Zusammenfassung
Wie ein Blick auf den Forschungsstand zeigt, gibt es keinen Grund anzunehmen, dass die in den 1960er Jahren festgestellte Bildungsbenachteiligung der Kinder auf dem Land im Vergleich zu den Stadtkindern heute verschwunden ist. Allerdings gibt es auch nur wenige Studien, die sich mit dem Thema beschäftigen. Vor dem Hintergrund der sinkenden Schülerzahlen und den daraus folgenden Schulschließungen, vor allem in den neuen Bundesländern und ländlichen Gebieten in ganz Deutschland, gewinnt die Thematik aber deutlich an Aktualität. Der vorliegende Beitrag geht daher der Frage nach, ob sich noch immer Stadt-Land-Unterschiede hinsichtlich der gewählten Schulform beobachten lassen und inwieweit das regionale Angebot an Gymnasien auf die Schulwahl an der Stufe der Sekundarschule Bedeutung hat. Auf der Basis von Daten des SOEP und mit mehrebenenanalytischen logistischen Regressionen lässt sich zeigen, dass das regionale Schulangebot tatsächlich mit dieser Bildungsentscheidung in Zusammenhang steht: Je höher der Anteil der Gymnasien an allen Schulen des Sekundarbereichs in der Region, desto wahrscheinlicher ist es auch, das Abitur zu erreichen. Dabei spielt nicht nur das regionale Angebot eine wichtige Rolle, sondern auch die Erreichbarkeit der Schulen, d. h. die infrastrukturelle Ausstattung der Region.
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Notes
- 1.
Betrachtet man regionale Bildungsungleichheit auf der Aggregatsebene, so resümiert Ditton (2008, S. 642) den Stand der Forschung, gibt es eine relativ ungleichmäßige Angebotsdichte von Gymnasien in Deutschland. Des Weiteren hat sich die Bildungsbeteiligung in den Kreisen seit den 1960ern zwar im Niveau, aber nicht in der Relation verändert, und die Abgängerquoten der Schülerschaft ohne Abschluss bzw. mit Abitur variieren deutlich zwischen einzelnen Regionen. So kommt er auch zu dem Schluss: „Die Datenlage verweist auf hartnäckige regionale Disparitäten und zum Teil entsteht der Eindruck, dass die regionale Ungleichheit eher zu- als abgenommen hat“ (Ditton 2008, S. 642). Weiter hat sich auch eine Vielzahl von sozial-ökologischen Studien mit dem Einfluss des regionalen Milieus auf Bildungsaspirationen beschäftigt (für einen Überblick: Weishaupt 2009).
- 2.
Bei Boudon (1974) als auch Erikson und Jonsson (1996) steht die Erklärung von sekundären Herkunftseffekten (sozial ungleiche Bildungsentscheidungen unter Kontrolle von schulischen Leistungen) im Vordergrund, die sie auf die schichtspezifische Einschätzung der Erfolgswahrscheinlichkeit der Kinder zurückführen, die sich auch auf die (subjektive) Bewertung der Bildungserträge niederschlägt und zusammen mit den anfallenden Kosten, den Nutzen einer Bildungsalternative beeinflusst.
- 3.
Entsprechend waren die vorliegenden Analysen nur im Rahmen von Gastwissenschaftleraufenthalten am DIW, von denen einer vom DIW finanziert wurde, möglich, um dort die Zuspielung des regionalen Schlüssels, der sowohl für das Matchen der regionalen Strukturinformationen als auch für die Berechnung der Mehrebenenanalysen notwendig ist, vorzunehmen.
- 4.
Auf Grund des Haushaltsansatzes des SOEP ist es wahrscheinlich, dass sich Geschwister in der Untersuchungspopulation befinden, deren Schulwahl voneinander abhängt. Das führt aus statistischer Sicht zu dem Problem, dass die Annahme der Unabhängigkeit der Elemente einer Stichprobe nicht mehr gegeben ist. Um diesem Problem zu begegnen, könnte in einer mehrebenenanalytischen Betrachtungsweise die Familie als eine Ebene spezifiziert werden, wodurch die Zugehörigkeit der Kinder zur selben Familie kontrolliert werden könnte. Wie sich noch zeigen wird, ergibt sich für die Betrachtung der vorliegenden Fragestellung aber bereits eine sehr komplexe Datenstruktur (vgl. Abb. 1), weshalb auf die Ebene der Familie verzichtet wird und die Einschränkung der Stichprobe in Kauf genommen wird.
- 5.
Theoretisch könnten Eltern Gymnasien im gesamten Bundesland auswählen. Bundesländer als auch Raumordnungsregionen sind als regionale Einheiten aber zu groß. Gemeinden eigenen sich ebenso wenig, da es dort zum Teil keine weiterührenden Schulen gibt.
- 6.
Für die Jahre vor 1997 wird der Anteil aus dem Schuljahr 1997/98 eingesetzt, für die Schuljahre 1998/1999 sowie 2000/2001 wurden die Durchschnitte der vorhergehenden und nachfolgenden Messzeitpunkte gebildet sowie für die Schuljahr 2002/2003, 2003/2004 und 2004/2005 jeweils ein gewichteter Durchschnitt aus den Anteilen der Schuljahren 2001/2002 und 2005/2006 (vgl. detailliert: Sixt 2010).
- 7.
Die Klassifikation der westdeutschen Kreise hat sich nach Auskunft des BBR seit 1996 nicht verändert.
- 8.
Diese Typisierung der Kreise wird vom Bundesinstitut für Bau-, Stadt- und Raumforschung (BBSR) beim Bundesamt für Bauwesen und Raumplanung (BBR) für alle Kreise Deutschlands zur Verfügung gestellt (BBSR 2008). Die Bildung der siedlungsstrukturellen Regionstypen erfolgt auf der Basis von Raumordnungsregionen, in denen Kreise nach Agglomerationsräumen (Regionstyp I), verstädterten Räumen (Regionstyp I) bzw. ländlichen Räumen (Regionstyp I) klassifiziert werden. Zu den Agglomerationsräumen werden Kreise gezählt, die in einer Region liegen, in der Oberzentren (Städte) mit mehr als 300.000 Einwohnern angesiedelt sind, oder die eine Bevölkerungsdichte von mehr als 300 Einwohnern pro km² aufweisen. Zu Regionstyp II, dem verstädterten Raum, zählen Kreise, die in Regionen liegen, deren Oberzentren mehr als 100.000 Einwohner haben oder die eine Bevölkerungsdichte von mehr als 150 km² aufweisen. Kreise in Regionen mit einem Oberzentrum von weniger als 100.000 Einwohnern oder einer Dichte von weniger als 100 Einwohnern pro km² werden als ländlicher Raum bezeichnet (vgl. Behrens und Marhenke 1997).
- 9.
Für die Jahre 1990 bis 1995 wird die relative Arbeitslosenquote der ROR aus dem Jahr 1996 verwendet. Die Jahre 2005 und 2006 werden durch die relative Position der ROR durch die Information aus dem Jahr 2004 ersetzt.
- 10.
Für das Jahr 2006 musste eine Schätzung über das Jahr 2005 erfolgen.
- 11.
Der Wohnort wird anhand der BIK-Gemeindegrößenklasse in Stadt (Wohnorte mit mehr als 20.000) und Land (weniger als 20.000 Einwohnern) unterteilt.
- 12.
Während diese Variable in die multivariaten Analysen metrisch eingeht, werden die Kreise für die deskriptiven Analysen hinsichtlich ihrer Bildungsinfrastruktur kategorisiert, indem Terzile gebildet wurden: Kreise mit einem unterdurchschnittlichen Anteil an Gymnasien an allen Sekundarschule (unter 16 %); Kreise mit einem durchschnittlichen Anteil (16–24 %) und Kreise mit einem überdurchschnittlichen Anteil an Gymnasien (von über 24 % und mehr).
- 13.
Analog zur Bildungsinfrastruktur wurde auch die relative Arbeitslosenquote auf der Basis von Terzilen kategorisiert: Eine unterdurchschnittliche relative Arbeitslosenquote bedeutet, dass die Arbeitslosenquote in einer ROR mehr als 0,7 Prozentpunkte unter dem Durchschnitt in jeweiligen Bundesland liegt, eine durchschnittliche, dass die Quote zwischen 0,7 unter und 0,3 über dem Durchschnitt im Bundesland liegt und überdurchschnittlich, dass die Quote den Durchschnitt um mehr als 0,3 Prozentpunkte übersteigt.
- 14.
Ein unterdurchschnittlicher Anteil von hoch qualifizierten Arbeitnehmer in ROR bezeichnet RO, in denen der Anteil unter 4 % liegt; in einer durchschnittliche ROR liegt der Anteil zwischen 4 % und 6 %; in einer überdurchschnittlichen über 6 % (Kategorisierung basiert auf Terzilen).
- 15.
Der zum vorliegenden Modell ausgegebene Likelihood-Ratio-Test (LR-Test) ist signifikant (p < 0,001) und zeigt damit, dass die Gesamtvarianz auf den höheren Ebenen von Null verschieden ist. Dem wird durch die mehrebenenanalytische Betrachtungsweise im Vergleich zu der einer einfachen logistischen Regression Rechnung getragen.
- 16.
Besonders wünschenswert wäre es, auf individueller Ebene ein Kontrollmerkmal für die Kompetenzen des Kindes zu haben (und damit für die primären Herkunftseffekte). Allerdings stehen die Schulnoten und die Grundschulempfehlung nur für einen Bruchteil der untersuchten SOEP-Population (N = 267) zur Verfügung, so dass dies zu einem Fallzahlproblem geführt hätte. Direkte Kompetenzmaße stehen im SOEP nicht zur Verfügung.
- 17.
Aus Platzgründen wird nicht auf alle Modelle eingegangen.
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Sixt, M. (2013). Wohnort, Region und Bildungserfolg. Die strukturelle Dimension bei der Erklärung von regionaler Bildungsungleichheit. In: Becker, R., Schulze, A. (eds) Bildungskontexte. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-531-18985-7_16
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