Hoofdstuk 6 Onderzoeksresultaten, verklarend gedeelte
6.10 In hoeverre is er correspondentie tussen de positie in het
geschiktheidlandschap van Kauffman en de stereotypen van Clippinger?
Hierboven zijn de regio’s puur op ‘technische’ gronden, namelijk op basis van hun scores, in de kwadranten ingedeeld. Er blijft nog een interessante toetsvraag over, nummer 10: In hoeverre is er correspondentie tussen de positie in het geschiktheidlandschap van Kauffman en de stereotypen van Clippinger?Legenda
1= Zuid-Holland Noord 2= Midden-Holland 3= Den Haag e.o. 4= Delft/Westland/Oostland 5= Nieuwe Waterweg Noord 6= Rijnmond Centrum 7= Rijnmond Zuid 8= Zuid-Holland Zuid Licht groene kwadrant= ESS, klassieke stereotypen Blauwe kwadrant= bevroren, Byzantijnse monoliet Rode kwadrant= chaotisch, bedreigde ontkenners Donker groene kwadrant= dynamisch ESS, Katalytische netwerken.
De grote pijl geeft de meest gewenste trekrichting aan bij een complexer worden omgeving.
Figuur 31: positie van de regionale netwerken in de vier kwadranten van het geschiktheidslandschap
Vraag 5 van de enquête bevat een twaalftal stellingen, die zijn gebaseerd op de beschrijving van Clippinger’s stereotypen, zie tabel 27.
Interessanter is de mate waarin de regio’s in hun antwoordenpatroon van elkaar verschillen en dan vooral de vraag of hun respectieve patronen in mindere of meerdere mate aan te duiden zijn als één van de stereotypen van Clippinger: het klassiek stereotype, de bedreigde ontkenner, een Byzantijnse monoliet dan wel een katalytisch netwerk. Hieronder een overzicht van de afwijkingen per regio van bovenstaand algemene beeld van de provincie als geheel:
Tabel 41: afwijkingen t.o.v. het provinciaal gemiddelde in de reacties op de stellingen m.b.t. de
stereotypen van Clippinger, per regio.
regio Stelling
ZHN MH DH DWO NWN RMC RMZ ZHZ De zorg in Nederland is over het geheel genomen
goed +
-
-
de zorg
Ik snap niet waarom mensen zich over de zorg in
Nederland druk maken +
-
-
+De overheid moet de zorg weer gaan plannen + +
-
-
+rol overheid
De overheid moet zich minder met de zorg
bemoeien
-
+Concurrentie zorgt voor goede prijs-
kwaliteitsverhoudingen
-
-
-
+marktwer king
Voor betere prestaties moet voorrang gegeven
worden aan concurrentie boven samenwerking + +
-
Fuseren is een goed middel om de concurrentieaan te kunnen +
-
+-
-
-
fuseren
Om onzekerheden in de omgeving aan te kunnen, moet zo veel mogelijk een monopolypositie worden nagestreefd
+
-
In een marktsituatie past samenwerking niet
-
-
-
+ +Om te kunnen bieden waar de klant om vraagt is niet-vrijblijvende samenwerking tussen meerdere partijen nodig
+ +
-
-
samen- werking
Samenwerken lukt alleen maar bij duurzaam
onderling vertrouwen +
-
eigen plek Organisaties in de zorg hebben allemaal hun
Alhoewel de regio’s niet veel van elkaar verschillen zijn er regio’s die trekken vertonen van een zekere hang naar het verleden (Zuid-Holland Noord en Den Haag e.o.), regio’s die de problemen in de zorg onderkennen en samenwerking in netwerken de oplossing zien, maar daar nog aan moeten beginnen (Rijnmond Centrum), regio’s die dat al enigermate in praktijk brengen (Nieuwe Waterweg Noord en Midden-Holland) en regio’s die meer lijken te kiezen voor de markt (Zuid-Holland Zuid, Rijnmond Zuid en Delft/Westland/Oostland). Dat zou Zuid-Holland Noord en Den Haag plaatsen in het vakje van de klassieke stereotypen en Nieuwe Waterweg Noord en Midden-Holland in het vak van de Katalytische netwerken. Rijnmond Centrum en Delft/Westland/Oostland lijken daar ook voor te kiezen, maar zijn daar nog niet aan toe. Rijnmond Zuid en Zuid-Holland Zuid lijken voor het wisselvallige avontuur van de markt te gaan.
Behalve door rechtstreeks naar de reacties op de stellingen te kijken, zouden we ook een factoranalyse kunnen uitvoeren op de reacties in de hoop dat deze datareductie vier factoren oplevert, die gelijkenis vertonen met Clippinger’s stereotypen. De score van de regio’s op deze vier factoren zou vervolgens meer eensluidende conclusies kunnen opleveren aangaande hun geaardheid in termen van Clippinger’s typologie.
Voor deze factoranalyse heb ik aan de verschillende antwoordcategorieën de volgende gewichten toe gekend:
Helemaal mee eens: +2 Tamelijk mee eens: +1 Tamelijk mee oneens: -1 Helemaal mee oneens: -2
De resultaten van deze factoranalyse zijn als volgt:
Tabel 42: factoranalyse op de regionale respons op de stellingen met betrekking tot Clippinger’s
stereotypen.
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Compone
nt
Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative % Total Variance % of Cumulative % 1 4,970 41,421 41,421 4,970 41,421 41,421 3,609 30,074 30,074 2 2,818 23,483 64,903 2,818 23,483 64,903 3,513 29,276 59,350 3 1,470 12,246 77,149 1,470 12,246 77,149 1,868 15,564 74,914 4 1,280 10,667 87,816 1,280 10,667 87,816 1,548 12,902 87,816 5 ,681 5,675 93,490 6 ,594 4,953 98,443 7 ,187 1,557 100,000 8 5,49E-016 4,57E-015 100,000 9 2,84E-016 2,37E-015 100,000 10 6,77E-017 5,64E-016 100,000 11 2,00E-017 1,66E-016 100,000 12 -4,11E-016 -3,42E-015 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Beoordeling van de mate van geslaagdheid van deze factoranalyse:
• Er ontstaan 4 factoren. Het verminderen van het aantal variabelen tot nieuwe factoren, is ook doel van de factoranalyse. In dit geval van 12 naar 4, dus een verhouding van 12 : 5 = 3. Als maatstaf geldt een minimum van 2,2.
• Informatieverlies (=verlies aan variantie) mag maar beperkt zijn. Men moet dus wel zo’n 65% verklaarde variantie over houden. In dit geval gaat het om 88%.
• De informatiedichtheid is de gemiddelde eigenwaarde van de gebruikte factoren. Die is in dit geval: 2,6. Dat betekent dat de 4 nieuwe variabelen gemiddeld 2,6 maal zoveel variantie in zich hebben dan elk van de twaalf oude variabelen.
• De factoren moet men tot slot redelijk een naam kunnen geven. Daartoe heb ik de lading van de verschillende stellingen op de factoren in onderstaande tabel weergegeven. We kunnen per factor bekijken wat de lading ten aanzien van de navolgende aspecten is: zorg, de rol van de overheid, marktwerking, fuseren, samenwerking en het hebben van een eigen plek, rol en bestaansrecht.
Tabel 43: lading van de stellingen m.b.t. Clippinger’s stereotypen op de vier factoren. Factor Stelling
1 2 3 4
De zorg in Nederland is over het geheel genomen goed 0,2 0,2 0,9 de zorg
Ik snap niet waarom mensen zich over de zorg in Nederland druk maken 0,9 0,4 De overheid moet de zorg weer gaan plannen -0,2 0,8 0,3 0,3 rol overheid
De overheid moet zich minder met de zorg bemoeien
-0,8 -0,6 -0,1 Concurrentie zorgt voor goede prijs- kwaliteitsverhoudingen 1,0 marktwerking
Voor betere prestaties moet voorrang gegeven worden aan concurrentie boven samenwerking
0,9 0,3 0,2
Fuseren is een goed middel om de concurrentie aan te kunnen 0,8 0,1 fuseren Om onzekerheden in de omgeving aan te kunnen, moet zo veel
mogelijk een monopolypositie worden nagestreefd
0,2 0,9 -0,2
In een marktsituatie past samenwerking niet 0,6 0,2 0,3 0,6 Om te kunnen bieden waar de klant om vraagt is niet-vrijblijvende
samenwerking tussen meerdere partijen nodig
-0,9 0,3 -0,2 samen-
werking
Samenwerken lukt alleen maar bij duurzaam onderling vertrouwen -0,7 0,1 -0,3 0,2 eigen plek Organisaties in de zorg hebben allemaal hun eigen plek, rol en
bestaansrecht
0,5 0,8 0,2 -0,2
Bij factor 1 is er enig onbegrip ten aanzien van de commotie over de zorg. Overheidsingrijpen is dan ook niet nodig. Voor betere prestaties moet voorrang gegeven worden aan concurrentie boven samenwerking. Samenwerking en vertrouwen passen ook niet bij concurrentie en zijn ook geen voorwaarde om de klant kunnen bieden waar hij om vraagt. Iedere organisatie in de zorg heeft zijn eigen plek, rol en bestaansrecht. Voor een etiket op factor 1 zouden we kunnen kiezen uit Clippinger’s ‘klassieke stereotypen’ en ‘bedreigde ontkenners’. Het zit er wat tussenin alsof er een overgang gemaakt wordt van de oude situatie met een plannende overheid, naar de nieuwe, waarin de markt zijn ordenende werk moet doen. Toch kiezen wij hier voor ‘Klassieke stereotypen’ vanwege ieders eigen plek, rol en bestaansrecht.
Factor 2 staat tamelijk neutraal tegenover de kwaliteit van de huidige zorg in Nederland.
Desondanks is men sterk voorstander van een ordenende rol voor de overheid. Om je tegen de onzekerheden van de markt in te kunnen dekken lijken fusie en zelfs monopolievorming goede middelen. De organisaties in de zorg hebben allemaal hun eigen plek, rol en bestaansrecht. Bij factor 2 dringt zich een sterke behoefte aan voorspelbaarheid en stabiliteit op. De ‘Byzantijnse
Bij Factor 3 overheerst optimisme, de zorg is over het geheel genomen goed en er is geen reden om je er bezorgd over te maken. De overheid mag zich wel actiever met de zorg bemoeien, wellicht door te zorgen voor goede randvoorwaarden. Marktwerking is hier geen issue en fuseren is geen oplossing. Meer heil wordt verwacht van samenwerking, zij het met mate. In zo’n samenwerking heeft ieder zijn eigen rol en verantwoordelijkheid. Deze beschrijving van factor 3 doet nog het meest denken aan Clippinger’s ‘Katalytische netwerken’.
Factor 4 spreekt zich niet uit over de kwaliteit van de zorg in ons land. Van de overheid wordt niet
heel veel verwacht. Concurrentie is een goede manier om goede kwaliteit voor een juiste prijs te verkrijgen. Samenwerking past in een marktsituatie niet en is evenmin een voorwaarde om te kunnen bieden waar de klant om vraagt. Maar als men samenwerkt moet dat wel gebeuren op basis van onderling vertrouwen. Niemand in de zorg heeft op voorhand een eigen plek. Als je functiegericht denkt kunnen verschillende partijen die vervullen. De beschrijving lijkt sterk op die van factor 1 en ook hier twijfelen wij omtrent het juiste etiket. De keuze is die tussen ‘klassieke stereotypen’ en ‘bedreigde ontkenners’. Omdat concurrentie hoog scoort en niemand op voorhand een eigen plek, rol en bestaansrecht heeft kies ik voor ‘Bedreigde ontkenners’.
Als we naar de correlaties kijken tussen bovengenoemde vier factoren en de afhankelijke variabele regionale zorgkwaliteit (zie onderstaande tabel), dan valt op dat de factoren 2 (Byzantijnse monoliet) en 4 (bedreigde ontkenners) negatief correleren, zij het niet significant. Dat zou er, zoals de theorie voorspelt, op kunnen duiden dat deze incongruente situaties (laag – hoog en hoog – laag) de geschiktheid en daarmee de kwaliteit drukken. Factor 3 (Katalytisch netwerk) vertoont wel significante en sterke verbanden met enerzijds de sterkte van de koppelingen binnen het netwerk (r=.86, p=< .01) en de huidige kwaliteit van de regionale zorg (r=.69, p=<.05). Dit bevestigt het hierboven gegeven etiket van ‘Katalytisch netwerk’. Factor 1 vertoont enig, zij het niet significant, verband met de omgevingscomplexiteit (r=.42, p=.15).
Tabel 44: overzicht van correlaties tussen de 4 factoren m.b.t. de stereotypen van Clippinger en de
onafhankelijke variabelen: sterkte van de koppelingen en omgevingscomplexiteit en de afhankelijke variabele: huidige kwaliteit van de regionale zorg.
Correlaties
regionale
zorgkwaliteit verknooptheid omgevingscomplexiteit factor 1 Pearson Correlation 0,18 0,05 0,42
Sig. (1-zijdig) 0,33 0,45 0,15
factor 2 Pearson Correlation -0,49 0,11 -0,28
Sig. (1-zijdig) 0,11 0,40 0,25
factor 3 Pearson Correlation 0,69* 0,86** 0,41
Sig. (1-zijdig) 0,03 0,00 0,16
factor 4 Pearson Correlation -0,12 -0,21 -0,12
Sig. (1-zijdig) 0,39 0,31 0,39
* Correlatie is significant op 0.05 niveau (1-zijdig). ** Correlatie is significant op 0.01 niveau (1-zijdig).
Tabel 45: vergelijking van de positie in een van de vier kwadranten op basis van de scores van een
regio op de sterkte van de koppelingen en beleefde omgevingscomplexiteit en hun lading op de factoren in de stellingen m.b.t. de stereotypen van Clippinger.
De regio Zuid-Holland Noord bevindt zich volgens zijn scores op de variabelen ‘sterkte van de koppelingen’ en ‘omgevingscomplexiteit’ in het blauwe vak van de ‘Byzantijnse monolieten’. Dat stemt overeen met de hoge lading op factor 2, die we dezelfde naam gegeven hebben. Zuid-Holland Noord laadt eveneens hoog op factor 3 de ‘Katalytische netwerken’. Het lijkt er op dat de regio Zuid-Holland Noord ‘ontdooit’ en meer en meer verknoopt raakt tot katalytisch netwerk.
De regio Midden-Holland bevindt zich volgens zijn scores op de variabelen ‘sterkte van de koppelingen’ en ‘omgevingscomplexiteit’ in het groene vak van de ‘Katalytische netwerken’. Zijn hoge lading op factor 3 bevestigt dat. De eveneens hoge lading op factor 1 doet vermoeden dat de regio zich met het complexer worden van de omgeving vanuit de grijze vak van de ‘Klassieke stereotiepen’ heeft doorontwikkeld naar de eveneens congruente situatie van de ‘Katalytische netwerken’.
De regio Den Haag en omstreken bevindt zich op basis van zijn scores in net het vak van de ‘Bedreigde ontkenners’ en laadt ook hoog op deze factor 4, maar niet zo hoog als op factor 2, de ‘Byzantijnse monolieten’. Hier kloppen voorspelling op technische gronden en de reacties op de stellingen minder goed. Het zou kunnen dat de regio Den Haag eveneens wat begint te ‘ontdooien’ en zich in beweging zet richting ‘Bedreigde ontkenners’.
Op grond van de zijn scores bevindt de regio Delft/Westland/Oostland zich in het kwadrant van de ‘Klassieke stereotypen’. Afgaande op de ladingen op de factoren zou deze regio ingedeeld moeten worden bij de ‘Byzantijnse monolieten’. Overigens laadt deze regio ook hoog op factor 1, dus een beweging van het ene kwadrant naar het andere is niet uitgesloten.
De regio Nieuwe Waterweg Noord is zowel op basis van zijn scores op ‘sterkte van de koppelingen’ en ‘omgevingscomplexiteit’, als op basis van de lading op de factoren in te delen als ‘Katalytisch netwerk’, zij het dat men zich nog wel dicht in de buurt van het kwadrant ‘Bedreigde ontkenners’ bevindt, wat te herkennen is in de eveneens hoge lading op factor 4.
Ook bij de regio Rijnmond Centrum sporen de indeling op basis van de scores en de indeling op basis van de factoren m.b.t. de stellingen: in beide gevallen ‘Klassieke stereotypen’.
De regio Rijnmond Zuid laadt het hoogst op factor 4: ‘Bedreigde ontkenners’. Evenwel op basis van ‘de sterkte van de koppelingen’ en de ‘omgevingscomplexiteit’ behoort deze regio tot het kwadrant van de ‘Byzantijnse monolieten’. De lading op factor 2 komt in omvang weliswaar na de lading op factor 4, maar zit daar getalsmatig wel een heel stuk onder.
Ook bij de regio Zuid-Holland Zuid tenslotte spoort de hoge score op factor 1 ‘Klassieke stereotypen’ niet met de indeling op basis van de ‘sterkte van de koppelingen’ en ‘omgevingscomplexiteit’: ‘Bedreigde ontkenners’. Zij het dat de lading op deze factor 4 maar weinig minder is dan de lading op factor 1.
Lading op de factoren in de stellingen m.b.t. de stereotypen van Clippinger
Regio Positie in
kwadranten van
Kauffman (fig. 30) 1. Klassieke stereotypen (grijs)
2. Byzantijnse monolieten (blauw) 3. Katalytisch netwerken (groen) 4. Bedreigde ontkenners (rood) 1 ZHN blauw -0,61 1,24 0,72 -0,74 2 MH groen 1,07 0,17 1,21 -1,20 3 DH rood/grijs 0,10 1,32 -1,27 0,78 4 DWO grijs 0,27 0,36 -0,15 0,05 5 NWN groen -1,90 -0,83 0,87 0,59 6 RMC grijs -,32 -1,16 -1,57 -1,45 7 RMZ blauw 0,09 0,14 -0,17 0,96 8 ZHZ rood 1,30 -1,23 0,36 1,02
Figuur 32: trekrichting van de verschillende regio’s.
We kunnen de conclusie trekken dat we in de helft van de gevallen een gelijke uitkomst hebben qua scores op ‘sterkte van de koppelingen’ en ‘omgevingscomplexiteit’ enerzijds en de lading op de factoren m.b.t. de stellingen van Clippinger anderzijds. Dat is in het geval van de regio’s Zuid- Holland Noord, Midden-Holland, Nieuwe Waterweg Noord en Rijnmond Centrum. In drie gevallen spoorden de uitslagen niet, alhoewel het verschil ook niet erg groot was. Dat geldt de regio’s Den Haag en omstreken, Delft/Westland/Oostland en Zuid-Holland Zuid. Alleen in geval van de regio Rijnmond Zuid is er een groot verschil tussen beide.
4 6
7 1 5
2
3