‘Ons kent ons’ Verkenning van de geografische schaal van identiteit
door Valentijn Brandt | 0503215
Nella stessa faccia, l’occhio destro odiava il sinistro. (In hetzelfde gezicht haatte het rechteroog het linker.) - Siciliaans gezegde -
INLEIDING Met een kleine hoeveelheid fantasie is het conflict tussen de bondscoach van het Nederlands voetbalelftal Marco van Basten en topvoetballers Mark van Bommel en Ruud van Nistelrooij terug te brengen tot een strijd om status tussen de leden van twee groepen die slechts gering van elkaar verschillen. De hardwerkende provincialen, Van Bommel en Van Nistelrooij, opgegroeid in de luwte van respectievelijk Maasbracht in Limburg en Geffen in Brabant, versus de goedgebekte stedelingen, Marco van Basten en zijn kompaan John van ’t Schip, die als talentvolle, stadse lefgozertjes opgroeiden in de straten van Utrecht en Amsterdam. In mijn oren klinken veelgehoorde uitroepen als “Ach ja, da’s typisch Brabants” minder en minder complimenteus. Spelen in een klein land als Nederland subtiele verschillen tussen mensen van verschillende streken een rol van negatieve betekenis?
DE SOCIALE IDENTITEITS THEORIE Volgens Tajfel & Turner hebben mensen de behoefte om bij een groep te horen en bovendien de behoefte aan een positief zelfbeeld. Daarvoor gebruikt men een positief groepsbeeld, dat de identiteit van de hele groep en daarmee ook die van elk aangesloten individu als superieur voorstelt. Om dit te bereiken doen mensen aan bevoorrechting van de eigen groep en benadeling van de (leden van) andere groepen. Zodoende zijn mensen geneigd om bij de eigen groep vooral positieve karakteristieken te percipiëren en bij andere groepen vooral negatieve karakteristieken te percipiëren. Hier manifesteert zich de strijd om status tussen groepen. Stereotypen zijn een gereedschap in deze strijd en rechtvaardigen de strijd tegelijkertijd. Marco van Basten en John van ’t Schip lijken zelfs bereid zichzelf te benadelen, door een slechter elftal op te moeten stellen, zolang Van Bommel en Van Nistelrooij maar nog zwaarder worden benadeeld,
namelijk met een gedwongen en later zelfverkozen voortijdig beëindigde interlandloopbaan. De paralellen met het beroemde Minimal Group Experiment zijn op zijn minst treffend. HET NARCISME VAN DE GERINGE VERSCHILLEN De geografische afstand tussen de Gelderse steden Arnhem & Nijmegen is klein. De ruimtelijke en historische gelijkenissen zijn groot: beide steden liggen aan belangrijke rivieren en vormen door de scheepvaart een belangrijk doorgeefluik tussen Nederland en Duitsland. Beide steden zijn in de Tweede Wereldoorlog zwaar beschadigd en rap maar weinig sfeervol opgebouwd. Toch zijn de wederzijdse weerstanden tussen de inwoners groot. Denk maar aan de rivaliteit tussen de lokale betaald voetbalclubs Vitesse en NEC; waar een Gelderse fusie mogelijk een nationale topclub had kunnen voortbrengen. Anton Blok schreef ‘The Narcissism of Minor Differences’. Volgens hem spelen verschillen juist wanneer ze klein zijn een belangrijke rol als katalysator voor de ontwikkeling van haat: “We zijn geneigd conflict en strijd tussen individuen en groepen toe te schrijven aan groeiende tegenstellingen. Hoe groter de (economische, sociale of culturele) verschillen, hoe groter de kans op geweldadige confrontaties. Maar een ontwerp voor algemene theorie over de uitoefening van macht en geweld mag niet voorbijgaan aan het feit dat de hevigste strijd zich vaak afspeelt tussen individuen, groepen en gemeenschappen die juist heel weinig van elkaar verschillen. Burgeroorlogen worden gewoonlijk beschreven als medogenlozer dan andere oorlogen en de felste strijd is vaak die tussen broers.” De slachtpartijen tussen de Hutu’s en de Tutsi’s in Ruanda is een voorbeeld van zo’n conflict tussen groepen waartussen de overeenkomsten groter zijn dan de verschillen. Waarschijnlijk speelt het narcisme van de kleine verschillen hier ook een belangrijke rol, evenals in de zogenaamde ‘troubles’, de strijd tussen protestanten en katholieken in Noord-Ierland. Hoe kleiner de verschillen, hoe zwaarder ze wegen. In de woorden van Anton Blok: “Sociale identiteit is gelegen in verschil, en verschil wordt in stand gehouden, bekrachtigd en verdedigd tegenover dat wat het dichtste bij is” – dat wat het dichtste bij is, in de ruimste betekenis van het woord, vormt de grootste bedreiging van de identiteit. Helen Davis schrijft dat volgens Stuart Hall identiteit een productie is en dus per definitie incompleet. “Identity is in constant production and exists at the point of intersection between the individual and other determining structures and institutions”. Identiteit is een individuele of collectieve creatie, een constructie is die wel een zelfbeeld of een opvatting van het zelf genoemd zou kunnen worden, die als authentiek en oorspronkelijk gepercipiëerd wordt? Maar onbewust definiëren mensen hun identiteit niet aan de hand van intrinsieke, oorspronkelijke eigenschappen van de eigen groep maar aan de hand van het subtiele onderscheid met een in veel opzichten vergelijkbare groep. De identiteit van bijvoorbeeld de bevolking van het oosten van Gelderland, de Achterhoekers, onderscheidt zich zeer subtiel van die van de
Tukkers (de bevolking van het oosten van Overijssel). In hun eigen ogen is dit kleine verschil dikwijls cruciaal. Een buitenstaander daarentegen, een Rotterdammer of bijvoorbeeld een Amerikaan, zal juist getroffen zijn door de grote gelijkenis in taal en mentaliteit tussen deze twee bevolkingsgroepen. PROBLEEMSTELLING In Etnische conflicten en het moderne geweten uit 1999 bespreekt ook schrijver en historicus Michael Ignatieff het narcisme van het geringe verschil, een theoretisch idee dat voor het eerst uit het brein van Sigmund Freud ontsproot. Ignatieff schrijft: “Juist wanneer de verschillen tussen groepen klein zijn, moeten ze agressief tot uitdrukking gebracht worden. Hoe minder de verschillen tussen twee groepen om het lijf hebben, hoe meer ze allebei hun best doen die verschillen als absoluut af te schilderen. Bovendien richt de agressie die vereist is om een groep bijeen te houden zich niet alleen naar buiten, op een andere groep, maar ook naar binnen, om de verschillen tussen individu en groep tegen te gaan.” Dit onderzoek gaat over geografische identificatie. Met welk gebied voelen Nederlanders zich verbonden en wat is de grootte van dit gebied? Waar ligt volgens Nederlanders het onderscheid met andere Nederlanders? Identificeren Nederlanders zich met de woonplaats, de geboorteplaats, de regio, de provincie, het land, Europa? Welke groep Nederlanders noemt zich wereldburger? Identificeren stedelingen zich uitsluitend met hun eigen stad? En identificeren mensen van het platteland zich met de hele streek? Welke aspecten zijn predictoren van de geografische schaal waarop mensen hun identiteit baseren? Of is identiteit tegenwoordig een individuele en daarmee willekeurige kwestie en zijn er geen sociologische uitspraken te doen over geografische identiteiten van mensen en de predictoren ervan?
Operationalisatie Het geïntroduceerde begrip ‘geografische identiteit’ is niet eenvoudig te operationaliseren. Proshansky, Fabian en Kaminoff (1983) spraken van Place-identity, gedefiniëerd als: … a sub-structure of the self-identity of the person consisting of, broadly conceived, cognitions about the physical world in which the individual lives. These cognitions represent memories, ideas feelings, attitudes, values, preferences, meanings, and conceptions of behavior and experience which relate to the variety and complexity of physical settings that define the day-today existence of every human being. At the core of such physical environment-related cognitions is the ‘environmental past’ of the person; a past consisting of places, spaces and their properties which have served instrumentally in the satisfaction of the person’s biological, psychological, social, and cultural needs. Om dit begrip te meten tast ik volledig in het duister maar studenten Sociale geografie & Planologie van de Universiteit Utrecht onderzochten een vergelijkbaar begrip lokale identitficatie in Houten, een slaperig forensenstadje in de provincie Utrecht. Daarvoor werden de volgende items gebruikt: Kunt u bij elk van deze uitspraken aangeven in hoeverre u het er mee eens bent? • Ik ben er trots op een Nederlander te zijn. • Ik zou niet uit Houten willen verhuizen. • Ik kan Houten als woonplaats aanbevelen. • Ik voel me meer Houtenaar dan Nederlander. • Bij gemeenteraadsverkiezingen ga ik altijd stemmen. • Ik voel me thuis in Houten. • Ik vind het belangrijk om het lokale nieuws te volgen. • Ik woon vooral in Houten vanwege mijn werk. • In Houten vind ik eigenlijk alles wat ik nodig heb. • Mijn dagelijkse boodschappen doe ik het liefst in Houten. • Ik vind het belangrijk om lid te zijn van een vereniging in Houten. • Ik woon eigenlijk toevallig in Houten, want ik kon in hier een geschikte woning vinden. In dit onderzoek betreft het echter niet een mate van identificatie maar een schaal van identificatie Bepalend is de grootte van het gebied waar een respondent zich mee verbonden voelt. De afhankelijke variabele in dit onderzoek noem ik ‘de geografische schaal van identiteit’. Identificeren respondenten zich in oplopende grootte van schaal met de geboorteplaats/woonplaats, regio/streek, provincie, landsdeel (het noorden, het oosten, het westen, het zuiden), land of Europa? Of beschouwt men zich als wereldburger? Zo zou het item eruit kunnen zien:
Voelt u zich voornamelijk verbonden met ... ? (één antwoord mogelijk) geboorteplaats/woonplaats (omcirkelen), namelijk: … regio/streek provincie landsdeel (het noorden, het oosten, het westen, het zuiden) Nederland Europa wereld Om te voorkomen dat een grote meerderheid voor ‘Nederland’ kiest, zou Nederland ook kunnen worden weggelaten. Dan zou dit item er als volgt uit kunnen zien: Voelt u zich, behalve met Nederland, voornamelijk verbonden met … ? (één antwoord mogelijk) geboorteplaats/woonplaats (omcirkelen), namelijk: … regio/streek provincie landsdeel (het noorden, het oosten, het westen, het zuiden) Europa wereld Nog mooier is het om de variabele als een schaaltje op te bouwen uit meerdere items: Kunt u aangeven in hoeverre de volgende uitspraken op u van toepassing zijn? Ik identificeer me met de buurt/wijk waar ik woon. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met mijn geboorteplaats. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met mijn woonplaats. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met de streek waar ik ben opgegroeid.. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met de streek waar ik woon.
absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met de provincie waar ik woon. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met het landsdeel (het noorden, het oosten, het westen, het zuiden) waar ik woon. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met Nederland. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik identificeer me met Europa. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend Ik zie mezelf als wereldburger. absoluut niet niet weinig neutraal mee eens zeer mee eens uitsluitend In een ander onderzoek, SOCON 2005, is gevraagd naar de verbondenheid met regio’s van verschillende grootte. Dit gebeurde met de volgende vragen:
VRAAG P26
Hieronder staat een aantal geografische gebieden. Wilt u aangegeven in welke mate u zich daarmee verbonden voelt? V5159
VRAAG P26_1
uw buurt 1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht V5160
uw gemeente
VRAAG P26_2
1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht V5161
VRAAG P26_3
uw provincie 1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht V5162
VRAAG P26_4
Nederland 1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht V5163
VRAAG P26_5
Europa 1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht V5164 de gehele wereld 1 zeer verbonden 2 verbonden 3 niet zo verbonden 4 helemaal niet verbonden 8 nog nooit over nagedacht
VRAAG P26_6
Deze variabelen zullen worden gebruikt als afhankelijke variabele. De onafhankelijk variabelen zijn de bekende achtergrondkenmerken, zoals geslacht, leeftijd en opleiding. Maar bovendien en misschien nog wel interessanter zijn de onafhankelijke variabelen: regio, stedelijkheid, verhuisfrequentie en reislustigheid. Het aantal verhuizingen en reislustigheid zijn in de SOCON2005-enquete als volgt gemeten. Jammer genoeg is er geen informatie over de afstand in kilometers tussen het oude en het nieuwe adres.
V0241
VRAAG Q239
Hoe vaak bent u verhuisd in de laatste tien jaar? 0 nooit 1 een maal 2 twee maal 3 drie maal of vaker 6.6.2
EUROPESE EN BUITENEUROPESE BEKENDHEID
V5157
VRAAG P24
Nederland is lid van de Europese Unie, samen met 24 andere landen: Finland, Zweden, Estland, Letland, Litouwen, Polen, Duitsland, Denemarken, Engeland, Schotland, Ierland, Wales, België, Luxemburg, Frankrijk, Spanje, Italië, Portugal, Griekenland, Tjechië, Slowakije Hongarije, Oosterrijk en Slovenië. We willen weten in hoeveel van deze 24 landen u minimaal 2 overnachtingen bent geweest. Wanneer u er alleen doorheen bent gereisd of er maar één nachtje bent geweest, telt het land dus niet mee. Toen u jonger dan 16 was, in hoeveel van deze landen bent u ongeveer met uw ouders op vakantie geweest? 1
in geen van deze landen
2
in 1 of 2 van deze landen
3
tussen de 3 en de 5 van deze landen
4
tussen de 6 en de 12 van deze landen
5
in meer dan 12 van deze landen
9
(geen informatie)
V5158
VRAAG P25 e
In hoeveel van deze landen bent u na uw 16 ongeveer geweest, voor vakantie of om andere redenen? 1
in geen van deze landen
2
in 1 of 2 van deze landen
3
tussen de 3 en de 5 van deze landen
4
tussen de 6 en de 12 van deze landen
5
in meer dan 12 van deze landen
9
(geen informatie)
Hypotheses De onafhankelijke variabelen worden gesplitst in twee categorieën: biologische kenmerken en biografische kenmerken. Biologische kenmerken zijn geslacht en leeftijd. Biografische kenmerken zijn opleiding, regio, stedelijkheid van woonplaats, het aantal keren dat een respondent de afgelopen tien jaar verhuisd is en reislustigheid. Later zal uit regressie-analyse blijken welke van de beide type predictoren van het grootste belang is bij het voorspellen van de geografische schaal waar mensen zich mee identificeren. Hier is een modelmatige weergave van het onderzoek: Biologische kenmerken Leeftijd Geslacht
Schaal van identiteit
Biografische kenmerken Opleiding Provincie Stedelijkheid van de woonplaats Reislustigheid Biologische en biografische kenmerken hebben, volgens dit model, directe invloed op de schaal van de gevormde identiteit. Ook is het mogelijk dat bijvoorbeeld opleiding een invloed heeft op de relatie van leeftijd met de afhankelijke variabele. Met bijkomende veronderstellingen worden de volgende hypothesen geformuleerd: Hoe lager de leeftijd, des te groter de schaal van identiteit. Mensen die ouder zijn groeiden op in een tijd waarin reizen minder vanzelfsprekend was dan tegenwoordig. Daardoor zullen ze zich identificeren met een kleiner gebied. Met andere veronderstellingen is een conflicterende hypothese te formuleren. Mensen die ouder zijn hebben meer levenservaring en hebben meer geleerd en gelezen over de wereld en de wereldbevolking, zodat ze zich er wellicht op een grotere schaal mee verbonden zijn gaan voelen. Hoe hoger de leeftijd, des te groter de schaal van identiteit.
Mannen identificeren zich met een kleiner gebied dan vrouwen. Mannen hebben een intrinsieke drang het eigen gebied af te bakenen en bescherming te bieden aan de eigen vrouwen, kinderen en bezittingen te verdedigen tegen mogelijke vijanden. Territoriumdrift heet dit in de biologie en wordt over het algemeen aan de mannetjes van een soort toegeschreven. Met andere veronderstellingen is echter een conflicterende hypothese te formuleren. Vrouwen, met name huisvrouwen, zijn meer dan mannen gebonden aan het huis, de wijk en de woonplaats, doordat ze voor de kinderen zorgen of slechts in deeltijd werken. Terwijl mannen vaker buitenshuis werken of voor hun dagbesteding zelfs moeten forensen naar een andere plaats. Mannen identificeren zich met een groter gebied dan vrouwen. Hoe hoger de opleiding, des te groter de schaal van identiteit. Mensen met een hogere opleiding zijn langer gesocialiseerd in de normen dat de wereld niet ophoudt bij de randen van het eigen dorp en dat het nodig is de behalve de zintuigen ook het brein steeds opnieuw uit te dagen. De nieuwsgierigheid naar en de deskundigheid over andere landen, volken en streken is aangewakkerd en uitgebreid door het volgen van onderwijs. Maar met diezelfde grotere deskundigheid kunnen hoogopgeleiden ook een meetinstrument hebben ontwikkeld dat gevoeliger is voor verschillen dan voor overeenkomsten met bevolkingsgroepen van andere gebieden. Dankzij dit gevoelige meetinstrument van hoogopgeleiden wordt de eigen identiteit beschouwt als een unieke samenstelling van eigenschappen en bijzondere kenmerken die op cruciale punten gedistingeerd verschilt van andere identiteiten. Daaruit volgt de tegengestelde hypothese. Hoe hoger de opleiding, des te kleiner de schaal van identiteit. Soms heeft de bevolking van een bepaalde provincie een sterk ontwikkelde trots of zelfs een eigen taal. Denk bijvoorbeeld maar aan de Friezen in Nederland. Het is goed denkbaar dat de bewoners van Friesland trotser zijn op hun provincie dan de bewoners van Flevoland op hun provincie. Wat resulteert in een sterke identificatie op provinciaal niveau terwijl de bewoners van Flevoland zich gemiddeld meer identificeren met Nederland en zo een grotere schaal van identificatie hebben. Bevolkingen van verschillende provincies verschillen van elkaar wat betreft de gemiddelde schaal van identificatie. In de Randstad, in het westen van Nederland, die wordt gevormd door de 4 grote steden (Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht) en plaatsen als Hilversum, Gouda, Dordrecht, Schiedam, Delft, Zoetermeer, Leiden, Haarlem en Zaandam, wonen de mensen dichter op elkaar dan in de rest van Nederland. Er is, ook in spreekwoordelijke zin, minder ruimte beschikbaar. Er is meer bedrijvigheid, meer woningnood, meer transport, meer dynamiek, meer polemiek, meer confrontatie en óók meer concurrentie. Er hangt als het ware meer druk in de lucht, een direct resultaat van de beperkte beschikbaarheid van ruimte. Dit vergroot de noodzaak assertief en competitief, kortom: onderscheidend te zijn. Mensen zijn daardoor meer gericht op verschillen tussen groepen dan op overeenkomsten. Dit gaat zelfs op voor de rivaliteit tussen steden elders in Nederland zoals: Arnhem
& Nijmegen, Kampen & Zwolle, Tilburg & Breda en Almelo & Enschede. In dorpen en op het platteland is minder noodzaak om onderscheidend te zijn. Er is meer nadruk op overeenkomsten want de sociale competitie is er kleiner en de gemeenschappelijke belangen zijn er groter. Dit resulteert in een kleinere schaal van identiteit in de stad en een grotere schaal van identiteit elders. Hoe stedelijker het gebied waar mensen leven, des te kleiner de schaal van identiteit. Mensen die in verschillende streken hebben gewoond hebben meer ervaring met verschillen in mentaliteit en zijn zo gesocialiseerd in een groter gebied. Zij voelen zich waarschijnlijk ook verbonden met een groter gebied dan mensen die wonen in het huis waar ze zijn geboren. Hoe groter het aantal verhuizingen, des te groter de schaal van identiteit. Hoe groter de reislustigheid, des te groter de schaal van identiteit. Mensen die reizen leren meer culturen, landschappen en talen kennen dan mensen die thuis blijven. Deze reislustigheid levert waarschijnlijk een grotere schaal van identiteit op. Maar reizen kan mensen na verloop van tijd ook het ‘ünheimliche’ gevoel geven nergens thuis te zijn, nergens meer bij te horen behalve bij zichzelf en de herinneringen. Dan krimpt de schaal van identiteit. Hoe groter de reislustigheid, des te kleiner de schaal van identiteit.
Data-analyse ONTBREKENDE WAARDEN In dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van data uit het SOCON 2005-onderzoek. Allereerst wordt er gekeken naar de ontbrekende waarden bij de zes afhankelijke variabelen. Er zijn 275 ontbrekenden op alle zes de afhankelijke variabelen. Er blijven 1091 cases over. Ik begrijp dat de antwoorden op deze vragen door de respondenten niet zijn teruggestuurd. Maar welke respondenten hebben geen antwoorden op deze items willen geven? Uit de tabel hieronder blijkt dat een hoger percentage laagopgeleiden dan hoogopgeleiden géén antwoord wenst te geven op vragen naar verbondenheid met buurt, plaats, provincie, Nederland, Europa of de wereld.
Kruistabel voor missings naar opleidingscategorie Opleiding Laag Midden Missing 126 94 26.1% 19.8% Niet-missing 357 381 73.9% 80.2% Totaal 483 475 100 100
Hoog 55 13.5% 353 86.5% 408 100
Totaal 275 20.1% 1091 79.9% 1366 100
Géén van deze 275 respondenten wordt meegenomen in de verdere analyse. Deze respondenten worden via Select if NOT missing geëlimineerd, wat neer komt op ‘list-wise deletion’. Dat is geen probleem omdat de representativiteit naar opleiding niet in gevaar komt en er op basis van dit onderzoek bovendien geen generaliserende uitspraken over populaties zullen worden gedaan maar hypothetische verbanden worden getoetst. De onafhankelijke variabelen geslacht, geboortejaar, opleiding, woonduur en aantal verhuizingen kennen geen enkele missing. De onafhankelijke variabel opleidingniveau wordt gehercodeerd tot drie categorieën, namelijk: 1 = geen opleiding en lager onderwijs, 2 = MAVO, 3 = MBO, HAVO en VWO, 4 = HBO, 5 = universiteit, post-master, AIO en dergelijke. De verdeling over de vijf categorieën opleidingsniveaus is als volgt:
Opleiding in vijf categorieën Geen opleiding of lager onderwijs MAVO MBO, HAVO en VWO HBO Universiteit Totaal
Frequentie 184 129 339 229 100 981
Percentage 18.7 13.1 34.4 23.2 10.1 100
Voor de onafhankelijke variabelen zijn bij reislustigheid (aantal EU-landen 2 overnachtingen, in hoeveel EU-landen na 16e jaar en aantal keren buiten EU) ook 275 missings. Ik ga ervan uit dat deze vragen net als de afhankelijke variabelen aan 2007 respondenten niet zijn voorgelegd en besluit tot listwise deletion. Het achtergrondkenmerk postcode kent 1 missing. Stedelijkheid, regio en provincie kennen alle drie 11 missings, dit aantal is op 1366 zo gering dat ik opnieuw besluit tot list-wise deletion. FREQUENTIEVERDELINGEN ONAFHANKELIJKE VARIABELEN Voor de onafhankelijke variabele Plaats bestaan van Aalsmeer tot Zwolle 986 verschillende waarden. De waarde ‘Amsterdam’ komt met 48 keer het vaakst voor. Sommige plaatsnamen zijn in hoofdletters geschreven en lijken zo een andere waarde dan dezelfde plaatsnaam in kleine letters. Dit los ik op door in het bestand hoofdletters te veranderen in kleine letters. Bij de onafhankelijke variabele Stedelijkheid zijn de respondenten vrij evenwichtig verdeeld. In geen van de categoriën zijn te weinig respondenten. De meest “gevulde” categorie ‘Sterk stedelijk’ kent 27.1% van de respondenten.
Stedelijkheid Zeer sterk stedelijk Sterk stedelijk Matig stedelijk Weinig stedelijk Niet stedelijk Totaal
Frequentie 175 268 202 199 142 986
Percentage 17,7 27,2 20,5 20,2 14,4 100
Ook voor de onafhankelijke variabele Provincie geldt dat elke categorie is gevuld. Al zijn er minder dan 50 respondenten voor de categorieën Groningen, Drenthe, Flevoland en Zeeland. Het is niet ondenkbaar dat dit bij regressie-analyse problemen op gaat leveren.
Provincie Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg Totaal
Frequentie 36 51 32 65 18 113 78 144 205 24 145 75 986
Percentage 3,7 5,2 3,2 6,6 1,8 11,5 7,9 14,6 20,8 2,4 14,7 7,6 100,0
Er zijn bijna evenveel mannelijke als vrouwelijke respondenten. Een te klein aantal mannen of vrouwen zal later in dit onderzoek dus niet tot problemen met de significantie kunnen leiden.
Geslacht man vrouw Totaal
Frequentie 455 531 986
Percentage 46,1 53,9 100
De variabele leeftijd is geconstrueerd door het geboortejaar van het jaar van het onderzoek af te trekken (bijvoorbeeld: leeftijd = 2005 – 1956). Daarna zijn er zes categorieën gemaakt. De frequentieverdeling ziet er als volgt uit. De 18- tot 24-jarigen zijn de kleinste groep in frequentie maar ook in jaren.
Frequenties van leetijdscategorien Frequentie 18-24 jaar 91 25-34 jaar 163 35-44 jaar 221 45-54 jaar 198 55-64 jaar 208 65 jaar en ouder 105 Totaal 986
Percentage 9.2 16.5 22.4 20.1 21.1 10.6 100
FACTOR-ANALYSE Om te kijken of de gekozen afhankelijke variabelen een dimensie vormen wordt factoranalyse uitgevoerd. Na rotatie worden er twee factoren in de data aangetroffen (Patroon Matrix). De communaliteit van ‘verbondenheid met Nederland zijn laag maar ik acht het te vroeg om deze variabele te elimineren. Communaliteiten
Extractie
Verbondenheid met buurt
0.353
Verbondenheid met gemeente
0.729
Verbondenheid met provincie
0.233
Verbondenheid met Nederland
0.177
Verbondenheid met Europa
0.892
Verbondenheid met de hele wereld
0.261
Op de eerste factor laden de eerste 3 variabelen (verbondenheid met buurt, gemeente en provincie) allemaal tussen de .431 en .865. Op de tweede factor laden de laatste 2 variabelen (verbondenheid met
Europa en de hele wereld) tussen .516 en .953. Verbondenheid met Nederland speelt in geen van beide factoren een onderscheiden rol. Patroon Matrix
Factor 1
Factor 2
Verbondenheid met buurt
0.617
0.124
Verbondenheid met gemeente
0.865
0.042
Verbondenheid met provincie
0.431
-0.128
Verbondenheid met Nederland
0.275
-0.250
Verbondenheid met Europa
-0.031
-0.953
Verbondenheid met de hele wereld
-0.019
-0.516
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
De eigenwaarden van de factoren bedragen 1.672 en .974 met een cumulatieve verklaarde variantie van 44,1% (Extraction Sums of Squared Loadings). Er is een negatieve correlatie door de negatieve ladingen op de tweede dimensie.
Factor Correlatie Matrix
Factor 1
Factor 2
Factor 1
1.000
-.280
Factor 2
-.280
1.000
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Oblimin with Kaiser Normalization.
Deze twee dimensies vormen samen de ‘schaal van identificatie’. Elke respondent heeft als het ware een score op deze schaal die de schaal van identificatie van de respondent aangeeft. De eerste factor heeft de verbondenheid van de respondenten van buurt, gemeente en provincie gemeten. De andere nieuwe variabele heeft de verbondenheid van de respondenten met het Europees en mondiaal gebied, eigenlijk de ‘onverbondenheid met het nationale, Europees en mondiale gebied’ vanwege de negatieve ladingen.
Factor 1: verbondenheid met buurt, gemeente, provincie en Nederland Factor 2: onverbondenheid met Nederland, Europa en de hele wereld
Toelichting: Een zeer positieve score van een respondent op Factor 1 duidt op een sterke verbondenheid met het lokale, regionale en nationale gebied. Een zeer positieve score op Factor 2 duidt op een sterke onverbondenheid met het lokale en regionale gebied. Terwijl een zeer negatieve score op Factor 2 duidt op een sterke verbondenheid met het internationale gebied. De frequentieverdeling van de factorscores kunnen qua omvang onmogelijk in deze text worden opgenomen. Na hercodering tot 7 categorieën kan wel een frequentieverdeling worden geprint, met de
bijbehorende statistieken. Op Factor 1 ontbreken scores kleiner dan -2. Er zijn ook maar 7 scores groter dan 2, dat is 0.5%. De meeste scores (64.5%) bevinden zich tussen -1.5 en 1.5.
Factor 1 Valid
Missing
Frequency
Percent
-2.00
61
4.4
6.1
6.1
-1.00
128
9.3
12.9
19.0
.00
541
39.3
54.5
73.5
1.00
218
15.9
22.0
95.5
2.00
38
2.8
3.8
99.3
3.00
7
.5
.7
100.0
Total
993
72.2
100.0
System
382
27.8
1375
100.0
Total
Valid Percent
Cumulative Percent
Op Factor 2 ontbreken scores kleiner dan -2.5 en groter dan 2.5. De meeste scores (52.8%) bevinden zich tussen -1.5 en 1.5.
Factor 2 Valid
Missing
Frequency
Percent
-2.00
101
7.3
10.2
10.2
-1.00
260
18.9
26.2
36.4
.00
176
2.8
17.7
54.1
1.00
428
31.1
43.1
97.2
2.00
28
2.0
2.8
100.0
Total
993
72.2
100.0
System
382
27.8
1375
100.0
Total
Statistieken N
Valid Missing
Factor 1 993
Valid Percent
Cumulative Percent
Factor 2 993
382
382
Mean
.0655
.0222
Mode
.00
1.00
Range
5.00
4.00
Twijfels heb ik over het item ‘verbondenheid met Nederland’. Dit item scoorde lager dan .3 op zowel de eerste als de tweede dimensie. Ik besluit dit item buiten de Likert-schalen te houden.
CORRELATIES Van de items ‘Verbondenheid met de buurt, gemeente en provincie’ is de Likert-schaal ‘Kleine identificatie’ gemaakt. In de tabel is te zien dat dat items die naast elkaar liggen een sterke correlatie hebben. Maar verbondenheid met de buurt en met de provincie hebben een correlatie die lager ligt dan .300. Alle correlaties zijn uiterst significant.
Correlaties 'Kleine identificatie' Verbondenheid met de buurt Verbondenheid met de buurt
Verbondenheid met de gemeente
Verbondenheid met de provincie
**
Verbondenheid met de gemeente
Verbondenheid met de provincie
Pearson Correlation 1 0.515 Sig. (2-tailed) 0.000 N 986 986 Pearson Correlation 0.515 1 Sig. (2-tailed) 0.000 N 986 986 Pearson Correlation 0.245 0.385 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 N 986 986 Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
0.245 0.000 986 0.385 0.000 986 1 986
Van de items ‘Verbondenheid met Europa en de hele wereld’ is de variabele ‘Grote identificatie’ gemaakt. De correlatie tussen deze twee items is erg hoog, bijna .500. Dankzij de 986 respondenten is deze correlatie significant bij een alpha van .01.
Correlaties 'Grote identificatie' Verbondenheid met Europa Verbondenheid met Europa
Verbondenheid met de wereld
**
Verbondenheid met de wereld
Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 986 Pearson Correlation 0.490 Sig. (2-tailed) 0.000 N 986 Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
0.490 0.000 986 1 986
LINEARITEIT Bij de nominale variabelen heeft het geen zin lineariteitstoetsen te doen. Daarom wordt voor opleiding en stedelijkheid de lineariteit met de afhankelijke variabele ‘Identificatie met buurt, gemeente en provincie’ en de afhankelijke variabele ‘Identificatie met Europa en de hele wereld’ getoetst. Als opleiding wordt meegenomen zonder te hercoderen is het verband al lineair. Zoals te zien is in de tabel.
Lineariteitstoets voor Kleine identificatie & opleiding Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 8.721 Lineariteit 5.331 Afwijking van 3.391 Lineariteit Binnen groepen 319.752 Totaal 328.473
df 11 1
Mean Square F .793 2.403 5.331 16.155
Sig. 0.006 0.000
10 969 980
.339 .330
0.418
1.028
Uit de linariteitstoets van Grote identificatie met opleiding blijkt hetzelfde. Het verband is lineair en er hoeven dus geen dummy’s aangemaakt te worden.
Lineariteitstoets voor Grote identificatie & opleiding Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 18.657 Lineariteit 7.811 Afwijking van 10.846 Lineariteit Binnen groepen 384.963 Totaal 403.620
df 11 1
Mean Square F 1.696 4.269 7.811 19.662
Sig. .000 .000
10 969 980
1.085 .397
.003
2.730
Het verband tussen Kleine identificatie en stedelijkheid is lineair van aard zoals blijkt uit de volgende tabel.
Lineariteitstoets voor Kleine identificatie & stedelijkheid Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 8.273 Lineariteit 7.202 Afwijking van Lineariteit 1.071 Binnen groepen 320.200 Totaal 328.478
df 4 1 3 976 980
Mean Square F 2.068 6.304 7.202 21.951
Sig. .000 .000
0.357 0.328
.353
1.089
Maar het verband tussen Grote identificatie en stedelijkheid is niet lineair van aard. Met een waarde van .092 is er géén sprake van significante lineariteit bij een alpha van .01 of .05. Daarom worden de vijf categoriën van de variabele Stedelijkheid gedummificeerd meegenomen in de regressie-analyse.
Lineariteitstoets voor Grote identificatie & stedelijkheid Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 2.192 Lineariteit 1.147 Afwijking van Lineariteit 1.045 Binnen groepen 401.428 Totaal 403.620
df
Mean Square
F
Sig.
4 1
.548 1.147
1.332 2.789
0.256 0.095
3
.348
0.847
0.469
976 980
.411
Om een indruk te geven is hier een voorbeeld in welke categorie bekende en minder bekende Nederlandse gemeenten terecht komen: Amsterdam, Schiedam, Groningen = zeer sterk stedelijk, Leeuwarden, Diemen, Hilversum, Zoetermeer = sterk stedelijk, Bilthoven, Breda, Helmond, Lelystad, Almelo, Meppel = matig stedelijk, Emmen = weinig stedelijk en Andijk en Geffen = niet stedelijk. Het verband tussen Kleine identificatie en Leeftijd is lineair van aard zoals blijkt uit de volgende tabel.
Lineariteitstoets voor Kleine identificatie & leeftijd Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 25.969 Lineariteit 5.577 Afwijking van Lineariteit 20.392 Binnen groepen 302.504 Totaal 328.473
df 52 1
Mean Square F .499 1.532 5.577 17.108
Sig. .010 .000
51 928 980
.400 .326
.137
1.227
Maar het verband tussen Grote identificatie en Leeftijd is absoluut niet lineair. Met een waarde van .912 is er in de verste verte geen sprake van significante lineariteit. Daarom wordt leeftijd gecategoriseerd. Als Leeftijd in categorieën wordt gebruikt is de lineariteit nog minder significant (.976). Daarom wordt de variabele Leeftijd gedummificeerd meegenomen in de regressie-analyse.
Lineariteitstoets voor Grote identificatie & leeftijd Sum of Squares Tussen groepen (Gecombineerd) 28.199 Lineariteit .005 Afwijking van Lineariteit 28.194 Binnen groepen 375.420 Totaal 403.620
df
Mean Square
F
Sig.
52 1
.542 .005
1.341 .012
0.057 0.912
51
.553
1.367
0.048
928 980
.405
Reislustigheid (de scores op ‘Aantal EU-landen met 2 of meer overnachtingen’, ‘Aantal EU-landen boven de 16’ en ‘Aantal landen buiten EU) heeft een lineair verband met Grote identificatie maar géén lineair verband met Kleine identificatie. Na categorisering is er wel een lineair verband. Voor de effecten van de gedummificeerde variabelen, Leeftijd en Stedelijkheid, op Kleine identificatie en Grote identificatie worden zogenaamde sheafs gemaakt.
Regressie ANALYSE VOOR IDENTIFICATIE MET BUURT, GEMEENTE EN PROVINCIE In Model A van Tabel 1 zijn alleen de twee biologische kenmerken Geslacht en Leeftijd opgenomen. Mannen identificeren zich minder sterk met de buurt, de gemeente en de provincie, in vergelijking tot vrouwen. Leeftijd heeft een positief verband heeft met identificatie met de buurt, gemeente en de provincie. Naarmate mensen een hogere leeftijd hebben wordt hun identificatie met de buurt, gemeente en provincie sterker. De verklaarde variantie is laag (3.1%). In Model B van Tabel 1 zijn ook twee biografische kenmerken, namelijk Opleidingsniveau en Reislustigheid, opgenomen. Er is een significant negatief verband tussen opleiding en identificatie met de buurt, de gemeente en de provincie. Naarmate de opleiding hoger wordt, identificeren mensen zich minder met het kleine gebied om hen heen. Er is geen verband tussen reislustigheid en identificatie met de buurt, de plaats en de provincie. Het resultaat wijst op minder verbondenheid van reislustige mensen maar zij verschillen niet significant van minder reislustige mensen. In Model C van Tabel 1 zijn ook de context-kenmerken Provincie en Stedelijkheid toegevoegd. Provincie verklaart identificatie met de regio het best (0.132). Mensen die wonen in Groningen, Friesland of Brabant voelen zich significant meer verbonden met de buurt, plaats en provincie dan de bewoners van Zuid-Holland. Mensen die wonen in sterk tot zeer sterk verstedelijkte gebieden identificeren zich significant minder met de eigen regio dan mensen die wonen in niet-stedelijke gebieden. Het context-kenmerk Stedelijkheid heeft een sterkere invloed dan opleiding. Mensen die wonen in sterk stedelijke of zeer sterk stedelijk gebieden identificeren zich significant minder met de eigen buurt, de plaats en de provincie dan mensen die wonen in een niet-stedelijke omgeving.
Tabel 1. Biologische, biografische en context-kenmerken op identificatie met buurt, plaats en provincie Model A Model B Model C b B b B b Constante 2,639 *** 2,785 *** 2,725 *** Geslacht (vrouw = ref) Leeftijd 18-24 jaar (ref) 25-34 jaar 35-44 jaar 45-54 jaar 55-64 jaar 65 jaar en ouder Opleiding
-0,087 **
-0,075 **
-0,070
-0,061 *
0,164 *** 0,050 0,176 0,234 0,169 0,340
** *** ** ***
-0,074 **
0,015 *** 0,087 0,197 0,247 0,177 0,318 -0,017
-0,089 ***
-0,064 ** 0,135 ***
0,089 0,169 0,230 0,153 0,294
*** *** ** ***
B
** *** ** ***
-0,015 **
-0,078 **
Reislustigheid
-0,027
-0,050
Provincie Zuid-Holland (ref) Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zeeland Brabant Limburg Stedelijkheid Niet stedelijk (ref) Weinig stedelijk Matig stedelijk Sterk stedelijk Zeer sterk stedelijk *** = 0.01 ** = 0.05 * = 0.10
-0,017
-0,030 0,132 ***
0,304 *** 0,206 ** 0,073 0,029 0,003 -0,005 0,061 0,045 0,184 0,129 ** 0,062 0,103 ***
Adj. R2 = ,031
Adj. R2 = 0,041
0,054 0,012 -0,060 -0,118 Adj. R2 = 0,055
ANALYSE VOOR IDENTIFICATIE MET EUROPA EN DE WERELD Voor de andere afhankelijke variabele Verbondenheid met Europa en de wereld is Tabel 2 gemaakt. In Model A ook alleen de twee biologische kenmerken Geslacht en Leeftijd opgenomen. Er is geen significant verband van Geslacht of Leeftijd met Identificatie met Europa en de wereld. De verklaarde variantie van dit model is nihil (0.000%). In Model B van Tabel 2 zijn twee twee biografische kenmerken Opleiding en Reislustigheid toegevoegd. Mannen identificeren zich significant minder sterk met Europa en de wereld dan vrouwen. Er is een significant verband tussen Opleiding en verbondenheid met Europa en de wereld. Naarmate de opleiding hoger wordt identificeren mensen zich er meer mee. Reislustigheid heeft een sterker verband. Naarmate men meer heeft gereisd, identificeert men zich meer met Europa en de wereld. De verklaarde variantie van dit model is hoger dan in model A (0.037%). In Model C van Tabel 2 zijn alle predictoren voor Kleine identificatie samengebracht. Bewoners van Zeeland identificeren zich minder met Europa en de wereld dan de bewoners van Zuid-Holland. De bewoners van Groningen en Flevoland voelen zich meer dan de Zuid-Hollanders verbonden met Europa en de wereld maar deze verbanden zijn niet significant. Het context-kenmerk Stedelijkheid heeft geen enkel effect. De verklaarde variantie van dit model is lager dan in model B (0.030%).
Tabel 2. Biologische, biografische en context-kenmerken op identificatie met Europa en de wereld Model A Model B Model C b B b B b B Constante 2,348 *** 2,060 *** 1,987 *** Geslacht (vrouw = ref) Leeftijd 18-24 jaar (ref) 25-34 jaar 35-44 jaar 45-54 jaar 55-64 jaar 65 jaar en ouder
-0,041
-0,032
-0,075
0,027 -0,031 -0,052 -0,033 -0,017 -0,041
-0,058 *
-0,073 *
0,064 ** -0,113 -0,104 -0,098 -0,074 0,004
-0,057 * 0,060 *
-0,104 -0,100 -0,099 -0,078 -0,002
Opleiding
0,023
0,106 ***
0,022 **
0,102 ***
Reislustigheid
0,088
0,145 ***
0,087 ***
0,144 *** 0,100 ***
Provincie Zuid-Holland (ref) Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zeeland Brabant Limburg Stedelijkheid Niet stedelijk (ref) Weinig stedelijk Matig stedelijk Sterk stedelijk Zeer sterk stedelijk *** = 0.01 ** = 0.05 * = 0.1
0,147 0,079 0,037 -0,055 0,157 0,058 0,010 0,106 -0,218 0,056 0,042 0,044
Adj. R2 = 0,000
Adj. R2 = 0,037
0,041 0,054 0,006 0,077 Adj. R2 = 0,030
PADMODEL In het padmodel voor Verbondenheid met de buurt, de gemeente en de provincie is te zien dat Reislustigheid geen significante rol speelt als intermediaire variabele. De directe relaties met de afhankelijke variabele zijn wel significant. Provincie en Stedelijkheid wedijveren om het sterkste verband met Verbondenheid met de buurt, de gemeente en de wereld. Zwakkere maar ook significante verbanden zijn er voor Leeftijd en Opleiding.
In het padmodel voor Verbondenheid met Europa en de wereld is te zien dat Provincie, Opleiding en Stedelijkheid significante verbanden hebben met de intermediaire variabele Reislustigheid. Leeftijd heeft een zwak verband met Reislustigheid. Reislustigheid heeft een significant verband Verbondenheid met Europa en de wereld. Na Opleiding heeft Provincie het sterkste directe verband met de afhankelijke variabele Verbondenheid met Europa en de wereld. Stedelijkheid heeft een zwakker verband met Verbondenheid met Europa en de wereld. Er is amper een verband tussen Leeftijd en de afhankelijke variabele. In het algemeen gaan de effecten op Verbondenheid met Europa en de wereld dus vaak via Reislustigheid maar de directe effecten van Opleiding en Provincie zijn sterker.
Interacties In Model C is te zien dat er een significant effect is van geslacht op identificatie met de buurt, woonplaats en provincie. Maar misschien is het effect van Reislustigheid niet-significant omdat het verschillend is voor mannen en vrouwen. Mannen voelen zich minder verbonden met de buurt, de woonplaats en provincie maar omdat er geen reden is om aan te nemen dat mannen minder reizen dan vrouwen luidt de interactie-hypothese: Het effect van reislustigheid op identificatie met de wijk, de woonplaats en de provincie is voor mannen zwakker dan voor vrouwen. Misschien is het effect van Stedelijkheid op identificatie met de buurt, woonplaats en provincie in Model C ook niet-signicant omdat het verschillend is voor jongeren en voor ouderen. Ouderen voelen zich meer verbonden met de buurt, de woonplaats en provincie dan jongeren en willen vaker wonen in een minder stedelijke omgeving dan jongeren. Daarom luidt de interactie-hypothese: Het effect van stedelijkheid op identificatie met de wijk, de woonplaats en de provincie is voor ouderen negatief en voor jongeren positief. Uit Model C blijkt dat er een significant effect is van geslacht op identificatie met Europa en de wereld. Mannen voelen zich minder verbonden met Europa en de wereld maar omdat er geen reden is om aan te nemen dat mannen minder reizen dan vrouwen is het effect van Reislustigheid misschien verschillend voor mannen en vrouwen: Het effect van reislustigheid op identificatie met Europa en de wereld is voor mannen zwakker dan voor vrouwen. Misschien is het effect van Stedelijkheid op identificatie met Europa en de wereld niet-signicant omdat het afhangt van leeftijd. Jongeren hebben vaak de voorkeur om in een stedelijke omgeving te wonen, misschien komt het hun persoonlijke welbevinden ten goede als ze ook in die omstandigheid verkeren en zijn ze dan meer geneigd zich te identificeren met Europa en de wereld. Ouderen geven vaker de voorkeur aan de rust en ruimte van het wonen in minder stedelijke gebieden en zijn wellicht meer geneigd zich te identificeren met Europa en de wereld als ze ook werkelijk ook in die omstandigheid verkeren. Het effect van stedelijkheid op identificatie met Europa en de wereld is voor jongeren positief en voor ouderen negatief.
BEWERKING & RESULTATEN Het gebruik van 6 leeftijdcategorieën en 5 categorieën voor stedelijkheid leidt tot de productie van 30 interactietermen. Bij de regressie-analyse met interactietermen voor het interactie-effect van Leeftijd & Stedelijkheid worden de 4 variabelen voor het directe effect van stedelijkheid echter door het statische bewerkingsprogramma SPSS automatisch verwijderd. Daarom worden de interactietermen linear (wat leeftijd betreft) opgenomen. Identificatie met wijk, woonplaats en provincie In Model D is te zien dat het effect van Geslacht veel groter is dan in Model C. Mannen identificeren zich veel minder sterk met de eigen omgeving dan vrouwen. De effecten van Leeftijd zijn in Model D zwakker en minder significant dan in Model C. De richting blijf wel hetzelfde: oudere mensen voelen zich meer verbonden met de wijk, de woonplaats en de provincie. Het negatieve effect van Opleiding op de verbondenheid met de eigen omgeving is in Model D bijna gelijk aan het effect in Model C. Hogeropgeleiden voelen zich minder verbonden met de wijk, woonplaats en provincie dan lager opgeleiden. Het negatieve effect van Reislustigheid (vrouw = referentie) is in Model D voor het eerst significant. Hoe reislustiger vrouwen zijn hoe minder verbonden zij zich voelen met de eigen wijk, woonplaats en provincie. Het interactie-effect van Geslacht & Reislust is voor mannen klein maar positief en significant. Hoe reislustiger mannnen zijn hoe meer zij zich verbonden voelen met de eigen wijk, woonplaats en provincie. Dit effect is tegengesteld aan het effect van Reislust op vrouwen. De bewoners van de provincies Groningen, Friesland en Brabant voelen zich in Model D opnieuw significant meer verbonden met de wijk, de woonplaats en de provincie dan de bewoners van Zuid-Holland. De interactie-effecten van Leeftijd & Stedelijkheid zijn zwak en niet significant. De bijbehorende Beta is wel de derde in kracht van Model D en bovendien significant.
Biologische, biografische en context-kenmerken op identificatie met buurt, plaats en provincie Constante Geslacht (vrouw = ref) Leeftijd 18-24 jaar (ref) 25-34 jaar 35-44 jaar 45-54 jaar 55-64 jaar 65 jaar en ouder
Model A b B 2.639 *** -0.087 **
-0.075 **
Model B b B 2.785 *** -0.070
-0.061 *
0.164 *** 0.050 0.176 0.234 0.169 0.340
** *** ** ***
Model C b B 2.725 *** -0.074 ** -0.064 **
0.0148 *** 0.087 0.197 0.247 0.177 0.318
B
-0.271 *** -0.234 ***
0.135 *** 0.089 0.169 0.230 0.153 0.294
*** *** ** ***
Model D b 2.839 ***
0.125 *** 0.056 0.109 0.143 * 0.094 0.149 *
** *** ** ***
Opleiding
-0.017
-0.087 ***
-0.015 ** -0.078 **
-0.014 **
-0.073 **
Reislustigheid
-0.027
-0.050
-0.017
-0.059 **
-0.109 **
Provincie Zuid-Holland (ref) Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zeeland Brabant Limburg
-0.031 0.132 ***
0.304 *** 0.206 ** 0.073 0.029 0.003 -0.005 0.061 0.045 0.184 0.129 ** 0.062
Stedelijkheid Niet stedelijk (ref) Weinig stedelijk Matig stedelijk Sterk stedelijk Zeer sterk stedelijk
0.314 *** 0.191 ** 0.075 0.022 0.044 -0.007 0.055 0.038 0.175 0.121 * 0.056 0.103 ***
0.054 0.012 -0.060 -0.118
Geslacht x reislust Leeftijd & Stedelijkheid Leeftijd x niet stedelijk (ref) Leeftijd x weinig stedelijk Leeftijd x matig stedelijk Leeftijd x sterk stedelijk Leeftijd x zeer sterk stedelijk *** = 0.01 Adj. R2 = ,031 ** = 0.05 * = 0.1
0.131 ***
0.301 *** 0.142 0.185 -0.175 -0.304 0.081 **
0.205 ** 0.217 **
Adj. R2 = 0,041
Adj. R2 = 0,055
-0.002 -0.004 0.003 0.004 Adj. R2 = 0,057
Identificatie met Europa en de wereld In Model D is te zien dat het effect van Geslacht veel groter is dan in Model C. Mannen identificeren zich veel minder sterk met Europa en de wereld dan vrouwen. De negatieve effecten van Leeftijd zijn in Model D sterker dan in Model C en voor het eerst significant. Oudere mensen voelen zich meer verbonden met Europa en de wereld. Het effect van Opleiding op de verbondenheid met Europa en de wereld is in Model D bijna gelijk aan het effect in Model C. Hogeropgeleiden voelen zich meer verbonden met Europa en de wereld dan lager opgeleiden. Het positieve effect van Reislustigheid (vrouw = referentie) is in Model D iets zwakker dan in Model C maar wel significant. Hoe reislustiger vrouwen zijn hoe minder verbonden zij zich verbonden voelen met Europa en de wereld. Het interactie-effect van Geslacht & Reislust is voor mannen sterker maar niet significant. Hoe reislustiger mannnen zijn hoe meer zij zich verbonden voelen met Europa en de wereld. Het effect van Provincie is in Model D even sterk als in Model C maar geen enkele provincie wijkt significant af van Zuid-Holland. De interactie-effecten van Leeftijd & Stedelijkheid zijn zwak maar drie van de vier stedelijkheidscategorieën wijken wel significant af van Leeftijd x Niet-Stedelijk. Het positieve effect van Leeftijd op identificatie met Europa en de wereld is sterker in verstedelijkte gebieden dan in niet stedelijke gebieden. De bijbehorende Beta is de sterkste van Model D en bovendien significant.
Biologische, biografische en context-kenmerken op identificatie met Europa en de wereld Constante Geslacht (vrouw = ref) Leeftijd 18-24 jaar (ref) 25-34 jaar 35-44 jaar 45-54 jaar 55-64 jaar 65 jaar en ouder
Model A b B 2.348 *** -0,041
-0,032
b 2.060 *** -0,075
0,027 -0,031 -0,052 -0,033 -0,017 -0,041
Model B B
-0,058 *
Model C b B 1.987 *** -0,073 *
0,064 ** -0,113 -0,104 -0,098 -0,074 0,004
-0,057 *
Model D b 2.276 *** -0.172 *
0,060 * -0,104 -0,100 -0,099 -0,078 -0,002
B
-0.134 *
0.194 *** -0.186 -0.279 -0.361 -0.425 -0.423
** *** *** *** **
Opleiding
0,023
0,106 ***
0,022 **
0,102 ***
0.022 ***
0.103 ***
Reislustigheid
0,088
0,145 ***
0,087 ***
0,144 ***
0.064 **
0.107 **
Provincie Zuid-Holland (ref) Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zeeland Brabant Limburg
0.100 *** 0,147 0,079 0,037 -0,055 0,157 0,058 0,010 0,106 -0,218 0,056 0,042
Stedelijkheid Niet stedelijk (ref)
0.143 0.079 0.043 -0.048 0.147 0.079 0.032 0.096 -0.234 0.065 0.063 0.044
Weinig stedelijk Matig stedelijk
0,041 0,054
Sterk stedelijk
0,006
Zeer sterk stedelijk
0,077
Geslacht x reislust Leeftijd & Stedelijkheid Leeftijd x niet stedelijk (ref) Leeftijd x weinig stedelijk Leeftijd x matig stedelijk Leeftijd x sterk stedelijk Leeftijd x zeer sterk stedelijk *** = 0.01 Adj. R2 = ,031 ** = 0.05 * = 0.1
0.100 ***
0.356 *** -0.496
** -0.703 *** -0.207 -0.449 0.044
* 0.099 0.425 ***
Adj. R2 = 0,037
Adj. R2 = 0,030
0.012 ** 0.015 *** 0.005 0.011 ** Adj. R2 = 0,057
Conclusie & discussie Wat betreft de verbondenheid met de wijk, woonplaats en provincie moet worden geconcludeerd dat mannen zich veel minder sterk met de eigen omgeving identificeren dan vrouwen. Oudere mensen voelen zich meer verbonden met de wijk, de woonplaats en de provincie. En hogeropgeleiden voelen zich minder verbonden met de wijk, woonplaats en provincie dan lager opgeleiden. Hoe reislustiger vrouwen zijn hoe minder zij zich verbonden voelen met de eigen wijk, woonplaats en provincie. Voor mannen geldt opmerkelijk genoeg het omgekeerde: hoe reislustiger mannen zijn hoe meer zij zich verbonden voelen met de eigen oorspronkelijke omgeving. De bewoners van de provincies Groningen, Friesland en Brabant voelen zich in Model D opnieuw significant meer verbonden met de wijk, de woonplaats en de provincie dan de bewoners van Zuid-Holland. Wat de stad Groningen betreft kan dit resultaat aangevuld kan worden met een bevinding van het recente Urban Audit-onderzoek in opdracht van de Europese Commissie: nergens anders in Europa zijn de inwoners zo tevreden over hun eigen stad. Het niet-significante effect van Stedelijkheid is in werkelijkheid geen interactie-effect met Leeftijd. Wat betreft de verbondenheid met Europa en de wereld moet worden geconcludeerd dat mannen identificeren zich er veel minder sterk mee dan vrouwen. Oudere mensen voelen zich meer verbonden met Europa en de wereld dan jongeren. En ook hoger opgeleiden voelen zich meer verbonden met Europa en de wereld dan lager opgeleiden. En hoe reislustiger vrouwen zijn hoe minder verbonden zij zich verbonden voelen met Europa de wereld. Ook voor mannen geldt dat hoe reislustger zij zijn hoe meer zij zich verbonden voelen met Europa en de wereld. Het contextkenmerk Provincie heeft geen significante effect op identificatie met Europa en de wereld. Ouderen identificeren zich minder met Europa en de wereld dan jongeren. Dit effect is zwakker in verstedelijkte gebieden dan in niet-stedelijke gebieden. De gevonden effecten zijn misschien niet erg sterk, sommige resultaten zijn wel erg interessant: Groningers identificeren zich zeer met de eigen regio en voelen zich ook sterk verbonden met het buitenland. Identificatie met de buurt, de woonplaats en de provincie hebben een negatieve correlatie maar vormen dus niet de uiteinden van dezelfde dimensie. Zeeuwen voelen niet sterk verbonden met de eigen regio en voelen zich ook zwakker dan anderen verbonden met het buitenland. Met een groter aantal respondenten zouden ook veel van de gevonden zwakke verbanden significant kunnen worden aangetoond. Ondanks de interessante resultaten is het de vraag in hoeverre het narcisme van de geringe verschillen wordt gemeten met vragen naar de verbondenheid met de buurt, woonplaats, provincie, Europa en de rest van de wereld. Een kwalitatieve studie naar de verschillende plaatsidentiteiten in Nederland zou in de toekomst mogelijk tot een dieperliggend begrip van het narcisme van de geringe verschillen in de geografische context van Nederland kunnen reiken. Een verklarende variabele die in dit onderzoek
gemist kan worden is: woonduur. Het is goed mogelijk dat de verbondenheid van mensen niet alleen afhangt van geslacht en leeftijd, opleiding en reislustigheid en stedelijkheid en provincie maar dat ook woonduur een zeer betrouwbare voorspeller is van met name de identificatie met de wijk, de woonplaats en de provincie.
Bronnen & theorieën Blok, A. – Het narcisme van de kleine verschillen Amsterdams Sociologisch Tijdschrift 1997, vol. 24, no2, pp. 159-187 Tajfel & Turner – Sociale Competitie Theorie Michael Ignatieff - Etnische conflicten en het moderne geweten Henk Reijnders - De wereld van Charles Taylor Helen Davis - Understanding Stuart Hall London: Sage Publications, 2004 Hidalgo & Hernandez - Place attachment: conceptual and empirical questions Proshansky, Fabian & Kaminoff – Place-identity: physical world socialization of the self Frank van Dongen - Lokale identificatie en nieuwe media in Houten Ivan Henczyk Rik van Houtum Meral van Leeuwen Vincent Oude Lansink Quincent Ripassa Michaël van Veen Alex van Wijhe Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid – Identificatie met Nederland Amsterdam University Press, 2007
