sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Denna fördelning av skolförutsättningar avspeglar i stort de socioekonomiska skillna- derna mellan stad och land i . Not: Figuren visar andelen av skolorna vid en given punkt i fördelningen över skolors elevförutsätt - ningar som är belägen i olika kommuntyper. Andelarna är beräknade i tjugo lika stora grupper i elev - fördelningen av skolors genomsnittliga elevförutsättningar, som rangordnas från svagast till st arkast förutsättningar på den horisontella axeln. På motsvarande sätt visar figur 3.18 andelen skolor med kommunalt respektive fristående huvudmannaskap bland skolor med starka och svaga elevförutsättningar. Ytterst få av skolorna med svaga elev- underlag är fristående, men i den övre delen av skolförutsättnings- fördelningen finns många fristående skolor. Bland de av eleverna som går på skolor med de absolut bästa förutsättningarna går på en fristående skola. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar andelen av skolorna vid en given punkt i fördelningen över skolors elevförutsätt- ningar som har fristående respektive kommunalt huvudmannaskap. Andelarna är beräknade i tjugo lika stora grupper i elevfördelningen av skolors genomsnittliga elevförutsättningar, som rangordnas från svagast till starkast förutsättningar på den horisontella axeln. Detta avsnitt beskriver elevsorteringen i gymnasieskolan. Sorte- ringen till skolor och program har av naturliga skäl alltid varit större i gymnasieskolan än i – övergången till gymnasieskolan är den brytpunkt då utbildningen är gemensam för alla elever utan innebär både en uppdelning i olika utbildningsinrikt- ningar och en uppdelning utifrån tidigare skolprestationer. Gym- nasieskolan karaktäriseras också av könssegregation, eftersom vissa gymnasieprogram domineras av det ena könet. Figur 3.19 visar hur skillnaderna mellan skolor avseende elevers förutsättningar, årskurs 9-betyg och kön har vuxit . Vi note- rar en kraftig ökning i sortering utifrån förutsättningar och tidigare skolprestationer, men har också antalet specialiserade Bilaga 7 till LU2019 gymnasieskolor med begränsat programutbud ökat , vilket bidrar till skolans ökade förklaringsgrad.14 Not: Figuren bygger på en variansdekomponering som beräknar andelen variation i elevers bakgrunds - förutsättningar/kön/årskurs 9-betyg som kan förklaras av skolan i gymnasiets första årskurs. Figuren exkluderar asylsökande elever. 3.3.1Sortering och fristående skolor i gymnasieskolan I detta avsnitt beskrivs sorteringen till friskolesektorn i gymnasie- skolan. Figur 3.20 visar andelen elever i fristående skolor, uppdelat på gymnasieskolans programtyper. Andelen elever i friskola är något högre inom de högskoleförberedande programmen än inom yrkes- programmen. Ideella fristående skolor utgör en mycket liten del av gymnasieskolan, och den stora ökningen av andelen elever i fri- stående gymnasieskolor har skett nästan uteslutande inom den vinstdrivande sektorn. 14Vi har inte undersökt bakgrunden till förändringar i könssegregation närmare. Vi kan dock notera att sorteringen utifrån kön steg och därefter, i samband med att flera stora kommuner införde fri betygsintagning till gymnasieskolan. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren är framtagen genom information om elevers första gymnasieregistrering. Andelarna är beräknade bland elever i respektive programtyp. Slutligen presenterar Figur 3.21 och Figur 3.22 elevsorteringen till den fristående sektorn i gymnasieskolan, uppdelat på programtyp. Figurerna visar oddskvoter över sannolikheten att elever med starka förutsättningar respektive starka årskurs 9-betyg går på en fristående skola, jämfört med sannolikheten för elever med svaga förut- sättningar/svaga betyg. Inom de högskoleförberedande program- men finns i genomsnitt inte någon stark överrepresentation av någon elevgrupp på fristående skolor; sorteringen var positiv men har därefter fallit och är nu något negativ: detta gäller både sortering utifrån förutsättningar och tidigare skolresultat. Däremot finner vi att de starka eleverna är överrepresenterade inom de ideella fristående gymnasieskolorna, och något underrepresen- terade bland vinstdrivande skolor. Delfigur b) som visar motsva- rande oddskvoter för yrkesprogrammen indikerar en mer positiv sortering till fristående skolor, både avseende förutsättningar och årskurs 9-betyg, i synnerhet i början av perioden. Den ideella sektorn är mycket liten inom högskoleförberedande program, vilket bidrar till vissa fluktuationer i sorteringen till dessa skolor. Vi konstaterar sammanfattningsvis att elevsorteringen inom gym- nasieskolan totalt sett har ökat. När det gäller sorteringen till den fristående sektorn är denna i gymnasieskolan inte entydig: inom de högskoleförberedande programmen är sannolikheten att gå i fri- stående gymnasieskola relativt likartad för elever med både starka Bilaga 7 till LU2019 och svaga förutsättningar, medan elever med starka förutsättningar inom yrkesprogram har en översannolikhet att gå i fristående skola. Not: Beräkningar baserade på elevers första registrering i gymnasieskolan. Elevers förutsättningar rangordnas som starka/svaga inom respektive programtyp. Starka förutsättningar definieras som att eleven har förväntade betyg över medianen; svaga förutsättningar innebär förväntade betyg under medianen. Vinstdrivande friskolor utgörs av skolor som drivs i aktiebolagsform eller som handelsbolag. Övriga friskolor betraktas som ideella skolor. Not: Beräkningar baserade på elevers första registrering i gymnasieskolan. Elevers åk 9 -betyg rang- ordnas som starka/svaga inom respektive programtyp. Starka betyg definieras som att eleven har betyg över medianen; svaga betyg innebär betyg under medianen. Vinstdrivande friskolor utgörs av skolor som drivs i aktiebolagsform eller som handelsbolag. Övriga friskolor betraktas som ideella skolor . Bilaga 7 till LU2019 Detta kapitel har beskrivit elevpopulationen i den svenska skolan. Syftet har varit att illustrera hur förutsättningarna för skolans verk- samhet ser ut och har förändrats , och att lägga grunden för analyserna av likvärdigheten i skolan. Kapitlet undersöker bl.a. skol- segregation, som i sig kan stå i konflikt med skolans demokrati- och likvärdighetsmål, men som också kan förklara skillnader i mål- uppfyllelse mellan skolor. När skolans likvärdighet ifrågasätts är det därför viktigt att beakta vilka förändringar som beror på att elevernas förutsättningar har förändrats, och vilka som beror på att skolans kompensatoriska funktion har försvagats. De viktigaste slutsatserna från kapitlet är följande: •Allt fler elever växer upp i hem med minst en högskoleutbildad förälder. •Inkomstskillnaderna mellan familjer har vuxit . •Invandringen till och ålderssammansättningen bland de invandrade eleverna har varierat . har andelen invandrade elever varit relativt hög, och ålder vid invand- ring har stigit. •Sorteringen till grundskolor utifrån elevers förutsättningar fort- sätter att öka. Den ökade segregationen utifrån migrations- bakgrund har dock avstannat, och ökningen av andelen invand- rade elever har fördelats över fler skolor. •Ökad boendesegregation står för huvuddelen, 70–, av den ökade segregationen i . Skolvalet står för 25–av ökningen. •Elever med goda förutsättningar går, jämfört med elever med svaga förutsättningar, i större utsträckning i en fristående grund- skola. Detta sorteringsmönster är dock inte lika tydligt i gym- nasieskolan: inom högskoleförberedande program finns ingen tydlig sortering till friskola utifrån elevens förutsättningar, medan det inom yrkesprogram är elever med starka förutsätt- ningar som är överrepresenterade i fristående skolor. Bilaga 7 till LU2019 Den fortsatt ökade skolsegregationen innebär att elever med olika förutsättningar allt mer sällan möts i skolan. Detta kan ha betydelse för likvärdigheten när det gäller skolans demokratiuppdrag och för- måga att förmedla en gemensam värdegrund, oavsett om segregat- ionen påverkar mätbara skolresultat eller ej. I detta kapitel studerar vi utvecklingen av resurser , och resursernas fördelning över kommuner och skolor. Särskilt fokus läggs på att studera hur stort det kompensatoriska inslaget är i resursfördelningen: vi undersöker hur lärartäthet, lärares kompe- tens samt läraromsättning skiljer sig mellan skolor med olika elev- sammansättning. Kapitlet begränsas till att beskriva resurserna i . lägger stora resurser på utbildning. uppgick grund- skolans kostnader till av BNP (SCB 2018).1 resurser bestäms primärt på nivå, i och med att varje kommun beslutar om nivån på den elevpeng som följer eleven till den skola hen går i.2 Kommunernas budgetutrymme bestäms av intäkter från kommunalskatten, statliga bidrag genom utjämningssystemet som syftar till att skapa likvärdiga ekonomiska förutsättningar för kommuner att tillhandahålla service, samt statsbidrag särskilt riktade till skol- och utbildningssatsningar. Frånsett de riktade statsbidragen finns inte några öronmärkta bidrag till skolan, vilket innebär att skolan konkurrerar med annan verksamhet om budgetutrymmet. finns en skrivning i skollagen som uttryckligen fastställer att kommunerna ska fördela skolresurser efter elevers förutsättningar och behov (Skollagen 2010). Eftersom det inte finns någon nationell sammanställning av kom- munernas resursfördelningsnycklar eller skolbudgetar saknas kom- plett statistik över fördelningen av ekonomiska resurser till skolor i . (2013) visade att kostnaden per elev varierar 1Sverige lägger – med dryga av BNP – mer resurser på förskola, grundskola och gymnasium än något annat EU-land. EU28-snittet låg 2017 på av BNP, enligt . 2I SOU (2014) beskrivs övergången från statsbidrag och sektorsbidrag till skolan till dagens resursfördelningssystem. Bilaga 7 till LU2019 mycket mellan olika kommuner men att det endast till viss del för- av strukturella faktorer som t.ex. befolkningstäthet. Under- sökningar om graden av kompensatorisk fördelning av resurser visar stor variation i hur kommunerna hanterar denna uppgift, men att de flesta undersökta kommuner har någon form av omfördelning (2013; SKL 2018). För att få en helhetsbild av resursernas fördelning använder vi i denna rapport insamlade uppgifter om lärare och elever: mått på lärartäthet, lärares kvalifikationer och erfarenhet kan vi skapa oss en bild av lärarresursernas fördelning mellan kommuner och skolor, samt av hur omfattande differentieringen utifrån elevförutsättningar är. Förutom att skolpersonal utgör den dominerande kostnaden för landets skolor (Statskontoret 2013), är det också den resurs som är mest relevant utifrån både resultat- och likvärdighetsperspektiv. Tidi- gare svenska studier har därför framför allt fokuserat på lärarresurser, se t.ex. , , och Oosterbeek (2013); och (2016); m.fl. (2014). Detta kapitel syftar till att beskriva resursfördelningen till skolor i och analyserar inte resursernas effekter. Vi stödjer oss dock mot en omfattande forskningslitteratur som visar att skolresurser har betydelse för elevers skolresultat. Eftersom det i många skol- system finns ett kompensatoriskt inslag i fördelningen av skol- resurser uppstår ett negativt samband mellan resurser och elevers resultat: de svagaste eleverna går i skolor som tilldelas större resurser för att kompensera för att eleverna har svaga studieförutsättningar. Detta ska dock inte tolkas som att resurser saknar betydelse: studier som tar hänsyn till att resurserna fördelas kompensatoriskt finner stöd för att högre skolresurser och mindre klasser förbättrar skol- resultaten, i synnerhet för elever med svaga förutsättningar (, McNally, och Viarengo 2010; Chetty m.fl. 2011; , , och Oosterbeek 2013, 2016; m.fl. 2016; Gibbons m.fl. 2017; Lafortune m.fl. 2018).3 När det gäller betydelsen av lärarens formella kompetens är forskningsläget inte lika entydigt. Även på detta område finns en 3Även om det finns stark evidens för att högre skolresurser har positiva effekter på elevers resultat, är det möjligt att det är en dyr förbättringsmetod relativt andra (billigare) insatser. har sammanställt skolforskning och kategoriserat insatser utifrån kostnad, effekt och evidensens trovärdighet. Sammanställningen visar att det finns insatser med lika god effekt och med lika stark empirisk evidens som gäller för minskad klasstorlek, men med lägre kostnader (EEF, 2019). Det är dock svårt att avgöra om dessa insatser är generella lösningar för utbildningssystemet. Bilaga 7 till LU2019 stor forskningslitteratur som har undersökt sambandet mellan kom- petens i termer av formell utbildning, behörighet och erfarenhet, och lärares förmåga att förbättra elevers resultat. Trots att enskilda lärare är mycket betydelsefulla och att det finns stora skillnader i lärares förmåga att påverka elevresultaten har det varit svårt att belägga att olika former av formell kompetens kan förklara variationen i lärares betydelse för sina elever. Däremot är det tydligt att lärare med lång erfarenhet har bättre förmåga att höja elevers resultat jämfört med oerfarna lärare (se , Rockoff, och Staiger (2014) för en sammanfattning). I detta kapitel kommer vi dock att undersöka fördelningen av lärares kompetens i bred bemärkelse även om just erfarenhet är den faktor som visat sig vara särskilt viktigt för lärares yrkesskicklighet. Vårt syfte är att beskriva utvecklingen av de lärarresurser som elever möter i skolan. Lärarresurserna påverkas inte bara av skolans budgetramar – även lärarprofessionens villkor är avgörande för att förstå rekryteringen av lärare och fördelningen av kompetenser mellan skolor. Ur elevernas synvinkel är det intressant att mäta lärartäthet och lärarkompetens, men också hur ofta de måste byta lärare. Lärarutbildningen, rekryteringen av lärare (meritvärderings- och behörighetsregler, lärarlegitimationsreformen) samt lönesätt- ningen (övergång från tarifflöner till individuell lönesättning, förstelärare) har alla genomgått förändringar (se t.ex. SOU 2014; och 2015; och 2016 för närmare beskrivningar av dessa reformer). Analyserna i detta kapitel är dock inte framtagna med syfte att undersöka hur dessa reformer har påverkat resursfördelningen mellan skolor, utan utgår från en deskriptiv ansats. Kapitlet disponeras på följande sätt: avsnitt 4.1 beskriver våra data och hur vi mäter resurserna i skolan, därefter beskrivs i avsnitt 4.2 spridningen i resurser mellan kommuner och skolor. Avsnitt 4.3 analyserar differentieringen av resurser utifrån elevers förutsätt- ningar, avsnitt 4.4 beskriver differentieringen av lärarlöner, avsnitt 4.5behandlar regionala skillnader i skolresurser och 4.6 undersöker om lärares rörlighet varierar på skolor med olika förutsättningar. I avsnitt 4.7 beskrivs fördelningen av särskilt stöd, vilket utgör ett mått på resursfördelningen inom skolor. Avsnitt 4.8 visar hur de senaste årens ökning av asylsökande elever – som är en resurskrä- Bilaga 7 till LU2019 vande grupp – har fördelats till skolor med olika mycket skol- resurser. Avsnitt 4.9 sammanfattar våra slutsatser. Analyserna i detta kapitel är framtagna med hjälp av uppgifter i Registret över pedagogisk personal, som omfattar personal i skolvä- sendet . Uppgifter om lärares tjänstgöring på olika skolor kombineras med information om deras behörighet, utbildningsnivå, erfarenhet och lön. Resultaten omfattar endast lärare i undervisande tjänst i och inkluderar alla lärar- kategorier. De flesta analyser omfattar tidsperioden –2017. För att beskriva resursernas fördelning används följande mått: Lärartäthet mäts som antal undervisande lärare (justerat för tjänstgöringsomfattning) per 100 elever. Lärarkompetens utgör ett sammanfattande mått på lärarens kompetens i termer av behörighet (dvs. pedagogisk högskole- examen), utbildningsnivå och erfarenhet. Måttet utgörs av lärarens förväntade lön (mätt i standardavvikelser av den logaritmerade månadslönen), som beräknas utifrån en regressionsmodell där lön prediceras utifrån lärarens erfarenhet, behörighet, utbildning, samt ytterligare ett antal variabler. Måttet på lärarkompetens speglar alltså hur lärares egenskaper värderas på lärarnas arbetsmarknad. Måttet tar hänsyn till lärarnas tjänstgöringsgrad. Eftersom måttet uttrycks i standardavvikelser beskrivs i bilaga 1 hur måttet samvarierar med de underliggande lärarkompetenserna.4 Läraromsättning/rörlighet är ett mått på hur stor andel av lärarna på skolan ett visst år som har lämnat sin tjänst nästföljande år. I detta mått inkluderas endast lärare i åldern 25–, för att pensions- avgångar inte ska påverka beräkningen. Även detta mått tar hänsyn till lärarnas tjänstgöringsgrad. Måttet beräknas utifrån en begränsad datamängd och vi kan inte studera förändringar . I stället beräknas ett genomsnitt av ett-årsrörlighet för åren 2013–2015.5 4Förväntad lön som en funktion av läraregenskaper beräknas som ett genomsnitt över åren 1997–2017. Kompetensmåttet förväntad lön är beroende av hur egenskaper som erfarenhet och behörighet kompenseras av arbetsgivaren. För att också belysa enskilda kompetenser analyseras i bilaga 1 hur lärares erfarenhet och behörighet är fördelade över skolor. 5Beräkningen av lärarrörlighet kräver att vi kan länka skolors identitet mellan år. Detta är möjligt först . Bilaga 7 till LU2019 Analyserna syftar till att beskriva resursfördelningen ur elevers perspektiv. Analyserna är därför gjorda utifrån elevpopulationen och de genomsnittliga resurser som elever i olika kommuner eller på olika skolor möter. På detta sätt viktas spridningsmått och grupp- genomsnitt med elevantalet i kommunen eller på skolan. De analyser som beskriver differentieringen av resurser utifrån elevers förutsätt- ningar inkluderar endast skolor med årskurs 9, eftersom skolans elevförutsättningar endast kan beräknas för dessa skolor . 4.2Resursskillnader mellan kommuner och skolor I detta avsnitt kartläggs hur lärartäthet och lärarkompetens fördelas över landets kommuner, och hur denna fördelning har förändrats . Skillnader i lärarresurser mellan kommuner kan vara moti- verade utifrån demografiska förutsättningar och elevpopulationens sammansättning, men skillnader kan också uppstå till följd av kom- munala prioriteringar eller ojämlika kommunala budgetförutsätt- ningar. Utifrån analyserna i detta avsnitt kan vi inte dra slutsatser om huruvida resursskillnaderna är motiverade eller ej; syftet är i stället att beskriva och följa upp utvecklingen . Vi inleder med att beskriva lärartätheten i mediankommunen i den elevviktade fördel- ningen. Figur 4.1 visar lärartäthetens utveckling , dvs. antal lärare (omräknat till heltidstjänster) per 100 elever, avseende alla lärare respektive enbart behöriga lärare. Figuren visar också antalet elever i , som mäts på den högra vertikala axeln. Figuren bekräftar resultaten i tidigare studier som funnit att lärartätheten i mediankommunen sjönk , då elevpopulationen växte (och 2008; m.fl. 2014). Nedgången i lärartäthet mätt enbart med behöriga lärare var särskilt kraftig. första decen- nium återhämtade sig lärartätheten, från 7,5 lärare per 100 elever 2000 till 2010. Därefter har den totala lärartätheten legat på en stabil nivå. Bilden blir däremot en annan om vi fokuserar på behöriga lärare: lärartäthet mätt med behöriga lärare har fallit , vilket sammanfaller med en växande elevpopulation. Figur 4.1 visar därmed att lärartäthet mätt utifrån endast behöriga lärare är mycket Bilaga 7 till LU2019 känsligt för demografiska förändringar. Tillgången på behöriga lärare kan inte påverkas på kort sikt, och därmed sjunker lärar- tätheten mätt med behöriga lärare när antalet elever i växer. Figuren visar dock att ökningen av elevantalet inte har slagit igenom på den totala lärartätheten på samma sätt som : trots växande elevkullar har skolan lyckats hålla lärartätheten på en nivå genom att anställa obehöriga lärare. Not: Figuren visar lärartäthet mätt som antalet heltidsekvivalenta undervisande lärare i hela per 100 elever beräknat på kommunnivå. Medianen är beräknad i den elevviktade fördelningen. För att vidare studera lärartäthet och lärares kvalifikationer använder vioss förutom av det traditionella måttet på lärartäthet även av ett mått som sammanfattar lärares kvalifikationer och erfarenhet: lärar- kompetens. Lärarkompetens är ett sammanfattande mått som väger in lärarens behörighet, erfarenhet och utbildningsnivå.6 Figur 4.2 och figur 4.3 visar utvecklingen av genomsnittlig lärartäthet och lärarkompetens på kommunnivå, för medianeleven samt för elever 6Se avsnitt 4.1 för en detaljerad beskrivning av hur detta resursmått har tagits fram. Bilaga 7 till LU2019 med hög lärartäthet (som befinner sig vid den i fördelningen) respektive låg lärartäthet (vid den i fördelningen). Figurerna bygger på kommunvärden som viktats med elevantalet i kommunen för att få mått som är representativa för de lärarresurser som elever möter i skolan. Delfigur b visar även percentilkvoter mellan lärartäthet och lärarkompetens vid de olika percentilerna i fördelningen för att tydliggöra om spridningen i resurser på kommunnivå förändras . I figur 4.2 a finner vi att lärartätheten på kommunnivå vid den senaste mättidpunkten (2017) varierar från cirka 7,3 lärare per 100 elever vid den , till 9 elever vid den 90:e per- centilen. Spridningen i lärartäthet mellan landets kommuner presen- teras i form av percentilkvoter i delfigur b: spridningen har inte ökat nämnvärt –2017. Figur 4.3 presenterar utveckl- ingen för lärarkompetens, som uppvisar stora fluktuationer . Att lärarkompetensen varierar mer kan som nämnts ovan relateras till rådande lärarbrist i kombination med svängningar i elev- populationens storlek: när antalet elever ökar lyckas inte skol- väsendet att täcka behovet av ny personal med lärare vars kompetens motsvarar den hos den innevarande lärarstocken. Vid den senaste mättidpunkten, 2017, är lärarkompetensen 0,22 standardavvikelser högre vid den jämfört med den . över en längre tidsperiod har lärares kompe- tenser fallit genom hela fördelningen. När elevkullarna är stora faller kompetensnivån i hela skolsystemet för att sedan återhämta något sig när elevkullarna krymper. Återhämtningen är dock inte full- ständig och sett över hela tidsperioden är det tydligt att kompetens- nivån följer en nedåtgående trend. Denna bild bekräftar tidigare forskning som även visat en nedåtgående trend avseende lärares kognitiva förmågor (och Vlachos 2016). Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar lärartäthet mätt som antalet heltidsekvivalenta undervisande lärare i hela grund - skolan per 100 elever beräknat på kommunnivå. Percentilerna är beräknade i den elevviktade fördel- ningen. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar genomsnittlig lärarkompetens (mätt som lärares förväntade lön), justerat för tjänste - omfattning, beräknat på kommunnivå. Percentilerna är beräknade i den elevviktade fördelningen. Bilaga 7 till LU2019 4.2.2Lärartäthet och lärarkvalitet på skolnivå I detta avsnitt undersöker vi hur lärartäthet och lärarkompetens på skolnivå skiljer sig mellan elever i olika delar av skolfördelningen, och hur dessa skillnader har förändrats . Precis som i tidigare avsnitt utgår vi från elevpopulationen och de genomsnittliga resurser som elever i olika skolor möter: den motsvarar nivån på skolresurser för den elev vars skolresurser är högre än de är för av alla elever, men lägre i förhållande till av eleverna. Medianen och tolkas på motsvarande sätt. Figur 4.4 visar att spridningen i lärartäthet är större mellan skolor än mellan kommuner – p90/p10-kvoten varierar mellan 1,5–1,6 jämfört med cirka 1,2 i figur 4.2. 2017 är lärartätheten nära 10 lärare per 100 elever i skolor med hög lärartäthet () jämfört med endast 6 lärare per 100 elever i den nedre delen av fördelningen (). Lärartätheten har stigit i den övre och mellersta delen av fördel- ningen och därmed har spridningen i lärartäthet ökat något : p90/p10-kvoten i lärartäthet har stigit från 1,5 till 1,6 –2017. Skillnaderna mellan skolor avseende lärares kompetens illustreras vidare i figur 4.5.