Leefbaarheid in Breda

Transcriptie

1 Leefbaarheid in Breda Rapport november 2008 Gerard Marlet Clemens van Woerkens

2 Atlas voor gemeenten is eind december 2003 opgericht door Gerard Marlet en Clemens van Woerkens, voormalig onderzoekers van NYFER, en makers van de Atlas voor gemeenten. De onderzoekers van Atlas voor gemeenten houden zich bezig met ruimtelijk-economisch onderzoek, en stellen zich daarbij ten doel de verschillen tussen Nederlandse steden en regio s zo precies mogelijk te beschrijven en te verklaren. Daarvoor wordt gebruikgemaakt van een rijk gevulde databank met veel originele en unieke gegevens over alle Nederlandse gemeenten en regio s. Gerard Marlet en Clemens van Woerkens zijn tevens verbonden aan de Utrecht School of Economics, Universiteit Utrecht. Atlas voor gemeenten Postbus GP UTRECHT T F E info@atlasvoorgemeenten.nl I Dit onderzoek is uitgevoerd op verzoek en met financiële steun van de gemeente Breda. De visies en conclusies weergegeven in dit rapport komen niet noodzakelijkerwijs overeen met die van de opdrachtgever. Atlas voor gemeenten, Utrecht, november 2008 Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen, of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

3 Leefbaarheid in Breda Een monitor voor de ontwikkeling van de leefbaarheid in Bredase wijken

4 Inhoud Aanleiding en inleiding 5 1 Hoe scoort Breda op het gebied van leefbaarheid? 9 2 De achtergronden van de problemen in Breda 33 3 Kansen voor beleid 52 4 Bijlage: Wijkwijzers (Zie deel 2) 4

5 Aanleiding en inleiding Tien jaar geleden hadden de resultaten van deze exercitie er anders uitgezien. Toen leek er nog niet zoveel aan de hand met de leefbaarheidssituatie in de meeste delen van Breda. De laatste jaren is er echter een duidelijke verslechtering van die situatie zichtbaar. Zowel het aantal geweldsmisdrijven als de mate van overlast in de woonomgeving zijn in Breda toegenomen. 1 Het resultaat is dat meer mensen in Breda in een problematische omgeving wonen. Op de ranglijst voor leefbaarheid en veiligheid van de 50 grootste gemeenten staat Breda inmiddels zelfs op de 46 ste plaats (zie de figuur op pagina 6). 2 De figuur toont het aantal mensen dat in een problematische omgeving woont, als percentage van de totale bevolking. Zoals verwacht voert Rotterdam die ranglijst aan, gevolgd door Heerlen, Den Haag en Gouda. Breda staat vijfde van onder, nog voor Amsterdam en Utrecht. Hoe komt dat? Hoe komt het dat Breda steeds meer te maken krijgt met leefbaarheidsproblemen? Om welke problemen gaat het? Wat zijn de achtergronden van die problemen? En, wat zijn de kansen voor beleid? Houdt dat beleid zich met de juiste dingen bezig? En, richt het zich op de juiste delen van de stad? Die vragen worden in dit onderzoek beantwoord. Dat gebeurt niet op basis van de suggestie van onderzoekers, of de mening van beleidsmakers. Meten is weten is het uitgangspunt van dit onderzoek. Met kwantitatieve modellen wordt de leefbaarheidssituatie in Breda doorgrond. Het theoretisch-causale model dat in het schema op pagina 7 is weergegeven was daarbij het uitgangspunt. Dat model is empirisch getoetst. Op basis van de uitkomsten uit complexe modelschattingen is de situatie in Breda in kaart gebracht. Het voordeel van die aanpak is dat niet alleen zo precies mogelijk kan worden aangegeven welke factoren de relatief slechte leefbaarheidssituatie in Breda verklaren, en in welke mate. Maar ook dat uiteindelijk het (te verwachten) effect van voorgenomen en/of feitelijke beleidsmaatregelen op de leefbaarheidssituatie in Breda kan worden ingeschat. 1 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2008: Atlas voor gemeenten 2008, thema leefbaarheid (Atlas voor gemeenten, Utrecht), p De verschillen in score tussen de nummers 39 en 46 op de ranglijst zijn erg klein. Een kleine wijziging in de score kan dan ook een relatief grote verandering in de positie op de ranglijst tot gevolg hebben. 5

6 Ranglijst Index Leefbaarheid & Veiligheid 2006 Deel van de bevolking dat in een problematische omgeving woont 1 Amstelveen 2 Zwolle 3 Ede 4 Oss 5 Hilversum 6 Haarlemmermeer 7 Hengelo (O.) 8 Roosendaal 9 Leidschendam-Voorburg 10 Deventer 11 Enschede 12 's-hertogenbosch 13 Leiden 14 Velsen 15 Almelo 16 Purmerend 17 Leeuwarden 18 Utrecht 19 Apeldoorn 20 Bergen op Zoom 21 Lelystad 22 Haarlem 23 Alphen aan den Rijn 24 Eindhoven 25 Delft 26 Vlaardingen 27 Helmond 28 Zaanstad 29 Alkmaar 30 Tilburg 31 Amsterdam 32 Groningen 33 Spijkenisse 34 Maastricht 35 Venlo 36 Almere 37 Amersfoort 38 Emmen 39 Nijmegen gemiddelde G50 40 Sittard-Geleen 41 Schiedam 42 Dordrecht 43 Zoetermeer 44 Hoorn 45 Arnhem 46 Breda 47 Gouda 48 Den Haag 49 Heerlen 50 Rotterdam 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% Bron: Atlas voor gemeenten 6

7 Causaal model: problemen en achtergronden van de problemen Economie Economie Agglomeratie Agglomeratie en en stedelijkheid stedelijkheid Stichting Atlas voor gemeenten Arbeidsparticipatie Arbeidsparticipatie Overlast Overlast & & onveiligheid onveiligheid Bevolkingssamenstelling Bevolkingssamenstelling Woonomgeving Woonomgeving Bron: Atlas voor gemeenten Het causale model laat zien dat leefbaarheidsproblemen in de stad direct of indirect van veel factoren afhankelijk zijn. Een ongunstige bevolkingssamenstelling in de stad leidt bijvoorbeeld niet alleen direct tot grotere leefbaarheidsproblemen (laagopgeleiden en bepaalde groepen allochtonen veroorzaken over het algemeen vaker overlast), maar ook indirect, via een hogere werkloosheid (lagere arbeidsparticipatie): lager opgeleiden en allochtonen zijn meer dan gemiddeld werkloos, en een hogere werkloosheid in de stad leidt tot meer leefbaarheidsproblemen. 7

8 Dat geldt ook voor de kwaliteit van de woonomgeving in de stad. Die kwaliteit werkt direct door op de leefbaarheidssituatie: veel hoogbouw, sociale huur en gebrekkige kwaliteit van de woningvoorraad blijken bijvoorbeeld samen te gaan met meer leefbaarheidsproblemen. Anderzijds is dat woonklimaat ook een verklaring voor de bevolkingssamenstelling in de stad, en langs die weg dus ook weer een achtergrond van leefbaarheidsproblemen. Het causale schema is niet alleen de leidraad geweest voor de cijfermatige modelstudies die aan dit rapport ten grondslag liggen, het is ook de leidraad voor de opbouw van het rapport. In hoofdstuk 1 wordt de leefbaarheidssituatie in Breda gedetailleerd in kaart gebracht. In hoofdstuk 2 worden de achtergronden van die leefbaarheidssituatie bestudeerd. Hoofdstuk 3 sluit af met bespiegelingen over de kansen voor beleid. Bij de bespreking van de empirische resultaten in het vervolg van dit rapport wordt ook het causale schema verder besproken en uitgelegd. 8

9 1 Hoe scoort Breda op het gebied van leefbaarheid? Op basis van het in het vorige hoofdstuk besproken model wordt de leefbaarheidssituatie in Breda in kaart gebracht. Dat gebeurt allereerst aan de hand van een onderlinge vergelijking van de wijken in Breda op het gebied van leefbaarheid en veiligheid en een vergelijking van die wijken met de rest van Nederland. Welke wijken in Breda zijn aan te merken als probleemwijken, en welke zitten daar net tegenaan (preventiewijken)? Voor deze vergelijking worden niet de standaard wijkindelingen gebruikt maar clusters van 6-positie-postcodegebieden die zijn gevormd op basis van de mate van homogeniteit van de leefbaarheidsproblematiek. Vervolgens vindt per wijk een analyse plaats van de aspecten van overlast en onveiligheid die verantwoordelijk zijn voor de leefbaarheidssituatie in de wijk; wordt een slechte leefbaarheidssituatie in een wijk bijvoorbeeld bepaald door inbraken, overlast of vernielingen? Voor die analyse van de aard van de problemen is een nauwe definitie van leefbaarheid gebruikt die zich beperkt tot problemen op het gebied van overlast, onveiligheid en verloedering die in de directe woonomgeving voelbaar zijn. Bovendien beperkt de operationalisering van die definitie van leefbaarheid zich tot indicatoren die meetbaar negatief door de mensen in de wijken worden gewaardeerd. 3 Daarmee wordt voorkomen dat wijken met hoogbouw en veel allochtonen automatisch als probleemgebieden worden aangemerkt. Hoogbouw en allochtonen kunnen een achtergrond zijn van de leefbaarheidsproblemen, maar zijn geen probleem op zich, zo is het uitgangspunt van dit onderzoek. Leefbaarheid in wijken is dus op twee niveaus onderzocht: de problemen en de achtergronden van de problemen. 4 De problemen beperken zich zoals gezegd tot problemen op het gebied van overlast en onveiligheid. De achtergronden zijn de fysieke, sociaal-economische en bevolkingskenmerken van de wijk die statistische samenhang vertonen met die problemen. De problemen zijn gemeten met gegevens over overlast en onveiligheid uit de Politiemonitor en uit de bestanden van processen-verbaal van aangifte van de politie (KLPD). 3 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Atlas voor gemeenten, Utrecht). Download beschikbaar via 4 Ibidem. 9

10 De Politiemonitor lijkt voor velen misschien een onbetrouwbare bron. De steekproef van de Politiemonitor is immers relatief klein zodat met de oorspronkelijke data uit de Politiemonitor geen betrouwbare uitspraken op een laag schaalniveau kunnen worden gedaan. De data uit de Politiemonitor zijn echter zodanig bewerkt en vergeleken met gegevens uit andere bronnen, zoals cijfers van de KLPD en de enquête Leefbaarheid & Veiligheid, dat een statistisch betrouwbare uitspraak over de leefbaarheids- en veiligheidssituatie in wijken wel degelijk mogelijk is. 5 De resultaten uit die bewerking zijn als extra check vergeleken met de resultaten van de L&V-enquête die Breda zelf gehouden heeft, en die een grotere respons kent. Op basis van de uitkomsten uit die enquête is de Index Leefbaarheid & Veiligheid opnieuw berekend op 4-positiepostcodeniveau. Beide indices correleren voor 86% met elkaar. Onderstaande figuur laat dat zien. Alleen postcodegebied 4827 zou op basis van de Bredase enquête significant ongunstiger scoren. Maar ook die afwijking is niet zodanig dat op basis van deze enquête andere probleem- en preventiegebieden zouden worden geselecteerd. Wel is het de bedoeling om bij toekomstige updates van dit onderzoek gegevens uit de Bredase enquête in de modellen te gaan verwerken. 5 De uikomsten uit de Politiemonitor zijn bewerkt door allereerst een gewogen trendlijn te schatten met behulp van alle waarnemingen uit de Politiemonitor vanaf Met een Monte- Carlo-simulatie is vervolgens de variantie per indicator in samenhang met de andere indicatoren uit de Politiemonitor bepaald. Op die manier is, rekening houdend met covarianties, de variantie van de relevante indicatoren bepaald. Hiermee is vervolgens bepaald wat de kans is dat de index een waarde heeft die 5% hoger of lager ligt dan de waarde die uit de analyse volgt. Als die kans groter is dan 10% wordt die uitkomst als statistisch onbetrouwbaar verondersteld. De gebieden waarvoor geen betrouwbare uitspraak kon worden gedaan, zijn samengevoegd met aangrenzende wijken totdat voor een samengesteld gebied wel een betrouwbare uitspraak kon worden gedaan. Als extra reality check zijn de scores vergeleken met de vergelijkbare scores uit de enquête Leefbaarheid & Veiligheid. Die vergelijking bleek geen aanleiding te bieden tot verdere correcties. De uitkomsten zijn vervolgens gedeaggregeerd naar het 6-positie-postcodeniveau op basis van structurele kenmerken die tezamen in hoge mate (70%) met de overlast- en onveiligheidsindicatoren correleren. Voor de analyse in dit rapport zijn de op deze wijze gecorrigeerde scores voor het laatst beschikbare jaar (2006) genomen. 10

11 Figuur 1.1 Vergelijking met Index Leefbaarheid & Veiligheid op basis van enquête gemeente Breda 60% 50% 40% o.b.v. Enquête L&V Breda meer overlast t.o.v. Atlas voor gemeenten % 20% minder overlast t.o.v. Atlas voor gemeenten 10% 0% Atlas voor gemeenten (o.b.v. PMB/VMR) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Bronnen: Gemeente Breda en Atlas voor gemeenten Van alle overlast- en onveiligheidsindicatoren is allereerst geanalyseerd of en in hoeverre ze van invloed zijn in de waardering van de woonomgeving door de inwoners van de wijken. Alleen de indicatoren die mensen meetbaar mee laten wegen in hun woongedrag zijn uiteindelijk opgenomen in de samengestelde probleemindex. 6 De indicatoren die volgens de regressieanalyses niet significant samen bleken te hangen met dat woongedrag zijn niet in de index opgenomen. Dat gold bijvoorbeeld voor hondenpoep, waar mensen zich natuurlijk wel aan ergeren maar wat kennelijk geen reden is voor mensen om te verhuizen. 7 Achter-de-voordeur -problematiek zoals huiselijk geweld kon niet in de index worden meegenomen omdat daarvoor de juiste cijfers ontbreken. 6 Zie voor een uitgebreide beschrijving van de methode achter deze leefbaarheidsindex: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Stichting Atlas voor gemeenten, Utrecht). In samenwerking met Rigo en in opdracht van WWI wordt momenteel gewerkt aan een uitgebreidere leefbaarheidsindex: de Leefbaarometer. 7 Zie ook: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, Weg uit de wijk, in: Economisch statistische berichten, 4502,

12 Uiteindelijk zijn op basis van die analyse de volgende indicatoren in de samengestelde index opgenomen: - Geweldsmisdrijven (op gemeenteniveau, registraties KLPD) - Vernieling van openbare werken (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Rommel op straat (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Bekladding (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Overlast van dronken mensen (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Overlast van drugsgebruik (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Overlast van jongeren (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Overlast van omwonenden (enquête Politiemonitor, bewerking Atlas) - Inbraak in woning (registraties KLPD, bewerking Atlas) - Fietsendiefstal (registraties KLPD, bewerking Atlas) - Auto-inbraak (registraties KLPD, bewerking Atlas) De mate waarin een indicator meetelt, is afhankelijk van de mate waarin mensen het betreffende verschijnsel als een probleem ervaren. Die index is vervolgens gecorrigeerd voor de mate van gentrification (de aanwezigheid van trendsettende scenes ). Dit vanuit het idee dat een populaire wijk die te kampen heeft met overlast minder hulp nodig heeft dan een wijk met veel overlast die geen enkele aantrekkingskracht heeft op trendsettende bevolkingsgroepen. De uiteindelijke index is uitgedrukt in een percentage dat aangeeft welk aandeel van de inwoners vindt dat zich in de buurt problemen voordoen 12

13 op het gebied van overlast, vernieling, vervuiling en diefstal. Als dat voor meer dan de helft van de inwoners het geval is, wordt dat deel van de stad als probleemgebied aangemerkt. Die grens is niet subjectief bepaald, maar tot stand gekomen met behulp van een objectieve statistische analyse; het is het punt waar de verdeling van de waardes op de index afwijkt van een normale verdeling. Dat punt bleek precies te liggen bij de waarde van 50% (zie figuur 1.2). Figuur 1.2: Wat is een probleemgebied? 10% 10,0% percentage van de bevolking A 1,0% 1% 0,1% index Leefbaarheid & Veiligheid 0,0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% In de figuur is de verdeling van de scores op de Index Leefbaarheid & Veiligheid over heel Nederland weergegeven. Op de y-as staat in logaritmische schaal het percentage van alle inwoners van Nederland dat te maken heeft met de betreffende omvang van leefbaarheidsproblemen in de woonomgeving (de score op de x-as). Bron: Atlas voor gemeenten C B Het uitgangspunt bij deze definitie van een probleemgebied is dat problemen in de wijk net als zoveel verschijnselen in de economie en de natuurkunde, normaal verdeeld zouden moeten zijn. Als die verdeling uit de pas gaat lopen met de normale verdeling is de leefbaarheidproblematiek excessief, en zijn beleidsingrepen nodig. Dat punt is bereikt in punt A in figuur 1.2. In deze figuur is de verdeling van de omvang van leefbaarheidsproblemen in de woonomgeving over alle inwoners van Nederland weergegeven. De grafiek toont met andere 13

14 woorden het percentage inwoners van Nederland (y-as) dat met een bepaalde mate van leefbaarheidsproblemen in de woonomgeving te kampen heeft (x-as: de score op de Index Leefbaarheid & Veiligheid). Vanaf punt A in figuur 1.2 zou de verhouding tussen omvang van de problemen (x-as) en het aantal mensen dat met een dergelijke omvang van problemen geconfronteerd wordt (y-as) zich op de lijn A-C moeten bevinden. Echter, de omvang van de problemen is voor de mensen vanaf punt A groter dan op basis van een normale verdeling verwacht zou mogen worden: de verhouding ontwikkelt zich feitelijk volgens de lijn A-B. De problemen in de woonomgeving van de mensen die zich op de lijn A-B bevinden zijn dan ook onnodig groot. De delen van de steden in Nederland waarvoor dat geldt, worden dan ook gezien als een woonomgeving met excessieve leefbaarheidsproblemen. In Breda wonen mensen in een dergelijke woonomgeving. Dat is 11,3% van de totale bevolking van de stad. De grafiek op pagina 6 liet zien dat Breda daarmee op de ranglijst van de 50 grootste gemeenten van Nederland op de 5 de plaats van onderen staat. Dat mag opmerkelijk lijken, omdat Breda op verschillende overlast- en onveiligheidsindicatoren gemiddeld genomen helemaal niet zo slecht scoort. 8 Echter, de problemen concentreren zich in Breda zodanig op enkele plaatsen in de stad, dat het gemiddelde weliswaar meevalt, maar dat wel relatief veel mensen wonen in een omgeving met wat hier met excessieve leefbaarheidsproblemen is aangeduid. In de kaarten 1.1 en 1.2 is met rood aangegeven om welke delen van de stad het gaat. De rode vlakken en punten in die kaarten zijn de woongebieden waar zich excessieve problemen voordoen. In die gebieden wonen dus mensen die zich in figuur 1.2 tussen de punten A en B bevinden. 8 Zie: Stadsfoto Breda 2008 (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 14

15 Kaart 1.1 Leefbaarheidsproblemen in Breda, 2006 index Leefbaarheid & Veiligheid geen data 0 tot 35% 35% tot 40% 40% tot 45% 45% tot 50% meer dan 50% Bron: Atlas voor gemeenten 15

16 Kaart 1.2 Leefbaarheidsproblemen in Breda geclusterd, probleemgebieden score op index Leefbaarheid & Veiligheid 50% (= probleemgebied, zie toelichting) 45% - 50% 40% - 45% 35% - 40% < 35% geen score beschikbaar In de kaart zijn de clusters getoond met een gemiddelde score van 42,5% of hoger, en met ten minste 900 inwoners 16

17 In kaart 1.1 is per 6-positie-postcodegebied de waarde op de Index Leefbaarheid & Veiligheid weergegeven. Een rood vlak of een rode stip betekent dat het 6-positie-postcodegebied te maken heeft met excessieve leefbaarheids- en veiligheidsproblemen (een waarde op de index die 50% of hoger is), een oranje vlak of een oranje stip vertegenwoordigt een waarde tussen de 45% en 50%, etc. Kennis over het 6-positie-postcode-detailniveau is belangrijk, maar vanwege het lage schaalniveau niet altijd even nauwkeurig, en bovendien is het de vraag of dergelijke kleine eenheden beleidsmatig relevant zijn. Daarom zijn homogene probleemgebieden van enige omvang gedefinieerd. Een homogeen probleemgebied is een gebied van enige omvang dat bestaat uit dicht bij elkaar gelegen 6-positie-postcodegebieden met excessieve leefbaarheidsproblemen. 9 Van die homogene probleemgebieden is vervolgens de gemiddelde waarde op de index uitgerekend, 10 en daarvan is opnieuw de grenswaarde bepaald waarbij gesproken kan worden van excessieve problemen. Die grenswaarde bleek op 42,5% te liggen. In kaart 1.2 zijn daarom de homogene clusters met een waarde van 42,5% of hoger weergegeven. In tabel 1.1 is de samenstelling van die clusters opgesomd. Behalve de score op de Index Leefbaarheid & Veiligheid, is in de tabel met pijlen aangegeven of de leefbaarheid in de wijk is verbeterd of verslechterd. De bijbehorende grafieken met die ontwikkeling staan in de bijlage (Wijkwijzers deel 3). Een afname van de problemen (een verbetering van de leefbaarheid) is in de tabel aangegeven met een pijl naar boven. Een toename van de problemen (verslechtering van de leefbaarheid) met pijlen 9 De homogene probleemgebieden zijn bepaald door de 6-ppc-probleemgebieden te clusteren op basis van de volgende drie criteria: (i) een 6-ppc-gebied moet een waarde hebben van boven de 50% (de rode stippen); (ii) de rode 6-ppc-gebieden moeten dicht bij elkaar liggen; de onderlinge afstand die hiervoor is gehanteerd, is gebaseerd op een objectief criterium dat afhankelijk is van de bebouwingsdichtheid in de wijk (hoe lager die dichtheid, hoe groter de afstand die bij het clusteren wordt toegestaan ); (iii) een cluster mag de grens van een wijk (CBS-definitie) niet overschrijden. Om te voldoen aan de criteria homogeen en van enige omvang zijn in de kaarten alleen de clusters getoond met meer dan 900 inwoners en een gemiddelde score op de Index Leefbaarheid & Veiligheid van meer dan 42,5%. De consequentie hiervan is dat er in de kaarten rode punten zichtbaar zijn die niet geclusterd zijn. Dat komt omdat in die gevallen de rode stippen te ver van elkaar liggen, of tezamen een cluster vormen met minder dan 900 inwoners of een gemiddelde score die lager is dan 42,5%. Die clusters voldoen dan dus niet aan de hier gehanteerde definitie van een homogeen probleemgebied van enige omvang, maar dat wil niet zeggen dat zich daar geen problemen voordoen. In de meeste gevallen is het geografische bereik van die problemen echter relatief gering en liggen de probleemgebiedjes versnipperd over de wijk of stad. 10 Omdat in de clusters naast 6-positie-postcodegebieden met een waarde boven 50% (de rode stippen in de kaarten) ook gebiedjes zitten met een lagere waarde (groen tot en met oranje) is de gemiddelde waarde van het cluster meestal lager dan 50%. 17

18 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] naar beneden. Een verslechtering van de leefbaarheid van tussen de één en de drie procentpunt is aangegeven met één pijl naar beneden, een verslechtering van de score op de Index met tussen de drie en zes procent met twee pijlen naar beneden, en een verslechtering met meer dan zes procent met drie pijlen naar beneden. Tabel 1.1 Homogene probleemgebieden in de gemeente Breda, 2006 (Index Leefbaarheid & Veiligheid groter dan 42,5% en ten minste 900 inw.) Cluster Index L & V Ontw Omschrijving van het cluster (welke delen van de CBS-buurten vallen binnen het probleemcluster?) 1 46% 50 inwoners uit City (3,3%), inwoners uit Fellenoord (74,0%), 885 inwoners uit Schorsmolen (34,2%) 2 45% inwoners uit Wisselaar (51,1%), 110 inwoners uit Hagebeemd (4,4%) 3 45% 85 inwoners uit Wisselaar (1,9%), inwoners uit Geeren-Noord (36,5%) 4 45% inwoners uit Muizenberg (48,3%), 145 inwoners uit Kroeten (7,7%) 5 44% inwoners uit Schorsmolen (61,5%), 380 inwoners uit Tuinzigt (5,3%) 6 43% inwoners uit Biesdonk (42,0%) 7 43% 60 inwoners uit Doornbos-Linie (1,6%), 945 inwoners uit Brabantpark (10,7%), 80 inwoners uit Teteringen (1,8%) 8 43% 630 inwoners uit Kesteren (20,2%), 420 inwoners uit Muizenberg (15,1%), 50 inwoners uit Hagebeemd (2,0%) Index L&V: De percentages wijken af van die in figuur 1.2 omdat het hier niet gaat om de waardes van het 6-ppc-gebied, maar om de gemiddelde waarde van het cluster. Ontwikkeling : een pijl naar boven is een verbetering van de leefbaarheid, pijlen naar beneden een verslechtering, het aantal pijlen geeft de mate van verslechtering aan. Uit de tabel blijkt dat de probleemgebieden zich vooral in Breda-Noord bevinden. Delen van de Hoge Vucht scoren hoog op de probleemindex. In dat gebied liggen volgens deze objectieve analyse drie probleemclusters met tussen de en inwoners: delen van Wisselaar (cluster 2), Biesdonk (cluster 6) en de herstructureringswijk Geeren-Noord (cluster 3). In die 18

19 laatste wijk is de leefbaarheidssituatie tussen 1998 en 2006 echter wel verbeterd. Meer naar het westen in de Haagse Beemden bevinden zich ook twee probleemgebieden van enige omvang: delen van Muizenberg (cluster 4) en Kesteren (cluster 8). In beide gebieden is de leefbaarheidssituatie verslechterd. En dan is er nog een relatief geïsoleerd probleemgebiedje met maar net inwoners, aan het spoor langs de weg naar Teteringen: de Driesprong (cluster 7, een deel van Brabantpark). Ook het westelijke deel van het centrum (de clusters 1 en 5: delen van Fellenoord en Schorsmolen) komt volgens deze objectieve methode als probleemgebied uit de bus. Uit het vervolg van deze analyse zal blijken dat een deel van de problemen in deze wijken uitgaansproblematiek betreft (overlast van dronken mensen). De problemen in het centrum zijn minder toegenomen dan in veel andere wijken in Breda. Met het aanwijzen van de ergste probleemgebieden in Breda is niet het gehele verhaal verteld. Sommige gebieden zoals Geeren-Noord zijn bijvoorbeeld traditionele probleemgebieden waarvan de problemen allang bekend zijn en waar het beleid zich al lange tijd op richt. Bovendien blijkt uit kaart 1.2 dat lang niet alle rode stippen in de clusters vallen. Daarom is een derde kaart gemaakt (kaart 1.3) waarin clusters zijn opgenomen die een gemiddelde score hebben van tussen de 35% en 42,5%. Dat betekent dat zich in die clusters weliswaar verschillende rode punten bevinden, maar dat ze minder homogeen zijn dan de probleemclusters en om die reden dus een gemiddelde waarde hebben die onder de 42,5% uitkomt. Een reden hiervoor kan zijn dat in een dergelijk gebied eerste tekenen aan het ontstaan zijn van leefbaarheidsproblematiek, maar dat het uitstralingsgebied van die problemen nog beperkt is. Daarom zijn deze clusters wat voorbarig preventieclusters genoemd. Voorbarig, omdat de heterogeniteit juist ook een teken kan zijn dat het gebied vanwege succesvol beleid op de weg terug is. Een nauwkeurige analyse van de preventiegebieden op basis van de ontwikkelingen door de tijd moet uitwijzen of preventief beleid hier zinvol zou kunnen zijn. 19

20 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Kaart 1.3 Leefbaarheidsproblemen in Breda geclusterd, preventiegebieden score op index Leefbaarheid & Veiligheid 50% (= probleemgebied, zie toelichting) 45% - 50% 40% - 45% 35% - 40% < 35% geen score beschikbaar In de kaart zijn de clusters getoond met een gemiddelde score van tussen de 35% en 42,5%, en met ten minste 900 inwoners 20

21 Tabel 1.2 Homogene preventiegebieden in de gemeente Breda, 2006 (Index Leefbaarheid & Veiligheid tussen 35% en 42,5%) Cluster Index L & V Ontw Omschrijving van het cluster (welke delen van de CBS-buurten vallen binnen het probleemcluster?) 9 42,1% inwoners uit Doornbos-Linie (29,1%) 10 42,0% inwoners uit Biesdonk (41,1%), 135 inwoners uit Wisselaar (3,0%) 11 41,9% inwoners uit Kesteren (43,3%) 12 40,9% inwoners uit Gageldonk (45,2%), 960 inwoners uit Kievitsloop (20,1%) 13 40,4% inwoners uit Kievitsloop (34,8%) 14 40,2% inwoners uit Haagpoort (54,6%), 330 inwoners uit Heuvel (6,0%), 395 inwoners uit Tuinzigt (5,5%) 15 39,9% inwoners uit Brabantpark (20,9%), 135 inwoners uit Heusdenhout (2,5%) 16 39,8% inwoners uit Gageldonk (28,0%) 17 39,5% inwoners uit Heuvel (29,3%) 18 38,6% 985 inwoners uit Geeren-Zuid (27,1%) 19 38,6% inwoners uit Tuinzigt (58,1%) 20 38,6% 965 inwoners uit Doornbos-Linie (25,2%), 465 inwoners uit Geeren-Zuid (12,8%) 21 37,1% inwoners uit Chasse (13,2%), 70 inwoners uit Fellenoord (4,8%), 735 inwoners uit Boeimeer (14,2%) 22 36,4% inwoners uit Heksenwiel (22,3%) 23 36,2% 610 inwoners uit Muizenberg (22,0%), inwoners uit Heksenwiel (30,3%), 95 inwoners uit Overkroeten (2,6%), 245 inwoners uit Kroeten (13,0%) 24 35,8% inwoners uit Heuvel (20,6%), 125 inwoners uit Princenhage (1,7%) 25 35,5% inwoners uit Heuvel (29,0%), 590 inwoners uit Princenhage (7,9%) 26 35,1% 910 inwoners uit Brabantpark (10,3%) Index L&V: De percentages wijken af van die in figuur 1.2 omdat het hier niet gaat om de waardes van het 6-ppc-gebied, maar om de gemiddelde waarde van het cluster. Ontwikkeling : een pijl naar boven is een verbetering van de leefbaarheid, pijlen naar beneden een verslechtering, het aantal pijlen geeft de mate van verslechtering aan. 21

22 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] In tabel 1.2 zijn de preventiegebieden opgesomd. Opvallend is dat die grote delen van de rest van Breda-Noord (Hoge Vucht en Haagse Beemden) omvatten, de delen die niet onder de probleemgebieden vielen. In alle delen van de Haagse Beemden blijkt de leefbaarheidssituatie tussen 1998 en 2006 bovendien fors te zijn verslechterd. Ook grote delen van Tuinzigt (Heuvel) en Princenhage in het westen van Breda vallen onder de hier gehanteerde definitie van preventiegebieden. In die gebieden is leefbaarheidssituatie over het algemeen echter wel verbeterd. Een preventiegebied is natuurlijk vooral een preventiegebied als niet alleen de score net onder het probleemniveau ligt, maar als de situatie de laatste jaren ook duidelijk is verslechterd. Daarom verdienen vooral de preventiegebieden in Breda-Noord, en dan met name in de Haagse Beemden, aandacht. Het is de vraag waar het beleid zich in de probleem- en preventiegebieden het beste op kan richten. Zoals uit alle kaarten en tabellen blijkt, zijn de clusters weliswaar op objectieve wijze bepaald, maar verschillen ze fors van elkaar. Zo zijn er kleine gebieden met relatief grote problemen, zoals De Driesprong (cluster 7, zie tabel 1.1). Maar er zijn ook grote clusters met meer versnipperde problemen, zoals het cluster in Tuinzigt (cluster 19) met inwoners en een lagere gemiddelde score van 38,6%. In het ene geval is er dus waarschijnlijk sprake van geconcentreerde (geïsoleerde?) problemen met een beperkte uitstraling. In het andere geval van problemen die zich over een groter gebied uitstrekken maar waar (nog) niet het hele gebied last van heeft. Bovendien verschilt de aard van de problemen naar verwachting aanzienlijk. Op basis van de hier gebruikte objectieve analyse telt Breda acht probleemgebieden en achttien preventiegebieden. Die indeling is gemaakt op basis van de omvang van de leefbaarheidsproblemen. Maar de aard van die problemen kan per gebied flink verschillen. In de bijlage bij dit rapport is daarom per cluster een zogenoemde Wijkwijzer opgenomen, waaruit precies is af te lezen met welke problemen een bepaald gebied kampt. Tabel 1.3 vat de conclusies uit de Wijkwijzers samen en laat per cluster zien wat de drie overheersende probleemcategorieën zijn. Per cluster zijn de drie grootste problemen met een kruisje aangegeven. Dat wil niet zeggen dat de andere problemen zich in de wijk niet voordoen, het wil alleen zeggen dat die drie 22

23 problemen in de wijk overheersend zijn. Voor een totaalbeeld van de problemen per wijk wordt verwezen naar de Wijkwijzers die per wijk achter in dit rapport zijn opgenomen. Tabel 1.3 De overheersende aard van de problemen in Breda Drank Drugs Jongeren Cluster 1 Deel van Fellenoord x x x 2 Deel van Wisselaar x x x 3 Deel van Geeren-Noord x x x 4 Deel van Muizenberg x x x 5 Deel van Schorsmolen x x x 6 Deel van Biesdonk x x x 7 Deel van Brabantpark x x x 8 Deel van Kesteren x x x 9 Deel van Doornbos-Linie x x x 10 Deel van Biesdonk x x x 11 Deel van Kesteren x x x 12 Deel van Gageldonk x x x 13 Deel van Kievitsloop x x x 14 Deel van Haagpoort x x x 15 Deel van Brabantpark x x x 16 Deel van Gageldonk x x x 17 Deel van Heuvel x x x 18 Deel van Geeren-Zuid x x x 19 Deel van Tuinzigt x x x 20 Deel van Doornbos-Linie x x x 21 Deel van Boeimeer x x x 22 Deel van Heksenwiel x x x 23 Deel van Heksenwiel x x x 24 Deel van Heuvel x x x 25 Deel van Heuvel x x x 26 Deel van Brabantpark x x x Totaal Rood = probleemgebied Oranje = preventiegebied Vernieling Rommel Omwonenden Auto-inbraak Fietsendiefstal Woninginbraak Bekladding 23

24 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Wat opvalt is dat rommel op straat, overlast van jongeren, bekladding en overlast van drugsgebruik de overheersende problemen zijn. Ook overlast van dronken mensen en overlast van omwonenden vormen in veel wijken in Breda een belangrijk onderdeel van de problemen. Vernielingen, inbraak en diefstal behoren in slechts enkele van de Bredase wijken tot de overheersende leefbaarheidsproblemen. Als het gemiddelde van de stad wordt bekeken, blijkt dat Breda vooral op het gebied van bekladding, rommel op straat en overlast van omwonenden ongunstig scoort ten opzichte van andere steden in Nederland. Overlast van dronken mensen, drugsgebruikers en jongeren mag dan in enkele wijken het overheersende probleem zijn, gemiddeld scoort Breda op deze indicatoren niet ongunstig ten opzichte van het landelijke niveau. 11 De problemen die zowel in de wijken overheersen, als waarop Breda als geheel ongunstig scoort ten opzichte van andere steden bekladding, rommel op straat en overlast van omwonenden lijken alle te refereren aan asociaal gedrag in de directe woonomgeving en niet zozeer aan harde criminaliteit, Marokkaanse jongeren, jeugdbendes et cetera, waar veel andere steden in Nederland mee kampen. Wat verder opvalt aan de analyses per wijk (zie ook de Wijkwijzers achter in dit rapport) is dat de wijken zich over het algemeen kenmerken door of de combinatie overlast van dronken mensen en overlast van drugsgebruik, of de combinatie rommel op straat, bekladding en overlast van jongeren. Nadere analyse leert dat het bij de combinatie drank/drugs vooral gaat om wijken in (cluster 1 en 5) of nabij (cluster 14, 17, 21 en 24) het centrum. De problematiek zal hier dan ook voor een deel uitgaansproblematiek betreffen. En andere bron van dit type problemen kan een opvangcentrum voor daken thuislozen zijn dat zich in de buurt van de clusters 1 en 5 bevindt. De overige probleem- en preventiegebieden hebben met problemen te maken die meer specifiek zijn voor woongebieden: overlast van groepen jongeren en overlast van omwonenden enerzijds en fysieke verloedering zoals vervuiling, rommel op straat en bekladding. Dit geldt bijvoorbeeld voor de wijken in Breda-Noordoost en de Haagse Beemden. In hoofdstuk 2 wordt verder ingegaan op de specifieke achtergronden van die problemen. 11 Zie: Stadsfoto Breda 2008 (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 24

25 Overigens kan de oververtegenwoordiging van overlast van drugsgebruik in de aard van de problemen waar de Bredase wijken mee kampen bevreemding wekken. Die relatieve oververtegenwoordiging heeft te maken met het feit dat de analyses in de Wijkwijzers de afwijking van het landelijke gemiddelde tonen. In dat landelijke gemiddelde zit niet alleen stedelijk, maar ook niet-stedelijk gebied. In tegenstelling tot de andere categorieën problemen komt drugsoverlast in niet-stedelijk gebied weinig voor. Daardoor scoren de meeste stedelijke wijken ten opzichte van dat landelijke gemiddelde relatief hoog op deze indicator. In de kaarten 1.4 tot en met 1.9 zijn tot slot enkele van de voor Breda belangrijkste overlast- en onveiligheidscategorieën in kaart gebracht. In de kaarten zijn alleen de woongebieden getoond. Gebieden waar geen mensen wonen, zijn grijs gekleurd. 25

26 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Kaart 1.4 Overlast van dronken mensen in Breda, 2006 aandeel mensen dat overlast ervaart 0% tot 11% 11% tot 16% 16% tot 19% 19% tot 21% 21% tot 24% 24% tot 26% 26% tot 29% 29% tot 31% 31% tot 33% 33% tot 36% 36% tot 39% 39% tot 45% 45% tot 54% 54% en meer Bron: Politiemonitor, bewerking Atlas voor gemeenten 26

27 Kaart 1.5 Vernielingen in Breda, 2006 aantal vernielingen in een straal van 100 meter 14 en hoger 10 tot 14 8 tot 10 7 tot 8 6 tot 7 5 tot 6 4 tot 5 3 tot 4 2 tot 3 1 tot 2 0 tot 1 Bron: HKS/KLPD, bewerking Atlas voor gemeenten 27

28 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Kaart 1.6 Rommel op straat in Breda, 2006 aandeel van de bevolking dat geconfronteerd wordt met rommel op straat 0% tot 41% 41% tot 46% 46% tot 50% 50% tot 53% 53% tot 56% 56% tot 59% 59% tot 62% 62% tot 65% 65% tot 68% 68% tot 71% 71% tot 75% 75% tot 80% 80% tot 86% 86% en meer Bron: Politiemonitor, bewerking Atlas voor gemeenten 28

29 Kaart 1.7 Overlast van omwonenden, 2006 aandeel mensen dat overlast ervaart 0% tot 3,6% 3,6% tot 6,8% 6,8% tot 9,3% 9,3% tot 11% 11% tot 13% 13% tot 16% 16% tot 18% 18% tot 20% 20% tot 22% 22% tot 25% 25% tot 28% 28% tot 33% 33% tot 41% 41% en meer Bron: Politiemonitor, bewerking Atlas voor gemeenten 29

30 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Kaart 1.8 Bekladding van gebouwen, 2006 aandeel van de bevolking dat geconfronteerd wordt met bekladding in de buurt 0% tot 14% 14% tot 20% 20% tot 24% 24% tot 28% 28% tot 31% 31% tot 35% 35% tot 38% 38% tot 41% 41% tot 44% 44% tot 47% 47% tot 51% 51% tot 57% 57% tot 64% 64% en meer Bron: Politiemonitor, bewerking Atlas voor gemeenten 30

31 Kaart 1.9 Overlast van groepen jongeren, 2006 aandeel mensen dat overlast ervaart 0% tot 20% 20% tot 26% 26% tot 31% 31% tot 34% 34% tot 38% 38% tot 41% 41% tot 44% 44% tot 46% 46% tot 49% 49% tot 52% 52% tot 56% 56% tot 60% 60% tot 66% 66% en meer Bron: Politiemonitor, bewerking Atlas voor gemeenten 31

32 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Uit de kaarten blijkt dat overlast van dronken mensen (bron: Politiemonitor) zich inderdaad voornamelijk in de binnenstad concentreert. Vernielingen (bron: HKS/KLPD), rommel op straat, bekladding, overlast van omwonenden en overlast van jongeren (alle Politiemonitor) doen zich veel meer verspreid over de stad voor. Wat daarbij opvalt, is dat fysieke verloedering zoals vernielingen, bekladding en rommel op straat vooral veel voorkomt in de Haagse Beemden. Terwijl overlast (van jongeren en omwonenden) vooral ook in de Hoge Vucht veel voorkomt. Kennis van de aard van de problemen is belangrijk omdat succesvol beleid daarvan afhankelijk zal zijn. Een wijk met uitgaansproblematiek vraagt waarschijnlijk puur om veiligheidsbeleid zoals cameratoezicht. Drugsproblematiek, vernielingen en overlast van jongeren zijn complexere problemen met complexe achtergronden. In het volgende hoofdstuk worden die achtergronden blootgelegd. 32

33 2 De achtergronden van de problemen in Breda Zoals gezegd bestaat de leefbaarheidsanalyse uit twee stappen: (1) het identificeren van de problemen met betrekking tot overlast en onveiligheid en (2) het opsporen van de oorzaken en achtergronden van die problemen. In dit hoofdstuk worden die achtergronden opgespoord en in kaart gebracht. Daarbij wordt aangesloten bij eerder onderzoek waarin met een grootschalige kwantitatieve analyse is achterhaald welke kenmerken van wijken een significante verklaring bieden voor problemen op het gebied van overlast en onveiligheid. 12 In tabel 2.1 zijn die factoren opgesomd. Uit statistische analyses blijkt dat de samenstelling en sociaal-economische positie van de bevolking een belangrijke verklaring biedt voor problemen. Wijken met veel langdurige werklozen en een hoge jeugdwerkloosheid hebben over het algemeen meer te maken met overlast en onveiligheid. Ook wijken waar veel jongeren tussen 10 en 19 jaar wonen hebben over het algemeen meer leefbaarheidsproblemen. Het gebrek aan hogere inkomensgroepen, zelfstandigen, gezinnen met kinderen en ouderen is ook niet goed voor de wijk, waarschijnlijk door de samenbindende werking die van die bevolkingsgroepen uitgaat. Het gaat hier uitdrukkelijk om een statistische analyse van gemiddelden, niet van individuen. Op basis van die analyse mag de conclusie worden getrokken dat een buurt met veel langdurige werklozen (om die reden) te maken heeft met meer overlast. De conclusie die niet getrokken mag worden, is dat iedere langdurige werkloze overlast veroorzaakt. De indicatoren die in tabel 2.1 zijn opgesomd hebben niet allemaal hetzelfde gewicht. De sociaal-economische samenstelling van de bevolking blijkt van alle categorieën het zwaarst te wegen in het verklaren van leefbaarheidsproblemen. En daarbinnen zijn jeugdwerkloosheid en langdurige werkloosheid het belangrijkst. Hardnekkige werkloosheid leidt dus tot problemen, ongeacht de vraag of die werklozen autochtoon of allochtoon zijn. Behalve bepaalde groepen allochtonen bevinden zich onder de langdurig werklozen vaak juist ook veel autochtonen met hardnekkige problemen. 12 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Stichting Atlas voor gemeenten, Utrecht). 33

34 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Bovenop die sociaal-economische achtergrond van de problemen blijken ook culturele aspecten nog een rol te spelen, hoewel die verklaring minder sterk is dan de sociaal-economische achterstand. Antillianen of Marokkanen in de buurt zorgen over het algemeen voor meer overlast, bovenop de extra overlast die ze al veroorzaken omdat ze meer dan gemiddeld werkloos zijn. Daarbij gaat het niet om het aantal Antillianen of Marokkanen in de buurt zelf, maar in de omgeving (het zogenoemde ruimtelijke gemiddelde). Kennelijk veroorzaken die groepen juist niet alleen in de eigen woonomgeving problemen, maar ook daar net buiten. Tabel 2.1 Wat zijn de achtergronden van leefbaarheidsproblemen? Effect op leefbaarheid BEVOLKINGSSAMENSTELLING Aandeel jongeren 0-9 jaar + Aandeel jongeren jaar -/- Aandeel ouderen Ruimtelijk gemiddelde van het aandeel Marokkanen -/- Ruimtelijk gemiddelde van het aandeel Antillianen -/- SAMENHANG TUSSEN DE BEVOLKING Gevoel van saamhorigheid + SOCIAAL-ECONOMISCHE POSITIE VAN DE BEVOLKING Aandeel langdurig werklozen (> 3 jr.) -/- Kruitvatindicator (aandeel langdurig werklozen in een kansrijke -/- omgeving) Kruitvatindicator jongeren (aandeel werkloze jongeren in een kansrijke omgeving) Aandeel hogere inkomensgroepen + Aandeel zelfstandigen + FYSIEKE WOONOMGEVING Percentage hoogbouw -/- Percentage sociale huurwoningen -/- Tevredenheid met de bebouwde omgeving + Gemiddelde bouwperiode (bloemkoolwijken) -/- HANGPLEKKEN Aantal winkels (voor dagelijkse boodschappen) -/- Aantal winkels met veel jongeren van 0-19 jaar in de -/- buurt Aantal scholen voor basisonderwijs -/- Aantal cafés in de wijk -/- Nabijheid binnenstad -/- GEOGRAFISCHE LIGGING Omvang van de stad -/- Bron: G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2007: Op weg naar Early Warning. Omvang, oorzaak en ontwikkeling van problemen in de wijk (Stichting Atlas voor gemeenten, Utrecht). -/- 34

35 Van alle directe indicatoren voor de mate van sociale samenhang, verenigingsgraad en participatiegraad in de wijk blijkt alleen de indicator saamhorigheid een verklaring te bieden voor de leefbaarheidssituatie in de wijk. Die indicator saamhorigheid geeft aan of mensen vinden dat ze in een buurt wonen met veel saamhorigheid. Indicatoren die de feitelijke contacten tussen wijk- en buurtgenoten aangeven, zoals participatie- en verenigingsgraad, hangen niet significant samen met leefbaarheid. Dat resultaat kan tot de conclusie leiden dat die sociale samenhang in het kader van leefbaarheid in de wijk minder belangrijk is dan vaak wordt gedacht. Sociologen zijn het daar ook niet over eens, sterke onderlinge banden in de wijk kunnen juist ook weer de oorzaak van problemen zijn omdat daarmee een insider/outsider-probleem kan ontstaan. Hoe dan ook, een gevoel van saamhorigheid lijkt belangrijker te zijn dan feitelijke contacten in de buurt. En dat gevoel van saamhorigheid hangt bovendien niet sterk samen met de participatie- en verenigingsgraad. Met andere woorden: met een nieuw buurthuis neemt wellicht de participatiegraad in de wijk toe, maar niet per se het gevoel van saamhorigheid. Op het terugdringen van overlast en onveiligheid in de wijk zal een dergelijke maatregel naar verwachting (volgens het model) dan ook weinig effect hebben (maar buurthuizen kunnen natuurlijk wel belangrijk zijn om andere doelen uit een breder gedefinieerd leefbaarheidsbegrip te bereiken). Naast bevolkingskenmerken biedt ook een aantal fysieke aspecten van de wijk een verklaring voor leefbaarheidsproblemen. Zo blijken zich in wijken met veel flats en veel sociale woningbouw meer problemen voor te doen, maar ook in de zogenoemde bloemkoolwijken de wijken met woonerfjes die eind jaren zeventig, begin jaren tachtig gebouwd zijn is de onoverzichtelijkheid en anonimiteit een reden voor overlast. Ook zijn er rond cafés, scholen en winkels (hier hangplekken genoemd) meetbaar meer problemen. Het feit dat een wijk in een grote stad ligt, is tot slot op zich al reden voor meer overlast en onveiligheid. Dat laatste heeft te maken met de anonimiteit en lagere pakkans in steden en vanwege het feit dat er in steden over het algemeen meer te halen valt dan in dorpen. 35

36 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] Tabel 2.2 De achtergronden van leefbaarheidsproblemen in Breda Sociaal-economische positie Bevolkingssamenstelling Uitgaansgelegenheden Fysieke omgeving Gebrek aan sociale samenhang Wijk/Cluster 1 Deel van Fellenoord X 2 Deel van Wisselaar X 3 Deel van Geeren-Noord X 4 Deel van Muizenberg X 5 Deel van Schorsmolen X 6 Deel van Biesdonk X 7 Deel van Brabantpark X 8 Deel van Kesteren X 9 Deel van Doornbos-Linie X 10 Deel van Biesdonk X 11 Deel van Kesteren X 12 Deel van Gageldonk X 13 Deel van Kievitsloop X 14 Deel van Haagpoort X 15 Deel van Brabantpark X 16 Deel van Gageldonk X 17 Deel van Heuvel X 18 Deel van Geeren-Zuid X 19 Deel van Tuinzigt X 20 Deel van Doornbos-Linie X 21 Deel van Boeimeer X 22 Deel van Heksenwiel X 23 Deel van Heksenwiel X 24 Deel van Heuvel X 25 Deel van Heuvel X 26 Deel van Brabantpark X Totaal Rood = probleemgebied Oranje = preventiegebied De vraag is vervolgens welke van die achtergronden ook daadwerkelijk een verklaring bieden voor de leefbaarheidsproblemen in de Bredase probleemen preventieclusters. In de bijlage bij dit rapport is van alle clusters een Wijkwijzer opgenomen waarin behalve de aard van de problemen (deel I), ook de achtergronden van de problemen worden getoond (deel II). De staafjes in die Wijkwijzers geven per gebied exact aan welke achtergronden in welke mate een verklaring bieden voor de leefbaarheidsproblemen. Tabel 2.2 laat van die gebieden (clusters) alleen zien wat de overheersende verklaring is voor de leefbaarheidsproblemen. 36

37 De meeste leefbaarheidsproblemen in Bredase wijken hebben een sociaaleconomische achtergrond, zo blijkt uit de Wijkwijzers in de bijlage en uit tabel 2.2. Vooral het grote aantal langdurige werklozen is daarvan in de meeste wijken de oorzaak. Daarnaast spelen ook de overige kenmerken van de bevolkingssamenstelling in bepaalde wijken een belangrijke rol; zowel een hoog aandeel allochtonen, als het gebrek aan ouderen en gezinnen met kinderen is in sommige wijken meetbaar de belangrijkste achtergrond van de problemen. Slechts in twee wijken (cluster 5 en cluster 21) bieden de fysieke kenmerken van de woningvoorraad de belangrijkste verklaring voor de problemen. In beide gevallen betreft het oude wijken in (een deel van Schorsmolen, cluster 5) of nabij (een deel van Boeimeer, cluster 21) het centrum van de stad. En in beide bieden vooral de hoogbouw (en/of portiekwoningen) en de gebrekkige kwaliteit van de bebouwing de belangrijkste verklaring voor de leefbaarheidsproblemen. Overigens is ook de nabijheid van de binnenstad en de bijbehorende uitgaansproblematiek in beide wijken een belangrijke oorzaak voor een deel van de problemen (vergelijk de Wijkwijzers achterin dit rapport). In vrijwel alle probleem- en preventieclusters in Breda-Noordoost is de langdurige werkloosheid onder de bevolking relatief hoog, en de belangrijkste oorzaak achter de leefbaarheidsproblemen. Alleen cluster 10 (een deel van Biesdonk) vormt daarop een uitzondering. In dat gebiedje biedt de eenzijdige samenstelling van de bevolking met veel allochtonen en weinig mensen uit de hogere inkomensgroepen en weinig ouderen en gezinnen met kinderen de verklaring voor de problemen. De afwezigheid van hogere inkomensgroepen, zelfstandigen, gezinnen met kinderen en ouderen leidt vaak tot problemen omdat die bevolkingsgroepen in de wijk een samenbindende factor vormen en goed zijn voor de sociale controle. Die samenstelling van de bevolking biedt overigens ook in de meeste andere clusters naast het grote aantal langdurige werklozen een tweede belangrijke achtergrond van de leefbaarheidsproblemen, vooral in de probleemclusters 2, 3 en 6 (delen van Wisselaar en Geeren-Noord). Voor de clusters ten zuiden van het spoor in Brabantpark geldt dat de mate van arbeidsparticipatie niet tot de belangrijkste verklaringen van de problemen behoort. Ook hier is het vooral het gebrek aan mensen uit de hogere inkomensgroepen en gezinnen met kinderen enerzijds en de oververtegenwoordiging van niet-westerse allochtonen anderzijds dat tot 37

38 Leefbaarheid in Breda [ Atlas voor gemeenten ] problemen leidt. Bovendien speelt de fysieke woonomgeving met name de aanwezige hoogbouw in de clusters 15 en 26 een rol in de verklaring van de problemen. Opvallend is dat in tegenstelling tot Breda-Noordoost in alle probleem- en preventieclusters in de Haagse Beemden niet de sociaal-economische positie van de bevolking, maar de etnische samenstelling en de leeftijdsopbouw van die bevolking de belangrijkste verklaring bieden voor de leefbaarheidsproblemen. In alle gevallen is daar het gebrek aan ouderen in combinatie met de overtegenwoordiging van Antillianen en jongeren tussen 10 en 19 jaar dé oorzaak van de problemen op het gebied van overlast en onveiligheid. Zoals gezegd zijn het vaak niet alleen de Antillianen in de buurt zelf die voor problemen zorgen, maar juist ook Antillianen uit aanpalende wijken. Het gaat daarbij naar verwachting ook niet om grote groepen maar om relatief kleine aantallen die voor relatief veel problemen zorgen. Uit Almere is bijvoorbeeld bekend dat een groot deel van de problemen in een bepaalde buurt veroorzaakt wordt door slechts acht Antilliaanse huishoudens. Tot slot biedt een specifieke fysieke factor in de Haagse Beemden nog een aanvullende verklaring: de aanwezigheid van de woonerfstructuur, ofwel: bloemkoolwijken. De combinatie van een onoverzichtelijke bebouwingsstructuur en als gevolg daarvan en als gevolg van het ontbreken van bepaalde bevolkingsgroepen zoals ouderen waarschijnlijk een gebrek aan sociale controle, met de aanwezigheid van groepen jongeren en volwassenen die overlast veroorzaken is hier dus de achtergrond van de problemen die, zo bleek uit hoofdstuk 1, inderdaad vooral uit de overlast van jongeren bestaan. In de preventieclusters in Breda-Zuidwest (de clusters 14, 17, 19, 24 en 25, delen van Heuvel en Tuinzigt) is de sociaal-economische positie wel weer de belangrijkste achtergrond van de problemen. Net als in Breda-Noordoost is de langdurige werkloosheid waar veel inwoners in deze wijken mee kampen hieraan debet. Daarnaast biedt het gebrek aan mensen uit de hogere inkomensgroepen en zelfstandigen steeds een aanvullende verklaring. Ook het gebrek aan ouderen en gezinnen met kinderen (sociale controle) biedt in de meeste gevallen een aanvullende verklaring. In sommige clusters (met name 25 en 26, delen van Heuvel) bood in 2006 ook de fysieke omgeving nog een aanvullende verklaring voor de leefbaarheidsproblemen. 38