Bijlagen bij Maakt de buurt verschil?

Transcriptie

1 Bijlagen bij Maakt de buurt verschil? Bijlagen bij Hoofdstuk 4 Bijlagen bij Hoofdstuk 5 Bijlagen bij Hoofdstuk 6 Bijlagen bij Hoofdstuk 7 Bijlagen bij Hoofdstuk 8 1

2 BIJLAGEN BIJ HOOFDSTUK 4 Bijlage B4.1 Verdeling etnische groepen naar etnische concentratie in het SIM Tabel B4.1 Aandelen etnische groep naar etnische concentratie in het SIM onderzoek (percentages met absolute aantallen tussen haakjes) Percentage niet-westerse migranten in de buurt Etnische herkomst < 10% 10 25% 25 50% >50% Turks 12,8 34,8 28,7 23,7 (144) (393) (324) (258) Marokkaans 15,5 30,1 30,4 24,9 (150) (312) (315) (258) Surinaams 20,4 30,1 29,1 20,3 (216) (318) (308) (215) Antilliaans 26,9 35,6 22,1 15,4 (268) (355) (220) (154) Autochtoon 72,2 21,8 5,0 1,0 (746) (225) (52) (10) Bron: SIM (2006) Bijlage B4.2 Vergelijking postcode- en buurtindeling Voor het onderzoeken van het effect van de etnische compositie van de buurt dient zich meteen een probleem aan: Wat is een buurt? (zie ook Kaal, Vanderveen & McConnell, 2008). Eerder Nederlands onderzoek naar buurteffecten heeft, veelal uit praktische overwegingen, gebruik gemaakt van de 4- cijferige postcodegebieden. Deze indeling is echter gemaakt op basis van een doelmatige bezorging van de post en het is de vraag of bewoners hun postcodegebied ook daadwerkelijk als hun buurt ervaren. De CBS-buurtindeling lijkt beter aan te sluiten bij de perceptie van bewoners van hun buurt. Deze indeling is gebaseerd op de indeling die gemeenten zelf hanteren en waarbij de sociaalgeografische afbakening van een buurt beter gevolgd wordt. Er is bij deze indeling sprake van een grote mate van homogeniteit in bouwstijl en periode van de woningen als ook de sociaaleconomische positie van bewoners. Bovendien is de buurtindeling fijnmaziger. In 2006, waarop onze analyses zich baseren, bestond Nederland uit buurten tegenover vier-cijferige postcodegebieden. Maar ook aan de CBS-buurtindeling zitten haken en ogen. Zo is de grootte van een buurt (zowel in oppervlakte als in aantal inwoners) erg variabel. Bovendien verschillen gemeenten erg in het aantal buurten dat zij onderscheiden. Bij postcodegebieden speelt dat minder. In deze paragraaf zullen we verder ingaan op de verschillen die er bestaan tussen buurten en postcodegebieden. Aantal inwoners Het aantal inwoners in een postcodegebied varieert van 0 tot met een gemiddelde van inwoners per postcodegebied (standaardafwijking van 4.021). In een buurt wonen gemiddeld veel minder inwoners, namelijk (met een standaardafwijking van 2.040). Het bereik is echter wel veel groter, van 0 tot inwoners per buurt. Dit brede bereik is echter grotendeels het resultaat van uitschieters. Bij de helft van de buurten ligt het inwonertal tussen de 180 en en in 95% van de buurten ligt het inwoneraantal nog altijd onder de inwoners. Van de postcodegebieden heeft de helft tussen de 680 en bewoners en ligt het inwonertal in 95% van de postcodegebieden onder de Het verschil tussen de kleinste en de grootste buurt (wat betreft inwonersaantal) is groter dan het verschil tussen het kleinste en grootste postcodegebied (qua inwonersaantal). Dit komt echter door een aantal uitschieters van buurten met hoge aantallen inwoners. Als we deze buiten beschouwing laten zijn de verschillen in inwonertal tussen postcodegebieden groter dan voor buurten. Aantal buurten en postcodegebieden per gemeente In 2006 werden er in Nederland 458 gemeenten onderscheiden. Gemiddeld bestond een gemeente uit 25 buurten tegenover 10 postcodegebieden. Over het algemeen zijn er in een gemeente dus gemiddeld 2,5 keer zoveel buurten dan postcodegebieden. Deze verhouding varieert echter sterk per gemeente. 2

3 Bij sommige gemeenten zijn er evenveel buurten als postcodegebieden en komen de grenzen zelfs erg goed overeen, zoals in Papendrecht (zie figuur 1), terwijl er voor andere gemeenten soms aanzienlijke verschillen zijn tussen het aantal buurten en aantal postcodegebieden. Zo worden er in Barendrecht slechts 5 postcodegebieden onderscheiden tegenover 62 buurten (zie figuur 2). Andere gemeenten waarbij de verschillen tussen het aantal postcodegebieden en buurten opvallend groot zijn, zijn bijvoorbeeld Dordrecht (zie figuur 3) en Zwijndrecht (zie figuur 4). Tabel 1 laat het aantal buurten en postcodegebieden zien voor alle gemeenten waarvan bewoners deelnamen aan het SIM onderzoek. Het aantal buurten en het aantal postcodegebieden in een gemeente hangen natuurlijk samen met de grootte (qua inwoners en oppervlakte) van de gemeente: over het algemeen zijn er in een grotere gemeente meer buurten en postcodegebieden. Desalniettemin is er toch sprake van een grote variatie in met name het aantal buurten per gemeente, dat niet altijd is terug te voeren op de grootte van de gemeente. Zo worden er bijvoorbeeld in Amersfoort 125 buurten onderscheiden, terwijl er in Venlo, een gemeente die zowel in aantal inwoners als in oppervlakte groter is dan Amersfoort, slechts 38 buurten worden onderscheiden. Het aantal postcodegebieden is echter gelijk, in beide steden onderscheiden ze 20 postcodegebieden. Verder verschillen gemeenten in het gemiddeld aantal inwoners per buurt en postcode. Aan het ene uiterste zijn er gemeenten waarin een buurt gemiddeld 263 inwoners heeft, terwijl in het andere uiterste, een gemeente gemiddeld inwoners per buurt telt. Gemiddeld genomen hebben gemeenten buurten met bewoners (standaardafwijking van 992 inwoners). Wat betreft het aantal inwoners van een postcodegebied verschillen gemeenten echter sterker van elkaar. Het gemiddeld aantal inwoners per postcodegebied is voor alle gemeenten inwoners, maar varieert van 373 tot (standaardafwijking van inwoners). Conclusie Uit bovenstaande komt naar voren dat het aantal inwoners tussen buurten sterker varieert dan tussen postcodegebieden, maar dat dit met name toe te schrijven is aan een aantal hoge uitschieters bij buurten. Tussen gemeenten zien we grote verschillen in de verhouding tussen het aantal buurten en aantal postcodegebieden en met name verschillen tussen gemeenten in het aantal buurten dat wordt onderscheiden zijn niet altijd terug te voeren op de grootte van de gemeente. Desalniettemin verschillen gemeenten minder van elkaar in het gemiddeld aantal inwoners per buurt dan in het gemiddeld aantal inwoners per postcodegebied. Bovendien volgt de CBS-buurtindeling beter de sociaal-geografische afbakeningen en is deze indeling fijnmaziger. Dit draagt eraan toe bij, dat bewoners de buurt volgens de CBS-indeling eerder ook daadwerkelijk als hun buurt ervaren dan hun postcodegebied. Dit laatste is erg belangrijk wanneer men geïnteresseerd is in effecten van de buurtcontext. In deze studie zullen wij daarom gebruik maken van de CBS-buurtindeling. 3

4 Figuur 1. Papendrecht, grenzen van buurten en postcodegebieden (2006) a a Postcodegebieden in grijstinten, de zwarte lijnen geven de grenzen van buurten weer. Bron: CBS (Statline, 2006). Eigen bewerking. Figuur 2. Barendrecht, grenzen van buurten en postcodegebieden (2006) a a Postcodegebieden in grijstinten, de zwarte lijnen geven de grenzen van buurten weer. Bron: CBS (Statline, 2006). Eigen bewerking. Figuur 3. Dordrecht, grenzen van buurten en postcodegebieden (2006) a 4

5 a Postcodegebieden in grijstinten, de zwarte lijnen geven de grenzen van buurten weer. Bron: CBS (Statline, 2006). Eigen bewerking. Figuur 4. Zwijndrecht, grenzen van buurten en postcodegebieden (2006) a a Postcodegebieden in grijstinten, de zwarte lijnen geven de grenzen van buurten weer. Bron: CBS (Statline, 2006). Eigen bewerking. 5

6 Tabel B4.2 Aantal postcodegebieden en aantal buurten per gemeente (2006) a Aantal Gemiddeld aantal inwoners per Aantal Gemiddeld aantal inwoners postcodegebieden postcodegebied buurten per buurt Aalten Alkmaar Almelo Almere Amersfoort Amstelveen Amsterdam Anna Paulowna Apeldoorn Appingedam Arnhem Assen Baarn Barendrecht Barneveld Bellingwedde Bergen op Zoom Berkelland Best Beuningen Bleiswijk Bodegraven Boekel Borger-Odoorn Boskoop Boxmeer Boxtel Breda Breukelen Brielle Brunssum Bunnik Bunschoten Bussum Capelle aan den IJssel Cranendonck Cuijk Culemborg Dantumadeel De Ronde Venen Delft Delfzijl Deventer Doesburg Doetinchem Dordrecht Dronten Druten

7 Ede Eemnes Eindhoven Emmen Enkhuizen Enschede Etten-Leur Franekeradeel Geldermalsen Geldrop-Mierlo Goes Goirle Gorinchem a voor gemeenten in SIM Bron: CBS, eigen bewerking 7

8 Bijlage B4.3 Meting van de onafhankelijke variabelen en omgang met ontbrekende waarden Individuele kenmerken De volgende variabelen op het individuele niveau worden in de analyse opgenomen: - Etnische herkomst: waarbij we de vijf etnische groepen uit het SIM onderscheiden: Turkse, Marokkaanse, Surinaamse, Antilliaanse en autochtone Nederlanders. De variabele is gebaseerd op de eigen antwoorden van de respondent met betrekking tot het geboorteland van de ouders. - Generatie: op basis van het geboorteland van de respondent is vastgesteld of deze een eerste of een tweede generatie migrant is: op basis hiervan is een dichotome variabele geconstrueerd waarin we de tweede generatie migranten onderscheiden van de eerste generatie migranten en de autochtone Nederlanders. Binnen de eerste generatie is daarnaast een nadere onderverdeling gemaakt in migranten die voor 1980 naar Nederland migreerden en zij die na 1980 arriveerden. Op deze manier houden we rekening met verblijfsduur. - Taalvaardigheid: de gemiddelde score op de volgende drie vragen is berekend: heeft u, als u een gesprek in het Nederlands voert, vaak, soms of nooit moeite met de Nederlandse taal? ; heeft u bij het lezen van kranten, brieven of folders vaak, soms of nooit moeite om de Nederlandse taal te begrijpen? ; En heeft u moeite met het schrijven van het Nederlands?. Op deze drie vragen konden de respondenten antwoorden met (1) ja, vaak moeite/spreekt geen Nederlands; (2) ja, soms; of (3) nee, nooit. Van deze drie vragen is een schaal gemaakt op basis van de gemiddelde waarde. De Cronbach s Alpha van deze schaal is 0,91. Autochtone Nederlanders is de hoogste score op deze variabele toegekend. Opgemerkt moet worden dat het gaat om de inschatting van de respondent zelf van zijn of haar taalvaardigheid in het Nederlands en in zoverre een subjectieve maat is. Echter, nadere analyses wijzen uit dat de overlap tussen de eigen inschatting en die van de interviewer groot is. - Nationaliteit: onderscheiden worden degenen met (1) uitsluitend de Nederlandse nationaliteit, (2) uitsluitend de nationaliteit van het land van herkomst, en (3) een dubbele nationaliteit. - Geslacht: onderscheid tussen mannen en vrouwen. - Leeftijd: is gemeten in jaren. - Opleidingsniveau: is gemeten in vier categorieën: (1) maximaal basisonderwijs, (2) maximaal lbo of mavo, (3) maximaal mbo, havo of vwo en (4) hbo of wo. Voor degenen die nog op school zitten is het opleidingsniveau gelijkgesteld aan het niveau van de op dat moment gevolgde opleiding. We nemen een dummy-variabele in de analyse op waarin we rekening houden met het al dan niet schoolgaand zijn (0 niet schoolgaan; 1 schoolgaand). - Gezinssituatie: een onderscheid is gemaakt in (1) alleenstaanden (en de restcategorie: overig), (2) respondenten met partner, (3) respondenten met partner en kinderen, (4) alleenstaande ouders en (5) respondenten die als kind bij hun ouders wonen (inwonende kinderen). - Maatschappelijke positie: voor werkzaamheid en beroepsniveau hebben we een variabele gecreëerd die onderscheid maakt tussen vijf groepen: (1) respondenten die niet actief zijn op de arbeidsmarkt (huisvrouwen/-mannen, wao ers, scholieren/studenten en overigen); (2) werkloos/werkzoekend; (3) werkenden met een laag beroepsniveau; (4) werkenden met een middelbaar beroepsniveau; en (5) werkenden met een hoog beroepsniveau (gebaseerd op de CBS indeling in functieniveaus). - Bezit koopwoning: dit is een dichotome variabele met de waarden (0) geen koophuis en (1) koophuis. - Religiositeit: om een inschatting te maken van de mate van religiositeit van respondenten is gebruik gemaakt van de vraag naar de frequentie van het bezoek aan een godsdienstige bijeenkomst (kerkdienst, bezoek moskee of gebedsdienst). Dit is een vraag in vijf categorieën van (1) nooit/minder dan 1 keer per jaar tot (5) iedere dag. De vraag is alleen gesteld aan respondenten die aangeven gelovig te zijn. Degenen die aangaven dat niet te zijn, zijn door ons ingedeeld in de eerste categorie. - Ten slotte is om rekening te houden met mogelijke selectieproblemen bij de keuze voor de woonbuurt een dichtome variabele opgenomen die een onderscheid maakt in (0) geen bewuste keuze voor de buurt of keuze op basis van noodzaak (bv. hier woning toegewezen, kon woning in deze buurt betalen, ik woon bij ouders, ben hier geboren) en (1) keuze buurt op basis van preferentie (vond prettige woning, vrienden/familie in de buurt, leuke buurt, gunstige ligging). In dit laatste geval kan 8

9 dus een selectie-effect spelen. Helaas kunnen niet alle respondenten worden ingedeeld, omdat onbekend is waar de keuze voor de buurt op is gebaseerd (bv. ging bij partner wonen of categorie anders ). Daarom is een dichtome variabele toegevoegd met deze restcategorie. In de analyses met betrekking tot interetnische relaties is de categorie ging bij partner wonen wel als apart kenmerk opgenomen. Buurtkenmerken De meeste kenmerken op buurtniveau zijn afkomstig uit het bestand Kerncijfers Wijken en Buurten van het CBS (en worden gerapporteerd op CBS Statline). We gebruiken gegevens uit het jaar 2006 (het jaar waarin het SIM onderzoek is gehouden). Niet alle buurtgegevens zijn echter vrij beschikbaar voor het jaar Deze zijn bij het CBS als maatwerk aangeschaft (het gaat om de inkomens- en uitkeringsgegevens, verhuismobiliteit en de mutaties in aandelen niet-westerse migranten). Voor de duidelijkheid: het betreft voorlopige cijfers over De buurtgegevens worden met behulp van de wijkbuurtcodes gekoppeld aan het SIM onderzoek (waarin we voor elke individuele respondent de wijkbuurtcode beschikbaar hebben). Etnische kenmerken van de buurt We hebben de etnische concentratie van buurten vastgesteld als het percentage niet-westerse migranten in de buurt (totaal over alle groepen). In de beschrijvende analyses nemen we deze aandelen in verschillende categorieën op (0-10%, 10-25%, 25-50%, %). Een buurt met een aandeel van minder dan 10% niet-westerse migranten zou een witte buurt genoemd kunnen worden, aandelen tussen de 10 en 50% een gemengde buurt; en aandelen van boven de 50% een zwarte- of concentratiebuurt. In de multivariate analyses laten we deze categorisering varen en nemen we de exacte aandelen op. Bovendien bekijken we in deze analyses of er sprake is van niet-lineaire effecten van etnische concentratie door een kwadratisch effect op te nemen. Het aandeel groepsgenoten (percentage co-ethnics) is vastgesteld als het percentage van de eigen etnische groep in de buurt. De binnenstedelijke concentratie van niet-westerse migranten is de afgelopen jaren sterk toegenomen. Daarom wordt in dit onderzoek tevens aandacht besteed aan de invloed van recente veranderingen in het aandeel niet-westerse migranten in de buurt. Hiertoe gebruiken we vijfjaarsmutaties van het aandeel niet-westerse migranten tussen 2001 en Het CBS heeft hiertoe de buurtgrenzen die in 2006 gelden, gelegd over die van 2001, zodat geografisch gezien precies hetzelfde gebied is afgebakend. Hiermee wordt het probleem omzeild van gemeentelijke herindelingen en van veranderingen in buurtafbakeningen door de tijd. We hebben hierbij echter wel een correctie op moeten toepassen om gebieden te identificeren waar sprake is geweest van bijvoorbeeld bebouwing van landelijk gebied zoals in het kader van vinexuitbreidingen. Wanneer we dit niet zouden doen zouden we de toename in het aandeel niet-westerse migranten te sterk overschatten. Buurten waar in 2001 minder dan 300 mensen woonden en die tussen 2001 en 2006 met meer dan 100% in inwonertal zijn gegroeid, hebben we aangemerkt als vinexgebieden. Daarnaast hebben we op basis van de zescijferige postcodes van de respondenten in het SIM bekeken of deze voorkwamen in de lijst met vinexgebieden van het CBS. In al deze gevallen (in totaal ging het om circa 80 respondenten in het SIM) is de gemiddelde stijging (tussen 2001 en 2006) van het aandeel niet-westerse migranten over alle buurten van de desbetreffende stad toegekend. Sociaaleconomische achterstand We gebruiken drie verschillende sociaaleconomische kenmerken van buurten om een index van sociaaleconomische achterstand te construeren (zie ook Wittebrood en Van Dijk 2007). Deze gegevens zijn afkomstig uit het Regionaal Inkomensonderzoek (RIO) 2006 van het CBS. Het betreft voorlopige cijfers. Het gaat om: (1) het gemiddeld besteedbaar inkomen (in euro s) in de buurt van individuen met 52 weken inkomen (gedeeld door 1000). 9

10 (2) het aandeel mensen met een laag inkomen in de buurt (t/m 4 e 10% groep tot euro). (3) het aandeel uitkeringsontvangers van jaar (het gaat om uitkeringen in het kader van WWB, IOAW, IOAZ, WAO, WAZ, Wajong en WW). Uitkeringen die vallen onder de groep overige uitkeringen zijn in deze voorlopige cijfers nog niet opgenomen. Het gaat om circa 14% van de uitkeringsontvangers in heel Nederland, waarvan de ANW en ziektewet de grootste portie vormen. Deze drie kenmerken zijn eerst gestandaardiseerd en vervolgens is een schaal geconstrueerd van sociaaleconomische achterstand in de buurt. Uit een factoranalyse is duidelijk één factor naar voren gekomen, die 78,5% van de variante verklaard. De drie afzonderlijke metingen laden allemaal ongeveer even hoog op deze factor (wat het wegen naar de factorladingen overbodig maakt). De Cronbach s alpha van de resulterende schaal is 0,89. Een hogere waarde op deze index betekent een hogere mate van sociaaleconomische achterstand in de buurt. Overige buurtkenmerken Andere buurtkenmerken die in de analyse zijn opgenomen: - relatieve verhuismobiliteit: de verhuismobiliteit in de buurt is vastgesteld als het aantal verhuizingen per 1000 inwoners. De verhuismobiliteit is de som van het aantal personen dat binnen de buurt verhuisd is in 2006 plus de helft van het aantal vestigers in de buurt in 2006 plus de helft van het aantal vertrekkers uit de buurt in het inwonertal in de buurt. - het aandeel jongeren in de buurt (0-15 jarigen). - het aandeel ouderen (65+). Gemeentekenmerken De kenmerken die we op gemeenteniveau kunnen onderscheiden zijn eveneens afkomstig uit het bestand Kerncijfers Wijken en Buurten van het CBS (en worden gerapporteerd op CBS Statline). We gebruiken gegevens uit het jaar 2006 (het jaar waarin het SIM onderzoek is gehouden). Niet alle gemeentegegevens zijn echter vrij beschikbaar voor het jaar Deze zijn bij het CBS als maatwerk aangeschaft (het gaat om de geregistreerde criminaliteit op gemeenteniveau). De gemeentekenmerken worden met behulp van de gemeentecodes (die we voor de individuele respondenten in het SIM beschikbaar hebben) gekoppeld aan het SIM onderzoek. De gemeentekenmerken die we tot onze beschikking hebben zijn: - het aandeel niet-westerse migranten in de gemeente. - het aandeel van de eigen etnische groep in de gemeente. - het inwonertal van de gemeente. - G4: dummy-variabele één van de vier grote steden (Amsterdam, Rotterdam, Den Haag en Utrecht). - aandeel jongeren in de gemeente. - aandeel ouderen in de gemeente. - geregistreerde criminaliteit: totaal aantal door de politie in processen-verbaal (van aangifte of ambtshalve opgemaakt) vastgelegde strafbare feiten per 1000 inwoners. Alleen misdrijven worden geteld en niet overtredingen (maar wel zowel misdrijven waarbij sprake is van een aangifte als misdrijven waarbij een verdachte is gehoord). Omgang met ontbrekende waarden Op een aantal individuele kenmerken komen missende waarden voor in de analyses. Het gaat daarbij om zeer lage aantallen (bv. 5 missende waarden op leeftijd; 9 op taalvaardigheid; 17 op nationaliteit; 54 op opleidingsniveau; 50 op maatschappelijke positie; op een totaal van ruim 5000 respondenten). Voor zover het ordinale of intervalvariabelen betreft (bv. leeftijd; opleidingsniveau) hebben we deze missende waarden geïmputeerd door de gemiddelde waarde van de desbetreffende etnische groep toe te kennen. Bij categorische variabelen is dit niet mogelijk. Daar hebben we er voor gekozen een extra 10

11 dummy-variabele in de analyses mee te laten lopen die rekening houdt met het feit dat deze waarde onbekend is. Dit geldt bijvoorbeeld voor de variabelen nationaliteit en maatschappelijke positie. Ook op buurtniveau is sporadisch sprake van ontbrekende waarden Het gaat meestal om buurten waar relatief weinig inwoners wonen. Het CBS rapporteert dan om beveiligingsredenen geen gegevens. Voor deze ontbrekende waarden is de gemiddelde waarde over alle buurten in de desbetreffende stad toegekend. De meeste ontbrekende waarden op buurtniveau komen voor bij de mutatiecijfers van nietwesterse migranten (63). Dit komt door veranderingen in de buurtindelingen in sommige gemeenten. Ook op de andere buurtkenmerken is het probleem zeer bescheiden: voor 3 respondenten is geen informatie beschikbaar over het aandeel niet-westerse migranten in de buurt, het aandeel jongeren en het aandeel ouderen en voor 25 respondenten zijn geen inkomensgegevens van de buurt beschikbaar. Het gaat dus om slechts enkele respondenten in het SIM waarvoor geen buurtgegevens beschikbaar zijn. Op gemeenteniveau komen geen ontbrekende waarden voor. 11

12 Bijlage B4.4 Correlatiematrix buurt- en gemeentevariabelen Tabel B4.4a Correlaties tussen de opgenomen buurt- en gemeentekenmerken voor niet-westerse migranten (N= 4216) % nw. migranten in de buurt sociaaleconomische achterstand van de buurt % nw. migranten in de buurt sociaaleconomische achterstand van de buurt 0,65 verandering in % nw. migranten in de buurt 0,41 0,19 verandering in % nw. migranten in de buurt relatieve verhuismobiliteit in de buurt 0,40 0,36 0,17 relatieve verhuismobiliteit in de buurt criminaliteit in de gemeente 0,47 0,25 0,18 0,41 criminaliteit in de gemeente g4 0,63 0,26 0,27 0,35 0,74 Bron: SCP (SIM 06) g4 Tabel B4.4b Correlaties tussen de opgenomen buurt- en gemeentekenmerken voor autochtone Nederlanders (N= 1033) % nw. migranten in de buurt sociaaleconomische achterstand van de buurt verandering in % nw. migranten in de buurt % nw. migranten in de buurt sociaaleconomische achterstand van de buurt 0,34 verandering in % nw. migranten in de buurt 0,53 0,13 relatieve verhuismobiliteit in de buurt 0,39 0,29 0,27 relatieve verhuismobiliteit in de buurt criminaliteit in de gemeente 0,53 0,04 0,25 0,49 criminaliteit in de gemeente g4 0,50-0,04 0,24 0,30 0,62 Bron: SCP (SIM 06) g4 12

13 BIJLAGEN BIJ HOOFDSTUK 5 Tabel B5.1 Lidmaatschap van diverse verenigingen naar etnische herkomst (in procenten) (N=5250) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon Sportvereniging 19,0 23,8 27,1 27,8 35,9 Vrijetijdsorganisatie (hobbyclub, muziekvereniging) 1,7 1,9 4,3 6,6 15,6 Buurt- of wijkvereniging of huurdersorganisatie 2,0 2,7 2,7 1,6 8,7 Vakbond, beroepsvereniging of vergelijkbare belangenorganisatie 1,6 2,9 5,2 4,4 11,0 Organisatie van of voor migranten 2,8 2,0 1,6 1,1 0,2 Politieke partij of andere politieke organisatie 0,8 0,6 1,8 1,3 3,4 Organisatie voor geloof of religie 8,2 5,0 9,1 8,3 15,2 Organisatie voor natuur, milieu of internationale solidariteit 0,2 0,4 1,2 1,1 5,9 Bibliotheek 11,0 16,1 18,4 15,4 26,4 Andere organisatie 1,5 0,9 2,9 3,4 6,4 Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.2 Indien men sport beoefent: met wie het meeste contact naar etnische herkomst (in procenten) Turks Marokkaans (N=445) (N=381) Surinaams (N=530) vooral land van herkomst allerlei verschillende bevolkingsgroepen half land van herkomst en half autochtone Nederlanders vooral autochtone Nederlanders Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.3 Aandeel met meer contact met autochtone Nederlanders tijdens sporten a naar percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische herkomst (in procenten) Turks (N=445) Marokkaans (N=381) Surinaams (N=530) Antilliaans (N=504) <10% 42b 45b % % b 50% of meer 12b 6b 14b - a aan degenen die aangeeft minimaal een paar keer per jaar te sporten is gevraagd met wie men het meest contact heeft b gebaseerd op respondenten - onvoldoende respondenten Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Antilliaans (N=504) Tabel B5.4 Etnische afkomst van huwelijkspartner naar etnische herkomst (in procenten) a Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans Overige nietwesterse migranten partner uit eigen groep partner uit andere etnische groep autochtone partner a op basis van huwelijken geregistreerd in 2006 Bron: CBS, eigen bewerking Tabel B5.5 Correlatiecoëfficiënten van de samenhang tussen contacten in verschillende domeinen voor de totale groep migranten a contact werk contact vereniging contact sportclub beste vriend partner autochtoon contact op werk

14 autochtoon contact in vereniging 0, autochtoon contact tijdens sport 0,27 0, autochtoon als beste vriend 0,28 0,29 0, autochtoon als partner 0,25 0,32 0,31 0,42 a De variabelen voor beste vriend en partner zijn beide dichtoom met 1 = autochtoon als beste vriend / partner. Voor deze variabelen is telkens de Cramer s V gerapporteerd. De overige variabelen zijn ordinaal met een hoge score = meer contact met autochtonen. Voor deze variabelen onderling is telkens de Spearman correlatie gerapporteerd. Noot: Onder de diagonaal correlaties, boven de diagonaal het aantal respondenten. Alle correlaties zijn significant op p <0,01. Bron: SCP (SIM2006) Tabel B5.6 Pearson s Correlatiecoëfficiënten van de samenhang tussen etnische distantie, de frequentie van contact met autochtonen, migranten, andere migrantengroepen voor de totale groep migranten (N=4217) vrije tijd andere vriend NL buur NL vriend lvh buur lvh bezoek NL vrije tijd NL groepen vriend/kennis NL 1,00 buur/buurtgenoot NL 0,39 1,00 vriend/kennis lvh 0,21 0,14 1,00 buur/buurgenoot lvh 0,04 0,28 0,43 1,00 bezoek NL 0,43 0,33-0,10-0,14 1,00 vrije tijd NL 0,52 0,32-0,08-0,18 0,68 1,00 vrije tijd andere groepen migranten 0,31 0,15 0,17 0,06 0,19 0,29 1,00 Noot: hoog = voor alle variabelen geldt een hogere score = meer frequent contact; alle correlaties zijn significant op p <0,01. Tabel B5.7. Aandeel met contact met allerlei bevolkingsgroepen binnen de vereniging a naar percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische herkomst (in procenten) Turks (n=405) Marokkaans (n=375) Surinaams (n=495) Antilliaans (n=464) <10% 35b 34b % % b 50% of meer 33b 73b 59b 64b a voorgelegd is de volgende lijst organisaties:, sportvereniging, vrijetijdsorganisatie, buurt- of wijkvereniging of huurdersorganisatie, vakbond, beroepsvereniging of vergelijkbare belangenorganisatie, organisatie van of voor migranten, politieke partij of andere politieke organisatie, organisatie voor geloof en religie, organisatie voor natuur, milieu of internationale solidariteit, bibliotheek, andere organisatie. b gebaseerd op respondenten Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.8. Aandeel met contact met allerlei bevolkingsgroepen tijdens sporten a naar percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische herkomst (in procenten) Turks (N=445) Marokkaans (N=381) Surinaams (N=530) Antilliaans (N=504) <10% 30b 31b % % b 50% of meer 44b 67b 63b a aan degenen die aangeeft minimaal een paar keer per jaar te sporten is gevraagd met wie men het meest contact heeft b gebaseerd op respondenten Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.9. Aandeel met een beste vriend van een andere etnische groep (geen autochtoon) naar percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische herkomst in procenten) Turks (N=1063) Marokkaans (N=862) Surinaams (N=909) Antilliaans (N=888) <10% % % % of meer b gebaseerd op respondenten 14

15 Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.10. Aandeel met een partner van een andere etnische groep (geen autochtoon) naar percentage niet-westerse migranten in de buurt (en etnische herkomst in procenten) Turks (N=786) Marokkaans (N=727) Surinaams (N=575) Antilliaans (N=743) <10% 4b 8b % % b 50% of meer b 40b a Het gaat zowel om huwelijken als partnerrelaties. b gebaseerd op respondenten Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) Tabel B5.11. Van degenen met contact met andere migrantengroepen: met welke groep het meest naar percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische herkomst (in procenten) Turks (n=555) Marokkaans (n=533) Surinaams (n=600) Antilliaans (n=625) Turks <10% 28a % % >50% Marokkaans <10% 35a % % >50% Surinaams <10% 7a % % >50% Antilliaans <10% 2a % % >50% verschillende groepen <10% 42a 46a a gebaseerd op respondenten Bron: SCP(SIM 06, gewogen gegevens) 10-25% % >50% Tabel B5.12 Correlatiecoëfficiënten van de samenhang tussen het contact in verschillende domeinen voor autochtone Nederlanders contact vereniging contact sport partner contact migranten in vereniging contact migranten in sportclub 0, migrant als partner 0,13 0,22 a De variabele voor partner is dichtoom met 1 = migrant als partner. Voor deze variabele is telkens de Cramer s V gerapporteerd. De overige variabelen zijn ordinaal met een hoge score = meer contact met migranten. Voor deze variabelen onderling is telkens de Spearman correlatie gerapporteerd. Noot: Onder de diagonaal correlaties, boven de diagonaal het aantal respondenten. Alle correlaties zijn significant op p <0,01; cursief op p<0,05. Bron: SCP (SIM2006) 15

16 BIJLAGEN BIJ HOOFDSTUK 6 B6.1 Additionele tabellen Tabel b1. Houding ten aanzien van de stelling: Het is goed dat een samenleving bestaat uit verschillende culturen naar percentage niet-westerse migranten in de woonbuurt en etnische herkomst (in percentages (zeer) mee eens) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon < 10 % % % a b > 50 % a Voor autochtone Nederlanders zijn de cellen 25-50% en >50% samengevoegd in een categorie >25% in verband met lage celvulling b Deze cel bevat minder dan 100 cases. Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Tabel b2. Houding ten aanzien van de stelling: Het moet makkelijker worden om in Nederland asiel aan te vragen naar percentage niet-westerse migranten in de woonbuurt en etnische herkomst (in percentages (zeer) mee eens) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon < 10 % % % a b > 50 % a Voor autochtone Nederlanders zijn de cellen 25-50% en >50% samengevoegd in een categorie >25% in verband met lage celvulling b Deze cel bevat minder dan 100 cases. Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Tabel b3. Houding ten aanzien van de stelling: Migranten die legaal in Nederland wonen, moeten dezelfde rechten op sociale zekerheid hebben als autochtone Nederlanders naar percentage niet-westerse migranten in de woonbuurt en etnische herkomst (in percentages (zeer) mee eens) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon < 10 % % % a b > 50 % a Voor autochtone Nederlanders zijn de cellen 25-50% en >50% samengevoegd in een categorie >25% in verband met lage celvulling b Deze cel bevat minder dan 100 cases Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Tabel b4. Opvattingen over migranten naar percentage niet-westerse migranten in de woonbuurt en etnische herkomst (gemiddelden op een schaal van 0 (zeer negatieve gevoelens) tot 100 (zeer positieve gevoelens)) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon < 10 % % % a b > 50 % a Voor autochtone Nederlanders zijn de cellen 25-50% en >50% samengevoegd in een categorie >25% in verband met lage celvulling b Deze cel bevat minder dan 100 cases. Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Tabel b5. Opvattingen over asielzoekers naar percentage niet-westerse migranten in de woonbuurt en etnische herkomst (gemiddelden op een schaal van 0 (zeer negatieve gevoelens) tot 100 (zeer positieve gevoelens)) Turks Marokkaans Surinaams Antilliaans autochtoon < 10 % % % a b > 50 %

17 a Voor autochtone Nederlanders zijn de cellen 25-50% en >50% samengevoegd in een categorie >25% in verband met lage celvulling b Deze cel bevat minder dan 100 cases Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Tabel b6. Pearson correlatiecoëfficiënten voor de beeldvormingschalen voor de totale groep migranten Ervaren acceptatie Ervaren discrimi natie Algemene discriminatie Kinderen autochtone partner Kinderen autochtone vrienden Positieve stereotyperi ng autochtoon Interetnische opvattingen over Marok kaans Ervaren acceptatie 1,00 Ervaren discriminatie -0,31 1,00 Algemene discriminatie -0,37 0,51 1,00 Kinderen autochtone 0,14-0,09-0,05 1,00 partner Kinderen autochtone 0,11-0,08-0,01 0,54 1,00 vrienden Positieve stereotypering 0,41-0,30-0,31 0,12 0,11 1,00 autochtoon Marokkaans -0,03 0,00 0,02 0,00 0,06 0,08 1,00 Surinaams 0,03-0,01 0,03 0,25 0,18 0,13 0,46 1,00 Surina ams Antilliaans 0,06-0,02-0,01 0,16 0,13 0,18 0,59 0,71 1,00 Turks 0,00-0,01 0,00-0,02 0,03 0,10 0,71 0,59 0,62 1,00 Asielzoekers -0,01 0,04 0,04 0,13 0,12 0,09 0,53 0,54 0,59 0,57 1,00 Antilli aans Turks Asielzoek ers Migrante n Migranten -0,03 0,05 0,01-0,09-0,06-0,01 0,40 0,33 0,30 0,48 0,31 1,00 Autochtoon 0,19-0,11-0,12 0,13 0,10 0,25 0,28 0,50 0,39 0,47 0,35 0,47 1,00 Bron: SCP (SIM 06, gewogen) Autochton en Tabel b6. Pearson correlatiecoëfficiënten voor de beeldvormingschalen voor autochtone Nederlanders Interetnische opvattingen over Acceptatie multiculturele samenleving Kinderen allochtone partner Kinderen allochtone vrienden Positieve stereotypering Marokkaans Positieve stereotypering Surinaams Marokkaans Surinaams Antilliaans Turks Asielzoekers Migranten Acceptatie multiculturele 1,00 samenleving Kinderen allochtone -0,44 1,00 partner Kinderen allochtone -0,42 0,57 1,00 vrienden Positieve stereotypering -0,46 0,28 0,26 1,00 Marokkaans Positieve stereotypering -0,20 0,12 0,13 0,17 1,00 Surinaams Marokkaans -0,53 0,10 0,15 0,52 0,08 1,00 Surinaams -0,40 0,26 0,18 0,30 0,28 0,50 1,00 Antilliaans -0,45 0,19 0,14 0,38 0,11 0,62 0,71 1,00 Turks -0,46 0,09 0,13 0,34 0,14 0,72 0,62 0,62 1,00 Asielzoekers -0,50 0,16 0,13 0,37 0,16 0,55 0,56 0,60 0,59 1,00 Migranten -0,04-0,07-0,05 0,07 0,03 0,39 0,35 0,31 0,46 0,31 1,00 Bron: SCP (SIM 06, gewogen) 17

18 B6.2 Meting van de afhankelijke variabelen met betrekking tot beeldvorming 1. Houding ten aanzien van migranten in de samenleving (alleen voor autochtone Nederlanders) Het is goed dat een samenleving bestaat uit verschillende culturen Het moet makkelijker worden om in Nederland asiel te krijgen Migranten die legaal in Nederland mogen wonen, moeten dezelfde rechten op sociale zekerheid hebben als autochtoon Nederlanders Er wonen in Nederland te veel migranten (gespiegeld) Het is slecht voor een wijk als er veel migranten komen wonen (gespiegeld) Antwoordcategorieën: 1 helemaal mee eens, 2 mee eens, 3 niet mee eens, niet mee oneens, 4 mee oneens, 5 helemaal mee oneens De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 5 met een alpha van 0,64. Een hoge score geeft een negatieve houding ten aanzien van migranten in de samenleving weer. Een factor analyse wijst uit dat de 5 items niet één onderliggend concept representeren. Waar het eerste en derde item het multiculturele ideaal lijken te meten, representeren de andere items eerder de houding ten aanzien van de komst van migranten. Echter, additionele analyses met betrekking tot een schaal zonder het eerste en derde item laten zien dat de overige drie items weliswaar één onderliggend concept representeren, maar geen betrouwbare schaal vormen (alpha=0,47). Respondenten met missende waarden op meer dan twee items worden niet meegenomen. 2. Ervaren acceptatie van migranten in Nederland (voor zowel migranten als autochtonen) In Nederland krijg je als migrant alle kansen (gespiegeld) In Nederland worden je rechten als migrant gerespecteerd (gespiegeld) Nederland is een gastvrij land voor migranten (gespiegeld) Nederland staat open voor allochtone culturen (gespiegeld) Antwoordcategorieën: 1 helemaal mee eens, 2 mee eens, 3 niet mee eens, niet mee oneens, 4 mee oneens, 5 helemaal mee oneens De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 5 met een alpha van 0,79. Een hoge score geeft een hoge mate van ervaren acceptatie weer. Een factor analyse wijst uit dat de 4 items één onderliggend concept representeren. Respondenten met missende waarden op meer dan één item worden niet meegenomen. 18

19 3. Discriminatie (alleen voor migranten) Zelfervaren discriminatie: Bent u zelf weleens gediscrimineerd door Nederlanders? Hoe vaak is dat gebeurd? Antwoordcategorieën: 1 nooit, 2 bijna nooit, 3 af en toe, 4 vaak, 5 zeer vaak. Algemene discriminatie: Sommige mensen zeggen dat migranten door Nederlanders worden gediscrimineerd. Gebeurt dit: Antwoordcategorieën: 1 nooit, 2 bijna nooit, 3 af en toe, 4 vaak, 5 zeer vaak. Een hoge waarde geeft aan dat men zich vaak gediscrimineerd voelt en men vindt dat migranten in Nederland vaak worden gediscrimineerd. 4. Sociale afstand (voor zowel migranten als autochtonen) Zou u het vervelend vinden als één van uw kinderen veel <autochtone/migranten> vrienden of vriendinnen heeft? Zou u het vervelend vinden als één van uw kinderen een <autochtoon/migrant> als partner kiest? Antwoordcategorieën: 1 ja, heel vervelend, 2 ja, vervelend, 3 neutraal, 4 nee, niet vervelend, 5 nee, helemaal niet vervelend. De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 5. De correlatie tussen de items is 0,53. We hebben de antwoord categorieën gespiegeld zodat een hoge score een hoge mate van sociale afstand weergeeft. 5. Interetnische attituden Respondenten is gevraagd om hun houding ten aanzien van Turkse, Marokkaanse, Surinaamse, Antilliaanse en autochtone Nederlanders aan de geven op een zogenaamde gevoelsthermometer: Wat vindt u van de verschillende bevolkingsgroepen in Nederland? Stel u een thermometer voor waarop u dit kunt aangeven. U mag iedere temperatuur tussen 0 en 100 graden gebruiken; 100 graden betekent zeer positieve gevoelens en 0 graden zeer negatieve gevoelens. Het gaat om een beeld van een groep, ook als u niemand uit die groep kent. 5.1 Houding ten aanzien van alle andere groepen samen (voor zowel migranten als autochtonen) Schaal op basis van de houdingen ten aanzien van alle andere groepen samen (met uitzonderding van de eigen groep). De schaal loopt van 0 tot 100; een hoge score betekent positieve gevoelens ten aanzien van andere bevolkingsgroepen. 5.2 Houding ten aanzien van alle andere migrantengroepen (alleen voor migranten) 19

20 Schaal op basis van de houdingen ten aanzien van alle andere migrantengroepen samen (met uitzonderding van de eigen groep en de autochtone groep). De schaal loopt van 0 tot 100; een hoge score betekent positieve gevoelens ten aanzien van andere niet-westerse bevolkingsgroepen. 6. Positieve stereotyperingen 6.1 Over autochtonen (alleen voor migranten) Respondenten geven aan in hoeverre zij vinden dat autochtone Nederlanders de volgende eigenschappen hebben: Gezellig Eerlijk Gastvrij Gierig (gespiegeld) Onbeleefd (gespiegeld) Antwoordcategorieën: 1 ja, heel erg, 2 een beetje, 3 niet, 4 helemaal niet. De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 4 met een alpha van 0,57. Een hoge score geeft een positieve stereotypering weer. Een factor analyse wijst uit dat de 5 items één onderliggend concept representeren. Echter, voor de items gierig en onbeleefd is dit minder overtuigend. Respondenten met missende waarden op meer dan twee items worden niet meegenomen. 6.2 Over Marokkaanse Nederlanders (alleen voor autochtonen) Respondenten geven aan in hoeverre zij vinden dat Marokkaanse Nederlanders de volgende eigenschappen hebben: Gezellig Eerlijk Gastvrij Gierig (gespiegeld) Onbeleefd (gespiegeld) Antwoordcategorieën: 1 ja, heel erg, 2 een beetje, 3 niet, 4 helemaal niet. De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 4 met een alpha van 0,71. Een hoge score geeft een positieve stereotypering weer. Een factor analyse wijst uit dat de 5 items één onderliggend concept representeren. Echter, voor het item gierig is dit minder overtuigend. Respondenten met missende waarden op meer dan twee item worden niet meegenomen Over Surinaamse Nederlanders (alleen voor autochtonen) Respondenten geven aan in hoeverre zij vinden dat Surinaams de volgende eigenschappen hebben: Gezellig Eerlijk Gastvrij Gierig (gespiegeld) 20

21 Onbeleefd (gespiegeld) Antwoordcategorieën: 1 ja, heel erg, 2 een beetje, 3 niet, 4 helemaal niet. De items zijn gecombineerd tot een schaal van 1 tot 4 met een alpha van 0, 66. Een hoge score geeft een positieve stereotypering weer. Een factor analyse wijst uit dat de 5 items één onderliggend concept representeren. Echter, voor het item eerlijk is dit minder overtuigend. Respondenten met missende waarden op meer dan twee items worden niet meegenomen. 6.4 Over migranten (alleen voor autochtone Nederlanders) Deze schaal vormt het gemiddelde van de positieve stereotyperingen ten aanzien van Marokkaanse en Surinaamse Nederlanders; alpha is 0,71. 21

22 BIJLAGEN BIJ HOOFDSTUK 7 Tabel B7.1 Multilevel logistische regressieanalyses van de effecten van etnische concentratie op buurtniveau op het hebben van voornamelijk contact met autochtone Nederlanders tijdens het het sporten a (in ongestandaardiseerde coëfficiënten, standaardfouten tussen haakjes) % niet-westerse migranten in buurt model 1 b model 2 c model 3 d ** ** ** Sociaaleconomische achterstand in de buurt * statistisch significant: p < 0,05; ** statistisch significant p<0,01; ~ statistisch significant p<0,10 (.004) (.005) (.005) ~ (.026) (.029) (.030) a dichotoom met 1 = voornamelijk contact met autochtone Nederlanders; kwadratisch effect etnische concentratie en verandering in concentratie niet significant en niet verder opgenomen in model 2 en 3 (n = 1860). b Model 1 ongecontroleerd c Model 2 gecontroleerd voor individuele kenmerken d Model 3 gecontroleerd voor individuele, buurt- en gemeentekenmerken Bron: SCP (SIM 06) Tabel B7.2 Effecten van het percentage leden van de eigen etnische groep in de buurt op contact (in ongestandaardiseerde coëfficiënten, standaardfouten tussen haakjes) a % leden eigen etnische groep op het werk voornamelijk contact met autochtonen (.009) frequent contact met autochtone buren 0 frequent contact met autochtonen in de vrije tijd (.002) frequent ontvangen van bezoek van autochtonen (.002) tijdens het verenigingsleven voornamelijk contact met autochtonen (.012) tijdens het sporten voornamelijk contact met autochtonen (.014) tijdens het mailen/chatten voornamelijk contact met autochtonen 0 frequent contact met autochtone vrienden 0 autochtoon als beste vriend (.009) autochtoon als partner 0 frequent contact met andere migranten in de vrije tijd (.002) frequent contact met buren van de eigen groep.033 (.004) frequent contact met vrienden eigen groep.011 (.003) a in een model gecontroleerd voor individuele, gemeente- en andere buurtkenmerken; 0 = geen significant effect Bron: SCP (SIM'06) 22

23 Tabel B7.3 Interacties tussen percentage niet-westerse migranten in de buurt en etnische groep (in ongestandaardiseerde coëfficiënten, standaardfouten tussen haakjes) a % niet-westerse migranten in de buurt*marokkanen % niet-westerse migranten in de buurt*surinamers % niet-westerse migranten in de buurt*antillianen op het werk voornamelijk contact met autochtonen frequent contact met autochtone buren frequent contact met autochtonen in de vrije tijd frequent ontvangen van bezoek van autochtonen (.001)* 0 0 tijdens het verenigingsleven voornamelijk contact met autochtonen (.012)* 0 0 tijdens het sporten voornamelijk contact met autochtonen (.011) 0 0 tijdens het mailen/chatten voornamelijk contact met autochtonen frequent contact met autochtone vrienden autochtoon als beste vriend (.008)* autochtoon als partner frequent contact met andere migranten in de vrije tijd (.001)*.004 (.001)** frequent contact met buren van de eigen groep frequent contact met vrienden eigen groep (.002)*.011 (.003)** a in een model gecontroleerd voor individuele, gemeente- en andere buurtkenmerken; 0 = geen significant effect Bron: SCP (SIM 06) 23

24 Tabel B7.4 Interacties tussen het percentage niet-westerse migranten en sociaaleconomische achterstand in de buurt a % niet-westerse migranten in de buurt*sociaaleconomische achterstand in de buurt Hoofdeffect niet-westerse migranten in de buurt Hoofdeffect sociaaleconomische achterstand in de buurt op het werk voornamelijk contact met autochtonen.002 (.001) (.006) (.033) frequent contact met autochtone buren 0 frequent contact met autochtonen in de vrije tijd.001 (.000) (.001) (.008) frequent ontvangen van bezoek van autochtonen 0 tijdens het verenigingsleven voornamelijk contact met.004 (.002) (.008) (.042) autochtonen tijdens het sporten voornamelijk contact met autochtonen.004 (.002) (.008) (.042) tijdens het mailen/chatten voornamelijk contact met.005 (.001) (.008) (.042) autochtonen frequent contact met autochtone vrienden 0 autochtoon als beste vriend.002 (.001) (.006) (.033) autochtoon als partner.005(.002) (.010).107 (.050) frequent contact met andere migranten in de vrije tijd 0 frequent contact met buren van de eigen groep (.001).021 (.003).022 (.017) frequent contact met vrienden eigen groep (.000).016 (.002).056 (.015) a in een model gecontroleerd voor individuele, gemeente- en andere buurtkenmerken; 0 = geen significant effect Bron: SCP (SIM 06) 24

25 Tabel B7.5a Multilevel regressieanalyses van contacten van migranten (in gestandaardiseerde coëfficiënten, standaardfouten tussen haken) Contact autochtone vrienden Contact autochtone buren Contact met autochtonen in de vrije tijd Bezoek van autochtonen % nw. migranten in buurt (.039) (.047) (.020) (.020) Sociaaleconomische achterstand van de buurt.061(.031).057 (.037).028(.016).020 (.016) Marokkanen.045 (.025).056 (.028).049 (.013).042 (.013) Surinamers.048 (.035) (.040).096 (.018).058 (.018) Antillianen.056 (.035) (.040).098 (.018).079 (.018) Man.075 (.021).058 (.023).032 (.011) (.011) Etnische nationaliteit (.029) (.032) (.015) (.015) Dubbele nationaliteit (.031).000 (.034) (.016) (.016) Leeftijd (.034).025 (.038) (.017) (.018) Op school Opleidingsniveau.145 (.031).076 (.034).036 (.016).034 (.016).136 (.026).020 (.029).099 (.013).088 (.014) Eerste generatie na 1980 gekomen (.030).060 (.033) (.015) (.016) Eerste generatie voor 1980 gekomen.004 (.034).070 (.037).012 (.017) (.017) werkloos.014 (.022).023 (.025).024 (.011).016 (.012) Laag beroepsniveau.057 (.024) (.027).013 (.012).006 (.013) Midden beroepsniveau.039 (.024) (.027).014 (.013).022 (.013) Hoog beroepsniveau.005 (.024) (.026).034 (.012).036 (.012) Nederlandse taalbeheersing.194 (.028).237 (.031).109 (.014).071 (.015) Met partner (.026).070 (.028).021 (.013).056 (.013) Gezin (.031).156 (.034) (.016).055 (.016) Inwonend kind.092 (.033).103 (.037).024 (.017).031 (.017) Eenouder (.024).034 (.037) (.012).016 (.013) Koophuis.022 (.023).085 (.026).034 (.012).051 (.012) Kerkbezoek.073 (.021).100 (.024) (.011) (.011) Reden buurt eigen preferenties.083 (.022).065 (.025).037 (.011).038 (.012) Reden buurt anders.003 (.021) (.023).008 (.011).004 (.011) Relatieve verhuismobiliteit in de buurt (.059) (.079) (.033) (.031) G (.056).095 (.088) (.035) (.031) Criminaliteit in de gemeente (.000).000 (.000).000 (.000).000 (.000) a dik gedrukte coëfficiënten zijn significant op p<.05 Bron: SCP (SIM 06) 25

26 Tabel B7.5b Multilevel regressieanalyses van contacten van migranten (in gestandaardiseerde coëfficiënten, standaardfouten tussen haken) Contact andere migrantengroepen Contact vrienden eigen herkomstgroep Contact buren eigen herkomstgroep % nw. migranten in buurt (.020).144 (.039).322 (.046) Sociaaleconomische achterstand van de buurt.074(.017).026 (.031) -.026(.037) Marokkanen.042 (.014) (.024) (.028) Surinamers.050 (.019) (.034) (.040) Antillianen.077 (.019) (.034) (.040) Man.042 (.012).015 (.020) (.024) Etnische nationaliteit (.016) (.028) (.032) Dubbele nationaliteit (.017) (.029).019 (.034) Leeftijd (.018) (.032) (.038) Op school Opleidingsniveau.068 (.017).097 (.030).064 (.035).044 (.014) (.025) (.029) Eerste generatie na 1980 gekomen (.016).146 (.029).105 (.034) Eerste generatie voor 1980 gekomen.013 (.018).141 (.033).091 (.038) werkloos.020 (.012).009 (.021) (.025) Laag beroepsniveau.020 (.013) (.023) (.027) Midden beroepsniveau.017 (.013) (.023) (.027) Hoog beroepsniveau.038 (.013).010 (.023) (.027) Nederlandse taalbeheersing.194 (.028).009 (.027) (.031) Met partner.002 (.014) (.024).013 (.029) Gezin (.017) (.029).094 (.034) Inwonend kind.072 (.018).106 (.032).085 (.037) Eenouder (.013) (.023) (.027) Koophuis (.013).085 (.026).034 (.012) Kerkbezoek.040 (.012) (.022) (.026) Reden buurt eigen preferenties.031 (.012).032 (.021).042 (.025) Reden buurt anders.011 (.011) (.020) (.023) Relatieve verhuismobiliteit in de buurt.045 (.034).104 (.068) (.033) G4.015 (.035).095 (.088).032 (.085) Criminaliteit in de gemeente.000 (.000).000 (.000).000 (.000) a dik gedrukte coëfficiënten zijn significant op p<.05 Bron: SCP (SIM 06) 26