I forrige uke kom ny statistikk om innvandrere i forsknings- og utdanningssektoren. Resultatene viser blant annet at personer med innvandrerbakgrunn er overrepresenterte i forskning og høyere utdanning, sammenliknet med befolkningen generelt. I tillegg er kvinneandelen høyere blant professorer med innvandrerbakgrunn enn øvrige professorer (29 prosent versus 26 prosent).
Hvorfor det er slik, kan forskerne bak undersøkelsen bare spekulere i, påpeker Hebe Gunnes ved Nordisk institutt for studier av innovasjon, forskning og utdanning (NIFU) til kifinfo.no. Hun er hovedforfatter bak arbeidsnotatet som presenterer statistikken. Innholdet er utarbeidet av NIFU i samarbeid med Statistisk sentralbyrå (SSB).
Gunnes mener en forklaring på den høye andelen kvinnelige professorer med innvandrerbakgrunn, kan være at forsknings- og utdanningsinstitusjonene i Norge er en attraktiv karrierevei for kvinnelige akademikere fra andre land. Noe som kan skyldes våre «gode arbeidsbetingelser og velferdsordninger som gjør en akademisk karriere mulig å kombinere med familieforpliktelser».
Cathrine Egeland, forsker ved Arbeidsforskningsinstituttet, påpeker at dette er én mulig forklaring, men at det også finnes faktorer som skyver akademisk arbeidskraft ut av opprinnelseslandene, som økonomisk krise og usikre arbeidsplasser.
Statistikken avdekker behovet for å studere akademia i et større perspektiv, der man tar hensyn til samspillet mellom kjønn, geografisk- og kulturell bakgrunn, og klasse.
– Mitt poeng er at det akademiske arbeidsmarkedet er blitt globalt. Det økende innslaget av innvandrere i norske forsknings- og utdanningsinstitusjoner er knyttet til kunnskapsmigrasjon og globalisering. Men hvorfor og på hvilke måter dette skjer og hva konsekvensene vil være av denne utviklingen, bør være gjenstand for forskning snarere enn spekulasjon, sier Egeland.
Hun mener generelt at resultatene i den nye statistikken avdekker behovet for å studere akademia i et større perspektiv, der man tar hensyn til samspillet mellom kjønn, geografisk- og kulturell bakgrunn, og klasse.
Statistiske utfordringer
Arbeidsnotatet skisserer en rekke fremtidige muligheter for hvordan tallene og analysene kan videreutvikles. I tillegg gir notatet et godt innblikk i utfordringene knyttet til det å lage ny statistikk, som når et utvalg er for lite til å bidra til sikker informasjon.
«Da vi startet arbeidet med mangfoldstatistikken, hadde vi en intensjon om å presentere en egen tabell med norskfødte med innvandrerforeldre. Det er mellom 110 og 180 norskfødte med innvandrerforeldre i hver av de tre årgangene av Forskerpersonalregisteret som inngår i dette arbeidsnotatet (…) Dette er så få personer at vi ikke finner det hensiktsmessig på det nåværende tidspunkt å utarbeide detaljerte statistiske oversikter over denne gruppen» står det i notatet.
Små utvalg kan særlig være en utfordring for forskning innen innvandringsfeltet, et felt Silje Vatne Pettersen kjenner godt. Hun er koordinator for innvandrerrelatert statistikk og analyser ved SSB.
Vatne Pettersen forklarer at det for eksempel er mange som mener det bør lages mer statistikk på gruppen av såkalte tredjegenerasjons innvandrere – barn født i Norge med norskfødte foreldre og utenlandskfødte besteforeldre. Foreløpig er det lite hensiktsmessig.
– Vi lager ingen statistikker tilknyttet denne gruppen. Det er lett for oss å ta frem data på dette, men det er snakk om en liten gruppe på under 1000 personer som fortsatt er veldig unge. De bor hjemme hos foreldrene sine, de går i barnehage og på barneskole. Det gir ikke mening å gjøre analyser for denne gruppen ennå.
På tross av tallenes tale, hører Vatne Pettersen stadig folk som uttaler seg om hvordan det går med tredjegenerasjonen.
– Hvor de har sine tall fra, det vet ikke jeg. Det er i hvert fall ikke fra oss. Det kan godt hende vi fremover i tid vil følge med på denne gruppen fordi vi ser at det er et poeng. Men nå er det helt uaktuelt.
– Vi ser også allerede at norskfødte med innvandrerforeldre for eksempel deltar i arbeidslivet nærmest på lik linje med snittet av befolkningen. Det er den veien det går, nesten uansett hvilken landgruppe du ser på.
Les også: Forskere med innvendinger mot tellekantsystemet
Les også: Vil flere kvinnelige professorer gi mer kjønnsperspektiver i forskningen?
Vanskelige kategorier
Et annet spørsmål statistikerne stadig stiller seg, er i hvilken grad det er hensiktsmessig å kategorisere folk. I mangfoldstatistikken er SSBs Standard for gruppering av personer etter innvandrerbakgrunn brukt som basis. Her deles innvandrere inn etter hvor de, deres foreldre og besteforeldre er født. Er du selv født i utlandet og har utenlandsfødte foreldre, er du innvandrer. Da havner du i en annen kategori enn norskfødte med utenlandsfødte foreldre (etterkommere av innvandrere). Men igjen – ettersom det var få personer i den siste kategorien i tallmaterialet, endte mangfoldstatistikken opp med å slå sammen de to gruppene i store deler av notatet.
Hvilke grenser statistikerne setter kan ha stor betydning, forklarer Helge Nome Næsheim. Han er seksjonsleder i SSBs seksjon for arbeidsmarkedsstatistikk, og har vært SSBs prosjektleder i arbeidet med mangfoldstatistikken.
– Det blir fort slik at det stempelet du setter på et tall, tolkes som forklaringsvariabelen. Setter du «innvandrer fra Somalia» tolker leserne Somalia som årsaken til de tendensene man ser. Ser du på sysselsetting, for eksempel, kan folk forklare lav sysselsetting med at gruppen kommer fra Somalia, Men det kan være helt andre grunner til at sysselsettingen i gruppen er lav, enn at folk i gruppen kommer fra Somalia, sier han.
Nome Næsheim ser de samme utfordringene når det gjelder kjønn som statistisk variabel.
– Internasjonalt er det anbefalt at all statistikk skal ha en fordeling for kvinner og menn, uansett. Men det er ikke alltid det at du er kvinne eller mann som er forklaringen på forskjeller. Ser du for eksempel på i hvilken grad folk er i arbeid, betyr det i Norge veldig mye mer hvor høy utdanning du har, enn hvilket kjønn du har.
– Det er ikke alltid det at du er kvinne eller mann som er forklaringen på forskjeller.
Han mener dette viser hvor viktig det er at folk er bevisste når de foretar analyser. Når du lager standardfordelinger mellom kvinne og mann, er det fort gjort at kjønn brukes som forklaring.
– Lager du en tabell som bare fordeler på menn og kvinner, kan den tolkes som at alle menn har høyere deltagelse i arbeidslivet enn kvinner. Men hadde du i stedet sett på utdanning, ville du funnet at kvinner med høyere utdanning har høyere deltagelser i arbeidslivet enn menn med lavere utdanning.
Årsak fremfor land
På innvandringsfeltet har innvandringsårsak blitt en svært viktig variabel de siste 6–7 årene, forteller Silje Vatne Pettersen.
– Før var vi veldig opptatt av opprinnelsesland, det brukes fortsatt mye, men vi ser at i en del sammenhenger forteller innvandringsgrunn mer. Det kan fortelle mer at du kom som flyktning, enn hvilket land du kom fra. Fra Russland er det for eksempel noen som kommer som flyktninger, noen som kommer på grunn av jobb, andre på grunn av familiegjenforening.
Ellers har SSB egne rådgivende grupper som gir innspill på satsningsområder, og de får ideer til nye informasjonsbehov gjennom henvendelser fra publikum, oppdragsgivere eller interesseorganisasjoner. Til tross for at de har gode data, gjennom diverse befolkningsregistre, er det også mye informasjon de ikke har tilgang på.
– Registerdata er bra fordi du får en totaltelling. Dermed slipper du problemer med utvalgsusikkerhet, forklarer Nome Næsheim.
– Men registrene inneholder for eksempel ikke informasjon om språkferdigheter. Det er særlig viktig for integrering i arbeidslivet. De som kom til Norge som toåringer vet vi har gått gjennom skolesystemet, så de kan vi regne med at behersker norsk godt. Kommer du hit som 18-åring er det vanskeligere å vite.
SSB har forsøkt å spørre folk spesifikt for å bøte på informasjonsmangelen, men egenvurderinger har begrenset verdi.
– Spør du en svenske om han er god i norsk, vil han kanskje si nei, ikke særlig. Men det gir ham neppe problemer på arbeidsmarkedet.
Vatne Pettersen mener det er andre land som lener seg på utvalgsundersøkelser, snarere enn registerdata, som har en bedre oversikt over flere fasetter ved integreringen, for eksempel trivsel.
Både hun og Nome Næsheim mener Norges gode tilgang på nasjonale registerdata reduserer behovet for tradisjonelle utvalgsundersøkelser. Dermed velges disse gjerne bort.
– Når du får veldig gode data nærmest gratis gjennom registre, hvorfor skal du da ha en dyr undersøkelse? Spør Nome Næsheim.
Han påpeker at dersom du skal spørre om det subjektive, må du også spørre om den grunnleggende informasjonen du allerede har.
– Det blir vanvittig dyrt. Men det er opplagt at det er noen svar vi går glipp av ved å fokusere mest på registerdata.
Når det gjelder den nye mangfoldstatistikken, vil den alene kunne viser utviklingen fremover, dersom den oppdateres. Nome Næsheim overlater til andre å vurdere behovet for oppfølgende kvalitative studier.
– Det må de som kjenner forskningssektoren svare på.
Må tolkes kvalitativt
En som gjerne uttaler seg om behovet for følgeforskning, er Cathrine Egeland. Da den nye statistikken ble lagt frem, uttalte hun:
«Mange av spørsmålene vi har når det gjelder karrierer og barrierer for mangfold i akademia kan best besvares kvalitativt.»
Hun understreker at metodene bør utfylle hverandre.
– Vi vil også fremover trenge gode kvantitative data, men disse må gjerne være på et mer detaljert nivå enn i dag. Når jeg etterlyser det kvalitative, handler dette om at kvalitative data kan hjelpe oss til å forstå bedre hva det er vi ser når vi ser på tallene. Hva betyr de? Gir det for eksempel mening å snakke om barrierer, eller er det andre mekanismer vi også bør utforske nærmere? Dette er av betydning når det skal diskuteres tiltak og strategier. Tiltak mot hva, tiltak for hva? Om vi kun sitter med tallene, blir det mye spekulasjon, sier Egeland.
– Om forskning skal handle om mer enn beskrivelser, om vi har ambisjoner om å forstå og forklare, er kvalitative metoder ikke til å unngå. Spørsmålene vi stiller oss om verden og samfunnet er jo ofte av kvalitativ art. De besvares ikke tilfredsstillende av statistisk materiale alene.