BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Børne- og Undervisningsudvalget 2019-20
BUU Alm.del Bilag 222
Offentligt

Tilbageførte elever og overgang til

ungdomsuddannelse

Beatrice Schindler Rangvid

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

e-ISBN: 978-87-7119-751-8

Modelfoto: Sine Fiig/VIVE

Projekt: 100070

VIVE – Viden til Velfærd

Det Nationale Forsknings- og Analysecenter for Velfærd

Herluf Trolles Gade 11, 1052 København K

www.vive.dk

VIVEs publikationer kan frit citeres med tydelig kildeangivelse.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Forord

Rapporten indgår i projektet Inklusionspanelet, der blev iværksat i forlængelse af den politiske

aftale om øget inklusion i folkeskolen i 2013. Formålet med Inklusionspanelet har været at

indsamle og udbrede viden om, hvordan eleverne trives, og hvordan det går med deres faglige

udbytte af undervisningen i denne periode, hvor skolerne har skullet omstille sig til øget inklu-

sion.

I en tidligere analyse har der været fokus på elever med særlige behov, som blev tilbageført til

den almene undervisning, og hvordan de klarer sig de første par år efter deres tilbagevenden.

Formålet med denne rapport er at følge op og belyse, hvordan de tilbageførte elever klarer sig

i overgangen til en kompetencegivende ungdomsuddannelse.

Rapporten er udarbejdet af VIVE – Det Nationale Forsknings- og Analysecenter for Velfærd for

Børne- og Undervisningsministeriet. Evalueringen er gennemført af seniorforsker Beatrice

Schindler Rangvid, VIVE. VIVEs forsknings- og analysechef Hans Hummelgaard har kvalitets-

sikret rapporten, og rapporten er derudover blevet gennemlæst og kommenteret af to eksterne

reviewere.

Hans Hummelgaard

Forsknings- og analysechef for VIVE Effektmåling

2020

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Indhold

Sammenfatning og konklusion ........................................................................... 5

Baggrund og formål .................................................................................. 9

Metode og data ....................................................................................... 12

2.1

2.2

2.3

2.4

2.5

Metode ........................................................................................................ 12

Datagrundlag .............................................................................................. 15

Indsatsen: tilbageførsel til almenklasse ...................................................... 16

Effektmål ..................................................................................................... 16

Kontrolvariabler ........................................................................................... 17

Resultater ............................................................................................... 20

3.1

3.2

Hovedresultater: effekten af tilbageførsel på overgang til

ungdomsuddannelse .................................................................................. 20

Flere resultater ............................................................................................ 22

Litteratur........................................................................................................... 33

Appendix A: Abbreviations and expressions in English appendix ..................... 34

Appendix B: Empirical strategy ........................................................................ 35

OLS strategy ......................................................................................................... 35

PSM strategy ......................................................................................................... 35

IV strategy ............................................................................................................. 46

Appendix C: Data and sample.......................................................................... 49

Sample selection ................................................................................................... 49

Main outcome........................................................................................................ 50

Controls ................................................................................................................. 50

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Sammenfatning og konklusion

Baggrund

Den politiske ambition om omstilling til øget inklusion i første halvdel af 2010’erne indebar, at

flere elever med særlige behov blev inkluderet i den almindelige undervisning i folkeskolen i

stedet for at modtage undervisning i segregerede undervisningstilbud, fx på en specialskole

eller i en specialklasse. For at følge folkeskolernes arbejde med inklusion igangsatte Børne-

og Undervisningsministeriet i 2013 følgeforskningsprojektet Inklusionspanelet. Undersøgel-

serne i denne rapport ligger i forlængelse af tidligere analyser i dette projekt.

Formålet med rapporten er at belyse, om øget inklusion af elever fra specialtilbuddene i almen-

undervisningen (tilbageførsel) har en gavnlig effekt på overgangen til en kompetencegivende

ungdomsuddannelse. Det centrale analysespørgsmål er, om tilbageførsel påvirker påbegyn-

delse og fremdrift på en kompetencegivende ungdomsuddannelse. VIVE præsenterer hermed

en opfølgende evaluering af tilbageførsel fra den segregerede specialundervisning til almen-

klasserne på elevernes resultater. En tidligere analyse har undersøgt de kortsigtede effekter

af tilbageførsel målt ved de nationale test i årene lige efter tilbageførslen (Nielsen et al., 2016).

Analysen fandt positive effekter på elevernes testresultater. I den foreliggende undersøgelse

er de tilbageførte elever blevet fulgt i årene efter grundskolen med henblik på at belyse mere

langsigtede effekter (overgang til ungdomsuddannelse).

Metode

Det er ikke tilfældigt, hvem der tilbageføres til almenklassen, og undlader man at tage højde

for det, vil den beregnede effekt af tilbageførsel sandsynligvis blive overvurderet. Der anvendes

derfor to metoder: matching og instrumentvariabelmetoden (IV). Matching tager højde for ob-

serverbare forhold, mens IV-strategien derudover tager højde for uobserverbare forhold ved at

instrumentere tilbagevenden til almenklassen med bopælskommunens tilbøjelighed til at tilba-

geføre elever. Under antagelse af at den kommunale tilbøjelighed, der forklarer, om en elev i

specialtilbud tilbageføres, er uafhængig af barnets uobserverbare karakteristika som fx adfærd

og evner, vil denne strategi beregne effekten af tilbageførsel på overgang til ungdomsuddan-

nelse.

Resultater

44 % af de tilbageførte elever i analysedatasættet er i gang med en ungdomsuddannelse to år

efter 9. klasse, mens det kun er tilfældet for 19 % blandt de elever, der fortsatte i et specialtilbud

efter 6. klasse. Det skal bemærkes, at det ikke nødvendigvis betyder, at de øvrige elever er

inaktive – de kan godt være i andre undervisningstilbud eller i job – men de er ikke i gang med

en kompetencegivende ungdomsuddannelse.

Resultaterne fra effektanalysen viser overordnet, at tilbageførsel til almenklasserne giver en

bedre overgang til de kompetencegivende ungdomsuddannelser. I effektanalysen er der så

vidt som muligt taget højde for, at de elever, der tilbageføres til almenklasserne, ikke nødven-

digvis har de samme karakteristika som dem, der forbliver i specialklasserne, jf. nærmere

herom i metodekapitlet. Konklusionerne for hovedanalysen bekræftes af begge de anvendte

analysemetoder. En række af bi-resultaterne skal dog tolkes med forsigtighed, da resultaterne

fra den ene metode er insignifikante; hvor det er relevant, er det noteret nedenfor i gennem-

gangen af resultaterne. Det er effektstørrelserne fra matching-metoden, der nævnes nedenfor.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

De vigtigste pointer er:



Tilbageførsel øger sandsynligheden for at være i gang med en kompetencegivende

ungdomsuddannelser efter afslutning af grundskolen med 21 procentpoint efter 1 år, og

14-15 procentpoint efter 2 og 3 år. Tilbageførsel lader således til at have særlig stor

betydning i forhold til at få eleverne

hurtigt

i gang med en ungdomsuddannelse, hvor

ellers lignende elever, der fortsatte i specialklasserne, har en større tendens til at bruge

noget ekstra tid (fx et forberedende forløb; 11. skoleår), før de går i gang med en kom-

petencegivende ungdomsuddannelse.

Ud over at der er en øget sandsynlighed for uddannelsesaktivitet, viser analyserne, at

tilbageførsel også øger

fremdrift/fastholdelse

på uddannelsen. Både 2 og 3 år efter af-

sluttet grundskole har tilbageførte elever en større sandsynlighed for enten at være i

gang med et EUD-hovedforløb eller med et af de højere gymnasiale klassetrin (2. eller

3. g; resultatet for år 3 skal dog tolkes med forsigtighed). Effektstørrelserne for fremdrift

er omtrent 11-13 procentpoint.

Betydningen af tilbageførsel for overgang til ungdomsuddannelse er ikke større for ele-

ver med lav socioøkonomisk baggrund end for gennemsnittet.

Der ses en tendens til, at tidlig tilbageførsel (7. klasse) har større effekt end senere

tilbageførsel (8./9. klasse).

En potentiel mekanisme bag de positive effekter af tilbageførsel på overgang til ung-

domsuddannelse er bedre resultater ved folkeskolens 9. klasse-prøver. Analysen viser,

at tilbageførsel øger sandsynligheden for at bestå folkeskolens afgangseksamen med

29 procentpoint. Når der måles på det samlede EUD-optagelseskrav – det vil sige også

kravet om at opnå beståelseskarakterer særskilt i dansk og matematik – findes der her

også en positiv effekt af tilbageførsel (24 procentpoint). Bedre resultater ved afgangs-

prøven er en vigtig mekanisme: Omtrent 60 % af den øgede sandsynlighed for at være

uddannelsesaktiv på en kompetencegivende ungdomsuddannelse kan føres tilbage til

elevernes bedre resultater ved folkeskolens 9. klasse-prøver (dette resultat skal dog

tolkes med forsigtighed).

Der er endvidere set på enkelte andre forhold ved hjælp af beskrivende analyser. Disse

analyser viser følgende:

Ser man særskilt på, hvilken type af kompetencegivende uddannelse de unge går i

gang med (EUD eller gymnasial), så er 25 % af de tilbageførte elever i gang med en

EUD, mens 19 % går på en gymnasial uddannelse. De tilsvarende andele blandt de

ikke-tilbageførte elever er 13 % og 7 %.

46 % af eleverne, som før tilbageførslen gik i specialklasse på en folkeskole, er i gang

med en kompetencegivende ungdomsuddannelse (mod 44 % i gennemsnit for elever i

alle typer specialtilbud). Overgangen til ungdomsuddannelse blandt tidligere special-

klasseelever er således ikke markant forskellig fra gennemsnittet af eleverne i special-

tilbud.

52 % af eleverne, der tilbageføres til almenklassen på en folkeskole, er i gang med en

kompetencegivende ungdomsuddannelse (mod 44 % i gennemsnit). Flere af eleverne,

som blev tilbageført til folkeskolen, er således i gang med en uddannelse, sammenlig-

net med alle tilbageførte elever. Det er dog vigtigt at notere sig, at det er resultater fra

beskrivende analyser, og at de derfor ikke uden videre kan tolkes som årsagssammen-

hænge.



―

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Konklusion

Formålet med omstillingen til øget inklusion har været at inkludere flere elever i den almindelige

undervisning. Det betyder både, at færre elever blev visiteret til specialtilbuddene, og at flere

elever fra specialtilbuddene blev tilbageført til almenklasserne. I denne rapport undersøges

det, om tilbagevenden til almenklassen bevirker, at eleverne i højere grad går i gang med og

oplever fremdrift på en kompetencegivende uddannelse.

Et gennemgående resultat i alle effektanalyserne er, at tilbageførsel til en almenklasse (relativt

til at fortsætte i specialtilbuddet) både får flere til at komme i gang med en ungdomsuddannelse

og opleve fremdrift. Analyserne peger endvidere på, at det positive resultat med hensyn til

overgang til kompetencegivende uddannelser for en stor del skyldes, at tilbageførsel forbedrer

de faglige kompetencer, som eleverne står med i slutningen af grundskolen.

Grundet databegrænsninger har rapportens analyser måttet fokusere på effekter ved tilbage-

førsel i løbet af udskolingsårene (7.-9. klassetrin). Analysen giver således ikke evidens for,

hvordan effekterne ville se ud ved tilbageførsel på tidligere klassetrin.

Det er endvidere væsentligt at notere sig, at de fundne effekter af tilbageførsel gælder for den

gruppe af elever, der faktisk blev tilbageført. Uden videre antagelser kan analysen derfor ikke

sige noget om, hvorvidt effekterne ville være positive, hvis man tilbageførte yderligere elever i

specialtilbud.

Definitioner

Segregeret specialundervisning

Eleverne undervises i specialklasser på almene folkeskoler eller på specialskoler, modtager special-

undervisning i ungdomsskoler eller efterskoler med samlet særlig profil, eller i interne skoler i dag-

behandlingstilbud og på anbringelsessteder. I rapporten omtales det også som

specialtilbud

eller

segregeret undervisning.

Almenklasse

En klasse, der ikke er en specialklasse. Omtales i rapporten også som en

almindelig

klasse.

Kompetencegivende ungdomsuddannelser

Med kompetencegivende ungdomsuddannelse menes enten en erhvervsuddannelse (giver

erhvervskompetence; EUD) eller en gymnasial uddannelse (giver studiekompetence). I rapporten

omtales disse også blot som

ungdomsuddannelser

eller

uddannelser,

men medmindre andet er

nævnt, menes der altid

kompetencegivende

ungdomsuddannelse. EGU, STU og kombineret

ungdomsuddannelse medregnes ikke som kompetencegivende uddannelser.

Datagrundlag

Undersøgelsens resultater bygger på analyser af et omfattende datamateriale med oplysninger

fra mange administrative registre med henblik på at give et solidt estimat af effekten af tilbage-

førsel på igangværende ungdomsuddannelse, fremdrift og fastholdelse.

Analysedatasættet er afgrænset til 6.070 elever i to elevkohorter (9. klasse i 2015 og 2016),

som gik i et specialiseret undervisningstilbud på 6. klassetrin (specialskole eller specialklasse).

Nogle elever fortsætter udskolingsårene (7.-9. klasse) i den segregerede undervisning, mens

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

andre vender tilbage til almenklasserne (de

tilbageførte

elever). Blandt eleverne i analyseda-

tasættet bliver godt hver femte elev tilbageført på et tidspunkt i udskolingsårene.

Antallet af kohorterne, der kan medtages i denne analyse, er til den ene side begrænset af, at

oplysninger om specialundervisning ikke findes så langt tilbage i tiden, og til den anden side

af, at de unge skal kunne følges i nogle år efter grundskolen, for at man kan observere over-

gangen til ungdomsuddannelserne. Rapportens analyser er derfor baseret på elevkohorterne,

der afsluttede 9. klasse i 2015 og 2016.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Baggrund og formål

Overgangen til voksenlivet hos unge med særlige behov, hvad enten det gælder færdiggørelse

af skole/uddannelse eller indtræden i arbejdsstyrken, er længe blevet anerkendt som et vigtigt

samfundspolitisk anliggende. En succesrig skolegang danner en god grobund for, at unge bli-

ver i stand til at gennemføre en kompetencegivende uddannelse og senere som voksne kan

føre et selvstændigt liv. Der er dog store forskelle i, hvordan elever lykkes i skolen. Elever med

særlige behov har typisk mindre gode forudsætninger for at opnå de nødvendige kompetencer

i skolen, som sikrer en vellykket overgang til ungdomsuddannelse.

Børn med særlige behov/handicap forlader ofte skolen med få eller ingen kvalifikationer. Flere

undersøgelser viser, at elever med særlige behov i betydelig mindre grad påbegynder og gen-

nemfører en ungdomsuddannelse (Jensen & Nielsen, 2010; Epinion, 2014; UVM, 2016). Spe-

cifikt synes specialskoleelevers problemer hovedsageligt at opstå i overgangen fra det (beskyt-

tede) skoleliv på en specialskole. Det lader til, at de særligt har problemer med at skabe sig et

voksenliv med uddannelse og en fast plads på arbejdsmarkedet, hvilket tyder på, at det er

overgangen fra folkeskolen til ungdomsuddannelserne og arbejdsmarkedet, der hovedsageligt

er en udfordring (Egelund, 2014). På længere sigt er børn med særlige behov oftere arbejds-

løse eller står helt uden for arbejdsmarkedet end andre.

Et kontroversielt spørgsmål inden for uddannelse overalt i verden er udformningen af skole-

gangen for elever med særlige behov. Elever med særlige behov har traditionelt oplevet insti-

tutionel adskillelse, men siden inklusion i skolen blev godkendt af 92 lande i UNESCO Sala-

manca-erklæringen (UNESCO, 1994), skiftede uddannelsespolitikken retning, og den overord-

nede tendens er siden gået mod øget inklusion. I erklæringen påpeges det, at den inkluderende

tilgang er det mest effektive hjælpemiddel til at skabe gode undervisningsmiljøer og til at reali-

sere uddannelse og læring for alle. Salamanca-erklæringen har haft stor indflydelse på skole-

politikken i mange lande, og i dag er inklusion i mange lande et centralt politisk mål for uddan-

nelse af børn og unge med særlige uddannelsesmæssige behov.

Inklusion af elever med særlige behov er blevet fremskyndet på to grundlag: børns rettigheder

til at blive inkluderet i den almindelige skole og antagelsen om, at inklusiv uddannelse er mere

effektiv i at understøtte elevernes læring. En vigtig drivkraft for inklusion internationalt har været

bekymringen for, at segregeret specialundervisning krænker børns rettigheder, fordi de er ad-

skilt fra de øvrige elever og det almindelige pensum og den almindelige uddannelsespraksis.

Et særskilt spørgsmål vedrører den relative effektivitet af forskellige uddannelsesmetoder, hvor

det er almindelig praksis at placere nogle elever i almenklasser og andre i segregerede miljøer.

Lærer elever lige godt i begge undervisningsmiljøer, eller er der forskelle, der favoriserer det

ene miljø frem for det andet? Dette spørgsmål kan ikke besvares på baggrund af værdier og

ideologier, men må undersøges empirisk.

Der findes en omfattende videnskabelig litteratur om inklusion, blandt andet flere litteratur-re-

views, hvor den empiriske forskning analyseres (fx Artiles et al. 2006; Dyson, Howes & Roberts

Omfanget af forskellene mellem segregeret og almenundervisning er dog noget mindre i Danmark, hvor specialundervis-

ningen i folkeskolen skal følge de samme regler for fagrække, timetal, faglige mål/Fælles Mål, elevplaner, afgangsprøver

og test, som den almene undervisning. Der er mulighed for fritagelser og afvigelser på ganske bestemte betingelser, men

de segregerede tilbud har ikke deres egne regler med hensyn til pensum og faglige mål.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

2002; Göransson & Nilholm, 2014; Lindsay, 2007; Ruijs & Peetsma, 2009). Generelt viser re-

sultaterne neutrale til positive effekter af inklusion. De faglige færdigheder hos elever både

med og uden særlige behov ser ud til at være lige gode eller bedre i almenklasser set i forhold

til segregeret undervisning. Imidlertid hindres den empiriske evidens på området af manglende

metodologisk stringens. I henhold til den seneste oversigtsartikel (Göransson & Nilholm, 2014)

er litteraturen om virkningerne af segregeret vs. inkluderende uddannelse af svingende kvalitet

– med klare metodologiske mangler og meget få kontrollerede eksperimenter. I Danmark har

en tidligere analyse i projektet

Inklusionspanelet

undersøgt de kortsigtede effekter af tilbage-

førsel fra segregerede tilbud til almenklasser målt ved de nationale test i årene lige efter tilba-

geførslen (Nielsen et al., 2016). Analysen fandt positive effekter på elevernes resultater i ma-

tematik.

Indsatsen mod øget inklusion i Danmark

På trods af målet om øget inklusion i Salamanca-erklæringen var der i Danmark i 00’erne en

tendens til, at flere og flere elever blev visiteret til segregeret specialundervisning. Som led i

regeringens og kommunernes mål om øget inklusion i folkeskolen blev der i 2012 gennemført

en lovændring om inklusion af elever i den almindelige undervisning, som trådte i kraft i skole-

året 2012/13. Formålet var at inkludere flere elever med særlige behov i den almindelige un-

dervisning. Den daværende regering indgik efterfølgende en aftale med kommunerne om, at

96 pct. af eleverne i folkeskolen skal gå i den almene folkeskole i 2015. Det blev vurderet, at

ca. 10.000 flere børn fremover skulle inkluderes blandt de 550.000 elever i den almindelige

folkeskole for at nå dette mål. Den øgede inklusionsprocent skulle frembringes både ved, at

færre elever blev visiteret til segregeret specialundervisning, og ved, at elever i specialklasser

og specialskoler blev tilbageført til almenundervisning. Det satte gang i en udvikling, hvor flere

elever fra specialtilbud i specialklasser og specialskoler blev overført til almenundervisningen.

Figur 1.1

2010/11

Kilde:

Andel elever i segregerede undervisningsmiljøer (grundskolen)

2011/12

2012/13

2013/14

2014/15

2015/16

2016/17

2017/18

https://www.uvm.dk/aktuelt/nyheder/uvm/2018/maj/180525-nye-tal-om-elever-i-grundskolen-og-specialundervisning

Formålet med denne rapport er at belyse, om tilbageførsel har en gavnlig effekt på overgangen

til ungdomsuddannelse. Det primære kausale spørgsmål er, om tilbageførsel påvirker påbe-

gyndelse og fremdrift på en kompetencegivende ungdomsuddannelse. De tilbageførte elever

er således blevet fulgt i årene efter grundskolen med henblik på at belyse mere langsigtede

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

effekter, og det undersøges, om tilbageførsel fra specialklasse eller specialskole til en almin-

delig klasse påvirker elevernes sandsynlighed for at komme i gang med og opleve fremdrift på

en kompetencegivende ungdomsuddannelse.

Det er langtfra givet, at tilbageførsel har en positiv effekt. På plussiden tæller, at klassekam-

meraterne i almenklassen sandsynligvis i gennemsnit vil have et højere fagligt niveau, og at

det faglige fokus i undervisningen i almenklassen måske vægtes højere. Men almenmiljøet

forventes at påvirke eleverne på andre måder end rent fagligt, for eksempel via den status og

selvtillid, det giver at være en ”almindelig” elev. Til gengæld vil almenklasserne være større,

og muligheden for at få individuel støtte muligvis mindre, og eleven vil måske (i det mindste til

at starte med) være blandt de fagligt svage elever i klassen. Udgangshypotesen er dog en

forventning om, at elever, der har gået i en almindelig klasse i udskolingen, er bedre rustede

til at gå i gang med en kompetencegivende ungdomsuddannelse (EUD eller gymnasial).

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

2.1

Metode og data

Metode

Det primære kausale spørgsmål, der analyseres i denne rapport, er, om tilbageførsel påvirker

påbegyndelse og fremdrift på en kompetencegivende ungdomsuddannelse. Effekten af at blive

tilbageført er i dette tilfælde forskellen på sandsynligheden for at være i gang med en ung-

domsuddannelse for en elev, der er blevet tilbageført, sammenlignet med hvis eleven var for-

blevet i segregeret specialundervisning. Det er forholdsvis nemt med registerdata at observere,

hvordan den tilbageførte elev klarer sig. Derimod er det vanskeligt at vide, hvordan eleven

havde klaret sig, hvis han/hun var fortsat i segregeret specialundervisning, da dette af gode

grunde ikke kan observeres. Dét er det fundamentale evalueringsproblem (også kaldet

kontra-

faktisk problemstilling),

fordi man ikke kan iagttage den samme elev i begge situationer. Derfor

er det nødvendigt at konstruere en såkaldt kontrolgruppe, det vil sige en gruppe af lignende

elever, som kan sandsynliggøre, hvad der ville være sket, hvis eleven ikke var blevet tilbage-

ført.

Ideelt set ville man i denne situation skabe en kontrolgruppe ved hjælp af lodtrækning. Når

evaluering ved hjælp af et lodtrækningsforsøg ikke er inden for rækkevide – som tilfældet er

her – er det nødvendigt at benytte andre statistiske metoder til at estimere effekten af tilbage-

førsel. Den statistiske og økonometriske litteratur angiver flere metoder, som kan bruges, af-

hængigt af hvilke typer data og kilder til variation i data man har adgang til. Konklusionerne i

denne rapport baseres på både matching og instrumentvariabel metoder (jf. appendix B for en

mere udførlig beskrivelse).

2.1.1

Matching-metoder

En af de mest anvendte metoder i effektevalueringer er Propensity Score Matching-metoden

(PSM), som i dette projekt er valgt som den primære analysemetode. Denne metode søger at

tilnærme sig lodtrækningsstrategien ved for hver deltagende elev at prøve at finde en ”identisk

tvilling” – det vil sige en elev, som har samme sandsynlighed for at blive tilbageført (baseret på

elevens baggrund og skolehistorik), men som alligevel er fortsat i segregeret undervisning. Ved

at sammenligne den efterfølgende udvikling i udfaldsmålet (overgang til ungdomsuddannelse)

hos de tilbageførte elever med elever i kontrolgruppen (den konstruerede sammenlignings-

gruppe), opnås et mål for effekten af tilbageførsel.

I forbindelse med at konstruere kontrolgruppen kan det være hensigtsmæssigt, at eleverne er

helt ens

med hensyn til enkelte centrale forhold. Dette sikres her ved at anvende exact

matching på nogle få variabler: (i) eleven har deltaget i nationale test i 6. klasse; (ii) eleven har

en psykiatrisk diagnose i 6. klasse; (iii) eleven går i specialklasse (frem for specialskole mv.) i

6. klasse.

Ved matching antages, at selektionsproblemet

kan løses ved at betinge på observerbare ka-

rakteristika ved deltagerne. Estimatet, der kommer ud af sådan en analyse, kan kun tolkes som

Med selektionsproblemet menes, at tilbageførte elever sandsynligvis er forskellige fra ikke-tilbageførte på parametre, der

gør, at de også vil have nemmere ved overgangen til ungdomsuddannelse, for eksempel fagligt niveau og sværhedsgrad

af eventuelle adfærdsproblemer/diagnoser.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

en effekt, hvis der betinges på alle de variabler, der både påvirker beslutningen om tilbagefør-

sel og overgang til ungdomsuddannelse. Det er selvsagt en streng antagelse, men med de

omfattende registeroplysninger, der er til rådighed, vurderes det, at vi kommer en kausal for-

tolkning af estimaterne et stort skridt nærmere. Se afsnit 2.5 for en oversigt over de inkluderede

kontrolvariabler.

I analyserne i denne rapport anvendes nearest-neighbour-matching (n=5) uden udskiftning

som hovedspecifikation. Resultatet af matching-proceduren er en kontrolgruppe med gode ba-

lanceegenskaber; se appendix B for en grundig beskrivelse samt test af matching-kvaliteten.

PSM-metoden har sine fordele, men også sine udfordringer. Hvor vi i lodtrækningsforsøg kan

være sikre på, at indsatsgruppen og sammenligningsgruppen er ens på både observerbare og

ikke-observerbare

karakteristika, kan vi i en PSM-analyse kun være sikre på, at eleverne ligner

hinanden på observerbare karakteristika. De mange forklarende variabler i estimeringen første

trin øger dog sandsynligheden for, at der også er kontrolleret for observerbare karakteristika,

der er korreleret med ikke-observerbare karakteristika, hvilket yderligere styrker kausaliteten.

Der kan dog stadig være forhold, fx elevens motivation og sociale kompetencer, som vi ikke

har data for, og som potentielt kan spille en betydelig særskilt rolle med hensyn til både, om

eleven bliver tilbageført, og elevens overgang til ungdomsuddannelse. For også at tage højde

for sådanne uobserverbare forskelle belyses problemstillingen derfor også med instrumentva-

riabel-metoden, som er en ofte anvendt metode til dette formål.

2.1.2

Instrumentvariabel-metoden

Den anden metode, der anvendes, er instrumentvariabel-metoden (IV-metoden). Med denne

metode er det muligt at estimere den kausale effekt af tilbageførsel, såfremt man kan finde en

tilnærmelsesvis tilfældig variation i tilbageførselsbeslutningen. I denne rapport udnyttes varia-

tionen i tilbageførselssandsynligheden kommunerne imellem, bl.a. som følge af forskellig prak-

sis i kommunerne og forskelligt pres til at nedbringe andelen af segregerede elever som følge

af 96 %-målsætningen. Det medfører, at de beregnede effekter kun gælder for elever, der til-

bageføres som følge af, at de bor i en kommune med stærk kommunal praksis for tilbageførsel.

Forskellene i kommunernes tilbøjelighed til at tilbageføre elever kan skyldes, at der er forskel i

kommunal praksis med hensyn til åbenhed i skolesystemet, hvad angår flytning af elever mel-

lem normaltilbud og specialtilbud. I nogle kommuner kan fokus for eksempel i højere grad være

til hver en tid at sikre det aktuelt mest passende skoletilbud (enten specialklasse eller almen-

klasse), uanset om det indebærer et skoleskift/miljøskift for eleven. Andre kommuner kan have

større fokus på at skabe mest muligt stabilitet i skolegangen, hvor der skal større ændringer til

i elevernes særlige behov, før eleverne flyttes til et andet undervisningstilbud.

En anden kilde til, at andelen af tilbageførte elever varierer på tværs af kommunerne, er, at

nogle kommuner har oplevet større pres end andre om at nedbringe andelen af elever i speci-

altilbud i første halvdel af 2010’erne pga. overgangen til mere inklusion og målsætningen om,

at 96 % af eleverne går i almenklasser i 2015. Det kan have givet anledning til, at flere elever

tilbageføres i kommuner, som lå langt fra 96 %-målsætningen, end i kommuner, der var tæt på

eller endda opfyldte målsætningen.

For at en variabel er relevant i en IV-metode-sammenhæng, skal den være god til at forklare,

om en elev tilbageføres. Det testes ved en såkaldt relevanstest. Test for instrumentets relevans

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

(first stage-resultaterne for IV-2SLS-analyserne) i denne rapport viser, at det anvendte instru-

ment er en stærk prædiktor. Det vil sige, at instrumentet er godt til at forklare, om en elev

tilbageføres (F-test-statistik i hovedmodellen er betydeligt større end det almindelige cut-off

ved 10).

Instrumentet skal også være uafhængigt, dvs. at det kun må påvirke elevens outcome igennem

specialundervisning. Det udelukker derfor fx, at kommunens tilbøjelighed til at tilbageføre ele-

ver kan påvirke andre undervisningstiltag, der har indvirkning på elevens outcome ud over

skiftet fra specialtilbud til almenklasse. Dette er potentielt en streng antagelse. Hvis man fx

forestiller sig, at en kommune/skole arbejder under en overordnet økonomisk ramme, så vil en

høj andel af børn, der tilbageføres, muligvis påvirke de andre undervisningstilbud, der er i sko-

len. For eksempel hvis kommuner, der flyttede mange børn tilbage til almenklasserne, gør en

større indsats for at lette transitionen af de tilbageførte elever til almenklasserne (fx ved at yde

mere supplerende støtte) og senere til ungdomsuddannelserne end kommuner med lav tilbø-

jelighed til at tilbageføre elever; hvis omfanget af supplerende støtte i almenklassen er syste-

matisk højere i kommuner, der tilbagefører flere elever end i andre kommuner; hvis kommuner

der tilbagefører flere elever, har bedre almentilbud; eller hvis en stor tilbageførsel medfører en

betydelig reduktion i midlerne pr. tilbageværende elev i kommunens specialtilbud. Sådanne

forskelle – hvis de har indflydelse på elevernes overgang til ungdomsuddannelse – vil have

tendens til at overvurdere effekten af tilbageførsel.

Man kan dog også forestille sig, at en kommunes tilbøjelighed til at tilbageføre elever er et

signal til kommunens prioritering af hele undervisningsområdet. En høj tilbøjelighed kan derfor

også betyde, at kommunen generelt er under pres for at reducere udgifterne på skoleområdet.

Set i lyset af lovgivningen på området burde økonomi ikke have betydning for det tilbud, som

eleven modtager, eller andre omkringliggende undervisningstiltag. I et forsøg på at undersøge

dette er regressionerne i afsnit 3.1. kørt med en lang række variable på kommuneniveau, fx

andelen af fædre og mødre i vores sample, der er på kontanthjælp eller førtidspension, for

netop i nogen grad at tage højde for kommunens økonomi. Effekt-estimatet ændrer sig dog

kun lidt, når kommunevariablene medtages (jf. også appendix B herom).

Instrumentet skal også være eksogent. Denne antagelse kunne for eksempel ikke være opfyldt,

hvis kommuner med høj tilbageførselssandsynlighed i større omfang end andre kommuner har

flere ressourcestærke familier boende. Denne antagelse er også blevet testet, og der findes

ikke overordet evidens for, at eksogenitetsantagelsen ikke er opfyldt. Der henvises endvidere

til Appendix B, hvor der også præsenteres evidens for en sidste antagelse, der skal være op-

fyldt: monotonitet af instrumentet.

Ligesom alle andre metoder har også IV sine udfordringer. Et særligt forhold ved metoden er,

at den estimerede effekt kun gælder for den type elever, som bliver påvirket af, at tilbagefør-

selstilbøjeligheden mellem kommunerne varierer, fordi det er den eneste gruppe af elever, hvor

vi kan skabe den kontrafaktiske situation. Det betyder, at det kun er den gruppe af elever, som

er i 'gråzonen', det vil sige den gruppe af elever, som i nogle kommuner tilbageføres og i andre

kommuner ikke tilbageføres. Hvis effekten af at blive tilbageført er forskellig for andre grupper

af elever, kan den effekt, vi estimerer, ikke generaliseres. Derfor er det vigtigt, når resultaterne

fra IV-2SLS-metoden fortolkes, at forholde sig til, om gruppen, der påvirkes af instrumentet, er

en relevant elevgruppe i forhold til at besvare forskningsspørgsmålet. Det er den i vores til-

fælde, da det er relevant at se på de såkaldte marginale elever, det vil sige elever, hvis grad af

Helt konkret anvendes følgende instrument: for hver kommune (=elevens bopælskommune i 6. klasse), andel tilbageførte

elever (i analysesamplet: elever, der på 6. klassetrin går i segregeret specialundervisning) minus eleven selv.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

særlige behov placerer dem lige på grænsen mellem det segregerede undervisningstilbud og

almenklassen. Disse elever ville blive flyttet mellem almenklasse og specialtilbud i forbindelse

med en udvidelse eller formindskelse af pladserne i de segregerede undervisningstilbud.

Konklusionerne i denne rapport baseres på den samlede evidens frembragt ved hjælp af begge

metoder (matching og IV).

2.2

Datagrundlag

Grundpopulationen består af elever, der har afsluttet 9. klasse i 2015 og 2016. I datagrundlaget

indgår elever i folkeskoler, specialskoler, private grundskoler, efterskoler mv. For at danne ana-

lysedatasættet udtages i disse 9. klasses-kohorter elever, som har gået i segregeret special-

undervisning på 6. klassetrin.

Disse begrænsninger i populationen beskrives og forklares i det

følgende. Data og variabler beskrives mere uddybende i appendix C.

Analysedatasættet er begrænset til studerende fra de to kohorter, fordi analysen har brug for

data for lever lige fra 6. klasse

og indtil et par år efter afsluttet grundskole for at kunne obser-

vere overgang til ungdomsuddannelse. Der kan ikke medtages tidligere kohorter, fordi data om

placering af elever med særlige behov i 6. klasse i enten specialklasser eller almenklasser først

er tilgængelige fra 9. klasses-kohorterne i 2015 og senere. Og der kan ikke medtages senere

kohorter, fordi eleverne ikke har haft tilstrækkelig tid efter grundskolen til, at man kan analysere

overgang til ungdomsuddannelse. Med de aktuelt tilgængelige data er 9. klasses-kohorten fra

2016 den seneste, der kan følges i år 3 efter grundskolen.

Oprindeligt var det tanken, at denne analyse skulle anvende data fra de næsten 10.000 elever,

der deltog i projektet

Inklusionspanelet.

Sidenhen har analyser på disse data dog vist, at der

er meget få tilbageførte elever i surveyet. Da analysen imidlertid slet ikke bruger informationer

fra Inklusionspanelets elevsurvey, men udelukkende registerdata, udføres analysen her for

hele elevpopulationen. Det har den fordel, at det giver et betydeligt større volumen og dermed

større statistisk sikkerhed i analysen. Analysen må dog begrænses til Inklusionspanelets

æld-

ste

elevårgang (som afsluttede 9. klasse i 2016), da den yngre årgang først afsluttede 9. klasse

i 2018. Denne kan p.t. ikke følges ud i ungdomsuddannelserne. For at få en ekstra kohorte

elever med medtages til gengæld elever fra 9. klasses-kohorten året før (2015).

Hele elevpopulationen i 9. klasses-kohorterne fra 2015 og 2016 bestod af 135.441 elever. I

analysen estimeres effekten af at vende tilbage til almenklassen i udskolingsårene (7.-

9. klasse) for elever, som i 6. klasse gik i specialklasse eller specialskole. I de to 9. klasses-

kohorter var der 6.070 (eller 4,5 %) elever, som i 6. klasse gik i specialklasse/-skole, og disse

udgør dermed analysedatasættet.

I analysen af effekten af tilbageførsel på overgang til ungdomsuddannelse efter 1 og 2 år be-

nyttes hele analysepopulationen på 6.070 elever. Når der ses på overgangen efter 3 år, benyt-

tes kun 9. klasse-årgangen fra 2015 (3.082 elever), fordi man på nuværende tidspunkt kun kan

følge denne årgang 3 år frem efter grundskolen. Generelt er det vigtigt at holde sig for øje, at

Nogle få elever står registreret til at have gennemført 6. klasse to gange; her frasorteres første forløb, så eleverne indgår

med deres sidste forløb i 6. klasse.

Faktisk anvendes information on specialundervisning helt tilbage til 3. klasse som kontrolvariabel. For at danne den vari-

abel gøres der brug af data for tidligere år, som UVM har stillet til rådighed for projektet.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

estimationssamplet ikke er meget stor. Derfor udføres analyserne som udgangspunkt for hele

samplet under ét. I kapitel 3.2 udføres dog også enkelte analyser for forskellige delsamples.

Ved at anvende en grundpopulation baseret på 9. klasses-kohorter, vil elever, som er faldet fra

før 9. klassetrin, ikke være en del af analysedatasættet. For at undersøge, om begrænsningen

af grundpopulationen til 9. klasses-kohorter påvirker rapportens konklusioner, er der også kørt

effektanalyser baseret på 6. klasses-kohorter. Resultaterne baseret på 6. klasses-kohorterne

fra 2012 og 2013

er stort set uændrede (ikke vist).

2.3

Indsatsen: tilbageførsel til almenklasse

I Danmark Statistiks specialundervisningsregister (UDSP) er klassetyperne opdelt i almenklas-

ser og specialklasser. I analyserne i denne rapport defineres segregeret undervisning ved, at

eleven går i specialklasse (i folkeskoler, specialskoler eller andre skoletyper).

Alle elever i estimationssamplet har gået i specialklasse på 6. klassetrin. Tilbageførsel (treat-

ment) defineres ved, at eleverne på et tidspunkt i løbet af udskolingen (7.-9. klasse) vender

tilbage til en almenklasse. Kontrolgruppen i effektanalysen er elever, der fortsætter deres sko-

legang i specialtilbud gennem 7.-9. klassetrin.

Det gælder ikke alle tilbageførte elever, at de forbliver i almenundervisningen i resten af deres

skoletid. Beregninger på estimationssamplet viser, at 7 % af de tilbageførte elever vender til-

bage til et specialtilbud. Med den i rapporten anvendte definition vil disse elever indgå i treat-

mentgruppen. For at belyse, om det ændrer konklusionerne, at disse elever indgår i treatment-

gruppen, er der kørt særskilte estimationer, hvor de elever, der ikke forbliver i almenklassen

efter tilbageførsel, er udeladt af analysen. Resultaterne (ikke vist) er stort set uændrede.

2.4

Effektmål

Et formål med at tilbageføre elever til den almene undervisning er at fremme deres faglige

færdigheder i skolen og at lette overgangen til ungdomsuddannelserne. Hvor en tidligere ana-

lyse (Nielsen et al., 2016) så på effekten af tilbageførsel på elevernes faglige resultater, følges

eleverne i denne rapport i årene efter grundskolen, og effektmålet her er overgangen til kom-

petencegivende ungdomsuddannelse. I hovedanalysen måles på, om eleverne er

i gang

med

en ungdomsuddannelse i årene efter 9./10. klasse.

Danmarks Statistiks elevregister er anvendt til at identificere, hvilken uddannelse hver enkelt

elev er i gang med i årene efter afsluttet grundskole. Uddannelsesstatus er opgjort i Danmarks

Statistiks elevregister pr. 1. oktober i et givet år. På dette tidspunkt registreres både, hvilken

uddannelse eleven er i gang med, og tidspunktet for uddannelsesstart.

Fokus i denne undersøgelse er overgangen til ungdomsuddannelserne forstået som at være i

gang med en kompetencegivende ungdomsuddannelse – enten en erhvervskompetencegi-

vende uddannelse (EUD) eller en studie-kompetencegivende uddannelse (gymnasial uddan-

Det er de to 6. klasses-kohorter, som udgør langt hovedparten af eleverne i det primære analysesample.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

nelser). I de data, der ved undersøgelsestidspunktet stod til rådighed, kan man for begge ko-

horter se 2 år frem efter afsluttet 9./10. klasse.

Den ældre kohorte (2015) kan følges et år

længere frem.

Fokus i denne undersøgelse er på, om eleven er

i gang

med en ungdomsuddannelse, og der

ses således ikke på eventuelle skift mellem ungdomsuddannelsesforløb (fx om en ungdoms-

uddannelse afbrydes, og en anden påbegyndes undervejs). I hovedanalysen skelnes heller

ikke imellem, om uddannelsen er i gang eller afsluttet, da kun meget få elever når at afslutte

en uddannelse. Det skyldes blandt andet, at en betydelig del af eleverne i analysedatasættet

(specialklasse i 6. klasse) fortsætter i 10. klasse og derfor først påbegynder en eventuel ung-

domsuddannelse året efter, at 9. klasse er afsluttet. Vi kan derfor p.t. kun følge dem til begyn-

delsen af deres 3. år på en ungdomsuddannelse. Kun de relativt få, der går direkte videre i

gymnasiet efter 9. klasse (eller hf efter 10. klasse) og gennemfører uden forsinkelser, vil have

afsluttet en ungdomsuddannelse i efteråret 2018, som er det punkt, hvor vores observations-

periode p.t. slutter.

2.5

Kontrolvariabler

I regressionerne kontrolleres for en række observerbare karakteristika ved eleverne og deres

forældre. Særligt ved den anvendte matching-metode (propensity score matching) er det afgø-

rende, at der på bedst muligt vis kan tages højde for forhold, der har betydning for, om en elev

tilbageføres eller ej. For eksempel vil der være større sandsynlighed for, at elever, der fagligt

klarer sig godt i specialtilbuddet, i højere grad vil komme i betragtning med hensyn til tilbage-

førsel end elever, som står fagligt svagt. Fagligt stærkere elever vil desuden have lettere med

at komme i gang med en ungdomsuddannelse end faglige svage elever. Det samme gælder

elever med en mindre grad af vanskeligheder (her tilnærmet ved type af psykiatriske diagnoser,

APGAR-scorer og fødselsvægt, tid i specialtilbud i 3.-5. klasse, anbringelser/forebyggende for-

anstaltninger, og om eleven går i specialklasse eller specialskole på 6. klassetrin).

Drenge og elever med indvandrerbaggrund har i gennemsnit en mere vanskelig overgang til

ungdomsuddannelserne end piger og elever med dansk baggrund. Såfremt disse forhold også

påvirker sandsynligheden for tilbageførsel, er det afgørende, at der tages højde for det i esti-

mationerne. Ressourcestærke forældre kan være mere tilbøjelige til at øve indflydelse på be-

slutningen om en eventuel tilbageførsel og vil desuden have bedre mulighed for at støtte den

unge i overgangen til ungdomsuddannelsen. Derfor bør også forhold om forældrenes uddan-

nelse, arbejdsmarkedstilknytning og indkomst indgå i estimationerne.

Ud over de sædvanlige registeroplysninger om elevernes baggrund (køn, etnicitet, familieform;

forældrenes uddannelse, arbejdsmarkedsstatus og indkomst) anvendes en række oplysninger,

som er særligt målrettet denne analyse. Her indgår ud over faglige kompetencer også indika-

torer, der nærmere beskriver graden af vanskeligheder og særlige behov, som en elev måtte

have. Der medtages således også information om psykiatriske diagnoser, oplysninger fra fød-

selstidspunktet, udsathed, og elevens skolehistorik frem til 6. klasse (de specifikke variabler er

listet nedenfor).

Rent faktisk kan vi følge eleverne 3 år efter 9. klasse, men da langt de fleste også tager en 10. klasse, kan vi i praksis for

langt hovedpartens vedkommende kun følge dem i 2 år efter endt grundskole.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Det er særskilt værd at bemærke, at vi i denne analyse ikke inddrager variabler, der kan tænkes

at være påvirket af indsatsen (tilbageførsel). Derfor medtages for eksempel ikke karaktergen-

nemsnit fra 9. klasse som kontrolvariabel, da disse karakterer vil være påvirket af tilbageførs-

len, og effekten på karakterer således er del af den samlede effekt på vores effektmål (igang-

værende ungdomsuddannelse). Til gengæld undersøges effekten på karakterer i en særskilt

analyse som en mekanisme, hvorigennem tilbageførsel kan påvirke overgang til ungdomsud-

dannelse (se afsnit 3.2.5).

I det følgende listes de kontrolvariabler, der bruges i analyserne. Alle kontrolvariabler er målt

frem til eller i det år, hvor eleverne går i 6. klasse.

Elevens/familiens baggrundskarakteristika:



Køn

Familietype

Etnicitet

Fars og mors uddannelse

Fars og mors arbejdsmarkedsstatus

Fars og mors indkomst.

Særlige kontrolvariabler:



Psykiatriske diagnoser (ADHD-spektrum, autismespektrum, øvrige)

Fødselsoplysninger (5 min. APGAR-score, fødselsvægt, mors/fars alder ved barnets

fødsel)

Udsatte børn (anbringelse/forebyggende foranstaltning)

Skolehistorik:

Tid i 3.-5. klasse i segregeret specialundervisning (andel af disse skoleår, hvor eleven

gik i specialklasse/-skole)

Nationale testscorer i dansk og matematik (3.-6.klasse)

for de enkelte profilområder.

Skoletype i 6. klasse (specialklasse i folkeskole, specialskole mv.)

Fravær i 6. klasse (procent sygefravær, lovligt fravær, ulovligt fravær)

Alder over gennemsnit i 6. klasse (14 år eller ældre).



―

Der tages endvidere højde for, at der kan være systematiske forskelle mellem de to elevkohor-

ter (kohorte fixed effects) og mellem elevernes bopælskommuner (kommune fixed effects)

på

måder, som påvirker effektestimaterne.

De nationale test var endnu ikke indført, da disse kohorter gik i 2. klasse. Endvidere haves 3. klasses-testscorer ikke for

den ældre kohorte (2015), da testene først blev indført, efter eleverne havde været i 3. klasse.

Indikatorer for bopælskommunen medtages kun i OLS- og PSM-modellerne, idet IV-modellen netop udnytter variation

over kommuner.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Tabel 2.1

Beskrivende statistik for udvalgte baggrundsfaktorer blandt tilbageførte og ikke-

tilbageførte

Tilbageførte

Ikke-

tilbageførte

0,36

0,17

0,33

0,10

0,55

0,43

0,49

0,17

0,20

0,37

***

Signifikans,

differens

Mor uden ungdomsuddannelse

Mor MVU/LVU

Mor på overførselsindkomst

Indvandrerbaggrund

Bor

ikke

sammen med begge forældre

Har deltaget i nationale test i 6. klasse (dansk)

Psykiatrisk diagnosticeret

- ADHD e.l.

- Autismespektrum

Forebyggende foranstaltning/anbringelse

Anm.:

0,34

0,18

0,34

0,09

0,61

0,62

0,42

0,18

0,11

0,25

Alle karakteristika er målt op til eller i 6. klasse. (*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, **

99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-signifikansniveau

Tabel 2.1 viser gennemsnittet for nogle udvalgte karakteristika hos tilbageførte og ikke-tilbage-

førte elever. Se appendix B, tabel B.3, for beskrivende statistik for alle kontrolvariabler. Tilba-

geførte elever adskiller sig ikke nævneværdigt fra ikke-tilbageførte elever med hensyn til mo-

rens uddannelse, modtagelse af overførselsindkomst eller (elevernes) indvandrerbaggrund. Til

gengæld bor lidt færre af de tilbageførte elever i kernefamilier (det vil sige, at de ikke bor sam-

men med begge deres biologiske forældre i 6. klasse).

Der er desuden stor forskel mellem de to grupper med hensyn til en række andre forhold.

Således har en betydeligt større del af de senere tilbageførte elever deltaget i de nationale test

i 6. klasse (dansk): 62 % af de senere tilbageførte elever har deltaget mod 43 % af de elever,

der fortsatte i specialtilbud. Lidt færre blandt de senere tilbageførte elever har fået en psykia-

trisk diagnose frem til 6. klassetrin (42 % mod 49 % af de ikke-tilbageførte). Når man ser på

typen af diagnoser, så er der ikke forskel mellem grupperne med hensyn til hyppigheden for

en ADHD- eller ADHD-lignende diagnose, mens der er markant færre tilbageførte med en di-

agnose i autismespektret (11 % mod 20 % af de som fortsatte i specialtilbud). Desuden har

betydeligt færre af de til tilbageførte elever modtaget en forebyggende foranstaltning/anbrin-

gelse frem til 6. klassetrin.

Resultaterne viser, at der er grundlæggende forskelle mellem de

to grupper af elever. Da disse forskelle både kan have indflydelse på, hvem der bliver tilbage-

ført, og senere på elevernes uddannelsesvalg og -muligheder efter grundskolen, er det væ-

sentligt, at der – som beskrevet i afsnit 2.1 – i de efterfølgende hovedanalyser i rapportens

kapitel 3 tages højde for disse forskelle.

En mere detaljeret beregning viser, at det skyldes forskelle i at modtage en forebyggende foranstaltning, mens andelen

af anbringelser ikke afviger særligt i de to grupper.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Resultater

I dette kapitel præsenteres resultaterne af effektmålingen. Resultaterne fremlægges i to afsnit.

Det første afsnit viser hovedresultaterne estimeret med de forskellige metoder og for hvert af

de 3 år efter grundskolen. Det andet afsnit indeholder resultater, hvor der både ses på speci-

fikke effekter for forskellige grupper af elever, effekter for fremdrift i uddannelsen, en række

beskrivende analyser samt en mulig mekanisme bag hovedresultatet.

3.1

Hovedresultater: effekten af tilbageførsel på overgang til

ungdomsuddannelse

I dette afsnit præsenteres effekter, hvor indikatoren for igangværende ungdomsuddannelse

sammenlignes mellem de tilbageførte elever og den matchede kontrolgruppe for at se, om

tilbageførsel påvirker overgangen til ungdomsuddannelse. Selve matchingen – det første trin i

matching-analysen – er beskrevet i appendix B. Som baseline for resultaterne vises desuden

de almindelige mindste kvadraters resultater (Ordinary Least Squares, OLS), både med og

uden kontrolvariabler. For at holde tabellerne på en overskuelig størrelse vises kun hovedesti-

materne, det vil sige effekten af tilbageførsel på igangværende uddannelse. Indikatorvariabler

for manglende værdier (missings) er inkluderet i alle regressioner.

De første to søjler i Tabel 3.1 viser OLS-resultaterne. Den første søjle viser resultaterne fra en

enkel model, som kun tager højde for forskelle mellem elevkohorter og kommuner. Resulta-

terne viser store og statistisk sikre effekter af tilbageførsel på igangværende ungdomsuddan-

nelse på mellem 24 og 28 procentpoint. Det er dog ikke tilfældigt, hvem der modtager special-

undervisning, og undlader vi at tage højde for det, overvurderes effekten af tilbageførsel. Det

ses af, at estimaterne falder markant, når der i søjle 2 medtages elevkarakteristika. De tilbage-

førte elever er i gennemsnit en ”stærkere” elevgruppe, som uanset hvad har lettere med at

komme i gang med en ungdomsuddannelse. Resultaterne fra matching-metoden (søjle 3) be-

kræfter stort set resultaterne fra OLS-metoden (søjle 2). Selvom resultaterne er mindre end i

den ukorrigerede model i søjle 1, er effekten stadig stor. Resultaterne viser, at tilbageførsel

øger sandsynligheden for at være i gang med en ungdomsuddannelse med mellem 15 og 19

procentpoint.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Tabel 3.1

Effekt af tilbageførsel på igangværende ungdomsuddannelse (OLS & PSM)

Mindste kvadraters

metode, OLS

Mindste kvadraters

metode, OLS

0,191

***

(0,0162)

0,153

***

(0,0169)

0,150

***

(0,0245)

Matching (PSM)

0,207

***

(0,0226)

0,152

***

(0,0193)

0,135

***

(0,0316)

Efter 1 år

0,282

***

(0,0172)

Efter 2 år

0,243

***

(0,0175)

Efter 3 år

0,238

***

(0,0230)

Kohorte fixed effects

Kommune fixed effects

Baggrundskarakteristika, elev

Anm.:

NEJ

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, ***

99,9 procent-signifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koeffi-

cientestimaterne. Antal observationer: 6.070 for år 1 og 2; 3.082 for år 3.

Figur 3.1 illustrerer matching-estimaterne (PSM) grafisk (inklusive konfidensintervaller). De rå

tal for andelen af tilbageførte elever henholdsvis ikke-tilbageførte elever, der er i gang med en

uddannelse efter 1-3 år, vises også. Omtrent 45 % af de tilbageførte elever er i gang med en

kompetencegivende ungdomsuddannelse i årene efter grundskolen. Af de elever, der fortsatte

deres skolegang i specialskolen eller -klassen, er 17 % i gang efter 1 år. Tallet stiger til 19 %

efter 2 og 3 år.

Figur 3.1

Grafisk illustration af effekter af tilbageførsel på igangværende kompetencegi-

vende ungdomsuddannelse efter 1, 2 og 3 år (PSM- og IV-estimater)

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

Efter 1 år

% igang, tilbageførte

Efter 2 år

% i gang, ikke-tilbageførte

Effekt (PSM-estimater)

Efter 3 år

Effekt (IV-estimater)

Størrelsen af matching-estimaterne viser, at tilbageførsel øger sandsynligheden for at være i

gang med en ungdomsuddannelse efter 1 år med 21 procentpoint i det første år og med hen-

holdsvis 15 og 14 procentpoint i år 2 og 3. Der er altså tale om en ganske betydeligt forøget

sandsynlighed for at komme i gang med en kompetencegivende ungdomsuddannelse i årene

efter 9./10. klasse.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Tilbageførsel lader til at have en særligt stor effekt i starten (efter 1 år). Det betyder, at der er

en særligt stor effekt i forhold til at få eleverne

hurtigt

i gang med en ungdomsuddannelse efter

grundskolen, hvor ellers lignende elever, som fortsatte i specialklasserne, har en større ten-

dens til at bruge noget ekstra tid (for eksempel i form af forberedende forløb, 11. skoleår med

videre), før de begynder på en kompetencegivende ungdomsuddannelse. For at teste, om kon-

klusionen er robust, er matching-analyserne gentaget ved brug af forskellige matching-algorit-

mer (ikke vist), men uden at det nævneværdigt påvirker resultaterne.

3.1.1

Instrumentvariabel-resultater

Som beskrevet i afsnit 2.1.2 anvendes instrumentvariabel-metoden for at tage højde for uob-

serverbare karakteristika, som påvirker både beslutningen om elevens tilbageførsel, og hvor-

dan eleven klarer sig på ungdomsuddannelserne. En afgørende betingelse for, at instrument-

variabelmetoden kan anvendes, er, at instrumentvariablen (her: kommunens generelle tilbøje-

lighed til at tilbageføre elever til almenundervisningen) er en vigtig årsag til, at en elev vender

tilbage til almenklassen. Det betyder, at det for nogle elevers vedkommende vil være afgørende

for, hvorvidt de tilbageføres eller forbliver i specialtilbuddet, i hvilken kommune de bor. Resul-

taterne af test af denne såkaldte relevansbetingelse for IV-analysen vises i Tabel 3.2, søjle 2.

Instrumentvariablen består relevanstesten, da F-værdien ligger klart over den typisk anvendte

nedre grænse på 10. Der henvises til appendix B for en nærmere uddybning.

Punktestimaterne af effekten af tilbageførsel i Tabel 3.2, søjle 1, er større end matching-resul-

taterne i Tabel 3.1, men forskellen er ikke statistisk signifikant. IV-resultaterne støtter dermed

op om hovedkonklusionen, at tilbageførsel øger sandsynligheden for at komme i gang med en

ungdomsuddannelse. IV-resultaterne er også grafisk illustreret i Figur 3.1. Det ses, at estima-

terne er lidt større end matching-resultaterne og er statistisk sikre i alle år.

Tabel 3.2

Effekt af tilbageførsel på igangværende ungdomsuddannelse (IV)

(1)

Efter 1 år

0,268

(0,108)

Efter 2 år

0,219

(0,0889)

Efter 3 år

0,248

(0,0934)

Anm.:

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-

signifikansniveau. Standard fejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle

kontrolvariabler, kohorte- og kommune-fixed effekter er inkluderet.

(2)

F-statistik

(1st stage)

183,8

(3)

Antal observationer

6.070

183,8

6.070

95,1

3.082

3.2

Flere resultater

I dette afsnit præsenteres resultater for forskellige grupper af elever (heterogene effekter), re-

sultater vedrørende fastholdelse/fremdrift på uddannelsen, resultater fra en række beskrivende

analyser samt effekter på karakterer ved folkeskolens afgangseksamen som en potentiel me-

kanisme, hvorigennem tilbageførsel kan påvirke overgangen til ungdomsuddannelse.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

3.2.1

Heterogene effekter: Har elever med svag socioøkonomisk baggrund særlig

gavn af at vende tilbage til almenklassen?

I dette afsnit undersøges, om resultaterne er forskellige for forskellige grupper af elever. Det er

for eksempel muligt, at elever med stærk socioøkonomisk baggrund er bedre rustede i over-

gangen til ungdomsuddannelserne end andre elever i kraft af bedre støtte fra forældrene. Hvis

støtte fra forældrene har forskellig betydning i forhold til overgang til ungdomsuddannelse, når

eleven er tilbageført, end når eleven er fortsat i et segregeret tilbud, kan effekten af tilbagefør-

sel variere med elevens hjemmebaggrund. Socioøkonomisk status beskrives ved tre variabler:

uddannelse (mor uden kompetencegivende uddannelse), familietype (elev bor ikke sammen

med begge forældre) og arbejdsmarkedstilknytning (mor på overførselsindkomst).

Tabel 3.3 præsenterer resultaterne. For overskuelighedens skyld vises kun resultaterne målt

2 år efter grundskolen, som er det seneste år med information for begge elevkohorter. I toppen

af tabellen er hovedresultaterne fra Tabel 3.1 gentaget.

Elever med svag baggrund udgør mellem en tredjedel og halvdelen af analysesamplet – alt

efter hvilken dimension af socioøkonomisk baggrund der fokuseres på. Det fremgår af resulta-

terne, at effekten af tilbageførsel hos elever fra familier med lav socioøkonomisk baggrund er

lidt mindre end for alle elever under ét, men forskellene er ikke signifikante. Matching-estima-

terne ligger på omtrent 11-14 procentpoint sammenlignet med et estimat på 15 procentpoint,

når man medtager alle elever. IV-estimaterne er alle positive og er – bortset fra estimatet for

elever med mødre på overførselsindkomst – på højde med eller større end PSM-estimaterne.

Ingen af IV-estimaterne er dog statistisk signifikante.

Tabel 3.3

Effekt af tilbageførsel for elever fra lav socioøkonomisk baggrund (efter 2 år)

OLS

Alle

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Lav socioøkonomisk baggrund

Mor ingen ungdomsuddannelse

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Elev bor ikke med begge forældre

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Mor på overførselsindkomst

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Anm.:

PSM

0,153

***

(0,0169)

6.070

0,152

***

(0,0193)

6.070

0,219

(0,0889)

6.070

183,8

0,129

***

(0,0262)

2.080

0,125

***

(0,0184)

3.425

0,114

***

(0,0262)

1.983

0,138

***

(0,0343)

2.080

0,119

***

(0,0290)

3.425

0,111

***

(0,0412)

1.983

0,205

(0,137)

2.080

26,6

0,113

(0,126)

3.425

58,4

0,027

(0,183)

1.983

28,7

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-

signifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle kon-

trolvariabler, kohorte- og kommune-fixed effects er inkluderet.

First stage F-statistik er noget mindre i de tre delsamples, det vil sige, at instrumentvariablen her er mindre god til at

forudsige, om en elev tilbageføres. F-værdien er dog stadig klart over grænsen på 10.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

3.2.2

Er overgangen til ungdomsuddannelse bedre for tidligt tilbageførte elever?

For det andet ses på, hvordan tidlig vs. sen tilbageførsel påvirker overgangen til ungdomsud-

dannelse. Tidligt tilbageførte vil have flere år i almenundervisningen, før de skal i gang med en

ungdomsuddannelse, hvilket kan være en fordel. Beregninger viser, at 37 % af de tilbageførte

elever i vores estimationssample bliver tilbageført i 7. klasse, mens 26 % og 37 % vender

tilbage i henholdsvis 8. og 9. klasse.

Tabel 3.4 viser effektestimaterne for, hvordan elever tilbageført hhv. på 7., 8. og 9. klassetrin

klarer sig 2 år efter grundskolen. Figur 3.2 illustrerer resultaterne grafisk. De tidligt tilbageførte

er i højere grad i gang med en ungdomsuddannelse. Af de elever, som blev tilbageført i

7. klasse, er 52 % i gang med en uddannelse sammenlignet med 43 % og 36 % blandt dem,

som blev tilbageført i henholdsvis 8. og 9. klasse. Ifølge PSM-estimaterne er der en tendens

til, at tidligere tilbageførsel fremmer overgangen til ungdomsuddannelse i højere grad end se-

nere tilbageførsel (estimaterne er dog ikke statistisk forskellige). IV-estimaterne er alle positive

og – på nær estimatet for tilbageførsel i 8. klasse – på højde med eller større end PSM-esti-

materne. Dog er det kun estimatet for tidlig tilbageførsel (7. klasse), der er statistisk signifikant.

Tabel 3.4

Effekt af tilbageførsel på forskellige klassetrin (efter 2 år)

OLS

Tilbageført i 7. klasse

Koefficientestimat

Standardfejl

Antal observationer

F-statistik (1st stage)

Tilbageført i 8. klasse

Koefficientestimat

Standardfejl

Antal observationer

F-statistik (1st stage)

Tilbageført i 9. klasse

Koefficientestimat

Standardfejl

Antal observationer

F-statistik (1st stage)

Anm.:

PSM

0,200***

(0,0267)

5.217

0,289**

(0,108)

5.217

258,4

0,199***

(0,0232)

5.217

0,167***

(0,0308)

5.064

0,172***

(0,0207)

5.064

0,0619

(0,213)

5.064

94,0

0,0906***

(0,0230)

5.215

0,105***

(0,0363)

5.215

0,295

(0,267)

5.215

14,9

(*) 90procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-

signifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle kon-

trolvariabler, kohorte- og kommune fixed effects er inkluderet.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Figur 3.2

Grafisk illustration af effekter af tilbageførsel i 7., 8., og 9. klasse på igangvæ-

rende ungdomsuddannelse (efter 2 år; PSM-estimater)

0,60

0,50

0,40

0,30

0,20

0,10

0,00

Ikke-tilbageførte

Tilbageført i 7. klasse

% i gang

Tilbageført i 8. klasse

Tilbageført i 9. klasse

Effekt (PSM-estimat)

3.2.3

Fastholdelse/fremdrift

Det primære effektmål i denne rapport er, om eleverne er

i gang

med en (kompetencegivende)

uddannelse 1-3 år efter grundskolen. I sidste ende må det afgørende succesmål dog være, om

eleverne formår at

gennemføre

uddannelsen, men det kan vi endnu ikke observere for 9. klas-

ses-kohorterne fra 2015 og 2016. Et tæt relateret succesmål er, om eleverne oplever

fremdrift

på uddannelsen. Dette effektmål sikrer, at effektmålet ikke blot er drevet af, at eleverne cirku-

lerer mellem påbegyndte og afbrudte uddannelser, men af, at de faktisk formår at holde fast i

en uddannelse og er godt på vej til at gennemføre den.

Der er derfor også dannet et effektmål, der tager højde for netop fremdrift i uddannelsen. Det

første mål er dannet for begge kohorter og måler fastholdelse efter 2 år. Det andet måler efter

3 år og kan kun dannes for 2015-kohorten, som p.t. observeres et år længere frem end 2016-

kohorten. For begge mål gælder det, at fremdriften måles ved, at eleven enten er i gang med

et hovedforløb på EUD

eller med 2. eller 3. år på en gymnasial uddannelse (eller har afsluttet

EUD eller gymnasiet).

De dannede effektmål tager ikke højde for, om eleverne har gået i 10. klasse, og er således

defineret ved at fokusere på fremdrift i forhold til sidste år i 9. klasse. Et år i 10. klasse er

således behandlet på linje med eventuelle ”forberedende” forløb som produktionsskole mv.,

det vil sige som forløb mellem undervisningspligtens ophør og start på en ungdomsuddan-

nelse.

Tabel 3.5 viser resultaterne i tabelform, og Figur 3.3 illustrerer resultaterne grafisk. I toppen af

tabellen gentages hovedresultaterne fra Tabel 3.1, det vil sige effekten af tilbageførsel på

igangværende

uddannelse. PSM-estimaterne for fremdrift i uddannelsen efter 2 eller 3 år ud-

viser en lignende effektstørrelse (de mindre forskelle, der er, er ikke statistisk signifikante). IV-

Kun hovedforløb er medtaget. Indgangs-/grundforløb 2, som nogle gange placeres sammen med hovedforløbene, er ikke

medtaget, jf. https://www.dst.dk/da/Statistik/nyt/NytHtml?cid=21555

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

estimaterne er på højde med eller større end PSM-resultaterne, men kun signifikant for år 2.

Resultatet for år 3 må derfor tolkes med forsigtighed.

Resultaterne understøtter hypotesen, at effekten af tilbageførsel ikke er drevet af uddannel-

sesaktivitet, hvor uddannelserne påbegyndes og afbrydes igen, men at de positive resultater

er udtryk for fastholdelse og fremdrift i uddannelsesforløbene. Konklusionerne er således ge-

nerelt de samme, hvad enten der måles på igangværende uddannelse eller fremdrift.

Tabel 3.5

Effekt af tilbageførsel på fastholdelse/fremdrift på uddannelsen

OLS

Alle

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Fremdrift efter 2 år

(EUD-hovedforløb; 2./3. GYM-år)

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Fremdrift efter 3 år

(EUD-hovedforløb; 2./3. GYM-år)

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Anm.:

PSM

0,152

***

(0,0193)

0,219*

(0,0889)

183,8

0,153

***

(0,0169)

0,143***

(0,0155)

0,137

***

(0,0359)

0,196*

(0,0914)

182,8

0,127***

(0,0235)

0,127***

(0,0276)

0,143

(0,109)

94,3

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-sig-

nifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle kontrol-

variabler, kohorte- og kommune-fixed effects er inkluderet. Antal observationer: 6.070 for år 1 og 2; 3.082 for år 3.

Figur 3.3

Grafisk illustration af effekter af tilbageførsel på fremdrift efter 2 og 3 år

(PSM-estimater)

0,4

0,3

0,2

0,1

Efter 2 år

-0,1

% igang, tilbageførte

% i gang, ikke-tilbageførte

Effekt (PSM-estimater)

Efter 3 år

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

3.2.4

Beskrivende analyser

I dette afsnit vises en række analyser, hvor det – af forskellige årsager (nærmere herom ne-

denfor) – er vanskeligt at udføre egentlige effektanalyser inden for rammerne af denne rapport.

Disse analyser er udført som beskrivende analyser ved hjælp af krydstabeller. Analyserne

dækker over forskelle i søgning til EUD versus søgning til gymnasiale uddannelser, tilbagefør-

sel

fra

(en specialklasse i) folkeskolen, samt tilbageførsel

til

(en almenklasse i) folkeskolen.

Alle forskelle er vurderet i forhold til igangværende uddannelse efter 2 år.

Som det første skal der ses på, hvilken uddannelsestype de tilbageførte og ikke-tilbageførte

elever er i gang med (EUD eller gymnasiale uddannelse). En sådan opdeling som led i en

effektanalyse er ikke relevant, fordi begge valg må betegnes som ”lige gode” i den aktuelle

sammenhæng. Der præsenteres derfor de rå tal, som viser de faktiske forskelle mellem grup-

perne, men hvor forskellene ikke er udtryk for en årsagssammenhæng.

Ser man således særskilt på, hvilken type kompetencegivende uddannelse (EUD eller gymna-

sial) eleverne er i gang med, viser Figur 3.4, at 25 % af de tilbageførte elever i gang med en

EUD, mens 19 % går på en gymnasial uddannelse. De tilsvarende andele blandt de ikke-tilba-

geførte elever er 13 % og 7 %. EUD er således et lidt hyppigere valg blandt de ikke-tilbageførte

elever: to ud af tre (66 %) af de tilbageførte elever, som er i gang med en ungdomsuddannelse,

er i gang med en EUD. Tallet er 56 % blandt de tilbageførte elever, der er i gang.

Figur 3.4

Andel elever, som er i gang med EUD hhv. gymnasial uddannelse

50%

45%

40%

35%

30%

25%

20%

15%

10%

Tilbageførte

I gang med EUD

Ikke-tilbageførte

I gang med GYM

For det andet vises resultater særskilt for elever, der er tilbageført fra en specialklasse i

folke-

skolen

(fremfor fra specialskoler eller andre skoletyper med segregeret undervisning). Udfor-

dringen i forhold til at effektevaluere i dette tilfælde er, at der kan ligge noget uobserverbar

selektion i placeringen i specialklasse vs. specialskole, og derfor præsenteres også her de rå

tal i en beskrivende analyse, fremfor at der gennemføres en effektanalyse.

Man ville måske forvente, at tilbageførsel har mindre betydning for elever, der tilbageføres fra

en specialklasse i

folkeskolen

i kraft af, at specialklasserne på en folkeskolen for det meste

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

ligger på samme adresse og er del af den samme skole som almenklasserne. Det kan lette

skiftet til almenklassen, både fordi eleven ikke (nødvendigvis) behøver at skifte skole, og fordi

der måske i forvejen er en tættere kontakt med almendelen på skolen, og skiftet derfor kan

blive nemmere. Endvidere kan placering i en specialklasse frem for et andet segregeret tilbud

i nogle tilfælde være udtryk for, at elevens vanskeligheder er mindre. Omtrent 2/3 af eleverne

i analysesamplet går i en specialklasse i folkeskolen på 6. klassetrin. De øvrige elever er fordelt

på specialklasser i andre skoletyper, de fleste i specialskoler.

Figur 3.5 viser, at andelen af igangværende elever, der kommer fra specialklasser i folkesko-

len, kun er marginalt højere end for alle elever (46 % vs. 44 % for alle). Generelt klarer tilbage-

førte elever fra specialklasser i folkeskolen således ikke overgangen til ungdomsuddannelse

markant anderledes end alle tilbageførte elever under ét.

Figur 3.5

Andel elever, som er i gang med en kompetencegivende uddannelse blandt

(i) tilbageførte fra en specialklasse i folkeskolen og (ii) til en almenklasse i

folkeskolen

60%

50%

40%

30%

20%

10%

Alle tilbageførte

Tilbageført fra (specialklasse i) Tilbageført til (almenklasse i)

folkeskolen

Sidst ses der på effekten af at blive ført tilbage

til

en almenklasse i folkeskolen (fremfor til en

almenklasse på fx en efterskole eller andre skoletyper). I forhold til en effektanalyse ville ud-

fordringen også her være, at det kan være drevet af uobserverbar selektion, hvilken skoletype

en elev tilbageføres til. Når vi ser på 9. klassetrin, går de fleste af de tilbagevendte elever enten

i folkeskolen (57 %) eller på efterskole (25 %).

Figur 3.5 viser, at 52 % af eleverne, der tilbageføres til en almenklasse på en folkeskole, er i

gang med en kompetencegivende ungdomsuddannelse, mod 44 % i gennemsnit. Lidt flere af

de elever, der blev tilbageført til folkeskolen, er således i gang med en uddannelse end blandt

de elever, som blev tilbageført til andre skoletyper. Det er dog vigtigt at notere sig, at dette ikke

kan tolkes som en årsagssammenhæng, da der her er tale om rent beskrivende analyser.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

3.2.5

Mekanisme: effekten af tilbageførsel på karakterer ved folkeskolens

9. klasses-prøver

En mekanisme, hvorigennem tilbageførsel kan tænkes at påvirke succesen i overgangen til

ungdomsuddannelserne, er, at eleverne bliver fagligt bedre rustet ved at gå i almenklasse.

Eksempelvis kan det faglige niveau i almenklassen være højere end i specialklassen, og der

kan måske i højere grad være en forventning om, at alle elever – også tilbageførte – skal gå

op til 9. klasses-prøverne. Det kan have en effekt via to kanaler. For det første er det muligt, at

eleverne i højere grad går op til prøverne, blot fordi det forventes i folkeskolen (det er jo en

forudsætning for at bestå afgangseksamen). Hvis eleverne så rent faktisk opnår et snit over 2

og dermed består eksamen, kan det lette overgangen til en ungdomsuddannelse. For det andet

kan det forbedre elevens faglige færdigheder, hvis forventningen om, at alle skal op til alle

prøver, fører til, at eleven yder en større indsats i sit skolearbejde og/eller får mere støtte fra

læreren.

For så vidt de tilbageførte elever er i stand til at følge pensum i almenklassen, vil de således

måske opnå et højere færdighedsniveau og bedre karakterer, end hvis de var fortsat i special-

klassen/-skolen. Et stærkere fagligt fundament vil ikke kun vise sig i en bedre afgangseksamen,

men vil også kunne styrke elevernes tro på sig selv i forbindelse med valg og gennemførelse

af en ungdomsuddannelse.

Et vigtigt mål for elevens faglige færdigheder i forbindelse med overgangen til ungdomsuddan-

nelse er resultaterne ved 9. klasses-prøverne.

For at belyse effekten af tilbageførsel på ele-

vernes faglige færdigheder er der dannet en række indikatorer, som til dels er baseret på op-

tagelseskravene til ungdomsuddannelserne. Bemærk, at der ikke bruges et effektmål baseret

på de

gennemsnitlige

karakterer, som ikke er særligt informative, fordi mange af eleverne ikke

går op til prøverne. I modsætning til gennemsnitskarakterer kan de her valgte resultatmål tage

højde for dette.

Et krav for optagelse på en kompetencegivende uddannelse er en bestået afgangseksamen.

Afgangseksamen gælder som bestået, hvis eleven har været op i alle obligatoriske prøver og

har opnået som minimum en gennemsnitskarakter på 2. Figur 3.6 viser – ud over effektestima-

terne med konfidensintervaller – også andelen af eleverne, som består afgangseksamen i 9.

klasse. Knap hver 10. ikke-tilbageførte elev i analysedatasættet består afgangsprøven, mens

andelen blandt de tilbageførte elever er godt 40 %. Resultaterne fra effektanalysen viser, at

tilbageførsel øger andelen af elever, der består 9. klasses afgangseksamen med 29 procent-

point (PSM-resultater: Tabel 3.6, øvre panel). IV-estimatet bekræfter PSM-resultatet.

Da det ikke er tilfældigt, hvem der vælger at tage en 10. klasse, ses her på elevernes resultater ved 9. klasses-prøverne.

Selvom 9. klasses-prøveresultaterne for de fleste elevers vedkommende ikke er de karakterer, eleverne bruger til at søge

ind på ungdomsuddannelserne med – da de fleste i estimeringssamplet tager en 10. klasse – giver det alligevel et godt

fingerpeg om elevens faglige udgangspunkt i slutningen af undervisningspligten.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Tabel 3.6

Effekt af tilbageførsel på 9. klasses-prøverne

OLS

PSM

0,290

***

(0,0157)

0,300

(0,125)

183,3

0,219

***

(0,0147)

0,241

***

(0,0146)

0,243

(*)

(0,125)

183,3

0,0601

***

(0,110)

0,0852

***

(0,0184)

0,156

(0,133)

183,3

Bestået 9. klasses

afgangseksamen

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

0,264

***

(0,0160)

Bestået 9. klasses

afgangseksamen +

EUD-krav

Kernefag (dansk,

matematik) bestået

med karakter 4 eller

derover

Anm.:

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-

signifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle kon-

trolvariabler, kohorte- og kommune-fixed effects er inkluderet. Antal observationer: 6.070.

Ud over en bestået afgangseksamen er der et EUD-specifikt optagelseskrav vedrørende de

centrale fag dansk og matematik. Der kræves, at hvert af disse fag skal være bestået (det vil

sige gennemsnitskarakter på 2 eller derover). Det andet effektmål, der bruges i analyserne, er

derfor, om eleverne ikke blot består det samlede afgangseksamen, men også det specifikke

EUD-krav, der muliggør direkte optagelse på uddannelsen. Otte procent af de ikke-tilbageførte

elever i analysedatasættet består både afgangsprøven og kan honorere det specifikke EUD-

krav. Blandt de tilbageførte elever er det 36 % (se Figur 3.6 midtfor). Tabel 3.6, panelet i midten,

viser resultaterne fra effektanalyserne. Tilbageførsel øger andelen af elever, der består det

samlede optagelseskrav til EUD med 24 procentpoint (PSM). IV-estimatet bekræfter PSM-re-

sultatet og er marginalt signifikant på 10 %-niveau.

Figur 3.6

Grafisk illustration af effekter af tilbageførsel på 9. klasses-prøverne

(PSM-estimater)

45%

40%

35%

30%

25%

20%

15%

10%

Bestået afgangseksamen

Tilbageførte

Bestået afgangseksamen&særlige

EUD-krav

Ikke-tilbageførte

Kernefag gennemsnit>=4

Effekt (PSM-estimat)

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Som det tredje resultatmål måles der på, hvorvidt eleven isoleret set opnår et godt resultat i

kernefagene dansk og matematik (uden nødvendigvis at bestå hele afgangseksamenen). Her

ses på, om eleven opnår karaktereren 4 eller højere i gennemsnit i hvert af fagene dansk og

matematik. Inspirationen for det tredje mål kommer fra den såkaldte ”Skolepulje”, en indsats

for at løfte elever i skoler med mange lavt-præsterende elever. Indsatsen kørte i skoleårene

2017/18 og 2018/19 og anvendte netop dette som resultatmål. Ti procent blandt de ikke-tilba-

geførte elever i analysedatasættet opnår en gennemsnitskarakterer på 4 eller derover i både

dansk og matematik, mens andelen blandt de tilbageførte elever er 22 % (se Figur 3.6 til højre).

Resultaterne fra effektanalysen viser, at tilbageførsel øger andelen af elever, der opnår en

gennemsnitskarakter på 4 eller derover med 9 procentpoint (PSM: Tabel 3.6 nederst). IV-esti-

matet er større, men ikke signifikant, og resultaterne skal derfor tolkes med forsigtighed.

Samlet set er der en klar tendens til, at tilbageførsel af elever til almenklasserne påvirker over-

gangen til ungdomsuddannelse via forbedrede faglige færdigheder ved undervisningspligtens

ophør.

Tabel 3.7

Effekt af tilbageførsel på igangværende ungdomsuddannelse efter 2 år – med

kontrol for bestået afgangseksamen (0/1)

OLS

Koefficientestimat

Standardfejl

F-statistik (1st stage)

Anm.:

PSM

0,0645***

(0,0207)

0,128

(0,0867)

106,3

0,0662***

(0,0161)

(*) 90 procent-signifikansniveau, * 95 procent-signifikansniveau, ** 99 procent-signifikansniveau, *** 99,9 procent-

signifikansniveau. Standardfejlene (klynge-korrigeret på kommuneniveau) vist under koefficientestimaterne. Alle kon-

trolvariabler, kohorte- og kommune- fixed effects er inkluderet. Antal observationer: 6.070.

Et relevant spørgsmål er, hvor stor betydningen af en bestået afgangseksamen er for elevernes

overgang til ungdomsuddannelse. Det er der set på i en sidste analyse. Når man i hovedre-

gressionen (Tabel 3.1) medtager en indikator for, om eleven består 9. klasses afgangseksa-

men, reduceres effektestimatet for tilbageførsel på igangværende uddannelse med 40-60 %

ved PSM henholdsvis IV-estimaterne (Tabel 3.7 og Figur 3.7). Det indikerer, at omtrent halv-

delen af den positive effekt af tilbageførsel på igangværende ungdomsuddannelse skyldes, at

tilbageførte elever i højere grad består afgangsprøven. Der er dog stadig en signifikant PSM-

effekt af tilbageførsel på omtrent 6,5 procentpoint (efter 2 år; PSM-estimat) tilbage, som ikke

forklares af bedre faglige færdigheder, og som må skyldes andre forhold omkring tilbageførsel.

IV-estimatet er større, men insignifikant, og resultaterne må derfor tolkes med varsomhed.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Figur 3.7

Grafisk illustration af effekter af tilbageførsel på igangværende ungdomsud-

dannelse efter 2 år – med og uden kontrol for bestået afgangseksamen

(PSM-estimater)

0,2

0,15

0,1

0,05

PSM-effekt uden kontrol for bestået afgangseksamen

PSM-effekt med kontrol for bestået afgangseksamen

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Litteratur

Artiles, A. J., E. B. Kozleski, S. Dorn, & C. Christensen (2006): ”Learning in Inclusive Educa-

tion Research: Re-mediating Theory and Methods with a Transformative Agenda”.

Re-

view of Research in Education,

30: 65-108.

Dyson, A., A. Howes, & B. Roberts (2002):

A Systematic Review of the Effectiveness of

School-level Actions for Promoting Participation by all Students.

Research Evidence in

Education Library, EPPI-Centre, Social Science Research Unit, Institute of Education,

London.

Egelund, N. (2014):

Kvalitet i specialskoler.

Institut for Uddannelse og Pædagogik (DPU),

Aarhus Universitet, Aarhus.

Epinion (2014):

Uddannelsesresultater og -mønstre for børn og unge med handicap – Årgang

1990.

Epinion, København.

Göransson, K., & C. Nilholm (2014): ”Conceptual Diversities and Empirical Shortcomings-a

Critical Analysis of Research on Inclusive Education”.

European Journal of Special Needs

Education,

29(3): 265-280.

Jensen, V. M., & L. P. Nielsen (2010):

Veje til ungdomsuddannelse 1.

SFI – Det Nationale

Center for Velfærd, rapport 10:24, København.

Lindsay, G. (2007): ”Educational Psychology and the Effectiveness of Inclusive Educa-

tion/Mainstreaming”.

British Journal of Educational Psychology,

77(1): 1-24.

Nielsen, C.P., & B. S. Rangvid (red.) (2016):

Inklusion i Folkeskolen.

SFI – Det Nationale

Center for Velfærd, rapport 16:29, København.

Ruijs, N., & T. Peetsma (2009): ”Effects of Inclusion on Students with and without Special Ed-

ucational Needs Reviewed”.

Educational Research Review,

4(2): 67-79.

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) (1994):

The Sal-

amanca Statement and Framework for Action on Special Needs Education,

Paris,

UNESCO.

UVM (2016):

Afrapportering af inklusionseftersynet.

Ministeriet for Børn, Undervisning og

Ligestilling, København.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Appendix A: Abbreviations and expressions in

English appendix

Explanations

OLS

Ordinary Least Squares

PSM

Propensity score matching

QYEP

Qualifying youth education programs

Mainstreamed students/returners

Student who were in special classes/schools, but who

return to regular classes

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Appendix B: Empirical strategy

OLS strategy

As the starting point of the empirical analysis, I estimate OLS (Ordinary Least Squares) models.

I regress post school outcomes on an indicator for whether the student is mainstreamed or

stays in SSE. I include a broad range of controls. Importantly, I include a set of indicators to

control for participation and achievement at the standardized tests in grade 6. I use the follow-

ing specification:

where

��

is an indicator for ongoing youth education for individual

��

is an

indicator equal to 1 for students mainstreamed after grade 6. Thus,

��½��½

is the average treatment

effect (ATE) of mainstreaming SSE students, i.e. the parameter of interest.

��

is a set of dum-

mies indicating whether the student did not participate in tests in grades 3-6, and the test score

if he/she participated. Control variables,

��

include a range of student background characteris-

tics, e.g. gender, ethnicity, parental education, income and labor market status, variables de-

scribing the school career up to grade 6 and proxies for the degree of difficulties/disability.

��

are cohort fixed effects,

are municipality fixed effects and

��

is an individual level error term.

School characteristics are not included, because they are regarded as being part of the treat-

true for exam grades from the school exit exams in grade 9. One could think of student perfor-

mance at the end of compulsory education as a mechanism through which enrolment in QYEP

may be affected. This is investigated in the results section 3.2.5.

��

��½��½ ��

��

��½��½ ��

��

��½��½ ��

��

⋯

��

(1)

ment and one would therefore prefer them to be included in the effect estimate.

The same is

PSM strategy

As the administrative registers contain such a wealth of information that is normally missing

from standard datasets – such as information on placement history, psychiatric diagnoses for

children and their parents, and out-of-home placement – I propose that a rich OLS strategy

may be adequate.

However, PSM may be more appealing than the common approach of including confounders

in a regression model because it allows for a more intuitive analysis of a treatment effect be-

tween two comparable groups. Propensity score matching (PSM) is a valuable statistical meth-

odology that mimics the RCT by creating a similar control group with respect to measured

baseline covariates to achieve a comparison with reduced selection bias due to confounding.

Thus, PSM may allow the researcher to achieve balanced treatment groups similar to a RCT

when high-quality observational data are available. While hinging on the same identifying as-

sumption (no selection on unobservables), matching is superior to OLS because matching is a

more effective way to control for confounders.

It is not desirable to include school fixed effects in the analysis neither. A within-school estimator would use only schools

that have minimum one returner and one non-returner within a specific student cohort (the latter due to the use of cohort-

fixed effects). This can only be possible in schools that offer both special and regular classes and thus would exclude

special schools.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Unlike OLS models that implicitly extrapolate across non-comparable individuals, the matching

procedure constructs a statistical control group that includes only controls who are similar to

treated students (common

support).

The robustness of matching estimators, as well as the

diagnostic statistics they provide make matching an attractive alternative to OLS models. Ex-

plicit testable assumption regarding common support and balancing of covariates across

treated and controls ensures that the control group is actually comparable to the treatment

group. Using propensity score matching reduces the risk of confounding by making sure that

the distribution of potential confounding variables (matching criteria) are similar among the

treated and control group. Moreover, matching is a semi-parametric procedure without func-

tional form assumptions for the association between outcome and covariates (yet, typically

estimating the propensity score between treatment and covariates).

With this in mind, the main estimates of the effect of mainstreaming SSE students on subse-

quent QYEP enrolment are based on propensity score matching models. Even though PSM is

superior to OLS in various ways, the main identifying assumption – no selection on unobserv-

ables – is the same. The assumption that needs to hold for this estimator to be valid is a con-

ditional independence assumption; that is, conditional on the included observed variables, the

treatment and matched control groups are identical with respect to the expectation of the po-

tential outcome(s) of interest. Given this identifying assumption, the PSM allows for a causal

interpretation of the ex post outcome differences between the treated and the matched control

group as an average treatment effect on the treated (ATT).

In my set-up, the validity of the conditional independence assumption to circumvent the identi-

fication problem in evaluating the impact of mainstreaming is strengthened by the availability

of a large potential control group (the control group is four times the size of the treatment group)

and large set of conditioning variables. In particular, access to rich data on education histories

is crucial in obtaining results not contaminated with selection bias.

I use the following criteria for matching: gender, family type, ethnicity, parental education, in-

come and labour market status; psychiatric diagnosis by grade 6, birth information (birth weight,

5 minutes APGAR score, parental age at child’s birth), foster care or prevention services;

school history: lagged test scores and participation until grade 6, type of school/SSE in grade

6, share of time spent in SSE during grades 3-5, school absences in grade 6 and age in grade

6. This is the same set of variables as used in the OLS regressions.

Matching makes sure that the treatment and control group are similar regarding these criteria.

The matching criteria chosen reflect both the students’ academic ability, degree and nature of

difficulties/disability and background characteristics. All are assumed to influence the probabil-

ity of being moved to a regular class. Students who do better in the tests while in special class

are assumed to be more likely to subsequently move to a regular class. The effect of having

high SES parents may go in both directions: parents may push for a move to regular class if

they think their children are better helped in an inclusive environment or they may prefer their

child to stay in special class with lots of resources and special support.

I construct the control group by propensity score matching among students who continue in

special classes after grade 6. The probability of being mainstreamed is estimated on the sam-

ple of 1,358 mainstreamed students as well as 4,712 potential controls by running a logit of the

Caliendo M, Mahlstedt R, Mitnik O. Unobservable, but unimportant? The relevance of usually unobserved variables for

the evaluation of labor market policies. 2017; Labour Economics, 46, 14–25.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

treatment indicator (in this case whether or not the student has been mainstreamed) on the

large set of covariates, and calculating the predicted probability of being treated. This propen-

sity score is used to judge how ‘similar’ mainstreamed or not mainstreamed students are to

one another.

The next step is to match or re-weight the control group to look as similar as possible to the

treatment group. The main results are based on a Nearest Neighbour matching procedure with

replacement in which five students in the control sample are matched on the basis of their

similarity to a given child in the treatment sample.

To match treated students to controls, I also use selective exact matching, meaning that I re-

quire students to be matched exactly on a small number of key characteristics. The character-

istics used are: whether students participated in the grade 6 national tests in reading or not,

whether they by grade 6 have a psychological diagnosis or not, and whether they attend special

class in a regular school in grade 6 or not. These dimensions are chosen, because they are

key for describing the degree of difficulties of the student, both academical and other. Whether

the student attends special class in a regular school or in a special school serves as a rough

indicator of the student’s degree of difficulties. The exact matching procedure forces all

matches to be the same on these three dimensions.

Thus, for each mainstreamed student 5 stayers are chosen for the control group, i.e. the 5

students in the control sample with propensity scores most similar to the mainstreamed student

– and who are equal on the three dimensions of exact matching.

95% confidence bands were

obtained by bootstrapping the entire estimation process.

After having found an appropriate control group the average treatment on the treated (equiva-

lent to

��½��½

in equation 1 above) is calculated as follows:

��½��½

��[��|��

= 1] –

��[��|��ℎ��

= 0]

(2)

Note that the calculation of

��½��½

is restricted to individuals on the “common support”. This means

that I exclude from our analysis non-mainstreamed students whose propensity score lies out-

side the range of propensity scores amongst mainstreamed students.

The quality of matching is evaluated on the basis of: (i) The standardized difference in the

criteria variables between treated and controls, (ii) Kernel density plots of the propensity score

for the raw and balanced data for the full estimation sample and for the 2015 cohort-sample

separately, and (iii) Matching statistics: the share of treated that are not on common support

and thus dropped from the effect calculation and the share of controls that could not be

matched to treated students. These analyses are shown below and suggest a high matching

quality.

Propensity score estimation and matching quality

This subsection first describes the results of the matching procedure, i.e. the first step of PSM.

The first step in PSM is to determine the PS and satisfy the balancing property. To begin with,

I obtain the set of propensity scores from a logistic regression model with treatment group as

the outcome and the balancing factors as predictors. Then, I match students in the two groups

The matching estimations were conducted using the KMATCH procedure in STATA 15.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

with similar propensity scores while matching

exactly

on three selected balancing factors. Last,

I assess the matching quality with balance diagnostics, graphically and analytically.

In the outcome regressions, I use different samples for outcomes in year 1 and 2 after compul-

sory school and for year 3. For year 1 & 2, the full sample comprises both the 2015 and 2016

cohorts, while year 3 outcomes are available only for the older cohort (2015). In the following,

the estimation of the propensity scores and the evaluation of the matching quality is done sep-

arately for each sample.

Estimation of propensity scores

The probability of participating in the intervention is estimated in a logit model on the sample

of 1,358 students who returned to a regular class during grades 7-9 as well as the 4,712 po-

tential controls. The results are shown in Table B.1.

Overall, the picture is similar for both samples: while parental background characteristics like

education, income and labour market status are not substantially related to the probability of

returning to regular class (Table B.1, lower part), balancing factors related directly to the school

career and factors related to the nature and extent of difficulties/disability of the student are

much more important (Table B.1, upper part).

The only student background indicator that shows a consistently significant correlation to being

mainstreamed is family structure. Living with

one

biological parent is related to a significantly

higher probability for being mainstreamed, in particular when living with a single dad (only 3%

of students in the full sample).

Furthermore, the results show that students who did not participate in the national tests (in

grade 6 and earlier) were less likely to return to regular classes. Students who attended a

special school or daycare/residential care facilities in grade 6 were less likely to return than

students who attended special class in a regular school. Students who did not stay in SSE for

all years during grades 3-6 are significantly more likely to be mainstreamed. Also, the proba-

bility of being mainstreamed is increasing with unexcused absences in grade 6.

Students with a psychiatric diagnosis generally have a lower return propensity than those with-

out, but the difference is significant only for those with an autism diagnosis. Students with birth-

weight below 2500 gram were less likely to be mainstreamed, as were student with older moth-

ers (mother’s age at child’s birth 40 or above; only 2.4% of students in the full sample). Students

who have received prevention service by grade 6 were less likely to be mainstreamed.

This may be related to the pressure on schools and municipalities during our period of analysis to mainstream more

students. One parent families might lack the resources to fight mainstreaming if they feel their child would profit from

staying on in a specialized segregated setting.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Table B.1

Propensity scores: logit model results for returning to regular classroom during

grades 7-9

YEAR 1&2

Coef.

Std. Err.

0,081

0,049

0,034

0,046

0,131

0,064

0,068

0,056

0,124

0,091

0,109

0,081

P>z

0,002

0,265

0,109

0,805

0,119

0,449

0,005

0,950

0,000

0,346

0,000

0,996

0,001

0,035

0,069

-0,319

-0,037

0,031

0,090

-0,733

-0,072

-1,118

-0,058

Coef.

YEAR 3

Std. Err.

(omitted)

0,071

0,047

0,066

0,185

0,089

0,096

0,078

0,176

0,126

0,160

0,115

0,989

0,454

0,295

0,084

0,681

0,746

0,250

0,000

0,565

0,000

0,613

P>z

Grade 9 cohort 2015

Reading score (domain 1), grade 6

Reading score (domain 2), grade 6

Reading score (domain 3), grade 6

Reading score missing, grade 6

Math score (domain 1), grade 6

Math score (domain 2), grade 6

Math score (domain 3), grade 6

Math score missing, grade 6

ADHD

Autism

Other psych. Diagnosis

School type, grade 6 (reference: regular

public school)

Youth school/ youth boarding school

Special school

Day care/Residential care facilities

5 minutes APGAR score (reference: 10)

7-9

4-6

0-3

Birth weight (reference: >3500 gram)

<1500

1500-2500

2500-3500

Foster care

Prevention services

Age in grade 6: 14 years or older

Mother age at childbirth

(reference: 20-35)

<20

35-40

>40

Father age at childbirth

(reference: 20-35)

<20

35-40

>40

0,257

0,055

0,054

-0,011

-0,205

-0,048

0,191

0,004

-0,643

-0,085

-0,831

0,000

-0,168

-0,688

-0,530

0,646

0,088

0,190

0,795

0,000

0,005

0,116

-0,609

-0,490

0,815

0,118

0,253

0,887

0,000

0,052

0,054

-0,686

0,018

0,122

0,415

0,683

0,657

0,098

0,979

0,040

-0,961

0,074

0,172

0,621

0,974

0,817

0,122

0,940

-0,352

-0,424

-0,063

0,200

-0,363

0,003

0,281

0,155

0,073

0,184

0,085

0,071

0,210

0,006

0,388

0,279

0,000

0,962

-0,426

-0,552

-0,079

0,330

-0,436

-0,081

0,440

0,210

0,101

0,249

0,119

0,099

0,333

0,008

0,432

0,185

0,000

0,417

-0,107

-0,086

-0,686

0,199

0,116

0,278

0,590

0,458

0,014

-0,315

-0,022

-0,776

0,279

0,163

0,364

0,259

0,891

0,033

0,463

-0,161

-0,237

0,357

0,095

0,133

0,195

0,089

0,074

0,490

-0,156

-0,248

0,476

0,132

0,183

0,303

0,237

0,176

Percentage of grades 3-5 in SSE (reference: 100%)

51-100%

1-50%

0,604

0,651

0,669

0,106

0,101

0,000

0,678

0,656

0,754

0,149

0,136

0,143

0,000

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

YEAR 1&2

Sickness absence (% of time)

Excused absence (% of time)

Unexcused absence (% of time)

Reading score (domain 1), grade 4

Reading score (domain 2), grade 4

Reading score (domain 3), grade 4

Reading score missing, grade 4

Math score (domain 1), grade 3

Math score (domain 2), grade 3

Math score (domain 3), grade 3

Math score missing, grade 3

Male

Family type (reference: Lives with both

parents)

Lives with mum & new partner

Lives with single mum

Lives with dad & new partner

Lives with single dad

Lives with neither mum nor dad

Immigrant

Mother's education (reference:

compulsory education)

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Father's education (reference:

compulsory education)

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Income, father

Income, mother

Father's labour market status (reference:

wage earner, bottom)

Self-employed

Wage earner, top

Wage earner, medium

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

0,221

-0,045

-0,180

0,032

0,110

0,218

0,162

0,160

0,102

0,106

0,170

0,174

0,782

0,261

0,752

0,301

0,199

0,139

0,088

-0,226

0,103

0,077

-0,021

0,071

0,159

0,353

0,304

0,311

-0,459

-0,528

0,084

0,199

0,173

0,221

0,353

0,589

0,396

0,424

0,041

0,079

0,160

0,193

0,370

0,082

0,109

0,126

0,243

0,145

-0,484

-0,809

0,118

-0,085

0,220

0,364

-0,024

0,089

0,179

0,207

0,141

0,269

0,182

0,634

0,288

0,010

0,929

0,240

0,088

-0,013

0,642

-0,050

0,226

0,271

0,340

0,669

-0,241

-0,058

0,107

0,089

0,199

0,153

0,204

0,129

0,034

0,002

0,087

0,000

0,239

0,652

0,360

0,290

0,422

0,800

-0,447

-0,104

-0,610

0,474

1,636

0,105

0,061

-0,030

-0,265

-0,069

0,187

0,103

0,079

0,020

0,701

1,081

0,668

0,056

0,042

0,052

0,096

0,110

0,117

0,088

0,103

0,079

0,384

0,661

0,014

0,061

0,147

0,562

0,006

0,533

0,109

0,240

0,445

0,802

-0,815

-0,936

4,207

0,153

0,038

-0,017

-0,252

-0,225

0,129

0,150

-0,538

0,091

YEAR 3

1,079

1,748

1,178

0,084

0,061

0,079

0,137

0,525

0,580

0,341

0,301

0,108

0,450

0,592

0,000

0,067

0,539

0,831

0,067

0,667

0,824

0,660

0,074

0,397

0,144

0,123

0,260

0,217

0,284

0,181

0,013

0,019

0,104

0,000

0,115

0,568

0,123

0,240

0,312

0,194

0,403

0,051

0,712

0,966

0,001

0,901

0,116

0,281

0,250

0,248

0,314

0,503

0,850

0,477

0,699

0,614

0,328

0,645

0,336

0,341

0,222

0,230

0,228

0,139

0,145

0,235

0,532

0,702

0,321

0,461

0,594

0,929

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

YEAR 1&2

Mother's labour market status

(reference: wage earner, bottom)

Self-employed

Wage earner, top

Wage earner, medium

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

Pseudo R2

0,916

0,053

-0,083

0,160

0,179

0,056

0,229

0,194

0,135

0,119

0,103

0,165

6062

0,133

0,000

0,784

0,538

0,177

0,083

0,733

0,664

-0,042

-0,099

0,206

0,321

0,368

YEAR 3

0,320

0,278

0,186

0,163

0,144

0,224

3078

0,160

0,038

0,881

0,596

0,206

0,026

0,100

Matching on propensity scores

The results from the matching procedure show, that there are only 8(4) treated students who

are off support in the full estimation sample (in the 2015 cohort), i.e. no comparable controls

could be found. This is a very small number, comprising less than 1% of the treated students

in both samples (Table B.2). Thus, even though these few students are excluded from the

calculation of the effect of mainstreaming, overall, the estimated effects are representative for

the overall population of treated students. Almost 60% of the controls could be matched to

treated students and are thus used in the effect estimations.

Table B.2

Matching statistics

# unmatched treated

Years 1 & 2

Year 3

%unmatched treated

0.6

0.5

%used controls

58.4

59.6

Figure B.1

Density plots of propensity scores in treated and unmatched (raw) and matched

samples (left panel: full sample; right: cohort 2015-sample)

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Balancing diagnostics

To assess the validity of PSM, the balancing property must be tested, that is, observations with

the same propensity score must have the same distribution of observable characteristics inde-

pendent of treatment status. The quality of matching is evaluated on the basis of:



Density plots of the propensity score for the raw and balanced data for the full estimation

sample and for the 2015 cohort-sample separately (Figure B.1). While the density plots

of the unmatched sample show clear differences in the probability to be mainstreamed

(with the probability of being mainstreamed of those who continued in SSE generally

being very low), the distributions in the matched sample are very similar.

The standardized difference in the criteria variables between treated and controls in the

matched sample. A standardized difference smaller than 10% is commonly regarded as

acceptable. Table B.3 shows (separately for the year 1 & 2 and year 3 samples), bal-

ancing tests of all included variables both between the unmatched treated and control

group (left panel) and between the matched treated and control group (right panel). In

the matched samples, the tests reveal very small biases (all below 10%) on the balanc-

ing variables ex ante.



BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Table B.3

Covariate mean differences between treated and untreated students in the unmatched and matched samples

Year 1 & 2 samples

Raw

Matched(ATT)

StdDif

0,200

-0,002

0,271

0,107

-0,384

0,045

0,033

-0,043

-0,419

0,019

-0,252

-0,031

0,322

-0,384

0,040

-0,044

-0,101

-0,022

-0,055

-0,111

0,003

-0,073

-0,269

-0,087

Treated

0,585

-0,355

0,782

0,025

0,380

-0,154

-0,219

-0,443

0,386

0,181

0,109

0,230

0,756

0,175

0,066

0,082

0,005

0,002

0,014

0,048

0,416

0,096

0,204

0,418

Untreated

0,583

-0,364

0,726

-0,025

0,380

-0,180

-0,231

-0,447

0,388

0,178

0,112

0,214

0,756

0,170

0,071

0,077

0,005

0,002

0,015

0,048

0,425

0,093

0,207

0,420

StdDif

0,005

0,009

0,036

0,046

0,000

0,030

0,016

0,004

0,005

0,009

0,038

0,000

0,012

0,020

0,017

0,001

0,006

0,008

0,001

0,018

0,007

0,004

Treated

1,000

-0,372

0,774

0,028

0,380

-0,162

-0,241

-0,478

0,387

0,173

0,088

0,217

0,741

0,184

0,067

0,076

0,004

0,003

0,010

0,049

0,421

0,099

0,193

0,383

Raw

Untreated

1,000

-0,318

0,380

-0,074

0,590

-0,165

-0,209

-0,381

0,609

0,167

0,196

0,233

0,605

0,344

0,049

0,092

0,017

0,003

0,019

0,080

0,418

0,122

0,319

0,448

StdDif

-0,054

0,254

0,095

-0,429

0,004

-0,043

-0,092

-0,457

0,015

-0,313

-0,040

0,292

-0,369

0,078

-0,059

-0,134

-0,002

-0,076

-0,126

0,006

-0,073

-0,292

-0,133

Year 3 sample

Matched(ATT)

Treated

1,000

-0,373

0,775

0,028

0,378

-0,163

-0,243

-0,480

0,384

0,172

0,089

0,218

0,744

0,185

0,067

0,076

0,004

0,003

0,010

0,049

0,422

0,100

0,191

0,382

Untreated

1,000

-0,419

0,636

-0,053

0,378

-0,187

-0,280

-0,527

0,381

0,150

0,098

0,209

0,744

0,190

0,059

0,071

0,003

0,001

0,007

0,049

0,435

0,095

0,174

0,407

StdDif

0,046

0,089

0,076

0,000

0,028

0,049

0,044

0,005

0,058

0,029

0,021

0,000

0,011

0,036

0,016

0,005

0,035

0,025

0,000

0,027

0,017

0,040

0,051

Means

Grade 9 cohort 2015

Reading score (domain 1), grade 6

Reading score (domain 2), grade 6

Reading score (domain 3), grade 6

Reading score missing, grade 6

Math score (domain 1), grade 6

Math score (domain 2), grade 6

Math score (domain 3), grade 6

Math score missing, grade 6

ADHD

Autism

Other psych. Diagnosis

School type, grade 6

Regular public school

Special school

Day care/Residential care facilities

5 minutes APGAR score (reference: 10)

7-9

4-6

0-3

Birth weight (reference: >3500 gram)

<1500

1500-2500

2500-3500

Foster care

Prevention services

Age in grade 6: 14 years or older

Treated

0,585

-0,354

0,779

0,024

0,383

-0,153

-0,218

-0,440

0,390

0,182

0,109

0,230

0,752

0,174

0,066

0,082

0,005

0,002

0,014

0,048

0,418

0,096

0,205

0,417

Untreated

0,486

-0,351

0,360

-0,091

0,571

-0,192

-0,243

-0,395

0,594

0,174

0,199

0,243

0,603

0,338

0,056

0,095

0,015

0,003

0,021

0,074

0,416

0,119

0,322

0,460

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Year 1 & 2 samples

Raw

Mother age at childbirth

(reference: 20-35)

<20

35-40

>40

Father age at childbirth

(reference: 20-35)

<20

35-40

>40

Percentage of grades 3-5 in SSE

(reference: 100%)

51-100%

1-50%

Sickness absence (% of time)

Excused absence (% of time)

Unexcused absence (% of time)

Reading score (domain 1), grade 4

Reading score (domain 2), grade 4

Reading score (domain 3), grade 4

Reading score missing, grade 4

Math score (domain 1), grade 3

Math score (domain 2), grade 3

Math score (domain 3), grade 3

Math score missing, grade 3

Male

Family type

(reference: Lives with both parents)

Lives with mum & new partner

Lives with single mum

Lives with dad & new partner

Lives with single dad

Lives with neither mum nor dad

0,151

0,275

0,035

0,069

0,077

0,130

0,243

0,024

0,040

0,115

0,061

0,071

0,062

0,130

-0,127

0,151

0,273

0,035

0,070

0,076

0,150

0,286

0,030

0,067

0,080

0,003

0,029

0,027

0,014

0,162

0,267

0,040

0,069

0,071

0,129

0,244

0,025

0,035

0,114

0,133

0,168

0,189

0,036

0,019

0,012

-0,250

0,447

-0,109

0,533

0,055

0,073

0,074

0,794

0,732

0,093

0,099

0,039

0,022

0,009

-0,303

0,176

-0,180

0,642

-0,008

0,014

-0,008

0,810

0,726

0,124

0,205

0,259

-0,055

-0,081

0,074

0,055

0,219

0,071

-0,222

0,113

0,123

0,118

-0,042

0,013

0,133

0,169

0,189

0,037

0,020

0,012

-0,252

0,449

-0,110

0,530

0,055

0,073

0,074

0,793

0,732

0,130

0,169

0,193

0,037

0,020

0,014

-0,251

0,459

-0,098

0,531

0,047

0,062

0,070

0,793

0,736

0,010

0,002

0,013

-0,004

0,008

-0,031

0,000

0,008

0,012

0,002

0,015

0,022

0,005

0,001

0,008

0,128

0,171

0,186

0,033

0,017

0,013

-0,186

0,395

-0,112

0,608

0,010

0,005

0,007

0,969

0,727

0,088

0,105

0,087

0,035

0,021

0,007

-0,253

0,163

-0,185

0,703

0,004

0,001

0,981

0,713

0,010

0,170

0,085

0,007

0,197

0,110

0,038

-0,069

-0,084

0,010

0,170

0,084

0,011

0,178

0,083

0,011

0,021

0,004

0,011

0,162

0,083

0,007

0,187

0,114

0,032

0,112

0,014

0,029

0,132

0,026

0,013

-0,063

-0,085

0,032

0,113

0,014

0,033

0,111

0,014

0,006

-0,001

0,028

0,107

0,015

0,031

0,119

0,028

Matched(ATT)

Raw

Year 3 sample

Matched(ATT)

-0,017

-0,039

-0,089

0,028

0,108

0,015

0,027

0,116

0,019

0,003

0,028

0,046

-0,064

-0,103

0,011

0,161

0,084

0,012

0,181

0,091

0,011

0,054

0,026

0,131

0,193

0,294

-0,050

-0,131

0,116

0,074

0,197

0,078

-0,201

0,035

0,028

0,024

-0,081

0,030

0,129

0,172

0,186

0,033

0,017

0,013

-0,187

0,397

-0,113

0,606

0,010

0,005

0,007

0,968

0,728

0,123

0,179

0,186

0,035

0,017

0,012

-0,219

0,420

-0,168

0,590

0,011

0,007

0,009

0,975

0,737

0,020

0,019

0,001

0,048

0,011

0,016

0,035

0,020

0,060

0,035

0,002

0,009

0,010

-0,042

0,021

0,095

0,052

0,084

0,157

-0,151

0,162

0,266

0,041

0,070

0,071

0,172

0,277

0,037

0,070

0,029

0,026

0,020

0,001

0,003

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Year 1 & 2 samples

Raw

Immigrant

Mother's education

(reference: compulsory education)

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Father's education

(reference: compulsory education)

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Income, father

Income, mother

Father's labour market status

(reference: wage earner, bottom)

Self-employed

Wage earner, top

Wage earner, medium

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

Mother's labour market status

(reference: wage earner, bottom)

Self-employed

Wage earner, top

Wage earner, medium

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

0,031

0,060

0,132

0,122

0,332

0,054

0,016

0,063

0,127

0,130

0,325

0,059

0,096

-0,011

0,013

-0,025

0,015

-0,018

0,031

0,060

0,131

0,122

0,333

0,055

0,023

0,058

0,130

0,112

0,346

0,053

0,052

0,008

0,004

0,029

0,008

0,026

0,054

0,131

0,121

0,343

0,059

0,021

0,062

0,125

0,130

0,327

0,058

0,086

0,060

0,182

0,225

0,052

0,045

0,090

0,070

0,187

0,221

0,046

0,061

-0,014

-0,043

-0,014

0,010

0,028

0,059

0,086

0,059

0,182

0,224

0,052

0,054

0,082

0,060

0,183

0,227

0,050

0,019

0,014

0,002

0,001

0,005

0,010

0,057

0,081

0,053

0,186

0,227

0,047

0,045

0,087

0,067

0,183

0,226

0,051

0,384

0,032

0,054

0,063

0,038

0,161

0,134

0,380

0,035

0,045

0,061

0,038

0,186

0,151

0,009

-0,021

0,041

0,006

-0,001

-0,152

-0,188

0,385

0,032

0,053

0,063

0,038

0,161

0,134

0,380

0,030

0,055

0,052

0,036

0,156

0,131

0,010

0,012

0,046

0,012

0,030

0,385

0,029

0,044

0,062

0,034

0,142

0,119

0,376

0,038

0,047

0,059

0,038

0,172

0,141

0,386

0,039

0,032

0,148

0,025

0,374

0,049

0,030

0,126

0,035

0,024

-0,050

0,009

0,063

-0,056

0,387

0,039

0,032

0,146

0,025

0,379

0,043

0,031

0,144

0,024

0,015

0,017

0,005

0,007

0,390

0,042

0,024

0,149

0,019

0,366

0,051

0,031

0,119

0,034

0,090

0,100

-0,034

Matched(ATT)

0,090

0,001

0,088

Raw

0,100

Year 3 sample

Matched(ATT)

-0,039

0,089

0,076

0,044

0,050

-0,044

-0,046

0,087

-0,092

0,390

0,042

0,024

0,148

0,019

0,390

0,047

0,029

0,135

0,019

0,001

0,027

0,029

0,038

0,003

0,020

-0,053

-0,013

0,010

-0,024

-0,204

-0,243

0,386

0,029

0,043

0,062

0,034

0,142

0,118

0,377

0,023

0,046

0,051

0,039

0,136

0,116

0,018

0,036

0,016

0,048

0,027

0,043

0,028

0,055

-0,025

-0,059

0,010

0,003

-0,021

0,057

0,081

0,052

0,187

0,227

0,047

0,057

0,089

0,044

0,179

0,227

0,056

0,001

0,030

0,032

0,021

0,000

0,043

0,039

-0,032

0,019

-0,028

0,033

0,006

0,027

0,053

0,132

0,122

0,343

0,059

0,027

0,053

0,113

0,121

0,334

0,045

0,000

0,057

0,003

0,018

0,064

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

IV strategy

The OLS and PSM identification strategies essentially consider treatment status

as good as

exogenous conditional on a rich set of observables. I argued above that the availability of a rich

set of control variables is able to take account of selection into treatment, such that simple

linear regression and/or matching methods produce unbiased estimates.

However, to address the possibility that the rich set of controls may not

fully

describe assign-

ment to treatment, I exploit plausibly exogenous variation across counties in referral of SSE

students to regular classrooms.

I instrument students’ treatment status with the share main-

streamed students among all

other

grade 6 SSE students in the same municipality and cohort

(i.e. the focal student is removed in the calculation).

Figure B.2

Distribution of municipal level propensities to mainstream

Note:

The propensity to mainstream is defined as the share of other mainstreamed students in the same grade 6 cohort

and in the same municipality. The graph displays the respective municipal share of mainstreamed students among

all 6th grade SSE students in the cohort.

This instrumental variable is a direct measure of treatment probability, varying at the municipal

and cohort level; see Dalsgaard et al (2014)

who use assignment to hospitals with specialist

physicians to estimate causal effects of ADHD medication use. Figure B.2 shows the distribu-

tion of the propensities. Clearly, there is ample variation across municipalities’ propensities to

mainstream.

Such variation may stem from municipality level differences in referral culture. Some munici-

palities may be more eager to mainstream students to regular class than others leading to

Some municipalities might be more eager to mainstream SSE students than others leading to differential practices across

counties. Such variation may stem from municipality level differences in mainstreaming/referral culture. Thus, otherwise

similar SSE students, but living in different counties may face different risks of being mainstreamed. As long as families

do not engage in strategic settlement, it can be argued that this kind of between-municipality variation is exogenous for

the assignment to treatment of students.

The municipality and cohort are defined by the student’s municipality of residence while in grade 6 (last time) and the 9th

grade cohort (2015 & 2016).

Dalsgaard, S. Nielsen, H. S. & M. Simonsen (2014): Consequences of ADHD medication use for children’s outcomes.

Journal of Health Economics, 37:137–151.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

differential practices across municipalities. Thus, otherwise similar SSE students, but living in

different municipalities may face different risks of being mainstreamed.

Formally, I define the instrument as: for student i the share of treated among other students in

the same grade 9 cohort and living the same municipality. To implement the IV-approach, in-

stead of estimating the effect of treatment directly as in the OLS equation above, I use the

predicted treatment probability from a first stage regression of treatment on the instrument (and

controls). This yields the two-stage IV estimator that estimates the local average treatment

effect (LATE).

Instrument validity

A valid instrument is strong, independent, exogenous and monotonic. Below, I address these

requirements one by one. First, for the instrument to be valid, the municipal level propensity to

mainstream must strongly predict the probability that a given grade 6 student in a segregated

program is referred to regular classes in grade 7-9. I test this assumption in section 3.1.1 (Table

3.2) and find that the instrument is highly and significantly correlated with treatment status. The

F-statistic is 183 for the full sample and 94 for the smaller year 3 sample. Both are well-above

the usual cut-off of 10.

Second, the instrument must be independent of the outcome through any mechanism other

than the treatment. This assumption means for example that the municipality’s propensity to

mainstream must not be correlated with other features of the school system that affect students’

outcomes. This is potentially a strong assumption. For example, if a municipality or school has

a general economic framework, a large number of mainstreamed students in regular classes

might affect other educational programs. However, the municipality’s propensity to mainstream

might also signal a downgrading of the municipal education system as a whole. I provide sug-

gestive evidence on this hypothesis by adding a range of control variables at the municipal

level that approximate the financial circumstances in the municipality, like the share receiving

cash benefits, the percentage of children in foster care, the share of immigrants. I find that

including municipality level controls does not significantly alter the results, which lends credi-

bility to the independence assumption (results available upon request).

The third assumption is exogeneity. As long as families do not engage in strategic settlement,

it can be argued that this kind of between-municipality variation I use as an instrument is exog-

enous for the assignment to treatment of students. Exogeneity would, for example, be violated

by selective settlement, i.e. parents strategically moving location to or from municipalities with

high propensities to mainstream. In the current setting - in a period where policy pushes to-

wards more inclusion - it is probably more likely that eg. well-educated parents try to avoid

treatment rather than explicitely seek it (just because it is not necessary to seek it as the political

agenda pushes in that direction). This behavior would most probably tend to bias the effect

estimate of mainstreaming downwards. Given the large positive estimates I find in the results

section, downward bias does not change the main conclusion.

The instrument must be exogenous. Exogeneity means for example that parents may not try

to seek or avoid treatment. In the current setting in a period where policy pushes towards more

inclusion, it is probably more likely that e.g. well-educated parents try to

avoid

treatment rather

than explicitely seek it (because it is not necessary to seek it as the political agenda pushes in

that direction). This behavior would most probably tend to bias the effect estimate of main-

streaming

downwards.

Given the large positive estimates found in the results section, down-

ward bias would not change the main conclusion. Exogeneity is not testable, but looking at the

conditional correlation between student background/municipality characteristics and the instru-

ment provides some suggestive evidence. I regress the instrument on student and parental

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

background and municipality characteristics. Overall, the correlation with the instrument is

small: only 4 out of 85 estimates are significant at the 5% level, which lends support to the

exogeneity assumption (results available upon request).

The last requirement, monotonicity, is not testable neither. A necessary condition for mono-

tonicity to hold is that a students’ probabilities to return to regular class increase with the mu-

nicipality’s propensity to mainstream. A quick calculation shows that the municipality’s propen-

sity to mainstream on average is higher among mainstreamed students (25%) than among the

non-mainstreamed (21%). Moreover, I estimated a local linear regression of the treatment in-

dicator (mainstreamed) on the municipal propensity to mainstream. The estimated function is

mostly monotonic increasing, suggesting that the monotonicity assumption is fulfilled (results

available upon request).

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Appendix C: Data and sample

To investigate the effect of segregated programs on post school outcomes, I exploit panel mi-

crodata on full population student cohorts. The dataset is put together from various administra-

tive registers hosted by Statistics Denmark. Full population data are crucial for this analysis,

because only a small percentage of the total student population move from segregated settings

to regular classrooms each year.

Importantly for this analysis, the data allow me to track cohorts of students as they progress

through school and during the early years of their post-compulsory education transition. More-

over, the data also contain extensive and reliable information on students’ background charac-

teristics including test scores in earlier grades, psychiatric diagnoses, whether or not they were

placed in foster care or received preventive in-home interventions during childhood, gender,

ethnicity, parental income and education, as well as school and grade-level identifiers. Unique

IDs permit linking the student records with separate special-education information on the aca-

demic placement for SEN students in compulsory education (segregated or mainstream clas-

ses; also for earlier grades in their school career, allowing me to track students’ SEN placement

back in time). Thus, the data allow me to identify SEN students who move from segregated to

inclusive settings and those who continue in SSE.

Sample selection

The estimation sample is limited to students from two cohorts, because the analysis needs

data for students from grade 6 until well into upper secondary education. Thus, on the one hand

the cohorts cannot be too old, because data on educational placement of special needs stu-

dents in grade 6 is available for the 2015 grade 9 cohort and younger

; on the other hand,

cohorts cannot be too recent/young, because they have not had sufficient time to progress

through upper secondary programs to study retention and completion. With the data currently

available,

the most recent cohort that can be followed through year 3 after compulsory edu-

cation is the 2016 grade 9 cohort. This limits the estimation sample to the 2015 and 2016 grade

9 cohorts.

I estimate the effect of returning to an inclusive setting during the final years of compulsory

schooling (grades 7-9). Hence, the analysis tracks grade 6

SSE students through the last 3

years of compulsory education (who stays/exits?). While the full population of the grade 9 co-

horts of 2015 and 2016 consist of 135,481 students, only 6,071 (or 4.5%) were in SSE in grade

6 and thus form the estimation sample. Among these 6th grade SSE students, 1,358 students

(or 22.4%) return to mainstream classes in grades 7-9. Figure C.1 shows the timeline for the

empirical set-up.

Placement data is available from the academic years 2011/12 and onwards.

The last year of data is 2018 (autumn).

In the main analysis, students in both public and private schools are included. In additional analyses, I provide separate

results for student returning to public schools.

Students repeating grade 6 must be in segregated education in their last grade 6 year.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Figure C.1

Set-up of empirical analysis

Main outcome

In this study, the focus is on the early transition outcomes after compulsory education. The

main outcome is whether students are enrolled in a qualifying upper secondary education pro-

gram (i.e. regular vocational education and training or high school). I observe enrolment in

years 1-3 after compulsory education for both cohorts, and for year 4 only for the 2015-cohort.

Controls

School history.

How a student is doing in school is obviously important both for the decision to

mainstream the student and for academic outcomes. One of the key control variables is pre-

treatment academic achievement measured by test scores in the grade-levels op to grade 6.

The test scores come from the so-called National tests. These tests are IT based with the test

system automatically calculating test results. Test scores from the reading tests in grade 4 and

6 and from the math tests in grades 3 and 6 are included as controls.

The tests simultaneously

evaluated the skill levels in three cognitive domains of reading (language comprehension, de-

coding and reading comprehension) and mathematics (numbers and algebra, geometry, ap-

plied mathematics). To fully exploit the information available from the test scores, I include

scores from each profile area of reading and math separately. As many students in the estima-

tion sample do no sit these tests, I also include an indicator for missing test scores.

In order to approximate the degree of difficulties/disability the student has, I include a number

of additional controls:



The type of segregated school environment the student attended in grade 6. I distin-

guish between regular schools, special schools, and daycare/residential care facilities.

The share of the years in grades 3 to 5 the student has spent in segregated education.

Absence in grade 6 (sickness absence, excused absence, unexcused absence).

Student’s age in grade 6 as an indicator for earlier grade retention.



The national tests were introduced in 2010. By that time, most children of the cohorts in the estimation sample were

already in grade 3 or 4. Thus, scores from grade 2 reading tests are not available for these cohorts. Grade 3 math test

scores are available only for the older cohort (2016).

Only few students in our sample (0.3%) attend other types of segregated settings like private schools or youth schools in

grade 6.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Psychiatric diagnoses (pre-treatment).

Having a psychiatric diagnosis or not is another key

control variable. The data stem from the Danish Psychiatric Central Register. These data in-

clude information about psychiatric diagnoses for children diagnosed with Danish general hos-

pitals. Diagnoses are based on the International Classification of Diseases (ICD) diagnostic

manual developed by WHO. I code three diagnosis-variables: ADHD

, autism-spectrum dis-

order (ASD) and other diagnoses. Since treatment in my set-up begins no earlier than grade

7, I use psychiatric diagnoses that children have received before they enter grade 7.

Birth data.

Information around childbirth has been shown to be predictive for later child out-

comes (e.g. Ehrenstein et al. 2009

). I include the 5 minutes Apgar score

, birth weight and

mother’s and father’s age at childbirth as controls.

Vulnerability.

Vulnerable children face additional challenges in life that probably also influence

their school career. As proxies for vulnerability, I include indicators for whether students

are/have been in foster care or have received prevention services by grade 6.

Student and parental background characteristics (pre-treatment).

In the regressions, the usual

set of controls for student and parental background characteristics are added like student gen-

der, ethnicity, family type, and parental education, income and labour market status (all meas-

ured in grade 6).

Table C.1 shows summary statistics for the estimation sample for the treated (mainstreamed,

returners) and untreated (stayers) groups of students for all variables included in the regres-

sions. The lower panel holds statistics for student and parental background. Apart from family

type, there are only few significant differences. Mainstreamed students are more likely than

stayers to live with one biological parent rather than living with both biological parents (39% vs.

45%) or without biological parents (8% vs. 12%).

Differences are much starker when it comes to pre-treatment test scores and other school-

related variables. For example, returners are much less likely than stayers to:



Have missing math scores in grade 6 (39% vs. 59%); among those who sat the tests,

returners scored significantly higher.

Have attended a special school rather than a special class in a regular school in grade

6 (17% vs. 34%)

Have stayed full time in segregated settings during grades 3-5 (49% vs. 70%)

Have been diagnosed with an autism spectrum disorder (11% vs. 20%)

Have a birthweight below 2500 gram (10% vs. 6%)

Have received prevention service (21% vs. 32%)



ADHD is classified as an F90 diagnosis. This covers hyperkinetic disorders, activity and attention disorders, other hyper-

kinetic behavioral disorders, and hyper-kinetic behavioral disorders without further specification.

Ehrenstein, V., Pedersen, L., Grijota, M., Nielsen, G. L., Rothman, K. J. & H. T. Sørensen (2009): Association of Apgar

score at five minutes with long-term neurologic disability and cognitive function in a prevalence study of Danish con-

scripts. BMC Pregnancy and Childbirth, 9(14). doi: 10.1186/1471-2393-9-14.

The 5 minutes Apgar test is a quick test performed on a baby at 5 minutes after birth. The 5-minute score tells the health

care provider how well the baby is doing outside the mother's womb.

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Table C.1

Summary statistics

Not mainstreamed

students (stayers)

Mainstreamed

students (returners)

838

1358

829

1358

634

1358

255

564

mean

-0.573

1.263

0.039

0.383

-0.250

-0.356

-0.721

0.390

-0.536

0.957

-0.234

0.533

0.261

0.371

0.548

-0.246***

-0.424***

-0.251***

0.188***

-0.224***

-0.242***

-0.253***

0.205***

-0.312***

-0.466***

-0.270***

0.109***

-0.312***

-0.295***

-0.417***

0.101***

Difference &

significance

Variable

Reading score (domain 1), grade 6

Reading score (domain 2), grade 6

Reading score (domain 3), grade 6

Reading score missing, grade 6

Math score (domain 1), grade 6

Math score (domain 2), grade 6

Math score (domain 3), grade 6

Math score missing, grade 6

Reading score (domain 1), grade 4

Reading score (domain 2), grade 4

Reading score (domain 3), grade 4

Reading score missing, grade 4

Math score (domain 1), grade 3

Math score (domain 2), grade 3

Math score (domain 3), grade 3

Math score missing, grade 3

School type, grade 6

Regular public school

Special school

Day care/Residential care facilities

Percentage of grades 3-5 in SSE

100%

51-100%

1-50%

Sickness absence (% of time)

Excused absence (% of time)

Unexcused absence (% of time)

Age in grade 6: 14 years or older

ADHD

Autism

Other psych. diagnosis

5 minutes APGAR score

7-9

4-6

0-3

Birth weight

<1500

1500-2500

2500-3500

>3500

2021

4712

1911

4712

1687

4712

850

2424

mean

-0.819

0.839

-0.212

0.571

-0.474

-0.599

-0.974

0.594

-0.848

0.491

-0.504

0.642

-0.051

0.076

-0.046

0.649

4712

0.603

0.338

0.056

1358

0.752

0.174

0.066

-0.148***

0.165***

-0.010

4712

4203

4712

0.699

0.093

0.099

0.044

0.025

0.010

0.460

0.174

0.199

0.243

1358

1157

1358

0.490

0.133

0.168

0.189

0.043

0.023

0.015

0.417

0.182

0.109

0.230

0.209***

-0.039***

-0.069***

-0.090***

0.001

0.002

-0.005**

0.043**

-0.007

0.090***

0.013

4712

0.886

0.095

0.015

0.003

1358

0.910

0.082

0.005

0.002

-0.024*

0.013

0.010**

0.001

4712

0.021

0.074

0.416

0.426

1358

0.014

0.048

0.418

0.460

0.007

0.027***

-0.002

-0.034*

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Not mainstreamed

students (stayers)

Mother age at childbirth (reference: >40)

<20

20-35

35-40

Father age at childbirth (reference: >40)

<20

20-35

35-40

Foster care

Prevention services

Male

Lives with both parents

Lives with mum & new partner

Lives with single mum

Lives with dad & new partner

Lives with single dad

Lives with neither mum nor dad

Immigrant

Mother's education

Compulsory education

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Father's education

Compulsory education

Vocational education

High school

Short cycle higher education

Medium cycle higher education

Long cycle higher education

Income, father

Income, mother

Father's labour market status

Self-employed

Wage earner, top

Wage earner, medium

Wage earner, bottom

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

Mother's labour market status

Self-employed

Wage earner, top

4712

0.016

0.063

4712

0.045

0.090

0.070

0.272

0.187

0.221

0.046

4712

4332

4112

0.343

0.380

0.035

0.045

0.061

0.038

0.164

0.213

4712

0.348

0.374

0.049

0.030

0.126

0.035

4712

4705

0.007

0.619

0.197

0.119

0.322

0.726

0.448

0.130

0.243

0.024

0.040

0.115

0.098

4712

0.029

0.790

0.132

Mainstreamed

students (returners)

Difference &

significance

1358

0.032

0.818

0.112

-0.002

-0.028*

0.020*

1358

1357

0.010

0.666

0.170

0.096

0.205

0.732

0.393

0.151

0.275

0.035

0.069

0.077

0.089

-0.004

-0.048**

0.027*

0.023*

0.117***

-0.006

0.055***

-0.021*

-0.031*

-0.010*

-0.030***

0.037***

0.009

1358

0.324

0.386

0.039

0.032

0.148

0.025

0.024

-0.012

0.010

-0.002

-0.022*

0.010

1358

1128

1085

0.323

0.384

0.032

0.054

0.063

0.038

0.162

0.202

0.020

-0.005

0.004

-0.009

-0.001

0.000

0.003

0.011

1358

0.058

0.086

0.060

0.270

0.182

0.225

0.052

-0.013*

0.004

0.011

0.002

0.005

-0.004

-0.006

1358

0.031

0.060

-0.015***

0.003

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse

Not mainstreamed

students (stayers)

Wage earner, medium

Wage earner, bottom

Wage earner, other

Permanent income transfers

Other

4712

0.127

0.258

0.130

0.325

0.059

Mainstreamed

students (returners)

1358

0.132

0.244

0.122

0.332

0.054

Difference &

significance

-0.004

0.015

0.008

-0.007

0.004

BUU, Alm.del - 2019-20 - Bilag 222: Rapporten Tilbageførte elever og overgang til ungdomsuddannelse