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Primäre und sekundäre Effekte der sozialen Herkunft beim Übergang in die Hochschulbildung

Primary and secondary effects of social origin at the transition to tertiary education

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KZfSS Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Soziale Disparitäten bei Bildungsübergängen lassen sich nach Boudon auf primäre und sekundäre Effekte der sozialen Herkunft zurückführen. Primäre Effekte bezeichnen herkunftsabhängige Unterschiede im schulischen Leistungsniveau, sekundäre Effekte bezeichnen soziale Unterschiede bei Bildungsentscheidungen, die darüber hinaus auch bei gleichen Leistungen auftreten. Anhand von vier von der Hochschul-Informations-System GmbH (HIS) bereitgestellten Datensätzen über Studienberechtigtenkohorten von 1983 bis 1999 berechnen wir durch kontrafaktische Dekompositionsmethoden die relative Bedeutung primärer und sekundärer Effekte beim Zugang zur Hochschulbildung. Darüber hinaus versuchen wir sekundäre Effekte zu modellieren. Es zeigt sich, dass die soziale Ungleichheit beim Übergang zur Hochschule hauptsächlich auf sekundäre Effekte zurückzuführen ist. Sie machen etwa 80 % der Disparitäten zwischen Studienberechtigten aus Dienst- und Arbeiterklassen aus und lassen sich insbesondere durch finanzielle Aspekte der Ausbildungswahl, durch Interesse an wissenschaftlicher Arbeit, aber auch durch die Art und Weise des Erwerbs der Hochschulreife erklären. Ferner zeigt sich, dass trotz eines leichten Anstiegs der sozialen Selektivitäten beim Hochschulzugang das Verhältnis von primären und sekundären Effekten über den Beobachtungszeitraum stabil bleibt.

Abstract

Following Boudon social disparities at educational transitions can be linked to primary and secondary effects of social origin. Whereas primary effects describe social differentials in scholastic performance, secondary effects represent social differences in educational choices that are independent of performance. We use four panel surveys of graduate cohorts that have obtained eligibility for higher education between 1983 and 1999, provided by the German Higher Education Information System (HIS). By applying counterfactual decomposition methods we estimate the relative importance of primary and secondary effects at the transition to tertiary education. Our results indicate that secondary effects are the main driving force in the creation of social disparities at the transition to tertiary education, accounting for more than 80% of the differential between service class and working class offspring. Particularly financial aspects connected to the choice of post-secondary alternatives, interest in academic work and the type of Abitur degree can explain these effects. Furthermore, even though we observe a small increase in social selectivities at the transition to higher education, the relative importance of primary and secondary effects does not change within our observation period.

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Abb. 1
Abb. 2

Notes

  1. Begriffe wie Status, Klasse oder Schicht werden in unserer theoretischen Argumentation zunächst weitgehend synonym verwendet. Sie sollen lediglich exemplarisch zur Illustration der Effekte sozialer Stratifizierung dienen.

  2. Hiervon weicht die Erhebung 1983 ab, in der die zweite Welle bereits zwei Jahre nach der HZB durchgeführt wurde. Daher verwenden wir hier die dritte Welle, die viereinhalb Jahre nach der HZB erhoben wurde und zensieren die Daten nach dreieinhalb Jahren.

  3. Nach Angaben von HIS (persönliche Korrespondenz) betrug die Rücklaufquote (jeweils für die erste Welle) 1983 32 %, 1990 31 %, 1994 34 % und 1999 26 %. Diese Zahlen unterschätzen eventuell den Rücklauf, da nicht alle Personen, welche den Fragebogen erhalten haben, Teil der Grundgesamtheit waren.

  4. Berufsakademien und ähnliche Institutionen werden als berufliche Ausbildungen betrachtet. Im Falle eines (im Fragebogen undifferenziert abgefragten) Auslandsstudiums werten wir dies als Studium.

  5. Wir interessieren uns somit für die globalen Effekte beim Zugang zu Hochschulbildung und differenzieren in diesem Rahmen nicht nach den herkunftsabhängigen Zugangsmustern zu spezifischen Institutionen der Hochschullandschaft. Für einen differenzierten Blick auf Herkunftseffekte bei der Wahl von postsekundären Ausbildungsinstitutionen vgl. Reimer und Schindler (2010).

  6. Zu den zu Grunde liegenden Prädiktoren des Schätzmodells vgl. Erläuterungen in Fußnote 8.

  7. Dies erscheint uns als plausible Annahme, wenn man berücksichtigt, dass die Bewertung und Einordnung der eigenen Leistung in der Regel durch den Vergleich mit den Mitschülern vorgenommen wird. Sollten nun länderspezifische Merkmale (wie z. B. das Zentralabitur) dazu führen, dass bei gleicher schulischer Performanz die Benotung in verschiedenen Bundesländern unterschiedlich ausfällt, dann sollten diese Differenzen durch die Standardisierung ausgeglichen werden. Für eine Standardisierung innerhalb der Länder spricht zudem die damals gängige Praxis der Zentralstelle für die Vergabe von Studienplätzen (ZVS), die Abiturnoten bei der Zuweisung von mit einem Numerus Clausus belegten Studienfächern bundeslandspezifisch zu gewichten.

  8. Bei den Itembatterien zu Motiven der Ausbildungswahl treten im Schnitt bei etwa 6–7 % der Befragten fehlende Werte auf, bei der Abiturnote bei etwa einem Prozent. Die Vorhersagemodelle für die Imputation basieren auf folgenden Variablen: (alle anderen) Ausbildungswahlmotive, Variablen zur Art der Hochschulzugangsberechtigung, Alter, Tätigkeit in Welle 1, Geschlecht, Klasse und Bildung der Eltern, Studienabsicht, Abiturnote (nur bei Motiven) und Bundesland.

  9. Diese Variable ist leider nicht in der Erhebung des Jahres 1990 verfügbar.

  10. Die Varianz des Schätzers kann approximiert werden durch: \({{\left( {\displaystyle \frac{{\delta {{\hat D}_1}}}{{\delta {{\hat \beta }^*}}}} \right)}^\prime }Var{\left( {{{\hat \beta }^*}} \right)^{}}\left( {\frac{{\delta {{\hat D}_1}}}{{\delta {{\hat \beta }^*}}}} \right),\) wobei \(\displaystyle \frac{{\delta {{\hat D}_1}}}{{\delta {{\hat \beta }^*}}} = \frac{1}{{{N^A}}}\sum\limits_{i = 1}^{{N^A}} {g^\prime(X_i^{DD}{{\hat \beta }^*})X_i^{DD}} - g^\prime(X_i^{AD}{\hat \beta ^*})X_i^{AD}\) D 1 steht als Platzhalter für Formel 6, g’ bezeichnet die logistische Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion.

  11. Die Fairlie-Dekomposition wurde mit dem für STATA programmierten ado-file „fairlie“ von Ben Jann durchgeführt, s. auch: http://ideas.repec.org/c/boc/bocode/s456727.html. Zugegriffen: 20. Okt. 2009.

  12. Das Absinken der relativen Bedeutung von primären Effekten von Modell 1 zu Modell 2 ist über alle vier Erhebungen allerdings nur im geringen Ausmaß auf die Kontrollvariablen zurückzuführen. Fügt man in Modell 2 lediglich die Kontroll- und nicht die Erklärungsvariablen hinzu, reduziert sich der Erklärungsanteil der Abiturnote im Jahr 1983 um 2 %, im Jahr 1990 um 0,5 %, im Jahr 1994 um 3 % und im Jahr 1999 um 5 %.

  13. Eine genauere Inspektion der Daten ergab, dass die etwas geringeren Werte der beiden Variablen des 1990er-Samples ausschließlich auf die Substichprobe der neuen Bundesländer zurückzuführen sind, in der es keine eingeschränkte Hochschulreife gibt und in welcher der Zusammenhang zwischen der Klasse und der vorherigen Berufsausbildung wesentlich kleiner ist. Der geringe Erklärungsbeitrag der vorherigen Berufsausbildung im 1999er-Sample ist darauf zurückzuführen, dass mit 7 % der Anteil dieses Weges zum Abitur vergleichsweise gering ausfällt (im Vergleich zu 15–18 % in den anderen Jahrgängen).

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Authors and Affiliations

  1. Mannheimer Zentrum für Europäische Sozialforschung, Universität Mannheim, 68131, Mannheim, Deutschland

    Steffen Schindler

  2. School of Education, Aarhus University, Tuborgvej 164, 2400, Kopenhagen NV, Dänemark

    David Reimer

Authors
  1. Steffen Schindler
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  2. David Reimer
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Schindler, S., Reimer, D. Primäre und sekundäre Effekte der sozialen Herkunft beim Übergang in die Hochschulbildung. Köln Z Soziol 62, 623–653 (2010). https://doi.org/10.1007/s11577-010-0119-9

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