Projektbericht - Soziale Stadt...31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für unter 3-Jährige in % der altersgleichen Kinder 79 Abbildung 50: Betreuungsquote der Kinder im Alter von

Projektbericht

Soziale Kontextbedingungen der StadtteilentwicklungIndikatorengestütztes Monitoring im Rahmen der Evaluation des integrierten Handlungsprogramms „Soziale Stadt“ in Nordrhein-Westfalen

Soziale Kontextbedingungen der Stadtteilentwicklung

Indikatorengestütztes Monitoring im Rahmen

der Evaluation des integrierten Handlungspro-gramms „Soziale Stadt“ in Nordrhein - Westfalen

Auftraggeber:

Städtenetz Soziale Stadt NRW, ein Zusammenschluss von 29 Städten in Nordrhein-Westfalen im Programm „Soziale Stadt“, in Kooperation mit dem Ministerium für Bauen und Verkehr

des Landes Nordrhein-Westfalen und dem Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung

Bearbeitung: Volker Kersting

Prof. Dr. Klaus Peter Strohmeier

Marion Triesch Strohmeier und Kersting GbR http:// www.City-Monitoring.de

Fotos: H. Krüssmann

Druck: Stadt Essen, Amt für Zentralen Service

Herausgeber: Stadt Essen

Auflage: 500 Essen, 2008

http://www.city-monitoring.de/

Inhaltsverzeichnis

3Inhaltsverzeichnis

Tabellenverzeichnis/Abbildungsverzeichnis .................................................... 4

Vorwort ............................................................................................................ 8

Kurzfassung .................................................................................................... 10

The Social Contexts of Urban District Renewal .............................................. 13

1. Grundsätze eines indikatorengestützten Monitorings ........................ 15

2. Indikatorenauswahl und Datenbereitstellung ..................................... 19

3. Programmgebiete und Städte im Vergleich ....................................... 243.1. Einzelne Merkmalsbereiche und Indikatoren ..................................... 243.1.1 Bevölkerung ....................................................................................... 243.1.2 Mobilität: Umzüge und Wanderungen ................................................ 593.1.3 Wohnen .............................................................................................. 693.1.4 Bildung - Betreuung - Gesundheit .................................................... 763.1.5 Arbeitslosigkeit ................................................................................... 853.1.6 Sozialhilfe ........................................................................................... 943.1.7 Wahlbeteiligung .................................................................................. 1033.2 Profile: Programmgebiete und Programm-Städte .............................. 105

4. Was ist typisch in den Programmgebieten? Oder: Nirgends ist es so wie im Durchschnitt. ........................................................................... 108

5. Perspektiven ...................................................................................... 129

6. Anhang ............................................................................................... 132

Inhaltsverzeichnis

4Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Vorschlag zur Anpassung und Ergänzung des Kennziffern-Satzes 21Tabelle 2: Kernindikatoren - Programmgebiete mit gültigen Werten, Minima,

Maxima, Durchschnittswerte und Standardabweichungen109

Tabelle 3: Dimensionen von Problemstrukturen in den Programmgebieten in NRW 2004 - Indizes

114

Tabelle 4: Programmgebiete nach der Zugehörigkeit zu Clustern und nach der Anzahl der geschätzten Indikatoren

122

Tabelle 5: Vorschlag eines reduzierten Indikatorensatzes für die Clusteranalyse 129Tabelle 6: Teilnehmende Städte 2002 132Tabelle 7: Programmgebiete 2002 133

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Anzahl der ausgewerteten Programmgebiete 2002 - 2004 22Abbildung 2: Profile der Programmgebiete (Beispiele) 23Abbildung 3: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung am 31.12.2004 - absolut 25Abbildung 4: Programmgebietsflächen am 31.12.2004 - in ha 26Abbildung 5: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von unter 6 Jahren

am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung28

Abbildung 6: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

29

Abbildung 7: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von 18 bis unter 25 Jahren 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

30

Abbildung 8: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von 65 und mehr Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

31

Abbildung 9: „Jugendquotient“ und „Unter 18-jährige Bevölkerung“ 33Abbildung 10: Jugendquotient am 31.12.2004 - unter 18-Jährige in % der 18 bis

unter 65-Jährigen34

Abbildung 11: Altenquotient am 31.12.2004 - 65-Jährige und Ältere in % der 18 bis unter 65-Jährigen

35

Abbildung 12: Geburtenrate am 31.12.2004 - Lebendgeborene in % der Bevölkerung

37

Abbildung 13: Sterberate am 31.12.2004 - Gestorbene in % der Bevölkerung 38Abbildung 14: „Alleinerziehende“ und „Paare mit 3 und mehr Kindern“ 40Abbildung 15: Personenverbände Alleinerziehender am 31.12.2004 - in % der

Personenverbände mit Kind(ern)41

Abbildung 16: Personenverbände von 2-Elternfamilien mit 3 und mehr Kindern am 31.12.2004 - in % der Personenverbände von 2-Elternfamilien mit Kind(ern)

42

Abbildung 17: „Türkische Bevölkerung“ und „Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung“

44

Abbildung 18: „Sozialhilfedichte“ und „Anteil der türkischen Bevölkerung“ 45Abbildung 19: „Umzüge und Fortzüge“ und „Anteil der türk. Bevölkerung an der

nichtdeutschen Bevölkerung“46

Abbildung 20: „Wahlbeteiligung“ und „Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung“ 47Abbildung 21: Nichtdeutsche am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung 48Abbildung 22: Nichtdeutsche im Alter von unter 6 Jahren am 31.12.2004 - in %

der Nichtdeutschen49

Inhaltsverzeichnis

5

Abbildung 23: Nichtdeutsche im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

50

Abbildung 24: Nichtdeutsche im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren

51

Abbildung 25: Nichtdeutsche im Alter von 18 bis unter 25 Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

52

Abbildung 26: Nichtdeutsche im Alter von 65 und mehr Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

53

Abbildung 27: Nichtdeutsche mit italienischer Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

54

Abbildung 28: Nichtdeutsche mit türkischer Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

55

Abbildung 29: Nichtdeutsche mit ehemals jugoslawischer Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

56

Abbildung 30: Nichtdeutsche mit asiatischer Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

57

Abbildung 31: Nichtdeutsche mit übriger Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

58

Abbildung 32: „Umzüge“ 60Abbildung 33: „Wanderungsvolumen“ und „Umzugsvolumen“ 61Abbildung 34: Umzüge von Personen innerhalb des Programmgebietes 2004 - in

% der Bevölkerung 62

Abbildung 35: Umzugsvolumen 2004 Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Programmgebietsgrenzen ins Stadtgebiet - in % der Bevölkerung

63

Abbildung 36: Gesamtmobilität 2004 Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Programmgebietsgrenzen ins Stadtgebiet und über die Stadtgrenze hinaus und der Umzüge innerhalb des Programmgebietes - in % der Bevölkerung

64

Abbildung 37: Saldo der Zu- und Fortgezogenen über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Bevölkerung

65

Abbildung 38: Wanderungsvolumen 2004 - Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Stadtgrenzen hinaus in % der Bevölkerung

66

Abbildung 39: Fortzüge Nichtdeutscher über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Fortzüge über die Stadtgrenzen hinaus

67

Abbildung 40: Zuzüge Nichtdeutscher über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Zuzüge über die Stadtgrenzen hinaus

68

Abbildung 41: Wohnflächenversorgung am 31.12.2004 - Wohnfläche je Einwohner/-in in qm

69

Abbildung 42: Sozialwohnungen am 31.12.2004 - in % der Wohnungen in Wohn- und Nichtwohngebäuden

70

Abbildung 43: Wohngebäude mit 20 und mehr Wohnungen am 31.12.2004 - in % der Wohngebäude

71

Abbildung 44: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von unter 3 Jahren am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

73

Abbildung 45: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von 10 bis unter 20 Jahren1 am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

74

Abbildung 46: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von 20 und mehr Jahren1 am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

75

Abbildung 47: „Übergangsquoten zum Gymnasium“ und „Anteil der türkischen Bevölkerung“

76

Abbildung 48: Übergangsquote zum Gymnasium am 15.10.2004 - Übergänger/-innen zum Gymnasium in % aller Übergänger/-innen

77

Inhaltsverzeichnis

6Abbildung 49: Betreuungsquote der Kinder im Alter von unter 3 Jahren am

31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für unter 3-Jährige in % der altersgleichen Kinder

79

Abbildung 50: Betreuungsquote der Kinder im Alter von 3 bis unter 6 Jahren am 31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für 3 bis unter 6-Jährige1 in % der altersgleichen Kinder

80

Abbildung 51: Ambulante Hilfen zur Erziehung am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren

81

Abbildung 52: Minderjährige Bevölkerung in Fremdunterbringung am 31.12.2004 - in % der altersgleichen Bevölkerung

82

Abbildung 53: Übergewichtige und adipöse Kinder bei der Schulein-gangsuntersuchung 2004 - in % der untersuchten Kinder

84

Abbildung 54: „Anteil der Langzeitarbeitslosen“ und „Arbeitslosenrate“ 86Abbildung 55: Entwicklung der Arbeitslosenrate 87Abbildung 56: Arbeitslosenrate am 30.09.2004 - Arbeitslose in % der Bevölkerung

im Alter von 18 bis unter 65 Jahren88

Abbildung 57: Arbeitslosenrate der männlichen Bevölkerung am 30.09.2004 - männliche Arbeitslose in % der männlichen Bevölkerung im Alter von 18 bis unter 65 Jahren

89

Abbildung 58: Arbeitslosenrate der weiblichen Bevölkerung am 30.09.2004 - weibliche Arbeitslose in % der weiblichen Bevölkerung im Alter von 18 bis unter 65 Jahren

90

Abbildung 59: Arbeitslosenrate der nichtdeutschen Bevölkerung am 30.09.2004 - nichtdeutsche Arbeitslose in % der 18 - unter 65-jährigen Nichtdeutschen

91

Abbildung 60: Langzeitarbeitslose am 30.09.2004 - Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen

92

Abbildung 61: Jugendarbeitslosigkeit am 30.09.2004 - Arbeitslose im Alter von 15 bis unter 20 Jahren in % der altersgleichen Bevölkerung

93

Abbildung 62: „Sozialhilfedichte der nichtdeutschen Bevölkerung“ und „Sozialhilfedichte insgesamt“

95

Abbildung 63: „Sozialhilfedichte“ und „Arbeitslosenrate“ 96Abbildung 64: Sozialhilfedichte am 31.12.2004 - Sozialhilfe Beziehende in % der

Bevölkerung97

Abbildung 65: Sozialhilfedichte der weiblichen Bevölkerung am 31.12.2004 - weibliche Sozialhilfe Beziehende in % der weiblichen Bevölkerung

98

Abbildung 66: Sozialhilfedichte der männlichen Bevölkerung am 31.12.2004 - männliche Sozialhilfe Beziehende in % der männlichen Bevölkerung

99

Abbildung 67: Sozialhilfedichte der Bevölkerung im Alter von unter 6 Jahren am 31.12.2004 - unter 6-jährige Sozialhilfe Beziehende in % der altersgleichen Bevölkerung

100

Abbildung 68: Sozialhilfedichte der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - unter 18-jährige Sozialhilfe Beziehende in % der altersgleichen Bevölkerung

101

Abbildung 69: Sozialhilfedichte der nichtdeutschen Bevölkerung am 31.12.2004 - nichtdeutsche Sozialhilfe Beziehende in % der nichtdeutschen Bevölkerung

102

Abbildung 70: Wahlbeteiligung an den Kommunalwahlen am 26.9.2004- Wähler/-innen in % der wahlberechtigten Bevölkerung

104

Abbildung 71: Ausgewählte Indikatoren - ungewichtete Mittelwerte der Städte und Programmgiete im Vergleich 2004

106

Abbildung 72: Ausgewählte Indikatoren - ungewichtete Mittelwerte der Städte und Programmgebiete im Vergleich - Veränderung 2004 / 2002 in Prozentpunkten

107

Abbildung 73: Programmgebiete nach der Zahl der fehlenden Indikatoren 112

Inhaltsverzeichnis

7

Abbildung 74: Programmgebiete nach Faktor „Migration und Probleme bei Kindern und Jugendlichen“

116

Abbildung 75: Programmgebiete nach “Armut und Arbeitslosigkeit“ 117Abbildung 76: Programmgebiete nach Faktor “Mobilität und Fluktuation“ 118Abbildung 77: Programmgebiete nach „Migration und soziale Probleme“ und nach

„Armut und Arbeitslosigkeit“119

Abbildung 78: Programmgebiete nach „Armut und Arbeitslosigkeit“ und „Mobilität und Fluktuation“

120

Abbildung 79: Programmgebiete nach „Migration und soziale Probleme“ und „Mobilität und Fluktuation“

121

Abbildung 80: Indexwerte für acht Cluster 124Abbildung 81: Demographieprofil für acht Cluster 125Abbildung 82: Familienstrukturen und -probleme für acht Cluster 126Abbildung 83: Soziale Lage, Wohnung und polit. Partizipation für acht Cluster 127Abbildung 84: Programmgebiet X : ausgewählte Indikatoren 2003 134Abbildung 85: Programmgebiet X: ausgewählte Indikatoren 2003 - Abweichungen

zur Gesamtstadt und zum Mittelwert (MW) aller Programmgebiete in %-Punkten

135

Abbildung 86: Erhebung der Kontextindikatoren im Rahmen des Programms ‚Soziale Stadt NRW‘ - Ergebnisse ausgewählter Indikatoren für Stadt X und ihre Programmgebiete 2003

136

Vorwort

8

Vorwort

Die im Städtenetz Soziale Stadt NRW zusammengeschlossenen Städte aus dem gleichnamigen Landesprogramm haben zusammen mit dem Ministerium für Bauen und Verkehr sowie dem Institut für Landes- und Stadtentwicklungsfor-schung auf der Grundlage eines von einem Expertenteam erarbeiteten Verfah-rens zu einer landesweiten mehrjährigen Evaluierung des Programms Soziale Stadt bis heute verschiedene einschlägige Untersuchungen beauftragt, um die Wirksamkeit der integrierten Handlungsansätze in benachteiligten Quartieren bewerten zu können.

Mit der hier vorliegenden Studie „Soziale Kontextbedingungen der Stadtteilent-wicklung“ wurde erstmalig landesweit eine differenzierte und zugleich thematisch breit angelegte Erhebung von 50 Indikatoren für die kleinräumige Ebene in über 20 Städten und 40 Programmgebieten der Sozialen Stadt für drei Jahre vorge-nommen. Die Untersuchung sollte Strukturen und Entwicklungen in den Pro-grammgebieten umfassend dokumentieren, „gefühlte Ungleichheit“ und „gefühlte Problemlagen“ anhand objektivierter Daten überprüfen und als Dauerbeobach-tung des Wirkungsfeldes von Projekten in der „Sozialen Stadt“ dienen.

Prof. Dr. Klaus Peter Strohmeier und Volker Kersting von der Ruhr Universität Bochum haben die Studie im Auftrag des Städtenetzes Soziale Stadt NRW erar-beitet und wurden hierbei von einer Steuerungsgruppe mit VertreterInnen der Städte, des Instituts für Landes- und Stadtentwicklungsforschung und des Minis-teriums für Bauen und Verkehr des Landes NRW begleitet.

Die Erhebung der Kontextindikatoren steht im Rahmen der Gesamtevaluation des Landesprogramms Soziale Stadt, sie erhebt aber explizit nicht den An-spruch, selbst eine Evaluation der Handlungskonzepte in den von und mit den Indikatoren beschriebenen Programmgebieten vorzunehmen. Dies würde einen anderen Forschungsansatz, eine Untersuchung und Bewertung von Zusammen-hängen erfordern.

Die kleinräumige Beobachtung stellt jedoch objektivierte Daten über die Bedin-gungen bereit, unter denen Stadtteilentwicklung in Nordrhein-Westfalen durchge-führt wird und ist damit ein wichtiges Analyse- und Steuerungsinstrument.

Die Kontextindikatoren ermöglichen es, die Situation der Städte u.a. in wirtschaft-licher, sozialer, infrastruktureller und ökologischer Hinsicht zu beschreiben und darüber hinaus Aussagen über bisherige und zukünftige Entwicklungen der Ge-biete im gesamtstädtischen Kontext zu treffen. An Veränderungen in der Bevöl-kerungszusammensetzung lassen sich beispielsweise ethnische, demografische, soziale oder wirtschaftliche Segregationstendenzen ablesen.

Als Hilfe für die Selbstevaluation, das Qualitätsmanagement, die Unterrichtung von Politik und Verwaltung sowie der politisch interessierten Öffentlichkeit könnte das Instrument zur Dauerbeobachtung mit präventiver Bedeutung auch der poli-tischen Meinungsbildung dienen und Entscheidungen legitimieren helfen.

Wir danken allen Beteiligten in den Städten für ihre Bereitwilligkeit und die Inten-sität der Mitarbeit, mit der sie die Untersuchung erst ermöglicht haben.

Insbesondere sei den Kollegen der statistischen Ämter und Abteilungen gedankt, für die die Aufgabe der Datenerfassung, -abgrenzung und -zulieferung für die

Vorwort

9

vielen untersuchten Gebiete und über die verschiedenen Zeiträume zuweilen aufwändige Verfahren bedeuteten.

Wir befürworten, dass die Städte die begonnene kleinräumige Beobachtung der Stadtteilentwicklung weiterführen, als Analyseinstrument für die Identifizierung benachteiligter Gebiete, aber insbesondere auch, um Veränderungen in der Zeit objektiv verfolgen zu können – auch wenn zwischen den Interventionen der Handlungsprogramme und den gemessenen strukturellen Veränderungen nicht zwingend ein kausaler Zusammenhang unterstellt werden kann.

Wir wünschen uns eine anregende Diskussion mit der Fachwelt und Politik.

April 2008

Karl Jasper Ministerium für Bauen und Verkehr NRW

Prof. Dr. Rainer Danielzyk ILS – Institut für Landes- und Stadtentwick-lungsforschung

Prof. Klaus Wermker Städtenetz Soziale Stadt NRW

Michael von der Mühlen Städtenetz Soziale Stadt NRW

Kurzfassung

10KurzfassungDie vorliegende Studie „Kontextindikatoren zur Stadtteilanalyse“ ist ein Teil der Forschungen zur Evaluation des integrierten Handlungsprogramms „Stadtteile mit besonderem Erneuerungsbedarf“ des Landes Nordrhein-Westfalen, ist aber - für sich genommen - keine Evaluation der mittlerweile über 40 Stadtteilprojekte. „Kon-textindikatoren“ sind statistische Kennziffern, die die Programmgebiete der „sozi-alen Stadt“ (so heißen die Stadtteilprojekte bundesweit) beschreiben und vonein-ander unterscheiden. In einigen Fällen sind diese Kennziffern erst nach Auslaufen der Förderung erhoben worden, in anderen Fällen, nämlich bei den neuen Projek-ten, stellen sie quasi eine Vorabmessung dar. Das, was wir mit den Kontextindi-katoren, die in einem aufwändigen Vorbereitungsprozess mit den Fachleuten aller beteiligten Kommunen verabredet worden waren, gemessen haben, sind also in einigen Fällen Strukturmerkmale der Programmgebiete nach Auslaufen, in anderen Fällen Merkmale der Gebiete bei Beginn der Förderung und in den meisten Fällen Strukturen „ mittendrin“, es handelt sich also nicht um einen „Vorher-nachher-Ver-gleich“.

Warum aber Kontextindikatoren als Teil der „Evaluation“, wenn sie nichts über „Wirkungen“ der Stadtteilarbeit aussagen können (und wollen)? Das Ziel unserer Analysen war ein anderes: in einer Förderkulisse, die in den einschlägigen Doku-menten und Richtlinien allenfalls sehr grob beschrieben wird, kam es uns darauf an, einerseits die Besonderheiten einzelner Programmgebiete im Vergleich zu allen anderen, andererseits aber auch die Gemeinsamkeiten einiger Programm-gebiete herauszuarbeiten, die sie von den anderen unterscheiden. Tatsächlich ist das Ausmaß der Variation zwischen den Programmgebieten im Landesprogramm unerwartet groß. Damit aber unterscheiden sich auch die örtlichen Wirkungsfelder und die Implementationsbedingungen der Projekte im Rahmen der sozialen Stadt erheblich, von denen die Wirkungsweise und die Wirksamkeit der lokalen Initiati-ven entscheidend beeinflusst werden dürften.

Diese Strukturen sind im Lande bisher wenig transparent. Im politischen Raum, zum Teil auch bei den Akteuren vor Ort, gibt es ein Missverhältnis zwischen den „gefühlten“ sozialen Problemlagen und ihrem quantitativ tatsächlich statis-tisch nachweisbarem Ausmaß. Kontextindikatoren leisten zum einen die Unter-richtung der Praktiker und der politisch Verantwortlichen über die Rahmenbedin-gungen, unter denen die Stadtteilprojekte agieren, über die Veränderung dieser Rahmenbedingungen im Zeitverlauf (unabhängig davon, ob die Programmaktivi-täten diese Bedingungen haben beeinflussen können) und darüber, in welchen anderen Programmgebieten ähnliche Strukturmerkmale und Entwicklungen aus-gemacht werden konnten, was wiederum die Grundlage neuer Kooperationen zwi-schen Akteuren unterschiedlicher Städte sein könnte. Sie sind auch unerlässlich für die Evaluation der praktischen Arbeit in den Projekten, ersetzen aber keine Evaluation, denn sie spezifizieren die Rahmenbedingungen, unter denen Erfolge erzielt werden konnten beziehungsweise Misserfolge in Kauf genommen werden mussten. Auf diese Weise ist auch eine Einschätzung möglich, wo entsprechende Handlungskonzepte sonst noch erfolgreich sein könnten.

Transparenz der sozialen und räumlichen Strukturen und ihrer Entwicklungen in den Programmgebieten ist auch wichtig im Hinblick auf die Unterrichtung der Öffentlichkeit. Wenn tatsächlich in unseren Städten Umverteilungsentscheidungen zu Gunsten benachteiligter Gebiete getroffen werden müssen (z.B. im Hinblick auf Bildungseinrichtungen oder die soziale Infrastruktur) so müssen die Bewohner der gesamten Stadt mitgenommen werden, das heißt, sie sollten in der Lage sein, die Begründungen solcher Entscheidungen einsehen und nachvollziehen zu können. In diesem Sinne stehen die „Kontextindikatoren“ in der Tradition der Sozialbe-

Kurzfassung

11richterstattung im Lande Nordrhein-Westfalen. Auch hier geht es nicht zuletzt um Transparenz und Unterrichtung der interessierten Öffentlichkeit.

Der Bericht informiert über einen Prozess, in dem Kommunen, das Städtenetz, die Landesregierung und Wissenschaftler der Ruhr-Universität über einen län-geren Zeitraum erfolgreich zusammengearbeitet haben. Eine solche Koopera-tion zwischen Land, Kommunen und Wissenschaft ist nicht selbstverständlich und deshalb besonders erwähnenswert. In einigen beteiligten Städten hat die Teil-nahme am Projekt zu einer deutlichen Verbesserung der intra-kommunalen Koo-peration zwischen den Akteuren unterschiedlicher Ressorts geführt. Unter allen Beteiligten wurde (mit einigem Aufwand) ein System von statistischen Indikatoren verabredet, welches die Grundlage eines „Monitorings“, zunächst über einen Zeit-raum von drei Jahren, sein sollte.

Die Indikatoren und ihre Verteilungen über die Programmgebiete in Nordrhein-Westfalen werden im dritten Kapitel anhand einer Vielzahl von Merkmalsbereichen (Bevölkerung, Mobilität, Wohnen, Bildung - Betreuung - Gesundheit, Arbeitslosig-keit, Armut und Sozialhilfe sowie Wahlbeteiligung) vorgestellt. Im Berichtsjahr 2004 (welches das letzte gewesen ist) ist kritisch anzumerken, dass mit Ausnahme des Bereichs Bevölkerung, wo wir nahezu vollständige Daten vorliegen haben, eine unterschiedliche Zahl von Programmgebieten „fehlende Werte“ aufweist. Das ist zum einen die Folge einer allzu „spontanen“ Gebietsauswahl durch die Städte und das Land, die noch keinen Wert darauf gelegt haben, für die ausgewählten Pro-grammgebiete statistische Indikatoren aufzubereiten, die ihre Entwicklungen im Programmverlauf hätten dokumentieren können. Hier wird empfohlen, dass Kom-munen bei der Auswahl künftiger Programmgebiete darauf achten sollen, dass die ausgewählten Stadtteile eine Entsprechung in kleinräumigen Gebietseinheiten der kommunalen Statistik haben.

Auf der anderen Seite wird deutlich, dass besonders die kreisangehörigen Gemein-den größere Probleme als ursprünglich angenommen haben, kleinräumige Daten bereitzustellen. Aber auch im Vergleich der kreisfreien Städte gibt es hier durchaus erhebliche Unterschiede. Als quasi „gute Nachricht“ lässt sich jedoch vermelden, dass sich bereits innerhalb unseres kurzen Bearbeitungszeitraums von weniger als drei Jahren die Anzahl der „fehlenden Werte“ deutlich vermindert hat.

Vor allem für die kommunale Politik und für die Akteure in den Programmge-bieten (die „Arbeitsebene“) sind die Profile der Programmgebiete und der Pro-grammstädte, die am Ende des dritten Kapitels exemplarisch vorgestellt werden, gemeint. Diese Profile dokumentieren für jedes Programmgebiet in einer kompak-ten Darstellung deren Position auf den verschiedenen Indikatoren im Verhältnis zur gesamten Stadt und zum Durchschnitt aller Programmgebiete und zeigen, wo der jeweilige Stadtteil „steht“.

Im vierten Kapitel wird - angesichts der fehlenden Werte noch mit exemplarischer Bedeutung - ein Verfahren vorgestellt, mit dem man die Vielfalt innerhalb der För-derkulisse sortieren und Typen ähnlicher Programmgebiete ermitteln kann. Dieser Schritt ist wichtig in zweierlei Hinsicht: zum einen kann er die Grundlage eines intensivierten Erfahrungsaustausches und einer verbesserten Kooperation zwi-schen den Akteuren in „ähnlichen“ Stadtteilen geben, zum anderen systematisiert er die im Einzelfall immer unterschiedlichen Rahmenbedingungen und ermittelt „Typen“ von Problemstrukturen.

Die Perspektiven (Kapitel 5), die die Autoren am Ende der Bearbeitung dieses For-schungsauftrags sehen, sind durchaus ambivalent. Auf der einen Seite ist festzu-stellen, dass alle Beteiligten die Schwierigkeiten und den Aufwand der Datenbe-

Kurzfassung

12reitstellung und Datenaufbereitung zu Beginn erheblich unterschätzt haben. Auf der anderen Seite kann jetzt gesagt werden, dass erhebliche Mittel und erhebli-cher Arbeitsaufwand erfolgreich in die Entwicklung einer durchaus angemesse-nen Dateninfrastruktur (einschließlich eines belastbaren Indikatorensatzes) in den Städten investiert worden sind. Einerseits sind die Veränderungen in den Stadt-teilen im Beobachtungszeitraum überwiegend eher gering. Andererseits ist der betrachtete Zeitraum von drei Jahren deutlich zu kurz, um überhaupt erhebliche Veränderungen in den sozialen und räumlichen Strukturen erwarten zu können. Zum einen ist es als Erfolg anzusehen, dass die Städte für die meisten Programm-gebiete im Landesprogramm jetzt diesen Satz von Kontextindikatoren bereitstel-len können. Zum anderen ist es ein Manko, dass - aus verschiedenen Gründen, unter denen die zum Teil fehlende Akzeptanz eines flächendeckenden, kleinräumi-gen und indikatorengestützten Monitorings durch die Kommunen ein wichtiger war - die meisten Städte Indikatoren lediglich für „ihre“ Programmgebiete und für einen fiktiven Durchschnitt der Gesamtstadt (den es so vermutlich in keinem Stadtteil geben wird) geliefert haben. Denn tatsächlich ist es für die Beurteilung der Pro-blembelastung eines Stadtteils mit besonderem Erneuerungsbedarf und für ihre Entwicklung im Verhältnis zu den anderen Stadtteilen unerlässlich, solche Kon-textindikatoren für alle Stadtteile auswerten zu können. Eine kleine Anzahl von Städten hat uns solche flächendeckenden, alle Stadtteile einschließenden Daten-sätze überlassen. Sie werden von uns besondere „Sozialraumanalysen“ erhalten, die jedoch nicht Teil dieses Berichts über das Gesamtprojekt sein sollen.

Der Versuch, mit diesem Forschungsauftrag soziale und räumliche Strukturen und Entwicklungen in den Programmgebieten des integrierten Handlungsprogramms „Stadtteile mit besonderem Erneuerungsbedarf“ des Landes Nordrhein-Westfalen transparent und vergleichbar zu machen, kann unseres Erachtens als gelungen bezeichnet werden. Damit das hier entwickelte Konzept eines indikatorengestütz-ten Monitorings jedoch im Sinne einer Unterrichtung der Politik und der „Prakti-ker“ in den Projekten auf der einen und der Öffentlichkeit auf der anderen Seite wirksam werden kann, bedarf es (unter Einschluss von Verbesserungen, auf die der Bericht hinweist) seiner Verstetigung und der konsequenten Veröffentlichung der Inhalte beziehungsweise auf ihnen aufbauender und sie interpretierender Ana-lysen.

The Social Contexts of Urban District Renewal

13The Social Contexts of Urban District Renewal

Indicator based monitoring in the framework of an evaluation of the „Socially Integrative City“ programme in North-Rhine-Westphalia

This study is part of the overall evaluation of the programme „Districts with Special Development Needs – the Socially Integrative City“ in the Federal State of North-Rhine-Westphalia, but, in itself, it is not yet the evaluation of the programme. The context indicators presented here rather provide a tool to describe the individual programme areas, to distinguish them from each other by specific characteristics and to observe change (if policy induced or not) in various dimensions. The set of indicators used was defined and compiled in close cooperation with the members of the city network “Soziale Stadt” in order to give an overview of variation and change of the socio-economic and demographic status of the programme areas from 2002 to 2004. Such measurement is useful, as it does allow for considera-tion of the specific features of individual areas in the design of political support and in the mobilization and maintenance of public participation. Indeed, the data show that among all he more or less depressed urban areas in the programme there is remarkable variation in terms of population and household structure, immigrant population, housing, unemployment and poverty, family problems, education, and political participation, to name but a few. On the other hand this variation is not random. There are communalities forming a set of eight clusters of programme areas which internally consist of quite similar cases. Such findings are conse-quential for practical action. First: area specific approaches can be developed on the basis of the information delivered in the report. Second: efficient cooperation among actors in individual projects with similar profiles, problems and potentials can be established.

Such internal variation within the sample of 41 districts in the NRW programme has yet been unknown. The context indicators compiled in the project are the first systematic attempt at drawing a precise and statistically objective comparative picture of intra-urban disparities which is more valid than most of the prevailing subjective assessment of social problems in disadvantaged neighbourhoods. The context indicators perform valid information for the policy maker and for the local administrator identifying characteristic external conditions under which practical intervention in the areas will (or will not) be effective. Moreover they give informa-tion where else similar structures and processes can be found, thus, stipulating practical cooperation bezween actors in different cities. They may also serve as a tool in the systematic evaluation of practical projects, although they will not suffice for such purposes. Apart from such “professional” effects the indicators (provided they are used as open public information) also have an important political function: They contain quasi objective “facts” as an information source for the interested public in the cities. Revitalization and empowerment of disadvantaged neighbour-hoods often will demand reallocation and redistribution of public resources. Such decisions will regularly demand public acceptance and legitimacy, and in such cases information is a necessary prerequisite. Citizens should be given a chance to understand why certain decisions in terms of a “positive discrimination” of disa-dvantaged areas in the city have to made.

The report describes a process in which the cities under study, the Land’s govern-ment, the city network, and we ourselves, as academic researchers, have success-fully cooperated over a period of about four years (such cooperation is a success in itself!). We have also observed in that period that cooperation within the city administration as well as between the cities has improved.

The Social Contexts of Urban District Renewal

14The indicators form the basis of a statistical „monitoring“ delivering comparable information which as yet has not existed. Nevertheless, we could have done better. In the year of 2004 which, so far, is the last covered by the data, there is a number of „missing data“ which is still too high. One reason being “spontaneous” selection of programme areas in the cities in the early 1990s when the programme started we strongly recommend that future areas should be defined with explicit consi-deration of existing statistical subdivisions (districts, wards) in the cities. On the other hand specific problems of smaller cities and municipalities (located within the “Kreise”) have become evident: their statistical infrastructure and technical possi-bilities are definitely worse than those of the larger cities (among which, however, we have also found considerable differences in terms of statistical performance). These being the “bad news” there is also “good news” to tell: there has been good progress, i.e. the number of cities and districts with missing data and the number of missing data all together have considerably decreased from 2002 to 2004!

The report gives “profiles” of all programme areas relating the features of the areas to the “city average” and the average of all programme areas. Such information allows easy benchmarking for local policy makers and programme managers. In addition we develop a typology with categories (clusters) of programme areas using statistical factor and cluster analysis techniques.

1. Grundsätze eines indikatorengestützten Monitorings


Funktionen und Probleme

Ein indikatorengestütztes Monitoring von Stadtentwicklungs- beziehungsweise Stadtteilentwicklungsprozessen soll die folgenden Funktionen erfüllen:

Erstens sollen Strukturen und Entwicklungen in der Wirklichkeit umfassend beschrieben werden. Vielfach bedarf es einer solchen indikatorengestützten Berichterstattung, um „gefühlte Ungleichheit“ und „gefühlte Problemlagen“ anhand objektivierter Daten überprüfen und gegebenenfalls korrigieren zu können. Es war für uns eine durchaus überraschende Erfahrung, in einigen Fällen zu erken-nen, dass die ausgewählten Programmgebiete eben nicht die Stadtteile mit den meisten Problemen in den Städten waren. Freilich setzt eine solche Erfahrung voraus, dass tatsächlich Daten für die gesamte Stadt und für alle ihre Stadtteile vorliegen. Das ist in diesem Projekt nur für sechs Städte der Fall und soll uns unter dem Stichwort „Akzeptanz“ im nächsten Abschnitt beschäftigen.

Zweitens sollen Veränderungen im Umfeld der Stadtteilprogramme erkannt und dokumentiert werden, die für die Projektarbeit relevant sind. Kontextindikatoren stellen ein Instrument der Dauerbeobachtung des Wirkungsfeldes von Projekten in der „sozialen Stadt“ dar.

Drittens können mit den Kontextindikatoren spezifische Problemstrukturen und Entwicklungen im jeweiligen Programmgebiet im Unterschied zu anderen Stadttei-len im Förderprogramm ermittelt werden, auf die mit ortsspezifischen Handlungs-konzepten eingegangen werden kann.

Viertens können die Kontextindikatoren im Einzelfall durchaus Veränderungen im Programmgebiet beschreiben, die, was dann aber mit spezifischen Projekten zu untersuchen wäre, möglicherweise Wirkungen einzelner Elemente des Hand-lungskonzeptes anzeigen könnten. Die Kontextindikatoren könnten so u.U. gewis-sermaßen einen „Wirkungsverdacht“ der Programme oder einzelner Elemente begründen, ohne dass damit jedoch schon der Anspruch einer Evaluation der Maßnahmen erfüllt werden könnte. Über die Evaluationsproblematik werden wir im dritten Abschnitt dieses Kapitels sprechen.

Fünftens ermöglichen die Kontextindikatoren einen Vergleich der verschiedenen Programmgebiete mit den Strukturen und Entwicklungen in den anderen Gebie-ten und sie erlauben es, Abweichungen von den gesamtstädtischen Verhältnissen zu beschreiben. Diese Möglichkeiten des Vergleichs unter den Programmgebie-ten sind im Vorfeld intensiv diskutiert worden. Es handelt sich dabei keineswegs um einen Vergleich im Sinne eines (je nach Standpunkt beliebten beziehungs-weise unbeliebten) „Rankings“, sondern es geht darum, innerhalb einer Förderku-lisse, die insgesamt nur relativ pauschal definiert wird, die immer noch vorhandene Vielfalt zu ordnen und Unterschiede und Ähnlichkeiten zu erkennen. Für Stadtteile zum Beispiel, die neu in die Förderung gelangen, eröffnet sich so von Anfang an die Möglichkeit, andere Gebiete mit ähnlichen Bedingungen und vergleichbaren Entwicklungen auszumachen, was durchaus eine Grundlage für spezifische Koo-perationen und nützlichen Erfahrungsaustausch sein kann.

Sechstens schließlich stellen diese Indikatoren nicht nur eine wichtige Informati-onsbasis für Politik, Verwaltung und die praktische Arbeit „vor Ort“ dar, sondern sie sind auch die Grundlage für eine umfassende Unterrichtung der politisch inte-ressierten Öffentlichkeit, sie haben damit wichtige Funktionen für die Vorbereitung


16und Legitimierung politischer Meinungsbildungsprozesse und Entscheidungen.

Datenqualität und Verfügbarkeit

Der Katalog der Kontextindikatoren, die in dieser Studie ausgewertet werden, ist mit den Mitgliedsstädten des Städtenetzes vor Projektbeginn intensiv disku-tiert und abgestimmt worden. Über die drei Berichtsjahre 2002 bis 2004 hat sich sowohl die Qualität als auch die Vollständigkeit der bereitgestellten Daten deutlich verbessert, dennoch sind wir weit davon entfernt, einen vollständigen Indikatoren-satz auswerten zu können. Dafür maßgeblich sind verschiedene Gründe:

Viele Städte sind nicht in der Lage, statistische Informationen über Stadtteile zu liefern, die über die Standarddaten (Wohnbevölkerung nach Anzahl, Alter, Geschlecht und Staatsbürgerschaft) hinausgehen, was insbesondere dort schwie-rig wird, wo prozessproduzierte Daten aufbereitet werden müssten. Andere Städte können dies allerdings ohne große Probleme. Es wäre wünschenswert, wenn hier ein Erfahrungstransfer unter den Mitgliedskommunen des Städtenetzes möglich werden könnte. Die Probleme, geeignete Daten bereitzustellen, sind in den meisten Fällen „hausgemacht“: Immer dort, wo Programmgebiete ausgewählt wurden, denen keine eindeutige verwaltungsmäßige Gliederung (z.B. statistischer Bezirk) entspricht, ist es so gut wie unmöglich, kleinräumige Kontextindikatoren zu berechnen. Auf diese Probleme der „Abbildung“ der ausgewählten Programmge-biete auf die vorhandenen kleinräumigen Gliederungen der Städte sind wir bereits bei der Zwischenberichterstattung eingegangen, so dass dazu nichts mehr gesagt werden soll.

Wir haben uns in der vorliegenden Studie damit geholfen, dass die Kommunen gebeten wurden, in solchen Fällen Daten für die statistischen Bezirke zu liefern, in denen die Programmgebiete liegen. Von Anfang an hat sich also das gravierende Problem „fehlender Werte“ ergeben.

An dieser Stelle mussten wir als Wissenschaftler, die eigentlich schwerpunktmä-ßig mit der Auswertung der erhobenen Daten beschäftigt sein sollten, zum Teil ganz erhebliche Unterstützung einzelner Städte bei der Datenaufbereitung leisten. Von wesentlicher Bedeutung erscheint uns in diesem Zusammenhang auch die Verbesserung der Abstimmung zwischen den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern der Projekte mit den Experten, die für die kommunale Statistik verantwortlich sind. Hier gibt es zum Teil noch erhebliche Abstimmungsdefizite und gelegentlich noch etwas zu verbessern.

Ein wichtiger Gesichtspunkt, der uns bei der Auswahl der Indikatoren geleitet hat, war es, einen möglichst hohen Grad der Übereinstimmung mit Standarderhebun-gen der kleinräumigen Raumentwicklung und Raumbeobachtung zu erreichen, wir haben uns, so weit es möglich war, an das System der innerstädtischen Raum-beobachtung des BBR angelehnt. Zumindest für die Kommunen, die Daten an dieses System liefern, konnte damit unbilliger Mehraufwand der kommunalen Sta-tistik reduziert werden. Überraschend war in diesem Zusammenhang die Erfah-rung, dass in einigen Fällen die Projektverantwortlichen der ‚Sozialen Stadt’ keine Kenntnis davon hatten, dass ihre Kommune Daten an die innerstädtische Raum-beobachtung des BBR liefert.

Auch wenn die Anlehnung an laufende Erhebungsprogramme zweifellos Effizienz-gewinne bedeuten kann, so sollte dennoch ein wichtiger Gesichtspunkt für die Bewertung der Ergebnisse dieser Studie sein, ob die von uns erhobenen (und unter diesen insbesondere die von vielen Kommunen nur schwer lieferbaren)


17Indikatoren tatsächlich jene sind, die für die oben genannten Funktionen benö-tigt werden. Anzustreben ist in jedem Fall ein System von Kontextindikatoren, das möglichst wenige „fehlende Werte“ aufweist. In unserem Fall gibt es einzelne Pro-grammgebiete, über die uns eigentlich kaum mehr als nichts mitgeteilt werden konnte. Es wird also darauf ankommen, die Notwendigkeit und die Brauchbarkeit aller von uns ausgewerteten Indikatoren noch einmal zu bewerten. Erforderlich ist auch eine systematische Qualitätsverbesserung und Qualitätskontrolle der Kon-textindikatoren.

Ein besonderes Problem, was die Datenverfügbarkeit und die Datenqualität angeht, stellen in jedem Fall die kreisangehörigen Gemeinden dar.

Akzeptanz

Auftraggeberin dieser Untersuchung und unsere Vertragspartnerin ist das Städ-tenetz „Soziale Stadt NRW“. Die Lieferantinnen unserer Daten waren die Mit-gliedsstädte des Städtenetzes. Auftraggeber und „Forschungsobjekte“ sind in unserem Fall also identisch gewesen. Dennoch hatte unsere Arbeit, vor allem zu Beginn, unter erheblichen Akzeptanzproblemen zu leiden. Die Mehrzahl der Städte war lediglich bereit, Kontextindikatoren für die Programmgebiete und die Durch-schnittswerte für die Gesamtstadt zu liefern. Ausschlaggebend dafür schien uns weniger ein Misstrauen gegenüber uns als Wissenschaftlern, sondern ein nicht unproblematisches Verhältnis zwischen den Städten und der Landesebene, was in den meisten Städten dazu führte, mit der Weitergabe kleinräumiger Daten, die nicht zum Pflichtprogramm der kommunalen Statistik gehören, eher sparsam zu verfahren. In einigen Fällen hatten wir auch den Eindruck, dass sich dieses Unbe-hagen an der „Öffentlichkeit“ von (unter Umständen kompromittierenden) Stadtteil-informationen auch im Innenverhältnis der Städte erkennen ließ.

Angestrebt werden sollte ein solches Maß an Öffentlichkeit, wie es mittlerweile auch in der Bundesrepublik (z.B. im „Wegweiser demographischer Wandel“ der Bertelsmann-Stiftung) in diesen Tagen üblich wird und in anderen Ländern mit-tlerweile Standard ist. Über die Erfahrungen aus dem Ausland, etwa aus den Nie-derlanden oder aus Großbritannien, wo es seit Jahren ein repräsentatives und öffentliches, alle Stadtteile aller Städte einschließendes Stadtteilmonitoring gibt, informiert unser Gutachten zu Händen der Enquetekommission „Zukunft der Städte“ im Landtag von NRW1.

Monitoring und „Evaluation“

Unser Projekt „Kontextindikatoren soziale Stadt“ wird zwar im Kontext der Evalua-tion des Landesprogramms angesiedelt, es erhebt aber explizit nicht den Anspruch, selbst eine Evaluation der Handlungskonzepte in den von und mit den Indikatoren beschriebenen Programmgebieten vorzunehmen. Ohne hier allzu ausführlich über Methodologie und Methoden der sozialwissenschaftlichen Programmwirkungsa-nalyse (Evaluationsforschung) sprechen zu können, sollen dennoch die wesentli-chen Unterschiede in Zielen und Arbeitsweisen unseres Vorgehens mit einer wis-senschaftlichen Evaluation dargestellt werden.

1) ILS NRW – Institut für Landes- und Stadtentwicklungsforschung und Bauwesen des Landes Nordrhein Westfalen (Hrsg.); ZEFIR – Zentrum für interdisziplinäre Ruhrgebietsforschung (Hrsg.) (2003): Sozialraumana-lyse – soziale, ethnische und demografische Segregation in den nordrhein-westfälischen Städten: Gutachten im Auftrag der Enquetekommission „Zukunft der Städte in NRW“ des Landtags NRW. Dortmund. – als PDF-Doku-ment verfügbar auf der Website des Landtags NRW


18Eine Evaluation politischer Programme soll sowohl ihre Wirksamkeit (Effektivi-tät) als auch die Wirkungsweise (unter Einschluss von Effizienzgesichtspunkten) überprüfen. Dazu ist es zum einen erforderlich, dass die Projektziele eindeutig bestimmt sind, dass der politische Input quantifiziert wird und dass der Grad der Zielerreichung gemessen werden kann, zum anderen muss mit Beobachtungen über einen Zeitraum rekonstruiert werden, wie diese Ziele erreicht worden sind. Das bedeutet, dass wir im Falle einer Evaluationsstudie ein relativ aufwändiges Verfahren anwenden müssten, dass wir eine Vorhermessung und eine Nachher-messung anstellen und dass wir den Zeitraum dazwischen ebenfalls empirisch untersuchen müssten.

Um all dies tun zu können benötigt man explizite Hypothesen, mit anderen Worten, „Wirkungsmodelle“ der lokalen Handlungskonzepte beziehungsweise einzelner Elemente. Denn sonst wüssten wir ja gar nicht, was wir beobachten sollten. Ziel einer wissenschaftlichen Evaluation ist nämlich nicht allein der schlichte Nach-weis, dass ein Programm „wirkt“ oder eben nicht, sondern die Gewinnung dieser Form von Prozesswissen, das unmittelbar praktisch relevant für die Akteure im Feld ist. Diese Frage nach dem „Wie“ ist für die praktische Relevanz von Evaluati-onsergebnissen bedeutender als die Frage nach dem „Ob“.

Einen solchen Untersuchungsansatz haben wir nicht gewählt. Für eine „Wirkungs-analyse“ sind unsere Indikatoren zudem viel zu weit von den einzelnen Projekten im Programmgebiet entfernt. Die Kontextindikatoren quantifizieren in der Tat nur die „Rahmenbedingungen“, unter denen die Stadtteilprojekte (über die wir keine Indikatoren erhoben haben!) implementiert sind, auch wenn sie in einzelnen Fällen durchaus problemanzeigende Qualität haben können. Unser Untersuchungsde-sign beschränkt sich auf die Sammlung dieser „Rahmenindikatoren“ (wenn man Kontextindikatoren so übersetzen will) zu unterschiedlichen Zeitpunkten. Der poli-tische Input (der für eine Evaluationsstudie die wichtigste Größe wäre!) wird von uns überhaupt nicht untersucht.

Also keine Evaluation! Das Ziel unseres Kontextmonitorings ist in erster Linie, den Akteuren vor Ort, den Verantwortlichen in den Städten und auf der Landesebene, und darüber hinaus der interessierten Öffentlichkeit objektivierte Daten über die Bedingungen bereitzustellen, unter denen Stadtteilentwicklung in Nordrhein-West-falen durchgeführt wird. Für die kommunalen Akteure soll auf diese Weise das Wir-kungsfeld ihrer Handlungskonzepte einschließlich seiner Veränderungen, die für ihre Arbeit maßgeblich sind, beleuchtet werden. Die Kontextindikatoren können, so angewendet, wichtige Randbedingungen ermitteln, die im Falle einer Evaluati-onsstudie zu kontrollieren wären.

Öffentlichkeit dieser Informationen in den Städten bedeutet mehr Transparenz und kann unter anderem politische Diskurse in den Städten versachlichen, die zum Beispiel dann geführt werden müssen, wenn es um verbesserte Ressourcenzu-weisungen oder um die Umverteilung von Ressourcen zu Gunsten benachteilig-ter Stadtteile geht. Bedeutsam in diesem Zusammenhang und wichtig als Informa-tion für die interessierte Öffentlichkeit erscheint uns deshalb auch die Ausweitung dieser Art des Monitorings auf möglichst alle Stadtteile in den Städten. Nur so lässt sich erkennen, welche weiteren Stadtteile „besonderen Entwicklungsbedarf“ aufweisen und wo (auch andernorts) in der Förderkulisse entwickelte erfolgrei-che Handlungsansätze unter vergleichbaren Bedingungen angewandt werden können. In diesen Fällen müsste dann natürlich eine Evaluation konkreter Stadt-teilprojekte erfolgen. Das aber ist eine Aufgabe, die gesonderter Anstrengungen bedarf und anderweitig geleistet werden muss.

2. Indikatorenauswahl und Datenbereitstellung

192. Indikatorenauswahl und DatenbereitstellungDer Daten-Katalog für die kleinräumige Erhebung der Kontextindikatoren wurde mit Praktikern aus der Kommunalverwaltung nach dem Kriterium der Umsetzbar-keit entwickelt. Zu Grunde liegen vor allem prozessproduzierte Daten, die im Ver-waltungsvollzug anfallen, die aber oft nicht zum Standardprogramm der Kommu-nalstatistik gehören.

Die Indikatorenauswahl orientierte sich am Programm der ‚Innerstädtischen Raumbeobachtung IRB’ des BBR, um den Kommunen die Arbeit der zusätzlichen Datenzusammenstellung zu ersparen und um die Vergleichbarkeit mit den Ergeb-nissen der IRB zu gewährleisten. Allerdings war es erforderlich, das Spektrum um eine Reihe von Indikatoren zu erweitern. So findet man bei der IRB eine sehr ausführliche Beschreibung der Bereiche Demographie, Arbeitsmarkt/Sozialhilfe und Wohnen. Daten über die für die Stadtentwicklung relevanten Themenfelder wie Bildung, Betreuung und Gesundheit werden dort allerdings so gut wie nicht erhoben. Eine Liste der von uns im Rahmen des Projektes erhobenen Daten, die Erfassungstabellen und weitere Hinweise finden sich im Internet unter http://www.city-monitoring.de/.

Aus der Fülle der Daten wurde ein überschaubarer Satz von 50 Indikatoren gebil-det, der geeignet ist, einen differenzierten Überblick über die verschiedenen Dimensionen der Lebensbedingungen in den Stadtteilen zu geben.2 Vorausset-zung war, dass für eine hinreichende Zahl an Programmgebieten Informationen zu den Indikatoren vorlagen (Abb. s.u.).

Die besondere Herausforderung des Projektes bestand darin, eine differenzierte und zugleich thematisch breit angelegte Erhebung für die kleinräumige Ebene in über 20 Städten zugleich umzusetzen. Mit einer solchen Erhebung wurde Neuland betreten. Mittlerweile lässt sich sagen, dass das Vorhaben erfolgreich war. Dies ist vor allem der Verdienst der Kolleginnen und Kollegen in den statistischen Ämtern und den Fachverwaltungen, die sich der aufwendigen Datenrecherche stellten.

Wie bei einem derart ehrgeizigen Projekt nicht anders zu erwarten, gab es bei der Datenerhebung etliche Probleme, die den Zeitplan strapazierten: Die Datenliefe-rung lief zunächst zögerlich an, sehr häufig waren telefonische Rücksprachen erfor-derlich. Oft funktionierte die elektronische Übermittlung nicht wie erhofft. Manch-mal trafen die Daten als ‚Lose-Blatt-Sammlungen’ oder per Fax ein. Manche Städte konnten einzelne Informationen überhaupt nicht oder nicht in der gewünschten (Alters-) Struktur liefern. Mitunter waren die Datenlieferungen nicht plausibel oder stellen sich im Nachhinein als fehlerhaft dar.

Mittlerweile liegen für fast alle Städte Daten für die Erhebungsjahre 2002, 2003 und 2004 vor. Während die Bevölkerungsdaten (Bevölkerungszahl, Altersstruktur, Ausländerstatus) von den meisten Kommunen geliefert werden konnten, berei-teten Wanderungs- und Armutsindikatoren, z.B. die Sozialhilfedichte, eher Pro-bleme. Schwierig war auch die Ermittlung von Informationen zu den Wohnbedin-gungen (Wohndauer, Gebäudestruktur), zu Haushaltstypen, zur Schulbildung und zum Gesundheitsstatus. Solche Merkmale liegen leider nur für einen kleinen Teil der Programmstadtteile vor. Allerdings hat sich der Umfang der gelieferten Merk-male von 2002 auf 2004 sehr positiv entwickelt (s.u.).

Aufgrund der Veränderungen der rechtlichen Rahmenbedingungen durch die

2) Zur Typisierung der Programmgebiete wurde hieraus ein Satz von 15 Indikatoren abgeleitet und verwendet (s. Kapitel 4 und 5)


20Zusammenlegung von Arbeitslosen- und Sozialhilfe (Hartz IV, SGBII) mit Wirkung ab dem 1.1.2005 und der Veränderung des Staatsbürgerschaftsrechtes ab 1.1.2000 (‚Doppelte Staatsbürgerschaft’) ist eine Anpassung des Kennziffernkataloges an die neuen Bedingungen erforderlich. Durch das Inkrafttreten des Sozialgesetzbu-ches II (Grundsicherung für Arbeitsuchende) ergeben sich erhebliche Änderungen des Sozialleistungssystems zur Existenzsicherung und der entsprechenden Sta-tistik. An die Stelle der zuvor bedürftigen Sozialhilfebeziehenden trat ab 2005 der erweiterte Kreis jener Personen, die Leistungen nach dem SGB II erhalten. Durch die Änderungen unterliegt der mit Abstand größte Teil der bis 2004 Sozialhilfe (Hilfe zum Lebensunterhalt) beziehenden Personengruppe nunmehr dem Gel-tungsbereich des SGB II. Die betroffenen Personen erhalten ab 2005 auf dieser Gesetzesgrundlage Arbeitslosengeld II oder Sozialgeld. Die zweite große Gruppe, die durch die Neuregelung unter das SGB II fällt und Arbeitslosengeld II oder Sozi-algeld bezieht, besteht aus ehemaligen Arbeitslosenhilfe-Beziehenden und ihren Haushaltsangehörigen, da die vom Erwerbseinkommen abhängige Arbeitslosen-hilfe zum 31.12.2004 weggefallen ist. Eine Modifizierung des Kennziffernsatzes ist daher unabdingbar. Vorgeschlagen werden sechs neue Kennziffern (Ziffern 1 - 7 der folgenden Tabelle), die an die Stelle der bisher erhobenen ‚Sozialhilfedichten’ treten. Die Kennziffern lassen sich aus den Daten gewinnen, die die Bundesagen-tur für Arbeit einer Vielzahl von Städten in aggregierter Form für ihre kleinräumigen Gliederungen (Stadtteile, Quartiere) auf Vertragsbasis zur Verfügung stellt.

Das Sozialgesetzbuch XII (Viertes Kapitel) regelt die ‚Grundsicherung im Alter und bei Erwerbsminderung’ neu. Zur Erfassung der hilfeabhängigen alten Menschen (‚Altersarmut’) wird die Kennziffer 8 vorgeschlagen.

Vor allem die Änderung des Staatsbürgerschaftsrechts ab 1.1.2000 hat dazu geführt, dass mit dem Indikator ‚Anteil der Nichtdeutschen’ bei weitem nicht alle und auch Jahr für Jahr weniger Personen mit Migrationshintergrund erfasst werden können. Denn seit dem Jahr 2000 erhält die Mehrzahl der in Deutschland gebo-renen Kinder von Nichtdeutschen automatisch die deutsche Staatsbürgerschaft. Solange kein einheitliches Verfahren zur Erfassung des Migrationshintergrundes etabliert ist, sollte in Zukunft zumindest zusätzlich die ‚zweite Staatsbürgerschaft’ mit erfasst werden. Der Vorschlag für die Kennziffern 9 und 10 a-d trägt diesem Umstand Rechnung.


21Tabelle 1: Vorschlag zur Anpassung und Ergänzung des Kennziffern-Satzes

1 Hilfedichte der Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsiche-rung für Arbeitssuchende (SGBII) insgesamtHilfebedürftige in % der Bevölkerung bis unter 65 Jahren (31.12.)

2 Hilfedichte der erwerbsfähigen Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII)erwerbsfähige Hilfebedürftige in % der Bevölkerung von 15 bis unter 65 Jahren (31.12.)

3 Hilfedichte der weiblichen erwerbsfähigen Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII)erwerbsfähige weibliche Hilfebedürftige in % der weiblichen Bevölkerung von 15 bis unter 65 Jahren (31.12.)

4 Hilfedichte der männlichen erwerbsfähigen Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII)erwerbsfähige männlichen Hilfebedürftige in % der männlichen Bevölkerung von 15 bis unter 65 Jahren (31.12.)

5 Hilfedichte der nichtdeutschen erwerbsfähigen Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII)erwerbsfähige nichtdeutsche Hilfebedürftige in % der nichtdeutschen Bevölkerung von 15 bis unter 65 Jahren (31.12.)

6 Hilfedichte der deutschen erwerbsfähigen Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII)erwerbsfähige deutsche Hilfebedürftige in % der deutschen Bevölkerung von 15 bis unter 65 Jahren (31.12.)

7 Hilfedichte der nicht erwerbsfähigen Hilfebedürftigennicht erwerbsfähige Hilfebedürftige in % der Bevölkerung von unter 15 Jahren (31.12.)(bei den nicht erwerbsfähigen Hilfebedürftigen handelt es ich fast ausschließlich um unter 15-Jährige)

8 Hilfedichte der Hilfebedürftigen mit Bezug von Leistungen der ‚Grundsiche-rung im Alter und bei Erwerbsminderung’ (SGB XII, Kap. 4) im Alter von 65 und mehr JahrenHilfebedürftige in % der Bevölkerung von über 65 Jahren (31.12.)

9 Nichtdeutsche und ’Doppelstaater’ (deutsche und nichtdeutsche Staatsange-hörigkeit) in % der Bevölkerung (31.12.)

10 a-d Nichtdeutsche und ’Doppelstaater’ (deutsche und nichtdeutsche Staatsange-hörigkeit) nach Altersklassen (a:unter 6, b:unter 18, c:18-25, d:65 und älter) in % der altersgleichen Bevölkerung (31.12.)


22Abbildung 1: Anzahl der ausgewerteten Programmgebiete 2002 - 2004��

14

18

12

18

29

29

9

15

29

31

31

31

31

23

25

25

25

28

22

22

22

33

33

33

33

27

37

37

39

39

39

13

13

32

31

40

40

40

40

40

40

40

40

40

40

40

25

31

18

6

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Wahlbeteiligung (Kommunalwahlen, 1999 u. 2004)

Übergangsquote zum Gymnasium in %

Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adip. Kinder

Fremdunterbringung in % der Bev. u. 18 J.

ambul. Erziehungshilfen in % der Bev. u. 18 J.

Betreuungsquote der 3-6-Jährigen in %

Betreuungsquote der u. 3-Jährigen in %

Sozialwohnungen in % der Wohnungen

Wohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qm

Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller Gebäude

Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev.

Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen

ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre

weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre

männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre

Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre

Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %

Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in %


Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %

Sozialhilfedichte in %

erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. m. J. in % d. erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 J. in % d. erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 J. in % der erw. Bev.

Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg.

Zuzüge Ndt. in % der Zuzüge insg.

Wanderungsvolumen in % der Bev.

Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bev.

Umziehende im Gebiet in % der Bev.

übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.

asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.

ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev.

türk. Bev. in % der ndt. Bev.

ital. Bev. in % der ndt. Bev.

65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev.

18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

u. 18 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.


Nichtdeutsche in % der Bev.

Pv. 2-Elternfam. mit 3 u. m. Ki. In % aller 2-Elternfam. mit Ki.

Pv. Alleinerziehender in % aller Pv. mit Kindern

Sterbefälle in % der Bev.

Geburten in % der Bev.

Altenquotient in %

Jugendquotient in %

65-Jährige und Ältere in % der Bev.

18- u.25-Jährige in % der Bev.

unter 18-Jährige in % der Bev.


Demographie

NichtdeutscheMobilität

Armut

WohnenBetreuung Sonstige

Gelb: Anzahl in 2002, Grün: 2003, Rot: 2004; die Ziffern geben die Anzahl der im letzten Jahr (2004) ausgewerteten Programmgebiete an.


23Profile für die Programmgebiete

Anhand der 50 zentralen Indikatoren wurden Profile für jedes der 40 Programmge-biete des Landesprogramms graphisch und tabellarisch aufbereitet.

Diese Auswertungen wurden im August 2005 an die Stadtteilkoordinatoren und die Statistiker verschickt. Die Profile enthalten gesamtstädtische Vergleichswerte sowie Durchschnittswerte (arithmetisches Mittel) jener Programmgebiete, für die Daten vorlagen. Außerdem wurde für jeden Indikator die Abweichung des Pro-grammgebietes vom Ergebnis der jeweiligen Stadt und die Abweichung vom Durchschnitt aus allen erfassten Programmstadtteilen berechnet und dargestellt.

Diese graphischen Profile ermöglichen es mit einem Blick, den eigenen Stadtteil einzuordnen und Besonderheiten zu erkennen. Dabei zeigt sich: Kein Stadtteil ist durchschnittlich; jeder hat seine eigene Prägung und weicht mehr oder weniger deutlich von den Durchschnittswerten der eigenen Stadt und den Durchschnitts-werten aus allen Programmgebieten ab. Die Profile decken somit besonders aus-geprägte Probleme auf, sie weisen aber auch auf Stärken und Ressourcen hin (s. verkleinerte Abbildung, in Originalgröße im Anhang).

Abbildung 2: Profile der Programmgebiete (Beispiele)

unter 6-Jährige in % der Bev. unter 18-Jährige in % der Bev. 18- u.25-Jährige in % der Bev.

65-Jährige und Ältere in % der Bev. Jugendquotient in %

Altenquotient in % Geburten in % der Bev.

Sterbefälle in % der Bev.Pv. Alleinerziehender in % aller Pv. mit Kindern

Pv. vollständ. Fam. mit 3 u. m. Ki. in % aller vollständ. Fam. mit Ki.Nichtdeutsche in % der Bev.

u. 6 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. u. 18 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev.

ital. Bev. in % der ndt. Bev.türk. Bev. in % der ndt. Bev.

ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev. asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.

Umziehende im Gebiet in % der Bev.Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bev.

Wanderungsvolumen in % der Bev.Zuzüge Ndt. in % der Zuzüge insg.

Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg.erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 J. in % der erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 J. in % d. erw. Bev.erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. m. J. in % d. erw. Bev.

Sozialhilfedichte in %Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %Sozialhilfedichte der u. 6-Jährigen in %

Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in %Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %

Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahremännl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre

weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre

Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev.

Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller GebäudeWohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qm

Sozialwohnungen in % der WohnungenBetreuungsquote der u. 3-Jährigen in %

Betreuungsquote der 3-6,5-Jährigen in %ambul. Erziehungshilfen in % der Bev. u. 18 J.

Fremdunterbringung in % der Bev. u. 18 J.Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adipösen Ki.

Übergangsquote zum Gymnasium in %Wahlbeteiligung (Kommunalwahlen)

-5 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105

Programmstadtteil XStadt X

Mittelwert der vorh. Pg.

Demografie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Betreuung

Wohnen

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20






u. 6 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. u. 18 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev. ital. Bev. in % der ndt. Bev.

türk. Bev. in % der ndt. Bev. ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev.

asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.



Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg.Sozialhilfedichte in %

Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der u. 6-Jährigen in %Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in %

Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre

männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre

ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen

Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev. Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller Gebäude

Wohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qmSozialwohnungen in % der Wohnungen

Betreuungsquote der u. 3-Jährigen in %Betreuungsquote der 3-6,5-Jährigen in %

Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adipösen Ki.Übergangsquote zum Gymnasium in %

Wahlbeteiligung (Kommunalwahlen)

Programmstadtteile X : Abweichung zur Stadt XProgrammstadtteil X: Abweichung zum MW

aller Pg.

Demografie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Wohnen

Betreuung

Sonstige

Die einzelnen Stadtteilprofile wurden wegen des großen Umfangs nicht in diesen Bericht aufgenommen. Stattdessen finden sich unter Punkt 3.2 Profile für die Gesamtheit der Programmgebiete und Programm-Städte im Vergleich und ein Überblick über die Entwicklung im Zeitverlauf (2002-2004) sowie ein Fallbeispiel im Anhang.

3. Programmgebiete und Städte im Vergleich


3.1. Einzelne Merkmalsbereiche und Indikatoren

3.1.1 Bevölkerung

Die durchschnittliche Größe der 40 Programmgebiete liegt bei ca. 17.000 Einwoh-nern. In ungefähr der Hälfte der geförderten Gebiete leben zwischen 10.000 und 20.000 Menschen.

Neben diesen durchschnittlich großen Fördergebieten gibt es allerdings eine bedeutende Zahl sehr kleiner und sehr großer Gebiete mit weniger als 5.000 bzw. über 40.000 Bewohnerinnen und Bewohner. Das größte Fördergebiet, der Stadt-teil, Köln-Kalk, ist mit 63.000 Einwohnern 20 Mal so groß wie das kleinste, Siegen-Fischbacherberg.

Wie die Bevölkerungszahlen, so schwanken auch die Flächengrößen der Pro-grammgebiete erheblich. Repräsentative Aussagen lassen sich jedoch nicht machen, weil nur für 18 Gebiete Angaben vorliegen. Darunter ist Essen-Katern-berg mit fast 1.300 ha das mit Abstand größte und Solingen-Fuhr mit einer Fläche von 75 ha das kleinste Fördergebiet.

Die häufig geäußerte Vermutung, die Programmgebiete seien stark schrumpfende Stadtgebiete - mit teilweise massiven Bevölkerungsverlusten -, ist ein Vorurteil, das sich mit den vorliegenden Daten nicht bestätigen lässt. Der durchschnittliche Bevölkerungsverlust der Fördergebiete beträgt zwischen 2002 und 2004 ledig-lich 0,4% und weicht damit nicht wesentlich vom durchschnittlichen Trend der im Programm vertretenen Städte (0,0%) ab. Die einzelnen Werte variieren dennoch erheblich. Verluste erleiden immerhin 21 der 30 beobachteten Gebiete, jedoch können auch neun Gebiete Gewinne verzeichnen. Der größte Verlust an Einwoh-nern beträgt 5%, der höchste Gewinn 10,2 %.

Die aus der Bevölkerungszahl und der Fläche berechnete Bevölkerungsdichte liegt bei 56 Personen pro ha (100 x 100 m). Die einzelnen Werte streuen zwischen 17 und 138 Personen. Von einer Interpretation dieser Werte wird jedoch abgesehen: Bei einer Bewertung müsste die Art der Flächennutzung berücksichtigt werden, um nicht zu falschen Schlussfolgerungen zu gelangen. Als Beispiel mag Duisburg-Marxloh dienen, das rechnerisch mit die geringste Bevölkerungsdichte aufweist. Die Hälfte der Fläche des Stadtteils wird jedoch gewerblich-industriell genutzt und ist der Bevölkerung in großen Teilen nicht zugänglich. Der Anteil der Wohnflächen beträgt hingegen weniger als 10%.


25Abbildung 3: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung am 31.12.2004 - absolut

3.197

3.401

3.860

4.238

4.909

6.247

6.266

6.366

6.732

8.375

8.424

10.157

10.486

10.615

10.827

11.041

11.202

12.886

12.995

13.299

14.853

15.377

15.634

15.701

15.984

16.672

17.609

17.710

18.026

18.058

20.246

20.783

22.770

39.288

41.366

41.503

52.263

54.545

63.153

3.168

0

10.0

00

20.0

00

30.0

00

40.0

00

50.0

00

60.0

00

70.0

00

Si_Fischbacherberg

DO_Clarenberg

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr

BN_Dransdorf

BM_Süd-West

Din_Lohberg

DU_Bruckhausen

OB_Knappenviertel

HA_Vorhalle

HA_Altenhagen

AC_Ost

DN_Süd/Ost

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Mon_Berliner Vierte

W_Ostersbaum

Gla_Butendorf

HAM_Norden

DO_Scharnhorst

HER_Bickern / Unser

BOT_Boy-Wellheim

OB_Lirich

DU_Hochfeld

Ahl_Süd-Ost

KR_Süd

HAM_Westen

GE_Bismarck / Scha

Gla_Brauck

Rat_West

DU_Marxloh

RE_Süd

E_Altendorf

K_Chorweiler

K_Mülheim

GE_Süd-Ost

D_Oberbilk/Fling

E_Katernberg

DO_Nordstadt

K_Kalk M

ittel

wer

t der

PG

17.2

56

Strohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


26Abbildung 4: Programmgebietsflächen am 31.12.20041 - in ha

80,3

126,7

195,9

218,7

254,5

273,6

291,1

370,1

376,8

452,6

521,6

545,4

550,3

610,3

651,2

760,6

1.299,3

75,0

0

200

400

600

800

1.00

0

1.20

0

1.40

0

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

OB_Knappenviertel

DU_Bruckhausen

K_Chorweiler

E_Altendorf

Gla_Butendorf

BN_Dransdorf

K_Mülheim

DU_Hochfeld

OB_Lirich

RE_Süd

Rat_West

K_Kalk

Gla_Brauck

Ahl_Süd-Ost

DU_Marxloh

E_Katernberg

AC_Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DN_Süd/Ost

D_Oberbilk/Flingern

GE_Bismarck/Sch.-N.

GE_Süd-Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern/Unser F.

HER_Horsthausen

KR_Süd

Mon_Berliner Viertel

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

425,

2

1) teilweise Werte aus früheren JahrenStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


27Altersstruktur

Gemessen am Durchschnitt der Programmstädte zeichnen sich die Fördergebiete überwiegend durch eine junge und kinderreiche Bevölkerung aus.

So beträgt zum Beispiel der Anteil der unter 6-Jährigen 6,8 % und liegt damit um ein Viertel über dem Durchschnitt der Programmstädte (5,4 %). Auffallend ist dabei, dass nur in einem Programmstadtteil der Wert unter dem Durchschnittswert der teilnehmenden Städte liegt.

Minderjährig ist mehr als ein Fünftel (21,3 %) der Bevölkerung der Programm-stadtteile, das ist ebenfalls mehr als im Durchschnitt der Programmstädte (18,0 %). Nur in vier Programmgebieten liegen die Werte unter dem Durchschnitt der teilnehmenden Städte, was unterstreicht, dass hohe Anteile Minderjähriger typisch für Programmgebiete sind.

Maßgeblich beeinflusst wird der Anteil Minderjähriger - wie an anderer Stelle belegt wird - durch die ausländische Bevölkerung, die wesentlich jünger als die deutsche ist.

Auch die Gruppe der 18- bis unter 25-Jährigen ist in den Programmstadtteilen (9,1 %) stärker vertreten als im Durchschnitt der beteiligten Städte (8,5 %), wenn-gleich die Abweichung nicht so stark ausgeprägt ist wie bei der minderjährigen Bevölkerung. Allerdings liegen 13 Programmgebiete mit ihren Anteilswerten – wenngleich nur geringfügig - unter dem Durchschnitt der teilnehmenden Städte. Hohe Anteile 18 bis unter 25-Jähriger sind demnach nur bedingt typisch für die Programmgebiete.

Menschen im Alter von 65 und mehr Jahren sind hingegen in der Regel in den Projektgebieten unterrepräsentiert: Im Durchschnitt sind 15,9% der dort lebenden Bevölkerung dieser Altersgruppe zuzurechnen, aber 19,1 % der Bevölkerung der am Programm teilnehmenden Städte. Dabei ist die Streuung enorm (16 Prozent-punkte).

Nur wenige Programmgebiete weichen von oben beschriebenen Mustern ab, d.h. in ihnen leben auffällig viele Ältere und/oder nur wenig junge Menschen. Gleich-wohl ist die Streuung der Altersgruppen zwischen den 40 Quartieren nicht uner-heblich. Die Spanne reicht bei den Minderjährigen von 14 % bis knapp 30 %, bei den Älteren von 6 % bis 23 %.


28Abbildung 5: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von unter 6 Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

5,3

5,3

5,5

5,6

5,9

6,0

6,0

6,1

6,1

6,1

6,2

6,2

6,2

6,3

6,3

6,3

6,3

6,3

6,4

6,4

6,4

6,7

6,8

6,9

7,0

7,0

7,1

7,2

7,2

7,3

7,5

7,5

7,6

7,6

7,8

7,9

7,9

8,4

8,7

8,7

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

10,0

GE_Bismarck / Scha

RE_Süd

Rat_West

D_Oberbilk/Fling

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

E_Katernberg

Gla_Brauck

W_Ostersbaum

K_Mülheim

E_Altendorf

SG_Fuhr

HA_Vorhalle

BOT_Lehmkuhle-Ebel

GE_Süd-Ost

KR_Süd

BOT_Boy-Wellheim

HER_Bickern / Unser

AC_Ost

K_Kalk

HAM_Norden

RS_Rosenhügel

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

HAM_Westen

BM_Süd-West

DN_Süd/Ost

DU_Marxloh

Gla_Butendorf

Ahl_Süd-Ost

HA_Altenhagen

DO_Nordstadt

DU_Hochfeld

K_Chorweiler

DU_Bruckhausen

Din_Lohberg

Si_Fischbacherberg

HER_Horsthausen


BN_Dransdorf M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

6,8

5,4



29Abbildung 6: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

14,3

16,7

17,6

17,7

18,0

18,5

18,5

19,4

19,4

19,5

19,9

20,0

20,1

20,2

20,4

20,7

20,9

20,9

20,9

21,1

21,2

21,2

21,3

21,3

21,3

21,3

21,8

22,0

22,9

23,1

23,1

23,2

23,4

23,6

24,4

26,0

26,3

26,5

27,2

27,3

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

D_Oberbilk/Fling

K_Mülheim

E_Altendorf

RE_Süd

OB_Knappenviertel

AC_Ost

K_Kalk

Rat_West

W_Ostersbaum

BOT_Lehmkuhle-Ebel

SG_Fuhr

GE_Bismarck / Scha

KR_Süd

GE_Süd-Ost

HA_Vorhalle

E_Katernberg

BOT_Boy-Wellheim

Gla_Brauck

RS_Rosenhügel

HAM_Westen

HAM_Norden

HER_Bickern / Unser

Ahl_Süd-Ost

DU_Hochfeld

OB_Lirich

DO_Nordstadt

BM_Süd-West

HA_Altenhagen

DO_Clarenberg

Gla_Butendorf

DN_Süd/Ost

DO_Scharnhorst

DU_Marxloh

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

Si_Fischbacherberg

BN_Dransdorf

Din_Lohberg

DU_Bruckhausen


Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

21,3

18,0



30Abbildung 7: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von 18 bis unter 25 Jahren 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

7,1

7,6

7,6

7,8

7,9

7,9

8,0

8,1

8,1

8,1

8,1

8,2

8,3

8,5

8,5

8,5

8,6

8,6

8,7

8,7

8,7

8,9

8,9

9,2

9,4

9,5

9,5

9,5

9,7

9,8

9,9

10,0

10,0

10,4

10,5

10,5

11,1

11,7

11,7

13,3

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

HA_Vorhalle

Gla_Brauck

SG_Fuhr

BOT_Boy-Wellheim

OB_Lirich

RE_Süd

Gla_Butendorf

BOT_Lehmkuhle-Ebel

E_Katernberg

GE_Bismarck / Scha

DO_Clarenberg

BN_Dransdorf

GE_Süd-Ost

HER_Horsthausen

HAM_Norden

Rat_West

HAM_Westen

D_Oberbilk/Fling

OB_Knappenviertel

HER_Bickern / Unser

Ahl_Süd-Ost

KR_Süd

DU_Marxloh

K_Mülheim

DU_Hochfeld

E_Altendorf

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

K_Kalk


Din_Lohberg

HA_Altenhagen

DO_Scharnhorst

K_Chorweiler

RS_Rosenhügel

DN_Süd/Ost

DO_Nordstadt

AC_Ost

Si_Fischbacherberg

DU_Bruckhausen M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

8,0

9,1



31Abbildung 8: Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung im Alter von 65 und mehr Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

6,3

9,4

10,8

12,6

12,7

12,9

13,0

13,3

13,4

13,5

13,7

14,5

14,6

14,8

15,0

15,1

15,2

15,6

16,0

16,3

16,4

16,4

16,4

16,5

17,0

17,1

17,6

17,6

18,1

18,2

18,2

18,2

18,4

18,6

18,7

19,0

19,7

20,2

20,9

22,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

Si_Fischbacherberg

DU_Bruckhausen


DO_Nordstadt

BM_Süd-West

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

BN_Dransdorf

Gla_Butendorf

Din_Lohberg

RS_Rosenhügel

AC_Ost

DU_Hochfeld

W_Ostersbaum

DN_Süd/Ost

D_Oberbilk/Fling

HA_Altenhagen

DU_Marxloh

K_Kalk

KR_Süd

K_Mülheim

DO_Scharnhorst

HER_Bickern / Unser

Rat_West

OB_Lirich

DO_Clarenberg

BOT_Boy-Wellheim

Ahl_Süd-Ost

HAM_Norden

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Gla_Brauck

HAM_Westen

GE_Bismarck / Scha

E_Katernberg

E_Altendorf

GE_Süd-Ost

SG_Fuhr

RE_Süd

OB_Knappenviertel

HA_Vorhalle

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

15,9

19,1



32Jugend- und Altenquotient

Jugend- und Altenquotienten sind Indikatoren, die Aussagen über die Altersstruk-tur und die Familienprägung der Programmgebiete ermöglichen. Sie liefern zudem Informationen über informelle Unterstützungsbedarfe und -potenziale vor Ort. Hohe Jugend- bzw. Altenquotienten signalisieren eine besondere Belastung der informellen Solidarpotenziale in Familien und Nachbarschaften und weisen damit zugleich auf einen besonderen kommunalen Handlungs-, Förder- und Unterstüt-zungsbedarf hin.

Der Jugendquotient gibt die Anzahl der (zumeist wirtschaftlich und sozial abhän-gigen) Kinder und Jugendlichen pro 100 Erwachsene im Alter von 18 bis unter 65 Jahren an. Er gilt als Indikator für die Familienprägung eines Gebietes.

Auf hundert Erwachsene im Alter zwischen 18 bis unter 65 Jahren kommen in den Programmgebieten durchschnittlich 34 Kinder und Jugendliche – und damit fast sechs mehr als im Durchschnitt der teilnehmenden Städte. Nur in fünf Programm-gebieten sind die Werte geringer.

Die Jugendquotienten sind erwartungsgemäß in jenen Programmgebieten am höchsten, in denen auch anteilig die meisten Minderjährigen leben (s. Abb.).

Der Altenquotient, errechnet aus der Anzahl der über 64-Jährigen auf 100 Perso-nen mittleren Alters (18 bis 64 Jahre), bestimmt den Grad der demographischen Alterung eines Gebietes. Da auch ältere und alte Menschen in einem mehr oder weniger starken Abhängigkeitsverhältnis zur Generation im erwerbsfähigen Alter stehen, signalisiert auch dieser Indikator Unterstützungsbedarfe (im Alltag, in bestimmten Lebensbereichen, bei der Pflege).


33Abbildung 9: „Jugendquotient“ und „Unter 18-jährige Bevölkerung“

Den für die Programmgebiete charakteristischen hohen Jugendquotienten stehen gemessen am Mittelwert der teilnehmenden Städte verhältnismäßig niedrige Altenquotienten gegenüber. Auf 100 Personen im Alter von 18 bis unter 65 Jahren kommen in den Programmquartieren 25 Ältere, in den teilnehmenden Städten sind es immerhin 30 – ein Wert, der nur in wenigen Quartieren überschritten wird.

Unter diesen besonders auffällig ist Hagen-Vorhalle mit einem Quotienten von knapp 40. Da in diesem Programmgebiet auch der Anteil älterer Menschen am höchsten ist, wäre zu prüfen, ob nicht Einrichtungen zur Betreuung und Pflege älterer Menschen die Höhe des Quotienten beeinflussen. Den Gegenpol bildet Siegen-Fischbacherberg mit einem Quotienten von unter 10. Zwischen den beiden Polen streuen die Werte erheblich.


34Abbildung 10: Jugendquotient am 31.12.2004 - unter 18-Jährige in % der 18 bis unter 65-Jährigen

20,2

25,0

27,5

27,7

28,3

28,6

29,4

29,4

30,2

31,3

31,5

32,0

32,3

32,4

32,9

33,1

33,3

33,3

33,9

34,1

34,2

34,3

34,4

34,8

34,8

35,0

35,1

35,8

36,4

37,1

37,3

38,2

38,3

38,5

38,9

40,5

42,9

43,6

44,0

44,1

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

50,0

D_Oberbilk/Fling

K_Mülheim

AC_Ost

E_Altendorf

K_Kalk

RE_Süd

OB_Knappenviertel

W_Ostersbaum

Rat_West

BOT_Lehmkuhle-Ebel

KR_Süd

RS_Rosenhügel

DO_Nordstadt

GE_Bismarck / Scha

SG_Fuhr

DU_Hochfeld

GE_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

HER_Bickern / Unser

E_Katernberg

Gla_Brauck

OB_Lirich

Ahl_Süd-Ost

HAM_Westen

HAM_Norden

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

Gla_Butendorf

HER_Horsthausen

DN_Süd/Ost

DO_Clarenberg

DU_Marxloh

DO_Scharnhorst

K_Chorweiler

Si_Fischbacherberg

DU_Bruckhausen

BN_Dransdorf


Din_Lohberg M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

28,6

34,1



35Abbildung 11: Altenquotient am 31.12.2004 - 65-Jährige und Ältere in % der 18 bis unter 65-Jährigen

9,9

14,8

17,4

19,1

19,4

20,4

20,7

21,0

21,2

21,4

21,6

22,0

22,5

22,5

22,7

24,2

24,3

24,4

24,5

25,6

25,6

25,7

26,4

27,2

27,5

27,9

28,5

28,6

29,2

29,4

29,8

29,9

29,9

30,1

30,7

31,2

32,6

32,7

34,2

39,9

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

Si_Fischbacherberg

DU_Bruckhausen


DO_Nordstadt

BM_Süd-West

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

RS_Rosenhügel

Gla_Butendorf

D_Oberbilk/Fling

AC_Ost

BN_Dransdorf

W_Ostersbaum

Din_Lohberg

DU_Hochfeld

HA_Altenhagen

DN_Süd/Ost

K_Kalk

K_Mülheim

DU_Marxloh

KR_Süd

Rat_West

HER_Bickern / Unser

DO_Scharnhorst

OB_Lirich

Ahl_Süd-Ost

DO_Clarenberg

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

E_Altendorf

GE_Bismarck / Scha

HAM_Norden

Gla_Brauck

HAM_Westen

E_Katernberg

GE_Süd-Ost

RE_Süd

SG_Fuhr

OB_Knappenviertel

HA_Vorhalle

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

25,4

30,4



36Geburten- und Sterberaten

In den Programmgebieten leben nicht nur viele Minderjährige, dort werden auch überdurchschnittlich viele Kinder geboren. Die Geburtenraten sind gemessen an denen der teilnehmenden Städte (0,9) in den Projektgebieten (1,1) bis auf zwei Ausnahmen höher.

Besonders hervor treten Remscheid-Rosenhügel und die Dortmunder Nordstadt. Die beiden Stadtteile sind typisch für den allgemein starken statistischen Zusam-menhang zwischen einer hohen Geburtenrate und einem hohen Ausländeranteil.

Bemerkenswert sind ferner das statistisch stark positive Verhältnis zwischen der Geburtenrate und der Mobilität über die Grenzen des Stadtteils sowie der negative Zusammenhang zwischen der Wahlbeteiligung und der Geburtenrate. Hohe Mobi-lität und geringe Wahlbeteiligung sind Indikatoren für ein eher instabiles, wenig konsolidiertes Umfeld.

In den Programmgebieten, für die Angaben zu Sterberaten übermittelt wurden, liegen diese im Schnitt (1,0) unter dem Durchschnittswert der teilnehmenden Städte (1,1). Allerdings sind in einigen Programmgebieten auch Sterberaten aus-zumachen, die erheblich über bzw. noch erheblicher unter dem Durchschnittswert der Städte liegen. Die Spanne der Werte reicht von 0,6 bis 1,3.


37Abbildung 12: Geburtenrate am 31.12.2004 - Lebendgeborene in % der Bevölkerung

0,7

0,8

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

1,0

1,0

1,0

1,0

1,0

1,1

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,3

1,3

1,3

1,3

1,3

1,3

1,4

1,5

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

GE_Bismarck / Scha

RE_Süd

HER_Bickern / Unser

HAM_Norden

OB_Lirich

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

E_Katernberg

DO_Clarenberg

SG_Fuhr

DN_Süd/Ost

Gla_Butendorf

Din_Lohberg

DO_Scharnhorst

W_Ostersbaum

HAM_Westen

OB_Knappenviertel

E_Altendorf

HER_Horsthausen

D_Oberbilk/Fling

BN_Dransdorf

K_Kalk

K_Chorweiler

KR_Süd

DU_Marxloh

K_Mülheim

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

AC_Ost

DO_Nordstadt

RS_Rosenhügel

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

0,9

1,1



38Abbildung 13: Sterberate am 31.12.2004 - Gestorbene in % der Bevölkerung

0,6

0,6

0,7

0,7

0,7

0,8

0,8

0,8

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

0,9

1,0

1,0

1,0

1,1

1,1

1,1

1,1

1,1

1,1

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,2

1,3

1,3

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

DU_Bruckhausen

HER_Horsthausen

Gla_Butendorf

DN_Süd/Ost

BM_Süd-West

DO_Scharnhorst

BN_Dransdorf

K_Chorweiler

Din_Lohberg

SG_Fuhr

HER_Bickern / Unser

RS_Rosenhügel

W_Ostersbaum

K_Kalk

D_Oberbilk/Fling

GE_Süd-Ost

DU_Marxloh

DO_Nordstadt

E_Katernberg

Gla_Brauck

HAM_Norden

OB_Lirich

DO_Clarenberg

GE_Bismarck / Scha

AC_Ost

HAM_Westen

K_Mülheim

E_Altendorf

RE_Süd

DU_Hochfeld

KR_Süd

OB_Knappenviertel

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_FischbacherbergM

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

1,0

1,1



39Familienstrukturen / Personenverbände

Um zumindest elementare Informationen über die Familienstrukturen in den Pro-grammgebieten zu erhalten, wurden die sog. ‚steuerrechtlichen Personenverbände mit Kindern unter 18 Jahren’ erfragt. Diese steuerrechtliche Zuordnung ermöglicht zwar eine Annäherung, beschreibt aber die realen Lebens- und Haushaltsformen in den Stadtteilen nur unzureichend. Zur Erfassung von Familien mit Kindern unter 18 Jahren sind die Informationen jedoch hinreichend brauchbar. Da lediglich für 13 Programmgebiete Daten vorliegen, lassen sich zurzeit allerdings nur Tenden-zen aufzeigen.

Auffällig sind zunächst die generell hohen Anteile von Alleinerziehenden-Haushal-ten. Sie liegen im Durchschnitt der teilnehmenden Städte bei 26,2 %, im Durch-schnitt der Programmgebiete sind sie mit 28,3 % nur geringfügig höher. Hinter diesem Durchschnitt verbirgt sich jedoch eine ganz erhebliche Streuung mit Werten zwischen 20 % und 39 %. Die Anteile Alleinerziehender liegen zum Teil deutlich über, aber auch deutlich unter dem Städtedurchschnitt. Die Lebensform ‚alleiner-ziehend’ ist folglich nicht typisch für die gesamte Programmkulisse.

Anders verhält es sich mit kinderreichen Haushalten. Im Falle von Paaren mit drei und mehr Kindern heben sich die Programmgebiete deutlich vom Städtedurch-schnitt ab. Der Anteil kinderreicher Paare an allen Paaren mit Kindern liegt im Durchschnitt der Fördergebiete bei 18,2 %, im Durchschnitt der teilnehmenden Städte allerdings nur bei 14 %. Ausnahmslos sind die Anteilswerte in den Förder-gebieten höher als im Durchschnitt der Städte. Dies spricht für die Aussagekraft des Indikators, wenngleich nur 13 Städte Angaben machten.

Ein Gemengelage aus jeweils über dem Durchschnitt der Programmgebiete lie-gendem Anteil Alleinerziehender und kinderreicher Paare ist nur im Ausnahme-fall anzutreffen, nämlich im Projektgebiet Aachen-Ost, wo sich der Anteil Alleiner-ziehender auf 35,2 % und der Anteil Kinderreicher auf 19,6 % beläuft. Hingegen steht Bonn-Dransdorf für einen Stadtteil mit niedrigem Anteil Alleinerziehender und hohem Anteil kinderreicher Paare.


40Abbildung 14: „Alleinerziehende“ und „Paare mit 3 und mehr Kindern“


41Abbildung 15: Personenverbände Alleinerziehender am 31.12.2004 - in % der Personenverbände mit Kind(ern)

20,3

20,9

23,1

23,5

24,7

25,8

25,9

30,2

31,4

32,4

35,2

35,3

38,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

GE_Bismarck / Scha

BN_Dransdorf

DN_Süd/Ost

K_Chorweiler

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

OB_Lirich

K_Kalk

OB_Knappenviertel

K_Mülheim

AC_Ost

E_Altendorf

D_Oberbilk/Fling

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

26,2

28,3



42Abbildung 16: Personenverbände von 2-Elternfamilien mit 3 und mehr Kindern am 31.12.2004 - in % der Personenverbände von 2-Elternfamilien mit Kind(ern)

16,0

16,1

16,1

16,5

16,7

16,7

17,5

18,0

18,1

19,6

20,9

21,2

22,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

OB_Knappenviertel

E_Katernberg

K_Mülheim

GE_Bismarck / Scha

K_Kalk

D_Oberbilk/Fling

E_Altendorf

OB_Lirich

K_Chorweiler

AC_Ost

DN_Süd/Ost

GE_Süd-Ost

BN_Dransdorf

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

14,0

18,2



43Nichtdeutsche Bevölkerung

Charakteristisch für die meisten Programmgebiete ist ein hoher Anteil Nichtdeut-scher an der Bevölkerung. 2004 hat dort im Durchschnitt ein Viertel der Bevölke-rung (24%) keine deutsche Staatsangehörigkeit. Im Durchschnitt der Programm-städte ist der Ausländeranteil nur halb so hoch. Hier ist nur jeder achte (12,4 %) Nichtdeutscher.

Allerdings geben diese Zahlen die Migrationssituation nur unzureichend wieder. Durch die Änderungen im Staatsbürgerschaftsrecht, die vielen Ausländerkindern die deutsche und nichtdeutsche, demnach eine ‚doppelte Staatsbürgerschaft’ ermöglichen, sinkt der Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung. Zudem wird die große Gruppe der eingewanderten deutschstämmigen Spätaussiedler mit dem Merkmal „Bevölkerung mit nichtdeutscher Staatsangehörigkeit“ überhaupt nicht erfasst. Würde man zusätzlich jene Personen erfassen, die über eine doppelte Staatsbürgerschaft verfügen, würden sich allein dadurch die Quoten nicht selten verdoppeln.

Die für die Programmgebiete typischen hohen Anteile von Nichtdeutschen weisen eine ausgeprägt starke Streuung auf. Die Werte der Quartiere liegen zwischen 11% und 51 %, sind aber bis auf zwei Ausnahmen in allen Förderstadtteilen höher als im Durchschnitt der Projektstädte. Dies spricht für die Bedeutung dieses Indi-kators zur Charakterisierung der Programmgebiete.

Betrachtet man die Nichtdeutschen in ihrer altersstrukturellen Zusammenset-zung, sind die Durchschnittswerte der Programmgebiete und der teilnehmenden Städte ähnlich, die Streuung der Werte in den Programmstadtteilen aber ist hoch. Der Anteil unter 6-Jähriger liegt im Durchschnitt der Förderstadtteile bei 4,5 %, im Durchschnitt der teilnehmenden Städte bei 4,0 %. Dabei streuen die Werte für die Programmgebiete zwischen 2,6 % und 8,5 %. Der Anteil unter 18-Jähriger liegt im Durchschnitt der Fördergebiete um 3,1 Prozentpunkte über dem der Städte und beläuft sich auf Werte zwischen 15,3 % und 29,3 %. Keinen Unterschied (11,1 % zu 11,0 %) gibt es zwischen den Durchschnittswerten hinsichtlich des Anteils der 18- bis unter 25-Jährigen, wobei die Werte zwischen 7,7 % und 17,1 % streuen. Letztgenannter Wert findet sich in Duisburg-Bruckhausen und ist ein absoluter Ausreißer (nächst niedriger Wert: 12,2 %). Ebenfalls ist der Anteil 65-Jähriger und Älterer an der nichtdeutschen Bevölkerung im Durchschnitt der Projektgebiete und der teilnehmenden Städten gleich, streut in den Stadtteilen aber zwischen 2,6 % und 14,7 % (Dortmund-Clarenberg), ebenfalls ein Ausreißerwert (nächst niedriger Wert: 9,5 %).

Sehr auffällig sind hingegen die enorm hohen und stark vom Städtedurchschnitt (14,3 %) abweichenden Anteile ausländischer Kinder und Jugendlicher an der altersgleichen Bevölkerung (26,5%). Würde man die ‚Doppelstaatler’ noch hinzu-zählen, käme man gerade bei den jungen Jahrgängen häufig sogar auf mehr als doppelt so hohe Quoten!3 Allerdings verbergen die Durchschnittswerte die großen Unterschiede zwischen den Quartieren. Die Spanne reicht von 10,8% bis 45,4%. In mehr als einem Viertel der Projektgebiete hat ein Drittel der Minderjährigen aus-schließlich eine nichtdeutsche Staatsangehörigkeit. Aber nur in zwei Projektstadt-teilen liegen die Anteile unter dem Durchschnittswert der teilnehmenden Städte.

Die dominierende ausländische Staatsbürgerschaft ist in den Projektgebieten mit über 50% und im Durchschnitt der teilnehmenden Städte mit über 40% die türki-

3) vgl. u.a. Stadt Essen, Amt für Stadtforschung, Statistik und Wahlen, Halbjahresbericht 2005, 2. Halbjahr, Essen o.J.


44sche. In mehr als der Hälfte der Programmgebiete ist mehr als die Hälfte der nicht-deutschen Bevölkerung türkisch. In einigen Fällen werden Quoten von etwa 80% erreicht, in anderen Fällen sind sie sehr gering (geringster Wert: 10%).

In Duisburg-Bruckhausen, dem Projektstadtteil mit dem höchsten Ausländeranteil (51%), sind drei von vier Nichtdeutschen (75%) türkische Staatsangehörige. 40% der hier lebenden Bevölkerung ist türkisch. Anteilswerte türkischer Bewohner an der Bevölkerung von mehr als 20% werden in den übrigen Projektgebieten aller-dings nur selten erreicht.

Abbildung 17: „Türkische Bevölkerung“ und „Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung“

Relativ stark vertreten sind auch Nichtdeutsche aus dem ‚ehemaligen Jugosla-wien’ (10,6%)‚ aus Asien (8,6%) und Italien (5,3%). Nur ein Viertel der Nichtdeut-schen (25,4%) ist im Durchschnitt der Projektgebiete ‚übrigen Nationalitäten’ zuzu-ordnen. Im Vergleich liegen die Werte all dieser Gruppen allerdings unter den Durchschnittswerten der teilnehmenden Städte.

Bewertet man die Informationen zur ausländischen Bevölkerung im Kontext sozi-aler Indikatoren, so können folgende Ergebnisse festgehalten werden: Auf der Ebene der Programmgebiete besteht kein unmittelbarer Zusammenhang zwi-schen dem Anteil an Nichtdeutschen und der Sozialhilfedichte bzw. der Arbeitslo-sigkeitsrate. Stadtteile mit einem hohen Anteil türkischer Bevölkerung fallen eher dadurch auf, dass eine niedrige Abhängigkeit von Sozialhilfeleistungen unter den Ausländern besteht. Beispiele sind Duisburg-Bruckhausen, -Marxloh und Rem-


45scheid-Rosenhügel. Zugleich finden wir in solchen Stadtteilen in der Regel auch geringere Mobilitätsraten.

Ein ausgesprochen negativer Zusammenhang besteht zwischen Ausländeran-teil und Kommunalwahlbeteiligung (2004). Hier gilt im Prinzip, je höher der Anteil von Nichtdeutschen im Stadtteil ist, umso weniger Wahlberechtigte gehen wählen. Herausragende Beispiele sind Duisburg-Bruckhausen mit einem Ausländeranteil von über 50% und einer Wahlbeteiligung von etwa 30%. Auf der anderen Seite gehen in Essen-Katernberg immerhin 42% der Berechtigten zur Wahl - bei einem Ausländeranteil von 13%. Vermeintlich hohe Beteiligungswerte wie der in Katern-berg dürfen allerdings nicht darüber hinwegtäuschen, dass die Wahlbeteiligung auch in solchen Programmgebieten weit unter dem städtischen Durchschnitt liegt (s. Abschnitt Wahlbeteiligung).

Abbildung 18: „Sozialhilfedichte“ und „Anteil der türkischen Bevölkerung“


46Abbildung 19: „Umzüge und Fortzüge“ und „Anteil der türk. Bevölkerung an der nichtdeutschen Bevölkerung“


47Abbildung 20: „Wahlbeteiligung“ und „Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung“


48Abbildung 21: Nichtdeutsche am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung

11,1

11,7

12,2

12,7

13,3

14,3

15,6

16,0

16,2

16,3

16,3

16,9

17,6

18,5

18,7

19,0

19,1

19,5

19,8

20,1

20,4

20,7

21,6

24,3

24,7

29,2

29,4

30,0

30,4

31,3

32,2

33,6

33,8

33,8

35,3

36,1

37,2

38,5

41,5

50,9

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

Si_Fischbacherberg

HA_Vorhalle

RE_Süd

BOT_Boy-Wellheim

E_Katernberg

DO_Scharnhorst

OB_Knappenviertel

HAM_Norden

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Rat_West

OB_Lirich

GE_Bismarck / Scha

Gla_Butendorf

DN_Süd/Ost

BN_Dransdorf

SG_Fuhr

Gla_Brauck

HAM_Westen

E_Altendorf

GE_Süd-Ost

Ahl_Süd-Ost

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd

HA_Altenhagen


W_Ostersbaum

K_Mülheim

DO_Clarenberg

BM_Süd-West

D_Oberbilk/Fling

K_Kalk

AC_Ost

DU_Marxloh

RS_Rosenhügel

Din_Lohberg

DU_Hochfeld

K_Chorweiler

DO_Nordstadt

DU_Bruckhausen M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

12,4

24,0



49Abbildung 22: Nichtdeutsche im Alter von unter 6 Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

2,6

2,7

2,7

2,8

2,9

3,0

3,0

3,1

3,2

3,6

3,7

3,8

3,9

4,0

4,1

4,1

4,2

4,3

4,4

4,4

4,4

4,5

4,5

4,5

4,6

4,7

4,8

4,9

5,0

5,1

5,2

5,3

5,4

5,5

5,9

6,2

6,4

6,8

7,1

8,5

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

DU_Bruckhausen

Rat_West

Din_Lohberg

Gla_Brauck

RS_Rosenhügel

Gla_Butendorf

OB_Knappenviertel

GE_Bismarck / Scha

DU_Marxloh

HER_Bickern / Unser

KR_Süd

D_Oberbilk/Fling

BOT_Boy-Wellheim

K_Mülheim

HAM_Westen

Ahl_Süd-Ost

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

BOT_Lehmkuhle-Ebel


K_Kalk

RE_Süd

DO_Clarenberg

HAM_Norden

AC_Ost

OB_Lirich

E_Katernberg

DO_Nordstadt

HA_Vorhalle

SG_Fuhr

DU_Hochfeld

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

GE_Süd-Ost

DO_Scharnhorst

E_Altendorf

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

BN_Dransdorf

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

4,0

4,5



50Abbildung 23: Nichtdeutsche im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

15,3

18,2

18,2

19,7

20,5

20,6

21,8

21,9

22,5

22,9

23,0

23,0

23,0

23,1

23,2

23,4

23,5

24,1

24,3

24,4

24,7

24,8

24,9

25,2

25,2

25,2

25,2

25,3

25,4

25,7

25,9

26,5

26,7

26,8

26,9

27,2

27,6

27,8

28,5

29,3

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

D_Oberbilk/Fling

K_Mülheim

Rat_West

AC_Ost

K_Kalk

W_Ostersbaum

DO_Clarenberg

KR_Süd

K_Chorweiler

OB_Knappenviertel

BM_Süd-West

DO_Nordstadt

SG_Fuhr

RE_Süd

DU_Hochfeld

RS_Rosenhügel

Gla_Butendorf

E_Altendorf

DU_Bruckhausen

BOT_Boy-Wellheim

HA_Vorhalle

GE_Bismarck / Scha

DU_Marxloh

HER_Bickern / Unser

Ahl_Süd-Ost

HAM_Westen

OB_Lirich


Si_Fischbacherberg

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DO_Scharnhorst

Gla_Brauck

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

HA_Altenhagen

HAM_Norden

Din_Lohberg

HER_Horsthausen

DN_Süd/Ost

BN_Dransdorf M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

20,9

24,0



51Abbildung 24: Nichtdeutsche im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren

10,8

14,1

14,8

15,4

15,9

15,9

17,2

17,9

19,4

19,9

20,6

20,7

21,0

21,3

22,1

22,9

23,3

24,1

24,3

24,6

25,5

26,4

26,5

27,0

27,0

29,0

30,2

31,2

32,7

33,0

34,6

35,5

35,9

36,0

37,3

37,6

39,5

40,6

44,8

45,4

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

50,0

Si_Fischbacherberg

HA_Vorhalle

BOT_Boy-Wellheim

Rat_West

DO_Scharnhorst

RE_Süd

E_Katernberg

Gla_Butendorf

OB_Lirich

OB_Knappenviertel

HAM_Norden

BN_Dransdorf

GE_Bismarck / Scha

BOT_Lehmkuhle-Ebel

SG_Fuhr

DN_Süd/Ost

HAM_Westen

Ahl_Süd-Ost

Gla_Brauck

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

GE_Süd-Ost

KR_Süd

E_Altendorf

Mon_Berliner Vierte

DO_Clarenberg

HA_Altenhagen

W_Ostersbaum

K_Mülheim

BM_Süd-West

D_Oberbilk/Fling

K_Chorweiler

DU_Marxloh

AC_Ost

K_Kalk

Din_Lohberg

RS_Rosenhügel

DU_Hochfeld

DO_Nordstadt

DU_Bruckhausen

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

14,3

26,5



52Abbildung 25: Nichtdeutsche im Alter von 18 bis unter 25 Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

7,7

9,5

9,9

10,0

10,0

10,1

10,2

10,2

10,2

10,2

10,3

10,3

10,4

10,5

10,5

10,6

10,6

10,6

10,7

10,7

10,7

10,7

10,8

10,9

10,9

11,1

11,2

11,3

11,4

11,4

11,6

11,6

11,6

11,9

11,9

12,0

12,2

12,2

12,2

17,1

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

18,0

DO_Clarenberg

HAM_Norden

Rat_West

HER_Horsthausen

OB_Lirich

HAM_Westen

SG_Fuhr

BM_Süd-West

Din_Lohberg

BOT_Boy-Wellheim

K_Chorweiler

HA_Vorhalle

RS_Rosenhügel

DU_Marxloh

RE_Süd

HER_Bickern / Unser

Gla_Butendorf

KR_Süd


Ahl_Süd-Ost

E_Katernberg

DO_Scharnhorst

BOT_Lehmkuhle-Ebel

W_Ostersbaum

GE_Bismarck / Scha

Gla_Brauck

GE_Süd-Ost

D_Oberbilk/Fling

Si_Fischbacherberg

E_Altendorf

HA_Altenhagen

DU_Hochfeld

AC_Ost

OB_Knappenviertel

K_Mülheim

DN_Süd/Ost

K_Kalk

BN_Dransdorf

DO_Nordstadt

DU_Bruckhausen M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

11,1

11,0



53Abbildung 26: Nichtdeutsche im Alter von 65 und mehr Jahren am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

2,8

2,9

3,3

3,6

4,0

4,1

4,5

4,5

4,8

4,9

5,1

5,1

5,2

5,3

5,3

5,6

5,6

5,6

5,6

5,7

5,9

6,2

6,2

6,2

6,3

6,3

6,6

6,6

6,7

6,8

6,9

7,0

7,0

7,3

7,4

7,5

7,6

7,9

9,5

14,7

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Si_Fischbacherberg

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

HAM_Norden

HER_Horsthausen

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

HER_Bickern / Unser

DN_Süd/Ost

HAM_Westen

E_Altendorf


HA_Altenhagen

BOT_Boy-Wellheim

RE_Süd

GE_Bismarck / Scha

OB_Knappenviertel

E_Katernberg

DU_Bruckhausen

BOT_Lehmkuhle-Ebel

RS_Rosenhügel

DU_Hochfeld

Ahl_Süd-Ost

GE_Süd-Ost

K_Kalk

OB_Lirich

K_Mülheim

DO_Nordstadt

DU_Marxloh

SG_Fuhr

KR_Süd

Din_Lohberg

W_Ostersbaum

AC_Ost

HA_Vorhalle

D_Oberbilk/Fling

DO_Scharnhorst

Rat_West

K_Chorweiler

DO_Clarenberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

6,0

6,0



54Abbildung 27: Nichtdeutsche mit italienischer1 Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

0,5

0,6

0,8

1,2

1,3

1,6

1,8

1,8

1,9

2,0

2,0

2,0

2,1

2,1

2,1

2,4

2,6

3,5

4,0

4,1

4,2

4,4

4,9

5,0

5,5

5,8

6,1

6,2

6,4

6,6

6,9

9,4

12,2

12,2

12,7

12,8

13,6

14,8

15,2

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

Din_Lohberg

DU_Bruckhausen

HAM_Norden

AC_Ost

DO_Scharnhorst

BOT_Boy-Wellheim

HER_Horsthausen

GE_Bismarck / Scha

DU_Marxloh

Ahl_Süd-Ost

DN_Süd/Ost

Gla_Butendorf

DO_Clarenberg

RE_Süd

E_Katernberg

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HER_Bickern / Unser

E_Altendorf

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

GE_Süd-Ost

DO_Nordstadt

Rat_West

HAM_Westen

DU_Hochfeld

D_Oberbilk/Fling

K_Chorweiler

Gla_Brauck

OB_Knappenviertel

Si_Fischbacherberg

KR_Süd

K_Mülheim

RS_Rosenhügel

W_Ostersbaum

OB_Lirich

SG_Fuhr

HA_Vorhalle

HA_Altenhagen

K_Kalk

Mon_Berliner ViertelM

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

7,2

5,3

1) Italien, Vatikan, San MarinoStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


55Abbildung 28: Nichtdeutsche mit türkischer Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

10,3

13,9

16,1

18,0

21,4

21,8

27,8

33,0

38,1

39,2

40,0

41,3

44,0

45,6

46,7

46,9

47,9

48,5

50,0

50,8

51,3

51,4

51,7

52,0

52,6

52,8

56,7

57,4

63,2

68,3

68,6

75,5

75,9

76,4

77,2

78,4

78,8

80,0

89,2

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

100,

0

Si_Fischbacherberg

DO_Clarenberg

BM_Süd-West

D_Oberbilk/Fling

DO_Scharnhorst

BN_Dransdorf

Rat_West

E_Altendorf

DO_Nordstadt

W_Ostersbaum

OB_Lirich

HA_Altenhagen

AC_Ost

SG_Fuhr

K_Kalk

DU_Hochfeld

HAM_Norden

OB_Knappenviertel

KR_Süd

K_Mülheim

RE_Süd

K_Chorweiler

GE_Süd-Ost

DN_Süd/Ost

E_Katernberg

HA_Vorhalle

RS_Rosenhügel

BOT_Boy-Wellheim

HAM_Westen

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DU_Marxloh

DU_Bruckhausen

HER_Horsthausen

Gla_Brauck

HER_Bickern / Unser

GE_Bismarck / Scha

Ahl_Süd-Ost

Gla_Butendorf

Din_Lohberg


Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

50,2

40,6



56Abbildung 29: Nichtdeutsche mit ehemals jugoslawischer1 Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

1,5

3,2

3,4

4,2

4,2

4,2

4,9

5,8

7,0

7,1

7,9

8,2

8,3

8,6

9,3

9,3

9,4

9,8

10,2

10,7

10,8

11,0

12,2

12,3

12,4

12,8

13,2

13,7

14,5

14,6

16,1

16,2

16,6

17,8

17,9

21,2

22,8

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

K_Chorweiler

DU_Bruckhausen

Din_Lohberg

DO_Scharnhorst

HER_Horsthausen

BOT_Lehmkuhle-Ebel

KR_Süd

DO_Clarenberg

BN_Dransdorf

GE_Bismarck / Scha

K_Mülheim

K_Kalk

SG_Fuhr

BOT_Boy-Wellheim

E_Katernberg

HAM_Westen

E_Altendorf

OB_Lirich

Rat_West

BM_Süd-West

HAM_Norden

RS_Rosenhügel

DU_Marxloh

W_Ostersbaum

RE_Süd

HA_Altenhagen

GE_Süd-Ost

DU_Hochfeld

AC_Ost

DO_Nordstadt

OB_Knappenviertel

D_Oberbilk/Fling

Si_Fischbacherberg

DN_Süd/Ost

Ahl_Süd-Ost


ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

11,7

10,6

1) Ehem. Jugoslawien: Bosnien-Herzegowina, Kroatien, Rest-Jugoslawien (Serbien, Montenegro), Mazedonien; Albanien usw.Strohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


57Abbildung 30: Nichtdeutsche mit asiatischer1 Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

0,1

1,3

2,3

2,7

3,5

4,2

4,2

4,4

4,6

4,7

5,4

5,6

5,8

5,9

6,2

6,7

6,8

7,4

7,7

7,8

8,3

8,4

9,0

9,1

9,8

9,9

10,1

10,3

10,4

10,7

12,7

13,6

14,2

16,5

18,5

22,0

26,4

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

SG_Fuhr

Din_Lohberg

GE_Bismarck / Scha

RS_Rosenhügel

Gla_Brauck

HER_Bickern / Unser

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

DU_Marxloh

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HER_Horsthausen

DU_Hochfeld

OB_Knappenviertel

DO_Clarenberg

BOT_Boy-Wellheim

HAM_Westen

RE_Süd

W_Ostersbaum

K_Mülheim

DO_Nordstadt

DU_Bruckhausen

D_Oberbilk/Fling

K_Kalk

K_Chorweiler

GE_Süd-Ost

AC_Ost

HAM_Norden

Rat_West

KR_Süd

E_Katernberg

DO_Scharnhorst

OB_Lirich

DN_Süd/Ost

Si_Fischbacherberg

E_Altendorf

BN_Dransdorf

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West


Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

9,3

8,6

1) Asien, Australien, OzeanienStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


58Abbildung 31: Nichtdeutsche mit übriger1 Staatsangehörigkeit am 31.12.2004 - in % der Nichtdeutschen

4,1

8,9

9,7

9,8

10,4

11,3

11,6

12,8

14,3

15,6

16,7

18,1

19,7

21,3

22,1

22,3

22,6

24,4

24,5

24,7

24,9

25,6

27,2

27,5

28,2

28,5

28,6

29,5

30,6

31,5

32,1

39,3

41,9

44,7

46,0

57,9

69,6

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

Din_Lohberg

GE_Bismarck / Scha

Gla_Brauck

HER_Horsthausen

Gla_Butendorf

DU_Bruckhausen

DU_Marxloh

HER_Bickern / Unser

HAM_Westen

RS_Rosenhügel

BOT_Lehmkuhle-Ebel

GE_Süd-Ost

K_Kalk

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

E_Katernberg

K_Mülheim

BOT_Boy-Wellheim

KR_Süd

RE_Süd

HA_Altenhagen

DU_Hochfeld

W_Ostersbaum

HA_Vorhalle

AC_Ost

K_Chorweiler

HAM_Norden

DN_Süd/Ost

E_Altendorf

DO_Nordstadt

SG_Fuhr

BN_Dransdorf

Si_Fischbacherberg

Rat_West

D_Oberbilk/Fling

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West


ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

31,7

25,4

1) außer der Nichtdeutschen mit italienischer, türkischer, ehemals jugoslawischer oder asiatischer StaatsangehörigkeitStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


593.1.2 Mobilität: Umzüge und Wanderungen

Hohe Fluktuation und Mobilität, vor allem dann, wenn sie sich über die Gebiets-grenze erstreckt, kann die Bildung stabiler sozialer Beziehungen im Stadtteil erschweren und zur Zunahme von Segregation führen. Wenngleich Mobilitätsindi-katoren wichtige Bestandteile des Monitorings sind, so bedarf es zu ihrer Interpre-tation genauer Kenntnisse der örtlichen Hintergründe.

Für die Programmgebiete unterscheiden wir drei verschiedene Formen von Mobi-lität4: Den Anteil der

1. im Programmgebiet umziehenden Personen während des Jahres in % der Bevölkerung am Jahresende

2. Zu- und Fortziehenden über die Grenze des Programmgebietes in einen anderen Teil der Stadt (Umzugsvolumen; Summe der Umzugszuzüge und Umzugsfortzüge während des Jahres in % der Bevölkerung am Jahresende)

3. Zu- und Fortziehenden über die Grenze der Stadt (Wanderungsvolumen; Summe der Zuzüge und Fortzüge während des Jahres in % der Bevölkerung am Jahresende).

Diese Mobilitäts-Formen unterscheiden sich im Volumen und in den Strukturen und treten in unterschiedlichen Kombinationen auf.

1. Der Anteil der im Programmgebiet umziehenden Personen an der Bevölkerung beträgt im Durchschnitt 4,1 %. Ein auf den ersten Blick nicht besonders auffälliger Wert, hinter dem allerdings eine starke Variation zwischen den Stadtteilen steht (1,4% – 8,0 %). Umzüge im Programmgebiet korrelieren vor allem signifikant mit dem Ausländeranteil und den Zu- und Fortzügen Nichtdeutscher über die Stadt-teilgrenzen, nicht jedoch mit den Umzügen in andere Teile des Stadtgebietes.

2. Von allen Mobilitätsformen am stärksten ausgeprägt ist der Bevölkerungsaus-tausch der Programmgebiete mit anderen Teilräumen der Stadt. Das dementspre-chende Umzugsvolumen liegt 2004 durchschnittlich bei 17,1%, der Saldo beträgt -0,7 %. Dabei variiert das Umzugsvolumen zwischen den Stadtteilen erheblich: Quartieren mit einer sehr umzugs-aktiven Bevölkerung (Volumen von 25% und mehr) stehen solche mit Umzugsbewegungen von unter 10% gegenüber. Eine Korrelation mit der Häufigkeit von Umzügen innerhalb des Programmgebietes ist nicht zu erkennen. So gibt es Gebiete mit geringer Mobilität über die Programm-gebietsgrenze aber hoher interner Mobilität im Quartier (z.B. Marxloh), wie auch umgekehrte Fälle (Recklinghausen-Süd). Extrem mobil in beider Hinsicht sind Köln-Kalk und die Dortmunder Nordstadt.

Eine statistisch positive Beziehung besteht zwischen der Häufigkeit von Umzügen über die Quartiersgrenze und Wanderungen über die Stadtgrenze. Beispiele für hohe Frequenzen sind die Dortmunder Nordstadt oder Aachen-Ost.

Systematische Zusammenhänge der Mobilität über die Quartiersgrenze mit sozial-strukturellen Merkmalen lassen sich kaum finden. Es fällt allerdings auf, dass sich ein höherer Anteil türkischer an der nichtdeutschen Bevölkerung mindernd auf die Mobilität auswirkt.

4) Es handelt sich genau genommen nicht um umziehende oder wandernde Personen, sondern um Fälle bzw. Prozesse, da ein und dieselbe Person innerhalb einer Periode mehrmals umziehen kann.


60Abbildung 32: „Umzüge“

3. Wanderungen über die Stadtgrenze haben ein geringeres Volumen als Umzüge über die Quartiersgrenzen (9,5 % gegenüber 17,1 %). Der Saldo ist allerdings im Unterschied zu den innerstädtischen Umzügen im Durchschnitt aller Quar-tiere positiv. Die Programmgebiete sind folglich Zielgebiete von Zuwanderung von außen und gleichfalls Quellgebiete für Umzüge innerhalb der Städte (vgl. BBR – Informationen aus der Forschung, 6 / 2004). Cirka 40 % des Wanderungsvolu-mens entfallen auf die nichtdeutsche Bevölkerung.

Volumen und Salden variieren erheblich zwischen den Programmgebieten. Beim Volumen stehen hohen Werten um die 13 % und einem Ausreißer von 34 %5 Mini-malwerte um 5 % gegenüber. Die Salden bewegen sich zwischen -0,5 % und 3,7%.

Die Größe der Gebiete, d.h. die Gebietsfläche oder die Bevölkerungszahl, hat keinen Einfluss auf die hier dargestellten Mobilitätskennziffern.

5) Es handelt sich um Bergheim Süd-West. Ursache ist vermutlich die hohe Fluktuation der in den Großwohn-anlagen wohnenden Saison- und Großbaustellenmitarbeiter aus dem Ausland, vor allem aus Polen.


61Abbildung 33: „Wanderungsvolumen“ und „Umzugsvolumen“


62Abbildung 34: Umzüge von Personen innerhalb des Programmgebietes 2004 - in % der Bevölkerung

1,4

1,5

2,2

2,8

2,8

2,9

3,0

3,4

3,4

3,6

3,6

3,8

4,0

4,1

4,3

4,3

4,3

5,2

5,3

5,6

5,7

6,3

6,5

6,7

6,9

8,00,

0

1,0

2,0

3,0

4,0

5,0

6,0

7,0

8,0

9,0

SG_Fuhr

DO_Clarenberg

Gla_Butendorf

KR_Süd

HER_Bickern / Unser

HAM_Westen

Gla_Brauck

W_Ostersbaum

OB_Knappenviertel

D_Oberbilk/Fling

E_Katernberg

RS_Rosenhügel

OB_Lirich

K_Chorweiler

DO_Scharnhorst

K_Mülheim

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

E_Altendorf

DU_Bruckhausen

HER_Horsthausen

HAM_Norden

DU_Hochfeld

K_Kalk

DU_Marxloh

DO_Nordstadt

RE_Süd

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_FischbacherbergM

ittel

wer

t der

PG

4,1



63Abbildung 35: Umzugsvolumen 2004 Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Programmgebietsgrenzen ins Stadtgebiet - in % der Bevölkerung

7,9

8,5

9,2

10,6

11,2

11,6

13,6

13,9

13,9

14,1

14,4

17,4

18,2

18,2

18,5

18,7

20,2

20,2

20,6

20,7

21,3

21,9

23,3

24,7

25,7

26,6

27,1

7,8

051015202530

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

HER_Bickern / Unser

DU_Marxloh

HER_Horsthausen

DU_Hochfeld

E_Altendorf

DU_Bruckhausen

KR_Süd

K_Chorweiler

DO_Clarenberg

RE_Süd

DO_Scharnhorst

W_Ostersbaum

OB_Lirich

HAM_Westen

SG_Fuhr

HAM_Norden

D_Oberbilk/Fling

OB_Knappenviertel

K_Mülheim

K_Kalk

AC_Ostviertel

RS_Rosenhügel

DO_Nordstadt

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

Mon_Berliner Vierte

Rat_West

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

17,1



64Abbildung 36: Gesamtmobilität 2004 Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Programmgebietsgrenzen ins Stadtgebiet und über die Stadtgrenze hinaus und der Umzüge innerhalb des Programmgebietes - in % der Bevölkerung

17,5

18,5

19,5

19,9

20,5

25,9

26,7

26,8

27,4

28,1

28,1

28,1

28,3

28,7

30,0

30,4

31,3

33,0

33,0

33,5

35,2

37,6

39,1

41,4

42,2

48,6

14,8

0102030405060

Gla_Butendorf

GE_Bismarck / Scha

Gla_Brauck

E_Katernberg

HER_Bickern / Unser

GE_Süd-Ost

RE_Süd

DO_Clarenberg

HER_Horsthausen

KR_Süd

DU_Marxloh

SG_Fuhr

K_Chorweiler

E_Altendorf

DO_Scharnhorst

HAM_Westen

DU_Hochfeld

W_Ostersbaum

DU_Bruckhausen

OB_Lirich

OB_Knappenviertel

HAM_Norden

RS_Rosenhügel

K_Mülheim

D_Oberbilk/Fling

K_Kalk

DO_Nordstadt

AC_Ostviertel

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

Mon_Berliner Vierte

Rat_West

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

29,4



65Abbildung 37: Saldo der Zu- und Fortgezogenen über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Bevölkerung

-0,5

-0,4

-0,3

-0,3

-0,2

-0,2

-0,2

-0,1

-0,1

-0,1

-0,1

-0,1

-0,1

0,0

0,0

0,1

0,2

0,2

0,3

0,4

0,4

0,5

0,5

0,6

0,6

0,8

0,8

0,9

1,3

2,1

2,6

3,1

3,7

-1,0

-0,50,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

DU_Hochfeld

Din_Lohberg

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr

K_Kalk

DU_Marxloh

HAM_Westen

GE_Bismarck / Scha

Ahl_Süd-Ost

K_Mülheim

DO_Nordstadt

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

E_Katernberg

K_Chorweiler

GE_Süd-Ost

RE_Süd

Gla_Brauck

AC_Ost

DO_Scharnhorst

HER_Bickern / Unser

HAM_Norden

W_Ostersbaum

DN_Süd/Ost

HER_Horsthausen

KR_Süd

Gla_Butendorf

E_Altendorf

DO_Clarenberg

BN_Dransdorf

D_Oberbilk/Fling

DU_Bruckhausen

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

0,5

0,3



66Abbildung 38: Wanderungsvolumen 2004 - Summe der Zu- und Fortgezogenen über die Stadtgrenzen hinaus in % der Bevölkerung

4,8

4,9

5,3

5,6

5,9

5,9

6,1

6,1

6,6

6,9

6,9

7,2

7,4

7,5

7,6

7,6

8,2

8,2

8,8

9,1

9,2

9,6

10,1

10,2

10,9

11,3

11,6

13,2

13,3

13,4

13,7

16,6

33,9

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

GE_Bismarck / Scha

Gla_Butendorf

E_Katernberg

Din_Lohberg

HER_Bickern / Unser

DO_Scharnhorst

GE_Süd-Ost

SG_Fuhr

K_Chorweiler

HAM_Westen

DO_Clarenberg

RS_Rosenhügel

DN_Süd/Ost

Gla_Brauck

HER_Horsthausen

RE_Süd

HAM_Norden

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

E_Altendorf

W_Ostersbaum

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

KR_Süd

K_Kalk

BN_Dransdorf

K_Mülheim

AC_Ost

DU_Bruckhausen

DO_Nordstadt

Ahl_Süd-Ost

D_Oberbilk/Fling

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_FischbacherbergM

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

9,5

8,0



67Abbildung 39: Fortzüge Nichtdeutscher über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Fortzüge über die Stadtgrenzen hinaus

18,5

20,7

21,1

23,0

23,1

24,2

24,4

25,1

26,5

28,0

28,6

29,6

30,0

30,9

32,2

34,3

34,8

37,0

37,7

38,4

39,3

43,6

44,2

44,3

45,8

46,0

47,9

48,7

49,0

49,2

55,0

66,6

67,1

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

Gla_Butendorf

DO_Scharnhorst

RE_Süd

E_Katernberg

Gla_Brauck

Ahl_Süd-Ost

HER_Bickern / Unser

HAM_Westen

DN_Süd/Ost

OB_Knappenviertel

Din_Lohberg

GE_Bismarck / Scha

E_Altendorf

KR_Süd

W_Ostersbaum

K_Chorweiler

SG_Fuhr

BN_Dransdorf

AC_Ost

K_Mülheim

DO_Clarenberg

HAM_Norden

DU_Hochfeld

GE_Süd-Ost

RS_Rosenhügel

K_Kalk

D_Oberbilk/Fling

DU_Marxloh

OB_Lirich

HER_Horsthausen

DO_Nordstadt

DU_Bruckhausen

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

28,3

36,8



68Abbildung 40: Zuzüge Nichtdeutscher über die Stadtgrenzen hinaus 2004 - in % der Zuzüge über die Stadtgrenzen hinaus

19,0

22,6

24,7

24,8

27,4

30,8

31,3

31,5

31,8

32,0

33,2

33,6

33,8

36,2

36,4

40,2

41,1

42,8

43,4

43,9

46,8

47,9

48,9

49,4

49,6

49,6

50,2

51,1

51,7

53,6

55,5

65,8

80,2

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

RE_Süd

Ahl_Süd-Ost

SG_Fuhr

HER_Bickern / Unser

DO_Scharnhorst

GE_Bismarck / Scha

E_Katernberg

DN_Süd/Ost

HAM_Westen

KR_Süd

OB_Knappenviertel

Din_Lohberg

HER_Horsthausen

DO_Clarenberg

W_Ostersbaum

AC_Ost

GE_Süd-Ost

E_Altendorf

D_Oberbilk/Fling

DU_Hochfeld

OB_Lirich

BN_Dransdorf

DO_Nordstadt

K_Chorweiler

K_Mülheim

RS_Rosenhügel

K_Kalk

HAM_Norden

DU_Marxloh

BM_Süd-West

DU_Bruckhausen

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle


Rat_West

Si_FischbacherbergM

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

41,2

32,3



693.1.3 Wohnen

Wohnfläche

Angaben zur Wohnfläche konnten nur von wenigen Städten für insgesamt 15 Pro-grammgebiete übermittelt werden. Die durchschnittliche Wohnfläche je Einwoh-ner/in in den Programmgebieten beträgt 32,5 qm und liegt damit um etwa ein Sechstel unter dem Durchschnittswert der teilnehmenden Städte (37,5 qm) und in allen Fällen unter deren Mittelwert.

Abbildung 41: Wohnflächenversorgung am 31.12.2004 - Wohnfläche je Einwohner/-in in qm

29,1

30,5

30,6

30,8

31,3

31,9

32,0

32,4

33,3

33,6

34,3

34,6

35,3

35,3

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

DU_Bruckhausen

DO_Scharnhorst

DU_Hochfeld

OB_Lirich

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

BN_Dransdorf

K_Mülheim

E_Katernberg

OB_Knappenviertel

DU_Marxloh

D_Oberbilk/Fling

KR_Süd

E_Altendorf

K_Kalk

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e32

,5

37,5



70Sozialwohnungen

Wegen zu geringer Meldungen sehen wir in Bezug auf die Indikatoren „Sozial-wohnungen“ und „Wohngebäude mit 20 und mehr Wohnungen“ von einer Interpre-tation ab: Nur für neun bzw. sechs Programmgebiete aus fünf Städten liegen Infor-mationen über deren Anteilswerte vor.

Abbildung 42: Sozialwohnungen am 31.12.2004 - in % der Wohnungen in Wohn- und Nichtwohngebäuden

6,7

6,7

10,7

11,7

17,6

23,8

58,9

68,5

79,0

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

80,0

90,0

D_Oberbilk/Fling

E_Altendorf

K_Mülheim

DO_Nordstadt

KR_Süd

E_Katernberg

K_Kalk

DO_Clarenberg

DO_Scharnhorst

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler


OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

31,5

13,2



71Abbildung 43: Wohngebäude mit 20 und mehr Wohnungen am 31.12.2004 - in % der Wohngebäude

0,5

0,5

0,6

0,9

1,3

2,7

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

E_Altendorf

OB_Lirich

E_Katernberg

OB_Knappenviertel

BN_Dransdorf

D_Oberbilk/Fling

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DN_Süd/Ost

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

K_Kalk

K_Mülheim

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

1,1

1,1



72Wohndauer

Die Wohndauer in einer Stadt gilt als erklärungskräftige Variable für das Ausmaß von Netzwerken. So wird die Wohndauer auch auf kleinräumiger Ebene häufig als Indikator für soziale Netzwerke oder deren Fehlen in der Wohnumgebung heran-gezogen. Eine lange Wohndauer erhöht demnach die Chance auf stabile soziale Netzwerke, bei kurzer Wohndauer wird vom Fehlen sozialer Netzwerke ausgegan-gen.

Ermittelt wurde die Wohndauer der erwachsenen Bevölkerung an ihrer Adresse am 31.12.2004.

In den Programmgebieten wohnen durchschnittlich 24,6 % der Erwachsenen noch keine drei Jahre an dieser Adresse. Im Durchschnitt der teilnehmenden Städte trifft dies auf 21,8 % der Erwachsenen zu. Dabei ist die Streuung der Werte (zwischen 4,4 % und 38,7 %) erheblich, wobei in 14 von 19 Programmstadtteilen die Wohn-dauern über dem Durchschnittswert der Städte liegen.

Mehrheitlich unter dem Durchschnitt der teilnehmenden Städte liegen in den Pro-grammgebieten die Anteile derer, die 10 bis unter 20 bzw. 20 Jahre und länger an gleicher Adresse wohnen. In beiden Fällen sind demnach auch die Mittelwerte der Programmgebiete geringer als die der Städte. Allerdings streuen die Werte stark: Bei einer Wohndauer zwischen 10 und 19 Jahren liegen sie zwischen 12,4 % und 35,1 %, bei längerer Wohndauer zwischen 14,6 % und 43,5 %.

Nennenswerte Zusammenhänge zwischen der Wohndauer und weiteren Kontext-indikatoren zeigen sich nicht.


73Abbildung 44: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von unter 3 Jahren am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

4,4

5,8

8,0

8,0

21,1

21,8

23,6

23,9

24,5

24,7

26,0

26,1

26,3

27,5

29,9

31,3

32,8

34,0

36,3

38,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

E_Katernberg

E_Altendorf

W_Ostersbaum

Din_Lohberg

DO_Scharnhorst

D_Oberbilk/Fling

DU_Marxloh

K_Chorweiler

SG_Fuhr

GE_Bismarck / Scha

DO_Clarenberg

DU_Bruckhausen

DU_Hochfeld

GE_Süd-Ost

HAM_Westen

HAM_Norden

K_Mülheim

K_Kalk

BN_Dransdorf

DO_Nordstadt

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DN_Süd/Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

24,6

21,8



74Abbildung 45: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von 10 bis unter 20 Jahren1 am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

12,4

13,9

14,5

15,1

15,1

15,1

15,4

15,6

15,7

15,8

16,1

16,3

18,4

18,9

20,7

20,9

21,1

21,3

22,0

26,2

31,6

35,1

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

BN_Dransdorf

DU_Hochfeld

DU_Bruckhausen

GE_Süd-Ost

DO_Nordstadt

DO_Clarenberg

DU_Marxloh

K_Mülheim

K_Kalk

HAM_Westen

HAM_Norden

GE_Bismarck / Scha

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

OB_Lirich

OB_Knappenviertel

D_Oberbilk/Fling

K_Chorweiler

DO_Scharnhorst

Din_Lohberg

E_Altendorf

E_Katernberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DN_Süd/Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_FischbacherbergM

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

20,8

19,0

1) Oberhausen Knappenviertel: Werte von 2001; Oberhausen Lirich: Werte von 2003; für beide PG abweichende Wohndauer von 10 bis einschließlich 20 JahrenStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


75Abbildung 46: Erwachsene Bevölkerung mit einer Wohndauer von 20 und mehr Jahren1 am 31.12.2004 - in % der erwachsenen Bevölkerung

14,6

17,6

18,2

20,5

20,6

20,8

22,2

24,6

24,7

25,4

26,6

27,7

29,1

31,6

31,7

33,1

34,9

35,4

39,0

42,2

43,5

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

50,0

DO_Nordstadt

DO_Clarenberg

K_Chorweiler

D_Oberbilk/Fling

BN_Dransdorf

K_Kalk

K_Mülheim

HAM_Westen

SG_Fuhr

DO_Scharnhorst

HAM_Norden

GE_Süd-Ost

DU_Bruckhausen

DU_Marxloh

GE_Bismarck / Scha

DU_Hochfeld

E_Altendorf

E_Katernberg

OB_Lirich

Din_Lohberg

OB_Knappenviertel

W_Ostersbaum

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DN_Süd/Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

28,8

27,8

1) Oberhausen Knappenviertel: Werte von 2001; Oberhausen Lirich: Werte von 2003; für beide PG abweichende Wohndauer von 21 Jahren und längerStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


763.1.4 Bildung - Betreuung - Gesundheit

Als Bildungsindikator wurde die ‚Übergangsquote zum Gymnasium’ ausgewertet. Die Ergebnisse kann man als besorgniserregend bezeichnen, auch wenn nur für 18 Programmgebiete Angaben gemacht wurden.

Die durchschnittliche Quote in diesen Gebieten liegt mit 20,2 % weit unterhalb des Durchschnitts der teilnehmenden Städte (34,7%). Dabei wird von keinem einzigen der beobachteten Stadtteile der Durchschnittswert der Städte auch nur annähernd erreicht. Das noch beste Ergebnis erzielt mit knapp 28,8 % das Knappenviertel in Oberhausen. In anderen Gebieten liegen die Anteile bei 15 % oder weniger (geringster Wert: 11,7 %).

Ein auffälliger Zusammenhang ergibt sich zwischen den Gymnasialübergängen und dem Anteil der türkischen Bevölkerung. Je höher dieser ist, umso weniger Kinder wechseln von der Grundschule auf das Gymnasium.6

Abbildung 47: „Übergangsquoten zum Gymnasium“ und „Anteil der türkischen Bevölkerung“

6) Die Auswertung erfolgte nach Grundschulstandorten. In den Ergebnissen kommt z. T. die besondere Bedeu-tung der Gesamtschule im Ruhrgebiet und für die dort lebende ausländische Bevölkerung zum Ausdruck: Jedes vierte Kind, und damit ein doppelt so hoher Anteil wie im übrigen Nordrhein-Westfalen, wechselt in der Region nach der Grundschule auf die Gesamtschule.


77Abbildung 48: Übergangsquote zum Gymnasium am 15.10.2004 - Übergänger/-innen zum Gymnasium in % aller Übergänger/-innen

11,7

12,0

14,1

15,2

15,3

16,7

18,7

19,5

19,9

21,0

21,7

22,0

22,1

25,0

25,3

26,4

27,6

28,8

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

DU_Bruckhausen

Din_Lohberg

DU_Hochfeld

Gla_Brauck

OB_Lirich

DO_Scharnhorst

GE_Bismarck / Scha

BOT_Boy-Wellheim

DU_Marxloh

GE_Süd-Ost

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

BOT_Lehmkuhle-Ebel

D_Oberbilk/Fling

E_Katernberg

E_Altendorf

Gla_Butendorf

OB_Knappenviertel

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

K_Kalk

K_Mülheim

KR_Süd


Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

34,7

20,2

1) Übergänger/-innen am Wohnort, teilweise nach Ort der GrundschuleStrohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


78Betreuungsquoten der Kinder im Alter von unter 6 Jahren

Betreuungsquoten errechnen sich, indem die Zahl der für eine Altersgruppe ange-botenen Plätze ins Verhältnis zur Zahl aller altersgleichen Kinder gesetzt wird. Bei der Bewertung berücksichtigt werden muss, dass nicht alle Eltern bzw. Elternteile tatsächlich einen Betreuungsbedarf haben und Bedarfe zum Teil in angrenzenden Gebieten, zum Beispiel auf dem Weg zur Arbeit, abgedeckt werden.

Für 12 Programmstadtteile liegen keine Angaben zur Betreuungsquote der unter 3-Jährigen vor. In acht Programmstadtteilen gibt es keine Betreuung für diese Alters-gruppe. Entsprechend ist der Mittelwert der Programmgebiete mit 2,8 % weitaus geringer als im Durchschnitt der teilnehmenden Städte, der bei 7,7 % liegt. Nur einer der Programmstadtteile weist einen höheren Wert auf.

Der Durchschnittswert der Betreuungsquoten der Kinder im Alter von 3 bis unter 6 Jahren in den Programmgebieten liegt bei 100,8% und ist damit etwas geringer als der Durchschnittswert der teilnehmenden Städte, der sich auf 104,0% beläuft. Damit wäre eine „Vollversorgung“ gegeben.

In etwa der Hälfte der Programmstadtteile sind geringere Werte, und damit eine „Unterversorgung“, auszumachen. Andererseits gibt es auch Gebiete, die „über-versorgt“ sind. Die Spanne der Werte bewegt sich zwischen 77,9% und 137,7%. Ob es tatsächlich Betreuungsbedarfe gibt, die nicht abgedeckt werden können, lässt sich auf dieser Grundlage nicht bewerten.


79Abbildung 49: Betreuungsquote der Kinder im Alter von unter 3 Jahren am 31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für unter 3-Jährige in % der altersgleichen Kinder

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,7

1,3

1,4

1,6

1,9

2,0

2,5

2,8

3,8

3,9

4,1

4,2

4,2

5,0

5,5

5,5

5,6

6,2

6,8

10,00,

0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

BM_Süd-West

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

RS_Rosenhügel

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

BOT_Boy-Wellheim

Gla_Butendorf

DO_Nordstadt

HAM_Westen

GE_Bismarck / Scha

E_Altendorf

D_Oberbilk/Fling

W_Ostersbaum

BOT_Lehmkuhle-Ebel

KR_Süd

K_Kalk

HAM_Norden

E_Katernberg

K_Mülheim

DU_Bruckhausen

DO_Scharnhorst

K_Chorweiler

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

7,7

2,8



80Abbildung 50: Betreuungsquote der Kinder im Alter von 3 bis unter 6 Jahren am 31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für 3 bis unter 6-Jährige1 in % der altersgleichen Kinder

77,9

80,6

80,6

82,5

84,5

85,2

87,1

91,5

91,7

92,9

94,4

94,5

95,2

96,6

100,1

100,9

101,1

104,4

105,4

105,6

106,7

107,2

112,1

121,0

125,0

125,0

134,2

137,70,

0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,

0

120,

0

140,

0

160,

0

OB_Knappenviertel

D_Oberbilk/Fling

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Gla_Butendorf

DO_Scharnhorst

HAM_Westen

BM_Süd-West

DU_Marxloh

RS_Rosenhügel

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

DU_Hochfeld

E_Altendorf

DO_Nordstadt

K_Kalk

HAM_Norden

Din_Lohberg

K_Mülheim

Gla_Brauck

K_Chorweiler

BOT_Boy-Wellheim

W_Ostersbaum

OB_Lirich

Rat_West

DO_Clarenberg

KR_Süd

DU_Bruckhausen

GE_Bismarck / Scha

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

104,

0

100,

8

1) Stadt Essen: Betreuungsplätze für 3 bis unter 6,5-Jährige Strohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


81Ambulante Hilfen und Fremdunterbringung Minderjähriger

Hinsichtlich der ambulanten Hilfen und der Fremdunterbringung Minderjähriger liegen die Durchschnittswerte der Projektgebiete über den Durchschnittswerten der teilnehmenden Städte, wenngleich nur geringfügig. Dabei ist die Differenz der einzelnen Werte gering. Von einer weiteren Kommentierung wird von daher abge-sehen.

Abbildung 51: Ambulante Hilfen zur Erziehung am 31.12.2004 - in % der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren

0,2

0,2

0,5

0,5

0,6

0,6

0,7

0,8

0,8

0,9

0,9

1,2

1,4

1,6

1,7

1,9

1,9

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

D_Oberbilk/Fling

BOT_Lehmkuhle-Ebel

GE_Bismarck / Scha

E_Katernberg

GE_Süd-Ost

DU_Bruckhausen

HAM_Westen

RE_Süd

BOT_Boy-Wellheim

Gla_Butendorf

HAM_Norden

BM_Süd-West

DU_Hochfeld

DU_Marxloh

Gla_Brauck

RS_Rosenhügel

KR_Süd

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DN_Süd/Ost

E_Altendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

K_Kalk

K_Mülheim


OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

1,0

0,7



82Abbildung 52: Minderjährige Bevölkerung in Fremdunterbringung am 31.12.2004 - in % der altersgleichen Bevölkerung

0,4

0,9

0,9

1,0

1,2

1,3

1,4

1,6

1,6

1,6

1,7

1,7

1,8

1,9

2,7

2,8

2,9

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

RE_Süd

GE_Süd-Ost

HAM_Westen

HAM_Norden

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

GE_Bismarck / Scha

E_Katernberg

KR_Süd

BM_Süd-West

DU_Bruckhausen

BOT_Boy-Wellheim

D_Oberbilk/Fling

BOT_Lehmkuhle-Ebel

DU_Marxloh

RS_Rosenhügel

DU_Hochfeld

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DN_Süd/Ost

E_Altendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

K_Kalk

K_Mülheim


OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

1,6

1,1



83Gesundheit

Im Rahmen der Schuleingangsuntersuchung werden jährlich in allen Kommunen umfangreiche Daten zum Gesundheitszustand aller Schulanfänger erhoben. Diese Informationen ermöglichen eine differenzierte Beschreibung der gesundheitlichen Situation einer gesamten Alterskohorte. Da die Daten prinzipiell auch kleinräumig auswertbar sind, könnten mit ihnen auch wichtige Erkenntnisse über die gesund-heitlichen Defizite der Kinder in den Programmgebieten gewonnen werden – eine Möglichkeit, die bisher wenig genutzt wird - denn lediglich für sieben Städte und 12 Programmgebiete liegen Daten vor.

Zieht man daraus die Ergebnisse für den Indikator Übergewicht (Übergewicht und extremes Übergewicht) heran, der hoch mit der individuellen sozialen Lage und dem ethnischen Status korreliert ist, so zeigen sich in den Programmgebieten z. T. sehr hohe Werte von über 20 %. Der Durchschnitt für die 13 erfassten Programm-gebiete liegt immerhin bei hohen 17,9 %, im Durchschnitt der sieben Städte, die Meldungen abgaben, nur bei 13,9 %. Dabei ist die Streuung mit Werten zwischen 11,0 % und 35,4 % groß. In vier Programmgebieten liegen die Anteilswerte sogar unter dem Durchschnitt der teilnehmenden Städte. Der hohe Wert in Duisburg-Hochfeld stellt jedoch einen Ausreißer dar, wenngleich die anderen Projektgebiete in Duisburg auch höchste Werte (um 20 %) aufweisen.


84Abbildung 53: Übergewichtige1 und adipöse2 Kinder bei der Schulein-gangsuntersuchung 2004 - in % der untersuchten Kinder

11,0

11,1

12,1

12,7

15,0

15,8

17,3

20,2

20,7

20,8

22,4

35,4

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

RE_Süd

DO_Clarenberg

BM_Süd-West

DO_Scharnhorst

E_Altendorf

KR_Süd

E_Katernberg

DO_Nordstadt

RS_Rosenhügel

DU_Marxloh

DU_Bruckhausen

DU_Hochfeld

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

D_Oberbilk/Fling

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

K_Chorweiler

K_Kalk

K_Mülheim


OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

13,9

17,9

1) Übergewicht zwischen dem 90. und 97.Perzentil. 2) Adipositas: BMI oberhalb des 97. Perzentils; Strohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


853.1.5 Arbeitslosigkeit

Hohe Arbeitslosigkeit ist wohl das für die Programmstadtteile charakteristischste Merkmal:

Im September 2004 ist im Durchschnitt der Programmgebiete jede siebte Person im Alter zwischen 18 und 64 Jahren offiziell als arbeitslos registriert7 (14,2 %). Im Durchschnitt der Programmstädte sind 9,0 % arbeitslos – ein Anteilswert, der nur in einem einzigen Quartier leicht unterschritten wird. Die Spannbreite der Arbeits-losenraten liegt in den Programmgebieten zwischen knapp 9 % und etwas über 22 %.8

Bemerkenswert ist in diesem Zusammenhang, dass etliche Fördergebiete erheb-lich unter dem Stadtdurchschnitt von Gelsenkirchen (13,6 %) liegen, der Stadt mit der höchsten von uns errechneten Arbeitslosigkeit von allen Programmstädten.

Obwohl die Arbeitslosenraten von Frauen und Männern stark miteinander korre-lieren, weichen sie in der Höhe erheblich voneinander ab: Auf der Quartiersebene ist im Durchschnitt jede zehnte Frau (10,3 %), aber jeder sechste Mann (17,8 %) arbeitslos. Dabei liegen die Werte der Fördergebiete nur in Ausnahmefällen unter den Durchschnittswerten der teilnehmenden Städte (Arbeitslosenrate der Frauen: 7,0 %, der Männer: 10,9 %). In den Extremfällen sind 28 % der Männer und 18 % der Frauen arbeitslos.

Nichtdeutsche sind in besonderem Maße von Arbeitslosigkeit betroffen. Ihre Rate liegt im Durchschnitt der Programmgebiete bei 16,4 % und damit um 3,5 Prozent-punkte über der durchschnittlichen Rate der teilnehmenden Städte (12,9 %). Dabei reicht die Spanne der Werte von 9,8 % bis 32,1 % und ist mithin die größte aller Teilgruppen. Zu berücksichtigen ist allerdings, dass es sich bei diesem Höchstwert um einen Ausreißer handelt. Der nächste Wert darunter ist nahezu zehn Prozent-punkte geringer, er liegt bei 22,7 %.

Die Differenz zwischen höchstem und niedrigstem Wert beträgt bei der allgemei-nen Arbeitslosenrate in den Fördergebieten 13,7 Prozentpunkte, die Rate arbeits-loser Männer differiert um 17,4 Prozentpunkte, die arbeitsloser Frauen um 11,5 Prozentpunkte.

Die Jugendarbeitslosigkeit, in diesem Fall als Anteil der arbeitslosen Personen von 15 bis unter 20 Jahren an der gleichaltrigen Bevölkerung berechnet, ist mit 2,3 % im Durchschnitt der Programmgebiete relativ niedrig, wenngleich fast doppelt so hoch wie im Durchschnitt der teilnehmenden Städte (1,2%).

Durchschnittlich fast die Hälfte der Arbeitslosen in den Fördergebieten ist seit mehr als einem Jahr arbeitslos (47,7 %). Im Vergleich mit dem Durchschnittswert

7) Die hier berechnete kleinräumige ‚Arbeitslosenrate’ (Arbeitslose in % der Bevölkerung von 18 bis unter 65 Jahre) ist mit der ‚offiziellen Arbeitslosenquote’, die definiert ist als Anteil der bei der Agentur für Arbeit gemelde-ten Arbeitslosen an den (abhängigen) zivilen Erwerbspersonen, nicht vergleichbar und liegt unter dieser.8) Es handelt sich um das Programmgebiet Dortmund-Clarenberg. Das Stadtplanungsamt der Stadt Dortmund weist darauf hin, dass von den ca. 3.200 Einwohnern im Programmgebiet Hörde-Clarenberg 950 Ausländer sind und hiervon mindestens 370 Personen den Status „Kontingentflüchtling“ haben. Kontingentflüchtlinge genießen einen Sonderstatus. Sie behalten ihre Nationalität und erhalten sofort eine Arbeitsgenehmigung. Sie sind oft arbeitslos, da es sich in der Regel um gebildete und hoch qualifizierte Menschen, deren ausländische Berufsqualifikationen hier nicht immer anerkannt werden, deren deutsche Sprachkenntnisse zu schlecht sind oder denen es an beruflicher Weiterqualifikation mangelt, handelt. Da diese Menschen bislang in keines unsrer Sozialsysteme eingezahlt haben, waren sie im Jahr 2004 im Sozialhilfebezug. Aus diesem Grund erscheinen sie sowohl in den Arbeitslosen-, als auch in den Sozialhilfestatistiken (Information lt. Mail des Stadtplanungsam-tes vom 22. Juni 2007)


86der am Programm teilnehmenden Städte (44,1%) ist dies ein etwas höherer Wert. Der Anteil Langzeitarbeitsloser ist vor allem in den drei Dortmunder Programm-stadtteilen mit Werten zwischen 53,4 % und 61,4 % am höchsten. Mit 41,3 % weist das Programmgebiet Recklinghausen-Süd den geringsten Anteil Langzeitarbeits-loser auf.

Deutlich ist der Zusammenhang zwischen dem Grad der Arbeitslosigkeit in den Programmgebieten und dem Anteil Langzeitarbeitsloser. In Gebieten mit ohnehin hoher Arbeitslosigkeit finden wir demnach auch häufig eine besonders verfestigte, dauerhafte Arbeitslosigkeit.

Abbildung 54: „Anteil der Langzeitarbeitslosen“ und „Arbeitslosenrate“

Entwicklung der Arbeitslosigkeit

Anhand der Arbeitslosigkeitsrate, eines für die Situation in den Programmstadt-teilen bestimmenden Indikators, soll eine erste und vorsichtige Einschätzung der Unterschiedlichkeit der Entwicklung der Fördergebiete versucht werden. Aufgrund der Datenlage kann dies hier nur für den sehr kurzen Zeitraum von einem Jahr geschehen. Dennoch geben die Ergebnisse Hinweise auf ungleiche Entwicklungs-pfade innerhalb der Programmkulisse.

Im Durchschnitt der Programmgebiete nahm die Arbeitslosenrate zwischen 2002 und 2004 um 1,6 Prozentpunkte zu (s. Diagramm, orange Linie). Dies ist eine stär-


87kere Zunahme als im Schnitt der Projektstädte (1,0 Prozentpunkte, grüne gestri-chelte Linie). Diese Differenz könnte auf eine weitere negative Abkopplung vieler Programmgebiete von der durchschnittlichen Entwicklung auf der Städteebene hindeuten. Um diese Vermutung zu überprüfen, wäre jedoch eine vertiefende Untersuchung auf der Grundlage einer längeren Zeitreihe erforderlich.

Erhöht hat sich die Arbeitslosenrate in allen ausgewerteten Gebieten (23 Fälle). In einem Teil der Gebiete war der Anstieg allerdings weit unterdurchschnittlich und auch geringer als im Durchschnitt der Programmstädte. Die Entwicklung verlief also nicht einheitlich.

Besondere Aufmerksamkeit verlangen die Stadtteile im rechten oberen Quadran-ten des Diagramms, die durch eine hohe und zugleich stark steigende Arbeitslo-sigkeit gekennzeichnet sind.

Da die Ergebnisse zur Entwicklung der Arbeitslosigkeit lediglich auf drei Beob-achtungsjahren beruhen, sollten sie sehr vorsichtig und nur vor dem Hintergrund genauer Ortskenntnisse interpretiert werden.

Abbildung 55: Entwicklung der Arbeitslosenrate


88Abbildung 56: Arbeitslosenrate am 30.09.20041 - Arbeitslose2 in % der Bevölkerung im Alter von 18 bis unter 65 Jahren

8,9

10,4

10,7

10,7

11,1

11,4

11,8

11,8

11,9

11,9

12,0

12,1

12,6

13,1

13,4

13,9

14,3

15,0

15,1

15,3

15,5

15,7

16,5

16,5

16,8

17,0

17,2

17,5

17,8

19,5

22,6

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

Rat_West

Din_Lohberg

E_Katernberg

BM_Süd-West


D_Oberbilk/Fling

Si_Fischbacherberg

Gla_Brauck

K_Mülheim

BN_Dransdorf

OB_Lirich

Gla_Butendorf

RE_Süd

DN_Süd/Ost

W_Ostersbaum

E_Altendorf

OB_Knappenviertel

KR_Süd

HAM_Westen

HAM_Norden

DU_Bruckhausen

K_Chorweiler

AC_Ost

GE_Süd-Ost

GE_Bismarck / Scha

K_Kalk

DU_Hochfeld

DO_Scharnhorst

DU_Marxloh

DO_Nordstadt

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

9,0

14,2

1) teilweise abweichende Stichtage2) für Wuppertal Ostersbaum wurden Werte vom gleichnamigen Quartier übernommen Strohmeier & Kersting, ZEFIR; Quelle: Auswertungen der Erhebung der Kontextindikatoren 2004


89Abbildung 57: Arbeitslosenrate der männlichen Bevölkerung am 30.09.20041 - männliche Arbeitslose2 in % der männlichen Bevölkerung im Alter von 18 bis unter 65 Jahren

10,8

13,5

14,0

14,3

14,3

14,8

14,8

15,0

15,0

15,1

15,1

16,1

16,2

16,3

16,8

17,3

18,3

18,4

18,5

18,8

18,8

19,2

20,3

21,1

21,1

21,4

21,4

21,5

21,9

25,0

27,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

Rat_West

Si_Fischbacherberg

Din_Lohberg

D_Oberbilk/Fling

E_Katernberg

RE_Süd

Gla_Butendorf

K_Mülheim


OB_Lirich

Gla_Brauck

BM_Süd-West

BN_Dransdorf

DN_Süd/Ost

W_Ostersbaum

HAM_Norden

DU_Bruckhausen

HAM_Westen

K_Chorweiler

E_Altendorf

KR_Süd

OB_Knappenviertel

AC_Ost

K_Kalk

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

DU_Marxloh

DO_Scharnhorst

DU_Hochfeld

DO_Nordstadt

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

10,9

17,8



90Abbildung 58: Arbeitslosenrate der weiblichen Bevölkerung am 30.09.20041 - weibliche Arbeitslose2 in % der weiblichen Bevölkerung im Alter von 18 bis unter 65 Jahren

6,2

6,8

7,0

7,1

7,2

7,7

8,3

8,4

8,5

8,7

8,9

9,3

9,3

9,8

9,9

10,2

10,2

10,8

11,5

11,6

11,7

12,0

12,1

12,1

12,5

12,9

13,0

13,2

13,7

13,8

17,7

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

18,0

20,0

BM_Süd-West

Din_Lohberg

E_Katernberg

Rat_West


BN_Dransdorf

D_Oberbilk/Fling

K_Mülheim

Gla_Brauck

E_Altendorf

OB_Lirich

OB_Knappenviertel

Gla_Butendorf

W_Ostersbaum

DN_Süd/Ost

Si_Fischbacherberg

RE_Süd

KR_Süd

GE_Süd-Ost

HAM_Westen

DU_Hochfeld

AC_Ost

GE_Bismarck / Scha

DU_Bruckhausen

K_Kalk

DO_Nordstadt

K_Chorweiler

HAM_Norden

DU_Marxloh

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

7,0

10,3



91Abbildung 59: Arbeitslosenrate der nichtdeutschen Bevölkerung am 30.09.20041 - nichtdeutsche Arbeitslose2 in % der 18 - unter 65-jährigen Nichtdeutschen

9,8

10,8

11,9

11,9

12,0

12,3

13,3

13,7

14,5

14,9

15,2

15,4

15,7

16,0

16,0

16,1

16,6

16,6

16,7

17,2

17,5

17,9

17,9

17,9

18,0

18,4

18,5

20,0

20,2

22,7

32,1

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

Din_Lohberg

DU_Bruckhausen

BM_Süd-West


D_Oberbilk/Fling

Rat_West

K_Mülheim

E_Katernberg

KR_Süd

Si_Fischbacherberg

Gla_Brauck

BN_Dransdorf

DU_Hochfeld

HAM_Westen

OB_Knappenviertel

DU_Marxloh

W_Ostersbaum

E_Altendorf

OB_Lirich

RE_Süd

K_Kalk

K_Chorweiler

AC_Ost

DN_Süd/Ost

Gla_Butendorf

HAM_Norden

DO_Nordstadt

GE_Bismarck / Scha

GE_Süd-Ost

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

12,9

16,4



92Abbildung 60: Langzeitarbeitslose am 30.09.20041 - Langzeitarbeitslose2 in % der Arbeitslosen

41,3

41,8

41,9

42,0

42,9

42,9

43,4

43,5

44,2

45,5

46,0

46,2

46,6

47,1

47,5

47,5

47,6

48,3

48,8

48,9

49,5

49,5

49,7

50,7

50,8

51,2

51,7

52,4

53,4

55,7

61,4

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

70,0

RE_Süd

BN_Dransdorf

K_Chorweiler

KR_Süd

K_Mülheim

Si_Fischbacherberg

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

BM_Süd-West

K_Kalk

Rat_West

AC_Ost

W_Ostersbaum

HAM_Westen


OB_Knappenviertel

DU_Bruckhausen

Gla_Butendorf

HAM_Norden

DU_Marxloh

E_Katernberg

DU_Hochfeld

D_Oberbilk/Fling

OB_Lirich

Gla_Brauck

E_Altendorf

GE_Süd-Ost

GE_Bismarck / Scha

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen

RS_Rosenhügel

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

44,

147,7



93Abbildung 61: Jugendarbeitslosigkeit am 30.09.20041 - Arbeitslose2 im Alter von 15 bis unter 20 Jahren in % der altersgleichen Bevölkerung

0,2

0,3

1,0

1,1

1,2

1,2

1,4

1,6

1,7

1,8

1,9

1,9

2,0

2,1

2,2

2,4

2,5

2,5

2,6

2,8

3,2

3,3

3,4

3,4

3,5

3,6

3,8

3,9

4,0

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

D_Oberbilk/Fling

Rat_West

KR_Süd

E_Katernberg

E_Altendorf

Din_Lohberg

BM_Süd-West

W_Ostersbaum

OB_Lirich

K_Chorweiler

RE_Süd

Gla_Butendorf

Si_Fischbacherberg

DN_Süd/Ost

K_Kalk

Gla_Brauck

HAM_Westen

DO_Clarenberg

K_Mülheim

DO_Scharnhorst

DO_Nordstadt

OB_Knappenviertel

DU_Hochfeld

GE_Süd-Ost

HAM_Norden

GE_Bismarck / Scha

DU_Marxloh

AC_Ost

DU_Bruckhausen

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


RS_Rosenhügel

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

1,3

2,3



943.1.6 Sozialhilfe

Neben der Arbeitslosenrate ist die Sozialhilfedichte der zentrale Indikator zur Beschreibung von Armut9 und materiellen Problemen in den Programmgebieten. Die beiden Indikatoren korrelieren miteinander, wenngleich auch nicht sehr stark.

Im Durchschnitt aller Programmgebiete lebt am 31.12. 2004 jede achte Person (12,1%) von Sozialhilfe. Die Quote ist damit mehr als doppelt so hoch wie im Mittel der teilnehmenden Städte, wo 5,8 % der Bevölkerung Leistungen der Sozialhilfe beziehen. Dieser Wert wird lediglich von zwei Programmgebieten leicht unter-, von den meisten aber deutlich überschritten. Die Streuung ist erheblich. Sie reicht von 4,9 % bis hin zu einem Extremwert von 28,7 %. Dabei handelt es sich um einen Ausreißer. Der nächst niedrigere Wert ist fast zehn Prozentpunkte geringer.

Die Abhängigkeit von Sozialhilfe ist unter der weiblichen Bevölkerung höher als unter der männlichen. Grund hierfür ist vor allem die hohe Zahl von alleinerziehen-den Frauen unter den Leistungsbeziehenden.

In den Programmstadtteilen sind durchschnittlich 13,5 % der weiblichen und 11,3 % der männlichen Bevölkerung auf die finanziellen Hilfen angewiesen. Damit sind - wie auch bei der allgemeinen Sozialhilfequote - die jeweiligen geschlechts-spezifischen Quoten auf der Ebene der Projektgebiete mehr als doppelt so hoch wie im Durchschnitt der teilnehmenden Städte. Hier sind 6,4 % der weiblichen und 5,3 % der männlichen Bevölkerung Leistungsbeziehende.

In den Fördergebieten streuen beide Quoten enorm. Die Werte liegen bei der weiblichen Bevölkerung zwischen 5,7 % und 30,7 %, bei der männlichen zwischen 4,2% und 26,5%. Bei den Höchstwerten handelt es sich, wie schon bei der Sozial-hilfequote insgesamt, um Ausreißerwerte. Die nächst niedrigeren Werte liegen bei 20,8 % (Hilfedichte der Frauen) und 19,0 % (Hilfedichte der Männer).

Der Zusammenhang der geschlechtspezifischen Quoten ist auf Quartiersebene extrem stark (Korrelationskoeffizient 0,990**).

Als besonders Besorgnis erregend erweist sich das Ausmaß der Sozialhilfeabhän-gigkeit von Kindern und Jugendlichen. Im Durchschnitt lebt nahezu ein Viertel der Minderjährigen in den Programmgebieten von Sozialhilfe (23,0 %). Noch proble-matischer ist die Quote für die unter 6-Jährigen mit einem Wert von 26,9 %.

Die Differenz dieser Quoten zu den durchschnittlichen Quoten der teilnehmenden Städte ist außerordentlich groß. So ist der Anteil hilfebetroffener Minderjähriger in den Programmgebieten um 9,9 und der Anteil unter 6-Jähriger um 11,0 Prozent-punkte höher.

Hinter diesen hohen Durchschnittswerten verbirgt sich eine ausgeprägte Varianz: Die Hilfedichte Minderjähriger variiert zwischen 9,2 % und 41,5 %, die unter 6-Jäh-riger zwischen 9,0 % und 46,1 %, wobei in diesen Fällen keine Ausreißer auszu-machen sind. Das Quartier mit der höchsten Hilfedichte bei den unter 6-jährigen hat eine fünf Mal so hohe Quote wie das mit der geringsten Quote. Nicht ganz so hoch ist die Spanne bei den unter 18-Jährigen.

Das Ausmaß der Sozialhilfeabhängigkeit von Nichtdeutschen ist in den Programm-

9) Um das tatsächliche Ausmaß von Armutslagen zu ermitteln, müssten Empfänger von Leistungen nach dem Asylbewerberleistungs- und dem Grundsicherungsgesetz mit herangezogen werden. Derzeit müssen wir uns auf die Sozialhilfedichte beschränken.


95gebieten ebenfalls enorm. Betroffen ist im Durchschnitt jeder fünfte Nichtdeutsche (19,3 %), das sind wesentlich mehr als im Durchschnitt der teilnehmenden Städte (12,9 %).

Die Unterschiede zwischen den Programmgebieten sind jedoch so ausgeprägt wie bei kaum einem anderen Merkmal. So liegt in etlichen Quartieren die Quote beträchtlich unter dem Durchschnitt aller Programmstädte und unterschreitet in Duisburg-Bruckhausen mit einem Wert von 6,9 % sogar die dortige allgemeine Sozialhilfequote deutlich, die bei 10,4 % liegt. Andernorts sind hingegen oft über 20% der Nichtdeutschen auf Leistungen der Sozialhilfe angewiesen.

Abbildung 62: „Sozialhilfedichte der nichtdeutschen Bevölkerung“ und „Sozialhilfedichte insgesamt“

(zum Programmgebiet Dortmund-Clarenberg s. Fußnote im Kapitel ‚Arbeitslosig-keit’)

Alle Sozialhilfequoten korrelieren sehr stark miteinander, d.h. hohe (bzw. niedrige) Werte treten gemeinsam auf. Zusammenhänge zwischen der Sozialhilfedichte und anderen Kontext-Indikatoren zeigen sich u.a. in Bezug auf den

- Anteil der unter 6-jährigen Nichtdeutschen (.507**) und der über 65-jährigen Nichtdeutschen (.572**) an der nichtdeutschen Bevölkerung.

- Anteil übriger Nationalitätengruppen an der nichtdeutschen Bevölkerung (.729**)


96 - Anteil türkischer Bevölkerung an der nichtdeutschen Bevölkerung (- .713**),

d.h. tendenziell ist dort, wo dieser Anteil hoch ist, die Sozialhilfedichte niedrig - und umgekehrt.

Entgegen möglicher Erwartungen zeigen sich keine Zusammenhänge hinsichtlich der Sozialhilfedichte und den Anteilen Nichtdeutscher, Alleinerziehender und kin-derreicher Haushalte in den Quartieren.

Der Zusammenhang mit der Arbeitslosenquote ist statistisch schwächer als viel-leicht erwartet (.418*). Einfluss hierauf haben Gebiete mit hoher Sozialhilfe- aber niedriger Arbeitslosendichte, wie Bergheim-Süd-West oder Bonn-Dransdorf.

Abbildung 63: „Sozialhilfedichte“ und „Arbeitslosenrate“


97Abbildung 64: Sozialhilfedichte am 31.12.2004 - Sozialhilfe Beziehende in % der Bevölkerung

4,9

5,3

6,1

6,5

6,6

8,1

8,5

8,7

8,9

9,4

10,4

10,5

11,0

11,5

11,7

11,9

12,0

12,0

13,2

13,3

14,7

15,1

15,1

17,1

18,1

19,6

19,9

28,7

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

BOT_Lehmkuhle-Ebel

BOT_Boy-Wellheim

RS_Rosenhügel

HAM_Westen

KR_Süd

RE_Süd

GE_Bismarck / Scha

D_Oberbilk/Fling

DU_Bruckhausen

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

K_Kalk

DU_Marxloh

K_Mülheim

HAM_Norden

OB_Lirich

DU_Hochfeld

OB_Knappenviertel

E_Altendorf

DO_Scharnhorst

DO_Nordstadt

BN_Dransdorf

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

K_Chorweiler

DO_Clarenberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

12,1

5,8



98Abbildung 65: Sozialhilfedichte der weiblichen Bevölkerung am 31.12.2004 - weibliche Sozialhilfe Beziehende in % der weiblichen Bevölkerung

5,7

6,3

6,8

7,1

7,3

9,2

9,6

10,2

11,4

12,3

12,4

12,5

12,6

13,2

13,3

14,1

14,7

15,5

16,3

17,0

18,7

18,8

20,7

20,8

30,70,

0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

BOT_Lehmkuhle-Ebel

BOT_Boy-Wellheim

RS_Rosenhügel

KR_Süd

GE_Bismarck / Scha

D_Oberbilk/Fling

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

DU_Bruckhausen

K_Mülheim

K_Kalk

OB_Lirich

DU_Marxloh

OB_Knappenviertel

DU_Hochfeld

E_Altendorf

DO_Scharnhorst

DO_Nordstadt

W_Ostersbaum

BN_Dransdorf

BM_Süd-West

K_Chorweiler

DO_Clarenberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

13,5

6,4



99Abbildung 66: Sozialhilfedichte der männlichen Bevölkerung am 31.12.2004 - männliche Sozialhilfe Beziehende in % der männlichen Bevölkerung

4,2

4,2

5,4

5,8

5,9

7,8

8,2

8,7

8,7

9,6

9,6

10,1

10,5

10,7

11,3

11,8

12,4

13,4

13,7

14,0

15,3

17,5

18,3

19,0

26,5

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

BOT_Lehmkuhle-Ebel

BOT_Boy-Wellheim

RS_Rosenhügel

KR_Süd

GE_Bismarck / Scha

D_Oberbilk/Fling

DU_Bruckhausen

GE_Süd-Ost

E_Katernberg

DU_Marxloh

K_Kalk

OB_Lirich

K_Mülheim

DU_Hochfeld

OB_Knappenviertel

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

E_Altendorf

BN_Dransdorf

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

K_Chorweiler

DO_Clarenberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

11,3

5,3



100Abbildung 67: Sozialhilfedichte der Bevölkerung im Alter von unter 6 Jahren am 31.12.2004 - unter 6-jährige Sozialhilfe Beziehende in % der altersgleichen Bevölkerung

9,0

11,4

14,5

16,0

16,2

16,7

18,4

22,5

23,6

23,9

25,4

25,8

26,2

26,2

28,2

28,9

30,2

31,9

35,2

36,5

37,3

37,4

42,3

42,9

46,10,

0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

50,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

RS_Rosenhügel

KR_Süd

DU_Bruckhausen

D_Oberbilk/Fling

GE_Bismarck / Scha

K_Kalk

K_Mülheim

DU_Marxloh

GE_Süd-Ost

DU_Hochfeld

DO_Nordstadt

E_Katernberg

K_Chorweiler

DO_Scharnhorst

BN_Dransdorf

W_Ostersbaum

OB_Lirich

E_Altendorf

DO_Clarenberg

OB_Knappenviertel

BM_Süd-West

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

26,9

15,9



101Abbildung 68: Sozialhilfedichte der Bevölkerung im Alter von unter 18 Jahren am 31.12.2004 - unter 18-jährige Sozialhilfe Beziehende in % der altersgleichen Bevölkerung

9,2

11,4

12,1

13,5

13,7

15,4

15,7

18,7

20,2

21,1

21,3

21,5

21,5

22,7

23,8

25,4

26,1

28,0

28,4

29,4

30,6

31,3

34,4

38,8

41,5

0,0

5,0

10,0

15,0

20,0

25,0

30,0

35,0

40,0

45,0

Gla_Butendorf

Gla_Brauck

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

RS_Rosenhügel

KR_Süd

DU_Bruckhausen

GE_Bismarck / Scha

D_Oberbilk/Fling

DU_Marxloh

DU_Hochfeld

GE_Süd-Ost

K_Kalk

E_Katernberg

K_Mülheim

DO_Nordstadt

OB_Lirich

DO_Scharnhorst

OB_Knappenviertel

K_Chorweiler

E_Altendorf

BN_Dransdorf

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

DO_Clarenberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

Mitt

elw

ert d

er P

G

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

23,0

13,1



102Abbildung 69: Sozialhilfedichte der nichtdeutschen Bevölkerung am 31.12.2004 - nichtdeutsche Sozialhilfe Beziehende in % der nichtdeutschen Bevölkerung

6,3

6,9

8,0

9,2

10,5

11,9

12,1

13,6

14,0

15,2

17,0

17,8

18,7

20,3

21,4

23,0

23,7

25,0

25,4

26,5

28,0

35,3

52,9

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

RS_Rosenhügel

DU_Bruckhausen

KR_Süd

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

D_Oberbilk/Fling

DU_Marxloh

GE_Bismarck / Scha

DU_Hochfeld

K_Kalk

K_Mülheim

DO_Nordstadt

GE_Süd-Ost

OB_Knappenviertel

E_Katernberg

W_Ostersbaum

BM_Süd-West

E_Altendorf

OB_Lirich

BN_Dransdorf

K_Chorweiler

DO_Scharnhorst

DO_Clarenberg

AC_Ost

Ahl_Süd-Ost

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DN_Süd/Ost

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


Rat_West

RE_Süd

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e

19,3

12,9



1033.1.7 Wahlbeteiligung

Auf der Basis der Kommunalwahlen von 2004 wurde die Wahlbeteiligung ermit-telt. Sie liegt im Durchschnitt der teilnehmenden Städte knapp unter 50 %, ist in den Projektgebieten jedoch weitaus geringer. Hier beteiligte sich nur etwas mehr als ein Drittel der Wahlberechtigten am Wahlgeschehen (35,8 %). Die Spanne der Werte reicht dabei von 29,0 % bis 42,2 %. Alle Werte bleiben somit weit unter dem Schnitt der teilnehmenden Städte.

Fragt man nach Zusammenhängen zwischen der Wahlbeteiligung, die häufig als Indikator für soziale Integration und lokale Identifikation der Bevölkerung mit ihrem Stadtteil angesehen wird, und weiteren Kontextindikatoren, so fallen folgende sta-tistische Zusammenhänge auf:

Besonders niedrig ist die Wahlbeteiligung in Stadtteilen mit hohen Anteilen

- jüngerer Bevölkerung (unter 6 Jahren = -.819**; 18-25 Jahre = -.664**)

- Nichtdeutscher (-.741**) und

- Arbeitsloser (-.547*)

Relativ hoch ist die Teilnahme an den Wahlen hingegen in Quartieren mit hohem Anteil

- 65-Jähriger und Älterer (.669**)

- Langzeitarbeitsloser (.539*)

- von Übergangsquoten zum Gymnasium (.847**).

Mobilitätsindikatoren fallen bis auf den Bevölkerungssaldo (ins Stadtgebiet, .591*) nicht ins Gewicht.


104Abbildung 70: Wahlbeteiligung an den Kommunalwahlen am 26.9.2004- Wähler/-innen in % der wahlberechtigten Bevölkerung

29,0

30,4

32,4

32,5

34,6

34,6

34,7

36,9

37,6

37,8

37,8

39,7

41,0

42,2

0,0

10,0

20,0

30,0

40,0

50,0

60,0

K_Chorweiler

DU_Bruckhausen

DU_Hochfeld

KR_Süd

K_Kalk

AC_Ost

DU_Marxloh

BM_Süd-West

K_Mülheim

E_Altendorf

GE_Süd-Ost

GE_Bismarck / Scha

D_Oberbilk/Fling

E_Katernberg

Ahl_Süd-Ost

BN_Dransdorf

BOT_Boy-Wellheim

BOT_Lehmkuhle-Ebel

Din_Lohberg

DO_Clarenberg

DO_Nordstadt

DO_Scharnhorst

DN_Süd/Ost

Gla_Brauck

Gla_Butendorf

HA_Altenhagen

HA_Vorhalle

HAM_Norden

HAM_Westen

HER_Bickern / Unser

HER_Horsthausen


OB_Knappenviertel

OB_Lirich

Rat_West

RE_Süd

RS_Rosenhügel

Si_Fischbacherberg

SG_Fuhr

W_Ostersbaum M

ittel

wer

t der

PG

Mitt

elw

ert d

er S

tädt

e49

,7

35,8



1053.2 Profile: Programmgebiete und Programm-Städte

Die folgenden Profile zeigen - zusammengefasst und nach Bereichen geordnet - die durchschnittlichen Ausprägungen ausgewählter Indikatoren in den Programm-gebieten im Vergleich zu den Durchschnittswerten der am Programm teilnehmen-den Städte. Berücksichtigt werden dabei jeweils nur die Städte bzw. Gebiete, für die das berichtete Merkmal geliefert wurde.

Dargestellt werden für die einzelnen Merkmale:

1.Die Durchschnittswerte (Mittelwerte) für das Jahr 2004

2.Die Veränderung dieser Werte zwischen 2002 und 2004 in Prozentpunkten .


106Abbildung 71: Ausgewählte Indikatoren - ungewichtete Mittelwerte der Städte und Programmgiete im Vergleich 2004



18- u.25-Jährige in % der Bev.

65-Jährige und Ältere in % der Bev.

Jugendquotient in %

Altenquotient in %

Geburten in % der Bev.

Sterbefälle in % der Bev.

Pv. Alleinerziehender in % aller Pv. mit Kindern

Pv. 2-Elternfam. mit 3 u. m. Ki. in % 2-Elternfam. mit Ki.

Nichtdeutsche in % der Bev.



18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev.

ital. Bev. in % der ndt. Bev.

türk. Bev. in % der ndt. Bev.

ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev.

asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.

übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.

Umziehende im Gebiet in % der Bev.

Umzugszu-und fortzüge (über die Gebietsgrenze) in % der Bev.

Saldo der Zu-/Fortgezogenen (über Stadtgrenze) in % der Bev.

Wanderungsvolumen (über Stadtgrenze) in % der Bev.

Zuzüge Ndt. in % der Zuzüge insg. (über Stadtgrenze)

Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg. (über Stadtgrenze)

erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 J. in % der erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 J. in % d. erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. m. J. in % d. erw. Bev.

Sozialhilfedichte in %

Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %



Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %

Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre

männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre

weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre

ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre

Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen

Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev.

Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller Gebäude

Wohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qm

Sozialwohnungen in % der Wohnungen

Betreuungsquote der u. 3-Jährigen in %

Betreuungsquote der 3-6,5-Jährigen in %

ambul. Erziehungshilfen in % der Bev. u. 18 J.

Fremdunterbringung in % der Bev. u. 18 J.

Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adipösen Ki.

Übergangsquote zum Gymnasium in %


-5 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105

Mittelwert der vorh. PGsMittelwert der vorh. Städte

Demographie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Betreuung

Wohnen

Sonstige


107Abbildung 72: Ausgewählte Indikatoren - ungewichtete Mittelwerte der Städte und Programmgebiete im Vergleich - Veränderung 2004 / 2002 in Prozentpunkten

-10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10

u.6-J. in % d. Bev. insg.

u.18-J. in % d. Bev. insg.

18-u.25 -J. in % d. Bev. insg.

65-J. in % d. Bev. insg.

Jugendquotient in %

Altenquotient in %

Geburtenrate in % d. Bev.

Sterberate in % d. Bev.

Pv. Alleinerziehender in % der Pv. mit Kindern

Pv. von 2-Elternfam. mit 3 u. m. Ki. in % der 2-Elternfam. mit Ki.

Ndt. in % d. Bev.

u. 6 j. Ndt. in % d. Ndt.

u. 18 j. Ndt. in % d. Ndt.

18-25 j. Ndt. in % d. Ndt.

65 j. Ndt. in % d. Ndt.

ital. Bev. in % d. Ndt.

türk. Bev. in % d. Ndt.

ehem. jugosl. Bev. in % d. Ndt.

asiat., austr., oz. Bev. in % d. Ndt.

übr. Nat. in % d. Ndt.

Umzüge im Gebiet in % d. Bev.

Umzugszu- und fortzüge im Stadtgebiet in % der Bev.

Saldo Zu-/Fortzüge in % d. Bev.

Wanderungsvol. in % d. Bev.

ndt. Zuzüge, in % d. Zuzüge insg.

ndt. Fortzüge, in % d. Fortz. insg.

Wohndauer v. u. 3 J. d. erw. Bev. in % d. erw. Bev.

Wohndauer v. 10-20 J. d. erw. Bev. in % d. erw. Bev.

Wohndauer v. 20 u. m. J. d. erw. Bev. in % d. erw. Bev.

Sozialhilfedichte insg. in %

Sozialhilfedichte d. weibl. Bev. in %

Sozialhilfedichte d. männl. Bev. in %

Sozialhilfedichte d. u. 6-J. in %

Sozialhilfedichte d. u. 18-J. in %

Sozialhilfedichte d. ndt. Bev. in %

Arbeitslosigkeit d. 18-u. 65-J. in %

Arbeitslosigkeit d. 18-u. 65 j. Männer in %

Arbeitslosigkeit d. 18-u.65 j. Frauen in %

Arbeitslosigkeit d. 18-u.65 j. Ndt.

Langzeitarbeitslose in % d. AL

Jugendarbeitslosigkeit in % d. 15-u.20-J.

Gebäude m. 20 u. m. Wg. in %

Wohnfl. je Pers. (wohnb.) in qm

Sozialwg. i. % d. Wg.

Betreuungsquote d. u. 3-J. in %

Betreuungsquote d. 3-6. J. in %

amb. Erziehungshilf. in % d. Bev. u. 18 J.

Fremdunterbringung in % d. Bev. u. 18 J.

Schuleingangsu. % d. überg. u. adip. Ki.

Übergangsquote Gymnasium in %

kom. Wahlbeteiligung

MW

der Programm

gebieteM

W der G

esamtstädte

Demographie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Wohnen

Betreuung

Sonstige

4. Was ist typisch in den Programmgebieten?

1084. Was ist typisch in den Programmgebieten? Oder: Nirgends ist es so wie im Durchschnitt.Auf der Website des Städtenetzes wird die Förderkulisse der „Sozialen Stadt“ in NRW so beschrieben:

„Was ist typisch für die Stadtteile, um die es bei Soziale Stadt NRW geht? Viele Entwicklungen in den Städten haben ihre Ursache im Arbeitsplatzabbau an der Schwelle von der industriellen zur Dienstleistungsgesellschaft. Als Arbeiterquar-tiere gebaut und für wachsenden Wohnungs- und Mobilitätsbedarf ausgestattet, verlieren sie nun an Funktion und damit scheinbar an Bedeutung. Daraus resultie-ren vielfältige Probleme, die je nach Gebietstyp und selbst in jedem Stadtteil unter-schiedlich sind. Dazu gehören die über Jahre aufgeschobene Instandhaltung von Gebäuden, fehlende Ausstattung von Kindergärten und Schulen oder geringe Sta-bilität in der Bewohnerschaft durch hohe Fluktuation.“10

Wir wollen in diesem Kapitel den Versuch machen, die Förderkulisse der Sozialen Stadt in NRW intern zu differenzieren und unterschiedliche Typen von Programm-gebieten zu unterscheiden. Innerhalb einer bisher nur pauschal beschriebenen Förderkulisse gibt es nämlich durchaus eine Vielfalt sozialer und sozial-räumlicher Milieus. Eine Beschreibung dieser Typen spezifiziert die jeweiligen Randbedingun-gen für die praktische Projektarbeit. Den Akteuren vor Ort kann auf diese Weise z.B. die Information vermittelt werden, wo es ähnliche Strukturen und Problemla-gen wie in „ihrem“ Stadtteil gibt, was wiederum durchaus praktischen Nutzen für Erfahrungsaustausch und „Vernetzung“ haben kann.

Die „offizielle“ Beschreibung der in der „Sozialen Stadt“ geförderten Programmge-biete geht lediglich von zwei Gebietstypen aus: Innenstadtnahe Wohngebiete mit überwiegend Altbausubstanz und Großsiedlungen des sozialen Wohnungsbaus der sechziger Jahre (und aus späteren Perioden) in Randlage der Städte. Diese Klassifikation wird aber der tatsächlich beobachtbaren Vielfalt der Förderkulisse nicht gerecht. Die Kontextindikatoren erlauben eine deutlich komplexere und rea-listischere Typisierung der Programmgebiete.

Die Kontextindikatoren, die uns die am Programm Soziale Stadt NRW teilnehmen-den Städte für ihre Programmgebiete geliefert haben, ermöglichen im Zeitverlauf, wie wir gesehen haben, bereits jeder für sich ein Monitoring der Unterschiede zwi-schen den Programmgebieten und der kleinräumigen Entwicklung in den Stadttei-len mit besonderem Entwicklungsbedarf. Dabei sind aber noch zahlreiche „blinde Flecken“ (beziehungsweise fehlende Werte) zu beklagen. Der Zeitraum, über den wir hier berichten können, umfasst lediglich drei Berichtsjahre, 2002, 2003 und 2004, und ist noch relativ klein. In dieser kurzen Zeitspanne sind größere Verän-derungen eher unwahrscheinlich. Ein Monitoring entfaltet seine volle Leistungsfä-higkeit erst bei Beobachtung längerer Zeiträume auf der Grundlage vieler (mög-lichst aller) beteiligten Kommunen und Programmgebiete.

10) http://www.soziale-stadt.nrw.de/stadtteile/index.html


109Tabelle 2: Kernindikatoren - Programmgebiete mit gültigen Werten, Minima, Maxima, Durchschnittswerte und Standardabweichungen

Mer

kmal

Zahl

der

Pro

-gr

amm

gebi

ete

mit

gülti

gen

Wer

ten

Min

imum

Max

imum

Mitt

elw

ert

Stan

dard

- ab

wei

chun

g

Bevölkerung (am Hauptwohnsitz), 2004 40 3168,0 63153,0 17255,800 14740,7397

unter 6-Jährige in % der Bevöl-kerung, 2004 40 5,3 8,7 6,750 ,8788

unter 18-Jährige in % der Bev. , 2004 40 14,3 27,3 21,328 2,8620

18- u.25-Jährige in % der Bev. , 2004 40 7,1 13,3 9,128 1,3038

Jugendquotient in % , 2004 40 20,2 44,1 34,115 5,1305Nichtdeutsche in % der Bev., 2004 40 11,1 50,9 23,995 9,6285

u6-Jährige Nichtdeutschein % der ndt. Bev., 2004 40 2,6 8,5 4,495 1,3115

u18-Jährige Nichtdeutsche in % der ndt. Bev. , 2004 40 15,3 29,3 24,035 2,9390

18-25 jährige Nichtdeutsche in % der ndt. Bev. , 2004 40 7,7 17,1 10,948 1,3208

65 jährige und ältere Nichtdeut-sche in % der ndt. Bev. , 2004 40 2,8 14,7 6,003 2,0039

Anteil der nicht deutschen unter 6-Jährigen an allen unter 6-Jäh-rigen 2004

40 7,28 26,91 15,3770 5,74641

Anteil der nicht deutschen unter 18-Jährigen an allen unter 18-Jährigen 2004

40 10,80 45,41 26,5461 8,87226

Anteil der nicht deutschen über 65-Jährigen an allen über 65-Jährigen 2004

40 3,21 30,55 10,1011 7,14669

Anteil der türkischen Bevölke-rung an allen Einwohnern 2004 40 1,14 38,44 12,2559 7,57447

Anteil der 18 bis 65-Jährigen an allen Einwohnern 2004 40 56,93 70,65 62,7192 2,53204

Anteil der 25 bis 65-Jährigen an allen Einwohnern 2004 40 49,84 62,00 53,5885 2,28501

65-Jährige und Ältere in % der Bev. , 2004 39 9,4 22,7 16,085 2,8058

Altenquotient in % , 2004 39 14,8 39,9 25,813 5,1348italienische. Bev. in % der ndt. Bev., 2004 39 ,5 15,2 5,264 4,3619


110türkische Bev. in % der ndt. Bev. , 2004 39 10,3 89,2 50,223 20,3735

ehem. jugoslavische. Bev. in % der ndt. Bev. , 2004 39 ,0 22,8 10,272 5,2947

asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev., 2004 37 ,1 26,4 8,573 5,5526

übrige Nationalitätengr. in % der ndt. Bev., 2004 37 4,1 69,6 25,365 13,7948

Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bev., 2004 33 -,5 3,7 ,497 1,0092

Wanderungsvolumen in % der Bev., 2004 33 4,8 33,9 9,503 5,2718

Zuzüge Nichtdeutsche in % der Zuzüge insg., 2004 33 19,0 80,2 41,236 12,9922

Fortzüge Nichtdeutsche in % der Fortzüge insg., 2004 33 18,5 67,1 36,812 12,6498

Sterbefälle in % der Bev., 2004 32 ,6 1,3 ,981 ,2007Geburten in % der Bev., 2004 31 ,7 1,5 1,103 ,1958Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre, 2004 31 8,9 22,6 14,194 3,0747

männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre , 2004

31 10,8 27,7 17,682 3,7945

weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre , 2004 31 6,2 23,8 10,845 3,5512

Nichtdeutsche Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre , 2004

31 9,8 32,1 16,375 4,1343

Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen , 2004 31 41,3 61,4 47,739 4,5261

Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev. , 2004 29 ,2 4,0 2,293 1,0660

Betreuungsquote der u. 3-Jähri-gen in %, 2004 29 ,0 10,0 2,800 2,5992

Betreuungsquote der 3-6,5-Jäh-rigen in %, 2004 29 77,9 137,7 101,924 17,0400

Sozialhilfedichte in %, 2004 28 4,9 28,7 12,100 5,2424Zu- und Fortzüge in % der Bev., 2004 28 7,8 27,1 17,137 5,8263

Umziehende im Gebiet in % der Bev., 2004 27 ,0 8,0 4,133 1,8609

Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %, 2004 25 5,7 30,7 13,476 5,6720

Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %, 2004 25 4,2 26,5 11,310 5,2094

Sozialhilfedichte der u. 6-Jähri-gen in %, 2004 25 9,0 46,1 26,908 10,1047

Sozialhilfedichte der u. 18-Jähri-gen in %, 2004 25 9,2 41,5 23,028 8,4868


111

Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %, 2004 23 6,3 52,9 19,248 10,5365

erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 Jahren in % der erw. Bev., 2004 22 4,4 38,7 22,386 10,4635

erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 Jahren in % d. erw. Bev., 2004

22 12,4 35,1 18,464 5,8012

erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. mehr Jahren in % d. erw. Bev., 2004

22 14,6 64,0 31,386 14,4671

ambul. Erziehungshilfen in % der Bev. u. 18 J., 2004 18 ,2 5,9 1,239 1,2821

Fremdunterbringung in % der Bev. U. 18 J., 2004 18 ,4 8,1 1,972 1,6683

Übergangsquote zum Gymna-sium in %, 2004 18 11,7 28,8 20,167 5,2397

Wohnfläche je Pers. (wohnb.) in qm, 2004 15 9,4 35,3 30,953 6,2474

Wahlbeteiligung Kommunalwah-len 2004 14 29,0 42,2 35,800 3,8987

Alleinerziehende mit Kindern in % der Familien mit K., 2004 13 20,3 38,7 28,262 5,9763

Paare mit 3 u. m. Kindern in % der Paare mit K., 2004 13 16,0 22,7 18,162 2,2374

Schuleingangsuchung: Anteil der übergewichtigen u. adipösen Kinder, 2004

12 11,0 35,4 17,875 6,8473

Sozialwohnungen in % der Woh-nungen, 2004 9 6,7 79,0 31,511 28,9034

Gebäude mit 20 u. mehr Woh-nungen in % aller Gebäude, 2004

6 ,5 2,7 1,083 ,8495

Vollständig beziehungsweise so gut wie vollständig dokumentiert sind ledig-lich die statischen Bevölkerungsindikatoren, die Gesamtzahl der Einwohner, der Altersaufbau und die Anteile der nichtdeutschen Bevölkerung in den jeweiligen Altersgruppen. Größere Lücken gibt es schon bei den Angaben zur räumlichen und natürlichen Bevölkerungsbewegung. Bei einem Viertel der Programmgebiete schließlich fehlen Angaben zum Sozialhilfebezug. Nur für eine Minderheit wurden uns Angaben über die Familienstrukturen, die gebaute Umwelt oder den Gesund-heitszustand der Kinder übermittelt.

Im Verlaufe des Projekts haben sich zwar sowohl die Qualität als auch die Quanti-tät der uns von den Städten zur Verfügung gestellten Daten verbessert. Dennoch gibt es immer noch eine zu große Zahl von Programmgebieten, über die wir zu wenig wissen.


112Abbildung 73: Programmgebiete nach der Zahl der fehlenden Indikatoren

�

Name�

E _Katernberg�E _Altendorf�

D _Oberbilk/Flingern�GE _Süd-Ost�DU _Marxloh�

GE _Bismarck / Scha�DU _Hochfeld�

DU _Bruckhausen�K _Kalk�

K _Mülheim�OB _Lirich�

OB _Knappenviertel�DO _Nordstadt�

DO _Scharnhorst�DO _Clarenberg�

K _Chorweiler�KR _Süd�

Gla _Brauck�Gla_Butendorf�

W _Ostersbaum�BN _Dransdorf�

HAM_Westen�HAM_Norden�

Bm _Süd-West�AC _Ostviertel�

RS _Rosenhügel�Re _Süd�

Din_Lohberg�Dn _Süd/Ost�

SG _Fuhr�BOT_Boy-Wellheim�

BOT_Lehmkuhle-Ebel�Rat _West�

HER_Bickern / Unser�HER_Horsthausen�

Si _Fischbacherberg�Ahl_Süd-Ost�

Mon _Berliner Viertel�HA _Altenhagen�

HA _Vorhalle�

Anzahl fehlende Werte (von 40)�40,00�30,00�20,00�10,00�0,00�

Die Spannweite reicht von 35 fehlenden Indikatoren in den Hagener Programm-gebieten bis hin zum komplett gelieferten Datensatz für Essen-Katernberg und Essen-Altendorf. Für etwa die Hälfte der Programmgebiete verfügen wir nur über die Hälfte der in den Tabellen enthaltenen Kernindikatoren! Das stellt uns vor ein Dilemma, denn je weniger Indikatoren berichtet werden, desto mehr müssen ent-weder geschätzt werden (was man zum Beispiel anhand der Mittelwerte für alle Programmgebiete tun könnte) oder umso mehr Fälle müssten von den Berech-nungen ausgeschlossen werden. Im Extremfall würden dann nur noch die beiden Essener Programmgebiete berücksichtigt werden können.

Wir halten es deshalb für sinnvoll, einen reduzierten Merkmalsbestand zu verwen-den. In einer radikalen Lösung könnten wir zum Beispiel nur die Indikatoren zum Bevölkerungsbestand und zur Bevölkerungsstruktur benutzen, womit wir die große Mehrheit der Gebiete abgedeckt hätten. Tatsächlich lassen sich Stadtteile, die aktuell bzw. potentiell Programmgebiete der sozialen Stadt sind, mit den wenigen vollständig berichteten Indikatoren zur Bevölkerung von den übrigen Stadtteilen in


113den Städten unterscheiden. So haben wir zum Beispiel in einer Arbeit über „Bevöl-kerungsentwicklung und Sozialraumstruktur im Ruhrgebiet“ (2002) für die Pro-jektruhr GmbH11 lediglich mit demographischen Indikatoren die Problemgebiete in den kreisfreien Städten im Ruhrgebiet recht gut identifizieren können. In ihnen leben mehr Einwanderer als im Durchschnitt, mehr Kinder und die Bevölkerung ist stärker rückläufig als im Durchschnitt der Städte.

Hier aber soll es uns ja um Unterschiede innerhalb des Spektrums der Stadtteile mit besonderem Entwicklungsbedarf gehen, für die wir ein breiteres Merkmalsspekt-rum brauchen, das bedauerlicherweise nur lückenhaft dokumentiert wird. Im Bear-beitungszeitraum haben wir erheblichen (und angesichts der von unseren Part-nerstädten vor Projektbeginn gegebenen Zusagen unerwartet hohen!) Aufwand treiben müssen, um die fehlenden Werte im Kontextindikatorenbestand aufzufül-len. Das bis jetzt vorliegende Ergebnis stellt insofern das im gegenwärtigen Zeit-punkt bestmögliche dar, auch wenn noch nicht alle Möglichkeiten der Verbesse-rung ausgeschöpft sind.

Wie aber gehen wir mit dem Problem der fehlenden Werte um?

Sowohl die Auswertung nur der Fälle mit (so gut wie) vollständigen Daten als auch die Beschränkung nur auf die Bevölkerungsindikatoren würde bedeuten, dass wir die in den differenzierten Kontextindikatoren steckenden Potenziale nicht nutzen. Auf der anderen aber Seite haben wir von den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern in den Städten im Städtenetz erhebliches Interesse eben an einer solchen verglei-chenden Untersuchung der Stadtteile erfahren, in die sie „ihr“ Programmgebiet anhand eines komplexen Profils einordnen können und anhand derer sich ver-gleichbare Stadtteile bestimmen lassen.

Wir haben uns deshalb dafür entschieden, in einem reduzierten, d.h. um vorhan-dene Redundanz bereinigten Datensatz die fehlenden Werte bei den Merkmalen, die wir für eine komplexere Klassifikation brauchen, zu schätzen. Damit können wir zumindest das Potential einer solchen Typenbildung darstellen. Angesichts des Pilotcharakters unseres Projekts erscheint ein solches Vorgehen gerechtfertigt.

Das Problem der fehlenden Werte entschärft sich etwas, wenn man versucht, Red-undanzen in unserem Kernindikatorensatz herauszunehmen. Die Liste der Kon-textindikatoren enthält nämlich Redundanzen, die sich daraus ergeben, dass ein-zelne Indikatoren stark miteinander korreliert sind. Es gibt Informationen, die durch andere quasi mitgemessen werden. Für die Typisierung ist es deshalb zum Bei-spiel nicht erforderlich, als Armutsindikator die für die Gesamtbevölkerung ermittel-ten Sozialhilfedichten und die Sozialhilfedichten einzelner Altersgruppen zusam-men zu verwenden. Tatsächlich misst ein Indikator die anderen faktisch mit. In den Programmgebieten mit hoher Sozialhilfedichte der Gesamtbevölkerung sind auch die unterschiedlichen altersspezifischen Sozialhilfequoten entsprechend hoch. Es bedeutet also keinen Informationsverlust, wenn wir auf solche „redundanten“ Indi-katoren bei der Klassifikation verzichten und in diesem Fall z.B. nur die für die Gesamtbevölkerung ermittelten Sozialhilfedichten bei der vergleichenden Typisie-rung verwenden. Solange keine vollständigen Indikatorensätze von allen Städten geliefert werden können, ersetzen wir die noch fehlenden Werte durch den jewei-ligen Durchschnittswert für alle Programmgebiete. Das ist ein in der empirischen Sozialforschung durchaus übliches Verfahren, es ist jedoch insofern unbefriedi-gend, weil es hier ja gerade darauf ankommt, die Abweichungen vom Durchschnitt darzustellen. Einsetzen des Mittelwerts für fehlende Werte bedeutet faktisch, dass

11) Strohmeier, Klaus Peter u.a. (2002):Bevölkerungsentwicklung und Sozialraumstruktur im Ruhrgebiet. Pro-jekt Ruhr GmbH. Essen


114die Fälle, bei denen wir diese Kompromisse eingehen müssen, einander ähnlicher gemacht werden als sie tatsächlich sind. Wir werden sie in der Analyse nachher in zwei „durchschnittlichen“ Gruppen (Clustern) finden, in denen wir typische Merk-malsprofile nah am Durchschnitt sehen. Je mehr Städte vollständige Indikatoren-listen liefern, desto kleiner werden diese durchschnittlichen Gruppen. Aber auch mit dieser Einschränkung der vielen fehlenden Werte, die „die Mitte stark“ machen, zeigt sich schon eine beträchtliche Heterogenität in der Kulisse der Programmge-biete in NRW.

Nach Überprüfung der statistischen Korrelationen zwischen den Kontextindika-toren, Bereinigung von Redundanz und nach einer „explorativen Faktorenana-lyse“12 haben wir die folgenden Gruppen von Kontextindikatoren identifiziert, die wir zusammengefasst zu drei Strukturindizes („factor scores“) der Klassifikation der Programmgebiete zugrunde legen werden. Die Indizes bilden unterschiedliche Problemstrukturen in den Programmgebieten ab, die einzeln, aber auch in Kombi-nation miteinander auftreten können.

Tabelle 3: Dimensionen von Problemstrukturen in den Programmgebieten in NRW 2004 - Indizes

Kontextindikatoren Problemstrukturindizes„Migranten und Probleme bei Kindern und Jugendli-chen“

„Armut und Arbeitslosig-keit“

„Fluktuation und Mobi-lität“

Anteil der türkischen Bevölkerung an allen Einwohnern 2004 +Nichtdeutsche in % der Bev., 2004 +Wahlbeteiligung Kommunalwahlen 2004 -Übergangsquote zum Gymnasium in %, 2004 -Schuleingangsuchung: Anteil der übergewich-tigen u. adipösen Kinder, 2004 +Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev. , 2004 +Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %, 2004 +Nichtdeutsche Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre , 2004 +Sozialhilfedichte in %, 2004 +Sozialwohnungen in % der Wohnungen, 2004 +Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre, 2004 +Wanderungsvolumen in % der Bev., 2004 +Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bev., 2004 +

Extraktionsmethode: Hauptkomponentenanalyse.

12) Das ist ein Verfahren, das die Struktur der Zusammenhänge innerhalb eines Merkmalsbestandes erkennt und das es in unserem Fall ermöglicht, die für die Bestimmung der Unterschiede zwischen den Programmge-bieten wichtigsten Indikatoren zu ermitteln. Die Faktoren sind gewissermaßen latente Strukturdimensionen, die „hinter“ den gemessenen Kontextindikatoren stehen beziehungsweise durch sie ausgedrückt werden. Diese drei Faktoren erklären 2/3 der Varianz.


115Je höher der Anteil der nichtdeutschen Bevölkerung und je höher der Anteil der türkischen Bevölkerung in den Programmgebieten, desto höher ist die Arbeitslo-sigkeit der Jugendlichen, desto niedriger ist die Wahlbeteiligung der deutschen Bevölkerung bei der Kommunalwahl (also umso weniger politische Partizipation gibt es), desto weniger Kinder wechseln zum Gymnasium und desto mehr Kinder weisen bei der Einschulung gravierende gesundheitliche Probleme auf. Wir haben diese Merkmalskombination zu einem Index „Migranten und Probleme bei Kindern und Jugendlichen“ zusammengefasst.

Je höher der Anteil der Sozialwohnungen im Bestand, desto höher die Arbeits-losenquoten in der deutschen und in der nichtdeutschen Bevölkerung und desto höher sind auch die Sozialhilfedichten den beiden Bevölkerungsgruppen. Pro-grammgebiete unterscheiden sich voneinander durch unterschiedliche Ausprä-gungen auf diesem zweiten Problemstrukturindex, den wir „Armut und Arbeitslo-sigkeit“ genannt haben.

Der dritte Problemstrukturindex unterscheidet die Bevölkerungsbewegung in den Programmgebieten. Je größer das Wanderungsvolumen (also die Summe von Zu- und Fortzügen), desto größer auch die Wanderungsgewinne. Der dritte Problem-strukturindex ist also „Fluktuation und Mobilität“.

Alle Programmgebiete der „sozialen Stadt“ in NRW unterscheiden sich in diesen drei Problemstrukturen. Hohe bzw. niedrige Werte auf diesen Strukturmerkmalen können unabhängig voneinander auftreten. In den nachfolgenden Diagrammen ist die Nullgerade jeweils der Durchschnitt über alle Programmgebiete. Die Maßein-heiten sind die mittleren Abstände von diesem Durchschnitt (Standardabweichun-gen).

Eine besonders hohe Konzentration von Einwanderern und eine besondere Kumu-lation sozialer Probleme von Kindern und Jugendlichen haben wir in Duisburg-Bruckhausen gefunden. In der nachfolgenden Abbildung liegt der Migrations- und Problemindexwert im Stadtteil Duisburg-Bruckhausen um das dreifache der mittle-ren Abweichung über dem Durchschnitt der Programmgebiete. Gleichzeitig ist hier und in den anderen Gebieten mit hohen Indexwerten die Partizipationsbereitschaft der Bewohner besonders gering. Die Essener Programmgebiete und Düsseldorf-Oberbilk/Flingern sind im Vergleich dazu am wenigsten „belastet“.


116Abbildung 74: Programmgebiete nach Faktor „Migration und Probleme bei Kindern und Jugendlichen“

�

Name�

D _Oberbilk/Flingern�E _Altendorf�

E _Katernberg�Re _Süd�

OB _Knappenviertel�Rat _West�

HA _Vorhalle�Bm _Süd-West�

Si _Fischbacherberg�BOT_Lehmkuhle-Ebel�

BOT_Boy-Wellheim�DO _Clarenberg�

SG _Fuhr�Gla_Butendorf�

OB _Lirich�K _Mülheim�

DO _Scharnhorst�GE _Süd-Ost�HAM_Norden�HAM_Westen�Dn _Süd/Ost�

BN _Dransdorf�GE _Bismarck / Scha�

KR _Süd�Ahl_Süd-Ost�

HA _Altenhagen�HER_Bickern / Unser�

W _Ostersbaum�Gla _Brauck�

HER_Horsthausen�K _Kalk�

AC _Ostviertel�Mon _Berliner Viertel�

RS _Rosenhügel�DO _Nordstadt�

DU _Marxloh�K _Chorweiler�

Din_Lohberg�DU _Hochfeld�

DU _Bruckhausen�

Wert Migration und Soziale Probleme�4,00000�3,00000�2,00000�1,00000�0,00000�-1,00000�-2,00000�

Der zweite Faktor in der Tabelle beschreibt die Unterschiede der wirtschaftlichen Lage der Bevölkerung, also die unterschiedliche Armutssegregation in den Pro-grammgebieten, die, wie wir gesehen haben, alle im Vergleich mit ihren Städten überdurchschnittliche Armutsniveaus aufweisen. Unter ihnen gibt es aber Stadt-teile mit besonders hohen Arbeitslosenraten sowohl in der deutschen als auch in der nichtdeutschen Bevölkerung und mit besonders hohen Sozialhilfedich-ten in beiden Bevölkerungsteilen. Die damit gemessene Einkommensarmut ist zudem besonders hoch in Stadtteilen mit hohem Bestand an Sozialwohnungen. Die ärmsten und am stärksten sozial segregierten Stadtteile sind danach zwei Dortmunder Programmgebiete, Clarenberg mit einem Wert, der um das vierein-halbfache der mittleren Abweichung über dem Durchschnitt der Programmgebiete liegt. Das unter den Programmgebieten niedrigste Armutsniveau finden wir auf der anderen Seite in Düsseldorf-Oberbilk/Flingern.


117Abbildung 75: Programmgebiete nach “Armut und Arbeitslosigkeit“

�PR

OG

RAM

MG

EBIE

T �

D _Oberbilk/Flinge�K _Mülheim�Re _Brauck�

RS _Rosenhügel�KR _Süd�

Wes_Lohberg�Re _Butendorf�

Me _West�E _Katernberg�

DU _Bruckhausen�DU _Hochfeld�

Mo _Berliner Vierte�BOT_Lehmkuhle-Ebel�

E _Altendorf�BOT_Boy-Wellheim�

HAM_Westen�Re _Süd�

Si _Fischbacherberg�DU _Marxloh�

Waf_Süd-Ost�HER_Bickern / Unser�

SG _Fuhr�OB _Knappenviertel�HER_Horsthausen�

HA _Altenhagen�OB _Lirich�

HA _Vorhalle�GE _Bismarck / Scha�

AC _Ostviertel�Dn _Süd/Ost�

DO _Nordstadt�HAM_Norden�

K _Kalk�GE _Süd-Ost�

Bm _Süd-West�BN _Dransdorf�

W _Ostersbaum�K _Chorweiler�

DO _Scharnhorst�DO _Clarenberg�

Wert Armut und Arbeitslosigkeit�4,00000�2,00000�0,00000�-2,00000�

Der dritte Faktor beschreibt Differenzierungen der räumlichen Mobilität in den Pro-grammgebieten. Stadtteile mit Wanderungsgewinnen und hohem Wanderungsvo-lumen haben besonders hohe Werte. Der Index misst also soziale Instabilität. In Stadtteilen mit hohen Faktorwerten erwarten wir eher niedrige Niveaus sozialer Integration, also nur schwach ausgeprägte lokale soziale Netzwerke und ein gerin-ges Maß an sozialer Kontrolle.


118Abbildung 76: Programmgebiete nach Faktor “Mobilität und Fluktuation“

�

Name�

GE _Bismarck / Scha�GE _Süd-Ost�HAM_Westen�

Gla _Brauck�SG _Fuhr�

HA _Vorhalle�HAM_Norden�

OB _Knappenviertel�DU _Hochfeld�E _Katernberg�

DO _Scharnhorst�Re _Süd�

BOT_Boy-Wellheim�DU _Marxloh�

BOT_Lehmkuhle-Ebel�RS _Rosenhügel�

Gla_Butendorf�OB _Lirich�

HER_Bickern / Unser�Dn _Süd/Ost�

Si _Fischbacherberg�Ahl_Süd-Ost�

K _Kalk�Din_Lohberg�

HER_Horsthausen�HA _Altenhagen�

KR _Süd�K _Chorweiler�

Rat _West�K _Mülheim�

W _Ostersbaum�Mon _Berliner Viertel�

DO _Nordstadt�AC _Ostviertel�

DO _Clarenberg�BN _Dransdorf�

E _Altendorf�DU _Bruckhausen�

D _Oberbilk/Flingern�Bm _Süd-West�

Wert Mobilität und Fluktuation�4,00000�3,00000�2,00000�1,00000�0,00000�-1,00000�-2,00000�

Die räumliche Mobilität beziehungsweise die Fluktuation der Wohnbevölkerung in den Gelsenkirchener Programmgebieten ist in der Förderkulisse mit Abstand die niedrigste, während sie in Bergheim-Südwest um mehr als vier durchschnittliche Abweichungen über dem Mittelwert liegt. Die Probleme des auf den anderen Fak-toren im Vergleich zu den übrigen Programmgebieten noch relativ günstig posi-tionierten Programmgebiets Düsseldorf-Oberbilk/Flingern liegen besonders auf diesem Faktor. Hier vermuten wir die stärkste Konzentration mobiler junger Men-schen in besonders instabilen sozialen Verhältnissen.

Diese Verteilungen zeigen, dass wir (auch wenn die eingeschränkte Datenqua-lität zu bedenken ist) unter den Stadtteilen des Landesprogramms soziale Stadt beträchtliche Heterogenität in den lokalen Problemstrukturen vorfinden. Wir wollen abschließend den Versuch unternehmen, diese Vielfalt zu sortieren und die darge-stellten Verteilungen zu Typen zu verdichten. Betrachten wir zunächst die zweisei-tigen Zusammenhänge:


119Abbildung 77: Programmgebiete nach „Migration und soziale Probleme“ und nach „Armut und Arbeitslosigkeit“

�Migration und Soziale Probleme�

4,00000�3,00000�2,00000�1,00000�0,00000�-1,00000�-2,00000�

Arm

ut u

nd A

rbei

tslo

sigk

eit�

4,00000�

2,00000�

0,00000�

-2,00000�

GE _Süd-Ost�

Gla _Brauck�

SG _Fuhr�HA _Vorhalle�

OB _Knappenviertel� DU _Hochfeld�

E _Katernberg�

DO _Scharnhorst�

Re _Süd�

BOT_Boy-Wellheim�

DU _Marxloh�

RS _Rosenhügel�

Gla_Butendorf�HER_Bickern / Unser�

Dn _Süd/Ost�

Ahl_Süd-Ost�

K _Kalk�

Din_Lohberg�KR _Süd�

K _Chorweiler�

Rat _West�K _Mülheim�

W _Ostersbaum�

Mon _Berliner Viertel�

DO _Nordstadt�AC _Ostviertel�

DO _Clarenberg�

BN _Dransdorf�

E _Altendorf� DU _Bruckhausen�

D _Oberbilk/Flingern�

Bm _Süd-West�

Im Programmgebiete Köln-Chorweiler sehen wir bei überdurchschnittlichen Ein-wandereranteilen, überdurchschnittlicher Problembelastung im Hinblick auf Kinder und Jugendliche und besonders geringer Partizipation zugleich eine relativ hohe Belastung durch Armut und Arbeitslosigkeit. Eine kumulative, allerdings nicht sehr ausgeprägte Problembelastung durch eine besondere räumliche Konzentration von Zuwanderern, armer Bevölkerung und sozialen Problemen im Vergleich zum Rest der Programmgebiete weisen die Stadtteile im rechten oberen Quadran-ten auf. Die Extreme bezogen auf Armut und Arbeitslosigkeit auf der einen Seite und auf Migration, geringe Partizipation und Probleme bei Kindern und Jugendli-chen auf der anderen Seite (Dortmund-Clarenberg und Duisburg-Bruckhausen) sind allerdings bezogen auf den jeweils anderen Indikator nur unterdurchschnitt-lich belastet.


120Abbildung 78: Programmgebiete nach „Armut und Arbeitslosigkeit“ und „Mobilität und Fluktuation“

�Mobilität und Fluktuation�

4,00000�3,00000�2,00000�1,00000�0,00000�-1,00000�-2,00000�

Arm

ut u

nd A

rbei

tslo

sigk

eit�

4,00000�

2,00000�

0,00000�

-2,00000�

GE _Bismarck / Scha�

GE _Süd-Ost�

HAM_Westen�

Gla _Brauck�

SG _Fuhr�HA _Vorhalle�

HAM_Norden�

DU _Hochfeld�E _Katernberg�

DO _Scharnhorst�

Re _Süd�BOT_Boy-Wellheim� DU _Marxloh�BOT_Lehmkuhle-Ebel�

RS _Rosenhügel�

OB _Lirich�

Dn _Süd/Ost�Si _Fischbacherberg�Ahl_Süd-Ost�

K _Kalk�

Din_Lohberg�

HER_Horsthausen�

HA _Altenhagen�

KR _Süd�

K _Chorweiler�

Rat _West�

K _Mülheim�

W _Ostersbaum�DO _Nordstadt�AC _Ostviertel�

DO _Clarenberg�

BN _Dransdorf�

E _Altendorf�

DU _Bruckhausen�


Bm _Süd-West�

In diesem Diagramm finden wir das ärmste Programmgebiet zugleich in der Gruppe mit überdurchschnittlicher Fluktuation und das „instabilste“ zugleich in der Gruppe mit überdurchschnittlicher Armut. Auch die übrigen Programmgebiete im Bereich „oben rechts“ in der Abbildung weisen hier eine Kumulation von Problem-strukturen auf

Untersuchen wir abschließend den Zusammenhang von Migration und sozialen Problemen (mit der damit zusammenhängenden besonders niedrigen politischen Partizipation) mit Mobilität und Fluktuation der Bevölkerung.


121Abbildung 79: Programmgebiete nach „Migration und soziale Probleme“ und „Mobilität und Fluktuation“

�Mobilität und Fluktuation�

4,00000�3,00000�2,00000�1,00000�0,00000�-1,00000�-2,00000�

Mig

ratio

n un

d So

zial

e Pr

oble

me�

4,00000�

3,00000�

2,00000�

1,00000�

0,00000�

-1,00000�

-2,00000�

GE _Bismarck / Scha�

GE _Süd-Ost�HAM_Westen�

Gla _Brauck�

SG _Fuhr�

HA _Vorhalle�

HAM_Norden�

OB _Knappenviertel�

DU _Hochfeld�

E _Katernberg�Re _Süd�

BOT_Boy-Wellheim�

DU _Marxloh�

BOT_Lehmkuhle-Ebel�

RS _Rosenhügel�

Gla_Butendorf�

HER_Bickern / Unser�Dn _Süd/Ost�

Si _Fischbacherberg�

K _Kalk�

Din_Lohberg�

HER_Horsthausen�

HA _Altenhagen�

KR _Süd�

K _Chorweiler�

Rat _West�

K _Mülheim�

W _Ostersbaum�

Mon _Berliner Viertel�DO _Nordstadt�

AC _Ostviertel�

DO _Clarenberg�

BN _Dransdorf�

E _Altendorf�

DU _Bruckhausen�


Bm _Süd-West�

Hier gibt es eine Reihe von „doppelt belasteten“ Programmgebieten. Der Stadt-teil Duisburg-Bruckhausen nimmt unter den besonders mobilen (sozial instabilen) Programmgebieten den dritten Rang ein und hält gleichzeitig die Spitze unter den Programmgebieten mit einer besonders hohen ethnischen Segregation mit sozia-len Problemen, zu denen schlechte Lebenschancen der Kinder und Jugendlichen und eine besonders geringe Partizipationsbereitschaft der erwachsenen Bevölke-rung gehören. Wir können davon ausgehen, dass im Hinblick auf die „Philosophie“ der sozialen Stadt, in der Aktivierung der Bewohner und Stabilisierung des sozia-len Umfeldes zugleich wichtige Ziele und Mittel sind, in den Gebieten „rechts oben“ im Diagramm besonders schwierige Verhältnisse anzutreffen sind.

Wir haben aus der Vielzahl der Kontextindikatoren auf der Grundlage einer Fakto-renanalyse, die „latente“ Strukturen in dem Datensatz ermittelt hat, drei „Indices“ berechnet, mit denen man die Unterschiedlichkeit der Programmgebiete hinsicht-lich ihrer ethnischen, sozialen und demographischen Strukturen (einschließlich der damit einhergehenden Problembelastungen) gut einschätzen kann. Die Berech-nung dieser Faktoren (mit „factor-scores“) ist eher für Statistiker relevant. Sie soll deshalb hier nicht im einzelnen dokumentiert werden.

Mit unseren drei Problemstrukturindices lassen sich Unterschiede und Entwicklun-gen der Programmgebiete im Zeitverlauf kompakt darstellen. Die Indices messen unterschiedliche Formen und Grade der Problembelastung in den drei unterschie-denen Dimensionen. Bei regelmäßiger Aktualisierung der Daten hätte man damit ein Instrument der Dauerbeobachtung von Strukturen und Entwicklungen (ähnlich dem DAX, mit dem die Dynamik der Wirtschaft dokumentiert wird). Veränderun-gen auf dem jeweiligen Index könnten in den drei letzten Diagrammen leicht dar-


122gestellt werden.

Ein Nutzen solcher vergleichenden Untersuchungen sollte es sein, Typen ähnli-cher Programmgebiete zu bestimmen, in denen wir ähnliche Randbedingungen und ähnliche Problemstrukturen vorfinden. Die Sortierung der 40 Programmge-biete in die einzelnen Felder in den Abbildungen 77 – 79 fasst bereits einander ähnliche Gebietstypen zusammen.

„Clusteranalyse“ – Typen von Programmgebieten in der „sozialen Stadt“

Die in den letzten drei Abbildungen enthaltenen Informationen lassen sich zu einer Typenbildung über alle drei Strukturindices verdichten. Das dazu verwendete Ver-fahren ist die statistische Clusteranalyse. Die Methodik ist, vereinfacht gesagt, die Zusammenfassung möglichst ähnlicher Fälle zu Gruppen, wobei diese Gruppen untereinander möglichst verschieden sein sollen.

Die optimale Lösung ist nach unseren Berechnungen eine Typenbildung mit acht „Clustern“ von Programmgebieten. Dabei hat sich gezeigt, dass einzelne Pro-grammgebiete so stark vom Durchschnitt abweichen, dass sie quasi für sich einen Typus darstellen. Auf der anderen Seite führt unser Verfahren der Schätzung feh-lender Werte durch den Gesamtdurchschnitt natürlich dazu, dass wir die Gebiete mit geschätzten Werten auf künstliche Weise einander ähnlich machen. Damit wird die Gruppe relativ ähnlicher, in etwa durchschnittlicher Gebiete zwangsläufig aufgebläht. Das Problem wird künftig in dem Maße schwinden, indem sich die Zahl der Programmgebiete mit fehlenden Werten verringert.

Für die Indexbildung haben wir mit einem reduzierten Merkmalplatz von nur 16 Indikatoren (vgl. Tabelle 4) gearbeitet. Die nachfolgende Tabelle stellt die Zuord-nung der Programmgebiete zu den acht Clustern dar. Zugleich wird angegeben, wie viele der bei den in der Klassifikation verwendeten Merkmalen fehlenden Werte geschätzt werden mussten. Die Programmgebiete, bei denen mehr als die Hälfte der fehlenden Werte mit dem jeweiligen Gesamtdurchschnitt geschätzt wurde (in der zweiten Spalte rot markiert) werden ausnahmslos den „durchschnitt-lichen“ Clustern zugeordnet, in denen die vom Durchschnitt der Förderkulisse am wenigsten abweichenden Gebiete zu finden sind.

Tabelle 4: Programmgebiete nach der Zugehörigkeit zu Clustern und nach der Anzahl der geschätzten IndikatorenProgrammgebiete Zugehörigkeit zu Cluster

Nr.Fehlende Werte

(von 16) Bm _Süd-West 1 3 D _Oberbilk/Flingern 2 1 DU _Bruckhausen 3 2 HA _Vorhalle 4 12 BOT_Boy-Wellheim 4 10 BOT_Lehmkuhle-Ebel 4 10 HER_Bickern / Unser 4 10 SG _Fuhr 4 10 Si _Fischbacherberg 4 10


123

Rat _West 4 9 Dn _Süd/Ost 4 6 HAM_Norden 4 6 HAM_Westen 4 6 Re _Süd 4 5 Gla _Brauck 4 4 Gla_Butendorf 4 4 OB _Knappenviertel 4 3 OB _Lirich 4 3 K _Mülheim 4 2 KR _Süd 4 2 E _Altendorf 4 0 E _Katernberg 4 0 HA _Altenhagen 5 12 Ahl_Süd-Ost 5 10 HER_Horsthausen 5 10 Mon _Berliner Viertel 5 10 RS _Rosenhügel 5 7 Din_Lohberg 5 6 AC _Ostviertel 5 5 BN _Dransdorf 5 5 W _Ostersbaum 5 5 K _Chorweiler 5 3 DO _Nordstadt 5 2 DU _Hochfeld 5 2 DU _Marxloh 5 2 K _Kalk 5 2 DO _Clarenberg 6 2 DO _Scharnhorst 7 2 GE _Bismarck / Scha 8 2 GE _Süd-Ost 8 2

Programmgebiete, in denen mehr als die Hälfte der Merkmalswerte geschätzt worden ist, sind fett markiert.

Die folgende Abbildung zeigt die drei Indexwerte für die acht Cluster.


124Abbildung 80: Indexwerte für acht Cluster

�Clusterzugehörigkeit�

8�7�6�5�4�3�2�1�

Wert�

4,00�

2,00�

0,00�

-2,00�

Mobilität und Fluktuation�

Armut und Arbeitslosigkeit�

Migration und soziale Probleme�

Die waagerechte Nulllinie markiert jeweils den Durchschnitt über alle Programmge-biete. Das Cluster eins fällt auf durch eine besonders hohe Fluktuation der Bevölke-rung. Das gilt auch für das Cluster zwei, allerdings sind hier ethnische Segregation und soziale Probleme sowie Armut und Arbeitslosigkeit nur sehr unterdurchschnitt-lich ausgeprägt. Im Cluster drei ist die Konzentration von Migranten Segregation und sozialen Problemen (zu denen auch eine geringe Partizipationsbereitschaft gehört, ausgesprochen prägend. Die Cluster vier und fünf sind die „durchschnitt-lichen Programmgebiete“, die am stärksten besetzt sind (in diese Gruppen fallen erwartungsgemäß die Gebiete mit den meisten fehlenden Werten). Cluster sechs und sieben weisen eine besonders hohe Armutsbelastung auf. Charakteristisch für Cluster acht ist eine relative soziale Stabilität, angezeigt durch eine im Vergleich zu den übrigen Programmgebieten geringe Mobilität der Bevölkerung.

Unseren Faktoren ermöglichen also eine systematische Gruppierung der nor-drhein-westfälischen Programmgebiete zu unterschiedlichen Strukturtypen. Um diese Zuordnungen anschaulich zu machen, werden wir anschließend noch einmal ausführlichere Merkmalsprofilen der unterschiedlichen Cluster zeigen, für die wir die Indikatoren verwenden, aus denen wir ursprünglich die zusammengefassten Problemstrukturindizes berechnet haben. Die nächste Abbildung stellt die Mittel-werte ausgewählter demographischer Indikatoren für unsere acht Gebietstypen dar.


125Abbildung 81: Demographieprofil für acht Cluster

�

8�7�6�5�4�3�2�1�

Clusterzugehörigkeit�

4,00�

2,00�

0,00�

-2,00�

Wert�

Wanderungsvolumen�Wanderungsaldo�Altenquotient 2004�Jugendquotient 2004�

Wohnbevölkerung �2004�

Zu Cluster eins gehören eher kleine Gebiete, die aber im Verhältnis zum Rest der Förderkulisse einen hohen „Bevölkerungsumsatz“ aufweisen. Cluster zwei dagegen beschreibt große Stadtteile, charakterisiert durch viele Erwachsene mitt-leren Alters und durch hohe Wanderungsaktivität. Der Unterschied zum Cluster drei liegt im Wesentlichen in der Bevölkerungszahl und im dort viel größeren Anteil von Kindern und Jugendlichen in der Bevölkerung. Die großen Cluster vier und fünf liegen erwartungsgemäß nahe am Durchschnitt aller Programmgebiete. Im Cluster sieben und im Cluster acht, das aus den zwei Gelsenkirchener Programm-gebieten gebildet wird, fällt die im Vergleich zu den übrigen Fördergebieten eine ausgesprochen geringe Mobilität auf.


126Abbildung 82: Familienstrukturen und -probleme für acht Cluster

�

8�7�6�5�4�3�2�1�


2,00�

0,00�

-2,00�

Wert�

Übergänge Gymnasium�

Kinder mit Adipositas�

Fremdunterbringung�

Kinderreiche Familien�

allein erziehende�

Das Merkmalsprofil ‚Familienstrukturen und Probleme’ enthält noch eine Reihe von fehlenden Werten. Auffällig ist im Cluster zwei eine deutliche Konzentration von allein erziehenden Eltern, bei wenigen kinderreichen Familien und einer für die „soziale Stadt“ überdurchschnittlichen gymnasialen Übergangsquote. Das Cluster drei (dazu gehört gegenwärtig nur ein Programmgebiet) weist demgegen-über zwar keine Auffälligkeiten der Familienstrukturen im Vergleich zum Durch-schnitt auf, wird aber durch besonders schlechte Kindergesundheit und ausge-sprochene Bildungsdefizite geprägt. Die Cluster vier und fünf beschreiben den Durchschnitt der Förderkulisse. Im Cluster fünf finden wir bei vielen Kinderreichen ähnliche Problemlagen der Kinder wie im Gebietstyp drei. Hier beobachten wir das höchste Maß an Fremdunterbringungen, (wobei dieser Indikator aber noch nicht gut abgedeckt ist).


127Abbildung 83: Soziale Lage, Wohnung und polit. Partizipation für acht Cluster

�

8�7�6�5�4�3�2�1�


4,00�

3,00�

2,00�

1,00�

0,00�

-1,00�

-2,00�

Wert� Wahlbeteiligung KW 2004�

Sozialwohnungen�

Arbeitslose 15 bis unter 20�

Arbeitslosenrate�

Sozialhilfedichten nichtdeutsch�

Sozialhilfedichte gesamt�

Das letzte Profil stellt Indikatoren zur sozialen Lage (Armut), zum Wohnungsbe-stand und zur politischen Partizipation in den Clustern dar. Das „ärmste“ Cluster mit den höchsten Sozialhilfedichten sowohl der deutschen als auch der nichtdeut-schen Bevölkerung und mit der höchsten Arbeitslosenrate der Erwachsenen ist Nummer sechs. Hier und im Typ Nummer sieben finden wir auch die höchsten Anteile von Sozialwohnungen. Die politische Partizipation, gemessen über die Wahlbeteiligung bei der Kommunalwahl 2004, ist im Vergleich der Programmge-biete am höchsten im Typ zwei. Es fällt auf, dass wir hier insgesamt unterdurch-schnittliche Sozialhilfedichten und niedrige Arbeitslosenquoten, vor allem bei den jugendlichen Arbeitslosen, messen.

Angesichts der vielen fehlenden Werte können diese Charakterisierungen von Programmgebietstypen in diesem Bearbeitungsstand nur illustrierender Natur und exemplarisch sein und noch nicht befriedigen. Dennoch zeigen die zuletzt dar-gestellten Ergebnisse bei aller Vorläufigkeit, dass wir innerhalb der Kulisse der „Stadtteile mit besonderem Entwicklungsbedarf“ in Nordrhein-Westfalen eine erhebliche Vielfalt an sozialräumlichen Strukturen und Problemen, bei erhebli-chen Unterschieden vor allem hinsichtlich der sozialen und ethnischen Segrega-tion ihrer Wohnbevölkerung und der Belastung durch Armut und soziale Probleme finden. Auch die Beteiligungspotenziale, die wir über die kommunale Wahlbeteili-gung schätzen können, unterscheiden sich erheblich. Unter den Gebieten in der sozialen Stadt sind jene besonders belastet, in denen wir im Vergleich zur übrigen Förderkulisse besonders hohe Armutsniveaus und besonders hohe Anteile zuge-wanderter Bevölkerung finden.

Dabei ist weder der hohe Anteil der Eingewanderten noch das hohe Armutsniveau allein für den Grad der Problembelastung (besonders im Hinblick auf die Lebens-situation und die Zukunftschancen von Kindern und Jugendlichen) ausschlagge-bend, sondern die Kumulation von Problemfaktoren im Zusammenhang mit einer


128instabilen und fluktuierenden Bevölkerung scheint sich problemverschärfend aus-zuwirken.

Das Programm der Kontextindikatoren, die wir mit den Städten im Städtenetz „Soziale Stadt“ verabredet haben, birgt also tatsächlich das Potenzial, differenziert die Lagen „vor Ort“ und ihre Veränderung im Zeitverlauf zu dokumentieren und die unterschiedlichen Wirkungsfelder der Stadtteilerneuerung an den unterschiedli-chen Standorten zu beschreiben und miteinander zu vergleichen.

Die Kontextindikatoren bieten die Möglichkeit, die „Vielfalt“ der Bedingungen und Probleme vor Ort systematisch zu ordnen und zu dokumentieren. Es gibt in der sozialen Stadt eben nicht nur „Arbeiterquartiere“, die an Funktion und Bedeutung verloren haben, auf der einen Seite oder Großsiedlungen des sozialen Wohnungs-baus der 1960er und 1970er Jahre auf der anderen. Die Wirklichkeit ist vielschich-tiger und bunter.

5. Perspektiven

1295. PerspektivenWir haben mit erheblichem Arbeitsaufwand und erheblichem Mitteleinsatz ein Instrument entwickelt, dessen Qualität sich innerhalb der kurzen Laufzeit des Pro-jekts bereits deutlich verbessert hat. Es stellt sich die Frage, ob diese Investitio-nen eine Fortsetzung der Arbeit an der Entwicklung und der Pflege eines Kontext-indikatorensystems rechtfertigen. Es kommt also darauf an, das bisher entwickelte zu bewerten.

Dazu wäre es künftig wichtig, die von uns erhobenen, aufbereiteten und ausgewer-teten Kontextindikatoren insgesamt durch die Akteure in den Programmgebieten, die Verantwortlichen in den Städten und auf der Landesebene und die im Gesamt-projektzusammenhang beteiligten wissenschaftlichen Expertinnen und Exper-ten auf ihre Brauchbarkeit für die praktische Arbeit bewerten zu lassen. Welchen Nutzen haben sie für die Orientierung der Arbeit vor Ort? Welcher Gewinn ergibt sich für die im Kontext der wissenschaftlichen Begleitung der „Sozialen Stadt“ im Einzelnen vergebenen „qualitativen Analysen“ und für weitere Studien? Hilft die zuletzt zumindest in der Methode vorgestellte Typisierung denen, die vor Ort arbei-ten?

Es sollte künftig auch, wenn das Monitoring fortgesetzt werden sollte, über einen „schlanken“ und aktualisierten (das heißt den stattgefundenen Entwicklungen im Staatsbürgerschaftsrecht und beim Arbeitslosengeld Rechnung tragenden) Indi-katorenkatalog geredet werden, der in der Lage ist, Strukturunterschiede im Quer-schnitt und Veränderungen in der Zeit abzubilden. Hierbei sind unterschiedliche fachliche Perspektiven zu berücksichtigen und zu integrieren. Vor dem Hinter-grund der zuletzt angestellten Versuche einer vergleichenden Typisierung der Pro-grammgebiete und nach Bereinigung von Redundanzen im Datenmaterial haben wir einen Satz von 15 Indikatoren als für Zwecke der statistischen Analyse hinrei-chend ermittelt. Ob er auch die Bedürfnisse der Praktiker abbildet, wäre zu disku-tieren.

Tabelle 5: Vorschlag eines reduzierten Indikatorensatzes für die Clusteranalyse

1. Altenquotient in %2. Jugendquotient in %3. Wanderungsvolumen in % der Bevölkerung4. Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bevölkerung5. Türkische Bevölkerung in % der Bevölkerung6. Nichtdeutsche in % der Bevölkerung (ggf. Berücksichtigung der 2. Staatsangehörigkeit)7. Arbeitslose in % der Bevölkerung von 18 - u. 65 Jahre8. Arbeitslose 15 - u. 20 Jahre in % der gleichaltrigen Bevölkerung9. Nichtdeutsche Arbeitslose in % der nichtdeutschen Bevölkerung 18 - u. 65 Jahre10. Hilfebedürftige mit Bezug von Leistungen der Grundsicherung für Arbeitssuchende (SGBII) in % der Bevölkerung unter 65 Jahre11. Nichtdeutsche erwerbsfähige Hilfebedürftige mit Bezug von Leistungen der Grund-sicherung für Arbeitssuchende (SGBII) in % der nichtdeutschen Bevölkerung unter 65 Jahre12. Wahlbeteiligung bei Kommunalwahlen in % der Wahlberechtigten13. Übergangsquote zum Gymnasium in %

5. Perspektiven

13014. Übergewichtige u. adipöse Kinder bei der Schuleingangsuntersuchung in % der untersuchten Kinder15. Sozialwohnungen in % der Wohnungen

Aus wissenschaftlich-statistischer Sicht könnte das durchaus ein effizienter Indika-torensatz für die Typisierung der wichtigsten Strukturunterschiede und Entwicklun-gen in den Programmgebieten der ‚Sozialen Stadt’ sein.

Die von uns betrachteten drei Kalenderjahre sind ein sehr kurzer Zeitraum, in dem keine substantiellen Änderungen bei den meisten Indikatoren aufzufinden waren. Eine Fortsetzung der Erhebung von Kontextindikatoren (allerdings mit einer wei-terhin deutlichen Verbesserung der Datenqualität) wäre schon deshalb erforder-lich, um überhaupt die Möglichkeit der Messung von Veränderung anhand statis-tischer Indikatoren überprüfen zu können.

Grundsätzlich wäre es zu wünschen, dass die Kontextindikatoren der sozialen Stadt mit einer benutzerfreundlichen Visualisierung, etwa durch die von uns ent-wickelte thematische Kartierungssoftware, öffentlich sein sollen. Eine, wenn auch nicht die wichtigste Funktion der Sozialberichterstattung ist die Unterrichtung der Öffentlichkeit. Förderentscheidungen zu Gunsten der Programmgebiete der sozi-alen Stadt bedürfen unter den Bedingungen der Knappheit der öffentlichen Haus-halte grundsätzlich einer breiten öffentlichen Legitimation. Offene Informationen helfen solche Legitimationsbedarfe zu begründen.

Problematisch an dem bisherigen Vorgehen ist in diesem Zusammenhang die (bereits eingangs unter „Akzeptanz“ diskutierte) Selektivität unserer Datenbasis. Für die meisten Städte haben wir nur Daten über die Fördergebiete und die Durch-schnittswerte für die gesamte Stadt. Nicht die Stadtstruktur insgesamt ist damit die Bezugsgröße der Analysen gewesen, sondern wir vergleichen problematische Sozialräume verschiedener Städte miteinander bzw. wir vergleichen Strukturindi-katoren dieser benachteiligten Gebiete mit „synthetischen“ Stadtdurchschnittswer-ten, die es so vermutlich in keinem Stadtteil der Städte im Programm soziale Stadt gibt. Es muss künftig gelingen, die Städte davon zu überzeugen, dass sie selbst Auftraggeber und Nutzer der Datenanalysen und Datenaufbereitungen sind.

Sollte es nämlich gelingen, ein solches System flächendeckend, das heißt unter Einschluss aller Stadtteile aller Programmstädte zu implementieren und es zu einem umfassenden Stadtteilinformationssystem auszubauen, so bestünde z.B. die Möglichkeit problematische Entwicklungen in Stadtteilen so früh zu erkennen, dass es noch möglich wäre, präventiv tätig zu werden. Im Falle von Programmge-bieten, die aus der Förderung herausgefallen sind, besteht die Möglichkeit einer nachgehenden Beobachtung, die mögliche Bedarfe einer unter Umständen not-wendigen „nachgehenden Förderung“ erkennen könnte.

Schließlich bieten die Kontextindikatoren die Grundlage einer vergleichenden und typisierenden Kategorisierung unterschiedlicher Programmgebiete, was für die praktisch „vor Ort“ Tätigen nützliche Orientierungsfunktionen haben kann, denn auf diese Weise ist z.B. bereits bei Aufnahme in die Förderung erkennbar, wo Stadtteile sind, die von möglicherweise ganz ähnlichen Entwicklungen und Pro-blemen betroffen sind und wo mögliche Kooperationspartner zu finden sind, die bereits einschlägige Erfahrungen berichten können.

Die ersten Auswertungen der Kontextindikatoren, die wir in diesem Projekt vorge-nommen haben, haben nicht zuletzt eine Vielzahl von Zusammenhängen ergeben, die weiter klärungsbedürftig sind: das sind Fragen, die eine intensivere Untersu-

5. Perspektiven

131chung verlangen: zum Beispiel finden wir bei hohen Anteilen türkischstämmiger Bewohner/innen unter den „Ausländern“ im Stadtteil eine in der Tendenz niedrigere Sozialhilfequote. Hier wirken vermutlich Milieufaktoren in einer Weise, die weiter aufzuklären wäre. Es wäre denkbar, dass verwandtschaftliche Netzwerke in indivi-duellen Armutslagen kompensierende Funktion übernehmen. Es kann aber auch sein, dass wir es in diesem Milieu in besonderem Maße entweder mit Unkenntnis verfügbarer Hilfen oder mit „verdeckter“ Armut zu tun haben.

Ein anderes Beispiel ist die Korrelation von Ausländeranteil und Wahlbeteiligung. Dort wo besonders viele nicht wahlberechtigte Bürger leben, ist die Beteiligung der Wahlberechtigten an den kommunalen Wahlen besonders niedrig. Das bedeutet mit großer Wahrscheinlichkeit aber auch, dass die Aktivierung der Bevölkerung in den Stadtteilen mit den höchsten Migrantenanteilen unter den Programmge-bieten besonders schwierig ist und möglicherweise einer besonderen Ansprache bedarf. Es kann sein, dass wir es in diesem Fall mit Milieueffekten einer „entmu-tigten“ sozialen Umwelt auf das individuelle Verhalten zu tun haben. Es erscheint plausibel, dass in den Stadtteilen mit den höchsten Ausländeranteilen eine Kon-zentration der ärmsten deutschen Bewohner stattfindet, die in hohem Maße „resi-gnativ-apathische“ Haltungen zeigen. Für den Augenblick sind das allenfalls plau-sible Hypothesen. Ihre empirische Untersuchung würde wichtige Einsichten in die innere Dynamik der Programmgebiete erlauben, die bedeutsam für die praktische Arbeit „vor Ort“ sind. An dieser Stelle gibt es Bedarf für vertiefte wissenschaftliche Analysen, die die soziale Dynamik in den Programmgebieten über die Betrachtung solcher quantitativen Zusammenhänge hinaus untersuchen sollten13.

13) Solche Forschungsthemen könnten z.B. in einer Themenbörse für Examensarbeiten an den Hochschulen in Nordrhein-Westfalen zur Bearbeitung angeboten werden.

6. Anhang

1326. Anhang

Tabelle 6: Teilnehmende Städte 2002

Name der GebietseinheitAachenAhlenBergheimBonnBottropDinslakenDortmundDürenDüsseldorfDuisburgEssenGelsenkirchenGladbeckHagenHammHerneKölnKrefeldMonheimOberhausenRatingenRecklinghausenRemscheidSiegenSolingenWuppertal

6. Anhang

133Tabelle 7: Programmgebiete 2002

Autokennzeichen Name der GebietseinheitAC _Ost OstBM _SüdWest SüdWestBN _Dransdorf DransdorfBOT _Boy Welheim Boy WelheimBOT _Lehmkuhle / Ebel Lehmkuhle / EbelDO _Clarenberg ClarenbergDO _Nordstadt NordstadtDO _Scharnhorst ScharnhorstDN _Süd/Ost Süd/OstD _Oberbilk/Flingern Oberbilk/FlingernDU _Marxloh MarxlohDU _Hochfeld HochfeldDU _Bruckhausen BruckhausenE _Altendorf AltendorfE _Katernberg KaternbergGE _Bismarck / Schalke Nord Bismarck / Schalke NordGE _SüdOst SüdOstHA _Altenhagen AltenhagenHA _Vorhalle VorhalleHAM _Norden NordenHAM _Westen WestenHER _Bickern / Unser Fritz Bickern / Unser FritzHER _Horsthausen HorsthausenK _Chorweiler ChorweilerK _Kalk KalkK _Mülheim MülheimKR _Süd SüdME _Monheim-Berliner Viertel Berliner ViertelME _Ratingen-West WestOB _Knappenviertel KnappenviertelOB _Lirich LirichRE _Gladbeck-Brauck BrauckRE _Gladbeck-Butendorf ButendorfRE _Süd SüdRS _Rosenhügel RosenhügelSI _Fischbacherberg FischbacherbergSG _Fuhr FuhrWAF _SüdOst (Ahlen) SüdOstWES _Dinslaken-Lohberg LohbergW _Ostersbaum Ostersbaum

6. Anhang

134Abbildung 84: Programmgebiet X : ausgewählte Indikatoren 2003






u. 6 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. u. 18 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev.

ital. Bev. in % der ndt. Bev.türk. Bev. in % der ndt. Bev.

ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev. asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.



Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg.erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 J. in % der erw. Bev.

erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 J. in % d. erw. Bev.erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. m. J. in % d. erw. Bev.

Sozialhilfedichte in %Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %Sozialhilfedichte der u. 6-Jährigen in %

Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in %Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %

Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahremännl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre

weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre

Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev.

Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller GebäudeWohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qm

Sozialwohnungen in % der WohnungenBetreuungsquote der u. 3-Jährigen in %

Betreuungsquote der 3-6,5-Jährigen in %ambul. Erziehungshilfen in % der Bev. u. 18 J.

Fremdunterbringung in % der Bev. u. 18 J.Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adipösen Ki.

Übergangsquote zum Gymnasium in %Wahlbeteiligung (Kommunalwahlen)

-5 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105

Programmstadtteil XStadt X

Mittelwert der vorh. Pg.

Demografie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Betreuung

Wohnen

6. Anhang

135Abbildung 85: Programmgebiet X: ausgewählte Indikatoren 2003 - Abweichungen zur Gesamtstadt und zum Mittelwert (MW) aller Programmgebiete in %-Punkten

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20






u. 6 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. u. 18 jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 18-25 jährige Ndt. in % der ndt. Bev.

65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev. ital. Bev. in % der ndt. Bev.

türk. Bev. in % der ndt. Bev. ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev.

asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev.übr. Nationalitätengr. in % der ndt. Bev.



Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg.Sozialhilfedichte in %

Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in %Sozialhilfedichte der männl. Bev. in %

Sozialhilfedichte der u. 6-Jährigen in %Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in %

Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in %Arbeitslose in % der Bev. 18-u. 65-Jahre

männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18-u. 65 Jahre weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18-u. 65 Jahre

ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18-u. 65 Jahre Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen

Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleichaltr. Bev. Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller Gebäude

Wohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qmSozialwohnungen in % der Wohnungen

Betreuungsquote der u. 3-Jährigen in %Betreuungsquote der 3-6,5-Jährigen in %

Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adipösen Ki.Übergangsquote zum Gymnasium in %


Programmstadtteile X : Abweichung zur Stadt XProgrammstadtteil X: Abweichung zum MW

aller Pg.

Demografie

Nichtdeutsche

Mobilität

Armut

Wohnen

Betreuung

Sonstige

6. Anhang

136Abbildung 86: Erhebung der Kontextindikatoren im Rahmen des Programms ‚Soziale Stadt NRW‘ - Ergebnisse ausgewählter Indikatoren für Stadt X und ihre Programmgebiete 2003

lfd. ausgewählte Indikatoren 2003„Gesamt-

stadt X“

dav. in den Programm-

gebieten

Programmge-biete in NRW

X Y

Mittel-wert der Pg.1

Zahl der aus-

gewer-teten Pg.

1 unter 6-Jährige in % der Bev. 4,9 6,0 6,2 6,9 412 unter 18-Jährige in % der Bev. 16,5 17,5 20,9 21,8 413 18- u.25-Jährige in % der Bev. 7,3 9,2 7,9 9,1 404 65-Jährige und Ältere in % der Bev. 20,9 18,5 18,3 15,5 405 Jugendquotient in % 26,4 27,4 34,4 34,9 416 Altenquotient in % 33,5 28,9 30,2 24,9 407 Geburten in % der Bev. 0,8 1,1 0,9 1,1 318 Sterbefälle in % der Bev. 1,2 1,1 1,1 1,0 30

9 Pv. Alleinerziehender in % aller Pv. mit Kindern 27,6 33,4 25,6 24,9 12

10 Pv. vollständ. Fam. mit 3 u. m. Ki. In % aller vollständ. Fam. mit Ki. 12,8 17,3 15,6 19,6 12

11 Nichtdeutsche (Ndt.) in % der Bev. 9,7 19,0 13,4 24,2 4112 u. 6-jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 5,5 7,1 6,3 5,8 4113 u. 18-jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 21,9 24,9 28,0 25,6 4114 18-25-jährige Ndt. in % der ndt. Bev. 11,7 12,0 11,0 11,3 4015 65 jährige und ältere Ndt. in % der ndt. Bev. 5,5 4,6 5,0 5,1 4016 ital. Bev. in % der ndt. Bev. 4,5 3,9 2,3 5,4 3717 türk. Bev. in % der ndt. Bev. 28,5 34,5 51,6 50,9 3818 ehem. jugosl. Bev. in % der ndt. Bev. 13,8 11,8 11,3 10,6 3819 asiat., austr., oz. Bev. in % der ndt. Bev. 16,5 21,8 11,8 8,3 33

20 übr. Nationalitätengruppen in % der ndt. Bev. 36,7 28,0 23,0 22,1 33

21 Umziehende im Gebiet in % der Bev. 3,1 5,0 3,7 4,1 2122 Saldo der Zu-/Fortgezogenen in % der Bev. -0,4 -0,4 -0,2 0,3 2823 Wanderungsvolumen in % der Bev. 7,3 10,1 5,9 8,7 2824 Zuzüge Ndt. in % der Zuzüge insg. 29,3 42,3 33,0 40,3 2825 Fortzüge Ndt. in % der Fortzüge insg. 18,3 32,4 20,4 33,0 28

26 erw. Bev. mit Wohndauer v. u. 3 J. in % der erw. Bev. . . . 28,2 12

27 erw. Bev. mit Wohndauer v. 10-20 J. in % d. erw. Bev. . . . 18,5 11

28 erw. Bev. mit Wohndauer v. 20 u. m. J. in % d. erw. Bev. . . . 22,5 11

29 Sozialhilfedichte in % 6,8 13,0 10,3 11,0 2930 Sozialhilfedichte der weibl. Bev. in % 7,3 13,6 11,5 12,3 2631 Sozialhilfedichte der männl. Bev. in % 6,2 12,4 9,0 10,0 2632 Sozialhilfedichte der u. 6-Jährigen in % 20,3 31,0 25,3 23,8 20

6. Anhang

13733 Sozialhilfedichte der u. 18-Jährigen in % 16,4 27,6 21,2 20,5 2234 Sozialhilfedichte der ndt. Bev. in % 17,7 23,0 19,9 17,7 2635 Arbeitslose in % der Bev. 18- u. 65-Jahre 8,8 14,1 10,5 13,6 26

36 männl. Arbeitslose in % der männl. Bev. 18- u. 65 Jahre 11,4 19,0 13,9 17,1 26

37 weibl. Arbeitslose in % der weibl. Bev. 18- u. 65 Jahre 6,2 8,7 7,0 10,3 26

38 ndt. Arbeitslose in % der ndt. Bev. 18- u. 65 Jahre 13,5 17,7 13,8 16,5 26

39 Langzeitarbeitslose in % der Arbeitslosen 44,5 47,0 47,1 42,4 27

40 Arbeitslose 15-u.20-Jahre in % der gleich-altr. Bev. 0,8 1,0 1,2 2,4 22

41 Gebäude mit 20 u. m. Wohnungen in % aller Gebäude 0,6 0,5 0,6 4,6 7

42 Wohnfl. je (wohnberechtigter) Person in qm 38,5 35,2 33,0 33,3 943 Sozialwohnungen in % der Wohnungen 13,6 8,0 29,9 30,2 844 Betreuungsquote der u. 3-Jährigen in % 4,1 3,8 5,5 3,1 1945 Betreuungsquote der 3- 6-Jährigen in % 99,5 100,2 86,3 97,8 26

46 ambul. Erziehungshilfen5 in % der Bev. u.18 J. 0,5 . 0,6 2,0 17

47 Fremdunterbringung in % der Bev. u.18 J. 1,7 . 1,5 2,1 16

48 Schuleingangsuchung: Anteil der übergew. u. adip. Kinder 11,5 16,7 11,8 18,2 10

49 Übergangsquote2 zum Gymnasium in % 39,3 27,7 26,8 19,2 1050 Wahlbeteiligung (Kommunalwahl 1999) 49,4 38,0 42,0 39,2 16

Quelle: Auswertungen des Amtes für Statistik, Stadtforschung und Wahlen1) bezogen auf die Zahl der ausgewerteten Programmgebiete; in wenigen Fällen wurde auf abwei-chende Jahre zurückgegriffen2) Übergänge nach Ort der Grundschule

Documents

Projektbericht - Soziale Stadt...31.12.2004 - Kinderbetreuungsplätze für unter 3-Jährige in % der altersgleichen Kinder 79 Abbildung 50: Betreuungsquote der Kinder im Alter von