Verschillen in het MBO

Transcriptie

1 Verschillen in het MBO Een onafhankelijke blik op de variatie in operationele, financiële en kwaliteitsprestaties van de MBO-instellingen anno 2017

2 WE ARE THE NEXT SCHOOL Quinten Smit Jan-Willem van Putten Rotterdam, oktober 2017

3 INHOUD 02 introductie 04 operationele prestaties 10 kwaliteitsprestaties 16 financiële prestaties 24 aanbevelingen 28 aanpak & verantwoording 29 over the next school 01

4 02 introductie BESTE BESTUURDERS De afgelopen jaren hebben MBO-instellingen het nogal voor de kiezen gekregen. Zij kregen te maken met teruglopende studentenaantallen en een nieuwe bekostigingssystematiek. Tel daarbij op dat sommige huidige bestuurders te maken hadden met forse erfenissen uit het verleden op het gebied van huisvesting en personeel. De komende jaren nemen de uitdagingen alleen maar toe: studentenaantallen lopen snel terug (vooral op de lagere MBO-niveaus), het regeerakkoord wijst op wéér grote veranderingen in de bekostiging en technologische ontwikkelingen leiden tot een sterk veranderende arbeidsmarkt.

5 INLEIDING Belangrijke keuzes dienen zich aan de komende jaren: Welke opleidingen bied je als instelling aan en blijf je bijvoorbeeld verlieslatende opleidingen aanbieden? Waarin investeer je om studenten te trekken en onderwijskwaliteit te verbeteren? Ga je aan de slag om het onderwijs te personaliseren? Is fuseren of verdere samenwerking de oplossing om het hoofd te bieden aan teruglopende studentenaantallen? Accepteer je dat je instelling zal krimpen, of probeer je studenten van concurrenten weg te kapen? Breng je een dikke flexibele schil aan in je personeel, of ben je te bang dat dit nieuwe docenten af zal schrikken? Hoe speel je in op de trend naar een leven lang leren? Dit is slechts een greep uit de prangende kwesties binnen de bestuurskamers van de verschillende MBOinstellingen. De speelruimte van bestuurders wordt beperkt door erfenissen uit het verleden en omgevingsfactoren, maar dat neemt niet weg dat de keuzes van bestuurders enorme impact hebben. Deze studie is geschreven op basis van analyse van publiek beschikbare data en een twintigtal interviews met diverse beleidsmedewerkers in de sector. Tijdens dit interviewproces konden we rekenen op interesse vanuit instellingsbesturen, resulterende in verschillende lopende projecten. Deze studie is te lezen als een case study voor wat er alleen al op basis van publiek beschikbare data mogelijk is. Met de data van een instelling zelf kunnen inzichten worden afgeleid die voor deze instelling nog veel interessanter zijn. Juist gebruik van deze inzichten leidt tot meer bewuste en betere beslissingen. Daarmee kan de datagedreven instelling het verschil maken ten opzichte van de gemiddelde instelling. Wij wensen u veel plezier met het lezen van deze studie en hopen dat deze voldoende prikkelt om tot nieuwe inzichten en discussies te komen. Tot slot bedanken we iedereen die betrokken was bij de totstandkoming van deze studie. 03

6 04 operationele prestaties OPERATIONELE PRESTATIES De MBO-instellingen kunnen, zoals al in de inleiding beschreven, heel wat veranderingen verwachten de komende 10 jaar. Dat kan ook gezegd worden over de afgelopen 10 jaar. Het landschap was, is, en blijft dus in beweging. Dit betekent echter niet dat instellingen aan de omstandigheden zijn overgeleverd. Althans, als we terugkijken naar de afgelopen jaren blijkt dat de groei of krimp van een MBO-instelling lang niet altijd met de ontwikkelingen in de regio meebeweegt.

7 Figuur 1 laat voor een aantal MBO-instellingen zien hoe het aantal doorstromers vanuit het vmbo zich van 2012 t/m 2016 ontwikkelde, afgezet tegen de groei van het aantal doorstromers in de regio. We tonen alleen 10 uitschieters (naar beide kanten), maar het beeld is duidelijk: de groei van een instelling kan fors afwijken van de groei in de omgeving. Je kunt speculeren over de oorzaken van deze ontwikkelingen, maar het beleid van instellingen lijkt zowel verband te houden met de positieve als negatieve uitschieters (de financiële episode bij ROC Leiden, de opsplitsing van Amarantis). Voor onderbouwde uitspraken over de oorzaken van deze uitschieters is echter meer onderzoek nodig. Ook de komende 10 jaar zal de groei ongetwijfeld flink uiteenlopen tussen instellingen én zullen de instellingen die hun zaken op orde hebben het relatief goed doen. FIGUUR 1 Sommige instellingen weten meer studenten vanuit het vmbo naar zich toe te trekken, ondanks krimp in de regio ontwikkeling instroom in gebieden waar regionale instroom sterk groeide [2016 t.o.v. 2012] ontwikkeling instroom in gebieden waar regionale instroom matig groeide [2016 t.o.v. 2012] Noorderpoort 5% 18% ROC Rivor 2% 9% Alfa-college 18% 31% ROC Gilde Opleidingen -3% 1% ROC Drenthe College 17% 10% ROC Ter AA -2% 0% ROC van Twente 15% 14% ROC Leeuwenborgh -1% 3% ROC van Amsterdam 14% 31% ROC Arcus College -7% -12% 1) Groei omgeving berekend met als startpunt het aantal vmbo-leerlingen dat van elke VO-school naar een instelling doorstroomde in Vervolgens is de gewogen groei van deze instellingen t/m 2016 gebruikt als inschatting voor de groei van de omgeving. Voor fusies en nieuwe VO-instellingen is gecorrigeerd. Bron: DUO, analyse The Next School Groei omgeving Groei instelling Om instellingen te helpen met hun toekomstplanning ontwikkelde de werkgroep Ramingen en Prognoses (in opdracht van DUO, onder regie van de MBO Raad) een planningstool met daarin de verwachte ontwikkeling van de studentenaantallen tot en met Figuur 2 laat per instelling de verwachte ontwikkeling zien van het totaal aantal studenten voor de periode 2016 tot en met 2027 (in het basisscenario ). Opvallend is de enorme spreiding tussen instellingen binnen dezelfde regio. Bij vakscholen wordt de meeste groei verwacht, terwijl de AOC s volgens de voorspelling fors zullen krimpen. 05

8 06 operationele prestaties FIGUUR 2 De voorspelde ontwikkeling van de studentenaantallen verschillen sterk per school en regio voorspelde ontwikkeling MBO-studenten per instelling [ ] Friesland Friesland College -13% ROC Friese Poort -15% Nordwin College -33% Groningen Drenthe Noorderpoort -16% Drenthe College -15% ROC Menso Alting -17% Alfa-college -19% AOC Terra -38% Noord-Holland Mediacollege 10% Nova College -2% Regio College -4% ROC van Amsterdam -5% ROC TOP -5% Horizon College -16% ROC Kop v. NH -22% Clusius College -28% Overijssel Cibap 9% Deltion College -7% Landstede -9% ROC van Twente -13% De Groene Welle -31% Utrecht Flevoland Nimeto Grafisch Lyceum U. ROC Midden NL 0% MBO Utrecht -1% MBO Amersfoort -7% Hoornbeeck College -16% Wellantcollege -23% SVO -25% 28% 20% ROC van Flevoland 1% Zuid-Holland ROC Leiden 21% Grafisch Lyceum R dam 21% LIS 11% STC 2% HMC 1% Zadkine -2% ROC Mondriaan -5% Albeda -8% ID College -10% Da Vinci College -14% Lentiz -22% Gelderland SOMA College 14% ROC Rijn IJssel -8% ROC A12-11% ROC Aventus -16% ROC Nijmegen eo -17% Graafschap College -18% ROC Rivor -18% Aeres -31% AOC Oost -33% Zeeland Scalda -12% Edudelta -24% Bron: DUO planningstool, analyse The Next School SiNTLUCAS ROC Ter Aa -3% ROC West-Brabant -6% Summa College -11% KW1C -11% Noord-Brabant 6% ROC Tilburg -12% ROC de Leijgraaf -12% De Rooi Pannen -17% AOC West Brabant -21% Helicon -27% Limburg Arcus College -13% ROC Gilde -15% ROC Leeuwenborgh -20% CITAVERDE -35%

9 De werkgroep Ramingen en Prognoses voorspelt fors krimpende regionale markten. In dat soort markten ligt felle concurrentie op de loer. Instellingen in dezelfde regio concurreren immers om dezelfde, krimpende, groep potentiële studenten. Daarbij komt dat krimpen als instelling niet eenvoudig is. Personeel en huisvesting maken samen meer dan 80% van de kosten uit. Slim management van huurcontracten en personeel - bijvoorbeeld door een flexibele personeelsschil - zijn daardoor essentieel voor instellingen die schokken op willen kunnen vallen. En schokken zullen er zeker zijn. De casus ROC Leiden liet recent nog eens zien hoe lastig noodgedwongen krimp van een MBO-instelling is. Complicerend waren onder meer de ontslagregels in het MBO. Het ontslaan van oudere werknemers die al lang in dienst zijn is duur. Bij ROC Leiden werd het verschuldigde wachtgeld per werknemer in de categorie 55 tot 59 jaar op bijna geschat. 1 Wachtgeld is sowieso een aanzienlijke kostenpost in het MBO: jaarlijks maakt DUO zo n 115 miljoen over naar de instellingen om deze kosten te dekken. Door de veranderende marktomstandigheden in het MBO neemt de druk om te concurreren toe. Krimpende studentenaantallen en de invoering van de ovkaart in het MBO zijn katalysators voor toenemende concurrentie. Toch zien we de afgelopen jaren juist veel instellingen die samenwerkingen aangaan. Zeker in krimpregio s slaan instellingen de handen ineen om opleidingen in de lucht te houden die bijvoorbeeld financieel moeilijk uitkunnen. Daarbij worden ze aangemoedigd door OCW, dat samenwerkingen organisatorisch makkelijker maakt, bijvoorbeeld door voor samenwerkende instellingen niet te eisen dat onderling BTW hoeft te worden betaald. Naast de samenwerkingen vindt coördinatie plaats in periodieke regionale overleggen. In deze overleggen bepalen de instellingen samen wie welke opleiding aan gaat bieden. Dit zou moeten leiden tot een efficiënt en macrodoelmatig onderwijslandschap. Helaas wordt dit type overleg in veel regio s nog maar weinig cijfermatige onderbouwd. In andere regio s gaat dat aanzienlijk beter. Dit is typisch een punt waar landelijke samenwerking uitkomst zou bieden. Waarom worden in dit kader niet op landelijk niveau doorrekeningen gemaakt, waar alle instellingen van kunnen profiteren? 1 Bussemaker, M. (2015, 15 juni). Financiële positie van publiek bekostigde onderwijsinstellingen [Kamerbrief], Bijlage 5: Berekening scenario wachtgelden bij ROC Leiden. 07

10 08 operationele prestaties Hoe macro-doelmatig is het MBO dan op dit moment? Een antwoord op deze vraag is complex en kent vele aspecten. Om een deel van zo n antwoord te geven werpen we in figuur 3 een blik op de overlap tussen opleidingen in de 8 gemeenten waar twee ROC s actief zijn. De overlap is in sommige steden fors. In Leeuwarden zijn zowel ROC Friese Poort als het Friesland College gevestigd. 66% van de studenten van deze ROC s volgt een opleiding die ook door de andere instelling aangeboden wordt. 2,3 Ook in Rotterdam en Zwolle is veel overlap. In Tilburg zien we een opvallende uitzondering: hoewel er twee ROC s gevestigd zijn, is de overlap in opleidingsaanbod slechts beperkt. FIGUUR 3 De overlap tussen aangeboden opleidingen binnen dezelfde gemeente is vaak groot percentage van studenten dat zelfde kwalificatie + niveau aan de andere instelling in de gemeente kan volgen [%2016] Grootste ROC Overlap Kleinste ROC Amersfoort MBO Amersfoort 37% 54% 9% Hoornbeeck College Amsterdam ROC Amsterdam 47% 50% 3% ROC TOP Groningen Alfa- college 62% 38% Menso Alting Leeuwarden Friese Poort 15% 66% 19% Friesland College Rotterdam Albeda College 11% 72% 17% Zadkine Tilburg ROC Tilburg 52% 20% 27% De Rooi Pannen Utrecht ROC Midden Nederland 42% 54% 4% MBO Utrecht Zwolle Deltion College 18% 74% 8% Landstede 100% 1) Overlap gewogen naar aantal studenten. Bron: DUO, analyse The Next School 2 Overlap is hier berekend op basis van de vraag of de twee instellingen exact dezelfde kwalificatie op hetzelfde niveau aanboden in Sommige instellingen tellen meer locaties, dit kon niet worden meegenomen in de analyse. Gevolg is dat de overlap binnen een stad kleiner kan zijn dan geschat, doordat een overlappende opleiding in werkelijkheid in een andere stad wordt aangeboden. Daar staat tegenover dat we uitsluitend exact dezelfde kwalificaties meenemen, als we ook gerelateerde opleidingen mee zouden nemen zou de overlap hoger uitkomen.

11 Met de afnemende studentenaantallen is te verwachten dat instellingen in de toekomst scherper zullen kijken of het aanbieden van een opleiding financieel nog wel rendabel is. Kleine opleidingen komen dan waarschijnlijk meer onder druk te staan. Een snelle analyse laat zien dat het aantal zeer kleine opleidingen (als we de grens leggen op minder dan 15 studenten) minstens 29% van het totaal aantal opleidingen bedraagt. 4 Het aantal zeer kleine opleidingen wisselt echter sterk tussen instellingen, zoals te zien is in Figuur 4. FIGUUR 4 Sommige scholen bieden voor een aanzienlijk deel kleine opleidingen aan percentage opleidingen met minder dan 15 studenten per school (top 10), [2016] Percentage kleine opleidingen (<15 studenten) Aantal kleine opleidingen (<15 studenten) Totaal aantal opleidingen Edudelta 69% ROC Menso Alting 67% ROC Rivor 63% AOC West Brabant 62% Lentiz 53% HMC 50% 8 16 Landstede 47% De Groene Welle 46% ROC de Leijgraaf 46% Nordwin College 44% Bron: DUO, analyse The Next School Uit de interviews voor deze studie bleek dat een groot deel van de instellingen strak monitort of (kleine) opleidingen nog rendabel zijn. Een ander deel van de instellingen doet dit echter niet consequent en/of zonder een helder beeld van de rentabiliteit per opleiding. 4 In deze analyse is gekeken naar het aantal kwalificaties op instellingsniveau met in totaal minder dan 15 studenten. Alleen opleidingen die nog nieuwe instroom hadden in 2016 zijn meegenomen. Omdat we geen gegevens hebben per instellingslocatie zit het niet in deze statistiek als een zeer kleine opleiding over meerdere locaties opgeteld boven de grens uitkomt. 09

12 10 kwaliteits prestaties KWALITEITSPRESTATIES In het verleden zijn veel MBO-instellingen gefuseerd met andere instellingen, om zo als school beter en efficiënter te opereren. Zo n 20 jaar geleden ging de fusiegolf in het MBO liggen, maar op dat moment was het aantal instellingen al enorm geslonken (zie de linkerhelft van figuur 5). Anno 2017 hebben we 65 instellingen over, afhankelijk van welke je meetelt. 60% van de Nederlandse MBO-studenten studeert aan een groot ROC, met meer dan studenten. Nog eens 24% van de MBO-studenten studeert aan een ROC met tot studenten. Een veel kleiner deel studeert aan een vakschool (6%) of AOC (5%).

13 FIGUUR 5 Het aantal instellingen is al jaren nagenoeg stabiel en de meeste studenten volgen hun opleding aan een van de grote ROC s aantal MBO-instellingen [ ] verdeling studenten over type en omvang MBO-instelling [aantal studenten, 2016] Groot (<10k) Middel (5-10k) Klein (2-5k) Zeer klein (<2k) ROC 60% 24% 89% (428k) VAK AOC 6% (28k) 5% (25k) Bron: CBS, Duo, analyse The Next School Inmiddels kunnen we de vraag stellen of al die schaalvergroting wel verstandig was. Een blik in de keuzegids MBO laat zien dat het vaak de kleine scholen zijn die goed uit de bus komen. Het ministerie lijkt geen voorstander van nog verdere schaalvergroting, zo werd onder het bewind van Minister Bussemaker de verzwaarde fusietoets voor MBO-instellingen ingevoerd. Wij hebben het verband tussen instellingsgrootte en onderwijskwaliteit onderzocht. Uitspraken doen over de kwaliteit van onderwijs is lastig, maar niet onmogelijk. In het hoofdstuk aanbevelingen aan het einde van deze studie doen wij nog suggesties om kwaliteitsmeting te verbeteren. Om toch iets over de kwaliteit te schrijven in deze studie is vooral gebruik gemaakt van de JOB-Monitor. 5 Wij zien weliswaar beperkingen in het gebruik van de JOB-monitor, maar op dit moment is de monitor de meest bruikbare metric voor kwaliteit. 5 Beperkingen zijn o.a. dat de monitor slechts om het jaar wordt afgenomen, dat er uitsluitend gesloten antwoordmogelijkheden zijn en dat de achtergrond van de invullende studenten veel invloed heeft op de resultaten. Waarom niet elk jaar een monitor (veel instellingen doen dat nu toch al), een aantal open vragen (semantische big data analyse levert veel meer aanknooppunten voor actie dan bijvoorbeeld het verschil tussen een 7,3 en een 7,5) en informatie over het type invuller? 11

14 12 kwaliteits prestaties Size does matter Op het eerste gezicht is het verband duidelijk; kleinere scholen worden door studenten als beter beoordeeld (zie figuur6). FIGUUR 6 Kleinere instellingen worden beter beoordeeld dan grotere instellingen beoordeling instellingen in JOB-monitor vs. aantal studenten op deze instelling (ingedeeld op schoolsoort) [2016] schoolsoort) [2016] Cijfer school 1 8,5 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5, ROC AOC Vakschool Aantal studenten 1) Gemiddeld cijfer gegeven als antwoord op de vraag Welk rapportcijfer geef je jouw school?. Bron: JOB-Monitor, DUO, analyse The Next School Een tweede blik op de grafiek laat echter iets anders zien: de kleinere instellingen die zo goed scoren zijn vrijwel allemaal vakscholen. Figuur 7 laat zien dat vakscholen veel beter worden beoordeeld dan andersoortige scholen. Verklaring hiervoor zou bijvoorbeeld kunnen zijn dat studenten van vakscholen pas zijn toegelaten na selectie, of dat zij al een duidelijker beeld van zichzelf en de gekozen opleiding hebben. Dit neemt natuurlijk niet weg dat een verschil in ervaren kwaliteit ook nog steeds het gevolg kan zijn van de kleinere hoeveelheid studenten aan deze instellingen.

15 FIGUUR 7 Vakscholen scoren beter dan andere scholen in de JOB-monitor gemiddeld rapportcijfer school, per type school [2016] gemiddeld rapportcijfer opleidingen, per type school [2016] Vakschool 7,5 Vakschool 7,5 ROC 6,6 ROC 7,0 AOC 6,6 AOC 7,0 Bron: JOB-monitor, analyse The Next School of zijn het vooral de vakscholen die het goed doen? Laten we daarom nog eens kijken naar de grafiek, maar dan zonder de vakscholen (zie figuur 8). We zien dat het negatieve verband tussen grootte van de instelling en score op basis van de JOB-monitor bijna helemaal vervalt. We kunnen niet anders concluderen dan dat de hypothese dat kleinere scholen gepaard gaan met betere kwaliteit verder onderzoek verdient. 13

16 14 kwaliteits prestaties FIGUUR 8 Zonder vakscholen is het negatieve verband tussen kwaliteit en de omvang van instellingen gering beoordeling instellingen in JOB-monitor vs. aantal studenten op deze instelling (ingedeeld schoolsoort) op [2016] schoolsoort) [2016] Cijfer school 1 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5, ROC AOC Aantal studenten 1) Gemiddeld cijfer gegeven als antwoord op de vraag Welk rapportcijfer geef je jouw school?. Bron: JOB-Monitor, DUO, analyse The Next School...gaat het niet om de grootte van de opleiding? De kritische lezer zou in kunnen brengen dat het niet alleen gaat om de grootte van de school, maar (misschien zelfs wel meer) om de grootte van de individuele opleiding(sgroepen). Uit de interviews voor dit rapport bleek dat sommige instellingen zoveel mogelijk autonomie aan de opleidingsgroepen geven. Deze instellingen hopen dat de individuele student op deze manier meer aandacht krijgt en niet verandert in een nummer. Wij hebben zelf kort gekeken of er een verband bestaat tussen de grootte van individuele opleidingen en kwaliteit. Eerste analyses suggereren dat dit verband niet bestaat en misschien zelfs omgekeerd geldt. De kwaliteit van de gebruikte gegevens laat echter zodanig te wensen over dat we deze analyses hier niet presenteren. Eerste analyses suggereren dat dit verband niet bestaat en misschien zelfs omgekeerd geldt, maar de kwaliteit van de gebruikte gegevens laat zodanig te wensen over dat we deze hier niet presenteren. Onderzoek naar de optimale opleidingsgrootte voor MBO-instellingen zullen wij doen zodra de juiste data hiervoor beschikbaar komt.

17 Een vraag die we open hebben gelaten is hoe instellingen hun kwaliteit kunnen verbeteren. De mogelijkheden om te investeren in het onderwijs zijn natuurlijk sterk afhankelijk van de financiële situatie van een instelling. Kunnen we dit ook historisch zien? Als instellingen in het verleden meer geïnvesteerd hebben, zou zich dat moeten uiten in een lagere solvabiliteit nu. We vinden echter geen negatief verband tussen solvabiliteit en beoordeling in de JOB-monitor. Sterker nog: instellingen die minder hebben uitgegeven worden gemiddeld als beter beoordeeld door studenten. In het volgende hoofdstuk gaan we dieper in op hoe de verschillende instellingen er op dit moment financieel voorstaan. FIGUUR 9 Er lijkt een positief verband te zijn tussen solvabiliteit en score in de JOB-monitor solvabiliteit tegenover JOB rapportcijfer school [2016] Solvabiliteit ) Onder solvabiliteit wordt in deze studie verstaan: het eigen vermogen exclusief voorzieningen ten opzichte van het totale vermogen. Dit is op groepsniveau berekend. 2) Gemiddeld cijfer gegeven als antwoord op de vraag Welk rapportcijfer geef je jouw school?. Bron: JOB-monitor, jaarverslagen instellingen, analyse The Next School JOB cijfer school 2 15

18 16 financiële prestaties FINANCIELE PRESTATIES In dit hoofdstuk kijken we naar de financiën van de MBO-instellingen, grotendeels op basis van de informatie die de instellingen zelf in hun meest recente jaarverslagen hebben gepubliceerd. Hierbij nemen we voor alle reguliere ROC s, AOC s en vakscholen de cijfers mee. Vanwege de financiële benchmark die de MBO-raad elk jaar uitbrengt, gaan we in deze studie slechts beperkt in op de ontwikkeling van de cijfers over de jaren, dat doet de financiële benchmark immers al. In plaats daarvan focussen we op verschillen tussen instellingen en de oorzaken daarvan.

19 Een eerste indicatie van de financiële situatie van een instelling krijgen we door te kijken naar de solvabiliteit en rentabiliteit (zie figuur 10). De rentabiliteit in het MBO was in 2016 zeer bescheiden, met gemiddeld 0,7%. 6, 7 Dit was lager dan de 4,1% in 2015, vooral door een toename van de personeelskosten met 6%. 8 Voor 2017 wordt een verdere daling verwacht, in de begrotingen wordt de gemiddelde rentabiliteit geschat op -0,3%. De solvabiliteit in het MBO was relatief hoog, namelijk gemiddeld 55%. 9 Opvallend bij zowel rentabiliteit als solvabiliteit zijn vooral de grote verschillen tussen instellingen. Qua rentabiliteit was 2016 vooral voor de AOC s geen goed jaar, met een gemiddeld verlies van 1%. De spreiding in rentabiliteit bij de AOC s is echter beperkt, sterke uitschieters zien we bij de ROC s en vakscholen (met De Rooi Pannen als positieve uitschieter bij de ROC s, en SVO als negatieve uitschieter bij de vakscholen). Ook qua solvabiliteit zien we enorme spreiding: van 7% voor het fuserende ROC Leiden tot 93% voor het Grafisch Lyceum Rotterdam (zie figuur 11). FIGUUR 10 AOC s hebben gemiddeld de laagste rentabiliteit, bij vakscholen varieert deze het meest gemiddelde rentabiliteit per type instelling [%, 2016] rentabiliteit per instelling [%, 2016] 6 Onder rentabiliteit wordt in deze studie verstaan: het resultaat (baten minus lasten) ten opzichte van de totale baten. Voor zover uitgesplitst in de jaarverslagen zijn uitsluitend de gegevens voor BVE gebruikt. 7 Voor ROC Leiden is het genormaliseerde resultaat over 2016 meegenomen, zodat de EUR 29,4 mln reddings-subsidie die in 2016 in de baten verwerkt is, niet te zwaar meeweegt. 8 Voor de vergelijking met de rentabiliteit in 2015 nemen we Summa College en Landstede niet mee, zij maakten in hun jaarverslaggeving voor 2015 geen uitsplitsing tussen BVE en VO. 9 Onder solvabiliteit wordt in deze studie verstaan: het eigen vermogen exclusief voorzieningen ten opzichte van het totale vermogen. Dit is op groepsniveau berekend. 17

20 18 financiële prestaties FIGUUR 11 De variatie in solvabiliteit tussen instellingen is enorm solvabiliteit per instelling (eigen vermogen / balanstotaal) [2016] Bij beschouwing van de financiële prestaties in het MBO komt één naam steeds terug: De Rooi Pannen. De Rooi Pannen scoort niet alleen in 2016 goed (14% rentabiliteit, 91% solvabiliteit), maar elk jaar. Vanuit deze sterke financiële positie heeft De Rooi Pannen in 2017 besloten om de studiekosten voor studenten af te schaffen, een besluit dat op veel landelijke media-aandacht kon rekenen. Hoe kan het dat een instelling als De Rooi Pannen het financieel zoveel beter heeft gedaan dan andere instellingen? We kijken naar de bekostiging en de kosten van instellingen om hier meer zicht op te geven. Opbrengsten: de opbrengst per student loopt fors uiteen tussen instellingen De opbrengsten van MBO-instellingen bestaan uit verschillende onderdelen. Het grootste deel vormt de rijksbijdrage (90%). Het grootste deel van de rijksbijdrage (~90%) wordt weer verdeeld op basis van een ingewikkeld wegingssysteem (een ander deel is bijvoorbeeld het resultaatafhankelijke budget. Zonder te diep op de details van de bekostiging in te gaan werpen we een korte blik op de uitkomsten van het systeem.

21 De rijksbijdrage wordt n+2 berekend, dus op basis van het schooljaar 2016/2017 wordt de rijksbijdrage voor 2018 verdeeld. De hoogte van de rijksbijdrage (officieel de rijksbijdrage voorexploitatiekosten en huisvestingskosten beroepsonderwijs ) wordt bepaald door de deelnemerswaarde en diplomawaarde van een instelling. In figuur 12 kijken we naar de uitkomsten van dit systeem voor 2018: de inkomsten per instelling per bekostigde deelnemer. In deze figuur betekent 100% dat een instelling het gemiddelde bedrag per student ontvangt. 10 Opvallend is dat de vakscholen meer geld per student krijgen dan de AOC s en een stuk meer dan de ROC s. Uitzondering is SVO, dat krijgt maar 58% van de gemiddelde inkomsten per student. De Leidse instrumentmakers School krijgt juist 142%, 2,4x meer dan SVO. Ook tussen de ROC s bestaan behoorlijke verschillen: koploper is De Rooi Pannen met 108%, ROC Rivor staat onderaan met 81%. FIGUUR 12 De hoogte van de bekostiging per student verschilt tussen instellingen: vakscholen en AOC s ontvangen meestal meer rijksbijdrage 2018 per student ten opzichte van gemiddelde 1 (gemiddelde = 100%) 142% 119% 110% 107% 103% 101% 98% 96% 94% 93% 92% 91% 86% 81% 58% 1) Met rijksbijdrage wordt hier gedoeld op de rijksbijdrage voorexploitatiekosten en huisvestingskosten beroepsonderwijs. De rijksbijdrage voor 2018 wordt bepaald o.b.v. de deelnemers/diploma's in schooljaar 2016/2017. Bron: Terugmelding Bekostigingsgrondslagen OCW/DUO (april 2017), analyse The Next School VAK AOC ROC 10 Het betreft een ongewogen gemiddelde. Ook de AOC s hebben we in dit overzicht opgenomen, verschil met de ROC s en vakscholen is dat deze in 2016 door het Ministerie van Economische Zaken werden bekostigd. Onder Rutte III zal dit veranderen. 19

22 20 financiële prestaties Wat bepaalt de deelnemerswaarde en diplomawaarde van een instelling, die samen bepalen op welk deel van de totale rijksbijdrage een instelling recht heeft? De deelnemerswaarde per student is hoger als deze BOL doet in plaats van BBL (de BOL/BBL-factor ), een dure opleiding volgt (de prijsfactor ), of nog niet lang in het MBO verblijft (de cascade ). De diplomawaarde is hoger als een student een diploma van een hoger niveau behaalt, en daarvoor nog geen diploma of een diploma van een lager diploma had. Figuur 13 geeft voor 8 ROC s een (sterk gesimplificeerde) indruk van waar de verschillen in rijksbijdrage ontstaan. 11 Binnen de deelnemerswaarde zien we vooral spreiding in de BOL/ BBL-factor. In de prijsfactoren en cascadefactor zien we weinig spreiding. Op de diplomafactor ontstaat wel veel verschil tussen ROC s. De Rooi Pannen krijgt hiervoor bijvoorbeeld 40% meer geld per student dan ROC Rivor. FIGUUR 13 De bekostiging is zo dat verschillen in rijksbijdrage met name worden bepaald door de BOL/BBL factor en diplomafactor bekostiging 2018, o.b.v r de BOL/BBL factor en diplomafactor Deelnemerswaarde (weging 80%) Diplomawaarde (weging 20%) [%, gemiddelde = 100%] BOL/BBL factor Prijsfactor Cascadefactor Diplomafactor SG De Rooi Pannen 108% 0,9 1,3 1,0 1,1 ROC Menso Alting 104% 1,0 1,2 1,0 0,9 Scalda 103% 0,9 1,3 1,0 1,0 ROC Leeuwenborgh 102% 0,9 1,3 1,0 0,9 MBO Amersfoort 88% 0,8 1,3 1,0 0,8 ROC Tilburg 86% 0,7 1,2 1,0 0,9 ROC Da Vinci College 86% 0,8 1,2 1,0 0,7 ROC Rivor 81% 0,7 1,3 1,0 0,8 1) BOL/BBL factor berekend als gemiddelde BOL/BBL factor per bekostigde student. 2) Cascadefactor berekend als gemiddelde cascadewaarde per bekostigde student. 3) Prijsfactor berekend als gemiddelde prijsfactor per bekostigde student. 4) Diplomafactor berekend als gemiddelde diplomawaarde per bekostigde student. Bron: Terugmelding bekostigingsgrondslagen OCW/DUO (april 2017), analyse The Next School 11 De simplificatie zit erin dat de berekening in werkelijkheid op opleidingsniveau plaatsvindt en niet op instellingsniveau. Daarnaast zetten we voor de diplomafactor het aantal diploma s af tegen het aantal bekostigde studenten in 2016/2017, de keuze zou ook gemaakt kunnen worden om deze af te zetten tegen het aantal diploma s. Dan zijn de verschillen nog groter, maar speelt er doorheen dat studenten vaak langer studeren voor een diploma op hoger niveau.

23 De gemiddelde prijsfactor verschilt slechts beperkt tussen de verschillende ROC s. Deze is wél bepalend voor de bekostigingsverschillen tussen ROC s (gemiddeld 1,3), AOC s (gemiddeld 1,4) en vakscholen (gemiddeld 1,5). Uit interviews met beleidsmedewerkers bleek dat de prijsfactoren vaak ruim achterlopen op de werkelijke verschillen in kosten tussen opleidingen. Aanpassing lijkt dus op zijn plaats, dat zorgt echter wel weer voor ongewenste onvoorspelbaarheid in de bekostiging. We hebben nog kort gekeken of we effecten konden ontdekken van de cascadebekostiging, maar deze is zo kort van kracht geweest dat effecten op basis van publieke data moeilijk waarneembaar zijn. Kosten: forse verschillen waar weinig peil op te trekken is De kosten van de verschillende MBO-instellingen bestaan op totaalniveau uit personeelskosten (gemiddeld 74%), huisvestingslasten (7%), afschrijvingslasten (6%) en overige lasten (13%). Een blik op de financiën maakt duidelijk dat de kosten fors verschillen tussen instellingen. Een benchmark is echter nog niet zo eenvoudig om een aantal redenen. Hoe vergelijk je een grotere instelling met een kleinere? Hoe vergelijk je instellingen met een wisselend aanbod aan opleidingen? En hoe vergelijk je pure MBO-instellingen met instellingen die ook nog VO en/of VAVO aanbieden? Wij hebben een poging gewaagd om de kosten te benchmarken. Toegegeven: dit soort benchmarks zijn zeer grof. Onze ervaring is echter dat ze een goed startpunt kunnen vormen voor discussie en diepere analyse. Laten we een start maken door alle instellingen die naast MBO ook VO of VAVO aanbieden niet mee te nemen in de benchmark. Zoals de linkerhelft van figuur 14 laat zien geldt zeker voor het agrarisch onderwijs dat MBO slechts een onderdeel is: deze scholen hebben meer VO leerlingen dan MBO studenten. Voor ROC s en vakscholen is deze groep relatief een stuk kleiner. De Rooi Pannen heeft het hoogste percentage VO leerlingen (20%), Zadkine het hoogste percentage VAVO studenten (8%). 21

24 22 financiële prestaties FIGUUR 14 Tussen scholen is een enorme variatie in het aandeel VO leerlingen en VAVO studenten AOC s: % studenten per type onderwijs ROC s en vakscholen:% studenten per [2016] [2016] type onderwijs [2016] onderwijs [2016] Clusius College 26% 74% SG De Rooi Pannen 80% 20% Wellantcollege 28% 72% ROC/AOC West-Brabant 82% Terra 34% 66% Landstede 85% Lentiz 35% 65% SiNTLUCAS 86% AOC Oost 35% 65% STC 88% CITAVERDE College 42% 58% Grafisch Lyceum R dam 89% Nordwin College 47% 53% Mediacollege Amsterdam 89% Edudelta Onderwijsgroep 51% 49% Summa College 92% 6% AOC Groenhorst 56% 44% Zadkine 92% 8% AOC De Groene Welle 72% 28% ROC Nova College 95% 5% MBO VO VAVO Bron: DUO, analyse The Next School Als we de instellingen die helemaal geen VO of VAVO aanbieden met elkaar vergelijken qua kosten per gewogen MBO-student vinden we interessante verschillen. Figuur 15 laat zien dat de kosten per student fors uiteenlopen, van EUR per student bij CIBAP tot EUR bij het SOMA college. We zien tevens dat sommige instellingen veel efficiënter zijn op bepaalde onderdelen. Zo geeft Menso Alting maar 257 per gewogen student uit aan huisvesting, significant minder dan de andere instellingen. Een specifiek punt dat meer aandacht verdient, zijn de overige kosten. Een goed georganiseerde afdeling Inkoop is essentieel om hierop een goed resultaat te behalen. In onze gesprekken bleken niet alle instellingen de processen op dit gebied op orde te hebben. Hierop zijn enorme besparingen mogelijk. Een goede organisatie van de inkoop start wat ons betreft altijd bij een zogenaamde kostenkubus, waar in staat hoeveel kosten, door welke afdeling of persoon binnen de organisatie, bij welke leverancier worden gemaakt.

25 FIGUUR 15 De kosten per gewogen student verschillen fors tussen instellingen totale kosten ( ) per gewogen student [2016] Personeel Huisvesting Afschrijvingen Overig SOMA College SVO ROC Albeda College MBO Amersfoort ROC Drenthe College Nimeto ROC Friese Poort ROC van Flevoland MBO Utrecht Noorderpoort Hoornbeeck College ROC Menso Alting Grafisch Lyceum Utrecht Leidse Instr Makers Sch HMB C I B A P ) Voor de weging is de systematiek gebruikt die OCW voor de bekostiging hanteert, waarin BOL 2,5 keer zo zwaar weegt als BBL, en hogere prijsfactoren gelden voor opleidingen die in theorie duurder zijn. In tegenstelling tot de bekostiging hebben we geen cascademodel gebruikt, omdat er geen reden is om aan te nemen dat het aantal jaren dat een student in het MBO verblijft e VO-instellingen invloed heeft is gecorrigeerd. op de jaarlijkse kosten per student. Bron: Jaarverslagen instellingen 2016, bekostigingsgrondslagen O, analyse The Next School 23

26 24 aanbeveling AANBEVELINGEN Op basis van onze analyses hebben wij drie aanbevelingen voor de sector: Stroomlijn de samenwerking met andere instellingen. Er vindt regelmatig overleg plaats tussen de verschillende instellingen, vooral binnen de regio. Wat ons betreft zouden deze overleggen beter onderbouwd kunnen worden met data. Een goede stap op dit gebied is de landelijk ontwikkelde Planningstool, met daarin de voorspellingen voor de ontwikkeling van de studentenaantallen. Deze tool scheelt data-analisten door het hele land maanden werk. Van dit type zijn er nog wel meer samenwerkingen voor de hand liggend: niet alleen op datagebied. Samenwerking op het gebied van opleidingen en stages heeft de potentie om veel MBO-medewerkers vrij te spelen om het onderwijs verder te verbeteren.

27 Voer actief beleid op het gebied van (big) data: What gets measured gets managed Bij de meeste instellingen wordt momenteel al veel data bijgehouden over studenten. Het doel hiervan is vaak puur operationeel, bijvoorbeeld om aan de eisen van de inspectie te voldoen. Data wordt echter nog beperkt ingezet voor strategische doeleinden, en met beperkt succes. Dit komt mede doordat de huidige data(weergaven) daartoe vaak onvoldoende mogelijkheid bieden. De vaak gebruikte Qlikview menu s bieden daarvoor onvoldoende flexibiliteit. In andere sectoren is het ondenkbaar dat grote beslissingen slechts op gevoel worden genomen en is datagedreven beleid de norm. Succesvolle moderne bedrijven als Uber, Netflix en Facebook leven van data en maken geen strategische beslissing zonder een helder beeld van de feiten. Voorbeelden van beleidsaspecten waarbij wij hebben gezien dat data onvoldoende wordt ingezet zijn o.a. de optimalisering van huisvesting, het inzichtelijk maken van inkoopkosten door middel van een kostenkubus (wie koop wat, in welke hoeveelheid, bij welke leverancier) en het monitoren en analyseren van doorstroom-, uitstroom- en verzuimdata. MBO-instellingen leiden mensen op om aan de slag te gaan op de arbeidsmarkt, maar hebben vaak opvallend weinig beeld bij de routes die hun alumni bewandelen. Gelukkig nemen overkoepelende organen als DUO stappen om een gedeelte hiervan centraal inzichtelijk te maken. Daarnaast raden wij scholen aan eigen instrumentarium te ontwikkelen voor kwaliteitsmeting. Zo wordt vaak te weinig gedaan met evaluaties en andere datapunten (bijv. aanwezigheid en cijfers) van individuele vakken, modules en docenten. We hebben van een aantal MBO s inmiddels benchmarks op teamniveau gezien. Hier is nog veel te verbeteren. Soms differentiëren deze zo weinig dat bepaalde (groepen van) opleidingen het ene jaar in de top 3 staan en het volgende jaar onderaan bungelen, zonder dat er daadwerkelijk veel in de kwaliteit is veranderd. Uit interviews bleek dat vaak weinig werd gedaan met de uitkomsten van de benchmarks, terwijl het hele benchmarkproces natuurlijk moet leiden tot gerichte veranderingen binnen teams. 25

28 26 aanbeveling Strategische beslissingen en kwaliteitsbenchmarks zijn slechts twee doelen van het gebruik van data bij bedrijven. Data wordt namelijk ook gebruikt om de klant zo goed mogelijk te kennen en het aanbod te personaliseren. Alhoewel er de afgelopen jaren veel is gesproken over gepersonaliseerd leren in het MBO, blijft de praktijk achter. Vaak wordt gesteld dat een instelling overgaat op gepersonaliseerd leren, terwijl het in werkelijkheid om gedifferentieerd leren gaat. Daarnaast worden de benodigde vereisten op het gebied van data vaak onvoldoende belicht. Goed uitgevoerd gepersonaliseerd onderwijs vergt een door en door datagedreven organisatie. Een extra uitdaging vormt hier dat MBOdocenten relatief oud zijn, met een gemiddelde leeftijd van 47,6 jaar per FTE in Haal de juiste competenties in huis!

29 Deze tijd vol snelle veranderingen vergt andere capaciteiten en functies binnen MBO-instellingen. Om de transformatie tot datagedreven organisatie te maken moeten instellingen bereid zijn te investeren in het aannemen van dataspecialisten die bekend zijn met de technieken van nu. Voor data-specialisten en programmeurs geldt dat 1 goede vaak beter is dan 10 slechte. Wij bevelen instellingen daarom aan voor hun team op zoek te gaan naar de beste mensen en deze hier goed voor te belonen, dit betaalt zich vrijwel altijd terug. In de interviews voor deze studie hebben wij enorme verschillen gezien in de wijze waarop MBO s de inkoop van producten en diensten hebben georganiseerd. De resultaten hiervan zijn ook duidelijk terug te zien in de kostenbenchmark. Bij sommige scholen koopt elke afdeling zelf in, bij andere is er geen beleid om meerdere offertes op te vragen, bij weer andere is de kostenkubus niet in beeld. Deze verschillen resulteren in grote verschillen in inkoopkosten. Een strak datagedreven inkoopbeleid en in andere sectoren geharde inkopers zouden voor veel instellingen geen overbodige luxe zijn. Tot slot is er al veel geschreven over de overgang naar de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) en de grote gevolgen hiervan voor de privacy-eisen aan scholen. Eén daarvan is dat instellingen een interne toezichthouder op de verwerking van persoonsgegevens aan zullen moeten stellen (de Functionaris voor de Gegevensbescherming ). Wij raden instellingen aan om hun organisatie zo snel mogelijk klaar te maken voor deze nieuwe wetgeving. 27

30 28 aanpak AANPAK & VERANTWOORDING Deze studie is gebaseerd op verschillende (openbare) bronnen en een twintigtal interviews. De onderstaande databronnen zijn gebruikt bij de analyses: De meest recente jaarverslagen (2016) van de diverse instellingen De resultaten van de meest recente JOB-monitor (2016) De Planningstool ontwikkeld door de werkgroep Ramingen en Prognoses (in opdracht van DUO, onder regie van de MBO Raad) Openbare onderwijsdata van DUO met de historische ontwikkeling in inschrijvingen en doorstroom De Terugmelding Bekostigingsgrondslagen (TBG) voor deelnemers / diploma s 2016/2017 (gebruikt bij de berekening van de rijksbijdrage voorexploitatiekosten en huisvestingskosten beroepsonderwijs 2018) De Bekostigingsinformatie op onderwerp en het overzicht financiële beschikkingen onder de Instellingsinformatie van DUO CBS-data m.b.t. de ontwikkeling van het aantal MBO-instellingen sinds 1990

31 OVER THE NEXT SCHOOL The Next School is een nieuw advieskantoor op het gebied van data en applicaties voor onderwijsinstellingen. Wij geloven dat belangrijke strategische beslissingen van een instelling waar mogelijk ondersteund moeten worden met data. Bovendien merken wij dat met een combinatie van data analyse en korte interviews met docenten en beleidsmedewerkers, belangrijke verbeterpunten geïdentificeerd kunnen worden bij instellingen. Daarnaast zien wij dat de vooruitgang van de technologie, mits goed gebruikt, veel kansen biedt om het onderwijs beter en boeiender te maken. Wij hebben jarenlang (inter)nationale ervaring opgedaan in sectoren buiten het onderwijs. Centraal hierbij stond steeds het op een creatieve manier toepassen van big data-analyse en de laatste technologie. Voorbeelden van projectervaring zijn het helpen van ziekenhuizen bij de keuze voor specialisaties, het ontwikkelen van applicaties voor zorgverzekeraars, het assisteren van een educatieve uitgeverij bij hun groeistrategie en het bedenken van een nieuwe online verkoopstrategie voor een modelabel. Wij zien veel kansen om ook het onderwijs te helpen innoveren door creatief strategisch advies en inzet van nieuwe technologie. De eerste projecten bij verschillende MBO-instellingen zijn al aan de gang, onder meer gericht op de mogelijkheden die de inzet van data biedt op het vlak van gepersonaliseerd leren. Deze studie is bedoeld als startpunt voor discussies in de bestuurskamers van MBO-instellingen. Vindt u het interessant om nog een keer door te praten over de bevindingen in dit onderzoek, dan horen we graag van u. Contact kan in dat geval worden opgenomen met Quinten Smit via quinten@thenextschool.nl of

32