Het plannen van participatie : zijn de krachtwijken van weleer ook de aandachtswijken in de participatiesamenleving?

Het Plannen van Participatie

Tim Schreurs

zijn de krachtwijken van weleer ook de

Universiteit van Amsterdam

Masterthesis Urban and Regional Planning Project: Planning under Crisis

Begeleider: Dr. ir. Sebastian Dembski

Tweede lezer: Christian Lennartz MA

23 juni 2014 Tim Schreurs Javastraat 152 B 1095 CL, Amsterdam t.schreurs@live.com 06 22046441 Studentnummer: 6183069 2

Inhoudsopgave

2 Theorieën van participatie ... 17

2.1 Het concept participatie in een samenleving ... 17

2.2 Belang van de buurt ... 20

2.3 Voorspelbaarheid van gedrag ... 22

2.5 Conclusie ... 23

3 Methodologie ... 25

3.1 Dataverzameling ... 25

3.2 Analysemethoden... 26

3.3 Operationaliseren van variabelen ... 27

3.3.1 Afhankelijke variabelen ... 27 3.3.2 Onafhankelijke variabelen ... 33 3.3.2.1 Demografische variabelen ... 33 3.3.2.2 Buurtvariabelen ... 37 3.3.2.3 Sociale cohesie ... 40 3.4 De casus Amsterdam ... 40

3.5 Mogelijke beperkingen van het onderzoek ... 43

3.6 Definitieve onderzoeksopzet ... 44

4 Resultaten voor het model ... 47

4.1 Demografische variabelen ... 47

4.2 Buurtvariabelen ... 52

4.3 Het model ... 55

5 Resultaten voor de buurt ... 59

5.1 Op basis van buurtkenmerken ... 59

5.2 Op basis van demografische variabelen ... 60

5.3 Resultaten vergeleken ... 62

5.4 Verklaring gevonden resultaten ... 67

6 Discussie ... 71

6.1 Beperkingen in de data... 71

6.2 Beperkingen in de resultaten ... 72

7 Conclusie... 75

7.1 Demografie, de buurt en participatiebereidheid ... 75

7.2 Bruikbaarheid van het model ... 77

7.3 Aanbevelingen voor verder onderzoek ... 78

Referenties ... 81

Bijlagen ... 85

Bijlage 1, Enquête O+S, 2013. ... 85

Bijlage 2, Stapsgewijze regressie analyses ... 92

Bijlage 3, participatie buurtscores naar demografie ... 94

Tabellen- en figurenlijst

Tabel 1: Categorieën van participatie met bijbehorende score op interne samenhang

tussen de vragen gemeten in Cronbach’s Alpha. ... 29

Tabel 2: Verdeling op basis van verwachte scores voor de afhankelijke variabelen van

participatiebereidheid. ... 32

Tabel 3: Verdeling scores naar participatiebereidheid ... 33 Tabel 4: Hoogst voltooide opleiding respondenten. ... 34 Tabel 5: Hoogst voltooide opleiding naar de nieuwe verdeling, inclusief de

verhoudingen van de respondenten. ... 35

Tabel 6: Herkomstgroepen. ... 35 Tabel 7: Etniciteit naar de nieuwe verdeling, inclusief de verhoudingen van de

respondenten. ... 36

Tabel 8: Leeftijd naar de nieuwe verdeling, inclusief de verhoudingen van de

respondenten. ... 36

Tabel 9: Bezigheid naar de nieuwe verdeling. ... 37 Tabel 10: Het percentage koopwoningen naar de nieuwe verdeling op basis van de

standaardafwijking. ... 38

Tabel 11: Het percentage buurten en respondenten naar score op de

leefbaarheidsindex. ... 38

Tabel 12: Het percentage buurten en respondenten naar score op de sociale index. 39 Tabel 13: Het percentage buurten en respondenten naar score op de fysieke index. 39 Tabel 14: Het percentage buurten en respondenten naar score op de overlast index.

... 39

Tabel 15: Verdeling scores en het percentage respondenten naar sociale cohesie. ... 40 Tabel 16: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Schoon en heel met alle variabelen. ... 48

Tabel 17: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Schoon en heel met enkel de significante variabelen... 48

Tabel 18: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Zorgen met alle variabelen. ... 49

Tabel 19: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Zorgen met enkel de significante variabelen. ... 50

Tabel 20: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Sociale controle met alle variabelen. ... 51

Tabel 21: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Sociale controle met enkel de significante variabelen. ... 52

Tabel 22: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Schoon en heel met alle buurtvariabelen. ... 53

Tabel 23: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Zorgen met alle buurtvariabelen. ... 54

Tabel 24: Logistische regressie voorspellende de waarschijnlijkheid van participatie in

Sociale controle met alle buurtvariabelen. ... 55

Tabel 25: Model voor participatiebereidheid op basis van demografische variabelen.

... 56

Tabel 26: Model voor participatiebereidheid op basis van buurtgebonden variabelen.

... 56

Tabel 27: Model voor participatiebereidheid op enkel sociale cohesie. ... 57 Tabel 28: Voorbeeld van het model voor participatiebereidheid op basis van

buurtkenmerken. ... 59

Tabel 29: Verdeling van scores voor de participatiebereidheid op basis van

buurtkenmerken. ... 60

Tabel 30: Voorbeeld van het model voor participatiebereidheid op basis van

demografische variabelen. ... 61

Tabel 31: Verdeling van scores voor de participatiebereidheid op basis van

Demografische variabelen. ... 61

Tabel 32: Verdeling van categorieën voor de participatiebereidheid op basis van

demografische variabelen. ... 62

Tabel 33: Correlaties tussen de scores per wijk op basis van sociale cohesie en

demografie. ... 63 Figuren

Figuur 1: Conceptueel model ... 13 Figuur 2: Bereidheid tot participatie zorgen, schoon en heel, en sociale controle in

Amsterdam en vergeleken met Nederland. ... 25

Figuur 3: Verdeling scores Sociale cohesie ... 31 Figuur 4: Kaart van Amsterdam en de buurtenbuurtcombinaties die zijn meegenomen

in het onderzoek. ... 42

Figuur 5: Kaart van Amsterdam en de buurtcombinaties naar stedelijke dichtheid. ... 43 Figuur 6: Definitief conceptueel model. ... 45 Figuur 7: Voorspelde participatiebereidheid voor Schoon en heel op basis van

demografische variabelen (boven) en buurtgebonden variabelen (onder). ... 64

Figuur 8: Voorspelde participatiebereidheid voor Zorgen op basis van demografische

variabelen (boven) en buurtgebonden variabelen (onder). ... 65

Figuur 9: Voorspelde participatiebereidheid voor Sociale controle op basis van

demografische variabelen (boven) en buurtgebonden variabelen (onder). ... 66

Voorwoord

Deze masterthesis is geschreven ter afronding van de master Urban and Regional Planning aan de Universiteit van Amsterdam. Aan het begin van de master stond voor mij al vast welk onderwerp ik ging behandelen in mijn scriptie. Ik had het gevoel dat de participatiesamenleving een zoveelste krachtwijken-achtig beleid op zou gaan leveren. Daarbij had ik de overtuiging dat dit te kort doet aan veel mensen die in deze krachtijken leven. Zelf woon ik in de Indische Buurt West, een sociaaleconomisch achtergestelde wijk en ik ben altijd onder de indruk van de vele dingen die er georganiseerd worden, het is druk op straat en veel mensen maken een praatje. Mijn ouders wonen in een bloemkoolwijk in Amstelveen met keurig aangeharkt voortuintjes. Ze spreken de buren als er een verjaardag wordt gevierd of als ze toevallig gelijk uit hun werk thuiskomen. De straatfeesten zijn gestopt sinds alle kinderen uit huis zijn gaan wonen. Bij mij roept dit het idee op dat participatie meer is dan alleen afspiegeling van een sociaaleconomische welstandsfactor. In deze thesis wordt daarom op zoek gegaan naar de variabelen die van belang zijn voor de participatiesamenleving en hoe deze variabelen samenspelen.

In tegenstelling tot de meeste planologische studies betreft het een kwantitatief onderzoek, met als uiteindelijk doel het opstellen van een model. Door een afwijkend pad te kiezen heb ik mij behoorlijk wat uitdagingen op de hals gehaald. Het enige stukje SPSS dat in de studie aan bod is gekomen was halverwege het eerste studiejaar van de bachelor. Dat is toch al snel een jaar of vier geleden.

Desalniettemin is het onderzoek tot stand gekomen. Dit was niet gelukt zonder de medewerking van een aantal mensen die ik daarvoor op deze plek wil bedanken. - Drs. Jolijn Broekhuizen, Senior Onderzoeker bij het Bureau Onderzoek en

Statistiek van de Gemeente Amsterdam, voor het verschaffen van de data en het beantwoorden van al mijn vragen.

- Dr. ir. Sebastian Dembski voor het begeleiden van mijn scriptie en het accepteren van mijn eigenwijsheid.

- Dr. Bart Sleutjes en dr. Aslan Zorlu voor het helpen begrijpen en interpreteren van een binaire logistische regressie analyse.

- Mijn vrienden bedrijfswiskundigen Loey, Pim en Timo die veel van modellen weten en met wie ik mijn doel meerdere keren heb besproken, maar nog steeds niks van mijn onderzoek begrijpen.

- Mijn vrienden en compagnons Marten en Anton voor het meedenken en het leveren van feedback.

Ik hoop dat ik met dit onderzoek een bescheiden maatschappelijke en wetenschappelijke bijdrage heb kunnen leveren aan het onderzoeksveld.

Tim Schreurs Juni, 2014

1 Aanleiding en onderzoeksopzet

1.1 Inleiding

Wie doet er mee in de participatiesamenleving en waar ontstaan participatieprocessen? Deze vragen zijn reeds meerdere malen gesteld in de wetenschappelijke en bestuurlijke wereld (bijvoorbeeld: Leidelmeijer, 2012; Nienhuis, Van Dijk en De Roo, 2011; Bureau Onderzoek en Statistiek (O+S), 2013; Kanne, Van den Berg en Albeda, 2013). Het resultaat van deze onderzoeken is over het algemeen een eenzijdige duiding van losse variabelen die invloed hebben op het al dan niet participeren van de burger. Het doel van deze scriptie is om een breder omvattend beeld te krijgen van hoe deze variabelen samen spelen.

Participatie is een breed begrip dat kan duiden op deelname van burgers in politieke processen en deelname van burgers in de samenleving. In politieke processen is participatie een gevolg van de privatisering van publieke voorzieningen en het decentraliseren van politieke verantwoordelijkheden dat sinds de jaren ’70 op gang is gekomen in de westerse wereld (Brenner, 2004; DeFilippis, 2008). In de afgelopen twee decennia is dit proces gekatalyseerd door opeenvolgende crises (Kisby, 2010). De opkomst van het neoliberalisme en het teruglopen van de publieke uitgaven heeft in de meeste westerse landen geleidt tot het promoten van actief burgerschap (DeFilipis, 2008). Burgers worden geacht om te participeren in de samenleving. Voorlopers in deze trend waren de Angelsaksische landen (Brenner, 2004). Het Verenigd Koninkrijk kent een lange liberale beweging startend bij de New Right beweging onder Margaret Thatcher vanaf 1979. Deze werd opgevolgd door de New Labour beweging onder Tony Blair vanaf 1997. Blair introduceerde de Third Way waarin de tegenstrijdige paradigma’s van sociaaldemocratie en neoliberalisme werden verbonden in de civil society. Het doel heorvan was het activeren van lokale activiteiten en ondernemerschap (Alderwick, 2012). De verantwoording hiervoor hangt volgens Giddens (1998) sterk samen met een wereldwijde trend waarin globalisering aan de ene kant en individualisering aan de andere kant leiden tot het herontdekken van een lokale identiteit (in Alderwick, 2012).

De participatie van burgers in de samenleving wordt gepromoot door de politiek, bijvoorbeeld door Premier David Cameron die in 2009 de term Big Society introduceerde. Dit houdt in dat burgers niet altijd naar de politiek moeten kijken als ze ergens niet uit komen, maar dat ze zich vrij en bekwaam moeten voelen om problemen voor zichzelf en hun gemeenschap op te lossen (Kisby, 2010). In de Nederlandse context heeft dit geresulteerd in de introductie van het begrip de participatiesamenleving in de troonrede van Koning Willem Alexander in 2013. De term participatiesamenleving is een vernieuwing van de term doe-democratie, waarmee bedoelt wordt dat de burger zijn rol als toeschouwer verlaat en zijn eigen invulling aan het publieke domein kan geven door te doen (Van de Wijdeven en Hendriks, 2010).

In de afgelopen twee decennia zijn er twee brede beleidsaanpakken geweest die gericht waren op het verbeteren van de sociale verhoudingen en sociale participatie in de Nederlandse steden. De eerste aanpak was het grotestedenbeleid (GSB-I) in 1994 (BZK, 1994). Dit beleid richtte zich op de 21 grootste steden van Nederland en werd gevolgd door het GSB-II (GSI, 1998) en het GSB-III (BZK, 2004). De tweede aanpak was het krachtwijken beleid (VROM, 2007), waarbij de focus lag op specifieke hulp voor 40 sociaaleconomische achterstandswijken. Verschillende onderzoekers (bijvoorbeeld: Tonkens en De Wilde, 2013; Uitermark en Duyvendak, 2006) stellen dat de opkomende participatiesamenleving vraagt om nieuw specifiek beleid voor sociaaleconomische achterstandswijken, omdat de inwoners van deze wijken niet in staat zullen zijn om op zichzelf deel te nemen in deze nieuwe maatschappij. De vraag is hoe dit beleid vormgegeven moet worden. Zijn er variabelen waarmee de sociaaleconomische achterstandswijken juist wel een kans maken in de participatiesamenleving ten opzichte van andere wijken of zijn de krachtwijken ook voor de participatiesamenleving het object van beleid?

1.2 Centrale doelstelling

Het centrale doel van dit onderzoek is om een model te ontwikkelen, te interpreteren en te evalueren dat een substantiële bijdrage levert aan het begrip van participatiebereidheid in buurten op basis van demografische factoren. Het resulterende product is een instrument voor beleidsmakers, in dit geval specifiek gericht op Amsterdam. De centrale vraag is of de sociaaleconomische achterstandswijken als klassiek object van beleid ook in de participatiesamenleving de buurten zijn die de meeste aandacht van beleidsmakers nodig hebben. Dit onderzoek richt zich specifiek op Amsterdam, maar de opgave van de participatiesamenleving is in de rest van Nederland net zo actueel, met natuurlijk verschillende contexten in dichtheid en demografie. Om deze reden kan een beter begrip van hoe participatiebereidheid werkt in Amsterdam ook bijdragen aan een breder begrip hoe dit instrument ingezet kan worden bij het opstellen van beleid gericht op de participatiesamenleving.

In de hiervoor geformuleerde doelstelling voor het onderzoek komen twee vragen naar voren. Ten eerste, wat is het begrip van participatiebereidheid en hoe vertaalt dit zich in demografische factoren. Dit vraagt om een integrale benadering van de variabelen die invloed hebben op participatie. Hiertoe moet data van individuen verkregen, geanalyseerd en geaggregeerd worden. Belangrijk is om bij dit proces van aggregeren de nieuwe data niet op zich zelf wordt gezien, maar de connectie met de originele data behouden blijft (Stoker, 1993, p.1871). Daarnaast is de vraag hoe deze participatiebereidheid geïnterpreteerd moet worden en hoe het vertaald kan worden in beleid. Als een gevolg hiervan kent de scriptie twee onderzoeksvragen:

1. Welke variabelen zijn bruikbaar bij het verklaren van participatiebereidheid? 2. In hoeverre is het participatiebereidheidmodel een bruikbaar instrument om

inzicht te genereren in de bereidheid tot sociale participatie en participatie in planning op buurtniveau?

Onderzoeksstappen

Om tot een antwoord op de onderzoeksvragen te komen zijn een viertal deelvragen opgesteld. Twee daarvan betreffen de eerste onderzoeksvraag en hebben betrekking tot het opstellen van het model en hoe de input voor het model verwerkt wordt naar output:

- Welke methoden zijn er nodig om een model voor participatiebereidheid op te stellen op basis van de demografische en buurtgebonden variabelen?

- Hoe kan participatie bereidheid geaggregeerd worden door een model?

Met het beantwoorden van de twee voorgaande vragen staat het model. Het instrument kan dan toegepast worden. De vragen hierbij zijn:

- Hoe en wat verklaart het model over de bereidheid tot participatie?

- In hoeverre zijn de uitkomsten van het model bruikbaar voor beleidsontwikkeling?

1.3 Onderzoeksontwerp

In dit onderzoek wordt getracht om een relatie aan te tonen tussen de bereidheid tot participatie van burgers en hun individuele demografische kenmerken. Deze relaties zijn gegeven in het conceptuele model voor het onderzoek (figuur 1). De afhankelijke variabele in het onderzoek is de participatiebereidheid. De onafhankelijke variabelen die dit beïnvloeden, bestaan uit demografische variabelen. Hierbij kan gedacht worden aan leeftijd, opleidingsniveau, etniciteit en inkomen. Dit zijn individuele variabelen die in eerste instantie worden gebruikt op basis van eerder onderzoek van onder andere Leidelmeijer (2012), O+S (2013a), Kanne e.a. (2013) en Nienhuis e.a. (2011). Het is niet uit te sluiten dat er buiten de demografische variabelen ook andere variabelen zijn die de participatiebereidheid van de burger beïnvloeden. Hierbij kan gedacht worden aan leefbaarheid, aanwezigheid van sociale netwerken en verbondenheid met de buurt. Daarnaast kan gedacht worden aan de bevinding dat mensen met eenzelfde levensstijl geneigd zijn om bij elkaar in dezelfde buurt te gaan wonen (Bakens en Mulder, 2014). Dit zou betekenen dat er een sterke onderlinge relatie is tussen de buurtgebonden variabelen en bereidheid tot participatie. Verdere toelichting volgt in het definitieve conceptuele model dat wordt weergegeven in hoofdstuk 3.

Figuur 1: Conceptueel model

1.4 Leeswijzer

In het volgende hoofdstuk worden de theoretische concepten uitgelegd aan de hand van de wetenschappelijke literatuur. Eerst zal worden gezocht naar een definitie van participatie. Dit is gedaan door te kijken naar onderzoeken die, wat onderwerp betreft, zeer gerelateerd zijn aan dit onderzoek, zoals eerder al genoemd Leidelmeijer (2012), Nienhuis e.a. (2011), O+S (2013a) en Kanne e.a. (2013). De variabelen die hierin naar voren komen zij leeftijd, opleiding, inkomen, etniciteit, leefbaarheid en de mate van stedelijkheid. Naast de variabelen komen er ook verschillende vormen van participatie vaar voren, waarbij participatie gedefinieerd kan worden aan de hand van hoe er wordt samengewerkt (Leidelmeijer, 2012; Nienhuis e.a., 2011) of welke vrijheden de burgers verwerven door te participeren (Arnstein, 1969). Ten tweede wordt het belang van de buurt behandeld. Waar onderzoek zich tot op heden vooral heeft gericht op het participatiegedrag van het individu, zal hier gekeken worden naar de invloed van de samenstelling van de buurt. De buurt is vaak het niveau waarop beleid wordt gemaakt. Hoe zijn de individuele beslissingen tot het al dan niet participeren (Nienhuis e.a., 2011) samen te vatten in een buurtkarakter? Ten derde wordt gekeken naar de voorspelbaarheid van individuele beslissingen. Fishbein en Ajzen (1975) voeren aan dat dat individueel gedrag gebaseerd is op rationele beslissingen. Een synoniem voor het zelf maken van beslissingen is zelforganisatie, wat op zijn beurt weer een onderdeel is van complex adaptief gedrag (Boonstra & Boelens, 2011). Andere kenmerken van complex adaptief gedrag zijn non-lineariteit en co-evolutie. Dit maakt het lastig om individueel gedrag te voorspellen, laat staan het voorspellen van gedragingen op buurtniveau.

In het derde hoofdstuk wordt de methodologische opzet van het onderzoek behandeld. Daarnaast is er een samenvatting gegeven van het rapport van O+S (2013a) dat geschreven op basis van de verstrekte data. Er wordt onder andere gekeken hoe representatief het onderzoek is. Aan de hand van de beschouwingen worden de variabelen voor het onderzoek geoperationaliseerd, waarbij de theoretische concepten omgezet worden in meetbare factoren. Tot slot worden in dit hoofdstuk de beperking van het onderzoek en het definitieve onderzoeksopzet behandeld.

In het vierde hoofdstuk wordt de eerste analyse van de data gedraaid. Hierin zal naar voren komen welke variabelen de mate van participatiebereidheid bepalen en in hoeverre deze variabelen de participatiebereidheid beïnvloeden. Dit geeft een antwoord op de eerste onderzoeksvraag, welke variabelen van invloed zijn op de participatiebereidheid. De demografische en buurtvariabelen zijn in de analyse apart behandeld.

In hoofdstuk vijf wordt het model vervolgens toegepast. De voorspelde resultaten gegeven op basis van demografische factoren en op basis van buurtfactoren worden met elkaar vergeleken. De mogelijk verschillen of overeenkomsten die hier uit 14

voortkomen worden ook weer terug gekoppeld naar de literatuur. Op basis hiervan wordt een antwoord op de tweede onderzoeksvraag geformuleerd.

Hierna volgt de discussie (hoofdstuk 6) waarin beperkingen van het onderzoek en de uitkomsten worden behandeld. Tot slot volgt het afsluitende hoofdstuk 7 waarin de conclusie, en mogelijke aanbevelingen aan bod komen. In de conclusie worden de antwoorden die zijn gevonden op de onderzoeksvragen toegelicht. Als afsluiter volgen de aanbevelingen voor toekomstig beleid betreffende de participatiesamenlevingen en aanbevelingen voor verder wetenschappelijk onderzoek.

2 Theorieën van participatie

par·ti·ci·pa·tie (de; v; meervoud: participaties) 1 het hebben van aandeel in iets; deelname. Participatie is dus letterlijk de deelname aan iets, maar aan wat en van wat? Als we spreken over de participatiesamenleving, spreekt het voor zich dat het gaat om deelname aan de samenleving. Hoe deze deelname en samenleving er uitziet wordt als eerste besproken in 2.1. De volgende vraag is de deelname van wat aan de samenleving. In basis is het onderwerp van analyse in dit onderzoek het individu, echter het onderwerp van resultaten is de buurt. Welke rol speelt de buurt in de wereld van het individu? Deze vraag wordt verder behandeld in paragraaf 2.2. Tot slot wordt in paragraaf 2.3 behandeld in hoeverre het gedrag van het individu überhaupt voorspelbaar is.

2.1 Het concept participatie in een samenleving

Participatie van de bevolking is de basis voor een democratie (Arnstein, 1969, p. 216). Habermas beschrijft democratie als “het streven naar het vinden van overeenkomsten die voldoen aan de fundamentele veronderstellingen die tussen de samenleving en het politieke besluit zouden worden besloten met de ongedwongen instemming van alle betrokkenen, zover zij deel kunnen nemen, in vrijheid en gelijkheid, binnen een overeenkomstig discourse” (Habermas, 1979, p. 186). Met deze definitie worden er een aantal eisen gesteld aan deelname of participatie. Ten eerste gaat het om een relatie tussen de burger en de politiek waarin de twee samen tot een overeenkomst moeten komen. Ten tweede is het ongedwongen en op basis van vrijheid en gelijkheid. Dit is anders dan de traditionele praktijk waarbij overheden bepalen wat de burger moet doen en komt meer overeen met de huidige praktijken van initiatieven waarbij de burger in de samenleving vrijblijvend actie onderneemt op het moment dat hij of zij het idee heeft dat iets beter kan (WRR, 2005). Ten slotte speelt participatie zich af binnen een overeenkomstig discourse. Dit betekent dat de overeenkomsten een bepaald discourse betreffen waarin alle betrokkenen zich bevinden en waarbinnen zij van individueel naar een collectief besluit komen. Dit kan zowel een afgebakende ruimte als een onderwerp betreffen (Warren, 1993). Participatie kan dus worden gekenmerkt als overeenkomst tussen betrokken burgers en de overheid, waarbij de burger het vrijblijvende recht heeft om deel te nemen binnen overeen te komen kaders die de richting van het debat bepalen.

In deze definitie ontbreekt hoe de burger vervolgens bij de overheid betrokken raakt. Er kan onderscheid gemaakt worden naar verschillende niveaus van participatie (Arnstein, 1969) en soorten in participatie (Leidelmeijer, 2012; Nienhuis, 2011; O+S, 2013; Kanne e.a., 2013) en met wie de participatie plaatsvind (Van der Lans, 2013). Arnstein (1969) definieert participatie naar acht niveaus waarbij zeggenschap en verantwoordelijkheid de determinanten zijn. Hoe hoger op de ladder, hoe meer zeggenschap en verantwoordelijkheid de burger heeft. Op het hoogste niveau is er

sprake van burgerlijke controle, waarbij de burger bepaald en verantwoordelijk is voor beleid, middels een zelf opgestelde organisatie met een gekozen bestuur (Arnstein, 1969). De verschillende soorten participatie die worden onderscheiden door Leidelmeijer (2012) zijn: verticale participatie in een hiërarchische organisatie, horizontale participatie in een gelijkwaardige organisatie, sociale participatie in de zorg en vrijwilligerswerk. Verticale en horizontale participatie worden op een hoger niveau gewaardeerd, omdat er een partnerschap wordt aangegaan ofwel burgers zelf organiseren. Nienhuis e.a. (2011) maken een beperkter onderscheid tussen sociale participatie, waarin sociale participatie en vrijwilligerswerk liggen besloten, en participatie in planning, waarin horizontale en verticale participatie liggen besloten. O+S (2013a) en Kanne e.a. (2013) maken een onderscheid dat minder op theorie lijkt gestaafd en meer op informatie die door middel van een enquête kan worden gewonnen. De domeinen die zij onderscheiden zijn: zorgen, schoon en heel en sociale controle. Hiermee lijkt elk onderzoek naar participatie een eigen definitie te volgen die past binnen het eigen verhaal.

Ondank de verschillen zijn er ook overeenkomsten tussen de verschillende definities. Zo schenken alle definities aandacht aan sociale participatie of zorgen en horizontale participatie of doen. Dit bevestigd dat met participatie in het Nederlandse wetenschappelijke discours vooral wordt gesproken over participatie op het niveau van burgerlijke macht waarbij burgers sociale controle en partnerschap aangaan met lokale overheden (Arnstein, 1969). Verticale participatie wordt niet in alle onderzoeken meegenomen. Deze vorm van participatie vindt het minste plaats en wordt vooral uitgevoerd door een select groepje van autochtone, hogeropgeleide mannen.

Opkomst van het neoliberalisme in Europa

Deelname van burgers aan de samenleving is geen nieuw fenomeen in Nederland. De eerste vormen waarbij burgers samen actie ondernamen zijn terug te vinden in het ontstaan van de waterschappen (Boelens, 2010) en de gilden en schutterijen (Houwelingen e.a.,2014). Met de opkomst van de verzorgingsstaten eind 19de_{, begin}

20ste _{eeuw werden taken die tot dan altijd door burgers werden uitgevoerd}

overgenomen door de staat. Na de Tweede Wereldoorlog kenden vrijwel alle Europese landen een periode van wederopbouw, waarbij enerzijds de vernielde steden moesten worden opgebouwd en anderzijds gebouwd moest worden om de snelle bevolkingsgroei op te vangen. Om dit te kunnen accommoderen besloten de meeste staten om nationale programma’s op te stellen. Hierbij kwam de verantwoordelijkheid voor zaken als onderwijs huisvesting en zorg bij de staat te liggen. Bureaucratie werd gecentraliseerd, kapitaal-productie werd verdeeld en ruimtelijke ongelijkheid werd aangepakt (Brenner, 2004). Tegelijkertijd zorgde deze opkomst van de welvaartsstaat voor een afbreuk van het verenigingsleven. Doordat de overheid taken op zich namen werden burgers minder afhankelijk van onderlinge contacten (Putnam, 1995).

De individualisering onder burgers bleef zich doorzetten om verschillende redenen, zoals suburbanisatie, emancipatie en het kapitaliseren van arbeid. Door meer tijd aan werken te besteden konden gezinnen meer in de eigen behoeften voorzien en werden ze minder afhankelijk van sociale banden (Putnam, 1995). Dit heeft gezorgd voor een kloof tussen het decentraliserende beleid en afname van de individuele interesse in het publieke belang. Individualisering hoeft echter niet te betekenen dat burgers niet meer bijdragen aan de samenleving, ze kunnen ook op een andere manier bijdragen. Individualisering heeft meer persoonlijke keuzemogelijkheden voor participatie gebracht (Hustinx, 2009). Participatie is daarmee een afweging van het eigen belang en van zelfontplooiing geworden.

Opkomst van de participatiesamenleving in Nederland

Na de opkomst van de Big Society in het Verenigd Koninkrijk en de Bürgerkommune in Duitsland (Houwelingen e.a.,2014) kent Nederland, sinds de troonrede van afgelopen jaar, de participatiesamenleving. Het is het resultaat van een trend van decentralisatie, liberalisering en individualisering. In 2005 werd een belangrijke stap richting de participatiesamenleving gezet met het rapport Vertrouwen in de buurt (WRR, 2005). Dit rapport geeft een reflectie op het beleid dat tot dan toe is gevoerd. In het rapport (WRR, 2005) zijn drie golven van toenemende focus op buurtbeleid en wijkaanpak onderscheiden. In de eerste golf kwam direct na de Tweede Wereldoorlog de wijkgedachte op met de wederopbouw in de jaren ’50. Wijken moesten gaan functioneren als sociale gemeenschappen en daarmee de nieuwe basis voor democratie worden. De wijkgedachte werd in de eerste golf van het buurtbeleid nog gezien als belangrijke tegenhanger van een rijksoverheid die een nationaal opbouwbeleid voerde. In de tweede golf van het buurtbeleid werd de wijkgedachte vooral gezien als een middel om een afzwakkende overheid op te vangen.

In de jaren ’70 werden in Den Haag, Amsterdam en Rotterdam stadsdelen ingevoerd, de verzuiling van voor de oorlog was afgebroken en daarvoor in de plaats was een bestuur nodig waarbij het beleidsniveau dichter bij de burger kwam te liggen. Al snel bleek dat het van bovenaf opleggen van deze veranderingen niet heel erg succesvol was. Vanaf eind jaren ’80 tot begin jaren ’90 werd de focus van beleid dan ook veranderd, waarbij het maken van beleid niet het doel diende te zijn, maar het oplossen van de problemen die de burgers ondervinden. In de jaren ’90 kwam echter direct ook de derde golf van de wijkaanpak op in de vorm van het probleemcumulatiegebiedenbeleid. Dit beleid hield in dat er speciale aandacht kwam voor wijken waar een optelsom van sociale en economische problemen was, daarmee was de wijk het object van het beleid. Dit werd vormgegeven in het grotestedenbeleid (GSB). In tegenstelling tot de lessen uit de jaren ’80 werd dit beleid weer van bovenaf ingevoerd. Dit beleid was in eerste instantie van toepassing op Amsterdam, Den Haag, Rotterdam en Utrecht. Andere grote en middelgrote steden konden zich later vrijwillig aansluiten waarmee het totaal op 325 steden kwam. Hiermee was de landelijke wijkgerichte aanpak een feit.

Het GSB was geen integrale probleemaanpak, maar werkte via een aantal procesdoelstellingen (WRR, 2005). Deze procesdoelstellingen voor gemeenten waren vaak goed te combineren met hun werkwijze uit de eerdere wijkaanpak. Het voorstel van de WRR (2005) is dat de wijkaanpak een lange traditie kent die echt een keer doorgezet moet worden. Dit vereist een aantal zaken waaronder een omslag onder politici en beleidsmakers, dat zij meer naar de burger gaan luisteren. Dit toont veel overeenkomsten met de conclusies zoals die eind jaren ’80 ook al werd getrokken. De wijkaanpak na 2005 kenmerkt zich vooral door het krachtwijkenbeleid (VROM en WWI, 2007) dat onder toenmalig minister van Wonen, Wijk en Integratie, Ella Vogelaar, werd ingevoerd. Dit was ook een voortzetting van het GSB. Terwijl er steeds meer wetenschappelijke artikelen werden geschreven over het belang van de buurt en Participatie in de buurt (Bolt en Ter Maat, 2005), was ook dit weer een voorzetting van oud beleid en van bovenaf ingevoerd. Dat het opleggen van participatie niet werkt had zich ook al bewezen in de Engelse Big Society (Houwelingen, Boele en Dekker, 2014).

Vertrouwen in de buurt lijkt voor een omslag gezorgd te hebben, of in ieder geval te hebben bijgedragen. Waar participatie en actief burgerschap in het overheidsbeleid als een multi-interpreteerbare speelbal worden gebruikt (De Gruijter, Marissing en Nederland, 2010), lijkt met het begin van dit decennium het belang van een wijkaanpak weer herboren te zijn. Dit keer spelen de wijk en wijkbewoners wel de belangrijkste rol als basis van waaruit beleid moet ontstaan, participatie is hierbij het nieuwe woord. Een democratie zoals gedefinieerd door Habermas (1979) lijkt te kunnen ontstaan.

2.2 Belang van de buurt

Over de jaren van de opkomst van de wijkaanpak is de buurt veranderd van object van beleid naar het aangrijpingspunt van beleid (WRR, 2005) en recent naar de ontwikkelaar van beleid. Als object van beleid fungeerde de buurt als zelfstandig definieerbaar niveau waarop beleid kon worden gemaakt. Met de buurt als aangrijpingspunt van beleid werd erkend dat het peilen van draagvlak kan meehelpen met het succes van geïmplementeerd beleid. Met de opkomst van het participatie-beleid is een stap verder gezet. Niet de wijk, maar het individu is het object van beleid en het individu heeft ook invloed op de ontwikkeling van beleid. We weten welke kenmerken een individu moet hebben om meer bereid te zijn tot participatie. Het individu beweegt zich echter in een omgeving, wereldwijd, nationaal of in een wijk, en deze omgeving heeft invloed op het gedrag van het individu (Nienhuis e.a., 2011; Leidelmeijer, 2012). De discussie is in hoeverre de buurt van invloed is op het gedrag van de burger en in hoeverre een buurt en het gedrag van zijn bewoners te generaliseren is.

Tonkens en De Wilde (2013) en Uitermark en Duyvendak (2006) stellen dat bewoners van sociaaleconomisch minder ontwikkelde wijken extra hulp nodig hebben bij participatie trajecten, omdat zijn vaak de weg naar en binnen het bureaucratische ambtelijke apparaat niet kennen. Bolt en Ter Maat (2005) stellen daarentegen juist 20

dat etnische minderheden vanuit een vermoedelijk groter groepsgevoel meer bereid zijn om zich voor elkaar in te zetten. Nienhuis e.a. (2011) voegen daaraan toe dat werklozen meer bereid zijn tot participatie. Tegelijkertijd stellen Bolt en Ter Maat (2005) dat mensen met een uitgebreid (sociaal) netwerk makkelijker de weg vinden binnen bureaucratische systemen. De mensen met deze benodigde uitgebreide netwerken bevinden zich vaak in de midden en hogere inkomensklasse. In de sociaaleconomische middenklasse is echter meer dan in andere klassen sprake van een verregaande individualisering. Mensen gaan steeds meer op zichzelf en binnen hun eigen wereld leven (Putnam, 2000).

Het gebrek aan sociale contacten binnen een wijk is een gevaar voor participatie (Bolt en Ter Maat, 2005; Nienhuis e.a., 2011). Deze bevindingen kunnen gerelateerd worden aan de categorisering van participatie door Nienhuis e.a. (2011) zoals die in de voorgaande paragraaf is beschreven. Als onderscheid wordt gemaakt naar sociale participatie en participatie in planning kan gehypothetiseerd worden dat sociale participatie in sociaaleconomisch achtergestelde wijken een hogere kans van slagen heeft, omdat daar vaak een clustering van etnische minderheden en werklozen te vinden is (Schreven en Rienstra, 2008). Daarnaast is de kans op participatie in planning lager, omdat men minder toegang heeft tot het bureaucratische apparaat. Participatie in planning heeft wel een hoge kans in wijken waar veel midden en hogere sociaaleconomische klassen wonen, omdat men daar de weg binnen het ambtenarenapparaat wel weet te vinden. Tegelijkertijd is de kans op sociale participatie minder groot, omdat de mensen meer individualistisch leven.

Ondanks dat er een grote concentratie van een bepaalde bevolkingsgroep aanwezig is in een wijk wonen er ook andere burgers, die er andere opvattingen en overtuigingen op na kunnen houden. Aangezien zij ook onderdeel van de buurt zijn, is te verwachten dat zij ook invloed hebben op de mate van participatie van een buurt. Echter er zijn sterke ruimtelijke sorteereffecten zichtbaar naar inkomen, leeftijd en etniciteit (Knol, 2002; Bakens en Mulder, 2014). Naast deze demografische sorteereffecten is deze ordening ook zichtbaar in de buurtkenmerken naar soorten woningbouw, voorzieningen en openbare ruimte. Een buurt is echter een lastige entiteit omdat het geen vaste definitie heeft. Een buurt kan variëren van een dorpsbuurt met ongeveer 2.500 inwoners tot een stadsbuurt met ongeveer 5.000 inwoners (WRR, 2005). Bovendien is een buurt sterk afhankelijk van de belevingswereld. Een weg, sloot of park kan daardoor een abrupte grens van een buurt vormen (WRR, 2005). Daarnaast wordt een buurt vaak geassocieerd met een tijd-ruimte relatie tussen de afstand die binnen een bepaalde tijd afgelegd kan worden (Nienhuis e.a., 2011). Deze relatie houdt in dat mensen binnen een bepaalde tijd een gelimiteerde straal aan activiteiten kunnen bereiken (Hägerstrand, 1970). Als men meer sociale contacten heeft, zal deze afstand krimpen (Nienhuis e.a., 2011), omdat het belang van activiteiten binnen de buurt afneemt (Bolt en ter Maat, 2005). Musterd, Ostendorf en De Vos (2003) stellen de afstand waar sociale interactie in de buurt plaatsvind binnen een straal van 250 meter rond de woning. De buurt is dus definieerbaar met grenzen in ruimtelijke aspecten, beleving, aantal inwoners en een

tijd-ruimte relatie. Hiermee is de buurt een zeer open definieerbaar begrip waar afhankelijk van de aard van het onderzoek eisen aan gesteld kunnen worden.

2.3 Voorspelbaarheid van gedrag

Op basis van demografische kenmerken en buurtkenmerken kan er een aanname gedaan worden over de potentiele bereidheid tot participatie. Zowel beleidsmakers als wetenschappers besteden aandacht aan de individuele factoren die van invloed zijn op participatie, daarmee werd het individu het object van beleid. Er wordt onderscheid gemaakt naar enerzijds sociaal demografische kenmerken en anderzijds naar leefbaarheid, sociale netwerken en verbondenheid aan de buurt (Bolt en Ter Maat, 2005). De sociaal demografische kenmerken die zijn onderscheiden zijn leeftijd, etniciteit, opleiding en inkomen (Leidelmeijer, 2012; Nienhuis e.a., 2011; Bolt en Ter Maat, 2005; O+S, 2013a; Kanne e.a., 2013). De andere context afhankelijke kenmerken die zijn te onderscheiden zijn leefbaarheid, aanwezigheid van sociale netwerken en verbondenheid met de buurt (Leidelmeijer, 2012; Nienhuis e.a., 2011; Bolt en Ter Maat, 2005).

In deze thesis is de vraag in hoeverre deze potentiele bereidheid de daadwerkelijke participatie verklaart. Fishbein en Ajzen (1975) stellen dat gedrag een individuele beslissing is gebaseerd op houding en subjectieve normen. Hierbij kan onderscheid gemaakt worden in drie vormen van gedrag: eenmalige daden, herhaalde daden en meervoudige daden (Fishbein en Ajzen, 1975). Een eenmalige daad is een beslissing die slechts één enkele keer gemaakt wordt. Dit kan wel een gevolg hebben voor het gedrag over een langere periode. Bijvoorbeeld als iemand zich eenmalig aanmeld bij een burgerinitiatief is deze persoon daar voor langere tijd aan verbonden. Herhaalde daden is een gedrag waarbij dezelfde daad vaker in het verloop van tijd herhaald wordt. Een persoon besluit bijvoorbeeld om na eenmalige aanmelding bij een burgerinitiatief zich ook bij andere burgerinitiatieven aan te melden. Meervoudige daden is een gedrag waarbij verschillende beslissingen gemaakt worden over eenzelfde onderwerp. Een persoon besluit bijvoorbeeld om na eenmalige aanmelding bij een burgerinitiatief om de volgende keer zelf een initiatief op te starten of om zich niet aan te melden voor andere burgerinitiatieven.

Hoe de besluiten, die resulteren in één van deze vormen van gedrag, worden genomen wordt door Boonstra en Boelens (2011) omschreven als complex adaptief gedrag. Dit houdt in dat het zelf-organiserende gedrag voor participatie gekenmerkt wordt door non-lineariteit en co-evolutie. Gedrag volgt dus geen vast patroon en kan daarnaast beïnvloed worden door andere factoren, zoals demografie en beleid (Boonstra en Boelens, 2011).

Naast de factoren beleid en demografie zijn er meer factoren waar vaak geen rekening mee wordt gehouden in de planologie (Van Acker, Witlox en Van Wee, 2010). Van Acker e.a. (2010) vinden voorbeelden in de psychologie zoals bijvoorbeeld de Theory of Repeated Behaviour van Ronis, Yates en Kirscht (1989). Deze theorie is gebaseerd op de herhaalde daden (Fishbein en Ajzen, 1975) en beargumenteert dat 22

gedrag voort komt uit onberedeneerde invloeden, gelegenheidsinvloeden en beredeneerde invloeden. Het herhalen van gedrag verhoogt de kennis en daarmee het gemak waarmee een gedraging herhaald wordt en daardoor versterkt het tot een gewoonte (Ronis, Yates en Kirscht, 1989). Volgends de theorie van Van Acker e.a. (2010) en Ronis e.a. (1989) moet er naar een breder spectrum van variabelen gekeken worden, dan alleen demografische en buurtgebonden factoren, om te bepalen hoe participatie tot stand komt.

Hoetjes (2010) stelt dat, zelfs als gedrag op een moment in tijd met de inachtneming van deze variabelen voorspelt zou kunnen worden, de complexiteit van gedrag altijd een paar stappen voorloopt op de wetenschappelijke concepten en modellen. Voor het voorspellen van gedrag is het belangrijk om te beseffen wat je niet weet. Demografie en buurtgebonden variabelen spelen en rol en daarnaast zijn er ook variabelen die zich niet zomaar laten operationaliseren. Door op basis van de bekende variabelen een voorspelling te doen en daarnaast te kijken in hoeverre deze voorspelling afwijkt van de realiteit kan er een inschatting van de rol van de andere variabelen gemaakt worden.

Als individueel gedrag al lastig te voorspellen is lijkt dit evenwel lastiger te worden als gedrag naar het beleidsniveau naar de buurt geaggregeerd zou moeten worden. Elke schaalsprong omhoog van het individu geeft een gemiddelde van een groep en is daarmee een verlies aan informatie (Stoker, 1993). Daarentegen zijn mensen met eenzelfde levensstijl sterk geneigd om in een zelfde soort buurt te gaan wonen (Bakens en Mulder, 2014). Tot slot, wordt gedrag deels beïnvloed door wat als gewenst gedrag beschouwd wordt, gebaseerd op subjectieve normen (Fishbein en Ajzen, 1975). Als mensen met eenzelfde levensstijl in dezelfde buurt wonen en daarnaast het gedrag ook nog eens extra afstemmen op het gedrag wat van hen verwacht wordt kan gehypothetiseerd worden dat gedrag geaggregeerd kan worden naar het beleidsniveau van de buurt.

2.5 Conclusie

De participatiesamenleving is het resultaat van een maatschappelijke ontwikkeling in beleid en regelgeving die sinds de Tweede Wereldoorlog met ups en downs is ingezet. In beleid is participatie een relatief jong begrip, wat er voor zorgt dat er nog veel vragen te beantwoorden zijn. Zo zijn er losstaande variabelen voor de participatiebereidheid van burgers geïdentificeerd, maar is een integraal beeld van factoren nog nooit opgesteld. In beleid uit dit zich in een focus op voornamelijk sociaaleconomisch achterstandswijken, terwijl aan de hand van de literatuur juist naar voren komt dat deze wijken op het gebied van sociale participatie een grote kans van slagen hebben. Daarnaast komt in de literatuur naar voren dat juist in sociaaleconomisch welgestelde wijken er extra aandacht besteed zou moeten worden aan sociale participatie, terwijl beleid er nu vanuit gaat dat het in deze wijken wel goed zal gaan.

In een buurt of een wijk wonen verschillende mensen met verschillende sociaaleconomische en etnische achtergronden. Echter er is wel een bepaalde drang van mensen om bij andere mensen met een zelfde soort leefstijl in de buurt te gaan wonen. Daarnaast passen mensen met een andere levensstijl zich aan naar de normen en waarden van de overheersende levensstijl in de buurt. Dit biedt mogelijkheden voor een model dat participatiebereidheid voorspelt aan de hand van individuele demografische kenmerken van de inwoners van een buurt.

3 Methodologie

De methoden die in dit onderzoek zijn gebruikt zijn gebaseerd op de dataset die beschikbaar is gesteld door O+S. Dit brengt mogelijkheden en beperkingen met zich mee. Om deze reden begint dit hoofdstuk met een samenvatting van de beschikbaar gestelde data en zijn daarna de methoden en operationalisering toegelicht.

3.1 Dataverzameling

De data die nodig is voor het opstellen van het model is beschikbaar gesteld door O+S van de gemeente Amsterdam. In 2013 heeft het onderzoeksbureau een enquête gehouden onder 951 Amsterdammers. Bij 864 respondenten is deze enquête schriftelijk afgenomen en bij 64 respondenten mondeling. Elk van de respondenten heeft een enquête van 29 vragen ingevuld (zie Bijlage 1). De vragen zijn gebaseerd op een eerder onderzoek voor TNS Nipo (Kanne e.a., 2013). Beide onderzoeken zijn gericht op het in kaart brengen van waar burgers toe bereid zijn met betrekking tot het zorgen voor anderen, het schoon en heel houden van de buurt en het uitoefenen van sociale controle. O+S heeft het onderzoek daarnaast uitgebreid met vragen met betrekking tot: vrijwilligerswerk los van de buurt, deelname aan buurtactiviteiten, kennis en deelname aan bewonersactiviteiten en kennis en deelname aan initiatieven met betrekking tot het delen van goederen. Van de vragen die overeen komen heeft O+S de uitslagen vergeleken met de landelijke uitkomsten van het onderzoek van Kanne e.a. (2013). Hier komt uit voort dat Amsterdammers meer bereid zijn tot het zorgen voor anderen, minder bereid zijn tot het schoon en heel houden van de buurt en ongeveer evenveel bereid zijn tot het uitoefenen van sociale controle (zie figuur 2). Het onderzoek laat daarnaast zien welke groepen in Amsterdam het meeste bereid zijn tot participatie. Dit zijn: Westerse allochtone

Figuur 2: Bereidheid tot participatie zorgen, schoon en heel, en sociale controle in Amsterdam en vergeleken met Nederland.

Bron: Bureau Onderzoek en Statistiek, 2013, p.2.

Amsterdammers en autochtonen, Amsterdammers met een relatief hoge opleiding, 18-34 jarigen, Amsterdammers met kinderen, vrouwen, ZZP-ers/freelancers, onderwijs volgend en Amsterdammers die actief zijn op social media. Daarnaast is er in het onderzoek ook een voorzichtige aanzet gemaakt naar de verschillen voor de participatiebereidheid naar de stadsdelen. De uitkomst hiervan laat zien dat de bewoners van stadsdeel Centrum meer dan in andere stadsdelen bereid tot sociale controle. In stadsdeel Noord zijn de bewoners relatief vaak bereidheid tot bijdragen aan het schoon en heel houden van de buurt. Tot slot wordt het stadsdeel Zuidoost gekenmerkt door relatief bereidheid tot het zorgen voor familie, vrienden en bekenden in de buurt.

De data die middels de enquête is verzameld door O+S zorgen voor de input op basis waarvan het model opgesteld kan worden. Als het model is opgesteld wordt het gedraaid met de openbaar toegankelijke demografische data van de buurtcombinaties van Amsterdam. Deze zijn te vinden op de website van O+S (www.os.amsterdam.nl/feiten-en-cijfers). De output van het model bestaat uit een voorspelde waarde voor de participatiebereidheid voor elke buurtcombinatie. Op basis hiervan kan een vergelijking worden gemaakt met andere resultaten. Aan de hand van de output zijn er een GIS kaarten gemaakt van de buurten van Amsterdam. In deze kaarten is te zien hoe de buurten zich tot elkaar verhouden met betrekking tot de verschillende vormen van participatie. Daarnaast is dit de basis om de resultaten te reflecteren met literatuur.

3.2 Analysemethoden

Voor de berekeningen wordt gebruik gemaakt van het programma IBM SPSS Statistics. De analysemethode waarmee het model wordt opgebouwd is een binaire logistische regressieanalyse. De afhankelijke variabele heeft hierbij een dichotome waarde die de hypothese bevestigt dan wel ontkent. In dit onderzoek betekent een ontkenning dat een persoon minder dan gemiddeld bereid zal zijn tot participatie. Bij een bevestiging betekent het dat een persoon meer dan gemiddeld bereid zal zijn tot participatie. In de volgende paragraaf zal dit verder toegelicht worden. Door het toepassen van een regressie analyse wordt inzichtelijk gemaakt hoe antwoorden op vragen met elkaar samenhangen. Relevant voor dit onderzoek is om er achter te komen in welke mate de antwoorden op de vragen naar de participatiebereidheid te relateren zijn aan specifieke demografische of buurtgegevens van de geënquêteerde. Niet alle vragen uit de enquête van O+S (2013a) zijn meegenomen in de analyse. De vragen die er in dit onderzoek toe doen betreffen de bereidheid tot participatie in zorg, schoon en heel en sociale controle. De demografische gegevens, leeftijd, etniciteit, opleiding en bezigheid, zijn gecodeerd naar groepen. Deze variabelen kunnen niet per unieke waarde worden meegenomen omdat er te veel unieke waarden zijn. De verdeling is gebaseerd op de verdeling die door O+S in rapporten wordt gebruikt. Hierdoor is de data overzichtelijker en kan de data van O+S ook als input gebruikt worden voor verder onderzoek. Dit laatste is belangrijk, omdat het 26

model hiermee toegepast kan worden op alle buurten van Amsterdam. In de volgende paragraaf is stap voor stap besproken hoe de analyse is doorlopen.

Als de variabelen voor het model bepaald zijn in het eerste deel van het onderzoek, kan de data van O+S gebruikt worden om de waarschijnlijkheid van een meer dan gemiddeld positieve houding ten opzicht van participatie berekend worden. Hierbij wordt aan de hand van de volgende formule het waarschijnlijkheidspercentage (Pr) berekend dat een gemeenschap met een dergelijke samenstelling meer dan gemiddelde bereid is om te participeren (Y=1).

De uitkomst is een getal tussen de 0 en de 1 waarbij het percentage geeft van de kans dat een gemeenschap met een dergelijke samenstelling meer dan gemiddelde bereid is om te participeren.

3.3 Operationaliseren van variabelen

In deze paragraaf wordt stap voor stap behandeld hoe de variabelen zijn geoperationaliseerd. De leidraad hierbij is het onderzoek van O+S. De vrijheid van het onderzoek is gelimiteerd door de vragen die door O+S gesteld zijn. Daarnaast zijn de algemene statistieken van de buurtcombinaties zoals deze op de website van O+S staan gegeven een leidraad voor het categoriseren van de variabelen. Het is belangrijk dat een overeenkomstige of vergelijkbare categorisering is gekozen opdat deze data later de input voor het model zal leveren.

3.3.1 Afhankelijke variabelen

Betrouwbaarheid van de enquête

Om te beginnen moet worden bepaald welke vragen in het model mee moeten worden genomen om en optimaal niveau van betrouwbaarheid te bereiken. Hiertoe moeten twee testen worden uitgevoerd. De eerste stap is Little’s MCAR test, hierbij is gekeken of de vragen die niet beantwoord zijn kunnen worden opgevuld met voorspelde data. Daarnaast moet Cronbach’s Alpha worden berekend, deze geeft aan of de vragen uit de set elkaar wel aanvullen. De vragen die gebruikt worden voor het model zijn de stellingen uit vraag 4 van de originele enquête van O+S (2013a) (bijlage 1). Op basis van deze vragen wordt de participatie in Zorgen, Schoon en heel en Sociale controle bepaald.

Ontbrekende data

Little’s MCAR test geeft het aantal vragen weer dat data mist en het percentage van de vragen dat data mist. In dit geval varieert de hoeveelheid missende data tussen 1,2 en 11,7 procent, dit is (te)veel. Echter, bij 11,7 procent ontbrekende data blijven er nog 840 van de 951 respondenten over die wel een antwoord hebben gegeven. Naast Little’s MCAR test laat deze test zien of de missende data willekeurig mist of niet. Als data willekeurig mist betekent dit dat per respondent hooguit een paar

antwoorden ontbreken en dat het niet steeds dezelfde antwoorden zijn die ontbreken. Als dit zo is kunnen de ontbrekende antwoorden ingevuld worden met een antwoord dat wordt voorspelt op basis van respondenten met overeenkomstige antwoorden. De ontbrekende data van dit onderzoek is significant en mist dus niet willekeurig. De missende data kan niet ingevuld worden met voorspelde data. Het relatief grote aantal respondenten zorgt er voor dat het hoge percentage ontbrekende data minder schadelijk is voor de resultaten.

Categoriseren naar schoon en heel, zorgen en sociale controle

Zoals eerder uitgelegd (paragraaf 2.1) is participatie door O+S (2013a) gedefinieerd in drie categorieën, Schoon en heel, Zorgen en Sociale controle. Het operationaliseren van deze categorieën is gedaan aan de hand van stellingen waarbij de mogelijke antwoorden zijn verdeeld in een Likertschaal. De categorie Schoon en heel bestaat uit de volgende acht stellingen:

- Vegen van de stoep voor uw huis,

- Opruimen van rommel op straat in uw buurt, - Opruimen van hondenpoep op straat in uw buurt, - Legen van afvalbakken in uw buurt,

- Onderhoud van speelplaatsen in uw buurt, - Onderhoud van openbaar groen in uw buurt,

- Schoonmaken van bekladde muren of gebouwen in uw buurt, - Onderhoud van straatmeubilair in uw buurt.

De categorie Zorgen bestaat uit de volgende vier stellingen:

- Zorgen voor familieleden die niet bij u in huis wonen als zij ziek of hulpbehoevend zijn,

- Zorgen voor vrienden als zij ziek of hulpbehoevend zijn, - Zorgen voor buren als zij ziek of hulpbehoevend zijn,

- Zorgen voor hulpbehoevenden of eenzame mensen in uw buurt. De categorie Sociale controle bestaat uit de volgende drie stellingen:

- Aanspreken van mensen met onaangepast gedrag op straat in uw buurt, - Handhaven van parkeerproblemen in uw buurt,

- Begeleiden en corrigeren van hangjongeren in uw buurt.

Bij het opmaken van stellingen is het altijd de vraag in hoeverre de stellingen meten wat er gezegd wordt dat ze meten. De stellingen zoals gebruikt komen voort uit eerder onderzoek van Kanne e.a. (2013). Door dezelfde vragen te gebruiken is de data van de twee onderzoeken met elkaar vergelijkbaar. Of de vragenlijst ook geschikt is voor het model wordt in de volgende stappen verklaard.

Correlatie tussen variabelen

Het kan zijn dat twee vragen binnen een categorie elkaar niet aanvullen, maar overlappen. Om hier achter te komen is gebruik gemaakt van Cronbach’s Alpha. Deze test geeft aan of er en correlatie is tussen de antwoorden op de vragen of niet. Het 28

test of wat dat wordt gemeten in vragen daadwerkelijk betrouwbaar is. De resulterende Cronbach’s Alpha is de indicator voor hoeveel van de variatie in antwoorden de vragen samen verklaren. Een Cronbach’s Alpha van minimaal 0,7 wordt als acceptabel gezien (Nunnaly en Bernstein, 1994). Naast de Cronbach’s Alpha wordt in deze test ook gekeken naar de corrected item-total correlation. De corrected item-total correlation geeft aan hoeveel één vraag samenhangt met de combinatie van de andere vragen. Een score tussen de 0,2 en 0,7 is acceptabel. Wordt de score lager dan 0,2 dan meet de vraag kennelijk een ander gegeven dan de compositie van de andere vragen. Is de score hoger dan 0,7, dan meet één vraag hetzelfde als de compositie van de overige vragen en is de vraag dus overbodig (Pallant, 2011). In tabel 1 staat de score van elke categorie op de Cronbach’s Alpha gegeven. De categorie schoon en heel bestaat uit acht vragen. De score op alle acht vragen is 0,761, dit voldoet dus aan de minimale score van 0,7. De score zou verhoogd kunnen worden naar 0,770 als de eerste vraag weg zou worden gelaten. De corrected item-total correlation is echter 0,357. Deze score is ruim voldoende, bovendien is de Cronbach’s Alpha ook al voldoende dus het lijkt onnodig om deze vraag te schrappen uit het model.

Tabel 1: Categorieën van participatie met bijbehorende score op interne samenhang tussen de vragen gemeten in Cronbach’s Alpha.

V d e

Bron: O+S, 2013a.

Voor de categorie zorgen staan vier vragen op de lijst. De Cronbach’s Alpha is 0,727, dit is boven de 0,7 en kan bovendien niet verbeterd worden door het weglaten van één van de vragen. De corrected item-total correlation varieert tussen 0,430 en 0,623. De vier vragen zoals die zijn samengesteld door O+S (2013a) blijven dus behouden. De laatste categorie is sociale controle. Deze bestaat uit slechts drie vragen. De Cronbach’s Alpha voor deze categorie is 0,621, wat eigenlijk te laag is. Door één vraag weg te laten kan de score verhoogd worden naar 0,630. Dit is echter nog steeds niet voldoende. Bovendien is de corrected item-total correlation voor dit betreffende item 0,347. De antwoorden hangen dus genoeg samen met de andere vragen in de categorie om de vraag mee te kunnen nemen. Bovendien zou deze categorie op basis van twee vragen erg mager worden ten opzichte van de acht vragen voor schoon en heel. Tot slot is er gekeken naar de verklaring tot participatie met de vragen van de drie items samen. De Cronbach’s Alpha komt dan op 0,808. Dit is hoger dan alle categorieën los van elkaar. Het laat zien dat de categorieën iets aan elkaar bijdragen. Participatie in Schoon en heel, Zorgen en Sociale controle zijn geen tegenstrijdige activiteiten.

Categorie Cronbach’s Alpha

Schoon en heel 0,761

Zorgen 0,727

Sociale controle 0,621

Totaal 0,808

Optellen vragen naar categorieën Schoon, Zorgen, Sociale controle. Voor alle vragen is controleerd of ze mee kunnen worden genomen in het model. Nu kunnen de antwoorden op de vragen per categorie bij elkaar op worden geteld. Als er op een vraag geen antwoord is gegeven volgt ook geen eindscore, omdat dit de score zou vertekenen. Als bijvoorbeeld bij een categorie op drie vragen twee punten worden gescoord dan is de totale score 6 en het gemiddelde over de drie vragen twee punten. Als één vraag niet wordt ingevuld, wordt de totale score over de drie vragen vier punten en zou het gemiddelde op 1,33 uitkomen. Dit klopt niet met de antwoorden op de andere twee vragen. Door alleen te scoren als alle vragen binnen een categorie beantwoord zijn wordt voorkomen dat het resultaat vertekend. De vragen zijn gesteld in een Likertschaal. In de enquête van O+S is gebruik gemaakt van de schalen: doe ik nu al/ zeker wel/ misschien/ zeker niet/ niet van toepassing. Om de schalen bij elkaar op te kunnen tellen is de volgende score toegepast; doe ik nu al=4, zeker wel=3, misschien=2, zeker niet=1 en niet van toepassing=system missing. Het laatste antwoord geeft aan dat er de stelling niet van toepassing is op de respondent, daarom wordt deze niet meegenomen in het onderzoek. Het antwoord zeker niet is een negatieve waarde ten opzichte van de andere waardes, maar wordt niet als 0 of system missing ingevoerd. Het antwoord zeker niet wordt met een 1 gescoord, omdat het voor het onderzoek relevant is als een respondent dit antwoord geeft.

Doordat de antwoorden bij elkaar worden opgeteld en er bij een onbeantwoorde vraag geen eindscore wordt gegeven zal de missing data oplopen. Dit blijkt ook uit de Little’s MCAR test die opnieuw is uitgevoerd, het percentage missende data varieert van 12,7 procent voor de categorie zorg, 16,7 procent voor de categorie sociale controle en 25,4 procent voor de categorie schoon en heel. Dit is veel en helaas kan er niets aan gedaan worden, omdat stap 1 laat zien dat de ontbrekende data niet willekeurig ontbreekt. Feit blijft dat bij 25,4 procent ontbrekende data alsnog 710 van de 951 respondenten de betreffende vragen wel volledig hebben ingevuld.

De optelsom van de antwoorden in de categorieën resulteert in een verdeling tussen een minimale score, gemiddelde verwachte score en een maximale score. De categorie Schoon en heel bestaat uit acht stellingen. De minimale score voor deze categorie is acht maal het antwoord, zeker niet, resulterende in een score van acht punten. De gemiddelde verwachte score voor deze categorie is vier maal het antwoord, misschien, en vier maal het antwoord, zeker wel, resulterende in een score van twintig punten. De maximale score voor deze categorie is acht maal het antwoord, doe ik nu al, resulterende in een score van tweeëndertig. Voor de categorieën Zorgen en Sociale controle ontstaan de minimale, gemiddelde en maximale score op eenzelfde manier. Deze zijn respectievelijk vier, tien en zestien voor Zorgen en drie, zevenenhalf en twaalf voor Sociale controle. De optelsom van de categorieën kan in een diagram uitgezet worden. Hierdoor wordt grofweg duidelijk 30

wat de respondenten hebben geantwoord. In de figuren 3, 4 en 5 zijn de histogrammen van de verdeling van antwoorden weergegeven.

Het histogram van de categorie Schoon en heel laat een score zien met een afwijking naar links. Dit betekent dat de gemiddelde verwachte score van de categorie Schoon en heel lager zal zijn dan twintig. Deze verwachting klopt aangezien de gemiddelde score gelijk is aan 13,62 met een standaardafwijking van 3,841. Dit betekent dat zeventig procent van de respondenten een totale score heeft tussen de 9,78 en 17,46. De respondenten hebben voornamelijk negatief geantwoord op de stellingen uit deze categorie.

Het histogram van de categorie Zorgen laat een normaal verdeelde score zien. Dit betekent dat de gemiddelde verwachte score ongeveer gelijk zal zijn aan 10. Deze verwachting klopt, de gemiddelde score van de categorie Zorgen is gelijk aan 10,54 met een standaardafwijking van 2,226. Dit betekent dat zeventig procent van de respondenten een totale score heeft tussen de 8,32 en 12,76. De respondenten hebben voornamelijk neutraal tot positief geantwoord op de stellingen uit deze categorie.

Figuur 5: Verdeling scores Sociale controle Figuur 3: Verdeling scores Schoon en

h l

Figuur 4: Verdeling scores Zorgen

Het histogram van de categorie Sociale controle laat een score zien met een afwijking naar links. Dit betekent dat de gemiddelde verwachte score van de categorie Sociale controle lager zal zijn dan 7,5. Dit klopt aangezien de gemiddelde score gelijk is 5,43 met een standaardafwijking van 1,96. Dit betekent dat zeventig procent van de respondenten een totale score heeft tussen de 3,47 en 7,39. De respondenten hebben voornamelijk negatief tot neutraal geantwoord op de stellingen uit deze categorie.

Categoriseren scores per variabele

In de voorgaande figuren is de verdeling van de antwoorden gegeven. Op basis hiervan kan een verdeling naar scores gemaakt worden. Zo ontstaan de dichotome afhankelijke variabelen die nodig zijn voor de binaire regressie. De antwoordopties, doe ik nu al en zeker wel, zijn positieve antwoorden. De score misschien is een neutraal antwoord en de score zeker niet is een negatief antwoord. Voor de categorie Schoon en heel kan een score van 20 punten als de gemiddelde verwachte score beschouwd worden Deze score bestaat dan uit vier maal twee punten voor misschien plus vier maal drie voor zeker wel. De mogelijkheid bestaat dat op meerdere vragen positiever of negatiever is geantwoord en die elkaar in balans houden, waardoor het gemiddelde niet verandert. Een score van 20 punten of meer is dus een score hoger dan het verwachte gemiddelde en bij een score van 19 punten of minder is deze lager dan het verwachte gemiddelde. De andere categorieën worden op eenzelfde manier gescoord naar het aantal vragen dat ze omvatten. Dit resulteert in een nieuwe score voor de totalen per categorie zoals in tabel 2 weergegeven is. De verdeling van de antwoorden naar de nieuwe categorisering is zeer ongelijkmatig verdeeld. Dit is niet gunstig voor de regressie analyse, omdat er groepen oververtegenwoordigd zijn. Dit kan zorgen voor afwijkingen in de resultaten en heeft daardoor een slechte invloed op de betrouwbaarheid van de resultaten (Pallant, 2011).

Tabel 2: Verdeling op basis van verwachte scores voor de afhankelijke variabelen van participatiebereidheid.

Schoon en heel Zorgen Sociale controle

Lager dan gemiddeld 8-19 4-10 3-5

Hoger dan gemiddeld 20-32 11-16 6-12

Bron: O+S, 2013a.

Naast deze manier van categoriseren aan de hand van het verwachte gemiddelde kan er ook gecategoriseerd worden aan de hand van de gemiddelde antwoorden. In de voorgaande paragraaf is de gemiddelde waarde van de antwoorden gegeven. Voor Schoon en heel is de gemiddelde waarde 13,62. Een antwoord met een score van veertien is dus hoger dan het gemiddelde antwoord op de vragen en een score van dertien is lager dan het gemiddelde antwoord op de vragen. De andere categorieën kunnen op eenzelfde manier worden verdeeld aan de hand van het gemiddelde van

de antwoorden. Met de nieuwe categorisering worden de respondenten zo gelijk als mogelijk verdeeld over de categorieën. De nieuwe verdeling is te lezen in tabel 3.

Tabel 3: Verdeling scores naar participatiebereidheid

Bron: O+S, 2013a.

De gemiddelde verwachte scores ligt bij de categorieën Schoon en heel en Sociale controle een stuk hoger dan het gemiddelde van de antwoorden. De antwoorden die zijn gegeven in deze categorieën zijn dus voornamelijk negatief. Dit was ook al goed te zien in de histogrammen van de figuren 3 en 5. Hoewel een score van veertien punten voor Schoon en heel vanaf nu als hoger dan gemiddeld wordt geïnterpreteerd moet er rekening mee gehouden worden dat dit een score is waarbij de respondenten voornamelijk negatief geantwoord hebben. De uitkomst gebaseerd op de gemiddelde scores van de antwoorden zegt dus iets over de relatieve houding van de respondenten ten opzichte van de hele groep en niet ten opzichte van de reële waarde van de antwoorden.

De nieuwe indeling geeft een betere verdeling van respondenten over de categorieën. Dit is goed voor de betrouwbaarheid van de resultaten van de regressie analyse (Pallant, 2011). In veel gevallen lijkt deze manier van categoriseren verwerpelijk, omdat antwoorden te opzichte van andere antwoorden worden verdeeld en niet naar de daadwerkelijke inhoud. In dit geval is deze verdeling haalbaar, aangezien het uiteindelijke resultaat gericht is op het maken van onderscheid tussen groepen naar een meer of minder dan gemiddelde bereidheid tot participatie. Niet zo zeer de inhoud is dus belangrijk, maar de verhoudingen onderling.

3.3.2 Onafhankelijke variabelen

De volgende stap is het operationaliseren van de onafhankelijke variabelen. De onafhankelijke variabelen zijn gebaseerd op de variabelen die in het theoretisch kader naar voren zijn gekomen en op de door O+S beschikbaar gestelde gegevens. Eerst komen de demografische variabelen aan bod, omdat deze de kern vormen van dit onderzoek. Daarna wordt ingegaan op het operationaliseren van de buurtvariabelen. Tot slot wordt de variabele sociale cohesie behandeld. Deze is gebaseerd op een aparte score op vragen uit de enquête van O+S.

3.3.2.1 Demografische variabelen

De demografische variabelen die hier geoperationaliseerd worden zijn opleiding, etniciteit, leeftijd en de dagelijkse bezigheid. Ten opzichte van de variabelen die uit de literatuur naar voren zijn gekomen is de factor inkomen weggelaten en bezigheid toegevoegd. Inkomen is weggelaten, omdat het op een inconsequente manier is

Schoon en heel Zorgen Sociale controle

Lager dan gemiddeld 8-13 4-9 3-7

Hoger dan gemiddeld 14-32 10-16 8-12

gemeten in de enquêtes van O+S. Hierdoor is het niet mogelijk om de variabele mee te nemen in de analyse. De variabele dagelijkse bezigheid is juist wel meegenomen. In de literatuur wordt er niet over deze variabele gesproken als van invloed op de participatiebereidheid. Aangezien de vraag wel is gesteld in de enquête is het een kleine moeite om de variabele mee te nemen in de analyse.

Opleiding

De variabele opleiding (OPLEID_CAT) is verdeeld in vier categorieën. De variabele is gebaseerd op de originele variabele OPLEID (164). Deze is opgesteld aan de hand van de vraag 26 uit de enquête van O+S (2013a): “Wat is uw hoogst VOLTOOIDE opleiding?”. De antwoorden op deze vraag zijn weergegeven in tabel 4. Uit deze gegeven variabele is de nieuwe variabele opleiding gecreëerd. In deze variabele zijn de categorieën geen opleiding tot MBO-KORT samengevoegd tot laag opgeleid. De categorieën MAVO tot HAVO zijn samengevoegd tot middelbaar opgeleid. De categorieën HBO en WO zijn samengevoegd tot hoger opgeleid. Tot slot zijn opleiding buitenland, anders en geen antwoord ingevoerd als missing data. De categorieën laag en middelbaar en hoog zijn op deze manier samengevoegd, omdat dit overeen komt met het buurten data bestand van O+S (2013a). Beredeneerd zou kunnen worden om een uitzondering te malen voor de categorieën HBO en WO ten opzichte van de verdeling van O+S, omdat zeventig procent van de respondenten in één van deze categorieën valt. Als deze samen gevoegd zouden worden zou deze categorie het resultaat van de regressieanalyse kunnen beïnvloeden. Echter is er toch gekozen om de verdeling van O+S te handhaven, omdat er anders geen berekening kan worden gemaakt voor de buurtscores in het model. De resterende categorieën zijn ingevoerd als missing data omdat het bij deze antwoorden niet duidelijk is wat de hoogst genoten opleiding van de respondenten is.

Tabel 4: Hoogst voltooide opleiding respondenten.

Wat is uw hoogst VOLTOOIDE opleiding? aantal percentage

Geen opleiding gevolgd of enkele jaren lagere school,

basisschool gevolgd 7 0,7

lagere school, basisschool, speciaal onderwijs 6 0,6

VBO/LBO (huishoud-, ambachtsschool, LTS, interne bedrijfsopleiding), MBO-KORT, BBL/BOL 1-2, leerlingwezen, ULO

23 2,4

MAVO, MULO, VMBO 51 5,4

MBO-lang, interne opleiding op mbo-niveau,

BBL/BOL 3-4 72 7,6

HAVO, VWO, HBS, MMS 103 10,8

HBO, interne opleiding op hbo-niveau 289 30,4

WO, universiteit, kandidaatsexamen 37 39,6

opleiding in buitenland gevolgd 17 1,8

anders 3 0,3

geen antwoord 3 0,3

Total 951 100

Bron: O+S, 2013a.