BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Børne- og Undervisningsudvalget 2019-20
BUU Alm.del Bilag 182
Offentligt

Eftersyn af institutionsudviklingen på

undervisningsområdet

AFRAPPORTERING TIL BØRNE- OG UNDERVISNINGSMINISTERIET OG FINANSMINISTERIET

APPENDIKS

Marts 2020

Implement Consulting Group

Strandvejen 54

2900 Hellerup

Tel +45 4586 7900

Email [email protected]

Implementconsultinggroup.com

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Appendiks

Dette appendiks er et supplement til hovedrapporten og indeholder to dele. Appendiks A er en beskrivelse af de

metoder, som er anvendt i eftersynet af institutionsudviklingen. Appendiks B er en detaljeret beskrivelse af analy-

serne i hovedrapportens kapitel om sammenhængen mellem afstand til og frafald på uddannelser.

Oversigt over indhold i appendiks

Appendiks A

–

Anvendt metode og oversigt over datakilder

Appendiks B

–

Analyse af sammenhæng mellem afstand til og frafald på uddannelser

Side

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Appendiks A – Anvendt metode og over-

sigt over datakilder

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Indhold i appendiks A

1. Introduktion ........................................................................................................................................................ 5

2. Institutionssignalement ...................................................................................................................................... 5

Datakilder ...................................................................................................................................................... 5

Metode til fordeling af elevbestand ................................................................................................................ 8

3. Kortlægning ved hjælp af spørgeskemaer ......................................................................................................... 12

4. Kortlægning ved hjælp af interviews .................................................................................................................. 13

5. Metode til analyse af udviklingen i institutionernes bygningsmasse .................................................................. 14

6. Metode til analyse af udviklingen i institutionernes styring, ledelse, stabs- og supportfunktioner ...................... 17

7. Metode til analyse af incitamenter og praksis for samarbejder og fusioner ....................................................... 19

8. Metode til analyse af institutionsudviklingens betydning for kvaliteten .............................................................. 20

9. Metode til analyse af sammenhængen mellem afstand til og frafald på uddannelser ........................................ 22

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

1. Introduktion

Det samlede eftersyn af institutionsudviklingen på ungdomsuddannelsesområdet er baseret på en række forskellige

datatyper og metodiske fremgangsmåder, som samlet set giver et dækkende billede af institutionsudviklingen siden

2007. Det betyder også, at detaljeringsgraden af data varierer, idet der både anvendes data på individniveau og

institutionsniveau. Ligeledes varierer den periode, som data giver mulighed for at analysere, hvor eksempelvis re-

gisterdata og institutionskarakteristika indeholder datapunkter for flere år, mens interviews og spørgeskemadata

udelukkende er baseret på data for 2019.

Helt overordnet kan datatyperne inddeles i tre kategorier:

Institutionssignalementet:

Data på institutionsniveau fra en række registre og databaser, fx institutionsre-

gistret og Danmarks Statistik.

Spørgeskemadata:

Data fra to spørgeskemaer, som institutionerne har besvaret i 2019.

Interviewdata:

Data fra interviews på institutionsbesøg i 2019.

Institutionssignalementet

indeholder data som giver et bredt signalement af hver institution over tid. Institutionssig-

nalementet indeholder data fra Børne- og Undervisningsministeriets (BUVM) institutionsregister, Danmarks Stati-

stik, Regnskabsportalen, BBR, CVR-registret mv. Data fra Danmarks Statistik fremgår i institutionssignalementet

på institutionsniveau, men anvendes i nogle delanalyser på individniveau.

Spørgeskemadata

er data fra to spørgeskemaundersøgelser, der er udført som en del af eftersynet af institutions-

udviklingen. Spørgeskemaerne er besvaret på institutionsniveau og giver information om dels udviklingen i institu-

tionernes bygninger og dels institutionernes styringsmæssige, organisatoriske og faglige udvikling. Spørgeskema-

undersøgelsen er udført i 2019, men institutionerne har i nogle spørgsmål foretaget retrospektive vurderinger af

udviklingen over tid.

Interviewdata

er indsamlet i efteråret 2019 igennem 33 institutionsbesøg på repræsentativt udvalgte institutioner.

Fra interviewene anvendes institutionernes detaljerede beskrivelser af nuværende og tidligere organisering, styring,

samarbejdsformer mv.

I hvert af hovedrapportens kapitler anvendes flere datatyper til at belyse institutionsudviklingen inden for det givne

område, hvorfor datatyperne heller ikke kan henføres til specifikke kapitler, fx belyses udviklingen i institutionernes

supportfunktioner både ved hjælp af karakteristika fra institutionsregisteret, institutionernes svar på spørgeskemaet

samt eksempler fra interviews.

I de første tre afsnit nedenfor præsenteres de tre overordnede datatyper samt hvilke opmærksomhedspunkter og

forbehold, der er i forbindelse med hver af typerne. I de dernæst følgende afsnit uddybes en række specifikke

metodeforhold for de gennemførte analyser, da disse går på tværs af datatyperne.

2. Institutionssignalement

I arbejdet med eftersynet af institutionsudviklingen har en større dataindsamling fra en lang række kvantitative

datakilder fundet sted. Formålet med denne har været at skabe et datasæt, der kan benyttes til retvisende at be-

skrive udviklingen blandt ungdomsuddannelsesinstitutioner i perioden 2007-2018.

Dette datasæt refereres til som institutionssignalementet, da det indeholder en række variable for alle landets ung-

domsuddannelsesinstitutioner i den angivne periode.

Datakilder i institutionssignalementet

Nedenstående tabel indeholder en oversigt over samtlige anvendte variable i institutionssignalementet og dermed

alle variable anvendt i eftersynets analyser - dog eksklusive data fra det udsendte spørgeskema, der behandles

selvstændigt i afsnit 3. For hver enkelt variabel er den pågældende datakilde opskrevet, og ligeledes er variablens

dækningsgrad ift. institutioner og tid beskrevet. En note beskriver variablen og dennes afgrænsning.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

I kortlægning af den generelle udvikling blandt ungdomsuddannelsesinstitutioner og i Danmarkskortet betragtes

perioden 2007-2018, mens eftersynets kvalitets-, transport- og bygningsanalyse som udgangspunkt beskæftiger

sig med perioden 2010-2018.

Tabel A.1. Variable inkluderet i institutionssignalementet

Område

Data

Geografi (urbanise-

ringsgrad)

Kilde

Institutionsregistret,

CVR og DSTs klas-

sifikation af urbani-

seringsgrad

Regnskabsportalen

Dækning (institutio-

ner)

Alle institutioner

Dækning (peri-

ode)

2007-2018

Akkumulering af elevak-

tivitet hvor en årselev

svarer til en elev på fuld

tid i 40 uger

Antal elever, der pr. 30.

september går på en

gymnasial eller er-

hvervsfaglig uddan-

nelse

Antal kursister, der af-

slutter et kursus i det

pågældende år

Institutionernes afdelin-

ger er defineret med ud-

gangspunkt i deres

adresser. Yderligere er

der indhentet oversigter

over institutionernes P-

numre i CVR-registre-

ret, ligesom der er fore-

taget tjek af institutions-

hjemmesider

Gennemsnitlig afstand

fra hovedskolen til afde-

lingerne

Forskellige udbudte ud-

dannelsestyper på insti-

tutionen. Uddannel-

serne er koblet til de

elever, der går på insti-

tutionen. Der eksisterer

et databrud for er-

hvervsskoler i 2015 i

forbindelse med EUD-

reformen

Note

Størrelse (årselever)

Dækker ca. 200 insti-

tutioner

Alle institutioner med

erhvervsfaglige eller

gymnasiale uddannel-

ser

Alle institutioner med

VEU-kursister

2011-2018

Størrelse (elevbe-

stand)

DST (registerdata)

2010-2018

Størrelse (antal kursi-

ster)

DST (registerdata)

2010-2018

Størrelse og ud-

bud

Antal afdelinger

DST (registerdata)

Alle institutioner

2007-2018

Gennemsnitlig af-

stand mellem afdelin-

ger

Institutionsregistret

og CVR

Alle institutioner

2010-2018

Antal uddannelser

DST (registerdata)

Alle institutioner

2010-2018

Økonomi

Omkostninger i alt og

opdelt på følgende:

- Undervisning

- Ledelse og admini-

stration

- Bygningsdrift

- Markedsføring

- Administrative fæl-

lesskaber for værtsin-

stitution

- Kostafdeling

Soliditetsgrad

Likviditetsgrad

Regnskabsportalen

Ca. 200 institutioner

2012-2018

Regnskabsportalen

Ca. 180 institutioner.

2012-2018

BBR: Nyeste år

Sparenergi bruges til

at estimere bygnings-

massen/-arealet til-

bage i tid

Bygningsmasse-

Bygningsmasse og

og lokale-anven-

anvendelse af den

delse

BBR og Sparenergi

Alle institutioner

Sparenergi:

2006-2017

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Lokaleanvendelse

Eje og leje, oversky-

dende kapacitet

Ændringer i byg-

Større ændringer

ningskomposi-

tion

Til- og ombygninger

Spørgeskema

145 institutioner

Nyeste år

Spørgeskema

BBR

145 institutioner

Alle institutioner

Nyeste år

Afstanden fra elever-

nes folkeregister-

adresse til uddannel-

sesstedet målt i km

Indikator for om eleven

eller dennes forældre

står som bruger af mi-

nimum et køretøj i mo-

torregistret

Opgjort på elevens bo-

pælskommune relativt

til områdets størrelse

Rejsetiden og afstand

fra det geografiske

midtpunkt af kommu-

nen til hver af de afde-

linger kommunens ele-

ver går på

Restgruppen af unge i

aldersgruppen 15-29,

som hverken er i gang

med en uddannelse el-

ler er i beskæftigelse

Afstand fra bopæl til

uddannelsessted

Danmarks Statistik

Alle institutioner

2010-2018

Bil i husstanden

Danmarks Statistik

(motorregistret)

Alle institutioner

2010-2018

Transporttid og -

Adgang til offentlig

muligheder

transport:

- antal afgange

- antal stationer og

stoppesteder

Rejseplanens API

Alle institutioner

Nyeste år

Rejsetid pr. km

Openstreetmap

Alle institutioner

Nyeste år

Størrelse på rest-

gruppen

Økonomi- og Inden-

rigsministeriet

Alle institutioner

2017

Elevernes socioøko-

nomiske baggrund

efter:

Socioøkonomisk

- Alder

baggrund

- Køn

- Bopælskommune

- Indvandringsstatus

Forældrenes socio-

økonomiske status

efter:

- Forældrenes ind-

komst

- Forældrenes højest

fuldførte uddannelse

Danmarks Statistik

Alle institutioner

2010-2018

Danmarks Statistik

Alle institutioner

2010-2018

Trivsel

Kvalitetsmål

Alle erhvervsskole

2015-2018

Trivselsmålingen er et

obligatorisk spørge-

skema, og den gen-

nemsnitlige indikator

ligger på skalaen mel-

lem 1 og 5

Frafald opgøres årligt,

og matcher bestanden

i det år, hvor eleven er

registreret på skolen

den 30. september.

Frafald

Alle institutioner

(ekskl. VEU)

2010-2017

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Derfor er data ikke

fuldt dækkende i 2018,

da eleven kun vil have

tre måneder til at falde

fra, hvor data vil vise

det

Da VEU-kursisterne

opgøres pr. kursus-af-

slutning er der ikke

samme data-udfor-

dring med denne gen-

nemførelsesrate som

der er med frafald for

elever

Overgangssandsynlig-

heden er dannet på

baggrund af elever,

der har fuldført hele

deres uddannelse

Overgangssandsynlig-

heden er dannet på

baggrund af elever,

der har fuldført hele

deres uddannelse

Gennemførelsesrate

VEU

2010-2018

Overgang til beskæf-

tigelse (3 mdr. og 12

mdr.)

Alle institutioner

(ekskl. VEU)

2011-2016/2017

Overgang til uddan-

nelse (3 mdr. og 27

mdr.)

Alle institutioner

(ekskl. VEU)

2011-2016/2017

Karakterer

Alle almene gymna-

sier

2010-2018

Metode til fordeling af elevbestand

I eftersynets kvalitets-, transport- og bygningsanalyse har det været nødvendigt at koble individdata sammen med

data på institutionsniveau. Denne øvelse er gennemført for at kunne analysere sammenhængen mellem institutio-

nelle karakteristika og enkelte individers valg og adfærd. For at kunne identificere enkelte individer og deres adfærd

i data, er det nødvendigt at betragte bestanden af elever på en institution. Bestanden af elever på en given institution

er et øjebliksbillede af præcis hvilke individer, der er tilknyttet institutionen d. 30. september i det pågældende år.

Kendes denne bestand, og er den korrekt fordelt, er det muligt at koble individdata sammen med institutionsdata.

Rent praktisk registreres elever både på en hovedskole (institutionernes juridiske enhed) og en konkret afdeling -

også i tilfælde af at en afdeling er fysisk placeret på samme adresse som den juridiske hovedskole. BUVM har forud

for projektopstart identificeret flere fejlregistreringer, hvor elever udelukkende er blevet registreringer på en hoved-

skole og ikke samtidig på en konkret afdeling, hvilket repræsenterer en udfordring ift. at foretage en korrekt fordeling

af bestanden.

Denne mistanke om fejlregistreringer bekræftes af, at data fra Danmarks Statistik viser, at flere institutioner alene

har registreret elever på hovedskoler frem for på individuelle afdelinger. Bestanden på institutionen er dermed ikke

i overensstemmelse med den registreringsmodel, som BUVM anvender.

Disse uoverensstemmelser i data er søgt håndteret ved anvendelse af to metoder. Først er mikrodata for de på-

gældende elever blevet undersøgt for at finde ud af, om det umiddelbart er til at identificere, hvilken afdeling de

tilhører. Dernæst benyttes data fra et spørgeskema, der har været udsendt til alle institutionerne, hvor de har kunne

angive hvor mange elever, der går på hver afdeling.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Fordeling af bestand ved brug af mikrodata

I dette afsnit kortlægges, hvordan analyse af mikrodata er blevet benyttet til at fordele individer ud på afdelinger

vha. objektive kriterier. Omfanget af bestanden, der som udgangspunkt er fordelt forkert, er ca. 5 pct. af elevbe-

standen på gymnasiale uddannelser i 2018 og 15 pct. af elevbestanden på erhvervsfaglige uddannelser

jf. Figur

A.1.

Dette svarer til, at 158.449 elever pr. år skal omfordeles internt på 86 forskellige institutioner. Kursister på

voksen- og efteruddannelsescentre kan også være fejlagtigt registreret på en hovedskole. Denne fejlregistrering

omhandler kursister på i alt 24 institutioner, hvilket svarer til ca. 15 pct. af kursistpopulationen i hhv. 2010 og 2018

jf. Figur A.2.

I samarbejde med Styrelsen for It og Læring (STIL) er det blevet konkluderet, at kursister ikke kan

fordeles ved samme principper som elever ved brug af mikrodata, hvorfor kursisterne udelukkende fordeles vha.

spørgeskemadata.

Figur A.1. Omfanget af fejlregistrerede elever før behandling, 2010 og 2018

Figur A.2. Omfanget af fejlregistrerede kursister før behandling, 2010 og

2018

I samarbejde med STIL er der blevet ud-

arbejdet en metode til at kunne fordele

elevbestanden ved brug af mikrodata.

Denne metode

bygger dels på STIL’s tid-

ligere arbejde med fordeling af elevoptag

ud på respektive afdelinger og dels på

STIL’s kendskab til data.

Implement/

DAMVAD har efterfølgende foretaget

kodningen og fordelingen af elever.

Metoden er hierarkisk, hvilket indebærer,

at der i en bestemt rækkefølge anvendes

udvalgte principper i fordelingen af data,

og på denne måde fordeles eleverne ud

på de enkelte afdelinger. Enkelte princip-

per er blevet justeret undervejs, hvis ind-

sigterne har givet anledning til dette.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Som led i fastlæggelsen af principperne er det indledningsvist blevet vurderet, om registre over elevtilgangen kunne

benyttes som fordelingsnøgle. Dog er disse data meget lig de oprindelige institutionsdata, hvilket betyder, at brugen

af elevtilgang ikke kan give en forbedret fordeling af elever, og princippet er derfor blevet valgt fra.

I det følgende uddybes de principper, som er blevet anvendt i den faktiske fordeling ved brug af mikrodata. For

hvert princip frasorteres elever, og dette indebærer, at efterfølgende principper kun påføres elever, der ikke er

blevet fordelt ved brug af foregående princip og så fremdeles. De anvendte principper og deres effekt er følgende:

Institutioner med én afdeling

Første princip fordeler eleverne ud på afdelinger, hvis der kun findes en enkelt afdeling under institutio-

nen. Elever og institutioner, der fordeles ud ved dette princip, inkluderer:

7,8 pct. af den samlede elevbestand fra 2010-2018.

Seks institutioner i perioden. Det har ikke været muligt at fordele fejlregistrerede elever ud i alle år

for institutionerne, da fordelingen afhænger af, om kriteriet er opfyldt hvert år. Fx er AMU Nordjyl-

lands elever fordelt ud i 2011-2018 men ikke i 2010, da institutionen står noteret som havende flere

afdelinger i dette år.

Match mellem elevens tilmeldte uddannelsestype og institutionens udbudte uddannelsestype

Andet princip fordeler eleven ud på den afdeling, der som den eneste udbyder den uddannelsestype,

eleven er tilmeldt. Der skelnes her kun mellem erhvervsfaglige og gymnasiale uddannelser på overord-

net niveau. Det vil sige, at hvis institutionen kun en enkelt afdeling af

typen ”Gymnasier og

Hf-kurser”,

flyttes elever tilmeldt en gymnasial uddannelse hertil. Elever og institutioner, der fordeles ud ved dette

princip, inkluderer:

8,3 pct. af den samlede elevbestand fra 2010-2018.

Otte institutioner i perioden. Bemærk at det ikke nødvendigvis er alle elever på en institution, der

fordeles ved dette princip, da elever kun fordeles, hvis den tilmeldte uddannelsestype er den eneste

udbudte på en afdeling.

Match mellem elevens specifikke uddannelse og institutionens udbudte uddannelser

Tredje princip fordeler eleverne ud på den afdeling, der som den eneste uddanner andre elever med den

samme specifikke uddannelse. En elev under uddannelse til tømrer vil derfor blive fordelt til en afdeling,

hvor der går andre elever, som også er under uddannelse til tømrer. Elever og institutioner, der fordeles

ud ved dette princip, inkluderer:

10,7 pct. af den samlede elevbestand fra 2010-2018.

47 institutioner i perioden. Det skal igen bemærkes, at det ikke er alle elever fra en institution, der

nødvendigvis fordeles ved dette princip grundet dets afgrænsning.

Elevens 1. prioritetsansøgning matches med institutionens afdelinger.

Fjerde princip benytter data fra den fælles tilmelding til ungdomsuddannelser til at flytte eleverne derhen,

hvor de har søgt om optagelse, da langt de fleste bliver tildelt deres 1. prioritet. Dog fordeles elever kun

inden for den institution, hvor de er registreret, eftersom institutionen modtager økonomiske midler for

eleverne og derfor må være korrekt angivet. Elever og institutioner, der fordeles ved dette princip, inklu-

derer:

4,6 pct. af den samlede elevbestand fra 2010-2018.

40 institutioner i perioden. For mange institutioner er det kun en lille andel elever, der fordeles ved

dette princip.

I alt har fordeling ved brug af ovenstående principper og mikrodata fordelt 31 pct. af den samlede fejlregistrerede

elevbestand fra i alt 58 forskellige institutioner. Efter denne omfordeling eksisterer der dog fortsat fejlregistreringer

på 69 institutioner i perioden. Disse vil blive håndteret ved spørgeskemadata og sandsynlighedsprincippet, hvilket

uddybes nedenfor.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

I alt skal 81 institutioner med fejlregistrerede elever eller kursister forsøges omfordelt ved brug af spørgeskemaet.

Ikke alle 81 institutioner har dog besvaret spørgeskemaet, men blot 46 institutioner har indsendt et udfyldt spørge-

skema. Disse dækker dog næsten 41.000 elever fra erhvervsskoler eller almene gymnasier. Dermed er det et

begrænset antal af elever, der kan re-fordeles vha. spørgeskemabesvarelser, hvilket særligt skyldes, at flere insti-

tutioner med mange fejlregistreringer ikke har svaret på spørgeskemaet (fx Aarhus TECH og Campus Vejle).

Fordeling af bestand vha. spørgeskemaer

Efter brugen af objektive kriterier og mikrodata til fordeling er antallet af fejlregistreringer blevet reduceret. Herefter

er spørgeskemabesvarelserne blevet anvendt til yderligere at fordele fejlregistrerede elever.

Det oprindelige fokus for denne fordeling har været på korrektion af fejlregistreringer af bestand på hovedskoler,

men i forbindelse med dette dataarbejde, er der blevet identificeret en anden vigtig fejlkilde i den nuværende be-

standsfordeling. Nogle institutioner har hele eller dele af deres elevbestand registreret på enkelte afdelinger frem

for at bruge alle de aktive afdelinger under institutionen.

Dette betyder, at nogle institutioner ser ud til at have mange elever på én enkelt afdeling frem for, at eleverne er

fordelt ud på alle registrerede afdelinger. Denne indsigt betyder, at BUVM og denne fordelingsøvelse ikke blot skal

være opmærksomme på institutioner, der registrerer elever på hovedskolen, men også skal følge op på, om insti-

tutionerne bruger alle deres aktive afdelinger korrekt. I processen med at fordele bestand fra hovedskolerne ud på

afdelingerne er der derfor fordelt en

bestand på ”tomme” afdelinger, hvor

der i spørgeskemaerne er angivet, at der

foregår undervisning.

I det følgende beskrives, hvorledes data fra spørgeskemaerne er blevet benyttet til at fordele den resterende be-

stand ud på afdelinger, samt hvilke udfordringer der potentielt opstår herved.

Selvom en institution har besvaret spørgeskemaet, er det ikke givet, at besvarelsen kan bruges til at fordele be-

standen.

Tabel A.2

viser hvor mange elever og kursister, som blev fordelt ved spørgeskemaerne samt hvor mange

institutioner, hvis bestand er blevet rettet som følge heraf.

Tabel A.2. Resultater fra spørgeskemafordelingen benyttet på institutioner, der har besvaret spørgeskemaet

Antal elever registreret på

hovedskolen

Fejl før spørgeskema-

fordeling

Fejl efter spørgeskema-

fordeling

Andel, der er blevet rettet

med spørgeskemaet

48.497

Antal kursister registreret på

hovedskolen

152.645

Antal institutioner med

fejlregistrerede elever

25.599

64.818

47 %

58 %

56 %

Der er en række udfordringer forbundet med institutionernes besvarelser, der indebærer, at de ikke kan bruges til

at foretage omfordelingen. Disse udfordringer kan fx være at:

Institutionen har i spørgeskemaet meddelt, at hovedskolen er den korrekte institution at registrere elever på,

hvorfor institutionen ikke har registreret elevbestanden på en konkret afdeling. Der mangler således at blive

registreret en afdeling på samme sted som hovedskolen, før institutionens elever kan fordeles korrekt ud på

denne.

Institutionen har ikke fordelt eleverne ud på afdelinger.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Institutionen har i spørgeskemaet fordelt elever ud på en afdeling, der er nedlagt i institutionsregistret. Alter-

nativt kan tomme afdelinger være nedlagt i løbet af perioden, hvorfor det ikke er muligt at estimere, hvor stor

bestanden på pågældende afdeling ville have været.

Afdelingerne, som institutionerne har angivet i spørgeskemaet, stemmer ikke med de officielle afdelinger.

Beregning af antallet af institutioner pr. år og region i perioden 2007-2018

I forbindelse med kortlægningen af institutionsudviklingen er antallet af institutioner pr. år beregnet med udgangs-

punkt i de institutioner, hvor der er bestand og dermed aktivitet. Der er efterfølgende sammenlignet med data fra

BUVM omhandlende antallet af institutioner, som modtager taxameterfinansiering og herefter korrigeret for fusioner,

hvor bestandstallene i fusionsårene kan figurere på flere institutionsnumre. Korrektionen betyder, at der i hoved-

rapportens kortlægning kan være et mindre slør i det samlede antal institutioner.

3. Kortlægning ved hjælp af spørgeskemaer

For at komplementere de kvantitative data indsamlet i institutionssignalementet er der i juni 2019 blevet sendt et

spørgeskema ud til samtlige af landets ungdomsuddannelsesinstitutioner. Dette spørgeskema omhandler instituti-

onernes organisatoriske karakteristika, og i løbet af sommeren 2019 har 173 institutioner ud af 229 besvaret spør-

geskemaet (19 har indsendt en delvis besvarelse). Mere specifikt har spørgeskemaet berørt følgende emner:

•

Ledelse og organisering

Fordeling af årsværk

Ledelsesstruktur

Medarbejdere

Organisationsstruktur

Sikring af faglig kvalitet

Støttefunktioner i organisationen

Støttefunktioner til håndtering af frafald

Styringsmodeller

Strategisk styring

Budget

Økonomistyring

Fusioner og samarbejder

Fusioner

Samarbejdsmodeller (IT, administrative fællesskaber, omkring elever, optag og søgning, andre

samarbejdsformer)

•

I besvarelsen af ovenstående emner har svarmulighederne været forskelligartede og tilpasset de stillede spørgs-

mål. Det indebærer, at nogle svarmuligheder har været simple ja/nej besvarelser, nogle har gjort det muligt at

anvende skalaer eller afkrydsninger og endelig har nogle svarmuligheder været fritekst.

De modtagne besvarelser er blevet direkte anvendt i eftersynet og i beskrivelsen af institutionsudviklingen og er

blevet segmenteret og kategoriseret ved at koble spørgeskemadata sammen med institutionssignalementsdata fra

2018. Hermed er det blevet gjort muligt at kategorisere besvarelserne efter institutionstype, størrelse målt på antal

årselever, antal afdelinger samt efter antal uddannelsestyper.

I bygnings- og kvalitetsanalyserne er der endvidere også benyttet spørgeskemadata til visse delanalyser omhand-

lende fusioner og samarbejdsformer samt administrative supportfunktioner.

Spørgeskemabesvarelser er et datagrundlag forbundet med visse usikkerheder. Brug af spørgeskemaer har en

række fordele og ulemper. Blandt fordelene er muligheden for at stille faktuelle spørgsmål, som sikrer, at der kan

indsamles data om organisatoriske karakteristika på tværs af de deltagende institutionerne. Blandt ulemperne er,

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

at analysen er afhængig af, at respondenterne forstår spørgsmålene ensartet og har samme viden om de faktiske

forhold på egen institution. Det er endvidere vigtigt at pointere, at respondenterne besvarer spørgsmålene om tidli-

gere begivenheder med en stærk relation til institutionens nuværende situation. Oprindelige bevæggrunde for fx

fusionsovervejelser kan derfor være blevet glemt og nye kan være opstået efterfølgende.

Med en svarprocent på 75,5 pct. vurderes datagrundlaget dog til at være validt, men da 25 pct. af institutionerne

ikke har ønsket at deltage i undersøgelsen, skal eventuelle konklusioner alligevel tolkes med varsomhed.

I forbindelse med bygningsanalysen og arbejdet med bestandsfordeling er der også blevet udsendt spørgeskemaer

med særligt fokus på disse emner.

4. Kortlægning ved hjælp af interviews

For at kvalificere data indsamlet via spørgeskemaundersøgelsen, er der blevet foretaget interviews med 33 forskel-

lige ungdomsuddannelsesinstitutioner. 17 af disse har været erhvervsskoler af forskellige type, 11 har været almene

gymnasier, og fire har været voksenuddannelsescentre,

jf. Tabel A.3

nedenfor. Disse 33 institutioner er blevet re-

præsentativt udvalgt på baggrund af institutionstype, geografi, størrelse og erfaringer med deltagelse i samarbejder

og/eller fusion.

Tabel A.3. Interviewede institutioner fordelt på type

Almene gymnasier

Gefion Gymnasium

Fjerritslev Gymnasium

Nakskov Gymnasium

Marselisborg

Gymnasium

Risskov Gymnasium

Viborg

Gymnasium og HF

Skanderborg

Gymnasium

Frederiksberg

Gymnasium

Grindsted Gymnasium

Frederikssund

Gymnasium

Køge Gymnasium

Voksenuddannelses-

centre

VUC Roskilde

Københavns VUC

HF & VUC NORD

TH. Langs HF og VUC

Monofaglige erhvervs-

skoler

Frederikshavn

skole

SOSU H

SOSU Esbjerg

EUC Sjælland

Handels-

Kombinations-

skoler

Zealand Business

College

EUC Nordvest-

sjælland

Skive College

CELF

Syddansk Er-

hvervsskole

EUC Nordvest

Tradium

Multiinstitutioner

Campus Vejle

Campus Bornholm

Rybners

Ribe Katedralskole

Aarhus TECH

På hver institution er der foretaget mellem to og fem interviews oftest med direktører/rektorer, vicedirektører/vice-

rektorer, økonomiansvarlige, kvalitetsansvarlige, medarbejderrepræsenter. I alt er der interviewet 90 respondenter.

Til hvert interview har to ansatte i Implement Consulting Group deltaget, og i en række af interviewene har repræ-

sentanter fra Børne- og Undervisningsministeriet eller Finansministeriet deltaget. I alle interviews har der været én

hovedinterviewer.

De kvalitative interviews har delvist fulgt den af ministerierne godkendte spørgeramme og har været semistruktu-

reret for at skabe det bedst mulige rum for respondenterne til at tilkendegive deres holdninger, viden og erfaringer.

Den semistrukturerede tilgang er også blevet benyttet for at sikre sammenlignelighed på tværs af institutionerne.

Alle respondenter er således interviewet om de samme emner, samtidigt med, at de har fået mulighed for at uddybe

svar i det omfang, det har været nødvendigt. I de kvalitative interviews har respondenterne derfor fået mulighed for

både at udtale sig om egen institution og perspektivere på tværs af sektoren.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Interviewdata er medvirkende til at give indblik i lokale forhold og måder at drive uddannelsesinstitution på og er

derfor benyttet løbende igennem hele eftersynet af institutionsudviklingen. Specielt i hovedrapportens kapitel om

centrale faktorer bag institutionsudviklingen er input fra interviewene blevet aggregeret og anvendt, da netop disse

er drøftet i samtlige interview.

I brugen af kvalitative data indsamlet via interviews er det vigtigt at være opmærksom på, at de afgivne svar vil

være præget af respondenternes subjektive oplevelse af en given situation. Endvidere kan respondenternes opfat-

telse af begivenheder, der ligger nogle år tilbage, have ændret sig over tid. De aggregerede resultater er drøftet

med projektets referencegrupper som led i validering af observationerne.

5. Metode til analyse af udviklingen i institutionernes bygningsmasse

Formålet med bygningsanalysen er at belyse udviklingen i uddannelsesinstitutionernes bygningsmasse over tid,

samt hvordan institutionerne anvender deres bygningsmasse set ift. institutionernes egenart og samarbejdsrelatio-

ner med andre institutioner.

Til brug for gennemførelse af bygningsanalysen er der indsamlet data via en række forskellige datakilder også

nævnt i forbindelse med institutionssignalementet, og disse beskrives nærmere i afsnittet

Datakilder.

I afsnittet

Usikkerheder

beskrives de usikkerheder, som den anvendte analysemode, og de anvendte datakilder indebærer

for det samlede resultat.

Datakilder

I delanalysen anvendes fire forskellige datakilder,

jf.

Figur A.3. Datagrundlag

Figur A.3.

Den første datakilde er Bygnings- og Boligregistret

(BBR). BBR indeholder data for alle institutioners

bygninger, og alle institutionernes aktive adresser er

med i grundlaget for analysen.

BBR giver autoritative data for alle bygninger i Dan-

mark og indeholder oplysninger om antal kvadrat-

meter, bygningernes primære anvendelse, ombyg-

ninger og tilbygninger. Ændringer i bygninger regi-

streres af myndighederne i BBR, hvorfor registret

som udgangspunkt har høj kvalitet, der ikke kan

genskabes af andre kilder. BBR går dog ikke bagud

i tid. BBR hviler på adressedata, hvilket vil sige, at

der er unikke bygningsoplysninger for hver dansk

adresse (hvor AdresseID er nøglen).

Institutions-

karakteristika

Type

Samarbejdes-

relationer

Sparenergi.dk

Tidsserie

Udvikling i antal m2

Spørgeskema

Nuanceret

lokaleanvendelse

Større

ændringer

Eje / leje

BBR

For at kunne anvende adressedata er der for alle

Fulddækkende for alle institutioner og adresser.

institutioner fastlagt præcise adresser for alle afde-

Høj kvalitet

linger tilbage til 2006. Institutionernes adresser

Kan opdateres automatisk

stammer fra Børne- og Undervisningsministeriets rå

institutionsregister, som indeholder adresser for alle

institutioner og afdelinger. Adresserne er herefter blevet renset og klargjort ved at køre dem igennem Danmarks

Adresse Web API (DAWA). Der kan dog godt være flere bygninger på én adresse. I sådanne tilfælde er antallet af

bygninger blevet aggregeret. Desuden kan der være flere institutioner på én adresse. I det tilfælde er kvadratme-

terne blevet delt imellem institutionerne.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Energistyrelsens opgørelse af bygningers energiforbrug pr. kvadratmeter, også kaldet

Sparenergi.dk,

er den anden

kilde og supplerer BBR, da opgørelsen også indeholder historiske data om antal kvadratmeter.

Energistyrelsen

indsamler data for alle offentlige bygningers energieffektivitet. Her indrapporterer alle institutioner således deres

energiforbrug pr. kvadratmeter. Dermed kan der udtrækkes data om bygningernes størrelse. Data fra Sparenergi.dk

anvendes til at vise den historiske udvikling i bygningsmassens størrelse ved at indeksere de autoritative BBR-data

med den historiske udvikling fra Sparenergi.dk.

Ved at kombinere de to datakilder opnås således et billede af ud-

viklingen i institutionernes kvadratmeter.

Den tredje datakilde er et spørgeskema udsendt til

samtlige institutioner for at rette op på en uhensigts-

Tabel A.4. Gruppering af anvendelseskoder fra BBR

mæssighed ved BBR.

For hver bygning på hver adresse, er der en anven-

delseskode i BBR,

jf. Tabel A.4.

Denne anvendelses-

kode angiver, hvad bygningen hovedsageligt bruges

til. Det vil sige, at en bygning, som bruger 60 pct. af

sine kvadratmeter på administration, bliver kategori-

seret som en administrationsbygning, selvom denne

fx bruger de resterende 40 pct. på undervisning.

Dette forhold betyder, at anvendelseskoderne fra

BBR skal fortolkes med forsigtighed, hvorfor spørge-

skemadata anvendes til at nuancere og supplere

BBR.

Der er i alt 145 institutioner, som har svaret på det

udsendte spørgeskema omhandlende følgende:

Eje eller leje af bygning

Fordeling af anvendelse af bygninger

Større ændringer af bygningskomposition

Overskydende lokalekapacitet

Bindingsperiode på lejede bygninger

Kode

1xx

21xx

22xx

–

29x

320, 321, 329

41x + 5xx

42x

43x

9xx

4xx

Gruppering

Beboelse

Landbrug

Værksted og produktion

Administration

Kultur og sport

Undervisning

Sundhed

Udhus

Andet

Sammenholdt med autoritative data fra BBR giver

spørgeskemaundersøgelsen mulighed for en væ-

3xx

Andet

sentlig mere detaljeret beskrivelse af bygningernes

anvendelse, samt at få indblik i robustheden af resul-

999

Andet

taterne. Hvor BBR angiver en bygnings primære an-

vendelse, kan spørgeskemadata give indsigt i lokaleanvendelsen på den enkelte institution. Spørgeskemaet dæk-

ker dog kun en delmængde af institutionerne og kan ikke opdateres uden udsendelse af nyt spørgeskema.

Sammenhængen mellem BBR og spørgeskema er struktureret således, at spørgeskemaet kan benyttes til at ud-

folde de forskellige hovedformål, som fremgår af BBR,

jf. Figur A.3.

Figur A.3. Sammenhæng mellem BBR og spørgeskema

BBR

Admini-

stration

Undervisning

Andet

Udfoldes og nuanceres

Spørge-

skema

Admini-

stration

Faglokaler

m. inst.

Faglokaler

m. inst.

Fælles/

Fritid

Klasse-

lokaler

Andet

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Endelig sammenholdes data om institutionernes bygningsmasse med institutionernes karakteristika, den fjerde da-

takilde, som herunder dækker data fra det udsendte spørgeskema omhandlende institutionstype og samarbejdsre-

lationer til andre intuitioner, herunder fusioner.

Usikkerheder

Data fra BBR er generelt af høj kvalitet. Men registeret mangler som nævnt nuance, fordi det kun giver et overordnet

indblik i bygningsanvendelsen. Kombinationen af autoritative data fra BBR og spørgeskemaundersøgelsen giver

mulighed for en væsentlig mere detaljeret beskrivelse af bygningernes anvendelse. Samtidig kan kombinationen

givet et indblik i robustheden af resultaterne.

Eftersom kun 145 institutioner har svaret på spørgeskemaet, skal analyserne dog fortolkes med forbehold, når

institutionerne i delanalyser inddeles i mindre grupper. Det betyder, at resultaterne vil blive fortolket med forbehold

der, hvor institutionerne inddeles på baggrund af karakteristika. Det betyder også, at der ikke er foretaget analyser,

hvor institutionstyperne er brudt yderligere ned end de fem institutionstyper.

Udviklingen i institutionernes bygningsanvendelse over tid bygger på et estimeret datagrundlag. BBR-data for byg-

ningsanvendelse er et nutidsbillede, og sparenergi.dk giver alene data om den samlede udvikling i bygningsareal

siden 2006. Dermed er spørgeskemadata eneste kilde til data om historisk udvikling i bygningsanvendelse og be-

grænset af manglende eller usikker historik på den enkelte institution. Dermed er muligheden for dybere analyser

af udviklingen i bygningsanvendelsen over tid begrænset, ligesom eventuelle resultater skal behandles med oven-

stående forbehold.

Anvendt analysemodel i bygningsanalysen

Analysen tager udgangspunkt i

Figur A.4. Analysemodel

en kortlægning af hver instituti-

ons bygningsmasse med fokus

på udviklingen i areal over tid.

Kortlægningen samler data fra

de enkelte institutioner på et

samlet niveau for hver instituti-

onstype (almene gymnasier, er-

hvervsuddannelser og voksen-

uddannelsescentre). Kortlægningen indeholder desuden et overblik over institutionernes kapacitetsudnyttelse, her-

under om der findes overskydende kapacitet samt forholdet mellem ejet og lejet bygningsmasse.

Kortlægningen danner grundlag for 3 analyser med fokus på:

Analyse 1: Anvendelse af bygningsmassen.

Analysen har fokus på fordelingen af institutionernes bygningsmasse

på forskellige lokaletyper herunder forskelle i disse for hver af de tre institutionstyper. Som led i analysen undersø-

ges, i hvilken grad fusioner og samarbejder, som fx campusdannelse eller andre administrative samarbejde har

indflydelse på anvendelsen af bygningsmassen.

Analyse 2: Ændringer i bygningsmassen

undersøger i hvilken grad institutionerne har ændret sammensætningen

af bygningsmassen over tid gennem til- og ombygninger. Analysen har fokus på ændringer i sammensætningen,

som ligger ud over almindeligt bygningsvedligehold. Som en del af analysen undersøges i hvilken grad bygninger-

nes alder har indflydelse på til- og ombygninger. I lighed med analyse 1 undersøges, om der er sammenhæng

mellem forskellige samarbejdsformer og fusioner og ændringer i bygningsmassen.

Analyse 3: Bygningsmassens sammenhæng med søgning og frafald.

I den tredje analyse undersøges, om det er

muligt at se en sammenhæng mellem institutionernes bygningsmasse og søgning til og frafald på en institution.

Analysens samlede resultater fremgår af eftersynets hovedrapport.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

6. Metode til analyse af udvikling i styring, ledelse samt stabs- og supportfunktioner

Analysemodel baseret på institutionernes kapabiliteter

For at kunne kortlægge og analysere institutionernes organisatoriske udvikling samt afdække ligheder og forskelle

på tværs af organisationerne, anvendes en analysemodel baseret på en del af institutionernes leverancemodel og

kapabiliteter,

jf. nedenstående Figur A.5.

Modellen giver et overblik over de forskellige kapabiliteter (ressourcer, kompetencer og processer), der er nødven-

dige for at drive og udvikle en uddannelsesinstitution jf. lovgivningen på området. Med kapabiliteter menes alene

de evner, der skal være til stede i institutionens organisation. Modellen forholder sig ikke til, hvordan disse i praksis

udmøntes, organiseres og styres.

Figur A.5. Institutionernes forretnings- og leverancemodel

Leverance- og kapabilitetsmodellen

Leverance og kapabilitetsmodellen indeholder de væsentlige evner, der skal være til stede for at kunne udvikle og

drive en uddannelsesinstitution. Der er ikke tale om en oversigt over samtlige kapabiliteter, der findes i en uddan-

nelsesinstitution, men de organisatoriske byggesten, som i sammenhæng skal til for at udvikle og drifte en uddan-

nelsesinstitution.

Det er ikke alle institutioner, som har behov for alle kapabiliteter. Fx har et alment gymnasium ikke behov for at

kunne understøtte arbejdet med at finde praktikpladser. De enkelte kapabiliteter kan i praksis udfoldes forskelligt

på hver institution, dvs. at der kan være tale om forskellige processer, mængde af ressourcer og understøttende

systemer afhængigt af institutionens type og karakteristika.

•

Uddannelse

–

nødvendige ressourcer, kompetencer og processer (kapabiliteter) som sikrer udvikling og

drift af institutionens kerneopgave, dvs. uddannelse, i overensstemmelse med gældende reglerne. Ka-

pabiliteterne er struktureret i en værdikæde, som udtrykker, at processen pågår kontinuerligt, og at der

er sammenhæng mellem de enkelte kapabiliteter. Kerneopgaven er en divers opgave, idet den fx forud-

sætter, at man arbejder med strategi, planlægning og kapacitetsstyring, personaleledelse, markedsfø-

ring, optagelse mm.

Strategi og ledelse

–

indeholder nødvendige ressourcer, kompetencer og processer, som understøtter

institutionens strategiske udvikling, retning og ledelse. De mest udtalte kapabiliteter er institutionernes

ledelse og ledelsesstruktur, strategi og styringsmodel.

Support

–

nødvendige ressourcer, kompetencer og processer, der supporterer udførelsen af kerneop-

gaven. Supportkapabiliteterne kan opdeles i to forskellige elementer; dels elevrettede kapabiliteter i form

af vejledning, mentorordninger, studiemiljø mv, dels undervisningsrettede kapabiliteter rettet mod at for-

bedre og udvikle undervisningen fx i form af didaktik og faglig kvalitet

•

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

•

Administration og drift

–

indeholder nødvendige ressourcer, kompetencer og processer, som understøt-

ter institutionens administration og drift af bygninger.

Som angivet ovenfor kan den enkelte institution prioritere og udmønte kapabiliteterne i praksis fx gennem den måde

institutionen er organiseret på eller mængden af ressourcer, som er til rådighed inden for hver af de fire kategorier.

Den faktiske prioritering af kompetencer, ressourcer og udviklede processer inden for hvert områder er ligeledes

afhængigt af institutionens størrelse, samt i hvilken grad opgaveløsningen er formaliseret.

Lovgivningen kan ligeledes have indflydelse på institutionens opbygning af kapabiliteter, fx har reglerne for besty-

relsessammensætninger betydning for bl.a. strategi og ledelse.

Analysemodel

Analysen har til formål at beskrive og analysere to temaer:

A) Institutionernes styring og ledelse, herunder analyse af antallet af ledelseslag

B) Institutionernes administration i form af support og stabsfunktioner

Figur A.6. Analysemodel

–

bogstaver angiver analysetema

Analysen baseres på kortlægningen, der er foretaget ved hjælp af spørgeskemasdata og kvalitative interviews:

•

Spørgeskemadata vedrørende institutionernes organisatoriske karakteristika, hvor i alt 173 institutioner

ud af 229 inviterede gennemførte besvarelsen og 19 yderligere leverede en delvis besvarelse

Data indsamlet i kvalitative interviews med 33 deltagende institutioner, som repræsentativt er udvalgt på

baggrund af institutionstype, geografi, størrelse og erfaringer med deltagelse i samarbejder og/eller fu-

sion. På hver institution er der foretaget mellem to og fem interviews. I alt er der interviewet 90 respon-

denter.

Analysen er deskriptiv og forholder sig ikke normativt til fx institutionernes ledelse, organisering og praksis for sam-

arbejder og fusioner.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

7. Metode til analyse af incitamenter og praksis for samarbejder og fusioner

Analysemodel baseret på institutionernes forretningsmodel

For at kunne kortlægge og analysere institutionernes organisatoriske udvikling samt afdække ligheder og forskelle

på tværs af organisationerne, anvendes en analysemodel, som tager udgangspunkt i institutionernes

forretnings-

model,

som kort er illustreret i nedenstående afsnit.

Figur A.7. Forretningsmodel

Forretningsmodellen

udgør institutionernes strategiske kerne og er opdelt i tre elementer. Den første af disse er

Struktur,

som udgør institutionens udbud og afdelinger samt institutionens samarbejde med andre institutioner, og

evt. fusionsovervejelser eller fusionshistorik. De to andre elementer er

Strategi for økonomisk bæredygtighed

Strategi for kvalitet,

som henholdsvis omhandler, hvordan institutionen sikrer en sund økonomi og en faglig bære-

dygtighed givet struktur, rammevilkår og påvirkning fra omgivelserne

Analysen har til formål at beskrive og analysere to temaer inden for et element i institutionernes

Struktur:

C) Incitamenter og praksis for samarbejde mellem uddannelsesinstitutioner

D) Incitamenter og praksis for fusioner mellem uddannelsesinstitutioner

I lighed med analysen beskrevet ovenfor, baseres denne analyse ligeledes på to datakilder:

•

Spørgeskemadata vedrørende institutionernes organisatoriske karakteristika, hvor i alt 173 institutioner

ud af 229 inviterede gennemførte besvarelsen og 19 yderligere leverede en delvis besvarelse

Data indsamlet i kvalitative interviews med 33 deltagende institutioner, som repræsentativt er udvalgt på

baggrund af institutionstype, geografi, størrelse og erfaringer med deltagelse i samarbejder og/eller fu-

sion. På hver institution er der foretaget mellem 2 og 5 interviews. I alt er der interviewet 90 respondenter.

Denne analyse er ligeledes deskriptiv og forholder sig ikke normativt til fx institutionernes ledelse, organisering og

praksis for samarbejder og fusioner.

Usikkerheder for analyserne af styring, ledelse, stabs- og supportfunktioner samt incitamenter og praksis

for fusioner og samarbejder

Idet analyserne baseres på spørgeskemadata og interviews, er der visse usikkerheder forbundet med datagrund-

laget. Brug af spørgeskemaer har en række fordele og ulemper. Blandt fordelene er muligheden for at stille faktuelle

spørgsmål, som sikrer, at der kan indsamles data om organisatoriske karakteristika på tværs af de deltagende

institutionerne. Blandt ulemperne er, at analysen er afhængig af, at respondenterne forstår spørgsmålene ensartet

og har samme viden om de faktiske forhold på egen institution. Med en svarprocent på 75,5 pct. vurderes data-

grundlaget at være validt, men da 25 pct. af institutionerne ikke har ønsket at deltage i undersøgelsen, skal konklu-

sionerne alligevel tolkes med varsomhed.

I de kvalitative interviews har respondenterne fået mulighed for både at udtale sig om egen institution og perspek-

tivere på tværs af sektoren. Interviewdata er medvirkende til at give indblik i lokale forhold og måder at drive ud-

dannelsesinstitution. I forbindelse med brug af kvalitative interviews er er det opmærksomhed på, at svarene vil

være præget af respondentens oplevelse af en given situation. For at sikre sammenlignelighed på tværs af institu-

tionerne har interviewene været semistrukturerede. Alle respondenter er således interviewet om de samme emner,

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

samtidigt med, at de har fået mulighed for at uddybe svar i det omfang, det har været nødvendigt. Data fra inter-

viewene er anvendt i aggregeret form til at afdække incitamenter og barrierer for samarbejder og fusioner. De

aggregerede resultater er drøftet med projektets referencegrupper som led i validering af observationerne.

8. Metode til analyse af institutionsudviklingens betydning for kvaliteten

I dette afsnit gives et kortfattet overblik over den anvendte metode til kortlægning og analyse af institutionernes

leverede kvalitet.

Metodisk fremgangsmåde og data

Analysen af institutionernes leverede kvalitet er baseret på en kombination af registerdata og spørgeskemadata og

dækker årene 2010-2018, med mindre andet er angivet. Data er samlet i institutionssignalementet, der omfatter

data vedrørende kvalitetsparametrene for alle institutioner. Endvidere er data fordelt på alle institutionernes afde-

linger, hvor det er muligt. I alt omfatter data 246 institutioner i 2018. Antallet af institutioner og afdelinger, samt data

for hver institution og afdeling, opgøres for hvert år siden 2010, hvor data tillader det. Hvor institutioner er fusioneret,

indgår dette også i data.

Analysen foretages ved hjælp af registerbaserede regressioner for at se hvilke sammenhænge, der kan identifice-

res ift. kvalitetsparametrene. Der er således samlet en række institutionskarakteristika, som suppleres af de ind-

samlede data i spørgeskemaer.

Analysen er baseret på følgende primære datakilder:

•

Registerdata som kombinerer registre fra Børne- og Undervisningsministeriet, Danmarks Statistik og

CVR. Data omfatter variable vedrørende kvalitetsparametrene for alle institutioner. Endvidere er data for-

delt på alle institutionernes afdelinger, hvor det har været muligt. I alt omfatter data 246 institutioner i

2018. Data for hver institution og afdeling dækker hvert år siden 2010, hvor data tillader det. Hvor institu-

tioner er fusioneret, indgår dette også i data.

Administrative oplysninger fra regnskabsdata. Idet der ikke findes konsistente dataserier tilbage i tid, er

anvendte data fra 2017.

Spørgeskemadata dækker alene 2018. Spørgeskemaet er udsendt til alle institutioner som en del af un-

dersøgelsen med i alt 193 besvarelser, hvoraf 175 er fuldt besvarede. Det medfører en svarprocent på

ca. 90. Det er imidlertid ikke alle institutioner, som har besvaret alle spørgsmål, hvorfor antallet af institu-

tioner i de enkelte analyser kan afvige fra det samlede antal besvarelser.

•

I analyserne indgår institutionerne i hvert af de år, hvor der findes data, for derigennem at øge antallet af observa-

tioner og dermed muligheden for at opnå signifikante resultater. For at undgå at trends i data og konjunkturer på-

virker resultaterne, inddrages år som kontrolvariabel.

Regressionsanalyserne gennemføres så vidt muligt med alle tilgængelige variable. Det betyder, at der ved anven-

delse af flere variable på en gang, kontrolleres for de andre variable. Idet datakilderne er forskellige, er der ikke

ensartet dækning på tværs af de forskellige analysespørgsmål. Derfor gennemføres analyserne med udgangspunkt

i de datakilder, som er tilgængelige til besvarelsen af det pågældende analysespørgsmål.

Analysen dækker en række forskellige uddannelser, hvorfor der opereres med flere forskellige kvalitetsparametre.

Anvendelsen af forskellige kvalitetsparametre gør det muligt at foretage en reflekteret sammenligning på tværs af

institutionstyperne. Eksempelvis er erhvervsuddannelserne erhvervskompetencegivende uddannelser, mens for-

målet med de almene gymnasiale uddannelser er at forberede unge til videregående uddannelse. Derfor er det

mest relevant at fokusere på beskæftigelsen for erhvervsuddannelserne, mens det er mest relevant at fokusere på

overgang til videregående uddannelse for almene gymnasier. Desuden er der forskel på datadækningen for de

forskellige parametre på tværs af uddannelsestyperne, jf. nedenstående afsnit om afgrænsninger.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Institutionstypologi

I analysen af institutionernes leverede kvalitet sammenlignes forskellige kvalitetsparametre mellem institutioner,

som har forskellige kombinationer af uddannelser. Sammenligningen af institutionstyper i regressionsanalysen af-

viger dermed fra den typologi, som er anvendt i resten af eftersynet. Dette skyldes bl.a. et hensyn til, at der er for

få multiinstitutioner til, at der kan laves registeranalyser af disse.

Til brug for analysen inddeles institutionerne derfor i følgende fem udbudsprofiler:

•

Institutioner, der alene udbyder gymnasiale uddannelser (almene gymnasier, men enkelte udbyder også htx

eller hhx

)

Institutioner, der alene udbyder erhvervsuddannelse inden for et af de fire hovedområder (monofaglige er-

hvervsskoler uden gymnasiale udbud)

Institutioner, der alene udbyder erhvervsuddannelser inden for to eller flere hovedområder (kombinationsskoler

uden gymnasiale udbud)

Institutioner, der både udbyder erhvervsuddannelser og gymnasiale uddannelser (inden for denne gruppe er

der foretaget delanalyser på de erhvervsskoler, hvis gymnasiale udbud alene er erhvervsgymnasiale, og mul-

tiinstitutionerne, der også har almengymnasiale udbud)

Institutioner, der alene udbyder almen VEU og evt. 2-årigt hf (voksenuddannelsescentre)

•

Størrelse

I de delanalyser, hvor institutionernes størrelse anvendes, benyttes de samme størrelseskategorier som i øvrige

dele af institutionseftersynet. Således er små institutioner defineret som mindre end 650 årselever, mellemstore

med mellem 650 og 800 årselever, mens store institutioner har mere end 800 årselever. Institutioner med mere end

2.000 årselever defineres som meget store institutioner.

I selve regressionsanalyserne anvendes imidlertid elevbestand, idet disse data er mere detaljerede end årselever,

hvilket gør det muligt fx at opdele på uddannelsestype. En test af robustheden viser, at antal årselever og bestands-

tallene ikke ændrer på fordelingen af institutionerne på størrelsesgrupper.

Analyseperioden er som udgangspunkt fra 2010 til 2018. Det er dog ikke alle kvalitetsvariable, som er tilgængelige

for alle årene. Ligeledes er det ikke alle uddannelser, hvor der findes data vedrørende alle kvalitetsvariable.

Tabel A.5

viser en samlet oversigt over, hvilke kvalitetsvariable, som benyttes i denne analyse.

Tabel A.5. Kvalitetsvariablenes dækning

Kvalitetsvariable

Trivsel

Frafald

Gennemførelsesrate

Overgang til beskæftigelse eller ud-

dannelse

Karakterer

Tilgængelige år

2015-2018

2010-2017

2010-2018

2011-2016/2017

2010-2018

Tilgængelige uddannelser

EUD

Alle (ekskl. VEU)

VEU

Alle (ekskl. VEU)

GYM

Ovenstående medfører naturligt, at der kun rapporteres på de kvalitetsvariable, som er tilgængelige for de konkrete

uddannelser. Multiinstitutionerne har fx flere forskellige uddannelser, hvorfor flere kvalitetsmål benyttes for disse.

Det er dog kun data for eleverne på de givne uddannelser, som rapporteres.

Dette gælder kun ganske få institutioner i perioden og dækker over institutioner, som har indgået samarbejde med erhvervsskoler

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

For økonomiske data gælder, at data vurderes dækkende for perioden 2012 til 2018, mens der er mindre dækning

i 2011. Økonomiske data dækker dels omkostningsdata (i alt og fordelt på områder) samt soliditets- og likviditets-

grad. Der er økonomidata for ca. 200 institutioner igennem perioden.

9. Metode til analyse af sammenhæng mellem afstand til og frafald på uddannelser

I dette afsnit gennemgås den metodiske fremgangsmåde eftersynets transportanalyse. Første del indeholder ope-

rationaliseringen af definitionerne og metoden til den statistiske estimation. Den anden del indeholder resultaterne

af en række statistiske robusthedsanalyser. Slutteligt beskrives de fejlkilder som potentielt kan tænkes at påvirke

analysens resultater.

Operationaliseringer og estimation

Analysens overordnede formål er at afdække, hvorvidt kortere rejsetid til uddannelsen øger sandsynligheden for at

gennemføre en uddannelse. Baggrunden for denne forventning er tidligere undersøgelser, jf. perspektiveringsafsnit,

samt det generelt forventes, at de uddannelsessøgende har en stærk tilknytning til deres lokalområde og dermed

også lokale uddannelsesinstitutioner. Ligeledes er omkostningerne ved at tage en uddannelse tæt ved bopælen alt

andet lige lavere pga. mindre rejsetid med deraf følgende lavere direkte- og alternative omkostninger.

Konkret undersøges betydningen af afstand, rejseomkostninger og rejsetid for frafald og søgning/tilgang for elever

på hhv. gymnasiale uddannelser på offentlige institutioner, erhvervsskoler samt voksenuddannelsescentre.

Den primære datakilde er Danmarks Statistiks (DST) personregistre, hvor der er oplysninger på individniveau for

hele Danmarks befolkning, herunder oplysninger om samtlige elever på almene gymnasier, erhvervsskoler samt

voksenuddannelsescentre siden 2010. Afstandsdata har været udarbejdet af Danmarks Statistik som et særtræk.

Operationalisering af geografiske afstand, rejsetid og -omkostninger

Geografisk afstand fra elevens bopæl til uddannelsesstedet kan defineres på flere måder. I denne analyse opgøres

den geografiske afstand fra den enkelte elevs bopæl til institutionen/afdelingen i fugleflugt. Denne operationalisering

er valgt for at muliggøre beregning af afstanden for alle elever. Afstanden i fugleflugt opgøres ved at sammenholde

den enkelte elevs bopælsadresse og institutionens/afdelingens beliggenhed.

Der kan dog for nogle institutioner med flere afdelinger være udfordringer med at opgøre afstanden til den specifikke

elevs uddannelsessted. Det skyldes, at fordeling af elever på afdelinger for nogle institutioner har vist sig at være

mangelfuld. I forbindelse med arbejdet med institutionssignalementet, som er en anden del af eftersynet, har der

været gennemført et omfattende arbejde med at fordele bestanden på afdelinger. Fejlregistreringen er blevet redu-

ceret, men problemet er ikke løst fuldstændigt. Der er derfor foretaget følsomhedsanalyser ved at afprøve betyd-

ningen af modellens estimater for de elever, som ikke har kunnet fordeles. Som det fremgår af afrapporteringen,

har fejlregistreringen haft minimal betydning for analysens resultater.

Foruden den geografiske afstand er analysen på individniveau desuden gennemført med rejsetid som den forkla-

rende variabel. Rejsetiden er estimeret på baggrund af elevernes afstand til deres uddannelsessted og rejsetiden

for de typiske rejsemønstre i deres bopælskommune. Konkret er det opgjort, hvilke afdelinger elever med bopæl i

en given kommune er indskrevet på. For hver af disse afdelinger er rejsetiden fra kommunens geografiske midt-

punkt til afdelingen målt med rejsetidsdata fra Openstreetmap. Med disse rejsetider, omregnet til rejseafstand i

kilometer pr. minut, er de enkelte elevers rejsetid estimeret.

Endelig er betydningen af rejseomkostninger estimeret i scenarieberegninger på baggrund af de transportøkono-

miske enhedspriser, som indgår i den transportøkonomiske model TERESA. De transportøkonomiske enhedspriser

kan bruges til at udtrykke rejsetid i kr. og øre, hvilket muliggør sammenligninger af omkostningerne ved at foretage

en rejse med forskellige transportmidler og infrastruktur.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Operationalisering af frafald og søgning

En elev betragtes kun som faldet fra en uddannelse, hvis følgende forudsætninger er opfyldt:

•

Eleven skal have været tilknyttet uddannelsen pr. 30/9 samme år, hvis eleven falder fra i år efter denne

dato, eller 30/9 året før, hvis eleven falder fra i år før denne dato.

Der skal være registreret en ”afgang” uden, at der også er registreret fuldførelse af et ”niveau”. Dvs. hvis

man fuldfører en årgang eller fx grundforløbets 1. del på en erhvervsuddannelse, og derefter falder fra, er

eleven faldet fra. Disse afspejler, at fuldførelsen af hver eneste årgang og uddannelsestrin er registreret i

data, men ikke er ensbetydende med fuldførelse af en uddannelse.

Generelt er frafaldsdata af lavere kvalitet i 2018, da datakilderne hertil kun går frem til 2018, og eleverne dermed

kun har fra september til december til at falde fra. I de tidligere år har de fra september til september året efter.

Søgningen er belyst ved at se nærmere på restgruppen, som ikke har søgt en uddannelse, dvs. antallet af 15-19-

årige i kommunen, som ikke går på en gymnasial- eller erhvervsuddannelse. Alle disse tal er opgjort af Danmarks

Statistik. Da næsten alle der søger en ungdomsuddannelse bliver optaget, vil øget søgning have en næsten 1:1-

sammenhæng med reduktion af restgruppen.

Da restgruppen sandsynligvis ikke har søgt en uddannelse, idet næsten alle der søger en ungdomsuddannelse

bliver optaget, er det dog i sagens natur ikke muligt at vide hvilken uddannelse, restgruppen potentielt ville have

søgt ind på. Dermed er det ikke muligt at sige, hvor langt der er til de uddannelsesinstitutioner, de potentielt ville

have gået på, og derfor kan effekten af afstanden ikke beregnes.

For at søge at løse denne problematik hviler analysen på den antagelse, at restgruppen ville have udvist samme

søgemønster, som de øvrige i kommunen, der går på en uddannelse. Andelen af kommunens unge i restgruppen

fordeles hermed efter denne fordeling, og afstandene for eleverne i kommunen anvendes som den forventede

afstand for restgruppen. Effekten af afstand på søgning må forventes at være afhængig af, hvilken type uddannelse

restgruppen ville have søgt, da der er en tydelig sammenhæng mellem valg af gymnasiale uddannelser og afstand

men ikke mellem erhvervsuddannelser og afstand.

Estimering af sammenhæng mellem rejseafstand, -tid samt -omkostninger og frafald samt størrelsen af

restgruppen

Foruden visuelle og deskriptive sammenstillinger af data er der udarbejdet en regressionsmodel for sammenhæn-

gen mellem afstand og frafald samt for rejsetid og frafald. Der er udarbejdet flere forskellige modeller.

Den primært anvendte modelspecifikation er en logistisk regressionsmodel. Derudover er der anvendt en lineær

sandsynlighedsmodel, som er estimeret ved brug af OLS. Denne model er simpel at estimere og fortolke, men har

nogle ulemper, som gør, at den logistiske model er den primære. Fx kan parameterestimaterne antage negative

værdier/værdier større end

én,

og tilmed er sandsynligheden lineær relateret til de forklarende variable for enhver

værdi, de antager. Den lineære sandsynlighedsmodel kan derfor først og fremmest betragtes som et robustheds-

tjek.

Modellerne er estimeret på elevniveau med data for alle elever på de relevante institutioner/afdelinger for at øge

populationsstørrelsen og for at få parameterestimater med mere forklaringskraft. Modellerne indeholder dog også

indikatorvariable for hver institution og institutionstype (almene gymnasier, erhvervsskoler og voksenuddannelses-

centre) for at undersøge de specifikke forhold mellem uafhængige og afhængige variable inden for hver instituti-

onstype, samt for at sikre at det er muligt at identificere generelle tendenser, og at enkelte usædvanlige institutioner

ikke skævvrider resultaterne.

Desuden kontrolleres der for en række observerbare faktorer:

•

Elevens igangværende uddannelsestype

Elevernes køn

Elevernes alder

Elevernes gennemsnitskarakterer til folkeskolens afgangsprøve

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

•

Forældrenes indkomst

Forældrenes uddannelsesniveau (min. én med videregående uddannelse eller ej).

Adgang til bil i husstanden (min. én person registreret som bruger eller ejer i motorregistret).

I analysen af rejsetid: Elevens bopælskommune

I analysen af rejsetid: Bopælskommunens offentlige transportmuligheder (antal afgange og stoppesteder ift.

folketallet).



Da elevernes afstand til uddannelsesintuitionen er beregnet på baggrund af folkeregisteradressen, kan der fore-

komme elever med urealistisk lange afstande og rejsetider til deres uddannelse. Det kan skyldes, at eleverne er

flyttet (evt. midlertidigt) uden at have skiftet folkeregisteradresse. Der er lavet robusthedstjek ved at fjerne observa-

tioner, som er over en bestemt rejsetid. Resultaterne påvirkes ikke nævneværdigt af en sådan grænse, da det drejer

sig om relativt få elever.

Derudover er der lavet robusthedsanalyser, hvor der er inddraget en række yderligere forhold, som fx gymnasie-

kostskoler, tilstedeværelsen af skolehjem, størrelsen på institutionen, hvorvidt uddannelsen er en af de uddannel-

ser, som der findes få udbud af i Danmark. Analyserne har dog ikke vist sammenhænge i relation hertil, hvorfor

disse faktorer ikke indgår regressionsmodellerne.

Der er to delanalyser om søgning. 1) Analysen af ansøgernes førsteprioriteter og 2) analyse af restgruppens afstand

fra hjem til uddannelsesinstitutionen. I første delanalyse om søgning benyttes samme metode, som ovenfor beskre-

vet, mens der i anden delanalyse benyttes data på kommuneniveau. Det skyldes, at restgruppen af unge i et om-

råde, som ikke er i uddannelse, heller ikke har søgt en uddannelse. Derfor er det nødvendigt at analysere dem som

gruppe for at estimere hvilken type afdeling de potentielt ville have søgt ind på hvis rejseafstanden, -tiden, eller -

omkostningerne havde været mindre.

Rejseafstanden og -tiden for restgruppen er estimeret ved at tage gennemsnittet for de elever i kommunen, som

faktisk går på en bestemt uddannelsestype. Det er således antaget, at hvis restgruppen valgte at søge en uddan-

nelse, ville de søge ind på et uddannelsessted med samme restafstand eller -tid som de øvrige elever i kommunen.

Da størrelsen på restgruppen er et tal på en kontinuert skala, er der i regressionsanalysen anvendt en lineær re-

gression. De socioøkonomiske variable som inkluderes i regressionsanalysen, er ligeledes opgjort på kommuneni-

veau med data fra Danmarks Statistik. Der er tale om følgende variable:

•

Den gennemsnitlige indkomst for indbyggere i kommunen

Beskæftigelsesfrekvensen i kommunen

Andelen af indbyggere i kommunen med en videregående uddannelse

En indikator for om kommunen er tæt, mellem eller tyndt befolket

Antal afgange med offentlig transport pr. kvadratkilometer i kommunen

Robusthedsanalyser

Alternative modelspecifikationer, samt model med inklusion af fejlregistrerede elever

Tabel A.6

indeholder en oversigt over de modelspecifikationer, der er anvendt som primære analyser samt ro-

busthedsanalyser.

Nogle elever fejlregistreres, som beskrevet tidligere, på hovedinstitutionen for deres uddannelsessted, hvorfor disse

er ekskluderet fra analysen. Inkluderes disse, på trods af deres potentielt fejlagtigt beregnede afstand til deres

uddannelsessted, ændrer det stort set ikke på resultaterne. Det samme er tilfældet, hvis elever på skolehjem inklu-

deres.

Vi har desuden anvendt et par øvrige modelspecifikationer, som begge kun afviger marginalt fra den primære spe-

cifikation.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Tabel A.6. Resultater og robusthedsanalyser

Modelspecifikation

Logistisk regression

Inkl. potentielt fejlregistrerede elever

Inkl. elever på skolehjem

Lineær regression

Log. regression uden kontrolvariable

* angiver statistisk signifikans på 5 pct-niveau.

Estimeret merfrafald pr. 10

0,3

0,2

Estimeret usikkerhed

(standardfejl)

0,01

0,02

0,01

0,02

Tidsprofil for elevernes afstand til udbudsstedet

Figur A.8

fremgår det, at fra 2010 til 2018 har den gennemsnitlige afstand for elever på de gymnasiale uddan-

nelser været stort set konstant omkring de 8 km. Afstanden for erhvervsuddannelseselever har derimod været

stigende.

De grå arealer i figuren er et usikkerhedsmål og angiver, hvor de 50 pct. midterste elever ligger, dvs. den halvdel

af elever med de mest typiske afstande (og ikke med ekstremt kort eller langt til udbudsstedet). For de gymnasiale

uddannelser fordeler de 50 pct. sig jævnt omkring gennemsnittet, mens der er meget stor variation for erhvervsud-

dannelserne. Den store variation betyder også, at udviklingen i den gennemsnitlige afstand til erhvervsuddannel-

serne må forventes at variere lidt fra år til år.

Figur A.8. Gennemsnitlig afstand på elevniveau, fordelt på årstal

Erhvervsuddannelser

Gymnasiale uddannelser

Note: De grå arealer er et usikkerhedsmål og angiver, hvor de 50 pct. midterste elever ligger, dvs. den halvdel af elever med de mest typiske

afstande (og ikke med ekstremt kort eller langt til udbudsstedet).

Figur A.9

fremgår udviklingen i frafald i analyseperioden. Figuren viser, at de gymnasiale uddannelser har haft en

nogenlunde konstant frafaldsprocent, mens erhvervsuddannelserne haft faldende frafaldsprocenter. Der er således

ingen umiddelbar tidsmæssig sammenhæng mellem udviklingen i afstanden til uddannelsesstedet og frafaldet på

institutionerne. De drivende faktorer bag faldet i frafaldsprocenter må derfor forventes at være relateret til noget

andet end elevernes afstand til deres udbudssted. Det skal bemærkes, at tallene indeholder alle elever på tværs af

årgange.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Elevernes frafald afhænger af hvilken årgang, de går på, og opgørelsen på tværs af årgange kan derfor ikke uden

videre sammenlignes med øvrige gængse tal for frafaldet på en given årgang. Derfor skiller 2018 sig også ud ved

et meget lavt frafald, da data kun dækker to måneder efter skolestart. Derfor er der meget kort tid, hvor eleverne

har kunne falde fra inden for den analyserede periode.

Figur A.9. Frafald for hhv. elever på gymnasiale- og erhvervsuddannelser, 2010-2018

Erhvervsuddannelser

Gymnasiale uddannelser

Tabel A.7

er ovenstående analyseret inden for rammerne af den statistiske model. Med denne tilgang, ser der

ikke ud til at være nogen udvikling i sammenhængen mellem afstand og frafald over tid. De fleste år ligger omkring

det centrale estimat på 0,3 procent merfrafald pr. 10 km. Enkelte år skiller sig dog en smule ud. Særligt vedr. 2018

bemærkes, at data kun dækker september-december, hvilket formentlig er skyld i det store udsving. Estimatet for

de enkelte år ser desuden ud til at være mere følsomme over for den konkrete modelspecifikation end de overord-

nede estimater, hvorfor man bør være påpasselig med at drage konklusioner om de enkelte år. De usystematiske

udsving i estimaterne fra år til år er formentlig også grunden til, at der ikke er en sammenhæng mellem

Figur A.8

A.9.

Tabel A.7. Sammenhængen mellem frafald og afstand for den samlede elevpopulation fordelt over tid

Modelspecifikation

Sammenhæng (2010)

Yderligere merfrafald pr. 10 km. i:

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

0,1

-0,2

0,0

0,1

-0,4

-0,3

-1,3

0,01

0,11

Estimeret merfrafald pr. 10 km

0,5

Estimeret usikkerhed (standardfejl)

0,01

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Kilder til usikkerhed i analysen

Den primære usikkerhed i analysen relaterer sig til opgørelsen af afstanden fra elevens bopæl til uddannelsesste-

det. Usikkerheden i opgørelse af afstande vurderes ikke til at ændre på analysen, og i robusthedsanalyserne kon-

trolleres for kendte usikkerheder uden, at resultaterne ændres nævneværdigt. Der er overordnet to årsager til, at

den opgjorte afstand for en given elev ikke er retvisende:

Den første årsag hertil er, at nogle elever ikke nødvendigvis er bosiddende på den adresse, hvor de har folkeregi-

steradresse. Nogle af forklaringer på dette kan være:

Eleven kan være flyttet uden at have skiftet folkeregisteradresse endnu. Det kan give en fejlagtig afstand

i et enkelt år, men bør ikke kunne fortsætte i længere tid.

Eleven kan bo et andet sted i perioder, fx kan eleven have ikke-samboende forældre og have folkeregi-

steradresse hos en forælder, men i bo længere perioder hos den anden forælder.

I forbindelse med praktik eller gennemførelsen af erhvervsuddannelsens grundforløb bo midlertidigt et

andet sted end folkeregisteradressen.

Eleven bor på skolehjem og/eller kostafdeling uden at ændre folkeregisteradresse til skolehjemmet/kost-

afdelingen.

Eleven kan modtage fjernundervisning.

Det er ikke umiddelbart muligt at identificere 1-3, hvorfor disse faktorer udgør en usikkerhedskilde i analysen. For

pkt. 4-5 findes der data på institutionsniveau. Yderligere analyser viser, at disse to faktorer har en betydning for de

gennemsnitlige afstande. Udelades disse institutioner af den statistiske analyse, påvirker det dog ikke resultaterne

nævneværdigt.

Den anden årsag til fejl i de opgjort afstande er, at afstanden er målt til den afdeling, som eleven er registreret på

af institutionen. Det kan give to problemer:

1. Elever skal registreres både på en hovedinstitution og en konkret afdeling, også i tilfælde af, at afdelingen er

placeret på hovedinstitutionen. Børne- og Undervisningsministeriet har identificeret en række fejl i registreringer af

elever på hovedinstitutionen i stedet for en konkret afdeling. Omfanget af bestanden, der er fordelt forkert, er ca. 5

pct. af elevbestanden på gymnasiale uddannelser i 2018 og 15 pct. af elevbestanden på erhvervsfaglige uddannel-

ser. I alt svarer det til 158.449 observationer (elever pr. år).

2. En relateret problemstilling er, at nogle institutioner har hele eller dele af deres elevbestand registreret på enkelte

afdelinger, frem for at bruge alle de aktive afdelinger under hovedskolen. Dette betyder, at nogle institutioner ser

ud til at have mange elever på én enkelt adresse frem for elever fordelt på flere adresser i registrene. Det betyder,

at der findes 33 hovedskoler i 2018, der har aktive afdelinger uden registreret elevbestand. Størstedelen af disse

skoler har mellem 1 og 5 afdelinger, der i registrene er ”tomme”,

mens en enkelt hovedinstitution har flere end 10

afdelinger uden elevbestand.

Den fejlagtige registrering af elever kan have betydning i de tilfælde, hvor institutionens forskellige afdelinger ligger

langt fra hinanden. I tilfælde hvor afdelingerne ligger forskellige steder i samme by, vil det dog kun have begrænset

betydning for opgørelsen af afstanden. De fejlregistrerede elever er som udgangspunkt udeladt fra den statistiske

analyse. Inkluderes de i en robusthedsanalyse,

jf. Tabel A.6,

giver det imidlertid ikke væsentligt andre resultater.

Problemstillingen påvirker dermed ikke analysens overordnede resultater.

Endelig har det ikke været muligt at få data for elevernes faktiske rejsetid, hvorfor rejsetiderne i denne analyse beror

på estimater. Det skyldes, at elevernes bopæl alene er tilgængelige i anonymiseret form, og derfor ikke kan slås op

på fx Rejseplanen eller andre services til beregningen af rejsetider. Det øger usikkerheden i resultaterne, da de

faktiske rejsetider kan afvige fra estimaterne, men der er ikke noget, som tilsiger, at de skulle påvirke resultaterne

i en bestemt retning.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Datakilder i analysen

Tabel A.8. Datakilder bag analysen

Variabel

Afstand

Konstruktion

Afstanden fra elevernes folkeregisteradresse til

uddannelsesstedet, målt i km.

For hver elev opgøres hvert år hvilken uddannelse

eleven går på og hvilken institution eleven er til-

knyttet. Yderligere information om hvordan elevbe-

standen er afgrænset kan findes i den beslægtede

analyse herom.

Indikator for om eleven har afbrudt uddannelsen,

uden at afslutte den

Indikator for om eleven eller dennes far eller mor

står som bruger af min. et køretøj i motorregistret.

Danmarks Statistik har en række basale bag-

grundsoplysninger for eleverne som vi anvender.

Alle anvendes som indikator-variable på nær alder

der bruges som den er.

Forældrene identificeres i befolkningsregistret og

deres indkomst opgøres på baggrund af indkomst-

registret. Denne inkluderes som summen af foræl-

drenes erhvervsindkomst.

Forældrene identificeres i befolkningsregistret og

deres uddannelse identificeres i uddannelsesregi-

stret. Denne inkluderes som en indikator for om

minimum en forælder har en videregående uddan-

nelse.

Karaktererne inkluderes som gennemsnittet af ka-

rakterer opnået til folkeskolens afgangsprøver.

To variable, hhv. antal afgang og antal stationer

og stoppesteder i elevens bopælskommune, rela-

tivt til områdets størrelse.

Rejsetiden og afstand fra det geografiske midt-

punkt af kommunen til hver af de afdelinger kom-

munens elever går på.

Restgruppen af unge i aldersgruppen 15-24, som

hverken er i gang med en uddannelse eller er i be-

skæftigelse.

Datakilde

Danmarks Statistik (særtræk)

Elevbestand/institutions-tilknyt-

ning

Styrelsen for IT og Læring

Frafald

Bil i husstanden

Styrelsen for IT og Læring

Danmarks Statistik (motorregi-

stret)

Danmarks Statistik (befolknings-

registret)

Alder, køn, bopælskommune, ind-

vandrings-status

Forældrenes indkomst

Danmarks Statistik (indkomstregi-

stret)

Forældrenes uddannelse

Danmarks Statistik (uddannelses-

registret)

Elevens folkeskole-karakterer

Danmarks Statistik

Adgang til offentlig transport

Rejseplanens API

Rejsetid pr. km

Openstreetmap

Størrelsen på restgruppen

Økonomi- og Indenrigsministeriet

Institutioner med skolehjem

Tabel A.9

viser institutioner med skolehjem og/eller kostafdelinger, 2018. Der er også kostafdelinger på nogle gym-

nasier, men der har i forbindelse med analysen ikke været adgang til en fuldstændig liste over dette. Det vurderes

dog at være relativt få og med en lille, hvis nogen, betydning for resultaterne.

Institutionsnummer

101571

219411

265416

280051

280052

280560

280941

Institution

Håndværker-Skolehjemmet i København

Erhvervsskolen Nordsjælland

Roskilde Tekniske Skole

Tradium

Uddannelsescenter Holstebro

Rybners

Zealand Business College

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

280942

280951

315412

373401

376402

461301

461305

461452

513301

537401

537411

557302

565301

615300

621401

621407

657303

657401

671014

707403

709401

727401

751398

751401

760401

787410

791300

791418

821409

831401

851401

851420

861403

Skive College

College360

EUC Nordvestsjælland

EUC Sjælland

CELF - Center for erhv.rettede udd. Lolland-Falster

Dalum Landbrugsskole

Kold College

Syddansk Erhvervsskole Odense-Vejle

Gråsten Landbrugsskole

EUC Syd

Business College Syd

Kjærgård Landbrugsskole

Grindsted Landbrugsskole

Bygholm Landbrugsskole

HANSENBERG

AMU SYD

Agroskolen Hammerum

Herningsholm Erhvervsskole

Struer Statsgymnasium

Viden Djurs

Den jydske Haandværkerskole

Handelsfagskolen

Jordbrugets UddannelsesCenter Århus

AARHUS TECH, Erhverv

UddannelsesCenter Ringkøbing Skjern

EUC Nordvest

Asmildkloster Landbrugsskole

Mercantec

EUC Nord

Nordjyllands Landbrugsskole

TECHCOLLEGE

AMU Nordjylland

Erhvervsskolerne Aars

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Appendiks B – Analyse af sammenhæng

mellem afstand til og frafald på uddannelser

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Indhold i appendiks B

1. Indledning .......................................................................................................................................................... 32

2. Overordnede resultater og perspektivering ....................................................................................................... 33

Analysens hovedresultater ............................................................................................................................ 32

Perspektivering af resultaterne ...................................................................................................................... 34

3. Analysemodel .................................................................................................................................................... 36

Afgrænsninger ............................................................................................................................................... 37

Usikkerheder ................................................................................................................................................. 38

4. Sammenhængen mellem afstand og frafald ...................................................................................................... 39

4.1 Kortlægning af elevers afstand til deres uddannelsessted ...................................................................... 39

4.2 Sammenhængen mellem afstand og frafald på afdelingsniveau ............................................................. 44

4.3 Sammenhæng mellem afstand og frafald på forskellige uddannelser ..................................................... 47

4.4 Sammenhængen mellem afstand og frafald på individniveau ................................................................. 49

4.5 Konklusion ............................................................................................................................................... 55

5. Afstand til uddannelsernes betydning for restgruppen ....................................................................................... 55

5.1 Kortlægning af ansøgeres afstand til uddannelsesinstitutionerne............................................................ 55

5.2 Sammenhængen mellem afstand og søgning ......................................................................................... 59

5.3 Konklusion ............................................................................................................................................... 61

6. Rejsetid og transportomkostninger .................................................................................................................... 62

6.1 Rejsetidens betydning ............................................................................................................................. 62

6.2 De transportøkonomiske omkostninger ved forskellige typer af rejser .................................................... 65

6.3 Konklusion ............................................................................................................................................... 66

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

1. Indledning

Baggrunden for analysen af sammenhæng mellem afstand til og frafald på uddannelser er, at der hidtil har været

en formodning om, at afstand og transporttid har indflydelse på søgning og frafald på ungdomsuddannelserne og

på voksenuddannelserne. Der er desuden i forbindelse med dette eftersyn af institutionsudviklingen på undervis-

ningsområdet gennemført en række besøg hos institutioner i hele landet. Her kan det konstateres, at afstand til

uddannelserne fylder en del i bevidstheden, og ses som årsag til frafald og manglende søgning til uddannelserne.

Formodningen om afstandens betydning har tidligere været belyst i en række studier. En analyse fra Danske Regi-

oner har således peget på, at afstand er en vigtigt driver for frafald på erhvervsuddannelserne.

Danmarks Evalue-

ringsinstitut finder lignende resultater i en analyse af studerendes transport til videregående uddannelser.

Region

Hovedstaden har tidligere konkluderet, at rejsetid med kollektiv transport mindsker sandsynligheden for at søge en

given erhvervsuddannelse.

Ministeriet for Børn Undervisning og Ligestilling har desuden identificeret problemati-

ske transportforhold til og fra erhvervsgymnasiale udbud i nogle af de kommuner, som har lav søgning.

I 2019 har

Økonomi- og Indenrigsministeriet offentliggjort en statistisk analyse, der på kommunalt niveau viser, at færre unge

flyttes fra restgruppen uden uddannelse i kommuner hvor, der er langt til almene gymnasier, mens det er omvendt

for erhvervsskoler, når der kontrolleres for de unges karakteristika. Analysen finder dog, at påvirkningen af afstand

er lille.

Endelig har DEA i 2019 offentliggjort en statistisk analyse, der viser, at afstand ikke har betydning for, om

unge gennemfører en ungdomsuddannelse, men at det har betydning for, om de vælger en gymnasie- eller er-

hvervsuddannelse.

De samlede resultater peger således i lidt forskellige retninger.

Denne delanalyse har på den baggrund til formål at analysere, nuancere og forstå påvirkning af transporttid og -

omkostninger, herunder betydningen af kollektive transportforbindelser og elevers geografiske afstand til deres

uddannelsessted på søgning/optag og frafald/gennemførelse for forskellige institutionstyper.

Analysen adskiller sig fra de tidligere analyser ved at fokusere på individniveauet og ved at være en fuld populati-

onsundersøgelse. På baggrund af registerdata på individniveau og individuelle afstande i fugleflugt, undersøges

sammenhængen mellem afstand til uddannelsessted og frafald på tværs af offentlige gymnasiale uddannelser,

erhvervsskoler samt voksenuddannelsescentre. Elevernes søgemønstrene analyseres også. I analysen kontrolle-

res desuden for individuelle baggrundsvariable, adgangen til offentlig transport samt adgang til privatbil i husstan-

den. De anvendte registerdata dækker alle elever på uddannelserne i perioden 2010-2018. I tillæg er der gennem-

ført særskilte analyser for VUC-kursister.

Læsevejledning

I afsnit 2 præsenteres analysens hovedkonklusioner og relevante perspektiver.

I afsnit 3 præsenteres den metodiske fremgangsmåde. En mere dybdegående beskrivelse af metode og datakilder

indgår i bilag.

Afsnit 4 behandler sammenhængen mellem elevernes afstand til uddannelsesstedet og frafaldet. Der præsenteres

nøgletal om elevernes afstand til uddannelse, herunder spredningen på tværs af geografiske områder og uddan-

nelsestyper. Desuden præsenteres resultaterne af en statistisk analyse af sammenhængen mellem afstand til ud-

dannelsen og frafald, hvor der kontrolleres for en række forhold, som kan påvirke den enkelte elevs sandsynlighed

for frafald. Resultaterne analyseres også her for forskellige uddannelsestyper.

Afsnit 5 indeholder en analyse af sammenhængen mellem afstand til uddannelsesstedet og søgning til uddannel-

serne.

Danske Regioner (2015):

”Analysenotat –Sammenhæng

mellem gennemførslen af erhvervsuddannelser og elevernes afstand til deres erhvervsskole”

Danmarks Evalueringsinstitut (2019):

”Studerendes

boligsituation og frafald”

Region Hovedstaden (2013):

”Geografisk

uddannelsesdækning og søgning til uddannelserne i Region Hovedstaden”

Ministeriet for Børn, Undervisning og Ligestilling:

”Analyse

af den geografiske tilgængelighed til de nuværende erhvervsgymnasiale udbud”

Økonomi- og Indenrigsministeriets Benchmarkingenhed (2019):

”Unge

uden uddannelse eller beskæftigelse”

Tænketanken DEA (2019):

”Unge

uden uddannelse eller beskæftigelse”

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

I afsnit 6 analyseres rejsetid til uddannelsessted og rejseomkostninger, herunder om der findes en sammenhæng

herimellem.

I det foregående appendiks A er den anvendte metode og de anvendte datakilder beskrevet mere detaljeret. Her

diskuteres også analysens primære usikkerhedskilder.

2. Overordnede resultater og perspektivering

I dette afsnit gennemgås resultaterne af analysen af sammenhængen mellem elevers frafald og afstanden fra bo-

pæl samt rejseomkostninger til deres uddannelsessted. Ligeledes præsenteres resultater om sammenhængen mel-

lem afstand og søgning til uddannelser.

Analysens hovedresultater

Den samlede analyse peger på 3 hovedresultater:

Sammenhængen mellem afstand og frafald er begrænset på tværs af uddannelses- og institutionstyper. For

gymnasiale uddannelser stiger frafaldet med afstanden til institutionen, mens denne sammenhæng ikke findes

for erhvervsuddannelserne under ét. For erhvervsuddannelsernes grundforløb stiger frafald med afstand, mens

det falder på hovedforløbet.

Længere afstand til uddannelsesstedet hænger sammen med større frafald for elever på gymnasiale uddannelser

på VUC og almene gymnasier, inkl. hhx og htx, mens det hænger sammen med mindre frafald blandt erhvervsud-

dannelseselever, uanset typen af erhvervsskole. For eleverne på erhvervsuddannelsernes grundforløb er der dog

et svagt stigende frafald, når afstanden stiger, mens eleverne på hovedforløbet trækker i modsatte retning. Resul-

taterne for erhvervsuddannelsernes hovedforløb hænger sammen med, at nogle erhvervsuddannelser kun udbydes

få steder, og der er relativt lang afstand hertil fra andre steder i landet. De unge, som tager disse uddannelser, har

valgt denne uddannelse, og er lykkedes med at gennemføre uddannelsens første år på trods af afstanden. Der er

ikke identificeret en statistisk sammenhæng for VEU-kursister på voksenuddannelserne.

Den gennemsnitlige effekt på tværs af uddannelserne er, at elevernes frafald øges med 0,3 pct. for hver 10 km

længere, der er til en institution. Effekten findes således, men er begrænset samlet set. For de gymnasiale uddan-

nelser stiger frafaldet med 0,5 pct. for hver 10 km (og 0,8 pct. for toårigt hf på VUC).

På erhvervsuddannelserne falder frafaldet 0,2 pct. for hver 10 km på erhvervsuddannelserne. Det kan skyldes, at

en række unge på erhvervsskolerne gerne vil gennemføre en specifik uddannelse, og også er villige til at rejse

langt, uden at være tilbøjelige til at falde fra.

Hvis man fokuserer på elever på erhvervsuddannelsernes grundforløb, har disse imidlertid stigende frafald jo læn-

gere afstand, de har til uddannelsen. Det stigende frafald er 0,1 pct. for hver 10 km længere afstand. Sammenhæn-

gen for elever på erhvervsuddannelsernes grundforløb minder således mere om eleverne på de gymnasiale ud-

dannelser end eleverne på erhvervsuddannelsernes hovedforløb. Det er desuden endnu mere udtalt for elever,

som er under 19 år gamle, og som dermed er i samme aldersgruppe som de typiske elever på de almene gymnasier.

Tilsvarende finder analysen en positiv sammenhæng mellem afstand og frafald for de elever, som går på grundfor-

løb, mens den for elever på hovedforløb er negativ.

Resultatet kan skyldes, at mens afstand påvirker frafald for gymnasiale uddannelser og de første år på erhvervs-

uddannelsen, så er de erhvervsuddannelseselever, som har valgt en uddannelse, der ligger langt væk, og som

allerede er langt i uddannelsen mere motiverede for eller har andre forudsætninger for at gennemføre, idet de netop

har valgt den uddannelse og kommet så langt på trods af afstanden.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Unge søger i overvejende grad uddannelser nær deres bopæl. Længere afstand fra bopæl til uddannelse har

dog ingen betydning for størrelsen af restgruppen af unge uden uddannelse eller beskæftigelse i de enkelte

kommuner.

9 ud af 10 gymnasieelever har søgt en uddannelse inden for 20 km af deres bopæl, ligesom 7 ud af 10 søger en

erhvervsuddannelse inden for 50 km af deres bopæl. Unge har således en tilbøjelighed til at søge uddannelsesud-

bud nær deres bopæl.

Afstanden til relevante uddannelsesudbud for elever i et område har dog ingen nævneværdig betydning for størrel-

sen af restgruppen af unge uden uddannelse eller beskæftigelse i samme område. Der er ganske vist en sammen-

hæng mellem afstanden og størrelsen på restgruppen i en kommune, men denne sammenhæng kan forklares med

socioøkonomiske faktorer.

Sammenholdt med resultaterne for afstandens betydning for frafald, indikerer det, at afstanden gennemsnitligt ikke

har nogen betydning for søgningen, men når unge først har påbegyndt en uddannelse, spiller afstanden en rolle for

hvorvidt uddannelsen gennemføres, om end betydningen af afstanden er relativt begrænset.

Transportøkonomiske omkostninger forstærker negative effekter

Analysen af rejseomkostningerne viser, at højere rejseomkostninger øger risikoen for frafald. Et større antal skift

med offentlig transport på en rejse mellem bopæl og uddannelsessted øger ligeledes frafaldsrisikoen, som også

må antages at spille en rolle for erhvervsuddannelseseleverne. Disse forhold reducerer også søgning til uddannel-

serne tilsvarende. Analysen viser også, at omkostningerne i vid udstrækning afhænger af hvilke muligheder, man

har for at transportere sig. Isoleret set varierer de transportøkonomiske enhedsomkostninger af specifikke trans-

portmidler dog ikke for forskellige befolknings-, alders- og uddannelsesgrupper.

Da offentlig transport typisk tager længere tid end biltransport, bliver den negative påvirkning af transporttid også

større, hvis eleverne skal transportere sig med offentlige transportmidler. Det er især tydeligt for de områder, hvor

der er få stoppesteder til offentlig transport, og hvor det er nødvendigt at skifte transportmiddel undervejs. De om-

råder, hvor eleverne gennemsnitligt har langt, er også de områder hvor, der er få stoppesteder per kvadratkilometer.

Lokale forskelle i infrastruktur kan dermed have en effekt på både søgning og frafald, ud over den relativt lille effekt

af afstand generelt. Hvis afstanden til institutionen fx øges fra 10 km til 20 km, men at det også indebærer et skifte

med offentlige transportmidler, medfører det, at stigningen i frafaldet pr. 10 km stiger fra 0,3 pct. til 0,5 pct. Tilsva-

rende falder andelen af unge, som vil forventes at søge en uddannelse, når der bliver flere skift med offentlig

transport fra bopælen til uddannelsesstedet.

Perspektivering af resultaterne

Analysens resultater er med til, sammen med den samlede mængde af analyser på området at nuancere resulta-

terne for så vidt angår frafald. Det er således overraskende ift. nogle tidligere undersøgelser, at der samlet er en

negativ sammenhæng mellem afstand og frafald for EUD-elever, mens sammenhængen er relativt lille for gymna-

siale uddannelser og VEU-kursister på voksenuddannelserne. Resultaterne uddyber dog den eksisterende viden

på området, bl.a. fordi det viser sig, at der er en sammenhæng for unge elever på erhvervsuddannelserne og elever

på grundforløb, hvor større afstand hænger sammen med større frafald. Til gengæld er der for de elever, som går

på hovedforløb, en negativ sammenhæng, hvilket kan hænge sammen med, at de netop har valgt en uddannelse,

som ligger et andet sted i landet, og fordi de allerede har klaret sig igennem uddannelsens første år.

I tidligere analyser har bl.a. Danske Regioner set på sammenhængen mellem afstand og frafald på erhvervsuddan-

nelser. Region Hovedstaden har endvidere analyseret sammenhængen mellem afstand og søgning på ungdoms-

uddannelser inden for Hovedstadsregionen. Disse analyser peger på, at længere afstand medfører højere frafald

og lavere søgning. Danmarks Evalueringsinstitut har ligeledes i en nyere analyse vurderet, at længere afstand fører

til større frafald på videregående uddannelser, selv om resultaterne på dette område ikke uden videre kan overføres

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

til ungdoms- og erhvervsuddannelserne. Nærværende analyse viser helt overordnet også, at længere afstand hæn-

ger sammen med højere frafald, men at sammenhængen primært dækker de gymnasiale uddannelser, mens re-

sultaterne er nuancerede for så vidt angår erhvervsuddannelserne, og at effekten af afstand generelt ikke er stor.

Analysen konkluderer dog i lighed med Region Hovedstaden, at offentlig transport, herunder skift af transportmiddel

undervejs reducerer tilbøjeligheden til at tage en uddannelse.

Endelig har Anvendt Kommunal Forskning fundet

indikationer af, at erhvervsuddannelseselever på skolehjem typisk har lavt frafald.

Det kan bidrage til den mang-

lende sammenhæng mellem afstand og frafald for erhvervsuddannelserne, såfremt eleverne ikke skifter folkeregi-

steradresse til skolehjemmet. I nærværende analyse er der korrigeret for dette ved at gennemføre analyserne med

og uden skolehjemseleverne, uden at det ændrer resultaterne nævneværdigt.

Størrelsen af effekterne i denne analyse er relativt små. Økonomi- og Indenrigsministeriet har i 2019 undersøgt

hvilke forhold, der har betydning for, om unge forlader restgruppen af unge, som ikke er i hverken uddannelse eller

beskæftigelse. Her viser det sig, at jo længere, der er til nærmeste erhvervsuddannelse, desto større sandsynlighed

er der for, at unge forlader restgruppen, mens længere afstand til den nærmeste gymnasiale uddannelse hænger

sammen med højere sandsynlighed for, at unge forbliver i restgruppen, om end effekten er meget lille.

Økonomi-

og Indenrigsministeriet konkluderer dog, at effekten af afstand på sandsynligheden for at forlade restgruppen er

begrænset.

I modsætning til Danske Regioners analyse,

der bygger på gennemsnitlige kommunedata, er denne transport-

analyse baseret på individuelle elevdata, hvor der bl.a. kontrolleres for socioøkonomiske baggrundsvariable. Re-

sultaterne bygger på 765.702 elev-år på erhvervsuddannelser og 1.114.894 elev-år på gymnasiale uddannelser i

perioden 2010-2018. Et elev-år er hvert år en elev har været registreret på uddannelsen. Såvel Region Hovedsta-

dens som EVA’s analyser er baseret på individdata, men dækker enten

alene en enkelt region eller andre uddan-

nelsesniveauer, end omfattet i nærværende

analyse. Rejsetid er i EVA’s analyse estimeret ved hjælp af surveydata

for en mindre delmængde af den samlede population.

DEA har i 2019 analyseret frafaldet på ungdomsuddannel-

serne for den fulde elevpopulation, ligesom i denne analyse, og når frem til en lignende konklusion; at afstand ikke

er afgørende for gennemførslen.

Ud over eksisterende analyser, har det i forbindelse med institutionsbesøgene som led i analysen, været angivet,

at afstand til institutionen for konkrete elever, ofte ses som årsagen til frafald eller baggrunden for, at den unge ikke

søger ind på en uddannelse. Der er her tale om individuelle interviews, som institutionerne har lavet med elever,

der stopper, og ikke større undersøgelser på institutionen. I den forbindelse skal man være opmærksom på, at

nærværende analyse alene beskriver de samlede effekter af afstand på tværs af hele elevpopulationen. Det betyder

med andre ord, at afstand for enkelte elever godt kan være hovedårsagen eller en medvirkende faktor til, at eleverne

ikke søger eller gennemfører uddannelsen.

Frafald og søgning er dog utvivlsomt også påvirket af mange kontekstuelle forhold, og udfordringen med frafald

pga. afstand vil derfor også variere fra institution til institution.

Region Hovedstaden (2013):

”Geografisk

uddannelsesdækning og søgning til uddannelserne i Region Hovedstaden”

AKF (2009):

”Unges

frafald på erhvervsskolerne”

Økonomi- og Indenrigsministeriets Benchmarkenhed (2019):

”Unge

uden uddannelse eller beskæftigelse”

Danske Regioner (2015):

”Analysenotat –Sammenhæng

mellem gennemførslen af erhvervsuddannelser og elevernes afstand til deres erhvervsskole”

Danmarks Evalueringsinstitut (2019):

”Studerendes

boligsituation og frafald”

DEA (2019),

”Sammenhængen

mellem afstand og unges valg og gennemførelse af ungdomsuddannelser”

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

3. Analysemodel

I dette afsnit præsenteres den anvendte analysemodel.

I analysen undersøges betydningen af afstand, transporttid og transportomkostninger for elevernes tilbøjelighed til

frafald samt unges tilbøjelighed til at søge de pågældende uddannelser. Det samlede analysedesign er illustreret i

Figur B.1

herunder.

Figur B.1. Analysemodel

I første delanalyse, undersøges betydningen af afstand. Afstanden i fugleflugt anvendes som proxy for afstanden

til uddannelsen, og resultaterne segmenteres på alder, socioøkonomisk baggrund, uddannelsestype og instituti-

onstype. Elevernes uddannelse bestemmes hvert år, som den uddannelse de har gået længst på i det givne år, og

bopælen bestemmes som den folkeregisteradresse, som har størst overlap med den primære uddannelse i det

givne år. Derudover inkluderes en række baggrundfaktorer, som har betydning for søgning og frafald, i den statisti-

ske model. Baggrundsfaktorerne er bl.a. socioøkonomiske faktorer, adgang til bil i hjemmet, adgang til offentlige

transportmidler og karakterer i folkeskolen.

I anden delanalyse undersøges betydningen af transporttid og -omkostninger. Konkret undersøges betydningen af

rejsetid, rejseomkostninger og adgangen til transportmidler. Rejsetid er i vid udstrækning korreleret med afstand,

som undersøges i første delanalyse, men der er dog variationer i transportveje og infrastruktur mellem geografiske

områder. Rejseomkostningerne er en funktion af rejsetiden og de benyttede transportmidler. Betydningen af rejse-

omkostninger undersøges derfor ved at se på effekten af disse forhold på frafald og søgning.

De statistiske analyser bygger på data for 765.702 elev-år på erhvervsuddannelser og 1.114.894 elev-år på gym-

nasiale uddannelser i perioden 2010-2018 samt

23.336 kursister, som tager enkeltstående kurser på VUC.

Alle

elev- og kursistdata stammer fra Styrelsen for It og Lærings registreringer

og genfindes i Danmarks Statistiks

regi-

sterdata. Derudover benyttes data om uddannelsesinstitutionernes karakteristika, afdelinger og beliggenhed. Hertil

kommer data fra Openstreetmap til at beregne elevernes køreafstand og rejsetid, samt TERESA-modellen, som

bruges til at beregne omkostninger ved rejsetid, til at belyse konsekvenserne af transportomkostninger. Der anven-

des desuden en række kommunale informationskilder vedrørende andelen af unge på forskellige uddannelser,

socioøkonomiske forhold i kommunerne mv.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Afgrænsninger

I analysen ses der både på uddannelses- og institutionstyper. En institution kan således indeholde flere forskellige

uddannelser. I eftersynet af institutionsudviklingen på undervisningsområdet anvendes nedenstående typologi for

institutionstyperne. Hver institutionstyper kan dække over en række uddannelser.

Tabel B.1. Institutionstypologi

Institutioner

med udbud på

tværs af tradi-

tionelle institu-

tionsskel

Multiskoler

Hovedtype

Erhvervsskoler

Almene

gymnasier

Kombina-

tionsskoler

Land-

brugs-

skoler

Almene

gymnasier

Voksen-ud-

dannelses-

centre

VUC

Anvendt ty-

pologi

Undertype

Tekniske

skoler

Monofaglige erhvervsskoler

Handels-

skoler

SOSU-

skoler

Analyserne er så vidt muligt udført for de fem hovedtyper af institutioner. I de analyser, hvor der skelnes mellem

uddannelser, tages der ikke hensyn til, hvilken institution, den pågældende uddannelse udbydes på, med mindre

andet er angivet. De gymnasiale uddannelser omfatter både de almene gymnasiale uddannelser stx, hf og studen-

terkursus samt de erhvervsgymnasiale uddannelser htx og hhx. Hf og studenterkursus kan både tages på gymna-

siale afdelinger og på VUC. Elever på EUX indgår i analysen sammen med erhvervsuddannelserne. Endelig udfø-

res analyserne også for kursister på voksenuddannelsesområdet, som dækker over

Forberedende Voksenunder-

visning (FVU), almen voksenuddannelse (avu), hf-enkeltfag, Gymnasial Supplering (GSK) og ordblindeundervis-

ning. Disse uddannelser kan kun tages på VUC-afdelinger. AMU-kursister indgår ikke i datamaterialet uanset insti-

tutionstype.

Det forventes, at analyseresultaterne ville variere mellem profilgymnasier og øvrige almene gymnasier, som kan

optage en del af deres elever ud fra kriterier, som skolen selv bestemmer. Der er dog relativt få profilgymnasier,

hvorfor dette har ikke været muligt at belyse særskilt i modellen.

Analyserne gennemføres på afdelingsniveau frem for institutionsniveau for at kunne identificere den reelle afstand

mellem elevens bopæl og elvenes specifikke uddannelsessted. Således har en del institutioner flere afdelinger og

nogle institutioner, som fx Syddansk Erhvervsskole, ZBC og Roskilde Tekniske Skole, har afdelinger, som ligger

meget geografisk spredt. Institutioner uden afdelinger betragtes i denne sammenhæng som en enkelt afdeling.

Uddannelsessteder består, medmindre andet er angivet, af den konkrete afdeling, som eleven er indskrevet på.

Elevernes bopæl i en givent år er defineret som den folkeregisteradresse, hvor eleven har boet i længst tid, mens

eleven er indskrevet på uddannelsen i dette år. Der findes 40 institutioner med skolehjem, hvor der bor ca. 5.500

årselever, som dermed kan have misvisende folkeregisteradresser. Disse er som udgangspunkt ekskluderet af

analysen. I metodeafsnittet er dog gennemført en robusthedsanalyse, hvor elever på skolehjem er inkluderet i den

statistiske analyse.

Det er ikke muligt at identificere de konkrete elever på skolehjemmet, hvorfor institutionerne og deres elever indgår

i analyserne. I metodeafsnittet er der dog også gennemført en robusthedsanalyse, hvor institutionerne med skole-

hjem er udeladt af den statistiske analyse.

Population

Resultaterne bygger på 765.702 elev-år på erhvervsuddannelser og 1.114.894 elev-år på gymnasiale uddannelser

i perioden 2010-2018.

Opgørelserne er årlige, dvs. en elev som gennemfører en gymnasial uddannelse på tre år vil indgå tre gange i

datamaterialet. Det betyder imidlertid, at opgørelsen af frafald på uddannelses- og afdelingsniveau ikke nødvendig-

vis stemmer fuldt overens med øvrige gængse opgørelsesmetoder. Fokus på afstanden nødvendiggør den årlige

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

opgørelse, da en del elever flytter bopæl under uddannelsen. Det ville således ikke være muligt at inkludere betyd-

ningen af en flytning tættere på eller længere fra uddannelsen, hvis frafald var defineret for elevens uddannelse

frem for årligt. Antallet af elever er en smule lavere end den samlede elevbestand i perioden, hvilket skyldes, at det

i visse tilfælde enten ikke har været muligt at opgøre afstanden til uddannelsesstedet, eller at eleverne har været

registreret på en forkert afdeling, og dermed indgår med en forkert afstand. Resultaterne er afrapporteret som antal

elev-år medmindre andet er angivet. Herudover er anvendt data på kommunalt niveau vedrørende de unge i de

pågældende kommuner, som er i samme aldersgruppe, men som ikke gennemfører en uddannelse. Se nærmere

om beregning af afstand mv. i metodeafsnittet sidst i analysen.

Usikkerheder

Som en del af kvalitetssikringen af data, er det konstateret, at eleverne på en række institutioner ikke er registreret

korrekt på deres pågældende afdeling. Disse fejlregistreringer er identificeret ved, at eleverne er registreret på

hovedinstitutionen frem for de enkelte afdelinger, hvilket er udtryk for en fejlregistrering. For at sikre analysens

repræsentativitet, er en stor andel fejlregisterende blevet rettet, så eleverne kan indgå som observationer i analy-

sen. Det er dog ikke alle institutioner, hvor det har været muligt, hvorfor data for nogle individer og afdelinger er

forkerte. Det betyder, at for de institutioner, kan eleven i virkeligheden gå et helt andet sted, hvorfor afstandens

betydning for frafald og søgning ikke kan estimeres korrekt. Disse observationer er udeladt af analyserne. Der er

desuden foretaget en række robusthedstest, hvor analyserne er gennemført inkl. de fejlbehæftede registreringer.

Det har ikke haft effekt på estimaterne eller deres signifikans. De elever, som er udeladt, svarer til 8 pct. af det

samlede antal elev-år.

En anden usikkerhed er, om elevens folkeregisteradresse er registreret korrekt. Generelt vurderes, at adressen i

folkeregistret er relativt sikker. Men der kan være grænsetilfælde, fx for elever, der opholder sig længere tid i ud-

landet, eller for elever bosiddende på et skolehjem i forbindelse med en uddannelsesinstitution, som ligger langt fra

bopælen, fx som følge af den relativt korte periode på uddannelsesstedet under grundforløbet på erhvervsuddan-

nelsen. I disse tilfælde vil elevens afstand til uddannelsesstedet være overestimeret og effekten af afstand være

fejlestimeret. For at imødegå denne usikkerhed er elevernes bopæl i et givent år opgjort ved den folkeregister-

adresse, som overlapper længst tid med elevens indskrivning på uddannelsen.

Idet erhvervsuddannelseselever på skolehjem erfaringsmæssigt har lavere frafald end øvrige elever, vil en fejlregi-

strering af disse elever kunne betyde, at eleverne statistisk ser ud til at have længere afstand til skole, end de i

realiteten har, mens deres frafald er relativt lavt. I perioden 2010-2018 boede 49.005 årselever på skolehjem. Det

svarer til 6 pct. af alle det samlede antal årselever på erhvervsuddannelserne. Det må forventes, at eleverne særligt

er på skolehjem som led i hovedforløbet på erhvervsuddannelserne, idet grundforløb til erhvervsuddannelserne

findes væsentligt flere steder i landet. Der skal være over 75 minutters rejsetid med offentlig transport for, at en

elev kan få adgang til skolehjem.

Det har ikke været muligt at få data for elevernes faktiske rejsetid, hvorfor rejsetiderne i denne analyse beror på

estimater. Det øger usikkerheden i resultaterne, da de faktiske rejsetider kan afvige fra estimaterne, men der er

ikke noget, som tilsiger, at rejsetiderne påvirker resultaterne i en bestemt retning.

I forbindelse med analysen af effekten af afstand på søgning har det været nødvendigt at foretage analysen på

kommuneniveau. Det skyldes, at det ikke er muligt at vide hvilken uddannelse en person ville søge i den kontrafak-

tiske situation, hvor personen ville vælge at søge en uddannelse. Derfor er det nødvendigt at inddrage information

om, hvilke uddannelser unge i området typisk søger, og anvende dette søgemønster som approksimation af ud-

dannelsespræferencerne for de unge i området generelt. Analysen på kommuneniveau vurderes dog at være ret-

visende, idet analysen er i overensstemmelse med de i afsnit 2.2 beskrevne analyser fra Region Hovedstaden og

Økonomi- og Indenrigsministeriet.

Det er også vigtigt at være opmærksom på, at der i forbindelse med statistiske analyser generelt vil være risiko for,

at der er væsentlige forhold, som ikke har været mulige at inkludere i modellen. Det indebærer en risiko for, at

effektestimatet er fejlbehæftet. Denne udfordring imødegås i denne analyse ved at inkludere de umiddelbart mest

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

relevante forhold i modellen, ligesom der er foretaget forskellige analyser af forhold, som kan give uddybende og

alternative forklaringer af resultaterne.

4. Sammenhængen mellem afstand og frafald

I dette kapitel undersøges, om der er sammenhængen mellem elevernes hhv. kursisternes afstand til deres uddan-

nelsessted og sandsynligheden for, at de frafalder deres uddannelse. I afsnit 4.1 kortlægges afstanden til uddan-

nelsesstederne for de forskellige uddannelsestyper. I afsnit 4.2 og 4.3 analyseres sammenhængen mellem geo-

grafisk afstand og frafald på både uddannelses- og afdelingsniveau. Endelig præsenteres i afsnit 4.4 resultaterne

af en statistisk model på individniveau, hvor vi har beregnet effekterne af geografisk afstand på elevernes frafald,

når der kontrolleres for en række baggrundskarakteristika. Analysens resultater præsenteres for forskellige uddan-

nelsestyper.

4.1 Kortlægning af elevers afstand til deres uddannelsessted

I det følgende belyses elevernes afstand til deres

Figur B.2. Analysemodel

uddannelsessted ved en række deskriptive analy-

ser for hver af uddannelsestyperne. Formålet med

at illustrere deskriptive resultater er at give indsigt i

forskellige aspekter af afstand til uddannelsesste-

der for elever på ungdomsuddannelser og kursister

på voksenuddannelserne.

Kortlægning af afstande mellem bopæl og uddannelsessted for elever på erhvervsuddannelser

Figur B.3

viser den gennemsnitlige afstand for erhvervsuddannelseseleverne på grundforløbet på hver afdeling.

Det fremgår, at den typiske elev på en erhvervsuddannelses grundforløb har ca. 11 km fra sin folkeregisteradresse

til sit uddannelsessted, men der er dog variation på tværs af elevgruppen. Den mest almindelige afstand for en elev

er mindre end 7 km. Selvom halvdelen af eleverne har 15 km eller derunder til uddannelsesstedet, er der en gruppe

elever, der har betydeligt længere afstande til uddannelsesstedet. Det medfører, at gennemsnittet er 18 km fra

bopæl til uddannelsessted.

Det fremgår desuden af figuren, at ca. 5 pct. af erhvervsuddannelseseleverne har en afstand på mere end 70 km

mellem deres bopæl og deres uddannelsessted. Det er i et vist omfang elever på mindre afdelinger, der har store

afstande, men billedet er ikke entydigt. Endelig findes 41 institutioner med i alt ca. 5.000 årselever på skolehjem,

svarende til ca. 6 pct. af alle elever på erhvervsuddannelserne i perioden. Eleverne på skolehjem kan undlade at

skifte folkeregisteradresse, hvorfor afstandene for disse institutioner kan være særligt lange. Elever med mere end

75 minutters rejsetid med offentlig transport kvalificerer sig til at bo på skolehjem. Det er imidlertid ikke muligt at

identificere de konkrete elever, som bor på institutionens skolehjem. Vi beskriver senere en række eksempler på

uddannelser og afdelinger, hvor der er i særlig grad er elever med lange afstande.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.3. Afstand til uddannelsesstedet (afdeling) for EUD-elever på grundforløbet

Median: 11 km.

Gns.: 18 km.

Note: Figuren indeholder 307.813 elev-år på erhvervsuddannelsernes grundforløb i perioden 2010-2018. Fordelingen er afskåret ved 100 km af

diskretioneringshensyn.

Figur B.4

viser afstanden til uddannelsesstedet for EUD-elever på hovedforløbet. Elever på hovedforløbet har typisk

længere afstand end elever på grundforløbet. Den typiske elev har ca. 17 km, og den gennemsnitlige afstand er 31

km. Der er således en gruppe elever på ca. 9 pct, som har mere end 100 km til deres uddannelsessted. Det kan

skyldes, at hovedforløbet er mere specialiseret, og nogle elever derfor vælger at rejse længere for at få en bestemt

uddannelse. Der er fx uddannelser, som kun udbydes ét enkelt eller få steder i landet.

Figur B.4. Afstand til uddannelsesstedet (afdeling) for EUD-elever på hovedforløbet

Median: 17

78 m.

Gns.: 31 km.

Note: Figuren indeholder 487.123 elev-år på erhvervsuddannelsernes hovedforløb i perioden 2010-2018. Fordelingen er afskåret ved 150 km af

diskretioneringshensyn.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Der er ingen væsentlige regionale forskelle i fordelingen af, hvor afdelingerne ligger, hvor eleverne har kortere eller

længere til uddannelsesstedet, men inden for regionerne er der afdelinger, som skiller sig ud.

Figur B.5

viser af-

standen til afdelingerne med erhvervsuddannelsernes grundforløb. Eleverne på erhvervsuddannelsernes grundfor-

løb omkring de større byer har typisk mindre end 20 km til deres uddannelsessted. På det meste af Sjælland, det

nordlige Fyn og omkring de største jyske byer, har eleverne ikke mere end 40 km til deres uddannelsessted. I det

vestlige Jylland og i Sønderjylland er der dog afdelinger, hvor eleverne har mere end 75 km fra deres bopæl til

deres uddannelsessted.

Figur B.5. Gennemsnitlig afstand for elever på de enkelte afdelinger, erhvervsuddannelsernes grundforløb

Afstandene til afdelingerne med erhvervsuddannelsernes hovedforløb ligner meget afstandene for erhvervsuddan-

nelsernes grundforløb,

jf. Figur B.6.

Dog er der enkelte institutioner, hvor afstandene er markant længere, end det

er tilfældet for erhvervsuddannelsernes grundforløb.

Figur B.6. Gennemsnitlig afstand for elever på de enkelte afdelinger, erhvervsuddannelsernes hovedforløb

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Afstand mellem bopæl og uddannelsessted for elever på gymnasiale uddannelser

Eleverne på de gymnasiale uddannelser har typisk kortere afstand til deres uddannelsessted end erhvervsuddan-

nelseseleverne

–

den typiske elev på en gymnasial uddannelse har således 5 km til uddannelsesstedet, og gen-

nemsnittet ligger på 8 km,

jf. Figur B.7.

Ligesom for erhvervsskoleleverne er der også en relativt lille gruppe elever på gymnasiale uddannelser, som træk-

ker gennemsnittet op. Det er dog væsentligt færre end for erhvervsskolerne, idet den største gruppe elever på de

gymnasiale uddannelser har under 10 km til deres uddannelse. Det er kun 0,5 pct. af eleverne, som har mere end

50 km til deres uddannelse. Denne forskel skyldes formodentlig, at de gymnasiale uddannelser er mere homogene,

hvorfor eleverne ikke i samme grad har anledning til at søge specifikke uddannelser langt fra bopælen.

Figur B.7. Afstand til uddannelsesstedet for elever på de gymnasiale uddannelser (afdelinger)

Median: 5 km.

Gymnasiale afdelinger

Gns.: 8 km.

Note: Figuren indeholder 1.114.894 elev-år på de gymnasiale uddannelser i perioden 2010-2018. Fordelingen er afskåret ved 40 km. af diskretio-

neringshensyn. Gymnasiale afdelinger omfatter både afdelinger med alment gymnasiale uddannelser samt HTX og HHX.

Figur B.8

viser elevernes gennemsnitlige afstand til uddannelsesstedet for de forskellige afdelinger i landet. Den

gennemsnitlige afstand for eleverne på afdelinger er mellem 8 og 20 km. På næsten alle afdelinger har 95 pct. af

eleverne under 40 km til uddannelsesstedet. På enkelte afdelinger har eleverne dog gennemsnitligt omkring 30 km

til deres uddannelsessted

–

det gælder Sydfyn, Falster og enkelte afdelinger i Jylland.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.8. Gennemsnitlig afstand for eleverne på de enkelte afdelinger, gymnasiale uddannelser

Afstand mellem bopæl og uddannelsessted for VEU-kursister på voksenuddannelserne

I denne analyse omfatter kursisterne på voksenuddannelserne personer indskrevet på følgende fem uddannelses-

tilbud:

FVU, avu, hf-enkeltfag, GSK og ordblindeundervisning. I den undersøgte periode har det for 23.336 kursister,

som har deltaget i et kursus i perioden, været muligt at opgøre afstanden fra bopæl til uddannelsessted. Fordelingen

fremgår af

Figur B.9.

Figuren viser, at den typiske kursist har 4 km fra bopæl til uddannelsessted, og at den gennemsnitlige afstand er 9

km. Sammenlignet med de gymnasiale uddannelser er fordelingen ikke lige så højreskæv, og særligt er der færre

elever med meget små afstande til uddannelsesstedet. Det kan skyldes, at der er færre VUC-afdelinger end almene

gymnasier, hvorfor en del elever vil have længere afstand end til et gymnasium.

Figur B.9. Afstand fra bopæl til uddannelsessted for VEU-kursister på voksenuddannelserne

Median: 4 km.

Gns.: 9 km.

Note: Kursister med afstande på over 40 km. grupperet sidst på aksen (diskretionering).

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

4.2 Sammenhængen mellem afstand og frafald på afdelingsniveau

I dette afsnit undersøges sammenhængen mellem

afstand og frafald på afdelingsniveau, mens det føl-

gende afsnit beskriver sammenhængen på uddan-

nelsesniveau. Disse to afsnit har til formål at give et

indledende indblik i variationen på tværs af afdelin-

ger og uddannelser, inden den statistiske analyse

på individniveau præsenteres i afsnit 4.4.

Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for elever på erhvervsuddannelser

Figur B.10

viser sammenhængen mellem den gennemsnitlige afstand til erhvervsuddannelsen og elevfrafald på

erhvervsuddannelsernes grundforløb på afdelingsniveau. Som det fremgår af figuren, har de fleste afdelinger gen-

nemsnitlige afstande på mindre end 30 km, men enkelte afdelinger har længere afstande. Figuren illustrerer, at der

ikke på afdelingsniveau er en sammenhæng mellem afstand til uddannelsen og frafald.

Figur B.10. Sammenhæng mellem afstand og frafald målt på afdelingsniveau for erhvervsuddannelsers grundforløb

For erhvervsuddannelsernes hovedforløb er der væsentlig mere spredning end for grundforløbene, idet flere insti-

tutioner har en gennemsnitlig afstand på over 50 km, end det er tilfældet for grundforløbene,

jf. Figur B.11.

Der er

samtidigt ikke den samme koncentration af afdelinger, hvor eleverne har en gennemsnitsafstand på under 25 km.

Ligesom for grundforløb ovenfor viser figuren, at der heller ikke er en sammenhæng mellem afstand og frafald på

afdelingsniveau for hovedforløb.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.11. Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for erhvervsuddannelsers hovedforløb

9 afdelinger

Forskellene på

Figur B.10

B.11

kan være udtryk for to forskellige tendenser for erhvervsuddannelserne. På den

ene side kan der være en tendens til, at øget afstand også øger frafald (svarende til tendensen blandt de gymnasiale

uddannelser, som det fremgår af

figur B.12

længere nede). Den anden tendens peger på, at der er en gruppe, hvor

der er lavt frafald på trods af lang afstand til uddannelsesstedet. Denne gruppe udgøres primært af afdelinger med

elever på hovedforløbet.

En forklaring på sidstnævnte tendens kan være de specialiserede udbud, hvor elever er villige til at rejse langt for

en specifik uddannelse. En række af disse specialiserede udbud fremgår af afsnit 4.3 nedenfor.

Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for elever på gymnasiale uddannelser

Figur B.12

viser sammenhængen mellem den gennemsnitlige afstand og frafaldet på de gymnasiale uddannelser

på afdelingsniveau.

Figuren viser, at afdelinger med gymnasiale uddannelsesudbud har gennemsnitlige afstande for deres elever, som

er væsentlig kortere end for erhvervsuddannelserne

–

typisk ikke over 15 km. Kun enkelte afdelinger har en afstand,

der gennemsnitligt overstiger 15 km eller et frafald, som overstiger 20 pct. Afdelingerne, som har et relativt højt

frafald, er typisk mindre afdelinger, nye afdelinger eller afdelinger hvor studenterkurser udgør en stor del af ele-

verne. Enkelte afdelinger har gennemsnitsafstande på ca. 40 km, hvilket bl.a. skyldes forekomsten af fjernunder-

visning. Det har været ikke muligt at foretage en generel korrektion for fjernundervisning i den statistiske analyse,

da der ikke findes oplysninger herom på elevniveau.

Ligesom for erhvervsuddannelserne, er det også for de gymnasiale uddannelser vanskeligt at se en klar sammen-

hæng mellem afstand og frafald opgjort på afdelingsniveau. Det kan dog se ud til, at der er en mindre tendens til

stigende frafald, jo større afstanden bliver.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.12. Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for gymnasiale uddannelser

På tværs af de ovenstående analyser, ser der ikke ud til at være en sammenhæng mellem afstand og frafald på

afdelingsniveau. Udfordringen med at sammenligne på afdelingsniveau er, at der kan være flere forskellige uddan-

nelser på en afdeling, og at sammensætningen af uddannelser varierer mellem afdelinger, hvorfor man kommer til

at sammenligne afdelinger med vidt forskellige karakteristika. I det følgende afsnit undersøges sammenhængen

derfor på uddannelsesniveau frem for afdelingsniveau.

Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for VEU-kursister på voksenuddannelserne

Figur B.13

viser sammenhængen mellem den gennemsnitlige afstand til VUC-centret og kursistfrafald på afdelings-

niveau for VEU-kursister på voksenuddannelserne. Figuren tegner et billede med meget spredning i både afstand

og i frafald, men med gennemsnitlige afstande, som alle er mindre end 30 km. Figuren viser, at der ikke på afde-

lingsniveau er en sammenhæng mellem afstand til uddannelsen og frafald.

Figur B.13. Sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau for VEU-kursister på voksenuddannelserne

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

4.3 Sammenhæng mellem afstand og frafald på forskellige uddannelser

Analysen i dette afsnit viser, at der kan være

aspekter ved selve uddannelsen, som har større

betydning for frafald end hvilken afdeling en uddan-

nelse udbydes på. Der er forskellige elevsammen-

sætninger for de forskellige uddannelser, og de kan

have forskelligt opland. Desuden er uddannelser-

nes sammensætning og forløb forskellige på tværs

af uddannelser. Det indikerer, at der kan være for-

skellige sammenhænge, som ikke alene kan hen-

føres til geografisk afstand.

Figur B.14

viser sammenhængen mellem frafald og afstand på uddannelsesniveau for erhvervsuddannelserne.

For erhvervsuddannelserne viser figuren, at der, ligesom på afdelingsniveau, ikke er en sammenhæng mellem

afstand og frafald. Resultatet af de to analyser adskiller dig dog ved, at gennemsnitafstandene på uddannelsesni-

veau længere end det er tilfældet for elevernes gennemsnitsafstande på afdelingsniveau. Det kan forklares med,

at der er et stort udbud af erhvervsuddannelser og at nogle uddannelser kun udbydes få steder. Det gælder fx

uddannelserne til tarmrenser og skorstensfejer, der kun udbydes et sted, og som begge har gennemsnitlige af-

stande på over 150 km.

Der ser desuden ud til at være en gruppe med afstande på under 50 km. hvor frafaldsprocenten tilsyneladende ikke

har være påvirket af den geografiske afstand, hvilket understreger, at en del af variationen er uddannelsesspecifik.

Der er ingen nærmere systematik i hvilke erhvervsuddannelser, der indgår heri.

Figur B.14. Sammenhæng mellem afstand og frafald på uddannelsesniveau, erhvervsuddannelser

Social- og sund-

hedshjælper

Landbrugsuddannelsen,

Hovedforløb

–

gymnasial adgangsvej

Tarmrenser, mester-

lære

Skorstensfejer,

praktikvej

Flytekniker

Slagter, praktikvej

Note: Uddannelser med mindre end 10 elev-år i perioden er frasorteret af diskretioneringshensyn.

Fødevarer, jordbrug, ople-

velser, hovedforløb

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.15

viser sammenhængen mellem frafald og afstand på uddannelsesniveau for de gymnasiale uddannelser.

Afstand og frafald på de gymnasiale uddannelser adskiller sig tydeligt fra erhvervsuddannelserne, da de både har

mindre frafald og kortere afstand. Det gælder dog også for gymnasiale uddannelser, at der ikke umiddelbart er en

sammenhæng mellem afstand og frafald på afdelingsniveau.

Figur B.15 Sammenhæng mellem afstand og frafald på uddannelsesniveau, gymnasiale uddannelser

Hf, specialundervisning

1.g, pre-IB

Hf, søfart

Stx, matematisk

forsøgslinje

Note: Uddannelser med mindre end 10 elev-år i perioden er frasorteret af diskretioneringshensyn.

Sammenhæng mellem afstand og frafald for små uddannelser

En del af forklaringen på nogle erhvervsuddannelseselevers lange afstand fra deres bopæl til deres uddannelses-

sted kan, som tidligere beskrevet, være, at de vælger erhvervsuddannelser, der kun udbydes få steder i landet. På

den baggrund undersøges i dette afsnit, hvorvidt der for små uddannelser kan ses en særlig sammenhæng mellem

afstand og frafald. Små uddannelser er defineret som uddannelser, der udbydes fem eller færre steder i landet.

Figur B.16

viser således sammenhængen mellem afstand og frafald for udelukkende små uddannelser. Uddannel-

ser indgår af diskretioneringshensyn kun, hvis de har mere end 10 elever pr. årgang. Som det fremgår af figuren,

er der ingen entydig sammenhæng mellem frafaldsprocent og afstand på uddannelsesniveau for små uddannelser.

Det overordnede billede er således meget lig det overordnede billede for alle uddannelser, jf. ovenfor.

Mange af de uddannelser, som kun udbydes få steder, har samtidigt små årgange. Det betyder, at relativt få elever,

som bor langt væk, let kan trække gennemsnittet betydeligt op. Samtidig spiller de usikkerhedsfaktorer, som er

beskrevet på de forudgående sider, ind i tallene for de små uddannelser. Det betyder, at man ikke bør tolke på den

gennemsnitlige afstand for en specifik uddannelse. De små uddannelser vil stort set udelukkende bestå af erhvervs-

uddannelser, da gymnasiale uddannelser udbydes mange steder.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.16. Sammenhæng mellem afstand og frafald på uddannelsesniveau for små erhvervsuddannelser

Note: Uddannelser med mindre end 10 elev-år i perioden er frasorteret.

4.4 Sammenhængen mellem afstand og frafald på individniveau

De hidtidige analyser er foretaget på afdelings- og

uddannelsesniveau. I dette afsnit estimeres sam-

menhængen mellem afstand og frafald på elevni-

veau. Individniveauet gør det muligt at kontrollere

for en række personspecifikke forhold, som forven-

tes at påvirke en persons sandsynlighed for frafald

fra en ungdomsuddannelse eller VEU, fx person-

lige karakteristika, forældrenes socioøkonomiske

baggrund og adgangen til transport i husstanden.

Generel sammenhæng mellem afstand og frafald på individniveau

Figur B.17

fremgår øverst de elever, som er faldet fra, og nederst de elever som ikke er faldet fra. Derudover ses

en kurve for sammenhængen mellem afstand og frafald, som er estimeres vha. en statistisk model. Når kurven fra

den statistiske model har en positiv hældning, indikerer det, at der er en højere koncentration af elever med kort

afstand, som ikke er faldet fra, og der er en relativt høj koncentration af elever med lang afstand, som er faldet fra.

Kurven har en svag positiv hældning, og det den statistiske model estimerer er, at eleverne på tværs af alle under-

søgte institutionstyper har 0,3 pct. højere frafald for hver 10 km, som de bor længere væk fra deres uddannelses-

sted. Effekten er signifikant, dvs. at der er statistisk belæg for, at frafaldet er højere for elever, som bor længere

væk.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.17. Statistisk sammenhæng mellem afstand og frafald på individniveau

Stejlere kurve

–

stær-

kere sammenhæng

Nej

Fladere kurve

–

min-

dre sammenhæng

Note: Hver cirkel angiver en elev. Ved de korte afstande er der så mange elever, at visualiseringen blot bliver en fast farve, men for længere af-

stande tynder antallet af elever ud. Den relative koncentration af elever som er faldet fra hhv. ikke-faldet fra på tværs af afstandene bestemmer

hældningen på kurver. Markeringen omkring kurven angiver 95-procents usikkerhedsinterval.

Effekten på 0,3 pct. pr. 10 km. er ikke stor, men det betyder alt andet lige, at der er elever, som falder fra på grund

af afstanden til deres uddannelse. Det svarer til, at elever, som bor lige ved siden af deres uddannelsessted, gen-

nemsnitligt har et frafald omkring 8 pct. Til sammenligning har elever, som har 100 km til deres uddannelsessted i

gennemsnit en frafaldsprocent på 11 pct. I et senere afsnit om rejsetid- og omkostninger analyseres nærmere,

hvordan rejsetid og -omkostninger kan forstærke betydningen af afstanden.

Usikkerhedsintervallet er meget smalt, mindre end et promillepoint, pga. det store antal elever, som indgår i analy-

sen.

Sammenhæng mellem afstand og frafald efter alder

Afstandens betydning for frafald kan tænkes at variere alt efter, hvor gamle eleverne er, bl.a. fordi ældre elever kan

have adgang til flere transportformer end yngre elever. Den statistiske analyse viser imidlertid, at der ikke er nogen

systematisk variation i betydningen af afstand på tværs af aldersgrupper. Der er ganske vist en svag tendens til, at

afstanden har større betydning for unge elever end ældre, men estimaterne er ikke statistisk signifikante for nogen

af aldersgrupperne. De statistiske resultater fremgår af

Tabel B.2.

Tabel B.2. Resultater og robusthedsanalyser

Modelspecifikation

Logistisk regression

- under 19 år

- 20-29 år

- 29 år eller derover

Estimeret merfrafald pr. 10

0,3*

0,4*

-0,2*

0,5

Estimeret usikkerhed

(standardfejl)

0,0

0,01

0,04

0,31

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Sammenhængen mellem afstand og frafald efter socioøkonomisk baggrund

De statistiske resultater har hidtil været justeret for elevernes socioøkonomisk baggrund. I analyserne er forældre-

nes højest fuldførte uddannelse anvendt som den primære proxy for socioøkonomisk baggrund, sammen med

forældrenes indkomst. I

Tabel B.3

fremgår resultaterne af en analyse, hvor betydningen af socioøkonomi er under-

søgt. Det fremgår, at den socioøkonomiske baggrund ikke ændrer nævneværdigt på estimaterne for betydningen

af afstand for frafald.

Tabel B.3. Resultater og robusthedsanalyser

Modelspecifikation

Logistisk regression

- Ufaglært

- Faglært

- Videregående uddannelse

* angiver statistisk signifikans på 5 pct.-niveau

Estimeret merfrafald

pr. 10 km

0,3*

Estimeret usikkerhed

(standardfejl)

0,0

0,04

0,07

0,11

Det er ikke overraskende, at opdelingen af effekten på socioøkonomisk baggrund ikke spiller noget betydelig rolle

for afstandens betydning. Som det fremgår af

Tabel B.4,

varierer elevernes afstand til uddannelsesstedet stort set

ikke på tværs af forældrenes socioøkonomiske baggrund. Eleverne har gennemsnitligt mellem 7 og 9 km til en

gymnasial uddannelse og mellem 24 og 28 km til en erhvervsuddannelse.

Tabel B.4. Forskelle i afstand efter forældres højest fuldførte uddannelse

Forældres højeste udd.

Gymnasiale uddannelser

Ufaglært

Faglært

Videregående uddannelse

Erhvervsuddannelser

Ufaglært

Faglært

Videregående uddannelse

24,2

27,8

27,4

34,2

38,7

40,2

14,0

15,5

13,5

7,8

8,7

7,4

11,1

10,0

9,8

4,1

5,8

4,4

Gns.

Standardafvig.

Median

Note: For enkelte elever er det ikke muligt at opgøre forældrenes socioøkonomiske baggrund, hvorfor de gennemsnitlige afstande kan afvige fra

tidligere præsenterede tal.

Sammenhæng mellem afstand og frafald efter uddannelse

Ovenstående analyser estimerer sammenhængen på individniveau mellem afstand og frafald på tværs af alle typer

af uddannelser.

Tabel B.5

viser, at sammenhængen ikke er den samme for elever på erhvervsuddannelser som for

elever på gymnasiale uddannelser. For gymnasiale uddannelser er der en tendens til, at øget afstand hænger

sammen med øget frafald. På de gymnasiale uddannelser har eleverne således 0,5 pct. større frafald for hver 10

km, de bor fra deres uddannelse.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

For erhvervsuddannelserne er der modsat en svag negativ statistisk sammenhæng mellem afstand og frafald. Det

skyldes formodentlig erhvervsuddannelsernes specialisering, hvor nogle elever kan være villige til at rejse langt for

at gå på en særlig uddannelse, og at de derfor samtidig ikke vil være tilbøjelig til at falde fra. Erhvervsskoler med

mange dedikerede elever langvejs fra, vil således have et relativt mindre frafald.

De statistiske resultater fremgår også af

Tabel B.5

nedenfor. Erhvervsuddannelserne er desuden opdelt på grund-

forløb og hovedforløb. For elever på grundforløbet er der, ligesom med eleverne på gymnasiale uddannelser, en

svag sammenhæng hvor længere afstand medfører højere frafald, om end sammenhængens størrelse er mindre

end for gymnasieelevernes. Denne sammenhæng er kraftigere for elever under 19 år, som er mere sammenligne-

lige med gymnasieeleverne, end for ældre elever. Der findes således en signifikant sammenhæng mellem længere

afstand og højere frafald for de yngste erhvervsskoleelever. For elever på hovedforløbene er sammenhængen

negativ. Det understøtter, at det kan være de specialiserede uddannelser, som driver den negative sammenhæng

mellem afstand og frafald på erhvervsuddannelserne. Det tyder således på, at eleverne falder fra tidligt på uddan-

nelsen, hvis de falder fra på grund af afstand. Men de elever, som tager en uddannelse, der ligger længere væk fra

hjemmet, og gennemfører grundforløbet, er også mere tilbøjelige til at gennemføre hele uddannelsen. Grundforlø-

bene er ikke opdelt på hhv. grundforløb 1 og 2, da denne opdeling først har været implementeret i 2015, og kun ca.

30 pct. af eleverne i analysen derfor kan fordeles.

Tabel B.5. Resultater og robusthedsanalyser

Modelspecifikation

Logistisk regression

- Gymnasiale uddannelser

- Erhvervsuddannelser

-- Grundforløb

-- Hovedforløb

Estimeret merfrafald

pr. 10 km

0,3*

0,5*

-0,2*

0,1*

-0,3*

Estimeret usikkerhed

(standardfejl)

0,01

0,02

Elever under 19 år

- Gymnasiale uddannelser

- Erhvervsuddannelser

* angiver statistisk signifikans på 5 pct-niveau

0,4*

0,5*

0,2*

0,01

0,02

0,04

Sammenhængen mellem afstand og frafald efter institutionstype

Nedenfor er ovenstående analyse af sammenhængen mellem afstand og frafald gentaget, men i stedet fordelt på

institutionstyper. Institutionsopdelingen følger nomenklaturen fra de øvrige delanalyser i eftersynet af institutions-

udviklingen, hvor institutionerne er opdelt efter følgende typologi:



Små, mellemstore og store almene gymnasier

VUC

Tekniske skoler, handelsskoler, SOSU-skoler, landbrugsskoler.

Kombinationsskoler (flerfaglige erhvervsskoler)

Multiinstitutioner (udbyder både almen gymnasiale, EUD og evt. andet)

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Herudover undersøges VEU-kursister på voksenuddannelserne (FVU,

avu, hf-enkeltfag, GSK og Ordblindeunder-

visning nærmere.

Figur B.18

er sammenhængen mellem afstand og frafald således illustreret fordelt på ovenstående institutionsty-

per. Af figuren fremgår, at det først og fremmest er uddannelsestypen, der afgør betydningen af afstand for frafald.

Det betyder, at der for almene gymnasier og toårigt hf på VUC, er en tydelig sammenhæng mellem afstand og

frafald. VEU-kursister på voksenuddannelserne behandles separat i et senere afsnit, da frafald opgøres en smule

anderledes end for elever på gymnasiale- og erhvervsuddannelser.

For monofaglige erhvervsskoler, kombinationsskoler og multiskoler er der modsat en negativ sammenhæng mellem

afstand og frafald. Dvs. at længere afstand typisk hænger sammen med lavere frafald for elever på disse instituti-

onstyper. Mange erhvervsskoler har også htx og hhx, som er gymnasiale uddannelser, mens multiinstitutionerne

alle har stx eller toårigt hf. Det er den primære årsag til, at sammenhængen er tydelig på almene gymnasier og

VUC, da eleverne her udelukkende går på gymnasiale uddannelser.

Figur B.18. Statistisk sammenhæng mellem afstand og frafald for de fem institutionstyper

VUC

Almene gymnasier

- Monofaglige erhvervsskoler

- Kombinationsskoler

- Multiskoler

Note: Hver cirkel angiver en elev. Ved de korte afstande er der så mange elever, at visualiseringen blot bliver en fast farve, men for længere af-

stande tynder antallet af elever ud. Den relative koncentration af elever som er faldet fra hhv. ikke-faldet fra på tværs af afstandene bestemmer

hældningen på kurver. Markeringen omkring kurverne angiver 95-procents usikkerhedsinterval.

Fokuseres på de to positive sammenhænge ses det, at afstanden har nogenlunde samme effekt på frafaldet for

elever på gymnasiale uddannelser på almene gymnasier, som for elever på gymnasiale uddannelser på VUC.

Sammenhængen på VUC er endda kraftigere end for de almene gymnasier. Koefficienten fra den statistiske model

kan oversættes til, at VUC-eleverne har 0,82 pct. højere frafald, hvis de bor 10 km længere væk,

jf. Tabel B.6.

Eleverne på almene gymnasier har 0,45 pct. højere frafald for hver 10 km længere væk, de bor. Der er dog et højere

antal elever på de almene gymnasier, end der er toårige hf-kursister på VUC, hvorfor usikkerheden omkring esti-

matet for de toårige hf-kursister på VUC er større. Resultatet er dog stadig signifikant.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Tabel B.6. Resultater for de gymnasiale uddannelser

Modelspecifikation

Logistisk regression m. kontrolvariable, opdelt på:

- Gymnasiale uddannelser på almene gymnasier

- Gymnasiale uddannelser på VUC

* angiver statistisk signifikans på 5 pct.-niveau

0,45*

0,82*

0,00

0,13

Estimeret merfrafald pr. 10 km

Estimeret usikkerhed

(standardfejl)

For VEU-kursister på voksenuddannelserne, som på VUC tager

FVU, avu, hf-enkeltfag, GSK, Ordblindeundervis-

ning og Danskundervisning for udlændinge,

er der er negativ sammenhæng mellem afstand og frafald, som det

fremgår af

Figur B.19.

Figur B.19

–

Sammenhængen mellem afstand og frafald for VEU-kursister på voksenuddannelserne

Note: Hver cirkel angiver en elev. Ved de korte afstande er der så mange elever, at visualiseringen blot bliver en fast farve, men for længere af-

stande tynder antallet af elever ud. Den relative koncentration af elever som er faldet fra hhv. ikke-faldet fra på tværs af afstandene bestemmer

hældningen på kurver. Markeringen omkring kurven angiver 95-procents usikkerhedsinterval.

Som det fremgår af

Tabel B.7

nedenfor, betyder den negative sammenhæng et 0,1 pct. lavere frafald for elever,

som bor 10 km. længere væk. Der er dog en væsentlig usikkerhed, og estimatet er heller ikke statistisk signifikant,

da 0 ligger inden for to standardfejl af estimatet. Der er således ingen signifikant systematisk sammenhæng, positiv

eller negativ, mellem afstand og frafald for VEU-kursister på voksenuddannelserne.

Tabel B.7. Afstands betydning for frafald for VEU-kursister på voksenuddannelserne

Modelspecifikation

Logistisk regression m. kontrolvariable

* angiver statistisk signifikans på 5 pct.-niveau

Estimeret merfrafald pr. 10 km

-0,1

Estimeret usikkerhed (standard-

fejl)

0,1

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Samlet set er konklusionen fra analyserne på individniveau, at større afstand for elever på gymnasiale uddannelser

på VUC og almene gymnasier medfører en øget risiko for frafald. Modsat er tendensen for elever på erhvervsud-

dannelserne, at deres risiko for frafald falder, når de har længere afstand til uddannelsesstedet.

Der er foretaget en række analyser, der har haft til formål at afsøge robustheden af disse resultater, bl.a. set i lyset

af det overraskende resultat for erhvervsskolerne. Resultaterne af disse er behandlet nærmere i metodeafsnittet. I

metodeafsnittet kan der også læses mere om de forhold, som der er kontrolleret for i analysen.

Overordnet set må resultaterne betragtes som robuste på tværs af forskellige statistiske specifikationer, men de

bør forstås med nuancer, eftersom mange kontekstuelle faktorer også har betydning for sammenhængen mellem

afstand og frafald på tværs af institutioner. Det kan både være individkarakteristika, faktorer i lokalområdet eller på

institutionerne. Disse faktorer har ikke været mulige at inddrage i den statistisk analyse. Desuden skal det bemær-

kes, at det er en analyse, der ser på de generelle sammenhænge for elevpopulationen som helhed. Derfor er

resultaterne vedrørende frafaldet på erhvervsuddannelserne ikke det samme som at sige, at der ikke er nogle eller

en andel af eleverne, der er faldet fra deres uddannelse, fordi de har haft langt til institutionen.

4.5 Konklusion

Hverken for erhvervsuddannelserne og for de gymnasiale uddannelser er der en klar sammenhæng mellem afstand

og frafald opgjort på afdelings- og uddannelsesniveau. Der er dog en tendens til stigende frafald, jo større afstanden

bliver, men sammenhængen er langt fra tydelig.

På individniveau er sammenhængen imidlertid anderledes klar. Samlet set finder denne analyse, at længere af-

stand medfører større frafald for 2-årigt hf og almene gymnasier, mens det medfører mindre frafald blandt erhvervs-

uddannelseselever under ét, på tværs af typer af erhvervsskole.

Resultaterne for erhvervsuddannelserne hænger formentlig sammen med, at nogle erhvervsuddannelser udbydes

få steder, og der er relativt lang afstand hertil fra andre steder i landet. Dermed er de elever, som søger ind der,

muligvis mere motiveret for at gennemføre uddannelsen, hvis de allerede i forbindelse med ansøgningen har valgt

at flytte sig langt. Det bekræftes af, at sammenhængen for elever på erhvervsuddannelsernes grundforløb minder

mere om den for gymnasierne, og særligt når man kun ser på eleverne under 19 år.

5. Afstand til uddannelsernes betydning for restgruppen

Analyserne ovenfor fokuserer på betydningen af af-

stand for de elever, som går på en uddannelse. I

dette kapitel undersøges sammenhængen mellem

elevernes søgning til og afstand til relevante ud-

dannelsessteder (afdelinger). I første afsnit vil en

kortlægning af afstanden blive gennemgået. Heref-

ter præsenteres resultaterne af en statistisk model,

som belyser eventuelle sammenhæng mellem af-

stand og søgning.

5.1 Kortlægning af ansøgeres afstand til uddannelsesinstitutionerne

Størstedelen af eleverne får tildelt deres førsteprioritet, når de søger en uddannelse. Analyserne af bestanden af

elever i afsnit 3 og 4 vil hermed også afspejle elevernes søgemønstre.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Elevers afstand fra deres bopæl til deres førsteprioritet har samme overordnede fordeling som afstanden til elever-

nes uddannelsessted, som det fremgår af figurerne i afsnit 4.1. Det stemmer overens med, at langt de fleste elever

kommer ind på deres førsteprioritet

–

fordelingen af de faktiske afstande til uddannelsesinstitutionerne minder i høj

grad om fordelingen af afstande til de institutioner, som eleverne søger som førsteprioritet.

Figur B.20

opgør afstanden fra bopæl til uddannelsessted for elevers førsteprioriteter inden for erhvervsuddannel-

serne, dvs. for de elever i figurerne i afsnit 4.1 som går på deres førsteprioritet. Det har ikke været muligt i de

tilgængelige data at opdele yderligere i grundforløb 1 og grundforløb 2. Ligesom i afsnit 4.1 er afstanden målt fra

bopælen til den konkrete afdeling. Herfra fremgår det, at gennemsnitsafstanden er 19 km, mens den typiske afstand

er 12 km. 45 pct. bor inden for 10 km, knap 70 pct. bor inden for 20 km, og 93 pct. bor inden for 50 km. Det er

således en mindre afstand end den, som gør sig gældende for de elever, der faktisk går på uddannelsesinstitutio-

nerne,

jf. afsnit 4.1.

Det kan skyldes, at de, der kommer ind på deres 2. og 3. prioritet, har søgt disse længere væk

end deres 1. prioritet.

Erhvervsuddannelsernes grundforløb findes som hovedregel væsentligt flere steder i landet end erhvervsuddan-

nelsernes hovedforløb. For erhvervsuddannelserne kan forskellen mellem afstanden, når eleven søger, og afstan-

den når eleven går på uddannelsen skyldes, at eleverne søger et grundforløb på en institution, der er placeret

relativt tæt på eleven men, at eleven herefter fortsætter på et hovedforløb på en anden institution.

Idet nærværende analyse er baseret på data om elevers førsteprioritet og ikke data for 2. og 3. prioritetsansøgnin-

gerne eller afstandsdata til institutioner elever ikke går på, vil denne hypotese ikke blive testet nærmere.

igur B.20. Afstanden for elever som går på deres førsteprioritet

–

erhvervsuddannelser

Median: 11 km.

Gns.: 17 km.

Note: Fordelingen er afskåret ved 100 km af diskretioneringshensyn

På de gymnasiale uddannelser er der en gennemsnitsafstand på 8 km og en median på 5 km. 72 pct. bor inden for

10 km, 92 bor inden for 20 km og 99 pct. bor inden for 50 km. Således er afstanden for førsteprioritetsansøgere

den samme som for alle elever, der faktisk går på uddannelsesinstitutionerne. Det hænger sammen med, at pladser

på almene gymnasier fordeles efter afstand, hvor elever med den korteste afstand til en given uddannelsesinstitu-

tion er de første til at få tildelt en plads, hvis der ikke er plads på institutionen til alle ansøgere.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.21. Afstanden for elever på som går på deres førsteprioritet

–

gymnasiale uddannelser

Median: 5 km.

Gns.: 8 km.

Note: Fordelingen er afskåret ved 40 km af diskretioneringshensyn

Selvom disse resultater indikerer, at de gymnasiale uddannelsesinstitutioner er mindre følsomme for afstand end

erhvervsuddannelsesinstitutionerne, er det ikke ensbetydende med, at afstand ikke har betydning på ansøgnin-

gerne for de gymnasiale uddannelser. Tilsvarende kan det ikke konkluderes, at afstand ikke er en vigtig faktor for

de elever, som går på en gymnasial uddannelsesinstitution trods en større afstand. Til dette formål er der behov for

at analysere data nærmere.

Udfordringen er her, at man ikke er i stand til at identificere hvilken uddannelse, en potentiel elev ville have søgt,

hvis der havde været kortere afstand. Derfor er der behov for at behandle analysen af elevernes søgning anderledes

end analysen af sammenhængen med frafald.

Sammenhæng mellem afstand og andel af unge på ungdomsuddannelser på kommunalt niveau

Betragter man sammenhængen mellem elevernes gennemsnitlige afstand til deres uddannelsessted og andelen af

unge, som går på en ungdomsuddannelse i en kommune, kan man få indblik i hvilken betydning, afstanden til

uddannelse har for søgningen til ungdomsuddannelsen.

Figur B.22

nedenfor viser, at der ikke kan identificeres en negativ effekt af afstand til uddannelsesstederne på

andelen af unge, der går på en erhvervsuddannelse. Tvært imod har den bedste rette linje en positiv hældning.

Billedet er stort set identisk, hvis man alene betragter antallet, som søger en erhvervsuddannelse, hvorfor det ikke

er vist særskilt her. Det skyldes, at langt de fleste optages på deres førsteprioritet, hvorfor næsten alle ansøgere

også kommer til at gå på uddannelsen.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.22. Sammenhæng mellem andel af unge på erhvervsuddannelse og afstand til erhvervsuddannelser

For de gymnasiale uddannelser kan der identificeres en svag negativt sammenhæng mellem elevernes afstand til

uddannelsesinstitutionen og hvor stor en andel af unge i en kommune, som går på en gymnasial uddannelse. Dette

fund indikerer, at afstanden kan have en betydning for søgningen til gymnasiale uddannelser, hvilket er i lighed

med den tidligere identificerede sammenhæng mellem afstand og frafald.

Lige som for erhvervsuddannelserne optages næsten alle ansøgere på de gymnasiale uddannelser, hvorfor billedet

er næsten identisk, hvis man betragter antallet af ansøgere frem for elever. Derfor er det ikke vist særskilt her.

Figur B.23. Sammenhæng mellem andel af unge på gymnasial uddannelse og afstand til gymnasial uddannelse

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Det er nødvendigt at være varsom med at konkludere på tal på kommunalt niveau, da samfundsmæssige forhold

som eksempelvis den socioøkonomiske baggrund kan have stor betydning for andelen af unge i uddannelse. Det

ikke er muligt at kontrollere for sådanne forhold på så detaljeret et niveau som individdata. I landkommuner vil der

typisk være længere afstand til et uddannelsessted med gymnasiale uddannelser, men samtidig er der også nogle

landkommuner med mere udfordrende socioøkonomiske forhold end gennemsnittet.

Det skal bemærkes, at nærværende resultater er i overensstemmelse med resultaterne fra Økonomi- og Indenrigs-

ministeriet (2019): ”Unge uden uddannelse”. Denne rapport finder en negativ sammenhæng mellem afstand til

al-

mene gymnasier og andelen af unge på kommunalt niveau, som kommer ud af restgruppen og dermed får en

uddannelse, og en positiv afstand mellem afstand til erhvervsuddannelser og andelen, som kommer ud af restgrup-

pen. Ligesom i nærværende analyse, finder rapporten, at effekterne mellem de to størrelser er relativt små.

5.2 Sammenhængen mellem afstand og søgning

For at undersøge om afstand har betydning for ele-

vers søgning, vil dette afsnit nærmere studere den

gruppe unge, som ikke får en uddannelse eller er i

beskæftigelse. Til dette formål er der udarbejdet en

statistisk model, som søger at belyse, om størrel-

sen af den restgruppe af unge, som hverken er un-

der uddannelse eller er i beskæftigelse, afhænger

af afstanden til institutionen.

Konkret anvendes data for restgruppen fra Økonomi- og Indenrigsministeriet (2019),

hvorfor definitionen af

restgruppen også er identisk med denne analyse:

•

Unge i aldersgruppen 15-24 år

Har fuldført mindst 8. klasse i en dansk grundskole

Er ikke i gang med en uddannelse

Er ikke i beskæftigelse 18 timer eller mere om ugen eller er selvstændige

Har ikke fuldført en kompetencegivende uddannelse

Har ikke gennemført KUU eller STU

Er ikke i skånejob eller førtidspension

Figur B.24

nedenfor viser sammenhængen mellem andelen af unge uden uddannelse og beskæftigelse på med

afstanden til det forventede uddannelsessted, som eleverne ville søge, på kommuneniveau. I figuren er der en

tydelig sammenhæng. Andelen af unge i restgruppen er typisk større i områder, hvor der er langt til de relevante

uddannelsestilbud.

Økonomi-

og Indenrigsministeriet (2019),

”Unge

uden uddannelse eller beskæftigelse”

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.24. Sammenhæng mellem andel af unge i restgruppen på tværs af gymnasiale- og erhvervsuddannelser og

afstand til nærmeste uddannelsessted

Den rette linje i figuren ovenfor viser den statistisk identificerede sammenhæng mellem andelen af unge i restgrup-

pen og afstanden til nærmeste uddannelsessted. Da restgruppen sandsynligvis ikke har søgt en uddannelse, idet

næsten alle der søger en ungdomsuddannelse bliver optaget, er det dog i sagens natur ikke muligt at vide, hvilken

uddannelse de potentielt ville have søgt ind på. Dermed er det ikke muligt at sige, hvor langt der er til de uddannel-

sesinstitutioner, de potentielt ville have gået på, og derfor kan effekten af afstanden ikke beregnes.

For at søge at løse denne problematik antages det i den følgende analyse, at de unge i restgruppen ville have

udvist samme søgemønster, som de unge i kommunen, der går på en ungdomsuddannelse. Andelen af kommu-

nens unge i restgruppen fordeles hermed efter denne fordeling, og afstandene for eleverne i kommunen anvendes

som den forventede afstand for restgruppen. Effekten af afstand på søgning må forventes at være afhængig af,

hvilken type uddannelse unge i restgruppen ville have søgt, da der er en tydelig sammenhæng mellem valg af

gymnasiale uddannelser og afstand men ikke mellem erhvervsuddannelser og afstand,

jf. afsnit 5.1

ovenfor.

Denne tilgang indeholder imidlertid en indbygget bias, idet de pågældende unge sandsynligvis ikke har søgt ind på

en uddannelse. For at imødegå dette problem betragtes en række forhold, som har betydning for hvor mange af

kommunens unge, der vil vælge at søge en uddannelse.

For så vidt muligt at kunne kontrollere for forskelle mellem kommunerne, som i øvrigt også kan tænkes at påvirke

de unges søgning, er følgende kontrolvariable inkluderet i analysen:

•

Gennemsnitlig indkomst for indbyggere i kommunen

Beskæftigelsesfrekvens i kommunen

Andel af indbyggere med en videregående uddannelse

Indikator for om kommunen er tæt, mellem eller tyndt befolket

Antal afgange med offentlig transport pr. kvadratkilometer i kommunen

Ovenstående kontrolvariable er også inkluderet i regressionsresultaterne i

Tabel B.8

nedenfor. Kontrolleres der for

disse forhold, bliver sammenhængen mellem andelen af restgruppen og afstanden til uddannelsesinstitutioner sta-

tistisk insignifikant. Resultatet indikerer således, at længere afstand til de relevante uddannelsesinstitutioner ikke

har betydning for søgningen, som ikke kan forklares med forskelle i socioøkonomiske forhold.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Segmenteres analysen på afstanden til henholdsvis erhvervsuddannelser, gymnasiale uddannelser

og VUC’er, vi-

ser regressionsanalysen, at ingen af disse afstande har nævneværdig betydning for reduktion af restgruppen. Esti-

matet for effekten af afstanden til

almene gymnasier og VUC’er er insignifikante, mens der en signifikant negativ

sammenhæng mellem længere afstand til erhvervsskoler og størrelsen af restgruppen, hvilket er i overensstem-

melse med de resultater, som Økonomi- og Indenrigsministeriet har fundet i 2019.

Estimatet er dog meget småt,

og teoretisk ikke intuitivt (længere afstand skulle giver mindre restgruppe), hvorfor effekten af afstand på restgrup-

pen må tolkes som værende ikke-eksisterende også for afstanden til en erhvervsskole. Resultaterne fremgår af

Tabel B.8.

Tabel B.8. Statistisk sammenhæng mellem andel af unge i restgruppen og afstand til uddannelsessted

Ændring i andel i restgruppe

pr. 10 km længere afstand

Uden kontrolvariable (hældning i figur 5.2.1)

Med kontrolvariable

1,29*

0,07

Usikkerhed pr. 10 km.

(Standardfejl)

0,14

0,13

Betydning af afstand for hver af de tre afdelingstyper (med kontrolvariable)

Almene gymnasier

Erhvervsskoler

Voksenuddannelsescentre

* angiver statistisk signifikans på 5 pct.-niveau

Note: Ærø, Læsø, Langeland og Fanø er udeladt af analysen grundet deres størrelse.

0,17

-0,19*

0,12

0,07

0,08

5.3 Konklusion

Dette kapitel peger på, at afstand til uddannelsesinstitutioner ikke har videre betydning for elevernes søgning. Der

er således ikke en klar sammenhæng mellem afstanden til uddannelsesinstitutionerne i en kommune, og hvor

mange som går på uddannelserne. Afstanden til de relevante uddannelsesinstitutioner i området har heller ingen

nævneværdig betydning for størrelsen af restgruppen af unge, som hverken er under uddannelse eller i beskæfti-

gelse.

Dog har førsteprioritetsansøgere kortere til deres uddannelse, end landets elever betragtet som helhed, når 70 pct.

af eleverne vælger at søge en uddannelse inden for 20 km, og 93 pct. søger inden for 50 km. Det indikerer, at

anden- og tredjeprioritetselever har en større afstand til uddannelsesinstitutionerne, hvilket betyder, at eleverne

samlet set har en tilbøjelighed til at prioritere uddannelser, der ligger tæt på. At denne tilbøjelighed ikke har betyd-

ning for størrelsen af restgruppen af unge i et område kan skyldes, at langt de fleste elever bliver optaget på deres

førsteprioritet.

Da det tilgængelige datagrundlag alene indeholder afstanden til de uddannelser eleverne går på, og ikke andre

uddannelsessteder, som eleverne kunne have søgt, er der en række hypoteser, som ikke har været mulige at teste.

Det er således ikke muligt at sige noget om betydningen af oprettelsen eller nedlæggelsen af bestemte uddannelser

Økonomi- og Indenrigsministeriets Benchmarkenhed (2019): Unge uden uddannelse eller beskæftigelse

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

i bestemte områder. Andre analyser har dog indikeret, at fx erhvervsuddannelsesudbud i et område kan fungere

som en åbning til uddannelsessystemet.

6. Rejsetid og transportomkostninger

Resultaterne fra analyserne fra kapitel 4 og kapitel 5 ovenfor indikerer, at frafaldet på undervisningsinstitutionerne

øges, jo længere fra uddannelsesinstitutionerne eleverne bor.

Analysen i dette afsnit viser, at den gennemsnitlige

stigning af frafaldet er 0,3 pct. ved 10 km længere

afstand fra bopæl til uddannelsessted og 0,15 pct.

ved en rejsetidsforøgelse på 30 minutter. Desuden

viser resultaterne, at restgruppen er større, jo læn-

gere afstand der er til institutionerne. For den en-

kelte elev kan en længere afstand og/eller rejsetid

imidlertid have en større indvirkning, grundet den

konkrete rejse som eleven skal foretage for at

komme til uddannelsesstedet. Derfor ser vi i dette

afsnit på transportøkonomiske omkostninger for-

bundet med rejser til og fra uddannelserne. Da der ikke kan identificeres en sammenhæng mellem afstanden til

relevante uddannelser og de unges søgning, behandles søgning ikke separat i dette afsnit.

Dette afsnit er omfattet af de samme usikkerheder, som de foregående afsnit. Dvs. elevernes faktiske bopæl kan

afvige fra den reelle bopæl, da analysen tager udgangspunkt i folkeregisteradressen. Det har ikke været muligt at

få adgang til data for elevernes konkrete rejseomkostninger eller faktisk anvendte transportmetoder.

6.1 Rejsetidens betydning

I praksis er transporttiden forbundet med at rejse fx 20 km (i fugleflugt) afhængig af infrastrukturen, herunder til-

gængeligheden af busser og tog i form af fx antal afgange, stationer og stoppesteder. Jo flere afgange, stationer

og stoppesteder, desto mere fleksibelt, nemt og omkostningseffektivt vil det være for den rejsende elev. Således er

der i denne analyse anvendt data om de kollektive transportforbindelser, som indeholder information om antal af-

gange, stationer og stop inden for forskellige geografiske områder. Det har dog kun været muligt at opgøre og koble

disse størrelser med de øvrige data på kommuneniveau. Det samlede antal transportforbindelser i kommunen er

dog så vidt muligt inkluderet i den statistiske model.

Analysen har hidtil fokuseret på afstand fra bopæl til uddannelsessted, idet dette mål har det bedst tilgængelige

datagrundlag. I dette afsnit betragtes dog i stedet betydningen af rejsetid. For nogle elever vil rejsetiden have en

anden betydning end afstanden, da transportinfrastrukturens beskaffenhed varierer meget på tværs af landet. For

at kunne få et retvisende mål for rejsetiden, er Openstreetmap blevet benyttet til at indhentet rejsetiden fra centrum

af alle kommuner til de institutioner, hvor eleverne bosat i den konkrete kommune tager deres uddannelse. Med

disse datapunkter er det muligt at beregne en gennemsnitlig transporttid pr. kilometer for eleverne i en given kom-

mune. Den gennemsnitlige transporttid fordeler sig således, at det fx i Høje-Tåstrup gennemsnitligt tager knap 1

minut pr. kilometer for eleverne at transportere sig til uddannelsesstedet, mens det i Holstebro tager godt 2,5 mi-

nutter pr. kilometer.

Center for Regional og Turismeforskning (2015),

”Unge

og erhvervsuddannelsessystemet i Danmarks Udfordrede lokalområder”.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

Figur B.25. Fordeling af gennemsnitlige rejsetider for elever i kommunerne

Med udgangspunkt i disse gennemsnitlige rejsetider er elevernes afstande blevet omregnet til rejsetider for at kunne

gentage regressionsanalysen foretaget ovenfor og dermed undersøge rejsetidens betydning for frafald. Analysen,

der gør brug af elevernes rejsetid, giver resultater, som er sammenlignelige med resultaterne fra analysen af afstand

fra bopæl til uddannelsessted betydning for frafald,

jf. afsnit 4.2.

På tværs af uddannelsestyper identificeres der en

positiv sammenhæng mellem rejsetid og frafald. Mere præcist viser regressionsanalysen, at der er 0,15 procent

højere frafald for elever, som har en rejsetid på yderligere 30 minutter.

Sammenhængen er igen her drevet af de gymnasiale uddannelser, hvor analysen her viser, at der er 1,2 procent

højere frafald blandt de elever, som har 30 minutters yderligere rejsetid. Betragtes erhvervsuddannelserne separat,

identificeres der her en tilnærmelsesvis tilsvarende om end negativ sammenhæng,

jf. Tabel B.9

nedenfor.

Tabel B.9. Rejsetidens betydning for frafald på uddannelserne

Merfrafald pr. 30 minutters

ekstra rejsetid

På tværs af uddannelsestyper

- For de gymnasiale uddannelser

- For de erhvervsfaglige uddannelser

Opdelt på institutionstype:

Almene

gymnasier

- VUC

- Monfaglige erhvervsskoler (Tekniske

skoler, han-

delsskoler, SOSU-skoler, landbrugsskoler)

Kombinationsskoler

- Tværfaglige

* angiver statistisk signifikans på 5 pct.-niveau.

Note: Ærø, Læsø, Langeland og Fanø er udeladt af analysen grundet deres størrelse.

Usikkerhed pr. 30 minutters

rejsetid (Standardfejl)

0,00

0,01

0,00

0,15

1,19

-1,02

1,04

1,68

-1,21

-0,12

-0,36

0,00

0,01

Som det fremgår af tabellen, er det især på monofaglige erhvervsskoler, at denne negative sammenhæng er størst.

For

VUC’er identificeres en større effekt på frafaldet af rejsetiden end for de gymnasiale uddannelser,

hvilket er i

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

overensstemmelse med resultaterne for betydningen af afstand. Resultaterne er således sammenlignelige med de

identificerede effekter af afstand målt i fugleflugt på frafald. Værdierne er dog i sagens natur anderledes, da der

ved transporttid regnes i minutter og ikke i kilometer, og det er derfor ikke muligt direkte at sammenligne størrelses-

forholdet.

For elever som må tage offentlig transport, vil rejsetiden typisk være længere, end hvis eleven har mulighed for

kørsel i bil. Forskellen i rejsetid afhænger af den konkrete rute, og i rapporten Incentive (2018)

er der foretaget en

række opgørelser for forskellige typer af ruter - herunder fra land til by inden for såvel byområder som for landom-

råder. Denne rapport er den seneste kilde til opdaterede transporttider med forskellige transportmidler og er derfor

anvendt i denne analyse. Incentive (2018) finder, at på tværs af rutetyper vil rejse med offentlig transport tage

mellem 1,1 og 3 gange så lang tid som rejse med bil og gennemsnitligt omtrent 1,5 gange så lang tid. Inkorporeres

denne viden i analysen, vil en forøgelse af afstanden til uddannelsesstedet med 10 km forventeligt svare til et 0,45

pct. højere frafald for elever uden mulighed for kørsel i bil.

Forskellen mellem kørsel i bil eller offentlig transport bliver særligt udtalt, hvis en forøgelse af rejsetiden også re-

sulterer i skift i den offentlige transport under rejsen. Antallet af offentlige transportforbindelse varierer kraftigt mel-

lem kommunerne, hvilket fremgår af

Figur B.26.

Figur B.26. Sammenhæng mellem afstand og adgang til offentlig transport på kommuneniveau

Som det fremgår af figuren, er antallet af stoppesteder pr. kvadratmeter større i de kommuner, hvor elevernes

gennemsnitlige afstand til deres uddannelse er mindst. Der er således en klar korrelation mellem antallet af stop-

pesteder i en kommune og elevernes gennemsnitlige afstand. Nogenlunde samme billede gør sig gældende for

sammenhængen mellem afstand og antallet af afgange med offentlig transport (ikke illustreret). Det skyldes, at de

kommuner, hvor der er langt til institutionerne, typisk også er landkommuner. Adgangen til offentlig transport på

kommuneniveau bidrager derfor ikke til de statistiske analyser med særskilt information ud over afstanden fra bopæl

til uddannelsessted.

Incentive (2018), Mobilitet i Region Hovedstaden.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

6.2 De transportøkonomiske omkostninger ved forskellige typer af rejser

I det følgende estimeres betydningen for frafald af de økonomiske omkostninger ved de forskellige typer af rejser

og de transportformer, som er til rådighed for eleverne. Omkostningerne for den enkelte elev ved at rejse fra bopæl

til uddannelsessted afhænger bl.a. af hvilke transportmidler, der er til rådighed.

Konkret vises det, hvordan forskellige scenarier for en elevs konkrete rejse påvirker estimaterne for betydningen af

afstand på frafald og søgning. Analysen foretages bl.a. med udgangspunkt i de transportøkonomiske enhedspriser

fra TERESA.

TERESA opgør omkostningerne ved at rejse med forskellige typer transportmidler i kr. og øre.

Tabel

B.10

viser anvendte omkostninger, som indgår i beregningerne, sammen med data for hvor effektivt det er at rejse

med forskellige transportmidler.

Tabel B.10. Faktorer som påvirker rejsetid og -omkostninger for elever og restgruppen

Effekt af afstand på frafald

Forklaring

pct. højere frafald hhv. lavere

søgning pr. hhv. 10 km. af-

standsforøgelse

minutter pr. km.

Kilde

Denne

analyse

Incentive

(2018)

Incentive

(2018)

Baseline

0,3

Gns. rejsetid pr. km. i bil

1,15

Offentlig transport frem for bil

1,5

gennemsnitlig tidsforøgelse

ved brug af offentlig transport

kr. ved et ekstra skift (m. 5

min. skiftetid)

kr. pr. minut

Ulempe ved skift i offentlig

transport

Omkostning per minuts rejse-

tid (uanset transportform)

Rejseomkostning før/efter

15,3

TERESA

1,55

TERESA

27/69

kr.

Pct. højere frafald hhv. lavere

søgning pr. hhv. 10 km. af-

standsforøgelse som følge af

effekt ved 10 km ekstra, off.

transport i stedet for bil og 1

skift med off. transport

Omregnet effekt

0,5

De transportøkonomiske omkostninger pr. minuts rejsetid er de samme uanset transportform, ifølge TERESA.

Effekter af transportomkostninger på frafald

Nedenfor er opstillet et regneeksempel for betydningen af transportomkostningernes betydning. Som eksempel er

antallet af afgange pr. beboer i kommunen dobbelt så højt i Køge Kommune som i Odder Kommune. En forøgelse

af afstanden har dermed en højere sandsynlighed for at resultere i et skift i offentlig transport i Odder end i Køge.

Det følgende eksempel viser, hvordan betydningen af afstanden ændrer sig, hvis det i sidste ende er de transport-

økonomiske rejseomkostninger, som har betydning for frafaldet fremfor afstanden. Den samlede påvirkning af fra-

faldet ved at bo 20 km fra uddannelsesstedet, sammenlignet med 10 km, vil afhænge af, hvorvidt eleven eller den

TERESA-modellen

samt dokumentation kan findes på: www.cta.man.dtu.dk/modelbibliotek/teresa

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 182: Afrapportering af eftersyn af taxameter- og tilskudssystemet samt institutionseftersynet på undervisningsområdet, fra børne- og undervisningsministeren

unge i restgruppen skal foretage skift med offentlige transportmidler (som i eksemplet Odder Kommune), eller ej

(som i eksemplet Køge Kommune). I tilfælde af et skift ved de 20 km vil de transportøkonomiske omkostninger for

hhv. rejsen på 10 og 20 km beløbe sig til:

10 km: 10*1,15*1,5*1,55 = 27 kr.

20 km (med skift): 20*1,15*1,5*1,55 + 15,3 = 69 kr.

Rejseomkostningerne er nu 2,6 gange højere end før, og uden skift ville rejseomkostningerne blot have været 2

gange så høje. Nettoeffekten af den ringere transportinfrastruktur (skiftet med offentlig transport) er dermed en

faktor på 1,6. I dette scenarie vil man kunne forvente et frafald, som er 0,5 pct. (0,3*1,6) højere for eleverne, som

bor 20 km væk, end for de elever som bor 10 km fra uddannelsesstedet.

Hvis forøgelsen af afstand resulterer i endnu flere skift, længere skiftetid eller længere rejsetid pr. km, må det

forventes, at effekten på frafaldet vil stige tilsvarende.

I praksis vil det være en rimelig antagelse, at frafald afhænger af transporttiden og -omkostningerne. Det er dog

ikke muligt at fremskaffe data herom på personniveau, hvorfor det er nødvendigt at foretage beregninger som

ovenfor for at estimere betydningen af rejsetid og -omkostninger. Rejsetiden afhænger af infrastrukturen i området,

herunder tilgængeligheden af busser og tog. Der er derfor indsamlet informationer om antal afgange, stationer og

stop inden for forskellige områder, som indikatorer for adgangen til kollektive transportforbindelser. Informationen

er hentet fra Rejseplanen, og koblet til personregistrene hos Danmarks Statistik.

Estimationen i den statistiske analyse fokuserer dog på afstanden i fugleflugt fra den enkelte elevs bopæl til insti-

tutionen/afdelingen, som proxy for transporttid, idet der er høj korrelation mellem de to variable. Det er dog en fordel

at bruge fugleflugt i stedet for rejsetid, da denne metode tillader, at alle elever medtages, dvs. at analysen er fuldt

dækkende for elevpopulationen. Tidligere analyser har taget udgangspunkt i spørgeskemadata, hvor der specifikt

spørges ind til elevens transporttid. Med spørgeskema begrænses antallet af observationer dog væsentligt, og det

er problematisk at opregne data til fuld population, givet den omfattende variation i elevernes afstand.

Resultatet er i overensstemmelse med resultaterne i Region Hovedstadens analyse fra 2013, som konkluderer, at

længere rejsetid med kollektiv transport mindsker sandsynligheden for at søge en given uddannelse, og at det i

særdeleshed er skift og rejsetid til fods, der medfører denne effekt.

6.3 Konklusion

Denne analyse viser, at omkostningerne ved at transportere sig medfører, at effekten af afstand og rejsetid på

frafald bliver større. Effekten af rejsetid er ensartet med effekten af afstand i fugleflugt på elevernes frafald. Men

omkostningerne afhænger i vid udstrækning af hvilke muligheder, man har for at transportere sig. Det bliver dyrere,

og dermed bliver effekten større af, hvis eleven skal transportere sig med offentlige transportmidler især i de områ-

der, hvor der er få stoppesteder til offentlig transport, og hvor det derfor kan være nødvendigt at skifte. De områder,

hvor eleverne gennemsnitligt har langt, er også de områder, hvor der er få stoppesteder pr. kvadratkilometer. Det

betyder, at det vil være sværere at få flere unge mennesker i disse områder til at gennemføre en ungdomsuddan-

nelse.

Region Hovedstaden (2013): Geografisk uddannelsesdækning og søgning til uddannelserne i Region Hovedstaden