Foto omschrijving: Marokkaanse hangjongeren in de wijk Veldhuizen (Ede).

Schooluitval onder tweede generatie jongeren

Dit hoofdstuk beschrijft de schooluitval onder jongvolwassenen met en zonder een tweede generatie migratieachtergrond. De invloed van geslacht, leeftijd en mate van stedelijkheid van de woonomgeving op schooluitval wordt bestudeerd. We besteden hierbij apart aandacht aan het moment van schooluitval; of het plaatsvindt in het voortgezet onderwijs (vo), voortgezet algemeen volwassenenonderwijs (vavo) of middelbaar beroepsonderwijs (mbo). Deze patronen brengen we niet alleen in kaart voor al vaker bestudeerde jongeren met een tweede generatie Marokkaanse, Turkse, Surinaamse of Antilliaanse migratieachtergrond, maar ook voor jongeren met een tweede generatie Chinese migratieachtergrond.

8.1Inleiding

Dit hoofdstuk onderzoekt de patronen van schooluitval en de samenhang tussen schooluitval en stedelijkheid onder de tweede generatie. De tweede generatie bestaat uit mensen die in Nederland zijn geboren en ten minste één ouder hebben die in het buitenland is geboren (zie kader). We besteden aandacht aan verschillende herkomstgroepen en bekijken wanneer de schooluitval zich voordoet. Verder analyseren we de verschillen in schooluitval tussen mannen en vrouwen, verschillende onderwijsniveaus (schooluitval in het voortgezet onderwijs, het voortgezet algemeen volwassenenonderwijs en het middelbaar beroepsonderwijs) en de invloed van het wonen in een stedelijke of juist niet-stedelijke omgeving. Over dit laatste aspect is tot nu toe nog weinig bekend. We onderzoeken of sprake is van verschillen in schooluitval tussen de meer en minder stedelijke woongebieden en of hier verschillen zijn tussen jongeren met een Nederlandse en een tweede generatie migratieachtergrond.

De tweede generatie in Nederland

Mensen die in Nederland zijn geboren en ten minste één ouder hebben die in het buitenland is geboren rekenen we tot de tweede generatie. Op 1 januari 2017 behoorden ruim 1,8 miljoen mensen tot de tweede generatie; bijna 11 procent van de Nederlandse bevolking.

Binnen de tweede generatie met een niet-westerse migratieachtergrond vormen jongeren met Turkse, Marokkaanse, Surinaamse en Antilliaanse achtergrond de grootste en meest onderzochte groepen (e.g. Crul & Heering, 2008; Ooijevaar & Bloemendal, 2016). In dit hoofdstuk richten we ons op jongeren met deze migratieachtergronden alsook de inmiddels in omvang behoorlijke groep met een tweede generatie Chinese migratieachtergrond (exclusief Hong Kong en Macau). Al deze jongeren worden vergeleken met jongeren zonder migratieachtergrond (zie kader ‘onderzoekspopulatie’). Over de Chinese tweede generatie is nog veel minder bekend, mede omdat de omvang van de groep het nog lastig maakte om gestructureerd onderzoek te doen. Wel heeft het Sociaal en Cultureel Planbureau in 2011 enig inzicht verschaft in de Chinese tweede generatie en hun onderwijstrajecten (Gijsberts, Huijnk & Vogels, 2011). De groep is echter interessant voor verdere studie, omdat uit eerder onderzoek in Nederland maar ook in andere landen (zoals in de Verenigde Staten) naar voren komt dat kinderen van Chinese migranten relatief vaak hoogopgeleid en werkzaam zijn (bijvoorbeeld Portes & Hao, 2004). Het is tot nu toe echter onbekend of hun schooltraject direct succesvol verloopt of dat we ook onder deze groep schooluitval zien gedurende de schoolloopbaan. De patronen van schooluitval en relevante factoren hierin zijn voor de Chinese tweede generatie in Nederland niet eerder onderzocht en voor de andere groepen nog maar beperkt in kaart gebracht.

De onderzoekspopulatie bestaat uit:

  • personen geboren tussen 1990 en 1998 en op 31 december 2016 nog woonachtig in Nederland behorend tot:
    • de tweede generatie met een Turkse, Marokkaanse, Surinaamse, Antilliaanse of Chinese migratieachtergrond: personen geboren in Nederland met ten minste één in het buitenland geboren ouder;
    • Nederlanders zonder migratieachtergrond: personen geboren in Nederland van wie beide ouders ook in Nederland zijn geboren.
  • Van 51 280 personen zijn geen gegevens over schooluitval bekend. We analyseren daarom in totaal 1 501 085 personen van wie 209 035 eens schooluitval hebben doorgemaakt.

In dit hoofdstuk vergelijken we de schooluitval onder de tweede generatie met die van leeftijdsgenoten zonder migratieachtergrond. We gebruiken hiervoor de CBS-gegevens over voortijdig schoolverlaten (vsv) in het voortgezet en middelbaar beroepsonderwijs. Deze gegevens laten zien of iemand voortijdig school heeft verlaten, onderwijs volgt of het onderwijs met een startkwalificatie heeft verlaten. De data zijn beschikbaar vanaf het schooljaar 2003/’04 voor het voortgezet onderwijs (vo) en voor het voortgezet algemeen volwassenen onderwijs (vavo) en het middelbaar beroepsonderwijs (mbo) vanaf 2005/’06. De laatste observatie die we tot onze beschikking hebben is op 31 december 2016.

We hebben ervoor gekozen alleen te kijken naar jongeren die geboren zijn tussen 1990 en 1998. Eerdere studies suggereren dat de meeste schoolverlaters 15 jaar of ouder zijn (Onderwijs in Cijfers, 2018). Bovendien willen we eventuele uitval op meerdere momenten, tot het bereiken van de meerderjarige leeftijd, inzichtelijk maken. Aan het einde van onze observatieperiode (31 december 2016) waren alle jongeren in onze onderzoekspopulatie dus 18 jaar of ouder. Doordat we gegevens over schooluitval hebben over de periode 2003/’04 of 2005/’06 tot eind 2016, kunnen we zien wanneer een jongere uitvalt op school, maar ook of deze weer instroomt in het schoolsysteem, een startkwalificatie behaalt of nogmaals uitvalt. Een belangrijke kanttekening hierbij is dat, hoewel we in kaart kunnen brengen wanneer iemand schooluitval heeft gehad en op welk onderwijsniveau dat gebeurde, we met de beschikbare data hier nog geen daadwerkelijk longitudinaal beeld van schooluitval schetsen.

Van de in 2016 in Nederland woonachtige personen waren er bijna 1,8 miljoen geboren tussen 1990 en 1998 (zie 8.1.1). Kijken we naar de herkomst van alle personen die tussen 1990 en 1998 geboren werden, dan zien we dat circa 20 procent een tweede generatie migratieachtergrond heeft. Op 31 december 2016 woonden ruim 160 duizend mensen met een tweede generatie migratieachtergrond uit de vijf onderzochte herkomstgroepen in Nederland. In totaal zijn deze vijf groepen goed voor ongeveer de helft (55 procent) van de totale populatie tweede generatie.

8.1.1Personen geboren tussen 1990 en 1998, woonachtig in Nederland naar achtergrond, laatste vrijdag van december 2016

Totaal Tweede generatie
x 1 000 % in totaal x 1 000 % in tweede generatie
Nederlands 1 385 78,4
Westers 85 4,8 85 28,1
Turks 57 3,2 57 18,8
Marokkaans 51 2,9 51 16,8
Surinaams 41 2,3 41 13,5
Antilliaans 15 0,8 15 5,0
Chinees 4 0,2 4 1,3
Overig niet-westers 50 2,8 50 16,5
Totaal 1 767 100 303 100

Bron:CBS.

De afgelopen jaren heeft het kabinetsbeleid sterk ingezet op het terugdringen van voortijdig schoolverlaten waarbij jongeren zonder een diploma en startkwalificatie op de arbeidsmarkt komen. Ook in eerder onderzoek kwam voortijdig schoolverlaten aan de orde (Hartgers & Besjes, 2014; Meng, Verhagen en Huijgen, 2014). Deze studies brachten de arbeidsmarktposities van voortijdige schoolverlaters in kaart alsook de positie van voortijdig schoolverlaters qua opleidingsniveau, arbeid, inkomen, uitkering en criminaliteit zes jaar na schoolverlaten. Ze lieten zien dat voortijdig schoolverlaten een negatief effect heeft op de uitkomsten in deze verschillende levensdomeinen.

Schooluitval

In dit hoofdstuk is schooluitval gedefinieerd als:

  • jongeren die ooit gedurende hun schoolcarrière één van de volgende opleidingen (tijdelijk) hebben verlaten zonder dat ze op dat moment een diploma ontvingen:
    • voortgezet onderwijs: vmbo, havo of vwo
    • voortgezet algemeen volwassenenonderwijs: vmbo, havo of vwo
    • mbo-1- of mbo-2-opleiding
    • mbo-3- of mbo-4-opleiding wanneer zij ingestroomd zijn met een vmbo-diploma.
  • Wanneer iemand ooit één van de bovenstaande opleidingen heeft verlaten zonder diploma definiëren we dat in dit hoofdstuk als schooluitval, ook als iemand later het onderwijs weer ingestroomd is en alsnog een diploma en/of startkwalificatie heeft behaald.
  • Jongeren met een mbo-2-diploma die op mbo-3-niveau uitvallen of degenen met een mbo-3-diploma die op mbo-4-niveau uitvallen, worden niet meegerekend als schooluitvallers.
  • Onze definitie is dus niet gelijk aan die van voortijdig school verlaten (vsv). Voortijdig school verlaten houdt in dat leerlingen zonder een startkwalificatie (diploma op havo-, vwo-, mbo-2-niveau of hoger) het onderwijs verlaten. We bekijken in dit hoofdstuk daarentegen enkel schooluitval, de patronen, timing, verschillen naar herkomstgroep en stedelijkheid, maar niet of de persoon al dan niet een startkwalificatie behaald.

In dit hoofdstuk kijken we naar leerlingen die op enig moment het (bekostigd) voortgezet onderwijs, het voortgezet algemeen volwassenen onderwijs of het middelbaar beroepsonderwijs verlaten zonder dit te hebben afgerond. Zij kunnen op een later moment alsnog zijn ingestroomd en al dan niet een startkwalificatie hebben behaald. We spreken daarom ook steeds over schooluitval. Daarbij bestuderen we patronen en kenmerken van schooluitval. We zijn geïnteresseerd in wie er ooit in de schoolcarrière uitvallen (dus het vo, vavo of mbo verlaten), maar mogelijk op een later tijdstip ook weer instromen. De jongeren die in onze analyse uitvallen kunnen op een later tijdstip dus alsnog een startkwalificatie halen. Belangrijk om hierbij te vermelden is dat we vooraf geen leeftijdsgrens bij schooluitval definiëren maar voor het gehele geboortecohort 1990–1998 kijken of zij op enig moment schooluitval hebben meegemaakt. We kijken naar schooluitval in het voortgezet onderwijs (vo), voortgezet algemeen volwassenenonderwijs (vavo) of middelbaar beroepsonderwijs (mbo). Dit zegt dus nog niets over het feit of de betreffende persoon een baan heeft gevonden; iemand die bijvoorbeeld met een mbo-1-kwalificatie uitvalt uit het onderwijs maar wel een baan vindt, valt voor ons nog steeds binnen de groep schooluitvallers. Ook brengen we niet het totaal aantal schooluitvallers in Nederland in kaart door onze focus op de tweede generatie van bepaalde herkomstgroepen uit een bepaald geboortecohort.

8.2Schooluitval naar onderwijssoort, geslacht en achtergrond

Een minderheid van de door ons bestudeerde jongeren maakt schooluitval mee; desalniettemin zien we duidelijke verschillen naar migratieachtergrond en geslacht (zie figuur 8.2.1). Schooluitval komt vaker voor onder mannen dan onder vrouwen. Van de vrouwen en mannen zonder migratieachtergrond valt respectievelijk 11 en 15 procent op enig moment gedurende de schoolcarrière uit. De tweede generatie met een migratieachtergrond uit een van de vier grootste niet-westerse groepen valt vaker uit op school dan degenen zonder een migratieachtergrond; dit geldt zowel voor mannen als vrouwen. Meer dan een op de vier mannen met een Turkse, Marokkaanse, Surinaamse of Antilliaanse tweede generatie migratieachtergrond heeft ooit schooluitval meegemaakt. Voor vrouwen ligt dat lager, maar nog steeds heeft tussen de 16 en 21 procent van de vrouwen met deze migratieachtergronden schooluitval gehad. Bij een onderlinge vergelijking van de vrouwen blijkt dat vrouwen met een tweede generatie Antilliaanse migratieachtergrond het vaakst uitvallen op school (21 procent) en de vrouwen met een Turkse tweede generatie migratieachtergrond het minst vaak (16 procent). Enkel de groep met een Chinese tweede generatie migratieachtergrond vormt een uitzondering op dit patroon. Onder deze groep komt schooluitval minder vaak voor dan bij andere groepen met een migratieachtergrond en met een Nederlandse achtergrond; voor de mannen met een tweede generatie Chinese migratieachtergrond gaat het om 11 procent en bij de vrouwen met eenzelfde migratieachtergrond om 8 procent.

Schooluitval komt doorgaans één keer voor in de schoolloopbaan

Figuur 8.2.2 laat zien hoe vaak schooluitval voorkomt in de schoolloopbaan van mensen die ooit schooluitval (N = 209 035) gekend hebben. Voor alle herkomstgroepen, zowel voor mannen als vrouwen, geldt dat als iemand ooit op school is uitgevallen, dit voor de meeste mensen bij één keer blijft. Als we kijken naar verschillen tussen mannen en vrouwen binnen dezelfde herkomstgroepen, zien we kleine verschillen. Voor alle groepen geldt: mannen vallen vaker meerdere keren uit dan vrouwen. Bij mannen met een Marokkaanse of Surinaamse migratieachtergrond valt bijvoorbeeld respectievelijk 19 en 20 procent twee keer uit op school tegen respectievelijk 17 en 19 procent bij vrouwen (van degenen die ooit schooluitval hebben gehad). Drie of meer keren schooluitval komt nauwelijks voor.

Meer dan de helft van schooluitval in mbo

Onze analyse laat zien dat de meeste eerste schooluitval voorkomt in het middelbaar beroepsonderwijs; meer dan 60 procent van de schooluitval voor mannen en vrouwen van alle herkomstgroepen is in het mbo (zie figuur 8.2.3). De tweede generatie met een Chinese migratieachtergrond wijkt wederom enigszins af van het patroon onder andere groepen. Hoewel schooluitval ook in deze groep nog steeds het meest voorkomt in het mbo, vallen jongeren met een Chinese migratieachtergrond vaker uit in het vo en vavo dan degenen met andere migratieachtergronden. Dit zou samen kunnen hangen met het grotere deel van de tweede generatie met een Chinese migratieachtergrond dat een havo- of vwo-opleiding in het vo of het vavo volgt (Gijsberts, Huijnk & Vogels, 2011).

Voor mannen en vrouwen met verschillende migratieachtergronden komt tussen de 20 en 30 procent van alle schooluitval voor in het voortgezet onderwijs. Schooluitval in het vo komt relatief minder vaak voor bij vrouwen met een tweede generatie Marokkaanse en Turkse migratieachtergrond (beide 25 procent), in vergelijking met vrouwen met een Nederlandse (35 procent) achtergrond of Surinaamse (29 procent), Antilliaanse (30 procent) of Chinese (33 procent) tweede generatie migratieachtergrond (zie figuur 8.2.3).

Schooluitval in het mbo komt daarentegen vaker voor bij vrouwen met een tweede generatie Marokkaanse of Turkse migratieachtergrond (beide 70 procent) dan bij vrouwen met een andere achtergrond. Bij de mannen met dezelfde migratieachtergronden is een vergelijkbaar patroon te zien: schooluitval bij mannen met een Marokkaanse of Turkse tweede generatie migratieachtergrond vindt vooral plaats op het mbo (74 procent en 73 procent) en in mindere mate in het voortgezet onderwijs (22 procent en 23 procent). Dit is in lijn met cijfers die laten zien dat voortijdig schoolverlaten het meeste voorkomt onder mbo’ers (Landelijke vsv cijfers, 2018). Tegelijkertijd moet hier ook een kanttekening bij geplaatst worden. Uit eerder onderzoek is bekend dat jongeren met een migratieachtergrond relatief vaak onderwijs op het mbo volgen (Huijnk & Andriessen, 2016). Door deze mogelijke oververtegenwoordiging in het mbo is de kans dat deze jongeren juist daar uitvallen natuurlijk ook groter. We onderzoeken later in dit hoofdstuk daarom specifiek de jongeren die een mbo-opleiding begonnen zijn, om te zien welk deel van hen uitvalt (naar migratieachtergrond). De leeftijd waarop jongeren ‘at risk’ zijn om uit te vallen zou een belangrijke factor kunnen zijn in de hoge percentages schooluitval in het mbo. Eerder onderzoek suggereert dat dit het meest rond de 15 of 16 jaar zou zijn. Dat betekent dat jongeren die een vmbo-opleiding en vervolgens een mbo-opleiding volgen een grotere kans hebben om uit te vallen rond hun eindexamen vmbo (bij een nominaal verloop van een vierjarige vmbo-opleiding) of in het begin van hun mbo-opleiding. Dat is ook een van de redenen waarom beleid heeft ingezet op een doorlopend schooltraject, aangezien het moment tussen vmbo en mbo juist een kritische periode kan zijn. Onze analyses suggereren dat een doorlopend schooltraject in het vo inderdaad tot minder uitval leidt. Verder inzetten op een doorlopend en goed aansluitend traject in vmbo en mbo is daarom essentieel voor jongeren ongeacht hun achtergrond.

Weinig verschil in gemiddelde leeftijd eerste keer schooluitval

De gemiddelde leeftijd waarop jongeren uitvallen op school verschilt nauwelijks naar herkomst en geslacht (zie figuur 8.2.4 en digitale bijlage). Voor degenen die uitvallen in het vo ligt de gemiddelde leeftijd bij uitval tussen de 16 en 17 jaar. Dit geldt zowel voor mannen als vrouwen met verschillende migratieachtergronden. Ondanks kleine verschillen in de gemiddelde leeftijd is het opvallend dat mannen met een Marokkaanse migratieachtergrond relatief gezien het oudst zijn wanneer zij uitvallen in het vo; ze zijn ook de grootste groep schooluitvallers zoals we eerder zagen (zie figuur 8.2.1).

De gemiddelde leeftijd bij schooluitval op het vavo en mbo ligt tussen de 18 en 19 jaar. Ook dit geldt weer voor mannen en vrouwen met de verschillende migratieachtergronden. Mannen en vrouwen met een Nederlandse achtergrond zijn gemiddeld het jongst als zij uitvallen op het mbo. De gemiddelde leeftijd van uitval op het vavo ligt hoger dan die op het vo en mbo ongeacht geslacht en herkomst. Dit is niet zo verwonderlijk aangezien de gemiddelde leeftijd waarop jongeren vanuit het vmbo naar het mbo gaan doorgaans jonger is dan de leeftijd waarop jongeren naar het vavo gaan. In een vmbo-traject zonder vertraging zijn leerlingen ongeveer 16 jaar bij het vmbo-eindexamen en bij instroom op het mbo. Het vavo wordt veelal als ‘tweede kans onderwijs’ gezien. De jongeren die geen diploma hebben gehaald op de havo of het vwo kunnen doorstromen naar de vavo. Gezien dit langere traject (5 á 6 jaar in het voortgezet onderwijs en vervolgens het vavo) is de gemiddeld hogere leeftijd bij uitval op het vavo niet opvallend.

Weinig schooluitvallers stromen opnieuw het onderwijs in

Schooluitval kan tijdelijk zijn: de jongere stroomt na uitval het onderwijs weer in en/of haalt alsnog een startkwalificatie. Schooluitval kan daarentegen ook definitief zijn: de jongere stroomt na uitval niet weer het onderwijs in. Uit onze analyses blijkt dat van degenen die ooit schooluitval hebben meegemaakt, het merendeel uiteindelijk bij de laatste observatie op 31 december 2016 ook niet naar school gaat of geen startkwalificatie heeft behaald (zie figuur 8.2.5). Wel zijn duidelijke verschillen te zien in uitval op het vo, vavo of mbo. Voor zowel mannen als vrouwen met verschillende migratieachtergronden geldt dat als iemand de eerste keer op het vavo of mbo uitvalt, circa 80 procent bij de laatste observatie geen onderwijs volgt en/of geen startkwalificatie heeft behaald. Bijvoorbeeld, respectievelijk 88 en 89 procent van de mannen met een Turkse of Marokkaanse migratieachtergrond die ooit schooluitval heeft gehad op het mbo, volgde op 31 december 2016 geen onderwijs en/of had geen startkwalificatie behaald. Bij vrouwen met een Surinaamse of Antilliaanse migratieachtergrond liggen deze percentages wat lager: ongeveer 75 procent van de vrouwen met een Surinaamse migratieachtergrond en 71 procent van de vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond stroomt niet opnieuw het onderwijs in en/of behaalt een startkwalificatie na schooluitval uit het mbo. Vrouwen met een Surinaamse of Antilliaanse migratieachtergrond stromen daarmee vaker het onderwijs weer in dan vrouwen met een Nederlandse achtergrond.

Van de mannen met een Chinese migratieachtergrond die ooit op het mbo uitvielen, volgt 86 procent geen onderwijs en/of haalde geen startkwalificatie; bij de vrouwen met eenzelfde migratieachtergrond lag dit percentage op 82 procent. Hierbij moet worden opgemerkt dat het aantal Chinese uitvallers in het mbo, in vergelijking met jongeren van de andere migratieachtergronden, relatief klein is (75 mannen en 123 vrouwen met een Chinese achtergrond).

Van degenen die in het voortgezet onderwijs uitvielen, stroomt een groter deel weer het onderwijs in en/of haalt een startkwalificatie. Dit heeft mogelijk te maken met het feit dat degenen die in het vo uitvallen iets jonger zijn en vaak nog leerplichtig en/of kwalificatieplichtig zijn wat herinstroom in het onderwijs bevordert. Overigens zien we ook hier verschillen tussen mannen en vrouwen. Circa driekwart van de mannen met een Turkse en Marokkaanse migratieachtergrond die in het vo zijn uitgevallen, stroomt niet meer het onderwijs in en/of haalt geen startkwalificatie, terwijl voor vrouwen met dezelfde achtergrond respectievelijk 66 en 62 procent is. Vrouwen met een Surinaamse of Antilliaanse migratieachtergrond die uitvallen in het vo stromen relatief het vaakst weer het onderwijs in en/of halen een startkwalificatie bij de laatste observatie; respectievelijk 61 en 57 procent doet dit niet, tegenover 39 en 33 procent die wel weer instroomt en/of een startkwalificatie behaalt. Dit tegenover circa 70 procent van de vrouwen met een Nederlandse of Chinese (migratie)achtergrond die niet meer instroomt en/of een startkwalificatie behaalt.

Wel moeten we hierbij natuurlijk opmerken dat een deel van de jongeren bij de laatste observatie nog relatief jong is en mogelijk alsnog op een later moment instroomt. De jongeren die geboren zijn in 1990 waren 26 jaar oud in 2016 en hebben meer tijd gehad om na schooluitval een opleiding te starten en af te ronden dan degenen in geboren in 1998, die 18 jaar waren in 2016. Om te kijken of er verschillen tussen geboortecohorten zijn, hebben we een aparte analyse voor het oudste (1990) en jongste geboortecohort (1998) gedaan.

Van de jongeren geboren in 1990 die ooit schooluitval hebben gehad is bij de laatste observatie een aanzienlijk deel niet het onderwijs ingestroomd en/of heeft geen startkwalificatie behaald (zie figuur 8.2.6). Het algemene patroon onder jongeren geboren in 1990 komt overeen met het eerder geschetste beeld (zie figuur 8.2.5). De jongeren uit geboortecohort 1990 die uitvielen op het mbo stromen echter vaker weer het onderwijs in en/of behalen een startkwalificatie dan het algemene beeld dat we eerder schetsten. Meer dan 75 procent van de vrouwen met een Turkse en Marokkaanse migratieachtergrond geboren in 1990 die ooit uitviel op het mbo stroomt niet meer het onderwijs in en/of haalt geen startkwalificatie tegen 83 procent van het gehele cohort 1990–1998. Kijken we naar schooluitval uit het vo onder vrouwen met een Marokkaanse migratieachtergrond geboren in 1990 dan zien we dat ze net zo vaak (62 procent) weer het onderwijs instroomden en/of een startkwalificatie haalden als het gehele cohort 1990–1998.

Jongeren geboren in 1998 hebben aanzienlijk minder tijd gehad om na schooluitval weer een opleiding te starten en een startkwalificatie te halen dan degenen geboren in 1990noot1. De gemiddelde leeftijd waarop schooluitval in het vo plaatsvindt ligt tussen de 16 en 17 jaar en voor het vavo en het mbo tussen de 18 en 19 jaar. Het is daarom niet zo verwonderlijk dat onze laatste observatie voor het cohort geboren in 1998 veelal dezelfde observatie is als de eerste keer schooluitval. Bij onze laatste observatie was 80 procent of meer van de schooluitvallers in het vo niet meer het onderwijs ingestroomd en/of had geen startkwalificatie behaald (zie figuur 8.2.7). Alleen van de vrouwen met een Marokkaanse migratieachtergrond die in het vo uitvielen, stroomde 29 procent weer het onderwijs in en/of haalde een startkwalificatie. Bij de jongeren met een Turkse of Antilliaanse migratieachtergrond uit geboortecohort 1998 die uitvielen in het vo, stroomde rond de 10 procent weer het onderwijs in en/of haalde een startkwalificatie bij onze laatste observatie. Bij schooluitval uit het mbo zien we dat alle jongeren, ongeacht hun achtergrond, niet opnieuw het onderwijs in zijn gestroomd. Dit is niet verwonderlijk aangezien de gemiddelde leeftijd bij schooluitval vanuit het mbo tussen de 18 en 19 jaar ligt en de jongeren die in 1998 geboren zijn 18 jaar waren in 2016. Zij hebben dus nog weinig tijd gehad om (eventueel) weer een opleiding te starten.

8.3Schooluitval en stedelijkheid woonomgeving

In onze vervolganalyses bekijken we verschillen in schooluitval naar stedelijkheid van de woonomgeving van de jongeren in onze onderzoekspopulatie. De stedelijkheid van het woonadres is bepaald op 15-jarige leeftijd, in sociaal wetenschappelijk onderzoek een gebruikelijke leeftijd om kenmerken van het ouderlijk huis en socialisatie te meten (zie de digitale bijlage voor een overzicht van de verdeling van onze onderzoekspopulatie naar de mate van stedelijkheid van de woonomgeving).

Vrouwen met Antilliaanse migratieachtergrond in stedelijke gebieden vallen relatief vaak uit

Vrouwen met een Nederlandse of Turkse achtergrond vallen minder uit in weinig stedelijke woonomgevingen dan degenen die wonen in een (zeer) stedelijke woonomgeving. Voor vrouwen met een Marokkaanse of Surinaamse migratieachtergrond zijn de verschillen naar mate van stedelijkheid van de woonomgeving echter klein. Bij vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond zijn de verschillen tussen schooluitval in de laag stedelijke woonomgevingen en sterk stedelijke woonomgevingen daarentegen groot: circa 15 procent van de vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond in niet of weinig en matig stedelijke gebieden valt ooit uit op school, terwijl in de sterk stedelijke gebieden dit bijna een op de vier vrouwen is (24 procent). In de zeer stedelijke woonomgevingen vallen vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond zelfs het vaakst uit van alle achtergronden. De schooluitval onder vrouwen met een Chinese migratieachtergrond is laag en met weinig verschillen naar de mate van stedelijkheid (percentages liggen tussen de 7 en 9 procent).

Met uitzondering van mannen met een Marokkaanse migratieachtergrond geldt dat schooluitval vaker voorkomt bij mannen die wonen in meer stedelijke woonomgevingen (figuur 8.3.1). De verschillen zijn het duidelijkst bij mannen met een Turkse migratieachtergrond: in een zeer sterk stedelijke omgeving valt 31 procent op enig moment uit op school tegenover 26 á 28 procent elders. Ook voor mannen met een Antilliaanse migratieachtergrond vinden we sterke verschillen in schooluitval naar stedelijkheid: 21 procent in de niet stedelijke gebieden en 34 procent in de sterk stedelijke woonomgeving. Bij mannen met een Marokkaanse migratieachtergrond lijkt er geen verband te zijn met de woonomgeving: circa een op de drie mannen met een Marokkaanse migratieachtergrond valt uit op school, ongeacht waar ze wonen. Net als bij vrouwen met een Chinese migratieachtergrond, zijn bij de mannen met eenzelfde migratieachtergrond kleine verschillen te zien in schooluitval wat betreft de mate van stedelijkheid, variërend van 9 tot 12 procent. Onafhankelijk van waar zij wonen vinden we onder deze groep de laagste uitval.

Wanneer we de samenhang tussen stedelijkheid en schooluitval proberen te begrijpen, dan is het van belang om te kijken in hoeverre de populatie in de diverse gebieden een andere samenstelling heeft. De verschillen in uitval zijn mogelijk te verklaren door compositie-effecten die maken dat jongeren in stedelijke gebieden kenmerken zouden kunnen hebben die de kans op schooluitval vergroten, ook wanneer zij in een niet-stedelijke context hadden gewoond. Om dit te bekijken, presenteren we later in dit hoofdstuk een multivariate analyse naar de voorspellers (determinanten) van uitval.

Mannen met Marokkaanse migratieachtergrond vallen twee keer zo vaak uit op mbo als vrouwen

Aangezien jongeren met een migratieachtergrond relatief vaak onderwijs op het mbo volgen (Huijnk en Andriessen, 2016) bekijken we in meer detail hoe groot het aantal mbo’ers is dat uitvalt ten opzichte van alle jongeren die een mbo-opleiding starten naar mate van stedelijkheid van de woonomgeving. Van alle jongeren geboren tussen 1990 en 1998 startten 844 536 een mbo-opleiding (446 561 mannen en 397 975 vrouwen). In lijn met het algemene beeld (figuur 8.2.1) vinden we ook voor het mbo dat mannen vaker uitvallen dan vrouwen, ongeacht hun herkomst. In figuur 8.3.2 zien we dat 17 procent van mannen met een Nederlandse achtergrond die startte op het mbo uitvalt, tegen 13 procent van de vrouwen. Bij mbo’ers met een Marokkaanse migratieachtergrond is het verschil tussen mannen en vrouwen het grootst: 33 procent uitval bij de mannen tegen 16 procent bij de vrouwen.

Meer uitval op mbo in zeer stedelijke gebieden

Schooluitval in het mbo komt vaker voor in meer stedelijke woonomgevingen, ongeacht de herkomst van de mbo’er (figuur 8.3.3). Dit is in lijn met het eerder gevonden algemene patroon (figuur 8.3.1). Voor mannen met een Antilliaanse migratieachtergrond is het patroon veruit het duidelijkst: 22 procent uitval in niet of weinig stedelijke woonomgevingen tegen 33 procent uitval in zeer sterk stedelijke woonomgevingen. Bij mannen met een Marokkaanse of Surinaamse migratieachtergrond zijn de verschillen tussen de stedelijkheidniveaus minder groot. Schooluitval komt veel voor onder mannen met een Marokkaanse en Surinaamse migratieachtergrond die ooit aan het mbo begonnen zijn, op ieder van de stedelijkheidsniveaus. Ook voor mannen met een Chinese migratieachtergrond is er een minder duidelijk patroon in schooluitval naar stedelijkheid te vinden en ligt het niveau van uitval duidelijk lager dan voor de andere groepen.

Voor vrouwen met een Turkse, Marokkaanse of Chinesenoot2 migratieachtergrond lijkt de mate van stedelijkheid van de woonomgeving weinig uit te maken voor hun schooluitval: deze ligt rond de 15 procent. Voor schooluitval onder vrouwen met een Nederlandse, Surinaamse of Antilliaanse (migratie)achtergrond die een mbo-opleiding gestart zijn is een opwaartse trend te zien: hoe stedelijker de woonomgeving, hoe meer schooluitval. Vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond in de zeer sterk stedelijke gebieden vallen met ruim 23 procent relatief het vaakst uit.

8.4Hoe kunnen we schooluitval verklaren?

Om te onderzoeken welke invloed geslacht, migratieachtergrond, geboortecohort en mate van stedelijkheid van de woonomgeving hebben op de kans op schooluitval, hebben we aanvullende multivariate analyses uitgevoerd. De binaire uitkomstmaat (wel of geen schooluitval) is middels een binaire logistische regressie geanalyseerd. Eerder onderzoek naar schooluitval (Pijpers, 2010) analyseerde schooluitval in het vo en mbo gezamenlijk, maar maakte de kanttekening dat het apart analyseren en van schooluitval in het vo en het mbo mogelijk tot verschillende uitkomsten kan leiden. Hier analyseren we uitval op ieder van de drie onderwijsvormen (vo, vavo en mbo) apart; mogelijk spelen andere voorspellers (determinanten) voor de uitval en rol in de verschillende schooltypen. Bovendien doorlopen niet alle leerlingen hetzelfde onderwijstraject en kun je logischerwijs enkel uitvallen in een type onderwijs dat je volgt.

Schooluitval in het voortgezet onderwijs

In het eerste model wordt de invloed van geslacht, migratieachtergrond en geboortecohort op de kans op schooluitval vanuit het voortgezet onderwijs onderzocht (zie figuur 8.4.1). Er worden twee geboortecohorten onderscheiden: jongeren geboren tussen 1990 en 1994 en jongeren geboren tussen 1995 en 1998. We vergelijken de kans op schooluitval tussen dit oudere (geboren 1990–1994) en jongere (geboren 1995–1998) geboortecohort. We nemen in deze analyses enkel de vier grootste niet-westerse herkomstgroepen mee aangezien het aantal personen met een Chinese migratieachtergrond in de groepen dusdanig klein is dat zinvolle analyse niet mogelijk is. In figuur 8.4.1 worden de odds ratios van ieder van de voorspellers gepresenteerd. Model 1 neemt geslacht, geboortecohort en migratieachtergrond mee en in model 2 voegen we stedelijkheid toe. Wanneer de odds ratio boven 1 uitkomt betekent dit dat de kans op het hebben van schooluitval groter is, een waarde lager dan 1 geeft aan dat de kans kleiner is. Alle voorspellers in de modellen hebben een significante invloed op de kans op schooluitval (ook in het vavo en het mbo).

In lijn met de bivariate bevindingen zien we ook hier dat mannen een grotere kans hebben op schooluitval dan vrouwen (de referentiecategorie). Jongeren met een migratieachtergrond hebben over het algemeen meer kans op schooluitval vanuit het vo dan jongeren met een Nederlandse achtergrond. Verder heeft het jongere cohort geboren tussen 1995 en 1998 minder kans op schooluitval in het vo dan jongeren geboren tussen 1990 en 1994. De effecten blijven allen overeind ook wanneer we stedelijkheid toevoegen (model 2 figuur 8.4.1). Wel wordt het effect van met name migratieachtergrond kleiner wat er op duidt dat een deel van deze samenhangen met een verschil in de woonomgeving van de jongeren. Net als in de bivariate analyses zien we voor stedelijkheid dat schooluitval toeneemt naarmate de stedelijkheid toeneemt. We hebben in aanvullende analyses gekeken of de invloed van stedelijkheid hetzelfde is voor de jongeren met verschillende migratieachtergronden (niet in figuur). Het algemene patroon dat we vinden is dat uitval hoger is in een meer stedelijke context en dat dit in principe geldt voor alle groepen (hoewel niet altijd in dezelfde mate).

Schooluitval in het voortgezet algemeen volwassenenonderwijs

We hebben dezelfde analyse herhaalt voor schooluitval in het vavo (zie figuur 8.4.2). De resultaten laten eenzelfde patroon zien als voor uitval in het vo. Ook voor het vavo vinden we dat mannen een grotere kans op schooluitval hebben dan vrouwen. Jongeren met een migratieachtergrond hebben ook op het vavo een grotere kans op uitval dan jongeren met een Nederlandse achtergrond. Het jongere cohort geboren tussen 1995 en 1998 heeft minder kans op schooluitval in het vavo dan jongeren geboren tussen 1990 en 1994. Opnieuw is er ook een duidelijk eigenstandig effect van stedelijkheid waarbij uitval groter wordt naarmate stedelijkheid toeneemt. De invloed van de migratieachtergronden op schooluitval wordt kleiner als stedelijkheid wordt toegevoegd in model 2. Dit duidt er op dat schooluitval voor migrantenjongeren samenhangt met de mate van stedelijkheid van de woonomgeving. Opnieuw zien we in aanvullende analyses dat stedelijkheid samenhangt met een patroon van hogere mate van uitval in alle herkomstgroepen; hoewel de coëfficiënten niet altijd significant zijn, gaan ze wel in dezelfde richting (niet in figuur).

Schooluitval in het middelbaar beroepsonderwijs

De kansen op schooluitval vanuit het mbo zijn weergeven in figuur 8.4.3. Het patroon voor schooluitval in het mbo is vergelijkbaar met schooluitval in het vo. Mannen en jongeren met een migratieachtergrond hebben een grotere kans op schooluitval in het mbo dan vrouwen en jongeren met een Nederlandse achtergrond. Het jongere geboortecohort heeft een kleinere kans op schooluitval dan het oudere cohort. Ook de kans op uitval in het mbo is gerelateerd aan stedelijkheid: degenen die wonen in een matig, sterk of zeer sterk stedelijke omgeving hebben meer kans op schooluitval vanuit het mbo dan degenen die wonen in een niet stedelijke woonomgeving. Aanvullende analyses laten zien dat dit voor alle groepen geldt, maar dat vooral de invloed van een sterk en zeer sterk stedelijke woonomgeving op de kans op schooluitval voor de Antilliaanse tweede generatie duidelijk groter zijn dan voor de andere groepen, terwijl het effect van stedelijkheid voor de andere groepen weliswaar overeind blijft maar wat kleiner is dan voor de jongeren met een Nederlandse herkomst (niet in figuur).

8.5Conclusie

Dit hoofdstuk laat de patronen in schooluitval onder jongeren met een tweede generatie migratieachtergrond zien in vergelijking met jongeren van Nederlandse achtergrond. Een belangrijke bevinding is dat schooluitval over het algemeen vaker voorkomt onder de tweede generatie, voor zowel mannen als vrouwen, dan bij jongeren met een Nederlandse achtergrond. De groep met een Chinese migratieachtergrond is echter een duidelijke uitzondering op deze regel. De reden hiervoor konden we in deze studie niet in detail achterhalen. Het duidt echter wel op het belang om niet enkel te kijken naar de vier grootste niet-westerse herkomstgroepen als het gaat om schooltrajecten onder de tweede generatie. Zoals een recent rapport voor de Wetenschappelijke Raad voor het Regeringsbeleid (2018) ook al onderstreepte, worden de Nederlanders met een migratieachtergrond steeds diverser qua achtergrond en doet een uitsluitende focus op de vier grootste groepen onrecht aan deze diversiteit.

Onze studie laat verder duidelijk zien dat schooluitval in de meeste gevallen een eenmalige ervaring is die tegelijkertijd verreikende consequenties kan hebben. Voor zowel mannen als vrouwen met verschillende migratieachtergronden geldt dat het in circa 80 procent van de gevallen bij één keer schooluitval in de schoolloopbaan blijft. Zoals eerder onderzoek (Pijpers, 2010) al schetste, blijkt het van belang te zijn om de patronen in schooluitval voor de verschillende onderwijsvormen (vo, vavo en mbo) van elkaar te onderscheiden. Schooluitval in het mbo komt namelijk het vaakst voor, gevolgd door uitval in het vo en het vavo. Opvallend is dat de leerlingen met een Nederlandse en Chinese achtergrond relatief vaker uitvallen in het vo dan de leerlingen met andere achtergrond. Het feit dat het merendeel van de schooluitvallers bij laatste observatie niet meer het onderwijs is ingestroomd en/of een startkwalificatie heeft behaald, toont aan dat eenmaal uit het systeem, terugkeren in het onderwijs niet zo eenvoudig is. Het voorkomen van uitval op welk moment van de schoolcarrière dan ook lijkt essentieel. Dit is in lijn met het beleid dat inzet op het terugdringen van voortijdige schoolverlaten onder alle onderwijsvormen. Inzetten op het voorkomen van schooluitval gecombineerd met hulp bij opnieuw instromen en het alsnog behalen van een startkwalificatie voor degenen die toch uitvallen lijkt daarmee de meest optimale strategie. Onze analyses laten daarnaast ook zien dat het tijd kost om weer in het onderwijs te stromen na schooluitval; de verschillen in instroom tussen de geboortecohorten 1990 en 1998 maken dat duidelijk. De relatief hoge uitval in het mbo in vergelijking met de andere schooltypen suggereert dat de stap tussen vmbo en mbo maakt dat er meer leerlingen uitvallen dan het geval is voor opleidingen die doorlopend zijn (havo, vwo). Verdere inzet op een goede doorloop en aansluiting van vmbo naar mbo is dus van groot belang.

Onze studie laat ook zien dat mate van stedelijkheid van de woonomgeving van belang is voor de kans op uitval. Voor alle herkomstgroepen lijkt uitval vaker voor te komen in de meer stedelijke gebieden dan in een minder stedelijke woonomgeving. Voor sommige groepen zijn deze effecten nog groter dan voor anderen. Voor bijvoorbeeld mannen en vrouwen met een Antilliaanse migratieachtergrond vinden we dat stedelijkheid het meest negatieve effect heeft op bijvoorbeeld uitval in het mbo. Ook zien we dat de kans op schooluitval tussen vier maten van stedelijkheid van de woonomgeving verschilt voor herkomstgroepen. Onze meting van stedelijkheid geeft echter slechts een eerste beeld van hoe de wooncontext en regio van belang is voor de schoolcarrière, maar de verschillen naar achtergrond duiden erop dat meer gedetailleerde analyses op dit aspect van belang zijn. Meer gedetailleerde data over zowel de buurt(-samenstelling) als regio zullen in vervolganalyses van het onderzoeksproject naar levenslopen van de tweede generatienoot3 hier licht op laten schijnen.

Kortom, er zijn duidelijke verschillen tussen de jongeren met verschillende migratieachtergronden te zien. Zo wijken leerlingen met een Chinese achtergrond in verschillende opzichten af van de patronen in schooluitval die we vinden voor degenen uit de vier grootste niet-westerse herkomstgroepen. Eerder onderzoek wijst uit dat de samenhang tussen onderwijsprestaties en schooluitval enerzijds en migratieachtergrond anderzijds veelal verklaard worden door sociaaleconomische positie van het gezin (Traag & van der Velden, 2007). Voor verder onderzoek is het dan ook van belang om kenmerken van het ouderlijk huis mee te kunnen nemen in de analyses.

Naast deze uitbreiding van de analyses naar sociaaleconomische herkomst van het ouderlijk huis zijn er nog een aantal andere zaken waar ons onderzoek slechts een eerste blik op werpt. Een van de beperkingen van deze studie is dat we enkel de groep geboren tussen 1990 en 1998 bestuderen omdat latere cohorten nog midden in het onderwijs zitten en uitvalpatronen voor hen nog niet volledig gereconstrueerd kunnen worden. Verdere opvolging, ook voor jongere cohorten, kan inzicht geven in verandering en stabiliteit. Ten tweede, onze data laten op dit moment nog niet toe om volledige schoolloopbanen in kaart te brengen waardoor kritieke fases in de schoolcarrière en de mogelijkheid op herinstroom in het onderwijs nog niet volledig in beeld zijn gebracht.

Ten derde, ondanks het kleine aantal leerlingen dat meer dan één keer uitvalt, zou dit toch een interessante groep kunnen vormen voor vervolgonderzoek. Er is namelijk weinig bekend rondom leerlingen die meerdere keren uitvallen. Tot slot, zou het interessant zijn om beter te begrijpen welke leerlingen niet uitvallen, en welke factoren bepalend zijn voor het succes van deze groep (in onze studie bijvoorbeeld de groep leerlingen met een Chinese migratieachtergrond).

Ondanks de beperkingen van ons huidige onderzoek, kunnen we concluderen dat schooluitval voor een aanzienlijke groep jongeren een bepalende ervaring is in hun levensloop. Deze heeft duidelijk consequenties niet alleen op hun schooluitkomsten, maar mogelijk ook op andere domeinen in hun leven voor zowel de korte als lange termijn. Inzetten op voorkomen van schooluitval is dan ook essentieel omdat voor eenmaal uitgevallen leerlingen de kans op het niet behalen van een startkwalificatie alleen maar groter wordt.

8.6Literatuur

Open literatuurlijst

Literatuur

Bloemendal C. & van Weert, C. (2016). Eindtoets-scores van generatiegroepen in het basisonderwijs. Jaarrapport Integratie 2016. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek.

Crul, M., & Heering, L. (red.). (2008). The position of the Turkish and Moroccan second generation in Amsterdam and Rotterdam: The TIES study in the Netherlands. Amsterdam University Press.

Gijsberts, M., Huijnk, W., & Vogels, R. (2011). Chinese Nederlanders. Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.

Hartgers, M., & Besjes, G. (2014). Voortijdig schoolverlaters na zes jaar. Jaarrapport Integratie 2014. Den Haag: Centraal Bureau voor de Statistiek.

Herweijer, L. (2008). Gestruikeld voor de start. De school verlaten zonder startkwalificatie. Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.

Herweijer, L., Iedema, J. & Andriessen, I. (2016). Prestaties en loopbanen in het onderwijs. Integratie in Zicht? Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.

Huijnk, W., & Andriessen, I. (2016). Integratie in zicht. De integratie van migranten in Nederland op acht terreinen nader bekeken.

Jennissen, R., Engbersen, G., Bokhorst, M., & Bovens, M. A. P. (2018). De nieuwe verscheidenheid: De toegenomen diversiteit naar herkomst in Nederland. WRR Verkenningen, (38).

Kullberg, J. (2012). Wonen. In: M. Gijsberts, W. Huijnk en J. Dagevos (red.), Jaarrapport integratie 2011 (p. 177–202). Den Haag: Sociaal en Cultureel Planbureau.

Landelijke vsv cijfers (2017). https://www.onderwijsincijfers.nl/kengetallen/onderwijs-algemeen/leerlingen-en-studenten/prestaties-voortijdig-schoolverlaten/landelijke-vsv-cijfers.

Meng, C., Verhagen, A., & Huijgen, T. (2014). Van opleiding naar arbeidsmarkt. Jaarrapport Integratie 2013. Den Haag: Sociaal Cultureel Planbureau.

Ooijevaar J. & Bloemendal, C. (red) (2016). Jaarrapport Integratie 2014. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek.

Portes, A., & Hao, L. (2004). The schooling of children of immigrants: Contextual effects on the educational attainment of the second generation. Proceedings of the National Academy of Sciences101(33), 11920–11927.

Traag, T., & van der Velden, R. K. (2007). Voortijdig schoolverlaten in het vmbo: de rol van individuele kenmerken, gezinsfactoren en de school. Sociaal-economische trends2, 16–22.

van der Vliet, R., Ooijevaar J. & Wobma E. (red) (2014). Jaarrapport Integratie 2014. Den Haag/Heerlen: Centraal Bureau voor de Statistiek.

Onderwijs in cijfers (2018). https://www.onderwijsincijfers.nl/kengetallen/sectoroverstijgend/na-het-onderwijs/nieuwe-voortijdig-schoolverlaters/landelijk-vsv-nieuw.

Noten

Gezien de kleine aantallen schooluitval in het vavo voor jongeren geboren in 1998 zijn deze niet meegenomen in de analyse.

Er waren te weinig vrouwen met een Chinese migratieachtergrond woonachtig in een matig stedelijke omgeving die schooluitval hebben gehad na het starten van een mbo opleiding om deze hier te kunnen presenteren.

Het project ‘50 jaar levenslopen in perspectief’ wordt uitgevoerd door NIDI en IISG en is gefinancierd via het KNAW onderzoeksfonds.

Colofon

Deze website is ontwikkeld door het CBS in samenwerking met Textcetera Den Haag.
Heb je een vraag of opmerking over deze website, neem dan contact op met het CBS.

Copyright foto’s: Hollandse Hoogte

Disclaimer en copyright

Leeswijzer

Verklaring van tekens

. Gegevens ontbreken
* Voorlopig cijfer
** Nader voorlopig cijfer
x Geheim
Nihil
(Indien voorkomend tussen twee getallen) tot en met
0 (0,0) Het getal is kleiner dan de helft van de gekozen eenheid
Niets (blank) Een cijfer kan op logische gronden niet voorkomen
2017–2018 2017 tot en met 2018
2017/2018 Het gemiddelde over de jaren 2017 tot en met 2018
2017/’18 Oogstjaar, boekjaar, schooljaar enz., beginnend in 2017 en eindigend in 2018
2015/’16–2017/’18 Oogstjaar, boekjaar, enz., 2015/’16 tot en met 2017/’18

In geval van afronding kan het voorkomen dat het weergegeven totaal niet overeenstemt met de som van de getallen.

Over het CBS

De wettelijke taak van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) is om officiële statistieken te maken en de uitkomsten daarvan openbaar te maken. Het CBS publiceert betrouwbare en samenhangende statistische informatie, die het deelt met andere overheden, burgers, politiek, wetenschap, media en bedrijfsleven. Zo zorgt het CBS ervoor dat maatschappelijke debatten gevoerd kunnen worden op basis van betrouwbare statistische informatie.

Het CBS maakt inzichtelijk wat er feitelijk gebeurt. De informatie die het CBS publiceert, gaat daarom over onderwerpen die de mensen in Nederland raken. Bijvoorbeeld economische groei en consumentenprijzen, maar ook criminaliteit en vrije tijd.

Naast de verantwoordelijkheid voor de nationale (officiële) statistieken is het CBS ook belast met de productie van Europese (communautaire) statistieken. Dit betreft het grootste deel van het werkprogramma.

Voor meer informatie over de taken, organisatie en publicaties van het CBS, zie cbs.nl

Contact

Met vragen kunt u contact opnemen met het CBS.

Medewerkers

Redactie

Martine de Mooij, Caroline Bloemendal en Dion Dieleman

Eindredactie

Annelie Hakkenes-Tuinman

Opmaakcoördinatie

Roel Schaart

Monitordeel

  1. Bevolking
    Carel Harmsen, Vincent de Heij, Niels Kooiman en Dominique van Roon
  2. Onderwijs
    Marijke Hartgers, Nelet Kuipers en Frank Linder
  3. Sociaaleconomische positie
    Ruben van Gaalen, Willem Gielen, Vincent de Heij, Frank Hoekema en Johan van Rooijen
  4. Criminaliteit
    Jurriën de Jong, Rob Kessels, Rianne Kloosterman, Michelle van Rosmalen en Wim Vissers
  5. Gezondheid
    Jan-Willem Bruggink en Laura Voorrips
  6. Sociale samenhang en participatie
    Hans Schmeets

Verdiepend deel

  1. Veranderingen in relatie- en gezinsvorming binnen de tweede generatie
    Gusta Wachter (NIDI/KNAW/RuG) en Helga de Valk (NIDI/KNAW/RuG)
  2. Schooluitval onder de tweede generatie
    Eva van der Heijden (IISG/KNAW/LEI) en Helga de Valk (NIDI/KNAW/RuG)