Samenvatting
Kinderarmoede is een ingewikkeld probleem dat vele oorzaken kan hebben. Met behulp van een zelflerend data-analysemodel (machinelearning) heeft het CBS onderzocht welke kenmerken bijdragen aan de kans dat een arm kind het volgende jaar uit de armoede komt. Daarbij gaat het om kenmerken van de kinderen, hun ouder(s), het huishouden waarin ze leven en de buurt waarin ze wonen. Hierbij zijn zowel kenmerken meegenomen van de situatie waarin ze nu verkeren als van de veranderingen in de voorafgaande drie jaar. Dit is ook onderzocht voor een aantal specifieke subgroepen. Verder zijn er een aantal subgroepen bepaald die een grote of kleine kans hebben om uit de armoede te geraken. De uitkomsten kunnen helpen bij het voeren van armoedebeleid, bijvoorbeeld als het gaat om de vraag welke (groepen) kinderen specifieke aandacht verdienen.
Voor alle minderjarige kinderen die in 2020 in armoede leefden was de geschatte kans om in 2021 uit de armoede te komen 38 procent. De kans is op basis van diverse kenmerken goed te schatten. Er werden 252 kenmerken onderzocht, waarvan er enkele tientallen bijdragen aan de grootte van de geschatte kans.
De kenmerken die het sterkst bijdragen zijn:
- de leeftijd van het kind;
- of het huishouden in 2019 al inkomensarm was (weinig inkomen had);
- of er een verandering was in partnerschap van de vader of moeder;
- de leeftijd van de moeder bij geboorte.
Wat met name bijdraagt aan een grotere kans om uit de armoede te komen is dat het kind 10 jaar of ouder is, dat het huishouden in 2019 niet inkomensarm was, dat de ouder(s) een andere partner kregen, en dat de moeder al wat ouder is (29 jaar of ouder bij de geboorte van het kind).
In overleg met gemeenten zijn 13 subgroepen bepaald die nader zijn onderzocht. Gekeken is naar de geschatte kans voor elke groep om uit de armoede te komen en hoe die kans zich verhoudt tot de kans van het totaal. Vervolgens is onderzocht in hoeverre de belangrijkste kenmerken in deze subgroepen verschillen met die van het totaal.
Van deze subgroepen hebben kinderen in bijstandshuishoudens en kinderen tot en met 3 jaar die geen kinderopvangtoeslag krijgen de kleinste kans om uit de armoede te komen (27 procent en 28 procent). Kinderen tot en met 3 jaar die wel kinderopvangtoeslag krijgen, hebben juist een grotere kans dan gemiddeld, namelijk 46 procent. Kinderen in huishoudens van werkende ouders hebben de grootste kans om uit de armoede te komen. In huishoudens van werknemers gaat het om 55 procent, in huishoudens van zelfstandigen om 59 procent.
Naast deze 13 subgroepen zijn nog zeven andere subgroepen onderzocht. Deze groepen, die een grote of kleine kans hebben om uit de armoede te komen, zijn met behulp van een simpeler model bepaald op basis van data. Uit de analyse van deze subgroepen komen kenmerken naar voren die sterk bijdragen aan de kans om uit de armoede te komen:
- de inkomensbron van het huishouden;
- verandering van partnerstatus;
- de leeftijd van het kind;
- de duur van de inkomensarmoede van het huishouden.
Bij de subgroep met de kleinste kans (21 procent) om uit de armoede te komen, is sprake van de volgende kenmerken:
- het kind is jonger dan 14 jaar;
- het kind leeft in een huishouden dat moet rondkomen van een uitkering;
- er is al langer sprake van inkomensarmoede;
- er is geen verandering geweest in partnerschap van de ouder(s) en er is geen ouder/partner weggegaan uit het huishouden.
Bijna 50 procent van de arme kinderen valt in deze groep.
De grootste kans om uit armoede te komen (94 procent) heeft de kleine subgroep waarbij het huishoudinkomen uit werk komt en de ouder een nieuwe partner heeft, of het kind is verhuisd naar de andere ouder.
Conclusie
In dit onderzoek is machinelearning toegepast op een grote verzameling registerdata voor de hele populatie arme kinderen in Nederland. Diverse potentieel stimulerende en remmende factoren voor de kans dat een arm kind het jaar erna uit armoede komt konden hierdoor in samenhang worden onderzocht. De belangrijkste kenmerken die bijdragen aan de kans zijn in kaart gebracht. De kans om uit armoede te komen is op basis van diverse kenmerken goed te schatten. Ook zijn verschillende subgroepen bekeken en subgroepen met relatief grote en kleine kansen bepaald. Met name de groepen met een kleine kans kunnen potentiële doelgroepen zijn voor armoedebeleid.
Belangrijke kanttekening is wel dat alle geïdentificeerde verbanden correlaties zijn. Dat wil zeggen dat ze in samenhang met elkaar voorkomen en dat niet is vastgesteld welke kenmerken een oorzaak vormen voor een verhoogde of verlaagde kans om uit armoede te komen. Voor de vertaling naar armoedebeleid is inhoudelijke expertise of aanvullend onderzoek naar oorzaak en gevolg nodig.