[23bb000207] Bijlage beantwoording technische vragen lerarentekort
Tekst van het document
Personeelstekorten primair onderwijs Peildatum 1 oktober 2022
Datum
december 2022
Auteurs
dr. Hendri Adriaens dr. Maartje Elshout Suzan Elshout MSc
Versie
1.1
Uitgave Centerdata info@centerdata.nl www.centerdata.nl Contact Hendri Adriaens hendri.adriaens@centerdata.nl © Centerdata, Tilburg, 2022 Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen of op enige andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.
Inhoudsopgave Managementsamenvatting
5
1
Inleiding
8
2
Nederland exclusief de 5 grote gemeenten
9
2.1 2.2
Respons Tekorten aan leraren
9 11
2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6 2.2.7 2.2.8
11 12 12 13 14 15 16 16
2.3 2.4
3
Tekorten aan schoolleiding Samenhang van de tekorten met achtergrondvariabelen
17 19
De 5 grote gemeenten
23
3.1 3.2
Respons Tekorten aan leraren
23 25
3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 3.2.6 3.2.7 3.2.8 3.2.9
25 26 26 30 30 32 33 34 35
3.3 3.4
4
De mate waarin scholen met een verschillend tekort te maken hebben De manier waarop tekorten worden ingevuld Tekorten aan regulier personeel versus tekorten vervanging Regionale verdeling van de tekorten Tekorten naar schooltype Tekorten naar schoolweging Invloed Nationaal Programma Onderwijs op de tekorten Tekorten aan leraren over de tijd
De grote gemeenten vergeleken De mate waarin scholen met een verschillend tekort te maken hebben De manier waarop tekorten worden ingevuld Tekorten aan regulier personeel versus tekorten vervanging Tekorten naar stadsdeel Tekorten naar schooltype Tekorten naar schoolweging Invloed Nationaal Programma Onderwijs op de tekorten Tekorten aan leraren over de tijd
Tekorten aan schoolleiding Samenhang van de tekorten met achtergrondvariabelen
35 39
Landelijke tekorten
41
4.1 4.2
41 43
Leraren Schoolleiding
Bibliografie
45
Bijlagen
46
A
Onderzoeksverantwoording
47
A.1 A.2 A.3
Methode algemeen Inhoud van de uitvraag Verschillen metingen buiten en binnen de G5
47 47 48
A.3.1 A.3.2 A.3.3
49 49 49
Niveau van bevraging Benaderingswijze Responsbevorderende maatregelen
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
3
A.3.4 A.3.5 A.4
Controles door besturen Correcties van e-mailadressen
50 50
Veldwerk peildatum 1 oktober 2022
50
A.4.1 A.4.2
50 51
Mailings en veldwerkperiode Helpdesk
B
Tabellen
52
C
Arbeidsmarktregioindeling
55
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
4
Managementsamenvatting Tekorten in het primair onderwijs zijn inmiddels een aantal jaar onder ons. Om meer inzicht te krijgen in de omvang en spreiding van de tekorten is er sinds 2020 een tekortmeting in de G5 (Almere, Amsterdam, ’s-Gravenhage, Rotterdam en Utrecht) en in 2021 voor het eerst ook in de rest van het land.1 Daarbij wordt niet alleen gekeken naar openstaande vacatures, maar ook naar verborgen tekorten. Verborgen tekorten betreffen een ongewenste situatie, zoals bijvoorbeeld de inzet van onbevoegde leraren, samenvoegen van groepen, et cetera. Dit rapport beschrijft de vijfde meting die binnen de G5 is uitgevoerd en de tweede meting buiten de G5. Beide metingen zijn verricht met behulp van online vragenlijsten waarin scholen naar het tekort aan leraren en schoolleiding wordt gevraagd. De respons is binnen de G5 met ongeveer 85% zeer hoog. Dit wordt waarschijnlijk veroorzaakt door het bestaan van convenanten in de G5 waarin deelname aan monitoring van tekorten is vastgelegd. Het wordt mogelijk versterkt doordat de eerste meting op initiatief van de G5 is gehouden en de scholen daarom bekend zijn met de uitvraag, en mogelijk door meer urgentiebesef omdat de tekorten in de G5 al langer spelen. Buiten de G5 bestaan geen convenanten, maar is de respons, mede dankzij de inzet van de PO-Raad om scholen te bewegen tot deelname, met 46% zeker hoog.
De resultaten van beide metingen geven mede door deze hoge respons een goed beeld van de situatie rondom de lerarentekorten in Nederland. Het resultaat van de meting is dat het totale landelijk gemiddelde tekort voor leraren 9,5% van de werkgelegenheid voor leraren bedraagt, zie Tabel 1.2 Dit vertaalt zich naar een tekort van ongeveer 9.700 fte. Het gaat daarbij om het totaal van openstaande vacatures en verborgen tekorten. De tekorten aan leraren op reguliere posities zijn zowel binnen als buiten de G5 groter dan de vervangingstekorten. Bij de voorgaande meting (peildatum 1 oktober 2021) bedroeg het landelijke tekort aan leraren 9,1%, wat zich vertaalde naar ongeveer 9.100 fte. Tabel 1: Schatting van het tekortpercentage (open plus verborgen) aan leraren landelijk, buiten en binnen de G5, onderscheiden naar schooltype en reguliere en vervangingstekorten
regulier schooltype
vervanging
totaal
buiten binnen landelijk buiten binnen landelijk buiten binnen landelijk
basisonderwijs
5,0%
11,1%
5,9%
3,2%
3,9%
3,3%
8,3%
14,9%
9,2%
speciaal basisonderwijs
7,1%
15,6%
8,7%
3,9%
9,0%
6,5%
11,1%
24,6%
15,2%
(voort.) spec. onderwijs
5,8%
9,4%
6,2%
3,0%
4,2%
3,5%
8,8%
13,6%
9,7%
totaal
5,2%
11,1%
6,1%
3,2%
4,1%
3,4%
8,5%
15,2%
9,5%
Het tekort binnen de G5 ligt aanmerkelijk hoger dan daarbuiten (15,2% versus 8,5%) en dit geldt ook als we onderscheid maken naar schooltype. Het grootst zijn de tekorten voor het speciaal basisonderwijs, zowel binnen als buiten de G5. Opvallend is ook dat de tekorten in het reguliere basisonderwijs en het (voortgezet) speciaal onderwijs binnen de G5 bijna tweemaal hoger liggen dan daarbuiten (respectievelijk 14,9% versus 8,3% en 13,6% versus 8,8%) en ruim tweemaal zo hoog zijn in het speciaal basis onderwijs binnen de G5 als buiten de G5 (24,6% versus 11,1%). Binnen de G5 hebben Rotterdam en (Adriaens, Elshout, Elshout, & de Cock, 2021) Bij vervangingstekorten is alleen gevraagd naar vervangingen langer dan 6 weken om beïnvloeding van de resultaten door toevalligheden zoals een griepgolf uit te sluiten. 1 2
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
5
Utrecht de laagste tekorten, die wel hoger zijn dan het gemiddelde tekort buiten de G5. Na een stijging van de tekorten sinds oktober 2020 is in Rotterdam voor het eerst een daling te zien. Utrecht heeft sinds het begin van de tekortmeting altijd de laagste tekorten van de G5. Almere, Amsterdam en ’s-Gravenhage hebben duidelijk hogere tekorten dan de hun omringende gebieden, zie ook Figuur 1. In die figuur zien we ook dat de hoogste tekorten buiten de G5 in zuidelijk Noord-Holland en zuidelijk Zuid-Holland te vinden zijn. In oostelijk Nederland zijn tekorten, zeker in vergelijking met het westen, slechts beperkt aanwezig. Figuur 1: Regionale verdeling van lerarentekorten regulier basisonderwijs, onderscheiden naar reguliere tekorten, tekorten op het gebied van vervanging en het totale tekort (regulier plus vervanging)
regulier
vervanging
totaal (afwijkende schaal)
Een vergelijking over de tijd laat zien dat de tekorten zich iets meer lijken te concentreren in het westen van het land sinds de voorgaande meting. Zo zijn bijvoorbeeld de tekorten in arbeidsmarktregio’s Rijnmond, Zuid-Holland Centraal, Zaanstreek/Waterland en Groot Amsterdam gestegen, maar
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
6
zijn de tekorten in bijvoorbeeld de Achterhoek, Rijk van Nijmegen en Noord-Limburg gedaald. Binnen de G5 zijn de tekorten ook gestegen, met uitzondering van Rotterdam, waar juist een daling te zien is. Ook binnen regio’s zijn er overigens grote verschillen. Zo geeft bijvoorbeeld 37% van de scholen buiten de G5 aan geen tekort te hebben (11% binnen de G5). Deze verschillen in tekortpercentages tussen scholen zijn maar beperkt te herleiden tot in dit onderzoek bekende kenmerken van een school. Wel is een duidelijk verband gevonden met de schoolweging. 3 Daarbij geldt algemeen gesproken dat hoe groter de complexiteit van de leerlingenpopulatie van een school, hoe hoger ook het tekort aan leraren op een school is. Buiten de G5 wordt het tekort aan leraren voor het grootste deel gevormd door tekorten onder regulier personeel (5,2%) en voor een kleiner deel door vervanging (3,2%).4 Binnen de G5 geldt ook dat de reguliere tekorten hoger liggen dan die onder vervanging, waarbij de cijfers uiteraard verschillen per gemeente. Bovendien valt op dat de tekortpercentages voor reguliere tekorten meer dan een factor twee groter zijn dan die onder vervanging. De tekorten onder schoolleiding (directeuren en adjunct-directeuren) zijn buiten de G5 relatief hoger dan onder leraren.
We vinden daar een tekortpercentage van 13,5% (tegen 8,3% onder leraren), dat ook zwak positief gecorreleerd is met het lerarentekort (hoe hoger het tekort aan schoolleiding, hoe hoger wellicht ook het tekort aan leraren, en vice versa). Binnen de G5 is het beeld wisselender en liggen de tekortpercentages onder leraren en schoolleiding dichter bij elkaar. Ook daar zijn tekorten aan leraren en tekorten aan schoolleiding zwak positief gecorreleerd. Het totale landelijk gemiddelde tekort aan schoolleiding bedraagt ongeveer 13,6% van de werkgelegenheid voor schoolleiding. Dit vertaalt zich in een tekort aan schoolleiding van ongeveer 1.100 fte. Bij de voorgaande meting (peildatum 1 oktober 2021) bedroeg het landelijke tekort aan schoolleiding 12,9%, wat zich ook vertaalde naar ongeveer 1.100 fte. Voorts is bij deze meting ook gevraagd naar de inzet van middelen vanuit het Nationaal Programma Onderwijs (NPO). Binnen de G5 wordt daarbij aangegeven dat ongeveer 13% van de extra werkgelegenheid voor leraren naar aanleiding van het NPO niet vervuld kan worden. Buiten de G5 bedraagt dit ongeveer 7,6%.
Een maat tussen 19 en 41 voor de complexiteit van een school zoals berekend door het CBS op basis van achtergrondkenmerken van de leerlingen, die rekening houden met het risico op onderwijsachterstanden. Daarbij geldt dat hoe hoger de schoolweging, hoe complexer de leerlingenpopulatie. Zie ook: De schoolweging: een nieuwe maat voor de leerlingenpopulatie (onderwijsinspectie.nl). 4 Merk op dat de tekorten in dit onderzoek uitgedrukt worden ten opzichte van de totale werkgelegenheid. Stel dat de benodigde vervanging ten gevolge van langdurig (ziekte)verzuim 6% bedraagt, dan kan buiten de G5 voor ongeveer de helft van de vervanging geen gewenste oplossing worden gevonden. 3
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
7
1
Inleiding
Sinds een aantal jaar is het lerarentekort duidelijk merkbaar voor scholen in het primair onderwijs. Dit uit zich onder andere in het niet (makkelijk) kunnen invullen van openstaande vacatures, maar ook in het moeilijk kunnen vinden van een vervangende leraar bij ziekte. Er was echter nog geen eenduidige registratie van de actuele tekorten om deze te kunnen kwantificeren en onderzoeken. Een methode om deze actuele tekorten in kaart te brengen is het uitzetten van een uitvraag onder scholen. In februari 2020 hebben de gemeenten Almere, ‘s-Gravenhage, Rotterdam en Utrecht een eerste meting opgezet. Deze is door het ministerie van OCW en DUO gefaciliteerd. De uitvraag is in oktober 2020 opnieuw uitgezet onder de vier genoemde gemeenten en daarna in samenwerking met de G5 (Almere, Amsterdam, ’s-Gravenhage, Rotterdam en Utrecht) extern aanbesteed aan Centerdata. Vanaf oktober 2021 wordt de meting jaarlijks onder alle scholen voor primair onderwijs in Nederland uitgevoerd. Met landelijke cijfers over de actuele tekorten ontstaat een representatiever beeld van de personeelstekorten in het primair onderwijs in Nederland. Dit biedt belanghebbenden beter inzicht in de omvang, aard en regionale verdeling van de tekorten onder leraren en schoolleiding. Door herhaling van het onderzoek kan de ontwikkeling van de tekorten over tijd gevolgd worden.
Ook worden de verzamelde gegevens gebruikt als input voor de arbeidsmarktramingen voor het onderwijs.5 In de landelijke meting worden de tekorten zowel voor de scholen binnen de G5 als daarbuiten gemeten. De meting binnen de G5 volgt een iets andere aanpak. Dit is historisch zo gegroeid. De methode binnen de G5 wordt besproken met een begeleidingscommissie met daarin OCW, vertegenwoordigers van de G5 en de PO-Raad. De aanpak buiten de G5 wordt besproken in een klankbordgroep met daarin OCW, enkele schoolbesturen en de PO-Raad. Dit rapport beschrijft de tweede landelijke meting, met als peildatum 1 oktober 2022.6 Vanwege de verschillen in methodiek worden de resultaten van de metingen buiten en binnen de G5 in aparte hoofdstukken besproken, respectievelijk hoofdstuk 2 en hoofdstuk 3. In hoofdstuk 4 geven we een inschatting van het landelijk tekortpercentage waarbij de resultaten buiten en binnen de G5 gecombineerd worden. Voor de onderzoeksverantwoording en de verschillen in methodiek tussen de metingen buiten en binnen de G5 verwijzen we naar bijlage A.
5 6
(Adriaens, de Vos, & Guimarães, 2022). De voorgaande meting is te vinden in (Adriaens, Elshout, Elshout, & de Cock, 2021).
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
8
2
Nederland exclusief de 5 grote gemeenten
Dit hoofdstuk beschrijft de resultaten van de tekortmeting onder scholen buiten de G5 (Almere, Amsterdam, ’s-Gravenhage, Rotterdam en Utrecht). De meting met peildatum 1 oktober 2022 is de tweede meting buiten de G5. We beschrijven allereerst de respons, en daarna de tekorten aan leraren en schoolleiding en tot slot de samenhang van tekorten met achtergrondkenmerken van scholen.
2.1
Respons
In totaal zijn 3.013 scholen gestart met de vragenlijst. Daarvan zijn er 40 direct na de eerste vraag afgehaakt en nog 253 zijn elders in de vragenlijst gestopt. Daarmee hebben 2.720 van de 5.863 scholen de uitvraag volledig ingevuld. Bij deze scholen is slechts in zeer beperkte mate sprake van problemen met de invoer, zie Tabel 2 voor de uitgevoerde controles.7 Het totaal in de tabel is ontdubbeld voor scholen die meer dan één probleem vertoonden. Tabel 2: Controles van de data
probleem
aanwezig
afwezig
aanwezig (%)
aantal leerlingen gelijk aan 0
0
2.720
0,0%
leerling-leraarratio <1 of >35
7
2.713
0,3%
leerling-schoolleidingratio <1
7
2.713
0,3%
totaal, ontdubbeld
7
2.713
0,3%
Dit hoofdstuk is gebaseerd op de 2.713 scholen die de uitvraag volledig invulden en waarbij geen problemen zijn geconstateerd. Voor deze scholen voerden schoolbesturen in 1.503 gevallen (55%) de controle uit. Die controle was vrijblijvend (zie ook bijlage A.3.4). De respons, gemeten in aantallen scholen en in aantallen leerlingen op de scholen, uitgesplitst naar schooltype, schoolweging 8 en arbeidsmarktregio9 (zie bijlage C), is opgenomen in Tabel 3 tot en met Tabel 5. Vergeleken met de metingen in de G5 (zie hoofdstuk 3) is de respons lager. De meest waarschijnlijke reden is het ontbreken van convenanten (zie bijlage A.2). Vergeleken met andere onderzoeken zonder responsverplichting die Centerdata heeft uitgevoerd onder vergelijkbare doelgroepen (vaak <25% respons), is 46% echter een heel hoge respons. We zien verder dat de respons bij het (voortgezet) speciaal onderwijs bovengemiddeld hoog is (Tabel 3) en dat de respons naar schoolweging niet veel verschillen laat zien (Tabel 4). Naar arbeidsmarktregio (Tabel 5) is echter meer variatie te zien, waarbij Drenthe een lagere respons kent, en Haaglanden juist een hele hoge respons.
Merk op dat het aantal problemen ten opzichte van de voorgaande meting ongeveer gehalveerd is doordat we scholen in de vragenlijst al een waarschuwing tonen indien we één van de problemen detecteren. 8 Zie voetnoot 3 op pagina 6 voor een toelichting op de schoolweging. 9 Hiervoor zijn voor 73 scholen postcode en huisnummer opgezocht in eerdere metingen, op de website van de school of op Google Maps. 7
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
9
Tabel 3: Respons naar schooltype scholen schooltype
leerlingen
populatie
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen
respons
5.421
2.495
46%
1.161.459
553.732
48%
225
95
42%
30.346
12.707
42%
basisonderwijs speciaal basisonderwijs (voortgezet) speciaal onderwijs totaal
217
123
57%
59.744
36.013
60%
5.863
2.713
46%
1.251.549
602.452
48%
Tabel 4: Respons naar categorie van schoolweging (alleen regulier basisonderwijs met bekende schoolweging 10) scholen schoolweging
populatie
leerlingen
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen
respons
zeer laag (<23)
178
81
46%
56.151
25.877
46%
laag (23-27)
842
391
46%
233.626
109.229
47%
gemiddeld (27-33)
3.564
1.665
47%
722.079
350.233
49%
638
276
43%
116.580
54.078
46%
hoog (33-37) zeer hoog (>37) totaal
182
75
41%
32.394
14.105
44%
5.404
2.488
46%
1.160.830
553.522
48%
Tabel 5: Respons naar arbeidsmarktregio scholen arbeidsmarktregio
populatie
leerlingen
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen respons
Groningen
345
119
34%
57.337
19.373
34%
Friesland
391
158
40%
54.858
23.307
42%
Drenthe
160
48
30%
21.740
5.993
28%
Regio Zwolle
300
154
51%
53.553
28.209
53%
Twente
260
98
38%
53.471
18.978
35%
Noord-Holland Noord
263
120
46%
55.900
24.261
43%
Zaanstreek/Waterland
119
63
53%
27.779
15.835
57%
Zuid-Kennemerland en IJmond
119
63
53%
34.128
17.232
50%
Groot Amsterdam
124
69
56%
33.513
19.458
58%
Gooi en Vechtstreek
87
45
52%
22.762
11.516
51%
Flevoland
104
41
39%
20.089
9.405
47%
Stedendriehoek en Noordwest Veluwe
264
152
58%
49.069
27.267
56%
FoodValley
143
62
43%
33.607
15.898
47%
Amersfoort
130
64
49%
34.429
13.908
40%
Midden-Utrecht
202
110
54%
46.059
25.970
56%
Holland Rijnland
178
95
53%
46.430
25.144
54%
Zuid-Holland Centraal
120
75
63%
33.954
22.795
67%
Haaglanden
87
72
83%
24.370
20.928
86%
Midden-Holland
77
43
56%
17.361
8.757
50%
Rijnmond
256
134
52%
65.860
36.148
55%
Drechtsteden
94
46
49%
26.645
12.567
47%
Gorinchem
69
23
33%
12.873
4.409
34%
Rivierenland
124
42
34%
21.226
7.793
37%
Rijk van Nijmegen
105
44
42%
24.725
10.033
41%
Midden-Gelderland
143
54
38%
33.550
13.005
39%
Achterhoek
150
70
47%
23.464
11.910
51%
Zeeland
202
83
41%
30.838
12.789
41%
10
Voor in totaal 7 scholen, waarvan 3 responderende scholen, is geen schoolweging berekend door het CBS.
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
10
Tabel 5 (vervolg): Respons naar arbeidsmarktregio scholen arbeidsmarktregio
leerlingen
populatie
deelgenomen
West-Brabant
235
115
49%
56.418
31.110
55%
Midden-Brabant
152
75
49%
38.627
18.597
48%
Noordoost-Brabant
228
102
45%
54.399
25.793
47%
Zuidoost-Brabant
163
60
37%
42.197
16.629
39%
Helmond-De Peel
90
47
52%
21.104
11.563
55%
Noord-Limburg
109
56
51%
20.828
12.186
59%
Midden-Limburg
101
44
44%
18.698
7.819
42%
169
67
40%
39.688
15.867
40%
5.863
2.713
46%
1.251.549
602.452
48%
Zuid-Limburg totaal
2.2
respons populatie
deelgenomen
respons
Tekorten aan leraren
Deze sectie beschrijft de tekorten aan leraren bij de 2.495 responderende scholen in het reguliere basisonderwijs (met uitzondering van sectie 2.2.5). We bespreken in de onderstaande secties achtereenvolgens de verdeling van tekorten, openstaande en de invulling van verborgen tekorten, de uitsplitsing regulier versus vervanging, de regionale verdeling van tekorten, de tekorten uitgesplitst naar schooltype en naar categorie van schoolweging. Tot besluit van deze sectie gaan we in sectie 2.2.7 ook nog in op de tekorten naar aanleiding van het Nationaal Programma Onderwijs (NPO). We beginnen met een overzicht van de tekorten aan leraren naar verschillende categorieën van tekort.
2.2.1
De mate waarin scholen met een verschillend tekort te maken hebben
In een histogram kan worden bekeken welk deel van de scholen in een bepaalde tekortcategorie valt. We hebben in Figuur 2 de verdeling van het totale tekort (openstaande en verborgen tekorten, regulier en vervanging) opgenomen. We zien bijvoorbeeld dat 37% van de scholen aangeven geen tekort te hebben. Verder rapporteert bijvoorbeeld 9% van de scholen een tekort van 4%-6% en 3% een tekort groter dan 30%. Figuur 2: Verdeling van scholen over categorieën van tekorten aan leraren 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
> 30%
28% - 30%
26% - 28%
24% - 26%
22% - 24%
20% - 22%
18% - 20%
16% - 18%
14% - 16%
12% - 14%
10% - 12%
8% - 10%
6% - 8%
4% - 6%
2% - 4%
0% - 2%
0%
0%
11
2.2.2
De manier waarop tekorten worden ingevuld
Scholen hebben bij de uitvraag aangegeven of ze openstaande vacatures hadden en ook of ze verborgen tekorten hadden, zowel voor reguliere posities als voor vervanging. Tevens hebben ze aangegeven hoe ze een verborgen tekort momenteel hebben ingevuld. In Tabel 6 zijn de uitsplitsingen in fte weergegeven (zie ook bijlage A.2 voor een toelichting op de categorieën) voor de 2.495 responderende scholen in het reguliere basisonderwijs. Daarbij zijn ook extra kolommen opgenomen waarin het tekort respectievelijk wordt gerelateerd aan het totaal aantal fte verborgen tekorten, het totale tekort in fte en de werkgelegenheid (bij de gemeten scholen) in fte. Tabel 6: Tekorten aan leraren - invulling aantal scholen
2.495
werkzaam
31.067
werkgelegenheid
33.875 regulier
vervanging
totaal
% van verb.
totaal
1.709
1.099
2.808
100%
8,3%
- openstaand
496
354
849
30%
2,5%
- verborgen
1.213
745
1.958
70%
5,8%
100%
% van totaal
% van werkgel.
verborgen, intern ingevuld
977
578
1.555
79%
55%
4,6%
- zijinstroom
317
124
441
23%
16%
1,3%
- bevoegd ambulant
174
175
350
18%
12%
1,0%
- onbevoegd
419
212
632
32%
22%
1,9%
- groep opgesplitst
66
66
132
7%
5%
0,4%
verborgen, extern ingevuld
236
168
404
21%
14%
1,2%
- uitzendkracht, bevoegd
91
60
151
8%
5%
0,4%
- uitzendkracht, onbevoegd
24
14
38
2%
1%
0,1%
- zzp'er
77
44
121
6%
4%
0,4%
- anders
44
49
94
5%
3%
0,3%
We zien bijvoorbeeld in Tabel 6 dat 70% van de tekorten verborgen is, dat 79% van de verborgen tekorten intern is ingevuld en dat het totale tekort 8,3% van de werkgelegenheid bedraagt. Als we naar details van de invulling van verborgen tekorten kijken, zien we dat slechts zelden de groepen verdeeld worden over andere groepen. De meest gekozen oplossing voor het invullen van verborgen tekorten is het inzetten van onbevoegde leraren. Als een verborgen tekort extern wordt ingevuld, gebeurt dat in totaal in ongeveer een derde van de gevallen met een bevoegde uitzendkracht. Tot slot zien we dat het vervangingstekort ongeveer 1.099 / 33.875 fte = 3,2% bedraagt. Merk op dat de tekorten in dit onderzoek uitgedrukt worden ten opzichte van de totale werkgelegenheid. Stel dat de benodigde vervanging ten gevolge van langdurig (ziekte)verzuim 6% bedraagt, dan kan voor ongeveer de helft van de vervanging geen gewenste oplossing worden gevonden.
2.2.3
Tekorten aan regulier personeel versus tekorten vervanging
In deze sectie bekijken we het onderscheid van reguliere tekorten versus tekorten aan vervanging in meer detail. In Tabel 7 is het aantal scholen uitgesplitst naar verschillende categorieën, zoals het
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
12
hebben van alleen reguliere of alleen vervangingstekorten. We zien in die tabel dat relatief veel scholen met een tekort in categorieën 2 en 3 vallen. Het is uiteraard mogelijk dat een school geen reguliere of vervangingstekorten heeft. Dat laatste kan gebeuren omdat er geen tekorten vervanging zijn, óf omdat er op de peildatum überhaupt geen sprake was van (langdurige) vervangingen. Tabel 7: Aantal scholen per categorie regulier versus vervanging categorie
beschrijving
scholen
aandeel
1
geen tekort
925
37%
2
alleen reguliere tekorten
583
23%
3
alleen vervangingstekorten
285
11%
4
reguliere tekorten = vervangingstekorten (>0)
175
7%
5
overig
527
21%
Categorie 4 is echter opvallend. Uiteraard is het mogelijk dat scholen toevalligerwijs exact hetzelfde tekort hebben regulier als vervanging. Als we echter inzoomen op die scholen, valt op dat ze vaak dezelfde categorieën onder regulier en vervanging hebben gevuld. Er kunnen dan twee dingen gebeurd zijn. Scholen hebben de tekorten die ze ervaren simpelweg gelijkelijk verdeeld over regulier en vervanging, óf ze hebben hetzelfde tekort per abuis bij zowel regulier als vervanging ingevuld. We hebben scholen in de vragenlijst gewezen op het feit dat reguliere en vervangingstekorten gelijk waren. Dat maakt de mogelijkheden “toevallige situatie” en “gelijkelijk verdeeld” de meest waarschijnlijke oorzaken. Voor dit rapport worden deze scholen meegenomen in de resultaten.
2.2.4
Regionale verdeling van de tekorten
De lerarentekorten zijn in Figuur 3 weergegeven naar arbeidsmarktregio (zie bijlage B voor de onderliggende cijfers en bijlage C voor de arbeidsmarktregioindeling). We zien dat reguliere tekorten zich met name voordoen in zuidelijk Noord-Holland en zuidelijk Zuid-Holland. Vervangingstekorten zijn over het algemeen lager dan reguliere tekorten en worden met name gevoeld in arbeidsmarktregio Rijnmond. De totale tekorten laten de grootste tekortenproblematiek zien in het westen van het land. Figuur 3: Regionale verdeling van lerarentekorten
regulier
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
vervanging
13
Figuur 3 (vervolg): Regionale verdeling van lerarentekorten
totaal (afwijkende schaal)
2.2.5
Tekorten naar schooltype
Deze sectie bespreekt in het kort de tekorten bij de verschillende schooltypen, zie Tabel 8 tot en met Tabel 10. We zien dat de tekorten in het speciaal basisonderwijs in alle gevallen hoger zijn dan in het reguliere basisonderwijs. De reguliere tekorten bij het (voortgezet) speciaal onderwijs zijn hoger dan die in het reguliere basisonderwijs, maar de verborgen tekorten zijn daar juist (iets) lager. Het totale tekort is met 11,1% in het speciaal basisonderwijs het hoogste. Tabel 8: Reguliere tekorten aan leraren – schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
werkgel.
open
verb.
totaal open
verb.
totaal
basisonderwijs
2.495
33.875
496
1.213
1.709 1,5%
3,6%
5,0%
speciaal basisonderwijs
95
1.456
35
69
104 2,4%
4,7%
7,1%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
5.441
133
180
313 2,5%
3,3%
5,8%
totaal
2.713
40.772
664
1.462
2.126 1,6%
3,6%
5,2%
Tabel 9: Vervangingstekorten aan leraren - schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
werkgel.
open
verb.
totaal open
basisonderwijs
verb.
totaal
2.495
33.875
354
745
1.099 1,0%
2,2%
3,2%
speciaal basisonderwijs
95
1.456
22
35
57 1,5%
2,4%
3,9%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
5.441
74
90
164 1,4%
1,7%
3,0%
totaal
2.713
40.772
450
870
2,1%
3,2%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
1.320
1,1%
14
Tabel 10: Totale tekorten aan leraren - schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
werkgel.
open
verb.
totaal open
verb.
totaal
basisonderwijs
2.495
33.875
849
1.958
2.808 2,5%
5,8%
8,3%
speciaal basisonderwijs
95
1.456
57
104
161 3,9%
7,1%
11,1%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
5.441
207
270
477 3,8%
5,0%
8,8%
totaal
2.713
40.772
1.114
2.332
3.446 2,7%
5,7%
8,5%
2.2.6
Tekorten naar schoolweging
Een ander belangrijk kenmerk waarnaar we de tekorten tonen is de categorie van schoolweging. 11 De tekorten aan leraren uitgesplitst naar de verschillende categorieën van schoolweging zijn opgenomen in Tabel 11 tot en met Tabel 13. Belangrijke opmerking: de schoolweging wordt door het CBS alleen berekend voor reguliere basisscholen.12 De tabellen hieronder bevatten daarom alleen de tekorten van de reguliere basisscholen. We zien in de tabellen dat de tekortenproblematiek ongeveer toeneemt met de schoolweging. Uitzondering daarop vormen de scholen in de categorie “laag”, met een wat hoger tekort. Het tekort onder scholen met een zeer hoge schoolweging is gemiddeld meer dan twee keer zo groot als het tekort onder scholen met een zeer lage schoolweging en zit daarmee boven het niveau van het speciaal (basis)onderwijs (zie sectie 2.2.5). Tabel 11: Reguliere tekorten aan leraren - schoolweging
fte categorie zeer laag (<23) laag (23-27)
% van werkgelegenheid
scholen
werkgel.
open
verb.
totaal
open
verb.
totaal
81
1.444
13
44
57
0,9%
3,0%
3,9%
391
6.387
103
228
331
1,6%
3,6%
5,2%
1.665
21.180
270
680
950
1,3%
3,2%
4,5%
hoog (33-37)
276
3.679
79
185
264
2,2%
5,0%
7,2%
zeer hoog (>37)
75
1.153
30
74
104
2,6%
6,5%
9,1%
2.488
33.842
495
1.211
1.705
1,5%
3,6%
5,0%
gemiddeld (27-33)
totaal
Tabel 12: Vervangingstekorten aan leraren – schoolweging
fte categorie
% van werkgelegenheid
scholen
werkgel.
open
verb.
totaal
open
verb.
totaal
zeer laag (<23)
81
1.444
6
16
22
0,4%
1,1%
1,5%
laag (23-27)
391
6.387
78
142
220
1,2%
2,2%
3,4%
1.665
21.180
200
465
665
0,9%
2,2%
3,1%
276
3.679
53
89
143
1,4%
2,4%
3,9%
gemiddeld (27-33) hoog (33-37) zeer hoog (>37) totaal
11 12
75
1.153
16
32
47
1,3%
2,8%
4,1%
2.488
33.842
353
744
1.097
1,0%
2,2%
3,2%
Zie voetnoot 3 op pagina 7 voor een toelichting op de schoolweging. Hierin ontbraken 7 responderende reguliere basisscholen.
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
15
Tabel 13: Totale tekorten aan leraren – schoolweging
fte categorie
% van werkgelegenheid
scholen
werkgel.
totaal
open
verb.
totaal
zeer laag (<23)
81
1.444
19
59
78
1,3%
4,1%
5,4%
laag (23-27)
391
6.387
180
370
551
2,8%
5,8%
8,6%
1.665
21.180
470 1.145
1.615
2,2%
5,4%
7,6%
276
3.679
133
274
407
3,6%
7,4%
11,1%
gemiddeld (27-33) hoog (33-37) zeer hoog (>37) totaal
2.2.7
open verb.
75
1.153
46
106
152
3,9%
9,2%
13,2%
2.488
33.842
847 1.955
2.803
2,5%
5,8%
8,3%
Invloed Nationaal Programma Onderwijs op de tekorten
Vragen over de tekorten naar aanleiding van het Nationaal Programma Onderwijs (NPO) zijn voor het eerst bij de meting met peildatum 1 oktober 2021 toegevoegd aan de uitvraag. Scholen hebben daarbij de vervulde en onvervulde fte’s leraren en onderwijsondersteunend personeel die gerelateerd zijn aan deze middelen moeten opgeven. De resultaten zijn weergegeven in Tabel 14. Tabel 14: Tekorten NPO
fte functie
vervuld
open
werkgelegenheid
tekort (%)
leraren
2.255
185
2.440
7,6%
onderwijsondersteunend personeel
1.850
103
1.953
5,3%
We zien dat op de responderende basisscholen 2.440 fte werkgelegenheid leraren is ontstaan naar aanleiding van het NPO, en dat daarvan 185 fte niet ingevuld is. Dat betekent dat 7,6% van de door het NPO ontstane werkgelegenheid voor leraren niet kon worden vervuld. Bij onderwijs ondersteunend personeel is het tekort naar aanleiding van het NPO iets kleiner dan bij leraren, te weten 5,3%. Als we de tekorten naar aanleiding van het NPO optellen bij de tekorten aan leraren bij reguliere posities en voor vervanging (zie sectie 2.2.2), dan ontstaan de cijfers in Tabel 15. Tabel 15: Tekorten aan leraren exclusief en inclusief tekorten NPO
fte categorie
vervuld
open
verborgen
werkgelegenheid
tekort (%)
regulier en vervanging
31.067
849
1.958
33.875
8,3%
NPO
2.255
185
2.440
7,6%
totaal
33.322
1.034
36.315
8,2%
2.2.8
1.958
Tekorten aan leraren over de tijd
In deze sectie vergelijken we de twee tekortmetingen die er buiten de G5 zijn uitgevoerd. Een vergelijking van Tabel 6 in het dit rapport met Tabel 6 in (Adriaens, Elshout, Elshout, & de Cock, 2021) laat zien dat de tekorten buiten de G5 met 0,8%-punt gestegen zijn. Interessant is ook om te zien of alle arbeidsmarktregio’s in dezelfde mate te maken hebben met deze stijging. In Figuur 4 zijn de totale
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
16
tekorten aan leraren in het reguliere basisonderwijs weergegeven voor de metingen met peildatum 1 oktober 2021 en 1 oktober 2022 (zie bijlage B voor de onderliggende cijfers). Figuur 4: Vergelijking totale tekorten aan leraren in oktober 2021 en oktober 2022
1 oktober 2021
1 oktober 2022
In Figuur 4 valt op dat de tekortenproblematiek zich in vergelijking met de meting met peildatum 1 oktober 2021 iets meer in het westen van het land concentreert. Zo zijn bijvoorbeeld de tekorten in arbeidsmarktregio’s Rijnmond, Zuid-Holland Centraal, Zaanstreek/Waterland en Groot Amsterdam gestegen, maar zijn de tekorten in bijvoorbeeld de Achterhoek, Rijk van Nijmegen en Noord-Limburg gedaald.
2.3
Tekorten aan schoolleiding
We bespreken in deze sectie de tekorten aan schoolleiding (dit omvat directeuren en adjunctdirecteuren). Een gedetailleerde samenvatting van de tekorten in het reguliere basisonderwijs is beschikbaar in Tabel 16. Deze tabel is vergelijkbaar van opbouw als die in sectie 2.2.2, maar met het verschil dat er bij schoolleiding andere categorieën beschikbaar zijn bij de invulling van verborgen tekorten (zie ook bijlage A.2). We zien in de tabel onder andere dat het merendeel van de tekorten verborgen is, net als bij leraren het geval was. Het aandeel van verborgen tekorten is ongeveer 63%. In Tabel 17 tot en met Tabel 19 zijn de tekorten aan schoolleiding uitgesplitst naar schooltype. We zien dat het speciaal basisonderwijs over het algemeen hogere relatieve tekorten kent. Verder valt op dat het (voortgezet) speciaal onderwijs in vergelijking met de andere schooltypen relatief veel openstaande vacatures voor schoolleiding heeft. Interessant is nog te melden dat de hoogte van het tekort aan schoolleiding slechts zeer beperkt samenhangt met de hoogte van het tekort aan leraren: de correlatiecoëfficiënt is 0,21 (statistisch significant positief). Dit duidt op een zwak positief verband: hoe hoger het tekort aan schoolleiding, hoe hoger wellicht ook het tekort aan leraren, en vice versa.
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
17
Tabel 16: Tekorten aan schoolleiding – regulier basisonderwijs aantal scholen
2.495
werkzaam
2.410
werkgelegenheid
2.786 regulier
vervanging
totaal
totaal
214
162
- openstaand
81
58
- verborgen
133
104
237
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
376
100%
13,5%
139
37%
5,0%
63%
8,5%
100%
verborgen, intern ingevuld
87
67
155
65%
41%
5,6%
- personeel intern
60
45
105
44%
28%
3,8%
- schoolleider in opleiding
4
2
7
3%
2%
0,2%
- personeel binnen bestuur
14
14
28
12%
8%
1,0%
- bovenschools personeel
8
6
15
6%
4%
0,5%
verborgen, extern ingevuld
46
37
83
35%
22%
3,0%
- personeel buiten bestuur
12
4
16
7%
4%
0,6%
- zzp’er
28
23
51
21%
13%
1,8%
- anders
5
11
16
7%
4%
0,6%
Tabel 17: Reguliere tekorten aan schoolleiding – schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
open
verb.
totaal
basisonderwijs
2.495
werkgel. open verb. totaal 2.786
81
133
214
2,9%
4,8%
7,7%
speciaal basisonderwijs
95
129
7
10
17
5,7%
7,8%
13,4%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
416
16
16
32
3,8%
3,9%
7,7%
totaal
2.713
3.331
104
159
263
3,1%
4,8%
7,9%
Tabel 18: Vervangingstekorten aan schoolleiding - schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
open
verb.
totaal
basisonderwijs
2.495
werkgel. open verb. totaal 2.786
58
104
162
2,1%
3,7%
5,8%
speciaal basisonderwijs
95
129
0
3
3
0,2%
2,4%
2,6%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
416
5
10
15
1,1%
2,5%
3,6%
totaal
2.713
3.331
63
118
180
1,9%
3,5%
5,4%
Tabel 19: Totale tekorten aan schoolleiding - schooltype
fte
% van werkgelegenheid
schooltype
scholen
open
verb.
totaal
basisonderwijs
2.495
werkgel. open verb. totaal 2.786
139
237
376
5,0%
8,5%
13,5%
speciaal basisonderwijs
95
129
8
13
21
5,8%
10,2%
16,0%
(voortgezet) speciaal onderwijs
123
416
20
27
47
4,9%
6,4%
11,3%
totaal
2.713
3.331
167
277
444
5,0%
8,3%
13,3%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
18
2.4
Samenhang van de tekorten met achtergrondvariabelen
In dit hoofdstuk beschrijven we een beknopte regressieanalyse van het totale lerarentekort (openstaand en verborgen, regulier en vervanging) op een aantal verklarende variabelen. Bij een regressieanalyse wordt bepaald wat het verband is tussen een variabele die we proberen te verklaren (het lerarentekort) en mogelijke verklarende variabelen. Hierbij worden verbanden met alle verklarende variabelen tegelijk bekeken, in tegenstelling tot verbanden met steeds één specifieke variabele zoals in de secties hiervoor. Met een regressieanalyse kan niet bepaald worden wát oorzaak en wát gevolg is, alleen of er al dan niet een statistisch significant verband is en wat de sterkte van het verband is. Omdat de dataverzameling op schoolniveau heeft plaatsgevonden, kunnen we aanvullende gegevens over de scholen toevoegen vanuit openbare bronnen.13 Alle voor de regressieanalyse gebruikte variabelen zijn opgenomen in Tabel 20. Als observaties worden alle reguliere basisscholen gehanteerd. We nemen alleen deze scholen mee, omdat andere schooltypen niet helemaal vergelijkbaar zijn omdat zij mogelijk andere eisen stellen aan leraren (zoals een master SEN in het (v)so). Omdat de meting al vaker is uitgevoerd, kunnen we de eerdere meting ook meenemen in de regressieanalyse, waarbij we, indien nodig, wel corrigeren voor het gemiddelde niveau van iedere meting.
We proberen de omvang van het tekort14 ten opzichte van de werkgelegenheid (het tekortpercentage) te verklaren met een regressiemodel. Statistische pakketten kunnen vervolgens de parameters schatten (met de OLS-schatter) zodanig dat de omvang van het tekort zo goed mogelijk benaderd wordt door een combinatie van de opgegeven variabelen. Daarnaast kan statistisch getoetst worden of een bepaalde variabele een significante bijdrage levert aan de verklaring van de omvang van het tekort. Tabel 20: Achtergrondgegevens scholen15
variabele
beschrijving
peildatum
de peildatum van de meting
arbeidsmarktregio
de arbeidsmarktregio waar de school staat op basis van postcode en huisnummer
aantal scholen
het aantal scholen dat het bestuur van de school heeft
éénpitter16
de school is onderdeel van een bestuur met maar één school (aantal scholen = 1)
denominatie
de denominatie van de school
onderwijsconcept schoolweging
het onderwijsconcept van de school
+
de schoolweging zoals berekend door het CBS (tussen 19 en 41)
aantal leerlingen
het aantal leerlingen op de school
verzuimpercentage leerling-leraarratio aandeel <45
+
+
het verzuimpercentage van de school het aantal leerlingen per fte leraar het aandeel 45-minners onder leraren, gewogen met fte
Zie https://www.duo.nl/open_onderwijsdata/databestanden. We hebben ook gekeken naar het modelleren van het hebben van een tekort. Een dergelijke analyse heeft een belangrijk nadeel: informatie over de daadwerkelijke omvang wordt genegeerd. Daarmee wordt het lastiger statistisch significante verbanden te vinden. Een dergelijk model levert daarnaast voor veel minder waarnemingen een accurate voorspelling. We bespreken dat model daarom niet. Ook zijn een Heckman sample selection model en een Tobit type I model uitgevoerd om het hebben van een tekort samen met de omvang van het tekort te schatten. Deze modellen geven echter slechtere resultaten op de verklaring van het tekort en geven vergelijkbare conclusies omtrent parameters en zijn daarom hieronder ook niet opgenomen. 15 De variabelen “aandeel < 0,5” en “aandeel 0,5 – 0,8” konden niet meegenomen worden, omdat DUO deze variabelen vanwege de AVG voor te veel observaties voor peildatum 1 oktober 2022 niet op kon leveren. 16 Ongeveer 41% van de besturen in het po is éénpitter, maar die vertegenwoordigen ongeveer 6% van de scholen voor de regressieanalyse. De invloed hiervan is in deze analyse dus heel beperkt. 13 14
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
19
Tabel 20 (vervolg): Achtergrondgegevens scholen15
variabele aandeel ≥60
beschrijving +
het aandeel 60-plussers onder leraren, gewogen met fte
aandeel vast+ gemiddelde leeftijd
het aandeel vaste aanstellingen onder leraren, gewogen met fte +
uitstroompercentage
de gemiddelde leeftijd van leraren de uitstroom van leraren als percentage van de werkgelegenheid
+wordt alleen per 1 oktober van ieder jaar gemeten
We zijn begonnen met een model met daarin alle genoemde variabelen. Met behulp van statistische toetsen hebben we dat model uitgedund tot een model dat alleen nog statistisch significante variabelen bevat.17 Bij categorische variabelen (peildatum, arbeidsmarktregio, denominatie en onderwijsconcept) wordt alleen getoetst of deze als geheel een significante bijdrage leverden. De peildatum, het onderwijsconcept en de denominatie vielen hierbij af. We komen vervolgens op de schattingsresultaten zoals weergegeven in Tabel 21 op pagina 20. Het gehanteerde model verklaart ongeveer 10% van de variantie in de te verklaren variabele (het tekortpercentage). Daarmee blijft er dus ongeveer 90% van de variantie over waar dit model en de beschikbare data geen verklaring voor kunnen geven.18 Tabel 21 laat zich als volgt lezen. Neem twee scholen in gedachten die nagenoeg identiek zijn, op één kenmerk na. Het verschil in het tekortpercentage (uitgedrukt als percentage) is dan zoveel hoger, of lager, als het verschil tussen de scholen, vermenigvuldigd met de geschatte parameter voor dat kenmerk. We zullen dit nader toelichten met een aantal voorbeelden. Tabel 21: Schattingsresultaten variabele
waarde
arbeidsmarktregio Groningen+ Friesland
0.476
Drenthe
-1.262
Regio Zwolle
1.678*
Twente
-1.236
Noord-Holland Noord
2.721**
Zaanstreek/Waterland
6.913**
Zuid-Kennemerland en IJmond
5.355**
Groot Amsterdam
8.079**
Gooi en Vechtstreek
5.166**
Flevoland
3.798**
Stedendriehoek en Noordwest Veluwe
1.124
FoodValley
3.253**
Amersfoort
3.223**
Midden-Utrecht
4.148**
Holland Rijnland
2.816**
Zuid-Holland Centraal
7.554**
Dit betekent niet dat er geen verband tussen afgevallen variabelen en het tekort kan zijn. Een verband is met de beschikbare data echter niet statistisch significant aantoonbaar. 18 Variabelen als het imago van de school, de werksfeer en de kwaliteit van de schoolleiding zullen ook van invloed zijn op de tekorten. Daarvan zijn echter geen gegevens beschikbaar. 17
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
20
Tabel 21 (vervolg): Schattingsresultaten variabele
waarde
Haaglanden
4.030**
Midden-Holland
3.917**
Rijnmond
5.222**
Drechtsteden
2.677*
Gorinchem
4.469**
Rivierenland
2.739**
Rijk van Nijmegen
-1.319
Midden-Gelderland
1.116
Achterhoek
-1.124
Zeeland
1.007
West-Brabant
1.466
Midden-Brabant
1.525
Noordoost-Brabant
1.525
Zuidoost-Brabant
1.281
Helmond-De Peel
0.999
Noord-Limburg
0.709
Midden-Limburg
2.544*
Zuid-Limburg
2.119*
schoolweging
-1.239**
kwadraat van schoolweging
0.026**
verzuimpercentage
0.298**
aandeel vast
-0.076**
constante
23.793**
+ basiscategorie, * significant op 5%, ** significant op 1% betrouwbaarheid
Voor de categorische variabelen (in dit geval arbeidsmarktregio) dient altijd een basiswaarde gekozen te worden. De eerste waarde in de tabel is als basiswaarde gekozen (Groningen in dit geval). Stel bijvoorbeeld dat de scholen in het gedachtenexperiment identiek zijn, behalve dat de ene school in Groningen staat, de andere in Holland Rijnland. Dan heeft de tweede school op dezelfde peildatum naar verwachting een tekortpercentage dat ongeveer 2,8%-punt hoger ligt dan de eerste school. Als twee verder identieke scholen in bijvoorbeeld Groot Amsterdam en Haaglanden worden vergeleken, dan heeft de school in Groot Amsterdam een tekortpercentage dat ongeveer 8,1 – 4,0 = 4,1%-punt hoger ligt dan de school in Haaglanden. Voor niet-categorische variabelen, zoals het percentage vaste aanstellingen, dient de parameter in de tabel te worden vermenigvuldigd met het verschil in de variabele. Stel bijvoorbeeld dat beide scholen uit het voorbeeld in Haaglanden staan, maar de eerste heeft een percentage vaste aanstellingen van 80% en de tweede van 85%. Dan is het tekortpercentage op de tweede school naar verwachting ongeveer (-0.076 x (85% - 80%) = ) 0,4%-punt lager dan op de eerste school. Voor schoolweging is ook de kwadratische factor opgenomen in het model (en die is ook statistisch significant).
Bij het interpreteren van de invloed van schoolweging moeten daarom beide parameters tezamen worden beschouwd. Om dit mogelijk te maken hebben we Figuur 5 opgenomen.19 We zien Merk op dat Figuur 5 voor de leesbaarheid 16%-punt omhoog geschoven is, maar die verschuiving is irrelevant in het voorbeeld waarin alleen naar verschillen gekeken wordt. 19
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
21
nu dat als we twee identieke scholen vergelijken, de ene met een schoolweging van 24, de andere met een schoolweging van 29, dat de tweede school naar verwachting een 0,7%-punt hoger tekortpercentage heeft. Maar als we twee scholen vergelijken met schoolwegingen 29 respectievelijk 34, dan heeft de tweede school naar verwachting een 2,0%-punt hoger tekortpercentage. Figuur 5: Invloed van schoolweging op tekortpercentage 10% 8% 6% 4% 2% 0% 19
24
29
34
39
In Tabel 21 zijn ook sterren opgenomen. Deze geven aan of de parameter statistisch significant afwijkt van 0, en dus een statistisch significante bijdrage levert aan het verklaren van het tekortpercentage. Hierbij geldt: hoe meer sterren een parameter heeft, hoe meer betrouwbaar kunnen we zeggen dat de parameter statistisch significant is in de verklaring van het tekortpercentage. Dankzij de aanvullende achtergrondgegevens zijn nu extra verbanden zichtbaar die in eerdere secties niet belicht zijn. Belangrijk is in dit verband echter wel op te merken dat er uit deze analyse geen één specifieke oorzaak van een tekort kan worden aangewezen. Het is juist het samenspel van de verschillende factoren en hun weging zoals opgenomen in Tabel 21 dat het lerarentekort verklaart. 1) Voor een schoolweging boven 24 (94,4% van de scholen) geldt dat hoe hoger de schoolweging, hoe hoger het tekort. Dat betekent dat de overgrote meerderheid van de scholen zich dus bevindt in het opgaande deel van de curve in Figuur 5 en daarmee met stijgende schoolweging progressief grotere tekorten ervaren. Scholen met een hogere schoolweging lijken over het algemeen dus lastiger leraren te kunnen vinden, wellicht omdat ze als minder aantrekkelijk worden ervaren.
Mogelijkerwijs kan er ook sprake zijn van een effect de andere kant op: als er tekortenproblematiek op een school ontstaat, zou het kunnen zijn dat ouders met meer mogelijkheden “wegtrekken”. 2) Het verzuimpercentage heeft een toenemende invloed op het tekort: als het verzuimpercentage met 1%-punt stijgt, dan stijgt het tekortpercentage met ongeveer 0,30%-punt. Daarbij merken we nogmaals op dat met de beschikbare informatie geen oorzaak en gevolg kunnen worden onderscheiden. Het zou dus kunnen dat het tekort toeneemt omdat er meer (langer) verzuim is, maar ook dat het verzuim toeneemt omdat er een hoger tekort is, en daardoor bijvoorbeeld een hogere werkdruk. 3) Het aandeel vaste aanstellingen heeft een afnemende relatie met het tekort. Dat wil zeggen dat wanneer het aandeel vaste aanstellingen stijgt, het tekort naar verwachting afneemt. Ook hier kan sprake zijn van verschillende mechanismen. Enerzijds zouden scholen met meer vaste aanstellingen aantrekkelijker kunnen zijn voor leraren. Anderzijds hebben scholen mogelijk meer tijdelijk personeel juist omdat ze proberen daarmee de tekorten op te lossen.
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
22
3
De 5 grote gemeenten
In de 5 grote gemeenten (Almere, Amsterdam, ’s-Gravenhage, Rotterdam en Utrecht) is de tekortmeting op een paar punten anders verlopen dat in de rest van Nederland (zie bijlage A.3). De verschillen zitten niet in de gestelde vragen, maar in wie bevraagd zijn (de bevraging geschiedt op vestigingsniveau in plaats van op schoolniveau20), hoe die benaderd zijn en of deelname (en de controle door het schoolbestuur) verplicht was. Dit hoofdstuk beschrijft daarom de resultaten van de tekortmeting in min of meer dezelfde opbouw als hoofdstuk 2.
3.1
Respons
In totaal zijn 763 vestigingen gestart met de vragenlijst. Daarvan zijn er 5 direct na de eerste vraag afgehaakt en nog 11 zijn elders in de vragenlijst gestopt. Daarmee hebben 747 van de 914 vestigingen de uitvraag volledig ingevuld. Bij deze vestigingen is slechts in zeer beperkte mate sprake van problemen met de invoer, zie Tabel 22 voor de uitgevoerde controles.21 Het totaal in de tabel is ontdubbeld voor vestigingen die meer dan één probleem vertoonden. Tabel 22: Controles van de data
probleem
aanwezig
afwezig
aanwezig (%)
aantal leerlingen gelijk aan 0
0
747
0,0%
leerling-leraarratio <1 of >35
2
745
0,3%
leerling-schoolleidingratio <1
2
745
0,3%
totaal, ontdubbeld
2
745
0,3%
Dit hoofdstuk is gebaseerd op de 745 vestigingen die de uitvraag volledig invulden en waarbij geen problemen zijn geconstateerd. Voor deze vestigingen voerden schoolbesturen in 732 gevallen (98%) de controle uit. Die controle was niet vrijblijvend (zie ook bijlage A.3.4), maar vestigingen waarbij de controle niet is uitgevoerd zijn toch meegenomen in dit hoofdstuk. De respons, gemeten in aantallen vestigingen en in aantallen leerlingen op de vestigingen, is weergegeven in Tabel 23 en Tabel 24. Omdat niet duidelijk is van welke ILOCS/ULOCS respons verwacht kan worden (zie ook voetnoot 39 op pagina 49), presenteren we de respons zowel inclusief als exclusief alle ILOCs en ULOCs. De tabel inclusief (Tabel 23) geeft waarschijnlijk een onderschatting van de respons in termen van vestigingen. De tabel exclusief (Tabel 24) geeft waarschijnlijk een overschatting van de respons in termen van aantallen vestigingen. ILOCs en ULOCs hebben formeel geen leerlingen, daarom is de respons in termen van aantallen leerlingen gelijk in beide tabellen.
Merk op dat dit in toenemende mate problematisch lijkt voor scholen. Diverse scholen hebben daarom zelfstandig besloten toch op schoolniveau in te vullen, of specifieke vestigingen bij elkaar op te tellen. Dit maakt de verwerking en analyse van de data en de interpretatie van de resultaten niet eenvoudiger. 21 Merk op dat het aantal problemen ten opzichte van de voorgaande meting ongeveer gehalveerd is doordat we scholen in de vragenlijst al een waarschuwing tonen indien we één van de problemen detecteren. 20
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
23
Tabel 23: Respons inclusief ILOCs en ULOCs - gemeente
vestigingen gemeente
leerlingen
populatie
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen
respons
Almere
82
80
98%
21.385
20.720
97%
Amsterdam
281
204
73%
66.100
52.412
79%
's-Gravenhage
178
166
93%
49.273
47.406
96%
Rotterdam
247
182
74%
56.510
47.541
84%
Utrecht
126
113
90%
32.191
30.527
95%
totaal
914
745
82%
225.459
198.606
88%
Tabel 24: Respons exclusief ILOCS en ULOCs - gemeente
vestigingen gemeente
leerlingen
populatie
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen
respons
Almere
80
78
98%
21.385
20.720
97%
Amsterdam
248
192
77%
66.100
52.412
79%
's-Gravenhage
163
155
95%
49.273
47.406
96%
Rotterdam
211
162
77%
56.510
47.541
84%
Utrecht
113
106
94%
32.191
30.527
95%
totaal
815
693
85%
225.459
198.606
88%
We zien dat de respons zeer hoog te noemen is. De respons gemeten in aantallen leerlingen is daarbij iets hoger dan de respons gemeten in vestigingen. Dat betekent dat over het algemeen de respons bij grotere vestigingen beter is dan bij kleinere vestigingen. Verder zien we dat Almere en ‘s-Gravenhage een hogere respons hebben dan de andere gemeenten. We hebben de respons ook in beeld gebracht naar schooltype, zie Tabel 25 en Tabel 26, respectievelijk inclusief en exclusief de ILOCs en ULOCs. We zien dat de respons in het speciaal basisonderwijs 100% is en bij het (voortgezet) speciaal onderwijs wat achterblijft. In Tabel 27 zien we de respons naar schoolweging. Daaruit blijkt dat bij vestigingen met een zeer lage schoolweging de respons achterblijft bij de andere categorieën van schoolweging. Tabel 25: Respons inclusief ILOCS en ULOCs - schooltype
vestigingen schooltype
leerlingen
populatie deelgenomen respons populatie deelgenomen respons
basisonderwijs
772
640
83%
207.270
184.062
89%
speciaal basisonderwijs
41
41
100%
4.963
4.963
100%
(voortgezet) speciaal onderwijs
101
64
63%
13.226
9.581
72%
totaal
914
745
82%
225.459
198.606
88%
Tabel 26: Respons exclusief ILOCS en ULOCs - schooltype
vestigingen schooltype basisonderwijs
leerlingen
populatie deelgenomen respons populatie deelgenomen respons 675
590
87%
207.270
184.062
89%
speciaal basisonderwijs
39
39
100%
4.963
4.963
100%
(voortgezet) speciaal onderwijs
101
64
63%
13.226
9.581
72%
totaal
815
693
85%
225.459
198.606
88%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
24
Tabel 27: Respons naar categorie van schoolweging (alleen regulier basisonderwijs met bekende schoolweging, exclusief ILOCs/ULOCs)
vestigingen
leerlingen
schoolweging
populatie
deelgenomen
respons
populatie
deelgenomen
respons
zeer laag (<23)
86
64
74%
27.773
21.160
76%
laag (23-27)
115
103
90%
45.404
41.619
92%
gemiddeld (27-33)
151
139
92%
53.246
49.849
94%
hoog (33-37)
173
146
84%
46.914
39.370
84%
zeer hoog (>37)
141
132
94%
33.933
32.064
94%
totaal
666
584
88%
207.270
184.062
89%
3.2
Tekorten aan leraren
Deze sectie beschrijft de tekorten onder leraren in het reguliere basisonderwijs (met uitzondering van sectie 3.2.6). We bespreken in de volgende secties achtereenvolgens de verdeling van tekorten, openstaande tekorten en de invulling van verborgen tekorten, de uitsplitsing regulier versus vervanging, de verdeling van tekorten over stadsdelen, de tekorten uitgesplitst naar schooltype en naar categorie van schoolweging. Tot besluit van deze sectie bespreken we de tekorten naar aanleiding van het NPO en het verloop van de tekorten per gemeente over de tijd.
3.2.1
De grote gemeenten vergeleken
Allereerst geven we per gemeente de naar wens vervulde fte’s en de subtotalen van de gemeten tekorten weer in Figuur 6. Hierin zijn de tekorten uitgesplitst naar tekorten bij reguliere posities en bij vervanging, en tevens naar openstaande vacatures en verborgen tekorten. De onderdelen zijn weergegeven relatief ten opzichte van de totale werkgelegenheid (=werkzaam personeel + tekorten). Merk op dat de figuur bij 75% begint, om op die manier in te kunnen zoomen op de tekorten. De labels bij iedere staaf geven de omvang van het betreffende tekort aan in fte. Figuur 6: Tekorten aan leraren - gemeente 100%
87
35
82
95% 389
136
345
56
16
124
50 80%
217
95 25 39
40 80
3,075
2,622
Amsterdam
's-Gravenhage
997
46
33 60
90%
85%
67
2,968
1,846
Rotterdam
Utrecht
75%
Almere
vervuld naar wens
verborgen vervanging
verborgen regulier
openstaand regulier
openstaande vervanging
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
25
Het valt op dat Almere, Amsterdam en ’s-Gravenhage erg vergelijkbaar zijn in de relatieve omvang en de verdeling van de tekorten over de verschillende categorieën. Rotterdam en Utrecht wijken daarvan af, maar die zijn onderling weer redelijk vergelijkbaar. De verborgen reguliere tekorten vormen het grootste deel van de totale tekorten. Het totale tekort loopt op tot maximaal ongeveer 20% van de werkgelegenheid.
3.2.2
De mate waarin scholen met een verschillend tekort te maken hebben
In een histogram kan worden bekeken welk deel van de vestigingen in een bepaalde tekortcategorie valt. We hebben in Figuur 7 de verdeling van het totale tekort (openstaande en verborgen tekorten, regulier en vervanging) opgenomen. We zien bijvoorbeeld dat 11% van de vestigingen aangeven geen tekort te hebben. Ter vergelijking, buiten de G5 rapporteert 37% van de scholen geen tekort te hebben (zie sectie 2.2.1). Verder rapporteert 13% van de vestigingen een tekort van meer dan 30%. Figuur 7: Verdeling van vestigingen over categorieën van tekorten aan leraren 14% 12% 10% 8%
6% 4% 2%
3.2.3
> 30%
28% - 30%
26% - 28%
24% - 26%
22% - 24%
20% - 22%
18% - 20%
16% - 18%
14% - 16%
12% - 14%
10% - 12%
8% - 10%
6% - 8%
4% - 6%
2% - 4%
0% - 2%
0%
0%
De manier waarop tekorten worden ingevuld
Vestigingen hebben bij de uitvraag aangegeven of ze openstaande vacatures hadden en ook of ze verborgen tekorten hadden. Tevens hebben ze aangegeven hoe ze een verborgen tekort momenteel hebben ingevuld. In Tabel 28 tot en met Tabel 32 zijn de uitsplitsingen in fte per gemeente weergegeven (zie ook bijlage A.2 voor een toelichting op de categorieën). Daarbij zijn ook extra kolommen opgenomen waarin het tekort respectievelijk wordt gerelateerd aan het totaal aantal fte verborgen tekorten, het totale tekort in fte en de werkgelegenheid (bij de gemeten vestigingen) in fte. We zien bijvoorbeeld in Tabel 28 dat 87% van de verborgen tekorten in Almere intern is ingevuld en dat het totale tekort ongeveer 19% van de totale werkgelegenheid in Almere bedraagt. Amsterdam en Utrecht wijken op dit punt wat af van de andere gemeenten met respectievelijk 78% en 73% intern ingevulde verborgen tekorten. Daarnaast hebben Almere, Amsterdam en ’s-Gravenhage een vergelijkbare verdeling van openstaande en verborgen tekorten (ongeveer 22% openstaand), en wijken Rotterdam en Utrecht daarvan af, met respectievelijk 27% en 34% openstaande vacatures.
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
26
Als we naar details van de invulling van verborgen tekorten kijken, zien we dat deze met name worden ingevuld met onbevoegden. De tweede belangrijkste categorie om verborgen tekorten op te lossen wordt gevormd door de zijinstroom. Utrecht (Tabel 32) wijkt af van de andere gemeenten omdat daar de invulling gelijkelijk gebeurt met zijinstroom, bevoegd ambulant personeel en onbevoegden. Tot slot zien we bijvoorbeeld dat het vervangingstekort in Amsterdam ongeveer 180 / 3.730 = 4,8% bedraagt. Merk op dat de tekorten in dit onderzoek uitgedrukt worden ten opzichte van de totale werkgelegenheid. Stel dat de benodigde vervanging ten gevolge van langdurig (ziekte)verzuim in Amsterdam 6% bedraagt, dan kan voor ongeveer 80% van die vervanging in Amsterdam geen gewenste oplossing worden gevonden. Tabel 28: Tekorten aan leraren - Almere aantal vestigingen werkzaam werkgelegenheid
68 997 1.234 regulier
vervanging
totaal
totaal
170
66
- openstaand
35
16
- verborgen
136
50
186
verborgen, intern ingevuld
118
45
- zijinstroom
38
8
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
237
100%
19,2%
51
22%
4,1%
100%
78%
15,1%
162
87%
68%
13,1%
46
25%
19%
3,7%
- bevoegd ambulant
8
2
10
5%
4%
0,8%
- onbevoegd
69
33
103
55%
43%
8,3%
- groep opgesplitst
2
1
3
2%
1%
0,3%
verborgen, extern ingevuld
18
6
24
13%
10%
1,9%
- uitzendkracht, bevoegd
5
3
7
4%
3%
0,6%
- uitzendkracht, onbevoegd
4
0
4
2%
2%
0,3%
- zzp'er
6
1
7
4%
3%
0,6%
- anders
4
1
5
3%
2%
0,4%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
27
Tabel 29: Tekorten aan leraren - Amsterdam aantal vestigingen
172
werkzaam
3.075
werkgelegenheid
3.730 regulier
vervanging
totaal
totaal
476
180
- openstaand
87
56
- verborgen
389
124
513
verborgen, intern ingevuld
316
84
400
- zijinstroom
106
27
133
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
656
100%
17,6%
143
22%
3,8%
78%
13,8%
78%
61%
10,7%
26%
20%
3,6%
100%
- bevoegd ambulant
23
10
32
6%
5%
0,9%
- onbevoegd
185
43
228
44%
35%
6,1%
- groep opgesplitst
2
5
7
1%
1%
0,2%
verborgen, extern ingevuld
73
40
113
22%
17%
3,0%
- uitzendkracht, bevoegd
25
11
36
7%
5%
1,0%
- uitzendkracht, onbevoegd
12
9
21
4%
3%
0,6%
- zzp'er
30
18
48
9%
7%
1,3%
- anders
6
3
9
2%
1%
0,2%
regulier
vervanging
totaal
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
427
120
547
100%
17,3%
- openstaand
82
40
122
22%
3,9%
- verborgen
345
80
425
100%
78%
13,4%
verborgen, intern ingevuld
295
66
361
85%
66%
11,4%
- zijinstroom
71
10
81
19%
15%
2,6%
- bevoegd ambulant
17
16
32
8%
6%
1,0%
- onbevoegd
193
33
226
53%
41%
7,1%
- groep opgesplitst
15
7
22
5%
4%
0,7%
verborgen, extern ingevuld
49
15
64
15%
12%
2,0%
- uitzendkracht, bevoegd
16
7
22
5%
4%
0,7%
- uitzendkracht, onbevoegd
13
4
16
4%
3%
0,5%
- zzp'er
14
1
16
4%
3%
0,5%
- anders
7
3
10
2%
2%
0,3%
Tabel 30: Tekorten aan leraren – ‘s-Gravenhage aantal vestigingen
143
werkzaam
2.622
werkgelegenheid
3.169
totaal
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
28
Tabel 31: Tekorten aan leraren - Rotterdam aantal vestigingen
159
werkzaam
2.968
werkgelegenheid
3.345 regulier
vervanging
totaal
totaal
284
93
- openstaand
67
33
- verborgen
217
60
277
verborgen, intern ingevuld
199
52
- zijinstroom
60
11
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
377
100%
11,3%
100
27%
3,0%
100%
73%
8,3%
251
91%
66%
7,5%
72
26%
19%
2,1%
- bevoegd ambulant
15
11
26
9%
7%
0,8%
- onbevoegd
113
27
141
51%
37%
4,2%
- groep opgesplitst
10
2
12
4%
3%
0,4%
verborgen, extern ingevuld
18
9
26
9%
7%
0,8%
- uitzendkracht, bevoegd
4
1
5
2%
1%
0,2%
- uitzendkracht, onbevoegd
7
3
10
4%
3%
0,3%
- zzp'er
3
1
4
2%
1%
0,1%
- anders
3
3
7
2%
2%
0,2%
regulier
vervanging
totaal
% van verb.
% van totaal
% van werkgel.
totaal
141
64
205
100%
10,0%
- openstaand
46
25
71
34%
3,4%
- verborgen
95
39
135
100%
66%
6,6%
verborgen, intern ingevuld
73
25
98
73%
48%
4,8% 1,4%
Tabel 32: Tekorten aan leraren - Utrecht aantal vestigingen
98
werkzaam
1.846
werkgelegenheid
2.051
- zijinstroom
21
7
28
21%
14%
- bevoegd ambulant
25
6
31
23%
15%
1,5%
- onbevoegd
20
9
29
21%
14%
1,4%
- groep opgesplitst
7
3
10
8%
5%
0,5%
verborgen, extern ingevuld
22
14
36
27%
18%
1,8%
- uitzendkracht, bevoegd
9
4
13
10%
6%
0,6%
- uitzendkracht, onbevoegd
0
1
1
0%
0%
0,0%
- zzp'er
13
5
18
13%
9%
0,9%
- anders
0
4
5
4%
2%
0,2%
Personeelstekorten primair onderwijs – peildatum 1 oktober 2022
29
3.2.4
Tekorten aan regulier personeel versus tekorten vervanging
In deze sectie bekijken we het onderscheid van reguliere tekorten versus tekorten bij vervanging in meer detail. De verdeling van vestigingen over de verschillende categorieën is opgenomen in Tabel 33. We zien in die tabel dat relatief veel vestigingen met een tekort in categorie 2 (alleen reguliere tekorten) vallen. Het is uiteraard mogelijk dat een vestiging geen vervangingstekorten heeft. Categorie 4 is opvallend, maar op basis van de beschikbare gegevens kunnen we die niet buiten beschouwing laten in de analyses (zie ook de toelichting in sectie 2.2.3). Tabel 33: Aantal vestigingen per categorie regulier versus vervanging
categorie
beschrijving
vestigingen
aandeel
1
geen tekort
71
11%
2
alleen reguliere tekorten
244
38%
3
alleen vervangingstekorten
27
4%
4
reguliere tekorten = vervangingstekorten (>0)
45
7%
5
overig
253
40%
3.2.5
Tekorten naar stadsdeel
In deze sectie tonen we in Tabel 34 tot en met Tabel 38 een andere doorsnede van de dataverzameling, namelijk naar staddeel per gemeente. Een stadsdeel is gelijk aan een wijk, behalve voor Almere, Amsterdam en ‘s-Gravenhage, waar diverse wijken zijn samengenomen om te kleine aantallen te voorkomen. De wijk van een vestiging is bepaald met behulp van een koppeling van het vestigingsadres (postcode + huisnummer) met de gemeente-wijk-buurtdata van het CBS.22 Opvallend is met name dat tekorten erg kunnen verschillen per stadsdeel. Zo is de problematiek in Almere Poort en Almere Stad West ongeveer vier keer zo groot als in Almere Hout. In ‘s-Gravenhage springt het Laak er in negatieve zin uit en in Amsterdam is de problematiek in stadsdelen Nieuw-West en Zuidoost veruit het grootste. Tabel 34: Tekorten aan leraren - stadsdelen Almere fte stadsdeel