Leerlingaantal VO Amsterdam

Transcriptie

1 BEA economische argumentatie Leerlingaantal VO Amsterdam Verschillen verklaard & prognoses getoetst De ramingen van de ontwikkeling van de leerlingaantallen in het voortgezet onderwijs in Amsterdam lopen sterk uiteen. Voor een onderbouwd beleid ten aanzien van scholenbouw en formatieve bezetting is dit een grote handicap. De wethouder Onderwijs en onderwijskoepel OSVO hebben daarom een commissie ingesteld om te komen tot een gezamenlijke visie op de problematiek. Het voorliggende rapport is het eindverslag van de commissie. Commissie Ramingen en Prognoses Dienst Maatschappelijke Ontwikkeling Eindverslag

2

3

4

5 5

6

7 1

8 2

9 3

10 4

11 5

12 6

13 7

14 8

15 9

16 10

17 11

18 12

19 13

20 Prognose PEARL O+S PEARL -/- O+S Totalen Bevolking Bevolking Toename Natuurlijke aanwas Geboorten Sterften Saldo Buitenlandse migratie Immigratie (vertrek) Emigratie (vertrek) Saldo Binnenlandse migratie Vestiging Vertrek Saldo Onverklaarde bevolkinsgroei

21 15

22 16

23 17

24 18

25 19

26 20

27 21

28 22

29 23

30 24

31 25

32 26

33 27

34 28

35 29

36 30

37 31

38 32

39 Leerlingenprognose Amsterdam Onderzoeksnotitie Onderzoek in opdracht van DMO Amsterdam Sil Vrielink & Dik Leering MOOZ Onderzoek & QDelft november 2012

40 2012 MOOZ Onderzoek in opdracht van DMO Amsterdam. Alle rechten voorbehouden. Het is niet geoorloofd gegevens uit dit rapport te gebruiken in publicaties zonder nauwkeurige bronvermelding. 1 - leerlingenprognose amsterdam

41 Inhoudsopgave 1 Inleiding 3 2 Leerlingenprognoses voortgezet onderwijs 4 Bijlage A Tabellen leerlingenprognose amsterdam

42 1 Inleiding In opdracht van het ministerie van OCW is eerder dit jaar een leerlingenprognose gemaakt voor Amsterdam en omgeving 1. Hiervoor is gebruik gemaakt van een rekenmodel dat nauw aansluit bij het programma van eisen (PvE) van VNG 2. Omdat de uitkomsten van deze prognose sterk afwijkt van die van de Dienst Maatschappelijke Ontwikkeling 3 (zie Figuur 1.1), is een werkgroep prognoses gestart. Doel van deze werkgroep is om na te gaan wat de oorzaak is van de geconstateerd verschillen. Aan MOOZ Onderzoek is gevraagd om hiervoor enkele demografische scenario s door te rekenen, zodat duidelijk wordt in hoeverre de verschillen in leerlingenprognose kunnen worden verklaart door verschillen in bevolkingsprognose. In het vervolg van deze notitie presenteren we de belangrijkste uitkomsten hiervan. Figuur Leerlingenprognoses Amsterdam, DMO ResearchNed Vrielink & Leering (2012) Leerlingenprognose Zuidelijk Noord-Holland VNG (1999) Programma van eisen voor leerlingenprognoses. Zie: leerlingenprognose amsterdam

43 2 Leerlingenprognoses voortgezet onderwijs Prognose basisgeneratie Voor het opstellen van de leerlingenprognoses is door DMO en ResearchNed gebruik gemaakt van verschillende bevolkingsprognoses. Door DMO is gebruik gemaakt van de meest recente bevolkingsprognose van bureau Onderzoek & Statistiek (voor Amsterdam), en van de zogenaamde PRIMOS-prognose voor omliggende gemeenten. Tabel A.1 toont hiervan de uitkomsten. Door ResearchNed is gebruik gemaakt van de Regionale bevolkingsprognose van het Planbureau voor de leefomgeving (zie Tabel A.2). Figuur 2.1 toont de uitkomsten van de bevolkingsprognose voor Amsterdam. Uit de figuur blijkt dat de prognose van het planbureau (PEARL) vooral op de langere termijn veel hoger uitkomt dan die van O+S. Tot 2015 zijn de verschillen beperkt, maar daarna lopen ze snel op (tot ca in 2026). Voor de omliggende gemeenten is het beeld precies omgekeerd (zie Figuur 2.2). Hiervoor ligt de PRIMOSprognose juist hoger dan de prognose van het Planbureau voor de leefomgeving (PEARL) 4. Alleen voor enkele grote gemeenten (Almere, Haarlemmermeer en Zaanstad) valt de PEARL-prognose hoger uit (zie Tabel A.1 en Tabel A.2). Het percentage leerlingen uit deze gemeente is echter relatief beperkt (zie Tabel A.5). Figuur Prognose basisgeneratie Amsterdam, PEARL O+S 4 Figuur 2.2 heeft betrekking op een selectie van relevante randgemeenten: Diemen, Amstelveen, De Ronde Venen, Landsmeer, Haarlemmermeer, Waterland, Ouder-Amstel. Figuur 2.4 toont de resultaten voor alle randgemeenten die door DMO worden meegenomen in de prognose. 4 - leerlingenprognose amsterdam

44 Figuur Prognose basisgeneratie relevante Randgemeenten, PEARL PRIMOS In Tabel A.1 en Tabel A.2 (Bijlage A) zijn de prognoses weergegeven per gemeente. Leerlingenprognose Op basis van de hiervoor gepresenteerde bevolkingsprognoses is door ResearchNed en DMO een leerlingenprognose opgesteld. Daarbij zijn aannames gedaan omtrent de toekomstige ontwikkeling van de onderwijsdeelname. DMO is daarbij uitgegaan van cijfers over de afgelopen drie jaar (afvlakkende belangstelling), en ResearchNed 5 van cijfers over de onderwijsdeelname in 2011/12. Tabel A.3 toont de uitkomsten van beide leerlingenprognoses voor de periode Ten behoeve van de vergelijking, zijn hierbij drie scholen buiten beschouwing gelaten. Het gaat hierbij om drie verticale scholen: het Wellant College, het Media College, en Clusius. Gezien de verschillen in bevolkingsprognose, is het niet vreemd dat de leerlingenprognose van ResearchNed hoger uitkomt dan die van DMO. Vooral op de langere termijn zijn de verschillen groot (zie ook Figuur 1.1, p.3). Om na te gaan in hoeverre deze verschillen kunnen worden verklaart door verschillen in de basisgeneratie, zijn drie scenario s doorgerekend: 1. Op basis van de gemeentelijke bevolkingsprognose voor Amsterdam (O+S) is een nieuwe leerlingenprognose opgesteld. Hierbij zijn dezelfde deelnamepercentages gehanteerd als door ResearchNed. Verder zijn we voor omliggende gemeenten uitgegaan van de PEARL-prognose. In dit scenario is dus alleen de bevolkingsprognose voor Amsterdam aangepast. 2. In aanvulling op variant I is in variant II ook de bevolkingsprognoses voor de randgemeenten aangepast. We zijn daarbij net als DMO uitgegaan van de PRIMOS-prognose voor de basisgeneratie 6. Variant II geeft hiermee inzicht in het effect van de alternatieve bevolkingsprognoses voor Amsterdam én omgeving. 5 6 Bij het opstellen van de leerlingenprognose is ResearchNed er van uitgegaan dat de onderwijsdeelname de komende jaren op hetzelfde niveau blijft als in 2011, en dat het mobiliteitspatroon van leerlingen niet verandert. Het toekomstige aantal leerlingen is daarmee alleen afhankelijk van demografische ontwikkelingen. Tot de basisgeneratie wordt in de regel het aantal 12 t/m 18 jarigen gerekend (of beter: 70% van de 12-jarigen, plus alle 13 t/m 18 jarigen). In het rekenmodel zijn daarnaast ook de 11- en 19/20-jarigen meegenomen. Omdat hiervoor geen PRIMOS-data beschikbaar waren, zijn we voor deze groepen uitgegaan van de PEARL-prognose. Voor de basisgeneratie zijn we uitgegaan van dezelfde data als DMO ( 5 - leerlingenprognose amsterdam

45 3. Omdat de bevolkingsprognoses in het basisjaar iets afwijken, zijn de geschatte deelnamecijfers ook iets vertekend. Om de impact hiervan in beeld te brengen, is ten slotte ook nog een leerlingenprognose opgesteld o.b.v. nieuwe deelnamepercentages. Deze prognose gaat uit van de gemeentelijke bevolkingsprognose van O+S en PRIMOS-prognose voor omliggende gemeenten. Figuur 2.3 toont de uitkomsten van alle drie de scenario s, plus de leerlingenprognose van DMO. Uit de figuur blijkt dat de verschillen ten opzichte van de gemeentelijke prognose veel kleiner zijn dan met de oorspronkelijke prognose (zie ook Tabel A.4). De uitkomsten van variant I liggen over de hele linie zelfs wat lager. Dit komt omdat de gemeentelijke bevolkingsprognose voor Amsterdam ook een stuk lager ligt dan die van het planbureau voor de leefomgeving. Variant II en III liggen allebei een fractie hoger dan de gemeentelijke leerlingenprognose. De verschillen zijn echter klein. Dit geldt in het bijzonder voor variant III, waarin zowel de bevolkingsprognoses als de deelnamepercentages zijn gewijzigd 7. Op grond van deze resultaten kunnen we concluderen dat de verschillen tussen de leerlingenprognose van ResearchNed en DMO vooral worden veroorzaakt door demografische factoren. Circa 98 procent van het verschil kan worden verklaart door de gebruikte prognose van de basisgeneratie. Het resterende verschil hangt vermoedelijk samen met afwijkende veronderstellingen omtrent de onderwijsdeelname, en enkele methodische verschillen. Figuur Leerlingenprognose Amsterdam, Variant I Variant II Variant III DMO 7 De gemiddelde afwijking bedraagt 0,24%, in de periode leerlingenprognose amsterdam

46 Bijlage A Tabellen Tabel A.1 Ontwikkeling basisgeneratie Amsterdam e.o., Amsterdam Randgemeenten Almere Amstelveen Diemen Edam-Volendam Haarlemmermeer Landsmeer Ouder-Amstel Purmerend Weesp Zaanstad De Ronde Venen Waterland Totaal Bron: O+S (2012) Bevolkingsprognose Amsterdam ; DMO (2012) Basisgeneraties randgemeenten. o.b.v. PRIMOS leerlingenprognose amsterdam

47 Tabel A.2 Ontwikkeling basisgeneratie Amsterdam e.o., Amsterdam Randgemeenten Almere Amstelveen Diemen Edam-Volendam Haarlemmermeer Landsmeer Ouder-Amstel Purmerend Weesp Zaanstad De Ronde Venen Waterland Totaal Bron: PBL/CBS (2011) Regionale bevolkingsprognose leerlingenprognose amsterdam

48 Leerlingenprognose 8 Tabel A.3 Leerlingenprognose Amsterdam*, (peildatum 1 oktober) DMO Rekenmodel * Exclusief Wellant College (01OE), Media Collge (02PA), en Clusius College (25EF). Tabel A.4 Leerlingenprognose Amsterdam*, (peildatum 1 oktober) DMO ResearchNed Variant I Variant II Variant III * Exclusief Wellant College (01OE), Media Collge (02PA), en Clusius College (25EF). De cijfers over 2010 en 2011 betreffen teldata, gebaseerd op de situatie op 1 oktober leerlingenprognose amsterdam

49 Tabel A.5 Herkomst leerlingen in Amsterdam, Amsterdam ,3% 85,8% 85,3% Diemen ,7% 2,7% 2,8% Amstelveen ,2% 2,4% 2,5% De Ronde Venen ,1% 1,2% 1,3% Landsmeer ,2% 1,2% 1,3% Haarlemmermeer ,1% 1,2% 1,3% Waterland ,1% 1,1% 1,1% Ouder-Amstel ,0% 1,0% 1,0% Zaanstad ,8% 0,8% 0,7% Purmerend ,4% 0,5% 0,5% Almere ,4% 0,3% 0,3% Edam-Volendam ,2% 0,2% 0,2% Weesp ,1% 0,1% 0,1% Overige gemeenten ,4% 1,5% 1,7% Totaal % 100% 100% Bron: DUO (2012) Basisgegevens bekostigd onderwijs.; excl. Wellant College (01OE), Media College (02PA), en Clusius (25EF) leerlingenprognose amsterdam