sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Vi ställer oss frågan om skolor blivit mer eller mindre lika varandra med avseende på elevers förutsättningar att lyckas i skolan. Det finns många olika faktorer som kan bidra till sådana förändringar: migrationsströmningar inom landet och från och till utlandet, regional tillväxt och efterfrågan på olika typer av arbets- kraft, samt lokala politiska beslut gällande bostadsförsörjning och flyktingmottagande som kan medföra skillnader i förutsättningar mellan skolor på ett lokalt plan. När vi längre fram, i kapitel 6, diskuterar resultatskillnader mellan skolor, är det viktigt att ha i åtanke hur skillnaderna i elevers förutsättningar har utvecklats, eftersom dessa är starkt förknippade med skolresultat. Bilaga 7 till LU2019 I m.fl. (2014) konstaterades att skolan blivit allt mer segregerad. I årskurs 9 var skolornas elevsammansättning mer homogen 2009 än den var . Sorteringen hade ökat i takt med boendesegregationen, men också till följd av skolval och fristående skolors etablering. (2018) och och (2019) har visat att denna utveckling har fortsatt även efter 2009. Tidigare studier har fokuserat på hur det ser ut bland avgångselever. I detta avsnitt vill vi kom- plettera denna bild med att visa utvecklingen av sorteringen även i låg- och mellanstadiet. För att fånga skillnader i elevers förutsättningar i olika dimen- sioner använder vi ett sammanvägt mått som fångar en rad olika bak- grundsfaktorer som har betydelse för skolresultat. Familjens socio- ekonomiska situation och migrationshistoria är faktorer som är starkt förknippade med skolresultat och med hjälp av en statistisk modell är det möjligt att beräkna vilka skolresultat vi i genomsnitt kan förvänta oss av en elev, givet elevens familjebakgrund. Detta mått på elevens förväntade betyg (uttryckt i standardavvikelser) beskrivs mer ingående i avsnitt 2.4.2 och utgör ett sammanfattande mått (ett ”index”) på elevens förutsättningar. För att studera skillnader mellan skolor använder vi oss i denna rapport av en variansdekomponering, som beräknar hur stor andel av den totala variationen i elevförutsättningar som kan hänföras till vilken skola eleven går på. Om skolan förklarar en liten andel av variationen i elevförutsättningar innebär det att elever med svaga och goda förutsättningar är jämnt fördelade över landets skolor. Detta betyder att elevsorteringen till skolor, eller skolsegregationen, är låg. Ju större andel som förklaras av skolan, desto mer lika är eleverna i termer av förutsättningar på respektive skola: eleverna är då mer sorterade till skolor utifrån sina förutsättningar och skolsegre- gationen är högre. Figur 3.8 beskriver utvecklingen av elevsorteringen i årskurs 3, 6 och 9 för alla landets grundskolor. Figuren visar att sorteringen i årskurs 9 har ökat : andelen av de totala skillnaderna i elevers förutsättningar som kan hänföras till skolan har fördubblats från . Sorteringen i årskurs 3 och 6 kan endast studeras för . Serierna för dessa års- kurser visar dels att sorteringen är större i de lägre årskurserna, dels Bilaga 7 till LU2019 att sorteringen tycks öka även i dessa stadier.6 Att vi finner en högre grad av sortering utifrån elevers förutsättningar i lägre årskurser är förväntat: elever går då oftare i mindre skolor i sitt bostadsområde, medan högstadieskolor i högre utsträckning samlar elever från fler bostadsområden vilket bidrar till en mer blandad elevsamman- sättning. Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Figuren bygger på en variansdekomponering som beräknar andelen variation i elevers förväntade betyg som förklaras av vilken skola eleven går på i tre stadier. I figur 3.9 fokuserar vi på sorteringen i årskurs 9, och visar förutom den ökade sorteringen med avseende på elevers sammanvägda för- utsättningar hur sorteringen har utvecklats utifrån några specifika bakgrundsegenskaper. Figuren indikerar att den ökade skolsegre- gationen under den första halvan av tidsperioden tycks hänga sam- man med sortering utifrån migrationsbakgrund: andelen av varia- tionen i migrationsstatus (utrikes född) ökade och andelen av variationen i utländsk bakgrund ökade för 6Heltäckande registerinformation om vilken skola elever är inskrivna i finns i elevregistret . Uppgifter för elever i årskurs 9 finns . Bilaga 7 till LU2019 att därefter avta. tycks i stället familjeinkomsten vara en viktig drivkraft bakom ökad elevsortering: har segregationen i detta avseende ökat. Sorteringen utifrån föräldrarnas utbildningsnivå har ökat svagt . Dessa mönster överensstämmer med motsvarande analyser i (2018). Det finns dock en stark samvariation mellan de familjebak- grundsfaktorer som presenteras i figuren (utbildningsnivå, inkomst och migrationsstatus) men som analysen inte tar hänsyn till. Ökad sortering med avseende på utbildningsnivå kan exempelvis härröra från ökad sortering utifrån migrationsstatus. Figuren ger trots det en indikation på vilka faktorer som ligger bakom den ökade elev- sorteringen och det är påtagligt att den ökade segregationen med avseende på migrationsstatus har brutits de senaste åren.7 En ökande andel utrikesfödda elever den senaste tioårsperioden har inte inneburit ökad skolsegregation i detta avseende, och har segregationen utifrån utländsk bakgrund avtagit. Denna utveckling är konsistent med tidigare segregationsforskning som visar att när en minoritetsgrupp växer sig större kommer den att finnas represen- terad i fler områden, och därmed sjunker segregationen (se t.ex. m.fl. 2018).8 7Figur 3.9 beaktar inte att olika bakgrundsegenskaper har olika stor betydelse för elevernas resultat, och att betydelsen dessutom varierar . Även om sorteringen m.a.p. exempelvis utbildningsnivå ser ut att ha ökat mindre än den för inkomst, kan utbildning vara en viktigare faktor för sorteringen i elevförutsättningar om föräldrarnas utbildningsnivå har större betydelse för skolresultaten än föräldrarnas inkomst. 8Med ett alternativt mått på segregation, s.k. “dissimilarity index”, finner vi en liknande ut- veckling, men med en skillnad. Det alternativa måttet visar minskad segregation mellan utrikes/inrikes födda . Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Figuren bygger på en variansdekomponering som beräknar andelen variation i elevers bakgrundsförutsättningar som kan förklaras av skolan i årskurs 9. Den hel - dragna linjen visar sorteringen utifrån förväntade betyg (se även figur 3.8). Utbildningsbakgrund be - räknas som föräldrarnas genomsnittliga utbildningslängd. Arbetsinkomst beräknas som summan av båda föräldrarnas genomsnittsinkomst (mätt i åldern 35–45). För att ytterligare illustrera hur elevsorteringen tar sig uttryck undersöks i figur 3.10 hur stora skillnaderna är mellan elever med avseende på elevsammansättningen i de skolor de går på. Figurerna visar andelen elever på skolan med en specifik bakgrund (hög- utbildade föräldrar, hög familjeinkomst, utrikes född samt utländsk bakgrund) för elever som går på skolor som befinner sig i olika delar av skolfördelningen av respektive mått. Mer specifikt visas utveck- lingen av andelen elever med en given bakgrund (på skolnivå), för medianeleven samt för elever med en hög andel (som befinner sig vid den i skolfördelningen) respektive låg andel (vid den i skolfördelningen). Flera intressanta mönster framkommer som ytterligare belyser segregationens utveckling. Delfigurerna a och b av figur 3.10 visar att det genomgående är stora skillnader avseende elevernas utbildnings- och inkomstbak- grund i landets olika skolor. I skolor med få högutbildade föräldrar kommer 2017 endast en tredjedel av eleverna från högutbildade hem, Bilaga 7 till LU2019 medan skolorna i den övre delen av skolfördelningen har elever från mycket välutbildade hem: av eleverna har en hög- skoleutbildad förälder. Skillnaderna har ökat något . Skillna- derna avseende familjeinkomst är också stora och har ökat något , vilket är konsistent med den ökade inkomst- segregationen som påvisades i figur 3.9. Delfigurerna c och d visar i början av perioden relativt små skill- nader mellan skolor när det gäller migrationsbakgrund. Skolor med få elever födda utomlands eller med utländsk bakgrund hade initialt inga eller mycket liten andel sådana elever, som andelen låg kring i skolor med en hög andel. Allteftersom invand- ringen till har ökat och andelen utrikes födda elever har vuxit, har också segregationen förändrats. När andelen utrikes födda i elevpopulationen ökade , fördelades de utrikes födda eleverna ojämnt över skolor: andelen ökade kraftigt i skolor med många utrikes födda, , medan skolor med mycket få elever med utländsk bakgrund inte såg någon nämnvärd ökning (delfigur c). När sedan andelen utrikes födda elever sjönk föll också andelen i de skolor som hade en hög andel. Slutligen ger figur 3.10 också stöd för den avtagande skolsegrega- tionen med avseende på migrationsbakgrund som presenterades i figur 3.9. Delfigur c indikerar att har andelen utrikes födda elever ökat i hela fördelningen – även för elever som gick i skolor med en liten andel. Medianeleven i årskurs 9 i går 2017 i en skola där av eleverna är utrikes födda, jämfört . De procentuella ökningarna i andelen invand- rade elever är större i den lägre delen av fördelningen, medan den absoluta ökningen räknat i procentenheter är avsevärt större i den övre delen av fördelningen, dvs. för elever som går i skolor med en hög andel utrikes födda elever. Delfigur d presenterar mot- svarande trend för sorteringen utifrån svenskfödda elever med utländsk bakgrund: andelen skolkamrater med utländsk bakgrund har fallit något i den övre delen av fördelningen, men ökat något för medianeleven. Det har skett då andelen elever med utländsk bakgrund legat . Sammanfattningsvis visar analyserna i detta avsnitt att sorte- ringen utifrån elevförutsättningar har ökat under i princip hela den tidsperiod som data tillåter att vi studerar frågan. är det tydligt att trenden mot allt högre sortering utifrån migrationsbak- Bilaga 7 till LU2019 grund har brutits (se även 2018). Förändringar i elev- sammansättning avseende migrationsbakgrund gör avtryck i hela elevfördelningen även om skillnaderna mellan skolor i absoluta tal är mycket stora. Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Elever med högutbildade föräldrar är definierade utifrån att minst en av elevens föräldrar har en eftergymnasial utbildning. Hög familjeinkomst är definierat utifrån att eleven tillhör de av eleverna i en given årskull som har högst familjeinkomst, där famil- jeinkomst utgörs av summan av båda föräldrarnas genomsnittsinkomst (mätt i åldern 35 –45). I avsnitt 3.2 beskrevs utvecklingen mot ökade skolskillnader avse- ende elevers förutsättningar. I detta avsnitt undersöks några av de tänkbara orsakerna till att skolan blivit mer uppdelad utifrån elevers bakgrund. De flesta elever i går i en skola nära hemmet, vilket följer naturligt av att närhetsprincipen tillämpas för kommunala skolplaceringar9 och av att det kan medföra stora kostnader för familj och elev att ha lång resväg till skolan. Det är därför rimligt att anta att boendesegregationen påverkar sorteringen i skolan. 9Närhetsprinciper följer av den rättsliga tillämpningen av Skollagen (Skollagen 2010). Bilaga 7 till LU2019 finns dock också möjligheten för elever att i mån av plats välja mellan fristående och kommunala skolor. Möjlig- heten att välja skola bryter den nära kopplingen mellan bostads- område och skola som uppstår genom närhetsprincipen, men even- tuella konsekvenser för skolsegregationen beror dels på hur många som väljer en annan skola än den i närområdet, dels på vilken elev- grupp som utnyttjar denna möjlighet och hur de väljer skola. Figur 3.11 visar andelen elever i olika stadier i skolsystemet som går i en fristående skola, samt andelen elever i årskurs 9 som går i en annan skola än den förväntade givet bostadsområde. går 17–av eleverna i årskurs 6 och 9 i en fristående skola, medan andelen är lägre i årskurs 3. I våra data saknas direkt information om huruvida eleven går i en annan skola än den förväntade enligt närhetsprincipen. Vi kan dock uppskatta hur vanligt detta är genom att studera hur stor andel av eleverna som går i en annan skola än den förväntade skolan i bostadsområdet.10 Denna metod medför ett visst mätfel, men måttet ger en uppskattning av hur valet mellan kom- munala skolor har förändrats . Figur 3.11 visar att för årskurs 9-elever beräknas denna andel till , innan skolvalet hade införts. Denna höga siffra kan bero dels på mätfel, dels på att det även före det fria skolvalets införande kan ha funnits möjligheter att gå i en annan skola än den närmaste. Figurens huvudbudskap gäller dock utvecklingen : Om vi antar att mätfelet i måttet är , så kan vi konstatera att andelen elever som väljer en skola utanför sitt bostadsområde har ökat med . Om vi lägger ihop andelen elever som väljer en fri- skola med ökningen i andelen elever som väljer en alternativ kom- munal skola, uppgår den totala andelen som väljer bort den närmaste kommunala skolan i årskurs . Detta är sannolikt en underskattning av andelen som aktivt väljer skola, eftersom ett aktivt val också kan innebära att familjen väljer den närmsta kommunala skolan. Inom den fristående sektorn finns ett antal olika typer av huvud- män. I figur 3.12 grupperas dessa till två kategorier: vinstdrivande skolor (aktiebolag och handelsbolag) samt ideella friskolor (övriga). 10Den förväntade skolan givet bostadsområde utgörs av den vanligaste kommunala skolan bland elever som bor i samma SAMS-område. Bilaga 7 till LU2019 Figuren visar att vinstdrivande skolor har den högsta elevandelen vid periodens slut. Slutligen är det också viktigt att nämna att skolvalet och fri- skolesektorns utbredning har sett olika ut i olika delar av landet. m.fl. (2014) visar att det framför allt är i storstadsregioner som friskolesektorn har vuxit kraftigt, och att det finns många mindre kommuner som helt saknar friskolor.11 Not: Figuren exkluderar asylsökande elever. Andelen elever i alternativ skola är approximerad genom att först identifiera den vanligaste kommunala skolan bland elever boende i ett sams-område, och därefter göra antagandet att elever som inte går i den vanligaste skolan givet det sams -område de tillhör har valt en alternativ skola. 112017 fanns friskolor på grundskolenivå representerade i 186 av landets 290 kommuner. Bilaga 7 till LU2019 Not: Vinstdrivande friskolor utgörs av skolor som drivs i aktiebolagsform eller som handelsbolag. Övriga friskolor betraktas som ideella skolor. I nästa steg studerar vi i figur 3.13 vilka elevgrupper som söker sig till den fristående skolsektorn. Vi delar in eleverna i två grupper utifrån elevförutsättningar: starka elever har förväntade betyg över medianen, medan elever med svagare förutsättningar har förväntade betyg under medianen. Figuren visar oddskvoter, dvs. sannolikheten att elever med starkare förutsättningar går i fristående skola i års- kurs 9, jämfört med elever med svagare förutsättningar. En oddskvot över 1 innebär att starka elever är överrepresenterade på friskolor, medan en oddskvot under 1 innebär en underrepresentation. I figu- ren tar vi också hänsyn till att de två elevgrupperna kan ha olika utbud av skolor att välja mellan, genom att beräkna oddskvoterna för elever som bor i samma bostadsområde. Detta är särskilt viktigt eftersom friskolor inte finns representerade i alla kommuner och bostadsområden (se t.ex. 2018). Oddskvoterna för sanno- likheten att gå i fristående skola visar att elever med goda förutsätt- ningar är överrepresenterade i denna sektor. Allt eftersom fristående skolor har etablerat sig i fler kommuner och bostadsområden, och därmed blivit tillgängliga för en större elevgrupp, har elevsorteringen Bilaga 7 till LU2019 Trots det är sannolikheten att gå i fristående skola fortfarande dubbelt så hög för elever med starka förutsätt- ningar, jämfört med sannolikheten bland elever med svaga förutsätt- ningar. Denna positiva sortering utifrån elevers förutsättningar är likartad oavsett om vi jämför alla elever eller endast elever inom samma bostadsområde. Figuren visar vidare att vi inte ser motsva- rande positiva sortering när det gäller val till en annan skola än den förväntade. Oddskvoten för denna sannolikhet ligger under ett , vilket innebär att elever med starka förutsättningar har något lägre sannolikhet än övriga elever att välja en alternativ skola. Denna skillnad är dock relativt liten. Den sammantagna bilden av skolvalet är därmed att det är starka elevgrupper som har haft intresse av och möjlighet att utnyttja skolvalet till fristående skolor, medan valet till kommunala skolor inte samvarierar med elevens bakgrund i samma utsträckning. För att komplettera bilden visar vi i figur 3.14 sorteringen till friskolor uppdelat på typ av friskola. Sorteringen till de olika skol- typerna är relativt likartad, men med en något högre oddskvot för de ideella skolorna, vilka alltså uppvisar den starkaste sorteringen ut- ifrån elevförutsättningar. Figur 3.15 visar hur andelen elever som går i friskola i årskurs 9 varierar utmed hela fördelningen av a) elevför- utsättningar; och b) testresultat i årskurs 6. I det senare fallet är sam- bandet positivt men relativt linjärt, medan sorteringen utifrån elev- förutsättningar är tilltagande i den övre delen av fördelningen av elevförutsättningar. Figuren visar därmed att den socioekonomiska sorteringen till friskolor är starkare än sorteringen utifrån tidigare skolprestationer. Sambanden ser likartade ut för de olika typerna av friskolor. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar oddskvoter över sannolikheten att gå i fristående skola/alternativ skola mellan elever med starka resp. svaga förutsättningar. Starka förutsättningar definieras som att eleven har förväntade betyg över medianen; svaga förutsättningar innebär förväntade betyg under medianen. Jämförelsen inom bostadsområde görs genom att jämföra elever som tillhör samma kommunala ”skol - område”, dvs. utifrån närhetsprincipen förväntas de gå på samma kommunala skola. Figuren exklude - rar asylsökande elever. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar oddskvoter över sannolikheten att gå i fristående skola mellan elever med starka respektive svaga förutsättningar. 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. Figuren exkluderar asylsökande elever. Not: Figurerna visar andelen åk-9-elever elever i fristående skola över fördelningen av elevförutsätt - ningar (förväntade betyg) och resultat på nationella prov i årskurs 6, som percentilrankats inom re - spektive fördelning. Beräkningarna är framtagna med kernelregression. Bilaga 7 till LU2019 För att närmare studera orsaken till den ökade elevsorteringen i undersöker vi hur sorteringen har utvecklats mellan bostadsområden. För att kunna relatera boendesegregation till skol- segregation väljer vi att studera boendesegregation utifrån områden definierade av ungefärliga skolupptagningsområden, som vi benäm- ner ”skolområden”. Vi observerar i våra data vilket sams-område12 eleven bor i, och beräknar vilken den vanligaste kommunala skolan är bland elever boende i samma sams – detta är elevens förväntade skola givet bostadsområde. ”Skolområdet” utgörs av alla sams- områden som har samma förväntade skola, och som därmed utgör en approximation av den kommunala skolans upptagningsområde. Segregationen mellan skolområden är en uppskattning av hur skol- segregationen hade utvecklats, om alla elever hade varit hänvisade till en skola enligt närhetsprincipen och möjligheten att välja inte hade införts – under antagandet att boendesegregationen inte har påverkats av möjligheten att välja. Figur 3.16 presenterar utvecklingen av elevsorteringen mellan skolor (heldragna linjer) i årskurs 3, 6 och 9, samt ut- vecklingen av elevsorteringen mellan skolområden (streckade lin- jer). Åren kring 1990, innan det fria skolvalet hade införts, ser vi att segregationen mellan skolor och skolområden ligger på samma nivå. var möjligheterna att välja en skola utanför upptagningsområdet begränsade, och de flesta elever gick i sin förväntade skola. Det är därför inte förvånande att skol- och boen- desegregationen följer varandra i perioden före skolvalsreformen. Sorteringen mellan skolområden i årskurs 9 har därefter ökat avsevärt – den andel av variationen i elevförutsättningar som kan hänföras till skolområdet har stigit från . Detta innebär att ökad segregation mellan bostads- områden är en viktig delförklaring till ökad skolsortering. I takt med att det blivit allt vanligare att välja en annan skola än den förväntade (se figur 3.11) är det dock tydligt att elevsorteringen till skolor har ökat mer än sorteringen till skolområden: andelen av variationen som förklaras av skolan har ökat från . Den växande skillnaden mellan boendesegregation (streckad linje) och skolsegre- gation (heldragen linje) som visas i figur 3.16 kan tillskrivas skol- 12Ett sams-område (small area for market statistics) är en regional indelning på detaljerad nivå, som bygger på kommunernas delområden (NYKO) i de större kommunerna och på valdistrikt i de mindre. Antalet sams-områden i är cirka 9 200. Bilaga 7 till LU2019 valet, som alltså ytterligare har bidragit till ökad skolsegregation. Eftersom det framför allt är elever med goda förutsättningar som går i fristående skolor innebär en växande andel friskoleelever att elev- förutsättningarna har blivit mer ojämnt fördelade över landets skolor. Ökningen av boendesegregationen förklarar en större del av ökningen i skolsegregation , . Den ökning som kan tillskrivas skolvalet har dock i absoluta tal vuxit. Irelation till den initiala nivån på skolsegregationen 1988 uppgår den till knappa 30 procent.13 Figur 3.16 visar också relationen mellan boende- och skolsegre- gation i årskurs 3 och 6. Dessa tidsserier sträcker sig över vilket innebär att vi inte kan uttala oss om längre tidstrender. Däremot kan vi konstatera att skillnaden mellan boende- och skolsegregation är något mindre i årskurs 3 än i de högre årskurserna. Detta är förväntat då en lägre andel elever går i fristående skola i årskurs 3. Sammanfattningsvis visar våra resultat att den ökade elevsorte- ringen förklaras av både ökad boendesegregation och skolval. I ana- lyserna har vi dock inte tagit hänsyn till att boendesegregationens utveckling kan ha påverkats av möjligheten att välja skola. 13(0,22-0,18)/0,11=0,27. Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren bygger på en variansdekomponering som beräknar andelen variation i elevers förväntade betyg som förklaras av skolan/skolområdet i tre stadier. Heldragna linjer visar sortering mellan skolor. Streckade linjer visar sortering i motsvarande årskurser mellan skolområden. Figuren exkluderar asylsökande elever. Analyserna ovan ger vid handen att skolsegregationen har ökat och att elever som går i fristående skolor i genomsnitt har bättre förut- sättningar än elever i kommunala skolor. För att ytterligare belysa hur denna elevsortering ser ut beskriver vi i detta avsnitt den reg- ionala spridningen bland skolor med olika typer av elevförutsätt- ningar, och vilken huvudmannatyp som är vanligast bland skolor med starka och svaga förutsättningar. Figur 3.17 visar den regionala fördelningen bland skolor med starka och svaga elevförutsättningar. Skolor med de allra svagaste förutsättningarna finns i både storstadsområden och på landsbygd. När vi bortser från den absoluta botten av fördelningen är dock de svaga skolorna framför allt belägna i landsbygdskommuner. Sko- lorna med de starkaste förutsättningarna är till stor del belägna i Bilaga 7 till LU2019 storstäder: bland de av eleverna som går i de starkaste skolorna går i en storstadsskola.