant geachte omgevingskenmerken van de woonomgeving a-priori vastgesteld te worden. Want in bijna alle ecologische onderzoeken totnogtoe wordt a posteriori gebruik gemaakt van de omgevingskenmerken zoals die door de diverse overheidsinstanties worden vastgelegd. Onze kennis van de relatie tussen fysieke, psychologische en sociale woonomgevingsfactoren en geestelijke gezondheid is dan ook niet groot te noemen en reikt niet veel verder dan de hier beschreven bevindingen. Aan het einde van dit artikel lijkt het gepast om terug te keren tot de anekdote van de inleiding. Hoewel enige bescheidenheid ten aanzien van de huidige kennis over de relatie tussen woonomgeving en geestelijke (on)gezondheid op zijn plaats is, kan de (Amsterdamse) GGZ wel een les leren uit de beschreven theorieën en onderzoeksbevindingen totnogtoe. Naast een doelmatige, efficiënte en verantwoorde GGZ dient men ook de nodige aandacht te
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 49 (blijven) geven aan de kwaliteit van (Amsterdamse) woonwijken en (niet te vergeten) aan de bouwkundige kwaliteit van de GGZ-voorzieningen in deze woonwijken (dus geen grootschalige, psychiatrische kazerne-bouw meer zoals vroeger). De nieuwe doelstellingen om de psychiatrische patiënten in hun eigen woonomgeving te behandelen en te begeleiden, komen dan zeer waarschijnlijk het meest tot hun recht. Pas dan zal de verhuizing van de duinen naar de stad het maximale effect sorteren voor de psychiatrische patiënten.
50 Jack Dekker en Jaap Peen Literatuur Bijl, R.V., G. van Zessen & A. Ravelli (1997), Psychiatrische morbiditeit onder volwassenen in Nederland: het NEMESIS-onderzoek. II. Prevalentie van psychiatrische stoornissen. In: Nederlands Tijdschrift voor Geneeskunde, no. 141, pp. 2453-2460 Boardman, A.P., R.E. Hodgson, M. Lewis & K. Allen (1997), Social indicators and the prediction of psychiatric admission in different diagnostic groups. In: British Journal of Psychiatry, no. 171, pp. 457-462 Bosma, A. (1975), De ruimtelijke spreiding van klinisch psychiatrische patiënten in Nijmegen. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 17, pp. 273-282 Dalgard, O.S. & K. Tambs (1997), Urban environment and mental health. In: British Journal of Psychiatry, no. 171, pp. 530-536 Davey, S.C. & Giles, G.G. (1979). Spatial factors in mental health care in Tasmania. Social Science and Medicine, pp. 87-94 Dear, M.J. (1976) Geographical Dimensions of the demand for Mental Health Care. Department of Geography, McMaster University, Hamilton, Ontario Dear, M.J. (1978) Planning for mental health care: a reconsideration of public facility location theory. International Regional Science Review, 3, pp. 93-11 Dekker, J.J.M., J. Peen, J.H.A.M. Iping, en F.E.R.E.R. de Jonghe (1994), Urbanisatie en de relatie met psychiatrische opnames. In: Tijdschrift voor Psychiatrie Dekker J., J. Peen, H. Heijnen J. Iping F. de Jonghe & H. Kwakman (1995), Sociale indicatoren en psychiatrische opnamen in Amsterdam. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 37, pp. 15-31 Dohrenwend, B.P., & B.S. Dohrenwend (1969), Social status and psychological disorder: a causal inquiry. Wiley & Sons, New York Dohrenwend, B.P. & B.S. Dohrenwend (1974), Psychiatric disorders in urban settings. In: G. Caplan (ed.) Child and Adolescent Psychiatry, Sociocultural and Community Psychiatry. Basic Books, New York
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 51 Faris, R., & H. Dunham (1939), Mental disorders in urban areas. University of Chicago Press, Chicago Freeman, H. & M. Alpert (1986), Prevalence of schizophrenia: geographical variations in an urban population. In: British Journal of Clinical and Social Psychiatry, no. 4, pp. 67-75 Freeman, H. (1994), Schizophrenia and city residence. In: British Journal of Psychiatry, no. 164, pp. 39-50 Giel, R., A.C. de Graaf & J.R. van Weerden-Dijkstra (1975), Mededelingen uit het Centrale Patiënten Register voor psychiatrische ziekenhuizen en universiteitsklinieken (6). In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 17, pp. 302-307 Goldberg D. & P. Huxley (1980), Mental illness in the community. The pathway to psychiatric care. Tavistock, London Gunther, N.C.H.F., E.O. Noorthoorn, H.J.F.R. Hamers, J.T.V.M. de Jong Ch.D. Kaplan, & M.W. de Vries (1993), De buurt als sleutel: sociale indicatoren en het gebruik van geestelijke gezondheidszorg. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 35, pp. 675-689 Hall, G.B. (1988), Monitoring and predicting community mental health centre utilization in Auckland, New Zealand. In: Social Science and Medicine, no. 26, pp. 55-70 Halpern (1995) Mental Health and Built Environment. London: Taylor & Francis Hamers, H.J.F.R. (1987), De GGZ als systeem in wankel evenwicht (dissertatie). Maastricht Hamers, H.J.F.R., en M.A.J. Romme (1990), Informatie-management in de geestelijke gezondheidszorg: een bijdrage van een casusregister. Van Gorcum, Assen/Maastricht Harrison J., S. Barrow S & F. Creed (1995), Social deprivation and psychiatric admission rates among different diagnostic groups. In: British Journal for Psychiatry, no. 167, pp. 456-462
52 Jack Dekker en Jaap Peen Hodiamont, P.P.G., A.E.S. Sijben, M.W.J. Koeter en A.J. Oldehinkel (1992), Psychiatrische problematiek en urbanisatiegraad. Tijdschrift voor Psychiatrie, 34, pp. 426-437 Joseph, A.E. (1979). The referral system as a modifier of distance decay effects in the utilization of mental health services. Canadian Geography, pp. 159-169 Joseph, A.E. & Boeckh, J.L. (1981). Locational variation in mental health care utilization dependent upon diagnosis: a Canadian example. Social Science and Medicine, pp. 395-404 Joseph A.E. & D.R. Philips (1984) Yarvis law and the utilization of mental health care. In : Accessibility and utilization van Harpen Roo (1984) Klusmann D. & ; M.C. Angermeyer (1987), Urban ecology and psychiatric admission rates: results from a study in the city of Hamburg. In: Angermeyer MC, Klusmann D (eds.) From social class to social stress. Springer, Berlin, pp. 16-45 Lewis, G., A. David, S. Andréasson & P. Allebeck (1992), Schizophrenia and city life. In: Lancet, no. 340, pp. 137-140 Link, B. & B.P. Dohrenwend (1980), Formulation of hypotheses about the ratio of untreated to treated cases in the true prevalence studies of functional psychiatric disorders in adults in the United States. In: Mental illness in the United States. Epidemiologic estimates (eds. B.P. Dohrenwend, et al). New York: Praeger, pp. 133-150 Nelissen, N.J.M. (1972), Grondbeginselen van de sociale ecologie. Het Spectrum, Utrecht/Antwerpen Peen, J. & J. Dekker (1997a), Urbanisatiegraad als risico-indicator voor psychiatrische opname. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 39, pp. 859-865 Peen, J. & J. Dekker (1997b), Admission rates for schizophrenia in The Netherlands: an urban/rural comparison. In: Acta Psychiatrica Scandinavica, no. 96, pp. 301-305 Regier, D.A., M.E. Farmer, D.S. Rae, J.K. Myers, M. Kramer, L.N. Robbins, L.K. George, M. Karno, & B.Z. Locke (1993), One-month prevalence of mental disorders in the United States and sociodemographic characteristics:
Invloed van omgevingsfactoren op psychiatrische opnamen 53 the Epidemiologic Catchment Area study. In: Acta Psychiatrica Scandinavica, no. 88, pp. 35-47 Stampfer, H., Reymond, J., Burvill, P.W. & Carlson, J. (1984) The relationship between distance from inpatient facilities and the rate of psychiatric admissions in Western Australia. Social Science and Medicine, 19, pp. 879-884 Sytema, S., F.G. Brook & R. Giel (1990), Sociale indicatoren en het gebruik van intramurale GGZ-voorzieningen door volwassenen in Drenthe. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 32, pp. 538-554 Tansella M., G. Bisoffi & G. Thornicroft (1993), Are social deprivation and psychiatric service utilisation associated in neurotic disorders? In: Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, no. 28, pp. 225-230 Thornicroft, G., G. Bisoffi, D. De salvia & M. Tansella (1993), Urban-rural differences in the associations between social deprivation and psychiatric service utilization in schizophrenia and all diagnoses: a case-register study in Northern Italy. In: Psychological Medicine, no. 23, pp. 487-496 Verdonk, A.L.Th. (1975), Stadsbuurten en haar opgenomen patiënten. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 17, pp. 283-297 Vijselaar, J. (1997) Gesticht in de duinen. Utrecht: Trimbos Instituut Water, H.P.A. van de, M.J.W. van de Laar & W. Davidse (1988), Gebruik van intramurale psychiatrische voorzieningen in de grote steden van Zuid-Holland. In: Tijdschrift voor Sociale Gezondheidszorg, no. 66, pp. 215-217 Weerden-Dijkstra, J.R. van & R. Giel (1975), Risicogroepen voor psychiatrische opname. In: Tijdschrift voor Psychiatrie, no. 17, pp. 41-47
54 Peter Gramberg
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen Amsterdam en Enschede vergeleken Peter Gramberg
1 Inleiding Ondanks alle pogingen om het onderwijs zo breed mogelijk toegankelijk te maken, komt uit onderzoek keer op keer naar voren dat schoolloopbanen van jongeren nog steeds zeer beïnvloed worden door het ouderlijk milieu. Deze invloed is in de loop der jaren overigens wel verminderd en de kansen op sociale mobiliteit zijn vergroot (Jungbluth, 1985; Tesser, 1986; Dronkers, 1992; Dronkers & De Graaf, 1995). Veel onderzoek naar schoolkeuzen, schoolprestaties en schoolloopbanen richt zich daarom op de invloed van het ouderlijk milieu. De invloed van de ruimtelijke omgeving (de buurt, de stad, de regio) blijft meestal onderbelicht, hoewel er uitzonderingen zijn (Eirmbter, 1977; Berdowski, 1995; SCP, 1996; Veenman, 1996; Tesser, 1981; Bun & Spruit, 1982 en Meester & De Leeuw, 1984). Toch kan van de ruimtelijke omgeving een zelfstandige invloed worden verwacht, al zal de invloed van het ouderlijk milieu altijd dominant zijn. Het verband tussen enerzijds gezinsspecifieke factoren als opleiding, sociaal-economische positie en etniciteit en anderzijds de schoolloopbanen kan als een soort basisverband gezien worden, waar hier niet verder op zal worden ingegaan. Het is dan ook de - extra - ruimtelijke invloed die in dit artikel centraal staat. Het artikel is als volgt opgebouwd: allereerst zal in theoretische zin worden nagegaan wat de invloed van de regio en de buurt op schoolloopbanen zou kunnen zijn. Vervolgens zullen op basis van de theorie enkele hypothesen en veronderstellingen geformuleerd worden. Door middel van een onderzoek in de gemeenten Amsterdam en Enschede is getracht deze veronderstellingen te toetsen. In deze twee steden zijn ruim 300 jongeren tussen de 14 en 18 jaar oud ondervraagd over (de voortgang van) hun schoolloopbaan en over de schoolkeuzen die zij hebben gemaakt. Ook met docenten van verschillende middelbare scholen is een interview gehouden. Doel van de enquête en de interviews was een antwoord te vinden op de volgende twee vragen: 1 In hoeverre worden verschillen in schoolloopbanen tussen Enschede en Amsterdam verklaard door een regionaal effect? 2 In hoeverre worden verschillen in schoolloopbanen tussen buurten in Enschede en Amsterdam verklaard door een buurteffect? Na de bespreking van de onderzoeksmethoden zal met behulp van de resultaten van het onderzoek worden bekeken in hoeverre kenmerken op regionaal en buurtniveau doorwerken in de schoolloopbanen van jongeren. Bedacht moet worden dat het onderzoek vrij kleinschalig is opgezet, waarbij de gegevens
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 55 voor het grootste deel door middel van interviews, (telefonische) gesprekken, huisbezoeken en participerende observatie zijn verkregen. De verkregen aantallen gegevens zijn daarom te klein om er uitgebreide statistische analyses op los te laten. Er zullen alleen eenvoudige kruistabellen worden gegeven, aangevuld met enkele citaten. In paragraaf vijf wordt nader op de dataverzameling teruggekomen.
2 De mogelijke invloed van de regio: theorie De Leidse socioloog Van Heek meende dat “regionale verschillen in de totale deelneming aan het v.h.m.o. op bevredigende wijze grotendeels verklaard kunnen worden uit regionale verschillen in de samenstelling van de bevolking naar beroepsgroepen” (Van Heek, 1968). Er zou dus geen sprake zijn van een zelfstandige regionale invloed. Toch is het mogelijk dat de regio op een zelfstandige manier de onderwijsmogelijkheden van jongeren beïnvloedt. Dit kan op een drietal manieren: ten eerste door de kenmerken van de regionale arbeidsmarkt (het aantal en soort banen dat aanwezig is), ten tweede door het type en de kwaliteit van het onderwijs dat aangeboden wordt en ten derde door het sociale (of culturele) klimaat dat in een regio heerst. De veronderstelling is dat deze kenmerken voor een deel met elkaar samenhangen, omdat de structuur van de arbeidsmarkt een bepaald type scholen genereert en er door de bevolking ook een bepaalde waarde aan onderwijs wordt gehecht. Het aangeboden onderwijs sluit aan op het karakter van de regionale arbeidsmarkt. Dit “uitstroomprofiel” is vooral van belang voor de jongeren die de school verlaten. Het aanbod van werkgelegenheid zal waarschijnlijk niet zo bewust meespelen in het keuzegedrag van twaalfjarigen (en dat van de ouders), maar kan wel van betekenis zijn voor het soort scholen dat aanwezig is en waaruit men dus de keuze heeft. Scholen die er niet zijn, kun je ook niet kiezen. Het aanbod kan dus de vraag stimuleren of in elk geval beïnvloeden. Waar het ontbreekt aan werkgelegenheid voor hoger opgeleiden, ontbreekt namelijk ook vaak de bijbehorende onderwijsinfrastructuur (minder havo/vwo scholen bijvoorbeeld). Er hoeven daarom ook minder havo/vwo adviezen op de basisschool te worden gegeven om de scholen te “vullen” (Jungbluth, 1996). Ook is de sociaaleconomische positie van de regio van belang: in florerende regio's is de onderwijsdeelname hoger en gaan leerlingen naar hogere typen vervolgonderwijs, omdat het belangrijk is een zo hoog mogelijke opleiding te hebben (Bun & Spruit, 1982). In deze regio’s is ook het meest sprake van diplomainflatie en verdringing op de arbeidsmarkt. Wanneer jongeren de middelbare school hebben afgerond, zullen zij geconfronteerd worden met de mogelijkheden in hun regio, zowel op het gebied van vervolgonderwijs als van arbeid. Is een bepaald type onderwijs niet in de regio voorhanden of zijn er geen passende banen, dan zijn er grofweg twee opties: erin berusten (door een baan of opleiding onder het niveau te accepteren) of
56 Peter Gramberg migreren. Een aanzienlijk deel van de jongeren kiest voor migratie. Dit hoort ook bij het traject van verzelfstandiging. In deze leeftijdsfase wordt dan ook veelvuldig verhuisd en ook vaak over grotere afstanden (Thissen & Droogleever Fortuijn, 1996). Jongeren trekken vanuit geheel Nederland naar plaatsen in de Randstad of andere (universiteits)steden. Dit geldt natuurlijk niet voor alle jongeren. Het merendeel zal gewoon in de eigen regio verzelfstandigen en daar een opleiding volgen. Is een bepaalde opleiding niet aanwezig, dan kiezen zij een andere opleiding die wel in de eigen regio beschikbaar is. Concreet kan men bijvoorbeeld denken aan het vervangen van een universitaire door een hbo-opleiding. Dit substitutie-effect zal vooral voor jongeren gelden, die in de eigen regio genoeg kansen zien om zichzelf te ontplooien, voor jongeren die een opleiding willen volgen die wel in de regio kan worden gevonden en voor jongeren die veel sociale contacten in de regio hebben. Bovendien speelt ook de kwaliteit van het woonmilieu een rol. De opvatting bestaat dat verzelfstandiging buiten de Randstad minder kansen biedt en beperkt blijft tot jongeren met een laag opleidingsniveau. Gebieden buiten de Randstad zouden gekenmerkt worden door een minder geschakeerd onderwijsaanbod (op het gebied van universiteiten en hbo-instellingen, maar ook op middelbaar- en basisniveau, bijvoorbeeld door het ontbreken van een categoriaal gymnasium of van montessori-, dalton- of jenaplanscholen), een minder omvangrijk en gedifferentieerd arbeidsaanbod en een regionale cultuur, die minder op doorleren in het algemeen is gericht en tegenover meisjes in het bijzonder (Thissen & Droogleever Fortuijn, 1996). In gebieden buiten de Randstad zouden er minder mogelijkheden zijn om een “eigen” leefstijl te ontwikkelen. In dat opzicht kunnen regio's zowel “mobiliserend en moderniserend” als “remmend en bevestigend” zijn. Gebieden buiten de Randstad zouden minder stimulerend zijn en meer gericht op het bevestigen van bestaande structuren en deze houding zou ook weerspiegeld worden in het onderwijs. Het regionale culturele klimaat heeft dan direct zijn weerslag op individuele onderwijs- en arbeidsmarktcarrières.
3 De mogelijke invloed van de buurt: theorie Behalve de regio zou ook “de buurt” de schoolloopbaan kunnen beïnvloeden. Ook hierbij zijn een aantal veronderstellingen te maken. Ten eerste betreft dit de spreiding van onderwijs over de stad en de daarmee samenhangende bereikbaarheid van scholen, ten tweede het doorwerken van de buurtcultuur op de houding van jongeren ten opzichte van school en werk en ten derde het verschijnsel territoriale stigmatisering. Wat betreft de bereikbaarheid van scholen, is het mogelijk dat jongeren uit “concentratiewijken” lagere typen scholen bezoeken en lagere adviezen krijgen dan vergelijkbare jongeren uit buurten met een gevarieerder bevolkingsopbouw. Jongeren uit “concentratiewijken” zouden niet naar scholen buiten de
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 57 buurt gaan, omdat ze er niet van op de hoogte zijn en omdat ze “er niets te zoeken hebben”. In hun eigen wijk staan alleen lagere typen scholen (vbo/mavo scholen) en daarom gaan jongeren nauwelijks naar havo/vwo scholen. Ook de buurtcultuur zou negatief of positief kunnen doorwerken in de houding van jongeren en hun ouders ten opzichte van onderwijs. De buurtcultuur kan gezien worden als een aanvulling op de thuiscultuur, die kinderen uit bepaalde wijken ongeschikt maakt voor de dominante schoolcultuur (Bourdieu, 1978). Het onderwijs is niet in staat om verschillen in cultuur weg te werken en heeft daarom een sterk reproducerend karakter. In buurten waar een “armoedecultuur” heerst, is men negatief over school en ziet men zelfs van een bepaald type onderwijs af als dat niet in de eigen buurt gevonden kan worden. Men praat nooit over school of in negatieve zin. Eventuele ambities worden snel afgestraft door mensen in de buurt: “school is niet voor ons soort mensen” of “je wordt toch wel werkloos” zijn de heersende opvattingen in de buurt. Wilson veronderstelt dat scholen ook hun niveau aanpassen aan de omstandigheden in de wijk. In sommige wijken is daarom het onderwijs geen voorbereiding op de arbeidsmarkt meer (want er zijn toch geen banen) maar een tijdelijk middel om jongeren van de straat te houden. "In such neighbourhoods, teachers become frustrated and do not teach and children do not learn" (Wilson, 1987, p.57). In zulke wijken spijbelt een groot deel van de scholieren en is de voortijdige schooluitval groot. Kinderen en jongeren ondervinden daarbij (nadelige) gevolgen voor wat betreft hun functioneren op school door de buurt waarin ze wonen. Een woordvoerder van een Haagse scholengemeenschap zegt over de invloed van de buurt het volgende: "Als jongeren in een buurt wonen waar een grote concentratie van werkloosheid is, zullen ze eerder geen moeite doen om aan hun toekomst te werken. Voor de jeugd is het moeilijk zich ertoe te zetten naar school te gaan, omdat niemand in de buurt een hoge opleiding volgt en niemand werkt. In een wijk waar een arbeidsethos heerst, ben je eerder geneigd om aan je toekomst te werken" (Van Kleef & Nijhuis, 1996, p 113). De armoedecultuur van de omgeving werkt door in het karakter van de school en daarmee in de kansen op sociale stijging voor jongeren. Er ontstaat in deze wijken een “anti-schoolcultuur” (Bun & Spruit, 1982). Veenman (1996) spreekt bijvoorbeeld van een “Bijlmermeer-effect”: in een door hem uitgevoerd onderzoek bleek dat Surinaamse en Antilliaanse jongeren uit deze wijk gemiddeld slechter scoren dan vergelijkbare jongeren uit andere wijken. De kenmerken van de wijk werken door in de attitudes en houding en daarmee in de prestaties van de jongeren. Aan de andere kant kan er ook sprake zijn van een elitaire buurtcultuur die de schoolloopbaan van veel jongeren in positieve zin beïnvloedt. Jongeren en ouders zijn goed op de hoogte van de kwaliteit van allerlei scholen en worden door buren geïnformeerd. Werk en opleiding worden positief gewaardeerd en het wordt belangrijk gevonden om naar school te gaan. Mensen in de buurt zijn
58 Peter Gramberg geïnteresseerd in schoolprestaties en vragen regelmatig naar de vorderingen en wat “je later wil doen”. Ten derde zou territoriale stigmatisering van invloed kunnen zijn (Wacquant, 1993). Idealiter leidt het onderwijs, en dan met name het middelbaar onderwijs, juist tot menging van verschillende groepen (De Jong, 1989). Jongeren uit verschillende buurten en van ongelijke komaf kunnen elkaar op een middelbare school ontmoeten. Dit kan daarom tot een uitwisseling van kennis en contacten leiden. Niet elke buurt heeft een middelbare school binnen zijn grenzen en bovendien niet van elk type, zodat veel jongeren buiten hun eigen buurt naar school gaan. De jongeren uit achterstandsbuurten die naar scholen buiten hun eigen buurt gaan zouden met stigmatisering geconfronteerd kunnen worden. Ze nemen dan op die scholen een marginale positie in. Leraren schatten hun prestaties bij voorbaat lager in, omdat deze jongeren uit een achterstandswijk komen. Rosenthal en Jacobson (1968) wijzen op het “Pygmalion-effect”: leerkrachten hebben een bepaalde verwachting van jongeren en stellen zich tegenover de jongeren zo op dat hun verwachting ook wordt waargemaakt. Leraren zouden aan jongeren uit probleembuurten lagere adviezen geven en niet bij beroeps- en studiekeuze motiveren. Het beeld dat anderen van de buurt hebben wordt daarmee zonder meer op het individu geprojecteerd.
4 Het onderzoek in Enschede en Amsterdam: hypothesen In Enschede en Amsterdam is door mij een onderzoek gehouden om de invloed van de buurt en de regio op schoolloopbanen op het spoor te komen. De verwachting daarbij is dat in Enschede, met zijn relatief industriële karakter en perifere ligging, schoolloopbanen anders verlopen dan in het postindustriële en in de Randstad gelegen Amsterdam. Binnen Amsterdam en Enschede zijn verschillende buurten geselecteerd om zo ook de invloed van de buurt op de schoolloopbanen na te gaan. Wat betreft de zelfstandige invloed van de buurt is het niet de verwachting dat deze in Nederland, en zeker niet in middelgrote steden als Enschede, heel sterk zal zijn. Verschillen tussen buurten zijn nu ook weer niet zo groot in Nederland. Bovendien is het schaalniveau van de buurt klein, waardoor mensen makkelijk naar andere buurten kunnen gaan om gebruik te maken van voorzieningen als scholen. Ook is het (stedelijk) beleid sterk gericht op spreiding van voorzieningen en op het bevorderen van participatie van mensen die zich in een achterstandspositie bevinden. Wat betreft de regio zijn er wellicht meer invloeden te verwachten. Hierbij kan vooral gedacht worden aan de beschikbare werkgelegenheid en aan de noodzaak om een hooggeschoolde bevolking te hebben. Ook zal de regionale cultuur (“doorleren of niet”) van invloed zijn op de waarde die aan onderwijs wordt gehecht. De verwachting is daarbij dat in de “moderne” Randstad meer waarde wordt gehecht aan onderwijs dan in “traditionele” regio's, waar men eerder de arbeidsmarkt opgaat. De volgende hypothesen zijn geformuleerd:
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 59 Met betrekking tot de invloed van de regio: Door de structuur van de arbeidsmarkt en de noodzaak om al dan niet hoog geschoold personeel te hebben, krijgen jongeren in Enschede een gemiddeld lager schooladvies dan in Amsterdam, al komen ze uit vergelijkbare sociale milieus. In Amsterdam zijn jongeren vaker gericht op een (zo hoog mogelijke) vervolgopleiding, terwijl in Enschede, met zijn traditioneler cultuur, jongeren eerder voor werk of het huishouden kiezen. In Amsterdam zijn jongeren meer op algemene, administratieve of commerciële opleidingen en beroepen georiënteerd, terwijl in Enschede jongeren vaker een technische of industriële opleiding volgen of in deze sectoren werkzaam zijn. Met betrekking tot de invloed van de buurt: In achterstandsbuurten krijgen jongeren uit sociaal-zwakkere milieus lagere adviezen en volgen zij een lager onderwijsniveau dan vergelijkbare jongeren in niet-achterstandsbuurten. Dit hangt mede samen met een ongelijke spreiding van het onderwijsaanbod over de stad. In buurten met veel werklozen wordt minder waarde gehecht aan werk en opleiding, laten jongeren zich in negatieve zin beïnvloeden door de omgeving en staan zij daarom zelf ook negatiever tegenover de waarde van school en werk. Jongeren uit achterstandsbuurten die naar scholen buiten hun buurt gaan, worden geconfronteerd met territoriale stigmatisering.
5 Operationalisering en werkwijze Als “ideaaltype” van respectievelijk een moderne regio en een traditionele regio zijn Amsterdam en Enschede uitgekozen. Amsterdam wordt gekenmerkt door een heterogene bevolkingssamenstelling, veel werkgelegenheid in de (hoogwaardige) dienstverlening, een relatief hoog opgeleide bevolking en is centraal in Nederland gelegen. Enschede laat het omgekeerde beeld zien: gericht op industrie, perifeer gelegen, een laag opgeleide bevolking en weinig hoogwaardige werkgelegenheid. In de praktijk is deze scheiding natuurlijk niet zo scherp. Binnen de steden Amsterdam en Enschede is gekozen voor buurten met een relatief zwakke allochtone (school)populatie, met een relatief zwakke autochtone (school)populatie en met een relatief sterke (school)populatie (tabel 1). Voor het criterium “zwak” of “sterk” is gebruik gemaakt van de scores zoals die ook in het Onderwijsvoorrangsbeleid (OVB) gelden (voor een overzicht van dit beleid, zie Mulder, 1996). Kortweg komt dit beleid er op neer dat jongeren met laag opgeleide allochtone ouders het gewicht “1,9” krijgen, jongeren met laag opgeleide autochtone ouders het gewicht “1,25” en de
60 Peter Gramberg overige leerlingen het gewicht “1,0”. Een kind van laag opgeleide allochtone ouders telt dus voor de verkrijging van middelen bijna twee keer voor een “1,0” kind. In elke buurt is aan een basisschool gevraagd medewerking te verlenen aan het onderzoek. Getracht is een basisschool te selecteren die qua bevolkingssamenstelling representatief is voor het karakter van de buurt. Daartoe is een vergelijking met andere basisscholen gemaakt (als die er waren). In vrijwel alle gevallen woonden de meeste leerlingen in de directe omgeving van de school. Alleen op de school in de Concertgebouwbuurt werden enkele jongeren uit andere buurten aangetroffen. Deze jongeren zijn wel geënquêteerd, maar de gegevens zijn niet meegenomen in de analyse om vertekening te voorkomen. Tabel 1: Invulling van de twee regio’s en zeven buurten. De buurten zijn geordend volgens OVB-scores
Enschede (traditionele regio) Amsterdam (moderne regio)
Zwak allochtoon (relatief veel 1,9 leerlingen)
Zwak autochtoon (relatief veel 1,25 leerlingen)
Sterk (relatief veel 1,0 leerlingen
Deppenbroek/ Mekkelholt
Ribbelt
Stokhorst
Vogelbuurt, Stadionbuurt
Nieuwendam
Concertgebouwbuurt
Er is in twee ronden op twee verschillende tijdstippen geënquêteerd (zie tabel 2, waarin een overzicht van het veldwerk wordt gegeven). Tabel 2: Overzicht veldwerk en respons Weige- Aantal ring respondenten 2e ronde
% respons 2e ronde t.o.v. 1e ronde
Enschede
Aantal Verhuisd, Meermalen niet thuis, respondent nieuw telefoon niet en 1e ronde adres onbekend opgenomen of geheim nummer 171 14 7
2
146
85%
Amsterdam
225
31
22
1
171
76%
Totaal
396 (100%)
45 (11%)
29 (7%)
3 (1%)
317 (80%)
80%
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 61 Allereerst zijn de leerlingen van de 8e groep ondervraagd. Zij stonden op het punt om de basisschool te verlaten en hadden hun keuze voor de middelbare school gemaakt. Om een beeld te krijgen van de hele middelbare schooljeugd, moesten echter ook oudere leerlingen ondervraagd worden. Hiervoor is gebruik gemaakt van (ex-)klassenlijsten van dezelfde basisscholen, bij voorkeur van leerlingen die drie jaar tevoren de basisschool verlaten hadden. Zo konden ook de oudere leerlingen benaderd worden. Deze jongeren zijn zoveel mogelijk bij hen thuis opgezocht en ondervraagd over hun schoolloopbaan. Het resterende deel is telefonisch geënquêteerd. Twee jaar na deze eerste ronde is de hele procedure herhaald. Zo kon de schoolloopbaan voor langere tijd gevolgd worden en kon er een longitudinaal perspectief in het onderzoek verwerkt worden, dat overigens in dit artikel niet centraal zal staan. Bij de tweede ronde zijn alle jongeren opnieuw benaderd: met 117 jongeren is bij hen thuis een interview gehouden en met 200 jongeren is een telefonisch interview gehouden. Tijdens de eerste ronde zijn 396 jongeren ondervraagd; bij de tweede ronde konden 317 respondenten weer achterhaald worden. Er is dus ongeveer 20% uitval geweest, hetgeen vooral toe te schrijven is aan verhuizingen. Bij de bespreking van de resultaten gaat het telkens om de jongeren, die twee keer zijn ondervraagd. Er is bij beide rondes gebruik gemaakt van een half-gestructureerde vragenlijst. De eerste ronde was vooral bedoeld als een snelle inventarisatie van de kenmerken van de respondenten. Deze vragenlijst was dan ook niet erg uitgebreid. Tijdens de tweede ronde was de vragenlijst veel uitgebreider en was er ook ruimte voor open vragen. Omdat alle jongeren persoonlijk bij hen thuis of over de telefoon benaderd zijn, was het niet nodig om de antwoorden teveel van tevoren in te kaderen. Dan zou een puur schriftelijke enquête ook mogelijk zijn geweest. Het draait in dit onderzoek echter niet alleen om de feitelijke gegevens; ook de houdingen, attitudes en verwachtingen van de jongeren ten aanzien van onderwijs moesten aan bod komen. Dit soort gegevens laat zich beter verkrijgen door (open of half gestructureerde) interviews dan slechts door percentages en geprecodeerde antwoorden. Met name tijdens de gesprekken bij de jongeren thuis is daarom getracht inzicht te verkrijgen in de mechanismen achter de cijfers door de vragenlijst in de vorm van een interview af te nemen.
6 Overzicht van de respondenten In bijlage I staat een overzicht van de respondenten. De verschillen tussen de buurten komen hierbij duidelijk naar voren. In het kort kunnen de respondenten per buurt als volgt getypeerd worden: Deppenbroek/Mekkelholt (Enschede-Noord) is een wijk met relatief veel buitenlandse - met name Turkse - jongeren. Hoewel de meeste ouders een opleiding op basisschool- of hooguit mavo-niveau gevolgd hebben, is er ook
62 Peter Gramberg nog een vrij groot deel ouders dat een opleiding op minimaal mbo/havo niveau gevolgd heeft. Het gemiddeld lage opleidingsniveau in deze buurt wordt vooral verklaard door het hoge aantal buitenlandse families. De Nederlandse families die er wonen zijn namelijk niet zo slecht opgeleid. Dit komt echter slechts ten dele in de werksituatie naar voren. De meeste Nederlandse vaders (63%) hebben “laag” werk, maar hebben wél werk. Het vrij hoge percentage “geen werk” in deze buurt komt dan ook voornamelijk voor rekening van de buitenlandse vaders, want van hen heeft maar liefst 60% geen werk. Ook de meeste moeders (Nederlands of buitenlands) werken niet. Ribbelt (Enschede-Oost) is een wijk met een voornamelijk autochtone Twentse bevolking, aangevuld met enkele buitenlandse families. De opleiding van de ouders van de respondenten ligt veelal op lbo-niveau. Het aantal ouders met een hogere (hbo- of universitaire) opleiding is te verwaarlozen. Ook de beroepspositie is niet al te hoog, maar bijna iedereen werkt (althans de vaders). Het merendeel van de moeders werkt niet; de moeders die wel werken hebben vaak een "lage" (parttime) baan, waarvoor maximaal mavo vereist is. Zowel in Ribbelt als Deppenbroek oefenen de vaders een groot aantal verschillende beroepen uit, waarbij de "blue-collar" beroepen overheersen, zoals bijvoorbeeld vrachtwagen- of taxichauffeur, arbeider, schoonmaker, loodgieter, glazenwasser en timmerman. De moeders zijn - als ze al ergens werken - voor het grootste deel werkzaam in de verpleging, in de horeca of in de detailhandel. Stokhorst (Enschede-Oost) geldt als één van de meest florerende wijken van Enschede. Een hoog percentage goed opgeleide, tweeverdienende Nederlandse gezinnen: dat is kort gezegd de bevolkingssamenstelling in deze wijk. Driekwart van de vaders heeft een baan op hbo of wo-niveau; zij zijn bijvoorbeeld als huisarts, accountant, fysiotherapeut, (hoog)leraar of als "klinisch chemicus" werkzaam. Daarnaast hebben relatief veel ouders een eigen zaak, zoals een behangbedrijf, een drogisterij, een slijterij of een garage. Het aantal werkende moeders is, zeker in vergelijking met de andere twee buurten, hoog. Ook deze banen hebben vaak een hbo/wo-karakter. Een aantal ouders komt van buiten Twente en zijn voor hun werk naar Enschede gekomen. De Stadionbuurt is een “vreemde eend in de bijt” in het overwegend chique Amsterdam-Zuid. Van alle kanten wordt de wijk omringd door gegoede wijken met dure woningen en veel voorzieningen. De Stadionbuurt heeft echter een geheel andere bevolkingssamenstelling. Hier zijn de Marokkaanse jongeren dominant. Daarnaast heeft een kwart van de jongeren een Nederlandse achtergrond. Het opleidingsniveau van de ouders is over het algemeen (erg) laag; meer dan de helft heeft hoogstens de basisschool doorlopen. Dit geldt het
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 63 sterkst voor de Marokkaanse ouders. De Nederlandse ouders hebben een opleiding op lbo/mavo of havo/vwo/mbo niveau. Vrijwel niemand heeft een opleiding op hbo/wo niveau gevolgd. De twee moeders die dat wel hebben zijn overigens van Turkse en Marokkaanse afkomst. De overige allochtone moeders hebben echter allen een opleiding op maximaal basisschool niveau. In samenhang met het opleidingsniveau is het beroepsniveau ook vrij laag. Veel ouders werken overigens niet. De vaders die wel werken hebben beroepen als (bus)chauffeur, kok, arbeider en treinsteward. De moeders zijn werkzaam als verkoopster, kokkin of apothekersassistente. De Concertgebouwbuurt (Amsterdam-Zuid) laat, hoewel grenzend aan de Stadionbuurt, het omgekeerde beeld zien. De dominante groep bestaat hier uit Nederlandse jongeren met hoog opgeleide ouders. Soms komt één van de ouders (met name moeders) uit het buitenland. Dit betreft dan landen als Frankrijk, Engeland of Australië. Er wonen (vrijwel) geen Turkse en Marokkaanse leerlingen in deze buurt. Wel bevinden zich enkele Surinamers onder de respondenten. De meeste ouders hebben hoogwaardig werk en de meeste ouders werken beiden. Artsen, leraren, advocaten komen frequent voor. Daarnaast vinden we een aantal ouders met “artistieke” beroepen als beeldend kunstenaar of musicus. Slechts een paar ouders hebben een duidelijk "bluecollar beroep" als tegelzetter. In de Vogelbuurt (Amsterdam-Noord) zijn Marokkaanse jongeren met (erg) laag opgeleide ouders dominant. Daarnaast wonen er een aantal Nederlandse jongeren met laag opgeleide ouders. De moeders zijn iets hoger opgeleid dan de vaders, maar de verschillen zijn gering. Een groot deel van de ouders werkt niet; als ze wel werken betreft het beroepen in de industriële sector, waarvoor relatief weinig scholing nodig is. De Vogelbuurt geldt als de “armste buurt van Amsterdam” (CBS, 1997). In Nieuwendam (Amsterdam-Noord) tenslotte wordt de dominante groep gevormd door Nederlandse jongeren met vrij laag opgeleide ouders (rond het lbo/mavo niveau). Een behoorlijk aantal jongeren woont in een éénoudergezin. Naast deze Nederlandse jongeren zijn er ook een aantal buitenlandse jongeren. Hun ouders zijn meestal slechter opgeleid en minder vaak werkzaam. Het gemiddeld niveau qua onderwijs- en sociaal economische positie van de ouders ligt in deze wijk ook niet al te hoog, maar wel hoger dan bij de ondervraagde jongeren in de Vogelbuurt en de Stadionbuurt.
64 Peter Gramberg
7 De invloed van de regio op schoolloopbanen: resultaten In paragraaf vier zijn enkele hypothesen geformuleerd over de invloed van de buurt en regio op schoolloopbanen. Deze hypothesen zullen in deze en de volgende paragraaf getoetst worden. De eerste hypothese betreft de invloed van de regionale arbeidsmarkt op het adviesniveau. In vergelijking met Amsterdam is de industriële sector in Enschede nog steeds van relatief grote betekenis, al is, net als in de rest van Nederland, het aandeel in de loop der jaren geslonken. De commerciële dienstverlening is in Enschede van minder groot belang dan in Amsterdam. De groei van deze sector is in Nederland als geheel veel sneller gegaan dan in Enschede. In Enschede en Amsterdam is de niet-commerciële dienstverlening in de afgelopen periode nog wel gegroeid; in Nederland als geheel is de sector ingekrompen (figuur 1). Figuur 1 Ontwikkeling van de arbeidsmarkt in Amsterdam, Enschede en Nederland 1981-1997, in procenten
Bron: Statistisch Jaarboek CBS, Amsterdam in Cijfers, Enschede in Cijfers, diverse jaren
De veronderstelling is dat het naar verhouding industriële karakter van Enschede doorwerkt in een relatief sterke oriëntatie op het beroepsonderwijs en lagere vormen van algemeen voortgezet onderwijs. Voordat hiernaar gekeken wordt, moet eerst bedacht worden dat de sociaal-economische en sociaalculturele achtergrond van de jongeren in Amsterdam aanzienlijk anders is dan in Enschede. In Amsterdam zijn allochtone “1,9 jongeren” dominant, gevolgd door “1,0 leerlingen”. In Enschede is de groep “1,25 leerlingen” veel sterker vertegenwoordigd en is de groep “1,9 leerlingen” relatief klein (tabel 3).
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 65 Tabel 3: Verdeling van onderwijsvoorrangsgewichten over leerlingen basisschool, 1996 Amsterdam
Enschede
“1,0 leerlingen”
34
48
“1,25 leerlingen”
14
33
“1,9 leerlingen”
52
19
Totaal
100
100
Bron: Jeugd in Amsterdam, 1996; Jaarboek Grote Steden, 1996
Figuur 2 Schooladviezen van verschillende groepen in Amsterdam en Enschede, in procenten
Om de zelfstandige invloed van de regio te bepalen, moet daarom zoveel rekening worden gehouden met deze verschillen in ouderlijk milieu. Uit figuur 2 blijkt dat alle onderscheiden groepen in Amsterdam hogere adviezen krijgen dan in Enschede. In Amsterdam krijgen vrijwel geen “1,0 leerlingen” een vbo/mavo advies, terwijl dat in Enschede nog ruim een vijfde is. Ongeveer een derde van de kinderen met laag opgeleide allochtone ouders krijgt in Amsterdam een havo/vwo advies; in Enschede is dit niet meer dan 10%. Het kan natuurlijk zo zijn dat de ondervraagde jongeren in Amsterdam gewoon “slimmer” zijn dan in Enschede en daarom hogere adviezen krijgen. In het onderzoek is namelijk niet naar de intelligentie gevraagd (voor zover die al objectief gemeten zou kunnen worden). Dit in overwegende genomen en het
66 Peter Gramberg feit dat voor alle groepen het verband in dezelfde richting wijst, kan toch grofweg geconcludeerd worden dat er in Enschede aan vergelijkbare groepen inderdaad voorzichtiger en lagere adviezen worden gegeven dan in Amsterdam. De eerste hypothese wordt daarmee bevestigd. Toekomstoriëntatie en vervolgopleiding De tweede hypothese betreft het al dan niet doorleren na afronding van de middelbare school. Hierbij wordt beweerd dat in Amsterdam de jongeren gericht zijn op vervolgopleidingen, terwijl in Enschede de jongeren eerder voor werk of het huishouden kiezen. Slechts weinig leerlingen verkiezen het om direct na de middelbare school de arbeidsmarkt op te gaan: ruim 85% van alle leerlingen geeft aan een vervolgopleiding te willen doen (tabel 4). Hierbij zijn er uiteraard verschillen naar opleidingsniveau. Vbo’ers zijn veel meer gericht op werk dan jongeren op de havo of het vwo, die in alle gevallen een vervolgopleiding willen doen. Vooral in Enschede zijn de leerlingen van het vbo georiënteerd op de arbeidsmarkt: 32% wil het liefst na de middelbare school gaan werken (of heeft daadwerkelijk al een baan); in Amsterdam geldt dit voor 17% van de vbo-leerlingen. Jongens zijn iets vaker dan meisjes georiënteerd op werk. Zij volgen ook vaker een beroepsopleiding. Allochtonen zijn in ongeveer dezelfde mate als “1,0 leerlingen” gericht op een opleiding. Slechts een enkeling wil meteen werken. Tussen Amsterdam en Enschede zijn wat dit betreft geen verschillen. Tabel 4 Gewenste vervolgopleiding en huidig niveau, in procenten
Werk Havo Vwo Mbo Hbo Wo Weet niet Totaal
Amsterdam huidig niveau vbo mavo (N=53) (N=38) 17 32 76 61 7 7 100 100
Havo (N=35) 23 23 46 9 100
vwo (N=47) 4 15 66 15 100
Enschede huidig niveau Vbo mavo (N=44) (N=53) 32 13 6 61 76 7 6 100 100
havo (N=27) 11 22 48 19 100
vwo (N=22) 5 14 68 14 100
Samengevat kan gesteld worden dat de oriëntatie op een vervolgopleiding bij nagenoeg alle groepen groot is. De enige uitzondering zijn de “1,25 leerlingen” in Enschede; zij zijn relatief sterk georiënteerd op de arbeidsmarkt (35%). Overigens geven zij daarbij vaak aan nog wel één dag per week naar school te gaan (bijvoorbeeld in het kader van het leerlingstelsel). Leerlingen met dezelfde sociale achtergrond in Amsterdam willen wel vaak een volledige vervolg-
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 67 opleiding doen (81%) en lijken in hun wensen veel op de andere twee groepen. De tweede regiohypothese, namelijk dat de jongeren in Enschede meer georiënteerd zijn op “werk” en in Amsterdam op “opleiding” kan dus alleen bevestigd worden voor de leerlingen met laag opgeleide autochtone ouders. Bij de andere groepen zijn er geen relevante verschillen. De verschillen tussen Amsterdam en Enschede manifesteren zich vooral aan de “onderkant”: vbo-leerlingen in Enschede zijn veel meer dan vbo-leerlingen in Amsterdam na afronding van hun huidige opleiding gericht op werk. Vboleerlingen in Amsterdam kiezen liever voor het mbo, dat overigens in Enschede ook populair is. Van de mavo-leerlingen in Amsterdam geeft een derde aan het liefst naar de havo te gaan (of is daar al daadwerkelijk heen gegaan). Dit is in Enschede geen populaire optie. Hier gaan de mavo-leerlingen juist massaal naar het mbo. Iets soortgelijks zien we bij de havo-leerlingen, die in Amsterdam eerder voor het vwo kiezen dan in Enschede. De minste verschillen zien we bij de vwo-leerlingen. Een ruime meerderheid kiest voor het wetenschappelijk onderwijs en een enkeling voor het hoger beroepsonderwijs. Wat voor soort beroepen en studies heeft men in beide regio’s voor ogen? En in hoeverre hangen de gewenste beroepen samen met de kenmerken van de regionale arbeidsmarkt? Een deel van de jongeren (17%) heeft nog geen duidelijk beroep in gedachten. Van de overigen is een inventarisatie gemaakt van hun wensen. De verwachting hierbij is dat in Enschede er een nadruk ligt op technische en industriële beroepen, terwijl men in Amsterdam meer is gericht op de zakelijke en commerciële dienstverlening (hypothese drie). Uit de gegevens blijkt dat in Enschede de ondervraagde jongeren wat vaker een industriële of technische functie kiezen, terwijl in Amsterdam men wat vaker voor een kantoorbaan kiest. Nadere bestudering laat zien dat de verschillen opnieuw het grootst zijn tussen het vbo/mavo leerlingen in beide gebieden. Havo/vwo leerlingen in Enschede verschillen weinig van soortgelijke jongeren in Amsterdam. De hypothese dat jongeren in Amsterdam minder gericht zouden zijn op functies in de industrie en de bouw dan in Enschede blijkt dus alleen te gelden voor jongeren op vbo/mavo niveau. Over het algemeen maken havo/vwo jongeren in Amsterdam en Enschede ongeveer dezelfde school- en beroepskeuzen.
8 De invloed van de buurt op schoolloopbanen: resultaten In paragraaf vier zijn drie hypothesen over de invloed van de buurt op schoolloopbanen geformuleerd. Dat betreft ten eerste de bereikbaarheid van onderwijs. Het is mogelijk dat jongeren uit achterstandswijken lagere adviezen krijgen dan vergelijkbare jongeren uit andere buurten, omdat er in hun eigen omgeving geen mogelijkheden voor bijvoorbeeld havo/vwo zijn. Ten tweede betreft dit de cultuur die er in de buurt heerst en het “voorbeeldeffect” dat buurtgenoten aan de jongeren geven. In sommige buurten zou een “armoede-
68 Peter Gramberg cultuur” heersen, waarbij wél naar school gaan en goede cijfers halen door de omgeving wordt afgewezen. Jongeren uit achterstandswijken zouden daarom minder positieve voorbeelden hebben en minder gemotiveerd zijn om naar school te gaan. Ten derde kan gedacht worden aan het verschijnsel “territoriale stigmatisering”. Jongeren uit achterstandswijken worden op scholen buiten de buurt (extra) achtergesteld, omdat ze uit een slecht aangeschreven buurt komen. Leraren zouden de prestaties bij voorbaat lager inschatten en niet teveel van deze leerlingen verwachten. Adviesniveau en bereikbaarheid scholen Wanneer gekeken wordt naar het schooladvies dat de jongeren hebben gekregen, komen er grote verschillen tussen de buurten naar voren. Dat is niet zo verwonderlijk, aangezien de jongeren ook uit zeer verschillende ouderlijke milieus afkomstig zijn en zij in verschillende typen buurten wonen. Om te zien of “de buurt” een extra invloed heeft op het schooladvies, moeten de ouderlijke kenmerken dan ook zoveel mogelijk constant worden gehouden. Het mogelijke buurteffect zal daarom worden beschreven voor de drie belangrijkste groepen, zoals die ook door het Onderwijsvoorrangsbeleid (OVB) worden onderscheiden. De groep jongeren met laag opgeleide allochtone ouders (de “1,9 leerlingen”) is in dit onderzoek vooral woonachtig in de Amsterdamse Stadionbuurt en Vogelbuurt. Daar vormen ze rond de 70% van de totale ondervraagde populatie. In de buurten Deppenbroek en Nieuwendam vormen ze rond de 30% van de totale ondervraagde populatie. In de andere drie buurten (Ribbelt, Stokhorst en de Concertgebouwbuurt) is deze groep nagenoeg afwezig. Deze drie buurten zullen dan ook verder hier niet besproken worden. De vraag is of het advies dat aan deze groep wordt gegeven, grote verschillen per buurt laat zien. Tabel 5 Schooladvies van jongeren met laag opgeleide allochtone ouders per buurt, in procenten
vbo/mavo mavo/havo havo/vwo Totaal
Deppenbroek (N=21) 67 24 9 100
Stadionbuurt (N=31) 19 55 26 100
Vogelbuurt (N=28) 50 21 29 100
Nieuwendam (N=12) 58 9 33 100
De jongeren in de Enschedese wijk Deppenbroek krijgen lagere adviezen dan in de drie Amsterdamse wijken. Ze krijgen zelden een havo/vwo advies. Dit heeft niet zozeer met de buurt te maken, maar vooral ook met de regio. Zoals zojuist naar voren kwam, worden in Enschede over het algemeen lagere
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 69 adviezen gegeven dan in Amsterdam. Interessant is vooral het verschil tussen de Stadionbuurt enerzijds en de buurten in Amsterdam-Noord anderzijds. De in de Stadionbuurt wonende jongeren krijgen veel vaker een mavo/havo advies dan in de twee andere Amsterdamse buurten, terwijl het percentage havo/vwo adviezen weer niet zoveel verschilt. Ook wat betreft het huidige niveau van de leerlingen volgen de allochtone jongeren uit de Stadionbuurt gemiddeld een hogere vorm van voortgezet onderwijs dan de jongeren in Amsterdam-Noord (tabel 8), hoewel ze een vergelijkbare achtergrond hebben. Tabel 6: Huidige niveau van jongeren met laag opgeleide allochtone ouders per buurt, in procenten
Vbo Mavo Havo Vwo Totaal
Deppenbroek (N=21) 43 38 19 100
Stadionbuurt (N=31) 26 29 29 16 100
Vogelbuurt (N=28) 57 14 7 22 100
Nieuwendam (N=12) 58 8 26 8 100
Kunnen de gevonden verschillen tussen de Stadionbuurt en de Vogelbuurt toegeschreven worden aan verschillen in bereikbaarheid van de diverse vormen van middelbaar onderwijs? In de omgeving van de Stadionbuurt zijn namelijk zeer veel scholen voor mavo/havo/vwo te vinden en weinig vbo-scholen. In de omgeving van de Vogelbuurt staan wel vbo-scholen, maar er zijn ook genoeg mogelijkheden voor mavo/havo/vwo. Het zou kunnen zijn dat in de Stadionbuurt de jongeren eerder naar de mavo worden verwezen, omdat er in hun eigen buurt geen vbo-school staat. Dit zou betekenen dat het aanbod van onderwijs in de buurt een zekere invloed heeft op de vraag en het advies en dat spreiding dus bijdraagt aan het bereiken van diverse groepen. Toch kan in principe aan de spreiding op buurtniveau niet te veel waarde worden gehecht. Zowel in Amsterdam als Enschede zijn de diverse typen scholen namelijk redelijk verdeeld over de stad. Hoewel in Amsterdam de (mavo)/havo/vwo scholen op een kluitje bij elkaar staan in het gegoede Amsterdam-Zuid (waar de leerlingen van de Stadionbuurt van lijken te profiteren) zijn in of nabij de achterstandswijken ook genoeg mogelijkheden voor havo/vwo te vinden (figuur 3). Hierbij moet overigens wel vermeld worden dat veel van deze scholen moeite hebben om hun havo- en vooral vwo afdeling op peil te houden, waardoor op termijn de kans niet denkbeeldig is dat havo en vwo opleidingen inderdaad uit deze buurten zullen vertrekken. Een school uit Amsterdam-West heeft bijvoorbeeld besloten haar havo/vwo afdeling naar een andere locatie (buiten de buurt) te verplaatsen en alleen de mavo afdeling open te houden op de huidige locatie in de achterstandsbuurt. Ook in Enschede, waar het
70 Peter Gramberg middelbaar onderwijs gekenmerkt wordt door fusies en de invoering van “brede” scholengemeenschappen, zijn herverdelingen gaande. Deze resulteren echter vooralsnog niet in een afname van het aantal mogelijkheden voor havo/vwo, ook niet in of nabij de achterstandswijken. De “1,9 leerlingen” laten in buurten waar zij in de minderheid zijn niet een veel hoger onderwijspeil zien. In Nieuwendam is het gemiddeld niveau zelfs lager dan bij jongeren uit de “concentratiewijken”. De jongeren met laag opgeleide allochtone ouders doen het in de concentratiewijken dus zeker niet slechter dan dezelfde soort jongeren in andere wijken. Een voorzichtige conclusie zou dan ook kunnen zijn dat het voor deze jongeren voor wat betreft hun schooladvies niet uitmaakt of zij in een concentratiebuurt wonen of niet. De aantallen respondenten zijn te klein om hierover krachtiger uitspraken te kunnen doen. Figuur 3 Kaart middelbaar onderwijs in Amsterdam
In hoeverre geldt het bij de allochtone jongeren gesignaleerde beeld ook voor de kinderen van laag opgeleide Nederlandse ouders (de “1,25 leerlingen”)? Het aandeel van dit type jongeren is in grote steden als Amsterdam de laatste decennia drastisch afgenomen. Deels is dit een resultaat van een stijging van het gemiddelde onderwijsniveau van Nederlandse ouders, deels komt dit door een vertrek van dit soort gezinnen richting (goedkope) suburbs. Inderdaad is
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 71 deze groep slechts in twee buurten van dit onderzoek redelijk vertegenwoordigd: namelijk in de wijk Ribbelt in Enschede en in de wijk Nieuwendam in Amsterdam. Ongeveer de helft van de ondervraagde jongeren voldoet aan deze omschrijving. In de Vogelbuurt en Deppenbroek zijn deze jongeren, alhoewel ver in de minderheid, ook nog wel te vinden. In de Stadionbuurt, Concertgebouwbuurt en Stokhorst zijn er haast geen jongeren te vinden die passen in dit profiel. Deze buurten zijn dan ook verder buiten beschouwing gelaten. Tabel 7: Schooladvies van jongeren met laag opgeleide autochtone ouders per buurt, in procenten
vbo/mavo mavo/havo havo/vwo Totaal
Deppenbroek (N=9) 33 44 22 100
Ribbelt (N=23) 52 30 17 100
Vogelbuurt (N=6) 67 33 100
Nieuwendam (N=20) 35 30 35 100
Door de kleine aantallen (met name van de Vogelbuurt) zijn er niet zoveel harde uitspraken naar aanleiding van deze tabel te geven. Wat in ieder geval opvalt is dat de Nederlandse jongeren uit deze wijken het niet veel beter doen dan hun allochtone buurtgenoten en in ongeveer dezelfde mate een havo/vwo advies krijgen. Hieruit blijkt dat niet zozeer de etniciteit, maar eerder het ouderlijk opleidingsniveau de schoolloopbaan beïnvloedt. De derde groep die getalsmatig groot genoeg is om er uitspraken over te kunnen doen, is de groep Nederlandse jongeren, waarvan de ouders minimaal een mavo opleiding hebben afgerond (de “1,0 leerlingen”). In de praktijk hebben de ouders van de meeste ondervraagde jongeren die in dit profiel passen minimaal een mbo of havo diploma; velen hebben zelfs een opleiding op hbo/wo niveau gevolgd. Uiteraard laat de dominante woonlocatie van deze jongeren het tegenovergestelde beeld van de overige groepen zien. Deze jongeren zijn met name woonachtig in de Concertgebouwbuurt en Stokhorst, waar zij meer dan 80% van de ondervraagde jongeren uitmaken. Deze “elitebuurten” kennen daarmee een, in vergelijking met de andere buurten, heel homogene bevolkingssamenstelling. In mindere mate komt dit type voor in Deppenbroek, Ribbelt, Stadionbuurt en Nieuwendam (ongeveer 25% van de ondervraagde jongeren). Alleen in de Vogelbuurt is deze groep vrijwel afwezig. Deze buurt zal dan ook niet verder besproken worden. Hoewel de bevolkingssamenstelling van Stokhorst en de Concertgebouwbuurt min of meer hetzelfde is, krijgen de jongeren in de Amsterdamse wijk veel hogere adviezen dan in de Enschedese wijk. De kinderen van hoog opgeleide ouders krijgen in de Concertgebouwbuurt bijna zonder uitzondering een
72 Peter Gramberg havo/vwo advies, terwijl in Stokhorst toch nog regelmatig een lager advies wordt gegeven. Ook hier speelt het regionale effect een rol. Opvallend is dat de verschillen tussen de buurten binnen de twee steden veel groter zijn dan bij de twee andere groepen. In de buurten waar deze jongeren in de minderheid zijn, worden veel minder havo/vwo adviezen gegeven dan in de elitebuurten, waar deze jongeren dominant zijn. Tabel 8 Schooladvies van jongeren met hoger opgeleide ouders per buurt, in procenten
vbo/mavo mavo/havo havo/vwo Totaal
Deppenbroek (N=24)
Ribbelt (N=12)
Stokhorst (N=39)
33 46 21 100
42 50 8 100
13 31 56 100
Stadionbuurt (N=11) 73 27 100
Concertgebouwbuurt (N=41) 8 92 100
Nieuwendam (N=12) 25 67 8 100
Uit de vergelijking tussen de diverse groepen en buurten komen twee opvallende zaken naar voren, die nadere bestudering vergen. Dat is ten eerste het eerder geconstateerde verschil tussen de jongeren van de Vogelbuurt en de Stadionbuurt en ten tweede de zeer hoge onderwijspositie van “1,0 leerlingen” in de elitebuurten ten opzichte van vergelijkbare jongeren in de andere buurten. In de volgende hypothese zal bekeken worden of de “buurtcultuur” verantwoordelijk is voor deze verschillen. Buurtcultuur Jongeren in wijken met veel werklozen hebben geen positief voorbeeldeffect en zien daarom het nut van opleiding en werk niet in. Dit resulteert in een afkerige houding ten opzichte van school en werk. Dat is kort gezegd de gedachte die men in deze context aan het buurteffect kan verbinden (buurthypothese twee). In deze paragraaf wordt nagegaan of de gesignaleerde verschillen in advies verklaard kunnen worden door de buurtcultuur. Er zijn weinig jongeren die denken dat het merendeel van de mensen in hun buurt “werk” en “opleiding” niet belangrijk vindt. Alleen in de Vogelbuurt meent een kwart van de leerlingen dat buurtbewoners hier niet zoveel waarde aan hechten. In de andere buurten is dit nog geen 10%. Het is niet zo verwonderlijk dat in de gegoede wijken hier het meest positief over wordt gedacht. De meeste jongeren in Stokhorst (87%) en de Concertgebouwbuurt (68%) denken dat hun hele buurt werk en school heel belangrijk vindt. "Of werken belangrijk is? Ja natuurlijk, je moet toch geld verdienen en kunnen leven. Dat vindt iedereen hier in de buurt wel denk ik. Iedereen werkt hier" (jongen, 15 jaar, Stokhorst, 3e klas havo).
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 73 Tabel 9 Waarde die volgens de jongeren door buurtbewoners aan opleiding en werk wordt gehecht, in procenten Deppen Ribbelt Broek 46 50
Heel Belangrijk enigszins 46 belangrijk niet zo 8 belangrijk Totaal 100
Stokhorst 87
Stadion Concert VogelBuurt gebouw buurt 44 68 16
Nieuwen dam 40
totaal
41
13
46
32
58
47
40
10
-
11
-
26
14
9
100
100
100
100
100
100
100
51
Jongeren in achterstandswijken hechten zélf in ongeveer dezelfde mate belang aan school als jongeren uit niet-achterstandswijken. Wel zijn sommige jongeren zich bewust van het feit dat dat niet altijd voor de buren hoeft te gelden. "Ze geven natuurlijk zelf niet het goede voorbeeld met hun uitkering, maar ik vind het wel belangrijk hoor!" (jongen, 14 jaar, Deppenbroek, 3de klas mavo). Hierbij rijst de vraag of jongeren zich in hun schoolloopbaan sterk laten beïnvloeden door wat de buren zeggen. Slechts een derde van de jongeren zegt namelijk dat zij veel mensen in hun buurt kennen. Juist de jongeren in de achterstandswijken (die van buurtgenoten het slechte voorbeeld zouden krijgen) zeggen dat zij niet zoveel mensen in de buurt kennen. Tabel 10 Hoeveel mensen kennen jongeren in de eigen buurt, in procenten Deppen Ribbelt broek heel veel 33 39 mensen een 44 43 aantal mensen 18 niet zo 23 veel mensen totaal 100 100
Stokhorst 42
Stadion Concert Vogelbuurt gebouw Buurt 20 39 32
Nieuwen dam 34
totaal
50
57
46
53
49
49
8
24
16
15
17
17
100
100
100
100
100
100
34
De dominante groep in de wijk zegt de meeste mensen in zijn buurt te kennen. Met name de Nederlandse havo/vwo jongeren in Stokhorst en de Concertgebouwbuurt zeggen dat ze heel veel generatiegenoten in hun buurt kennen. In Deppenbroek, de Vogelbuurt en Nieuwendam zijn het vooral de allochtone vbo/mavo jongeren die zeggen dat ze veel mensen in de buurt kennen. In
74 Peter Gramberg Ribbelt zijn het de autochtone vbo/mavo jongens, die zich iedere avond rond een pleintje verzamelen en menen dat zij veel buurtbewoners kennen. Desondanks moet worden bedacht dat de meeste respondenten beweren dat zij slechts een beperkt aantal mensen of zelfs haast niemand in de eigen buurt kennen. Informatie komt niet altijd uit de eigen buurt. Ook van een automatische sociale controle door de buurt is geen sprake. Vooral in “gemengde buurten” als de Stadionbuurt en Deppenbroek zeggen jongeren dat ze niet zoveel mensen kennen. De bevolkingsopbouw van Stokhorst en de Vogelbuurt is het meest homogeen (in Stokhorst Nederlandse havo/vwo jongeren en in de Vogelbuurt allochtone vbo/mavo jongeren). Daardoor is hier het percentage jongeren dat zegt weinig mensen in de buurt te kennen niet zo groot. Als men al mensen in de buurt kent, dan is het nog maar de vraag of men ook over school praat. Slechts een minderheid van de jongeren (een kwart) zegt regelmatig met buurtbewoners over school te praten. In Stokhorst en de Concertgebouwbuurt wordt wel veel over school gepraat: slechts 20% van de respondenten geeft aan nooit met buurtgenoten over school te praten. In de andere wijken is dit ongeveer 35% (tabel 11). Hierbij zijn er geen grote verschillen tussen de buurten. In de Vogelbuurt wordt bijvoorbeeld niet minder over school gesproken dan in de Stadionbuurt. Eerder werd geconstateerd dat de gemiddelde onderwijspositie van allochtone jongeren in de Stadionbuurt hoger is dan in bij vergelijkbare jongeren in de Vogelbuurt. Tabel 11 Frequentie van contact met buurtbewoners met betrekking tot school, in procenten
Regelmatig af en toe (haast) nooit Totaal
Deppen Broek 29 39 33 100
Ribbelt 23 43 34 100
Stokhorst 31 46 23 100
Stadion buurt 11 53 37 100
Concert gebouw 46 39 16 100
Vogel buurt 16 42 42 100
Nieuwen dam 16 44 40 100
totaal 25 44 32 100
De tweede buurthypothese kan in omgekeerde zin bevestigd worden. Het voorbeeldeffect vanuit de buurt werkt eerder de andere kant op dan vaak wordt aangenomen. Het is niet zozeer dat jongeren in achterstandswijken met allerlei negatieve voorbeelden worden geconfronteerd en dat zij ontmoedigd worden in hun schoolloopbaan. Het is eerder zo dat in gegoede wijken veel positieve voorbeelden door de omgeving worden gegeven, er vanzelfsprekend over “school” wordt gesproken met vrienden en buren, men naar de “juiste” scholen gaat, er regelmatig wordt gevraagd naar de vorderingen op school enzovoort. Het homogene karakter van deze wijken biedt ook de mogelijkheid om veel over dit soort zaken te spreken en om veel mensen te ontmoeten die in een
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 75 vergelijkbare situatie verkeren en een vergelijkbare schoolloopbaan doormaken. In de achterstandswijken wordt er niet zoveel met anderen in de buurt over school gesproken, maar dat komt ten dele omdat jongeren ook niet zoveel mensen in de buurt kennen. Hun buurten kennen doorgaans een heterogener bevolkingssamenstelling. Uiteindelijk kan dit proces wel leiden tot een verder uiteengroeien van de schoolloopbanen van jongeren in achterstandswijken en gegoede wijken, maar dan meer omdat jongeren aan de bovenkant extra worden gestimuleerd dan dat jongeren aan de onderkant extra worden afgeremd. In de elitebuurten wordt namelijk wel negatief gepraat over “vboleerlingen”. Havo en vwo zijn hier de standaard en jongeren gaan bij wijze van spreken alleen als “het echt niet anders kan” naar de mavo. De jongeren uit deze buurten kennen elkaar vaak al vanaf de peuterspeelzaal, zitten bij elkaar op hockey en voetbal, fietsen in grote groepen naar dezelfde middelbare school, waar ze dan ook weer bij elkaar in de klas zitten. “Hoor je niet overal dezelfde verhalen?” vroeg een respondent uit Stokhorst. In de achterstandswijken zijn er meer verschillende soorten groepen: allochtone jongeren, autochtone jongeren met een lagere sociaal-economische achtergrond en ook nog wel (autochtone) jongeren met een hogere sociaal-economische achtergrond. Deze jongeren hebben veel minder binding en overeenkomsten met elkaar dan de jongeren uit Stokhorst en de Concertgebouwbuurt, die allemaal uit dezelfde soort gezinnen komen en waar het dus veel eerder opvalt als je niet tot het “prototype” behoort. Een meisje uit Stokhorst met een vbo-opleiding zegt over haar buurt: "Het is hier ontzettend saai en bekakt. Er is niets te doen. Ik zit op het vbo en dan zeggen ze: o, doe jij maar vbo? Ik doe atheneum. Nou, dat is ook niet leuk om de hele tijd te horen" (meisje, 16 jaar, Stokhorst, 4e klas vbo-verzorging). Territoriale stigmatisering Als derde buurthypothese is gesteld dat jongeren uit buurten met een negatief imago hier ook op school nadelige gevolgen van ondervinden. Deze “territoriale stigmatisering” leidt namelijk tot een lager inschatten van kwaliteiten en potenties van de leerlingen die in deze buurten wonen. Op langere termijn ondervinden bewoners van negatief bestempelde wijken problemen met het vinden van een baan, omdat ze geassocieerd worden met de buurt waarin ze wonen (Wacquant, 1993). Nu zal een groot deel van de leerlingen op school niet met territoriale stigmatisering geconfronteerd worden, omdat ze in hun eigen buurt naar school gaan of omdat er zoveel leerlingen uit een bepaalde buurt komen dat het niet opvalt of gewoon is. Ook is het natuurlijk mogelijk dat de buurt helemaal geen negatief imago heeft. Het gaat dus uiteindelijk alleen om die leerlingen, die als enkeling op een bepaalde school in een andere buurt zitten en uit een slecht aangeschreven deel van de stad komen. De enige buurt uit dit onderzoek die echt met een negatief imago te kampen heeft is de Vogelbuurt in Amsterdam. Bijna twee derde van de
76 Peter Gramberg jongeren zegt dat hun buurt een negatief imago heeft. En anders dan in andere buurten wordt het slechte imago door de meeste jongeren zelf (ten dele) bevestigd. De buurt is regelmatig in het nieuws gekomen als “de armste buurt van Amsterdam” (CBS, 1997). “Toen is AT5 (de lokale Tv-zender, PG) hier de hele dag gaan rondrijden en hebben ze allemaal beelden uitgezonden van zielige mensen die geen geld hebben. Net alsof hier geen andere mensen wonen. Nu vind ik het zelf ook niet zo’n goede buurt hoor. Ik bedoel, een deel is zeker waar. Maar het wordt zo aangedikt en mensen zeggen dan gelijk, o, dat is die asocialenbuurt” (Marokkaans meisje, 18 jaar, Vogelbuurt, 6e klas atheneum). Een andere respondent: “Dan vragen mensen: zie je nog wel eens een Nederlander? Het zit toch helemaal vol Turken bij jou?” (Nederlands meisje, 15 jaar, Vogelbuurt, 3e klas atheneum). Een derde van de ondervraagde jongeren vindt de Vogelbuurt zelfs één van de ‘stomste’ buurten van Amsterdam. Het is echter niet aan te tonen of de jongeren op school ook last van dit negatieve imago hebben. Het grootste deel van de leerlingen uit de Vogelbuurt gaat namelijk in de eigen buurt naar school (75%), maar dit is waarschijnlijk eerder omdat er gewoon genoeg scholen in de buurt staan dan omdat zij van scholen in andere buurten worden geweerd. Ruim de helft van hen zegt dat zij met veel buurtgenoten in de klas zitten en daarom nooit met territoriale stigmatisering te maken hebben. Ook aan de leraren van de middelbare scholen is gevraagd of zij rekening houden met de woonbuurt van de leerlingen. Dat blijkt maar zeer gedeeltelijk het geval te zijn. Het gaat volgens de leerkrachten om de persoonlijke achtergrondsituatie van de leerling, ongeacht de buurt waar hij of zij woonachtig is. Extra aandacht voor de woonbuurt zou volgens hen nadelig kunnen uitwerken voor soortgelijke leerlingen die niet in een concentratiewijk wonen. Vaak weten de leraren ook niet in welke buurt precies de leerlingen wonen. De resultaten geven geen aanleiding om de derde buurthypothese te bevestigen, maar dat komt met name omdat er te weinig respondenten uit slecht aangeschreven delen van de stad naar scholen buiten de buurt gaan om de hypothese te toetsen.
9 Conclusies In veel onderzoek naar schoolloopbanen staat de invloed van het ouderlijk milieu centraal. De invloed van regio, stad en buurt blijft meestal onderbelicht. In dit artikel is daarom deze mogelijke invloed centraal gesteld aan de hand van een onderzoek onder scholieren in verschillende buurten in Amsterdam en Enschede. Het onderzoek is gebaseerd op enquêtes en interviews met jongeren, ouders en docenten. Om de persoonlijke factoren zoveel mogelijk constant te houden, is gebruik gemaakt van een indeling zoals die ook in het Onderwijsvoorrangsbeleid (OVB) gebruikelijk is. Dit betekent dat er drie hoofdgroepen zijn onderscheiden: kinderen van laag opgeleide allochtone ouders, kinderen van laag opgeleide autochtone ouders en de overigen (in de praktijk
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 77 vaak kinderen van autochtone ouders met een opleiding op minimaal havo/ mbo-niveau). Geconcludeerd kan worden dat ruimtelijke invloeden zich vooral manifesteren op regionaal niveau. Het karakter van de regio Twente (relatief homogene en laag opgeleide bevolking, relatief weinig banen op hbo/wo niveau) werkt op twee manieren door in de schoolloopbaan van jongeren ten opzichte van de situatie in Amsterdam (relatief heterogene en hoog opgeleide bevolking, relatief veel banen op hbo/wo niveau). Dit betreft ten eerste de relatief lage adviezen die door leerkrachten van de basisschool worden gegeven. Jongeren in Amsterdam krijgen veel hogere adviezen dan de jongeren in Enschede, al komen zij uit vergelijkbare sociale milieus. De regionale cultuur draagt hier ook aan bij; in traditionele regio’s is men minder gewend om zo hoog mogelijk in te zetten. Gevolg is dat in Enschede meer jongeren een lager onderwijsniveau volgen dan op grond van hun sociale achtergrond zou kunnen worden verwacht. Aan de andere kant kampt Amsterdam met het verschijnsel overadvisering, waardoor het gevaar bestaat dat jongeren afglijden en soms helemaal (ongediplomeerd) buiten het onderwijs terechtkomen. Ten tweede werkt het karakter van de regio Twente door in de aantrekkingskracht van het beroepsonderwijs, met name in het mbo en hbo. Dit bereidt de jongeren beter voor op de werkgelegenheidsstructuur van de regio dan algemeen voortgezet onderwijs. Het voorbereidend beroepsonderwijs (vbo) is echter niet populairder dan in Amsterdam (Verweij & Goezinne, 1996). In beide steden gaat ongeveer 30% van de leerlingen naar het vbo. Hierbij kan men zich wel afvragen waarom voor deze opleiding gekozen wordt. Is het echt een bewuste keuze en willen deze leerlingen graag een praktische opleiding of gaan ze naar het vbo omdat ze nu eenmaal naar school moeten en dit het laagste niveau is? Uit het feit dat veel vbo-jongeren in Amsterdam op de mavo beginnen, kan wellicht worden afgeleid dat vbo-jongeren in Enschede gemiddeld gemotiveerder aan hun opleiding beginnen. Behalve de invloed van de regio is ook de invloed van de buurt onderzocht. De verwachting was dat deze in achterstandsbuurten negatief zou zijn. Uit het onderzoek is echter naar voren gekomen dat de invloed in achterstandsbuurten vrij neutraal is, maar juist in de elitaire buurten positief is. Hier valt dus de “stimulerende” invloed van bepaalde buurten op. Jongeren in elitaire buurten krijgen bijvoorbeeld veel vaker een havo/vwo advies dan vergelijkbare jongeren in niet-elitaire buurten. Jongeren in achterstandswijken krijgen echter niet vaker een vbo/mavo advies dan vergelijkbare jongeren in niet-achterstandswijken. Voorbeelden van succesvolle of juist falende buurtgenoten zijn ook vooral te vinden in de elitaire wijk. Het homogene karakter van de wijk zorgt ervoor dat "afwijkende" schoolloopbanen heel snel in het vizier komen. Wie niet naar de havo of het vwo gaat, valt er toch een beetje buiten. De jongeren hebben zo'n beetje allemaal hetzelfde leven. Het verband tussen homogeniteit
78 Peter Gramberg van een buurt en de mate van contact is een oud gegeven. Buurtbewoners met een zelfde levenssituatie of met hetzelfde soort werk of opleiding hebben eerder de kans met elkaar in contact te komen (Völker, 1998). Bovendien woont men in zekere zin vrijwillig bij elkaar en heeft men positief voor de buurt gekozen. In achterstandswijken komt men vaker door gebrek aan alternatieven of door “toeval” terecht. Een groot aantal inwoners heeft bijvoorbeeld de woning gekregen via de gemeentelijke woonruimteverdeling en heeft niet bewust voor een bepaalde buurt gekozen. In achterstandsbuurten is de heterogeniteit van de bevolking veel groter dan in elitebuurten (Reijndorp, 1997; Schuyt, 1997). Ook in wijken met het predikaat “achterstandswijk” zijn altijd nog behoorlijk wat inwoners te vinden die zich helemaal niet in een achterstandssituatie bevinden. Daardoor is de situatie in de Nederlandse buurten, zeker in vergelijking met het buitenland, tot dusverre vrij probleemloos. Het veranderende volkshuisvestingsbeleid, waarin meer aan de markt wordt overgelaten, kan echter tot gevolg hebben dat het homogene karakter van de bevolking in achterstandsbuurten toeneemt. Conform de situatie in elitaire buurten zou er dan een veel sterkere (maar in dit geval negatieve) invloed vanuit de buurt kunnen ontstaan. Merkwaardig genoeg werkt de invloed van de buurt op de waarde die jongeren zélf aan opleiding en werk hechten de andere kant op dan verwacht. Jongeren in achterstandsbuurten geven relatief vaak aan dat deze zaken “heel belangrijk” zijn. Zij zien het nut van een opleiding en het hebben van diploma's misschien wel extra in omdat veel mensen in hun omgeving zelf geen werk hebben. Jongeren uit achterstandswijken denken wel vaker dat ánderen in hun buurt minder waarde hechten aan school en werk. Zij praten echter nauwelijks met buurtgenoten over school. In de elitaire buurten is “school” zo’n vanzelfsprekend onderdeel van het dagelijks leven dat er relatief weinig ophef over wordt gemaakt. Uit het feit dat bijna iedereen geregeld met buurtgenoten over school praat, kan worden afgeleid dat in deze buurten (waarschijnlijk soms zelfs onbewust) een positieve schoolcultuur heerst. In het onderzoek naar en de discussie over ruimtelijke invloeden zou de positief conditionerende invloed van regio’s en buurten veel nadrukkelijker aan bod moeten komen. Nu wordt vaak uitsluitend de aandacht gericht op probleemgebieden, probleemsituaties en de negatieve invloed die buurt en regio zouden kunnen hebben. Het verdient aanbeveling om ook “de andere kant” bij de analyses te betrekken. De positieve invloed van regio’s en buurten is meestal zo vanzelfsprekend en onopvallend, dat hier niet zoveel aandacht voor is. Onderzoek naar de invloed van de ruimtelijke omgeving houdt zich echter zowel met positieve als negatieve invloeden bezig.
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 79 Literatuur Berdowski, Z & P. v.d. Steenhoven (1995), Amsterdamse Monitor Schoolverlaters 1995, Wederkerend onderzoek naar de bestemming van schoolverlaters uit het Amsterdamse voortgezet onderwijs, Het Amsterdamse Bureau voor Onderzoek en Statistiek Bourdieu, P. (1979), Distinction, Routledge & Kegan Paul, London Bun-Siersma, B.G.P.M & L.G.M. Spruit (1982), Regionale factoren en individuele schoolloopbanen. Een exploratief onderzoek naar de effecten van het gemeentelijk en nodaal niveau op individuele schoolloopbanen, KASKIRapport no. 370, Den Haag Centraal Bureau voor de Statistiek (1981,1996,1997), Statistisch Jaarboek, Voorburg/Heerlen Dronkers, J. (1992), Komt de afname van het belang van het sociaal milieu in het onderwijs door vergroting van onderwijsdeelname of door meritocratisering? In: P. Dykstra, P. Kooij & J. Rupp (red.), Onderwijs in de tijd. Ontwikkelingen in onderwijsdeelname en nationale curricula. Bohn, Stafleu Van Loghem, Houten/Zaventem, pp. 56-69 Dronkers, J. & De Graaf, P.M. (1995), Ouders en het onderwijs van hun kinderen. In: Dronkers, J. & W.C. Ultee (red.), Verschuivende ongelijkheid in Nederland. Sociale gelaagdheid en mobiliteit. Van Gorcum, Assen, pp. 46-66 Eirmbter (1977), Okologische Bildungsbeteiligung, Weinheim
und
Strukturelle
Aspekte
der
Gemeente Amsterdam (1981, 1995, 1997), Amsterdam in Cijfers, Onderzoek en Statistiek Gemeente Enschede (1981, 1995, 1996), Enschede in Cijfers, Afdeling Informatie & Onderzoek Heek, F. van (1968), Het verborgen talent. Milieu, schoolkeuze en schoolgeschiktheid, Sociologisch Instituut der Rijksuniversiteit Leiden Jong, de M.J. (1989), Toenemende apartheid in het Nederlandse onderwijs: oorzaken, gevolgen en een mogelijk remedie, Pedagogische Studiën, 66, pp. 61-73
80 Peter Gramberg Jungbluth, P. (1985), Verborgen differentiatie. onderwijsaanbod op de basisschool, ITS, Nijmegen.
Leerlingbeeld
en
Jungbluth, P. (1996), Sociaal-etnische achtergrond op individueel en schoolniveau. School- en leerlingtypologieën in het PRIMA-cohortonderzoek als instrumenten voor het inventariseren van kansenongelijkheid, ITS Nijmegen Kleef, P. van & M. Nijhuis (1996), Territoriale stigmatisering in Nederland? Leeronderzoek Sociale Geografie, Universiteit van Amsterdam Meester, A. & J. de Leeuw (1984), Regionale kenmerken en schoolloopbaan, Vakgroep Datatheorie, Rijksuniversiteit Leiden Mulder, L. (1996), Meer voorrang, minder achterstand? Onderwijsvoorrangsbeleid (OVB) getoetst, ITS Nijmegen
Het
Reijndorp, A. (1997), Vooruitkomen in achterstandswijken. In: K. Schuyt (red.), Het sociaal tekort. Veertien sociale problemen in Nederland, De Balie, Amsterdam Rosenthal R. & L. Jacobson (1968), Pygmalion in the classroom: teacher expectation and pupils intellectual achievement, Holt, Rinehart and Winston, New York Schuyt, K. (1997), Sociale cohesie: de actualiteit van een begrip. In: Sociale cohesie en sociaal beleid, drie publiekscolleges in De Balie, De Volkskrant/De Balie, Amsterdam, pp. 15-28 Sociaal en Cultureel Planbureau (1996), Rapportage Minderheden, Rijswijk Tesser, P.T.M. (1981), Schoolloopbanenonderzoek in Nederland. Een trendstudie naar ontwikkelingen in het empirisch onderzoek tussen 1960 en 1980, ITS, Nijmegen Tesser, P.T.M. (1986), Sociale herkomst en schoolloopbanen in het voortgezet onderwijs, ITS, Nijmegen Thissen, F. & J. Droogleever Fortuijn (1996), Starten op Walcheren. De Walcherse scholieren en hun verwachting over zelfstandig worden op Walcheren, Instituut voor Sociale Geografie, Universiteit van Amsterdam
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 81 Veenman, J. (1996), Heb je niets, dan ben je niets. Tweede generatie allochtone jongeren in Amsterdam, Van Gorcum, Assen Verweij, A.O. & B. Goezinne (1995), Jaarboek 1995 Grote Stedenbeleid, ISEO, Rotterdam Völker, B. (1998), Ruimtelijke inrichting en sociale contacten: commentaar op Leidsche Rijn, Rooilijn, 31, 8, pp. 390-395 Wacquant, L.J.D. (1993), Urban Outcasts: Stigma and Division in the Black American Ghetto and the French Urban Periphery, International Journal of Urban and Regional Research, vol 17, pp. 366-383 Wilson, W.J. (1987), The Truly Disadvantaged. The Inner City, the Underclass and Public Policy. The University of Chicago Press, Chicago
82 Peter Gramberg Bijlage 1
Belangrijkste achtergrondvariabelen van de respondenten per buurt en stad
(tabel over 2 pagina’s verdeeld)
Geslacht Jongen Meisje Etniciteit Nederlands + overig westers Surinaams/ Antilliaans Turks Marokkaans overig nietwesters hoogst voltooide opleiding vader - max. mavo - min. Havo hoogst voltooide opleiding moeder - max. mavo - min. Havo
Depp Rib- Stokenbelt horst broek N=54 N=44 N=48
Enschede Totaal N=146
Stadi onbuurt N=46
Concert Vogel Nieu Gebouw -buurt wen-buurt dam N=44 N=38 N=45
Amsterdam totaal N=173
56 44
61 39
48 52
55 45
47 53
46 54
42 58
40 60
44 56
50
80
96
74
24
91
26
60
51
7
11
2
6
13
2
16
9
10
35 6 2
9 -
2 -
16 3 1
17 46 -
7
21 37 -
2 13 16
10 24 6
73 27
74 26
20 80
50 50
87 13
9 91
95 5
75 25
65 35
66 34
83 17
20 80
53 47
83 17
16 84
89 11
91 9
69 31
96
92
94
80
80
79
69
77
4 -
8 -
5 1
13 7
20 -
21 -
31 -
21 2
19 74 7
75 21 4
37 47 16
11 37 52
82 9 9
5 42 53
31 43 26
32 32 35
Gezinssituatie - bij beide 94 ouders - bij moeder 2 - bij vader 4 werk van de vader - hoog werk 19 - laag werk 48 - geen werk 33
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 83 Depp Ribenbelt broek werk van de moeder - hoog werk 2 - laag werk 28 - geen werk 70
Stokhorst
Ensche- Stadi de onTotaal buurt
Concert Vogel Nieu Gebouw -buurt wen-buurt dam
Amsterdam totaal
7 32 61
54 25 21
21 28 51
11 11 78
64 7 29
11 11 79
16 29 56
26 14 61
43 41 11 5
6 25 29 40
30 36 19 15
24 39 26 11
4 9 22 64
53 16 11 21
47 22 18 13
32 22 20 26
opleidingsniveau leerlingen -ivbo/vbo -mavo -havo -vwo
41 43 15 2
84
Ben Rovers
De invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners1 Ben Rovers
1 Probleemstelling Onderzoek naar de geografische spreiding van criminaliteit kent een lange geschiedenis. In 1832 onderzocht Guerry de verschillen in criminaliteit tussen regio's in Frankrijk en probeerde een verklaring te vinden voor het feit dat deze verschillen min of meer constant bleven in de tijd. In dezelfde periode verrichtte Quetelet (1829) soortgelijk onderzoek in België. Door hun vernieuwende cartografische en statistische aanpak worden deze auteurs wel beschouwd als de grondleggers van de geografische criminologie. In hun voetsporen zijn talloze geografische criminaliteitsstudies verschenen.2 Deze onderzoeken zijn zowel beschrijvend als verklarend van aard. De constatering, dat criminaliteit niet gelijkelijk verdeeld is over geografische eenheden, heeft onderzoekers ertoe gebracht te veronderstellen dat ‘iets’ in de omgeving deze verschillen veroorzaakt en in stand houdt. Het geografisch-criminologische onderzoek vindt op verschillende niveaus plaats. In de eerste helft van deze eeuw was het populair om verschillen in criminaliteit tussen stad en platteland te onderzoeken. Door de toegenomen verstedelijking is dit onderzoek min of meer zijn object kwijtgeraakt. De aandacht is verschoven naar de stad. Het onderzoek richt zich nu op de beschrijving en verklaring van verschillen in criminaliteit tussen buurten. De keuze voor dit geografische niveau wordt enerzijds ingegeven door theoretische overwegingen, de buurt kan worden beschouwd als een relevante (sociale) context voor de verklaring van gedrag, maar ook door praktische overwegingen: er zijn op dit niveau voldoende gegevens beschikbaar (gemeentelijke statistieken en dergelijke). Behalve naar geografisch niveau kan het onderzoek ook worden onderscheiden naar het fenomeen dat wordt beschreven en/of verklaard. We kunnen drie belangrijke categorieën onderscheiden: delicten, (woonadressen van) slachtoffers en (woonadressen van) daders. Het onderscheid tussen bijvoorbeeld woon- en pleegplaatsen van daders is van belang, omdat onderzoek naar dadermobiliteit laat zien dat woonadressen van daders en pleeglocaties van delicten niet identiek zijn (Hesseling, 1992). De geografische spreiding van 1
Dit hoofdstuk is een samenvatting van: Rovers (1997), De buurt een broeinest? Een onderzoek naar de invloed van woonomgeving op jeugdcriminaliteit. Nijmegen: Ars Aequi. 2 Overzichten bij Bonger (1938), Rovers (1995, 1996) en Van Kerckvoorde (1995).
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 85 delicten vraagt dus om een andere verklaring dan de geografische spreiding van (woonadressen van) daders. Internationaal is sprake van een opleving in het onderzoek naar de geografische spreiding van criminaliteit in de stad.3 In dit onderzoek krijgt jeugdcriminaliteit veel aandacht. Uit buitenlandse studies blijkt dat het percentage jongeren dat delicten pleegt van buurt tot buurt zeer sterk kan verschillen.4 Dit roept de vraag op of buurtkenmerken op enigerlei wijze van invloed zijn op variaties in crimineel gedrag van jongeren. Deze vraag staat centraal in dit hoofdstuk en zal worden beantwoord met behulp van gegevens over Rotterdamse buurten en jongeren. Er worden drie deelvragen onderscheiden: Onderzoeksvragen 1. Welke verschillen bestaan er tussen Rotterdamse buurten voor wat betreft de mate waarin jeugdige inwoners crimineel gedrag vertonen? 2. Met welke buurtkenmerken hangen deze verschillen in jeugdcriminaliteit samen? 3. Zijn deze buurtkenmerken ook van invloed op crimineel gedrag van jongeren? Centraal staat dus de verklaring van de geografische spreiding van woonadressen van jeugddelinquenten in Rotterdam. Om een kritische toets op buurtinvloeden mogelijk te maken, moeten we in eerste instantie de beschrijvingsvraag problematiseren (vraag 1). Onderzoek in het verleden heeft aangetoond dat bij de beschrijving bronspecifieke vertekeningen kunnen optreden (Van Kerckvoorde 1995). Dit tast de geldigheid van de onderzoeksresultaten aan. Om dit probleem te ondervangen, zal in het onderhavige onderzoek gebruik worden gemaakt van drie bronnen. Hierdoor kan een betere indicatie worden verkregen van de geldigheid van het empirisch materiaal. De invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren wordt meestal afgeleid uit het feit dat er op buurtniveau samenhangen worden aangetroffen tussen deze kenmerken en de mate waarin jeugdige inwoners crimineel gedrag vertonen. Met behulp van een multivariabel regressie-analyse zullen we proberen de meest relevante buurtkenmerken op te sporen (vraag 2). Vervolgens zal worden getoetst in hoeverre deze buurtkenmerken van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag. Hiertoe wordt gebruik gemaakt van 3
Zie onder andere Wikström (1990; Zweden), Evans, Fyfe en Herbert (1992; Engeland), Brantingham en Brantingham (1993; Canada), Sampson (1993; Verenigde Staten), Kesteloot (1995; België). In Nederland onder andere: Wegen en Van der Voordt (1991), Hesseling (1992), Rood-Pijpers et al. (1995), Rovers (1996), Kleemans (1996) en Van Wijngaarden en Boerman (1997). 4 Zie de klassieke studies van Shaw en McKay (1942, 1969) en Baldwin en Bottoms (1976).
86
Ben Rovers
multi-levelmodellen. Met behulp van deze modellen kan een kritische toets op buurtinvloeden worden uitgevoerd.5 De opzet van dit hoofdstuk is verder als volgt. In paragraaf 2 volgt een beknopte beschrijving van de verklaringen die zijn gegeven voor en het onderzoek dat is gedaan naar de geografische spreiding van criminaliteit in de stad. In paragraaf 3 wordt de geografische spreiding van jeugddelinquenten over buurten in Rotterdam beschreven en de samenhang van deze spreiding met kenmerken van de buurten. In paragraaf 4 wordt getoetst in hoeverre deze buurtkenmerken ook van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag. Een samenvatting en een korte bespreking van de resultaten besluiten dit hoofdstuk (paragraaf 5).
2 De geografische spreiding van criminaliteit in de stad Er bestaan veel verklaringen voor de spreiding van criminaliteit (daders, slachtoffers en delicten) over buurten in de stad. Er zijn echter twee hoofdstromen te onderscheiden: de sociale-desorganisatiebenadering en de gelegenheidsbenadering. De bekende studie van Shaw en McKay (1942, 1969), naar de geografische spreiding van jeugddelinquenten in Chicago, geldt als vertrekpunt voor de eerste benadering. Het werk van Cohen en Felson (1979) vervult dezelfde functie voor de tweede benadering. Bij veel onderzoek en theorievorming op dit terrein doet zich het probleem voor dat in de verklaring de spreiding van delicten niet altijd wordt onderscheiden van de spreiding van daders. Dit heeft te maken met het feit dat beide benaderingen, zij het op verschillende gronden, uitgaan van een geografische correlatie tussen woonadressen van daders en locaties van delicten. De bespreking die volgt, heeft dan ook betrekking op beide verschijnselen. In paragraaf 2.1 komt de ‘sociale-desorganisatiebenadering’ aan de orde en aansluitend in paragraaf 2.2 de ‘gelegenheidsbenadering’. In paragraaf 2.3 worden enkele punten van kritiek geformuleerd, die relevant zijn voor het onderhavige onderzoek. 2.1 De sociale-desorganisatiebenadering In hun klassieke studie naar de geografische spreiding van (woonadressen van) jeugddelinquenten in Chicago komen Shaw en McKay (1942) tot de conclusie, dat de meeste jongeren die in aanraking komen met de politie, afkomstig zijn uit buurten rondom het (zaken)centrum. Zij verklaren deze concentratie uit de positie die deze buurten innemen in de fysieke structuur van de stad. 5
Ofschoon in dit onderzoek gebruik is gemaakt van een cross-section design, wordt hier in causale termen gesproken over de invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren.
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 87 Gebruikmakend van Burgess’ zonale theorie (1925) stellen ze, dat het zakencentrum de neiging vertoont zich uit te breiden naar de omliggende gebieden. Als gevolg hiervan ondergaan deze gebieden veranderingen in de functies die ze vervullen: de woonfunctie maakt plaats voor industriële en commerciële functies. Deze overgang gaat gepaard met een daling van de bevolking en fysieke achteruitgang van de buurt door leegstand. Shaw en McKay wijzen naar de bevolkingsinstabiliteit als verklaring voor de jeugddelinquentie. Deze instabiliteit veroorzaakt sociale desintegratie; bewoners ervaren geen buurtbinding meer en voelen zich niet meer betrokken bij wat er in hun directe omgeving gebeurt. Dit proces wordt versterkt doordat alleen de zwakste economische groepen, vaak immigranten, zich - noodgedwongen vestigen in het onpopulaire, maar goedkope, woonklimaat. Aanpassingsproblemen en cultuurbarrières tussen de verschillende groepen dragen verder bij aan het afbrokkelen van het sociale cement. De auteurs stellen dat aan deze factoren als zodanig geen causale betekenis mag worden toegekend; genoemde omstandigheden brengen processen op gang die leiden tot meer regelovertreding door jeugdigen. Deze processen hebben betrekking op de articulatie van normen en waarden in de gemeenschap. De geschetste situatie brengt enerzijds met zich mee dat de gemeenschap niet (goed) meer in staat is bindende rolvoorschriften op te leggen aan haar leden. Met andere woorden, de sociale controle functioneert niet meer. Anderzijds ontwikkelen zich vormen van sociale organisatie, waarin afwijkende normen en waarden gelden. Een voorbeeld is de jeugdbende (gang). In aanvulling op de ‘klassieke’ sociale-desorganisatiefactoren (lage SES, hoge verhuismobiliteit, culturele heterogeniteit) is gewezen op het belang van drie andere kenmerken, te weten de bewoningsdichtheid in een gebied, de aard van de bebouwing en de mate waarin gezinnen sociale samenhang vertonen (gezinscohesie). Met betrekking tot het eerste kenmerk, dichtheid, merken Gove et al. (1979) op dat een onderscheid moet worden gemaakt tussen het aantal personen dat op een bepaalde oppervlakte leeft en het aantal personen dat in een woning samenleeft (overcrowding). Ze betogen dat met name het laatste kenmerk van belang is. Overcrowding leidt er toe dat jongeren vaker buitenshuis verkeren, waar zij niet onder controle staan van ouders of andere volwassenen. Uit de bouwkunde is de stelling afkomstig dat de aard van de bebouwing van invloed is op de mate waarin bewoners toezicht kunnen houden op de buitenruimte en vooral ook op de mate waarin zij deze ruimte als hun territorium beschouwen. Volgens Newman (1972) is de wijze waarop de fysieke ruimte is ingericht van invloed op de mate waarin bewoners zich kunnen ‘verdedigen’ tegen criminaliteit (defensible space). Hij constateert dat met name in en rondom hoogbouw veel problemen met criminaliteit ontstaan, welke kunnen
88
Ben Rovers
worden teruggevoerd op de gebrekkige mogelijkheden tot toezicht door de bewoners en de anonimiteit van de ruimten in en rondom deze gebouwen. Gezinscohesie is een factor die door Kornhauser (1978) en Sampson (1986, 1987) naar voren is gebracht. Zij veronderstellen dat geringe gezinscohesie de criminaliteit van jongeren op twee niveaus beïnvloed, op het niveau van het gezin zelf en op het niveau van de buurt. Geringe gezinscohesie leidt tot meer regelovertreding door jongeren uit het gezin. In buurten met veel van deze gezinnen komt daarom naar verhouding meer regelovertreding onder jongeren voor. Maar gezinnen met een geringe sociale cohesie participeren naar verhouding ook minder in het gemeenschapsleven. Dit betekent dat de formele en informele sociale organisatie in een buurt minder goed van de grond komen. Het gebrek aan sociale controle dat hiervan het gevolg is werkt regelovertreding (door jongeren uit de buurt) in de hand. Er is in de loop van de tijd nogal wat verwarring ontstaan over het begrip sociale desorganisatie. Bursik (1988) stelt dat Shaw en McKay -en na hen ook andere auteurs- niet altijd een duidelijk onderscheid hebben gemaakt tussen sociale desorganisatie en de gevolgen ervan (regelovertreding). Delinquentie wordt in deze studies gebruikt als indicator voor sociale desorganisatie, waardoor de verklaring een tautologisch karakter krijgt. Het verhoogt de conceptuele duidelijkheid wanneer de term ‘sociale desorganisatie’ wordt vervangen door ‘sociale cohesie’, wat gedefinieerd kan worden als de mate waarin leden van een sociale structuur onderling samenhang vertonen. Sociale cohesie is als structuurkenmerk goed te onderscheiden van andere sociaalstructurele kenmerken, zoals SES (mate waarin hulpbronnen in de sociale structuur aanwezig zijn), instabiliteit (de mate waarin de samenstelling van de structuur aan verandering onderhevig is) en heterogeniteit (de mate waarin de samenstellende delen onderling verschillend zijn). Bovendien is het conceptueel ook duidelijk te onderscheiden van criminaliteit. Sociale cohesie en sociale controle kunnen worden beschouwd als twee zijden van één medaille; daar waar sociale cohesie afneemt, wordt de effectieve overdracht van normen en waarden alsmede het afdwingen van gedragsregels via processen van sociale controle problematisch. Veel onderzoek waarin de relatie tussen deze sociaal-structurele kenmerken en de aanwezigheid van jeugddelinquenten in een buurt is onderzocht, heeft een bevestiging opgeleverd van de oorspronkelijke hypothesen van Shaw en McKay. Op het niveau van buurten zien we sterke samenhangen tussen economische deprivatie, culturele heterogeniteit, verhuismobiliteit en gebrekkige sociale cohesie enerzijds, en de mate waarin jeugdige inwoners crimineel gedrag vertonen anderzijds. Het gaat in de meeste gevallen om Amerikaans onderzoek. Nederlandse gegevens zijn niet bekend (Rovers, 1995: 9-69).
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 89 2.2 De gelegenheidsbenadering Cohen en Felson (1979) hebben een gelegenheidsverklaring van criminaliteit uitgewerkt. Centraal in deze verklaring staat niet de motivatie van individuen om misdrijven te plegen, maar de omstandigheden waarin reeds gemotiveerde individuen besluiten al of niet een misdrijf te plegen. De auteurs stellen dat de factoren die van invloed zijn op criminele motivatie niet dezelfde zijn als de factoren die van invloed zijn op het plegen van een misdrijf. Zij verklaren het plaatsvinden van misdrijven vanuit ‘gelegenheden’. Een criminele gelegenheid wordt door Cohen en Felson gedefinieerd als ‘the convergence in space and time of motivated offenders, suitable targets and the absence of capable guardians’ (1979, p.589). Aan deze definitie zijn twee dimensies te onderscheiden: de aanwezigheid van potentiële daders in een gebied en de kenmerken van dat gebied. De eerste dimensie heeft betrekking op de vraag waarom een potentiële dader zich ergens ophoudt, hoe hij daar gekomen is, hoe lang hij blijft, met wie hij daar is, et cetera. De hypothese van Cohen en Felson luidt dat individuen vooral delicten zullen plegen op locaties waar ze zich anderszins routinematig ophouden. Gesteld wordt dat de potentiële dader de kosten van zijn illegale activiteiten zo gering mogelijk probeert te houden door zijn delicten te plegen op bekend terrein. Dit hoeft immers niet verkend te worden, de risico's kunnen goed worden ingeschat, mogelijke vluchtwegen zijn bekend et cetera. De tweede dimensie heeft betrekking op kenmerken van de omgeving. Deze worden geconceptualiseerd in termen van kosten en baten voor de potentiële dader. Cohen en Felson introduceren ‘geschikte doelwitten’ als de baten van een omgeving en ‘effectief toezicht’ als de kosten. Hun hypothese is dat de criminaliteit in een gebied toeneemt naarmate er meer aantrekkelijke en gewenste materiële en/of symbolische goederen aanwezig zijn en deze goederen in mindere mate worden afgeschermd (door toezicht en dergelijke). Cohen et al. (1981) voegen ook de afstand tussen doelwit en dader toe als onderdeel van de kosten/batenstructuur; een doelwit kan als meer geschikt worden gedefinieerd indien het zich in de nabijheid van potentiële daders bevindt. Naar aanleiding van de theorie van Cohen en Felson zijn veel empirische toetsingen uitgevoerd, op zowel individueel als buurtniveau. Het onderzoek concentreert zich enerzijds op het verplaatsingsgedrag van daders (individueel niveau) en anderzijds op de mate waarin (op buurtniveau) relaties worden aangetroffen tussen de aanwezigheid van doelwitten en toezicht enerzijds en de mate van criminaliteit anderzijds.6 Dit laatste onderzoek heeft zeer wisselende resultaten opgeleverd.
6
In het onderzoek van Kleemans (1996), naar de geografische spreiding van woninginbraken in de stad Enschede, worden micro- en macroniveau met elkaar verbonden.
90
Ben Rovers
2.3 Kritiek op het onderzoek Op beide benaderingen is veel kritiek te formuleren, ten aanzien van zowel de theorieën als het empirisch onderzoek.7 Een zeer belangrijk punt van kritiek, dat tegen veel van dit onderzoek kan worden aangevoerd, is het ontbreken van het individuele niveau in de analyses, terwijl hierover in veel gevallen wel uitspraken worden gedaan. Het gros van het onderzoek speelt zich af op het niveau van buurten en uit de gevonden samenhangen tussen buurtkenmerken wordt afgeleid dat deze buurtkenmerken (mogelijk) van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag van jongeren. Deze samenhangen zijn echter voor meer dan één uitleg vatbaar, zoals figuur 1 laat zien. Links in deze figuur wordt de relatie weergegeven tussen de sociaaleconomische status (SES) van een buurt en het aantal jongeren dat crimineel gedrag vertoont. Deze samenhang kan op verschillende manieren worden verklaard. Het is mogelijk dat de SES van een buurt een directe invloed uitoefent op het gedrag van jongeren, ook is het mogelijk dat de relatie tussen individuele SES en crimineel gedrag per buurt varieert. In beide gevallen kun je spreken van een buurteffect. Figuur 1 Verklaringen voor buurtrelatie tussen SES en crimineel gedrag van jongeren
R elatie op buurtniveau
SESb
M ogelijke verklaringen
A antal delinquente jongeren
C rim ineel gedrag jongere
(a) direct effect
SESi
SESb
SESb
C rim ineel gedrag jongere
SESi
(b) interactie-effect
S E S b= S E S -buurt S E S i= S E S -individu
7
Overzicht bij Rovers (1997: 18-21, 27-29).
A antal delinquente jongeren
C rim ineel gedrag jongere
(c) schijn effect
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 91 De derde verklaring laat zien dat de samenhang op buurtniveau wordt veroorzaakt door een causale relatie op individueel niveau. Wanneer de individuele SES van invloed is op crimineel gedrag, dan zal bij een ongelijke verdeling van SES over buurten een samenhang ontstaan tussen buurt-SES en het aantal jongeren dat crimineel gedrag vertoont. Met een buurteffect heeft dit niets te maken; de SES op buurtniveau draagt immers niet bij aan de verklaring van het gedrag. De samenhang ontstaat doordat individuen met vergelijkbare achtergrondkenmerken in dezelfde buurt wonen; hoe groter de ruimtelijke segregatie, des te sterker de samenhang op buurtniveau. Om te onderzoeken of buurtkenmerken van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag is het derhalve gewenst zowel het buurt- als het individuele niveau op een adequate wijze in de analyse te betrekken. Multilevel-modellen bieden hiertoe een mogelijkheid. Uit de bespreking van de literatuur is naar voren gekomen dat vooral sociaal-structurele kenmerken samenhangen met de mate waarin jeugdige inwoners crimineel gedrag vertonen. Onderzocht wordt of deze samenhangen ook in de Nederlandse context worden aangetroffen en zo ja, hoe ze moeten worden geïnterpreteerd. Hierbij worden de drie verklaringen uit figuur 1 tegen elkaar getoetst. De eerste twee verklaringen gaan er vanuit dat verschillen in crimineel gedrag tussen buurten (mede) ontstaan door kenmerken van die buurten (conceptverklaringen), de derde verklaring betoogt dat de verschillen tussen buurten tot stand komen door verschillen in de bevolkingssamenstelling (compositieverklaring).
3 Jeugddelinquenten en buurten in Rotterdam In deze paragraaf worden de eerste twee onderzoeksvragen beantwoord. Het gaat eerst om de vraag of en zo ja, in welke mate buurten verschillen voor wat betreft de mate waarin jeugdige inwoners crimineel gedrag vertonen. Deze vraag komt aan de orde in paragraaf 3.1. Daarna wordt onderzocht met welke buurtkenmerken deze verschillen samenhangen. Dit gebeurt in paragraaf 3.2. De analyses hebben betrekking op circa 55 CBS-buurten in Rotterdam. 3.1 De geografische spreiding van jeugddelinquenten over buurten 3.1.1 Drie metingen De gegevens die hier worden gepresenteerd hebben betrekking op buurten en jongeren in Rotterdam in de periode 1991-1995. Voor het vaststellen van de buurten is gebruik gemaakt van de CBS-buurtindeling. Rotterdam kent circa 80 van deze buurten. Zo'n 55 ervan zijn gebruikt voor de analyses. De overige buurten zijn niet geschikt, omdat ze geen woonfunctie vervullen of te weinig inwoners hebben.
92
Ben Rovers
De gegevens over jeugddelinquenten zijn afkomstig uit drie bronnen: twee politieregistraties (verdachten) en een surveyonderzoek (zelfgerapporteerde criminaliteit). Bij elk van deze bronnen treden mogelijk systematische vertekeningen op in de meting. Bij politieregistraties kan bijvoorbeeld gedacht worden aan het feit dat de politie selectief optreedt, waardoor jongeren in bepaalde buurten meer kans hebben om verdacht te worden van een misdrijf dan jongeren uit andere buurten. Eén van de problemen waarmee zelfrapportageonderzoek kampt is onderrapportage; in sommige groepen is men minder geneigd toe te geven dat men wel eens delicten heeft gepleegd dan in andere (Rovers en Wouters 1996). Wanneer deze groepen niet gelijkmatig over buurten zijn gespreid ontstaat dus ook bij deze bron een systematische vertekening in de meting. Behalve geldige metingen moeten de drie bronnen ook vergelijkbare metingen opleveren. Er zijn vele delinquentie-indices waar je buurten op kunt vergelijken. Elders heb ik verschillende delinquentie-indices getest op geldigheid, betrouwbaarheid en vergelijkbaarheid (Rovers 1997: pp. 108-123). Dit heeft geresulteerd in de volgende metingen: Bron 1: HKD-verdachten Het gaat om minderjarigen vanaf 12 jaar die in de periode 1991-1994 tenminste één keer (mogelijk ook vaker) een proces-verbaal hebben gekregen wegens het plegen van een misdrijf en hiervoor geregistreerd zijn in het HKD-systeem van de politie. Dit Herkenningsdienst-systeem wordt gebruikt voor opsporingsdoeleinden. De selectie bestaat uit verdachten wier proces-verbaal is doorgezonden aan het Openbaar Ministerie. Het gaat hoofdzakelijk om verdachten van vermogensdelicten, geweldsdelicten en vandalisme. Per buurt is het aantal verdachten gestandaardiseerd per 1000 inwoners van 10-19 jaar. Alleen CBSbuurten met minimaal 500 inwoners in deze leeftijdscategorie zijn in de analyse meegenomen (N = 51 buurten, gemiddelde = 35 verdachten per 1000 jongeren in een buurt, standaarddeviatie = 16). Bron 2: JZP-verdachten Het gaat om minderjarigen die in de periode 1991-1992 in aanraking zijn gekomen met de Jeugd- en Zedenpolitie (JZP) en zijn geregistreerd als verdachte. Tegen deze verdachten is echter géén proces-verbaal opgemaakt. Meestal gaat het om first offenders, hele jonge daders (< 12 jaar), of lichte vergrijpen (vaak kleine winkeldiefstal). De JZP-registratie is complementair aan de HKD-registratie: wanneer jongeren op enig moment alsnog een procesverbaal krijgen (als ze voor de tweede of derde keer tegen de lamp lopen), verdwijnen ze uit deze registratie en worden opgenomen in de HKD-registratie. De registraties worden onafhankelijk van elkaar bijgehouden. Net als bij de HKD-registratie gaat het vooral om verdachten van vermogensdelicten, geweld
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 93 en vandalisme. Ze zijn gemiddeld wel iets jonger en de delicten zijn minder ernstig. De berekening van het aantal verdachten per buurt is identiek aan de HKD-verdachten, alleen de periode verschilt (1991-1992; N = 50 buurten, gemiddelde = 28 verdachten per 1000 jongeren in een buurt, standaarddeviatie = 17). Bron 3: Zelfrapportage-onderzoek In mei 1995 is een representatieve steekproef van leerlingen in de achtste groep van het basisonderwijs in Rotterdam ondervraagd over het plegen van delicten (N=3852). Dit gebeurde met behulp van een schriftelijke vragenlijst. Aan deze leerlingen is gevraagd of ze specifieke delicten wel eens gepleegd hebben. Het gaat om 18 delicten in de categorieën vermogen, geweld en vandalisme. Van de scores op zes van deze items is een Mokkenschaal gemaakt aan de hand waarvan we kunnen vaststellen in welke mate een respondent zich heeft schuldig gemaakt aan het plegen van ernstige delicten. De zes delictitems lopen van niet ernstig (= veel gerapporteerd) naar ernstig (weinig gerapporteerd). Deze meting komt het meest overeen met de delicten waarvan jongeren in de politieregistraties worden verdacht.8 Per buurt gaat het om de gemiddelde somscore op deze zes delictitems. Deze score loopt van 0 (geen lichte delicten gerapporteerd) tot 6 (ernstige delicten gerapporteerd). Alleen CBS-buurten met minimaal 25 respondenten in de steekproef zijn opgenomen in de analyse (N = 44 buurten; gemiddelde = 0.83, standaarddeviatie = 0.23). Met het oog op de vergelijkbaarheid met de politieregistraties is nog een tweede meting gebruikt: de mate waarin respondenten rapporteren wel eens met de politie in aanraking te zijn geweest. Per buurt gaat het om de gemiddelde score op de ruwe variabele (0=nooit, 1=één keer, 2=enkele keren, 3=vaak, 4=heel vaak). (N = 44 buurten; gemiddelde =0.14, standaarddeviatie=0.07). Gelet op de gemiddelde leeftijd van de respondenten (12 jaar) mogen we ervan uitgaan dat het time frame van de antwoorden ongeveer de periode 1991-1995 beslaat. 3.1.2 De resultaten Op basis van het voorgaande kunnen we de buurten in Rotterdam op vier delinquentie-indices vergelijken: 1. aantal HKD-verdachten per 1000 jongeren (HKD-politieregistratie) 2. aantal JZP-verdachten per 1000 jongeren (JZP-politieregistratie) 3. mate waarin jongeren ernstige delicten rapporteren (zelfrapportageonderzoek)
8
Een andere, belangrijke overweging voor het gebruik van deze meting is, dat de scores op deze schaal in geografische zin niet worden vertekend door de neiging van respondenten om sociaal gewenste antwoorden te geven.
94
Ben Rovers
4. mate waarin jongeren politiecontacten rapporteren (zelfrapportage-onderzoek). Met behulp van elk van deze indices kan een rangorde van buurten worden gemaakt naar de mate waarin ze te maken hebben met jongeren die crimineel gedrag vertonen. Door de vier rangordes met elkaar te vergelijken, kunnen we zien of de verschillende beschrijvingen overeenkomen. Tabel 1 Vergelijking van delinquentie-indices (rangorde-correlaties)
HKD-verdachten Aantal per 1000 jongeren JZP-verdachten Aantal per 1000 jongeren
Zelfrapporterende delinquenten
JZPverdachten
ernstige delicten politiecontacten .56** .38* (n=39) (n=39)
aantal/1000 jongeren .82** (n=50)
.45** (n=39)
.44** (n=39)
-
* - Significantieniveau ≤ .05, ** - Significantieniveau ≤ .01 (tweezijdig) In tabel 1 zijn deze rangordecorrelaties weergegeven. We zien enkele interessante resultaten. Opvallend is de sterke overeenkomst tussen de twee politieregistraties. Ofschoon het hier om twee aparte registraties gaat, die bovendien op uiteenlopende wijzen zijn gevuld, blijken ze de geografische spreiding van jeugddelinquenten over buurten op bijna identieke wijze te beschrijven (rs = .82). De samenhang tussen enerzijds de beschrijvingen op basis van de politieregistraties en anderzijds de beschrijvingen op basis van het zelfrapportage-onderzoek laten een aanzienlijk minder sterke samenhang zien (.38 < rs < .56). Niettemin is sprake van een matige tot redelijk sterke samenhang. Opvallend is ook dat de beschrijvingen van de politieregistraties sterker samenhangen met het aantal gerapporteerde (ernstige) delicten dan met het aantal gerapporteerde politiecontacten. Je zou het omgekeerde verwachten. Wellicht dat de betrouwbaarheid van de laatste meting (politiecontacten) te wensen overlaat. Deze is, in tegenstelling tot het aantal gerapporteerde delicten, enkelvoudig geïndiceerd. In de buurten rond het centrum komen naar verhouding de meeste jongeren in aanraking met de politie. Het gaat vooral om de oude, ten dele gerenoveerde, stadsbuurten in Noord, West en Oud-Zuid. Het percentage jongeren dat hier in
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 95 aanraking komt met de politie ligt gemiddeld twee keer zo hoog als elders in de stad. De spreiding van respondenten die ernstige delicten hebben gerapporteerd wijkt in zoverre af, dat bij deze groep een grotere concentratie in buurten in Rotterdam-Zuid is waar te nemen. Echter, op hoofdlijnen zien we ook bij deze meting hetzelfde patroon: oververtegenwoordiging van jongeren uit de oude buurten rond het centrum. Welke conclusies kunnen we trekken uit deze bevindingen? We moeten in de eerste plaats constateren dat de verschillende metingen niet identiek zijn voor wat betreft de leeftijd van de delinquenten, het type delicten, de periode waarop de meting betrekking heeft, et cetera. Deze verschillen bepalen wellicht voor een deel de discrepanties tussen de bronnen. Het lijkt er echter op dat deze invloed niet heel groot is, want de beschrijvingen op grond van de JZP- en de HKD-verdachtenregistratie vertonen een sterke overeenkomst, ondanks een verschil in populatie (first offenders versus recidivisten), een verschil in delicten (lichte versus ernstige delicten), een verschil in leeftijd van de verdachten (JZP-verdachten zijn gemiddeld enkele jaren jonger) en een verschil in tijdvak waarop de respectieve metingen betrekking hebben (1991-1992 versus 1991-1994). Het ligt niet voor de hand de sterke overeenkomst tussen de twee politieregistraties toe te schrijven aan een gemeenschappelijke vertekeningsfactor (politieblad), omdat de meeste JZP-verdachten niet door toedoen van de politie in de registratie terecht zijn gekomen; het gaat in het merendeel van de gevallen om verdachten die op heterdaad zijn betrapt bij een winkeldiefstal. Op de selectie van deze groep heeft de politie dus geen invloed kunnen uitoefenen. Niettemin is de geografische spreiding van deze groep bijna identiek aan de spreiding van de groep verdachten die de politie wel door eigen activiteit op het spoor is gekomen (HKD-verdachten). We mogen daarom enig vertrouwen hebben in de geldigheid van dit empirisch materiaal. De geringere samenhang tussen de politieregistraties en de zelfrapportage-gegevens laat zich niet 1-2-3 verklaren. Mogelijk speelt hier het leeftijdsverschil wel een grote rol: de respondenten in het zelfrapportage-onderzoek hebben gerapporteerd over delicten die ze tot en met hun twaalfde/dertiende jaar gepleegd hebben, terwijl de meeste jongeren in de politieregistraties (veel) ouder dan twaalf waren toen ze verdacht werden van het plegen van een misdrijf. 3.2 Samenhang tussen buurtkenmerken en de aanwezigheid van jeugddelinquenten Hiervoor hebben we vastgesteld dat met name in de Amerikaanse literatuur veelvuldig een samenhang is gevonden tussen sociale desorganisatie in een buurt en de aanwezigheid van jeugddelinquenten. Het gaat in het bijzonder om de volgende buurtkenmerken: economische deprivatie, culturele heterogeniteit,
96
Ben Rovers
verhuismobiliteit, bewoningsdichtheid, hoogbouw, problemen in huishoudens (gezinscohesie) en gebrekkige sociale cohesie in de buurt.9 In deze paragraaf onderzoeken we in hoeverre deze samenhangen ook in een Nederlandse context worden aangetroffen. Aan het rijtje buurtkenmerken worden drie demografische controlevariabelen toegevoegd. Het gaat om (1) het aandeel van jongeren in de bevolking, (2) het aantal leerlingen dat in een buurt voortgezet onderwijs volgt en (3) de verhouding tussen jongens en meisjes in de populatie jongeren. Elk van deze variabelen kan worden beschouwd als een gelegenheidsbevorderende factor. Om de invloed van sociaal-structurele buurtkenmerken vast te kunnen stellen, moeten we voor deze factoren controleren. 3.2.1 De meting van de buurtkenmerken Voor de meting van de buurtkenmerken is gebruik gemaakt van verschillende bronnen. Tabel 2 toont de kenmerken, hun indicatoren, de toegepaste meettechniek en de bronnen. De variabele ‘problemen in gezinnen’ is een benadering van het buurtkenmerk ‘gebrekkige gezinscohesie’. De operationalisering van de variabele ‘gebrekkige buurtcohesie’ moet ook als een benadering worden gezien. De argumentatie achter deze operationalisering is, dat gebrekkige sociale cohesie kan worden afgeleid uit het aantal conflicten tussen mensen en uit de mate waarin ze in staat zijn gerezen problemen onderling op te lossen. Het aantal meldingen naar de politie betreffende onenigheid op straat en burengerucht/geluidsoverlast is tegelijkertijd een indicatie van het aantal conflicten dat zich voordoet alsmede een indicatie van de mate waarin mensen als oplossingsstrategie kiezen voor een beroep op een formeel controlemechanisme (de politie). Aldus kunnen deze meldingen worden beschouwd als indicatief voor het gebrek aan sociale cohesie in een buurt. De aanwezigheid van zwervers, drugverslaafden en dronkaards geeft een aanvullende indicatie voor het gebrek aan sociale controle.10
9
Alle kenmerken zijn zo gespecificeerd dat het verband met de aanwezigheid van jeugddelinquenten positief is. 10 Een deel van de gegevens is beschikbaar gesteld door de Rotterdamse GGD en is afkomstig uit het Rotterdams Epidemiologisch Buurtkenmerken Systeem (REBUS). Zie: Van Oers et al. (1998, 1993). Bij enkele metingen is gebruik gemaakt van gegevens uit de Rotterdamse Omnibusenquête (optelling van gegevens over 19871991 vanwege geringe N per jaar).
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 97 Tabel 2 Beschrijving van buurtvariabelen (M=gemiddelde/SD=standaarddeviatie) (tabel over 2 pagina’s verdeeld) Kenmerk:
indicatoren:
meting:
Economische 1- % werklozen in Deprivatie beroepsbevolking (20-65 jaar) 2- % ABW/RWW uitkeringen in beroepsbevolking 3- % beroepsbevolking met als hoogste opleiding LO
middels componentscore factorladingen: .95, .96, .72 eigenvalue: 2.34;
Culturele 4- index van bevolkingsgroepen heterogeniteit naar aantal en relatieve grootte op basis van Blau's index
1-Spi2; pi = fractie van iedere groep in de populatie M .24/SD .18
bronnen: 1: arbeidsbureau 2: sociale dienst 3: omnibusenquête
R2 = .78 bevolkingsstatistiek
verhuismobiliteit
5- interbuurt verhuisbewegingen; gemiddelde van bevolkingsstatistiek vestiging vanuit en vertrek naar vestiging en vertrek andere buurten/gemeenten (% van de bevolking) M .12/SD .04
bewoningsdichtheid
6- % huishoudens met 5 of meer personen 7- gemiddeld aantal personen per kamer 8- gemiddeld aantal personen per wooneenheid
middels componentscore factorladingen: .89, .94, .89 eigenvalue: 2.46; R2 = .82
bevolkingsstatistiek
Hoogbouw
9- % woningen op vierde of hogere woonlaag
- (M .09/SD .10)
REBUS
middels componentscore factorladingen:.83, .74, .68, .82 eigenvalue: 2.37; R2 = .59
10: meldkamer politie 11,12:omnibusenquête 13: sociaalraadslieden
problemen in 10- meldingen bij politie mbt huishoudens onenigheid binnen/10.000 inw. 11- % inwoners met als goed ervaren gezondheid 12- % inwoners met psychosociale problemen 13- contacten soc. raadslieden/10.000 inw.
98
Ben Rovers
Kenmerk: Gebrekkige sociale cohesie
indicatoren: 14- overlastmeldingen zwervers,junks, dronkaards/10.000 inw. 15- meldingen van onenigheid op straat/10.000 inw. 16- meldingen van burengerucht, geluidsoverlast/10.000 inw.
Jeugdige inw. 17- jongeren van 10 tot 20 jaar als % van bevolking in buurt
meting:
bronnen:
middels componentscore factorladingen: .87, .94, .81 eigenvalue: 2.30; R2 = .77
meldkamer politie
M .10/SD .02
bevolkingsstatistiek
leerl. op VO
18- leerlingen op VO-scholen (in M .06/SD .08 buurt) als % van bevolking
REBUS
m/v-verhouding
19- % jongens minus % meisjes in groep inw. 10-20 jr.
REBUS
M .02/SD .04
3.2.2 De resultaten In tabel 3 zijn de buurtkenmerken gerelateerd aan de drie delinquentie-indices. Het gaat om bivariate verbanden. De mate waarin jongeren uit een buurt crimineel gedrag vertonen blijkt, zoals verwacht, samen te hangen met een groot aantal van de hier genoemde buurtkenmerken. Vijf kenmerken vertonen een significante samenhang met elke delinquentie-index. Het gaat om economische deprivatie, culturele heterogeniteit, problemen in huishoudens, gebrek aan sociale cohesie en het aandeel van jongeren in de bevolking. Enkele buurtkenmerken, zoals verhuismobiliteit, bewoningsdichtheid en de aanwezigheid van hoogbouw, laten een wisselend resultaat zien. Twee van de drie controlevariabelen blijken geen samenhang te vertonen met de mate waarin jongeren crimineel gedrag vertonen. Deze bevindingen bevestigen de resultaten van het Amerikaanse onderzoek, maar er zit een addertje onder het gras. De diverse buurtkenmerken blijken onderling zeer sterk te correleren, zodat de vraag moet worden gesteld of ze niet naar dezelfde theoretische dimensie verwijzen. De sterke correlaties maken het bovendien onmogelijk de afzonderlijke invloed van deze buurtkenmerken in een multivariate analyse te toetsen (als gevolg van de multicollineariteit die dan optreedt). Als oplossing is hier gekozen voor het samenvoegen van enkele variabelen. De variabelen ‘economische deprivatie’ en ‘problemen in gezinnen’ zijn samengevoegd tot een dimensie ‘economische deprivatie’. De variabelen ‘verhuismobiliteit’ en ‘gebrek aan sociale cohesie’ zijn samengevoegd tot een dimensie ‘gebrekkige sociale controle’. De variabele ‘culturele heterogeniteit’ wordt buiten de analyse gehouden, omdat deze variabele zowel in de
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 99 deprivatie- als in de sociale-controledimensie past en er voor zorgt dat beide dimensies weer collineair worden. De variabele bewoningsdichtheid blijkt zeer sterk samen te hangen met het aandeel van jongeren in de bevolking. Gelet op de prestaties van beide variabelen in de bivariate analyse en rekening houdend met de onduidelijke theoretische status van de eerste variabele, is ervoor gekozen alleen de variabele ‘aandeel van jongeren in de bevolking’ (als controlevariabele) in de multivariate analyse op te nemen. Dit betekent dat het aantal buurtkenmerken is teruggebracht tot drie: economische deprivatie, gebrekkige sociale controle en aandeel van jongeren in de bevolking. Tabel 3 Correlaties tussen delinquentie-indices en buurtkenmerken (bivariaat) delinquentie-indices#
Buurtkenmerken Economische deprivatie culturele heterogeniteit verhuismobiliteit bewoningsdichtheid hoogbouw problemen in huishoudens gebrek aan sociale cohesie aandeel van jongeren in bevolking leerlingen op VO m/v-verhouding jeugd
gerapporteerde ernstige delicten
aantal HKD-verdachten
aantal JZP-verdachten
39
51
50
.60** .49** .59** .26 -.39** .53** .61** .35* -.30 -.19
.80** .69** .39** .50** -.24 .77** .48** .59** -.03 -.10
.69** .57** .23 .59** -.24 .68** .43** .65** -.18 -.09
* - Significantieniveau ≤ .05, ** - Significantieniveau ≤ .01 (tweezijdig) # aantal verdachten is gestandaardiseerd per 1000 inwoners van 10-20 jaar in buurt
In tabel 4 zijn de resultaten van de multivariate regressie-analyses weergegeven. Het resultaat blijkt enigszins diffuus. Economische deprivatie blijkt in twee van de drie gevallen significant samen te hangen met de aanwezigheid van jeugddelinquenten (gebaseerd op verdachtengegevens). De andere twee buurtkenmerken blijken in twee van de drie gevallen juist niet samen te hangen met de aanwezigheid van jeugddelinquenten. Deze samenhangen verdwijnen dus wanneer gecontroleerd wordt voor de economische deprivatie in een buurt. Echter, bij de zelfrapportage-gegevens verdwijnt juist de samenhang tussen economische deprivatie en het rapporteren van ernstige delicten wanneer gecontroleerd wordt voor het gebrek aan sociale controle in een buurt. We zullen deze buurtkenmerken voorlopig het voordeel van de twijfel gunnen en
100 Ben Rovers vooralsnog ervan uitgaan dat ze alle drie mogelijk van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag van jongeren. Om dit te beoordelen worden in de volgende paragraaf enkele multi-level-analyses uitgevoerd. Tabel 4 Geografische spreiding van jeugddelinquenten naar buurtkenmerken; multivariate regressie-analyses (bèta's en significantie) afhankelijke variabelen# gerapporteerde ernstige delicten
aantal HKD-verdachten
aantal JZP-verdachten
Onafhankelijke variabelen economische deprivatie
.39
.72**
.49*
gebrek aan sociale controle
.42*
-.06
-.09
aandeel king
-.12
.20
.44**
.47 (35)
.67 (49)
.62 (48)
R2 / (N)
jongeren/bevol-
* - Significantieniveau ≤ .05, ** - Significantieniveau ≤ .01 (tweezijdig) # = aantal verdachten gestandaardiseerd per 1000 inwoners van 10-20 jaar in buurt
4. De invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren 4.1 Multi-level-modellen De Multi-level-modellen die sinds een jaar of tien grote populariteit genieten, maken het mogelijk data op verschillende niveaus (geneste data) gelijktijdig en adequaat te analyseren. Ze bieden in dit opzicht grote voordelen ten opzichte van meer traditionele technieken.11 Hier een korte introductie van de methode. Een analyse met twee niveaus, bijvoorbeeld individuen en buurten, wordt in twee stappen uitgevoerd. Eerst wordt op niveau-1 de invloed geschat van een 11
Zie samenvattende bespreking in Rovers (1997: 170-174). Gespecialiseerde multilevelliteratuur is te vinden bij onder andere Boyd en Iversen (1979), Bryk en Raudenbush (1988, 1992), Hox (1995), Goldstein (1995), Van den Eeden et al. (1990) en Hüttner en Van den Eeden (1995).
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 101 onafhankelijke individuele variabele, bijvoorbeeld SES, op een afhankelijke variabele, bijvoorbeeld aantal gepleegde delicten. Laten we even uitgaan van een regressiemodel. Het uitgangspunt is nu dat de parameters van deze schatting, het intercept (ß0) en de regressiecoëfficiënt voor SES (ß1), per buurt kunnen variëren. Deze parameters van niveau-1 zijn dan ook de afhankelijke variabelen op niveau-2 (het buurtniveau). ß0 staat op dit niveau voor het gemiddeld aantal gepleegde delicten in een buurt en ß1 voor de gemiddelde relatie tussen (individuele) SES en aantal gepleegde delicten. Nu wordt getracht met behulp van buurtkenmerken de eventuele buurtverschillen tussen ß0 en ß1 te verklaren. Merk hierbij op, dat verschillen in ß0 een direct contextueel effect indiceren, terwijl verschillen in ß1 een interactie-effect indiceren. De analyse op het buurtniveau is niet gelijk aan een traditionele ecologische regressie-analyse, omdat niet de totale variantie wordt verklaard, maar alleen de variantie tussen buurten. De variantie binnen buurten kan op het buurtniveau niet worden verklaard.12 Het is mogelijk verschillende modellen te specificeren. In de analyses die hierna volgen, zal ik twee modellen presenteren. Het eerste model is een model zonder verklarende factoren. Dit levert een variantie-analyse op waarmee kan worden vastgesteld in welke mate de variantie in scores op de afhankelijke variabele (crimineel gedrag) kan worden toegeschreven aan verschillen binnen respectievelijk tussen buurten. Dit gebeurt door de totale variantie op te delen in een percentage tussen-buurtvariantie en een percentage binnen-buurtvariantie. Deze analyse geeft ons een indicatie van het belang van buurtkenmerken bij de verklaring van crimineel gedrag. Het tweede model is een volledig gespecificeerd multi-level-model. Dat wil zeggen dat zowel op individueel als op buurtniveau verklarende factoren zijn gespecificeerd. De verklarende factoren op buurtniveau zijn de drie hiervoor genoemde buurtkenmerken. 4.2 Resultaten van de toetsing 4.2.1 Enkele modellen zonder verklarende factoren Om een indruk te krijgen van het relatieve belang van buurtkenmerken, specificeren we eerst Multi-level-modellen zonder verklarende factoren. In tabel 5 zijn voor iedere bron (het zelfrapportage-onderzoek en de twee politieregistraties) enkele van deze modellen gespecificeerd. Het intercept geeft in deze modellen de gemiddelde score per buurt op de afhankelijke variabele.13
12
In het voorbeeld wordt gesproken over een regressie-model. Het is ook mogelijk andere modellen in een multi-levelanalyse te gebruiken. Zie Goldstein (1995). 13 In een aantal gevallen is gewerkt met getransformeerde variabelen om lineaire parameters te kunnen schatten. Bij dichotome variabelen gaat het om een logodds-transformatie, bij telvariabelen gaat het om een log-transformatie. De scores op de variabele
102 Ben Rovers Bij getransformeerde variabelen is de score op de oorspronkelijke variabele tussen haakjes weergegeven. Daarnaast is berekend welk deel van de variantie in de scores tussen individuen optreedt (δ2;percentage binnen-buurtvariantie) en welk deel tussen buurten optreedt (τ00;percentage tussen-buurtvariantie). Dit is de belangrijkste informatie in deze tabel. De analyses hebben betrekking op een wisselend aantal individuen (afhankelijk van de gebruikte bron). Het aantal buurten in de analyses bedraagt telkens 54. In het eerste deel van de tabel worden twee afhankelijke variabelen uit het zelfrapportage-onderzoek gepresenteerd, het rapporteren van ernstige delicten en het rapporteren van politiecontacten. De analyses laten zien dat het overgrote deel van de variantie in de scores op deze variabelen optreedt tussen individuen; de percentages binnen-buurtvariantie bedragen respectievelijk 97.5 en 99.2 procent. Dit betekent dat de spreiding van individuele scores rond de buurtgemiddelden dermate groot is, dat er nauwelijks sprake is van homogeniteit binnen buurten. Dit impliceert dat er op het niveau van de buurt nauwelijks iets te verklaren valt, omdat de variatie in scores vooral tussen individuen optreedt (de tussen-buurtvariantie is in beide gevallen uiterst marginaal: respectievelijk 2.5 en 0.8 procent). In het tweede deel van de tabel worden enkele afhankelijke variabelen uit de HKD-registratie weergegeven, zoals het aantal (bekend geworden) delicten van een verdachte, het type delicten waarvoor hij geverbaliseerd is en de leeftijd bij het eerste delict (proces-verbaal; pv).14 Vijf van de zes variabelen laten zich nauwelijks op het niveau van buurten verklaren, de tussen-buurtvarianties komen hier niet boven de 1.4 procent. Alleen bij het aantal delicten van verdachten zien we dat bijna een kwart van de variatie in de scores kan worden verklaard op het niveau van buurten. Bij deze variabele is dus sprake van een behoorlijk buurteffect.
‘gerapporteerde ernstige delicten’ zijn bovendien gecorrigeerd voor vertekening door sociale gewenstheid. 14 Het type delicten is telkens uitgewerkt als een dichotomie met de score 1 als de meerderheid van de processen-verbaal van een bepaald type is.
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 103 Tabel 5 Invloed van buurtkenmerken op variaties in crimineel gedrag (multilevel modellen zonder verklarende factoren) N1/N2
intercept
se
t-waarde
s2
t00
Afhankelijke variabelen zelfrapportage-onderzoek Rapporteren ernstige delicten
3466 54
2.74 (.84)
.03 1
87.3
1.10 (97.5%)
.029 (2.5%)
Rapporteren Politiecontacten
3466 54
-2.17 (.10)
.07 3
-29.8
12.06 (99.2%)
.102 (0.8%)
HKD-verdachten aantal delicten
4526 54
1.39 (4.02)
.04
36.6
.24 (77%)
.07 (23%)
> 50% delicten: gewelddadig vermogen
4526 54
-3.14 (.04)
.08
-39.2
26.04 (99.9%)
.03 (0.1%)
> 50% delicten: geweld
4526 54
-2.15 (.10)
.07
-30.1
10.76 (98.9%)
.12 (1.1%)
> 50% delicten: vermogen
4526 54
.03 (.49)
.04
0.6
4.00 (98.9%)
.04 (1.1%)
> 50% delicten: vandalisme
4526 54
-3.53 (.03)
.14
-26.2
30.47 (98.6%)
.44 (1.4%)
leeftijd bij eerste delict (pv)
4526 54
16.7
.05
339.1
4.62 (98.7%)
.06 (1.3%)
JZP-verdachten aantal delicten
2603 54
.41 (1.51)
.02
20.2
.69 (99.1%)
.006 (0.9%)
leeftijd bij eerste delict
2603 54
13
.10
122.0
6.39 (94%)
.407 (6%)
N1 = aantal individuen, N2 = aantal buurten
104 Ben Rovers In het onderste deel van de tabel worden twee variabelen uit de JZP-registratie weergegeven. We zien dat het aantal delicten per verdachte in tegenstelling tot de HKD-registratie nauwelijks tussen buurten varieert, de tussen-buurtvariantie bedraagt minder dan 1 procent. Dit hoeft niet te verbazen, omdat de JZPregistratie hoofdzakelijk uit first offenders bestaat; er is dus nauwelijks sprake van variatie tussen individuele verdachten, laat staan tussen buurten. Verschillen tussen buurten qua leeftijd waarop jongeren voor het eerst met de JZP in aanraking komen, kunnen wel, zij het in beperkte mate, worden toegeschreven aan kenmerken van buurten (de tussen-buurtvariantie bedraagt 6 procent). Dit percentage is hoger dan bij de HKD-registratie. Ook dit hoeft niet te verbazen, omdat de HKD-registratie qua leeftijd een ondergrens van 12 jaar kent: verdachten jonger dan 12 jaar kunnen niet worden geverbaliseerd en vervolgd en komen dus niet in deze registratie voor. Dit betekent dat de leeftijdsvariatie bij de ‘instroom’ enigszins beperkt is. De JZP-registratie kent deze beperking niet. We kunnen nu vaststellen dat bij 8 van de 10 onderzochte variabelen de buurt niet of nauwelijks van betekenis is voor het verklaren van individuele variaties in crimineel gedrag van jongeren. Het percentage variantie dat tussen buurten kan worden verklaard bedraagt in deze gevallen minder dan 3 procent. In één geval is sprake van een marginale betekenis (leeftijd tijdens eerste delict bij JZP-verdachten) en in één geval is sprake van een substantiële betekenis (aantal delicten bij HKD-verdachten). Al met al moeten we concluderen dat de invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren uitermate beperkt is. 4.2.2 Een volledig gespecificeerd multi-level-model Slechts bij 1 van de 10 variabelen die we hiervoor onderzocht hebben, blijkt een substantieel deel van de totale variantie toe te schrijven aan de invloed van buurtkenmerken. We weten echter nog niet welke buurtkenmerken dit zijn. In deze paragraaf onderzoeken we of de drie eerder genoemde buurtkenmerken van invloed zijn op het aantal (bekend geworden) delicten van HKD-verdachten. Hiertoe specificeren we een volledig multi-level-model. Dit betekent dat de invloed van de drie buurtkenmerken gecorrigeerd wordt voor verklarende variabelen op individueel niveau. Aangezien we te maken hebben met gegevens uit een politieregistratie, is het aantal variabelen dat we op individueel niveau kunnen specificeren beperkt. Uit regressie-analyses op individueel niveau blijkt dat leeftijd, geslacht en de leeftijd bij het eerste proces-verbaal alledrie van invloed zijn op het aantal delicten van een verdachte. Bovendien blijkt dat de relaties tussen deze variabelen per buurt significant verschillen. Dit geldt ook voor het gemiddeld
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 105 aantal delicten van verdachten in een buurt.15 Een en ander impliceert zowel directe als interactie-effecten van de buurt. In tabel 6 is een volledig gespecificeerd multi-level-model weergegeven met de hiervoor genoemde variabelen op individueel en buurtniveau. De bèta's (ß0..ß3) zijn de parameters voor de individuele factoren (intercept plus effecten van geslacht, leeftijd en leeftijd bij eerste proces-verbaal). De gammawaarden (γ.0) geven het gemiddelde effect van de individuele factor per buurt. De gammawaarden (γ.1,γ..2,γ..3) zijn de parameters voor de buurtkenmerken (aandeel van jongeren in de bevolking, economische deprivatie en gebrekkige sociale controle). Een effect is significant wanneer de t-waarde van de parameter ≥ 1.96 is (p<.05). De drie buurtkenmerken blijken geen enkel effect te sorteren. Voor het verklaren van de verschillen tussen buurten komen deze kenmerken derhalve niet in aanmerking. Uit het onderste deel van de tabel kunnen we afleiden dat zowel het gemiddelde aantal delicten van verdachten in een buurt als ook de relaties tussen geslacht, leeftijd en leeftijd bij eerste proces-verbaal enerzijds en het aantal gepleegde delicten anderzijds significant verschillen tussen buurten. De χ2-waarden indiceren dit. Om deze verschillen tussen buurten te verklaren moeten we echter op zoek naar andere buurtken merken dan de genoemde. Naast de hier gepresenteerde analyse zijn ook op de andere afhankelijke variabelen uit tabel 5 multi-levelanalyses uitgevoerd met volledig gespecificeerde modellen. De kans dat de drie buurtkenmerken in deze analyses wel significante effecten laten zien is niet zo groot, omdat de tussen-buurtvarianties bij deze variabelen veel geringer zijn. Voor de volledigheid zij hier echter vermeld dat in géén van deze analyses enige invloed is gevonden van de drie buurtkenmerken (directe noch interactie-effecten). Uit deze bevindingen kunnen we twee conclusies trekken. In de eerste plaats moeten we constateren dat variaties in crimineel gedrag tussen buurten voor het overgrote deel moeten worden toegeschreven aan verschillen in de bevolkingssamenstelling. In de tweede plaats moeten we vaststellen dat de verschillen die wel door buurtkenmerken worden veroorzaakt niet kunnen worden toegeschreven aan economische deprivatie en gebrekkige sociale controle. Dit zijn de kenmerken die op buurtniveau de sterkste samenhang vertonen met de aanwezigheid van jeugddelinquenten.
15
Deze informatie is ontleend aan een multi-levelanalyse, waarbij op buurtniveau geen verklarende factoren zijn gespecificeerd. Deze analyse is hier niet weergegeven.
106 Ben Rovers
Tabel 6 Invloed van buurtkenmerken op aantal delicten van HKD-verdachten (volledig gespecificeerd multi-levelmodel) Barometerwaarden
buurtgemiddelde delicten. ß0 gemiddelde in populatie g00 aandeel jongeren in bevolking g01 econ. Deprivatie g02 gebrek aan sociale controle g03 effect van geslacht ß1 gemiddeld effect per buurt g10 aandeel jongeren in bevolking g11 econ. deprivatie g12 gebrek aan sociale controle g13 effect van leeftijd ß2 gemiddeld effect per buurt g20 aandeel jongeren in bevolking g21 econ. deprivatie g22 gebrek aan sociale controle g23 effect van lft bij 1e delict ß3 gemiddeld effect per buurt g30 aandeel jongeren in bevolking g31 econ. deprivatie g32 gebrek aan sociale controle g33
variantie-analyse
buurtgemiddelde delicten u0 Geslacht u1 Leeftijd u2 leeftijd bij eerste delict u3
Coëfficiënt
se t-waarde
1.162 2.315 -0.055 0.042
0.029 1.608 0.048 0.037
39.97 1.44 -1.16 1.13
0.599 4.415 0.055 -0.024
0.062 3.485 0.108 0.080
9.63 1.26 0.51 -0.30
0.337 -0.932 0.032 0.008
0.015 0.858 0.025 0.020
21.68 -1.08 1.26 0.43
-0.337 0.015 -0.000 -0.003
0.014 0.804 0.024 0.018
-23.15 0.01 -0.03 -0.20
variantie component
df
c2
0.038 0.124 0.010 0.009
48 48 48 48
350.03 131.81 348.01 490.23
pwaarde 0.000 0.000 0.000 0.000
* conditioneel buurtgemiddelde: gecorrigeerd voor individuele factoren N-buurten = 54, N-individuen = 4526
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 107
5. Samenvatting en discussie In veel, met name Amerikaans, onderzoek zijn verbanden gevonden tussen sociaal-structurele buurtkenmerken en criminaliteitsverschijnselen. Dit geldt ook ten aanzien van variaties in crimineel gedrag van jongeren. Deze samenhangen doen vermoeden dat de buurt op enigerlei wijze van invloed is op deze variaties. Er is echter ook een alternatieve verklaring denkbaar. Deze stelt dat de verschillen tussen buurten worden veroorzaakt door het feit dat mensen met vergelijkbare achtergrondkenmerken in dezelfde buurt wonen. Het zijn deze individuele achtergrondkenmerken die het gedrag beïnvloeden en die op het buurtniveau samenhangen veroorzaken wanneer sprake is van een ongelijke spreiding van deze kenmerken over buurten (ruimtelijke segregatie). Hoe sterker deze segregatie, des te groter de kans dat op buurtniveau dergelijke samenhangen worden aangetroffen. Deze twee verklaringen zijn in dit hoofdstuk getoetst. Het onderzoek is uitgevoerd in drie fasen. In de eerste fase is de beschrijvingsvraag geproblematiseerd. Aan de hand van drie bronnen, twee politieregistraties en een zelfrapportage-onderzoek, is een beeld geschetst van de geografische spreiding van jeugddelinquenten over buurten in Rotterdam (in de periode 1991-1995). De politieregistraties beschrijven deze spreiding op min of meer identieke wijze. Het zelfrapportage-onderzoek wijkt hier enigszins vanaf, ofschoon ook deze beschrijving een matige tot redelijke samenhang vertoont met die van de politieregistraties. Vooral in de oude stadsbuurten rond het centrum is het percentage jongeren dat crimineel gedrag vertoont hoger dan in de rest van de stad. In de tweede fase is onderzocht of deze spreiding, net als in het buitenland, samenhang vertoont met sociaal-structurele kenmerken van buurten, zoals economische deprivatie, culturele heterogeniteit, verhuismobiliteit, etc. Dit blijkt inderdaad het geval, hoewel hierbij opgemerkt moet worden dat de verschillende buurtkenmerken onderling zeer sterk samenhangen. Achter het gros van deze kenmerken gaan dan ook twee dimensies schuil, een deprivatiedimensie en een gebrek-aan-sociale-controle-dimensie. Beide kenmerken blijken samen te hangen met de aanwezigheid van jeugddelinquenten in een buurt. Daarnaast blijkt ook het aandeel van jongeren in de bevolking samen te hangen met de aanwezigheid van jeugddelinquenten. In de derde fase is nagegaan of deze drie buurtkenmerken van invloed zijn op individuele variaties in crimineel gedrag van jongeren. Dit blijkt niet het geval. Met behulp van verschillende bronnen zijn diverse analyses uitgevoerd. Het resultaat is telkens dat de verschillen in crimineel gedrag tussen buurten in hoofdzaak worden veroorzaakt door verschillen in de bevolkingssamenstelling. Als er al sprake is van enige buurtinvloed, blijkt deze niet toegeschreven te kunnen worden aan de hiervoor genoemde drie kenmerken. Dit resultaat mag, gelet op de verschillende operationaliseringen van de afhankelijke variabele
108 Ben Rovers (variaties in crimineel gedrag) en het gebruik van verschillende bronnen, robuust worden genoemd. Het is common sense om het opgroeien en wonen in een ‘slechte’ buurt (economische deprivatie, gebrekkige sociale controle) als oorzaak te noemen voor het ontstaan van crimineel gedrag bij jongeren. Het onderhavige onderzoek kan dit beeld niet bevestigen. Kunnen we een voor de hand liggende verklaring vinden voor het feit dat buurten nauwelijks van invloed zijn op crimineel gedrag van jongeren? Het antwoord op deze vraag moeten we zoeken in de sociale netwerken van deze jongeren. De aanname die ten grondslag ligt aan het veronderstellen van buurtinvloeden is het bestaan van buurtgerelateerde sociale netwerken. Immers, een individu zal geen invloed van de buurt ondervinden indien hij er nauwelijks of geen contacten heeft. Deze aanname is echter niet realistisch (meer). De tijd dat sociale contacten in belangrijke mate via de buurt verliepen, ligt inmiddels achter ons. Wanneer we kijken naar buurten waar relatief veel jongeren delicten rapporteren of waar veel jongeren in aanraking komen met de politie, dan moeten we constateren dat deze buurten doorgaans worden gekenmerkt door een hoge verhuismobiliteit. Dit maakt het zo goed als onmogelijk voor deze jongeren om een sociaal netwerk via de buurt op te bouwen. Een andere indicatie van de niet-buurtgebonden sociale netwerken van jongeren kan worden gevonden in de samenstelling van dadergroepen. Het blijkt zelden te gaan om daders uit dezelfde buurt. De jongeren zijn vaak wel afkomstig uit dezelfde omgeving (groep van buurten). De school en mogelijk ook de vrijetijdsbesteding lijken belangrijkere schakels bij het tot stand komen van sociale netwerken. Overigens moet hierbij worden opgemerkt dat het werken met administratieve buurtgrenzen, ook al hebben ze een sociale betekenis, een beperking oplegt aan de mogelijkheid om omgevingsinvloeden vast te stellen. Om deze invloeden goed in beeld te krijgen zou de ‘de buurt’ (als sociaalruimtelijke context) voor ieder individu afzonderlijk moeten worden vastgesteld. De geografische eenheden die in dit onderzoek zijn gebruikt, zijn vrij groot. Het gaat om circa 55 buurten met gemiddeld zo'n 10.000 inwoners. Zouden de resultaten van het onderzoek wellicht anders zijn geweest wanneer met kleinere buurten was gewerkt? Het antwoord op deze vraag is waarschijnlijk negatief. Indien de hier gepresenteerde ‘netwerk-redenering’ enige geldigheid heeft, en de empirie lijkt dit te bevestigen, dan zou het gebruik van kleinere geografische eenheden niet meer, maar juist (nog) minder buurteffecten laten zien. Immers, de kans dat iemand contacten heeft in een buurt met 10.000 inwoners is (rekenkundig) groter dan in een buurt met 1000 inwoners. Ook de leeftijd van de delinquenten kan een factor van betekenis zijn. Het ligt voor de hand dat jongere daders minder mobiel zijn dan oudere en dus een groter deel van hun netwerk in de buurt hebben. Dit blijkt vooral voor de zogenaamde 12-minners op te gaan. De overgang naar de middelbare school
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 109 maakt jongeren geografisch aanzienlijk mobieler. Dit geldt in nog sterkere mate voor de 18-plussers; het kunnen beschikken over gemotoriseerd vervoer blijkt een belangrijke impuls te geven aan de geografische mobiliteit. Deze overgangen (12/13 jaar en 17/18 jaar) zijn terug te vinden in zowel de locaties van delicten (meer delicten buiten de buurt) als in de samenstelling van dadergroepen (diverser qua geografische herkomst; Rovers 1996). In dit onderzoek zijn bij geen enkele leeftijdsgroep de verwachte buurteffecten aangetroffen; niet bij de 12-minners in het zelfrapportage-onderzoek, niet bij de first offenders in de JZP-registratie (gemiddeld 13/14 jaar) ook niet bij de geverbaliseerde HKD-verdachten (gemiddeld 16/17 jaar). Veel onderzoek waarin is vastgesteld of aangenomen dat buurtkenmerken van invloed zijn op crimineel gedrag van jongeren, heeft plaatsgevonden op het niveau van buurten. We moeten ons echter realiseren dat het te verklaren verschijnsel een individueel fenomeen is, dat louter door optelling een buurtkenmerk wordt. Door het onderzoek te situeren op het niveau van de buurt ontstaan tal van theoretische en methodologische beperkingen. Onderzoekers doen er daarom verstandig aan af te dalen naar het niveau waarop het te verklaren verschijnsel zich bevindt, in dit geval het individuele niveau, en buurten niet langer te beschouwen als onderzoekseenheden, maar als kenmerken die variëren over individuen. Dit maakt het mogelijk schijnverbanden op te sporen en te ontdekken wat zich onder de ‘oppervlakte’ van de buurt afspeelt.
110 Ben Rovers Literatuur Baldwin, John and A.E. Bottoms (1976). The Urban Criminal: A Study in Sheffield. London: Travistock Bonger, W.A. (1938). Over criminele statistiek; Een bijdrage tot haar geschiedenis en haar theorie. Tijdschrift voor Strafrecht, 48(4), pp. 417-469 Boyd, Lawrence H. Jr. and Gudmund R. Iversen (1979). Contextual Analysis: Concepts and Statistical Techniques. Belmont CA: Wadsworth Brantingham, Patricia L. and Paul J. Brantingham (1993). Nodes, Paths and Edges: Considerations on the Complexity of Crime and the Physical Environment. Journal of Environmental Psychology, 13, pp. 3-28 Bryk, A.S. and S.W. Raudenbush (1988). On Heterogeneity of Variance in Experimental Studies; A Challenge to Conventional Interpretations. Psychological Bulletin, 104(3), pp. 396-404 Bryk, Anthony S. And Stephen W. Raudenbush (1992). Hierarchical Linear Models; Applications and Data Analysis Methods. Newbury Park [etc.]: Sage Burgess, Ernest W. (1925). The Growth of the City. In Park, Robert E., [et al.] (ed.), The City, pp. 266-293. University of Chicago Press Bursik, Robert J. Jr. (1988). Social Disorganization and Theories of Crime and Delinquency: Problems and Prospects. Criminology, 26(4), pp. 519-551 Cohen, L., J. Kluegel and K. Land (1981). Social inequality and predatory criminal victimization: an exposition and test of a formal theory. American Sociological Review, 46, pp. 505-524 Cohen, Lawrence E. and Marcus Felson (1979). Social Change and Crime Rate Trends: A Routine Activity Approach. American Sociological Review, 44, pp. 588-608 Eeden, Pieter van den, Joop Hox en Joost Hauer (ed.) (1990). Theory and Model in Multilevel Research: Convergence or divergence?. Amsterdam: SISWO Publication
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 111 Evans, David J., Nicholas R. Fyfe and David T. Herbert (ed.) (1992). Crime, Policing and Place; Essays in environmental criminology. London/New York: Routledge Goldstein, H. (1995). Multilevel Statistical Models. London/New York: Edward Arnold-Halstead Press Gove, Walter R., Michael Hughes and Omer R. Galle (1979). Overcrowding in the Home: An Empirical Investigation of its Possible Pathological Consequences. American Sociological Review, 44, pp. 59-80 Guerry, A. (1991). Essai sur la Statistique Morale de la France. Paris: Crochard Hesseling, Rene, B.P. (1992). Using Data on Offender Mobility in Ecological Research. Journal of Quantitative Criminology, 8(1), pp. 95-112 Hox, Joop J. (1995). Applied Multilevel Analysis. Amsterdam: TT-Publicaties Hüttner, Harry J.M. and Pieter van den Eeden (1995). The Multilevel Design; A Guide with an Annotated Bibliography 1980-1993. Westport CT/London: Greenwood Press Kerckvoorde, J. van (1995). Een maat voor het kwaad? Over de meting van criminaliteit met behulp van officiële statistieken en door middel van enquêtes. Leuven: Universitaire Pers Kesteloot, Chris (1995). La problématique de l'integration sociale des jeunes urbains: une analyse géographique du cas Bruxelles. In Fijnaut, C. [et al.] (ed.), Changes in Society, Crime and Criminal Justice in Europe (part I), pp. 113-129. Leuven: University Press Kleemans, E.R. (1996). Strategische misdaadanalyse criminaliteit. Enschede: IPIT Universiteit Twente
en
stedelijke
Kornhauser, Ruth R. (1978). Social Sources of Delinquency: An Appraisal of Analytical Models. Chicago/London: University of Chicago Press Newman, Oscar (1973). Defensible Space: Crime Prevention Through Urban Design. New York: MacMillan
112 Ben Rovers Oers, J.A.M., E.H. Prins en A.P.M. van de Ven (1988). REBUS: Rotterdams Epidemiologisch Buurtkenmerken Systeem, verkenning en opzet. Rotterdam: GG&GD Oers, J.A.M., E. van Gilst, H. Garretsen en H. Verbeek (1993). Een gezonde kijk op Rotterdam en de Rotterdammers. Rotterdam: GG&GD Quetelet, A. (1829). Recherches statistiques sur le Royaume des Pays Bas. Bruxelles: Tarlier Rood-Pijpers, E., B. Rovers, F. van Gemert en C. Fijnaut (1995). Preventie van jeugdcriminaliteit in een grote stad. Arnhem: Gouda Quint Rovers, B. (1995). Spreiding van criminaliteit in stedelijke gebieden: feiten, verklaringen en problemen. In Rood-Pijpers, E. et al. (ed.), Preventie van jeugdcriminaliteit in een grote stad, pp. 9-67. Arnhem: Gouda Quint Rovers, B. (1996). Criminografie van Rotterdam; Jeugdigen en veel voorkomende criminaliteit in de periode 1990-1994 (SI-EUR-reeks deel 12). Rotterdam/Deventer: Sanders Intituut/Gouda Quint Rovers, B. en M. Wouters (1996). De nazaten van Pietje Bell; eerste resultaten van een zelfrapportage-onderzoek naar regelovertreding onder Rotterdamse kinderen. Tijdschrift voor Criminologie, 38(1), pp. 21-43 Rovers, B. (1997). De buurt een broeinest? Een onderzoek naar de invloed van woonomgeving op jeugdcriminaliteit. Nijmegen: Ars Aequi Libri Sampson, Robert J. (1986). Neighborhood Family Structure and the Risk of Personal Victimization. In Byrne, James M. and Sampson, Robert J. (ed.), The Social Ecology of Crime, pp. 25-46 Sampson, Robert J. (1987). Does an Intact Family Reduce Burglary Risk for its Neighbors?. Sociology and Social Research, 71(3), pp. 204-207 Sampson, Robert J. (1993). Linking Time and Place: Dynamic Contextualism and the Future of Criminological Inquiry. Journal of Research in Crime and Delinquency, 30(4), pp. 426-444 Shaw, Clifford, R. and Henry D. McKay (1942). Juvenile Delinquency and Urban Areas; A Study of Rates of Delinquents in Relation to Characteristics of Local Communities in American Cities. Chicago: University of Chicago Press
Invloed van buurtkenmerken op criminaliteit van jonge inwoners 113 Shaw, Clifford R. and H.D. McKay (1969). Juvenile Delinquency and Urban Areas; A Study of Rates of Delinquency in Relation to Differential Characteristics of Local Communities in American Cities. Chicago/London: University of Chicago Press Wegen, H.B.R. en D.J.M. van der Voordt (1991). Sociale veiligheid en gebouwde omgeving. Theorie, empirie en instrumentontwikkeling (proefschrift). Delft: Faculteit Bouwkunde TUD Wijngaarden, Jaqueline van en Frank Boerman (1997). Criminaliteit in Nijmegen. Amsterdam: VU Wikström, Per-Olof (ed.) (1990). Crime and Measures against Crime in the City. Stockholm: National council for Crime Prevention
114 De auteurs
Over de auteurs Prof. Michael Dear is hoogleraar geografie aan de Universty of Southern California. Hij is tevens directeur van het Southern California Studies Center (SC2). Hij was in april en mei 1998 fellow bij SISWO. Michael Dear heeft de laatste jaren veel over dak-en thuislozen gepubliceerd. Dr. J. Dekker is als hoofd Onderzoek en drs. J. Peen als senior onderzoeker werkzaam bij de Stichting Geestelijke Gezondheidszorg Amsterdam Centrum /Oud-West/Noord. Beiden verrichten epidemiologische studies naar de onbehandelde en behandelde morbiditeit onder de bevolking en zijn betrokken bij programmaevaluaties van de behandel- en zorgprogramma's van de Geestelijke Gezondheidszorg. Dr. M.C. Deurloo is universitair hoofdmedewerker aan de Universiteit van Amsterdam bij de faculteit maatschappij- en gedragswetenschappen, afdeling ruimtelijke wetenschappen. Hij is betrokken bij onderzoek op het terrein van verhuisgedrag en woningkeuze, en bij onderzoek op het terrein van etnische segregatie. Verder houdt hij zich bezig met sociaal-ruimtelijke toepassingen van Geografische Informatie Systemen (GIS) en verzorgt hij veel onderwijs op dat gebied. Drs. A.L.J. Goethals is werkzaam bij SISWO. Hij is secretaris van de werkgroep "mathematische geografie en planologie" en publiceert over sociaal-ruimtelijke aspecten van geestelijke gezondheid(szorg). Drs. P. Gramberg is als assistent in opleiding verbonden aan het Amsterdam Study Centre for the Metropolitan Environment (AME) van de Universiteit van Amsterdam. Hij werkt aan een promotie- onderzoek over schoolcarrieres van jongeren in de stad. Prof. dr. S. Musterd is hoogleraar toegepaste geografie en planologie aan de Universiteit van Amsterdam. Hij doet onderzoek op het terrein van de bevolkingsontwikkeling in en om grote steden, in het bijzonder gericht op sociaal-ruimtelijke tegenstellingen en de gevolgen daarvan voor de bevolking. Dr. W.J.M. Ostendorf is als universitair hoofddocent Sociale Geografie verbonden aan het AME (Amsterdam study centre for the Metropolitan Environment) van de Universiteit van Amsterdam. Zijn onderzoek bevindt
De auteurs 115 zich met name op het gebied van de stadsgeografie en stadsgewesten, in het bijzonder gericht op de bevolking. Dr. B. Rovers is als postdoc-onderzoeker verbonden aan de sectie Strafrecht en Criminologie van de Erasmus Universiteit Rotterdam. Hij houdt zich vooral bezig met onderzoek naar jeugdcriminaliteit, problemen in (grote stads-)buurten en met methodologische vraagstukken betreffende de kwaliteit van bronnen in criminaliteitsonderzoek. Dr. S. de Vos is als universitair docent verbonden aan de faculteit der Maatschappij- en Gedragswetenschappen, en wel bij Sociale Geografie en Planologie. Als onderzoeker is hij aangesloten bij het Amsterdam Study Centre for the Metropolitan Environment (AME). Hij verricht onder andere onderzoek naar compositionele effecten en naar segregatie.
