sou · GPB357d3 · 2002-01-01 00:00:00 — Bland språkpedagogerna presenteras dock skilda uppfattningar om vad undervisning i annat modersmål än svenska har för påverkan på till exempel barns språkutveckling, dels i modersmålet, dels i svenska (1986). Etnisk segregation i skolan svenska genomsnittet, skapar detta svårigheter i undervisningen som lärarna inte förmår överbrygga? Eller är det tvärtom så att motivationen bland barn från till exempel tredje världen att lyckas inom skolans ramar är väldigt stark? Ser de skolan som sin främsta möjlighet att lyckas ta sig in i och uppåt i det svenska samhället – ambitioner som de kanske överför på sina klasskamrater? Om de analyser vi ska genomföra visar på förändringar av sam- bandet etnisk skolsegregation och skolframgång kan vi anta att någon eller några av ovan beskrivna samhälleliga förändringar ligger bakom. Vi kan i sådana fall föra en diskussion om händelseutvecklingen men dock inte säkert uttala oss om exakt vilka förändringar som inverkat, eller i vilken grad de gjort det. Det är också tänkbart att olika förändringar har haft effekt var och en för sig, men att det studerade sambandet ändock förblir . Detta kan ske om olika förändringseffekter tar ut varandra. Datamaterialet innehåller information om elever som gick ut årskurs nio åren 1990/91 respektive 1997 och har ställts samman av () i på uppdrag av vid och Kommittén Välfärdsbokslut. Uppgifter är hämtade från tre olika typer av register: folk- och bostadsräkningarna 1985 och 1990 (Fob 85 och Fob 90), årskurs 9-elevregistret samt registret över sökande och intagna till gymnasieskolan. För avgångskohorten 1997 har uppgifter om föräldrars utbildning hämtats från RTB (register över totalbefolkningen) . Urvalen skiljer sig åt mellan de två avgångskohorterna då datamaterialet för de elever som lämnade åren 1990/91 har ställts samman än datamaterialet 1997. För de elever som gick ut årskurs 9 har ett slumpmässigt urval dragits på av hela rikets skolor (där samtliga elever i dessa skolors årskurs 9 ingår). Fristående skolor, internationella skolor, riks- internat och särskolor ingick ej i urvalet. I sitt ursprungliga skick ingick samtliga elever och skolor (dock ej särskolor) i datamate- rialet för de elever som gick ut årskurs 9 . Från denna population har ett urval dragits enligt följande. De kommuner vars skolor ingick i urvalet för avgångskohorterna 1990/91 har valts ut Etnisk segregation i skolan även för avgångskohorten 1997. Kommunerna innehåller dock ofta fler skolor än vad som ingick i urvalet /91 (då urvalet drogs på skolnivå), varför antalet skolor blir större urval. De ganska få friskolor som finns med 1997 har exkluderats eftersom materialet /91 inte innehåller några sådana. Skolor med färre än 30 elever i årskurs 9 har även de uteslutits eftersom det är mindre tillförlitligt att skapa aggregerade variabler när få elever ingår. I sitt ursprungliga skick består datamaterialet för åren 1990/91 av 49 870 elever medan dragna urval inkluderar 64 588 elever. I analyserna har dock antalet elever reducerats något beroende på bortfall i en eller flera variabler. Antalet elever i modellerna skiljer sig också något åt beroende på vilken utfallsvariabel som analy- seras. Det går till exempel inte att analysera betygsgenomsnitt som utfallsvariabel för de elever som inte erhållit något betyg. Slutligen bör det påpekas att majoriteten av eleverna med invandrarbakgrund är antingen födda i av utländska för- äldrar eller har invandrat senast ungefär. För avgångseleverna 1990/91 saknas uppgifter om föräldrarna för de ungdomar som invandrat efter genomförandet av folk- och bostadsräkningen 1985.15 För de elever som lämnade har vi hämtat uppgifter om föräldrarnas födelseland från Fob 90, varför vi inte har uppgifter om föräldrarna till de elever som invandrat efter år 1990.16 Tre olika utfall ska studeras. De tre utfallen, de s.k. beroende- variablerna är: Motsvarar medelvärdet för avgångsbetyg i årskurs 9 i ämnena matematik, svenska, engelska, samhällskunskap, historia, religion, geografi, fysik, kemi och biologi. 15Av någon anledning har vi inte erhållit uppgifter om föräldrarna till dessa elever från Fob 90.För några elever som invandrat vid en högre ålder finns dock uppgifter. Troligen har de bott i tidigare och därför registrerats i Fob 85. 16Vi skulle kunna finna uppgifter om dessa föräldrar i RTB. Det har dock inte varit möjligt att inom givna tidsramar genomföra detta. verkade det mindre angeläget med hänsyn till att det tidigare insamlade datamaterialet (1990/91), som vi ska göra jämförelser med, inte innehåller sådana uppgifter. Etnisk segregation i skolan något/några enskilda betyg har medelvärdet beräknats på dem som finns. Betygen 1, 2, 3, 4 och 5 kan erhållas i de enskilda ämnena (5 = högsta betyg), varför variabeln kan variera mellan 1–5. Övergång till 3- eller 4-årig teoretisk gymnasielinje/program. Dikotom variabel som antar två värden, antagning vid någon av gymnasieskolans 3- eller 4-åriga teoretiska linjer/program (värde 1) eller ej (värde 0). De 3- eller 4-åriga teoretiska gymnasielinjerna motsvaras av Teknisk, Naturvetenskaplig, Samhällsvetenskaplig, Ekonomisk och Humanistisk linje enligt äldre ordning. För avgångskohorten 1997 motsvaras de tidigare 3- eller 4-åriga teore- tiska linjerna av Samhällsvetenskapsprogrammet, Naturvetenskaps- programmet och några specialutformade program som ligger nära dessa båda program. Låga betyg/ofullständiga betyg. Dikotom variabel där de elever som har högst 2,0 i betygsgenomsnitt eller som inte erhållit betyg i ett eller flera av de centrala ämnena (de tio som ingår i beroende- variabeln betygsgenomsnitt) får värde 1, och övriga får värde 0. Som orsak till att man inte har erhållit betyg räknas till exempel att man har haft stor frånvaro eller anpassad studiegång. Om orsaken är att ämnet har ersatts med undervisning i hemspråk, att eleven gått miste om undervisning i ämnet på grund av flytt eller att eleven har varit befriad från undervisning i ämnet räknas detta inte. De oberoende variablerna återfinns på två nivåer, nivå 1 som motsvarar elever och nivå 2 som motsvarar skolor. Variabler på elevnivå benämns även individvariabler medan variabler på skolnivå ofta kallas kontextuella variabler. Nivå 1: elever Baserar sig på föräldrarnas (eller förälderns om det endast finns uppgift om en förälder) födelseland. Ett antal dummyvariabler representerar varje födelseland (eller världsdel/- kluster av länder). Antalet föräldrar som invandrat från olika länder varierar, vilket medför att landsindelningarna skiljer sig åt i preci- sion. Till exempel kommer många invandrare från varför Etnisk segregation i skolan kan urskiljas som enskilt land.17 De bredaste kate- goriseringarna är världsdelarna/klustren , och tillsammans med vad som benämns Västvärlden (motsvaras i huvudsak av , , , , , forna , , , , och ). inkluderar , , , , , forna , forna (inklusive de baltiska staterna , och ). I ingår främst , och . , /, , , , (det , som även inkluderar de nya staterna , etc.) och anger födelselandet exakt (dock har ingen hänsyn tagits till skilda etniska tillhörigheter inom ett och samma land). I familjer med två föräldrar har kategoriseringar i enlighet med dessa ursprungsländer endast genomförts då föräldrarna kommer från samma landskategori. De elever som antingen har en förälder som är född i och en förälder som är född utomlands (+ Utland) eller två föräldrar födda utomlands men i skilda länder (utland A + utland B), är representerade i varsin ytterligare kategori. Referenskategori är elever som själva är födda i och har föräldrar som också är födda i Konstruerad utifrån en sammanvägning av föräldrarnas (eller förälderns i förekommande fall) samhällsklass, högsta utbildning och inkomst.19 Egentligen har tre slags variabler för social bakgrund skapats – en för varje beroendevariabel. Varje elev har tillskrivits värden utifrån summan av effekterna av samhällsklass, högsta utbildning och inkomst (i regressioner med de tre skilda utfallsvariablerna). Vid bortfall på en eller ett par ursprungsvariabler erhölls ändå ett värde eftersom bortfall hade kategoriserats och tagits med i respektive regression. Övriga variabler som ingår i analyserna är familjetyp (en eller två föräldrar i hushållet), antal syskon, kön och invandringsålder. 17I praktiken är grunden för indelningen de kategorier som SCB hade befogenhet att lämna ut vid det första datauttaget (avgångskohorterna 1990/91). 18I referenskategorin ingår således ej adoptivbarn som är födda utomlands. 19Konstruktionerna av samhällsklass, högsta utbildning och inkomst bygger på ganska detaljerade indelningar som tar hänsyn till både mammans och pappans (i tvåföräldershushåll) sociala tillhörighet och inkomst (inkomstmåttet tar även hänsyn till antal barn). Etnisk segregation i skolan Nivå 2: skolor De kontextuella variablerna har aggregerats utifrån tillgänglig information om eleverna i datamaterialet. Konstruktionerna är baserade på alla elever som det finns uppgifter om, och inte endast på de elever som ingår i analyserna. Kontinuerlig variabel som anger andel elever med invandrarbakgrund i skolan. Invandrarbakgrund har här defi- nierats som liktydigt med att ha två föräldrar födda utomlands (eller en i enföräldershushåll), oberoende av om man själv är född i eller inte. Kontinuerlig variabel som är aggregerad direkt utifrån variabeln social bakgrund på elevnivå (skolans medel- värde för social bakgrund har beräknats). Eftersom variabeln social bakgrund på elevnivå egentligen är tre olika variabler gäller detta också för social sammansättning, varför spridningsmåtten varierar för de tre variablerna.20 Det man framför allt bör uppmärksamma är att den sociala sammansättningsvariabel som används i analyserna av låga betyg/ofullständiga betyg har en annan riktning än mot- svarande variabler har i analyserna av de två andra beroende- variablerna. Medan höga positiva värden på variabeln social sammansättning i analyserna av antingen betygsgenomsnitt eller övergång till 3- eller 4-årig teoretisk gymnasielinje/program inne- bär en hög social bakgrund (föräldrar med hög utbildning, inkomst och yrkesbefattning) innebär höga positiva värden på denna variabel i analysen av låga betyg/ofullständiga betyg att för- äldrarna har en låg social hemvist.21 I syfte att estimera elev- och skoleffekter kommer ana- lyserna att genomföras med hjälp av flernivåmodeller (1995; Snijders och Bosker 1999). I tabellerna kommer variablerna att vara uppdelade på fixerade och stokastiska. 20Man skulle kunna använda enklare kontextuella variabler för att mäta den sociala sammansättningen, exempelvis andel elever från arbetarhem. Ett sådant mått skulle vara lättare att förstå (och att förklara). Men det sammanvägda mått vi här använder borde mer fullständigt mäta en skolas sociala sammansättning. 21Om man erinrar sig de enskilda effekter som dessa kontextuella variabler ursprungligen bygger på så förstår man varför. Till exempel genererar föräldrar med hög utbildning en positiv effekt på betygsgenomsnitt men en negativ effekt på låga betyg/ofullständiga betyg (i förhållande till referenskategorin föräldrar med folkskola/grundskola). Etnisk segregation i skolan fixerade variablerna är densamma i flernivåmodeller som i modeller på endast en nivå. För de stokastiska variablerna beräknas variansen (82) för respektive residualterm. I flernivåmodellerna i denna studie kommer varianser att beräknas på dels elevnivå och dels skolnivå. Om skolorna skiljer sig åt till exempel i hur stor andel elever som läser vidare på teoretiska gymnasielinjer kommer variansen, hur övergångssannolikheten varierar mellan skolor, att skilja sig signi- fikant från noll. Denna variation kan, förutom att vara slumpartad, exempelvis bero på skolors egenskaper: kanske lärarnas under- visningserfarenhet, eller, vilket vi ska undersöka här, hur elevernas etniska bakgrund ser ut. Betydelsen av etnisk skolsegregation för individers utbildnings- framgång kommer att studeras med hjälp av tre utfallsvariabler: (1) betygsgenomsnitt, (2) övergång till 3- eller 4-årig teoretisk gymnasielinje/program och (3) låga betyg eller ofullständiga betyg.22 Betyg är en bra värdemätare på hur väl elever presterar i grund- skolan. har de också en stor inverkan på valet av gymnasielinje eller program. Med högre betyg ökar sannolikheten att läsa vidare på mer teoretiskt inriktade linjer och program, fram- för mer praktiskt inriktade (eller inga alls). Betygen är dock inte ensamt bestämmande för utbildningsvalen; även givet samma betyg kommer elever att i viss utsträckning göra olika typer av val. Till exempel visar forskningen kring social snedrekrytering att den sociala bakgrunden (föräldrarnas samhällsklass och utbildning) inverkar på gymnasievalen även när man jämför barn på samma betygsnivå (och 1993). Följaktligen är det både viktigt och intressant att också studera övergången till gymnasie- skolan. Medan betygsgenomsnitt, liksom också övergång till teoretiska gymnasiestudier, söker fånga in vilka elever som det går bra för, mäter låga/ofullständiga betyg en mer negativ dimension. Uttryckt på annat sätt, de elever som erhåller ofullständiga betyg, eller endast mycket låga sådana, kan sägas vara en indikator på ofärd. Då det finns studier som antyder en polariseringstendens bland barn med invandrarbakgrund – exempelvis att dessa barn antingen inte läser vidare på någon gymnasieutbildning alls eller att de väljer de 22 Flernivåmodellerna är estimerade i programmet MLwiN (Rasbash m.fl. 2000). Etnisk segregation i skolan längre teoretiska inriktningarna (Similä 1994) – är det intressant att se om en sådan här polariseringstendens också uppträder för effekter av skolors invandrartäthet. Kanske är det så att i skolor med många invandrarelever förekommer ofta både framgångar och misslyckande bland eleverna? Och framför allt, kanske har de samhällsförändringar som vi inledningsvis diskuterade främst lett till negativa konsekvenser för de elever i invandrartäta skolor som på ett eller annat sätt ligger i riskzonen att misslyckas med sina studier. Om så är fallet kanske vi kommer att utläsa en negativ för- ändring av effekten etnisk skolsegregation på låga/ofull- ständiga betyg men inte nödvändigtvis på betygsgenomsnitt och gymnasieövergångar. Den centrala frågan för samtliga beroendevariabler är om skolors grad av invandrartäthet har samma inverkan i början och slutet av . För att kunna utläsa effekten av den kontextuella variabeln andel invandrare är det dock nödvändigt att också kontrollera för andra relevanta variabler på såväl elev- som skolnivå. Denna fullständiga analys presenteras för samtliga beroende- variabler i modell C. Några enklare modeller redovisas också (modellerna A och B). Detta bland annat mot bakgrund av att det är intressant att se hur variationen mellan skolor – vad gäller betygsgenomsnitt etc. – förändras (och kan förklaras) efter det att variabler på elev- och skolnivå läggs in. För de elevkohorter som lämnade årskurs 9 åren 1990/1991 och 1997 kommer följande modeller att presenteras för samtliga tre aspekter på utbildningsframgång.23 Modell A: En slags basmodell (ofta kallad nollmodell) som övriga modeller bygger vidare på och kan jämföras med. Från denna modell kan variationen på såväl elev- som skolnivå utläsas för betygsgenomsnitt, övergång teoretiska gymnasiestudier och låga betyg/ofullständiga betyg. Modell B: Som modell A med tillägget att samtliga fixerade elevvariabler inkluderas, dvs. elevernas invandrarbakgrund, invand- ringsålder, sociala bakgrund, kön, familjetyp och antal syskon. Modell C: Som modell B med tillägg av de två kontextuella variablerna (fixerade skolvariabler) andel invandrare och social sammansättning. 23 Separata analyser har genomförts för de två tidpunkterna. Detta medför att ingen signifikanstestning kan genomföras vad gäller förändringar. En anledning till detta är att datamaterialet för inkom mycket sent. Men även om de separata analyserna som här presenteras inte kan ange om förändringarna är signifikanta eller ej pekar de ändå ut i vilken riktning sambanden har gått . Etnisk segregation i skolan I modell A i Tabell 1 kan vi utläsa om det finns någon variation mellan skolor i elevers betygsgenomsnitt, och ifall denna variation är densamma som 1990/91. Effekter estimerade i flernivåmodeller (OLS-regression) för 46 936 elever i 216 skolor /91 och 58 721 elever i 634 skolor . a 3,18* 3,22* 3,12* 3,10* 3,11* 3,10* -0,02 -0,01 -0,01 -0,16* -0,12 -0,16* -0,12 -0,16* -0,01 -0,16* -0,01 0,16* 0,16* -0,23* -0,13 -0,22* -0,13 0,15* 0,17* 0,16* 0,17* 0,12* 0,12* 0,10* 0,26* 0,22* 0,26* 0,23* -0,20* -0,16* -0,19* -0,16* Utland A + B -0,06 -0,05 -0,04* -0,03* -0,03* -0,03* -0,18 (,06) -0,05 (,04) 0,00 (,00) 0,05 (,08) Nivå 2: skolor (82) 0,013 (,002) 0,024 (,002) 0,004 (,001) 0,007 (,001) 0,004 (,001) 0,007 (,001) Nivå 1: elever (82) 0,556 (,004) 0,608 (,004) 0,459 (,003) 0,490 (,003) 0,459 (,003) 0,490 (,003) aEn effekt bedöms signifikant på nivå om den är minst två gånger så stor som sitt standardfel. Om de fixerade effekterna på elevnivå är signifikanta i enlighet härmed markeras detta med en asterisk (*). För övriga effekter skrivs standardfelen ut inom parantes. bSverige är referensland (= 0). cÖvrigt motsvarar kontrollvariablerna social bakgrund, kön, familjetyp, antal syskon och invandringsålder. Etnisk segregation i skolan /91 motsvaras variationen av variansen (82) 0,013 kring det genomsnittliga betygsmedelvärdet 3,18 och är klart signi- fikant.24 Slutsatsen blir därför att den observerade variationen mellan skolor i betygsmedelvärde skiljer sig så pass mycket åt detta år att den sannolikt inte beror på slumpen. Betygsvariationen mellan elever inom skolor är dock betydligt större (jämför t.ex. 0,556 med 0,013), men det är skolvariationen i betygsgenomsnitt som är intressant för våra syften. Denna skolvariation kan till exempel till viss del bero på att en del skolor har få elever med invandrarbakgrund medan andra har många elever med sådan bakgrund. har variationen mellan skolors betygs- genomsnitt ökat jämfört med i början av decenniet, och är nu 0,024. Huruvida denna ökning är signifikant eller inte kan vi inte utläsa från två separata modeller, men den förefaller ändå vara så pass betydande (nära dubbelt så stor) att en god gissning är att variationen mellan skolor i betygsgenomsnitt verkligen har stigit mellan de två studerade tidpunkterna. Vad den större spridningen i skolors medelbetyg beror på kan vi inte säga på basis av dessa analyser. Men vi kan kanske gissa att en förklaring är att sammansättningen av eleverna – exempelvis med avseende på deras sociala bakgrund – varierar mer detta år än tidigare mellan skolorna. Möjligheten att välja skola har ju ökat , vilket kan ha medfört en allt starkare social och etnisk skolsegregation. Det finns anledning att tro att resursstarka föräldrar i större utsträckning väljer skola för sina barn. Andra orsaker till den ökade variationen kan vara större skillnader i skolors kvalitet, kanske beroende på att det kommunala ansvaret innebär större skillnader i hur man lyckas med skol- verksamheten. Även om modell A visade på signifikanta skillnader mellan skolor i elevers betygsgenomsnitt kvarstår möjligheten att dessa skillnader helt och hållet beror på sammansättningen av elever. Skolvariationen skulle då kunna liknas vid en artefakt, det vill säga den framträder endast därför att elever med vissa egenskaper går i skolan (till exempel en stor andel elever från akademikerhem osv. 24 Variansen 0,013 är 6.5 gånger större än standardfelet 0.002. Tumregeln är att en parameter bedöms som signifikant om den är minst dubbelt så stor som sitt standardfel. För stokastiska parametrar bör signifikans egentligen inte beräknas på detta sätt, utan genom att jämföra -2loglikelihood från en modell till en annan. Vi skulle därför behöva jämföra modell A med en ännu enklare modell, en som inte innehåller variansen för skolor. Om urvalet är stort, som är fallet här, brukar en sådan jämförelse i hög grad överensstämma med en signifikanstestning med hjälp av standardfel. Etnisk segregation i skolan Och kanske kan det därför vara så att den större variationen jämfört med /91 endast framträder därför att samman- sättningen av elever, och deras egenskaper, blivit alltmer homogen inom skolor och alltmer heterogen mellan skolor. I modell B kan vi utläsa hur det förhåller sig med de här sakerna. I denna modell ingår samtliga elevvariabler som vi valt att inkludera.25 Effekterna av dessa elevvariabler är inte av primärt intresse i denna studie varför de flesta inte presenteras i tabellen. Dock bedömdes effekterna av invandrarbakgrund, det vill säga att vara uppvuxen i en familj med utlandsfödda föräldrar, som intressant att redovisa. Indelning efter föräldrarnas födelseland kan, tack vare det stora datamaterialet, göras på en ovanligt detaljerad nivå jämfört med flertalet andra studier. Flera invandrargrupper har betyg i paritet med elever med helsvensk familjebakgrund (som är referenskategori).26 Men för både avgångsåren 1990/91 och 1997 har elever med latin- amerikanskt ursprung sämre betygsgenomsnitt än sina helsvenska kamrater (effekten är negativ).27 Detsamma gäller även elever som har en svensk och en utländsk förälder. Denna effekt är dock synnerligen svag (-0,04 respektive –0,03).28 För båda avgångs- kohorterna gäller att ungdomar från polska och asiatiska hem erhåller bättre betyg än ungdomar från helsvenska hem. Därutöver verkar det som om den negativa effekten av att ha danska, norska eller sydeuropeiska föräldrar inte längre gäller . Vi ska dock inte fästa allt för stor vikt vid förändringar av enskilda individ- estimat och avlägsna oss från vårt huvudsakliga spörsmål om kon- textuella förändringseffekter. På det stora hela är betygs- skillnaderna små mellan barn av olika etniska bakgrund. 25 Valet av variabler har skett utifrån tidigare forskning som visat vilka individ- och familjeförhållanden som brukar påverka betyg; se fotnot till tabellen. 26Ifall vi inte hade kontrollerat för elevernas sociala bakgrund hade effekterna av etniskt ursprung sett avsevärt annorlunda ut. Många barn uppvuxna i invandrarfamiljer hade då erhållit sämre betyg än barn från helsvenska hem beroende på att invandrarfamiljer oftare tillhör de socialt sett lägre samhällsskikten. 27Om vi tar effekten -0,16 som exempel (1997) betyder detta att betygsmedelvärdet för elever med latinamerikanskt ursprung i genomsnitt är 0,16 enheter lägre än vad det är för elever som har helsvenska föräldrar, när eleverna i övrigt liknar varandra vad gäller kön och familjeförhållanden. Det betyder exempelvis att om en pojke från en helsvensk familj med genomsnittlig social bakgrund, som inte har några syskon, som bor med bägge sina föräldrar erhåller betygsgenomsnittet 1990/91 så erhåller en pojke med latinamerikanska rötter med i övrigt liknande hemförhållanden som den helsvenska pojken, betyget 2,94. Huruvida detta är en stor eller liten effekt är till viss del en bedömningsfråga, förslagsvis är det en ganska liten effekt, om än inte betydelselös. 28Att den ändå är signifikant beror på att det finns ganska många elever med denna föräldrakonstellation. Etnisk segregation i skolan nader som ändå finns har förblivit ganska lika , eller till och med minskat något. Har då variansen på elev- och skolnivå påverkats av att vi inkluderar ett antal individvariabler? Svaret är: i högsta grad. Skill- naderna mellan skolors betygsgenomsnitt är betydligt mindre såväl 1990/91 som 1997 när elevernas egenskaper ingår i modellen.