Eksamensnumre Social Differentiering 1018, 1023, Eksamensnumre Videregående Kvantitative Metoder 417, 422, 471

Transkript

1 Indhold 1. Indledning og problemformulering (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Indledende betragtninger (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Problemformulering og uddybning (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Læsevejledning (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Teoretisk fundament (1018, 1023, 1072) Bourdieu: Fordelingen af økonomisk kapital (1018) Kapitalformerne (1018) Det sociale rum og habitus (1072) Symbolsk kapital og magt (1018) Fra kulturel kapital til gode økonomiske levevilkår (1072) Niklas Luhmann: Inklusion og eksklusion gennem netværk (1072) Inklusion og eksklusion gennem sociale netværk (1072) Et integreret eksklusionsområde (1018) Eksklusion fra det økonomiske system (1018) Lash: Placering i forhold til informations- og kommunikationsstrukturer (1023) Informations- og kommunikationsstrukturer i den refleksive modernitet (1023) Samfundets refleksive vindere og tabere (1018) Diskussion (1018, 1023, 1072) Uafhængige, sociale netværk? (1023) En ophobning af marginaliseringsfaktorer (1072) Sammenfatning: Undersøgelsens teoretiske fokuspunkter (1018, 1023, 1072) Operationalisering og hypoteser (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Teoretiske hypoteser (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Operationalisering (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Dårlige økonomiske levevilkår Begrænset økonomisk sikkerhed Lav kulturel kapital Lavt opnået uddannelsesniveau Svagt socialt netværk Mindre social end jævnaldrende Marginalisering i forhold til I&K-strukturer Sjældnere end daglig brug af internettet Kontrolvariable (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Side 1 af 79

2 Alder (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Køn (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Empiriske hypoteser (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Præsentation af data og repræsentativitet (417, 422, 471) Præsentation af datasæt og analyseudvalg (422) Filtrering (422) Repræsentativitetstest (422) Køns repræsentativitet (471) Alders repræsentativitet (417) Indledende empiri (417, 422, 471) Deskriptiv statistik (417) Analysestrategi (422) Logistisk regression (471) Estimation af parametre max likelihood-princippet (471) Empirisk analyse (417, 422, 471) Forlæns modelsøgning (471) Opstilling af startmodel (422)... ( Model A (471) Modelsøgning (417, 422, 471) Model B (471) Model C (417) Model D (422) Model E (422) Modelkontrol (417, 422, 471) Residualanalyse (422) Grupperede residualer (422) Test af grupperede residualer for uddannelsesniveau (422) Hosmer Lemeshow-test (417) Resultatpræsentation (417, 422, 471) LR-test af startmodel mod slutmodel (471) Tolkning af odds ratio-værdier til slutmodellen (417) Side 2 af 79

3 9.3. Wald-test på POI vedrørende uddannelse (422) Grafisk resultatpræsentation (417, 422, 471) Grafisk præsentation af første empiriske hypotese (471) Grafisk præsentation af anden empiriske hypotese (422) Grafisk præsentation af tredje empiriske hypotese (417) Opsummering på de empiriske hypoteser (417, 422, 471) Afsluttende teoretiske overvejelser (1018, 1023, 1072) Teoretiske overvejelser på baggrund af empirisk analyse (1023) Kompleks social differentiering (1018) Perspektiv: Multidimensionelle grunde til dårlige økonomiske levevilkår (1072) Konklusion (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Litteraturliste (1018, 1023, 1072) (417, 422, 471) Bilagsfortegnelse (1018, 1023, 1071) (417, 422, 471) Side 3 af 79

4 1. Indledning og problemformulering 1.1 Indledende betragtninger Vi vil i denne undersøgelse beskæftige os med fordelingen af økonomiske levevilkår i det danske samfund. Denne fordeling har været central for sociologien, lige siden Karl Marx identificerede individets placering i produktionen som afgørende for klassetilhørsforholdet og de deraf følgende levevilkår. Klasser som social differentieringsfaktor er siden blevet gentænkt og omdefineret i rigt mål, men måske mest væsentligt af Pierre Bourdieu, der udvidede kapitalbegrebet til også at inkludere ikke-økonomiske ressourcer og argumenterede for et relationelt socialt rum snarere end et samfund af virkeliggjorte klasser. Vores undersøgelse fokuserer på fordelingen af økonomiske goder i samfundet, og vi vil konsekvent referere til dette som individers økonomiske levevilkår. Afgrænsningen af vores interessefelt tager udgangspunkt i Jørgen Elm Larsens forståelse af levekår 1 som værende materielle vilkår, sociale relationer og former for deltagelse, der sætter rammerne for menneskers muligheder i samfundet (Larsen: 2009b: 122). Larsen pointerer, at socialvidenskaben de seneste år har bevæget sig væk fra det traditionelle fokus på økonomisk fattigdom som mål for sociale problemer og i stigende grad beskæftiger sig med social eksklusion som et multidimensionalt fænomen, hvori relativ økonomisk fattigdom blot er et af flere parametre (ibid.: 125f). Når vi alligevel indkredser undersøgelsen til at fokusere på fordelingen af økonomiske levevilkår, er det fordi, økonomisk udsathed i vores øjne på ny er blevet aktuelt i diskussionen om fordelingen af levevilkår i det moderne samfund. Den aktuelle, vedvarende finanskrise medfører stigende arbejdsløshed og offentlige besparelser, hvormed dårlige økonomiske levevilkår i stigende grad bliver realiteten for andre end blot samfundets allersvageste 2. Hermed reaktualiseres behovet for at undersøge, hvilke faktorer, der fører til dårlige økonomiske levevilkår. Dette leder os til følgende problemformulering: 1 Vi er klar over, at Larsen anvender begrebet levekår, men vi anser dette begreb som analogt med levevilkår. 2 Her forstået som individer og grupper i dyb social eksklusion, som opfattes som katastrofalt socialt diskvalificerede på irreversibel vis (Larsen 2009b: 127; 2009a: 28) Side 4 af 79

5 1.2 Problemformulering og uddybning Kan Pierre Bourdieus teori om kapitalformer anvendes til at forklare fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark, og i hvor høj grad kan Niklas Luhmann og Scott Lashs forståelse af differentieringsformerne i det højtudviklede samfund bidrage med valide, anderledes perspektiver på denne fordeling? Vores valg af teoretikere skal ses i lyset af en antagelse om, at en yderst central faktor for individets økonomiske levevilkår er dets placering på arbejdsmarkedet (bilag 1). Bourdieus beskrivelse af en sammenhæng mellem kulturel og økonomisk kapital synes central i et samfund, hvor et massivt uddannelsesløft har gjort sig gældende, og hvor høj uddannelse i høj grad er en forudsætning for at opnå højtlønnede job (Hansen 2003: 33). Vi oplever dog et arbejdsmarked, som ikke udelukkende lader sig forme ud fra ovenstående sammenhæng. Det er velkendt, at sociale netværk har stor betydning for individers job- og dermed indkomstmuligheder, og ifølge Danmarks Statistik er netværkene nu den primære vej til ansættelse (bilag 2). Vi finder det relevant at undersøge disse sociale netværks betydning, og hertil er Luhmanns teori om netværkenes kontrol med inklusion og eksklusion velegnet. Arbejdsmarkedet har ligeledes ændret karakter, siden Bourdieu opfandt sin kapitalteori. Samfund som det danske har gennemlevet en udvikling, der beskrives på forskellig vis af mange sociologer, men som primært har været kendetegnet ved en omstilling fra produktionssamfund til informationssamfund. Vi ønsker at inddrage et perspektiv på denne udvikling for at undersøge, hvorledes den påvirker fordelingen af økonomiske levevilkår. Til dette formål anvender vi Scott Lashs teori om informations- og kommunikationsstrukturer. Lash identificerer individers placering i forhold til og adgang til informations- og kommunikationsstrukturer som afgørende for fordelingen af økonomiske levevilkår i højtudviklede samfund. Side 5 af 79

6 2. Læsevejledning Vi vil indlede med en teoretisk redegørelse for de sociale differentieringsmekanismer, undersøgelsen fokuserer på. Først redegør vi for Pierre Bourdieus kapitalteori, og vi anskueliggør, hvordan fordelingen af økonomiske levevilkår skal forstås herigennem. Derefter redegør vi for Niklas Luhmanns teori om sociale netværks betydning for inklusion og eksklusion og belyser på samme vis fordelingen af økonomiske levevilkår herudfra. Sidst redegør vi for Scott Lashs teori om informations- og kommunikationsstrukturer i det refleksivt moderne samfund og forklarer fordelingen af økonomiske levevilkår ud fra denne. På baggrund af den teoretiske redegørelse diskuterer vi forholdet mellem de fremførte forståelser af social differentiering. Formålet er her at vurdere, hvorvidt Luhmann og Lash på et teoretisk plan bidrager med valide, anderledes perspektiver på fordelingen af økonomiske levevilkår i forhold til Bourdieu. Herefter opstiller vi teoretiske hypoteser for de anskueliggjorte forklaringsfaktorer for fordelingen af økonomiske levevilkår hos Bourdieu, Luhmann og Lash og redegør for, hvordan disse operationaliseres og gøres empirisk målbare i form af empiriske hypoteser. I denne operationalisering præsenterer vi også de variable, vi anvender i den empiriske analyse. Vi indkredser hernæst undersøgelsens analyseudvalg og tester dets repræsentativitet i forhold til populationen. Inden vi giver os i kast med den logistiske regressionsanalyse, undersøger vi vores data for umiddelbare sammenhænge i en nonparametrisk analyse. Selve regressionsanalysen tager afsæt i en forlæns modelsøgning, hvor vi inkluderer vores parameters of interest samt udvalgte kontrolvariable. Efter endt modelsøgning kontrolleres slutmodellen ved hjælp af test af grupperede residualer og Hosmer Lemeshowtest. Vi præsenterer derpå resultaterne for slutmodellen, først statistisk ved LR-test, tolkning af odds ratioværdier og Wald-test, og dernæst grafisk ved opstilling af grafer, der knytter sig til vores empiriske hypoteser. Afsluttende vender vi tilbage til undersøgelsens teoretiske afsæt og gør os overvejelser over, hvad resultaterne af den empiriske analyse kan fortælle os om de sociale differentieringsmekanismer i det moderne, højtudviklede samfund, og heraf hvordan fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark kan forstås. Side 6 af 79

7 3. Teoretisk fundament 3.1. Bourdieu: Fordelingen af økonomisk kapital Kapitalteorien er central for Bourdieus forståelse af fordelingen af økonomiske levevilkår, og vi vil derfor indledningsvis redegøre for samfundets primære kapitalformer, og de omvekslingsmuligheder, der ifølge Bourdieu gør sig gældende mellem dem Kapitalformerne På baggrund af en traditionel forståelse af kapital som en ressource, individet kan trække på, supplerer Bourdieu det oprindelige, økonomiske kapitalbegreb med to andre centrale kapitalformer, kulturel og social kapital (Bourdieu 1986: 242f; 1987: 3). Økonomisk kapital dækker over penge og andre materielle forhold, hvis værdi kan omsættes til penge. Selvom den økonomiske kapital i et moderne, markedsøkonomisk samfund i høj grad ligger til grund for opnåelsen af andre kapitalformer, understreger Bourdieu, at de andre kapitalformer aldrig kan reduceres fuldkommen til denne (Bourdieu 1986: 252). Kulturel kapital refererer til den viden og de kundskaber, individet besidder, og kan i praksis identificeres i tre forskellige former: Tingsliggjort kulturel kapital udgøres af materielle ressourcer såsom malerier og bøger, mens kropsliggjort kulturel kapital indebærer indlejrede dispositioner for kulturel forståelse og adfærd, som primært erhverves gennem opdragelsen. Endelig beskriver institutionaliseret kulturel kapital de kulturelle kompetencer, der opnås i uddannelsessystemet og certificeres med for eksempel eksamensbeviser. Vi vælger i denne undersøgelse at fokusere på sidstnævnte, idet effekterne af den kropsliggjorte kulturelle kapital i høj grad også kommer til udtryk her igennem uddannelsessystemets sociale reproduktionsmekanisme 3 (Bourdieu 1997: 37ff). Derudover er udnyttelsen tingsliggjort kulturel kapital afhængig af kropsliggjort kulturel kapital. (Bourdieu 1986: ). Mængden af institutionaliseret kulturel kapital kan altså ses som en indikation på mængden og anvendelsen af de to andre kulturelle kapitalformer. 3 Uddannelsessystemet bidrager ifølge Bourdieu til social reproduktion gennem selektionsprocesser, som adskiller de individer, der henholdsvis besidder eller ikke besidder en vis nedarvet kulturel kapital. Selektionsprocesserne udføres af lærere, der anvender opfattelses- og vurderingskriterier, som er i overensstemmelse med deres egen kapitalsammensætning. (Bourdieu 1997: 37ff) Side 7 af 79

8 Sidst forstås social kapital som de ressourcer, individet kan mobilisere gennem sit tilhørsforhold til forskellige sociale netværk. Social kapital har ifølge Bourdieu primært en forbindende funktion imellem de andre kapitalformer og kan altså bruges til at mobilisere kulturel og økonomisk kapital. Den har ikke i sig selv en værdi, der gør den til en differentieringsfaktor på lige fod med økonomisk og kulturel kapital. På den baggrund anser vi social kapital som sekundær for forklaringen af fordelingen af økonomiske levevilkår ud fra Bourdieus teori i forhold til kulturel kapital, men holder dog dens forbindende funktion in mente (Bourdieu 1986: 248f) Det sociale rum og habitus Fordelingen af økonomiske levevilkår skal hos Bourdieu forstås ud fra differentieringen i det sociale rum. Kapitalformerne bestemmer individets position i dette relationelle rum ud fra tre primære differentieringsprincipper: Dels individets samlede mængde af kapital og dels den relative fordeling af økonomisk og kulturel kapital hos individet 4, og dels spiller udviklingen i individets kapitalmængde og -sammensætning over tid også en rolle for den sociale position (Bourdieu 1987: 3; Bourdieu 1997: 21f). Individer, som har ensartede kapitalsammensætninger, placerer sig tæt på hinanden i det sociale rum, og de er ifølge Bourdieu mere tilbøjelige til at nærme sig hinanden. Der er altså en tendens til, at man omgiver sig med mennesker. Som konsekvens heraf har de individer, man omgås, en lignende såkaldt habitus. Habitus er individernes handlingsstrukturerende disposition og genererer deres praktiske ageren (Bourdieu 1987: 3; 1997: 27f) Symbolsk kapital og magt I forbindelse med differentieringen i det sociale rum opererer Bourdieu desuden med felter, der forstås som selvstændige rum inden for det samlede sociale rum, hvori specifikke kapitalsammensætninger anerkendes (Bourdieu 1994: 57). Når individets kapitalsammensætning anerkendes, kan det opnå en højere position og dermed omsætte sin kapitalbesiddelse til symbolsk kapital inden for det givne felt (Bourdieu 1996: 154f). Denne kapitalform knytter sig til positioner, hvorfra individer får symbolsk magt over feltet og dermed mulighed for at definere, hvilken kapitalsammensætning, der her anerkendes. 4 Bourdieu identificerer disse to kapitalformer som de mest betydningsfulde i moderne samfund (Bourdieu 1994: 21). Side 8 af 79

9 Fra kulturel kapital til gode økonomiske levevilkår Alle kapitalformerne kan, med større eller mindre omkostninger til følge, omveksles til hinanden (Bourdieu 1986: 243). Centralt for vores forståelse af fordelingen af økonomiske levevilkår er omvekslingen af kulturel kapital til økonomisk kapital, idet vi ser økonomiske levevilkår og økonomisk kapital som analoge størrelser. Jo mere kulturel kapital et individ akkumulerer, jo mere kan vedkommende omsætte til økonomisk kapital, og jo større sandsynlighed er der dermed for, at vedkommende har gode økonomiske levevilkår. Omsætningen fra kulturel kapital til økonomisk kapital sker hovedsageligt på arbejdsmarkedet, hvor kvalifikationer opnået i uddannelsessystemet omsættes til lønnet arbejde. Heraf kan det naturligvis ikke entydigt sluttes, at en højere position i det sociale rum medfører gode økonomiske levevilkår. Et individ med en relativt begrænset kapitalmængde, men en klar overvægt af økonomisk kapital, kan sagtens have bedre økonomiske levevilkår end et individ med relativt større kapitalmængde som fortrinsvist er kulturel for eksempel kan landmanden meget vel tjene mere end skolelæreren. Risikoen for dårlige økonomiske levevilkår må imidlertid falde, jo højere ens sociale position er, og altså jo mere kapital man har. Hvis vi inddrager den symbolske dimension, får den anskueliggjorte sammenhæng mellem kulturel kapital og økonomiske levevilkår yderligere forklaringskraft. Jo større samlet kapitalmængde individet besidder, jo større sandsynlighed er der for, at vedkommende matcher den kapitalsammensætning, som medfører en høj position og dermed symbolsk magt på et givent felt. Den anerkendte kapitalsammensætning modelleres i stigende grad efter de symbolske magthavere, idet disse devaluerer andre kapitalsammensætninger end deres egen. Det generelle uddannelsesløft i det danske samfund de seneste halvtreds år indikerer, at institutionaliseret kulturel kapital i stigende grad har vundet anerkendelse i samfundet som helhed, og uddannelse er blevet et centralt krav for inklusion på arbejdsmarkedet (Esmark 2006: 95f). Hermed forstærkes sammenhængen mellem kulturel kapital i form af uddannelse og økonomiske levevilkår. På baggrund af Bourdieus kapitalteori kan fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark således forstås ud fra sammenhængen mellem økonomisk og kulturel kapital. Jo mere kulturel kapital et individ har, jo mere kan vedkommende potentielt omveksle til økonomisk kapital, og det kan derfor siges, at lav kulturel kapital medfører større risiko for dårlige økonomiske levevilkår en effekt, som yderligere forstærkes af kravene om uddannelse på arbejdsmarkedet. Side 9 af 79

10 Vi vil nu belyse de sociale netværk som en anden væsentlig differentieringsmekanisme for fordelingen af økonomiske levevilkår ved at inddrage Niklas Luhmanns teori om netværkenes kontrol med inklusion og eksklusion i funktionelt differentierede samfund Niklas Luhmann: Inklusion og eksklusion gennem netværk Hos Luhmann spiller sociale netværk en anden rolle end Bourdieus forståelse social kapital lægger op til. Ifølge Luhmann er sociale netværk en central faktor, idet inklusion og eksklusion i moderne samfund i stigende grad kontrolleres igennem sociale netværk Inklusion og eksklusion gennem sociale netværk Luhmann beskriver det moderne højtudviklede samfund som funktionelt differentieret. I denne samfundsform er samfundssystemet opdelt i en lang række subsystemer. Disse varetager hver deres funktion uafhængigt af hinanden og bør i forlængelse heraf varetage deres egne inklusions- og eksklusionsmekanismer ud fra hver sin specifikke, binære kode (Luhmann 2002: 124ff; Luhmann 1982: 235fff; Aakvaag 2008: 241f). I realiteten styres inklusion og eksklusion dog i stadig stigende grad af sociale netværk, som opererer parasitært i forhold til den gældende samfundsorden og udgøres af reciprocitetskæder, nyttevenskaber og dyadiske relationer (Luhmann 2002: 129fff). Netværkene er afhængige af den formelle organisation, der kendetegner funktionelt differentierede samfund, idet deres funktion består i at korrumpere denne organisation og overtage kontrollen med inklusion i og eksklusion fra de enkelte subsystemer. I det moderne samfund opnås social rang og positioner i funktionssystemernes organisation således i stigende grad gennem sociale netværk (ibid.). I praksis kommer de sociale netværks kontrol med inklusion og eksklusion blandt andet til udtryk gennem nepotisme og korruption: Hvis individ A får et job på bekostning af individ B gennem den binære kode kvalifikation/ikke-kvalifikation, fungerer arbejdsmarkedssystemets interne kontrol med inklusion og eksklusion. Hvis individ A derimod får jobbet, fordi vedkommendes onkel er chef, er der tale om en dysfunktion i arbejdsmarkedssystemets organisation, som medfører, at individ A s i denne sammenhæng stærke sociale netværk inkluderer ham på bekostning af individ B. Idet de sociale netværk ikke er institutionaliserede, men snarere opererer ad hoc og på basis af mundtlig kommunikation, får de en uhåndgribelig karakter, der gør deres korrumpering af den funktionelle differentiering til et sejlivet fænomen (ibid.: 131f). Side 10 af 79

11 Et integreret eksklusionsområde For at forstå sociale netværks betydning som social differentieringsmekanisme er det ydermere vigtigt at knytte en bemærkning til Luhmanns syn på integration på henholdsvis inklusions- og eksklusionsområdet i det funktionelt differentierede samfund. På inklusionsområdet er der tale om en opløsning af integrationen, således at inklusion i ét subsystem, for eksempel uddannelsessystemet, ikke nødvendigvis medfører inklusion i andre subsystemer. Eksklusionsområdet er derimod kendetegnet ved en høj grad af integration: Eksklusion fra et subsystem medfører quasi-automatisk eksklusion fra andre subsystemer en form for dominoeffekt i eksklusionen. Eksempelvis medfører eksklusion fra uddannelsessystemet, altså lav uddannelse, stor sandsynlighed for eksklusion fra det økonomiske system igennem arbejdsløshed (ibid.: 134). De sociale netværks betydning for risikoen for eksklusion fra det økonomiske system forstærkes hermed. Udover at netværkene kontrollerer eksklusionen fra subsystemet selv, medfører ovenstående dominoeffekt, at social eksklusion fra andre subsystemer også kan resultere i eksklusion fra det økonomiske system. Det er her nødvendigt at knytte en bemærkning til vores brug af begreberne inklusion og eksklusion. Disse er på et teoretisk plan absolutte enten er man inkluderet, eller også er man ekskluderet. I praksis er individer dog snarere mere eller mindre inkluderede eller ekskluderede, hvilket også kaldes marginalisering. Ved dette begreb forstås en graduering af fordeling af levevilkår, der fører mod eksklusion 5 (Mortensen 2009: 27f; Larsen 2009b: 130f). I denne undersøgelse anvender vi begreberne inklusion og eksklusion, når vi omtaler Luhmanns teori, idet begreberne står centralt her, men de skal altså ikke forstås som absolutte fænomener Eksklusion fra det økonomiske system Mens Bourdieu ser kulturel kapital som den afgørende faktor for opnåelsen af gode økonomiske levevilkår, retter Luhmann altså i stedet fokus mod sociale netværks rolle i denne sammenhæng. Individets muligheder for at opnå et højtlønnet arbejde afhænger ifølge Luhmann af de sociale netværk, idet disse kontrollerer inklusionen og eksklusio- 5 Det er naturligvis muligt også at bevæge sig mod inklusion. Mortensen nævner uddannelse af indvandrere, resocialisering og revalidering som eksempler på såkaldte positive marginaliseringprocesser (Mortensen 2009: 28). Side 11 af 79

12 nen i subsystemerne i det moderne samfund, og dermed også fra det økonomiske system. Den førnævnte integration af eksklusionen i funktionelt differentierede samfund betyder, at eksklusion fra det økonomiske system også kan være et resultat af eksklusion fra andre subsystemer, eksempelvis uddannelsessystemet, arbejdsmarkedet eller det juridiske system. Dermed får sociale netværk ikke blot betydning for individers økonomiske levevilkår i kraft af eksklusion fra det økonomiske system, men ved at kontrollere eksklusionsmekanismer i samfundet generelt. Dette betyder i praksis, at adgangen til et givent job i stigende grad afhænger af at have et stærkt socialt netværk. Vi vil nu inddrage Scott Lashs teori om informations- og kommunikationsstrukturer for at anskue fordelingen af økonomiske levevilkår i lyset af samfundets omstilling til et informationssamfund Lash: Placering i forhold til informations- og kommunikationsstrukturer De sociale strukturer, som både Bourdieu og Luhmann beskriver som afgørende for fordelingen af økonomiske levevilkår i det moderne samfund gennem deres fokus på det sociale rum og sociale netværks differentierende rolle, ser Lash som opløste Informations- og kommunikationsstrukturer i den refleksive modernitet Lash mener, at samfundet har bevæget sig fra simpel modernitet til dets nuværende stadie af refleksiv modernitet som et resultat af en informatisering af produktionen, der har medført en generel forøgelse af refleksiviteten i samfundet (Lash 1994: 110fff). Øget fokus på specialisering og innovation betyder, at vidensintensive designprocesser er langt mere centrale i dag end førhen og i høj grad overskygger den manuelle fremstillingsproces (Lash 1994: 119). Akkumulation af kapital bliver derfor i høj grad lig med akkumulation af information (ibid.: 129f). Kapitalakkumulationen styres således af informations- og kommunikationsstrukturer 6, der derfor bliver afgørende for fordelingen af økonomiske levevilkår i denne moderne informationsøkonomi. Disse I&K-strukturer består af de kanaler, hvorigennem information passerer, og af de rum, hvori informationsbearbejdende evner tillæres. I refleksivt 6 Herefter benævnt I&K-strukturer. Side 12 af 79

13 moderne samfund styres individets levevilkår således af dets placering i forhold til og adgang til I&K-strukturerne, hvormed disse overtager den differentierende funktion, som sociale strukturer i form af uddannelse og netværk tidligere varetog (ibid.: 121). Vi finder det her atter relevant at knytte en bemærkning til brugen af begreberne inklusion, eksklusion og marginalisering. Lashs teori rummer i vores øjne både en marginaliseringsdynamik vedrørende placering i forhold til og en inklusions- og eksklusionsdynamik vedrørende den faktiske adgang til I&K-strukturer. I tråd med vores tidligere overvejelser omkring inklusion og eksklusion som teoretiske, absolutte begreber, finder vi det i denne undersøgelse mest meningsfuldt at operere med marginalisering i forhold til I&K-strukturer, hvorfor vi i det følgende fokuserer på placeringen i forhold til I&Kstrukturer Samfundets refleksive vindere og tabere Overgangen til I&K-strukturer som primær differentierende mekanisme medfører ikke en afsked med et klassedelt samfund, idet den forøgede refleksivitet ifølge Lash ikke fordeler sig ligeligt i hele samfundet. Lash skelner i denne forbindelse mellem samfundets refleksive vindere og refleksive tabere ((ibid.: 120). De refleksive vindere udgøres af middelklassen, der arbejder inden for I&K-strukturerne, samt de dele af arbejderklassen, der har formået at omstille sig til de nye produktionsvilkår og arbejder med I&Kstrukturerne (ibid.: 129f). De refleksive tabere danner en moderne underklasse, der skiller sig ud ved, at de opløste sociale strukturer her, som det eneste sted i samfundet, ikke erstattes af I&K-strukturer. Individerne i underklassen står således uden for I&Kstrukturerne de påvirkes af dem, men har ikke indflydelse på dem og evner ej heller at anvende dem som redskaber (ibid.: 130, 134). Individer i underklassen er derfor ude af stand til at indgå i den moderne informationsøkonomi på lige fod med individer fra andre klasser. Da I&K-strukturerne styrer kapitalakkumulationen i det refleksivt moderne samfund, er de derfor dårligst stillet i fordelingen af økonomiske levevilkår. Eksklusionen fra I&K-strukturer igangsætter en række komplekse marginaliseringsprocesser i den refleksive underklasse, som yderligere forværrer individers muligheder for at indgå i I&K-strukturerne. Hermed igangsættes en ond cirkel, hvor de refleksive tabere marginaliseres stadig mere i fordelingen af økonomiske levevilkår (ibid.: ). Vi vil nu bevæge os videre og diskutere de teorier, vi har redegjort for. Side 13 af 79

14 3.4. Diskussion Bourdieu, Luhmann og Lashs teorier stiller skarpt på hver sin afgørende faktor bag den sociale differentiering, som økonomiske levevilkår fordeles ud fra det i moderne samfund. Vi vil i det følgende diskutere forskellene i de tre teorier, hvorvidt Luhmann og Lash kan bidrage med valide, anderledes perspektiver på fordelingen af økonomiske levevilkår end de, der findes hos Bourdieu. Gennem diskussionen vil vi således undersøge de teoretiske argumenter for, at flere forskellige faktorer sideløbende påvirker fordelingen af økonomiske levevilkår med henblik på efterfølgende at undersøge disse faktorer empirisk Uafhængige, sociale netværk? Vi vil i det følgende diskutere Luhmanns syn på sociale netværk som den primære differentieringsmekanisme i moderne, højtudviklede samfund, og dermed et centralt forklaringselement for fordelingen af økonomiske levevilkår. Formålet er at anskueliggøre, hvorledes Luhmanns teori adskiller sig fra Bourdieus syn på social differentiering i det sociale rum. Det må her bemærkes, at Bourdieu og Luhmann opererer med forskellige ontologier, hvad angår deres syn på klassedifferentieringer. Bourdieu opererer med teoretiske klasser, som er tilbøjelige til at nærme sig hinanden i det sociale rum, men som ikke automatisk mobiliserer sig og bevidstgøres i marxsk forstand (Bourdieu 1997: 26fff). Luhmann bestrider ikke nødvendigvis forekomsten af klasseforskelle, men mener at klassebegrebet er utilstrækkeligt til at forstå inklusion og eksklusion i moderne, højtudviklede samfund (Luhmann 2002: 127f). Vi mener imidlertid ikke, at uddannelsessystemet er et af de systemer, som kan henregnes under de sociale netværks kontrol. Dette er relevant, idet uddannelsessystemet er en central arena for akkumulationen af den kulturelle kapital, der hos Bourdieu bliver en central forklaringsfaktor for fordelingen af økonomiske levevilkår. I det danske samfund er adgangen til uddannelse som udgangspunkt fri. Dette betyder ikke, at adgang til uddannelsessystemet udelukkende sker ud fra en meritokratisk dygtig/ikke-dygtig-kode: Økonomisk kapital skaber eksempelvis differentieringer gennem private uddannelsestilbud, og kulturel kapital spiller en rolle såvel eksplicit, gennem adgangskvotienter og optagelsesprøver ved videregående uddannelser, som implicit, gennem bestemte koder for anerkendt adfærd i uddannelsessystemet (Bourdieu 1997: Side 14 af 79

15 37ff). Det synes dog i meget begrænset omfang at være sociale relationer og netværk, der styrer adgangen 7, og uddannelsessystemet må derfor ses som et af de subsystemer, der ikke kontrolleres af sociale netværk i det moderne samfund. Med det sagt er omvekslingen fra kulturel til økonomisk kapital ikke nødvendigvis uforstyrret af de sociale netværk. Vi antager, at denne omveksling i høj grad finder sted på arbejdsmarkedet, og man kan argumentere for, at sociale netværk kontrollerer inklusionen i og eksklusionen fra dette subsystem. Blot fordi et individ har masser af kulturel kapital, eksempelvis i kraft en høj uddannelse, er vedkommende ikke nødvendigvis en del af arbejdsmarkedet. Adgangen til et givent job synes i lige så høj grad at afhænge af at have et stærkt socialt netværk som af at have de rette kvalifikationer (bilag 2). På den baggrund er det sandsynligt, at de sociale netværk kontrollerer inklusionen på arbejdsmarkedet, sådan som Luhmann agiterer for, og at de altså griber ind i fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af omvekslingen fra kulturel til økonomisk kapital. Sociale netværk får hos Bourdieu betydning i kraft af den sociale kapital, de udstyrer individet med. Han ser social kapital som havende en medierende rolle, og han agiterer for, at social kapital aldrig er uafhængig af kulturel og økonomisk kapital. Social kapital har altså aldrig værdi uden anden kapital, hvilket ikke stemmer overens med Luhmanns opfattelse af de sociale netværks autonome funktion (Bourdieu 1986: 249). Værdien af den sociale kapital består netop i dens medierende rolle imellem de andre kapitalformer, hvormed den ikke i sig selv kan skabe differentieringer. Hvis et individ hypotetisk set har en stor mængde social kapital, men ingen kulturel og økonomisk kapital, og altså ikke kan bringe nogen ressourcer og kompetencer til torvs udover et veludbygget netværk, kan vedkommende næppe have et arbejde, og derfor næppe heller have gode økonomiske levevilkår. Sociale netværk kan altså ikke opveje en graverende mangel på kulturel og økonomisk kapital, hvilket i praksis underbygges af, at individer til stadighed uddanner sig mere (Hansen 2003: 33). Såfremt vejen til opnåelse af gode økonomiske levevilkår udelukkende afhang af sociale netværk ville incitamentet til at uddanne sig intuitivt set være noget mere begrænset. Der er altså på baggrund af ovenstående diskussion gode argumenter for både Bourdieus og Luhmanns syn på den sociale differentiering, og derfor for såvel kulturel kapi- 7 Vi er klar over, at bekendtskab og relation kan have en betydning på enkelte privatskoler, men i reglen opnår man ikke fortrinsvis succes eller inklusion i uddannelsessystemet gennem sine sociale netværk i Danmark. Side 15 af 79

16 tals som sociale netværks betydning for fordelingen af økonomiske levevilkår. Ud fra Luhmanns teori kan vi argumentere for, at forholdet mellem kulturel kapital og økonomisk kapital korrumperes af de sociale netværk, mens Bourdieus teori anskueliggør, at individers kulturelle kapitalbeholdning dog alligevel må have en vis indflydelse på de økonomiske levevilkår. Det må derfor være et mål for vores empiriske undersøgelse at afdække, hvorvidt sociale netværk har en forklaringskraft for fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængig af kulturel kapital En ophobning af marginaliseringsfaktorer Vi vil nu diskutere, hvordan Scott Lashs forståelse af I&K-strukturers differentierende funktion i moderne samfund adskiller sig fra Bourdieus syn på social differentiering. Som tidligere nævnt erstatter I&K-strukturer ifølge Lash de sociale strukturer, der førhen organiserede og stratificerede samfundet. Under den refleksive modernitet er omdrejningspunktet for størstedelen af produktionen og den økonomiske kapitalakkumulation akkumulationen af information, og individets muligheder i forhold til fordelingen af økonomiske levevilkår afhænger således af dets placering i forhold til I&Kstrukturerne. Det er ved første øjekast svært at argumentere for, at forskelle i denne placering ikke kan føres tilbage til forskelle i individers beholdning af kulturel kapital, og dermed til Bourdieus syn på social differentiering. Lash udpeger selv uddannelse som en væsentlig forudsætning for at tilegne sig tilstrækkelige informationsbearbejdende evner til at kunne manøvrere i forhold til I&K-strukturer, og det kan derfor synes nærliggende at drage den konklusion, at individers placering i forhold til I&K-strukturer betinges af, hvor meget kulturel kapital de besidder. Dette ville dog være en reduktionistisk tolkning, der ikke formår at rumme de mange aspekter, Lashs forståelse af differentieringsmekanismerne i det refleksivt moderne samfund indebærer. Dårlige økonomiske levevilkår kan ikke entydigt føres tilbage til manglende informationsbearbejdende evner, men må ses som en del af et langt større billede. Som følge af de sociale strukturers opløsning og I&K-strukturernes manglende overtagelse på samfundets bund kendetegnes netop dette samfundslag som tidligere nævnt ved fraværet af regulerende strukturer. Disse anomiske tilstande muliggør en ophobning af marginaliseringsfaktorer hos samfundets svageste grupper - faktorer såsom arbejdsløshed, ghettoisering og isolation i informationsdøde områder samt kultu- Side 16 af 79

17 rel og politisk eksklusion fra civilsamfundet. Disse griber alle ind og begrænser individets muligheder for at indgå i I&K-strukturerne yderligere. I&K-strukturernes differentierende funktion udmønter sig således i igangsættelsen af en nedadgående social spiral og kan altså næppe reduceres til én forklaringsfaktor hos Lash. Dermed er Bourdieu og Lash uenige om, hvorvidt I&K-strukturernes differentierende rolle kan reduceres til et spørgsmål om kulturel kapital, eller om de beskriver en autonom differentieringsmekanisme i højtudviklede moderne samfund. Det må derfor være et mål for vores empiriske undersøgelse at afdække, hvorvidt I&K-strukturer tilføjer ny forklaringskraft til fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af sammenhængen mellem kulturel og økonomisk kapital. 3.5 Sammenfatning: Undersøgelsens teoretiske fokuspunkter På baggrund af vores teoretiske diskussion identificerer vi således tre centrale differentieringsmekanismer, der kan forklare fordelingen af økonomiske levevilkår. Pierre Bourdieus teori beskriver, hvordan forskellige kapitalformer kan omveksles til hinanden, og hvordan omvekslingsforholdet mellem kulturel kapital og økonomisk kapital er centralt for fordelingen af økonomiske levevilkår. Det er derfor et fokuspunkt for vores empiriske undersøgelse at undersøge, hvorvidt denne sammenhæng gør sig gældende. Dernæst motiverer sociale netværks stigende betydning på arbejdsmarkedet motiverer os til at inddrage Niklas Luhmanns teori om inklusion og eksklusion for at kunne undersøge disse netværks forklaringskraft i forhold til fordelingen af økonomiske levevilkår. Det kan diskuteres, i hvilken grad sociale netværks indflydelse på individers økonomiske levevilkår kan gøre sig gældende uafhængigt af deres kapitalbeholdning. Det er derfor også et fokuspunkt for vores empiriske undersøgelse at afdække sociale netværks betydning uafhængigt af kulturel kapital for at vurdere, hvorvidt Luhmanns teori kan bidrage med et validt og anderledes perspektiv på fordelingen af økonomiske levevilkår. Endelig ansporer det moderne, højtudviklede samfunds særegne karakter os til at belyse fordelingen af økonomiske levevilkår fra et tredje perspektiv, der sætter fokus på betydningen af informations- og kommunikationsstrukturer på baggrund af Scott Lashs teori herom. Marginalisering i forhold til I&K-strukturerne kan til i et reduktionistisk Side 17 af 79

18 perspektiv ses som forbundet med lav kulturel kapital. Imidlertid er denne marginalisering en del af et større samspil af faktorer, der medfører ringe økonomiske levevilkår. Det er derfor et tredje fokuspunkt for vores empiriske undersøgelse at afdække forklaringskraften af placering i forhold til I&K-strukturer uafhængigt af kulturel kapital og dermed vurdere Lashs bidrag med et validt og anderledes perspektiv på fordelingen af økonomiske levevilkår. Side 18 af 79

19 4. Operationalisering og hypoteser 4.1. Teoretiske hypoteser På baggrund af den teoretiske diskussion vil vi nu opstille teoretiske hypoteser for forklaringen af fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark. Gennem vores teoretiske overvejelser har vi beskæftiget os med risikoen for dårlige økonomiske levevilkår. I den empiriske analyse vil vi bibeholde denne retning, men for at opretholde statistisk begrebsstringens tale om statistisk sandsynlighed for dårlige økonomiske levevilkår snarere end risiko. Ud fra Pierre Bourdieus kapitalteori fokuserer vi på sammenhængen mellem kulturel og økonomisk kapital som hovedkausalitet for fordelingen af økonomiske levevilkår. Undersøgelsens første hypotese er derfor, at lav kulturel kapital øger sandsynligheden for dårlige økonomiske levevilkår: Lav kulturel kapital Øget sandsynlighed for dårlige økonomiske levevilkår Figur 1: Første teoretiske hypotese Vi ønsker ligeledes at undersøge, i hvor høj grad andre teorier kan bidrage med valide, anderledes perspektiver på fordelingen af økonomiske levevilkår. Gennem den teoretiske redegørelse og diskussion har vi identificeret sociale netværk og informations- og kommunikationsstrukturer 8 som mulige, alternative forklaringsfaktorer. Vi vil derfor undersøge, hvorvidt disse forklarer fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af kulturel kapital, og vi formulerer derfor vores anden og tredje teoretiske hypotese om, at henholdsvis svage sociale netværk og marginalisering i forhold til I&K-strukturer øger sandsynligheden for dårlige økonomiske levevilkår: 8 Herefter benævnt som I&K-strukturer. Side 19 af 79

20 Svagt socialt netværk Øget sandsynlighed for dårlige økonomiske levevilkår Figur 2: Anden teoretiske hypotese Marginalisering ift. I&K-strukturer Øget sandsynlighed for dårlige økonomiske levevilkår Figur 3: Tredje teoretiske hypotese 4.2. Operationalisering For at gøre de teoretiske hypoteser empirisk målbare operationaliseres de centrale teoretiske begreber som følger: Tabel 1: Oversigtsskema over operationaliseringer Teoretisk begreb Empirisk enhed Dårlige økonomiske levevilkår Begrænset økonomisk sikkerhed Lav kulturel kapital Lavt gennemført uddannelsesniveau Svagt socialt netværk Mindre social end de fleste jævnaldrende Marginalisering ift. I&K-strukturer Sjældnere end daglig brug af internettet Vi vil i det følgende uddybe argumenterne for disse operationaliseringer og præsentere de variable, vi anvender i den empiriske analyse. Operationaliseringen foretages på baggrund af de tilgængelige data i 5. runde af European Social Survey fra Dårlige økonomiske levevilkår Begrænset økonomisk sikkerhed Oftest operationaliseres individers økonomi til indkomst i kroner, men levevilkår er på mange måder et relativt begreb. Gæld, boligudgifter, tilstedeværelsen af børn og lignende varierer meget fra husstand til husstand og medfører vidt forskellige rådighedsbeløb for ellers ensartede indkomster. Derfor vælger vi i stedet at anvende en variabel, der viser respondentens opfattelse af sin husstands økonomiske situation (bilag 3). Vi er klar over, at respondenters opfattelse af, hvorvidt de lever godt eller akkurat lige klarer dagen og vejen i høj grad farves af levestandarden i deres omgivelser. Vi mener dog 9 Datasættet præsenteres mere indgående senere i afsnittet Præsentation af datasæt og analyseudvalg Side 20 af 79

21 alligevel, at variablen fortæller noget anvendeligt om, hvorvidt respondenterne føler sig pressede af en potentielt usikker økonomi. Vi sidestiller derfor denne oplevelse af begrænset økonomisk sikkerhed med dårlige økonomiske levevilkår Omkodning og variabelpræsentation Vi omkoder variablen fra en ordinal til en binær fordeling med kategorierne Lever godt (god økonomisk sikkerhed) og Klarer sig / har det svært (begrænset økonomisk sikkerhed). Omkodningen fremgår af tabel 2 og udføres ud fra en vurdering af, at økonomien bliver et mere begrænsende vilkår for dem, der blot klarer dagen og vejen, end for dem, der klarer sig godt. Der er ingen positiv akkumulation af økonomiske levevilkår i de nederste kategorier, og risikoen for at have begrænset økonomisk sikkerhed er således større her end i resten af samfundet. Tabel 2: Opfattelse af husstandens indkomst Oversigt over omkodninger Antal Procent Lever godt på den nuværende indtægt Leve godt (God økonomisk sikkerhed) ,28 % Klarer dagen og vejen med den nuværende indtægt Finder det svært med den nuværende indtægt Finder det meget svært med Akkurat lige klare sig / have det svært den nuværende indtægt (Begrænset økonomisk sikkerhed) ,72 % Total % Som det fremgår af tabel 2, betegner ca. 1/3 af respondenterne deres indkomstmæssige situation på en måde, som vi her i opgaven ser som kendetegnet ved begrænset økonomisk sikkerhed Lav kulturel kapital Lavt opnået uddannelsesniveau På baggrund af Bourdieus teori ser vi kulturel kapital som viden og kundskaber, der i høj grad erhverves i og udtrykkes gennem uddannelsessystemet. Vi operationaliserer derfor kulturel kapital til respondenternes højest opnåede uddannelsesniveau (bilag 3) Omkodning og variabelpræsentation Vi omkoder kategorierne, så de svarer til de almindeligt anvendte uddannelsestrin i dansk kontekst, der primært udtrykker uddannelsernes længde. Vi vælger at kode grundskole og gymnasial uddannelse sammen, idet begge uddannelsestrin må anses Side 21 af 79

22 Procentvis fordeling Eksamensnumre Social Differentiering 1018, 1023, som værende ufaglærte. Desuden er den kulturelle kapital, der akkumuleres på gymnasiale uddannelser, svær at omveksle til økonomisk kapital i sig selv. Uddannelseskategorierne er ordinalt fordelt og udfaldene fremgår sammen med omkodningerne af tabel 3: Tabel 3: Uddannelsesniveauer Oversigt over omkodninger Antal Procent Ingen skolegang, børnehaveklasse, klasse Folkeskole klasse klasse Gymnasiale uddannelser Korte erhvervsuddannelser Grundskole og gymnasium ,98 % Faglig uddannelse Erhvervs- og faglig uddannelse ,21 % Kort videregående udannelse KVU 140 9,82 % Mellemlang videregående uddannelse MVU ,37 % Universitetsbachelorer, 1. del af kandidatuddannelsen Lang videregående uddannelse Licentiat Forskeruddannelse, Ph.d., doktor LVU 123 8,63 % Total % I forhold til undersøgelsens teoretiske grundlag er det her værd at bemærke, at over halvdelen af analyseudvalget (59,19 %) ikke har videregående uddannelser, og at uddannelsestrinene MVU og LVU, der må ses som relativt kulturelt kapitalstærke, udgør omtrent en tredjedel (31 %) af analyseudvalget. Fordelingen af uddannelse illustreres i nedenstående graf: Figur 4: Diagram over fordeling af uddannelseskategorier Grundskole og gymnasie Erhvervs- og faglig uddannelse KVU MVU LVU Side 22 af 79

23 Svagt socialt netværk Mindre social end jævnaldrende Sociale netværk defineres af Luhmann som reciprocitetskæder, nyttevenskaber og dyadiske relationer og i praksis udgøres disse netværk i vores øjne af relationer med familie, venner og kollegaer (Luhmann 2002: 129). Vi har derfor valgt at anvende en variabel, hvor respondenterne overordnet tilkendegiver, hvor ofte de mener, de deltager i sociale aktiviteter sammenlignet med deres jævnaldrende (bilag 3). Vi ser denne variabel over social aktivitet som et udtryk for både, hvorvidt respondenten har et stærkt socialt netværk, og hvor højt denne prioriterer at pleje det. Jo sjældnere man deltager i sociale aktiviteter, jo større er sandsynligheden for at have et svagt socialt netværk. Respondenter vil være tilbøjelige til at svare i overensstemmelse med de praksisser, de ser omkring sig, og deres besvarelse er derfor til dels afhængig af deres sociale kontekst. Derudover er vi opmærksomme på, at respondenter som led i en bestemt selvfremstilling kan have tendens til at overrapportere deres egen sociale deltagelse. Vi risikerer med andre ord at måle en kombination af relative, sociale normer og selvfremstillinger samtidig med sociale netværk. Trods risikoen for specifikationsfejl mener vi dog, at variablen for social aktivitet er en anvendelig operationalisering af sociale netværk Omkodning og variabelpræsentation Vi omkoder variablen fra en ordinal til en binær fordeling med udfaldene Lige så eller mere social end de fleste jævnaldrende og Mindre social end de fleste jævnaldrende. Vi vælger at kode midterkategorien sammen med de mere sociale kategorier for at koncentrere effekten fra de manglende sociale netværk hos den gruppe af respondenter, der aktivt har tilkendegivet, at de er mindre sociale end flertallet. Omkodningen og udfaldenes fordeling fremgår af tabel 4: Tabel 4: Social aktivitet Oversigt over omkodninger Antal Procent Langt sjældnere end de fleste Mindre social end de fleste Sjældnere end de fleste jævnaldrende ,4 % Lige så ofte som andre Oftere end de fleste Lige så eller mere social end Meget oftere end de fleste de fleste jævnaldrende ,6 % Total % Side 23 af 79

24 Her ses det, at 28,4 % af analyseudvalget efter eget udsagn er mindre sociale end flertallet af deres jævnaldrende. Det er denne gruppe, vi vurderer som havende et svagt socialt netværk og dermed større risiko for begrænset økonomisk sikkerhed Marginalisering i forhold til I&K-strukturer Sjældnere end daglig brug af internettet I&K-strukturer består ifølge Lash af kanaler, hvorigennem information passerer, og rum, hvori informationsbearbejdning foregår. Vi operationaliserer dette teoretiske begreb ved hjælp af en variabel, der udtrykker, hvor ofte respondenterne efter eget udsagn bruger internettet eller til personlig brug enten hjemme eller på arbejde 10 (bilag 3). Der er andre variable i datasættet, der omhandler respondenternes brug af avis, TV og radio, hvilke også kan klassificeres som I&K-strukturer. Vi finder dog brug af internettet mest relevant, idet det i langt højere grad end de andre medier er et interaktionsredskab, der fordrer aktiv anvendelse frem for passiv modtagelse. Derudover understøttes variabelvalget af, at Lash selv nævner sparsom tilstedeværelse af fibernetforbindelser og internationale computernetværk som en indikator på marginalisering i forhold til I&K-strukturer (Lash 1994: 132). Vi er opmærksomme på spørgsmålets formulering omkring personlig brug. Det kan ikke udelukkes, at der findes individer, som alene anvender internettet i arbejdsøjemed og dermed er inkluderede i I&K-strukturer uden at anvende dem til personlig brug. Vi mener dog, at dette er højst usandsynligt i et moderne, højtudviklet samfund. Vi er ydermere klar over, at internettet kan anvendes som underholdningskilde uden, at dette nødvendigvis forbedrer individers økonomiske levevilkår. Hvis individer kan finde ud af at søge underholdning på internettet, kan de dog højst sandsynligt også manøvrere i forhold til I&K-strukturer generelt. Endelig bør det bemærkes, at alder kan spille en rolle i forhold til individers brug af internettet, da internettet er et forholdsvis nyt fænomen, som ikke alle generationer har været i lige stor berøring med. Ligesom der kan være stor forskel i brugen af internettet hos marginaliserede og ikke-marginaliserede grupper, kan der også være store aldersforskelle i brugen af internettet inden for hver af de respektive grupper. 10 Idet også er kommunikation via en internetforbindelse, vil vi fremadrettet blot henvise til internetbrug som overordnet kategori. Side 24 af 79

25 Omkodning og variabelpræsentation Vi omkoder variablen fra en ordinal til en binær fordeling med kategorierne Hverdagsbrug og Sjældnere end daglig brug. Omkodningen fremgår af følgende tabel: Tabel 5: Internetbrug Oversigt over omkodninger Antal Procent Ingen adgang hjemme eller på arbejde Aldrig Mindre end én gang om måneden Èn gang om måneden Sjældnere Én gang om ugen end daglig Flere gange om ugen brug ,08 % Hver dag Hverdagsbrug ,92 % Total % Udfaldene for internetbrug fordeler sig som vist i tabel 5. Lidt under 1/3 af analyseudvalget (30,08 %) rapporterer, at de anvender internettet til personlig brug sjældnere end dagligt, og det er altså denne gruppe, vi ser som marginaliserede i forhold til I&Kstrukturer og dermed som havende størst sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed Kontrolvariable Udover vores primære, teoretisk funderede variable inddrages to interessante kontrolvariable Alder Eftersom vores undersøgelse blandt andet undersøger nye eller tiltagende tendenser, der karakteriserer højtudviklede samfund, kan det tænkes, at disse tendenser ikke har gjort sig gældende i samme grad for den ældre del af analyseudvalget som for den yngre del. De ældres økonomiske levevilkår er et resultat af et langt arbejdsliv og må derfor ses som mindre afhængige af relativt nye sociale differentieringsmekanismer. Vi inddrager derfor respondenternes beregnede alder som kontrolvariabel i vores undersøgelse. Aldersfordelingen i analyseudvalget ses i tabel 6 og vil blive uddybet i vores repræsentativitetstest. Side 25 af 79

26 Tabel 6: Alder Antal Procent år ,64 % år ,66 % år ,18 % år % år ,71 % år 140 9,82 % Total % Gennemsnit 48,4 år Køn Eftersom vi undersøger forskelle i økonomiske levevilkår, bør køn også inddrages, da det altid må ses som værende en relevant faktor i en sociologisk undersøgelse af økonomiske forhold. Vi anvender respondenternes køn som kontrolvariabel i undersøgelsen, og fordelingen af denne variabel fremgår af tabel 7. Tabel 7: Køn Antal Procent Mand ,68 % Kvinde ,32 % Total % Denne fordeling uddybes yderligere i repræsentativitetstesten Empiriske hypoteser Ud fra operationaliseringen af de teoretiske begreber til målbare variable kan vi opstille en række empiriske hypoteser for de anførte faktorers betydning for individers sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Vi forventer, at et lavt gennemført uddannelsesniveau forøger sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed, hvilket udmønter sig i denne første empiriske hypotese: Lavt gennemført uddannelsesniveau Begrænset økonomisk sikkerhed Figur 5: Første empiriske hypotese Side 26 af 79

27 Derudover formoder vi, at personer, der vurderer sig selv som værende mindre sociale end de fleste af deres jævnaldrende, også vil have større sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed. Denne antagelse fører frem til vores anden empiriske hypotese: Mindre social end flertallet af jævnaldrende Begrænset økonomisk sikkerhed Figur 6: Anden empiriske hypotese Slutteligt forventer vi, at sjældnere end daglig brug af internettet vil have en lignende effekt på individets sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed, hvilket munder ud i opstillingen af vores tredje empiriske hypotese: Sjældnere end daglig brug af internettet Begrænset økonomisk sikkerhed Figur 7: Tredje empiriske hypotese På baggrund af disse empiriske hypoteser opstiller vi på næste side en kausalmodel for alle de tendenser, vi søger at belyse i den empiriske analyse (figur 8). Vi forsætter dernæst til den statistiske analyse, hvor vi undersøger den empiriske tilstedeværelse af de teoretiske differentieringsmekanismer, som gennem ovenstående operationalisering er gjort målbare. Side 27 af 79

28 Figur 8: Samlet kausalmodel over tendenser, der indgår i den empiriske analyse Side 28 af 79

29 5. Præsentation af data og repræsentativitet 5.1. Præsentation af datasæt og analyseudvalg Vores statistiske analyse baserer sig på data fra European Social Survey's 5. runde og er del af en større Europæisk interviewundersøgelse, der i Danmark blev foretaget af SFI fra d. 20/ til d. 31/ Respondenterne er udtrukket gennem random sampling i det danske CPR-register af alle personer, der født før d. 1. september Stikprøveudtrækket fra CPR-registeret indeholdt i alt 2900 personer, hvoraf indvilligede i at deltage i undersøgelsen (bilag 4) Filtrering For at sikre et konstant analyseudvalg frasorteres respondenter, der ikke har svaret på samtlige af de spørgsmål, vi anvender i analysen. Idet vi undersøger respondenternes risiko for at have begrænset økonomisk sikkerhed, bortsorteres alle 15-17årige, da vi antager, at størstedelen af disse er hjemmeboende og derfor højst sandsynligt har begrænset ansvar for egen økonomiske sikkerhed. Vi bortsorterer desuden respondenter over 80 år ud fra overvejelser omkring, at datasættet ikke indeholder ret mange respondenter i alderskategorierne over 80, og vi derfor hurtigt vil komme til at ekstrapolere, hvis vi udtaler os om disse grupper. På baggrund af disse bortsorteringer får vi et endeligt analyseudvalg på respondenter (bilag 5). Vores population er hermed alle danskere i alderen år, da surveyundersøgelsen blev foretaget Repræsentativitetstest Det faktum, at ca. 45 % af de udtrukne personer af forskellige grunde endte med ikke at deltage i undersøgelsen, rejser spørgsmålet om, hvorvidt vores analyseudvalg kan anses for repræsentativt på baggrund af denne stikprøve. Såfremt dette bortfald er tilfældigt og uafhængigt af sociale såvel som demografiske faktorer, burde frafaldet af respondenter ikke have konsekvenser for repræsentativiteten. Synes bortfaldet derimod systematisk koblet til særlige sociale eller demografiske faktorer, kan dette skade repræsentativiteten. Det bør derfor undersøges, om systematiske afvigelser fra populationens sammensætning lader til at gøre sig gældende i det endelige analyseudvalgs sammensætning. For at belyse dette, vil vi i det følgende sammenligne analyseudvalgets køns- og Side 29 af 79

30 aldersmæssige fordelinger med Danmarks Statistiks fordelinger for populationen i første kvartal af 2011 (bilag 6) Køns repræsentativitet Vi tester den kønsmæssige repræsentativitet ved hjælp af en bernoullifordelt Z-test af en binær-variabel, hvor det ene udfald kodes som succes og det andet som fiasko. Her kodes udfaldene således: Kvinde = Succes og Mand = Fiasko. Sandsynligheden for at være kvinde i stikprøven sammenlignes med sandsynligheden i populationen. Hypoteserne for test af signifikant forskel på stikprøven og population bliver: Hvor er andelen af kvinder i stikprøven og er andelen i populationen. Fordelingen i populationen og stikprøven fremgår af tabel 8: Tabel 8: Frekvenser og sandsynligheder for analyseudvalget og for populationen. Frekvens i stikprøven SSH. i stikprøven Frekvens i populationen SSH. i populationen Kvinde 689 0, ,502 Mand 737 0, ,498 Total Teststatistikken for køns repræsentativitet udregnes som følger, hvor n er størrelsen på det endelige analyseudvalg: Idet Z-værdier følger en standardiseret normalfordeling og skal vurderes ud fra den kritiske grænseværdi på +-1,96, kan vi konkludere, at der ikke er signifikant forskel på kønsfordelingen i stikprøven og populationen. Forholdet mellem kønsfordelingen i populationen og stikprøven placerer sig hermed i H0-rummet, som grafen nedenfor illustrerer: Side 30 af 79

31 Figur 9: Graf over Z-test af repræsentativitet for køn hos analyseudvalget Idet vi således kan godtage H0-hypotesen om homogenitet mellem stikprøve og population, må vores analyseudvalg ses som repræsentativt i forhold til kønsparameteret Alders repræsentativitet Den anden repræsentativitetsfaktor, vi ønsker at belyse, er alder. Aldersfordelingen for populationen og stikprøven fremgår af figur 10: 0,25 Figur 10: Aldersfordeling for population og analyseudvalg 0,2 0,15 0,1 0, Population Analyseudvalg I ovenstående søjlediagram over aldersfordelingen i 10-årsintervaller ses en række forskelle mellem analyseudvalget og populationen. For at undersøge, hvorvidt de observerede forskelle er signifikante, anvendes en -homogenitetstest. Vi opstiller følgende hypoteser: Side 31 af 79

32 For at udføre denne test anvendes teststatistikken for -test: Eksempelvis udregnes -værdien for de 18-29årige således: Hvor er frekvensen i et aldersinterval i analyseudvalget, er andelen i samme interval i populationen og n er den totale sum af analyseudvalget. K er antallet af kategorier, vi har inddelt alder i. Teststatistikken følger en -fordeling med K-1 frihedsgrader. Med 6 alderskategorier og et signifikansniveau på 5 %, finder vi dette signifikansniveau: Tabel 9 viser de udregnede -værdier for hvert enkelt aldersinterval samt den summede -værdi for aldersvariablen: Tabel 9: Homogenitetstest af aldersintervaller for analyseudvalg og population Frekvens i analyseudvalg(z K ) Andel i populationen(π) Forventet frekvens under H 0 (π k *n) år 223 0, ,4 8, år 209 0, ,8 7, år 302 0, ,6 1, år 271 0, ,4 2, år 281 0, ,7 9, år 140 0, ,1 0,03 X 2 -værdier Total ,32 Side 32 af 79

33 Den samlede -værdi ender på 29,32 og overskrider dermed den kritiske værdi på 11,1 ved 5 frihedsgrader, hvilket placerer -værdien i H1-rummet i nedenstående figur 11. Vi kan derfor konkludere, at analyseudvalgets aldersfordeling ikke synes repræsentativ. Figur 11: Graf over x 2 fordeling for analyseudvalgets aldersrepræsentativitet Eftersom vores ovennævnte filtrering kun bortsorterer 144 respondenter fra stikprøven, virker det usandsynligt, at den manglende repræsentativitet udelukkende skyldes vores filtre. Vi fortsætter vores regressionsanalyse med dette analyseudvalg, idet den manglende aldersmæssige repræsentativitet snarere må relateres til stikprøven som helhed. Vi vil dog holde den manglende aldersmæssige repræsentativitet in mente i vores efterfølgende konklusioner. Side 33 af 79

34 6. Indledende empiri 6.1. Deskriptiv statistik Før vi påbegynder den egentlige empiriske analyse, er det relevant kort at undersøge, hvorvidt der helt basalt synes at gøre sig en sammenhæng gældende mellem vores Y og primære X'er, også kaldet parameters of interest 11. Vi vil belyse dette gennem -tests. Vores hypoteser i disse tests er som følger: Resultaterne for fremgår af tabel 10: -testen af forholdet mellem uddannelse og økonomisk sikkerhed Tabel 10: Krydstabulering af forholdet mellem økonomisk sikkerhed og højest opnåede uddannelsesniveau med kolonneprocenter. Leve godt (God økonomisk sikkerhed) Akkurat lige klarer sig / have det svært (Begrænset økonomisk sikkerhed) -værdi= 35,37, df(4) p<0,000 Højst gymnasial Erhvervsfaglig KVU MVU LVU Antal Procent Antal Procent Antal Procent Antal Procent Antal Procent ,9 % ,4 % % ,9 % ,4 % ,1 % ,6 % % 77 24,14 % 18 14,6 % På baggrund af den samlede -værdi på 35,37 kan vi i dette tilfælde forkaste H0- hypotesen, da testværdien overskrider den kritiske værdi på 9,49 for en -fordeling med 4 frihedsgrader. Der synes altså at være en sammenhæng mellem uddannelsesniveau og begrænset økonomisk sikkerhed. På samme vis fremgår testen for uafhængighed mellem social aktivitet og økonomisk sikkerhed af nedenstående tabel 11: 11 Disse refereres i det følgende til som undersøgelsens POI s Side 34 af 79

35 Tabel 11: Krydstabulering af forholdet mellem økonomisk sikkerhed og social aktivitet med kolonneprocenter. Leve godt (God økonomisk sikkerhed) Akkurat lige klarer sig / have det svært (Begrænset økonomisk sikkerhed) -værdi= 26,72, df(1) p<0,000 Lige så eller mere social end de fleste jævnaldrende Mindre social end de fleste jævnaldrende Antal Procent Antal Procent ,3 % ,3 % ,7 % ,7 % -værdien for forholdet mellem begrænset økonomisk sikkerhed og social aktivitet overskrider med sin værdi på 26,72 grænseværdien på 3,84 for en -fordeling med én enkelt frihedsgrad. Endelig tester vi, hvorvidt internetbrug synes at indvirke på fordelingen af respondenter med Y=1(begrænset økonomisk sikkerhed) og Y=0 (god økonomisk sikkerhed). Resultaterne fremgår af tabel 12: Tabel 12: Krydstabulering af forholdet mellem økonomisk sikkerhed og internetbrug med kolonneprocenter Leve godt (God økonomisk sikkerhed) Akkurat lige klarer sig / have det svært (Begrænset økonomisk sikkerhed) -værdi= 9,20, df(1) p<0,002 Daglig brug af internettet Sjældnere end daglig internetbrug Antal Procent Antal Procent ,7 % ,6 % ,3 % ,4 % Den fundne -værdi overskrider den kritiske værdi for en -fordeling med én frihedsgrad på 3,84. Vi forkaster derfor H0 hypotesen og antager, at der er en sammenhæng mellem at bruge internettet sjældnere end dagligt og have begrænset økonomisk sikkerhed. Side 35 af 79

36 Eftersom alle tre -tests overskrider deres respektive, kritiske værdier for nulhypotesen, kan det antages, at både uddannelsesniveau, social aktivitet og internetbrug har betydning for individets sandsynlighed for begrænset økonomiske sikkerhed 12. Derfor vil vi i den følgende parametriske analyse anvende disse tre faktorer som POI s til at forklare fordelingen i den afhængige Y-variabel: Begrænset økonomisk sikkerhed Analysestrategi Vi anvender en parametrisk analysestrategi til at undersøge de sammenhænge, der blev observeret i den foregående deskriptive analyse, idet vi ønsker at belyse flere forskellige parametres betydning for individets økonomiske sikkerhed på samme tid. Ved hjælp af regressionsanalyse kan vi anskue X-parametrenes isolerede effekter på Y og dermed undersøge, hvilken styrke den enkelte faktor synes at påvirke vores Y med, når alt andet holdes lige (Malchow-Møller 2010: 411). Vi har indledningsvis testet vores primærvariable for multicollinaritet for at sikre os, at de antydede effekter fra vores forskellige X-variable reelt er udtryk for forskellige faktorers påvirkning af Y, der ikke blot lader sig forklare af hinanden. Da testen ikke påviser en kritisk grad af samvariation mellem nogen vores forklarende variable, formoder vi, at vi til en vis grad kan undersøge de forskellige X ers isolerede effekter på Y (bilag 7). Undervejs i regressionsanalysen vil vi inddrage kontrolvariable for at undersøge, hvorvidt bagvedliggende faktorer kan forklare de sammenhænge, som vi har sporet i den deskriptive statistik. En sådan forklaringskraft vil komme til udtryk i form af insignifikante Z-værdier for det givne X, som kontrolvariablen har bagvedliggende forklaringskraft for. Da vores Y er binært og vi tester indvirkningen af flere forskellige X'er på vores afhængige variabel, anvender vi multipel logistisk regression i undersøgelsen (Kreiner 2007: 415). Det er muligt at gøre brug af en lineær regression til at udregne sandsynligheder for et binært Y på samme måde som den logistiske regression, men dette bliver problematisk, når der inkluderes kontinuerte variable 13, hvorfor vi i sidste ende vælger at anvende den logistiske regression (Geerdsen 2012a: 2). 12 Vi kan dog ikke på baggrund af testen afgøre noget om kausaliteten i denne sammenhæng. Vores formodning om at disse tre X-faktorer indvirker på den økonomiske sikkerhed, er funderet i teoretiske overvejelser. 13 Hvilket vi gør med inddragelsen af alder som kontrolvariabel Side 36 af 79

37 Logistisk regression Eftersom den logistiske regression beskæftiger sig med et binært Y, vil værdierne for Y altid placere sig mellem 0 og 1. En logistisk regressionsmodel udregner sandsynligheden for at få Y=1 betinget på det enkelte X's effekt på Y. I vores tilfælde vil modellen angive de forskellige uddannelsesmæssige, sociale og kommunikative differentieringsfaktorers effekt på sandsynligheden for at have begrænset økonomisk sikkerhed (Y=1). Man undersøger således hvordan opfyldelsen af særlige karakteristika, eksempelvis at være højtuddannet og være mere social end gennemsnittet, kan øge eller mindske sandsynligheden for at have Y=1. Sandsynlighedsfunktionen for den logistiske regressions betingede sandsynlighed for Y=1 ser således ud: Det er svært umiddelbart at tolke på b'erne i denne model. En omskrivning af ovenstående ligning kan dog medføre et mere gennemskueligt udtryk for højresidens parameterestimater. Dette gøres ved at tage den naturlige logaritme til sandsynligheden for Y=1 divideret med sandsynligheden for Y=0. Det giver følgende matematiske udtryk, hvor Y's logitværdi er en lineær funktion af de X-variable (Kreiner 2007: 416): Det er denne form, med den simple højreside og den mere komplicerede venstreside som bruges når vi opstiller vores modeller. Dette medfører, at vi ikke kan udtale os direkte om parametrenes indflydelse på Y, men om X'ernes indflydelse på log-odds for Y. Vi kan dog stadig godt tolke på retningen af et givent X's tendens, ved at aflæse fortegnene på parameterestimatet, hvor et positivt fortegn indikerer, at en stigning i X også medfører en stigning på venstresiden, og omvendt for parametre med negativt fortegn (Geerdsen 2012a: 2) Estimation af parametre max likelihood-princippet. Vi kender respondenternes X'er og Y-værdi, men eftersom vi ikke kender individets sandsynlighed for at opnå Y=1 bliver vi nødt til at lave et matematisk greb: Vi opdeler Side 37 af 79

38 vores analyseudvalg i to forskellige grupper, af respondenter der har henholdsvis Y=1 og Y=0. For at kunne frembringe de bedste estimater, opstiller vi følgende to ligninger: For de respondenter med Y=1: For respondenter med Y=0: Begge ligningerne skal løses således at b'erne frembringer det p(y) der er tættest på 1, og dermed er tættest på at kunne forudse det korrekte resultat (Geerdsen 2012a: 6f). For at kunne estimere modellen må vi dog udregne den simultane sandsynlighed for, at de individer der har Y=1 også reelt har Y=1 og at det samme gør sig gældende med individer med Y=0. Derfor opstilles følgende formel for den simultane sandsynlighed for dette: Ud fra dette kan b'erne maksimeres, således at de giver den værdi, der er tættest på 1. I denne undersøgelse benytter vi os af et statistikprogram til at udføre denne udregning Vi anvender gennem hele denne undersøgelse statistikprogrammet STATA 12 Side 38 af 79

39 7. Empirisk analyse 7.1. Forlæns modelsøgning Vi gør i det følgende brug af en forlæns modelsøgning, hvor vi starter med en model med dummykonstruktioner for højeste uddannelsesniveau som de eneste parametre. Grunden til at vi ikke indsætter variablene om, hvorvidt man er mindre social end gennemsnittet eller ej og hverdagsbrug af internet eller ej i startmodellen, selvom de reelt også har karakter af POI-variable, er teoretisk funderet. Det skyldes, at undersøgelsens mål i høj grad er at anskueliggøre, hvordan differentieringsmekanismer relateret til sociale netværk og internetbrug kan supplere uddannelse som forklaring på fordelingen af økonomiske levevilkår. Ved at tilføje disse variable enkeltvis kan vi i højere grad få blik deres påvirkning af uddannelse, samt undersøge om de bidrager signifikant til modellens forklaringskraft. Efter de teorinære begreber er appliceret, inddrages forskellige kontrolvariable, der kan tænkes at være bagvedliggende faktorer for de tendenser vores primærvariable synes at spore Opstilling af startmodel Undersøgelsens startmodel estimerer betydningen af at have en given uddannelse for individets sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed ud fra følgende startmodel: Model A Begrænset økonomisk sikkerhed er den afhængige Y-variabel, mens b2, b3, b4, og b5 er parameterestimaterne for den samlede dummy-variabel for uddannelse. Referencekategorien er i denne model LVU. Startmodellen udtrykker den hovedkausalitet mellem uddannelse og økonomi, som undersøgelsen tager sit udgangspunkt i. I model A er parameterestimaterne for MVU, KVU, faglærte samt grundskole og gymnasium positive, mens parameterestimatet for referencekategorien LVU er negativt, hvilket betyder, at individer med lang videregående uddannelse synes at have signifikant Side 39 af 79

40 mindre risiko for begrænset økonomisk sikkerhed end alle de andre uddannelseskategorier Z-test af parameterestimater For at kunne vurdere hvorvidt de enkelte uddannelseskategorier forklarer variationen i Y signifikant, Z-testes parameterestimaterne enkeltvis, i eksemplet bruges estimatet for MVU til at opstille følgende hypoteser: Teststatistikken er som følger: Hvor b er parameterestimatet for et givent X og se er standardfejlen for selvsamme variabel. Man tester så at sige parameterestimatets styrke mod usikkerheden på parameteret. Ligesom i den tidligere nævnte Z-test for bernoullifordelte følger denne test en standardnormalfordeling og har de samme kritiske værdier på +-1,96 ved signifikansniveau på 5 %. Alle opgavens følgende udtalelser om parametres signifikans på baggrund af Z-tests vil være vurderet ud fra, hvorvidt de overskrider denne kritiske værdi. I ovenstående eksempel udregnes z-værdien på parameterestimatet for MVU til at være er over den kritiske værdi på 1,96 ved et signifikansniveau på 5 % 15, hvilket illustreres af nedenstående figur 13: Figur 13: Graf over Z-test af parameterestimatet for MVU i startmodellen 15 5 % signfikansniveau anvendes igennem hele undersøgelsen Side 40 af 79

41 Da testværdierne for de resterende uddannelseskategorier ligeledes viser sig at være over eller under dette niveau, kan vi i samtlige tilfælde afvise H0-hypotesen og hermed sandsynliggøre, at de tendenser, som parameterestimaterne indikerer, ikke er udtryk for stikprøvestøj Test af startmodel A mod den tomme model For at kunne undersøge hvorvidt de indsatte variable i vores startmodel reelt forklarer noget af fordelingen i Y=1 og Y=0, bruger vi en likelihood ratio-test 16. Denne test bygger på tidligere nævnte sandsynlighedsmaksimeringsprincip, max likelihood. Typisk tester man en udbygget udgave af en model, med en eller flere tilføjede variable, mod en tidligere udgave af selvsamme model. Ved at vurdere forholdet mellem de to likelihoodværdier kan vi udregne, hvorvidt den nye udgave af modellen, og dermed de tilføjede variable, synes at øge modellens evne til at forudsige Y (Geerdsen 2012c: 2). I dette eksempel tester vi mod likelihood-værdien for den tomme model. Den tomme model vil sige modellen før tilføjelse af vores første X-variable, og den besidder således likelihood-værdien under uafhængighed mellem vores Y og vores X'er. Model A testes mod den tomme model ud fra følgende hypoteser: Log likelihood-værdier for både model A og den tomme model udregnes i et statistikprogram og anvendes i følgende formel 17 : 16 I det følgende kaldet LR-test 17 L UB dækkker her over den ubegrænsede model (model A), mens L B henviser til den begrænsede model (den tomme model) Side 41 af 79

42 Da testværdien G2 er grænseværdi for en -fordelt, vurderes den fundne værdi i forhold til den kritiske -fordeling med samme antal frihedsgrader som antallet af tilføjede kategorier mellem den begrænsede og udbyggede, ubegrænsede model. Som det kan læses ud af figur 14, er -værdien på 37,30 er i dette eksempel markant højere end den kritiske værdi for en -fordeling med 4 frihedsgrader på 9,5. Figur 14: Graf over x 2 -fordeling for LR-test af startmodellen mod den tomme model Vi kan derfor forkaste H0-hypotesen om, at tilføjelsen af en dummy-konstruktion over uddannelse ikke forøger forklaringskraften i forhold til den tomme model. For at øge modellens likelihood inddrager vi i de følgende modeller andre centrale faktorer og enkelte kontrolvariable, som forventes at påvirke individets sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed Modelsøgning Modelsøgningen præsenteres først grafisk med modeltrappen vist på næste side i tabel 13, hvorefter resultaterne for de enkelte modeller og overgangene mellem disse uddybes separat: Side 42 af 79

43 MODELTRAPPE-ARK INDSÆTTES HER!!!!!! HUSK TABEL NR. 13 Side 43 af 79

44 Model B Vi har teoretisk belæg for at antage, at fraværet af sociale netværk er en central faktor, der påvirker individers sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Derfor tilføjes variablen omkring, hvorvidt man er mere eller mindre social end gennemsnittet. Da den nye model B kun har ét parameter til forskel fra den forrige model, giver det ikke mening at udføre en LR-test mellem de to modeller, og vi vurderer derfor model B s forklaringskraft på baggrund af signifikansen af parameterestimatet for at være mindre social end gennemsnittet. Z-testen af dette giver en signifikant testværdi på 4,60, og da estimatet har positivt fortegn øger effekten af et svagt socialt netværk sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed Model C Vi har ligeledes en formodning om, at manglende evner udi informations- og kommunikationsstrukturer har en effekt på individers sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Det operationaliserede udtryk for dette tilføjes med variablen om mindre end daglig anvendelse af internettet. Med en z-værdi på 1,26 befinder variablen sig imidlertid inden for H0-rummet mellem, og på baggrund af model C kan vi derfor ikke udlede, at mindre hyppig anvendelse af internettet har en signifikant effekt på individers sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Vi har dog en formodning om, at dette resultat kan ændre sig ved inddragelse af en aldersvariabel, og vi vælger derfor at tage den insignifikante variabel med i næste model, hvor netop aldersvariablen tilføjes Model D Ud fra betragtninger om, at alder har betydning for individers karriereforløb og indkomstmuligheder, giver det i vores optik giver god mening at inkludere alder som kontrolvariabel i modellen. Z-testen af parameterestimatet for alder bekræfter dette med et resultat på -4,23. Disse forventninger og estimatets negative fortegn viser, at sandsynligheden for at have begrænset økonomisk sikkerhed aftager med alderen. Næsten mere spændende er det dog, at tilføjelsen af aldersvariablen ligeledes betyder, at det positive parameterestimat for mindre hyppig internetbrug nu bliver signifikant med en z-værdi på 2,69. Dette tyder på, at store aldersmæssige forskelle i individers brug af internettet i første omgang overskyggede sammenhængen mellem mindre hyp- Side 44 af 79

45 pig internetbrug og individers risiko for begrænset økonomisk sikkerhed, og tilføjelsen af aldersvariablen synliggør således en suppressionsmekanisme, hvilket det negative fortegn for alder og det positive fortegn for mindre internetbrug også vidner om Model E Megen kønsforskning viser, at der, som et resultat af flere forskellige tendenser, gør sig mere eller mindre systematiske indkomstmæssige uligheder gældende mellem mænd og kvinder. Vi inkluderer derfor køn som en kontrolvariabel i modellen ud fra en formodning om, at individets køn har betydning for dets for sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Denne formodning bekræftes af z-testværdien på 2,71, og det positive parameterestimat viser, at kvinder har større sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed end referencekategorien mænd. Ydermere bliver MVU insignifikant i denne model, hvilket vidner om, at såfremt vi tjekker for køn, er der ikke nogen forskel i sandsynlighederne for begrænset økonomisk sikkerhed, for individer med mellemlang- eller lang videregående uddannelse. Side 45 af 79

46 8. Modelkontrol Vi har nu estimeret vores slutmodel, men før vi konkluderer på denne, vil vi foretage et par tests af modellen for at tjekke, at den ikke indeholder fejl i selve sin konstruktion. Først vil vi gøre brug af en residualanalyse for at sikre os, at vores omkodning af uddannelseskategorierne ikke skævvrider modellens estimater i forhold til de observerede data. Derefter vil vi bruge en Hosmer Lemeshow-test til at undersøge, om modellen som helhed synes at estimere korrekt sammenlignet med den faktiske frekvensfordeling i analyseudvalget Residualanalyse Ved hjælp af denne test vil vi undersøge, om modellens estimerede sandsynligheder for Y=1 svarer til de observerede frekvenser for Y=1 inden for en for given variabel. På denne måde kan man belyse, om de estimerede sandsynligheder afviger signifikant fra de observerede og i så fald drage tvivl om, hvorvidt modellen er i stand til at estimere korrekte værdier Grupperede residualer Residualet skal forstås som den observerede frekvens minus den forventede. Ved at standardisere dette forhold, kan vi opnå en værdi, der følger standardnormalfordelingen og derfor har middelværdi= 0 og varians= 1. Formlen for dette er som følger: Hvor Y er den observerede størrelse for individet og π er den forventede sandsynlighed for samme individ(kreiner 2007: 528). Før vi kan holde værdierne op imod standardnormalfordelingen, skal de dog grupperes, således at de arrangeres ud fra fordelingen i en given variabel. Residualanalysen kan udføre for variable, der ikke er medtaget i modellen, for at teste, om de med fordel kunne have været inddraget. Vi vælger i stedet at undersøge, om vores uddannelsesvariabel forudsiger sandsynlighederne korrekt. Formlen for de grupperede residualer er følgende: Side 46 af 79

47 Hvor n er antallet af personer i den enkelte gruppe. Zg er altså den gennemsnitlige, individuelle residual for gruppen ganget med kvadratroden af antal personer i gruppen. Hvorvidt modellen estimerer en korrekt værdi for den enkelte gruppe skal således vurderes ud fra standardnormalfordelingen med et signifikansniveau på 5 %, hvormed de kritiske værdier bliver +-1, Test af grupperede residualer for uddannelsesniveau Tabel 14: Grupperede residualer for højest opnåede uddannelsesniveau Grupperede residualer Højst gymnasiel uddannelse 0,054 Erhvervs- og faglig uddannelse 0,054 KVU -0,054 MVU -0,047 LVU -0,046 Som det fremgår af tabel 14 overskrider ingen af de fundne residualer de kritiske grænseværdier. Vi antager derfor, at vores inddeling af uddannelseskategorierne beskriver de reelle sandsynligheder for Y=1 korrekt Hosmer Lemeshow-test Ovenstående residualanalyse undersøgte modellens evne til at estimere sandsynligheden for Y=1 målt i forhold til en enkelt variabels inddeling. Med Hosmer Lemeshow-test kan vi undersøge modellens samlede evne til at forudsige sandsynligheden for Y=1. For at kunne udføre testen inddeles analyseudvalget i 10 lige store grupper. Den kategori i analyseudvalget, som modellen estimerer til at have den laveste sandsynlighed for Y=1, placeres i det laveste decil og så fremdeles, således at den gruppe af analyseudvalget, som modellen estimerer til at have den højeste sandsynlighed for Y=1, placeres i det højeste decil (Kreiner 2007: 533f). Teststatistikken er som følger: Side 47 af 79

48 For at undersøge, om der opstår signifikante afvigelser mellem de to størrelser, sammenligner man altså de reelle frekvenser i decilerne med de frekvenser, modellen estimerer. Teststatistikken følger en -fordeling med antallet af frihedsgrader lig antal grupper - 2. Eftersom der i denne test altid er 10 grupper, vil testen altid have 8 frihedsgrader og dermed en kritisk værdi på 15,51. Vi opstiller disse hypoteser: Tabel 15: Hosmer Lemeshow-test af slutmodel Økonomisk sikker = 0 Økonomisk usikkerhed = 1 Gruppe Observerede frekvenser Forventede frekvenser Observerede frekvenser Forventede frekvenser , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,4 = 2,54, df(8) p>0,959 Da den fundne -værdi, for de forventede og observerede frekvenser i tabel 15 ikke overskrider den kritiske grænseværdi, forkaster vi H1-hypotesen om signifikant forskel, idet værdien som vist i figur 15 placerer sig i H0-rummet: Side 48 af 79

49 Figur 15: Graf over x 2 -fordeling for Hosmer Lemeshow-test af slutmodellen Modellen estimerer altså parametrene i overensstemmelse med den reelle fordeling af Y=1 og Y=0 i analyseudvalget. Side 49 af 79

50 9. Resultatpræsentation Modelsøgningens endelige resultat er model E, der udover uddannelse inkluderer to andre teoretisk centrale POI s, sociale netværk og internetbrug, samt to generelle kontrolvariable. Alle disse faktorer har gennem modelsøgningen vist sig at have signifikant effekt på individers sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Slutmodellen er således udvidet betragteligt siden startmodellen: 9.1. LR-test af startmodel mod slutmodel For statistisk at teste om slutmodellen reelt har større forklaringskraft end startmodellen, testes det, hvorvidt de tilføjede parameterestimater samlet set er signifikante ud fra følgende hypoteser: LR-testens resultat på 47,99 overstiger langt den kritiske grænseværdi på 9,49 18 og placerer sig således i H1-rummet som vist i nedenstående figur 16: 18 Ved et signifikansniveau på 5 % og 4 d.f. Side 50 af 79

51 Figur 16: Graf over x 2 -fordelingen for LR-test mellem start- og slutmodel Vi kan på baggrund af dette forkaste H0-hypotesen om, at slutmodellen ikke forklarer signifikant mere end startmodellen. Uddannelse påvirker individers risiko for at have begrænset økonomisk sikkerhed, men dette sker i samspil med påvirkning fra sociale netværk, hyppighed af internetbrug, alder og køn, og den samlede effekt af alle disse faktorer er signifikant større end den isolerede effekt af uddannelse Tolkning af odds ratio-værdier til slutmodellen Som tidligere nævnt er det ikke muligt at tolke direkte på størrelsen af en variabels logitværdi, men udelukkende på parameterestimaternes fortegn og dermed effektens retning. Ved at inddrage odds ratio i vores tolkning af slutmodellen kan vi dog i højere grad udtale os om, hvilken styrke de forskellige X er påvirker Y med. Odds udregnes som forholdet mellem sandsynligheden for Y=1 og Y=0 vi beskæftiger os dog ikke med odds, men med odds ratioværdier, der viser et forhold mellem to forskellige odds. I vores analyse vil odds ratioværdier for det enkelte parameter været koblet til referencekategorien. Dermed udregnes odds ratio altså som oddset for Y=1, når X=1 i forhold til når X=0, som det vil være i referencekategorien (Geerdsen 2012b: 1). Formlen bliver som følger: Hvis odds ratio er = 1, har parameterestimatet og dets referencekategori præcis lige store odds, men er tallet <1 = mindre odds, og >1 = større odds. Side 51 af 79

52 Tabel 16: Odds Ratioværdier for slutmodellen Odds Ratio MVU 1,71 KVU 2,42 Faglært 2,57 Grundskole + gym. 2,95 Mindre social end gennemsnittet 1,87 Mindre internetbrug 1,44 Alder 0,98 Kvinde 1,38 Referencekategori 0,27 Antal observationer Ovenstående tabel 16 viser slutmodellens odds ratioværdier. Heraf ses, at oddset for at have begrænset økonomisk sikkerhed stiger støt ned gennem uddannelsesniveauerne. Således har modellens laveste uddannelseskategori, grundskole og gymnasieuddannelse, hele 2 gange større odds for at have begrænset økonomisk sikkerhed end referencekategorien LVU. Individer, der bruger internettet mindre hyppigt, har omtrent ½ gang større odds for at have begrænset økonomisk sikkerhed end individer, der bruger internettet på daglig basis, og er man mindre social end de fleste jævnaldrende, bliver oddset ca. 5/6 større, end hvis man er lige så social eller mere social end de fleste jævnaldrende. Derudover har kvinder ca. 1/3 større odds for at have begrænset økonomisk sikkerhed end mænd. Odds ratioværdien for alder skal fortolkes på en lidt anden måde, eftersom alder er en skalavariabel. Resultatet på 0,98 skal ses som et udtryk for, at individets odds for begrænset økonomisk usikkerhed falder med 0,98 for hvert år, aldersvariablen øges med Wald-test på POI vedrørende uddannelse Da vores ene POI, uddannelse, har flere kategorier, kan vi ikke vurdere den samlede effekt af denne ud fra z-værdier på samme måde, som vi kan med vores to andre POI s, socialt netværk og internetbrug, der hver især kun tegner sig for ét parameter i slutmodellen. Wald-testen skal forstås som en udbygning af Z-testen, hvor man udnytter - fordelingen til at teste for flere parametre samtidigt. Dette gøres ved at plusse de kvadrerede størrelser fra Z-testen og derefter vurdere det samlede udtryk i forhold til en -fordeling med samme antal frihedsgrader, som antallet af parametre, man har sum- Side 52 af 79

53 met (Geerdsen 2012c: 3). Vores hypoteser for at teste, hvorvidt vores dummykonstruktion for uddannelse samlet set har signifikant effekt i slutmodellen, er som følger: Wald-testen anvender følgende teststatistik: Udregningen af Wald-testen for uddannelseskategorierne bliver som følger: Som det fremgår af figur 17, overstiger den udregnede testværdi på 37,04 den kritiske grænseværdi på 9,48 ved 4 frihedsgrader og et signifikansniveau på 5 %, og vi forkaster derfor H0-hypotesen om, at uddannelse som samlet POI ikke har signifikant effekt på Y i vores slutmodel. Figur 17: Graf over x 2 -fordelingen for Wald-test af uddannelsesvariablen 9.4. Grafisk resultatpræsentation Efter at have tolket på slutmodellens resultater ud fra odds ratioværdier og testet dens signifikans ved hjælp af LR- og Wald-test vil vi i det følgende præsentere slutmodellens Side 53 af 79

54 resultater gennem en række grafiske fremstillinger. Disse baserer sig på vores empiriske hypoteser, og afsnittet vil således også have en opsummerende funktion, idet vi ud fra de følgende grafer og diagrammer vil vurdere, hvorvidt vores empiriske hypoteser kan godtages. Alle parametre, der ikke kommenteres på omkring en given grafisk fremstilling, er holdt lige på X= Grafisk præsentation af første empiriske hypotese På baggrund af den tidligere udførte Wald-test af uddannelse kunne vi konstatere, at uddannelse samlet set spiller en rolle for individets sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed. Nedenstående søjlediagram illustrerer, om denne påvirkning også har den retning, vores første empiriske hypotese antager, hvor lavere uddannelse øger sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed: 0,3 Figur 18: Grafisk præsentation af første empiriske hypotese 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0 Grundskole og Gymnasiel Erhvervsfaglig KVU MVU LVU Figur 18 viser sandsynligheden for at have begrænset økonomisk sikkerhed fordelt på analysens uddannelsesniveauer. Alderen er låst til analyseudvalgets gennemsnitsalder på 48,4 år. Den formodede tendens fra vores første empiriske hypotese er til stede i empirien, selvom den først for alvor lader til at gøre en stor forskel i overgangen fra KVU til MVU og igen til LVU, hvor sandsynligheden ved begge overgange falder med 6 procentpoint. Det er altså særligt for de to højeste uddannelsesniveauer, at de formodede tendenser fra den første empiriske hypotese gør sig gældende. Vi mener dog, det alligevel er mu- Side 54 af 79

55 Sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed Eksamensnumre Social Differentiering 1018, 1023, ligt at tale om en generel tendens. Dette skyldes, at sandsynligheden konsekvent forøges, jo lavere uddannelsesniveauet er, og at stigninger i aldersparameteret har en udlignende effekt på forskellen i sandsynligheden for de forskellige uddannelseskategorier. Forskellen mellem uddannelseskategorierne ville således have været større, såfremt et lavere aldersniveau end gennemsnitsalderen på 48,4 år var blevet brugt i diagrammet (bilag 8). På baggrund af disse overvejelser godtager vi den første empiriske hypotese om, at et lavt uddannelsesniveau øger sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed Grafisk præsentation af anden empiriske hypotese For at illustrere vores anden empiriske hypotese, der formoder, at dét at være mindre social end flertallet af ens jævnaldrende medfører øget sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed, konstrueres nedenstående graf: Figur 19: Grafisk præsentation af anden empiriske hypotese 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Alder Grundskole og gymnasie, mindre social end gnst. Grundskole og gymnasie, lige så eller mere social end gnst. LVU, mindre social end gnst. LVU, lige så eller mere social end gnst. Effekten af det sociale parameter vurderes i forhold til undersøgelsens højeste og laveste uddannelsesniveau for både at undersøge parameteret for social aktivitets selvstændige effekt med uddannelse holdt lige, og hvorvidt denne effekt kan udligne de uddannelsesmæssige forskelle i sandsynligheder, som blev synliggjort i figur 18. Først og fremmest kan det fastslås, at social aktivitet har en differentierende funktion uafhængigt af uddannelsesniveauet, idet de mindre sociale individer konsekvent har større sandsynligheder for begrænset økonomisk sikkerhed. Side 55 af 79

56 Sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed Eksamensnumre Social Differentiering 1018, 1023, Forskellen mellem på den ene side individer, der har en LVU og er relativt mindre sociale, og på den anden side relativt mere sociale individer med grundskole eller gymnasial uddannelse, reduceres fra 15 til 8 procentpoint ved den tidligere brugte gennemsnitsalder på 48,4 år, når parameteret for social aktivitet bringes i spil, set i forhold til når det bliver hold lige som i figur 18. Det sociale parameter synes altså at være en nuancerende faktor uden dog at ophæve effekten af uddannelse fuldkomment, eftersom individer med LVU stadig opnår de laveste sandsynligheder for begrænset økonomisk usikkerhed, uagtet deres sociale aktivitet. Den grafiske fremstilling viser altså, at sandsynlighederne gør sig gældende, når uddannelsesniveauerne holdes lige, og at de går i den formodede retning. Vi godtager derfor vores anden empiriske hypotese Grafisk præsentation af tredje empiriske hypotese Følgende graf illustrerer vores tredje empiriske hypotese om, at sjældnere end daglig brug af internettet medfører øget sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed. Figur 20: Grafisk præsentation af tredje empiriske hypotese 0,5 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0, Alder Grundskole og gymnasie, sjældnere end daglig brug Grundskole og gymnasie, hverdagsbrug LVU, sjældnere end daglig brug LVU, hverdagsbrug Ligesom tidligere i figur 19 låses uddannelse på højeste og laveste niveau for at kunne anskue såvel de isolerede effekter af internetbrug inden for uddannelsesniveauerne, som hvorvidt daglig brug- eller ikke daglig brug af internet påvirker uddannelsesniveaus betydning for økonomisk sikkerhed. Side 56 af 79

57 Indbyrdes i begge uddannelseskategorier får internetbrug differentierende betydning. Eksempelvis har 18årige med grundskole eller gymnasial uddannelse, der bruger internettet sjældnere end dagligt, 8 procentpoint større sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed end deres jævnaldrende med samme uddannelsesniveau, der dagligt bruger internettet. Individer, der ikke bruger internettet dagligt, har generelt højere sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed end individer med samme uddannelsesniveau, der bruger internet dagligt. Internetbrug synes dog ikke at udligne forskelle mellem uddannelsesniveauerne i lige så høj grad, som inddragelsen af social aktivitet gjorde i anden empiriske hypotese. Ved et aldersgennemsnit på 48,4 år reduceres forskellen mellem henholdsvis individer med LVU og sjældnere end daglig internetbrug, og individer med grundskole eller gymnasium og dagligt internetbrug med blot 3 procentpoint i forhold til forskellen mellem samme uddannelsesniveauer i figur 18. Dette skal ses i forhold til reduktionen for samme forhold på 7 procentpoint i undersøgelsens anden hypotese i figur 19. Den tredje empiriske hypotese godtages dog stadig, idet effekten af internetbrug alt andet lige er til stede og synes at udligne en del af den forskel i sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed, som uddannelse tegner sig for Opsummering på de empiriske hypoteser På baggrund af resultatpræsentationen kan vi bekræfte vores tre empiriske hypoteser, idet de alle indvirker på vores Y=1 for begrænset, økonomisk sikkerhed. Altså påvirker både individets uddannelsesniveau, grad af social aktivitet samt internetbrug dets sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Udover vores POI s lader vores kontrolvariable også til at have en effekt. Alder synes at mindske sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed, da en højere alder giver en lavere sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Hvorvidt denne tendens også kendetegner populationen kan vi dog ikke udtale os om, jævnfør undersøgelsens manglende aldersmæssige repræsentativitet. Den empiriske analyse viste ydermere, at kvinder har højere sandsynlighed for at have begrænset økonomisk sikkerhed end mænd. På baggrund af den empiriske analyse må vi altså slutte, at flere forskelligartede faktorer synes at gøre sig gældende i forklaringen af, hvilke individer, der er i risikogruppen for at have begrænset økonomisk sikkerhed. Ud fra de forskellige observerede tenden- Side 57 af 79

58 Sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed Eksamensnumre Social Differentiering 1018, 1023, ser opstiller vi to ekstreme idealtyper for at illustrere den samlede effekt af disse tendenser: 0,7 Figur 21: Ekstreme idealtyper 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Alder Grundskole og gymnasie, mindre social end gns., sjældnere end daglig brug af internet LVU, ligeså eller mere social end gns., dagligt brug af internet Dette er interessant i forhold til vores teoretiske udgangspunkt, der giver os belæg for at antage, at én marginaliseringsfaktor sjældent kommer alene, men snarere ofte vil indgå i et større samspil af forskellige marginaliseringsprocesser. Ud fra teorien er de opstillede idealtyper i figur 21 således sandsynlige størrelser i et realt perspektiv. Idealtyperne illustrerer, hvor stor differentiering de undersøgte faktorer i yderste konsekvens kan medføre. Der er altså tale om differentieringsmekanismer, som både fungerer hver for sig, men også gør sig simultant gældende, og dermed forøger individets sandsynlighed for økonomisk usikkerhed markant. Side 58 af 79

59 10. Afsluttende teoretiske overvejelser Vi vil i det følgende afsnit reflektere over vores teoretiske fokus og diskussion på baggrund af resultaterne fra den empiriske analyse Teoretiske overvejelser på baggrund af empirisk analyse Det var et fokuspunkt for vores empiriske analyse at undersøge, hvorvidt der gør sig en sammenhæng mellem kulturel kapital og økonomiske levevilkår gældende. Dette viste sig at være tilfældet, idet individer med lav uddannelse har større sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed end højtuddannede. Pierre Bourdieu har altså ret i, at der sker en omveksling fra kulturel til økonomisk kapital i det danske samfund, hvor en høj kulturel kapital i form af uddannelse kan konverteres til økonomisk kapital. Det var desuden et fokuspunkt for analysen at undersøge, hvorvidt sociale netværk bidrager til at forklare fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af kulturel kapital. Dette viste sig også at være tilfældet, idet det har betydning for et individs økonomiske levevilkår, om vedkommende har et netværk og prioriterer at pleje det. Niklas Luhmann har altså at have ret i, at svage sociale netværk kan medføre en øget risiko for eksklusion fra det økonomiske system. Det var analysens tredje fokuspunkt at undersøge, hvorvidt placering i forhold til I&Kstrukturer bidrager med et validt, anderledes perspektiv på forklaringen af fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af kulturel kapital. Dette viste sig også at være tilfældet. Baseret på vores operationalisering af I&K-strukturer til internetbrug påvirker det individets økonomiske levevilkår, hvorvidt vedkommende bruger internettet på daglig basis eller ej. Det er altså at være en valid pointe hos Scott Lash, at marginalisering i forhold til I&K-strukturer kan medføre en afkobling fra kapitalakkumulationen i det refleksivt moderne samfund Kompleks social differentiering På baggrund af vores empiriske undersøgelse antager vi, at både individets kulturelle kapital, dets sociale netværk og placering i forhold til I&K-strukturer spiller ind på dets risiko for dårlige økonomiske levevilkår. Vi har altså at gøre med et samspil af differentieringsfaktorer, der hver især har en betydning i det moderne, højtudviklede samfund. Dette tegner et billede af et samfund kendetegnet ved kompleks social differentiering. Side 59 af 79

60 Pierre Bourdieus opfattelse af social differentiering i samfundet anskueliggøres ud fra det sociale rums relationelle matrice, hvor kapitalbeholdning på den ene akse og den relative fordeling af kulturel og økonomisk kapital på den anden akse bestemmer individets position. Undersøgelsen af sammenhængen mellem kulturel kapital og økonomiske levevilkår sandsynliggør her denne differentiering. I det moderne samfunds kompleksitet er der imidlertid faktorer, der påvirker individets placering i det sociale rum uafhængigt af den position, kulturel og økonomisk kapital definerer. Når sociale netværk, som det indikeres i vores undersøgelse, også spiller ind på fordelingen af økonomiske levevilkår, fungerer disse netværk som en differentieringsfaktor uafhængigt af kulturel og økonomisk kapital. Bourdieu tillægger ikke social kapital en forklaringskraft, der rummer den selvstændige sociale differentiering, som vores undersøgelse tilskriver sociale netværk. Vores undersøgelse understøtter Niklas Luhmanns teori om, at netværkene i stigende grad kontrollerer inklusion og eksklusion fra subsystemerne i det moderne samfund og dermed fungerer som en selvstændig, social differentieringsmekanisme. Vores undersøgelse viser ligeledes, at I&K-strukturer spiller en rolle for fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af kulturel kapital. Hermed må også placering i forhold til disse strukturer kunne påvirke individets placering i det sociale rum. Scott Lash udreder i sin sociale differentieringsteori, hvordan fraværet af I&K-strukturer medfører anomi på samfundets bund, hvilket fører til en ophobning af marginaliseringsfaktorer. I&K-strukturerne må altså ses som en selvstændig differentieringsmekanisme ligesom de sociale netværk. På baggrund af vores undersøgelse synes sammenhængen mellem kulturel kapital og økonomiske levevilkår, udledt af Bourdieus differentieringsteori, bekræftet. Såvel Luhmann som Lash bidrager ligeledes med valide, anderledes perspektiver på fordelingen af økonomiske levevilkår. Det moderne samfunds funktionelle uddifferentiering og stigende informatisering medfører således, at kapitalbesiddelse, sociale netværk og I&Kstrukturer udgør en kompleks social differentiering Perspektiv: Multidimensionelle grunde til dårlige økonomiske levevilkår Bourdieu, Luhmann og Lash beskriver altså alle differentieringsmekanismer, hvis sameksistens resulterer i et komplekst socialt differentieret samfund. Dette gør fordelingen Side 60 af 79

61 af økonomiske levevilkår til et multidimensionelt fænomen. Denne multidimensionalitet beskrives både af Luhmann, der argumenterer for en stærk integration af eksklusionen i det moderne samfund, og af Lash, hos hvem fraværet af I&K-strukturer medfører en ophobning af marginaliseringsfaktorer. Denne multidimensionalitet indebærer, at opnåelsen af gode økonomiske levevilkår stiller store krav til individets evne til at manøvrere i krydsfeltet af differentieringsmekanismer. Høj kulturel kapitalbeholdning medfører eksempelvis ikke automatisk gode økonomiske levevilkår, hvis det sociale netværk er svagt, og omvendt kan et stærkt socialt netværk og inklusion i I&K-strukturer medføre gode økonomiske levevilkår trods lav kulturel kapitalbeholdning. Med flere adgangsveje til gode økonomiske levevilkår følger imidlertid også flere faldgruber, der kan medføre dårlige økonomiske levevilkår. Det er ikke nok at placere sig fordelagtigt i forhold til én social differentieringsfaktor. Eksempelvis kan en lang uddannelse vise sig utilstrækkelig, hvis individet ikke formår at anvende sine sociale netværk til at skaffe et job. Kompleksiteten skaber samtidig risiko for en dominoeffekt, når eksklusion fra I&Kstrukturerne, som Lash agiterer for, medfører en ophobning af marginaliseringsfaktorer, eller med Luhmanns formulering: Når eksklusionen fra ét system medfører større eksklusionsrisiko fra andre systemer. Arbejdsløshed medfører dårlig økonomi, som kan medføre modgang i kærlighedslivet, dårligt helbred, og kriminalitet. Kompleksiteten af den sociale differentiering øger således ikke kun risikoen for dårlige økonomiske levevilkår, men resultere i en flerdimensionel social udsathed for de mennesker, der ikke formår at jonglere med mængden af faktorer, som skaber social differentiering i det moderne, højtudviklede samfund. Side 61 af 79

62 11. Konklusion Vi har i denne undersøgelse haft til hensigt at belyse, hvorvidt Pierre Bourdieus teori om kapitalformer kan anvendes til at forklare fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark, og i hvor høj grad Niklas Luhmann og Scott Lashs forståelser af differentieringsformerne i det højtudviklede samfund kan bidrage med valide, anderledes perspektiver på denne fordeling. På basis af den relationelle differentiering i det sociale rum skal mængden af kulturel kapital ses som den centrale forklaringsfaktor for fordelingen af økonomiske levevilkår hos Bourdieu, idet kulturel kapital kan omveksles til økonomisk kapital. Denne omveksling blev anskueliggjort i vores empiriske analyse, hvor vi operationaliserede kulturel kapital til uddannelsesniveau og fandt, at lav uddannelse øger sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed. Niklas Luhmann argumenterer for, at sociale netværk i stigende grad kontrollerer inklusions- og eksklusionsmekanismerne i det moderne, funktionelt differentierede samfunds subsystemer. På den baggrund anser vi sociale netværk for at være den centrale forklaringsfaktor for fordelingen af økonomiske levevilkår hos Luhmann, både i kraft af deres kontrol over eksklusionen fra det økonomiske subsystem, og idet en høj integration på eksklusionsområdet gør, at social eksklusion fra andre subsystemer kan medføre økonomisk eksklusion. Denne sammenhæng blev ligeledes belyst i vores empiriske analyse, hvor vi operationaliserede sociale netværk til social aktivitet og fandt, at relativt lav social aktivitet øger sandsynligheden for begrænset økonomisk sikkerhed. I det refleksivt moderne samfund sker der ifølge Scott Lash en marginalisering i forhold til informations- og kommunikationsstrukturer på samfundets bund. På denne baggrund anser vi individets placering i forhold til I&K-strukturer for at være den centrale forklaringsfaktor for fordelingen af økonomiske levevilkår hos Lash. Både fordi kapitalakkumulation i det refleksivt moderne samfund sker på baggrund af informationsakkumulation, og fordi manglen på I&K-strukturer medfører et anomisk samspil af marginaliseringsprocesser i underklassen. Sammenhængen mellem placering i forhold til I&K-strukturer og økonomiske levevilkår blev undersøgt i vores empiriske analyse ud fra vores operationalisering af I&K-strukturer til internetbrug. Analysen viste, at indivi- Side 62 af 79

63 der, der ikke bruger internettet på daglig basis, har øget sandsynlighed for begrænset økonomisk sikkerhed. Idet såvel sociale netværk som placering i forhold til I&K-strukturer forklarer fordelingen af økonomiske levevilkår uafhængigt af kulturel kapital, tegner der sig således på baggrund af vores undersøgelse et billede af en kompleks social differentiering i det moderne, højtudviklede samfund. Både Bourdieu, Luhmann og Lashs teorier opstiller valide forklaringsfaktorer for fordelingen af økonomiske levevilkår. Luhmann og Lash argumenterer derudover på hver sin vis for, at den komplekse sociale differentiering skaber en dominoeffekt af dårlige levevilkår og social udsathed - hos Luhmann i kraft af integrationen på eksklusionsområdet og hos Lash på baggrund af ophobningen af marginaliserende faktorer for underklassen. Det højtudviklede samfunds funktionelle uddifferentiering og refleksive modernitet synes altså at medføre, at flere sociale differentieringsmekanismer end blot fordelingen af kulturel og økonomisk kapital kommer i spil, hvormed fordelingen af økonomiske levevilkår i Danmark må anses som et multidimensionelt fænomen. Side 63 af 79

64 12. Litteraturliste Aakvaag, Gunnar (2008): Niklas Luhmanns systemteori: Metodologisk antihumanisme og funksjonell differensiering, i Moderne Sosiologisk Teori. Oslo: Abstrakt Forlag: Andersen, John og Jørgen Elm Larsen (2011): Fattigdom og social eksklusion, i Møller, Iver Hornemann & Jørgen Elm Larsen (red.): Socialpolitik. København: Hans Reitzels Forlag: Bourdieu, Pierre (1986): The Forms of Capital, i Richardson, John G. (red.): Handbook of Theory and Research for the Sociology of Education. New York: Greenwood Press: Bourdieu, Pierre (1987): Hvad skaber en social klasse? Om gruppers teoretiske og praktiske eksistens, oversat af Axelsen, Inga & Gerd Halskov. Originalt What Makes a Social Class? On the Theoretical and Practical Existence of Groups, i Berkeley Journal of Sociology, vol 32, s Bourdieu, Pierre (1994): Socialt rum og symbolsk magt, i Bourdieu, Pierre: Centrale tekster inden for sociologi og kulturteori. København: Akademisk Forlag: Bourdieu, Pierre (1996): Et steds betydning, i Bourdieu, Pierre: Symbolsk Makt. Oslo: Pax Forlag A/S. Bourdieu, Pierre (1997): Af praktiske grunde. Omkring teorien om menneskelig handlen. København: Hans Reitzels Forlag: 15-31, Esmark, Kim (2006): Bourdieus uddannelsessociologi, i Prieur, Annick & Carsten Sestoft: Pierre Bourdieu En introduktion. København: Hans Reitzels Forlag, Geerdsen, Lars Pico (2012a): Logistisk lektionsnoter del 1. Københavns Universitet. Lektionsnoter til faget: Videregående Kvantitative Metoder. Efterårssemestret Geerdsen, Lars Pico (2012b): Logistisk lektionsnoter del 2. Københavns Universitet. Lektionsnoter til faget: Videregående Kvantitative Metoder. Efterårssemestret Side 64 af 79

65 Geerdsen, Lars Pico (2012c): Logistisk lektionsnoter del 3. Københavns Universitet. Lektionsnoter til faget: Videregående Kvantitative Metoder. Efterårssemestret Guajarati, Damodar N. & Porter, Dawn C. 2010: Essentials of econometrics, New York: McGraw-Hill. Hansen, Erik Jørgen (2003): Uddannelsessystemerne i sociologisk perspektiv. København: Hans Reitzels Forlag, s Kreiner, Svend(2007): Statistisk problemløsning- Præmisser, Teknik og Analyse.Jurist- og Økonomiforbundet. Larsen, Jørgen Elm (2009a): Forståelser af begrebet social udsathed, i Brandt, Preben; Bjarne Lenau Henriksen, Karl Bach Jensen og Niels Christian Rasmussen (red.): Udsat for forståelse. København: Rådet for Socialt Udsatte, kap. 3, s Larsen, Jørgen Elm (2009b): Marginalisering og levekår, i Larsen, Jørgen Elm & Nils Mortensen (red.): Udenfor eller indenfor. København: Hans Reitzels Forlag, kap. 7. Lash, Scott (1994): Reflexivity and its Doubles, i Beck, Ulrich; Anthony Giddens & Scott Lash: Reflexive Modernization. Cambridge: Polity Press, s Luhmann, Niklas (1982): The Differentiation of Society. New York: Columbia University Press: Luhmann, Niklas (2002): Inklusion og eksklusion, i Distinktion tidsskrift for samfundsteori, nr. 4, Malchow Møller, Nikolai & Würtz, Allan (2010): Indblik i Statistik en grundbog for samfundsvidenskaberne København: Gyldendal. Mortensen, Nils (2009): Kortlægning af social marginalisering, i Larsen, Jørgen Elm & Nils Mortensen (red.): Udenfor eller indenfor. København: Hans Reitzels Forlag, kap. 2. Internetsider Kilde til tal for populationen: besøgt d. 14/ Kilde til datasæt: besøgt d. 4/ Side 65 af 79

66 13. Bilagsfortegnelse Bilag 1: Danmarks Statistik: Procentvise beskæftigelsesfrekvenser, baseret på uddannelsesniveau og tid Bilag 2: Nyt fra DST: Flere nyansatte finder job gennem netværk Bilag 3: Anvendte spørgsmål fra European Social Survey Bilag 4: Beskrivelse af udformningen og bortfaldet i den danske afdeling af European Social Survey, runde Bilag 5: Do-file Bilag 6: Tabeller fra Danmarks Statistik over alder og køn Bilag 7: test for multicollinaritet blandt vores forklarende variable Bilag 8: Illustration af større forskelle i sandsynligheder, ved et lavere alderssnit for uddannelsesniveauerne Side 66 af 79

67 Bilag 1: Danmarks Statistik: Procentvise beskæftigelsesfrekvenser, baseret på uddannelsesniveau og tid. Bilagstabel 1: Danmarks Statistik: Procentvise beskæftigelsesfrekvenser, baseret på uddannelse og tid Uoplyst 61, ,6 60,7 57,4 Ufaglært 64,2 65, ,2 57,2 Kort og mellemlang videregående uddannelse 81,3 81,4 78,5 77,4 77,4 Lang videregående uddannelse 87,1 88,4 86,7 85,4 85,5 Uddannelse i alt 77 77,9 75,4 73,4 73,2 KILDE: Side 67 af 79

68 Bilag 2: Nyt fra DST: Flere nyansatte finder job gennem netværk. Side 68 af 79

69 Side 69 af 79