Sådan klarer din kommune sig målt på ghettokriterierne
Del artiklen:
Der er især to områder i Danmark, som klarer sig dårligt, hvis man måler kommunerne med kriterierne fra ghettolisten. - Foto: Ida Guldbæk Arentsen/Ritzau Scanpix
Der tegnes et markant Danmarkskort, hvis man bedømmer kommunerne ud fra de samme kriterier, der gælder på den såkaldte ghettoliste. Se her, hvordan din kommune klarer sig i den test.
Om kort tid offentliggør regeringen den såkaldte ghettoliste over særlig udsatte boligområder i Danmark. Men hvordan ser det egentligt ud, hvis man bedømmer de danske kommuner efter samme kriterier?
NB-Økonomi har fundet de data, som kommer nærmest kriterierne for ghettolisten. Som du kan se på kortet nedenfor, så tegner den et billede af, at hvis man bedømmer kommunerne på den måde, så er der en bemærkelsesværdig koncentration på Syd- og Vestsjælland samt på den københavnske vestegn.
Selvom Nordjylland også ligger under landsgennemsmittet, så er kommunerne her generelt placeret som de bedste i den dårligste halvdel.
På kortet nedenunder kan du se de enkelte kommuners gennemsnitlige rangering på de fem kriterier. Rangeringen skal forstås på den måde, at 1 er kommunen som klarer sig bedst, mens 98 er kommunen som klarer sig dårligst. Kortet er farvelagt efter kommunernes gennemsnitlige rangering. Hvis kommunen eksempelvis klarer sig bedst på tværs af alle fem kriterier, vil den have en samlet score på 1, og hvis kommunen har klaret sig dårligst på samtlige kriterier, får kommunen en score på 98.
Det er ikke alle datadefinitioner i ghettolistens kriterier, som der er data for på kommuneplan, og derfor har vi brugt de bedst tilgængelige data. Du kan se nærmere om de præcise datakilder i “sådan har vi gjort” nederst i artiklen.
Hvis du klikker på kortet kan du se flere data om de enkelte kommuner.
Sådan har vi gjort: Ghettolisten har fem kriterier, og nedenfor kan du se, hvordan vi har oversat dem til kommunale forhold.
“Andelen af ikke vestlige indvandrere” er brugt direkte baseret på statistikken EB4 i Statistikbanken.
“Andelen af beboere i alderen 18-64 år, der er uden tilknytning til arbejdsmarked eller uddannelse, overstiger 40 pct. opgjort som gennemsnittet over de seneste 2 år.” Her har vi brugt ledigheden fra AULP01 i Statistikbanken.
“Andelen af beboere dømt for overtrædelse af straffeloven, våbenloven eller lov om euforiserende stoffer udgør mindst 3 gange landsgennemsnittet opgjort som gennemsnit over de seneste 2 år.” Her har vi rangeret antallet af dømte i kommunen i 2021 pr. 10.000 indbyggere og herefter udregnet et gennemsnit af de tre rangeringer baseret på STRAFNA7 i Statistikbanken.
“Andelen af beboere i alderen 30-59 år, der alene har en grunduddannelse, overstiger 60 pct. af samtlige beboere i samme aldersgruppen.” Her har vi taget andel af 30-59 med grundskolen som højeste uddannelse i procent 2021 fra HFUDD11 i Statistikbanken.
“Den gennemsnitlige bruttoindkomst for skattepligtige i alderen 15-64 år i området (eksklusive uddannelsessøgende) er mindre end 55 pct. af den gennemsnitlige bruttoindkomst for samme gruppe i regionen.” Her har vi valgt at tage et gennemsnit af faktiske skattepligtige indkomst 2021 og skattepligtig indkomst som procentdel af regionens gennemsnit baseret på INDKP101 og INDKP109 i Statistikbanken.” I analysen er kriterierne fra listen udregnet på kommuneniveau. Kommunerne er blevet tildelt en score fra 1-98 afhængig af hvor de rangerer på listen (1 er bedst 98 er dårligst). Efterfølgende er scorerne lagt sammen og divideret med antallet af kriterier.
