de invloed van de buurt - Maatschappijwetenschappen - Universiteit ...

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 8
Michael Dear
1 Introduction 8
2 A Family of Human Services Delivery Models 10
3 Agenda for Future Research 12
HET OMGEVINGSEFFECT, DE PROBLEMATIEK VAN
HET VASTSTELLEN VAN ‘GETTO-EFFECTEN’ 13
Sako Musterd, Rinus Deurloo & Wim Ostendorf
1 Inleiding 13
2 Kennistekort? Een beknopte literatuurbeschouwing 13
3 Een poging tot empirische onderbouwing 16
4 Kansarmoede in de omgeving en sociale participatie 19
5 Conclusie 22
POLITIEKE VOORKEUR EN KERKBEZOEK: TWEE VOOR-
BEELDEN VAN DE INVLOED VAN DE BEVOLKINGS-
SAMENSTELLING VAN DE WOONOMGEVING 24
Sjoerd de Vos
1 Inleiding 24
2 Hoe worden compositionele effecten gemeten 25
3 Politieke voorkeur 28
4 Kerkbezoek 30
5 Aanbevelingen 34

DE INVLOED VAN OMGEVINGSFACTOREN ALS
URBANISATIE EN SOCIAAL-ECONOMISCHE
DEPRIVATIE OP PSYCHIATRISCHE OPNAMEN. 40
Jack Dekker, Jaap Peen
1 Inleiding 40
2 Verschillen in urbanisatiegraad 41
3 Verschillen tussen stadswijken 43
4 Theoretische verklaringen 45
5 Slot 47
DE INVLOED VAN BUURT EN REGIO OP SCHOOLLOOP-
BANEN, AMSTERDAM EN ENSCHEDE VERGELEKEN 54
Peter Gramberg
1 Inleiding 57
2 De mogelijke invloed van de regio: theorie 58
3 De mogelijke invloed van de buurt: theorie 60
DE INVLOED VAN BUURTKENMERKEN OP
CRIMINALITEIT VAN JONGE INWONERS 84
Ben Rovers
1 Probleemstelling 84
2 De geografische spreiding van criminaliteit in de stad 86
3 Jeugddelinquenten en buurten in Rotterdam 91
4 De invloed van buurtkenmerken op crimineel gedrag van jongeren 100
5 Samenvatting en discussie 107
OVER DE AUTEURS 114

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
1

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.

Literatuur
Invloed van de buurt 7
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 Wijs-
Mulkens (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 Interaction
Client to Concentration
Treatment Saturation
Setting
Community A/R= Externality Fields
f (Cl, C, F, L) 1
Planner Max. Access Equitable / Just Spatial
Politician S.T. Fair Share 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?
Cruciaal in het conceptuele schema is het onderscheiden van het niveau van
kansarmoede van de om geving; het vaststellen van de m aatschappelijke
participatie van het individu; en het constant houden van andere relevante
invloeden op m aatschappelijke participatie, waaronder het kenmerk
kansarmoede van het individu zelf. Het begrip ‘kansarmoede’ staat dus centraal.
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.
Voor de analyses gericht op het bepalen van de invloed van de omgeving op de
sociale participatie is uitsluitend gewerkt m et individuen die m instens 25
respondenten om zich heen hebben. Dat wil zeggen dat alleen analyses zijn
verricht met responsies waarvan uitspraken over hun sociale omgeving mogelijk
zijn. Dat betreft 1481 responsies. Er zijn daarbij drie niveaus van kansarmoede in
de omgeving onderscheiden: tot 4,5%, 4,5-8,5% en tenminste 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% 776 52%
4,5% - 8,5% 392 27%
8,5% - 12,5% 242 16%
>12,5% 71 5%
Totaal 1481 100%
De omgeving: kansarmen binnen 300 m van het individu
(n totaal minstens 25 personen)
Kansarme respondenten (individueel)
Kansarm 73 5%
Niet-kansarm 1408 95%
Totaal 1481 100%
Respondenten naar uithuizigheid
(’s Avonds de deur niet meer uit)
‘Altijd thuis’ 346 23%
Overig 1135 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% 151 19,5%
4,5% - 8,5% 106 27,0%
>8,5% 89 28,4%
Totaal 346 23,4%
Bij een hoger aandeel kansarmen in het gebied waarin men
woont, neemt de kans op geringere sociale participatie toe. Het
concentratie-effect blijkt zich met name voor te doen bij
degenen die zelf niet kansarm zijn (tabel 3). Geen duidelijk
effect is vast te stellen bij degenen die zelf tot de kansarmen
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% 137 18,2% 14 60,9%
4,5% - 8,5% 87 24,0% 19 65,5%
>8,5% 77 26,4% 12 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% 13 5,3% 138 26,1%
4,5% - 8,5% 15 11,1% 91 35,4%
>8,5% 13 11,9% 76 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.

Literatuur
Het omgevingseffect 23
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
% Aantal
geloofsroomsgenotenkatholie 0-10
10-20
20-30
30-40
40-50
50-60
60-70
70-80
80-90
90-100
ken
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
Aantal
Nederlands-her-
vormden
1637
4171
1974
1406
731
202
0
0
0
0
% trouwe
kerkgangers
onder
NH
27,1
32,6
42,0
47,7
52,1
54,0
-
-
-
-
Aantal
Gereformeerden
2463
1816
824
334
93
16
101
0
0
0
% trouwe
kerkgangers
onder GF
65,7
75,7
80,5
83,5
87,1
87,5
91,1
-
-
-
tauC
0,06
0,18
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 Multilevelanalyses met betrekking tot kerkbezoek in
1985/86
Nederlandshervormden
Gereformeerden rooms-katholieken
aantal mensen
9907
5531
22254
aantal gemeenten
534
457
560
% variantie individueel
91,479
95,375
96,474
% variantie gemeente
8,521
4,625
3,526
% verklaard individueel
0,330
1,368
10,289
% verklaard gemeente
28,784
45,107
10,658
% verklaard totaal
2,755
3,391
10,302
% geloofsgenoten
coëfficiënt
t-waarde
significantie
log(inwoners)
coëfficiënt
t-waarde
significantie
geslacht
coëfficiënt
t-waarde
significantie
leeftijd
coëfficiënt
t-waarde
significantie
opleiding
coëfficiënt
t-waarde
significantie
constante
coëfficiënt
t-waarde
significantie
0,275
9,240
0,000
-0,680
-0,780
0,435
1,361
3,243
0,002
0,775
4,483
0,000
0,934
3,937
0,000
13,761
3,398
0,001
0,264
8,276
0,000
-1,347
-1,686
0,091
0,588
1,082
0,280
1,737
7,779
0,000
0,160
0,503
0,614
35,069
9,204
0,000
0,055
5,702
0,000
-3,228
-5,553
0,000
1,408
5,497
0,000
5,214
47,337
0,000
0,262
1,717
0,086
21,948
8,101
0,000
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.

Literatuur
Politieke voorkeur en kerkbezoek 37
Banaszak, Lee Ann & Jan E. Leighley (1991). How employment affects
women's gender attitudes. In: Political Geography Quarterly 10; pp. 110-
131
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 Noord-
Holland 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)
Deppenbroek/
Mekkelholt
Vogelbuurt,
Stadionbuurt
Zwak autochtoon
(relatief veel 1,25
leerlingen)
Ribbelt Stokhorst
Sterk (relatief veel
1,0 leerlingen
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
Aantal
respondent
en 1e ronde
Verhuisd,
nieuw
adres
onbekend
Meermalen
niet thuis,
telefoon niet
opgenomen of
geheim
nummer
Weigering
Aantal
respondenten
2e ronde
Enschede 171 14 7 2 146 85%
Amsterdam 225 31 22 1 171 76%
Totaal 396
(100%)
45
(11%)
29
(7%)
3
(1%)
317
(80%)
% respons
2e ronde
t.o.v. 1e
ronde
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
Amsterdam Enschede
huidig niveau huidig niveau
vbo mavo Havo vwo Vbo mavo havo vwo
(N=53) (N=38) (N=35) (N=47) (N=44) (N=53) (N=27) (N=22)
Werk 17 - - - 32 13 - -
Havo - 32 - - - 6 - -
Vwo - - 23 - - - 11 -
Mbo 76 61 23 4 61 76 22 5
Hbo - - 46 15 - - 48 14
Wo - - - 66 - - - 68
Weet niet 7 7 9 15 7 6 19 14
Totaal 100 100 100 100 100 100 100 100
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
Deppenbroek Stadionbuurt Vogelbuurt Nieuwendam
(N=21)
(N=31)
(N=28)
(N=12)
vbo/mavo 67 19 50 58
mavo/havo 24 55 21 9
havo/vwo 9 26 29 33
Totaal 100 100 100 100
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
Deppenbroek Stadionbuurt Vogelbuurt Nieuwendam
(N=21)
(N=31)
(N=28)
(N=12)
Vbo 43 26 57 58
Mavo 38 29 14 8
Havo 19 29 7 26
Vwo - 16 22 8
Totaal 100 100 100 100
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
Deppenbroek Ribbelt
Vogelbuurt Nieuwendam
(N=9)
(N=23)
(N=6)
(N=20)
vbo/mavo 33 52 67 35
mavo/havo 44 30 - 30
havo/vwo 22 17 33 35
Totaal 100 100 100 100
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
Deppenbroek
(N=24)
Ribbelt
(N=12)
Stokhorst
(N=39)
Stadionbuurt
(N=11)
Concertgebouwbuurt
(N=41)
vbo/mavo 33 42 13 - - 25
mavo/havo 46 50 31 73 8 67
havo/vwo 21 8 56 27 92 8
Totaal 100 100 100 100 100 100
Nieuwendam
(N=12)
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 Stok- Stadion Concert Vogel- Nieuwen totaal
Broek
horst Buurt gebouw buurt dam
Heel
Belangrijk
46 50 87 44 68 16 40 51
enigszins
belangrijk
46 41 13 46 32 58 47 40
niet zo 8 10 - 11 - 26 14 9
belangrijk
Totaal 100 100 100 100 100 100 100 100
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 Stok- Stadion Concert Vogel- Nieuwen totaal
broek
horst buurt gebouw Buurt dam
heel veel
mensen
33 39 42 20 39 32 34 34
een
aantal
mensen
44 43 50 57 46 53 49 49
niet
veel
zo 23 18 8 24 16 15 17 17
mensen
totaal 100 100 100 100 100 100 100 100
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
Deppen Ribbelt Stok- Stadion Concert Vogel Nieuwen totaal
Broek
horst buurt gebouw buurt dam
Regelmatig 29 23 31 11 46 16 16 25
af en toe 39 43 46 53 39 42 44 44
(haast) nooit 33 34 23 37 16 42 40 32
Totaal 100 100 100 100 100 100 100 100
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.

Literatuur
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 79
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, KASKI-
Rapport 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 und Strukturelle Aspekte der
Bildungsbeteiligung, Weinheim
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. Leerlingbeeld en
onderwijsaanbod op de basisschool, ITS, Nijmegen.
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? Het
Onderwijsvoorrangsbeleid (OVB) getoetst, ITS Nijmegen
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)
Depp RibStokEnsche- Stadi Concert Vogel Nieu Amsterenbelthorstdeon-
Gebouw -buurt wendambroek Totaal buurt -buurt dam totaal
N=54 N=44 N=48 N=146 N=46 N=44 N=38 N=45 N=173
Geslacht
Jongen 56 61 48 55 47 46 42 40 44
Meisje 44 39 52 45 53 54 58 60 56
Etniciteit
Nederlands +
overig westers
50 80 96 74 24 91 26 60 51
Surinaams/
Antilliaans
7 11 2 6 13 2 16 9 10
Turks 35 9 - 16 17 - 21 2 10
Marokkaans 6 - 2 3 46 - 37 13 24
overig niet- 2 - - 1 - 7 - 16 6
westers
hoogst
voltooide
opleiding
vader
- max. mavo 73 74 20 50 87 9 95 75 65
- min. Havo 27 26 80 50 13 91 5 25 35
hoogst
voltooide
opleiding
moeder
- max. mavo 66 83 20 53 83 16 89 91 69
- min. Havo 34 17 80 47 17 84 11 9 31
Gezinssituatie
- bij beide
ouders
94 96 92 94 80 80 79 69 77
- bij moeder 2 4 8 5 13 20 21 31 21
- bij vader 4 - - 1 7 - - - 2
werk van de
vader
- hoog werk 19 19 75 37 11 82 5 31 32
- laag werk 48 74 21 47 37 9 42 43 32
- geen werk 33 7 4 16 52 9 53 26 35

Depp
enbroek
Ribbelt
De invloed van buurt en regio op schoolloopbanen 83
Stokhorst
Enschede
Totaal
Stadi
onbuurt
Concert
Gebouw
-buurt
Vogel
-buurt
Nieu
wendam
werk van de
moeder
- hoog werk 2 7 54 21 11 64 11 16 26
- laag werk 28 32 25 28 11 7 11 29 14
- geen werk 70 61 21 51 78 29 79 56 61
opleidingsniveau
leerlingen
-ivbo/vbo 41 43 6 30 24 4 53 47 32
-mavo 43 41 25 36 39 9 16 22 22
-havo 15 11 29 19 26 22 11 18 20
-vwo 2 5 40 15 11 64 21 13 26
Amsterdam
totaal

84
Ben Rovers
De invloed van buurtkenmerken op criminaliteit
van jonge inwoners 1
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
Relatie op buurtniveau
SESb Aantal
delinquente
jongeren
SESb= SES-buurt
SESi= SES-individu
Crimineel
gedrag
jongere
(a) direct effect
SESi
7 Overzicht bij Rovers (1997: 18-21, 27-29).
SESb
Crimineel
gedrag
jongere
(b) interactie-effect
Mogelijke verklaringen
SESb
SESi
Aantal
delinquente
jongeren
Crimineel
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**
(n=39)
.45**
(n=39)
.38*
(n=39)
aantal/1000
jongeren
.82**
(n=50)
.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 1987-
1991 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: bronnen:
Economische
Deprivatie
Culturele
heterogeniteit
verhuismobiliteit
bewoningsdichtheid
1- % werklozen in
beroepsbevolking (20-65 jaar)
2- % ABW/RWW uitkeringen in
beroepsbevolking
3- % beroepsbevolking met als
hoogste opleiding LO
4- index van bevolkingsgroepen
naar aantal en relatieve grootte
op basis van Blau's index
5- interbuurt verhuisbewegingen;
vestiging vanuit en vertrek naar
andere buurten/gemeenten
6- % huishoudens met 5 of meer
personen
7- gemiddeld aantal personen per
kamer
8- gemiddeld aantal personen per
wooneenheid
Hoogbouw 9- % woningen op vierde of
hogere woonlaag
problemen in
huishoudens
10- meldingen bij politie mbt
onenigheid binnen/10.000 inw.
11- % inwoners met als goed
ervaren gezondheid
12- % inwoners met psychosociale
problemen
13- contacten soc.
raadslieden/10.000 inw.
middels
componentscore
factorladingen: .95,
.96, .72
eigenvalue: 2.34;
R 2 = .78
1-Spi 2 ; pi = fractie
van iedere groep in
de populatie
M .24/SD .18
gemiddelde van
vestiging en vertrek
(% van de bevolking)
M .12/SD .04
middels
componentscore
factorladingen: .89,
.94, .89
eigenvalue: 2.46;
R 2 = .82
- (M .09/SD .10) REBUS
middels
componentscore
factorladingen:.83, -
.74, .68, .82
eigenvalue: 2.37;
R 2 = .59
1: arbeidsbureau
2: sociale dienst
3: omnibusenquête
bevolkingsstatistiek
bevolkingsstatistiek
bevolkingsstatistiek
10: meldkamer
politie
11,12:omnibusenquête
13:
sociaalraadslieden

98
Ben Rovers
Kenmerk: indicatoren: meting: bronnen:
Gebrekkige
sociale
cohesie
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
leerl. op VO 18- leerlingen op VO-scholen (in
buurt) als % van bevolking
m/v-verhouding
19- % jongens minus % meisjes
in groep inw. 10-20 jr.
middels
componentscore
factorladingen: .87,
.94, .81
eigenvalue: 2.30; R 2
= .77
meldkamer politie
M .10/SD .02 bevolkingsstatistiek
M .06/SD .08 REBUS
M .02/SD .04 REBUS
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)
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
delinquentie-indices #
aantal
HKD-verdachten
39 51 50
.60**
.49**
.59**
.26
-.39**
.53**
.61**
.35*
-.30
-.19
.80**
.69**
.39**
.50**
-.24
.77**
.48**
.59**
-.03
-.10
* - Significantieniveau ≤ .05, ** - Significantieniveau ≤ .01 (tweezijdig)
# aantal verdachten is gestandaardiseerd per 1000 inwoners van 10-20 jaar in buurt
aantal
JZP-verdachten
.69**
.57**
.23
.59**
-.24
.68**
.43**
.65**
-.18
-.09
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)
Onafhankelijke
variabelen
gerapporteerde
ernstige delicten
afhankelijke variabelen #
aantal
HKD-verdachten
aantal
JZP-verdachten
economische deprivatie .39 .72** .49*
gebrek aan sociale controle
aandeel jongeren/bevolking
.42* -.06 -.09
-.12 .20 .44**
R 2 / (N) .47 (35) .67 (49) .62 (48)
* - 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 (δ 2 ;percentage binnen-buurtvariantie) en
welk deel tussen buurten optreedt (τ 00 ;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)
Afhankelijke variabelen
Rapporteren
ernstige
delicten
Rapporteren
Politiecontacten
N1/N2 intercept se t-waarde
3466
54
3466
54
aantal delicten 4526
54
> 50% delicten:
gewelddadig
vermogen
> 50% delicten:
geweld
> 50% delicten:
vermogen
> 50% delicten:
vandalisme
leeftijd bij
eerste delict
(pv)
4526
54
4526
54
4526
54
4526
54
4526
54
aantal delicten 2603
54
leeftijd bij
eerste delict
2603
54
2.74
(.84)
-2.17
(.10)
1.39
(4.02)
-3.14
(.04)
-2.15
(.10)
.03
(.49)
-3.53
(.03)
s 2
zelfrapportage-onderzoek
.03
1
.07
3
87.3 1.10
(97.5%)
-29.8 12.06
(99.2%)
HKD-verdachten
.04 36.6 .24
(77%)
.08 -39.2 26.04
(99.9%)
.07 -30.1 10.76
(98.9%)
.04 0.6 4.00
(98.9%)
.14 -26.2 30.47
(98.6%)
16.7 .05 339.1 4.62
(98.7%)
.41
(1.51)
N1 = aantal individuen, N2 = aantal buurten
JZP-verdachten
.02 20.2 .69
(99.1%)
13 .10 122.0 6.39
(94%)
t00
.029
(2.5%)
.102
(0.8%)
.07
(23%)
.03
(0.1%)
.12
(1.1%)
.04
(1.1%)
.44
(1.4%)
.06
(1.3%)
.006
(0.9%)
.407
(6%)

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

106 Ben Rovers
Tabel 6 Invloed van buurtkenmerken op aantal delicten van HKD-verdachten (volledig
gespecificeerd multi-levelmodel)
Barometerwaarden Coëfficiënt
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
1.162
2.315
-0.055
0.042
0.599
4.415
0.055
-0.024
0.337
-0.932
0.032
0.008
-0.337
0.015
-0.000
-0.003
variantie
component
0.038
0.124
0.010
0.009
se
0.029
1.608
0.048
0.037
0.062
3.485
0.108
0.080
0.015
0.858
0.025
0.020
0.014
0.804
0.024
0.018
df c 2
48
48
48
48
t-waarde
39.97
1.44
-1.16
1.13
9.63
1.26
0.51
-0.30
21.68
-1.08
1.26
0.43
-23.15
0.01
-0.03
-0.20
350.03
131.81
348.01
490.23
pwaarde
* conditioneel buurtgemiddelde: gecorrigeerd voor individuele factoren N-buurten = 54,
N-individuen = 4526
0.000
0.000
0.000
0.000

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 en stedelijke
criminaliteit. Enschede: IPIT Universiteit Twente
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.