Determinanten van subjectieve leefbaarheid van
WoON 2015 en de discrepantie met objectieve
leefbaarheid van Leefbaarometer 2016
Bron. MVO Nederland
Bachelorscriptie Planologie
Universiteit van Amsterdam
Begeleider: A. Zorlu
Inhoudsopgave
Lijst van tabellen en figuren 3
Lijst van tabellen 3
Lijst van figuren 3
1. Inleiding 4 2. Theoretisch kader 6 2.1 Demografische kenmerken 6 2.2 Sociale kenmerken 8 2.3 Fysieke kenmerken 10 3. Onderzoeksopzet 11 3.1 Onderzoeksvraag 11 3.2 Conceptueel Framework 13 3.3 Hypotheses 14
3.3.1 Hypotheses Demografische kenmerken 14
3.3.2 Hypotheses Sociale kenmerken 15
3.3.3 Hypotheses Fysieke kenmerken 16
3.3.4 Hypothese Leefbaarometer 16 3.4 Onderzoeksopzet 16 3.5 Data en operationalisering 17 3.5.1 Afhankelijke variabelen 17 3.5.2 Onafhankelijke variabelen 19 4. Analyse 23 4.1 Bivariate Analyse 23 4.1.1 Demografische kenmerken 25 4.1.2 Sociale kenmerken 29 4.1.3 Fysieke kenmerken 32
4.1.4 Samenhang met Leefbaarometer 2016 35
4.2 Multi regressieanalyse 36
4.2.1 Determinanten van leefbaarheid voor WoON 2015 respondenten 37 4.2.2. Gelijkenissen en verschillen met Leefbaarometer 2016 41
5. Conclusie 44
6. Discussie 46
Lijst van tabellen en figuren
Lijst van tabellen
Tabel 1. Frequentie en Percentage van woonomgeving variabele uit WoON 2015 20 Tabel 2. Frequentie en Percentage van Leefbaarometer Gemeente Score 2016 21 Tabel 3. Frequentie en Percentage van Contact met omwonende 22 Tabel 4. Frequentie en Percentage van Overlast met omwonende 23
Tabel 5. Frequentie en Percentage van Vandalisme 23
Tabel 6. Leeftijd met woonomgeving tevredenheid 27
Tabel 7. Geslacht met woonomgeving tevredenheid 28
Tabel 8. Etniciteit met woonomgeving tevredenheid 28
Tabel 9. Huishoudsamenstelling met woonomgeving tevredenheid 29 Tabel 10. Eigenaar of huurder met woonomgeving tevredenheid 29 Tabel 11. Hoogst voltooide opleiding met Woonomgeving tevredenheid 30 Tabel 12. ‘Contact met omwonenden’ met Woonomgeving tevredenheid 31 Tabel 13. ‘Overlast van omwonenden’ met Woonomgeving tevredenheid. 32
Tabel 14. Vandalisme met Woonomgeving tevredenheid. 32
Tabel 15. Geluidsoverlast met Woonomgeving tevredenheid 34
Tabel 16. Last van stank, stof en vuil met woonomgeving tevredenheid 35 Tabel 17. Last van verkeer met Woonomgeving tevredenheid 35 Tabel 18. Overlap tussen subjectieve en objectieve leefbaarheid. 37 Tabel 19. Regressieanalyse met Woonomgeving tevredenheid 39 Tabel 20. Regressieanalyse met Leefbaarometer 2016 Gemeente scores 42
Lijst van figuren
1. Inleiding
In de loop der tijd is de wereldbevolking flink gestegen, 1 miljard in de periode 2005 - 2017 (UN, 2017). Er wordt verwacht dat de meerderheid van de bevolking in steden zal komen te wonen (Gerland et al., 2014). Een groeiende bevolking en de aanname dat deze grotendeels in steden zullen wonen doen het concept leefbaarheid meer naar de voorgrond verschuiven in zowel de politiek, wetenschap en de media. Leefbaarheid is een meetbaar concept dat betrekking heeft tot een specifieke woonomgeving. Echter, wat leefbaarheid meet staat nog flink ter discussie omdat dit afhankelijk is van de actoren die het concept hanteren (Leidelmeijer & van Kamp, 2003). In de wetenschap zijn er verschillende ‘definities’ die tegelijkertijd veel gelijkenissen hebben. Steven (2009) ziet leefbaarheid als het meten van veiligheid, reinheid en de kwaliteit van de gebouwde omgeving. Cheshmehzangi (2015) ziet leefbaarheid als een doel voor socio-economische levensvatbaarheid en inclusief ontwerp. Waarbij leefbaarheid als beleid wordt gezien om diversiteit en placemaking te behalen (Lloyd et al., 2016; Lowe et al., 2015). Ook het Ministerie van Binnenlandse zaken en Koninkrijksrelaties begon in 2002 met het opstellen van haar eigen definitie. Aan de hand van 100 objectieve indicatoren kregen gemeenten een cijfer, dit instrument heet de Leefbaarometer (Leefbaarometer, 2019). Hierbij wordt leefbaarheid uitgedrukt in een getal tussen de 1 en 9, uiteraard zijn deze getallen relatief, maar kunnen deze wel een uitspraak doen over de levensvatbaarheid van een gemeente of buurt. De indicatoren gaan over voorzieningen, veiligheid, fysieke omgeving, woningen en bevolking (Leefbaarometer, 2019). De media gebruikt het begrip leefbaarheid ook frequenter, hier wordt de definitie gehanteerd dat leefbaarheid sterk verbonden is aan diversiteit en place (NOS, 2017). Place, of eerder woonomgeving gehechtheid, verwijst naar de gevoelens die mensen ontwikkelen in de loop van de tijd, het omvat cognitieve, motivationele en gedragsmatige aspecten, zoals de neiging van mensen om evaluaties van hun woonplaatsen te geven, punten ter verbetering en terughoudendheid om ze te verlaten (Bonaiuto & Fornara, 2017).
Leefbaarheid is een instrument, beleid of doel dat gezonde duurzame sterke gemeenschappen wilt scheppen (Lloyd et al., 2016; Lowe et al., 2015). Het is duidelijk dat de discourse rondom leefbaarheid leeft, maar hoe ondervinden burgers leefbaarheid? Leefbaarheid voor burgers doelt op de subjectieve benadering die voortborduurt op de objectieve situatie (Gall, 1984). Wat vinden burgers belangrijk of draagt het meest bij aan het begrip leefbaarheid. Wat een burger belangrijk vindt hangt af van verschillende kenmerken.
Deze kenmerken zijn in te delen in drie groepen: demografische, sociale en fysieke kenmerken. De centrale probleemstelling van deze scriptie is:
“Welke demografische-, sociale- en fysieke kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen in Nederland volgens burgers?”
De maatschappelijke relevantie bestaat uit twee punten. Het eerste punt: een kijk in de belangen van burgers. Wat vinden burgers van belang?, welk kenmerk draagt het meeste bij? Het antwoord op deze vraag kan in acht worden genomen bij het oplossen van gemeente problematiek met betrekking tot leefbaarheid, waar is er ruimte voor verbetering? Het tweede punt is ter bevestiging van het huidige beleid, de Leefbaarometer. Dit instrument kent momenteel nog geen subjectieve bevestiging. Worden de juiste indicatoren gehanteerd bij het opstellen van de cijfers per gemeente. Het controleren van de Leefbaarometer is belangrijk onderdeel van deze scriptie, de tweede centrale vraag voor deze scriptie is:
“In hoeverre valt de subjectieve waarneming van respondenten van WoON 2015 samen met de objectieve Leefbaarometer 2016 scores op gemeentelijk niveau in Nederland?”
Na de inleiding worden de verschillenden groepen kenmerken en variabelen besproken en onderbouwd in het theoretische kader. Vervolgens wordt de onderzoeksopzet en het conceptueel framework toegelicht. Waarnaar de analyse en resultaten worden gepresenteerd. Hierna wordt antwoord gegeven op de probleemstelling en conclusies opgesteld. Afsluitend worden de limitaties van het onderzoek besproken in de discussie en op welke vlakken het onderzoek verbeterd kan worden.
2. Theoretisch kader
In de volgende paragrafen zullen de onafhankelijke variabelen worden onderbouwd met theorieen. De gekozen variabelen zijn verdeeld over drie groepen: demografisch, sociaal en fysiek. De groepen zijn een variatie op het onderzoek van Galster en Hesser (1981), waarbij er compositorische en contextuele groepen zijn. Demografisch is compositorisch en zegt meer over de individuen en huishoudens waar ze deel van zijn, Sociaal zit op de scheidingslijn en zegt zowel iets over de omgeving als de individuen, Fysiek is contextueel omdat het iets zegt over de omgeving. De theorieën zullen betrekking hebben tot leefbaarheid en dienen als basis voor dit onderzoek. Het theoretisch kader is een leidraad voor de lezer om het onderzoek goed te begrijpen. Zoals in de inleiding besproken, is leefbaarheid een instrument, beleid of doel.
2.1 Demografische kenmerken
De eerste groep kenmerken die we hebben zijn demografische kenmerken. Demografische kenmerken vertellen iets over de individu, die de enquête van WoON 2015 heeft ingevuld en creëren een profiel. De levensfase of omstandigheden van een individu kunnen van invloed zijn op de ervaring van leefbaarheid in de omgeving. Uit literatuur komt voor dat deze compositorische groep betrekking heeft op zowel woontevredenheid als woonomgeving tevredenheid, desondanks worden deze begrippen verstaan als hetzelfde en zijn ze onlosmaakbaar verbonden (Dekker et al., 2011; Gall, 1984). Onder woontevredenheid of woonomgeving tevredenheid wordt verstaan de vervulling van de individuele woonomstandigheden (woning, wijk en gemeenschap) in relatie tot de behoeften, verwachtingen en doelstellingen van de bewoners (Fernández-Portero et al., 2017). De variabelen die onder deze groep vallen zijn onderbouwd met deze redenering.
Leeftijd is het eerste kenmerk dat wordt besproken. Leeftijd kent een positief verband met woontevredenheid (Musterd & Van Kempen, 2005; Kahana et al., 2003; Lu et al., 1999; Goodman & Hankin, 1984). Dit betekent dat hoe ouder de individu des te tevredener hij/zij met de woonsituatie is. Lawton (1888) spreekt in zijn artikel van een conceptualisatie die de focus legt bij woontevredenheid op: stimulatie, onderhoud en ondersteuning. Hij beargumenteerde dat deze elementen opvallend belangrijk worden met leeftijd, aangezien de vereisten voor een persoon om een beter of hetzelfde leven te leiden hoger worden. Oudere mensen zijn zich meer bewust van hun leeftijd, maar hun limieten doen hun wel meer genieten van de woonsituatie waar ze zich in verkeren, namelijk zelfstandigheid en het gevoel om zelf in controle te zijn (Huebner et al., 2000). Adriaanse (2007) zegt dat mensen zich over tijd hechten aan een plek, waarbij het het gevoel van place krijgt, dit komt doordat
en is sterker aanwezig op oudere leeftijd. Leeftijd wordt ook gekoppeld aan de behoefte om te verhuizen (Bernhard et al., 2014). Verhuizen kan een teken zijn van discomfort of ontevredenheid met de woonomgeving- of woonsituatie; er is een te groot verschil met de huidige en gewenste situatie (Bernhard et al., 2014; Lu et al., 1999). Verhuizen wordt gezien als een proces van aanpassing, met het doel om iemands nut, of niveau van leefbaarheid te verhogen. In de levensloop studies van Bernhard et al. (2014) en Lu et al. (1999) wordt gezegd dat de momenten waarop iemand verhuist deels vast staan, er wordt een duidelijk patroon gevolgd. Jongvolwassenen voelen na het hebben van een kind de meeste ontevredenheid met de woonomgeving (Bernhard et al., 2014). Tevens wordt gezegd dat de neiging om te verhuizen afneemt naarmate je ouder wordt, wat betekent dat de individuen meer tevreden worden met de woonomgeving en diens leefbaarheid.
Geslacht is het tweede kenmerk. Kahana et al. (2003) zegt dat er een negatieve relatie is tussen de woonomgeving en vrouwen, dit betekent dat met iedere vrouw die er bij komt de woonomgeving minder wordt gewaardeerd. Echter, er zijn ook artikelen die zeggen dat de vrouw juist meer tevreden is dan de man (Lu et al., 1999; Goodman & Hankin, 1984). De tweeduidigheid betekent dat het geslacht wel effect kan hebben op de perceptie van leefbaarheid maar dat dit afhangt van de casus.
Etniciteit is het derde kenmerk van de demografische kenmerken. Dit kenmerk is erg contextgebonden, er is geen direct verband. Huebner et al. (2000) heeft een onderzoek gedaan in South Carolina onder ‘high schoolers’ naar de ervaringen van hun woonomgeving. Er werd ook onderzoek gedaan naar het verschil van de beleving tussen Kaukasische en Afrikaans-amerikaanse scholieren, daaruit kwam naar voren dat Afrikaans-amerikaanse scholieren de leefomgeving beduidend minder positief ervaarde. De grootste bevolkingsgroep is snel tevredener over de sfeer. Ze voelen zich minder snel alleen plus begrijpen minder goed waarom niet-autochtonen zich minder thuis voelen in de woonomgeving (Gall, 1984). In Nederland geldt dat autochtone Nederlanders het meest tevreden zijn met hun leefomgeving (Roet & Mulder, 2010). Surinamers, Turken en Marokkanen volgen daarna respectievelijk, de uitkomsten van het onderzoek verschillen minder zodra andere variabelen in acht worden genomen.
Huishoudsamenstelling is het vierde kenmerk dat wordt besproken. Huishoudsamenstelling gaat over de opmaak van van het huishouden: single, relatie zonder/met kind(eren). In relatie tot woonomgeving komt naar voren dat een- of tweepersoonshuishoudens zonder
kinderen over het algemeen meer tevreden zijn (Dekker et al., 2011). Dit is te verklaren aan de hand van levensloop studies, huishoudens zonder kinderen zien de woonomgeving vaak als een tijdelijke oplossing (Mustard & Van Kempen, 2005). Ze nemen sneller genoegen met de huidige situatie omdat die niet vast staat. In het geval van huishoudens met kinderen is er meer haast en frustratie achter het vinden van de geschikte woonomgeving waar hun kinderen goed kunnen opgroeien.
Eigenaar of huurder van de woning is het vijfde kenmerk. Dit kijkt tevens indirect naar hoeveel geld mensen betalen. Koopwoningen zijn een investering en kosten maandelijks vaak minder geld dan huurwoningen, waarbij in het geval van huurwoningen het gespendeerde geld niet in kapitaal wordt geïnvesteerd. Er is geen kapitaalaccumulatie bij huurwoningen. Dit wordt ook bevestigd door verschillende artikelen (Van Beuningen, 2018; Dekker et al., 2011; Elsinga & Hoekstra, 2005; Goodman & Hankin, 1984). Van Beuningen (2018) en Elsinga & Hoekstra (2005) zeggen echter wel dat het hebben van een koopwoning niet direct gelinkt is aan woonomgeving tevredenheid maar eerder een indicatie is van een hoger inkomen en een gezonder leven. Desondanks wordt wel gezegd dat het bijdraagt aan de tevredenheid van het huishouden en de woonomgeving. EIgenwoningbezit geeft het gevoel dat je iets hebt bereikt (Elsinga & Hoekstra, 2005).
Opleidingsniveau is het laatste kenmerk van deze groep. Opleiding kan op twee manieren worden geïnterpreteerd, de eerste manier is aan de hand van het aantal jaar dat iemand op school zat (Musterd & Van Kempen, 2005), de tweede manier is door middel van het opleidingsniveau (Lu et al., 1999). We kunnen niet direct zeggen dat iemand die meer jaren heeft gestudeerd tevens een hoger opleidingsniveau heeft. In het onderzoek van Musterd & Van Kempen (2005) komt naar voren dat er een negatieve correlatie is; met een stijging van het aantal jaren school daalt de woonomgeving tevredenheid. Echter, mensen die 6 tot 10 jaar school hebben gehad zijn relatief tevreden en volgen deze trend niet. In het geval van Lu et al., (1999) komt naar voren dat juist laag opgeleide individuen minder tevreden zijn met hun woonsituatie, dit is alleen wel gebaseerd op enkele indicaties.
2.2 Sociale kenmerken
De tweede groep kenmerken zijn de sociale kenmerken. Deze kenmerken gaan over zowel de omgeving als de individuen. Er zijn 3 variabelen die hieronder vallen: contact, ‘overlast
Daar vallen niet de postman of de toerist onder. Sociale kenmerken berusten op gewenste woonomgeving ideeën, wat in relatie staat met iemands levensfase. Adriaanse (2007) zegt dat het vergelijken van je eigen idealen met de omgeving, een normatief element in beeld brengt. Je leeft regels na die je andere mensen ook wilt opleggen om een bepaald doel te bereiken voor de buurt. Aangezien mensen geen universele normen of waarden hebben kan dit voor frustraties zorgen. Dit betekent ook dat sommige individuen overlast heviger ervaren dan anderen of dat ze juist socialer zijn.
Het eerste kenmerk van deze groep is contact met omwonenden. In het algemeen draagt contact veel bij aan woonomgeving tevredenheid (Adams, 1992), contact betekent het hebben van goed contact en gelijkenissen met buren wat leidt tot saamhorigheid en naleving plus bevestiging van de sociale normen met betrekking tot “ongeschreven” huisvestingsregels (Bonaiuto & Fornara, 2004). In vooral homogene gemeenschappen zijn mensen sneller tevreden met de woonomgeving, mensen voelen zich sneller begrepen en minder alleen (Gall, 1984). Andersom is diversiteit een mindere goede invloed op woonomgeving tevredenheid, met dezelfde redenen dat mensen minder goed of snel kunnen wortelen in de omgeving (Putnam, 2007). Diversiteit is niet gelimiteerd tot etniciteit maar kan ook duiden op inkomst, opleidingsniveau of leeftijd.
Het tweede kenmerk is overlast van omwonenden. Overlast van omwonende is hoe storend de aanwezigheid van buren is, dit uit zich met geluid of vervuiling. Dit kenmerk is het omgekeerde van contact, het focust voornamelijk op de negatieve annotatie die buren te weeg brengen. Overlast kan belemmeren dat mensen zich hechten aan de woonomgeving (Van der Graaf, 2009). Deze emotionele hechting is deels op basis van de relatie die mensen met de omwonende hebben, wanneer die slecht is dan voelen mensen zich minder thuis. Wat leidt tot minder woonomgeving tevredenheid.
Vandalisme is het laatste kenmerk dat onder deze groep valt. Dit kenmerk valt niet onder de fysieke groep omdat vandalisme wordt veroorzaakt door mensen. Vandalisme heeft altijd 3 elementen, het object dat wordt vernietigd of beschadigd, de dader en de persoon die het object observeert na de actie (Moser, 1992). De daders wonen vaak niet in de directe omgeving. Vandalisme kan negatieve gevoelens ontketenen bij omwonenden zoals angst voor misdaad. Dit heeft indirect gevolgen voor de woonomgeving tevredenheid (Leslie & Cerin, 2008). Vandalisme zorgt tevens voor een onbalans, dit betekent dat mensen zich minder kunnen identificeren met de woonomgeving (Moser, 1992).
2.3 Fysieke kenmerken
De laatste groep kenmerken, de fysieke behoren tot de groep contextuele kenmerken. Deze kenmerken zeggen iets over de omgeving, er zijn er 3: geluid, stank en verkeer. Deze kenmerken dragen bij aan de aantrekkelijkheid of esthetiek van een bepaalde omgeving (Kahana et al., 2003). Ze hebben vaak een negatief effect als ze in overmaat voorkomen plus vallen het meest op bij burgers (Adriaanse, 2008). Volgens Adriaanse (2008) hebben mensen met een laag inkomen meer kans om met fysieke hindernissen in aanraking te komen.
Geluid is het eerste kenmerk. Geluid of ‘noise’ heeft een negatief effect op mensen en veroorzaakt psychologische problemen (Urban & Máca, 2013; Gidlöf-Gunnarsson & Öhrström, 2007). Dit kan leiden tot verhoogde bloeddruk, geheugenproblemen, stress, slaaptekort/problemen, veranderingen in gedrag, irritaties en frustraties. Desalniettemin worden deze problemen veroorzaakt door geluidsoverlast die niet enkel plaatsvindt in woonomgeving. Het kan in sommige gevallen moeilijk zijn te herleiden welk geluidsoverlast waar toe heeft geleid. Uiteraard neemt dat niet weg dat geluidsoverlast de woonomgeving tevredenheid aantast, dit wordt mede bevestigd door Tsai et al. (2009), hij zegt dat buurtbewoners in Taiwan meer last ondervinden van geluidsoverlast dan van luchtvervuiling of verkeer. Het kan zijn dat dit ook het geval is voor woonomgevingen in Nederland .
Stank is het tweede kenmerk. Loo (1986) zegt dat afval en de stank die daarbij hoort voornamelijk door andere actoren wordt veroorzaakt. Het beïnvloedt wel hoe mensen de leefruimte ervaren en kan aanzetten tot meer vervuilen dus meer stank. Er ontstaat hierbij ook een verschil tussen de verwachtingen en de realiteit, wat leidt tot ontevredenheid van de woonomgeving.
Verkeer is het derde kenmerk en draagt tevens bij aan geluid en vervuiling. Bewoners die dicht aan wegen wonen hebben last van vervuilde lucht die hun gezondheid aantast (Gao, 2012). Er is volgens Urban en Máca (2013) een zwakke correlatie tussen verkeer en woonomgeving tevredenheid, in de discussie zeggen ze dat factoren zoals omgeving of drukte beïnvloeden hoe erg het verkeer wordt ervaren. Ze zeggen ook dat verkeer storend is door de geluids- en luchtvervuiling en niet zo zeer door de hoeveelheid auto’s.
3. Onderzoeksopzet
In dit deel wordt het onderzoek verder toegelicht. Eerst wordt de onderzoeksvraag opgedeeld in deelvragen. Vervolgens wordt het conceptuele framework gepresenteerd en de hypotheses die zijn opgesteld voor het onderzoek. Ten slotte wordt de data belicht en wordt er ingegaan op de verschillende variabelen; eerst afhankelijke en daarna onafhankelijke variabelen.
3.1 Onderzoeksvraag
De centrale probleemstelling van deze scriptie is: “Welke demografische-, sociale- en fysieke kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen in Nederland volgens burgers?”. Waarbij antwoord wordt gegeven op de vraag welke kenmerken het meest bijdragen aan leefbaarheid.
In het theoretisch kader zijn de drie verschillende groepen kenmerken uitgelegd aan de hand van bestaande literatuur. Hierbij zijn de variabelen afzonderlijk besproken en de belangrijkste theorieën die nu centraal staan rondom de discussie in het kader van leefbaarheid/woonomgeving tevredenheid genoemd. De onderzoeksvraag kan worden opgesplitst in 3 subvragen die elk één groep kenmerken belichten:
1. Welke demografische kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen?
2. Welke sociale kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen? 3. Welke fysieke kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen? In de analyse worden de besproken onafhankelijke variabelen gehanteerd. De focus ligt voornamelijk op de sociale en fysieke kenmerken. De inspiratie van dit uitgangspunt was Van Gent et al. (2009), die zegt dat leefbaarheid vooral wordt gevormd door sociale en fysieke kenmerken en uit de distinctie tussen contextueel en compositioneel van Galster en Hesser (1981). Contextueel is in het geval van de WoON 2015 data een puur subjectieve beleving van de omgeving, die overeenkomt met originele motivatie voor de analyse: “Hoe ervaren burgers in Nederland leefbaarheid?”. Demografische kenmerken zullen in de analyse vooral dienen als controle variabelen.
Naast de onderzoeksvraag ligt de focus ook op het beantwoorden van de vraag rondom theorie, subjectieve beleving van WoON 2015 respondenten en de Leefbaarometer. “In
hoeverre valt de subjectieve waarneming van respondenten van WoON 2015 samen met de objectieve Leefbaarometer 2016 scores op gemeentelijk niveau in Nederland?”
Voor het beantwoorden van de tweede centrale vraag worden twee regressieanalyses afgenomen met twee verschillende afhankelijke variabelen: Woonomgeving tevredenheid en Leefbaarometer 2016. Hierbij wordt gekeken naar het effect van de onafhankelijke variabelen en hoe de invloed mogelijk verschilt, er kan een verschil zijn in de sterkste variabele per groep.
Na de analyse worden de resultaten besproken vanuit het perspectief van het theoretische kader waarna de conclusie worden gevormd om de verschillende deelvragen te beantwoorden.
3.2 Conceptueel Framework
Hieronder staat een schematische weergave van de relatie tussen de groepen kenmerken en leefbaarheid; figuur 1. De 3 cirkels zijn de verschillende groepen kenmerken die invloed hebben op leefbaarheid. Leefbaarheid is de ruimte waar de 3 groepen betrekking tot hebben.
Figuur 1. Conceptueel Framework; Iedere bol stelt een groep kenmerken voor, met er tussenin de ruimte die leefbaarheid voorstelt
Het conceptueel framework laat alleen niet de actoren zien. De actoren geven vorm aan het begrip leefbaarheid. In deze scriptie zijn er twee: bewoners en het ministerie van BZK. Bewoners bepalen leefbaarheid (woonomgeving tevredenheid) van binnen de driehoek, terwijl het ministerie de definitie (Leefbaarometer) opstelt van buitenaf met behulp van empirische onderzoek.
3.3 Hypotheses
Voor de analyse zijn er enkele hypotheses opgesteld. Deze hypotheses zijn verwachtingen gebaseerd op de literatuur die aan bod is gekomen in het theoretische framework. De hypotheses van wat welk kenmerk bijdraagt aan leefbaarheid worden cursief aangegeven. Tevens is er een kleine uitleg rondom iedere hypothese, ter opheldering.
3.3.1 Hypotheses Demografische kenmerken
De demografische kenmerken zijn controle variabelen in dit onderzoek maar hebben wel invloed op de leefbaarheid, daarom worden hier ook hypotheses voor opgesteld. De hypotheses van de 6 variabelen worden één voor één besproken.
Leeftijd is het eerste kenmerk, voor dit kenmerk is de hypothese: “des te hoger de leeftijd, hoe meer tevreden een individu is met de leefbaarheid van zijn woonomgeving”. Deze verwachting volgt de argumentatie van Musterd en Van Kempen, (2005) en Kahana et al. (2003). Die zeggen dat er een positief verband is. Dit is voornamelijk te wijten aan het hechten aan een omgeving over tijd (Adriaanse, 2007). Hechten aan een plek kost tijd, ouderen hebben deze periode vaak al gehad. Daarbij komt ook dat ouderen minder snel nog van plek zullen wisselen, verhuizen. Dus hebben ze al een weloverwogen keuze gemaakt (Bernhard et al., 2014).
De tweede hypothese is in het kader van geslacht, de discussie rondom dit kenmerk is ambivalent. Zowel mannen als vrouwen genieten minder afhankelijk van de casus (Kahana et al., 2003; Lu et al., 1999). Ik hanteer voor dit onderzoek de hypothese: “vrouwen genieten minder van de leefbaarheid van hun woonomgeving”. In het algemeen moeten vrouwen vaker hun schouder kijken dan mannen (Gilchrist et al., 1998), dat kan invloed hebben op hun perceptie van leefbaarheid.
De derde hypothese over etniciteit luidt: “autochtonen zijn meer tevreden met de woonomgeving”. Dit komt omdat de grootste bevolkingsgroep zich sneller thuis voelt, dit komt omdat zij sneller mensen vinden met overeenkomsten (Gall, 1984). In bijna ieder land is de autochtone groep het meest tevreden. Zij zijn in het land geboren, opgegroeid en geworteld.
Huishoudsamenstelling draagt ook bij aan de tevredenheid, de bijbehorende hypothese is: “huishoudens zonder kinderen zijn meer tevreden met de woonomgeving”. Huishoudens met kinderen zijn meer bezig met het vinden van een geschikte omgeving voor
het gezin of het identificeren van de tekortkomingen van de omgeving (Mustard & Van Kempen, 2005).
Het vijfde kenmerk is of de individu een eigenaar of huurder is. Uit de literatuur kwam naar voren dat huiseigenaren over het algemeen meer tevreden zijn. Het hebben van een huis bevestigd vaak een hoog inkomen en een gezond leven, wat indirect invloed heeft op de perceptie van leefbaarheid in de woonomgeving (Van Beuningen, 2018; Elsinga & Hoekstra, 2005). De hypothese voor deze variabele is: “huiseigenaren zijn meer tevreden met de woonomgeving”.
De laatste hypothese van de demografische kenmerken betreft opleidingsniveau: “hoog opgeleiden zijn meer tevreden met de woonomgeving”. Er is geen eenduidig geluid over welke relatie er is, dit hangt mogelijk af van de casus. De hypothese is gebaseerd op de resultaten van Lu et al. (1999), die wel zegt dat er meerdere indicatoren in werking waren, die hebben geleid tot het resultaat van positieve relatie tussen hoogopgeleid en tevreden met de leefbaarheid in de woonomgeving.
3.3.2 Hypotheses Sociale kenmerken
De sociale kenmerken symboliseren de sociale controle, cohesie en zekerheid van de woonomgeving. Het element veiligheid dat verwerkt wordt in leefbaarheid.
Contact met omwonende is het eerste kenmerk, de hypothese die hiervoor is opgesteld is: “meer contact betekent meer tevreden met de woonomgeving”. Adriaanse (2007) zegt dat mensen zich over tijd aan een plek hechten, contact met omwonende kan als katalysator werken, de tevredenheid rondom de woonomgeving stimuleren. Daarbij zorgt contact ook voor het naleven van sociale waarden en regels (Adams, 1992), wat zekerheid en een gevoel van veiligheid biedt.
Het tweede kenmerk is overlast van omwonende, dit heeft een negatieve relatie met tevredenheid met woonomgeving. De hypothese is: “overlast van omwonende verlaagt tevredenheid met de woonomgeving”. Dit valt terug op het hechten aan een plaats, overlast creëert een mismatch tussen de gewenste en werkelijke woonomgeving.
Het derde kenmerk is vandalisme, deze hypothese volgt dezelfde redenering als die van overlast: “vandalisme verlaagt de tevredenheid van de woonomgeving”. Vandalisme geeft bewoners sneller het gevoel dat de omgeving onveilig is (Moser, 1992).
3.3.3 Hypotheses Fysieke kenmerken
De fysieke kenmerken behoren tot de contextuele kenmerken. Bekend is dat wanneer deze kenmerken in grote hoeveelheden voorkomen, ze als storend worden ervaren.
Geluid is het eerste kenmerk, met als hypothese: “geluid veroorzaakt minder tevredenheid met de woonomgeving”. Geluidsoverlast wordt als de meest heftige overlast ervaren ( Tsai et al., 2009). Daarnaast draagt het ook bij aan verscheidene psychologische problemen die indirect de tevredenheid van de woonomgeving beïnvloeden.
Stank wordt ook als storend ondervonden en heeft ook een negatieve relatie met leefbaarheid. De hypothese voor dit kenmerk is: “stank veroorzaakt minder tevredenheid met de woonomgeving”.
Verkeer is het laatste kenmerk van deze groep, uit de theorie kwam naar voren dat verkeer niet hinderlijk wordt gevonden door de drukte of de hoeveelheid auto’s. Maar eerder door de geluid en luchtvervuiling (Urban & Máca, 2013). De hypothese is: “verkeer veroorzaakt minder tevredenheid met de woonomgeving”.
3.3.4 Hypothese Leefbaarometer
De tweede centrale vraag is gebaseerd op de aanname dat de subjectieve beleving overeenkomt met objectieve waarheid. In dit onderzoek wordt het getest aan de hand van twee regressieanalyses. Het doel is om te kijken of de twee afhankelijke variabelen dezelfde determinanten heeft. De hypothese die hier is opgesteld is: “woonomgeving tevredenheid van de WoON15 heeft dezelfde hoofd determinanten op het gebied van demografische, sociale en fysieke kenmerken als de Leefbaarometer 2016 gemeente scores”.
3.4 Onderzoeksopzet
Het beantwoorden van de centrale vraagstelling gaat aan de hand van een kwantitatief onderzoek omdat het betrekking heeft tot heel Nederland. Kwantitatief onderzoek heeft als doel om te generaliseren en om nieuw kwalitatief onderzoek te initiëren. Aan de hand van deze twee doelen is het volgende onderzoek opgezet. Het eerste doel is erachter komen welke variabele het meest bijdragen aan woonomgeving tevredenheid (leefbaarheid) voor de respondenten van WoON 2015. Het tweede doel is kijken of dit overeenkomt met de objectieve Leefbaarometer 2016 scores gebaseerd op de theorie.
Eerst worden bivariate analyses uitgevoerd, verdere toelichting in 4.1 (bladzijde 23). Daarna komt de regressie aan bod. Het theoretisch framework (bladzijde 13) laat zien hoe alledrie de groepen aanwezig zijn bij determineren van leefbaarheid. Het determineren van leefbaarheid gegeven de rest van de variabelen vereist een multi regressieanalyse, verdere uitleg 4.2 (bladzijde 36). Discrepantie en gelijkenissen kunnen aanleiding geven voor meer onderzoek.
3.5 Data en operationalisering
De data is verkregen van EASY van DANS, dit is een instituut van KNAW, die openbare data beschikbaar stelt. In deze scriptie is het WoonOnderzoek Nederland van 2015 gebruikt, dit is een initiatief van het ministerie van Binnenlandse zaken en Koninkrijksrelaties, deze dataset bestaat uit enquêtes van meer dan 60.000 mensen en betreft wonen en woonomgeving en de keuzes van mensen op de woningmarkt (“WoonOnderzoek Nederland,” n.d.). De tweede dataset die is gebruikt is de Leefbaarometer, afkomstig van data.overheid, het bestand bevat de leefbaarometer scores op gemeentelijk niveau. Deze zijn gekoppeld aan de WoON 2015 data aan de hand van de gemeentecodes.
In de volgende twee paragrafen worden de variabelen besproken die centraal staan in dit onderzoek.
3.5.1 Afhankelijke variabelen
Het is niet duidelijke welke aspecten van subjectieve waarneming het belangrijkst zijn voor het determineren van leefbaarheid. Het vinden van de belangrijkste determinanten wordt daarom aan de hand van twee afhankelijke variabelen gedaan. Het doel is kritisch te kijken naar resultaten van beide twee regressies.
Woonomgeving tevredenheid
Leefbaarheid wordt vaak gezien als: in hoeverre de woonomgeving een persoon bevredigd in zijn/haar wensen. Dit kan worden vertaald naar woonomgeving tevredenheid, veel tevredenheid betekent dat de omgeving leefbaar is en weinig tevredenheid andersom. In de WoON 2015 enquête is er een vraag die dit meet: vraag (14.1) Tevredenheid met huidige woonomgeving. De vraag luidt als volgt: “Hoe tevreden bent u met uw huidige woonomgeving?”. Deze variabele omvat de subjectieve tevredenheid.
Deze variabelen wordt uitgedrukt met waardes van de likert scale. In tabel 1 staat de verdeling van deze variabel.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer ontevreden
Ontevreden Neutraal Tevreden Zeer tevreden
Frequentie 759 2672 7159 33293 18785
Percentage 1,2 4,3 11,4 53,1 30,0 n = 62668
Tabel 1. Frequentie en Percentage van woonomgeving variabele uit WoON 2015.
Leefbaarometer Gemeente Score 2016
De Leefbaarometer score is de tweede afhankelijke variabele. Deze variabele is gebaseerd op 100 objectieve indicatoren en opgesteld door het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties. Hierbij wordt de definitie uit Leidelmeijer en van Kamp (2003) geadopteerd: “Leefbaarheid is de mate waarin de omgeving aansluit bij de eisen en wensen die er door de mens aan worden gesteld” (Leefbaarometer, 2019). In deze variabele staan de belangen van nederlandse burgers centraal en is deze ook opgesteld aan de hand van die belangen. De scores van de gemeente zijn gekoppeld aan de WoON 2015 onderzoekseenheden met de gemeentecode, er missen scores voor enkele gemeenten. In tabel 2 staat de verdeling van de Leefbaarometer Gemeente Score 2016 variabele, de 9 klassen zijn ook gekopieerd (afbeelding 1).
Afbeelding 1. De 9 klassen van de Leefbaarometer. Er zijn 3 negatieve, 5 positieve en 1 middenklasse. De middenklasse ‘Zwak’ duidt aan dat de gemeente in de gaten moet worden gehouden (Leefbaarometer, 2019).
Leefbaarometer Gemeente Score 2016 Zwak Voldoend e Ruim voldoende Goed Zeer goed Uitstekend Ontbrekend Frequentie 1596 1357 30791 19846 6904 1846 328 Percentage 2,5 2,2 49,1 31,7 11,0 2,9 0,5 n = 62668
Tabel 2. Frequentie en Percentage van Leefbaarometer Gemeente Score 2016
De laagste 3 klassen: ‘Zeer onvoldoende’, ‘Ruim onvoldoende’ en ‘Onvoldoende’, komen niet voor in de leefbaarometer van 2016 op gemeentelijke schaal. De meeste respondenten van de WoON 2015 enquête wonen in een gemeente die het cijfer 6 (Ruim voldoende) hebben gekregen voor de leefbaarheid, het twee na meest gegeven cijfer is 7 (Goed).
3.5.2 Onafhankelijke variabelen
Hier worden de onafhankelijke variabelen in het kort besproken en toegelicht. Beginnend bij demografische, vervolgens sociale en tot slot fysieke. Likert scale variabelen zijn ordinaal, de overige variabelen zijn nominaal. Voor samengevoegde variabelen is de verdeling bijgevoegd.
Demografische kenmerken
Leeftijd (ordinaal)
Deze variabele bestaat uit 7 klassen: 17-24 jaar, 25-34 jaar, 35-44 jaar, 45-54 jaar, 55-64 jaar, 65-74 jaar en 75 jaar en ouder. Dit is een nominale variabele, wat inhoudt dat deze niet in een volgorde staan en in dit onderzoek afzonderlijk worden gemeten op zwaarte.
Geslacht (nominaal)
Dit is een dichotome variabele met de opties: man of vrouw. Van de WoON 2015 enquête is 47,4% man en 52,6% vrouw.
Etniciteit (nominaal)
De etniciteit variabele heeft 3 opties: autochtoon, niet-westers en westers. Er is een distinctie tussen niet-westerse en westerse allochtonen in de WoON 2015 enquête. Een allochtoon is iemand die zelf of een ouder heeft die geboren is in een ander land.
Huishoudsamenstelling (nominaal)
Deze variabele heeft de 3 opties: ‘eenpersoonshuishoudens’, ‘meerpersoonshuishouden met minderjarige kinderen’ en ‘meerpersoonshuishouden zonder minderjarige kinderen’. Uit de literatuur kwam naar voren dat huishoudens met minderjarige kinderen minder tevreden zijn met de woonomgeving, van WoON 2015 behoort 25% tot deze groep.
Eigenaar of huurder (nominaal)
Dit is een dichotome variabele met de opties: eigenaar of huurder. Van de WoON 2015 enquête is 54,3% eigenaar, 33,8% huurder en 11,9% heeft deze informatie niet gedeeld.
Opleidingsniveau (ordinaal)
Deze variabele heeft 3 opties: ‘Laag’, ‘Middel’ en ‘Hoog’, met respectievelijk score 1-3. Die het niveau van het voltooide opleidingsniveau aangeven. Laag is lager onderwijs tot en met MAVO/VMBO-T. Middel is HAVO/VWO en MBO-opleidingen. Hoog is hoger opgeleid; HBO en Universitair. Er zijn 1090 missing values, dit komt doordat sommige individuen een andere school hebben afgerond, die niet is opgenomen in WoON 2015.
Sociale kenmerken
Contact met omwonende (ordinaal)
Deze variabele is samengevoegd uit 2 andere variabelen: “Ik heb veel contact met mijn directe buurtbewoners” en ““Ik heb veel contact met mijn andere buurtbewoners”. Hierbij zijn de waarden opgeteld en heringedeeld in 3 klassen: ‘(Bijna) Nooit contact’, ‘Soms contact’, ‘Veel contact’. Hieronder staat de verdeling.
Contact met omwonende
(Bijna) Nooit contact Soms contact Veel contact
Frequentie 12260 30164 20244
Percentage 19,6 48,1 32,3
n = 62668
Overlast van omwonende (ordinaal)
Deze variabele is samengevoegd uit 2 andere variabelen: “Overlast door directe buurtbewoners” en “Overlast door omwonende”. Hierbij zijn de waarden opgeteld en heringedeeld in 3 klassen: ‘Nooit overlast’, ‘Soms overlast’, ‘Veel overlast’.
Overlast van omwonende
(Bijna) Nooit overlast
Soms overlast Veel overlast
Frequentie 43200 9114 10534
Percentage 68,9 14,6 16,5
n = 62668
Tabel 4. Frequentie en Percentage van Overlast met omwonende
Vandalisme (ordinaal)
Deze variabele is samengevoegd uit 3 andere variabelen: “Voorkomen bekladding van muren en gebouwen”, “Voorkomen vernieling telefooncellen, bus- of tramhokjes” en “Voorkomen rommel op straat”. Hierbij zijn de waarden opgeteld en heringedeeld in 3 klassen: ‘Geen vandalisme’, ‘Vandalisme op 1 aspect’ en ‘Vandalisme op meerdere aspecten’.
Vandalisme
Geen vandalisme Vandalisme op 1 aspect’ Vandalisme op meerdere aspecten Frequentie 23794 18304 20570 Percentage 38,0 29,2 32,8 n = 62668
Tabel 5. Frequentie en Percentage van Vandalisme Fysieke kenmerken
Vormen van geluidsoverlast (ordinaal)
Deze variabele heeft 3 opties: ‘(Bijna) Nooit', 'Soms’ en 'Vaak', met respectievelijk score 1-3.
Deze variabele heeft 3 opties: ‘(Bijna) Nooit', 'Soms’ en 'Vaak', met respectievelijk score 1-3.
Last van het verkeer (ordinaal)
4. Analyse
In de analyse wordt het kwantitatieve onderzoek besproken, waarbij de twee afhankelijke leefbaarheid variabelen centraal staan. De analyse bestaat uit twee delen: bivariate analyses en de regressieanalyse. In de bivariate analyses worden kruistabellen besproken met de woonomgeving tevredenheid als hoofdfocus om de eerste centrale vraag te beantwoorden. De regressieanalyse bestaat uit één analyse met woonomgeving tevredenheid en een tweede met de Leefbaarometer 2016 als afhankelijke variabele.
4.1 Bivariate Analyse
Een bivariate analyse is het vergelijken van twee verschillende variabelen om samenhang aan te tonen. Een van de twee variabelen is afhankelijk en de ander is onafhankelijk. Samenhang is het zoeken naar een relatie tussen de twee variabelen aan de hand van een statistische methode. De methode wordt gekozen op basis van het soort variabelen die worden gebruikt. Tevens wordt er gekeken naar de significantie van de samenhang. De significantie wordt aangegeven met een nummer, in de meeste gevallen is een samenhang significant wanneer het gelijk of kleiner dan 0,05 is. Samenhang en significantie zijn alleen geen teken van causaliteit, uit een bivariate analyse kan niet worden opgemaakt of de onafhankelijke variabele heeft geleid tot een afhankelijke variabele. Het correct interpreteren van de bivariate analyse is van belang om misverstanden te voorkomen en te letten op de juiste variabelen of resultaten.
Bivariate analyses worden weergegeven met kruistabellen, waarbij horizontaal en verticaal een variabele staan. De waarden van de cellen zijn uitgedrukt in procenten en geven de verdeling weer. Wanneer er twee variabelen zijn met ieder 2 keuzes dan is het maximaal aantal soort keuzes 2 x 2 = 4, de verdeling geeft weer welk percentage ieder van deze 4 keuzes heeft. Voor de bivariate analyse van dit onderzoek wordt er Cramér’s V of Gamma gebruikt omdat variabelen nominaal of ordinaal zijn. Cramér’s V wordt uitgedrukt met een cijfer tussen de 0 en 1, waarbij hoge waarden een hoge samenhang betekenen. Tegelijkertijd wordt de chi-kwadraat uitgerekend, dit is deel van de Cramér’s V formule (afbeelding 2). De chi-kwadraat is een waarde die aangeeft hoe waarschijnlijk de resultaten zijn, die zijn verkregen van een sample of populatie. De chi-kwadraat vertelt of de verdeling haalbaar is of mogelijk beïnvloed wordt door een andere factor. Dit cijfer is vaak veel hoger dan 1 en is significant als het hoger is dan de zelfgekozen alfa van 1% of 5%.
Afbeelding 2. Cramér’s V formule.
Gamma wordt toegepast bij twee ordinale variabelen deel zijn van de kruistabellen. Likert scale waarden zijn over het algemeen ordinaal omdat deze in een volgorde staan. Voor de gamma ligt de waarde tussen de -1 en de 1. Hierbij is dichter tot 0 een zwakke relatie en dichter tot een absolute 1 een sterke relatie.
Hieronder worden de bivariate analyses met betrekking tot afhankelijke variabele ‘Woonomgeving tevredenheid’ van WoON 2015 besproken met als doel om de centrale onderzoeksvraag te beantwoorden. Eerst wordt de besproken wat er in de tabel staat, hoe de percentage moeten worden geïnterpreteerd. Daarna wordt de samenhang genoemd en besproken hoe dit in relatie staat met de aangehaalde literatuur, hierbij wordt gelet op overeenkomsten of verschillen.
4.1.1 Demografische kenmerken
De eerste groep variabelen die wordt geanalyseerd zijn de demografische kenmerken.
Leeftijd
Uit tabel 6 kunnen we opmaken dat ongeacht de leeftijdsklasse de verdeling van tevredenheid voor de woonomgeving gelijk is. In iedere leeftijdsklasse is de ‘Tevreden’ groep het grootst, gevolgd door ‘Zeer Tevreden’. De ‘Zeer ontevreden’ groep is telkens het kleinst. Bernhard et al. (2014) zegt dat jongvolwassenen nog zoekende zijn naar een geschikte woonomgeving en er een groter aandeel van de ‘25-34 jaar’ en deels ‘35-44 jaar’ klassen ontevreden hoort te zijn dan respondenten op oudere leeftijd met de woonomgeving. Dit komt overeen met tabel 4 waarbij beide groepen een groter aandeel respondenten hebben die ‘Zeer ontevreden’ of ‘ Ontevreden’ hebben. De groep van ‘75 jaar en ouder’ is het meest positief over hun woonomgeving, 8 op de 9 is ‘Tevreden’ of ‘Zeer tevreden’, dit komt ook overeen met literatuur. Mensen raken meer gehecht aan hun woonomgeving over tijd (Adriaanse, 2007). Dit kunnen we ook zien aan de ‘Zeer tevredenheid’ kolom, die groeit naarmate we in een oudere leeftijdsklasse komen. Gamma is 0,088 wat een zeer zwakke samenhang aantoont, de samenhang is wel statistisch significant.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Leeftijd 17-24 jaar 0,9% 3,2% 11,4% 55,7% 28,8% 25-34 jaar 1,6% 5,4% 14,2% 54,3% 24,4% 35-44 jaar 1,7% 5,4% 12,4% 54,1% 26,4% 45-54 jaar 1,4% 4,4% 11,9% 53,4% 28,8% 55-64 jaar 1,2% 4,0% 11,2% 51,1% 32,5% 65-74 jaar 0,9% 3,8% 10,0% 51,1% 34,2% 75 jaar en ouder 0,5% 3,1% 7,6% 52,5% 36,3% Gamma, X2, Sig 0,088 666,296 0,000 Tabel 6. Leeftijd met woonomgeving tevredenheid
Geslacht
Uit tabel 7 komt naar voren dat er geen groot verschil is tussen mannen en vrouwen als het gaat om woonomgeving tevredenheid. Dit komt overeen met de literatuur die geen eenduidige relatie kan vinden tussen geslacht en leefbaarheid. De Cramér’s V is 0,027. Dat betekent dat het een zeer zwakke samenhang is.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden
Geslacht Man 1,2% 4,0% 11,1% 54,5% 29,2%
Vrouw 1,2% 4,5% 11,7% 51,9% 30,7%
Cramér’s V, X2, Sig 0,027 44,633 0,000 Tabel 7. Geslacht met woonomgeving tevredenheid
Etniciteit
De onderstaande tabel geeft de samenhang weer tussen Etniciteit en Woonomgeving tevredenheid. Duidelijk is dat de ‘niet-westers’ groep minder tevreden is dan de overige groepen. Dit wordt bevestigd door de literatuur, minderheidsgroepen voelen zich minder thuis. Dit geldt in het geval van WoON 2015 respondenten meer voor niet-westerse allochtonen dan westerse allochtonen. Cramér’s V is 0,068, dat is bijna 0 en indiceert een zeer zwakke samenhang.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Etniciteit autochtoon 1,0% 3,9% 10,8% 53,2% 31,0% niet-westers 3,0% 7,0% 16,0% 54,5% 19,6% westers 1,3% 4,9% 13,1% 51,3% 29,4% Cramér’s V, X2, Sig 0,068 576,900 0,000 Tabel 8. Etniciteit met woonomgeving tevredenheid
Huishoudsamenstelling
In tabel 9 staat de samenhang tussen Huishoudsamenstelling en Woonomgeving tevredenheid. De verdeling is per soort huishouden vrij gelijk, ‘meerpersoonshuishouden zonder kinderen’ zijn meest tevreden over de woonomgeving. Dit wordt ook besproken in de theorie: huishoudens zonder kinderen zijn tevredener dan met (Dekker et al., 2011). Dit klopt alleen niet voor dit sample. Eenpersoonshuishoudens hebben namelijk het hoogste aandeel ‘Zeer ontevreden’ en ‘Ontevreden’, terwijl er geen minderjarige kinderen zijn.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal
Tevrede n Zeer tevreden Huishoud- samenstelling eenpersoons- huishouden 1,5% 5,6% 12,7% 52,0% 28,2% meerpersoons- huishouden met minderjarige kinderen 1,3% 4,1% 11,4% 54,0% 29,2% meerpersoons- huishouden zonder minderjarige kinderen 1,0% 3,5% 10,7% 53,3% 31,5% Gamma, X2, Sig 0,043 234,665 0,000 Tabel 9. Huishoudsamenstelling met woonomgeving tevredenheid
Eigenaar of huurder
In de onderstaande tabel staat de samenhang tussen Eigenaar of huurder en Woonomgeving tevredenheid. Respondenten die een koopwoning hebben zijn over het algemeen meer tevreden met de woonomgeving dan huurders. Dit wordt mede bevestigd door de literatuur. Van Beuningen (2018) benoemde echter wel dat het bezitten van een woning niet direct tot woonomgeving tevredenheid leidt, maar eerder een teken is van welvarend leven. Cramér’s V is 0,168, dat betekent een zwakke samenhang.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Eigenaar of huurder koopwoning 0,7% 3,0% 9,7% 52,4% 34,2% huurwoning 2,2% 7,0% 15,0% 52,7% 23,0% Cramér’s V, X2, Sig 0,168 1553,702 0,000 Tabel 10. Eigenaar of huurder met Woonomgeving Tevredenheid
Opleidingsniveau
In tabel 11 staat de samenhang tussen Hoogst voltooide opleiding en Woonomgeving tevredenheid. De verdeling van tevredenheid is hetzelfde over de 3 opleidingsniveaus. Gamma is 0,032 wat een zeer zwakke samenhang betekent. De aangehaalde theorie is ook onzeker wel factor opleiding heeft op woonomgeving tevredenheid, er is een ambivalent geluid. Juist laag opgeleiden ervaren minder tevredenheid door mindere educatie of hoogopgeleiden door meerdere jaren te hebben gestudeerd.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Hoogst voltooide opleiding Laag 1,3% 4,4% 11,3% 53,8% 29,1% Middel 1,3% 4,3% 11,8% 53,4% 29,2% Hoog 1,0% 4,0% 11,1% 52,0% 31,9% Gamma, X2, Sig 0,032 58,733 0,000 Tabel 11. Hoogst voltooide opleiding met Woonomgeving tevredenheid
Samenvattend
Bijna alle demografische kenmerken hebben een zeer zwakke samenhang met woonomgeving tevredenheid. Tevens is de relatie niet duidelijk in zowel theorie als de bivariate analyses. ‘Eigenaar of huurder’ heeft de sterkste samenhang met Cramér’s V is 0,168.
4.1.2 Sociale kenmerken
De tweede groep variabelen die wordt geanalyseerd zijn de sociale kenmerken. Dit zijn kenmerken die vaak betrekking hebben tot menselijk handelen van omwonenden.
Contact met omwonenden
In de onderstaande tabel staat de samenhang tussen Contact en Woonomgeving tevredenheid. Het aandeel ‘Tevreden’ en ‘Zeer tevreden’ respondenten stijgt bij het hebben van meer contact, dit indiceert een positieve samenhang. Gamma is 0,353, dit is een redelijke sterke samenhang.
Uit de literatuur kwam naar voren dat mensen die meer contact met omwonende hebben, meer tevreden zijn met de woonomgeving. Dit komt overeen met de WoON 2015 respondenten. Contact betekent het hebben van goed contact en gelijkenissen met buren wat leidt tot saamhorigheid en naleving plus bevestiging van de sociale normen (Bonaiuto & Fornara, 2004), dit kunnen we deels terug zien aan het grote aandeel ‘Zeer tevreden’ met betrekking tot ‘Veel contact’.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Contact met omwonende (Bijna) Nooit contact 2,9% 8,5% 18,4% 52,8% 17,4% Soms contact 0,9% 3,9% 12,1% 56,7% 26,4% Veel contact 0,6% 2,3% 6,3% 47,9% 43,0% Gamma, X2, Sig 0,353 4179,057 0,000 Tabel 12. ‘Contact met omwonenden’ met Woonomgeving tevredenheid
Overlast van omwonenden
Tabel 13 geeft de bivariate analyse tussen Overlast van omwonende en Woonomgeving tevredenheid weer. Gamma is -0,505, dit is een sterke negatieve relatie. Wat inhoudt dat bij veel overlast er een lager aandeel tevreden is met de woonomgeving. Overlast is tegenovergestelde van Contact met omwonenden. Kijkend naar de definitie van contact met omwonende betekent overlast: Geen samenhorigheid of naleving van sociale normen binnen de buurt. Daarnaast weerhoudt overlast bewoners om zich te hechten aan een plek
(Van der Graaf, 2009). Dit beïnvloedt de leefbaarheid en is terug te zien in de tabel aan de hand van een stijgend aandeel ontevreden respondenten bij meer overlast.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Overlast van omwonende (Bijna) Nooit overlast 0,3% 1,9% 7,4% 54,0% 36,4% Soms overlast 0,8% 4,9% 17,2% 56,4% 20,8% Veel overlast 5,2% 13,4% 23,2% 46,8% 11,4% Gamma, X2, Sig - 0.505 8498,509 0,000 Tabel 13. ‘Overlast van omwonenden’ met Woonomgeving tevredenheid.
Vandalisme
Tabel 14 illustreert de samenhang van Vandalisme en Woonomgeving tevredenheid. Vandalisme heeft een negatieve samenhang, dit zien we aan een lage percentage ‘Tevreden’ en ‘Zeer tevreden’ respondenten bij ‘Vandalisme op meerdere aspecten’. Het gaat hier over 3 aspecten: bekladding van muren, vernielen van telefoon-, bus- en tramhokjes, rommel op straat. De negatieve samenhang wordt bevestigd door de aangehaalde theorie. Vandalisme zorgt voor een onbalans, mensen hebben meer moeite zich te hechten aan een buurt. Tevens geeft vandalisme mensen een gevoel van onveiligheid, wat zich uit in ontevredenheid met de woonomgeving.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Vandalisme Nooit 0,4% 1,9% 6,4% 50,7% 40,5% Vandalisme op 1 aspect 0,5% 2,6% 10,3% 57,1% 29,5% Vandalisme op meerdere aspecten 2,8% 8,5% 18,2% 52,4% 18,1% Gamma, X2, Sig - 0,372 5212,451 0,000 Tabel 14. Vandalisme met Woonomgeving tevredenheid.
Samenvattend
Overlast van omwonende heeft de sterkste samenhang van de sociale kenmerken. Overlast van Omwonende en Vandalisme hebben beide een negatieve invloed op woonomgeving tevredenheid. De aangehaalde theorieën ondersteunen dit, burgers kunnen zich minder goed hechten aan een buurt waar dit plaatsvindt. Contact met omwonende heeft een positieve invloed, het zorgt voor saamhorigheid. Het aandeel mensen dat tevreden is met de woonomgeving stijgt bij meer contact.
4.1.3 Fysieke kenmerken
De laatste groep variabelen die wordt geanalyseerd zijn de fysieke kenmerken, uit de literatuur kwam direct naar voren dat alledrie de variabelen een negatieve invloed hebben op woonomgeving tevredenheid (Adriaanse, 2008).
Vormen van geluidsoverlast
Hieronder staat de tabel van Geluidsoverlast en Woonomgeving tevredenheid. De percentages in de tabel geven een duidelijke relatie weer. Naarmate Geluidsoverlast stijgt van ‘(Bijna) Nooit’ naar ‘Vaak’, stijgt het aandeel ‘Zeer ontevreden’, ‘Ontevreden’ en ‘Neutraal. Naast deze trend, is de ‘Tevreden’ groep ook interessant. Het aandeel van deze groep stijgt eerst en daalt daarna en volgt niet een duidelijke daling. Gamma van deze twee variabelen is -0,418, wat een sterke negatieve samenhang indiceert.
Uit de theorie kwam naar voren dat geluidsoverlast het meest negatief wordt ervaren dan andere fysieke kenmerken (Tsai et al., 2009). Geluidsoverlast leidt tot veel psychische problemen die de woonomgeving tevredenheid kunnen beïnvloeden.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Geluids- overlast (Bijna) Nooit 0,4% 2,4% 7,9% 53,7% 35,5% Soms 1,2% 4,9% 16,4% 56,0% 21,5% Vaak 7,3% 17,0% 23,7% 39,7% 12,3% Gamma, X2, Sig - 0,418 7222,962 0,000 Tabel 15. Geluidsoverlast met Woonomgeving tevredenheid
Vormen van stank, stof en vuil
Tabel 16 illustreert de samenhang tussen ‘Last van stank, stof en vuil’ en Woonomgeving tevredenheid. Van de percentages kunnen we afleiden dat zodra de frequentie geluidsoverlast stijgt, van ‘(Bijna) Nooit’ naar ‘Vaak’. Stijgt het aandeel ‘Zeer ontevreden’, ‘Ontevreden’ plus ‘Neutraal’ en daalt ‘Tevreden’ en ‘Zeer tevreden’. We zien hier dezelfde trend als bij geluidsoverlast, alleen heeft de ‘Tevreden’ groep hier geen plotseling stijging als variabele ‘Last van stank, stof en vuil’ ‘Soms’ voorkomt. De Gamma van deze analyse is -0,389, wat een sterke negatieve samenhang aantoont.
1986). Echter is de aanzet niet gelimiteerd tot buurtbewoners, maar ook mensen buiten de wijk of buurt.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Last van stank, stof en vuil (Bijna) Nooit 0,6% 2,8% 9,2% 54,1% 33,4% Soms 1,6% 6,3% 17,2% 53,8% 21,1% Vaak 7,9% 17,4% 23,1% 38,3% 13,3% Gamma, X2, Sig - 0,389 5379,952 0,000 Tabel 16. Last van stank, stof en vuil met woonomgeving tevredenheid
Last van het verkeer
In tabel 17 staat de bivariate analyse van Last van verkeer en Woonomgeving tevredenheid. De Gamma is -0,267, wat een minder sterke negatieve samenhang betekent. Last van verkeer heeft dezelfde trend als geluidsoverlast, enkel minder sterk. Naarmate Last van verkeer stijgt van ‘(Bijna) Nooit’ naar ‘Vaak’, stijgt het aandeel ‘Zeer ontevreden’, ‘Ontevreden’ en ‘Neutraal. De ‘Tevreden’ groep heeft een kleine stijging in aandeel, kijkend naar ‘(Bijna) Nooit’ en ‘Soms’.
Deze trend komt overeen met de aangehaalde literatuur. Echter, in de literatuur wordt een nuancering beschreven. Verkeer draagt bij aan zowel geluid als vervuiling, terwijl die niet snel met elkaar verbonden worden (Urban & Máca, 2013). Verkeer wordt eerder gezien als de hoeveelheid auto’s; de drukte op straat. De geluidsoverlast en vervuiling die mede wordt geproduceerd door verkeer wordt wellicht door respondenten beoordeeld in de ‘Geluidsoverlast’ en ‘Last van stank, stof en vuil’ variabelen.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Last van verkeer (Bijna) Nooit 0,8% 3,1% 9,3% 53,1% 33,7% Soms 1,2% 4,0% 13,0% 55,4% 26,4% Vaak 3,8% 11,3% 20,1% 48,3% 16,5% Gamma, X2, Sig - 0,267 2811,747 0,000 Tabel 17. Last van verkeer met Woonomgeving tevredenheid
Samenvattend
Geluidsoverlast heeft de sterkste negatieve samenhang van de fysieke kenmerken met een Gamma van -0,418. Dit wordt bevestigd door de literatuur. De samenhang kan komen door de psychische aandoeningen waartoe een overmaat kan leiden. Daarnaast kunnen de respondenten ‘Last van verkeer’ hebben verstaan als drukte en niet als een totaalpakket van negatieve effecten dat verkeer heeft.
4.1.4 Samenhang met Leefbaarometer 2016
Voor het beantwoorden van de tweede centrale vraag van deze scriptie is de overlap tussen de twee afhankelijke variabelen vooraf bepaalt. Hieronder staat een kruistabel, deze illustreert dat er een zwakke samenhang is.
Tevredenheid met huidige woonomgeving
Zeer
ontevreden Ontevreden Neutraal Tevreden
Zeer tevreden Leefbaaromete r Gemeente Score 2016 Zwak 3,9% 8,5% 18,0% 52,9% 16,7% Voldoende 2,4% 6,7% 14,7% 54,3% 22,0% Ruim voldoende 1,5% 5,1% 13,1% 53,1% 27,3% Goed 0,8% 3,3% 9,9% 53,9% 32,0% Zeer goed 0,5% 2,4% 7,9% 52,3% 36,9% Uitstekend 0,2% 2,0% 5,9% 48,2% 43,7% Gamma, X2, Sig 0.181 1238,787 0,000 Tabel 18. Overlap tussen subjectieve en objectieve leefbaarheid. Rij-percentages zijn afgebeeld. Gamma is 0.181 en geeft de richting aan van de relatie: wanneer een persoon in een gemeente woont met een hoge Leefbaarometer score is de kans hoger dat deze meer tevreden is met de woonomgeving. De Gamma is niet heel hoog, dit betekent dat er een zwakke positieve samenhang is tussen de twee variabelen.
De kruistabel ondersteunt de gedachtegang dat de subjectieve beleving van respondenten overeenkomt met de objectieve waarneming van het ministerie van BZK. Het aandeel tevreden bewoners stijgt wanneer de woonomgeving een hoger Leefbaarometer cijfer heeft. Buiten deze analyse, wordt in de regressieanalyse gekeken naar de invloed van de afzonderlijke variabelen op de twee leefbaarheid variabelen.
4.2 Multi regressieanalyse
In dit deel van de analyse worden de regressieanalyses besproken. De eerste regressieanalyse heeft als afhankelijke variabele: woonomgeving tevredenheid. Deze analyse wordt hoofdzakelijk gebruikt om de eerste centrale vraag te beantwoorden: “Welke demografische-, sociale- en fysieke kenmerken dragen bij aan de leefbaarheid van woonomgevingen in Nederland volgens burgers?”. Vervolgens wordt de tweede regressieanalyse met als afhankelijke variabele Leefbaarometer 2016 gemeente scores gebruikt om een vergelijking te trekken tussen subjectieve en objectieve scores van leefbaarheid, om de tweede vraag te beantwoorden: “In hoeverre valt de subjectieve waarneming van respondenten van WoON 2015 samen met de objectieve Leefbaarometer 2016 scores op gemeentelijk niveau in Nederland?”. Deze vraag vergelijkt de hoofd determinanten per afhankelijke variabele met elkaar.
Een multi regressieanalyse wordt gebruikt om een continue variabele te voorspellen, in dit geval wordt woonomgeving tevredenheid gebruikt als continue ook al zijn er slecht 5 opties. De analyse hanteert de formule: Y = b 0 + b1X1 + b2X 2 + … + bpxp. De afhankelijke variabele neemt de positie in van ‘Y’, en onafhankelijke variabelen stellen een ‘b pXp’ voor. In deze analyse wordt geprobeerd zo duidelijk mogelijke de afhankelijke variabele te voorspellen aan de hand van meerdere onafhankelijke variabelen. Deze variabelen kunnen inzicht bieden over de variatie van de Y.
Bij het afnemen van een regressieanalyse moet rekening worden gehouden met enkele factoren. Het eerste, meer variabelen betrekken in de analyse staat niet gelijk aan een hoger percentage variatie van de afhankelijke variabele dat wordt voorspelt. Dit komt omdat variabelen elkaar ook beïnvloeden, daarom is het van belang dat de onafhankelijke variabelen goed worden gekozen. In het geval van de analyses van deze scriptie zijn variabelen gekozen op basis van de aangehaalde theorie. Ten tweede, het onderling beïnvloeden van onafhankelijke variabelen gebeurt ongeacht. Dit betekent dat de invloed of het coëfficiënt van een onafhankelijke variabele enkel vast staat op voorwaarde dat alle overige variabelen ook aanwezig zijn in de context. Voor dit onderzoek is een aanname gedaan dat alle factoren te allen tijde aanwezig zijn. Daarom is er niet voor gekozen om meerdere modellen te maken, die het effect van de variabelen op elkaar illustreren. Ten laatste, de variabelen die worden gehanteerd zijn nominaal of ordinaal. SPSS leest in een multi regressieanalyse enkel de waarden van de verschillende variabelen, bijvoorbeeld bij de variabele Geslacht. Wanneer ‘man’ score 1 en ‘vrouw’ score 2 krijgt toegewezen, wordt vrouw geïnterpreteerd als iets met meer waarde, terwijl in realiteit deze gelijk zijn. Daarom zijn er dummyvariabelen gemaakt. Dit geldt ook voor de ordinale variabelen, deze hebben namelijk geen duidelijke waarde: ‘(Bijna) Nooit’, ‘Soms’ en ‘Vaak. Duidelijke waardes voor
dat geval gebruik gemaakt van een duidelijke orde die niet verkeerd interpreteerbaar is, desalniettemin kan deze ook worden gedummificeerd, om de afzonderlijke sterkte op de afhankelijke variabele te meten.
In de analyse wordt gebruik gemaakt van dummyvariabelen, wat inhoudt dat een grote nominale/ordinale variabele worden opgebroken in kleinere eenvoudigere variabelen. In een regressie worden niet alle dummy’s meegenomen, plus SPSS laat dit niet toe. Eén dummy wordt terzijde gehouden en functioneert als referentie. Dat houdt in dat coëfficiënten, cijfers zijn ten opzichte van de referentie. De referentie is daarom vaak de dummy met een voorspelbare invloed op de afhankelijke variabele.
4.2.1 Determinanten van leefbaarheid voor WoON 2015 respondenten In tabel 19 staat de regressieanalyse met Woonomgeving tevredenheid als afhankelijke variabele. De tabel wordt per kenmerken-groep besproken. Deze tabel heeft een r-kwadraat van 0,250, dit betekent dat 25% van de variatie wordt voorspeld aan de hand van de opgenomen onafhankelijke variabelen.
De variabelen worden aangegeven met de kleur van de groep uit het conceptueel framework, de tabel bevat de coëfficiënten en de significantie. Om de invloed van een variabele op woonomgeving tevredenheid te bepalen, kijken we naar de Beta, gestandaardiseerde coëfficiënten.
Meervoudige lineaire regressie van Woonomgeving tevredenheid
B Beta Sig.
(Constant) 4,096 ,000
Leeftijd (Ref. 25-34 jaar)
17-24 jaar ,074 ,018 ,000 35-44 jaar -,023 -,010 ,052 45-54 jaar ,024 ,011 ,033 55-64 jaar ,043 ,020 ,000 65-74 jaar ,038 ,017 ,002 75 jaar en ouder ,061 ,023 ,000
Geslacht (Ref. Man)
Vrouw ,040 ,024 ,000
niet-westers -,139 -,042 ,000
westers -,017 -,006 ,128
Huishoudsamenstelling (Ref. eenpersoonshuishoudens)
meerpersoonshuishouden met minderjarige kinderen -,064 -,032 ,000
meerpersoonshuishouden zonder minderjarige kinderen -,007 -,004 ,394
Koop of huur (Ref. Eigenaar)
Huurder -,119 -,069 ,000
Opleiding (Ref. Laag)
Middel ,055 ,031 ,000
Hoog ,126 ,070 ,000
Contact met omwonenden (Ref. (Bijna) Nooit)
Soms ,213 ,126 ,000
Veel ,422 ,234 ,000
Overlast van omwonenden (Ref. (Bijna) Nooit)
Soms -,177 -,074 ,000
Veel -,450 -,200 ,000
Vandalisme (Ref. Geen vandalisme)
Vandalisme op 1 aspect -,075 -,040 ,000
Vandalisme op meerdere aspecten -,263 -,146 ,000
Geluidsoverlast (Ref (Bijna) Nooit)
Soms -,028 -,015 ,001
Vaak -,322 -,108 ,000
Last van stank, stof en vuil (Ref. (Bijna) Nooit)
Soms -,097 -,044 ,000
Vaak -,392 -,113 ,000
Last van verkeer (Ref. (Bijna) Nooit)
Soms -,029 -,015 ,000
Vaak -,182 -,070 ,000
Demografische kenmerken
Het hoogste negatieve gestandaardiseerde coëfficiënt van deze groep is -0,069 voor ‘Huurder’. Het hoogste positieve gestandaardiseerde coëfficiënt is ‘Opleiding hoog’ met 0,070. In het kort, iedere variabele.
De leeftijdscategorie laat zien dat de referentiecategorie ‘25-34 jaar’ niet het meest negatief is. De categorie ‘35-44 jaar’ heeft ten opzichte van ‘25-34 jaar’ -0,023 unit effect op woonomgeving tevredenheid, dit betekent dat de tevredenheid minder stijgt onder die leeftijdsklasse. Dit effect is alleen niet statistisch significant. De leeftijdscategorie met het positiefste effect op woonomgeving tevredenheid ten opzicht van ‘25-34 jaar’ is de ‘75 jaar en ouder’ groep. Dit resultaat komt overeen met de literatuur en bevestigd dat mensen over tijd meer tevreden zijn over hun woonomgeving, doordat ze zich emotioneel hebben gehecht.
Uit de tabel kunnen we aflezen dat vrouwen ten opzichte van mannen een 0,40 unit effect hebben. Dat betekent dat vrouwen vergeleken met mannen op woonomgeving tevredenheid 0,40 meer effect hebben. Uit de literatuur kwam naar voren dat geslacht een onduidelijke voorspeller was, in de WoON 2015 dataset hebben vrouwen een positiever effect.
Voor etniciteit kwam naar voren uit de aangehaalde theorie dat allochtonen zich minder snel thuis voelen en minder tevreden zijn met de woonomgeving. Een niet-westerse allochtoon zijn heeft een sterkere invloed dan een westerse allochtoon zijn.
Voor huishoudssamenstelling was ‘eenpersoonshuishouden’ de referentie, uit de literatuur kwam naar voren dat huishoudens zonder kinderen meer genoegen nemen met de woonomgeving omdat het vaak tijdelijk is. Uit de tabel komt naar voren dat ‘meerpersoonshuishoudens zonder minderjarige kinderen’, 0,07 unit lager effect hebben dan de referentiecategorie, dit effect is ook niet statistisch significant. Wel wordt bevestigd dat huishoudens met minderjarige kinderen 0,139 unit lager effect hebben op woonomgeving tevredenheid op basis van de referentie.
‘Huurder’ heeft de minste units effect van de demografische kenmerken om woonomgeving tevredenheid te doen stijgen. ‘Eigenaar’ heeft 0,119 units meer effect op woonomgeving tevredenheid ten opzichte van ‘Huurder’. Dit resultaat bevestigd de aangehaalde theorie, al zegt die dat ‘Eigenaar’ zijn indiceert dat de respondent een goed leven heeft, wat indirect de tevredenheid beïnvloedt.
Uit de tabel komt naar voren dat een hoog opleidingsniveau meer effect heeft op de woontevredenheid. Ook heeft dit het meest positieve effect van de demografische kenmerken. De theorie gaf geen duidelijke reden hoe opleidingsniveau in verband stond met
woonomgeving tevredenheid. Net als bij eigenaar of huurder kan een hoog opleidingsniveau een indicatie zijn voor een goed leven.
Sociale kenmerken
Het hoogste negatieve gestandaardiseerde coëfficiënt van deze groep is -0,200 voor ‘Vaak overlast van omwonende’. Het hoogste positieve gestandaardiseerde coëfficiënt is ‘Veel contact met omwonende’ met 0,234. De referentiecategorie voor de sociale kenmerken zijn allen ‘(Bijna) Nooit’.
De categorie ‘Contact met omwonenden’ is de enige positieve variabele in deze groep. De tabel bevestigd de theorie, meer contact heeft een positiever effect op de woonomgeving tevredenheid. ‘Veel contact’ heeft 0,422 units stijging op woonomgeving tevredenheid ten opzichte van ‘(Bijna) Nooit contact’.
De tabel laat zien dat overlast van omwonende een grote negatieve invloed heeft op de afhankelijke variabele. Wanneer omwonende overlast veroorzaken weerhoudt het bewoners zich te hechten aan de buurt. Dit is te zien doordat ‘Vaak overlast...’ 0,450 units minder effect heeft op de afhankelijke variabele ten opzichte van de referentiecategorie.
De laatste variabele van de sociale kenmerken: vandalisme, heeft een negatieve invloed op woonomgeving tevredenheid. Wanneer deze factor toeneemt stijgt de tevredenheid minder snel. Dit is een bevestiging van de theorieën.
Fysieke kenmerken
Het hoogste negatieve gestandaardiseerde coëfficiënt van deze groep is -0,113 voor ‘Vaak last van stank, stof en vuil’. Dit is opvallend omdat bij de bivariate analyses deze variabele niet de sterkste Gamma had. Alle fysieke kenmerken hebben een negatieve invloed op de woonomgeving tevredenheid. Hierbij hebben Geluidsoverlast en Verkeer, wanneer ze waarde ‘Soms’ hebben dezelfde gestandaardiseerde coëfficiënt, dus invloed op de afhankelijke variabele. De variabele ‘Last van verkeer’ heeft de minste negatieve impact op woonomgeving tevredenheid van deze groep. Uit de literatuur kwam naar voren dat de neveneffect (luchtvervuiling en geluidsoverlast) mogelijk niet in acht worden genomen, hierdoor wordt verkeer als minder erg ervaren.
