Kapitalismus, Umweltgerechtigkeit und psychische Belastung: eine Nachbarschaftsanalyse der umweltbedingen Risikofaktoren für psychische Belastung in Berlin-Mitte

Abstract

Hintergrund und Zielsetzung: Die Effekte von Klimawandel auf globaler und Umweltbelastung auf lokaler Ebene stellen zunehmend den wichtigsten Risikofaktor für die weltweite Bevölkerungsgesundheit dar, wobei vor allem die hiermit assoziierten somatischen Erkrankungen in der Forschung und im gesundheitspolitischen Diskurs Beachtung finden. Die vorliegende Dissertation versucht daher diese Leerstelle zu füllen, indem sie die Interaktion von Kernindikatoren für Umweltbelastung mit lokaler Armut und Migrationshintergrund, sowie deren Effekte auf psychische Gesundheit in Berlin-Mitte untersucht und diese Ergebnisse vor dem Hintergrund der gesamtgesellschaftlichen sozioökonomischen Verhältnisse in ihrer Bedeutung für eine zukünftig ganzheitliche Gesundheitsversorgung einordnet.

Methode: Die Studie umfasste 478 Teilnehmer, die 2009-2011 randomisiert sowohl aus öffentlichen Einwohnerregistern des Verwaltungsbezirks Berlin-Mitte als auch durch das Schneeballverfahren zur Stichprobenauswahl vor Ort, ausgewählt wurden. Die Studien- population (n=478) war demographisch, d.h. bezüglich Alter und Geschlecht, repräsentativ für die elf untersuchten, statistischen Planungsräume, oder Nachbarschaften, innerhalb des Bezirks Mitte. Die Teilnehmer wurden unter Zuhilfenahme des General Health Questionnaire 28 (GHQ-28) hinsichtlich psychischer Belastung und in Bezug auf ihre individuellen soziodemographischen Daten befragt. Zusätzlich zu diesen individuellen Befragungen wurde auf soziodemographische Mikro- zensusergebnisse für die jeweiligen Planungsräume zurückgegriffen. Die hierbei relevanten Parameter beinhalteten, neben Alter und Geschlecht, den Anteil an Einwohnern mit Migrationshintergrund, den prozentualen Anteil von Arbeitslosengeld-II(ALG-II)-Empfängern in der Nachbarschaft als Indikator für lokale Armut auf Nachbarschaftsebene, der Bildungsgrad gemessen in Jahren akademischer Ausbildung, sowie fünf Umweltfaktoren, die im Umweltatlas der Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Bauen und Wohnen als Kernindikatoren für Umweltbelastung erhoben wurden: Physiologisch Äquivalente Temperatur (in Grad Celsius), lokal verfügbare Grünflächen (in m2), den Grad der Feinstaub- (in PM2.5) und Stickstoffdioxidbelastung (NO2), beide gemessen in μg/m3, so- wie der Lärmbelastung, gemessen anhand der externen Kosten (niedrig=0-21€ und hoch=40-103€), die durch eine in Dezibel gemessene Lärmbelastung jährlich durchschnittlich entstehen. Die Beziehung der individuellen soziodemographischen Variablen, der korrespondierenden Nachbarschaftsvariablen, sowie der Umweltfaktoren auf Nachbarschaftsebene zu psychischer Gesundheit wurde zuerst in einem zweiseitigen T-Test und später in einem Mehrebenenmodell und einer Mediationsanalyse in SPSS (IBM, 2022) ausgewertet.

Ergebnisse: Die statistische Analyse zeigte, dass lokale Umweltbelastungsfaktoren die Effekte von lokaler Armut auf die Varianz von psychischer Gesundheit nicht vermittelten (alle p-Werte >0.2). Vielmehr korrelierten verfügbare Grünflächen als protektiver Faktor (r= -0.24, p< 0.001), Stickstoffdioxidbelastung (r= 0.10, p< 0.05), Lärmbelastung (rho= 0.15, p< 0.01), and Feinstaubbelastung (r= 0.12, p< 0.001) mit lokaler Armut und gleich- zeitig auch mit Migrationshintergrund in der Nachbarschaft: Grünflächen (r= -0.43, p < 0.001), Stickstoffdioxidlevel (r= 0,48, p < 0.001), Feinstaubbelastung (r= 0.46, p < 0.001), Äquivalententemperatur (r = 0.42, p < 0.001) und Lärmbelastung (rho = -0.12, p < 0.05). Lokale Armut (β= 0.47, p< 0.001) war dabei mit Migrationshintergrund assoziiert, und blieb in einem höheren Maße als jegliche individuellen Faktoren mit der Varianz von psychischer Gesundheit in Verbindung, während der Migrationshintergrund grenzwertig nicht mehr relevant mit der Varianz von psychischer Gesundheit assoziiert war (β= 3.46, p = 0.05)

Diskussion: Sozioökonomisch benachteiligte Menschen und Migranten sind der spezifischen, standortbezogene lokalen Umweltbelastung, unter anderem durch Industrie und Verkehr, in einem höheren Maß ausgesetzt, als andere Bevölkerungsgruppen. Gleichzeitig erfahren Migranten und arme Menschen ein höheres Maß an psychischer Belastung. Partizipative Stadtteilbegrünungsprojekte, infrastrukturelle Maßnahmen zur Eindämmung und Prävention von lokaler Umweltverschmutzung und politische Interventionen in Stadtplanung zugunsten von sozialer Umweltgerechtigkeit stellen dabei mögliche Ansätze für gesundheitsfördernde Maßnahmen dar, die vor allem die Schnittstelle von Armut, Migration und psychischer Gesundheit mit lokaler Umweltbelastung in den Fokus stellen. Weiterreichende Forschung sollte gezielt Fragen nach dem Verhältnis von Umweltbelastung auf lokaler, sowie Klimawandel auf globaler Ebene, und psychischer Gesundheit, vor dem Hintergrund der historisch durch den Kapitalismus produzierten sozioökonomischen Verhältnisse untersuchen, um die Spezifizität dieser Risikofaktoren für psychische Gesundheit weiter auszudifferenzieren.

Schlussfolgerungen: Die vorliegende Dissertation bereichert den bislang etablierten Diskurs zu Umweltbelastung, Klimawandel und globaler Gesundheit um Fragen von psychischer Gesundheit und sozialer Gerechtigkeit. Diese Dissertation weist auf die Komplexität der Gesellschaftsverhältnisse hin, die diese Phänomene produzieren und betont die Notwendigkeit ihrer weiteren wissenschaftlichen Erforschung zu ihrer ebenso komplexen Beantwortung im Gesundheitswesen, sowie der globalen Gesamtgesellschaft.

Background and Objective: The effects of climate change at the global level and environmental pollution at the local level increasingly constitute the most important risk factor for global population health, with climate-change-associated somatic diseases in particular being the focus of research and health policy discourse. This dissertation attempts to remedy this and fill an important research gap, by examining the interaction of core indicators for environmental stress with local poverty and immigrant background, as well as their effects on mental health in Berlin-Mitte. Finally, this dissertation will discuss the significance of the results for more holistically integrated future health care against the backdrop of the socio-economic relations in society. Methods: The study included 478 participants, randomly selected from 2009 to 2011, both from public registers of the administrative district of Berlin-Mitte, and through on-site snowballing. The study population (n=478) was demographically representative, that is in terms of age and gender, of the eleven statistical planning areas (= neighborhoods) studied within the Mitte district. Participants were interviewed about their individual sociodemographic data and regarding their mental health burden, using the General Health Questionnaire 28 (GHQ-28). In addition to these individual interviews, sociodemographic microcensus data was used for the respective planning areas. In addition to age and gender, the relevant parameters included the percentage of residents with an immigrant background, the proportion of social welfare (ALG-II) recipients in a neighborhood as an indicator of local poverty at the neighborhood-level, the education level measured in years of schooling, and five environmental variables, which are listed by the environmental atlas of the Berlin Senate Department for Urban Development, Building and Housing as core indicators of environmental stress: the physiological equivalent temperature (in degrees Celsius), locally available greenspace (in m2), the amount of average particulate matter (in PM2.5) and nitrogen dioxide (NO2) pollution in the air, both measured in μg/m³, and noise pollution, measured by the external cost (low=0-21€ and high=40-103€) incurred on average annually by noise pollution measured in decibels. The interaction of mental health with graphic factors on an individual as well as a neighborhood level, in addition to neighborhood- level indicators of environmental stress, was first examined in a two-tailed correlation test, then in a multilevel-model, and finally in a mediation analysis in SPSS (IBM, 2022). Results: This analysis showed that local environmental stress factors did not have any mediating impact regarding the variance in mental health due to local poverty (all p-values >0.2). Rather, available greenspace as a protective factor (r= -0.24, p< 0.001), nitrogen dioxide pollution (r= 0.10, p< 0.05), noise pollution (rho= 0.15, p< 0.01), and particulate matter pollution (r= 0.12, p< 0.001) were correlated with local neighborhood poverty and at the same time with immigrant background levels in the neighborhood: green areas (r= -0.43, p < 0.001), nitrogen dioxide level (r= 0.48, p < 0.001), particulate matter pollution (r= 0.46, p < 0.001), equivalent temperature (r = 0.42, p < 0.001) and noise pollution (rho = -0.12, p < 0.05). Local poverty (β= 0.47, p< 0.001) was associated with an immigrant background, and remained associated with the variance of mental health to a higher degree than any individual factors, while the immigrant background was borderline no longer relevantly associated with the variance of mental health (β= 3.46, p = 0.05). Discussion: Socio-economically disadvantaged people and immigrants are more exposed to local environmental pollution due to industry and traffic than other population groups. At the same time, immigrants and poor people experience a higher level of psychological stress. Participatory neighborhood greening projects, infrastructural measures to contain and prevent local pollution and political interventions in urban planning in favor of social environmental justice are possible approaches for health-promoting measures that focus on the intersection of poverty, migration and mental health with local environmental pollution. Further research should specifically investigate the relationship between environmental pollution at the local level, as well as climate change at the global level, and mental health, against the background of the socio-economic relations historically produced by capitalism, in order to further differentiate the specificity of these risk factors for mental health. Conclusions: This dissertation elaborates on previously established discourses on environmental pollution, climate change and global health by raising questions about mental health and social justice. This dissertation points to the complexity of the social relations that produce these phenomena and thus emphasizes the necessity for further scientific research for equally complex answers to these problems at the level of healthcare and global society at large.