Från vaggan till graven
Arbetsprocessen som genomfördes 2017-18 bestod huvudsakligen av fyra olika moment, som i praktiken överlappat varandra såväl tidsmässigt som praktiskt men som här redogörs för separat. 2020-21 genomfördes en uppdatering som redogörs för i slutet av kapitlet.
Första momentet handlade om att kartlägga: 1) vilken statistik som existerar, 2) hur den kan delas upp utifrån olika diskrimineringsgrunder och 3) om den går att få fram även på regional nivå för Halland. Researchen har också omfattat operationaliseringar (hur en faktor kan göras mätbar) och andra detaljer bakom statistiken för att kunna tolka den på ett korrekt sätt.
Önskan att synliggöra även sådant som inte får registreras i offentliga register, exempelvis sexuell läggning, könsidentitet, etnicitet och funktionsnedsättning, har begränsat valmöjligheterna. Därför har vi i hög grad kommit att förlita oss på tre nationella enkätundersökningar där mycket tagits fram även på regional nivå: ”Undersökningar om levnadsförhållanden” (SCB: ULF-SILC) samt ”Arbetskraftsundersökningarna” (SCB: AKU) och Folkhälsomyndighetens enkät ”Hälsa på lika villkor”. Den sistnämnda har också använts som utgångspunkt för Folkhälsomyndighetens riktade undersökningar mot diskriminerade grupper såsom transpersoner, homo- och bisexuella samt personer med funktionsnedsättning – vilka försett oss med relativt jämförbar statistik på nationell nivå.
Viss statistik har också hämtats ur myndigheters register och motsvarande databaser, exempelvis Tillväxtverket, Skolverket och Pensionsmyndigheten. Det har visat sig svårt att få tag i data framtagen av privata institut. De försök som gjorts har inte mött gehör.
För att säkerställa att vi täckt samtliga relevanta aspekter i alla åldrar använde vi oss av sju livsområden: utbildning, arbete/ekonomi, livsstil/fritid, hälsa/sjukdom, makt /inflytande, våld/trygghet samt infrastruktur/samhällsplanering. Vi har försökt fånga dessa områden så gott det har varit möjligt utifrån samtliga åldersspann.
Parallellt med kartläggningen har det skett ett urval av vilken statistik som skulle användas i analysen. Detta har skett i fyra steg. Första momentet har bestått av brainstorming kring vad vi skulle vilja synliggöra. Denna brainstorming har skett i nära samverkan med dels projektledarna från Region Halland och Länsstyrelsen i Halland, dels tillsammans med den tillsatta projektgruppen och slutligen i Länsstyrelsens bredare jämställdhetsnätverk. Brainstormingen har gett värdefull information utifrån olika sakkunskapsområden. Den har också fungerat för att förankra projektet och väcka intresse för slutresultatet.
Nästa moment har varit att operationalisera ”önskelistan” med hjälp av statistikkartläggningen. Här har frågor ställts: vad har vi för data som skulle kunna visa på mobbing? På sexuell och reproduktiv hälsa? På svåra ekonomiska omständigheter? Och så vidare. Listorna över befintlig statistik har sorterats in under listan med önskemål, och utgjort underlag för att välja indikatorer.
Innan detta kunde ske krävdes dock svar på frågan: vad är en bra indikator? Vi har arbetat utifrån 5 huvudkriterier och poängsatt varje operationalisering från 1-5. Detta har gett en totalsumma som vi kunnat använda som stöd i urvalsprocessen. Viktigt att kommentera är att poängsättningen främst fyllt syftet att föra en strukturerad och systematisk diskussion kring indikatorerna, att kunna jämföra olika bedömningar och hitta en gemensam bedömning. Det har stöttat oss i processen snarare än fungerat som ett facit för vad som är en bra indikator eller inte.
De kriterier vi använt är:
1) Visar indikatorn på ojämställdhet/ojämlikhet?
Eftersom vi gör en jämställdhets- och jämlikhetsanalys har detta kriterium fått dubbel vikt jämfört med övriga. Här har vi tagit in i beräkningen dels om det finns spridning i värden, dels om det går att föra ett resonemang kring indikatorn utifrån etablerade teorier om jämställdhet och jämlikhet. Vad gäller exempelvis utsatthet för våld är det enkelt att föra sådana: våld är ofta en viktig aspekt av diskriminering och utsatthet, och dessutom en viktig del i etablerade teorier om maskulinitet och ojämställdhet. Vad gäller exempelvis tillgång till IT är det svårare. Det finns en koppling till jämlikhet, men den kan se ut på många olika sätt. Dels varierar det i vilken mån människor vill ha tillgång, dels finns skillnader i behov utifrån grupptillhörighet (den som har nedsatt rörlighet eller arbetar på distans har t ex ett större behov än andra.). Det blir alltså svårare att resonera kring vad skillnader i tillgång till IT betyder för individen ur ett jämställdhets- och jämlikhetsperspektiv, i jämförelse med exempelvis våld eller ekonomiska frågor.
2) Hur många berörs av denna indikator och hur viktigt är det för de berörda?
Vissa indikatorer, exempelvis inkomster och skola, berör samtliga medborgare i ett samhälle. Andra berör enbart ganska små grupper, men är i gengäld enormt viktiga för dem som berörs. Ett exempel på det senare är personlig assistans, som på individnivå enbart berör gruppen med funktionsnedsättning, men som för denna är helt avgörande för människors liv.
I vissa fall berörs många i någon mån, men väldigt få berörs mycket. Betyg är en sådan fråga: samtliga elever berörs av betygen – ju bättre betyg desto bättre förutsättningar för fortsatt skolgång och framtida yrkesval. Men i de flesta fall räcker det att komma över en viss nivå för att ha många möjligheter öppna. Det spelar inte så stor roll om en elev har toppbetyg eller nästan toppbetyg – de flesta utbildningsmöjligheter står ändå öppna. Men för till exempel dem som inte klarar behörigheten till gymnasiet blir betygen närapå livsavgörande. Sammantaget har vi alltså här kunnat välja mellan att sätta höga poäng på hur många som berörs, men lägre poäng på hur mycket de berörs; eller tvärt om lägre på hur många som berörs och höga på hur mycket det berörs. Slutresultatet har dock varit ungefär detsamma oavsett val, så vi har inte fäst större vikt vid detta. Dessutom har poängsättningen inte fungerat som ett ”facit” på om en indikator varit bra eller inte, utan varit ett sätt att stödja en strukturerad och systematisk urvalsprocess.
3) Har indikatorn någon relevans för regional tillväxt?
Denna fråga har varit något underordnad men ändå fungerat som utslagsgivande i några fall. Eftersom Från vaggan till graven varit ett tillväxtprojekt har detta kriterium varit viktigt att diskutera. Kopplingen tillväxt har kunnat vara direkt, såsom befolkningens utbildningsnivå; eller indirekt, som påverkat attraktiviteten i regionen och därmed tillväxten. Ett exempel på en indirekt koppling är trygghet. Trygghet i samhället är något som påverkar människors välmående, och därmed regionens attraktivitet, vilket i sin tur påverkar tillväxten. Det finns alltså en koppling mellan trygghet och tillväxt, men indirekt snarare än direkt.
4) Tillför indikatorn något till helheten?
I många fall är indikatorer parallella med varandra, de följer varandra tätt inpå och visar på ungefär samma fenomen i befolkningen. Det gäller exempelvis olika sätt att mäta skolresultat eller parallella fenomen inom psykisk ohälsa. För att begränsa antalet indikatorer har det varit av vikt att varje indikator tillför något nytt till analysen.
Vi har också varit noga med att försöka täcka individers livsvillkor både utifrån så många aspekter som möjligt och i olika åldrar. Vi har därför också försökt lyfta in indikatorer som är viktiga för specifika grupper och för olika tidsperioder i livet. I vissa fall har förekomsten av samma eller olika indikatorer i olika livsskeden varit avgörande för valet. Exempelvis ställs frågor om mobbing i skolan av Myndigheten för Ungdoms- och Civilsamhällesfrågor (MUCF) i Lupp-enkäten, och en liknande fråga ställs till vuxna i SCB:s AKU-undersökningar. Även om inte datan är jämförbar kan vi i någon mån se hur mönstren förändras över tid genom att följa samma/liknande mått i olika åldrar.
Ytterligare en aspekt av detta har kommit fram under analysen. Eftersom vi intresserat oss för orsaker och konsekvenser i analysen så väcks frågor om ”kan detta vara en förklaring?”. Vi har då velat vända oss till statistiken för att få svar, och denna typ av frågeställningar har lett till flera kompletteringar i ett sent skede av analysen.
5) Finns tillgängliga data?
Slutligen och i många fall avgörande har varit tillgången på tillförlitlig och högkvalitativ statistik, helst på regional nivå och helst som synliggör fler grupptillhörigheter än enbart kön. Trots att vi fäst mycket stor vikt vid denna aspekt har analysen många brister här. I många fall har vi fått nöja oss med data uppdelad på en indelningsgrund i taget, dvs utifrån kön eller ålder, men inte samtidigt på kön i olika åldersgrupper. Vad gäller de diskrimineringsgrunder som inte fångas systematiskt (främst transpersoner, homo- och bisexuella och personer med funktionsnedsättning) har vi varit utlämnade till tillgång till specifika undersökningar gjorda av andra. Det som kan uppfattas som en skevhet i analysen, att vi exempelvis lagt stort fokus vid en viss grupp för ett visst fenomen, beror just på att det för detta fenomen funnits tillgänglig statistik. Vi har inte heller haft tillgång till data på individnivå, och vi kan därför inte säga om det är samma individer som berörs av ett fenomen, eller om det är olika individer men som tillhör samma grupper.
Bristen på data har huvudsakligen varit av tre slag: För det första har vi saknat underlag för verksamheter och områden som inte registreras systematiskt av myndigheter, exempelvis inom förskolan och människors privatliv. I någon mån har vi försökt motverka detta med kvalitativa analyser, men vi är medvetna om att detta är otillräckligt.
För det andra har vi saknat statistik uppdelad utifrån olika grupptillhörigheter. I vissa fall har sådan helt saknats, exempelvis för religion. I andra fall, såsom för HBT-personer och personer med funktionsnedsättning, har det funnits statistik, men begränsat och inte systematiskt. Dessutom har vi i många fall saknat statistik uppdelat på flera diskrimineringsgrunder samtidigt. I många fall har vi exempelvis haft data uppdelad efter kön och uppdelad efter ursprung, men saknat data uppdelat på kön och ursprung samtidigt.
För det tredje har det ibland varit svårt att få fram statistik specifik för Halland. Myndigheternas registerstatistik har i flera fall kunnat begäras ut på Hallandsnivå, men i flera fall har urvalsgrupperna då varit för små, i synnerhet om statistiken ska delas in utifrån fler grupptillhörigheter än kön. Vi har därför i flera fall tvingats att utgå ifrån nationella data och utifrån dem fundera över om vi har anledning att tro att det ser annorlunda ut i Halland eller inte.
Avsaknaden av statistik har försvårat möjligheterna att specificera vilken grupp som omfattas av ett visst fenomen, vilket försvårar att studera hur olika diskrimineringsgrunder samverkar och att dra säkra slutsatser på gruppnivå. Att veta till exempel att samma grupper, exempelvis kvinnor med förgymnasial utbildning, har höga nivåer av ekonomisk utsatthet samtidigt som de har dålig fysisk hälsa innebär inte att de två faktorerna berör samma individer. Vi har alltså inte samma möjlighet att säga att det finns ett orsakssamband mellan ekonomisk situation och hälsa som om vi hade haft data på individnivå och kunnat se att samma individer som är ekonomiskt utsatta också har sämre hälsa. För att ändå kunna fastslå samband har vi vänt oss till dels annan forskning och rapporter med statistiska inslag, dels kvalitativa analyser. För att synliggöra vad som är vad har vi varit noga med att redovisa källor till resonemang och när vi inte hittat sådana har vi markerat i texten att det är en hypotes eller en spekulation.
Som tidigare nämnts så har vi också prioriterat att få fram data indelad efter grupp och på regional nivå, framför aktuella data. Tydligast blev detta vad gäller Hälsa på lika villkor, Folkhälsomyndighetens enkät över folkhälsa och levnadsvillkor, där mycket statistik hämtats. Denna görs årligen på nationell nivå, men ger då mycket begränsad statistik över Halland. Vi har därför använt oss av 2014 års siffror, då den senast togs fram specifikt för Halland. Det gäller också de kartläggningar av diskriminerade grupper (homo- och bisexuella, transpersoner och personer med funktionsnedsättning) som Folkhälsomyndigheten kartlagt specifikt, vilket gjordes 2014-15. Insamlingsperioden för den data som använts varierar därför över 5-10 år. Den största delen av statistiken togs fram 2014 eller senare. I ett par fall är datan äldre (exempelvis SCBs tidsanvändningsstudie som senast genomfördes 2010). I de fall vi tagit med så gammal data har vi gjort bedömningen dels att den tillför mycket till analysen och dels att vi inte tror att aktuella siffror om de fanns skulle skilja sig så mycket att det skulle förändra den övergripande analysen.
Genom den ovan beskrivna processen har vi landat i ett urval på dryga 100 indikatorer, där vi i vissa fall använt olika operationaliseringar för att kunna synliggöra olika grupper.
I analysen har vi funnit det viktigt att lyfta in olika former av expertkompetens utöver vår egen. En intersektionell jämställdhets- och jämlikhetsanalys kan inte göras enbart mer hjälp av teorier om jämställdhet och jämlikhet, utan kräver också kunskap både om de ämnesområden där ojämställdheten och ojämlikheten tar sig uttryck och om den specifika situation där det sker. Vi har därför arbetat aktivt med att förankra analysen hos regionala experter inom olika ämnesområden (exempelvis skola, folkhälsa, infrastruktur) och på de olika diskrimineringsgrunderna.
I centrum för denna process stod två analysworkshops där vi bjöd in sakkunniga från hela Halland för att delta i arbetet. Under workshopen arbetade deltagarna med påståenden hämtade från statistiken, exempelvis ”Kvinnor finns oftare än män i utbildning efter avslutad SFI”. På stora pappersark länkade de samman korten genom att rita pilar, och kompletterade med att skriva in sina egna kunskaper. Vi bad dem också att så långt de kunde hänvisa till källor med mera för att underlätta för oss att kvalitetssäkra analysen.
Förutom att ge input till analysen fungerade workshoparna också som kvalitetssäkring av den insamlade datan. I ett par fall synliggjordes felaktigheter, antingen i tolkningen eller i datan som legat till grund för den. I något fall fick vi också information om motsägande eller uppdaterad statistik som inte överensstämde med våra resultat. Också detta var oerhört värdefull input som vi bearbetat vidare.
Utifrån resultatet i workshoparna har vi sökt källor till samtliga påståenden, och dessa källor har i sin tur gett oss mer information till analysen. De påståenden som vi inte har kunnat belägga har vi prövat utifrån våra egna förkunskaper: Om vi har uppfattat dem som rimliga och överensstämmande med befintliga teorier om jämställdhet och jämlikhet har vi skrivit in dem som hypoteser. Saker som motsäger befintlig forskning har vi utlämnat.
Inför analysseminarierna skickades det ut ett statistikunderlag. Samma underlag skickades också till experter inom respektive diskrimineringsgrunder. I många fall har detta varit personer som arbetar vid olika myndigheter i Halland. Vi har också i vissa fall specifikt vänt oss till personer med stor kunskap om en viss diskrimineringsgrund. I denna process har vi involverat främst Myndigheten för delaktighet och trans-/HBTQ-experten Lukas Romson.
Den samlade analysen är sammanställd i denna rapport. Att strukturera en rapport byggd på så mycket information utifrån många olika perspektiv har varit en utmaning.
Rapporten är upplagd tematiskt utifrån de ”sambandskluster” bestående av orsaks- och konsekvenssamband, som vuxit fram under analysen. Ett flertal olika upplägg testades innan vi fann detta vara det bästa möjliga. Att utgå från livscykeln med ett kapitel för barndom osv gjorde det svårt att se samband över tid, eftersom så många grupper berörs samtidigt. Sambandsresonemangen blev för uppsplittrade. Dessutom har vi inte samtlig information åldersindelad, och många samband gäller oavsett ålder, vilket innebar antingen onödigt många upprepningar eller stora hål i livsskildringen. När vi i stället försökte utgå från grupptillhörighet förlorade vi det intersektionella perspektivet, alltså hur olika grupptillhörigheter samverkar. Slutligen försökte vi tänka områdesvis, alltså separata kapitel för arbete, hälsa, utsatthet osv, men vi tappade då sambanden mellan de olika livsområdena. Därför landade vi slutligen i denna kanske ologiska men pragmatiska lösning, inte som optimal men som bättre än alternativen. Det har självklart konsekvenser, exempelvis blir livscykelperspektivet mindre tydligt.
För att slutligt kvalitetssäkra såväl form som innehåll bjöd vi in till ett ”kreativitetsseminarium” där deltagarna inböjds att kommentera fritt samt utifrån ett antal frågeställningar där vi upplevde ett behov av synpunkter. Synpunkterna från deltagarna var viktiga och ledde till ett antal förändringar både vad gäller innehåll och rapportens struktur.
Slutprodukten efter kreativitetsseminariet har slutligen skickats ut på bred front i Region Halland och till andra möjliga intressenter för att kvalitetssäkra slutprodukten. Efter denna remissomgång gjordes endast mindre ändringar.
Uppdateringen inleddes med att befintlig statistik uppdaterades utifrån de mest aktuella källorna som fanns tillgängliga. Så långt som möjligt gjordes detta med befintliga indikatorer. I flera fall hade dock källorna och den information som fanns tillgänglig förändrats, antingen genom att indikatorer eller redovisningsmetod tagits bort eller förändrats så att siffrorna inte längre var tillgängliga, eller för att statistiken inte längre fanns tillgänglig utifrån de bakgrundsfaktorer som fanns 2017. Ett exempel är Folkhälsomyndighetens enkät Hälsa på lika villkor vars siffror för 2014 fanns tillgängliga uppdelat på bakgrund (inrikes/utrikes), men där motsvarande inte gick att få för 2018.
I de fall där de valda indikatorerna inte längre fanns tillgängliga eller när informationen de gav inte gav möjlighet att synliggöra en förändring sedan första analysen gjordes en sökning efter alternativa indikatorer. Exempelvis byttes indikatorerna gällande ekonomiska livsvillkor för att bättre möjliggöra jämförelser mellan olika grupper. I flera fall har vi dock fått behålla de äldre siffrorna och kommentera att de är gamla.
Statistiken uppdaterades i rapporten med mer aktuella siffror. I de fall en märkbar förändring skett sedan första rapporten kommenteras detta. När förändringarna varit så små att inga slutsatser om utvecklingen kunnat dras har vi enbart uppdaterat statistiken.
Efter statistikuppdateringen gjordes en ordentlig genomläsning av analysen utifrån de senaste årens utveckling. I några fall har vi uppdaterat analysen utifrån ny kunskap som tillkommit de senaste åren. Vi har också sökt efter och kompletterat med kunskap inom områden där mycket kan antas ha hänt sedan förra rapporten. Ett exempel är vad som hänt med de som kom som flyktingar till Halland 2015-16. Tyvärr har vi inte haft utrymme att göra egna fördjupade utredningar om detta utan varit hänvisade till det som redan tagits fram av andra aktörer.
Den nya versionen av rapporten har slutligen lästs och kommenterats av sakkunniga inom Region Halland för att kvalitetssäkra statistik och analys.
Uppdraget var att synliggöra människors livsvillkor utifrån de sju diskrimineringsgrunderna och andra relevanta bakgrundsvariabler. I praktiken är det omöjligt att ta in samtliga relevanta variabler i en analys, och vi har därför gjort ett antal strategiska val.
Etnicitet är definitionsmässigt något som berör självidentifikation. Det är inte heller ömsesidigt uteslutande utan en person kan bära olika etniciteter parallellt. Det som mest påverkar våra livsvillkor är dock inte vilken etnicitet vi faktiskt har. Vi utsätts för rasism utifrån vilken härkomst andra uppfattar att vi har. Praktiska aspekter av utrikes bakgrund handlar snarare om kännedom om och förankring i det svenska samhället. Vi har därför valt att mäta etnicitet huvudsakligen utifrån födelseregion (inrikes/utrikes samt på nationell nivå födelseregion). I vissa fall tittar vi också på bakgrund. Utrikes bakgrund har då den som själv är utrikes född eller har två utrikes födda föräldrar.1
Diskrimineringsgrunden religion/livsåskådning behandlas i praktiken som en aspekt av etnicitet/ursprung. Orsaken är att det ofta är mycket svårt att skilja ut religiösa uttryck från kulturella som bakgrundsvariabler och det blir därför svårt att hantera religion som en separat variabel. Det är dessutom i stort sett omöjligt att hitta statistik uppdelad utifrån religionstillhörighet. Vi är medvetna om att det finns en svaghet i operationaliseringen, eftersom diskriminering utifrån religion också drabbar personer som inte utsätts för rasism men som har en normbrytande religion/livsåskådning.
Socioekonomiska faktorer har vi valt att operationalisera utifrån utbildningsnivå. Vi ville fånga socioekonomins konsekvenser i ett bredare perspektiv än enbart ekonomiska faktorer. I vissa sammanhang, till exempel vad det gäller bostadsmarknaden hade det sannolikt varit mer relevant att dela in utifrån inkomstnivåer, men det har varit tids- och resursmässigt omöjligt att göra samtliga indelningar.
Slutligen finns självklart ganska många perspektiv som vi inte hunnit fördjupa oss i. Det hade till exempel varit intressant att lyfta de nationella minoriteternas situation utifrån språk och strukturell diskriminering. I flera sammanhang hade vi också velat gå mer på djupet och studera specifika gruppers villkor generellt eller i specifika situationer, såsom placerade barn, ensamstående föräldrar, personer med funktionsnedsättning i arbetslivet (i synnerhet personer med neuropsykiatriska funktionsnedsättningar som i många fall inte omfattas av den tillgängliga statistiken), ungdomar som lever i gränslandet mellan olika kulturer (i synnerhet de som lever i en så kallad hederskontext), transpersoners situation i vården och HBT-personers föräldraskap. Samtliga dessa, och många fler, är områden där vi fått nöja oss med att kika genom en dörrspringa för att sedan hasta vidare.
Det som i slutändan varit avgörande för våra vägval har varit tillgången till statistik. Även om vi kompletterat med kvalitativa uppgifter finns det gränser för vad som är möjligt inom ramen för denna analys.
Ladda ner rapport /https%3A%2F%2Frapport2021.vaggantillgraven.regionhalland.se%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F08%2Fregion-halland-2.png)
/https%3A%2F%2Frapport2021.vaggantillgraven.regionhalland.se%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F01%2Flansstyrelsen.png)
/https%3A%2F%2Frapport2021.vaggantillgraven.regionhalland.se%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F01%2Fvaxtverket.png)