Examensarbete Malmö Högskola
90-120 hp Hälsa och Samhälle
Masterprogrammet i Kriminologi 205 06
Maj 2015 Malmö
OMRÅDETS PÅVERKAN
KORRELATIONEN MELLAN BROTT OCH
MOBILITET PÅ DELOMRÅDESNIVÅ
2
OMRÅDETS PÅVERKAN
KORRELATIONEN MELLAN BROTT OCH
MOBILITET PÅ DELOMRÅDESNIVÅ
Max Lindström
Lindström, M.R.N. Områdets påverkan. Korrelationen mellan brott och mobilitet på delområdesnivå. Examensarbete i kriminologi 30 högskolepoäng. Malmö högskola: Fakulteten för hälsa och samhälle, Institutionen för kriminologi, 2015. Studier av mobilitet och dess påverkan på individer kan kopplas till en rad områden såsom hälsa, utveckling, ekonomi eller som i detta fall, brott. Mobilitet och dess relation till nivå av brottslighet har sedan länge varit en del av
kriminologiska teorier, både som en enskild faktor och som en del av större förklaringsmodeller. Påverkan från mobilitet har kopplats till mekanismer i interaktioner på områdesnivå såsom kvarter och gator, det vill säga informell
social kontroll. Variationen gällande den informella sociala kontrollen är därmed
det som förklarar olika nivåer av brottslighet. Att undersöka exakt vilken
påverkan mobilitet har på brottslighet och om denna påverkan varierat beroende på brottstyp är utgångspunkten för denna uppsats. Detta har gjorts via
regressionsanalyser med data från Malmö stad gällande brottstyperna misshandel, bostadsinbrott och rån kontra mobilitet på delområdesnivå. Resultaten visar ett signifikant samband mellan nivåerna av brottstyperna misshandel och rån samt mobilitet. Dessa skiljer sig dock gällande koppling till kriminologiska teorier. Sambandet mellan rån och mobilitet är direkt kopplat till informell social kontroll medan misshandel och mobilitet snarare kan kopplas till teorier gällande rutiner, platser, och centrumeffekter.
Nyckelord: brottslighet, centrumeffekt, delområden, kvarter, informell social
3
THE CONTEXTUAL IMPACT
THE CORRELATIONS BETWEEN CRIME AND
MOBILITY ON A SUB AREA LEVEL
Max Lindström
Lindström, M.R.N. The impact of the Area. The correlation between crime and mobility on a sub area level. Degree project in Criminology 30 credits. Malmö University: Faculty of health and society, Department of Criminology, 2015. Studies of mobility and the impact it has on individuals can be related to a number of areas such as health, human development, economy, and as in this case, crime. Mobility and its correlation to levels of crime has for time been a part of
criminological theories, both as a separate factor, but also as part of greater theories and models of explanation. The impact of mobility is connected to
mechanisms as to interactions on a sub areal level, such as blocks or even specific streets and addresses, meaning informal social control. The variation regarding the informal social control across different areas is therefore what regulates to level of crime. To audit exactly what impact mobility has on the level of crime, and if this impact varies depending on the type of crime is the aim of this thesis. Regression analysis has been done with data supplied by the City of Malmö regarding the level of reported assaults, burglaries, and robberies versus the level of mobility on a sub area level. The results show a significant correlation between the levels of reported assaults, robberies and level of mobility although the
different types of crimes is related to theoretical explanations. Robbery and mobility is can be explained through level informal social control, but assault and mobility is more likely related to theories regarding routines, places, and rural effects.
Keywords: delinquency, informal social control, mobility, neighbourhoods,
4
INNEHÅLLSFÖRTECKNING
Inledning ... 6
1.1 Syfte ... 7
Definition ... 7
Tidigare forskning och teori ... 8
3.1 Varför man bör studera in- och utflyttningar ... 8
3.2 Mobilitetens orsaker ... 8
3.2.1 Ekonomi ... 9
3.2.2 Etnicitet ... 10
3.3 Teoretiska förklaringar till mobilitet ... 10
3.3.1 Spatial assimilation ... 11
3.3.2 Place stratification ... 11
3.4 Brott och mobilitet – en teoretisk förklaring ... 12
3.4.1 Kollektiv styrka ... 12
3.5 Mobilitet och kriminalitet ... 14
3.5.1 Platsens betydelse för brottstypen ... 14
3.5.2 Brottslighet utanför stadskärnan ... 16
Metod och material ... 17
4.1 Data och informationskällor ... 18
4.2 Beroende variabler ... 19 4.3 Oberoende variabler ... 19 4.4 Kontrollvariabler ... 20 4.5 Analysmetoder ... 20 4.6 Etiska överväganden ... 21 Resultat ... 21
5.1 Årsvisa analyser 2009 till 2013 ... 21
5.2 Fördröjda effekter ... 22
5.3 Analys av den totala datamängden ... 23
5.3.1 Analys av separata brottstyper ... 24
5.3.2 Sammanfattning ... 25
5.4 Mobilitet som en del av kollektiv styrka ... 26
5.5 Alkoholrelaterad brottslighet och mobilitet ... 26
5.5.1 Våldsbrottlighet och alkohol ... 27
Slutsats och diskussion ... 29
5
6.2 Resultatdiskussion ... 30
6.2.1 Hur påverkar nivån av mobilitet nivåerna av brottslighet på delområdesnivå? ... 30
6.2.2 Är påverkan från mobiliteten densamma oavsett brottstyp? ... 30
6.3 Preventiva implikationer och framtida forskning ... 31
Referenser ... 33
Bilagor ... 41
8.1 Deskriptiv statistik ... 41
8.2 Korrelationer mellan samtliga variabler ... 42
8.3 Bivariat analys för alkoholrelaterad brottslighet och mobilitet ... 43
8.4 Korrelationsanalys av brottstyp, disponibel inkomst, etnicitet och mobilitet ... 43
6
INLEDNING
Att studera mobilitet, det vill säga mänskliga geografiska förflyttningar, och dess relation till brottslighet har sedan länge ansetts vara förknippade med varandra. Dels som en del i större förklaringsmodeller såsom teorierna om kollektiv styrka eller social disorganisation, och dels som enskild förklaring (Sampson, Morenoff, & Earls, 1999; Shaw, McKay, & Bierne, 2004; Crutchfield, Geerken, & Gove, 1982; Bursik Jr, 1988). Mobilitet som begrepp kan användas för att beskriva olika typer av förflyttningar av människor, dels fysiska såsom exempelvis in- och utflyttningar, eller genomströmningar av människor genom specifika områden, och dels förflyttningar i exempelvis social status eller klass (Miller S. M., 1960). Oftast är dock in- och utflyttningar i specifika områden eller regioner, som begreppet syftar till.
Mobilitet bör dock ses som något mer än ur ett geografiskt perspektiv med antal in- och utflyttningar. Exempelvis kan studier av mobilitet leda till en ny typ av brottspreventiva åtgärder, som ett komplement till mer traditionell prevention. Detta görs idag via koncept som CPTED (Crime Prevention Through
Environmental Design) där målet är att genom att forma kontexten så sätt att antalet brottstillfällen minimeras så att brott ”byggs bort” (Crowe, 2000). Då dessa koncept används både i befintliga bostadsområden såväl som i planeringen av nya bostadsområden kan användandet och förståelsen av mobilitet bidra till en starkare brottsprevention i området. Detta är något som uppsatsen kan bidra med. Mobilitet kan även användas som en indikation på hur väl ett (del)område och dess boende fungerar både ur ett kriminologiskt perspektiv gällande interaktioner mellan människor och dess relation till nivå av brott1.
Exempelvis menar Crutchfield, Geerken, och Gove (1982) att mobilitet kan fungera som en indikator på hur väl interaktionerna mellan de boende i ett
bostadsområde fungerar vilket i sin tur kan härledas begrepp som kollektiv styrka och mer specifikt informell social kontroll. Sampson och Wooldridge (1987) menar att mobilitet också kan härledas till nivå av brott såväl som risken för att bli utsatt för brott. Därmed finns mobilitet både som en orsakernas orsak men också som en mer direkt korrelation till nivå av brottslighet2.
Mobilitet fungerar således som ett attribut till kontexten, miljön, vilken i sin tur formar beteendet hos de som befinner sig i denna kontext. Att studera området och dess egenskaper bidrar till en förståelse för de människor som bor där. Områdets tillgång till resurser, möjligheter till utveckling, och levnadsstandard påverkar de boende och deras handlande (Duncan, Brooks-Gunn, & Kato Klebanov, 1994; Ellen Gould & Austin Turner, 1997).
Bostadsområdet och dess karaktär formar alltså de som redan bor där men reglerar även hur attraktivt området är för nya boende (Alba & Logan, 1993). Detta leder till att vissa bostadsområden har höga nivåer av mobilitet, medan andra områden har lägre nivåer. Attraktiva bostadsområden tenderar att ha en lägre mobilitet då människor som är nöjda med sin boendesituation väljer att stanna kvar, medan
1 Mobiliteten är dock inte något som är enbart kopplat till kriminologi och nivå av brottslighet utan
kan härledas till en rad olika områden såsom exempelvis hälsa, sexuellt umgänge, och chans till utbildning (se kapitel 3).
7
boende i mindre attraktiva områden väljer att flytta så fort de får chansen (Clark W. A., 1992).
Boendesituationen är dock inte enbart knuten till huruvida någon är nöjd med sitt boende eller inte, det finns många olika skäl till att människor väljer att byta boende. Förklaringsmodeller för mobilitet framhåller vissa faktorer som viktigare än andra, exempelvis ekonomiska eller kulturella skäl (Fairchild, 2008; Clark W. A., 1992). Att studera mobilitet som fenomen och dess potentiella orsaker i relation till nivå av brottslighet kan därmed bidra till en ökad förståelse för kontextens påverkan på individen och därmed verka brottspreventivt (Alba & Logan, 1993).
1.1 Syfte
Syftet med uppsatsen är att studera in- och utflyttningar på delområdesnivå inom Malmö Stad och dess eventuella påverkan på nivån av brottslighet.
Frågeställningen för arbetet blir följaktligen ”Hur påverkar nivån av mobilitet
nivåerna av brottslighet på delområdesnivå”. Frågeställningen ” Är påverkan från mobiliteten densamma oavsett brottstyp?” måste även besvaras då det inte är
säkert att alla typer av brott påverkas på samma sätt av mobilitet.
Figur 1. Hypotes för mobilitetetens påverkan på nivå av brottslighet.
Mobiliteten fungerar följaktligen som en betingelse (B) som i sin tur reglerar nivån av Informell social kontroll (Mekanism = M), vilket i sin tur påverkar nivån av brottslighet (Händelse = H) (Djurfeldt, Larsson, & Stjärnhagen, 2012). Att studera mobilitet på områdesnivå kan så ge en indikation på den informella sociala kontrollen på områdesnivå, vilket i sin tur skulle kunna förklara nivån av brottslighet i området (Groff, Weisburd, & Yang, 2010; Taylor, Gottfredson, & Brower, 1984).
DEFINITION
Begreppet mobilitet kan syfta till en rad olika företeelser men gemensamt för dessa olika definitioner är att de samtliga rör förflyttningar. Det kan röra sig om förflyttningar av människor, varor, eller kapital (Bandyopadhyay, Pinto, & Wheeler, 2011). Mobilitet gällande människor kan också ha olika betydelser och exempelvis gälla geografiska förflyttningar eller förflyttningar mellan olika samhällsklasser1 (Miller S. M., 1960). Variationen på mobilitet skiljer sig mellan olika områden beroende på en rad olika faktorer. När begreppet mobilitet nämns i denna text är det utflyttningar som syftas till om inte annat uppges. Syftet med att definiera mobilitet är att underlätta förståelsen av frågeställningarna som
uppsatsen har sin utgångspunkt i, samt att öka uppsatsens validitet (Eriksson & Wiedersheim-Paul, 2011).
1 Mobilitet mellan olika samhällsklasser är dock inget som kommer att diskuteras eller analyseras i
denna uppsats. Mobilitet (B) Nivå av informell social kontroll (M) Nivå av brottslighet (H)
8
TIDIGARE FORSKNING OCH TEORI
I detta kapitel kommer det att redovisas tänkbara orsaker till mobilitet, deteoretiska förklaringarna till dessa, samt förklara mobilitetens teoretiska koppling till brott och nivå av brottslighet. Det ska noteras att definitionen av måttet för mobilitet skiljer sig något i den litteratur som använts. Antalet inflyttningar, utflyttningar eller en kombination av dessa, har använts som mått för mobilitet i den använda litteraturen. Detta skulle kunna leda till problematik gällande validitet, men eftersom det är bakomliggande mekanismerna till mobilitet är bör vara detsamma oavsett om det är in- eller utflyttningar (eller en kombination) så borde inte det använda måttet av mobilitet vara ett problem.
3.1 Varför man bör studera in- och utflyttningar
Att förklara vilka människor som väljer att flytta, vart, och varför är av vikt att studera då en flytt innebär mer än enbart en geografisk förflyttning. Clark, et al (2006) menar att ett byte av kontext, både social och geografisk, oftast innebär en stor social förändring för individen på en rad olika plan. Ellen och Turner (1997), Duncan et al (1994), samt Sampson, Raudenbush och Earls (1997) påvisar att kontexten påverkar utveckling, nivå av utbildning, chans till arbete, sexuellt umgänge och graviditet och brottsligt beteende. Även risken för att utsättas för brottslighet, såväl som risken för brottsligt eller antisocialt beteende, är kopplat till vilket område en individ väljer att bosätta sig i (Estrada & Nilsson, 2005; Sampson & Wooldridge , 1987; Odgers, o.a., 2009).
Geronimus et al (2014) menar att det finns en korrelation mellan boende och hälsa, då områden med hög mobilitet även påvisar höga nivåer av ohälsa bland befolkningen. Även ekonomin påverkas av den geografiska kontexten. Rothwell och Massey (2015) menar att skillnader i inkomst mellan olika personer kan förklaras baserat på vilket område de vuxit upp i. Detta visar också forskning från Chetty och Hendren (2015) och Chetty, Hendren och Katz (2015), vars forskning visar att mobilitet till områden med bättre förutsättningar ökar möjligheterna gällande framtida ökad inkomst, framförallt för barn och ungdomar. Dessutom menar Friedrichs et al (2003) att boendeområdet är det som styr vilka sociala möjligheter som individen i ett visst område beroende på vilka resurser som finns tillgängliga.
Att studera in- och utflyttningar är därför viktigt av flera anledningar då flyttar är mer än bara geografiska förflyttningar utan även inkluderar en förändring i livsstil och förutsättningar. Mobilitet kan alltså knytas till flertalet sociala förändringar vilket innebär att studier av mobilitet inte enbart är viktigt utifrån en
kriminologisk synpunkt utan även för andra vetenskapliga discipliner såsom exempelvis sociologi eller psykologi.
3.2 Mobilitetens orsaker
Vem som flyttar och varför styrs av en rad olika orsaker: social status (Keels et al 2005), tillgång till arbete (Rau & Vega, 2012), ålder (Gallaway, 1969), kön (Hanson, 2005; 2010), familjeförhållanden (Gramlich, Laren, & Sealand, 1992; Miller, Siffel, & Correra, 2010; Myers, 2010), socialt kapital (Rosso, Tabb,
9
Grubesic, Taylor, & Micheal, 2014) och etnicitet (Clark W. A., 1992; Massey, Gross, & Shibuya, 1994) är alla exempel på potentiella orsaker till olika
uppsättningar av människor i olika områden. Majoriteten av förklaringar gällande mobilitet mellan olika geografiska platser handlar dock främst om
socioekonomiska, etniska, eller segregationsrelaterade förklaringar. Keels et al (2005) menar att människor tenderar att flytta till områden som stämmer överens med deras inkomst. Inkomsten eller den socioekonomiska statusen i relation till boendet och området som boendet finns i är i mångt och mycket det som avgör var människor väljer att bosätta sig. Enligt Keels et al (2005), Rosenbaum (1996), Logan et al (1996) och Alba och Logan (1993) är tillgången till socialt stöd, institutioner och utbildning, också viktiga men ekonomi och etnicitet ses som de två viktigast faktorerna. Det kan dock diskuteras huruvida etnicitet kan ses som en del av segregering och där med indirekt räknas som ett resultat av ekonomiska aspekter.
3.2.1 Ekonomi
Den ekonomiska situation som en individ befinner sig i nämns som en av de främsta faktorerna som påverkar mobilitet. Den ekonomiska påverkan sker på en rad olika sätt och rör inte enbart den socioekonomiska statusen utan andra ekonomiska aspekter. Exempelvis tenderar människor med fast anställning att vara mindre benägna att flytta än personer som är arbetslösa, speciellt på regional nivå, det vill säga inom ett visst delområde. Ägande av hemmet spelar också viktig roll för benägenheten att flytta då ett ägande av hemmet gör flyttprocessen mer besvärlig och därmed kräver ett högre finansiellt incitament för en flytt. (Bönheim & Taylor, 2002).
Clark et al (2006) menar att det finns ett samband mellan social status och boendemiljön. Exempel på detta finns i forskning gällande belåtenhet med boendemiljö och socioekonomisk status. Individer med hög socioekonomisk status har fler möjligheter till att förbättra sin boendesituation vilket leder till att just denna grupp också är nöjdare med sin boendesituation (Coulson, Hwang, & Imai, 2003; Burrows, 2003). Hushåll som är missnöjda med den nuvarande boendesituationen är de som är mest benägna att flytta. Missnöjet är ofta knutet till områdets socioekonomiska status (Clark W. A., 1992). Boende i områden med låg socioekonomisk status är också mer missnöjda med sin boendesituation men har mindre tillgångar att förbättra denna (Parkes, Kearnes, & Atkinson, 2002). Det är också individer med hög socioekonomisk status som tjänar mest på att flytta. Clark et al (2006) menar att en flytt sker på grund av individens vilja att förbättra sin boendesituation, flytta till ett bättre område, eller båda. Ju högre socioekonomisk status, desto bättre förutsättningar finns för att göra båda. Naroff et al (1980) menar att detta fungerar som en stabilisator för olika områdens status, mobilitet, och även kriminalitet. Brottsligheten i ett område påverkar efterfrågan efter bostäder i andra områden, vilket i sin tur leder till hög mobilitet i vissa områden och lägre i andra. Naroff et al (1980) exemplifierar detta med det ökade trycket efter bostäder i förorterna i USA där de centrala områdena i städer är mer drabbade av kriminalitet. Individer med tillräckligt kapital väljer att flytta ifrån områden med låg status vilket i sin tur resulterar i lägre bostadspriser i icke attraktiva områden (Wilson W. J., 1987; Gramlich, Laren, & Sealand, 1992). Detta leder också till att priser i områden med låg mobilitet hålls högre i och med
10
antalet lediga bostäder i dessa områden är eftertraktade och huspriserna högre (Cervero, 1989; Schwartz, Susin, & Voicu, 2003).
Detta resulterar i att människor med låg socioekonomisk status ofta enbart kan flytta till områden med bättre status men där boendekvalitén på boendet förblir detsamma (Clark, Deurloo, & Dieleman, 2006). Estrada och Nilsson (2005) menar att detta även går att observera i skillnader i etnisk sammansättning mellan olika områden.
3.2.2 Etnicitet
Att välja område att flytta till handlar dock inte enbart om ekonomi, eller orsaker kopplade till ekonomi såsom bostads- och arbetsmarknad. Clark (1992), Massey et al (1984; 1985; 1994), Reardon et al (2008) menar att etnicitet och spelar roll vid val av boendeområde vilket förklarar de skillnader som finns i heterogenitet som finns mellan befolkningen i olika bostadsområden. Clark (1992) menar att denna fördelning har uppkommit av människors preferenser för att bo i ett visst område är beroende på vilket etniskt ursprung som individen har. Clark (1992) menar exempelvis, utifrån sina studier, att den vita befolkningen i USA har störst behov att bo i områden där den egna etniciteten är i majoritet, jämfört med den svarta, latinamerikanska, och asiatiska befolkningsgrupper. Clark (1992) menar att det är just detta som lett till en stor heterogenitet i vissa områden medan vissa områden uppvisar en mer homogen befolkning baserat på etnicitet.
South och Crowder (1997) förklarar istället fördelningen av människor med att etnicitet främst spelar roll för mobilitet när det gäller att lämna områden med låg socioekonomisk status. Detta på grund av att det går att se signifikanta skillnader mellan möjligheter i att flytta beroende på etnicitet. Det är alltså möjligheten till att flytta som slutligen påverkar fördelningen av människor.
Estrada och Nilsson (2005) menar att kopplingen mellan etnicitet och mobilitet inte handlar om viljan att bo tillsammans med människor med samma ursprung, utan att fördelningen av etniska grupper snarare är kopplat till segregering baserat på socioekonomiska faktorer.
Det kan vara värt att påpeka att liknande fördelningar av människor går att se på alla geografiska nivåer genom samhället. Reardon et al (2008) menar att
segregeringen gällande etnicitet är densamma oberoende av vilken nivå man mäter det. Det vill säga oavsett om det gäller områdesnivå inom städer, hela städer eller ännu större områden så kan liknade fördelningar av människor utifrån
etnicitet mätas. Den etniska fördelningen av människor är alltså mycket komplex men kan kopplas till två teorier som förklarar just detta.
3.3 Teoretiska förklaringar till mobilitet
Alba och Logan (1993) menar att mobilitet i mellan olika områden kan förklaras med hjälp av två kompletterande förklaringsmodeller; spatial assimilation och
place stratification. Tillsammans förklarar dessa två modeller boendemönster och
fördelningen av människor i olika (del)områden inom en stad. Att studera de mönster som finns för mobilitet är framförallt viktigt när det gäller att motverka
11
segregering mellan olika grupper vilket därigenom även verka brottsförebyggande1 (Alba & Logan, 1993).
3.3.1 Spatial assimilation
Enligt teorin om Spatial assimilation är utgångspunkten att fördelningen av en population över olika områden är en reflektion över nivån av assimilering. (Massey & Bitterman, 1985). Teorin kopplar individuella egenskaper såsom utbildning, inkomst och yrkesställning till ekologiska utfall, det vill säga sammansättning av människor i olika bostadsområden, ofta kopplat till etnicitet (Gross & Massey, 1991).
Mobiliteten mellan dessa olika områden gällande boende är en reflektion av den ackultration2 som sker till följd av social anpassning (Massey & Mullan, 1984).
Mobiliteten förklaras alltså till stor del av ekonomiska faktorer som bidrar till individens benägenhet att flytta som en del av en ny social identitet (Bolt & van Kempen, 2002).
Preferensen gällande boende styr således av förändringar i social mobilitet och familjerelaterade händelser (Lersch, 2013). Dessa preferenser är generella över alla befolkningsgrupper i samhället men det är ekonomiska faktorer som styr den faktiska fördelningen av människor (South & Crowder, 1997; Lersch, 2013). Fairchild (2008) menar att det finns en direkt koppling gällande social mobilitet och boendemobilitet vilket visar sig vid exempelvis fördelningen av etniskt ursprung eller socioekonomisk status på områdesnivå. Detta resulterar i att etniciteter eller minoritetsgrupper med högre social status assimilerar sig i större utsträckning och att grupper som inte assimilerar sig i samma utsträckning inte geografiskt hamnar i samma områden.
Fong och Wilkes (1999) menar dock att resurserna inte är det främsta som påverkar nivån av assimilering. Istället är det effektiviteten i att omvandla de finansiella resurserna till att bosätta sig i ett önskat område som främst påverkar assimileringen. Fong och Wilkes (1999) menar också att kultur och etnicitet påverkar hur effektiv assimileringen kommer att fortgå. Detta är det som i sin tur styr fördelningen av olika etniska grupper på områdesnivå i ett samhälle. Massey och Denton (1985) menar att det är detta är en av orsakerna till varför vissa områden inom en stad är mer homogena gällande etnicitet än andra. De menar att processen för assimileringen är svårare för vissa etniska grupper än andra, vilket leder till att dessa grupper ofta hamnar i samma områden.
3.3.2 Place stratification
Förklaringsmodellen om Place stratification har som utgångspunkt att olika områden skiljer sig ur ett hierarkiskt perspektiv och att områden inom en stad är associerade med olika nivåer av positiva möjligheter för de människor som bor där. Ett områdes hierarkiska status blir alltså det som påverkar mobilitet mellan olika områden (Alba & Logan, 1993).
1Valet av förklaringsmodeller är valda på grund av dess teoretiska släktskap med andra i texten
valda teorier, det vill säga Kollektiv styrka men framförallt Informell social kontroll. Det ska dock noteras att både Spatial Assimilation och Place Stratification kritiserats av exempelvis Warren (2013) för bristande empiriskt stöd.
12
Alba och Logan (1991) menar att det när de individuella egenskaperna hos en individ, exempelvis utbildning, social status, eller arbete inte längre passar i ett områdes egenskaper är det som orsakar mobilitet.
Mer statusfyllda områden blir därmed mer attraktiva för boende då de fungerar som en social distansering från andra grupper inom samhället (Alba & Logan, 1993). Detta leder till en segregering baserad på boende, där områden mestadels definieras av de boendes egenskaper (Logan, 1978). Vidare menar Logan (1978) att den existerande fördelning av människor som finns i ett samhälle är ett resultat av politiska handlingar som över tid skapat en fördelning av människor i olika områden. Den rådande fördelningen av människor i olika områden är också det som förstärker den redan skapade fördelningen.
Dessa mekanismer leder till områden med sämre levnadsförhållanden där
mobiliteten är hög, samt områden med bättre förhållanden där mobiliteten är lägre (South & Crowder, 1998). Detta leder dock inte enbart till en fördelning av
människor baserat på nivå av levnadsförhållanden utan också en segregering gällande ekonomi och etnicitet (South & Crowder, 1997; 1998).
Oavsett förklaringsmodell så blir resultatet av båda modeller en hög fördelning av etniska minoriteter, samt personer med låg socioekonomisk status i mindre
priviligierade områden (Logan, Alba, McNulty, & Fisher, 1996). Cass, Shove och Urry (2005) menar att detta leder till en social exkludering i och med att de mindre priviligierade områden har mindre tillgång aktiviteter, värden och varor.
3.4 Brott och mobilitet – en teoretisk förklaring
Att teoretiskt förklara varför in- och utflyttningar påverkar nivån av brottslighet på (del)områdesnivå kräver att mobiliteten integreras i en större process. Detta på grund av det inte går att påvisa ett direkt samband mellan flyttningar i ett område och nivå av brottslighet. Istället måste de bakomliggande faktorerna som
underlättar eller förebygger ett brottsligt beteende i områden med hög respektive låg mobilitet förklaras. Olika typer av kapital i ett område, sammansättning av boende, tillsammans med förutsättningar i ett område, och individuella faktorer är alla förklaringar som nämnts som förklaringar till mobilitet på områdesnivå (Rosso, Tabb, Grubesic, Taylor, & Micheal, 2014; Rau & Vega, 2012; Clark W. A., 1992). Samma förklaringar och faktorer används också för att förklara
brottslighet genom nivå av kollektiv styrka eller social sammanhållning i ett visst område (Sampson, 1985; Sampson, 1991).
3.4.1 Kollektiv styrka
Utgångspunkten för kollektiv styrka är områdets eller delområdet6 och dess sammansättning av människor och hur väl sammanhållningen mellan dessa människor fungerar (Bellair, 2000). Denna sammanhållning är kopplad till nivån av gemensamma mål och förväntningar bland de boende i ett område vilket i sin tur påverkar nivån av brottslighet (Sampson, Morenoff, & Earls, 1999). Bandura (2000) menar att det är människors tro på att kunna förändra och förebygga olika effekter är det som påverkar deras vilja att ingripa för att verka för ett visst utfall.
6 Kollektiv styrka mäts med mer precision ju mindre områdesnivån blir (Wikström, Oberwittler,
13
Variationer i nivåer av brottslighet på områdesnivå kan alltså kopplas till sammansättningen av boende i ett visst område gällande gemensamma mål och förväntningar (Sampson, 1985; Sampson, Morenoff, & Earls, 1999).
Sampson (1988; 1991) menar att låg nivå av mobilitet på områdesnivå leder till en låg nivå av brottslighet. Detta beror på att olika områden är uppbyggda kring komplexa system av socialisering vilka störs eller förhindras i områden med hög mobilitet (Kasarda & Janowitz, 1974). Exempelvis påverkar mobiliteten i ett område hur villiga de boende i ett visst område är att interagera och skapa band med varandra (Wilson T. C., 1985; Freudenburg, 1986). Områden med låg mobilitet är därför en bättre grogrund för socialiseringsprocesser vilket i sin tur leder till lägre brottslighet. Länken mellan nivå av socialisering och brottslighet gå via den informella sociala kontrollen i området (Wikström P. O., 2006; Wikström & Svensson, 2010).
3.4.1.1 Informell social kontroll
Konceptet med Informell social kontroll finns som en del i en rad olika teorier, exempelvis social desorganisationsteori, systematiska förklaringsmodeller modeller, och som i detta fall - kollektiv styrka (Groff, 2015). Den informella sociala kontrollen verkar på mindre nivåer än den kollektiva styrkan och kan härledas till kvarter, gator, och specifika adresser snarare än på exempelvis stadsdelsnivå (Groff, Weisburd, & Yang, 2010; Taylor, Gottfredson, & Brower, 1984; Oberwittler & Wikström, 2009). Den informella sociala kontrollen fungerar skapande och upprätthållande av regler och normer i ett visst område. Kornhauser (1978) menar att dessa sociala kontroller kan delas in i två olika kategorier. Den första är den interna-externa och syftar till om kontrollen kommer ifrån individen eller triggas av andra individer. Den andra är den direkta-indirekta rör huruvida handlingar sker för att förhindra brottsligt beteende eller om de kommer som ett resultat grundat på relationer skapade på andra premisser än i just
brottsförebyggande syfte.
Den informella sociala kontrollen baseras alltså på de boende i ett område och deras nivåer av interaktion med varandra (Bellair, 1997). Detta fungerar alltså brottsförebyggande utan att utgångspunkten för interaktionerna har syftet att förebygga brott (Groff, 2015). Områden med många nya invånare och områden med hög mobilitet får därför problem när det gäller att skapa meningsfulla interaktioner, vilket i sin tur speglar sig i nivån av brottsligheten. Den informella sociala kontrollen (och där med även brottsligheten) och mobiliteten inom en stadsdel varierar beroende på plats och kan skilja sig markant mellan olika
adresser inom ett område, eftersom områden och områdesgränser inte påverkar de mikrosamhällen som bildas, där interaktioner mellan människor tar plats
(Weisburd & Telep, 2014 ; Wicker, 2012; Wikström, Oberwittler, Treiber, & Hardie, 2012).
Variationen kan också förklaras med att den informella sociala kontrollen verkar på flera olika nivåer. Den informella sociala kontrollen finns i mindre enheter såsom familj och vänner men också inom större enheter som gator och kvarter med varierande styrka beroende på förhållanden (Groff, 2015). Hunter (1985) menar att det finns tre olika nivåer av informell social kontroll: privat, provinsiell, och offentlig. Den informella sociala kontrollen blir svagare ju längre ifrån den privata sfären man kommer och är som svagast i det offentliga området.
14
3.5 Mobilitet och kriminalitet
Kopplingen mellan mobilitet och kriminalitet kan bäst förklaras som en del av ett större teoretiskt sammanhang snarare än med en kausal förklaring (Clear, Rose, Waring, & Scully, 2003). Ekologiska förklaringsmodeller har använts av exempelvis Shaw och McKay (2004) för att förklara brottslighet, främst via fattigdom, etnicitet, och mobilitet gällande boende. Ytterligare faktorer har sedan dess tillkommit såsom familjeförhållanden, hur tät bebyggelsen är, samt nivå av urbanisering (Bursik Jr, 1986; Bursik Jr & Grasmick, 1992; Sampson & Groves, 1989). Som tidigare nämnts är utgångspunkten därmed, att hög mobilitet i ett område påverkar området negativt genom att mobiliteten underminerar att den informella sociala kontrollen i området (Sampson, 1985; 1991; Crutchfield, 1989). Skogan (1990) menar att mobiliteten också påverkar nivån av engagemang i området, främst på grund av att detta leder till en avsaknad av gemensamma mål för de boende. Hunter (1985) menar att viljan att knyta kontakter minskar i ett område med hög mobilitet, eftersom de boende vet att boendet i området oftast är temporärt.
Crutchfield et al (1982) menar att mobilitet och population är bättre variabler för prediktion för vissa typer av brott än traditionella faktorer på grund av att de bättre beskriver den sociala integrationen i ett område. Crutchfield et al (1982) menar att mobiliteten är sammanlänkad med den sociala integrationen som i sin tur
bestämmer nivån av brottslighet. Detta på grund av att ett intergrerat socialt system inom ett område bidrar med en hög nivå av konsensus gällande normer, mål och värderingar, en starkare sammanhållning, samt en känsla av tillhörighet (Wikström P. O., 2006).
Populationens storlek i ett område påverkar hur väl den sociala integrationen kommer att ske. En större population påverkar integrationen negativt, vilket i sin tur påverkar nivån av brottslighet. Det ska dock noteras att detta främst gäller brott med en geografisk ankytning såsom bostadsbrott eller vandalisering (Geerken & Gove, 1977). Den informella sociala kontrollen blir således svår att koppla till andra sorters brottslighet som exempelvis mord. (Crutchfield, Geerken, & Gove, 1982; Geerken & Gove, 1977). Denna åsikts delas dock inte av
exempelvis Sampson et al (1997) och Skogan (1990) som menar att det går att koppla mobilitet på delområdesnivå tillsammans med socioekonomisk status till nivån brottslighet till alla typer av brott, även våldbrottslighet.
Den informella sociala kontrollen är enligt Crutchfield et al (1982) vad som påverkar antalet möjligheter till att begå brott.
3.5.1 Platsens betydelse för brottstypen
Nivån av brottslighet inom en stad skiljer sig ofta, med varierande nivåer av brottsnivåer på område, delområde, och ända ner på gatunivå. Platsens betydelse för brottsligheten har studerats ända sedan 1800-talet men har först på senare tid börjat användas för att förklara och förebygga brottslighet, genom exempelvis användandet av så kallade ”hotspots” (Weisburd, 2004). Hägerstrand (1970) menar att avstånd är en av de faktorer som främst påverkar var ett brott begås. Avstånd och möjlighet att ta sig till och från platsen där brott begås är centralt när det gäller att förklara platsens betydelse (Rengert, 2004). Avståndet mäts oftast från hemmet men detta förutsätter att gärningspersonen har en fast bostad.
15
Enligt Van Daele et al (2012) och Rengert (2004) finns tre olika faktorer som främst påverkar var, rent geografiskt, ett brott begås. En utgångspunkt som gärningspersonen startar ifrån, exempelvis bostaden, är den första faktorn. Den andra faktorn är riktningen gärningspersonen sedan väljer att röra sig, och den tredje och sista faktorn är avståndet till platsen där brottet sedan kommer att begås.
Möjligheter till att begå brott, tillsammans med förbindelserna (infrastruktur), är enligt Rengert (2004) den största anledningen till att flest brott begås i städers stadskärnor snarare än i ytterområdena. En annan förklaring till brottslighetens centrering till stadskärnan är att brottsligheten är sammankopplad men de rutiner som olika individer har. Cohen och Felson (1979) och Ceccato och Dolmén (2011) menar att individers rutiner gällande exempelvis arbete, nöje, och shopping gör att stadskärnan erbjuder fler möjligheter för brottslighet.
Figur 2. Totalt antal anmälda brott per 10 000 invånare på stadsdelsnivå i Malmö år 2014. Statistiken är hämtad från statistikdatabasen på Brottsförebyggande Rådets hemsida7.
Detta leder till att fler personer förflyttar sig mot städers centrum än därifrån vilket leder till en högre fördelning av brott i just dessa områden (Rengert, 2004). Brantingham och Brantingham (1995) menar att vissa områden kan fungera som katalysatorer för brottsligt beteende på grund av de i en större utsträckning motiverar gärningspersoner. Exempel på platser kan vara barer och nattklubbar, gallerior, parkeringsplatser i anslutning till affärs- eller kommersiella områden. Detta stämmer också överens med brottsstatistiken för Malmö stad (se Figur 1), på stadsområdesnivå där stadsområdet Norr (där stadskärnan finns) är klart överrepresenterat jämfört med övriga stadsdelar gällande totalt antal anmälda brott. 7 http://statistik.bra.se/solwebb/action/index 0 500 1 000 1 500 2 000 2 500 3 000 3 500 Statsdel
Totalt antal anmälda brott per 10 000 invånare på statsdelsnivå i Malmö år 2014.
16 3.5.2 Brottslighet utanför stadskärnan
Förklaringar till brottslighet utanför stadskärnan kretsar oftast inte kring hur tillgängligt området är genom exempelvis kollektivtrafik utan snarare om vilka attribut som ett visst stadsdelsområde eller delområde har (Weisburd, 2012). Detta speglar sig också i vilka typer av brott som är vanligast i olika områden.
Exempelvis är antalet inbrott i villa och lägenheter högre i samtliga stadsdelar jämfört med stadsdel Norr (se Figur 3).
Figur 3. Antal anmälda inbrott i lägenhet och villa per 10 000 innevånare på stadsdelsnivå i Malmö år 2014. Statistiken är hämtad från statistikdatabasen på Brottsförebyggande Rådets hemsida8.
Variationen i brottslighet mellan olika stadsdelar, går istället att knyta an till områdes- eller delområdesnivå och de mekanismer som verkar där. Braga och Clarke (2014) menar att dessa mekanismer går att lokalisera ner till kvarters- eller gatunivå och förklaras där bäst med begreppet kollektiv styrka (Se kapitel 3.4.1). Skillnaden i nivån av brottslighet mellan stadskärnan jämfört med resten av stadsdelarna kan förklaras, dels med den lägre nivån av kollektiv styrka, dels med det lägre antalet brottstillfällen som finns utanför stadskärnan (Braga & Clarke, 2014; Hunter, 1985). Detta visar sig bland annat i skillnader som går att
identifiera mellan olika brottstyper och områden, vilket enligt Markovitz et al (2001) och Sampson (1985) beror på sammansättningen av boende i ett område och de sociala nätverk som finns i mellan dem. Sampson och Raudenbush (1999) menar att det är i områdes strukturella egenskaper som förklarar skillnader i nivåer av brottslighet såväl som skillnader i brottstyper mellan olika områden. Att förklara brottslighet utanför stadskärnan kräver alltså en annan typ av förklaringsmodell gällande nivån av brottslighet utöver antal brottstillfällen som finns i ett område. Studier av nätverk och hur dessa är konstruerade och uppehålls
8 http://statistik.bra.se/solwebb/action/index 0 10 20 30 40 50 60 Stadsdel
Antal anmälda inbrott i lägenhet och villa per 10 000 innevånare på stadsdelsnivå i Malmö år 2014.
17
mellan människor blir därför viktigare vid en exkludering av brottslighet i stadskärnan (Bellair, 1997; Braga & Clarke, 2014).
METOD OCH MATERIAL
Syftet med uppsatsen är att studera in- och utflyttningar på delområdesnivå inom Malmö stad och dess eventuella påverkan på nivån av brottslighet. Hypotesen är således att höga nivåer av mobilitet i ett område påverkar nivåerna av brottslighet. Med utgångspunkt i teorin om informell social kontroll ses mobilitet, tillsammans med disponibel inkomst och etnisk bakgrund som förklaringar till nivån av
informell social kontroll. Variablerna disponibel inkomst och etnicitet är dock främst kopplade till teorier kring mobilitet och fördelning av människor på (del)områdesnivå. Dessa kommer därför att användas som kontrollvariabler vid undersökning av exakt hur stor påverkan in- och utflyttningar har på ett områdes mobilitet, samt utröna om det finns partiella samband mellan mobilitet, disponibel inkomst och etnicitet.
Brottstyperna kommer att mätas per delområdes nivå och de brottstyper som kommer att användas är antalet anmälda bostadsinbrott, rån och misshandel eftersom de representerar både traditionellt ”street crime”, och brottslighet riktat mot egendom och person. Dessa brott kommer att slås ihop och ge en variabel för sammanlagd brottslighet. Det är definitionen ”sammanlagd brottslighet” som kommer att användas i delen för resultat gällande redovisning i resultatdelen. De delområden som dessa variabler kommer att mätas på är samtliga delområden i Malmö stad som är befolkade. Vissa delområden, exempelvis industriområden saknar invånare vilket gör att de kommer uteslutas de år då antalet boende är noll. Detta på grund av att premissen för att mäta mobilitet är att det ska finnas både en in- och utflyttning.
18
Figur 4. Karta över Malmö Stad och dess delområden9
Då forskning från Brottsförebyggande Råden (2000) och Persson (2011) tyder på att brottslighet, och då främst våldsbrottslighet korrelerar med alkohol måste det även tas i beaktande att vissa delområden har högre antal utskänkningstillstånd per innevånare, speciellt i centrala Malmö. Att inte ta hänsyn till detta skulle bidra dels till en snedfördelning i statistiken, dels visar på en brottslighet som inte kan kopplas till områdets mobilitet utan snarare är en typ av tillfällesbrottslighet (Ceccato & Dolmén, 2011).
Att generalisera utifrån dessa områden gällande alla typer av brottslighet blir därför problematiskt (Jacobsen, 2007; Field, 2013). Separata analyser har därför gjorts dör delområden med utskänkningstillstånd (efter klockan 01.00) har inkluderat och exkluderat för att på så sätt kontrollera för en eventuell effekt. Detta har dock enbart gjorts utifrån 2013 års utskänkningstillstånd på grund av begränsad tillgång för utskänkningstillstånd för övriga år (2009-2012).
4.1 Data och informationskällor
Statistiken över antalet utflyttningar, såväl som för antalet ungdomar,
förvärvsarbetare, arbetslösa, innevånare med utländsk bakgrund, och disponibel inkomst på delområdesnivå är hämtade från Malmö stads officiella statistik10. Antalet brott på delområdesnivå är hämtat ifrån Malmö stads stadskontor. Primärt kommer mobilitet, disponibel inkomst, etnicitet, samt de olika brottstyperna vara
9 Hämtat från http://www.kartor.malmo.se/ 10 Hämtat från http://www.malmo.se/statistik
19
de variabler som används för analyserna. Deskriptiv statistik och
korrelationsmatrix för samtliga variabler finns under bilagor Bilagor, kapitel 8.1 respektive 8.2.
Tabell 1. Använda variabler samt källor.
Variabel Mått Källa
Oberoende Mobilitet Malmö Stad11
Beroende Antalet anmälda
bostadsinbrott, misshandel, och rån.
Polisen, via Malmö Stad
Kontroll Disponibel inkomst,
etnicitet, ungdomar, och förvärvsarbetare.
Malmö Stad
4.2 Beroende variabler
Teoretiskt diskuteras det huruvida mobiliteten kan komma att påverka enbart vissa brottstyper eller alla typer av brott. Exempelvis menar Geerken och Gove (1977) att vissa brottstyper tydligare kan knytas till ett områdes nivå av mobilitet såsom vandalisering eller brott riktat mot bostäder medan andra typer av brott är svårare att koppla till just mobilitet. Detta motsägs av bland annat Sampson et al (1997) som menar att alla typer av brott kan härledas till nivån av mobilitet på
områdesnivå12.
Därför kommer flera olika brottstyper att testas gentemot variabeln mobilitet, för att på sätt undersöka om den eventuella påverkan från mobilitet rör alla typer av brott. Brottstyperna som kommer att användas är bostadsinbrott, rån, och
misshandel. Forskning från Brottsförebyggande rådet (2000) och Peterson (2011) visar att våldsbrott som exempelvis misshandel är starkt förknippade med alkohol jämfört med andra typer av brott. Därför kommer en alternativ frågeställning att användas för att mäta huruvida olika brottstyper har olika förhållande till
variabeln mobilitet. Frågeställningen blir således följande ”Är påverkan från
mobiliteten densamma oavsett brottstyp?”. Eftersom forskning från bland annat
Rengert (2004) visar att brott till stor del är knuten till antalet tillfällen att begå brott så bör därmed mobilitetens påverkan på olika typer av brott variera.
4.3 Oberoende variabler
Malmös delområden13 varierar i storlek gällande totalt antal innevånare från cirka
10 000 på Möllevången, till ett flertal delområden med under 20 innevånare14. Mobilitet på delområdesnivå kan följaktligen beskrivas med antalet in- eller
11 http://malmo.se/Kommun--politik/Statistik.html
12 Dock innehåller Sampson et als (1997) studie enbart våldsbrott som beroende variabler. 13 Delområden är den minsta nivån av områden tillgänglig via Malmö stads officiella statistik.
Delområden kan jämföras med exempelvis stadsdelar som är större, eller kvarter som är mindre. Ju mindre områdesnivå, desto större precision har mätningar gällande exempelvis informell social kontroll (Wikström, Ceccato, Hardie, & Treiber, 2010).
14 Det lägsta invånarantalet hade Emilstorp år 2009 och 2010 samt Ärtholmen 2011 med 4
20
utflyttningar per antal innevånare15. Eftersom den teoretiska utgångspunkten är att mobiliteten påverkar den sociala informella kontrollen på grund av att inga
långvariga relationer skapas mellan de boende, kommer därför mobiliteten i detta arbete att beskrivas med det totala antalet utflyttade per totalt antal boende i delområdet. För delområde Västra hamnen 2009 skulle 671 utflyttade på 4326 innevånare ge ett mobilitetsvärde på cirka 16 %. Mobiliteten kommer att studeras över en femårsperiod, från 2009 till 2013 i alla Malmös 136 delområden för att på så sätt kunna urskilja eventuella förändringar i mobiliteten och i brottsstatistiken.
4.4 Kontrollvariabler
Eftersom begreppet informell social kontroll inbegriper en rad olika faktorer som kan komma att påverka ett delområdes nivå av brottslighet utöver enbart
mobilitet, kommer disponibel inkomst och etnicitet att användas som
kontrollvariabler på grund av deras relation till variabeln mobilitet (se kapitel 3.2). För att sätta den informella sociala kontrollen i perspektiv till begreppet kollektiv styrka kommer även variabler som korrelerar med kollektiv styrka att mätas. Variablerna antalet ungdomar, förvärvsarbetare, arbetslösa och på delområdesnivå användas för som extra kontrollvariabler vilka korrelerar med kollektiv styrka. Dock ligger arbetes huvudfokus på att beskriva betydelsen av mobilitet och dess påverkan på nivå av brott.
Användandet av kontrollvariabler bidrar också till att resultatet kommer att påvisa mindre skevhet till följd av uteblivna variabler vilket ger ett mer sanningsenligt resultat gällande mobilitetens verkliga effekt på nivån av brott (Field, 2013). Variabeln ”etnicitet” är det totala antalet innevånare på delområdesnivå delat på det totala antalet boende i delområdet. För delområde Annelund år 2009 betyder detta 847 personer med utländsk bakgrund delat på 1860, vilket är det totala antalet boende i Annelund. Detta ger ett resultat på cirka 45 % med utländsk bakgrund för delområde Annelund. Data för antalet förvärvsarbetare, arbetslösa, ungdomar har behandlats likadant. Variabeln ungdomar mäter antalet personer som är 16 år per delområde. Att just denna ålder valt beror på att det är den enda enskilda ålder som går att hämta ifrån den data som Malmö stad gjort tillgänglig. Variabeln inkomst däremot har standardiserats till ett z-värde för att kunna användas och analyseras tillsammans med de andra kontrollvariablerna. Detta har gjorts för att variabeln inkomst lättare ska kunna jämföras med de andra
kontrollvariablerna (Field, 2013).
4.5 Analysmetoder
Inledningsvis har bivariata analyser gjorts gällande korrelation mellan den sammanlagda brottsligheten och mobilitet, följt av specifika brottstyper (bostadsinbrott, misshandel, rån) och dess korrelation med mobilitet. Dessa analyser fokuserar främst på Pearson r-värden. I dessa bivariata analyser har det också utförts partiella sambandsanalyser för variablerna disponibel inkomst, etnicitet, samt fördröjd effekt, för att utröna hur dessa variabler påverkar mobiliteten (Pallant, 2010; Field, 2013). Därefter har OLS Regressionsanalyser
15 Att använda denna typ av mått på mobilitet kan vara problematiskt på mindre delområden där en
flytt betyder mer förändring procentuellt. Exempelvis 1 utflytt per 1 boende motsvarar en hundraprocentig förändring.
21
utförts med fyra olika modeller. Den första modellen gäller sammanlagd variabeln brottslighet och dess korrelation med disponibel inkomst, etnicitet, och mobilitet. Den andra berör mobilitet som en del av teorin om kollektiv styrka och testas där mot variablerna disponibel inkomst, etnicitet, antalet förvärvsarbetare och
ungdomar på delområdesnivå. Den tredje modellen rör sammanlagd variablerna brottslighet och mobilitet och utskänkningstillstånd per delområde. I en fjärde modell kontrolleras också variabeln misshandel och mobilitet i relation till antalet utskänkningstillstånd per delområde.
Vid regressions- och korrelationsanalyserna har bootstrapping använts. Bootstrapping används för att öka reliabiliteteten vid ett mindre urval samt minskar påverkan från extremvärden (Field, 2013). Detta leder till att de resultat som presenteras, baserat på det tillgängliga urvalet, stämmer mer överens med hur ett hypotetiskt resultat från den totala populationen hade kunnat se ut.
4.6 Etiska överväganden
De data som använts kan inte kopplas till enskilda personer och innehåller inget i känsligt material. Antalet anmälda brott på delområdesnivå kan visserligen knytas till ett geografiskt område men det går inte att identifiera anmälaren eller förövare utifrån dessa data eller data Malmö Stad tillhandahåller. I övrigt är arbetet utfört efter de etiska regler som Vetenskapsrådet (2002; 2011) rekommenderar.
RESULTAT
I följande avsnitt kommer resultaten utifrån de statistiska analyser som gjorts utifrån gällande brottslighet, mobilitet, samt olika kontrollvariabler. Först kommer åren 2009 till 2013 att redovisas för att eventuella skillnader över tid kan
identifieras. Det efterföljande kapitlet kommer att behandla den totala tidsperioden 2009 till 2013 och beskriva sambanden mellan nivå av brott, mobilitet och kontrollvariablerna.
5.1 Årsvisa analyser 2009 till 2013
För att påvisa hur korrelationen mellan total brottslighet och mobilitet ser ut har korrelationsanalyser gjorts mellan dessa variabler år 2009-2013 för att på så sätt påvisa exakt hur stark denna koppling är. De brottstyper som inkluderas i sammanlagd brottslighet är rån, misshandel, och inbrott. En partiell korrelationsanalys har även gjorts med samma variabler, med kontroll för
variablerna disponibel inkomst (disp. inkomst) samt etnicitet för att undersöka om dessa variabler korrelerar med de beroende eller oberoende variablerna. Partiella korrelationsanalyser görs för att hitta en unik varians mellan två olika variabler och genom att utesluta att denna varians kommer från en tredje variabel.
Förskjuten effekt (F. effekt) visar bivariat analys mellan det berörda årets nivå av brottslighet och föregående års mobilitet.
Resultatet från den i korrelationsmatrisen visar en positiv signifikant korrelation som varierar mellan 0,200* till 0,507** under tidsperioden 2009-2013 (se Tabell 2). Misshandel, rån och samtliga brottstyper visar i de flesta fall på ett positivt samband medan bostadsinbrott istället visar på ett svagt negativt. Hög mobilitet är alltså associerat med en högre frekvens av misshandel, rån, sammanlagd
22
Det partiella sambandet visar att sambandet mellan mobilitet och de olika
brottstyperna är relativt oförändrade, men att variabeln bostadsinbrott blir svagare. Vid kontroll av variabeln etnicitet (andel utlandsfödda på delområdesnivå) ses en svag förstärkning av sambandet medan variabeln ekonomi bidrar till en kraftigare förstärkning. Det negativa sambandet mellan mobilitet och bostadsinbrott kvarstår både vid kontroll för andel invandrare på delområdesnivå, och socioekonomisk status. År 2009 är det enda året som visar ett omvänt samband för de olika brottstyperna men ger ändå ett liknande samband gällande den sammanlagda brottsligheten (se Tabell 2).
Tabell 2. Korrelationmatris. Bivariat korrelationer samt partiell
korrelationsanalys med variablerna mobilitet, specifika brottstyper, och
sammanlagd brottslighet (S. brottslighet) under perioden 2009-2013 på samtliga bebodda delområden i Malmö Stad16.
År 2009 2010 2011 2012 2013 Bostadsinbrott -,214* -,067 -,049 -,234 -,322** Disp. inkomst ,085 -,036 -,220 -,216* -,310* Etnicitet -,167 -,103 -,008 -,180 -,305* F. Effekt ,009 -,115 -,076 -,275** -,262** Misshandel -,167 ,557** ,606** ,482** ,502** Disp. inkomst -,523* ,545* ,597* ,478* ,504* Etnicitet -,122 ,503* ,593* ,455* ,496 F. Effekt ,121 ,606** ,559** 590** ,196 Rån -,205* ,557* ,606** ,485** ,503** Disp. inkomst ,337* ,545* ,500* ,302* ,421* Etnicitet -,158 ,503* ,548* ,595* ,404* F. Effekt ,281** ,606** ,166 590** ,196 S. brottstyper ,200* ,507** ,302** ,286** ,202* Disp. inkomst ,150 ,559* ,320* ,302* ,222* Etnicitet ,097 ,543* ,341* ,308* ,204* F. Effekt ,332** ,088** ,044 ,060 ,073 5.2 Fördröjda effekter
För att undersöka om mobiliteten har en tidsmässigt direkt effekt på brottsligheten eller om denna effekt istället är fördröjd så har 2008 års mobilitet mätts mot 2009 års nivå av brottslighet, 2009 år mobilitet mot 2010 nivå av brottslighet och så vidare med övriga år. I Tabell 2 så framgår det att det går att finna en signifikant
23
fördröjt effekt av framförallt för brottstyperna bostadsinbrott, misshandel och rån, medan bostadsinbrott och sammanlagd brottslighet påvisade något svagare effekt. Detta innebär att effekten som mobilitet har på nivå av brottslighet varierar beroende på typ av brott under tidsperioden 2009-2013. Huruvida mobilitet påverkar över en längre tidsperiod snarare än att drastiskt variera från år till år, är något som exempelvis Wilson (1987) och Gramlich, Laren och Sealand (1992) menar är svårt att påvisa med hänsyn till antalet år som använts i analysen. Variationen i nivå av brott på årsbasis skulle kunna kopplas till andra orsaker medan mobilitet kan komma att påverka brottslighet över en längre tid (Glaeser, Sacerdot, & Scheinkman, 1996). Detta skulle i sådana fall ligga i linje med forskning kring mobilitetens orsaker där det framgår att ett områdes attribut är något som kvarstår över tid, främst beroende på mobilitetens riktning, det vill säga att individer som har råd att flytta ifrån ett icke attraktivt område gör så, vilket i sig leder till att områdes attribut förstärks (Wilson W. J., 1987; Gramlich, Laren, & Sealand, 1992).
5.3 Analys av den totala datamängden
Den tidigare forskningen antyder att mobilitet är underordnat ekonomi och etnicitet gällande nivå av brottslighet (se kapitel 3.4). För att undersöka om så är fallet har en hierarkisk regressionsanalys utförts för att på så sätt undersöka om denna rangordning av faktorer är korrekt (Field, 2013). Denna ordning av variabler har därför använts vid samtliga regressionsanalyser.
Resultatet visar att det inte finns något signifikant samband mellan mobilitet och nivå av brottslighet vid kontroll för variablerna disponibel inkomst och etnicitet (se Tabell 4). Det är enbart vid den bivariata korrelationsanalysen som ett signifikant samband kan påvisas (Tabell 3). Att disponibel inkomst och etnicitet gör sambandet mellan mobilitet och nivå av brott ickesignifikant kan härledas till att det finns partiella samband mellan mobilitet och disponibel inkomst, såväl som mobilitet och etnicitet (se kapitel 3.2).
Tabell 3. Bivariat korrelationsanalys för sambandet mellan mobilitet, specifika brottstyper och sammanlagd brottslighet.
Brottstyp Pearson Correlation Sig. (2-tailed) Bostadsinbrott -,106* ,016
Misshandel -,012 ,793
Rån -,078 ,075
Sammanlagd ,049 ,269
Det bivariata sambandet mellan mobilitet och nivå av bostadsinbrott i Tabell 3 skulle kunna förklaras med Brantingham och Brantinghams (1995) och Rengerts (2004) forskning vilket påvisar att olika delområden genererar olika typer av brottslighet. Detta skulle i sådana fall betyda att områden med hög mobilitet inte är lämpliga att begå bostadsinbrott i, och att det är områden med låg mobilitet som
24
istället drabbas mest av bostadsinbrott17. Detta kan tänkas bero på att det inte finns några lämpliga objekt i områden med hög mobilitet vilket i sådana fall skulle förklara det negativa sambandet.
Tabell 4. OLS18 regressionsanalys av förhållandet mellan nivå av sammanlagd brottslighet med mobilitet samt prediktorerna disponibel inkomst, etnicitet19.
Regressionsanalysen i tabell Tabell 4 visar att disponibel inkomst är den variabel som påverkar nivån av brottslighet mest följt av etnicitet och mobilitet.
Mobilitetens påverkan på brottlighet är dessutom inte signifikant. Resultaten gällande rangordningen på variablerna ligger alltså i linje med den tidigare forskning som presenterats där mobilitet får ses som en del av en större förklaringsmodell snarare än som en kausal faktor (Clear, Rose, Waring, & Scully, 2003). R2-värdet för denna modells tre steg är 0,043, 0,066, och 0,067. 5.3.1 Analys av separata brottstyper
Den bivariata analysen mellan bostadsinbrott och mobilitet i Tabell 3 påvisade ett signifikant negativt samband. Vid kontroll för variablerna disponibel inkomst och etnicitet blir dock detta samband ickesignifikant.
Detta bekräftas i OLS regressionsanalysen i Tabell 10 (kapitel 8.4) som visar inkomsten som det som främst påverkar nivån av bostadsinbrott, följt av etnicitet och mobilitet. R2-värdena (0,41, 0,58, och 0,63) visar dock att majoriteten av bostadsinbrotten kan förklaras med just nivån av disponibel inkomst, etnicitet, och mobilitet.
För brottstypen misshandel är mobilitet den enskilt mest bidragande faktorn. Mobilitet påvisar ett starkt negativt samband med nivån av misshandel.
17 Dock ska det tas i beaktning att det är svårt att generalisera utifrån Tabell 3 där enbart variabeln
bostadsinbrott påvisar ett signifikant samband med mobilitet.
18 Ordinary least square.
19 Användandet av tre modeller är hämtat från den tidigare forskningen där disponibel inkomst ses
25
Tabell 5. OLS Regressionsanalys mellan specifika brottstyper, disponibel inkomst, etnicitet och mobilitet20.
Tabell 5 visar att de andra variablernas påverkan är ickesignifikant. R2-värdena
för modellen (0,01, 0,05 och 0,28) visar dock på att majoriteten av
misshandelsbrotten har en annan förklaring än mobilitet, disponibel inkomst, eller etnicitet. Det ska dock noteras att tillförandet av variabeln mobilitet leder till en kraftig ökning gällande förklaringskraft för modellen.
För brottstypen rån visar sig mobilitet vara den starkast bidragande faktorn. Mobilitet är den enda variabeln som korrelerar med signifikant nivå av rån. Tillförandet av variablerna etnicitet och mobilitet leder även till markant ökning av R2-värdet (0,01 jämfört med 0,11 respektive 0,46).
5.3.2 Sammanfattning
Genomgången av de olika brottstyperna visade ett varierat resultat. Signifikanta samband kunde påvisas mellan mobilitet och brottstyperna misshandel och rån. För bostadsinbrott däremot så hade disponibel inkomst och etnicitet den största påverkan, medan mobilitet inte visade sig vara signifikant.
Att variabeln misshandel visade sig vara ickesignifikant i Tabell 3 men signifikant i Tabell 5 kan härledas till två olika förklaringar: (1) det finns en multikollinearitet mellan misshandel, mobilitet och kontrollvariablerna. Detta skulle i sådana fall betyda på att mobilitet och utskänkningstillstånd är variabler som starkt
förknippade med varandra och i sådana fall är två mått på samma sak. Att så inte är fallet går att se i kapitel 8.2 under bilagor. Alternativt så kan förändringen i signifikans bero på att (2) sambandet mellan mobilitet och misshandel är svagt, men med hjälp av en eller flera kontrollvariabler som har en starkare association till misshandel så kan detta leda till att ytterligare variation i korrelationen mobilitet och misshandel förklaras. Detta leder således till att ett tidigare icke signifikant resultat blir signifikant med hjälp av kontrollvariabler (Hastie, Tibshirani, & Friedman, 2013).
20 Fullständiga tabeller gällande regressionsanalyser gällande bostadsinbrott, misshandel, rån och
26
5.4 Mobilitet som en del av kollektiv styrka
Huvudsyftet med arbetet är undersöka mobilitet som en del av informell social kontroll och dess relation till nivå av brottslighet. Eftersom informell social kontroll även är en del av teorin kring kollektiv styrka har mätningar med
variabler som korrelerar med just kollektiv styrka och dess eventuella korrelation med nivå av brottslighet använts. Utöver variablerna mobilitet, disponibel inkomst och etnicitet, har variabler för antalet förvärvsarbetare och ungdomar per
delområdesnivå21 utgjort en del av analyserna.
Denna förklaringsmodell gav ett signifikant r2-värde på 0,415, vilket är högre än de tidigare förklaringsmodellerna, som utgått enbart från informell social kontroll. Denna ökning måste dock tas i beaktning med tanke på att fler variabler oftast tenderar att ökad förklarad variation (Field, 2013).
Tabell 6. OLS regressionsanalys för förklaringsmodell gällande kollektiv styrka.
Variabeln ungdomar är den enda variabeln som i denna förklaringsmodell visar sig vara icke signifikant. Förvärvsarbetare är den variabel som har störst påverkan på nivån av brottslighet på delområdesnivå, det vill säga, desto fler
förvärvsarbetare, desto lägre nivåer av brott. Mobilitet, disponibel inkomst och etnicitet visar också ett signifikant samband med nivå av brottslighet. Både antalet förvärvsarbetare och disponibel inkomst båda kan härledas till individens
socioekonomiska status; en av de viktigaste variablerna gällande kollektiv styrka. Ekonomiska orsaker blir följaktligen det som påverkar sammansättningen av människor på olika geografiska platser (Sampson, 1985; Sampson, Morenoff, & Earls, 1999). Den höga mobiliteten verkar således som en begränsning för de sociala interaktioner som annars hade fungerat brottsförebyggande genom informell social kontroll (Bellair, 1997; Groff, 2015).
5.5 Alkoholrelaterad brottslighet och mobilitet
I kapitel 3.5 diskuteras huruvida det finns en skillnad gällande orsaken till olika typer av brott, främst alkoholrelaterad brottslighet och dess koppling till
våldsbrott snarare än andra typer av brott (Brottsförebyggande Rådet, 2000; Petersson, 2011). Den bivariata analysen av den sammanlagda brottsligheten och nivå av mobilitet visar, att vid kontroll för utskänkningstillstånd finns endast ett
27
signifikant samband, det mellan mobilitet och bostadsinbrott, vilket inte påverkas nämnvärt vid kontroll för utskänkningstillstånd22.
Att exkludera delområden med utskänkningstillstånd som serverar alkohol efter 01.00 visar att den enbart finns ett negativt signifikant samband mellan mobilitet och bostadsinbrott23. Skillnaden vid kontroll för utskänkningstillstånd påvisar ingen större skillnad vilket tyder på att vissa typer av brott är mer förknippade med alkohol medan andra brottstyper såsom bostadsinbrott är mindre kopplat till alkohol (Brottsförebyggande Rådet, 2000; Petersson, 2011). Det är dock svårt och uttala sig om huruvida de andra brottstyperna är relaterade till alkohol då dessa värden inte är signifikanta. Korrelationsanalysen (Tabell 7) visar dock på ett ickesignifikant samband mellan nivå av sammanlagd brottslighet och mobilitet vid kontroll för utskänkningstillstånd per delområde. Att det inte finns någon signifikant korrelation vid kontroll för mobilitet och utskänkningstillstånd kan, som exempelvis Brottsförebyggande Rådet (2000) Ceccato och Dolmén (2011) och Petersson (2011) hävdar, bero på att alkohol påverkar enskilda brottstyper snarare än den totala brottsligheten. R2-värdena för Tabell 7s fyra steg är 0,043,
0,066, 0,067, och 0,070.
Tabell 7. OLS regressionsanalys gällande korrelationen sammanlagd brottslighet, disponibel inkomst, etnicitet, mobilitet, och utskänkningstillstånd (förkortat Utskänkningstillst.).
5.5.1 Våldsbrottlighet och alkohol
Eftersom forskning från Brottsförebyggande rådet (2000) och Petersson (2011) menar att det är främst är våldsbrott som ökar i samband med alkohol. Detta
22 Det ska noteras att detta signifikanta samband försvann vid kontroll för disponibel inkomst och
etnicitet.
28
samband går även att finna i Tabell 8 där en regressionsanalys har gjorts för kontroll av variabeln misshandel. Resultatet visar ett starkare samband mellan våldsbrott och utskänkningstillstånd jämför med övriga brottstyper24. Resultaten visar alltså att olika typer av brott är kopplade till olika kontexter, där våldsbrott går att koppla till krogmiljö och där bostadsinbrott till områden med låg mobilitet. Modell 1 visar att det inte finns något signifikant samband mellan variablerna misshandel och disponibel inkomst. Tillförandet av variabeln etnicitet i modell 2 visar på ett signifikant samband mellan misshandel och etnicitet medan disponibel inkomst fortfarande förblir icke-signifikant. I modellens tredje steg tillförs
variabeln mobilitet vilket leder till att signifikansen minskar gällande både
disponibel inkomst och etnicitet. Detta tyder på att mobilitet är en bättre indikator för misshandel än vad disponibel inkomst och etnicitet är.
Förhållandet gällande signifikans förändras dock totalt i modell 4 där variabeln utskänkningstillstånd per delområde läggs till25. Variabeln leder till att samtliga variabler blir signifikanta medan mobilitetens påverkan minskar markant. Detta innebär, att utöver den informella sociala kontrollen finns ytterligare aspekter att ta hänsyn till vid brottstypen misshandel.
Tabell 8. OLS regressionsanalys över sambandet mellan variablerna misshandel, disponibel inkomst, etnicitet, mobilitet och utskänkningstillstånd (förkortat
Utskänkningstillst.).
24 För regressionsanalyser som behandlar brottstyperna rån och bostadsinbrott med kontroll för
disponibel inkomst, etnicitet, mobilitet och mobilitet se Tabell 11 och Tabell 12 under bilagor.
25 Som tidigare nämnt kan förändring i signifikans vid tillägg av variabel bero på två anledningar:
(1) multikollinearitet, eller (2) att en annan variabel, i detta fall utskänkningstillstånd har en så pass stark koppling till misshandel att tidigare icke mätbar variation nu uppdagas.
