Auteur: Jaap Walhout, Jochem Zweerink
Plausibiliteitsanalyses Onderwijsachterstandenindicator Gemeenten

5. Analyse achterstandsscores

In dit hoofdstuk vergelijken we voorlopige en definitieve achterstandsscores in 2018/2019 (op basis van de voorlopige en definitieve gemeentelijke indeling 2021) alsmede voorlopige achterstandsscores in 2019/2020 (op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2022) en definitieve achterstandsscores in 2018/2019 (op basis van de definitieve gemeentelijke indeling 2021). We doen dit voor zowel achterstandsscores met als zonder drempel. 

Op basis van de voorlopige achterstandsscore wordt het budget voor de GOAB (Gemeentelijk Onderwijs Achterstanden Beleid) verdeeld en al een deel van het budget uitgekeerd. Op basis van de definitieve scores wordt ook definitief de verdeling van het budget vastgesteld. Eventuele wijzigingen in de achterstandsscore worden dan in de laatste uitbetaling van het budget gecorrigeerd. Een vergelijking tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores toont aan hoe groot deze wijzigingen en correcties zijn.

Er zijn een aantal oorzaken waardoor de definitieve achterstandsscores af kunnen wijken van de voorlopige scores. Allereerst kunnen scholen fuseren tussen de productie van voorlopige en definitieve scores. Hierdoor kan het gemiddelde opleidingsniveau van moeders op een school veranderen. Alleen als het een fusie is tussen twee vestigingen binnen hetzelfde BRIN-nummer verandert het gemiddelde opleidingsniveau van moeders niet. Doordat het gemiddelde opleidingsniveau van moeders op fusiescholen verandert, kunnen er twee effecten optreden. Ten eerste kunnen door het veranderen van het gemiddelde opleidingsniveau van de moeders sommige kinderen op een school na verwerking van de fusie net wel/niet onder de grenswaarde komen te liggen (afhankelijk van de richting waarin het gemiddelde verandert). Het tweede effect is dat de veranderingen in het gemiddelde opleidingsniveau van moeders ervoor zorgen dat zowel de grenswaarde als het populatiegemiddelde miniem wijzigen. Dat heeft tot gevolg dat sommige kinderen net wel of net niet onder de grenswaarde komen te liggen. Verder hebben deze kleine wijzigingen ook nog een kleine invloed op de achterstandsscores doordat zowel de achterstandsscore zonder drempel als de drempel niet iets anders uitpakken. Dit zijn echter over het algemeen wel kleine wijzigingen. Daarnaast kan door een fusie een school bij een andere gemeente worden ingedeeld. De punten van de verhuizende schoolvestiging verhuizen dus mee van de ene naar de andere gemeente. Ten tweede kan een wijziging van de gemeentegrens ervoor zorgen dat een peuter of school bij een andere gemeente wordt ingedeeld.

5.1 Vergelijking voorlopige en definitieve achterstandsscores op basis van voorlopige en definitieve gemeentelijke indeling 2021 (peiljaren 2018 en 2019)

De figuren 5.1.1 en 5.1.2 geven verschillen tussen voorlopige (horizontale as) en definitieve achterstandsscores (verticale as) in 2018/2019 weer, zowel voor achterstandsscores zonder (5.1.1) als met drempel (5.1.2). De figuren laten zien dat bijna alle gemeenten op of vlakbij de diagonaal liggen, wat betekent dat de verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores van gemeenten in 2018/2019 over het algemeen klein waren. 


Grootste absolute verschillen 

De tabellen 5.1.3 en 5.1.4 geven de gemeenten met de grootste negatieve (5.1.3) en positieve (5.1.4) verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores met drempel in 2018/2019 weer. De gemeente Hengelo heeft veruit het grootste negatieve verschil en de daarnaast gelegen gemeente Enschede veruit het grootste positieve verschil. Deze uitschieters zijn het gevolg van een schoolfusie, waardoor leerlingen die voorheen aan de achterstandsscore van Hengelo bijdroegen aan de achterstandsscore van Enschede bij gingen dragen. 

5.1.3 Grootste negatieve verschillen (met drempel)
gemeentevoorlopige achterstandsscoredefinitieve achterstandsscoreverschilverschil (%)
Hengelo4 533,554 231,83-301,72-6,66
Leeuwarden5 151,605 124,33-27,27-0,53
Rotterdam100 867,58100 850,31-17,27-0,02
Midden-Groningen3 767,383 756,62-10,76-0,29
Heerhugowaard3 117,473 108,82-8,66-0,28
Bergen (NH.) 136,88 128,47-8,41-6,15
Haarlem8 500,878 494,32-6,55-0,08
Hoorn4 695,834 690,02-5,81-0,12
Maastricht6 089,986 085,02-4,96-0,08
Olst-Wijhe 273,67 268,77-4,91-1,79

5.1.4 Grootste positieve verschillen (met drempel)
gemeentevoorlopige achterstandsscoredefinitieve achterstandsscoreverschilverschil (%)
Enschede13 167,0913 461,13294,042,23
Brielle 312,43 327,6115,184,86
Groningen7 620,337 630,7910,470,14
Almere21 006,5521 015,078,530,04
Nieuwkoop 544,77 552,437,661,41
Overbetuwe 547,74 554,837,091,29
Noordoostpolder3 186,913 193,276,360,20
Amsterdam89 796,6589 802,295,640,01
Teylingen 143,73 149,205,463,80
Haarlemmermeer4 754,244 759,685,440,11

Grootste percentuele verschillen 

De tabellen 5.1.5 en 5.1.6 geven de gemeenten met percentueel gezien de grootste negatieve (5.1.5) en positieve (5.1.6) verschillen tussen voorlopige en definitieve achterstandsscores met drempel in 2018/2019 weer. 

5.1.5 Grootste negatieve verschillen (met drempel)
gemeentevoorlopige achterstandsscoredefinitieve achterstandsscoreverschil (%)verschil
Hengelo4 533,554 231,83-6,66-301,72
Bergen (NH.) 136,88 128,47-6,15-8,41
Olst-Wijhe 273,67 268,77-1,79-4,91
Leeuwarden5 151,605 124,33-0,53-27,27
Peel en Maas 921,27 918,11-0,34-3,16
Midden-Groningen3 767,383 756,62-0,29-10,76
Het Hogeland1 195,201 191,74-0,29-3,46
Heerhugowaard3 117,473 108,82-0,28-8,66
Bernheze 470,39 469,28-0,24-1,12
Middelburg2 627,922 624,84-0,12-3,09

5.1.6 Grootste positieve verschillen (met drempel)
gemeentevoorlopige achterstandsscoredefinitieve achterstandsscoreverschil (%)verschil
Brielle 312,43 327,614,8615,18
Teylingen 143,73 149,203,805,46
Enschede13 167,0913 461,132,23294,04
Nieuwkoop 544,77 552,431,417,66
Overbetuwe 547,74 554,831,297,09
Lopik 542,68 547,870,965,20
Asten 337,41 338,110,210,71
Noordoostpolder3 186,913 193,270,206,36
Heeze-Leende 6,16 6,170,160,01
Groningen7 620,337 630,790,1410,47

5.2 Vergelijking definitieve (op basis van definitieve gemeentelijke indeling 2021; peiljaren 2018 en 2019) en voorlopige (op basis van voorlopige gemeentelijke indeling 2022; peiljaren 2019 en 2020) achterstandsscores

We vergelijken definitieve achterstandsscores voor 2018/2019 (op basis van de definitieve gemeentelijke indeling 2021) met voorlopige achterstandsscores voor 2019/2020 (op basis van de voorlopige gemeentelijke indeling 2022), zodat we een beeld krijgen van de stabiliteit van achterstandsscores tussen jaren. Mogelijke oorzaken van (sterke) dalingen in achterstandsscores zijn een daling van het aantal leerlingen en peuters, netto uitstroom van leerlingen en peuters met lage onderwijsscores en het stijgen van onderwijsscores van leerlingen en peuters. Verder spelen ook verhuizingen een rol doordat deze niet altijd gelijkmatig verdeeld zijn over de populatie. Bij sommige gemeenten is te zien dat de achtergrondkenmerken van de populatie kinderen die naar een gemeente toe verhuizen anders is dan de achtergrondkenmerken van de kinderen die naar een andere gemeente verhuizen. Een veelvoorkomende reden voor netto uitstroom van leerlingen en peuters met lage onderwijsscores is een daling van het aantal asielleerlingen. Meer informatie over de oorzaken van dalingen en stijgingen van achterstandsscores is te lezen in de brochure “Fluctuaties achterstandsscores scholen”4). Hoewel deze brochure is gericht op scholen, is de werking van de indicator voor gemeenten vergelijkbaar.

De figuren 5.2.1 en 5.2.2 geven verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2018/2019 (horizontale as) en voorlopige achterstandsscores in 2019/2020 (verticale as) weer, zowel voor achterstandsscores zonder (5.2.1) als met drempel (5.2.2). De figuren laten zien dat bijna alle gemeenten op of nabij de diagonaal liggen, wat betekent dat de voorlopige achterstandsscores in 2019/2020 over het algemeen vergelijkbaar waren met de definitieve achterstandsscores in 2018/2019. 


Grootste absolute verschillen 

De tabellen 5.2.3 en 5.2.4 tonen de gemeenten met de grootste negatieve (5.2.3) en positieve (5.2.4) verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2018/2019 en voorlopige achterstandsscores in 2019/2020. Beide tabellen bevatten vooral grotere gemeenten met hoge achterstandsscores. Dit is intuïtief, omdat grote gemeenten bij een vergelijkbaar percentueel verschil in absolute termen aanzienlijk grotere verschillen hebben dan kleinere gemeenten.
Verschillen in de achterstandsscores zijn het gevolg van verschuivingen in de samenstelling van de kindpopulatie door onder meer verhuizingen van kinderen tussen gemeenten. In sommige gemeenten is de ‘verhuisinstroom’ aanzienlijk anders van samenstelling dat de ‘verhuisuitstroom’. Verder kan een verandering in het aantal asielkinderen ook leiden tot een verandering van de achterstandsscores. 

5.2.3 Grootste negatieve verschillen (met drempel)
gemeentedefinitieve achterstandsscorevoorlopige achterstandsscoreverschilverschil (%)
Amsterdam89 80285 663-4 139-5
's-Gravenhage80 82779 228-1 599-2
Rotterdam100 85099 271-1 579-2
Utrecht25 21924 033-1 186-5
Eindhoven15 48715 104-383-2
Hengelo4 2323 873-359-8
Breda7 9287 575-354-4
Weert2 8272 561-266-9
Emmen6 8706 612-258-4
Hilversum4 1203 876-244-6

5.2.4 Grootste positieve verschillen (met drempel)
gemeentedefinitieve achterstandsscorevoorlopige achterstandsscoreverschilverschil (%)
Lelystad8 7909 2975076
Apeldoorn6 7047 0963926
Nissewaard6 7307 1063766
Ridderkerk3 1783 4803029
Stichtse Vecht1 2091 47626722
Capelle aan den IJssel5 3465 6072615
Vlaardingen8 7038 9452423
Zaanstad14 87015 1062352
Gilze en Rijen1 6971 93223414
Haarlemmermeer4 7604 9902315

Grootste percentuele verschillen 

De tabellen 5.2.5 en 5.2.6 geven de gemeenten met percentueel gezien de grootste negatieve (5.2.5) en positieve (5.2.6) verschillen tussen definitieve achterstandsscores in 2018/2019 en voorlopige achterstandsscores in 2019/2020 weer. Beide tabellen bevatten uitsluitend kleinere gemeenten, wat logisch is omdat in absolute zin bescheiden veranderingen voor deze gemeenten percentueel gezien grote veranderingen kunnen zijn. 

5.2.5 Grootste negatieve verschillen (met drempel)
gemeentedefinitieve achterstandsscorevoorlopige achterstandsscoreverschil (%)verschil
Vught79,1642,23-47-36,94
Eemnes58,1231,42-46-26,71
Ameland45,2627,78-39-17,49
Hattem163,76114,74-30-49,03
Son en Breugel170,80125,09-27-45,71
Vlieland32,4424,84-23-7,60
Boekel175,88135,36-23-40,52
Sint-Michielsgestel283,12227,17-20-55,95
Schiermonnikoog16,7013,46-19-3,24
Oudewater86,7671,64-17-15,12

5.2.6 Grootste positieve verschillen (met drempel)
gemeentedefinitieve achterstandsscorevoorlopige achterstandsscoreverschil (%)verschil
Waalre0,001,261,26
Heeze-Leende6,1717,8018911,63
Dinkelland48,85124,7215575,87
Leusden61,14148,2414287,10
Waterland56,61125,6912269,09
Midden-Delfland26,2956,9211730,64
Heumen41,5670,877129,32
Wierden54,8791,406736,53
Voorst63,20105,516742,31
Blaricum56,9588,735631,78

5.3 Nieuwe gemeenten

Tabel 5.3.1 geeft een overzicht van gemeenten die nieuw zijn in 2020. Een nieuwe gemeente is meestal een samenvoeging van (delen van) twee of meer oude gemeenten. 

5.3.1 Nieuwe gemeenten in 2020
gemeenteaantal kinderen (definitief)aantal kinderen (voorlopig)achterstandsscore (definitief)achterstandsscore (voorlopig)verschilverschil (%)
Purmerend15 91015 9634 213,474 376,80163,334
Dijk en Waard18 41518 3613 775,533 894,30118,783
Maashorst10 98610 9632 151,462 041,96-109,50-5
Land van Cuijk12 88012 6882 634,822 660,9026,081


4) Zie.