Zusammenfassung
Die berufliche Grundbildung auf Sekundarstufe II ist in der Schweiz stark vertikal stratifiziert. Schulisch anspruchsvollen Berufslehren mit hohem Bildungs- und Laufbahnpotenzial stehen anspruchsärmere Lehren mit geringerem Potenzial gegenüber. Die Selektionsmechanismen, die beim Zugang zu diesem stratifizierten System am Werk sind, sind bislang kaum erforscht, ebenso wenig wie die Wirkungen solcher Programme auf die weitere Ausbildungs- und Erwerbslaufbahn. Der vorliegende Beitrag auf Basis der Daten von TREE (Transitionen von der Erstausbildung ins Erwerbsleben) modelliert zunächst die Selektion beim Übertritt in berufliche Grundbildungen mit unterschiedlich hohem (berufs-)schulischen Anteil. Mit einem Matchingverfahren werden in einem zweiten Schritt die Wirkungen solcher Programme auf die weitere Ausbildungs- und Erwerbslaufbahn abgeschätzt. Die Ergebnisse belegen, dass die Eintrittsselektion in die berufliche Grundbildung stark institutionell kanalisiert erfolgt und weniger von Leistungsmerkmalen als vielmehr von Merkmalen der sozialen Herkunft bestimmt ist. Die Wirkungsanalyse zeigt, dass es sich auch bei vergleichbaren schulischen und familiären Ausgangsbedingungen ungünstig auf die späteren Ausbildungs- und Arbeitsmarktchancen von Jugendlichen auswirkt, wenn Jugendliche nach der obligatorischen Schule eine Lehre mit geringem (berufs-)schulischen Anteil durchlaufen.
Abstract
Swiss vocational education and training (VET) at upper secondary level is characterised by strong vertical stratification. Academically demanding programmes with high potential for further education and labour market careers contrast with academically more modest programmes of restricted potential. To date, there is little research available on the selection mechanisms at work with regard to access to this stratified system, just as little as there is on the effects of these programmes on subsequent education and careers. Drawing on the Swiss longitudinal TREE (Transitions from Education to Employment) data set, this article first models the selection at the transition to basic VET with varying degrees of (vocational) schooling. In a second step and by means of a matching procedure, we estimate the effects of these programmes on subsequent education and careers. Our findings highlight that entry selection into basic VET is strongly channelled institutionally, and is determined less by skills and achievement than by characteristics of social origin. The analysis of effects shows that, even under comparable initial school and family conditions, enrolling in a basic VET programme with restricted academic programme has an unfavourable effect on later training and career opportunities.
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Notes
Vergleichbar mit der Hauptschule in Deutschland.
Vgl. Bildungsindikatoren des Bundesamts für Statistik (www.bfs.admin.ch).
Vgl. SBFI-Lehr- oder Nahtstellenbarometer: www.sbfi.admin.ch.
Da sich ein verzögerter Eintritt ungünstig auf den späteren Bildungsverlauf auswirken kann (siehe Sacchi und Meyer 2016), berücksichtigen wir nur Jugendliche, die nach der Sekundarstufe I direkt in eine Berufsbildung einsteigen.
Für knapp 150 Fälle (7 %) fehlen die nötigen Angaben zur Verknüpfung mit der Datenbank oder die Lektionenzahl.
Eine Unterteilung mit einem anderen lokalen Minimum (Dreiecke in der Abbildung) ergibt vergleichbare, aber statistisch weniger gut gesicherte Ergebnisse.
Schließt Universitäre, Fach- und Pädagogische Hochschulen ein.
Der Indikator für prekäre Beschäftigung umfasst Unterbeschäftigung, befristete Arbeitsverhältnisse sowie Arbeit auf Abruf (Gomensoro et al. 2017, S. 18).
Die Ergebnisse sind sehr ähnlich, wenn wir eine reine Designgewichtung ohne Non-response-Korrektur verwenden.
Unter Ausschluss der nur bei einem randomisierten Teilsample erhobenen PISA-Mathematikkompetenz entspricht die Zahl der Imputationen dem Prozentsatz an Fällen mit mindestens einer fehlenden Angabe (siehe White et al. 2011, S. 388). Für die Imputation werden auch Designvariablen herangezogen (vgl. Rubin 1996).
Die Rückwärtsbereinigung stützt sich auf Design-adjustierte F‑Tests der Hypothese, dass alle zu einer Variablen gehörigen Effektparameter Null sind. Die Rückwärtsbereinigung vermindert die Zufallsvarianz in den Propensity Scores (Caliendo und Kopeinig 2008, S. 38).
Hinzu kommt die Stable Unit Treatment Value Assumption (vgl. Di Prete und Gangl 2004, S. 402).
Zur Schätzung der individuellen Kausaleffekte (EICI) ziehen wir das Stata-Modul „psmatch2“ heran, wobei wir den von Di Prete und Gangl (2004, S. 413) vorgeschlagenen Caliper-Parameter verwenden und die Analyse auf den „Common Support“ beschränken.
Die von Stuart (2010) genannten Kriterien bzgl. Propensity Scores sowie kovariatenspezifischen Residualvarianzen sind erfüllt.
Der Sampleumfang reduziert sich noch zusätzlich wegen Fällen außerhalb des „Common Support“ (n < 20) sowie wegen fehlenden Angaben (z. B. Erwerbeinkommen nur für Erwerbstätige, Item Missings).
Anders als konventionelle Bootstrap-Verfahren (vgl. Abadie und Imbens 2008) ermöglicht dies eine konsistente Schätzung der Samplevarianz für Nearest-Neighbour-Verfahren.
Auf Anregung der peer reviewers haben wir Interaktionsterme zwischen Schulnoten und -typ ins Modell integriert, die bei eher bescheidener Teststärke aber weder für die Unterrichtssprache (P-Wert = 0,60) noch für die Mathematik (P-Wert = 0,75) signifikant sind.
Ganz eindeutig ließe sich dieser Mechanismus nur belegen, wenn wir nicht nur die Nachfrage, sondern auch das Angebot an Lehrstellen in den beiden Kategorien statistisch kontrollieren könnten.
Die Variation der Random Effects (von ursprünglich immerhin 0,1) reduziert sich auf praktisch 0, wenn der kantonale Anteil Schülerinnen und Schüler in Typen mit Grundanforderungen und die Interaktion mit dem Schultyp kontrolliert ist. Das kann man als Hinweis werten, dass nach Kontrolle dieser Faktoren auf Kantonsebene kaum noch unbeobachtete Heterogenität verbleibt. Ganz anders auf der Ebene der Schulen, wo die unbeobachtete Heterogenität hoch bleibt. Dies dürfte auf Faktoren wie Schulqualität und -komposition sowie Unterschiede im lokalen Lehrstellenmarkt zurückzuführen sein.
Für Deutschland entspricht dies kaufkraftbereinigt rund 250 €.
Dies entspricht in unserem Analysesample einem Drittel einer ISEI-Standardabweichung (Tab. 4).
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Danksagung
Wir bedanken uns bei Miriam Grønning und Irene Kriesi für die Daten zu den institutionellen Merkmalen der beruflichen Grundbildung und die Unterstützung bei deren Analyse.
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Meyer, T., Sacchi, S. Wieviel Schule braucht die Berufsbildung? Eintrittsdeterminanten und Wirkungen von Berufslehren mit geringem schulischen Anteil. Köln Z Soziol 72 (Suppl 1), 105–134 (2020). https://doi.org/10.1007/s11577-020-00679-y
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