Oppgrader til nyeste versjon av Internet eksplorer for best mulig visning av siden. Klikk her for for å skjule denne meldingen
Ikke pålogget
{{session.user.firstName}} {{session.user.lastName}}
Du har tilgang til Idunn gjennom , & {{sessionPartyGroup.name}}

Gøy på landet? Betydningen av lokale trekk for innvandreres bosetting i rurale kommuner

Forskningsassistent og informasjonskonsulent, Ruralis – Institutt for rural- og regionalforskning, Trondheim
Professor, Institutt for sosiologi og statsvitenskap, NTNU, Trondheim

Sterk konsentrasjon av innvandrere i lukkede byområder ses som en stor utfordring for integrering i Europa og Norge. Segregering og radikalisering framholdes ofte som mulige konsekvenser av en slik utvikling. I tillegg vil en mer spredt bosetting av innvandrere gi muligheter til å bevare bosetting og å styrke distriktene. Med dette som bakteppe undersøker denne studien hvilke push- og pull-faktorer som påvirker andelen ikke-vestlige innvandrere i rurale norske kommuner. Studien benytter registerdata fra SSB og IMDi, satt sammen til et paneldatasett med observasjoner fra 2004 til 2015. Det ubalanserte datasettet ble analysert ved hjelp av en faste effekter-modell som inkluderte innbyggertall, nettotilflytting, arbeidsmarked, politisk styring, økonomisk situasjon og vedtatt bosatte flyktninger. Resultatene viser at større andel bosatte i tettsteder gir økt andel ikke-vestlige innvandrere, mens høyere innbyggertall henger sammen med lavere andel ikke-vestlige innvandrere. Det ble videre funnet en negativ sammenheng mellom sterkere kommuneøkonomi og andel ikke-vestlige innvandrere, mens kommunens budsjettprioriteringer til grunnskolesektoren og kultur ikke har noen effekt. Kommunens ordfører har ingen tydelig effekt på andel ikke-vestlige innvandrere, bortsett fra Sp-kommuner som opplever lavere andel innvandrere sammenlignet med kommuner med Ap-ordfører.

Nøkkelord: Innvandring, bosetting, distriktspolitikk, rurale samfunn

High concentrations of immigrants in segregated city areas represent a major challenge to integration in Europe and Norway. Segregation and radicalization is typically considered as possible consequences of such a development. In addition, a better geographical diversification of immigrants would also lead to a more favorable development in rural areas. With this as backdrop, the paper examines push and pull factors within rural municipalities for non-western immigrants. The study used register data from SSB and IMDi, which were used to build a panel data set with observations from 2004 to 2015. The unbalanced data set was analyzed using a fixed effects model that included net immigration, labour market, political governance, financial situation and the number of immigrants granted residence. The results show that a larger share of the population in densely populated areas is related to a higher percentage of non-western immigrants, while a higher population relates to a lower share of non-western immigrants. We found a negative relationship between the municipalities’ financial situation and the concentration of non-western immigrants, but there seems to be no connection between non-western immigrants and higher spending on primary school and culture. Municipalities with a mayor from Senterpartiet experienced a decreased percentage of non-western immigrants, compared to municipalities with mayors from Arbeiderpartiet. At the same time, we saw no significant relationship between the share of non-western immigrants and mayors from the other parties compared to mayors from Arbeiderpartiet.

Keywords: Immigration, Settlement patterns, Rural policy, Rural communiites

Innledning

Innvandring til vestlige land har tradisjonelt foregått til storbyer og urbane områder. En ny trend er imidlertid den økte betydningen som innvandring er i ferd med å få for mer perifere og rurale områder (Jentsch, 2007). Her ansettes innvandrere i økende grad i den arbeidsintensive jordbrukssektoren, og i næringer knyttet til turisme, fritid og rekreasjon, der det er økt etterspørsel etter arbeidskraft som ofte ikke er tilgjengelig i den etablerte lokalbefolkningen (Kasimis & Papadopoulos, 1999; Simard & Jentsch, 2009). Denne innvandringen bidrar både til demografiske og kvalitative endringer av rurale områder (Bell & Osti, 2010; Woods, 2007), og vil spille en stadig viktigere rolle for utviklingen her de neste tiårene. Innvandring kan bli avgjørende for å øke den yrkesaktive delen av befolkningen, som vil synke i de fleste OECD-land i tiden framover (OECD, 2007), og i rurale områder vil innvandring også bidra til en yngre befolkningsstruktur (Hedberg m.fl., 2012). Utviklingen med økende rural bosetting av innvandrere har imidlertid i liten grad blitt fanget opp av forskere og politikere: Fokus har hovedsakelig vært på betydningen og integrasjonen av innvandrere i storbyområdene, mens det finnes begrenset litteratur om innvandring til rurale områder. Tatt i betraktning det store potensialet som innvandring har for rurale strøk, er det derfor viktig å kartlegge hvilke barrierer og muligheter som eksisterer for å tiltrekke og beholde innvandrere i slike områder.

Denne artikkelen undersøker innvandreres bosettingsmønster i rurale kommuner i Norge. Er det sammenheng mellom trekk ved kommunene og andelen ikke-vestlige innvandrere i kommunen? Det antas å være ulike faktorer som påvirker bosettingsmønsteret i urbane og rurale områder, og fra 2009 ser man et skifte hvor andelen ikke-vestlige innvandrere øker like mye i rurale områder som i urbane områder (figur 1). Dette skiftet gjør det desto mer interessant å undersøke hvilke faktorer som trekker ikke-vestlige innvandrere til slike kommuner. Analysemodellen inkluderer følgende forhold ved kommunene: innbyggertall, nettotilflytting, arbeidsmarked, kommuneøkonomi og politisk styring. I tillegg undersøkes faktorer som ikke er betinget av innvandrerens egne valg, ved å teste effekten av hvor mange flyktninger som er vedtatt bosatt i kommunene. Data er hentet fra Statistisk sentralbyrå (SSB) og Integrering- og mangfoldsdirektoratet (IMDi). Analysene benytter faste effekter-analyse basert på en paneldatamodell med tidsseriedata fra 2004-2015 for å vise hvilke variabler som gir endringer i kommunene.

Innvandring til rurale strøk: muligheter og barrierer

Innvandring til rurale områder er et viktig tema ikke bare pga. sitt økende omfang, men også av flere andre grunner. For det første spiller innvandrerne en stadig større rolle i de demografiske, økonomiske og sosiale endringene som skjer i de rurale områdene i mange høyinntektsland. Synkende fødselstall og aldrende befolkninger er blant de forholdene som antas å få størst betydning for økonomien i OECD-landene i de neste årene, og har vært en viktig drivkraft bak sør-nord-immigrasjonen. Når denne utviklingen har blitt gradvis mer markant i rurale enn urbane områder, skyldes det at effekten av de demografiske endringene forsterkes pga. ungdommens utflytting til større byer, slik at aldring og mangel på arbeidskraft ofte er mer betydelig her. Innvandring kan dermed bidra til å reversere befolkningsnedgangen, møte etterspørselen etter arbeidskraft og bremse reduksjonen i tilbudet av tjenester i rurale strøk (Hugo & Morén-Alegret, 2008).

For det andre vil en mer balansert geografisk fordeling av innvandrere også kunne ha fordeler for innvandrerne selv, og ikke bare for vertskommunene og landet som helhet. Innvandrere i urbane strøk har ofte endt opp med å bli segregert i områder med dårlige og dyre boliger, og som gjerne sliter med høy arbeidsledighet og fattigdom, fordi storbyene ikke har maktet å absorbere innvandrerstrømmen (Simard & Jentsch, 2009). Siden innvandreres bosettingserfaring og integreringsprosess derfor kan være svært annerledes i rurale strøk enn den er for de som bosetter seg i storbyene, trengs også mer forskning på førstnevnte gruppe (Hugo & Morén-Alegret, 2008).

En tredje grunn til å fokusere på innvandrere utenfor storbyene har med betydningen av immigrasjon å gjøre. Selv om antallet innvandrere som bosetter seg i disse områdene er mye mindre enn tilfellet er for de viktigste storbyene, forsterkes gjerne betydningen siden lokalbefolkningen er mye mindre pga. utflyttingen til storbyene. Flere forskere har derfor pekt på at innvandring til rurale områder kan gi et viktig bidrag til en sunnere demografisk, økonomisk og sosiokulturell profil i rurale strøk.

Hvilke er så de vanligste barrierene for at innvandrere etablerer seg og blir boende i rurale strøk? Simard og Jentsch (2009) gir en god oppsummering av forskningen på dette feltet. For det første har det vist seg at innvandrere ofte har en oppfatning av at det er manglende muligheter og tjenester i rurale områder, noe som ikke alltid reflekterer virkeligheten (Rose & Desmarais, 2007). Slike misoppfatninger av rurale områder kan typisk knyttes til det faktum at de ligger langt fra økonomiske og politiske sentra, noe som resulterer i mangel på nøyaktig informasjon tilgjengelig for innvandrere (Reimer, 2007). Samtidig har mange rurale områder begrensede arbeidsmarkeder, med færre sysselsettingsmuligheter, mindre konkurransedyktig lønn og færre karrieremuligheter enn i større sentra.

En annen barriere som ofte trekkes fram i litteraturen, er misforholdet mellom rurale innvandreres kvalifikasjoner på den ene siden og lokale behov, dårlig utbygd offentlig transport og mangel på boliger av god kvalitet til overkommelig pris på den andre (Simard & Jentsch, 2009). Lange avstander og lav befolkningstetthet vil naturlig nok påvirke omfanget av og innholdet i sosiale og kulturelle tjenester. Slike tjenester er gjerne mindre tilgjengelig i rurale områder enn i byene. Siden livsstils- og familieforhold har vist seg å være viktig for innvandrere, kan mangel på offentlige (og private) tjenester ofte undergrave valget av rurale strøk som mål for innvandrere (Wulff m. fl., 2008).

For det tredje mangler rurale strøk som regel større innvandringsmiljøer, og nettopp dette er identifisert som en viktig betingelse for å tiltrekke nye innvandrere (Akbari, 2008). Simard og Jentsch (2009) trekker også fram betydningen av inkludering i lokalmiljøet: Sosiale nettverksstrukturer er viktig for den langsiktige bevaringen av innvandrerbefolkningen, men slike nettverk er ofte svakere i rurale strøk. Sosiale nettverk kan bidra til å gi innvandrere bedre kunnskap om, og dermed større tilhørighet til, et sted (Green & Hardill, 2003). Slike barrierer er viktige, siden forskning har vist at innvandrere legger stor vekt på ‘sosial tilhørighet’; dvs. sosial interaksjon mellom innvandrere og lokalbefolkningen (Wulff m.fl., 2008). Ofte vil det derimot oppstå bekymring i lokalbefolkningen knyttet til beskyttelsen av lokale verdier, som kan bidra til å forsterke ekskludering, rasisme og diskriminering (Reimer m.fl., 2007; Dey & Jentsch, 2001).

Innvandreres bosettingsmønster i rurale strøk i Norge

I dag er det lite kunnskap om hva som påvirker bosettingsmønsteret til innvandrere i norske distriktskommuner. Samtidig er det ikke usannsynlig at innvandreres bostedsvalg påvirkes av samme faktorer som befolkningen for øvrig. Med utgangspunkt i relevant forskning diskuterer vi i det følgende kommunale trekk som kan bidra til å forklare innvandreres bosettingsmønster i Norge. Dette danner så grunnlaget for den empiriske modellen vår som utledes i neste seksjon.

Arbeidsmarked

Manglende arbeid antas å være en «push-/pull»-faktor fra kommuner med høy arbeidsledighet, til kommuner med lavere arbeidsledighet. Høy arbeidsledighet gjenspeiler et arbeidsmarked hvor det er vanskelig å skaffe seg lønnet arbeid, og er i så måte mindre attraktivt som bosted. I tillegg anses arbeidsmarkedet som en viktig integreringsarena (Distriktssenteret, 2010). I kommuner med høyere arbeidsledighet sliter innvandrere i større grad med å komme i arbeid enn befolkningen for øvrig (Lillegård & Seierstad, 2013). Manglende kvalifikasjoner og skepsis til å ansette innvandrere er gjerne begrunnelsen bak dette. Samtidig betyr deltagelse i arbeidslivet mye både for innvandrernes sosiale liv og for å lære norske sosiale og kulturelle koder (Søholt m.fl., 2012). Sannsynligheten er større for at innvandrere kommer i arbeid i bygdebyer (Saue, 2015). En mulig sammenheng er at arbeidslivet i distriktskommuner ofte er mindre kunnskapsintensive enn i byene. Røed og Schøne (2012) viser at innvandrere i større grad enn andre flytter for å få arbeid.

Bostedsmiljø

Sosialt miljø, kulturtilbud og stedsidentitet vurderes som viktige flyttemotiver både for innvandrere og befolkningen forøvrig i Norge (Sørlie m.fl., 2012). Sosialt miljø relateres til følelsen av felles identitet. Hva som gir felles identitet varierer, men her er følelsen av å bli inkludert viktig. Individer med lik sosial bakgrunn utvikler sterkere stedsidentitet, mener Lewicka (2011). Sosiale lag knyttes til sosioøkonomisk bakgrunn, geografisk bakgrunn, oppvekst, etc. En kartlegging av årsaker til bosetting i Midt-Troms blant innvandrere viser at arbeid, kjærlighet og familie/svigerfamilie i området er viktige sentrale faktorer (Granberg, 2015). Ønsket om å komme nærmere familie/venner har sannsynligvis en større trekkeffekt mot områder med større befolkning, da mindre områder har færre potensielle relasjoner å flytte til. Bosetting gjennom IMDi ble også nevnt som en årsak til at man bodde i Midt-Troms. Alt dette peker i retning av at steder med høyere innbyggertall har en fordel når det gjelder flyttemotiv. Forskning fra NIBR viser også at økt innbyggertall i seg selv er positivt, uten at det blir konkretisert av personene som blir intervjuet hvorfor større steder er bedre (Søholt et al., 2012).

Tjenestetilbud

Sterk kommuneøkonomi gir rom for et bedre tjenestetilbud, som øker et steds attraktivitet (Glaeser m.fl., 2000). God kommuneøkonomi kan derfor trekke til seg flere innvandrere, gitt at de har tilstrekkelig informasjon og velger bosted deretter. Funn fra Norge viser derimot en negativ sammenheng mellom kommuner med mye frie midler og befolkningsvekst (Storm, 2010). Dette forklares av at norske innbyggere har samme tilgang på tjenester uavhengig av bosted, og at det ofte er små kommuner som relativt sett har mest frie inntekter per innbygger. Problemet med disse analysene er at kommunene sammenlignes direkte, mens analysemodellen i vår studie ser på utvikling i, og ikke mellom, kommunene. Stedsattraktiviteten påvirkes også av hvordan kommunen disponerer midlene, og hvor stor andel av kommunens midler som låses i lovpålagte tjenester. Derfor er det interessant å teste kommunens økonomiske situasjon og budsjettprioriteringer opp mot andel innvandrere.

Politisk styring

I likhet med de andre skandinaviske landene har norske kommuner de siste årene vært under stort press for å ta å ta imot flyktninger (Steen, 2009; Valenta & Bunar, 2010). Sentrale myndigheter ber hvert år kommunene om å ta imot et bestemt antall flyktninger, men kommunene har full frihet i dette spørsmålet. Den kommunale administrasjonen anbefaler først en bestemt løsning til kommunestyret, før partiene i kommunestyret tar den endelige beslutningen om statens anbefaling skal følges opp. I en analyse av bosettingsvedtak av flyktninger i 14 norske byer fant Steen (2016) det mest konsistente stemmemønsteret blant småpartiene på venstresiden, SV og RV, og MDG, som stort sett konsekvent stemte for statens forespørsel i de tilfellene der rådmannen reduserte antallet flyktninger. Sosialistisk eller ikke-sosialistisk flertall i kommunestyret hadde ingen åpenbar effekt på villigheten til å akseptere statens forslag. Steen fant at den tradisjonelle venstre-høyre-skalaen var av mindre betydning, særlig for de større partiene (Ap og H), for bosettingsvedtakene. Som forventet var ideologi viktigst for de minste partiene i ytterkantene av den politiske skalaen. I tillegg til bosettingsvedtakene kan kommunepolitikere også påvirke andelen ikke-vestlige innvandrere i kommunen gjennom integreringstiltak i kommunal regi og gjennom signaleffektene i media.

Data og metode

Data

Analysene benytter registerdata fra SSB og IMDi, og er basert på et paneldatasett med observasjoner fra 2004 til 2015. Faste effekter-datasettet er ubalansert som betyr at det ikke er observasjoner for alle enhetene for hvert år. At datasettet er ubalansert er i utgangspunktet uproblematisk, problemet oppstår når frafallet som gjør datasettet ubalansert er systematisk. Betydningen av frafallet på de enkelte variablene diskuteres i variabelbeskrivelsene og analysene av resultatene. Generelt vurderes frafallet for alle variablene som ubetydelig. Kommunesammenslåinger etter 2004 gjør at enkelte kommuner kun har verdier for perioden etter sammenslåingene. Dette gir ikke frafall, men gjør datasettet ubalansert, uten at dette vurderes som en vesentlig svakhet. Metodiske utfordringer som følge av nye kommunegrenser diskuteres mer utførlig i appendiksen.

I datasettet er rurale kommuner definert som kommuner som innfrir minst ett av følgende kriterier: mer enn 45 minutters reisetid fra et tettsted med minst 5.000 innbyggere, mer enn 50 prosent av befolkningen bor utenfor tettsted eller mer enn seks prosent av befolkningen er sysselsatt i primærnæringer. Inndelingen er hentet fra Farstad m.fl. (2009).

Faste effekter-analyser

Ved hjelp av faste effekter-analyser undersøker vi om faktorene fra teoridelen gjenspeiles i bosettingsmønsteret til innvandrere. Faste effekter-analyser er en paneldatamodell, som viser hvordan endringer i de uavhengige variablene påvirker avhengig variabel i analyseenhetene (Skog, 2004). Modellen estimerer koeffisientene ved å lage en dummy for hver enhet (kommune), hvor verdiene i analysene beregnes ut fra aggregerte verdier fra gjennomsnittet til alle enhetene (Park, 2011).

Ved å se på variasjon i enhetene får man sterkere forbindelse mellom årsak og virkning, da man ser om endringer i de uavhengige variablene henger sammen med endring i avhengig variabel. En fordel med faste effekter-modeller er at den kontrollerer for spuriøse sammenhenger fra konstante kulturelle/geografisk betingede faktorer, ved at man ser på de individuelle endringene i kommunene (Petersen, 2004).

Avhengig variabel

Avhengig variabel er logaritmen av andel ikke-vestlige innvandrere. Variabelen måler hvor stor andel av befolkningen i en kommune ikke-vestlige innvandrere utgjør.1 Ikke-vestlige innvandrere defineres som personer med innvandrerbakgrunn fra Afrika, Sør-Amerika og Asia inklusive Tyrkia, som har oppholdstillatelse i Norge (SSB, 2016). Av plasshensyn benytter vi i fortsettelsen kun begrepet innvandrere. Andel innvandrere anses som et bra mål for å kartlegge hvilke kjennetegn ved kommuner som trekker til seg flere innvandrere, sett opp mot stedets kapasitet for bosetting.

Variabelen hadde opprinnelig en venstreskjev fordeling (se appendiks), grunnet flere kommuner med relativt lav andel ikke-vestlige innvandrere sammenlignet med gjennomsnittet. For å oppnå normalfordeling ble avhengig variabel logistisk transformert, som minsker problemene med upresise estimat fra skeivfordelte restledd (Skog, 2004). Transformasjonen økte modellens forklaringskraft målt i pseudo R2 fra 0.46 til 0.54, som indikerer at transformasjonen forbedret modellen. Ulempen med dette er at koeffisientene blir vanskeligere å tolke ut over retning, da de viser relative forskjeller i stedet for absolutte.

Det finnes flere måter å måle innvandrere på for å kartlegge push-/pullfaktorer. Et alternativ er å bruke antall innvandrere i stedet for andelen. Større kommuner har generelt flere innvandrere, uten at innvandrere nødvendigvis utgjør en spesielt stor del av befolkningen, sett opp mot innbyggertallet i kommunen. I paneldatamodellen er det mulig å se på prosentvis endring i antall innvandrere fra år til år. Dette hadde i større grad målt til- og fraflytting, som gir en sterkere kobling opp mot migrasjon. Å bruke prosent endring hadde også løst problemet med avhengighet mellom andel innvandrere og befolkningsmengden i kommunene. Endringer i innbyggerstørrelse gir endringer i andelen innvandrere, uten at det nødvendigvis har skjedd endringer i antall innvandrere. Problemet med å se på endringer i antall innvandrere, er at små endringer i antall innvandrere gir store prosentvise endringer.

Uavhengige variabler

Befolkningsvariable:

’Folketall’ viser antall bosatte i kommunen pr. 1.1 i inneværende år. Variabelen måler effekten av innbyggertallet i kommunen på andel innvandrere. I datasettet er variabelen transformert til å måle hver 1.000 innbygger, for å få koeffisienter uten for mange desimaler.

’Nettotilflytting’ summerer alle innflyttinger og trekker fra registrerte utflyttinger fra kommunen. Variabelen tester om kommuner med generell fraflytting opplever at innvandrere ikke bosetter seg i kommunen. Nettotilflytting fanger opp et annet element enn rene befolkningsendringer målt i befolkningsstørrelse, da man fjerner effekten av fødsels-overskudd/underskudd.

Tettsteder:

For å teste effekten andelen av befolkningen i tettsteder har på andelen innvandrere, brukes variabelen ‘Tettsted’. Et tettsted er en bosetting med over 200 registrerte bosatte, der avstanden mellom husene ikke overstiger 50 meter (SSB, 2015a). Avstandskravet er ikke absolutt, og kan fravikes etter skjønnsvurderinger av SSB. Variabelen tar ikke høyde for hvor store tettstedene er, selv om tettsteder med ulik størrelse kan ha ulike effekt på hvor sterk push-/pull-faktor området har.2

Arbeidsmarked:

Betydningen av arbeidsmarkedet i kommunene undersøkes ved hjelp av arbeidsledighetstall og sysselsettingsgrad innenfor enkelte sektorområder. Variabelen ’Arbeidsledige’ viser hvor mange som er registrert arbeidsledige i kommunen. Arbeidsledighetstallene måler hvor mange prosent av arbeidsstyrken i kommunen som er registrert helt arbeidsledige, og aktivt søker jobb.3 Arbeidsstyrken er definert som: «summen av sysselsatte og arbeidsledige, altså personer som tilbyr arbeidskraften sin på arbeidsmarkedet» (Bø & Næsheim, 2015). Personer som ikke aktivt søker jobb, regnes ikke som en del av arbeidsstyrken. Innvandrere er vedvarende overrepresentert i statistikkene for personer som ikke er sysselsatt og ikke aktivt søker arbeid (SSB, 2016c). Det impliserer at arbeidsledighetstallene underestimerer faktisk arbeidsledighet blant innvandrere. Sysselsettingstallene løser dette problemet, men tas ikke med i analysene grunnet frafall på mellom 30 og 36 prosent, og manglende data før 2008.

Kommunal økonomi og budsjettering:

Kommuner med sterk kommuneøkonomi gir rom for et bedre tjenestetilbud, som igjen kan trekke til seg flere innvandrere. Samtidig påvirkes sannsynligvis attraktiviteten til kommunene av hvordan de disponerer midlene. Ut fra dette testes både kommunens økonomiske situasjon og budsjettprioriteringer opp mot andel innvandrere. Selv om investeringer bidrar til økt attraktivitet, inkluderes ikke investeringer i bygg og anlegg i variablene, da dette ville gitt store svingninger knyttet til tidspunkt for investeringene.

I Bo- og flyttemotivundersøkelsen (2012) ble ikke kommunale tjenestetilbud oppgitt som en viktig faktor for å bo eller flytte fra et sted. Variabler for kommunens økonomi og budsjettering testes likevel, da innvandrere kan være ekstra avhengige av offentlige tilbud, grunnet større sårbarhet og integreringsbehov i perioden etter bosetting i Norge. De spesifikke variablene som testes er budsjettbruk på grunnskole og kultur. For å få unngå B-koeffisienter med for mange desimaler er alle variablene transformert til verdier i 1000-kroner.

Det er for det første ventet at bedre økonomi gir bedre tjenestetilbud, som gjør kommunen mer attraktiv. Variabelen ’Inntekt’ fanger opp kommunens frie inntekter per innbygger i antall kroner.4 Variabelen benytter kroner per innbygger for å kontrollere for kommunestørrelse og endringer i innbyggertall. Inntektene kan til dels ha store årlige svingninger grunnet variasjoner i bruk av oppsparte finansielle midler. I tillegg kan kommuner ha inntekter som avhenger av markedsutvikling, særlig knyttet til konsesjonskraftsinntekter (Fiva m. fl., 2014). Disse variasjonene får en utjevning ved bruk av paneldata, da tilfeldige årlige variasjoner utlignes av observasjoner fra flere år.

Hvorvidt tjenestenivået på grunnskole har effekt på bosetting er teoretisk interessant, da halvparten av alle innvandrere er mellom 20 og 40 år gamle (SSB, 2016b). Befolkningsgruppen mellom 20 og 40 år antas å fange opp de fleste som er i familieetableringsfasen. Kommuner med et godt utviklet tilbud for barn og unge kan derfor oppleves som mer tiltrekkende.

Variabelen ’Grunnskole’ viser netto driftsutgifter til grunnskolesektoren per innbygger mellom 6 og 15 år i antall kroner. Variabelen tester om økt satsing på skolesektoren gir høyere andel innvandrere. Hypotesen er at mer ressurser til skolesektoren gir økt tjenestekvalitet, som vurderes som positivt ved en kommune. Samtidig kan ressursbehovet bli større ved høyere andel innvandrere i grunnskolen, grunnet større behov for spesialundervisning og norskopplæring (Hægeland m. fl., 2008). Generelle driftsutgifter, drift av skolefritidsordning, skolelokaler og skoleskyss inngår i budsjettposten. Skolevariabelen tar høyde for private tilbud, som kan skape forstyrrelser.

’Kultur’ viser kommunenes netto driftsutgifter til kultursektoren i prosent av kommunens totale netto driftsutgifter. Variabelen benytter prosent, og ikke absolutte tallverdier, da demografi ikke har samme effekt for ressursbehovet til kultur, som for grunnskole. I kulturposten ligger bevilgninger til idrettstilbud. Et godt utviklet kulturtilbud antas å øke attraktiviteten, ved at det gir større kulturell diversitet og midler til ulike arenaer for integrering. Bevilgninger og tilbud fra fylkeskommunene, private og andre aktører fanges ikke opp. Analysene får ikke med effekten av tilbudene i omkringliggende kommuner, der en kommune kan bidra til attraktiviteten i en hel region. Dette har begrenset betydning i en faste effekter-analyse, da konstante bakenforliggende faktorer, som området en kommune ligger i, ikke har betydning for analysene (Petersen, 2004). Data for kommunenes økonomi og budsjettering er hentet fra SSBs KOSTRA-registre (SSB, 2015c),5 og mulige feilkilder og problemer med tallene er diskutert i mer detalj i appendiks.

Politisk styring:

Politisk styring i kommunene er viktig for innvandrere av tre grunner: Kommunestyrene vedtar hvor mange man ønsker å bosette, de vedtar potensielle integreringstiltak og politikerne har en symbolsk rolle i den offentlige debatten. En annen faktor som kan spille inn er at oppslutningen til de ulike partiene kan representere holdninger som finnes blant befolkningen.

For å kartlegge politisk styring i kommunene brukes ordførers partitilhørighet. Variabelen ’Ordfører’ indikerer hvilke ideologiske hensyn som styrer det politiske arbeidet i kommunen. Ordføreren har i tillegg en viktig rolle som offisiell talsperson for kommunen. Utspill fra ordføreren kan dermed få effekt på hvordan innvandrere føler seg mottatt i kommunen. Dataene er hentet fra SSB (2015b).

De siste årene har kommunestyrevalgene i Norge vært avholdt i midten av september. I datasettet kodes eventuelle endringer til å tre i kraft ved årsskiftet påfølgende år. Det vil si at endringer fra valget i 2007 eller 2011 gjør seg gjeldende i henholdsvis 2008 og 2012 i datasettet.

Bosatte innvandrere:

For å måle effekten av antall flyktninger som bosettes brukes variabelen ‘vbosatte’. Variabelen viser antall flyktninger kommunestyrene har vedtatt å bosette i et gitt år. Variabelen skal separere push- og pull-faktorene fra kommunenes bosettingspolitikk.

I et lukket system hadde man kun forklart effekten av «migrasjon i Norge». Variabelen for antall bosatte skal kontrollere for effekten av innvandring. Modellene får ikke kontrollert for utvandring, men dette er mindre viktig enn innvandring, da Norge opplever positiv nettoinnvandring fra andre land (SSB, 2016b). En annen utfordring er at vedtakstall og faktisk bosetting ikke samsvarer, grunnet endrede bosettingsbehov i løpet av året (IMDi, 2016a). Faktisk bosetting ville gitt et mer nøyaktig mål på effekten av innvandring, men mangelen på data før 2012 for faktisk antall bosatte gjør at vedtak på bosetting benyttes. Mulige problemer som følge av dette diskuteres mer utførlig i appendiksen.

Tabell 1.

Variabelbeskrivelser, datasettet 2004-2015

MinMaksSnittStd. av.N
Andel ikke-vestlige innvandrere1166,964,145.111
Ordfører182,692,125.101
Innbyggertall i 1000 innb.0,206647,6911,3034,005.111
Nettotilflytting-3029.73282,71361,325.111
Tettbygdhet099,6051,3327,705.111
Kommunale inntekter pr. 1000 innb.19,08114,6536,6410,315.103
Utgifter til grunnskole pr. 1000 innb.48,76285,4700,5028,785.103
Arbeidsledighet0,2813,952,611,385.088
Vedtatt bosatte flyktninger081114,7332,505.106
Utgifter til kultur, %-9,529,43,81,775,103

Resultater

Nedenfor presenteres modellene til faste effekter-analysene. Modell 1 har med de mest sentrale trekkene ved kommunene, hvilket inkluderer innbyggertall, trekk ved befolkningen, arbeidsmarkedet og kommunens budsjettering. I tabellene er ‘laggede’ variabler markert med «LX», hvor X representerer antall års lag.

Analysene har lagt til et dummysett for år, for å kontrollere for effekter som kommer av generell utvikling over tid (Park, 2011), slik at push-/pull-effektene i kommunene separeres fra den generelle utviklingen i Norge. Variabelen tolkes ikke i analysene, da den ikke har betydning for problemstillingen

Modell 2 inkluderer variablene for politisk styring. Politisk styring tas med i en egen blokk, da dette ikke regnes som et trekk ved kommunen, men er en direkte styrt faktor som kan være hemmende eller fremmende på andelen innvandrere. Vi gjør oppmerksom på at parameterestimatene for dummysett tolkes motsatt av standard prosedyre, da analysemodellen vår ser på hvordan skift fra den enkelte dummyvariabelen til referansekategori påvirker andelen innvandrere. Dette berører dummyvariablene for politisk parti. Negativ koeffisient indikerer med andre ord en positiv sammenheng mellom andel innvandrere og ordførerens politiske parti, og motsatt.

Pseudo R2 er et estimat på en modells forklaringskraft, altså hvor stor del av variansen modellen forklarer.6 Den logistiske transformasjonen gjør at koeffisientene tolkes som prosentvise endringer, og ikke prosentandels endringer. Ut fra dette presenteres følgende modell:

Tabell 2.

Fast effekt-analyse med logaritmen av andel ikke-vestlige innvandre som avhengig variabel.

12
Innbyggertall pr. 1000 innb.-0,15***-0,18***
Nettotilflytting-0,00028-0,00028
Tettbygdhet0,0041**0,0056***
Arbeidsledighet (L1)-0,000580,0052
Kommunale inntekter pr. 1000 innb.-0,028***-0,014***
Utgifter til kultur pr. 1000-0,0033-0,0042
Utgifter til grunnskole pr. 1000 innb. (L1)-0,00007-0,00004
Vedtatt bosatte flyktninger0,0024**0,0018
Ordfører (Ap ref.)
H0,0075
Sp0,085***
KrF0,056
V0,066
SV0,043
FrP0,060
Andre0,068*
År (2004 ref.)
2005-1,08***
2006-1,02***-0,94***
2007-0,95***-0,93***
2008-0,91***-0,83***
2009-0,86***-0,77***
2010-0,69***-0,65***
2011-0,53***-0,48***
2012-0,34***-0,38***
2013-0,18***-0,22***
2014-0,09***-0,11***
Kons2.15***1,65***
N2.9392.674
Pseudo-R20,530,54

*** Sig>.01, ** Sig>.05, *Sig>.10

Dummysettet for ordførers partitilhørighet gir beskjeden økning i forklart varians, samtidig som utvidelsen gir 265 færre observasjoner, sammenlignet med modell 1. Ut fra antall observasjoner benyttes modell 1 i den følgende diskusjonen. Variablene for politisk styring drøftes likevel ut fra modell 2, da funnene er statistisk signifikante og teoretisk interessante.

Begge modellene viser en signifikant negativ sammenheng mellom innbyggertall i kommunene og andelen ikke-vestlige innvandrere i rurale kommuner, som er signifikant på 1%-nivå. En bivariat analyse med innbyggertall som uavhengig variabel ga motsatt fortegn for variabelen, samtidig som funnet er signifikant på 1%-nivå (se appendiks).

Det er ikke funnet noen sammenheng mellom andel innvandrere og nettotilflytting. Teoretisk forventing var at fraflytting ville gi lavere andel innvandrere, da disse kommunene neppe trekker til seg nye innbyggere. I en bivariat analyse mellom nettotilflytting og antall flyktninger kommunene vedtar å bosette, er det funnet en positiv signifikant sammenheng. Det var også en positiv sammenheng i den bivariate analysen mellom andel ikke-vestlige innvandrere og nettotilflytting (se appendiks). Begge effektene var signifikant på 1%-nivå.

Videre avdekker resultatene en positiv sammenheng mellom andelen av befolkningen i tettbygde områder og andelen innvandrere. Estimatet er signifikant på 1%-nivå.

Økt arbeidsledighet har en positiv, men ikke signifikant sammenheng med andel innvandrere.

Variabelen for kommunens frie inntekter og budsjettprioriteringene på de ulike rammeområdene er lagget med et år, for å få sterkere kausal sammenheng med årsak før effekt. Inntekter per 1000 innbygger viser en negativ sammenheng, som er signifikant på 1%-nivå, hvilket går mot teoretisk forventning. Det er ikke funnet noen sammenheng mellom ressursbruk per innbygger mellom 6-15 år til grunnskole og andelen innvandrere. For kultur er det heller ikke funnet noen systematisk sammenheng.

Når det gjelder politikkvariabelen, understrekes det at ordførerens parti kan henge sammen med andelen innvandrere på flere måter. Effektene kan komme både fra hvilken integreringspolitikk kommunen fører, bosettingsvedtak, og fra andre politikkområder som kan virke positivt eller negativt for innvandrere. Derfor bør funnene i hovedanalysen ses i sammenheng med vedtatt antall bosatte i kommunen og hvilket parti som har ordføreren. En bivariat analyse mellom ordførerens parti og bosettingsvedtak ble gjennomført for å utfylle diskusjonen mellom parti og andel innvandrere. Resultatene fra denne analysen er presentert i appendiks.

Ap, som er referansekategori, anses som verken spesielt innvandringspositivt eller innvandringskritisk, sammenlignet med de andre partiene (Lundh, 2014). I analysene vises effekten av skift fra de ulike partiene til Ap: dvs. at negativt fortegn viser at skift til Ap gir mindre andel innvandrere, slik at partiet har en positiv effekt, og vice versa. Som nevnt diskuteres funnene ut for politisk styring ut fra modell 2, i motsetning til de øvrige variablene, som tolkes ut fra modell 1. Den beskjedne økningen i forklart varians i modell 1, som skiller seg fra modell 2 ved dummysettet for parti, tyder på at variabelen i liten grad forklarer innvandreres bosettingsmønster.

Det er ikke funnet noen sammenheng mellom skift fra H- til Ap-ordfører og andelen innvandrere. Samtidig er det en positiv og signifikant sammenheng mellom H-ordfører og hvor mange flyktninger som et vedtatt bosatt i kommunen, sammenlignet med Ap-kommuner (se appendiks).

Et skift fra Sp-ordfører til Ap-ordfører korrelerer med lavere andel innvandrere. Funnet er signifikant på 1%-nivå. Kommuner med Sp-ordfører har altså svakere utvikling i andelen innvandrere enn Ap-kommuner. Det ble derimot ikke funnet noen sammenheng i den bivariate analysen mellom hvor mange innvandrere som vedtas bosatt og kommuner med Sp-ordførere (se appendiks). Det er ikke funnet noen sammenheng mellom andel ikke-vestlige innvandrere og kommuner med KrF-ordfører, sammenlignet med Ap-kommuner. Samtidig er det vist at kommuner med Krf-ordfører vedtar å bosette flere flyktninger enn Ap-kommuner (se appendiks). FrP-kommuner viser ingen signifikant forskjell fra Ap-kommuner, verken i den bi- eller multivariate analysen. Det er heller ingen systematisk forskjell på kommuner med V- og Ap-ordfører, verken i den bi- eller multivariate analysen. Skift fra SV til Ap-ordfører har ingen systematisk effekt på andel ikke-vestlige innvandrere. Dette gjelder både den bi- og multivariate analysen. For kommuner med ordfører fra andre partilister er det dokumentert en negativ signifikant sammenheng med andel innvandrere. Funnet er signifikant på 10%-nivå. Samtidig er det funnet en motstridende effekt, der kommuner med alternative partilister vedtar å bosette flere flyktninger enn kommuner med Ap-ordførere. Det er ikke knyttet noen teoretisk forventning til andre partilister. Da dette er en heterogen gruppe, samtidig som funnet er statistisk usikkert, drøftes det ikke videre.

Det er ikke funnet noen signifikant sammenheng mellom vedtatt bosatte og andel innvandrere i den multivariate analysen. De to variablene har derimot en positiv signifikant sammenheng på 1%-nivå i den bivariate analysen (se appendiks). Tas dummysettet som kontrollerer for år ut av modellen, blir variabelen positiv, noe som indikerer at den årlige kontrollen gir en god kontroll for den generelle økninga i andelen ikke-vestlige innvandrere i perioden. Det legges ikke større vekt på tolkningene av vedtatt bosatte, da variabelens funksjon er å kontrollere for hvor stor andel av innvandrere som er bosatt i kommunen grunnet politiske vedtak, og ikke push-/pull-faktorer ved kommunene.

Diskusjon

Denne studien har dokumentert en rekke faktorer som ser ut til å ha betydning for bosetting av innvandrere i rurale norske kommuner. Studien har også vist at geografisk spredning av innvandrerbefolkningen ikke bare er mulig å oppnå, men er en utvikling man ser i dag. Dette illustreres av utviklingen etter 2009, hvor andelen innvandrere har steget parallelt i rurale og ikke-rurale kommuner.

Analysene våre tyder for det første på at mindre kommuner henger sammen med lavere andel innvandrere enn større kommuner. Samtidig viser den bivariate sammenhengen at små kommuner har større vekst i andel ikke-vestlige innvandrere, som tyder på at det er trekk ved små kommuner som har en negativ effekt, og ikke innbyggertallet i seg selv. Urbane trekk i rurale kommuner har en positiv effekt i våre analyser, vist av den positive effekten av økt tettbygdhet i kommunen. Funnene våre tyder på at ikke bare områdene med størst befolkning opplever en tiltrekningseffekt på innvandrere, men også de litt mindre regionale sentrumsområdene. Andre studier har pekt på flere positive trekk ved bygdebyer, som større sannsynlighet for å komme i arbeid etter endt introduksjonsprogram (Saue, 2015), og generelt mer inkluderende miljø i tettbygde områder (Sørlie, Aure, og Langset, 2012b). Resultatene våre samsvarer også med funnene til Aasbrenn og Sørlie (2016), som viser at regionale sentrumsområder opplever befolkningsvekst.7 En implikasjon av styrkningen av de regionale sentrumsområder er en bremsing av flytting fra distriktsområdene til de større byene.8

Vi fant ingen sammenheng mellom andel innvandrere og nettotilflytting. Vi fant derimot at fraflyttingskommuner vedtar å bosette færre innvandrere enn kommuner som opplever nettotilflytting. Det er derfor ingen tegn på at fraflyttingskommuner bruker eller har hatt mulighet til å bruke bosetting av flyktninger for å motvirke befolkningsnedgang. Sett i sammenheng viser funnene at bosetting av flyktninger er et potensielt verktøy mot fraflytting, da nettofraflytting ikke gjenspeiles i lavere andel innvandre, til tross for at kommuner med nettofraflytting bosetter generelt færre flyktninger.

Resultatene avdekker videre at det ikke er sammenheng mellom arbeidsledighet og andel innvandrere. I lys av at det generelt er høyere arbeidsledighet blant innvandrere (SSB, 2017), kan dette skyldes at det er en høyere andel innvandrere som gir høyere arbeidsledighet i kommunene, og at dette skjuler en eventuell effekt. Dette forutsetter imidlertid at tidskontrollen ikke gir tilstrekkelig kontroll for at årsak kommer før effekt.

Vi fant en negativ sammenheng mellom kommuneøkonomien, målt i frie inntekter per innbygger, og andelen innvandrere. Dette er i strid med teoretisk forventing, da bedre økonomi var ventet å gi et bedre tjenestetilbud i kommunen. Samtidig er dette i tråd med tidligere funn fra Norge, der kommuneøkonomi har negativ sammenheng med nettotilflytting, da innvandrere trekker mot større kommuner hvor kommunens inntekter per innbygger er lavere på grunn av stordriftsfordeler (Storm, 2010). Den manglende sammenhengen kan også indikere at innvandrere svekker kommunens inntekter tross integreringstilskudd, selv om modellen har ‘lagget’ variabelen for å ta hensyn til dette.

Budsjettprioriteringene til kommunene har ingen klar sammenheng med andelen innvandrere. En reell positiv effekt fra økte budsjetter til grunnskole kan være skjult av at kausaliteten kan gå begge veier, da innvandrere i grunnskolealder kan kreve økt ressursbruk til norskopplæring og spesialundervisning (Hægeland m fl., 2008)

For kultursektoren ble det ikke funnet noen sammenheng. Dette er motsatt av forventet, da kultur anses som en potensiell integreringsarena. Også kulturvariabelen har imidlertid en kausalitetsproblematikk, hvor andelen innvandrere kan påvirke kommunenes behovsprofil. I tråd med dette resonnementet kan økt andel innvandrere gi mindre rom for kulturelle tilbud, pga. økt behov for ressurser på eksempelvis grunnskole. Sammenhengen mellom kommuneøkonomi og andel innvandrere er et interessant tema for videre undersøkelser.

Av de undersøkte partiene ble det kun funnet systematisk sammenheng mellom andel ikke-vestlige innvandrere og kommuner med ordfører fra Sp og andre partilister. Dette kan ikke knyttes til noe klart teoretisk rammeverk, og kan derfor skyldes spuriøse sammenhenger. Modellen med dummysettet for ordførerens parti ga heller ikke noe vesentlig utslag i forklart varians, sammenlignet med modellen uten variabelen. Politisk regime i kommunen virker derfor ikke å ha større betydning for bosettingsmønsteret til ikke-vestlige innvandrere i Norge.

Å kartlegge nøyaktig hvilke politiske styringsregimer og koalisjoner som har makt i kommunene er krevende, grunnet mangelen på formelt bindende koalisjoner i formannskapsmodellen.9 Ved å fokusere på ordførerens parti fanger man ikke opp hvilke partier som har makt til å påvirke kommunale vedtak. Partiet til ordføreren har ikke nødvendigvis flertall i vedtakene som fattes, da kommunestyrepartiene kan inngå koalisjoner som har flertall uavhengig av ordførerens parti. En alternativ måte å fange opp politisk styring er å måle hvor stor andel av kommunestyrene de enkelte partiene har. Dette tar likevel ikke høyde for koalisjonene innad i kommunestyrene (se f.eks. Martinussen, 2002; 2004; Martinussen & Pettersen, 2001). Samarbeid mellom partiene på kommunenivå som tradisjonelt sett ikke inngår i samme koalisjoner på nasjonalt nivå, gjør den den politiske styringen i kommunene mindre oversiktlig. Partiideologiske hensyn har ikke nødvendigvis samme betydning på kommunenivå, da lokale hensyn påvirker de lokale partigruppenes politikk (Lesjø, n.d). Det antas likevel at lokale partigrupper hovedsakelig følger moderpartiets politikk. Til tross for at ordførerens partitilknytning er en mangelfull indikator på hvilke partier som faktisk har makt i den enkelte kommune, anses dette som det mest praktisk gjennomførbare målet for å operasjonalisere politisk styring i en kvantitativ undersøkelse.

En interessant tilnærming er å sammenligne tiltreknings- og barrierefaktorer for ulike nasjonaliteter, i stedet for å analysere innvandrere som én gruppe. Høydahl (2013) har vist at det er vidt forskjellige bosettingsmønstre blant ulike nasjonaliteter. Det er derfor rimelig å anta push- og pull-faktorene har ulik styrke og effekt for de ulike nasjonalitetene. Dettes støttes opp av Forgaard (2006), som viser at store innvandrergrupper flytter hyppigere enn nasjonaliteter med færre innvandrere, og at innvandrergrupper med lang botid i Norge flytter sjeldnere enn relativt nyankomne. På grunn av generelt få personer fra de ulike nasjonalitetene i enkeltkommunene, er det imidlertid vanskelig å gjøre slike analyser på kommunenivå. Analyser av push- og pull-faktorer på nasjonalitetsnivå kan med fordel gjøres for større enheter; som regioner, fylker eller landsdeler.

Et annet aspekt analysene ikke har gått i dybden på, er innvandreres påvirkning på kommunene de bor i. Det er vist at andelen innvandrere i distriktskommuner har økt med 150 prosent mellom 2004 og 2015. Kausalitetsproblematikken gjelder for de ulike kommuneøkonomivariablene. Det er usikkert om funnene i studien viser betydningen kommunens økonomi og budsjetteringer har på innvandrere, eller om de måler effekten innvandrere har på kommunens økonomi og budsjetteringer. Sammenhengen mellom innvandrere og kommuneøkonomi åpner opp for flere interessante forskningsspørsmål. Forskjellene mellom rurale og ikke-rurale kommuner indikerer videre at førstnevnte kommuner i større grad påvirkes økonomisk av økt andel innvandrere enn sistnevnte kommuner.

Modellene anses som godt spesifiserte. Dette åpner for å utvide modellen med nye variabler, som ser på betydningen av ulike tiltak gjort i kommunene, og om de har effekt på bosettingsmønsteret til innvandrere. Eksempler på dette er å legge inn variabler som fanger opp effekten av å tilby integreringstiltak som sertifikat, frivilligsentraler og lignende.

Det er også interessant å bygge videre på faste effekter-analysen, med en spatial faste effekter-analyse, da dette får frem effekten av områdene kommunene ligger i. Selv om geografisk plassering er en bakenforliggende faktor som kontrolleres for i faste effekter-analyser, gir ikke modellen som er brukt informasjon om effekten av endringer i omkringliggende kommuner.

En begrensning med faste effekter er at det er vanskelig å teste hvor god modellen er, altså hvor sannsynlig det er at modellene gir presise estimater. Hausmans test er brukt for å teste modellen statistisk. Testen sier om man bør bruke randomiserte eller faste effekter som analysemodell (Park, 2011). Denne testen viser at faste effekter er best, da mesteparten av variasjonen i modellen kommer fra variasjoner i, og ikke mellom, kommunene (testresultater i appendiks).

En annen svakhet med faste effekter er at den er mindre robust når det er flere enheter enn tidsobservasjoner (Hoechle, 2007). Med tidsobservasjoner fra 12 år og 275 observasjoner fra rurale kommuner, kan dette gi usikre estimater. For å teste hvor robust/stabil modellen er, er det forsøkt å se hvordan estimatene endrer seg når forklaringsvariabler fjernes. Estimatene holdt seg relativt stabile, noe som indikerer at modellen er forholdsvis robust. Modellen anses derfor som tilstrekkelig god.

Generelt er dataene av høy kvalitet, bortsett fra vedtakstallene fra IMDi. Vedtakstall på antall bosatte skal kontrollere for hvor mange innvandrere som bosettes i kommunen grunnet politiske vedtak, og ikke egen vilje. Da vedtakstall ikke er lik faktiske bosettingstall, er dette en feilkilde. Til tross for nevnte svakheter er variabelen med i modellen, da dens funksjon er å kontrollere for politisk bosatte. Estimatet til variabelen er derfor av mindre betydning.

Modellen har mulige spuriøse sammenhenger, og det er tidvis vanskelig å fastslå kausaliteten mellom variablene. Dette er spesielt problematisk for kommuneøkonomivariablene, hvor det er vanskelig å stadfeste om andelen innvandrere påvirker variablene, eller om variablene har effekt på andelen innvandrere. Dette understrekes av funn som går mot teoretisk forventning. Studien har valgt å løse kausalitetsproblematikken ved å bruke laggede variabler, for å gi årsak før effekt. Hvorvidt dette er tilstrekkelig, kan diskuteres.

Et annet problem er at flyktninger som bosettes i en norsk kommune, i praksis er bundet til kommunen den første tiden etter bosetting. Begrenset mobilitet rett etter bosetting gjør at «push-/pull»-faktorene kan være sterkere enn de egentlig fremstår i analysene.

Konklusjon

Sterk konsentrasjon av innvandrere i lukkede byområder ses som en stor utfordring for integrering i Europa og Norge (Berg m.fl., 2007). Segregering og radikalisering framholdes ofte som mulige konsekvenser av en slik utvikling. I tillegg vil en mer spredt bosetting av innvandrere gi muligheter til å bevare bosetting og å styrke distriktene, i tråd med målene i norsk distriktspolitikk. Eldrebølgen vil ramme distriktene hardest, og tilflytting av en langt yngre innvandringsbefolkning vil dermed kunne gi en gunstig demografisk vridning for slike kommuner. Innvandrere har også bedre mulighet for å komme i jobb i distriktskommuner (Saue, 2015), samtidig som at det vil lette presset på sentrale byområder. Denne studien har gjennom kvantitative analyser funnet flere kommunale trekk som ser ut til å ha sammenheng med bosettingen av ikke-vestlige innvandrere i rurale norske kommuner. Studien har også vist at geografisk spredning av innvandrerbefolkningen ikke bare er mulig å oppnå, men er en utvikling man ser i dag. Dette illustreres av utviklingen etter 2009, hvor andelen ikke-vestlige innvandrere har steget parallelt i rurale og ikke-rurale kommuner. Studien har overføringsverdi til andre land med en rural-urban akse, der det eksisterer utfordringer knyttet til det å opprettholde bosettingen i rurale kommuner. I tillegg er funn fra Norge spesielt overførbart til land med en aktiv stat, både med tanke på bosettingspolitikk og tilbud av offentlige tjenester.

Appendiks:

Figur 1.

Ikke-vestlige innvandreres bosetting i rurale og ikke-rurale kommuner, 2004-2015.

Tabell 3.

Bivariat fast effekt-analyse for innbyggertall, 2004-2015

Log ikke-vestlige
Innbyggertall i 1000 innb.0,40***
Kons-1,28***
N3.230
Pseudo R20,021

*** Sig>0,01 ** Sig>0,05 *Sig>0,10

Tabell 4.

Bivariat fast effekt-analyse for antall vedtatt bosatte og nettotilflytting

Log ikke-vestlige
Nettoinnflytting0,025***
Kons5,89***
N3.286
Pseudo R20,13

*** Sig>0,01 ** Sig>0,05 *Sig>0,10

Tabell 5.

Bivariat fast effekt-analyse av vedtatt bosatte og parti med ordfører

Vedtatt bosatte flyktninger
Ordfører(Ap ref.)
H1,59***
Sp-0,51
KrF-1,65**
V-1,05
SV-1,79
FrP0,89
Andre-1,33***
Kons6,40***
Pseudo R20,008
N3,280

*** Sig>0,01 ** Sig>0,05 *Sig>0,10

Tabell 6.

Bivariat fast effekt-analyse av vedtatt bosatte og antall vedtatt bosatte flyktninger

Logaritmen av andel ikke-vestlige innvandrere
Vedtatt bosatte flyktninger0,042***
Kons1,28***
Pseudo R20,09
N3.286

*** Sig>0,01 ** Sig>0,05 *Sig>0,10

Dataene for kommunenes økonomi og budsjettering (bevilgninger til grunnskole og kultur) er hentet fra KOSTRA-registrene til SSB (2015d). Kostnadsstrukturen til kommunene varierer ut fra kommunens utforming, som gjenspeiles av overføringene kommunene får. Da faste effekter-analyse ser på variasjon i kommunene, og ikke mellom ulike kommuner, anses dette som uproblematisk. Et problem med KOSTRA-data er imidlertid at frafallet er høyere blant mindre kommuner. Ingen av variablene i modellen har stort nok frafall til at dette anses som problematisk.

Det er gjennomført en rekke kommunesammenslåinger i Norge mellom 2004 og 2015. Kommuner som ikke lenger eksisterer grunnet kommunesammenslåinger, er utelatt fra datasettet, da det forutsettes at enhetene er konsistente over tid i paneldataanalyse (Park, 2011). Kommunene som ble opprettet etter sammenslåingene, er inkludert i datasettet, da disse er konsistente over tid. En ulempe med denne tilnærmingen er færre observasjoner, da observasjoner før sammenslåing er tatt ut av datasettet grunnet mangelfulle data.

Tabell 7.

Differanse mellom bosettingstall og bosettingsvedtak, Norge

20122013201420152016
Faktisk bosetting5.7576.5117.78411.34215.291
Vedtatt bosetting6.1596.5968.08411.71916.523
Differanse faktisk bosatte vedtak-702-85-300-3771.232
Prosent differanse fra vedtak11,41%1,29%3,71%3,22%7,46%

Det er systematisk flere vedtatt bosatte enn faktisk bosatte i hele den målte perioden. Differansen mellom vedtatt og faktisk bosatte gir svekket reliabilitet. Avvikene anses imidlertid ikke som store nok til at variabelen forkastes, da de gir et bilde av hvilken bosettingspolitikk som er ført i kommunene.

For å sikre presise estimater for hele utvalget må restleddet være normalfordelt (Skog, 2004). Avhengig variabel i analysene, andel ikke-vestlige innvandrere, er derfor logaritmisk transformert. Variabelens grad av normalfordeling før og etter logaritmisk transformasjon er vist i de følgende grafene.

Figur 2.

Histogram uten logaritmisk transformering av andel ikke-vestlige innvandrere, sluttmodell faste effekter-analyser.

Figur 3.

Histogram med logaritmisk transformering av andel ikke-vestlige innvandrere, sluttmodell faste effekter-analyse

Ved siden av modellspesifisering, forutsetter faste effekter analyser at modellen gir konsistente resultater. Dette gjøres gjennom Hausmans test, som tester utelatt variabelskjevhet (Park, 2011). For testen settes følgende hypoteser opp:

H0: Differanse i koeffisientene er ikke systematisk

H1: Differanse i koeffisientene er systematisk

Hausmanntesten ga signifikant utslag på 1%-nivå, som gjør at Ho kan forkastes. Konsistente b-koeffisienter gjør at faste effekter-modellen foretrekkes over tilfeldige effekter-analyse. Modellen er i så måte tilstrekkelig spesifisert med tanke på modellene som testes. Funnet bygges opp ved at estimatene i modell 1 stort sett er stabile når enkeltvariabler fjernes eller legges til. Det understrekes at selv om Hausmanns test tilsier at faste effekter er å foretrekke, diskvalifiserer ikke dette en tilfeldig effektmodell (Park, 2011).

Litteraturliste

Aasbrenn, K., og Sørlie, K. (2016). Uttynningssamfunnet – 25 år etter. In M. Villa og M. S. Haugen (Eds.), Lokalsamfunn, ss. 152-176. Oslo: Cappelen Damm Akademisk.

Akbari, A. (2008). Introduction: regionalization of immigration in host nations of Western world, International Migration and Integration, 9: 314-44.

Aure, M., Førde, A., og Magnussen, T. (2016). Lokalsamfunnet som integreringsarena. In M. Villa og M. S. Haugen (Eds.), Lokalsamfunn. Oslo: Cappelen Damm Akademisk.

Bell, M. M. & G. Osti (2010). Mobilities and ruralities: an introduction, Sociologica Ruralis, 50: 199-204.

Berg, L. v. D., Braun, E., og Meer, J. v. D. (2007). National policy responses to urban challenges in Europe. Rotterdam: Ashgate Publishing Ltd.

Bø, T. P., og Næsheim, H. (2015). Hvorfor ulike arbeidsledighetstall?. Hentet fra http://www.ssb.no/arbeid-og-lonn/artikler-og-publikasjoner/hvorfor-ulike-arbeidsledighetstall–236723

Dey, I. & B. Jentsch (2001). Rural youth in Scotland: the policy agenda, Youth and Policy, Winter: 11-24.

Distriktssenteret. (2010). Integrering i distriktskommunar. Ein kunnskapsstatus om integreringsprosessar og inkluderingstiltak i distriktskommunar. Oslo: Integrerings- og mangfoldsdirektoratet (IMDi).

Farstad, M., Rye, J. F., og Almås, R. (2009). By, bygd og fritidsboliger. Kommentert frekvensrapport. Bygdeforskningsrapport (10).

Fiva, J., Hagen, T., og Sørensen, R. (2014). Kommunal Organisering (7. ed.). Oslo: Universitetsforlaget.

Forgaard, T. S. (2006). Innvandrerbefolkningen flytter oftere til sentrale strøk. Samfunnsspeilet, (4), 23-32.

Glaeser, E. L., Kolko, J. og Saiz, A. (2000). Consumer City. Harvard: Harvard University Press.

Granberg, M. (2015). Mobilitet, translokalitet og stedstilhørighet; en studie av stedsopplevelser blant tilflyttere i Midt-Troms. (Mastergradsavhandling), Tromsø: Universitetet i Tromsø.

Green, A. E. & I. Hardill (2003). Rural labour markets, skills and training. Final report. Institute of Employment Research, University of Warwick.

Hedberg, C. & R. M. do Carmo (red.) (2012). Translocal ruralism. Mobility and connectivity in European rural spaces. Amsterdam: Springer Netherlands.

Hoechle, D. (2007). Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence. Stata Journal, 7(3), 281.

Hugo, G. & R. Morén-Alegret (2008). International migration to non-metropolitan areas of high income countries: editorial introduction. Population, Space and Place, 14: 473-77.

Hægeland, T., Kirkebøen, L. J., og Raaum, O. (2008). Ressurser i grunnskole og videregående opplæring i Norge 2003-2007: Rapport.

IMDi. (2016b). Bosettingsbehovet og bosettingsarbeidet i 2016. Hentet fra http://www.imdi.no/planlegging-og-bosetting/slik-fordeles-flyktningene/bosettingsbehov/

IMDi. (2017). Anmodnings- og vedtakstall for bosetting av flyktninger. Hentet fra https://www.imdi.no/planlegging-og-bosetting/anmodning-og-vedtak/

Jentsch, B. (2007). Migrant integration in rural and urban areas of new settlement countries: thematic introduction. International Journal on Multicultural Societies, 9: 1-12.

Kasimis, C. & A. G. Papadopoulos (red.). (1999). Local responses to global integration. Aldershot: Ashgate.

Kohler, U., og Kreuter, F. (2012). Data Analysis Using Stata (Third ed.). Texas: Stata Press.

Lesjø, J. H. (n.d). Partiene og lokaldemokratiet-kommuneideologier i den skandinaviske velferdskommunen. Hentet fra http://www.uio.no/forskning/tverrfak/demokrati/aktuelt/arrangementer/konferanser/2012/papers/lesjo.pdf

Lewicka, M. (2011). Place attachment: How far have we come in the last 40 years? Journal of environmental psychology, 31(3), 207-230.

Lillegård, M., og Seierstad, A. (2013). Introduksjonsordningen i kommunene. En sammenligning av kommunenes resultater. SSB Rapporter, 55.

Lundh, E. B. (2014). Populistisk kommunikasjonsstil hos norske stortingspartier: En kvantitativ innholdsanalyse av innvandringsdebatten på TV i 2003 og 2013. (Masteroppgave NTNU). Hentet fra https://brage.bibsys.no/xmlui/handle/11250/268936

Martinussen, P. E. (2002). In search of the government in local government: coalition agreements and office payoffs in Norway Scandinavian Political Studies, 25: 139-71.

Martinussen, P. E. (2004). Majority rule in consensual democracies: explaining political influence in Norwegian local councils Local Government Studies, 30: 303-30.

Martinussen, P. E. & P. A. Pettersen (2001). Linking coalitions to policy output: the case of local government in Norway Environment and Planning C: Government and Policy, 19: 391-411.

NOU 2:2017. (2017). Integrasjon og tillit. Langsiktige konsekvenser av høy innvandring. Oslo: Departementenes sikkerhets- og serviceorganisasjon.

Park, H. M. (2011). Practical guides to panel data modeling: a step-by-step analysis using stata. Tokyo: International University of Japan.

Petersen, T. (2004). Analyzing panel data: Fixed-and random-effects models. California: Sage Publications.

Reimer, B. (red.) (2007). Rural communities. Our Diverse Cities, Summer, 3.

Reimer, B., M. Burns & P. Gareau (2007). Ethnnic and cultural diversity in rural Canada: its relationship to immigration. Our Diverse Cities, Summer, 3.

Rose, M. M. & J. Desmarais (2007). Directions to consider in favour of the regionalization of immigration. Our Diverse Cities, Summer, 3: 30-35.

Saue, I. L. (2015). Hva påvirker innvandreres sannsynlighet for å komme i arbeid eller ta utdannelse? (Mastergradsoppgave statsvitenskap). Trondheim: NTNU.

Simard, M. & B. Jentsch (2009). International migration and rural areas. Cross-national comparative perspectives. London: Taylor & Francis.

Skog, O.-J. (2003). Å forklare sosiale fenomener (2. ed.). Oslo: Gyldendal Akademisk.

Steen, A. (2009). Hvorfor tar kommunene imot «de fremmede»? eliter og lokal skepsis, i J. Saglie (red.), Det nære demokratiet: om lokalvalg og lokal deltakelse. Oslo: Abstrakt Forlag.

Steen, A. (2016). Deciding refugee settlement in Norwegian cities: local administration or party politics Journal of Refugee Studies, 29: 464-82.

Storm, H. (2010). Stedskvalitet og attraktivitet. En litteraturgjennomgang. TF-notat 2010 (59).

Søholt, S., Aasland, A., Onsager, K., og Vestby, G. M. (2012). «Derfor blir vi her» – innvandrere i Distrikts-Norge. NIBR-rapport: 2012: 5.

Sørlie, K., Aure, M., og Langset, B. (2012). Bo- og flyttemotiver de første årene på 2000-tallet. Oslo: NIBR.

SSB. (2015a). Befolkning og areal i tettsteder, 1. januar 2015. Hentet fra https://www.ssb.no/befolkning/statistikker/beftett/aar/2015-12-11

SSB. (2015b). Kommunestyre- og fylkestingsvalget, 2015. Hentet fra https://www.ssb.no/valg/statistikker/kommvalg/hvert-4-aar-hovedtall

SSB. (2015c). KOSTRA – Bli kjent med Kommune-Norge. Hentet fra http://www.ssb.no/offentlig-sektor/kommune-stat-rapportering/bli-kjent-med-kommune-norge – Vr_kritisk_til_deg_selv_og_KOSTRA

SSB. (2016a). Folkemengde og befolkningsendringar, 1. januar 2016. Hentet fra https://www.ssb.no/befolkning/statistikker/folkemengde/aar-per-1-januar

SSB. (2016b). Nøkkeltall for innvandring og innvandrere. Hentet fra https://www.ssb.no/innvandring-og-innvandrere/nokkeltall

SSB. (2016c). Sysselsetting blant innvandrere, registerbasert, 2015, 4. kvartal. Hentet fra https://www.ssb.no/innvregsys/

SSB. (2017). Arbeidsledighet blant innvandrere, registerbasert, 4. kvartal 2016. Hentet fra https://www.ssb.no/arbeid-og-lonn/statistikker/innvarbl

Valenta, M. & N. Bunar (2010). State assisted integration: refugee integration policies in Scandinavian welfare state: the Swedish and the Norwegian experience. Journal of Refugee Studies, 23: 463-479.

Woods, M. (2007). Engaging the global countryside: Globalization, hybridity and the reconstitution of rural place. Progress in Human Geography, 31: 485-507.

Wulff, M., T. Carter, R. Vineberg & S. Ward (2008). Special issue: attracting new arrivals to smaller cities and rural communities: findings from Australia, Canada and New Zealand. International Migration & Integration, 9: 119-124.

1
2SSB mangler data for andel av befolkningen som bodde i tettsteder i 2010. Dette er løst ved å bruke en middelverdi mellom 2009 og 2011. Da det ikke er større årlige endringer i andelen av befolkningen bosatt i tettsteder, anses dette som uproblematisk.
3I SSBs statistikker er det oppgitt kvartalsvis gjennomsnittsledighet i arbeidsstyrken i kommunene. I datasettet er det regnet ut en årlig verdi ut fra kvartalsgjennomsnittene. Dette er gjort ved å summere ledighetstallene, og så dele de på fire. Dette kontrollerer for både lokale og nasjonale sesongvariasjoner. Analysene må bruke årlig verdi, og ikke månedlig verdi, da alle variablene i en regresjonsanalyse må måles etter samme tidsinndeling (Park, 2011).
4Frie inntekter er budsjettmidler kommunene står fritt til å disponere for å tilby tjenester i kommunene. Dette inkluderer lovpålagte tjenester som skole, barnehage og helse- og omsorgstjenester.
5I datasettet er alle priser er justert etter konsumprisindeksen, med 1998 som basisår.
6Pseudo-R2 er en fellesbetegnelse på indirekte metoder å måle hvor stor del av variansen modellen forklarer, når det ikke er mulig å måle variansen direkte gjennom standard R2-mål (Kohler og Kreuter, 2012). Hvordan pseudo-R2 regnes ut er avhengig av hvilken analysemetode som brukes. I motsetning til et standard R2-mål som måler direkte hvor stor del av variansen modellen forklarer, gir pseudo-R2 er indirekte mål på hvor stor del av variansen som forklares i modellen. Pseudo-R2 er i så måte mindre presist enn et standard R2-mål (Ibid.).
7I den studien defineres regionale sentrum som tettbygde områder med tydelig innslag av serviceytende næringer.
8Trenden som er funnet viser vekst i regionale sentrum, men fortsatt fraflytting fra de mest grisgrendte områdene (Aasbrenn og Sørlie, 2016).
9Kun unntaksvis benyttes en parlamentarisk modell i kommunene, og kommuner med parlamentarisk styringsmodell er utelukkende større byer.

Idunn bruker informasjonskapsler (cookies). Ved å fortsette å bruke nettsiden godtar du dette. Klikk her for mer informasjon