sou · H7B340 · 2019-08-30 00:00:00 — Andelen av variationen som kan hänföras till elevernas skolområde ökar från till knappa . Mellanskolvariationen har ökat än mer, från till . I början av perioden fanns inga större skillnader mellan skolområden och skolor, vilket troligen berodde på att flertalet i samma skolområde gick på samma skola. Skolan har sedan ökat i betydelse i förhållande till skolområden, och förklarar mer av varia- tionen i kärnämnesbetyg än vad skolområden gör . Genom att jämföra hur stor andel av elevresultaten som kan förklaras av skolan respektive av skolområdet kan man bedöma hur mycket av den ökande mellanskolvariationen som kan tänkas bero på boendesegregation samt vad som i stället kan hänföras till skolval. Om alla elever i samma skolområde gick på samma skola skulle skillnaderna mellan skolor öka med (vilket ges av de ökande skillnaderna mellan skolområden), vilket ska jäm- föras med den verkliga ökningen av mellanskolvariationen på . Det innebär att (6/10 pro- centenheter) av de ökande betygsskillnaderna mellan grundskolor kan hänföras till ökande boendesegregation. Resterande del av ökningen av betygsskillnaderna, , kan därmed kopplas till skolval.1 Detta kan jämföras med att av den ökade skol- segregationen kunde förklaras av skolval i avsnitt 3.2.1. 1Vår ansats bygger på att jämföra resultatskillnaderna mellan skolor för elever som bor i samma område och som med en närhetsprincip hade gått i samma skola. Östh m.fl. (2013) studerar i stället betydelsen av boendesegregation genom att jämföra de verkliga betygs- skillnaderna mellan skolor, med de skillnader som hade uppkommit om alla elever i stället hade gått på den närmaste skolan (hypotetisk skola). De finner att skillnaderna mellan elevernas hypotetiska skolor inte förändrats nämnvärt , vilket de tolkar som att de ökande skolskillnaderna inte kan förklaras av ökande boendesegregation. Att våra slutsatser skiljer sig åt kan möjligen bero på svårigheten att avgöra i vilken skola eleverna hade gått om skolvalssystemet inte genomförts, och att fördelningen av elever till hypotetiska skolor därmed innehåller en del mätfel. Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i skolans förklaringsgrad när det gäller skolsegregation och resultat kan hänföras till dold elevsortering till den valda skolan, samt skill- nader i betygssättning och skolkvalitet mellan den valda skolan och typskolan i området. Not: Figuren visar intraklasskorrelationer för elevernas betyg i kärnämnen i Åk 9 med avseende på kommun, skolområde och skola. Skolområde definieras som den grupp av SAMS -områden där den vanligaste är densamma. Den lodräta första linjen anger införandet av det mål - och kunskapsrelaterade betygssystemet på , medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. Det är inte bara skolan som ökat i betydelse för elevresultaten. Skillnaderna mellan kommuner har också tilltagit. Kommunerna har stor frihet att organisera skolverksamheten, och det är därför intressant att analysera betydelsen av skolkommun mer ingående. Figur 6.2 visar hur mycket av variationen i grundskolebetyg i Åk 9 som kan förklaras av elevernas kommun, med och utan att ta hänsyn till skillnader i elevgruppens sammansättning. Den mörka linjen återger den totala mellankommunvariationen från figur 6.1, och visar att andelen av betygsvariationen som kan förklaras av kommunen Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 Framför allt har skillna- derna ökat , även om kommunen fortfarande förklarar förhållandevis lite av elevernas betyg. Den heldragna linjen visar betygsskillnader mellan kommuner för elever med samma bakgrundsförutsättningar.2 Det ger en helt annan bild av utvecklingen. I inledningen av perioden håller sig mellan- kommunvariationen relativt stabil. I samband med införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet sker en viss nivåför- skjutning av kommunskillnaderna, troligtvis då de målrelaterade betygen har en svagare koppling till mätbar familjebakgrund. Där- efter ligger mellankommunvariationen relativt stabilt under resten av perioden. De ökande skillnaderna mellan kommuner tycks där- med helt bero på förändrad elevsammansättning i kommunerna. 2Skillnader i elevförutsättningar mellan kommuner beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarnas har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, indikatorer för saknade uppgifter om mamman eller pappan samt kommunfixa effekter. Residualerna från betygsregressionerna adderas till de kommunfixa effekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och vi relaterar korrelationerna till den totala betygsvariationen. Eftersom vi skattar betygsregressioner med kommunfixa effekter, som sedan adderas till residualerna, kommer eventuella effekter som beror på elevsammansätt- ningen i kommunen (kamrateffekter) finnas kvar (Gibbons m.fl., 2014). Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i Not: Figuren visar intraklasskorrelationer för elevernas betyg i kärnämnen i Åk 9 med avseende på kom - mun, med och utan att ta hänsyn till kommunernas elevsammansättning. Skillnader i elevfö rutsätt- ningar mellan kommuner beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skol - start, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, indikatorer för saknade uppgifter om mamman eller pappan samt kommunfixa effekter. Residualerna från betygsregressionerna adderas till de kommunfixa effekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och vi relaterar korrelationerna till den totala betygs- variationen. Den första lodräta linjen anger införandet av det mål - och kunskapsrelaterade betygs- systemet i , medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. Att kommuner i allmänhet inte tycks ha fått större betydelse för elevernas resultat, betyder dock inte att resultatutvecklingen i en- skilda kommuner – eller grupper av kommuner – inte skiljer sig åt. Rimligen borde kommunernas möjligheter att bedriva skolverk- samhet, elevernas förutsättningar, föräldrarnas intresse för skol- frågor, tillgången på behöriga lärare, benägenheten för elever och föräldrar att välja skola liksom etableringen av friskolor bero på kommunernas storlek. För att studera denna fråga har vi därför valt att dela in kommunerna i tre grupper utifrån befolkningsstorlek; (1) storstadsområden, (2) större städer samt (3) landsbygd och mindre Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 kommuner (en liknande analys för delar av perioden återfinns i och , 2011) Figur 6.3 visar genomsnittliga betyg i kärnämnen i Åk 9 för olika typer av kommuner. har betygen varit högst för elever i storstäder och lägst på landsbygden. När betygen var relativa höll sig skillnaderna mellan kommungrupperna ganska konstanta. Efter bytet av betygssystem har dock betygen i storstäderna stigit påtagligt i förhållande till andra kommuner; en ökning med omkring 0,15 sd i förhållande till mindre städer . Betygsskill- naderna mellan städer och landsbygdskommuner har också ökat med omkring 0,08 sd . Det gör att skillnaderna mellan storstad och landsbygd sammantaget har ökat med omkring 0,23 sd. Dessa skillnader består nästan helt och hållet om man beak- tar observerade elevförutsättningar, vilket innebär att skillnaderna mellan kommuntyper inte kan förklaras av förändrad elevsamman- sättning. Betyg (SD) 0,00 -0,05 -0,10 -0,15 -0,20 Not: Figuren visar genomsnittligt betyg i kärnämnen i Åk 9 för elever i olika typer av kommuner. Den första lodräta linjen anger införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet i grund- skolan, medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. För varje kommuntyp har medelvärdet för med ett nytt betygssystem satts till medelvärdet för med det föregående systemet, plus den genomsnittliga betygstrenden för åren före respektive efter bytet av betygssystem. Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i Vi kommer att analysera den tilltagande mellanskolsvariationen mer i detalj. Kommunanalysen visade att de växande skillnaderna mellan kommuner kan förklaras av förändringar i elevgruppens sammansättning. I avsnitt 3.2 visar vi också att skillnaderna i elev- förutsättningar mellan skolor har ökat kraftigt . En intressant fråga är därför i vilken utsträckning de växande skillna- derna i elevresultat mellan skolor beror på ökande skillnader i mät- bara elevförutsättningar och hur mycket som kan förklaras av andra faktorer, såsom skillnader i elevsortering som vi inte kan mäta, skolornas kvalitet eller betygssättning. Figur 6.4 visar mellanskolvariationen i betyg och prov i Åk 9, med och utan att beakta skillnader i skolornas elevsammansättning. De olika resultatmåtten ger en förhållandevis samstämmig bild. ökade skillnaderna mellan skolor med 6–6,5 pro- centenheter.3 Den streckade linjen i figur 6.4 visar skillnader mellan skolor för elever med samma mätbara familjebakgrund.4 Genom att ta hänsyn till elevernas egenskaper försvinner huvuddelen av den ökande mellanskolvariationen. –ökade betygs- skillnaderna mellan skolor med 0,3–0,. Den kvar- stående ökningen av provresultat är något större än för betyg och uppgår till för perioden –2017. Samman- taget har således skolans betydelse för elevernas resultat i grund- skolan ökat svagt , och skolan förklarar omkring 3–av skillnaderna i elevresultat. 3Nivåskiftena i mellanskolvariationen i samband med byten av betygssystemen är svårtolkad då betygen och proven i olika system inte är helt jämförbara. Förändringarna har därför beräknats inom varje betygssystem. 4Vi beaktar skillnader i elevförutsättningar på samma sätt som i kommunanalysen. Se fotnoten till figur 6.2 för detaljer. Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 Not: Figuren visar intraklasskorrelationer för elevernas betyg i genomsnittsbetyg/meritvärde, betyg i kärnämnen i Åk 9 samt prov i kärnämnen i åk 9, med avseende på skola, med och utan att ta hänsyn till elevernas förutsättningar. Skillnader i elevförutsättningar mellan skolor beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelse - månad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, indikatorer för saknade uppgifter om mamman eller pappan, samt skolfixa effekter. Residualerna från betygsregressionerna adderas till de skolfixaeffekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och vi rela - terar korrelationerna till den totala betygsvariationen. Den första lodräta linjen anger införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet i , medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. Frågan är i vilken utsträckning de uppmätta resultatskillnaderna mellan skolor speglar skillnader i elevernas kunskaper, och vad som beror på skillnader i betygssättning eller provrättning. (2019) visar att skolor skiljer sig avsevärt i sin betygssättning för elever med samma provresultat, och att lärarna tenderar att kom- pensera för dåliga provresultat. Om skillnaderna i betygssättning mellan skolor har ökat, skulle betygsskillnader mellan skolor kunna tillta även om skillnaderna i kunskaper inte har ökat. Det är också möjligt att kompensatorisk betygssättning skulle kunna dölja ökade kunskapsskillnader mellan skolor. Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i För att undersöka vilken betydelse betygssättningen har för de ökade skillnaderna mellan grundskolor, studerar vi de grundläg- gande kursbetygen i kärnämnen på gymnasiet för elever som gått på olika grundskolor.5 Betygen på gymnasieskolan kan ses som externt satta ur grundskolornas perspektiv och borde därmed inte spegla elevsammansättning eller betygssättningskultur. Det är förstås möjligt att betygsinflation på delvis ”smittar av sig” till gymnasiet, eftersom antagningen till gymnasiet baseras på grundskolebetyg och därmed avgör vilka program och gymnasie- skolor eleverna kommer in på. Det finns vidare ett visst samband mellan elevsammansättningen i och på gymnasieskolan, varför kompensatorisk betygssättning på gymnasiet skulle kunna underskatta skillnaderna.6 Vi tror dock att de inledande kursbetygen i kärnämnen på gymnasiet utgör ett mer objektivt mått på elevernas grundskolekunskaper, än betygen som sätts i . Figur 6.5 visar skillnader i gymnasieresultat mellan elever som gått på olika grundskolor, med och utan att beakta skillnader i observerade elevegenskaper. Skillnaderna mellan grundskolor upp- visar en mycket snarlik utveckling om skolresultaten mäts med de inledande kurserna på gymnasiet i stället för i . Precis som tidigare kan huvuddelen av skillnaderna i gymnasieresultat mellan grundskolor förklaras av ökad elevsortering. Det gäller såväl betyg som provresultat. ökade dock skillna- derna mellan grundskolor – mätt med de inledande kursbetygen på gymnasiet – med när vi tar hänsyn till mätbara skillnader i elevsammansättning mellan skolor (de streckade linjerna). Motsvarande ökning var ungefär hälften så stor mätt med grundskolebetyg. Det tyder på att skillnaderna i kunskaper mellan grundskolor har ökat mer än vad grundskole- 5I den linjebaserade gymnasieskolan gavs inte kursbetyg varför vi i stället använder slut- betygen i svenska, matematik och engelska. För elever som undervisats enligt läroplan Lpf94 studerar vi betygen i kurserna Svenska A (Svenska som andraspråk A), Matematik A samt Engelska A. I den nya gymnasieskolan använder vi kurserna Svenska 1 (Svenska som andra- språk 1), Matematik 1a (yrkesprogram), Matematik 1b (ekonomiprogrammet, estetiska pro- grammet, humanistiska programmet och samhällsvetenskapsprogrammet), Matematik 1c (naturvetenskapsprogrammet och teknikprogrammet) samt Engelska 5. Vi skalar om gym- nasiebetygen för de kurser som varierar mellan program (exempelvis grundkurserna i mate- matik ) genom att ersätta varje betygssteg i en kurs med det genomsnittliga betyget i motsvarande ämne på . 6Korrelationen mellan skolkamraternas predicerade betyg i och på gymnasiet uppgår till 0,44 för perioden –2017. Om man tar hänsyn till genomsnittsskillnader i elevsammansättning mellan kommuner (kommunfixa effekter) sjunker korrelationen till 0,34. Korrelationen för elever i samma gymnasieprogram och kommun uppgår till 0,15. Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 Det bör dock betonas att fortfarande förklarar relativt lite av skillnaderna i kunskaper; av resultatskillnaderna mellan elever. Not: Figuren visar intraklasskorrelationer för elevernas betyg och provresultat i kärnämnen på gym - nasiet, med och utan att ta hänsyn till elevernas skolområde och förutsättningar. Skillnader i elevförut - sättningar mellan skolor beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets fö- delse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, indikatorer för saknade uppgifter om mamman eller pappan, samt skolfixa effekter. Residualerna från betygsregressionerna adderas till de skolfixaeffekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och vi relaterar korrelationerna till den totala betygsvari ationen. Den första lodräta linjen anger införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet i grund- skolan, medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. Frågan är vad den något ökade betydelsen av för elev- ernas resultat beror på. En betydande förändring är expansionen av fristående grundskolor. gick av eleverna i en fristående grundskola; var motsvarande siffra . För att belysa vilken roll fristående skolor har spelat för de ökade skillnaderna mellan Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i grundskolor redovisar vi mellanskolvariationen separat för fri- stående och kommunala skolor, samt skillnaden mellan de två typerna av huvudmän. Dessa figurer beaktar dessutom mätbara skill- nader i elevegenskaper. Figur 6.6 visar att betygsskillnaderna i års- kurs 9 är större mellan fristående grundskolor än mellan kommunala skolor. Betygsskillnaderna mellan fristående skolor minskade , för att sedan öka igen. Skillnaderna mellan fristående och kommunala skolor visar ett liknande mönster, med ökade skillnader . Däremot är betygs- skillnaderna mellan kommunala skolor så gott som oförändrad . De senaste årens svaga ökning av betygsskillnaderna mellan grundskolor för elever med liknande egenskaper beror därmed på en ökning av andelen elever i fristående skolor som både skillnaden mellan fristående och kommunala skolor och skillnaderna inom gruppen fristående skolor har ökat något.7 7 Vi återkommer med en fördjupad analys om resultatskillnaderna mellan fristående och kommunala skolor i kapitel 7. Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 Skillnad kommunala och fristående skolor Not: Figuren visar intraklasskorrelationer med avseende på grundskola för elevernas betyg i kärnämnen i och på gymnasiet, med hänsyn tagen till elevernas förutsättningar, uppdelat på kommu - nala och fristående huvudmän. Skillnader i elevförutsättningar mellan grundskolor beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelse - månad, dummyvariabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i e ller ut- anför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, samt skolfixa effekter. Residu- alerna från betygsregressionerna adderas till de skolfixaeffekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och vi relaterar korrelationerna till den totala betygsvariationen. Den första lod - räta linjen anger införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet i , medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. Figur 6.7 visar att utvecklingen av skillnaden mellan grundskolor ser likartad ut när vi i stället använder betygen på de inledande gym- nasiekurserna som utfall. Det finns dock några skillnader. För det första är skillnaderna mellan fristående grundskolor mindre för gymnasiebetygen än för grundskolebetygen. Det skulle kunna bero på skillnader i betygssättning mellan fristående skolor på grund- skolan. För det andra ökar betydelsen av kommunala grundskolor för elevernas gymnasiebetyg under en stor del av perioden. Totalt har skillnaden mellan kommunala skolor ökat med omkring 1 pro- centenhet. sker dock ingen ök- Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i ning, vilket ligger i linje med utvecklingen för grundskolebetygen. Den svaga ökningen av betydelse för elevresultaten tycks därmed utgöras av en kombination av tilltagande skillnader mellan såväl fristående skolor som kommunala skolor, och en växande andel elever i fristående skolor. Skillnad kommunala och fristående skolor Not: Figuren visar intraklasskorrelationer med avseende på grundskola för elevernas betyg i kärnämnen på gymnasiet, med hänsyn tagen till elevernas förutsättningar, uppdelat på kommunala och fris tående huvudmän. Skillnader i elevförutsättningar mellan grundskolor beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummy - variabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbild - ningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, samt skolfixa effekter. Residualerna från betygsregressionerna adderas till de skolfixaeffekterna och används sedan för att skatta intraklasskor - relationer, och vi relaterar korrelationerna till den totala betygsvariationen. Den första lodräta linjen anger införandet av det mål- och kunskapsrelaterade betygssystemet i , medan den andra linjen visar införandet av nuvarande betygssystem. En annan tänkbar förklaring till de svagt ökande skillnaderna mellan grundskolor skulle kunna vara en ökad sortering av elever till skolor med avseende på dolda elevegenskaper. Avsnitt 3.2 visar att skol- segregationen har tilltagit kraftigt under , vil- Resultat och likvärdighet i Bilaga 7 till LU2019 ket också är huvudförklaringen till de ökande resultatskillnaderna mellan grundskolor. Beskrivningarna av den tilltagande skolsegre- gationen baseras av naturliga skäl bara på mätbara elevegenskaper, men det förefaller inte orimligt att elevsorteringen till grundskolor kan ha ökat också med avseende på egenskaper som vi inte kan mäta. För att undersöka denna fråga närmare har vi valt att undersöka hur utvecklingen av mellanskolvariansen påverkas när vi också tar hän- syn till skolresultaten för elevernas syskon. Som visas mer ingående i följande avsnitt så är syskons skolresultat högt korrelerade, och genom att ta hänsyn till syskons resultat kan vi fånga upp mer svår- mätbara bakgrundsfaktorer som syskon har gemensamt. Syskonens skolresultat kan därmed fungera som ett mått på elevernas mer svår- mätbara egenskaper, även om det förstås troligen finns många kvar- varande omätbara egenskaper.8 8Förklaringsgraden (R2) i en regression av gymnasiebetygen mot alla elevers mätbara egen- skaper samt fixa effekter för grundskola stiger med (från 0,291 till 0,363) när syskonens skolresultat läggs till som kontrollvariabel. Bilaga 7 till LU2019 Resultat och likvärdighet i Not: Figuren visar intraklasskorrelationer med avseende på grundskola för elevernas betyg i kärnämnen på gymnasiet, med hänsyn tagen till elevernas förutsättningar, uppdelat på alla el ever och elever med syskon. Skillnader i elevförutsättningar mellan grundskolor beaktas genom att först skatta årliga betygsregressioner där vi kontrollerar för elevernas kön, dummyvariabler för födelsemånad, dummy - variabler för födelseland, indikatorer för om elevens föräldrar är födda i eller utanför , mammans och pappans ålder vid barnets födelse, elevens födelseordning, antalet syskon, indikator för om föräldrarna har separerat före skolstart, dummyvariabler för mammans och pappans högsta utbildningsnivå, mammans och pappans inkomst vid 35–, samt skolfixa effekter. För elever med syskon tar vi också hänsyn till syskonets gymnasiebetyg i kärnämnen. Residualerna från betygsregress - ionerna adderas till de skolfixaeffekterna och används sedan för att skatta intraklasskorrelationer, och virelaterar korrelationerna till den totala betygsvariationen. De heldragna linjerna visar mellanskol - variansen utan att ta hänsyn till elevegenskaper, medan de streckade linjerna visar skillnaderna mellan grundskolor när hänsyn tas till elevförutsättningar.