Search

Het PBL heeft samen met het Researchcentrum voor Opleiding en de Arbeidsmarkt (ROA) een model ontwikkeld dat voor vijf jaar vooruit laat zien waar knelpunten op de arbeidsmarkt kunnen ontstaan bij de uitvoering van het klimaatbeleid. De inzichten uit het model helpen partijen zoals werkgevers, opleiders en de overheid te zien waar bijsturing nodig is om te voorkomen dat arbeidsmarktknelpunten het halen van het klimaatdoel belemmeren. Dit rapport beschrijft de opzet van het PBL-ROA-model en de resultaten van een analyse van de arbeidsmarktknelpunten.

In het eerste jaar sinds de start van de COVID-19-crisis hebben scholen in het primair onderwijs tweemaal langdurig de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021. In het tweede COVID-jaar werd de kerstvakantie in schooljaar 2021/2022 een week vervroegd. Daarnaast werden scholen geconfronteerd met lesuitval door afwezigheid van zowel leerlingen als leerkrachten.

In het eerste jaar sinds de start van de COVID-19 crisis hebben scholen in het primair onderwijs tweemaal langdurig de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021. In het tweede COVID-jaar werd de kerstvakantie in schooljaar 2021/2022 een week vervroegd. Daarnaast werden scholen geconfronteerd met lesuitval door afwezigheid van zowel leerlingen als leerkrachten. Leerlingen hebben daarom ook in dit tweede COVID-jaar minder mogelijkheden gehad om fysiek les te krijgen en moesten navigeren in een onzekere situatie. Welke consequenties heeft dit voor de leergroei van leerlingen in het tweede COVID-jaar, en hoe verhoudt deze (vertraging in de) leergroei zich tot het eerste COVID-jaar?

In het afgelopen anderhalf jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste schoolsluiting voor reguliere basisscholen (zie Factsheet 1) en de effecten van de tweede schoolsluiting (zie Factsheet 5). Toen concludeerden we dat de gevolgen van een heel jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hadden om fysiek les te krijgen groot waren. De leergroei was bij alle drie de onderzochte domeinen vertraagd, vooral bij begrijpend lezen. Inmiddels zijn de resultaten bekend van de eindtoetsen (E-toetsen) die in mei/juni van het schooljaar 2020/2021 zijn afgenomen. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van anderhalf jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Heeft de vertraging die we na de eerste en tweede schoolsluiting hebben geconstateerd zich voortgezet of zijn scholen en leerlingen erin geslaagd om de vertraging (deels) in te halen?

In het afgelopen anderhalf jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste en de tweede schoolsluiting voor reguliere basisscholen op het moment van de middentoetsen (M-toets) van maart 2021 (zie Factsheets 3 en 7). Toen concludeerden we dat de gevolgen groot waren, maar ook dat scholen daarbij sterk verschillen. De vertraging in de leergroei was het sterkst bij scholen met relatief veel leerlingen uit lagere sociaaleconomische milieus, bij scholen die relatief klein zijn en bij scholen die eerder al een lagere leergroei lieten zien. Inmiddels zijn de resultaten bekend van de eindtoetsen (E-toets) die in mei/juni van het schooljaar 2020/2021 zijn afgenomen. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van anderhalf jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Zijn er nog steeds (grote) verschillen tussen scholen?

Gedurende de tweede helft van het schooljaar 2019/20 is er een (gedeeltelijke) schoolsluiting geweest in het primair onderwijs vanwege de COVID-19-crisis. Wat is het gevolg geweest voor de leergroei bij leerlingen in het reguliere basisonderwijs? In dit factsheet belichten we enkele van de landelijke gevonden verschillen tussen scholen.

Gedurende de tweede helft van het schooljaar 2019/20 is er een (gedeeltelijke) schoolsluiting geweest in het primair onderwijs vanwege de COVID-19-crisis. Wat is hiervan het gevolg geweest voor de leergroei bij leerlingen in het reguliere basisonderwijs? In dit factsheet kijken we naar de landelijke gevolgen van de schoolsluiting voor verschillende groepen leerlingen.

Gedurende de tweede helft van het schooljaar 2019/20 is er een (gedeeltelijke) schoolsluiting geweest in het primair onderwijs vanwege de COVID-19-crisis. Dit heeft flinke gevolgen gehad voor de leergroei voor leerlingen in het reguliere basisonderwijs. Eerder1 lieten we zien dat de vertraging in leergroei bij leerlingen met een lage sociaaleconomische status (SES) ongeveer anderhalf keer zo hoog is als bij leerlingen met een hoge SES. Ook lieten we zien dat de vertraging in leergroei voor laagpresterende leerlingen ongeveer twee keer zo groot is als voor hoogpresterende leerlingen. In dit factsheet kijken we of de gevolgen van de schoolsluiting voor deze twee groepen leerlingen versterkt worden als ze ook op een school zitten met relatief veel lage-SES-leerlingen of relatief veel laagpresteerders. Voor de overzichtelijkheid kijken we daarbij uitsluitend naar de leergroei in de Cito-vaardigheidsscores bij rekenen-wiskunde

There is ample evidence from different research disciplines that location factors such as employment opportunities or the availability of amenities and facilities are a powerful predictor of settlement behaviour. Recent research suggests that citizens’ mean personality traits could be an additional predictor of where young people settle. We therefore explore 1) the extent to which recent graduates in the Netherlands are geographically clustered with respect to five different personality traits, 2) whether the geographical clustering of graduates is intensified as they grow older, 3) how regional environmental characteristics are related to personality traits, and 4) the extent to which personality traits play a role in graduates’ location choices. Our results reveal a distinct geographical clustering of personality traits among the different regions in the Netherlands. We also show that this geographical clustering becomes more blurred as graduates age. The results furthermore show robust associations between personality traits and several environmental characteristics with respect to demographic, economic, health, political, sociocultural, crime, and religious outcomes. In addition, we show that personality traits play a role in graduates’ location choices. Economic factors seem to have a larger impact in determining location choices than personality traits.

Skills and skill mismatches affect workers’ productivity. However, current approaches to measuring this problem fail to specify the underlying mechanism. In this paper, we develop a new perspective by integrating skill proficiency and skill use into a new concept called ‘effective skill’. Effective skill is defined as a multiplicative function of skill proficiency and skill use. The intuitive understanding of this concept is that a skill can have no effect on productivity if it is not used and, vice versa, the effect of using skills is moderated by the skill proficiency level. We develop a skill matching model using data from the OECD PIAAC Survey. We show that there is no effect of numeracy on wages, other than through the use of numeracy skills. Moreover, we show that a skill mismatch model based on this concept is superior to alternative skill mismatch models in explaining wage differences.

Workers with a college degree earn substantially more than workers with no such degree. Using recent data from 22 OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) countries, we estimate this college wage premium at 28 per cent for male full-time working employees, on average, ranging from 18 per cent in Sweden to 50 per cent in the Slovak Republic. This premium is largely explained by the higher skill levels of graduates from higher education combined with their use of these skills at work, as well as the match with job requirements for this skill proficiency and skill use. We find no effect of labour market institutions (e.g. the employment protection legislation or the coverage rate) on cross-country differences in the college wage premium. However, we find that cross-country variation in this premium is related to the relative supply of higher educated workers. Moreover, we find evidence that cross-country differences in the college wage premium are related to the degree to which educational credentials signal skills.

Policy measures to combat low literacy are often targeted at the level of municipalities or regions with an above-average population with low literacy levels. However, current surveys on literacy do not contain enough respondents at this level to allow for reliable estimates, at least when using only direct estimation techniques. To provide more reliable results at a detailed regional level, alternative methods must be used. The aim of this paper is to obtain literacy estimates at the municipality level using model-based small area estimation techniques in a hierarchical Bayesian framework. To do so, we link Dutch Labour Force Survey data to the most recent literacy survey available, that of the Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC). We estimate the average score, as well as the percentage of people with a low literacy level. Additional complications arise, as the PIAAC framework assumes that test scores reflect an underlying latent construct. Moreover, as an adaptive design has been used with rotating modules, not all respondents are assigned the same test items. This is why an item response model is used with multiple imputation resulting in 10 so-called plausible values for the literacy proficiency level per respondent. Variance estimators for our small area predictions explicitly account for this imputation uncertainty. The average literacy score is estimated with a unit-level model, while the percentage of low literates is estimated using an area-level model utilizing pooled variance. Optimal models are selected using a conditional Akaike information criterion score. Municipalities with less than 40,000 inhabitants were clustered with neighboring municipalities to ensure sufficiently large sample sizes. The PIAAC survey is currently carried out in 36 countries. Most of these countries also have labor force surveys that contain similar information as the one used in this analysis. This opens up the possibility of applying the same method in other countries.

Occupational winners and losers in the Dutch labour market 1996-2012 Occupational winners and losers in the Dutch labour market 1996-2012 The occupational structure of the Dutch labour market is changing rapidly. In the years 1996-2012 the educational level of the labour force has increased constantly, which is indicative of knowledge intensification in the economy. Occupations that employ average educated workers have been shrinking, while occupations that employ high educated individuals have been growing. This is consistent with the polarization hypothesis, but these changes are very gradual. Wage growth, computer use and level of problem solving skills all correlate positively with the growth rate of employment in occupations. This suggests that IT skills and the ability to handle complex information are increasingly important in today’s labour market.

In de afgelopen twee jaar hebben scholen in het primair onderwijs tweemaal langduriger de deuren moeten sluiten vanwege de COVID-19-crisis: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021. In het schooljaar 2021/2022 werd de kerstvakantie een week vervroegd. Daarnaast werden scholen geconfronteerd met lesuitval door afwezigheid van zowel leerlingen als leerkrachten. Het kwam zelfs voor dat hele klassen thuis moesten blijven of dat scholen er zelf voor moesten kiezen om helemaal te sluiten vanwege een hoog aantal COVID-19-besmettingen op school. Leerlingen hadden zo twee jaar lang minder mogelijkheden om fysiek les te krijgen en moesten navigeren in een onzekere situatie. Welke consequenties heeft dit gehad voor de leergroei van leerlingen? We maken de balans op na twee jaar COVID-19.

In het afgelopen jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste schoolsluiting voor reguliere basisscholen voor verschillende groepen leerlingen (zie Factsheet 2). Toen concludeerden we dat er meer vertraging was in de leergroei bij kwetsbare leerlingen, zoals leerlingen met een lage of gemiddelde sociaaleconomische achtergrond. Inmiddels zijn de resultaten bekend van de midden-toetsen (M-toetsen) die in februari-maart van dit schooljaar (2020/2021) zijn afgenomen. We kijken naar landelijke Cito-vaardigheidsscores voor de domeinen begrijpend lezen, spelling en rekenen-wiskunde. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van een heel jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Zijn de verschillen tussen groepen leerlingen die we bij de eerste schoolsluiting zagen hetzelfde gebleven?

Gedurende de tweede helft van het schooljaar 2019/20 is er een (gedeeltelijke) schoolsluiting geweest in het primair onderwijs vanwege de COVID-19-crisis. Wat is hiervan het gevolg geweest voor de leergroei bij leerlingen in het reguliere basisonderwijs? In dit factsheet kijken we naar de landelijk gemiddelde effecten op de Cito-vaardigheidsscores van leerlingen bij de domeinen begrijpend lezen, spelling en rekenen-wiskunde.

In het afgelopen jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste schoolsluiting voor reguliere basisscholen (zie Factsheet 1). Toen concludeerden we dat de gevolgen groot waren. De leergroei was bij alle drie de onderzochte domeinen vertraagd, vooral bij begrijpend lezen (25% minder leergroei), maar ook bij rekenen-wiskunde (16% minder leergroei) en bij spelling (14% minder leergroei). Inmiddels zijn de resultaten bekend van de midden-toetsen (M-toetsen) die in februari-maart van dit schooljaar (2020/2021) zijn afgenomen. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van een heel jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Heeft de vertraging die we voor de eerste schoolsluiting hebben geconstateerd zich voortgezet of zijn scholen erin geslaagd om de vertraging deels in te halen?

In het afgelopen anderhalf jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en halverwege het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste en de tweede schoolsluiting voor reguliere basisscholen op het moment van de middentoetsen (M-toets) van maart 2021 (zie Factsheets 5 en 6). Toen concludeerden we dat er meer vertraging was in de leergroei bij kwetsbare leerlingen, zoals leerlingen met een lage of gemiddelde sociaaleconomische achtergrond of leerlingen uit grote gezinnen. Inmiddels zijn de resultaten bekend van de eindtoetsen (E-toets) die in mei/juni van schooljaar 2020/2021 zijn afgenomen. We kijken naar de landelijke Cito-vaardigheidsscores voor de domeinen begrijpend lezen, spelling en rekenen-wiskunde. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van anderhalf jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Is de vertraging nog steeds het grootste bij kwetsbare leerlingen?

In het afgelopen jaar hebben scholen in het primair onderwijs twee keer de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 (half maart t/m half mei) en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021 (half december tot begin februari). Eerder heeft het NCO al gerapporteerd over de effecten van de eerste schoolsluiting voor reguliere basisscholen. Toen concludeerden we dat de gevolgen groot waren, maar ook dat scholen daarbij sterk verschillen (Factsheet 3). De vertraging in de leergroei was het sterkst bij scholen met relatief veel leerlingen uit lagere sociaaleconomische milieus, bij scholen die relatief klein zijn en bij scholen die eerder al een lagere leergroei lieten zien. Inmiddels zijn de resultaten bekend van de midden-toetsen (M-toetsen) die in februari-maart van dit schooljaar (2020/2021) zijn afgenomen. De landelijke cijfers van de Cito-vaardigheidsscores hebben betrekking op de drie domeinen begrijpend lezen, spelling en rekenen-wiskunde. Daarmee kunnen we de gevolgen in kaart brengen van een heel jaar waarin leerlingen minder mogelijkheden hebben gehad om fysiek les te krijgen. Zijn de verschillen tussen scholen die we voor de eerste schoolsluiting zagen hetzelfde gebleven of zijn die afgenomen?

In het eerste jaar sinds de start van de COVID-19-crisis hebben scholen in het primair onderwijs tweemaal langduriger de deuren moeten sluiten: in de tweede helft van het schooljaar 2019/2020 en in de eerste helft van het schooljaar 2020/2021. In het tweede COVID-jaar werd de kerstvakantie in schooljaar 2021/2022 een week vervroegd. Daarnaast werden scholen geconfronteerd met lesuitval door afwezigheid van zowel leerlingen als leerkrachten. Leerlingen hebben daardoor ook in dit tweede COVID-jaar minder mogelijkheden gehad om fysiek les te krijgen en moesten navigeren in een onzekere situatie. Welke consequenties heeft dit gehad voor de leergroei van leerlingen in het tweede COVID-jaar, en hoe verhoudt deze (vertraging in de) leergroei zich tot het eerste COVID-jaar?