Zusammenfassung
Das Interesse am Zusammenhang zwischen Bildung und Region ist in den letzten Jahrzehnten in der quantitativ-empirischen Bildungssoziologie nicht nur unter dem Gesichtspunkt gewachsen, ob regionale Kontexte einen Einfluss auf Bildungserfolg haben, sondern vor allem warum. In den Analysen zeigt sich jedoch häufig eine Spannung zwischen theoretischem Verständnis einerseits und Operationalisierung regionaler Kontexte andererseits: Während sie auf theoretischer Ebene als durch Interaktions- und Handlungsmuster konstituierte Kontexte mit unscharfen Grenzen aufgefasst werden, werden sie in Kontextanalysen i. d. R. als absolute, voneinander unabhängige (administrative) Orte operationalisiert. Im vorliegenden Beitrag wird, ausgehend von einem Konzept des Raums, das der Geographie entstammt, ein Verständnis von regionalen Kontexten stark gemacht, das räumliche Relationen sozialer Phänomen im Sinne sozialer Wechsel- und Austauschbeziehungen in Rechnung stellt. Werden räumliche Interdependenzen in den Analysen nicht adäquat berücksichtigt, sehen wir uns mit dem Problem konfrontiert, dass die definierten Kontexte statistisch voneinander abhängig sind. Am Beispiel von Daten über Jugendarbeitslosigkeit auf der Ebene von Landkreisen wird das Ausmaß räumlicher Interdependenzen verdeutlicht.
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Notes
- 1.
Der Begriff ‚Sozialraum‘ wird in der Soziologie – ausgehend von Arbeiten Bourdieus (1999) – z. T. auch als sozialstrukturelle Metapher verwendet. Von dieser Verwendungsweise möchte ich mich hier allerdings abgrenzen.
- 2.
Da der scientific community aus Gründen des Datenschutzes selten geocodierte Personendaten zur Verfügung sehen, beschränken sich Beobachtungen in sozialwissenschaftlichen räumlichen Analysen i. d. R. auf solche einer bestimmten Aggregatebene.
- 3.
Die Pendlermatrix ist zeilennormalisiert, d. h. sie gibt jeweils den prozentualen Anteil der Pendler aus Region i in Region j an allen Pendlern aus Region i an. Ich danke Herrn Per Kropp vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung herzlich für die Bereitstellung dieser Daten.
- 4.
Die eingezeichneten Pfeile verbinden jeweils die geographischen Mittelpunkte der jeweiligen Landkreise miteinander.
- 5.
Moran’s I kann grundsätzlich Werte zwischen –1 (perfekte negative Autokorrelation) und 1 (perfekte positive Autokorrelation) annehmen.
- 6.
Beide Variablen sind standardisiert.
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Wicht, A. (2015). Regionale Kontexte in der quantitativen Bildungssoziologie. In: Coelen, T., Heinrich, A., Million, A. (eds) Stadtbaustein Bildung. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-07314-5_28
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