UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2014 – 2015
Inschrijvingsgelden, studiebeurzen en studieleningen voor hoger onderwijs: macro-economische effecten
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Economische Wetenschappen
Stefanie Vanneste onder leiding van Prof. dr. T. Buyse
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2014 – 2015
Inschrijvingsgelden, studiebeurzen en studieleningen voor hoger onderwijs: macro-economische effecten
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Economische Wetenschappen
Stefanie Vanneste onder leiding van Prof. dr. T. Buyse
PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Stefanie Vanneste
Dankwoord Eerst en vooral wil ik mijn dank betuigen aan mijn promotor, Prof. dr. Tim Buyse, voor de goede begeleiding en de nuttige opmerkingen en advies tijdens het schrijven van mijn masterproef. Daarnaast wil ik ook mijn familie bedanken voor hun onvoorwaardelijke steun en in het bijzonder mijn mama zonder wie dit alles niet mogelijk zou zijn geweest. Tot slot wil ik mijn masterproef opdragen aan mijn papa, Hans Vanneste, die we sinds vorig jaar met pijn in het hart moeten missen.
Stefanie Vanneste.
I
Inhoudstafel Dankwoord ............................................................................................................................................... I Inhoudstafel ............................................................................................................................................ II Lijst met gebruikte afkortingen .............................................................................................................. IV Lijst met tabellen ..................................................................................................................................... V Lijst met figuren...................................................................................................................................... VI 1. Inleiding ............................................................................................................................................... 1 2. Recente trends in het hoger onderwijs ............................................................................................... 5 2.1 Reactie op deze trends .................................................................................................................. 8 2.1.1 Kosten verminderen ............................................................................................................... 8 2.1.2 Cost-sharing ............................................................................................................................ 8 2.2 Cost-sharing in een aantal OESO-landen..................................................................................... 13 2.2.1 Landen die richting meer cost-sharing neigen ..................................................................... 13 2.2.2 Landen die richting minder cost-sharing neigen .................................................................. 15 3. Facts and Figures ............................................................................................................................... 16 3.1 Kost van studeren ........................................................................................................................ 16 3.1.1 Inschrijvingsgelden ............................................................................................................... 16 3.1.2 De netto-kost van studeren.................................................................................................. 19 3.2 Publieke versus private uitgaven................................................................................................. 21 3.3 Subsidies ...................................................................................................................................... 26 3.3.1 Subsidies voor het hoger onderwijs als percentage van het BBP. ....................................... 26 3.3.2 Samenstelling van de subsidies ............................................................................................ 27 3.4 Inschrijvingsgraden en de afstudeergraden binnen de normale studieduur .............................. 29 3.4.1 Inschrijvingsgraden............................................................................................................... 29 3.4.2 Afstudeergraden binnen de normale studieduur ................................................................ 30 3.5 PISA scores................................................................................................................................... 33 3.5.1 PISA scores wetenschappen ................................................................................................. 33 3.5.2 PISA scores wiskunde ........................................................................................................... 35 3.6 Loon voordelen............................................................................................................................ 37 3.7 Algemene observaties ................................................................................................................. 40 4. Focus op België/ Vlaanderen ............................................................................................................. 42
II
5. Literatuurstudie ................................................................................................................................. 46 5.1 Inschrijvingsgeld .......................................................................................................................... 46 5.1.1 Effect op de inschrijvingsgraad............................................................................................. 46 5.1.2 Effect op de studie-uitkomsten ............................................................................................ 50 5.2 Financiële steun........................................................................................................................... 53 5.2.1 Studiebeurzen ...................................................................................................................... 54 5.2.1.1 Effect op de inschrijvingsgraad.......................................................................................... 54 5.2.1.2 Effect op de studie-uitkomsten ......................................................................................... 59 5.2.1.3 Effect op de herverdeling .................................................................................................. 62 5.2.2 Studielening .......................................................................................................................... 68 5.2.2.1 Effect op de inschrijvingsgraad.......................................................................................... 68 5.2.2.2 Effect op de studie-uitkomsten ......................................................................................... 70 5.3 Conclusie literatuurstudie ........................................................................................................... 75 6. Wiskundig model ............................................................................................................................... 77 6.1 Het model ................................................................................................................................ 77 6.2 De uitbreidingen op het model ............................................................................................... 81 6.3 Data en kalibratie .................................................................................................................... 83 6.4 Simulaties ................................................................................................................................ 84 7. Conclusie en beleidsaanbevelingen .................................................................................................. 91 8. Bronnen ................................................................................................................................................ i 9. Bijlagen .............................................................................................................................................. viii Bijlage 1: Het aantal inschrijvingen in het hoger onderwijs tussen 1998 en 2012. ............................... viii Bijlage 2: Berekening van de netto-kost van studeren. ............................................................................x Bijlage 3: Berekening inschrijvingsgraden Vlaanderen en Brussel en Wallonië. .................................... xii Bijlage 4: Modelspecificatie Dynare. ..................................................................................................... xiii
III
Lijst met gebruikte afkortingen Verenigd Koninkrijk
UK
Verenigde Staten
US
Overlappend generatie(model)
OLG(-model)
Organisatie voor Economische Samenwerking en Ontwikkeling
OESO
Program for international student assessment
PISA
België
BE
Nederland
NL
Noorwegen
NO
Australië
AU
Italië
IT
Koste van studeren
ec
Studiebeurs
es
Studielening
el
Denemarken
DK
Zweden
SE
Duitsland
DE
Canada
CA
Finland
FI
Spanje
ES
Oostenrijk
AT
Frankrijk
FR
IV
Lijst met tabellen Tabel 1: Voor- en tegenargumenten van cost-sharing
P.12
Tabel 2: Inschrijvingsgelden academiejaar 2014-2015.
P.16
Tabel 3: De netto-kosten van studeren als percentage van het BBP per capita uitgedrukt in PPP (2003, 2008).
P.20
Tabel 4: PISA scores wetenschappen en wiskunde voor Vlaanderen, Brussel en Wallonië en Duitstalige gemeenschap (2012).
P.45
Tabel 5: Samenvatting literatuurstudie inschrijvingsgeld.
P.51
Tabel 6: Samenvatting literatuurstudie subsidies.
P.64
Tabel 7: Samenvatting literatuurstudie studieleningen.
P.73
Tabel 8: Data beleidsvariabelen.
P.83
Tabel 9: Beleidssimulatie 1.
P.85
Tabel 10: Beleidssimulatie 1 en 2.
P.86
Tabel 11: Beleidssimulatie 3.
P.87
Tabel 12: Verschil tussen beleidssimulatie 4 en 5.
P.88
Tabel 13: Beleidssimulatie 6.
P.89
Tabel 14: Beleidssimulatie 7.
P.90
V
Lijst met figuren Figuur 1: Aandeel publieke en private uitgaven voor hoger onderwijs (2000, 2005, 2011).
P.23
Figuur 2: Publieke subsidies voor het hoger onderwijs als percentage van het BBP (2000, 2011).
P.26
Figuur 3: Samenstelling van financiële hulp aan studenten als percentage van publieke uitgaven voor hoger onderwijs (2000, 2011).
P.28
Figuur 4: Inschrijvingsgraden ISCED 5 en ISCED 6 (2000-2012).
P.29
Figuur 5: Binnen de normale termijn voltooiingspercentages (2005, 2011).
P.32
Figuur 6: PISA scores wetenschappen (2000, 2003, 2006, 2009, 2012).
P.33
Figuur 7: PISA scores wetenschappen (2000, 2012).
P.34
Figuur 8: PISA scores wiskunde (2000, 2003, 2006, 2009, 2012).
P.35
Figuur 9: Het relatief loon van een persoon met een diploma hoger onderwijs t.o.v. iemand met een diploma hoger secundair onderwijs (2005, 2012).
P.38
Figuur 10: Het relatief loon van een persoon met een diploma hoger onderwijs t.o.v. iemand met een diploma hoger secundair onderwijs per leeftijdscategorie.
VI
P.39
1. Inleiding Een beleidsvraag die recent ook in Vlaamse context aandacht kreeg is de vraag wie het hoger onderwijs moet financieren: de overheid (en dus de gemeenschap) of de student zelf en diens ouders? Verschillende landen formuleren een verschillend antwoord op deze vraag. Sommige landen vinden dat de financiering van hogere studies behoort tot het takenpakket van de overheid en vragen geen tot zeer weinig inschrijvingsgeld. Een recent voorbeeld hiervan is Duitsland dat in 2014 het in 2007 ingevoerde inschrijvingsgeld afschafte. Andere landen gaan helemaal de andere richting uit en leggen de verantwoordelijkheid tot financiering bij studenten en hun ouders door het studiegeld te verhogen voor iedereen of voor bepaalde groepen van studenten, studiebeurzen te vervangen door studieleningen of door inschrijvingsgeld in te voeren waar er voorheen geen sprake van was. Vlaanderen behoort tot deze tweede groep en verhoogt het inschrijvingsgeld aan hoge scholen en universiteiten vanaf academiejaar 2015-2016. De specifieke hoogte van het inschrijvingsgeld voor hoger onderwijs verschilt dus sterk binnen de groep van ontwikkelde landen. Ook wat betreft de financiële steun aan studenten kunnen er grote verschillen waargenomen worden tussen de verschillende landen, zowel wat betreft de omvang van de steun, als het specifieke steunsysteem. Er zijn landen die zeer veel financiële steun aanbieden in de vorm van studieleningen zoals het Verenigd Koninkrijk, Noorwegen, Zweden en Nederland. Anderzijds zijn er landen die geen studieleningen uitgeven zoals België, Finland, Italië, Spanje en Frankrijk, maar die bijvoorbeeld meer gebruik maken van studiebeurzen. Het doel van deze masterproef is ten eerste om de situatie met betrekking tot het hoger onderwijs in België en waar mogelijk Vlaanderen te schetsen in internationaal perspectief. Er wordt nagegaan hoe de kosten van het Vlaamse hoger onderwijs zich verhouden ten opzichte van enkele andere OESO-landen. Naast een vergelijking van de kosten worden ook de subsidies en de samenstelling van deze subsidies vergeleken. Daarnaast besteden we ook aandacht aan de prestaties op het vlak van hoger onderwijs van de verschillende landen. Een tweede doel van deze masterproef is om na te gaan hoe de toetreding tot het hoger onderwijs het best kan aangemoedigd worden: met studiebeurzen of eerder met studieleningen en welke effecten deze maatregelen hebben op de inschrijvingsgraad en op de studie-uitkomsten. We voeren hiervoor een literatuurstudie naar de economische effecten van inschrijvingsgeld en financiële steunmaatregelen. Tot slot zullen we via een overlappend generatiemodel (OLG-model) een aantal beleidssimulaties uitvoeren. Alle inzichten die doorheen de masterproef worden opgedaan worden op het einde gebundeld in het hoofdstuk conclusie en beleidsimplicaties.
1
Het vervolg van deze masterproef ziet er als volgt uit. Eerst wordt er dieper ingegaan op de trends in het hoger onderwijs die ervoor gezorgd hebben dat er een discussie op gang is getreden omtrent de financiering van hoger onderwijs. We gaan onder andere na wat de argumenten kunnen zijn voor het al dan niet volgen van de cost-sharing tendens en bekijken eveneens de trends in een aantal OESOlanden. Voor deze selectie van landen1 bekijken we vervolgens een beperkt aantal indicatoren die betrekking hebben op het tertiair onderwijs. Deze indicatoren betreffen onder andere de kosten van studeren, de financieringsvormen, de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs alsook de binnen de normale termijn slaagpercentages, de PISA scores en de loonvoordelen die personen met een diploma hoger onderwijs ondervinden. Er wordt getracht om de grote lijnen, in de mate van het mogelijke, te ontdekken in deze data. Daarnaast wordt België/Vlaanderen vergeleken met de geselecteerde landen om een oordeel te kunnen vellen omtrent de prestaties op vlak van hoger onderwijs in een internationaal perspectief. In een volgende stap wordt via een literatuurstudie nagegaan wat de effecten zijn van inschrijvingsgeld, studieleningen en studiebeurzen op de inschrijvingsgraad, de studie-uitkomsten en de herverdeling. Het eerste deel van de literatuurstudie wordt gewijd aan het effect van het verhogen van het studiegeld. In het tweede deel komt de financiële hulp voor de studenten aan bod. De studieleningen en studiebeurzen worden afzonderlijk behandeld aangezien er in de literatuur weinig studies gevonden kunnen worden die studiebeurzen en studieleningen simultaan behandelen. In het zesde hoofdstuk van deze masterproef wordt het OLG-model uit Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013) beschreven en uitgebreid. Het model wordt aangepast in de zin dat studiekosten (𝑒𝑐), studiebeurzen(𝑒𝑠) en studieleningen(𝑒𝑙) worden toegevoegd. Vervolgens gebruiken we dit model om een aantal simulaties rond hoger onderwijsbeleid door te voeren en de effecten hiervan na te gaan. In deze masterproef komen we tot de conclusie dat veel landen en regio’s zich in de richting van meer cost-sharing begeven. Deze landen zijn onder andere Australië, Denemarken, Zweden, het Verenigd Koninkrijk, Spanje en Vlaanderen. Niettegenstaande zijn er ook landen die deze tendens doorbreken en relatief meer publieke middelen aanwenden ter financiering van het hoger onderwijs zoals Duitsland en Oostenrijk. De PISA scores voor wetenschappen en wiskunde van de verschillende landen blijken in verband gebracht te kunnen worden met de inschrijvingsgraden en de binnen de normale termijn voltooiingspercentages. Landen die hoge PISA scores laten opmeten voor wetenschappen en 1
België, Nederland, Frankrijk, Duitsland, Oostenrijk, Denemarken, Zweden, Noorwegen, Finland, Spanje, Italië,
het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten, Canada en Australië.
2
wiskunde hebben over het algemeen ook relatief hoge inschrijvingsgraden en hoge binnen de normale termijn voltooiingspercentages. Landen die zich daarentegen onderaan de lijst bevinden hebben over het algemeen lagere inschrijvingsgraden en binnen de normale termijn voltooiingspercentages. Landen die in dit plaatje passen zijn Finland, Zweden, de Verenigde Staten, Italië en Noorwegen. Tijdens het bespreken van de data valt op dat het inschrijvingsgeld niet in verband gebracht kan worden met de prestaties van de verschillende landen qua inschrijvingsgraad en binnen de normale termijn voltooiingspercentages. Indien er wordt gekeken naar de netto-kost van studeren dan kan er een ander verhaal verteld worden namelijk dat landen met lagere netto-kost ook meestal de landen zijn die hoge inschrijvingsgraden en afstudeergraden weergeven. Uit de literatuurstudie zal duidelijk blijken dat een hoger bedrag aan inschrijvingsgeld ervoor zorgt dat de inschrijvingsgraad van het hoger onderwijs daalt. Studies die tot deze constatatie komen zijn onder andere Hübner (2012), Dwenger, Storck en Wrohlich (2009), Dearden Fitzsimons en Wyness (2011), Coelli (2009), Neill (2009), Keane en Wolpin (2001) en Lee (2005). Bij een stijging in het inschrijvingsgeld met 1000 dollar/euro vinden deze studies een daling in de inschrijvingsgraad met 2,5 tot 5 procentpunt. De studiebeurzen hebben een positief effect zowel op de inschrijvingsgraad als op de studieuitkomsten, er zijn meer studenten die overgaan van het eerste jaar naar het tweede jaar en er gebeuren minder stopzettingen. Studies die een positief effect rapporteren van studiebeurzen op de inschrijvingsgraad zijn onder andere Dynarski (1999), Dynarski (2002), Nielsen, Sørensen en Taber (2008), Wrohlich en Steiner (2008), Castleman en Long (2013), Bouzahzah, De la Croix en Docquier (2002), Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011). Bij een stijging in de studiebeurzen met 1000 dollar/euro vinden deze onderzoeken een stijging in de inschrijvingsgraad met ongeveer 2 tot 6 procentpunt. Het effect van studieleningen wordt in de literatuur minder vaak bestudeerd dan het effect van inschrijvingsgeld of studiebeurzen. De studies die in deze literatuurstudie gerapporteerd worden vinden echter geen significant effect van studieleningen op de inschrijvingsgraad. Het is wel zo dat er een verschil te vinden is tussen verschillende soorten leningen. Leningen die meer flexibel zijn qua terugbetalingsplan of interestbetalingen blijken wel een positief effect te hebben op de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs. Toch wordt er over het algemeen aangenomen dat studieleningen een kleiner effect hebben dan studiebeurzen (Dynarski en Scott-Clayton, 2013).
3
In het zesde hoofdstuk zal het OLG-model van Buyse, Heylen en Van de Kerckhove uitgebreid worden met studiekosten (𝑒𝑐), studiebeurzen (𝑒𝑠) en studieleningen (𝑒𝑙). Bij de simulaties komen we tot de conclusie dat een stijging in het inschrijvingsgeld met 1000 dollar leidt tot een daling in de inschrijvingsgraad met 3,73 procentpunt. Bij een verhoging van de studiebeurzen met 1000 dollar wordt er een stijging in de inschrijvingsgraad waargenomen met 3,34 procentpunt. Deze twee bevindingen liggen in lijn met de gevonden effecten uit de literatuurstudie.
4
2. Recente trends in het hoger onderwijs Het hoger onderwijs wordt in vele landen beschouwd als een publiek goed. Bijgevolg werd het traditioneel in belangrijke mate door de overheid gefinancierd. Geleidelijk aan wordt hoger onderwijs echter meer en meer gezien als een verantwoordelijkheid die ook deels door de student en/of door diens ouders moet worden gedragen (Vossensteyn, 2004). De redenen voor deze mentaliteitsverandering zullen in dit eerste hoofdstuk besproken worden. Er kunnen wereldwijd 6 evoluties gevonden worden die een impact hebben op de financiering van het hoger onderwijs: (i)
Er wordt een snelle stijging waargenomen in de kost per student. De kosten van hoger onderwijsinstellingen kennen een jaarlijkse stijging door de toename in de lonen van professoren en medewerkers. Dit is eigen aan het onderwijs omdat het een arbeidsintensieve sector betreft waar productiviteitsstijgingen quasi niet voorkomen. Naast deze gebruikelijke stijging in de lonen wordt deze tendens nog versterkt door een stijging in de kosten die eveneens eigen zijn aan universiteiten en hoge scholen. Deze extra stijging in de kosten kan volgens Johnstone en Marcucci (2007) toegeschreven worden aan drie specifieke categorieën. Ten eerste wordt er meer en meer gebruik gemaakt van diverse technologieën. Deze technologieën zijn niet in staat om personen te vervangen in de context van het tertiair onderwijs. Bijgevolg zorgen ze dus voor een stijging van de kosten in plaats van voor een daling zoals in goederen producerende bedrijven. Een andere kost die universiteiten en hoge scholen dragen zijn de kosten voor hoogstaand wetenschappelijk onderzoek die reeds hoog zijn en blijven stijgen. Het gaat hier dan bijvoorbeeld om specifiek materiaal nodig voor bepaalde onderzoeken, deze kost is vooral hoog in de natuurwetenschappen en de biomedische wetenschappen. Verder halen Johnstone en Marcucci ook de continue verandering aan die hoger onderwijs instituties doorvoeren. Er komen steeds nieuwe vakken en opleidingen bij zonder dat er verdwijnen. Door deze drie categorieën van extra kosten bovenop de normale stijgende kosten door stijgende lonen is het zo dat in normale tijden het groeipercentage van de kost per student groter is dan het inflatiepercentage.
(ii)
Ten tweede wordt er een stijgend aantal inschrijvingen waargenomen in het hoger onderwijs. In 29 van de 30 landen die opgenomen zijn in de OESO database2 betreffende
2
Australië, Oostenrijk, België, Canada, Tsjechië, Denemarken, Finland, Frankrijk, Duitsland, Griekenland, Hongarije, IJsland, Ierland, Italië, Japan, Korea, Luxemburg, Mexico, Nederland, Nieuw-Zeeland, Noorwegen, Polen, Portugal, Slowakije, Spanje, Zweden, Zwitserland, Turkije, het Verenigd Koninkrijk en de Verenigde Staten.
5
het aantal inschrijvingen zien we een duidelijk stijgende trend in de data (Zie bijlage 1: Het aantal inschrijvingen in het hoger onderwijs tussen 1998 en 2012). De verklaring hiervoor kan enerzijds gevonden worden in de verhoogde inschrijvingsgraad in het tertiair onderwijs (Zie figuur 4 in hoofdstuk 3). Anderzijds ligt de verklaring ook gedeeltelijk bij de stijging in de populatie met de leeftijd 20 tot 24 jaar3. Er zijn met andere woorden meer potentiële studenten en een grotere proportie van deze potentiële studenten gaat effectief een studie hoger onderwijs aan. De financiële druk die al gevoeld wordt door de stijging in de kost per student wordt op deze manier versterkt. Er zijn dus meer middelen nodig om de kwaliteit van het hoger onderwijs te blijven garanderen (Johnstone en Marcucci, 2007). (iii)
De stijgende internationalisering zorgt ervoor dat hoger onderwijs instituties meer en meer internationaal te werk moeten gaan. In 2012 waren er ruim 4 miljoen studenten wereldwijd die in het buitenland studeerden (UNESCO, 2012). Dit is een stijging met 222 procent sinds het jaar 2000 toen er nog maar 1,8 miljoen studenten in het buitenland studeerden (Altbach, Reisberg en Rumbley, 2009). Deze stijgende internationalisering leidt ertoe dat het voor individuen nog meer rendabel is om een hoger diploma te behalen (Johnstone en Marcucci, 2007). De internationalisering laat zich bovendien ook voelen door een meer globaal aanbod van de aangeboden vakken bij de onderwijs instituties en het proberen aantrekken van internationale studenten en academici. Daarnaast worden de onderwijsinstellingen ook actiever in andere landen waar ze een eigen campus opzetten en vormen van internationale samenwerking organiseren (Altbach, Reisberg en Rumbley, 2009). Het is vanzelfsprekend dat al deze activiteiten een kostenkaartje met zich meebrengen en zo zorgen voor een grotere druk op de financiering van hoger onderwijs instituties.
(iv)
Ten vierde zorgt de groei van de kenniseconomie ervoor dat de waarde van het behalen van specifieke diploma’s groter wordt. Het gaat hier dan om studies zoals onder andere management,
recht,
wetenschappen,
wiskunde,
ingenieurswetenschappen
en
technologische wetenschappen (Johnstone en Marcucci, 2007). Dat de kenniseconomie aan belang toeneemt, is een gevolg van technologische evoluties die zich doorheen de tijd hebben voorgedaan. Deze technologische vooruitgang verhoogt de vraag naar hoger geschoolde personen wat op zijn de beurt de waarde van bepaalde specifieke diploma’s de hoogte in duwt (Brown, Lauder en Ashton, 2008), (Eurydice, 2000). Hierdoor stijgt het
3
Voor België wordt er een stijging opgemeten met 11%, van 632197 personen in 1998 tot 701498 in 2012.
6
aantal studenten nog meer. Ook de kost per student wordt hierdoor de hoogte ingedreven omdat er nieuwe vakdisciplines ontstaan (Johnstone en Marcucci, 2007). (v)
Een vijfde evolutie die impact heeft op de financiering van het hoger onderwijs is de budgettaire situatie in heel wat landen die budgettaire sanering noodzaakt. De overheid heeft een beperkt budget waardoor de stijgende uitgaven voor hoger onderwijs nog meer concurreren met andere belangrijke uitgaven van de overheid zoals gezondheidszorg en infrastructuur (Vossensteyn, 2004). Een begroting in evenwicht afleveren is reeds een uitdaging voor overheden in normale omstandigheden en door de recente economische crisis, met belangrijke impact op overheidsbudgetten, werd deze uitdaging nog versterkt (Altbach, Reisberg en Rumbley, 2009). Hierdoor ondervinden overheden hoe langer hoe meer moeilijkheden om de financiering van het hoger onderwijs te blijven dragen zonder hulp van de student en diens ouders (Vossensteyn, 2004).
(vi)
De gedachte dat het voor iedereen mogelijk moet zijn om een studie te volgen in het hoger onderwijs kan gezien worden als een zesde trend. Deze doelstelling kan mee gerealiseerd worden door hoger studiegeld te vragen aan diegenen die meer in staat zijn om dit te betalen of door afschaffing/vermindering van het studiegeld voor de totale bevolking (Eurydice, 2000). Om te garanderen dat de toegang tot het tertiair onderwijs vrij blijft voor iedereen is het zo dat een verhoging in het studiegeld quasi steeds samengaat met een hervorming van de financiële hulp aan minder welvarende studenten (OECD, 2014b).
7
2.1 Reactie op deze trends Deze zes tendensen zorgen ervoor dat het aantal personen die hoger onderwijs volgen stijgt alsook de kost per student. Deze expansie van het tertiair onderwijs samen met het beperkte overheidsbudget vragen actie om de uitgaven voor hoger onderwijs op peil te houden en zelfs te verhogen. Dit kan bereikt worden enerzijds door de kosten die uitgaan van het hoger onderwijs te drukken en door de publieke uitgaven bij te spijzen met private investeringen en uitgaven voor hoger onderwijs (Eurydice, 2011). 2.1.1 Kosten verminderen Vele overheden hebben reeds maatregelen genomen om, waar mogelijk, de uitgaven voor hoger onderwijs te drukken. Zo wordt de ‘student-teacher’ ratio verhoogd en worden duurdere medewerkers vervangen door goedkopere deeltijdse krachten. Sommige universiteiten stellen ook onderhoudswerk en reparaties uit. De meeste universiteiten in heel wat landen hebben al een aantal van deze besparingen doorgevoerd. Er zit echter een beperking op deze oplossing en daarom wordt er meer aandacht besteed aan zogenaamde cost-sharing (Johnstone en Marcucci, 2007). 2.1.2 Cost-sharing De hierboven beschreven tendensen geven aanleiding tot veranderingen in de financiering van het hoger onderwijs. Cost-sharing is hier één van. Bij cost-sharing wordt de kost van studeren voor een deel overgedragen van overheid (en dus van belastingbetaler) naar de studenten en hun ouders (Johnstone en Marcucci, 2007). Het is wel zo dat de overheidsbijdrage nog steeds noodzakelijk is. De overheid moet ervoor zorgen en kunnen garanderen dat studenten uit meer benadeelde gezinnen ook in het hoger onderwijs kunnen intreden. Er zijn dus maatregelen nodig die de toegang tot hoger onderwijs voor bekwame ambitieuze studenten uit lage inkomens-gezinnen mogelijk maken (Johnstone en Marcucci, 2011). Verschillende vormen van cost-sharing De beleidswijzigingen in de richting van meer cost-sharing kunnen verschillende vormen aannemen. Ten eerste kan studiegeld toegepast worden als er in het verleden geen sprake was van studiegeld. Ten tweede bestaat er een ‘dual track’ waarbij de meeste studenten geen inschrijvingsgeld moeten betalen en het andere deel van de studenten wel. Het is bijvoorbeeld mogelijk om het studiegeld dat moet betaald worden door internationale studenten hoger te zetten dan het studiegeld van de eigen bevolking (Johnstone en Marcucci, 2007). Verder spreekt men ook van cost-sharing als er een grote stijging in het studiegeld zich voordoet. Het opleggen van gebruikerskosten voor de 8
studentenresidenties en de studentenrestaurants is een vierde vorm van cost-sharing. Deze vorm komt veel voor in de Scandinavische landen. De reductie of afschaffing van studiebeurzen is ook een vorm van cost-sharing. Het is dan de bedoeling dat studenten meer gebruik maken van studieleningen in plaats van studiebeurzen. Ten slotte kan er ook worden getracht de recuperatie van kosten van studieleningen te verhogen (Johnstone en Marcucci, 2007). Rechtvaardiging tegenover studenten De reden waarom studenten een deel van de kosten moeten dragen is dat ze privaat voordeel ondervinden van hun extra scholing. Studeren wordt door economisten gezien als een investering: studenten wegen de opbrengsten en kosten van studeren tegen elkaar af en kunnen zo beslissen of studeren voor hen de moeite waard is (Finnie, 2004). Er zijn zowel monetaire als niet monetaire voordelen verbonden aan het volgen van hogere opleiding. Met monetaire voordelen wordt hier het hoger loon bedoeld dat samengaat met een hogere opleiding (Alstadsæter, 2004). Daarnaast vallen de verminderde kans op werkloosheid en de hogere pensioenen hier ook onder (Boarini en Strauss, 2010). Niet monetaire voordelen bestaan onder andere uit betere arbeidsomstandigheden, hogere status, persoonlijke ontwikkeling en betere uitgave beslissingen (Vossensteyn, 2004). Bij de kosten wordt er een onderscheid gemaakt tussen directe studiekosten en opportuniteitskosten. Directe kosten zijn onder andere het inschrijvingsgeld, studiemateriaal en vervoerskosten. De opportuniteitskosten hebben betrekking op het loon dat studenten mislopen door te studeren in plaats van te werken (Groenez en Heylen, 2010). Volgens Boarini en Strauss (2010) was het privaat rendement van hoger onderwijs in 2001 voor België 6,9%, voor Nederland 6,0%, voor Frankrijk 9,1% en voor Duitsland 6,2%. Dit privaat rendement moet gezien worden als de incentive van een gemiddelde persoon om hoger onderwijs te volgen. Het sociaal rendement, het rendement voor de gehele maatschappij, ligt in dezelfde lijn als de private rendementen. Bij de berekening van het sociaal wordt er rekening gehouden met monetaire externaliteiten (bijvoorbeeld meer belastinginkomen), niet monetaire externaliteiten (bijvoorbeeld minder hoge criminaliteitscijfers) en kosten voor de gemeenschap door het voorzien in hoger onderwijs (bijvoorbeeld de financiële steun aan studenten) (Vossensteyn, 2004).
Door de subsidies waarop studenten recht hebben te beperken in tijd zodat ze niet langer kunnen worden gebruikt dan de normale duurtijd van de studie of door het inschrijvingsgeld op te voeren zouden studenten meer geneigd zijn om studies te ondernemen die hen en de maatschappij hoge returns bezorgen. Er wordt hierbij wel gewezen op het feit dat de invoering van of verhoging van het inschrijvingsgeld geleidelijk moet gebeuren en dat er nog steeds financiële hulp beschikbaar moet zijn voor armere studenten (OECD, 2014a). 9
Een andere rechtvaardiging voor het principe van cost-sharing komt voort uit het feit dat studenten meer geneigd zullen zijn om langer over hun studies te doen als ze zelf, of hun ouders, weinig moeten bijdragen aan de financiering van hun studies. Er wordt aangenomen dat wanneer de ouders (of de studenten zelf) een stuk van de kost van studeren op zich nemen, er een grotere incentive is voor de studenten om hun studies vlugger af te maken (Johnstone, 2004). Rechtvaardiging tegenover de ouders van studenten Er zijn twee redenen die het rechtvaardigen om ouders een deel van de kost van het hoger onderwijs van hun kinderen te laten betalen. Ten eerste ondervinden ouders zelf voordeel van deze studies. Ze kunnen bijvoorbeeld een sterk gevoel van trots en genoegen ervaren wanneer hun kind de hogere studies succesvol afrond. Ten tweede hebben ouders een financiële verplichting tegenover hun kinderen die financieel afhankelijk zijn van hun ouders. Deze financiële verplichting gaat evenwel enkel op als ouders financieel in staat zijn om aan deze verplichting te voldoen (Teixeira et al, 2008). Andere rechtvaardigingen Cost-sharing is volgens de meeste economen een meer rechtvaardig principe dan het aanbieden van gratis of quasi gratis hoger onderwijs. Dit komt doordat het grootste deel van personen die deelnemen aan hoger onderwijs uit de middenklasse of hogere inkomensklassen komen. Als het onderwijs gratis of quasi gratis is dan moet dit gefinancierd worden via belastingen. (Johnstone en Marcucci, 2007) Deze belastingen zijn meestal proportioneel of in sommige gevallen zelfs regressief waardoor deze de gezinnen met lage inkomens extra hard treffen ook al nemen deze gezinnen relatief minder deel aan hoger onderwijs. Ook Borck en Wimbersky (2012) halen aan dat subsidies4 als onrechtvaardig worden gezien omdat ze gefinancierd worden via belastingen die gedragen worden door alle huishoudens. Dit betekent dat ook de armere huishoudens bij wie het minder waarschijnlijk is dat de kinderen gaan studeren bijdragen tot de totstandkoming van de subsidies, dit is dus een herverdeling van arm naar rijk. De meest dwingende reden om aan cost-sharing te doen is evenwel de nood aan extra financiering voor het hoger onderwijs omwille van het hoger aantal inschrijvingen, de stijgende kost van studeren en de budgettaire situatie in heel wat landen. (Johnstone, 2004)
4
Een fractie van de kost van studeren van iedere student wordt door de overheid gedragen.
10
Tegenargumenten cost-sharing Zoals elk begrip kent ook cost-sharing weerstand van bepaalde maatschappelijke groepen. Deze staan kritischer tegenover het verhogen of invoeren van studiegeld en studieleningen. Het eerste argument om niet aan cost-sharing te doen volgens sociaal-politieke ideologieën is het feit dat de gemeenschap gezien wordt als de grootste begunstigde van hoger onderwijs. Daarom vinden ze dat het hoger onderwijs moet worden gefinancierd door de overheid (Johnstone, 2003). Zo rechtvaardigen ze dat de belastingbetalers een bijdrage moeten leveren tot de financiering van het hoger onderwijs (Eurydice, 2000). Onderwijs brengt namelijk positieve externaliteiten met zich mee die de groei van de economie bevorderen en zo de gehele maatschappij ten goede komt. Finnie (2004) onderstreept dat banken niet voldoende incentives hebben om private studieleningen uit te geven aan studenten. Men weet namelijk niet zeker of de student over de nodige capaciteiten beschikt om de studie af te ronden en daarenboven hebben studenten ook geen of niet voldoende onderpand ter beschikking. Zonder publieke studieleningen zou er dus onder-geïnvesteerd worden in leningen voor studie doeleinden. Daarnaast wordt er ook beweerd dat studieleningen de lagere klassen niet zullen kunnen overtuigen om zich in te schrijven in duurder wordend hoger onderwijs. Kinderen van de werkende klasse staan namelijk afkerig tegenover leningen door hun culturele risico-afkerigheid (Johnstone, 2003). Ook Falch en Oosterbeek (2011) halen dit argument aan ter verdediging van studiebeurzen. Ze zien het studiegeld dus als een intrede barrière die niet gemakkelijk overschreden kan worden door kinderen uit benadeelde groepen van de maatschappij (Eurydice, 2000). Een andere motivatie die sommigen naar voor schuiven is de vrees dat cost-sharing niet zal leiden tot het goed aanwenden van de uitgespaarde publieke middelen maar dat ze zouden gebruikt worden om belastingverminderingen toe te kennen aan welvarende personen met meer politiek gewicht (Johnstone, 2003). Men kan ook de onzekerheid van het vinden van een job zien als een rem op cost-sharing. Het is voor een individu namelijk onmogelijk om te oordelen over de kwaliteit van een opleiding voordat deze volledig is afgerond. Studenten zouden dus geen incentive hebben om te investeren in hoger onderwijs als er geen subsidies tegenover staan (Sanyal en Martin, 2006).
11
Tabel 1: Voor- en tegenargumenten van cost-sharing. Argumenten voor cost-sharing
Argumenten tegen cost-sharing
Studenten ondervinden privaat voordeel door De gemeenschap wordt gezien als de hun studies. voornaamste begunstigde van het hoger onderwijs. Studenten zullen een studie kiezen die meeste Er zijn kapitaalmarkt imperfecties waardoor er return meebrengt voor hen en voor de onder-geïnvesteerd wordt in private maatschappij. studieleningen. Studenten zullen hun studie sneller afronden. Kinderen van de werkende klasse zijn door hun culturele afkomst vaak risico-afkerig, studieleningen zullen hen dus niet aanzetten om deel te nemen aan het hoger onderwijs. Ouders hebben er baat bij dat hun kinderen De uitgespaarde publieke middelen zullen niet studeren, ze ervaren een gevoel van trots en goed aangewend worden. genoegen. Ouders hebben een financiële verplichting Studenten hebben niet genoeg incentive om zelf tegenover hun kinderen. te investeren in het hoger onderwijs door de onzekerheid van het vinden van een job. Er is kans op een herverdeling van rijk naar arm. Er is nood aan extra financiering voor het hoger onderwijs.
12
2.2 Cost-sharing in een aantal OESO-landen 2.2.1 Landen die richting meer cost-sharing neigen In deze paragraaf worden een aantal voorbeelden aangehaald van landen die zich in de richting van meer cost-sharing begeven. Aangezien er eveneens landen zijn die zich afzetten tegen het begrip cost-sharing wordt ook hier aandacht aan besteed in het tweede deel van deze paragraaf. Australië (i)
In 2005 verhoogde men het aantal studenten per studiegebied dat het volledige studiegeld moet betalen van 25 tot 35 procent van het totaal aantal inschrijvingen.
(ii)
Australië heeft een ‘dual track’ maatregel ten aanzien van internationale studenten. Deze studenten moeten meer studiegeld betalen dan de nationale studenten. (Johnstone en Marcucci, 2007)
Denemarken Denemarken introduceerde in 2006 studiegeld voor studenten van buiten de Europese Economische Ruimte. Hiermee was Denemarken het eerste Scandinavische land dat een ‘dual track’ volgde. Denemarken gaf als motivatie dat ze wilden vermijden dat studenten van buiten de Europese Economische Ruimte zouden profiteren van het gratis onderwijs (Oxford Research, 2013). Ierland Het studiegeld steeg in Ierland vanaf 2011 jaarlijks met 250 euro om vanaf het schooljaar 2015-2016 een tarief van 3000 euro te kunnen heffen (European University Association, 2014). Spanje In het academiejaar 2012-2013 was er stijging in de studiegelden per regio. Dit was een keerpunt in de geschiedenis van de Spaanse universiteiten (Verdú en Cotanda, 2013).
13
Het Verenigd Koninkrijk In het Verenigd Koninkrijk zijn er een aantal maatregelen genomen de voorbij jaren die blijk geven van cost-sharing. (i)
In 2006 introduceerde de overheid in het Verenigd Koninkrijk een variabel studiegeld regime, onder dit regime kon het studiegeld oplopen tot £3000 per jaar. Dit regime ging gepaard met leningen die pas moeten worden afbetaald eens het inkomen van deze personen voldoende hoog is zodat de studenten niet alles onmiddellijk zelf moeten financieren (Johnstone en Marcucci, 2007).
(ii)
In 2012 introduceerde het Verenigd Koninkrijk5 een ‘full-cost fee’ regime dat kan variëren per student. Onder dit regime kan het studiegeld oplopen tot £9000. Studenten kunnen nog altijd gebruik maken van leningen die pas moeten worden afbetaald eens het inkomen van de afgestudeerden voldoende hoog is (Johnstone en Marcucci (2007), European University Association (2014)). Het Verenigd Koninkrijk heeft sinds de herziening van haar financieringssysteem de hoogste studiegelden van Europa (European Commission, 2014a).
Zweden Zweden introduceerde studiegeld voor studenten van buiten de Europese Economische Ruimte in 2011. Eén van de redenen waarom Zweden dit doet is om genoeg plaatsen vrij te houden in het hoger onderwijs voor Zweedse studenten (Oxford Research, 2013). Vlaanderen In het academiejaar 2014-2015 bedroeg de bovengrens van het inschrijvingsgeld 619,90 euro. Er werd beslist om dit maximum op te trekken in het academiejaar 2015-2016 naar 890 euro voor niet beursstudenten. Er geldt een vast tarief van 230 euro en een variabel gedeelte van 11 euro per studiepunt (Eurydice (2014), Vlaams Parlement (2014)).
5
Zonder Schotland.
14
2.2.2 Landen die richting minder cost-sharing neigen Niet alle landen geven echter blijk van cost-sharing, er zijn ook landen die zich in de andere richting begeven en de studiegelden verminderen of zelfs helemaal afschaffen. Duitsland Duitsland heeft na het invoeren van studiegeld in 2007 dit weer afgeschaft in 2014 (European Commission, 2014b). Voor 2007 werd er in geen enkele Duitse staat inschrijvingsgeld gevraag maar na 2007 varieerde het inschrijvingsgeld tussen €300 en €5006 per semester (Hübner, 2012). De goedkeuring in januari 2005 door het Hooggerechtshof om inschrijvingsgeld te heffen kwam tot stand door toedoen van rechtse groeperingen. Die vonden immers dat inschrijvingsgeld ervoor zorgt dat studenten de juiste incentives hebben en afstuderen binnen een redelijke termijn. De afschaffing van het studiegeld in 2014 volgde door de overwinning van de linkse groeperingen in de staatsverkiezingen en na vele protesten van Duitse studenten. De linkse partijen zijn namelijk van mening dat inschrijvingsgeld heffen sociaal onrechtvaardig is (Kauder en Potrafke, 2013). Oostenrijk Oostenrijk schafte in 2008 het inschrijvingsgeld af dat in werking was sinds 2001. Voor 2001 werd er geen inschrijvingsgeld aangerekend. Vanaf 2001 werd er 726,72 euro aan inschrijvingsgeld gevraagd per jaar. (Eurydice (2011), OECD (2010a)). Schotland Schotland schafte de inschrijvingsgelden af in 2000 voor voltijdse Schotse en Europese studenten. Deze studenten hebben namelijk het recht om hun inschrijvingsgeld te laten betalen door de Student Awards Agency for Scotland (SAAS)7 (Bolton, 2014) .
6
In de 7 staten waar Duitsland het studiegeld invoerde. In 9 van de 16 Staten rekende men in 2007 nog steeds geen inschrijvingsgeld aan. 7 http://www.studyinscotland.org/how-to-apply/funding-and-fees/
15
3. Facts and Figures In dit hoofdstuk wordt er dieper ingegaan op de huidige situatie met betrekking tot aspecten van het hoger onderwijs in een beperkt aantal landen. Er wordt een analyse gemaakt over de ontwikkelingen in de afgelopen jaren, van 2000 tot 2012. Bij de keuze van de desbetreffende landen werd rekening gehouden met de relevantie van hun onderwijssysteem en de recente wijzigingen in studiegelden, studieleningen of studiebeurzen. Duitsland, Denemarken, Zweden, Oostenrijk, Spanje, het Verenigd Koninkrijk en Australië worden in deze analyse opgenomen door hun recente wijzigingen in hun inschrijvingsgelden. Daarnaast worden ook de directe buurlanden van België opgenomen namelijk Nederland en Frankrijk. De Verenigde Staten en Canada werden opgenomen om het Europese onderwijsmodel te kunnen vergelijken met het Angelsaksische onderwijsmodel. Ook de Scandinavische landen worden in deze analyse opgenomen. Waar mogelijk wordt Vlaanderen opgenomen in deze vergelijking. Dit stelt ons in de mogelijkheid om België/Vlaanderen te bekijken in internationaal perspectief.
3.1 Kost van studeren 3.1.1 Inschrijvingsgelden In tabel 2 wordt er een overzicht gegeven van het inschrijvingsgeld dat in de verschillende landen van deze selectie gevraagd wordt. Naast het inschrijvingsgeld wordt er waar mogelijk meegegeven hoeveel procent van de totale studentenpopulatie effectief studiegeld betaald. In de kolom met opmerkingen kan teruggevonden worden aan welke categorieën van studenten eventueel een ander tarief aangerekend wordt. Tabel 2: Inschrijvingsgelden academiejaar 2014-2015.
Studiegeld 2014-2015
% van studiegeld betalende studenten
€ 619,90
70% maximum 25% minimum
België (VL/WAL)
Nederland
€ 835 (max)
70% maximum
€ 1906
100%
16
Opmerkingen
Studenten van buiten de Europese Unie moeten additionele bedragen betalen. Studenten die studiebeurs ontvangen moeten geen studiegeld betalen. Studenten van buiten de Europese Economische Ruimte betalen niet-statutair inschrijvingsgeld.
Frankrijk
€ 200 (min) € 1402 (max)
Duitsland
€0
Oostenrijk
€0
Denemarken
€0
Zweden
€0
Noorwegen
€0
Finland
€0
Spanje
€ 713 (min) € 2011 (max)
70%
Italië
USD 1407
88%
Verenigd Koninkrijk
€ 11 377 (max) € 4655 (max Ierland)
Verenigde Staten
USD 5402
Canada
USD 4288
Australië
USD 3924
65%
100% behalve Schotland
Studenten die studiebeurs ontvangen moeten geen studiegeld betalen. Studiegeld dat werd gevraagd in 2011. Internationale studenten moeten ook geen studiegeld betalen. In sommige Staten moeten studenten studiegeld betalen als ze de normale studieduur overschrijden. Internationale studenten moeten €726,72 per semester aan studiegeld betalen. Internationale studenten betalen studiegeld. Deeltijdse studenten betalen studiegeld. Studenten van buiten de Europese Economische Ruimte en de landen waarmee er geen samenwerkingsakkoord aangegaan werd door middel van de Europese Vrijhandelsassociatie moeten studiegeld betalen sinds 2011. Internationale studenten moeten geen studiegeld betalen. Finland kan studiegeld aanrekenen aan studenten van buiten de Europese Economische Ruimte. Studiegeld voor studenten van buiten de EU kan opgetrokken worden. Studiegeld gevraagd door publieke instituties in 2011 voor het eerste diploma. Internationale studenten betalen niet-statutair inschrijvingsgeld. De studiegelden voor de tweede cyclus (master) zijn niet gereguleerd. Studiegeld gevraagd door publieke instituties in 2011 voor het eerste diploma. Studiegeld gevraagd door publieke instituties in 2011 voor het eerste diploma. Studiegeld gevraagd door publieke instituties in 2011 voor het eerste diploma.
Bron: OECD (2014b), Eurydice (2014)
Bovenstaande tabel toont dat de bedragen die door de instellingen van hoger onderwijs gevraagd worden, sterk variëren tussen landen. Dit kan verklaard worden door het debat dat al vele jaren aan de gang is over de hoogte van het studiegeld. Aan de ene kant kan een hoger onderwijsinstitutie hoog inschrijvingsgeld vragen zodat ze over meer middelen beschikt. Dit is onder andere de praktijk 17
in de Verenigde Staten, Canada, Australië, het Verenigd Koninkrijk en Nederland. Anderzijds zijn er landen die blijven vasthouden aan zeer laag studiegeld zodat onderwijs gratis is (bijvoorbeeld vanuit de overtuiging dat hoger onderwijs een basisrecht is). Voorbeelden zijn Duitsland, Denemarken, Zweden, Noorwegen, Finland en Oostenrijk. Hierdoor wordt er een grote last gelegd op de overheid omdat ze nog steeds moeten zorgen voor kwalitatief onderwijs ook al beschikken de onderwijsinstellingen over minder private middelen (OECD, 2014b). In de meeste landen is het zo dat wanneer er veranderingen plaatsvinden in het inschrijvingsgeld ook de subsidies aan studenten gewijzigd worden om ervoor te zorgen dat het hoger onderwijs toegankelijk blijft voor iedereen8 (OECD, 2014b). Zo werden er tijdens de verhoging van het studiegeld in 2006 in het Verenigd Koninkrijk opnieuw studiebeurzen ingevoerd, deze waren eerder afgeschaft. Ook de studieleningen werden verhoogd zodat studenten de volledige nieuwe kost van het inschrijvingsgeld konden dekken. In Duitsland werden er nieuwe studiebeurzen ingevoerd om de stijging in het inschrijvingsgeld in 2007 op te vangen. In Oostenrijk werd de verhoging van het inschrijvingsgeld in 2001 vergezeld van een introductie in de studiebeurzen voor behoeftige studenten (European Commission, 2014a). (Landen die hier een uitzondering vormen zijn IJsland en Slowakije (OECD, 2014b)). Er wordt ook op gewezen dat men tijdens het verhogen van het inschrijvingsgeld de belastingen op arbeidsinkomen kan verminderen zodat het nog steeds de moeite waard is voor personen om hoger onderwijs te ondernemen (OECD, 2014a). In de meeste landen wordt er een onderscheid gemaakt tussen binnenlandse studenten en buitenlandse studenten9. Er wordt een hoger bedrag aangerekend aan de buitenlandse studenten. De motivering hiervoor verschilt van land tot land. Denemarken geeft aan dit te doen om te vermijden dat internationale studenten zouden profiteren van hun hoger onderwijs. Zweden geeft als voornaamste argument om hoger inschrijvingsgeld te vragen aan buitenlandse studenten dat men plaats wil overhouden in het hoger onderwijs voor de Zweedse studenten (Oxford Research, 2013).
8
Sinds 1995 tot 2013 vonden er in 14 landen hervormingen plaats met betrekking tot het inschrijvingsgeld. (OECD, 2014b) 9 Studenten van buiten de Europese Unie, de Europese Economische Ruimte of landen waarmee er geen samenwerkingsakkoord aangegaan werd door middel van de Europese Vrijhandelsassociatie.
18
3.1.2 De netto-kost van studeren De netto-kosten van studeren worden gedefinieerd als de totale gemiddelde kosten verminderd met de gemiddeld beschikbare subsidies (Usher en Medow, 2010). Het wordt gezien als een indicator voor de toegankelijkheid van het hoger onderwijs. Deze indicator is een betere indicator om de toegankelijkheid na te gaan dan het studiegeld of de totale kosten die geen rekening houden met de financiële hulp voor de studenten. De totale kosten bestaan uit de schoolkosten en de kosten van het levensonderhoud. De subsidies die in deze berekening opgenomen worden zijn huur en voedsel subsidies. Voor de berekening van de netto-kost in percentage van het BBP per capita in PPP verwijzen we naar bijlage 2 achteraan deze masterproef. De netto-kosten zijn het hoogst in de Angelsaksische landen: Australië, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten en Canada. De Scandinavische landen en Duitsland hebben de laagste nettokosten. Dit kan verklaard worden door het nultarief dat deze landen hanteren en de relatief hoge subsidie niveaus die ze toepassen, deze landen hebben bijgevolg een zeer toegankelijk hoger onderwijs systeem. De netto-kosten helpen ons om de data met betrekking tot de subsidies te nuanceren. Zo zien we in figuur 3, verder in dit hoofdstuk, dat de Verenigde Staten relatief veel financiële steun voorzien voor de studenten. Niettegenstaande is het voor studenten in de Verenigde Staten nog duur om hoger onderwijs te volgen. Ook als er wordt gekeken naar de data van Frankrijk kan figuur 3 misleidend zijn. Zo zie je dat Frankrijk zeer weinig subsidies ter beschikking van de studenten stelt maar dankzij de netto-kosten wordt het duidelijk dat dit geen nadeel hoeft te zijn. Niet enkel de subsidies zijn dus van belang maar er moet ook aandacht worden besteed aan de kosten voor de studenten.
19
Tabel 3: De netto-kosten van studeren als percentage van het BBP per capita uitgedrukt in USD PPP (2003, 2008). Totale kost van studeren (% van BBP per capita USD in PPP)
Subsidies voor studeren (% van BBP per capita USD in PPP)
Netto-kost (% van BBP per capita USD in PPP)
Australië
49,43
4,40
45,04
Verenigd Koninkrijka
43,75
3,55
40,20
Verenigde Staten
48,86
9,42
39,44
Canada
32,43
3,45
28,98
Oostenrijka
24,35
2,83
21,52
Frankrijk
22,88
2,20
20,68
Wallonië
19,14
0,89
18,25
Nederland
22,54
4,87
17,67
Vlaanderena
17,49
0,97
16,52
Duitsland
16,29
1,12
15,17
Zweden
22,12
7,66
14,46
Finland
20,08
5,88
14,20
Denemarken
24,34
11,54
12,80
Noorwegen
12,97
2,91
10,06
a
Bron: Usher en Medow (2010), OECD Database a. Usher en Cervenan (2005) Berekening zie bijlage 2.
20
3.2 Publieke versus private uitgaven In het debat rond cost-sharing wordt er geopperd om een deel van de kosten van hoger onderwijs te laten dragen door de student en diens ouders. Dit debat is er dus één over de balans tussen publieke en private uitgaven voor hoger onderwijs. De grafieken in figuur 1 geven het aandeel weer van publieke respectievelijk private uitgaven voor hoger onderwijs. Onder de publieke uitgaven verstaat men de uitgaven voor research, uitgaven voor educatieve diensten, de uitgaven voor studentenmaaltijden, de uitgaven voor transport en uitgaven voor studentenhuizen. De private uitgaven omvatten het inschrijvingsgeld, uitgaven voor research en uitgaven voor ondersteunende diensten. Over het algemeen is er een tendens te zien die in de richting van cost-sharing wijst. Het aandeel van private uitgaven neemt in de meeste landen toe en het aandeel van publieke uitgaven neemt af. Gemiddeld is tussen 2000 en 2011 het aandeel van publieke uitgaven gedaald van 73,3% tot 68,3%10. Deze daling betekent niet dat er ook een daling is in reële termen. Er werd namelijk in alle landen van de OESO een stijging opgemeten van de publieke uitgaven behalve in Italië. Dit toont aan dat de stijging in de private uitgaven niet gezien wordt als een vervanging van de publieke uitgaven maar als een aanvulling ervan (OECD, 2014b). In de selectie van landen die in deze masterproef werden opgenomen is Spanje het enige land dat een stijging kent in het aandeel van publieke uitgaven voor het hoger onderwijs. De meeste Scandinavische landen hebben tussen 2000 en 2011 een aandeel publieke uitgaven die de 90% ruimschoots overstijgen. Dit is in het bijzonder zo voor Denemarken, Finland en Noorwegen. Ze spannen hiermee de kroon met betrekking tot het aandeel van publieke uitgaven in het hoger onderwijs. Tegenovergesteld hieraan zie je dat de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk, Australië en Canada een relatief klein aandeel hebben van publieke uitgaven. Met uitzondering van Canada kennen de Angelsaksische landen een publiek aandeel in de onderwijsuitgaven dat sinds 2011 minder is dan 50%. De opmerkelijk grote stijging van het private aandeel in het Verenigd Koninkrijk kan toegeschreven worden aan de stijging van het studiegeld dat stapsgewijs verhoogd werd gedurende de voorbije jaren (OECD, 2014b).
10
Dit zijn gemiddelden van 20 OESO landen waarvoor er data beschikbaar is voor alle jaren van 2000 tot 2011 in verband met publieke en private uitgaven (OECD, 2014b).
21
België heeft het hoogste publiek aandeel in de uitgaven voor het hoger onderwijs ten opzichte van zijn buurlanden. Nederland heeft daarentegen relatief gezien het laagste publiek aandeel van de buurlanden. Figuur 1: Aandeel publieke en private uitgaven voor hoger onderwijs (2000, 2005, 2011).
22
België 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Nederland
privaat publiek
2000
2005
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
2011
privaat publiek
2000
Duitsland 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
publiek
2005
2011
2005
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
2011
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
publiek
2005
2011
23
publiek
2005
2011
Denemarken
privaat
2000
privaat
2000
Oostenrijk
privaat
2000
Frankrijk
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
privaat
publiek
2000
2005
2011
Zweden 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Noorwegen
privaat publiek
2000
2005
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
2011
privaat publiek
2000
Spanje 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
publiek
2005
2011
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
2011
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
publiek
2005
2011
24
publiek
2005
2011
Verenigd Koninkrijk
privaat
2000
privaat
2000
Italië
privaat
2000
Finland
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
privaat
publiek
2000
2011
Verenigde Staten 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Canada
privaat publiek
2000
2005
2011
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Australië
privaat publiek
2000
2005
2011
Bron: OECD, 2014b
25
100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
privaat publiek
2000
2005
2011
3.3 Subsidies 3.3.1 Subsidies voor het hoger onderwijs als percentage van het BBP. In deze grafiek worden de publieke subsidies weergegeven voor hoger onderwijs als percentage van het BBP. De publieke subsidies aan huishoudens omvatten data met betrekking tot de subsidies, studieleningen, familietoeslagen, publieke cash transferten en financiële steun om intrest terug te betalen bij private studieleningen. Hierin zitten geen belastingverminderingen of belastingkrediet, daardoor kan het zijn de financiële steun weergegeven in deze indicator voor sommige landen onderschat wordt (OECD, 2014b). Figuur 2: Publieke subsidies voor het hoger onderwijs in percentage van het BBP (2000-2011).
Subsidies voor hoger onderwijs als % van het BBP
1,40 België Nederland
1,20
Frankrijk Duitsland
1,00
Oostenrijk Denemarken
0,80
Zweden Noorwegen
0,60
Finland Spanje
0,40
Italië VK
0,20
VS Canada
0,00 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Australië
Bron: OECD(2000-2011)
De OESO landen spenderen gemiddeld 0,5% van hun BBP aan subsidies voor het hoger onderwijs. De subsidies als percentage van het BBP zijn het hoogst in Noorwegen, gevolgd door het Verenigd Koninkrijk (dankzij een grote stijging 2009), Denemarken, Zweden en Nederland. Er kan een onderscheid gemaakt worden tussen 4 groepen van landen met betrekking tot hun inschrijvingsgeld en hun financiële studenten ondersteuning.
26
De eerste groep bevat landen met laag inschrijvingsgeld en een royaal subsidiesysteem. Tot deze groep behoren Denemarken, Noorwegen en Zweden. De gemiddelde inschrijvingsgraad van deze landen bedraagt 76%, ze rekenen geen studiegeld aan en ongeveer 55% van de studenten ontvangt een bepaalde vorm van financiële steun hetzij een studiebeurs of een studielening (OECD, 2014b). De tweede groep bestaat uit landen met hoge inschrijvingsgelden en een royaal subsidiesysteem. Deze groep omvat Australië, Nederland, en de Verenigde Staten. De gemiddelde inschrijvingsgraad bedraagt 85%. In elk van deze landen overschrijdt het studiegeld een bedrag van USD 1500. Een gemiddelde van 75% van de studenten heeft recht op subsidies of leningen (OECD, 2014b). Groep 3 omvat de landen die hoge inschrijvingsgelden hanteren en die over een minder goed ontwikkeld subsidie systeem beschikken. Japan en Korea zijn hier voorbeelden van (OECD, 2014b). Tot slot zijn er nog landen die lage studiegelden hebben en een minder goed ontwikkeld subsidiesysteem hebben. Deze groep bestaat uit Oostenrijk, België, Frankrijk, Spanje. De gemiddelde inschrijvingsgraad van deze vierde groep is lager dan de twee eerste groepen, namelijk 69%. Minder dan 40% van de studenten ontvangt een subsidie in deze landen (OECD, 2014b). In paragraaf 3.1.2 werd er een nuancering gemaakt betreffende de hoogte van de subsidies. Men mag namelijk niet louter naar de hoogte van de subsidies kijken maar men moet dit doen met de kost van studeren in dat bepaald land in het achterhoofd. 3.3.2 Samenstelling van de subsidies Na het bekijken van het percentage van het BBP dat gespendeerd wordt aan publieke subsidies voor het hoger onderwijs wordt er nu meer ingegaan op de samenstelling van deze subsidies. Er wordt gekeken hoe het bedrag dat gespendeerd wordt door de overheid aan hoger onderwijs opgedeeld wordt in de verschillende landen tussen studiebeurzen en studieleningen. Bij de studiebeurzen wordt er nog een onderscheid gemaakt tussen studiebeurzen die gebruikt kunnen worden voor levensonderhoud (Scholarships/ other grants to households) en studiebeurzen die dienen ter dekking van het inschrijvingsgeld (Scholarships/other grants to households attributable for educational institutions). In figuur 3 valt op dat er over het algemeen veel studiebeurzen uitgereikt worden in vergelijking met studieleningen. In een aantal landen wordt het omgekeerde waargenomen, daar worden er meer studieleningen uitgegeven. Dit is het geval in Nederland, het Verenigd Koninkrijk, Zweden, Noorwegen en Australië. Sommige landen maken nog geen gebruik van studieleningen zoals Italië, België, Finland, Spanje, Oostenrijk en Frankrijk. 27
Figuur 3: Samenstelling van de financiële hulp aan studenten als percentage van de publieke uitgaven voor hoger onderwijs (2000, 2011).
Samenstelling subsidies 40,0
% van publieke uitgaven voor hoger onderwijs
35,0
30,0
25,0 Scholarships/ other grants to households attributable for educational institutions
20,0
Student loans 15,0
Scholarships/ other grants to households
10,0
5,0
UK
NO
AU
IT
VS
NL
DK
SE
OECD
DE
Bron: OECD (2000), OECD (2011)
28
BE
CA
FI
ES
AT
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
2011
2000
0,0
FR
3.4 Inschrijvingsgraden en de afstudeergraden binnen de normale studieduur 3.4.1 Inschrijvingsgraden Naast een analyse van de kosten van studeren en de uitgaven en subsidies voor het hoger onderwijs, is het ook belangrijk om een aantal andere indicatoren van het hoger onderwijs naderbij te bekijken. We denken hierbij in de eerste plaats aan de inschrijvingsgraden. Deze zijn van belang omdat we willen weten hoeveel personen hoger onderwijs volgen. Dit heeft ons een indicatie van de toegankelijkheid van het hoger onderwijs in de verschillende landen. Het aantal personen dat een studie hoger onderwijs aanvat is echter niet het enige wat telt, daarom wordt er in het tweede stuk van deze paragraaf ingezoomd op de binnen de normale termijn voltooiingspercentages. De inschrijvingen worden in deze grafiek voorgesteld als totaal aantal inschrijvingen in het hoger onderwijs (ISCED 5 en 611) als een percentage van de totale populatie die de afstudeerleeftijd heeft van het secundair onderwijs en de 5 jaren daarna. Figuur 4: Inschrijvingsgraden ISCED 5 en ISCED 6 (2000-2012). 100 België Nederland
90
Frankrijk Duitsland 80
Oostenrijk Denemarken Zweden
70
Noorwegen Finland 60
Spanje Italië VK
50
VS Canada 40 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 Bron: The World Bank
11 12
12
ISCED 5 en 6: bachelor opleidingen, masteropleidingen en doctoraatsopleidingen. http://data.worldbank.org/indicator/SE.TER.ENRR
29
Australië
We zien voor alle landen een stijging van de inschrijvingen ten opzichte van 2000. De Scandinavische landen doen het over het algemeen beter met een hoger percentage inschrijvingen dan België. De relatief sterke daling van de inschrijvingsgraad in Denemarken sinds 2006 vindt op hetzelfde moment plaats als de introductie van inschrijvingsgeld voor internationale studenten die in Denemarken studeren. In de data van Oostenrijk zien we een relatief grote terugval in inschrijvingsgraad in 2001. Dit kan gelinkt worden aan de introductie van inschrijvingsgeld in dat jaar. In 2008 is de stijging in de inschrijvingsgraad weer hoger, dit kan te maken hebben met de afschaffing van het in 2001 geïntroduceerde inschrijvingsgeld. In de grafiek zien we rond 2008 een relatief sterke stijging van het aantal inschrijvingen in Australië. Deze stijging valt samen met het moment waarop Australië ongeveer 50% meer studiebeurzen toekende aan binnenlandse studenten (OECD, 2014b). De buurlanden (Frankrijk, Duitsland en het Verenigd koninkrijk) doen het minder goed dan België op dit vlak maar Nederland aan de andere kant doet het dan weer een stuk beter dan België, namelijk met een inschrijvingsgraad van 77,3% in vergelijking met 70,8% van België. De beperkte stijging in de inschrijvingsgraad van Frankrijk sinds 2008 kan wellicht mee verklaard worden door de grotere flexibiliteit van studieleningen sinds 2008. Het werd vanaf dat ogenblik eenvoudiger om een studielening te bemachtigen (OECD, 2014b). Finland is sinds 2000 de koploper maar werd in 2011 bijgebeend door de Verenigde Staten. Beiden kennen een inschrijvingsgraad van 94%. 3.4.2 Afstudeergraden binnen de normale studieduur Een analyse van inschrijvingsgraden is onvoldoende om conclusies te trekken over de goede werking van een hoger onderwijssysteem. Ook de afstudeergraden binnen de normale studietijd zijn namelijk van belang, op deze manier kan er een beeld gevormd worden van het aantal ingeschrevene studenten dat effectief doorstroomd en een diploma behaald binnen de voorziene tijdsbestek. Deze voltooiingspercentages worden berekend als de proportie van de ingeschrevenen die afstuderen binnen de normale tijdsduur van de opleiding. Het individu wordt dus gevolgd vanaf de inschrijving tot aan het afstuderen. De afstudeergraden moeten met enige voorzichtigheid geïnterpreteerd worden: hoge afstudeergraden geven in het algemeen aan dat het onderwijs systeem efficiënt is, veel van de ingeschrevenen studeren ook daadwerkelijk af binnen de voorziene termijn. Het is echter niet zo dat lage binnen de normale studieduur afstudeergraden altijd een indicatie zijn van 30
inefficiëntie. Er zijn namelijk verschillende redenen waarom studenten het hoger onderwijs verlaten, of een langer dan normale periode nodig hebben om af te studeren. Die redenen geven echter niet noodzakelijk aan dat het onderwijssysteem inefficiënt is. Potentiële redenen waarom studenten niet binnen de normale tijdsduur van de opleiding afstuderen zijn: het verlaten van een richting omdat ze inzien dat het niets voor hen is, niet voldoen aan de vereisten om de studie te kunnen voortzetten, vinden van veelbelovende arbeidskansen voordat ze hun diploma behaald hebben etc… (OECD, 2013a). Aan de andere kant kunnen lage afstudeergraden wel een indicatie van inefficiëntie zijn als de studenten de opleiding verlaten omdat het niet aan hun noden voldoet.
De
Verenigde
Staten
en
Italië
hebben
relatief
lage
binnen
de
normale
termijn
voltooiingspercentages, die lagen voor de Verenigde Staten maar net boven 50% in 2011. Bij de Scandinavische landen kan men hier niet tot een veralgemening komen omdat de afstudeergraden van de verschillende landen verspreid liggen. Langs de ene kant vindt men Noorwegen en Zweden die 60% niet bereikten in 2011 en langs de andere kant vindt men Denemarken en Finland die (ver) boven 70% liggen. De lage voltooiingspercentages in Zweden kunnen gedeeltelijk verklaard worden door het principe van levenslang leren. Ze kiezen ervoor om een aantal vakken te volgen in plaats van een volledig programma te doorlopen (OECD, 2014b). De buurlanden, Frankrijk, Nederland en Duitsland doen het goed wat deze indicator betreft. In elk van de 3 landen is er minder dan 30% van de ingeschrevenen die niet afstuderen. België doet het ongeveer even goed met een voltooiingsgraad van 73% in 2011. Er is geen duidelijke relatie te observeren tussen het inschrijvingsgeld dat gevraagd wordt en de afstudeergraden binnen de normale studieduur (OECD, 2013a). Zoals eerder vermeld in paragraaf 3.1.1 vindt men in Nederland, het Verenigd Koninkrijk en Canada relatief hoge inschrijvingsgelden maar simultaan overschreden hun voltooiingspercentages in 2011 70%. Daartegenover staan Denemarken, Finland en Duitsland die geen inschrijvingsgeld in rekening brengen en ook zeer hoge afstudeergraden laten optekenen, respectievelijk 81, 76 en 78%.
31
Figuur 5: Binnen de normale termijn voltooiingspercentages (2005, 2011). 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 2005
0,3
2011 0,2 0,1 0
Bron: OECD (2013a), Heylen en Van de Kerckhove (2013).
32
3.5 PISA scores In deze paragraaf worden de PISA scores van de verschillende landen voor wetenschappen en wiskunde gerapporteerd en besproken. Via de PISA score van een land is het mogelijk om een idee te krijgen van de kwaliteit van het secundair onderwijs. Het is belangrijk om hierover iets te weten te komen aangezien betere kwaliteit van scholing hogere cognitieve vaardigheden met zich mee zou brengen (Hanushek en Woessmann, 2009). Deze vaardigheden kunnen van belang zijn bij de beslissing om al dan niet verder te studeren. Omwille van deze reden wordt op het einde van deze sectie nagegaan of landen die een meer kwalitatief secundair onderwijs systeem hebben ook hogere inschrijvingsgraden en binnen de normale termijn voltooiingspercentages hebben. De scores die hier vermeld worden zijn de gemiddelde PISA scores met betrekking tot wetenschappen en wiskunde voor de verschillende landen. De PISA test wordt vanaf 2000 om de drie jaar afgenomen bij 15 jarigen om hun kennis en vaardigheden te testen. De PISA scores zijn een internationale maatstaaf om het onderwijs in de verschillende landen te evalueren13. 3.5.1 PISA scores wetenschappen Figuur 6: PISA scores wetenschappen (2000, 2003, 2006, 2009, 2012). 580
België Nederland Frankrijk
560
Duitsland Oostenrijk
540
Denemarken Zweden 520
Noorwegen Finland
500
Spanje Italië VK
480
VS Canada
460 2000
2003
2006
2009
Bron: OECD(2010b), OECD (2003), OECD(2012)
13
http://www.oecd.org/pisa/aboutpisa/
33
2012
Australië
Figuur 7: PISA scores wetenschappen (2000, 2012). 560 540 520 500 2000
480
2012 460 440
Bron: OECD (2010b), OECD (2003), OECD(2012)
De Scandinavische landen behoren gemiddeld niet tot de toplanden met betrekking tot de PISA scores van wetenschappen. De Angelsaksische landen blijken het algemeen beter te doen dan de andere landen in deze opsomming op het vlak van kwalitatief secundair onderwijs. Nederland en Duitsland zijn de beste van de buurlanden. Finland komt in deze vergelijking naar boven als het beste land op vlak van de PISA score voor wetenschappen. Finland kent gemiddelde scores van respectievelijk 538, 548, 563, 554 en 545. België behaald scores die gemiddeld zijn in vergelijking met de andere landen.
34
3.5.2 PISA scores wiskunde Figuur 8: PISA scores wiskunde (2000, 2003, 2006, 2009, 2012). 560
België Nederland
540
Frankrijk Duitsland
520
Oostenrijk Denemarken
500
Zweden Noorwegen
480
Finland Spanje
460
Italië VK
440
VS Canada
420 2000
2003
2006
2009
2012
Australië
Bron: OECD (2010b), OECD(2003), OECD(2012)
In OECD (2014b) worden de landen in drie groepen opgedeeld, landen die beter presteren dan het OESO gemiddelde, landen die even goed presteren en landen die slechter presteren dan het OESO gemiddelde. De gemiddelde PISA score voor wiskunde in de OESO landen in 2012 was 494. De landen die in deze selectie opgenomen werden en het minder goed doen dan het OESO gemiddelde zijn Zweden, Noorwegen, Spanje, Italië en de Verenigde Staten. Net zoals bij de PISA scores voor wetenschappen behaald Finland de hoogste gemiddelde PISA scores voor wiskunde. De Scandinavische landen kennen sinds 2000 een daling van hun gemiddelde PISA scores voor wiskunde. Zweden kent de grootste daling in de tijdsperiode 2000-2012 van alle landen. België doet het relatief goed met een vierde plaats. Nederland is het enige land van de buurlanden dat het beter doet dan België. Italië en de Verenigde Staten zien hun wiskunde scores het sterkst stijgen maar ze behoren nog steeds tot de staart van deze selectie. We kunnen dus aannemen dat Finland over het algemeen het meest kwalitatieve secundair onderwijs systeem heeft op basis van de PISA scores voor wetenschappen en wiskunde.
35
Samenhang inschrijvingsgraden, binnen de normale termijn afstudeergraden en PISA scores Na het bekijken van de inschrijvingsgraden, de binnen de normale termijn voltooiingspercentages en de PISA scores afzonderlijk wordt er ter samenvatting een conclusie gegeven die deze drie indicatoren combineert. Er kan een algemeen verband gezien worden tussen de inschrijvingsgraad en de PISA scores in de verschillende landen. Het is namelijk zo dat landen die goed scoren op de PISA test van wiskunde en wetenschappen ook relatief hoge inschrijvingsgraden rapporteren. Naast deze eerste vaststelling kan er nog een tweede bevinding opgemerkt worden. De meeste landen die hoge PISA
scores
rapporteren
hebben
ook
relatief
hoge
binnen
de
normale
termijn
voltooiingspercentages. België behoort voor deze drie indicatoren telkens tot de middengroep. Er moet echter wel een opsplitsing gemaakt worden tussen Vlaanderen en de andere gemeenschappen. Voor een meer uitgebreide analyse van de situatie in België en meer bepaald Vlaanderen verwijzen we graag naar hoofdstuk 4 van deze masterproef.
36
3.6 Loon voordelen Zoals vermeld in het tweede hoofdstuk brengt een hoger diploma naast sociale voordelen en betere arbeidskansen ook een hoger loon met zich mee. Het is van belang om even stil te staan bij de loonverschillen tussen hoog geschoolden en lager geschoolden omdat dit een goede indicatie geeft van de private voordelen van hoger onderwijs. Deze voordelen vormen een deel van de incentive om een opleiding te volgen en dus tijd en geld te investeren in verdere studies. Het is voor alle landen van de OESO zo dat het loon stijgt samen met het niveau van het diploma. Volwassenen met een diploma hoger onderwijs verdienen meer ten opzichte van personen met een secundair diploma, die dan weer meer verdienen dan personen die geen secundair diploma bezitten. Over het algemeen in de OESO landen verdienen diegene met een hoger onderwijs diploma van type B14 30% meer t.o.v. een individu met enkel een secundair diploma15. Personen met een hoger onderwijs diploma van type A16 verdienen relatief gezien ongeveer 70% meer. In de Verenigde Staten zag men in 2005 het grootste loonverschil tussen personen met een tertiair diploma en personen met een secundair diploma. In 2011 heeft Duitsland de plaats van de Verenigde Staten ingenomen als koploper. Drie van de zes landen (Denemarken, Zweden, Noorwegen) die hier besproken worden en die geen studiegeld heffen hebben relatief kleine loonverschillen tussen secundair en tertiair onderwijs. Aan de andere kant staat Duitsland bovenaan met het grootste verschil in loon tussen secundair en tertiair onderwijs en ook daar wordt er geen studiegeld aangerekend aan de studenten.
14
Tertiair onderwijs van type B: trajecten zijn doorgaans korter dan deze van tertiair type A en de focus ligt er op praktische, technische of beroepsmatige vaardigheden voor een onmiddellijke instap in de arbeidsmarkt, hoewel enige theoretische fundamenten behandeld kunnen worden in de respectievelijke trajecten. Ze hebben een minimumduur van twee jaar voltijds equivalent op het tertiair niveau (OECD, 2014b). 15
Hoger secundair onderwijs (ISCED 3) komt overeen met het laatste niveau van secundair onderwijs in de meeste OECD landen. Onderricht is vaak meer georganiseerd langs onderwerp-lijnen dan bij ISCED niveau 2 en onderwijzers moeten dan ook vaak een hoger niveau, of meer onderwerp-specifiek niveau, van kwalificaties hebben dan bij ISCED 2. De ingangsleeftijd voor dit niveau is doorgaans 15 à 16 jaar (OECD, 2014b). 16
Tertiair onderwijs van type A: grotendeels theorie-gebaseerde trajecten ontworpen om voldoende kwalificaties te voorzien voor instap in geavanceerde onderzoeksprogramma’s en beroepen met hoge vaardigheidsvereisten, zoals geneeskunde, tandheelkunde of architectuur. Tijdsduur van ten minste 3 jaar voltijds, hoewel het doorgaans 4 jaar of meer is. Deze trajecten worden niet alleen bij universiteiten aangeboden; en niet alle trajecten die nationaal erkend worden als universiteitstrajecten voldoen aan de criteria om als tertiair type A aanzien te worden. Tertiaire type A trajecten omvatten ook tweedegraads programma’s, zoals het Amerikaanse ‘master’s degree’ (OECD, 2014b).
37
België behoort tot de staart van deze selectie landen, alle buurlanden waarvoor er data beschikbaar is hebben bijgevolg een groter verschil in het loon dan België. Er moet wel op gewezen worden dat de cijfers voor België gerapporteerd worden na aftrek van de inkomstenbelastingen. Figuur 9: Het relatief loon van een persoon met een diploma hoger onderwijs t.o.v. iemand met een diploma hoger secundair onderwijs (2005, 2012).
Loon diploma secundair onderwijs=100 190 180 170 160 150 140 130 120 110 100
2005 2012
1. Inkomen na inkomensbelasting. 2. Data met betrekking tot 2011 in plaats van 2012. 3. Data met betrekking tot 2010 in plaats van 2012. Bron: OECD, 2014b
Naast het feit dat een hoger gekwalificeerd persoon meer verdiend, is het ook zo dat ze meer kans hebben om hun loon te zien stijgen overheen hun loopbaan omdat ze meer kans hebben om ervaring op te doen tijdens het uitoefenen van hun job, zie figuur 10 (OECD, 2014b). Landen die een grote stijging in het loon van oudere personen rapporteren zijn Duitsland, Frankrijk en Noorwegen. Landen die een eerder vlak loon overheen de loopbaan aanbieden zijn de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk en België.
38
Figuur 10: Het relatief loon van een persoon met een diploma hoger onderwijs t.o.v. iemand met een diploma hoger secundair onderwijs per leeftijdscategorie.
Loon diploma secundair onderwijs = 100 220 200 180 160
25-34
140
55-64
120 100
Data van 2010: Nederland, Frankrijk, Italië. Data van 2011: Noorwegen, Finland, Spanje, Canada, België. Data van 2012: Duitsland, Oostenrijk, Denemarken, Zweden, Verenigde Staten, Verenigd Koninkrijk, Australië. België data na inkomensbelasting. Bron: OECD, 2014b.
Uit deze indicatoren zou men kunnen afleiden dat het in landen als Duitsland en de Verenigde Staten lucratiever is om deel te nemen aan het hoger onderwijs dan in landen als België, Denemarken en Zweden.
39
3.7 Algemene observaties In deze paragraaf wordt er ter samenvatting getracht een aantal verbanden te vinden in de data die hiervoor werd gerapporteerd. Men kan enkel de grote lijnen weergeven die in de feiten worden gevonden aangezien er hier geen sprake is van een causaal verhaal. 1. Een stijging in het aandeel private uitgaven is een aanvulling van de publieke uitgaven en geen vervanging ervan. Dit komt doordat de publieke uitgaven nog steeds toenemen ook al neemt het aandeel van de private uitgaven toe. Een uitzondering hierop is Italië (OECD, 2014b). 2. Landen met een royaal subsidiesysteem (Denemarken, Noorwegen, Zweden, Australië, Nederland en de Verenigde Staten) hebben gemiddeld gezien een relatief hoge inschrijvingsgraad, los van het feit of men in deze landen hoge inschrijvingsgelden hanteert of niet. De landen die over een goed uitgebouwd subsidiesysteem beschikken hebben een gemiddelde inschrijvingsgraad van om en bij de 80% dit staat tegenover een gemiddelde inschrijvingsgraad van 69% voor de landen met een minder royaal subsidiesysteem. 3. De PISA scores voor wetenschappen en wiskunde van de verschillende landen kunnen in verband gebracht worden met de inschrijvingsgraden en de voltooiing van een hogere studie binnen de normale studietermijn. Langs de ene kant zijn er de landen die relatief hoge PISA scores laten opmeten voor wetenschappen en wiskunde en die over het algemeen ook relatief hoge inschrijvingsgraden en hoge voltooiingspercentages hebben. Langs de andere kant vindt men landen die relatief laag scoren op de PISA testen. Deze landen hebben over het algemeen lagere inschrijvingsgraden en voltooiingspercentages binnen de normale studietermijn. Landen met een hoge PISA score die in dit plaatje passen zijn Finland, België en Canada. Landen met lagere PISA scores die dit verband volgen zijn Italië, de Verenigde Staten, Noorwegen en Zweden. Uitzonderingen hierop zijn bijvoorbeeld Frankrijk die relatief lage PISA scores heeft en hoge voltooiingspercentages en Denemarken die eerder lage PISA scores laat opmeten maar tegelijk het hoogste voltooiingspercentage heeft van de geanalyseerde landen. Bij de inschrijvingen vallen de Verenigde Staten uit dit verband met relatief lage PISA scores en hoge inschrijvingsgraad. 4. Landen waarvan de netto-kost van het hoger onderwijs relatief laag is, zijn meestal ook landen met een hoge inschrijvingsgraad. Dus landen met een hoog bedrag aan inschrijvingsgeld die veel subsidies geven aan studenten hebben een hoge inschrijvingsgraad alsook landen die weinig of geen studiegeld hanteren. Op deze algemene relatie zijn echter twee uitzonderingen: Verenigde Staten en
40
Australië. Deze landen hebben beiden een zeer hoge netto-kost17 maar laten tegelijk ook relatief hoge inschrijvingsgraden opmeten18. 5. Landen waar de netto-kost hoger is hebben over het algemeen een lagere voltooiing van een hogere studie binnen de normale studietermijn. Voorbeelden hiervan zijn de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk en Oostenrijk. Landen met een relatief lage netto-kost voor hoger onderwijs hebben over het algemeen hogere voltooiingspercentages binnen de normale studietermijn zoals Denemarken, Finland en Duitsland. Landen dat dit verband niet weerspiegelen zijn Noorwegen en Zweden met een lage netto-kost en een relatief laag voltooiingspercentage. Ook Frankrijk met relatief hoge netto-kost en relatief hoge afstudeergraden valt buiten dit verband. 6. Met betrekking tot de studiebeurzen en studieleningen kan er op het eerste zicht niets gezegd worden over de effectiviteit van deze hulp aan studenten. Er is geen verband te zien tussen het gebruik van deze twee maatregelen en de inschrijvingsgraad of het binnen de normale termijn voltooiingspercentage van de landen. Om deze reden wordt er in hoofdstuk 5 een literatuurstudie uitgevoerd die het effect van inschrijvingsgeld, studiebeurzen en studieleningen nagaat op de inschrijvingsgraad, de studie-uitkomsten en op de herverdeling.
17 18
Respectievelijk 40,2 % van het BBP per capita en 45 % van het BBP per capita. Respectievelijk 84,2 % en 71,8 %.
41
4. Focus op België/ Vlaanderen Na de bredere kijk die werd gehanteerd in hoofdstuk 3 wordt er in deze sectie ingezoomd op België (en waar mogelijk Vlaanderen). Er wordt nagegaan hoe België en Vlaanderen presteren op het vlak van hoger onderwijs in vergelijking met de landen die in deze masterproef werden besproken namelijk; Nederland, Frankrijk, Duitsland, Oostenrijk, Denemarken, Zweden, Noorwegen, Finland, Spanje, Italië, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten, Canada en Australië. Was het een goede zet van Vlaanderen om het inschrijvingsgeld te verhogen? Hoe zit het met de inschrijvingsgraad en de afstudeergraden in België, doen we het relatief goed ten opzichte van de anderen? Moet België meer inzetten op financiële hulp voor de studenten of geeft België al relatief veel subsidies uit in vergelijking met andere landen? Is er in België sprake van veel of weinig costsharing? We proberen op een aantal van deze vragen een antwoord te formuleren. Het inschrijvingsgeld dat instituties van hoger onderwijs hanteren in Vlaanderen is niet zeer verschillend van het studiegeld dat in Wallonië opgelegd wordt aan de studenten. In België wordt er tot en met schooljaar 2014-2015 relatief laag studiegeld gevraagd in vergelijking met de landen die geen nultarief hanteren. België staat namelijk op de laatste plaats samen met Frankrijk en vraagt dus het laagste bedrag aan studiegeld in vergelijking met de besproken landen. In Vlaanderen kost een jaar studeren voor een niet beurstariefstudent 619,90 euro aan inschrijvingsgeld. Een bijna beursstudent ziet dit bedrag aanzienlijk dalen tot 409,90 euro. Beurstariefstudenten moeten maar één zesde van de kost voor niet beursstudenten betalen en komen zo aan een bedrag van 103,9 euro19. Deze drie groepen van studenten betalen een vast bedrag van 61,9 euro met daarboven een variabel bedrag per studiepunt dat verschillend is voor deze drie types studenten20 (Vlaams Parlement, 2014). Een niet beurstariefstudent die bijvoorbeeld 60 studiepunten opneemt moet 619,90 euro betalen (61,9 euro aan vast bedrag + 60x9,3 = 619,9 euro). De recente regeringsbeslissing om het inschrijvingsgeld in Vlaanderen te verhogen, is vanuit internationaal opzicht dus begrijpelijk. Na deze stijging zal België samen met Frankrijk nog steeds op de laatste
19
Beursgerechtigde studenten hebben recht op verlaagd inschrijvingsgeld. Een beursstudent is iemand die een studietoelage ontvangt van de Vlaamse overheid of voldoet aan de financiële criteria voor een studietoelage maar er geen krijgt omdat men niet voldoet aan de pedagogische voorwaarden (de opleiding). Bijna-beursstudenten zijn studenten die niet in aanmerking komen voor een beurs maar over beperkte financiële middelen beschikken. Je bent bijna-beursstudent als je inkomen niet meer dan 1240 euro boven de maximumgrens ligt of als je kadastraal inkomen te hoog is maar uit de aanvraag bij de onderwijsinstelling blijkt dat je toch in aanmerking komt voor een studietoelage. Deze studenten komen in aanmerking voor een vermindering van de studiekosten. (http://onderwijs.vlaanderen.be/node/1691) 20 Variabel studiegeld Niet beurstariefstudent: 9,3 euro per studiepunt. Bijna beursstudent: 5,8 euro per studiepunt. Beurstariefstudent: 0,7 euro per studiepunt.
42
plaats staan indien men kijkt naar de hoogte van het inschrijvingsgeld dat in voege zal treden tijdens het schooljaar 2015-2016. Niet beursstudenten zullen vanaf 2015-2016 een maximum bedrag van 890 euro moeten betalen. Een voltijdse bijna beursstudent ziet zijn inschrijvingsgeld stijgen tot 470 euro en het bedrag dat beursstudenten moeten betalen wordt enkel geïndexeerd zodat dit komt op een bedrag van 105 euro21. De vrees van sommigen dat deze stijging van het inschrijvingsgeld geen éénmalige gebeurtenis zal zijn is niet geheel gegrond. In het IVESCR-verdrag22 werd er immers een ‘stand-still’ clausule ingevoerd die ervoor zorgt dat er geen maatregelen genomen kunnen worden die ingaan tegen de stelling dat “het hoger onderwijs door middel van alle passende maatregelen en in het bijzonder door de geleidelijke invoering van kosteloos onderwijs voor een ieder op basis van bekwaamheid gelijkelijk toegankelijk dient te worden gemaakt” (artikel 13.2.c van IVESCR)(Vlaams, Parlement, 2014). Hiermee wordt bedoeld dat Vlaanderen geen maatregelen kan treffen die de gelijke toegankelijkheid van het hoger onderwijs in het nauw drijven (Warnez, 2014). Het Grondwettelijke Hof heeft hieraan toegevoegd dat inschrijvingsgeld wel kan verhoogd worden maar enkel indien dit gerechtvaardigd is op grond van het algemeen belang23 en een indexatie van de inschrijvingsgelden blijft ook steeds mogelijk (Vlaams Parlement, 2014) (Warnez, 2014). Wanneer we terugkijken naar figuur 3 merken we dat er een relatief klein percentage van de uitgaven voor hoger onderwijs gebruikt wordt voor het uitreiken van subsidies voor studenten en/of hun ouders. Het gaat hier om een beperkte 20% van de publieke uitgaven voor tertiair onderwijs. Hiermee bevindt België zich onder het OESO gemiddelde van 24%. Indien men de samenstelling van deze subsidies bekijkt stelt men vast dat er in België geen gebruik wordt gemaakt van studieleningen (OECD, 2014b). Er kan echter een opsplitsing gemaakt worden tussen de Vlaamse Gemeenschap enerzijds en de Franse Gemeenschap anderzijds. De Franstalige Gemeenschap is wel in staat om studieleningen toe te wijzen aan studenten of hun ouders. De Vlaamse Gemeenschap geeft geen studieleningen uit, er kan enkel gebruik gemaakt worden van privéfondsen. Alle financiële hulp die de studenten in de Vlaamse Gemeenschap ontvangen wordt bijgevolg uitgegeven in de vorm van studiebeurzen. Het bedrag van deze studiebeurzen wordt berekend aan de hand van de gezinssituatie van studenten, of ze al dan niet kot-student zijn, de hoogte van het gezinsinkomen, de hoeveelheid studiepunten de student opneemt en het nog resterende krediet aan studiepunten. De studiebeurzen varieerden in het schooljaar 2014-2015 van 253,54 euro tot 5.282,75 euro afhankelijk 21
Niet beurstariefstudent: 230 euro + 11 euro per studiepunt. Bijna beursstudent: 230 euro + 4 euro per studiepunt. Beurstariefstudent: 105 euro. 22 Verdrag dat in werking trad op 21 juli 1983. Het is een Internationaal Verdrag inzake Economische, Sociale en Culturele Rechten (Vlaams Parlement, 2014) 23 Het feit dat de overheid besparingsoperaties uitvoert en met een krap budget zit kan worden gezien als een motief om het inschrijvingsgeld te verhogen dat gerechtvaardigd kan worden door het algemeen belang. (Warnez, 2014)
43
van de determinanten die gebruikt worden in de berekening van de subsidies24. Vlaanderen is één van de weinige regio’s waar nog geen gebruik gemaakt wordt van studieleningen voor de financiering van het hoger onderwijs25. Wat hierbij opvalt, is dat landen die wel studieleningen uitgeven een veel groter percentage van hun publieke uitgaven voor hoger onderwijs aanwenden voor het financieren van studenten en/of hun ouders. Indien we inzoomen op de netto-kost in Vlaanderen in vergelijking met de andere landen uit de analyse dan zien we dat Vlaanderen bij de groep behoord met eerder lage netto-kosten. De landen die een nog lagere netto-kost van studeren hebben zijn Noorwegen, Denemarken, Finland, Zweden en Duitsland. Dit zijn allen landen die geen inschrijvingsgeld hanteren. België doet het bijgevolg goed op vlak van toegankelijkheid ten opzichte van het hoger onderwijs. Bij de netto-kost van België moet er nog worden opgemerkt dat het inschrijvingsgeld slechts een fractie is van de totale kost van studeren. Meer bepaald was het in 2003 zo dat het inschrijvingsgeld in Vlaanderen €767 bedroeg, terwijl de kosten voor levensonderhoud met €3870 meer dan vijf keer zo hoog waren (Usher en Cervenan, 2005). De inschrijvingsgraad in het hoger onderwijs van België is relatief laag in vergelijking met de andere landen die in deze selectie werden opgenomen. Met een inschrijvingsgraad van om en bij de 71% behoort België zeker niet tot de kopgroep die ruimschoots de 80% overschrijdt. België kent de laatste decennia wel een gestage stijging van de inschrijvingsgraad. In 2000 had België nog een inschrijvingsgraad van 57,5%, terwijl deze in 2012 gestegen is tot 70,8%. Ondanks deze sterke toename van 13,3 procentpunt behoort België nog steeds tot de lagere middengroep. Dit komt doordat de meeste landen hun inschrijvingsgraad nog sterker zagen stijgen dan deze van België. Indien er een opsplitsing wordt gemaakt tussen Vlaanderen en de Franstalige gemeenschap dan wordt er respectievelijk een inschrijvingsgraad gevonden van 63,56% en 68,04% (zonder personen van vreemde nationaliteit). Indien we de individuen met van vreemde origine ook opnemen in de berekening van de inschrijvingsgraden komen we respectievelijk tot een percentage van 58,64 en 58,6226 (zie bijlage 3). België stond in 2005 op de tweede plaats wat betreft de binnen de normale studietermijn voltooiingspercentages. In 2011 zakte België tot de vierde plaats van de negen landen die hier werden besproken waarvoor er data beschikbaar is voor zowel 2005 als 201127. De afstudeergraden
24
http://onderwijs.vlaanderen.be/wat-bepaalt-het-bedrag-van-mijn-studietoelage Italië, Finland, Spanje, Oostenrijk en Frankrijk maken ook geen gebruik van studieleningen. 26 Inschrijvingsgraden van het academiejaar 2012-2013. 27 België, Frankrijk, Nederland, Denemarken, Finland, Zweden, Noorwegen, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde Staten. 25
44
van België daalden van 82% naar 73%. Enkel in Zweden wordt er een grotere daling waargenomen van het aantal geslaagden binnen de normale studieduur28. Het aandeel van private financiering van hogere studies in België is 10%. Dit is relatief weinig in vergelijking met het OESO gemiddelde van 31% (Vlaams Parlement, 2014). Hiermee komt België op de voorlaatste plaats in de rangorde met betrekking tot cost-sharing. Op de laatste plaats vindt men de Scandinavische landen terug die een nultarief hanteren en bijgevolg geen inschrijvingsgeld vragen. Men kan stellen dat België in internationaal perspectief een zeer lage graad van cost-sharing in het hoger onderwijs heeft. Dit is één van de argumenten waarop het Vlaams Parlement zich heeft beroepen om de verhoging van het inschrijvingsgeld te rechtvaardigen (Vlaams parlement, 2014). Wat betreft de PISA scores van wetenschappen behoort België tot de middengroep. Op de wiskunde test scoren de Belgen beter dan gemiddeld en behoren we tot de kopgroep van de selectie. Indien er een opsplitsing wordt gemaakt tussen Vlaanderen, Wallonië, Brussel en de Duitstalige Gemeenschap zien we dat Vlaanderen zowel voor wetenschappen als voor wiskunde de hoogste score van de drie Gemeenschappen had in 2012. Op de tweede plaats komt de Duitstalige gemeenschap, Wallonië en Brussel staan twee maal op de laatste plaats in de ranglijst. Op basis van deze cijfers zouden we dus kunnen stellen dat Vlaanderen een kwalitatief hoogstaander onderwijssysteem heeft dan de andere Gemeenschappen. Tabel 4: PISA scores wetenschappen en wiskunde voor Vlaanderen, Brussel, Wallonië en Duitstalige gemeenschap (2012). PISA wetenschappen 2012 PISA wiskunde 2012 Vlaanderen
518
531
Duitse Gemeenschap
508
511
Brussel en Wallonië
487
493
Bron: OECD, 2013b
28
In vergelijking met de landen die gekozen werden om een vergelijking mee uit te voeren in deze masterproef.
45
5. Literatuurstudie De vorige paragrafen leren ons iets over de kost van studeren, de subsidies en de financiering van hogere onderwijsstudies. De verschillende landen waar in deze masterproef reeds dieper op ingegaan is, hanteren vaak een verschillende beleidsmix. Zo heb je op het vlak van inschrijvingsgeld landen die geen inschrijvingsgeld hanteren zoals Duitsland, Finland, Denemarken, Zweden, Noorwegen en Oostenrijk. Andere landen zoals België, Frankrijk, Nederland, het Verenigd Koninkrijk, de Verenigde staten en Canada rekenen wel, en soms aanzienlijke, bedragen aan inschrijvingsgeld aan. Ook bij de subsidies en de studieleningen zijn er grote verschillen waar te nemen tussen de verschillende landen. Sommige landen zoals Denemarken, Noorwegen, Canada, de Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk hebben een royaal subsidiesysteem en andere landen zoals België, Frankrijk, Oostenrijk en Italië hebben een minder goed ontwikkeld subsidiesysteem. Bij de studieleningen kan er een opsplitsing gemaakt worden tussen de landen die studieleningen hanteren zoals het Verenigd koninkrijk, Noorwegen, Australië, Nederland en de Verenigde staten en landen die tot op heden nog geen gebruik maken van dergelijke leningen zoals Italië, België, Finland, Spanje, Oostenrijk en Frankrijk. Er zijn dus verschillende beleidsopties voorhanden, waardoor het nuttig is om dieper in te gaan op de gevolgen van deze verschillende beleidsvormen en na te gaan welk beleid er te verkiezen is op het vlak van herverdeling, schooluitkomsten en inschrijvingsgraden. De literatuurstudie die hier volgt groepeert papers die het effect van inschrijvingsgeld, studiebeurzen en studieleningen bestuderen. Het eerste deel van deze studie focust zich op het effect van het inschrijvingsgeld. In het tweede deel komt de financiële steun voor de studenten aan bod. De studieleningen en studiebeurzen worden afzonderlijk behandeld aangezien er in de literatuur weinig studies gevonden kunnen worden die studiebeurzen en studieleningen simultaan behandelen. De papers worden gegroepeerd naargelang het effect dat ze bespreken. Zo wordt er een onderscheid gemaakt tussen het effect op de inschrijvingsgraad alsook op de studie-uitkomsten en op de herverdeling.
5.1 Inschrijvingsgeld 5.1.1 Effect op de inschrijvingsgraad Het verhogen van het inschrijvingsgeld staat gelijk aan het verhogen van de kost van studeren. Door de hogere kost is het namelijk zo dat de netto-opbrengsten van het investeren in menselijk kapitaal dalen. Hierdoor wordt het voor studenten minder aantrekkelijk om te investeren in een hogere opleiding. Het verhogen van het studiegeld zou ceteris paribus zorgen voor een daling in de
46
inschrijvingsgraad (Falch en Oosterbeek, 2011). Dit effect van een verhoging van het studiegeld op de inschrijvingsgraad is ook wat intuïtief het meest aanneembaar is. Hübner (2012) gaat na wat het effect is van de introductie van inschrijvingsgeld in zeven van de 16 staten in Duitsland in het jaar 200729. Deze paper focust op de effecten van studiegeld op korte termijn omdat de studie is uitgevoerd net na de invoering van het studiegeld. De inschrijvingsgraad in de staten waar er inschrijvingsgeld werd geïntroduceerd wordt in de studie vergeleken met de inschrijvingsgraad in de staten die geen inschrijvingsgeld invoerden. Men deed dit onderzoek op basis van een difference-in-difference regressiemethode, die vooral wordt gebruikt om beleidswijzigingen na te gaan die maar een bepaald deel van de bevolking treffen (Lechner, 2011). Concreet wordt nagegaan wat het verschil is in inschrijvingsgraad voor en na de invoering van het inschrijvingsgeld voor zowel staten waarin de invoering gebeurde als staten waarin de invoering niet gebeurde. Vervolgens wordt het verschil tussen deze twee groepen vergeleken. Het resultaat van deze paper bevestigt een negatief effect van het inschrijvingsgeld op de inschrijvingsgraad. Een bedrag van €1000 aan inschrijvingsgeld reduceert volgens Hübner (2012) de inschrijvingsgraad in deze universiteiten met ongeveer 2,7 procentpunt. Het echte effect ligt evenwel hoger als je ook de spill-over effecten op de vergelijkingsgroep bekijkt. Er zijn namelijk studenten uit staten zonder studiegeld die graag in een staat met studiegeld zouden studeren maar dit niet meer doen na de invoering van het studiegeld. Als men dit ook in rekening brengt dan daalt de kans op inschrijving met 4,7 procentpunt. Indien de introductie van het inschrijvingsgeld nationaal plaats zou vinden en niet enkel regionaal zoals hier het geval is dan zou het effect op de inschrijvingsgraad hoger zijn dan in de situatie waarin maar enkele staten inschrijvingsgeld vragen. Als er nationaal een introductie van inschrijvingsgeld plaatsvindt dan kunnen studenten dit niet ontlopen door in een andere staat te gaan studeren. Indien de introductie van €1000 het inschrijvingsgeld een nationale aangelegenheid zou zijn dan wordt er een daling in de inschrijvingsgraad verwacht met 6,85 procentpunt. Dwenger, Storck en Wrohlich (2009) onderzoeken net als Hübner (2012) het effect van de introductie van het inschrijvingsgeld in een aantal van de Duitse staten. Men gebruikt de oostelijke staten als controle groep omdat volgens hun studie de migratie van oost naar west zeer klein is. Ze vinden dat de kans dat een student zich inschrijft voor hoger onderwijs in zijn eigen staat daalt met 2 procentpunt door de introductie van het inschrijvingsgeld in die staat. Dit resultaat is significant. Opnieuw wordt er in deze studie gebruik gemaakt van de difference-in-difference methode. Als men enkel het gedrag zou vergelijken van personen in de twee verschillende groepen van staten (met en 29
Voor 2007 werd er in geen enkele staat inschrijvingsgeld gevraag maar na 2007 varieerde het inschrijvingsgeld tussen €300 en €500 per semester in de zeven staten waar er inschrijvingsgeld werd ingevoerd (Hübner, 2012).
47
zonder invoering van studiegeld) dan is de kans namelijk groot dat er effecten worden opgenomen die eigen zijn aan een bepaalde staat en niets te maken hebben met de invoering van het studiegeld. Op deze manier verkrijgt men geen causale effecten. De difference-in-difference methode zorgt ervoor dat de verschillen in staten die niet afhangen van de tijd worden weg gefilterd30. Er wordt ook gecontroleerd voor leeftijd, geslacht, tijdstrend en de schoolresultaten van de jongeren. Een tweede bevinding die hier moet worden vermeld is dat de invoering van inschrijvingsgeld een ander effect heeft op personen met hoge dan wel lagere cijfers. De jongeren die lagere cijfers hadden in het middelbaar zijn meer geneigd om zich te verplaatsen naar een staat die geen inschrijvingsgeld vraagt. De personen die hogere cijfers scoorden in het middelbaar blijven meer in hun eigen staat niettegenstaande de introductie van het inschrijvingsgeld. Dwenger, Storck en Wrohlich (2009) wijzen er op dat dit een dubbel positief effect teweeg brengt voor de staten met inschrijvingsgeld. Enerzijds verhogen ze hun budget en anderzijds trekken ze studenten aan die betere punten scoorden in het secundair onderwijs. In het Verenigd Koninkrijk vonden in 1998 en 2006 wijzigingen plaats in het studiegeld en de studiebeurzen. De hervorming van het studiegeld in 1998 hield in dat er een bedrag werd geïntroduceerd van £1200 per jaar waar er voordien geen inschrijvingsgeld werd gehanteerd. Acht jaar later vond een tweede hervorming plaats en werd het inschrijvingsgeld opgetrokken tot £3000 per jaar. Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011) onderzochten deze hervormingen gebruik makende van een database die de jaren 1992 tot 2007 omvat. De auteurs modelleren de participatiegraad in de universiteit op het inschrijvingsgeld, studiebeurzen, studieleningen en nog een aantal andere verklarende variabelen (geslacht, afkomst, regio). Deze panel data regressie wordt uitgevoerd voor iedere groep. De data wordt in 10 verschillende groepen ingedeeld op basis van geslacht van de student en de scholing van de ouders. Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011) vinden dat een stijging in het studiegeld met £1000 de participatiegraad in de universiteiten doet dalen met 3,9 procentpunt. Bij het vergelijken van de verschillende effecten op studenten uit verschillende inkomens klassen in Canada vindt Coelli (2009) dat studenten uit lage inkomens gezinnen zwaarder getroffen worden door een verhoging van het studiegeld. De auteur onderzocht dit aan de hand van een regressiemodel waarbij de kans op inschrijving geregresseerd wordt op het inschrijvingsgeld, de
30
Dit wordt verwezenlijkt door niet enkel te kijken naar het verschil inschrijvingsgraad na de invoering van het studiegeld maar ook naar het verschil in inschrijvingsgraad tussen de twee groepen van staten voor de introductie van de inschrijvingsgraad. Bij het regresseren worden er dan twee dummies opgenomen, één voor de staat (met of zonder invoering inschrijvingsgeld) en één voor de periode (voor of na de introductie). Daarnaast wordt er ook nog een interactie variabele opgenomen van deze twee. De coëfficiënt van deze interactieterm heeft het causaal effect weer van het inschrijvingsgeld op de inschrijvingsgraad.
48
overheidsuitgaven per student, de populatie studenten, observeerbare karakteristieken (geslacht, scholing van de ouders, aantal broers en zussen…) en een variabele die controleert voor onder andere de jeugdwerkloosheid en de financiële hulp die beschikbaar is. Coelli (2009) rapporteert dat een stijging in het inschrijvingsgeld met $1000 de inschrijvingsgraad van jongeren uit lage inkomensgezinnen doet dalen met 13 tot 17 procentpunt ten opzichte van de inschrijvingsgraad van jongeren uit hoge inkomens gezinnen. Er is met andere woorden een grotere ongelijkheid tussen jongeren uit lage inkomensgezinnen en jongeren uit hoge inkomensgezinnen met betrekking tot de toegang tot hoger onderwijs. De jongeren uit de lage inkomensgezinnen ondervinden een negatief effect door een stijging in de kost van studeren en de jongeren uit een hoog inkomensgezin ondervinden een zeer klein effect van een stijging in het inschrijvingsgeld. Een andere studie die ook in Canada werd uitgevoerd en ook werkt met een regressiemodel, Neill (2009), constateert dat een stijging in het inschrijvingsgeld met 1000 Canadese dollars een daling van de inschrijvingsgraad teweegbrengt van 2,5 tot 5 procentpunt. Ook hier komt men tot de bevinding dat jongeren uit welgestelde gezinnen een kleiner effect ondervinden van de stijging in het inschrijvingsgeld. Keane en Wolpin (2001) maken in hun onderzoek gebruik van een dynamisch regressiemodel waarbij een jong persoon keuzes moet maken met betrekking tot studeren, werken en sparen. Een stijging in het inschrijvingsgeld met $100 zorgt er in hun model voor dat de inschrijvingsgraad van de 18 tot 24 jarigen daalt met 1,2 procent. De auteurs concluderen daarnaast dat het inschrijvingsgeld een groter effect heeft op studenten uit lage inkomensgezinnen. Bij deze groep van studenten zorgt een stijging in het inschrijvingsgeld met $100 ervoor dat de inschrijvingsgraad van deze groep daalt met 2,2 procent. Lee (2005) gaat door middel van een OLG-model na wat het effect is van een verhoging van het inschrijvingsgeld op de inschrijvingsgraad van zowel vrouwelijke als mannelijke studenten. Hun model werd gekalibreerd op data van de Verenigde staten tussen de jaren 1968 en 1993. Er wordt een opsplitsing gemaakt tussen de partiële effecten en de algemene effecten van de beleidsexperimenten, de partiële effecten zijn in dit experiment groter dan de algemene effecten van een daling van het inschrijvingsgeld. Het partiële effect van een daling van het studiegeld is een stijging van het aantal personen dat studeert. Hierdoor stijgt het aanbod van geschoolde personen waardoor de prijs voor een eenheid geschoolde arbeid daalt. De daling in de eenheidsprijs van geschoolde arbeid zorgt ervoor dat individuen een mindere incentive hebben om zich in te schrijven in het hoger onderwijs, wat resulteert in lagere algemene evenwichtseffecten. De resultaten van het beleidsexperiment zijn als volgt: Indien men het inschrijvingsgeld laat toenemen met $100 dan daalt 49
de inschrijvingsgraad van de 18 tot 19 jarigen met 1,12% voor vrouwen en 1,66% voor mannen. De inschrijvingsgraad van 18 tot 24 jarigen daalt iets sterker, namelijk met respectievelijk 1,34% en 1,99% voor vrouwen en mannen. De algemene effecten liggen hier dicht tegen aan maar zijn zoals gezegd iets kleiner, ze verschillen namelijk met niet meer dan 10% van de partiële effecten. 5.1.2 Effect op de studie-uitkomsten Een tweede groep van studies analyseert de impact van het studiegeld op de studie-uitkomsten van het hoger onderwijs. Zo vinden Paulsen en John (2002) dat studiegeld een belangrijke factor speelt in de beslissing om al dan niet verder te studeren in de Verenigde Staten. In hun regressiemodel om de overgang van het eerste semester naar het tweede semester te onderzoeken nemen ze verklarende variabelen op die betrekking hebben op de sociale achtergrond, de kosten van studeren, de financiële hulp en de lengte van de studie. De auteurs maken hierbij een onderscheid tussen vier verschillende inkomensgroepen. De responsiviteit van armere studenten op een verandering in het inschrijvingsgeld is zeer hoog. Als het studiegeld stijgt met $1000 dan daalt de kans dat deze studenten hun studiejaar afmaken met 16 tot 19 procentpunt. De studenten die uit een midden tot hoog inkomensgezin komen zijn minder gevoelig aan een stijging in het inschrijvingsgeld. Indien het inschrijvingsgeld stijgt met $1000 dan daalt de kans dat ze hun studiejaar afmaken met respectievelijk 9 en 3 procentpunt. Garibaldi et al. (2012) stellen dat de lange studieduur van veel studenten een groot en groeiend probleem is. Veel studenten doen langer dan normaal over hun studie en dit aantal blijft stijgen. Derhalve onderzoeken de auteurs in hun regressiemodel wat het effect is van een verhoging van het studiegeld voor studenten die langer dan normaal studeren in een Italiaanse universiteit. De conclusie luidt dat een stijging in het inschrijvingsgeld voor studenten die de normale studietijd overschrijden leidt tot een daling in de kans op een langere studietijd. Concreet vindt men dat een stijging in het studiegeld met € 1000 zorgt voor een daling in kans op een langere studietijd met 5,2 procent31. Volgens Garibaldi et al. (2012) komt dit doordat studenten een grotere inspanning zullen leveren voor hun studie met het oog op stijgend studiegeld indien ze de verwachte studietijd overschrijden. Voor de conclusie met betrekking tot dit gedeelte wordt er verwezen naar paragraaf 5.3 Conclusie literatuurstudie.
31
Voor de invoering van het verhoogde studiegeld deden 80% van de studenten er langer dan normaal over om hun studie af te werken.
50
Tabel 5: Samenvatting literatuurstudie inschrijvingsgeld.
Referentie
Falch en Oosterbeek (2011)
Hübner (2012)
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Methode
Effect
Literatuurstudie
-
Negatief effect van stijgend inschrijvingsgeld op inschrijvingsgraad
20022008
Difference-indifference methode regressiemodel
-
Stijging van €1000 inschrijvingsgeld, daling inschrijvingsgraad met 4,7% punt
-
De kans dat iemand zich inschrijft in zijn thuisstaat daalt met 2% punt door invoering inschrijvingsgeld
-
Stijging van £1000 inschrijvingsgeld, daling inschrijvingsgraad met 3,9% punt
Inschrijvingsgraad
Inschrijvingsgraad
Duitsland
Dwenger et al. (2009)
Inschrijvingsgraad
Duitsland
20022008
Difference-indifference methode regressiemodel
Dearden et al. (2011)
Inschrijvingsgraad
Verenigd Koninkrijk
19922007
Panel data regressie
Coelli (2009)
Neill (2009)
Inschrijvingsgraad
Inschrijvingsgraad
Canada
19932004
Canada
19792002
Regressiemodel
Regressiemodel
51
- arme jongeren 0 andere jongeren
-
Omvang effect
Negatief effect inschrijvingsgeld inschrijvingsgraad jongeren. Een zeer inschrijvingsgraad studenten
van
stijging op voor armere klein effect op van andere
Stijging van inschrijvingsgeld met $1000, daling inschrijvingsgraad met 2,5 tot 5% punt
Referentie
Keane en Wolpin (2001)
Lee (2005)
Paulsen en John (2002)
Garibaldi et al. (2012)
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19791989
Inschrijvingsgraad
Overgang van ene semester naar andere
Studietijd
Verenigde Staten
Verenigde Staten
Italië
19681993
1987
19922002
Methode
Dynamisch model
OLG-model
Regressiemodel
Regressiemodel
52
Effect
Omvang effect
-
Een stijging in het inschrijvingsgeld met $100, daling inschrijvingsgraad met 1,2 %. Bij arme studenten daling in inschrijvingsgraad met 2,2% .
-
Verhoging inschrijvingsgeld met $100, daling inschrijvingsgraad van de 18 tot 19 jarigen met 1,12% voor vrouwen en 1,66% voor mannen.
-
Stijging van inschrijvingsgeld met $1000, daling van afmaken van een jaar bij armen met 16 tot 19%punt, bij midden met 9%punt en bij rijken met 3%punt
-
Stijging van inschrijvingsgeld met €1000 zorgt voor een daling van de kans op een verlengde studietijd met 5,2%.
5.2 Financiële steun De financiële steun aan studenten zorgt ervoor dat de kosten van studeren gedrukt worden en dit zet, ceteris paribus, meer studenten aan om deel te nemen aan het hoger onderwijs. In de literatuur wordt er met andere woorden verwacht dat er een stijgende inschrijvingsgraad waargenomen kan worden als de financiële hulp aan studenten toeneemt (Falch en Oosterbeek, 2011). Er is echter wel een verschil naargelang welke financiële steun er wordt uitgereikt aan de studenten: studiebeurzen of studieleningen. Studiebeurzen versus studieleningen Volgens Finnie (2004) hebben studieleningen het beste resultaat met betrekking tot gelijkheid, efficiëntie en budgettaire overwegingen. Indien het doel is om jongeren te helpen die willen studeren maar niet over voldoende financiële middelen beschikken zijn studieleningen de beste optie. Studenten kunnen zo hun studies financieren door hun toekomstige inkomensstroom aan te spreken aangezien dit bedrag terug betaald moet worden op een later tijdstip. Studiebeurzen zijn dan weer meer geschikt om jongeren uit minder bedeelde gezinnen aan te zetten tot een hoger onderwijsstudie. Ze geven deze studenten verhoogde incentives om een studie aan te gaan door de kost van deze investering te verminderen. Finnie (2004) haalt drie argumenten aan om te tonen dat studieleningen te verkiezen zijn boven studiebeurzen. Ten eerste wordt het geld dat de overheid uitleent bij de studieleningen op een later tijdstip terug betaald, zo kan het geld hergebruikt worden om additionele leningen te geven aan andere studenten. Er kunnen met andere woorden meer studenten geholpen worden met een zelfde bedrag aan studieleningen dan aan studiebeurzen (zie ook OECD, 2011). Het tweede argument doet ons terug grijpen naar de discussie over cost-sharing uit het tweede hoofdstuk van deze masterproef. Eerder wezen we namelijk op het feit dat het privaat rendement van scholing relatief hoog is en dat het dus gerechtvaardigd is dat studenten zelf moeten bijspringen in het financieren van hun opleiding. Studieleningen worden vanuit dit perspectief als eerlijker ervaren omdat ze ervoor zorgen dat studenten een deel van hun studie zelf financieren door hun lening af te betalen (zie ook OECD, 2011). Een derde argument dat hier aangehaald kan worden is de economische efficiëntie. Door studiebeurzen uit te geven wordt studeren goedkoper gemaakt. Dit kan ervoor zorgen dat studenten een studie zullen ondernemen ook als het voor hen geen investering is die de moeite waard is. Ze zullen enkel rekening houden met hun persoonlijke kosten maar niet met de kosten voor de maatschappij die de studiebeurs betaald. Zo kunnen er overinvesteringen ontstaan in het hoger onderwijs.
53
Er zijn echter ook argumenten die het gebruik van studiebeurzen verantwoorden. Ten eerste wordt er in de literatuur (Finnie, 2004) gesproken over een efficiëntie rechtvaardiging. Studiebeurzen zetten namelijk studenten aan om te studeren die wel over de benodigde capaciteiten beschikken maar een foute inschatting maken met betrekking tot de kosten en baten van studeren. Ze schatten de opbrengsten van studeren te laag in doordat ze een te hoge verdisconteringsvoet hanteren of ze onderschatten het ten gevolge van culturele redenen. Een tweede argument (Dowd en Coury, 2006) is het feit dat er risico bij een studielening komt kijken als personen niet in staat zijn om deze na verloop van tijd terug te betalen, hierdoor kiezen risico-averse personen om niet te studeren (zie ook OECD, 2011). De meeste papers die in de literatuur beschikbaar zijn maken een onderscheid tussen het effect van een studiebeurs en het effect van een studielening. Deze effecten worden dus los van elkaar onderzocht in verschillende papers en daarom wordt er hier voor geopteerd om ook deze onderverdeling te maken. Er wordt gestart met een literatuuronderzoek omtrent het effect van studiebeurzen. Daarna wordt het effect van studieleningen bekeken. 5.2.1 Studiebeurzen 5.2.1.1 Effect op de inschrijvingsgraad Dynarski (2002) gaat na hoeveel een dollar aan subsidies het gedrag van de studenten beïnvloedt. De auteur doet dit door scholing te regresseren op de subsidie en op een vector van variabelen die controleert voor de ouders hun inkomen en de individuele bekwaamheid van de student. Twee mogelijke problemen die zich kunnen voordoen in deze methode zijn: het weglaten van belangrijke variabelen en het niet beschikbaar zijn van bepaalde data met betrekking tot de controle variabelen. Het is bijvoorbeeld moeilijk om data te vinden over de rijkdom van personen. Een mogelijke oplossing voor dit omitted variables probleem is volgens Dynarski (2002) om de subsidies willekeurig aan te bieden aan studenten en dus niet aan de studenten die het echt nodig hebben. Een tweede methode om dit probleem aan te pakken is gebruikmaken van een natuurlijk experiment. Een natuurlijk experiment wordt uitgevoerd door gebruik te maken van data die in de realiteit geobserveerd kunnen worden. Zo zorgt bijvoorbeeld de Georgia HOPE studiebeurs ervoor dat studenten met een gemiddelde score van B gratis naar een publieke universiteit kunnen. Diegenen die aan een private universiteit studeren kunnen een subsidie krijgen van de staat. Dynarski (2002) gebruikt de introductie van deze studiebeurs in de Verenigde Staten om na te gaan hoe de opkomst van studenten aan de universiteiten wijzigt als de kost van studeren wordt gereduceerd. De introductie van de HOPE studiebeurs heeft volgens Dynarski (2002) positieve gevolgen gehad voor de inschrijvingsgraad. Deze steeg met 7,9 procentpunt meer in Georgia dan in de andere zuidoostelijke 54
staten. De resultaten tonen aan dat voor iedere $1000 aan subsidies de inschrijvingsgraad stijgt met 4 à 6 procentpunt. Als de kapitaalmarkten niet perfect werken worden de effecten van een subsidie bovendien versterkt. De positieve gevolgen voor de inschrijvingsgraad die samen gaan met subsidies zijn niet homogeen verdeeld over de populatie. De gevolgen zijn anders voor verschillende inkomensgroepen. Net zoals aangetoond in een aantal studies over het effect van inschrijvingsgeld voor hoger onderwijs (cfr. supra), blijken studenten uit gezinnen met lage inkomens prijsgevoeliger dan deze uit hoge inkomens gezinnen. Dit wil niet zeggen dat er meer lage inkomens studenten zullen toetreden. Een en ander hangt ook af van de proportie van de groep die dicht bij het punt zit van ‘zich inschrijven aan een universiteit’. Dynarski (1999) onderzocht het effect van de afschaffing van het Social Security Student Benefit programma in 1982 in de Verenigde Staten. Deze studiebeurs gaf personen die in een éénverdienersgezin opgroeiden de kans om toch verder te studeren via een lump sum subsidie die niet afhankelijk was van het gezinsinkomen. Men gaat na hoe deze wijziging in het subsidiesysteem in de jaren 80 een impact had op de participatiegraad in hoger onderwijs. Opnieuw wordt hier een difference-in-difference methode gebruikt, waarbij de scholingsgraad geregresseerd wordt op twee dummy variabelen. Een eerste dummy is 1 als de student recht zou hebben op een beurs en 0 indien dit niet zo is. De tweede dummy is 1 als de student school liep voor de afschaffing van het programma. Tenslotte wordt ook de interactie term opgenomen die het causaal effect van een studiebeurs op de inschrijvingsgraad vat. Dynarski (1999) vindt dat een beurs van $100032 ervoor zorgt dat de kans dat deze studenten hoger onderwijs volgen stijgt met 4 procentpunt. Kane (1995) maakte in zijn onderzoek gebruik van data van 1970 tot 1977 in de Verenigde Staten. Kane (1995) voerde een regressiemodel uit waarbij hij de inschrijvingsgraad modelleerde als functie van de achtergrondvariabelen, inkomen, regio en een dummy variabele voor de invoering van de Pell Grant subsidie. De Pell Grant is het grootste subsidiesysteem voor behoeftige studenten in Amerika. Het bedrag van de subsidie hangt af van de financiële situatie van de student, de kosten van de studie en of de student voltijds dan wel deeltijds studeert. De auteur vindt via dit regressiemodel dat er geen disproportionele groei was van het aantal inschrijvingen van jeugd uit armere gezinnen in het hoger onderwijs na de invoering van de Pell Grant. Nochtans was dit de doelstelling van het opzetten van dit subsidiesysteem in het midden van de jaren 70. Kane (1995) heeft voor het falen van het subsidiesysteem een aantal mogelijke verklaringen. Ten eerste zou het kunnen dat de ‘marginale’ student zich niet bewust was van de mogelijkheid tot het verkrijgen ven een subsidie. Zo blijkt uit een studie (Orfield, 1992) dat veel personen die recht zouden gehad hebben op een Pell Grant subsidie,
32
In prijzen van 1998.
55
deze uiteindelijk niet aangevraagd hebben. Een tweede mogelijke verklaring volgens Kane (1995) is het groeiend aantal inschrijvingen dat uitging van minderheidsgroepen en vrouwen. Door deze toestroom was er sprake van aanbodbeperkingen in het aantal plaatsen op universiteiten en hoge scholen. Dit zou het aantal inschrijvingen van jongeren uit lage inkomensgezinnen getemperd hebben. Kane (1995) wijst er dienaangaande op dat de geringe impact van systemen als de Pell Grant vermeden kan worden door te zorgen voor voldoende plaatsen aan hoge scholen en universiteiten. Waddell en Singell (2009) gaan na hoe de inschrijvingen wijzigen door het gebruik van studiebeurzen voor behoeftige studenten. De auteurs observeren namelijk dat de slaagpercentages van de studenten uit de hoge inkomens gezinnen hoger zijn dan deze van behoeftige studenten en dat deze kloof blijft stijgen. De auteurs onderzochten daarom het effect van het invoeren van studiebeurzen voor behoeftige studenten in de Verenigde Staten om deze kloof te verkleinen. Waddell en Singell (2009) voerden hun onderzoek uit met data komende uit 70 vooraanstaande Amerikaanse universiteiten. Deze dataset bevat studenten die een Pell Grant ontvangen hebben tussen 1999 en 2007. De inschrijvingsgraad van de lage inkomens studenten wordt geregresseerd op de studiekosten, institutionele variabelen, tijdseffecten en een dummy variabele die 1 is wanneer er een wijziging is in de subsidies en anders 0. In deze studie vindt men een negatief effect op het aantal inschrijvingen ten gevolge van subsidies voor behoeftige studenten. Deze puntschatting is evenwel niet significant. Verder vindt men in Waddell en Singell (2009) dat universiteiten die een programma hebben met subsidies voor behoeftige studenten meer behoeftige studenten aantrekken en ook meer studenten aantrekken die verder weg wonen van de universiteit. In Waddell en Singell (2009) wordt er een deur geopend naar verder onderzoek, ze geven aan dat er in de toekomst nog onderzoek gedaan moet worden naar verschillende soorten subsidies voor behoeftige studenten en de verschillende implicaties hiervan nagaan op lage inkomens studenten en minderheidsgroepen. Castleman en Long (2013) onderzoeken wat het effect is van de Florida Student Access studiebeurs op zowel de inschrijvingsgraad, de persistentie als het slaagpercentage. De Florida Resident Access studiebeurs biedt financiële hulp aan studenten om het inschrijvingsgeld deels te compenseren. In het schooljaar 2000-2001 bestond deze subsidie uit een bedrag van $1300, Castleman en Long (2013) gaan na wat het effect is van deze $1300 aan subsidies voor behoeftige studenten. Om dit na te gaan schat men een regressiemodel met als verklarende variabelen de uitgave van de familie aan scholing, een subsidiedummy die waarde 1 aanneemt als ze recht hebben op deze subsidie, de interactie tussen de eerste twee variabelen wordt gevat door een derde namelijk de vermenigvuldiging van de twee eerste. Daarna worden er ook nog academische, demografische en scholingsvariabelen opgenomen. Men komt tot de conclusie dat een bedrag van $1000 aan subsidies voor behoeftige studenten de inschrijvingsgraad doet stijgen met 2,5 procent punt. 56
De hervorming uit 1988 die bestudeerd werd in de Deense studie van Nielsen, Sørensen en Taber (2008) hield in dat een vorm van means-testing33 niet meer uitgevoerd werd bij toekenning van de studiebeurzen in Denemarken. Daarnaast verhoogde men het niveau van de studiebeurzen met 25 procent voor alle studenten die ouder waren dan 19 jaar. De auteurs gebruiken een regressiemodel waarin de kans dat iemand gaat studeren geregresseerd wordt op het inkomen van het gezin, de subsidie die ze vóór de hervorming kregen, een hervormingsdummy en de huidige subsidies die de student ontvangt. De coëfficiënt van deze laatste variabele is waarin de onderzoekers geïnteresseerd zijn om het effect van de hervorming op de inschrijvingsgraad na te gaan. De auteurs vinden dat de hervorming een effect had op het aantal inschrijvingen, al is dit effect beduidend kleiner dan het effect dat in de Amerikaanse studies werd gevonden. Een stijging van $1000 aan studiebeurzen deed de inschrijvingsgraad stijgen met 1,35 procentpunt. Het effect in de Verenigde Staten lag tussen de 4 à 6 procentpunt (cfr. supra). De beperkte invloed in Denemarken kan volgens Nielsen, Sørensen en Taber (2008) gedeeltelijk verklaard worden door de reeds zeer hoge en veel gebruikte subsidies. Verder vinden de auteurs opnieuw dat kinderen met arme ouders meer reageren op subsidies dan rijkere studenten. De studie van Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011), waarover reeds sprake is in paragraaf 5.1.1, onderzocht eveneens het effect van twee wijzigingen in het subsidiesysteem op de participatiegraad aan de universiteiten in het Verenigd Koninkrijk. In 1998 werden de onderhoudsbeurzen34,35 daar namelijk vervangen door onderhoudsleningen36. In 2006 werd er een verhoging doorgevoerd in de studiebeurzen die moeten voorzien in het levensonderhoud van de armste studenten. In hun studie kwamen Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011) tot de vaststelling dat een verhoging van de studiebeurzen met £1000 leidt tot een stijging in de participatiegraad aan de universiteit met 2,6 procentpunt. In 2001 vond er in Duitsland een hervorming plaats in de BAfoeG37 die ervoor zorgde dat het bedrag van de gemiddelde studiebeurs een stijging kende van 10 procent. De hervorming moest zorgen voor een stijging in de inschrijvingsgraad in Duitsland door vooral de jongeren uit lage inkomensgezinnen aan te moedigen om hoger onderwijs te volgen. Baumgartner en Steiner (2006) interpreteren de hervorming als een natuurlijk experiment met aldus een exogene variatie in de studiebeurzen. Via de 33
Means-testing impliceert dat een individu slechts recht heeft op een subsidie als zijn inkomen onder een bepaald bedrag valt. 34 Studiebeurzen die dienen om in de kosten van het levensonderhoud te voorzien. 35 De studiebeurzen werden na de afschaffing terug ingevoerd in 2004. 36 Studieleningen die dienen om in de kosten van het levensonderhoud te voorzien. 37 BAfoeG staat voor “Bundesausbildungsförderungsgesetz”. Dit is een programma dat subsidies voorziet voor leerlingen en studenten om te studeren. (http://www.hochschulkompass.de/en/degree-programmes/feesfunding/federal-financial-aid-bafoeg.html)
57
difference-in-difference methode kan bijgevolg het causaal effect van de hervorming geïdentificeerd worden. De auteurs concluderen dat de hervorming in de BAfoeG leidde tot een verhoging in de inschrijvingsgraad met 1,5 procentpunt. Deze schatting is insignificant en volgens Baumgartner en Steiner het gevolg van een te kleine steekproefgrootte. Een latere Duitse studie die ook het effect van de BAfoeG bestudeert, uitgevoerd door Steiner en Wrohlich (2008), komt tot gelijkaardige resultaten. De studie vindt dat een stijging in de studiebeurs met € 1000 per jaar leidt tot een stijging in de inschrijvingsgraad met 2 procentpunt, deze schatting is wel significant. Men komt tot de conclusie dat enkel het verhogen van de financiële steun aan studenten geen efficiënte manier is om de inschrijvingsgraad duurzaam te verhogen in Duitsland door de hoge kosten die deze subsidies met zich meebrengen. In Bouzahzah, De la Croix en Docquier (2002) werkt men met een OLG-model met zes perioden waarbij een jonge persoon het menselijk kapitaal erft van iemand in een oudere generatie. Hij kan dit menselijk kapitaal zelf nog uitbreiden door te studeren in de eerste periode. De overheid is in staat om studiebeurzen uit te geven en zo de kosten van scholing wat te drukken voor het individu. In de beleidssimulatie worden de studiesubsidies op nul geplaatst. Studenten in het model moeten dus in de simulatieoefening hun studietijd helemaal zelf financieren. Ook hier komt men tot de conclusie dat door deze actie de kost voor de student toeneemt en dat de tijd gespendeerd aan studeren afgebouwd wordt waardoor de vorming van het menselijk kapitaal verminderd. Dit resulteert ook in een daling van de economische groei op de lange termijn. Op kortere termijn kent de economische groei echter een positief effect doordat er meer jongeren aan het werk zijn. Linsenmeier, Rosen en Rouse (2006) onderzochten de gevolgen van een vervanging van studieleningen door studiebeurzen voor studenten uit lage inkomens gezinnen. De kans dat een persoon uit een gezin met laag inkomen zich inschrijft aan de universiteit stijgt door de vervanging van leningen door studiebeurzen met 3 procentpunt maar dit resultaat is niet statistisch significant. Dit onderzoek rapporteerde wel een significant effect op de inschrijvingen van minderheidsgroepen met lage inkomens. De vervanging van studieleningen door studiebeurzen zorgde in dergelijke groep voor een stijging in de inschrijvingsgraad met 8 tot 10 procentpunt. Dit resultaat is wel significant op het 10 procent significantie niveau. In Rothstein en Rouse (2011) gaat men via een natuurlijk experiment na wat het effect is van een verschuiving van studieleningen naar studiebeurzen. Men doet dit via een difference-in-difference regressiemodel. De auteurs vinden dat personen die wel in staat zijn studieleningen aan te gaan kiezen voor beter betaalde jobs en minder voor jobs die goed zijn voor het algemeen belang maar minder loon bieden. Studenten die geen gebruik maken van studieleningen tijdens het studeren 58
hebben meer kans om te kiezen voor een job bij openbare dienstverlenende bedrijven na het afstuderen. 5.2.1.2 Effect op de studie-uitkomsten Lee (2005) gaat door middel van een OLG-model na wat het effect is van een subsidie die 50% van het studiegeld dekt op het afgemaakte aantal jaren scholing van zowel vrouwelijke als mannelijke studenten. Het model werd gekalibreerd voor data van de Verenigde staten tussen de jaren 1968 en 1993. Een subsidie die 50% van het inschrijvingsgeld dekt zou ervoor zorgen dat vrouwen gemiddeld bijna een jaar extra scholing volgen en dat mannen een half jaar meer studeren. De studie van Dynarski (1999), waarover reeds sprake in paragraaf 5.2.1.1 wijst op het feit dat de stijging in de inschrijvingsgraad ten gevolge van een stijging in de studiebeurs echter niet garandeert dat de scholing van deze personen ook effectief stijgt. De studenten die een beurs ontvangen kunnen minder bekwaam zijn en daardoor een studie hoger onderwijs niet aankunnen. Om deze reden gaat Dynarski (1999) via het reeds eerder beschreven regressiemodel na hoe een studiebeurs de effectieve scholing van deze personen wijzigt om zo een zicht te hebben op het werkelijk sociaal rendement van het Social Security Student Benefit programma. Men komt tot de conclusie dat een beurs van $100038 de scholing van studenten met 0,16 jaar verlengt. Häkkinen en Uusitalo (2003) voeren een panel data onderzoek uit om na te gaan wat het effect was van de Finse hervorming van het subsidiesysteem in 1992. Ze gebruiken panel data met informatie over individuele studenten vanaf de start van hun universitaire opleiding tot aan het afstuderen, er worden studenten gevolgd van 1987 tot 1999. De reden voor de hervorming was de lange studieduur. De meeste studies in Finland kunnen worden afgerond in vijf jaar maar de gemiddelde studieduur was 6,5 jaar. Finland had volgens OECD (1998) de op één na langste studieduur van de OESO landen. Het probleem van de studieduur lag in Finland al langer onder vuur omdat het ervoor zorgt de studenten pas later toetreden tot de arbeidsmarkt en zo de afhankelijkheidsratio doen stijgen. De Finse hervorming uit 1992 bestond uit de vervanging van studieleningen door studiebeurzen. De maximale duurtijd van de financiële steun werd ook ingekort. Als rechtvaardiging voor deze wenteling gaf men aan dat studiebeurzen er zouden voor zorgen dat studenten zich meer op hun studies zouden kunnen concentreren en minder halftijds zouden moeten werken. De hervorming van het subsidiesysteem had maar een zeer klein effect op de gemiddelde duurtijd van studeren volgens dit onderzoek. Ze vinden dat de verkorte duurtijd van de financiële hulp van groter belang was voor deze uitkomst dan de verschuiving van studieleningen naar studiebeurzen. De
38
In prijzen van 1998.
59
auteurs onderstrepen wel dat de bevindingen in hun onderzoek bekeken moeten worden met in het achterhoofd de recessie in Finland tijdens de hervorming. Hierdoor werkten de studenten minder deeltijds en hadden ze meer tijd voor hun studies. Arendt (2008) voerde bij Deense studenten een quasi-experimentele studie uit. In dit tijdsduuronderzoek ging de auteur na wat het effect is van een hogere studiebeurs op het aantal studenten dat afstudeert en op het aantal studenten dat zijn studie vroegtijdig afbreekt. Deze Deense hervorming uit 1988 zorgde ervoor dat een studiebeurs steeg met 57%, studiebeurzen konden dus stijgen met maximaal $3000 (Arendt, 2013). Door een studiebeurs vermindert het aantal studenten dat vroegtijdig zijn studie stopzet. Een verhoging van de studiebeurs met $1000 zorgt ervoor dat de stopzettingsgraad daalt met een maximum van 5,7%. Volgens Arendt (2008) is dit het gevolg van een vermindering in het deeltijds werken tijdens het studeren. In deze studie vindt men geen significant effect van de verhoging van de studiebeurs op de binnen de normale termijn afstudeergraad. Volgens de auteur heeft dit te maken met het feit dat de studenten die door de hogere studiebeurzen toch zullen studeren een lager gemiddeld kennisniveau hebben en zo dus meer tijd nodig hebben om hun studie te voltooien. Ondanks dat er geen effect is op de binnen de normale termijn afstudeergraad betekent dit volgens de auteur niet dat de hervorming niet zal zorgen voor meer afgestudeerden. Er werd veel onderzoek gedaan naar het effect van de Pell Grant op de inschrijvingsgraad maar minder naar het effect op de stopzettingsgraad in het hoger onderwijs (Zie de bespreking over de Pell Grant bij Kane (1995)). Bettinger (2004) is één van de studies die het effect van de Pell Grant nagaat op de studie-uitkomsten van studenten. Men gaat dit effect na via een panel data regressie die kijkt naar de veranderingen in de subsidie van verschillende personen overheen de tijd. De auteurs besluiten dat een verhoging van de studiebeurs met $1000 leidt tot een daling in de stopzettingsgraad na het eerste jaar hoger onderwijs met 9,2 procentpunt. Alon (2011) gaat na of een subsidie voor behoeftige studenten het overgaan naar het volgende jaar in het hoger onderwijs verhoogt. Hij doet dit aan de hand van een quasi experiment, namelijk de invoering van de Pell Grant subsidie, waarvan reeds eerder sprake. De overgang van het eerste naar het tweede jaar en de overgang van het tweede naar het derde jaar worden geregresseerd op financiële steun, het inkomen van het gezin en een aantal controle variabelen zoals ras, geslacht, woonplaats, scholing van de ouders, de motivatie van de student (bij hoeveel universiteiten hij heeft gesolliciteerd)… Alon (2011) komt tot de conclusie dat het richten van subsidies op behoeftige studenten een goede manier is om de overgang van het eerste naar het tweede en van het tweede naar het derde jaar van deze groep studenten te verhogen en op hetzelfde niveau te brengen als de 60
graad van overgang van de studenten uit rijkere gezinnen. Door het verhogen van subsidies gericht op studenten uit gezinnen met lage inkomens kan het aantal afgestudeerden in deze groep van de bevolking dus toenemen. Castleman en Long (2013) onderzochten wat het effect is van de Florida Student Access Grant op zowel de inschrijvingsgraad, de persistentie als het slaagpercentage (zie onze bespreking in paragraaf 5.2.1.1). De studie vindt dat een bedrag van $1000 aan subsidies voor behoeftige studenten leidt tot een stijging in de kans dat studenten doorgaan naar het tweede semester in het eerste jaar met 3,3 procentpunt. Bovendien leidt dergelijke subsidie tot een stijging in de kans dat studenten een bachelor diploma behalen binnen vijf jaar na de eerste inschrijving aan de universiteit met 2,5 procentpunt. In Gallipoli, Meghir en Violante (2010) wordt er via een OLG-model nagegaan wat het effect is van verschillende soorten subsidies op het aantal werkende personen met een diploma en de distributie van de geschoolde personen. De auteurs vergelijken twee soorten subsidies: subsidies voor behoeftige studenten en subsidies voor bekwame studenten. Het model werd gekalibreerd op data van de Verenigde Staten. Deze paper is vernieuwend op een aantal vlakken. Ten eerste ziet men in dit model het arbeidsaanbod als endogeen en niet als exogeen zoals vele voorgaande onderzoeken dit wel veronderstellen. Ten tweede is de populatie heterogeen wat betreft de bekwaamheden van personen: de bekwaamheid van personen verschilt met een constante factor en daarenboven zijn er ook efficiëntieschokken. De bekwaamheid van een individu wordt bovendien ook overgedragen naar de volgende generatie. Deze bekwaamheid wordt in dit model bepaald via de scores op een militaire test. Personen die behoren tot de 20 procent beste scores komen in dit model in aanmerking voor een subsidie voor bekwame studenten. Tot slot kunnen ouders transfers aan hun kinderen geven zodat die minder te lijden zouden hebben onder eventuele liquiditeitsproblemen. In Gallipoli, Meghir en Violante (2010) komt men bij de subsidies voor behoeftige studenten tot de conclusie dat het aantal personen met een diploma hoger onderwijs in het algemeen evenwicht 1 procentpunt hoger ligt dan in het referentiepunt. Er is echter wel een groot verschil in de samenstelling van de personen die hoger onderwijs volgen. Doordat de subsidie initieel, dus in het partiële evenwicht, zorgt dat er meer personen toetreden tot het hoger onderwijs dalen de marginale opbrengsten van het volgen van hoger onderwijs met als gevolg dat personen met een lagere bekwaamheid de eersten zijn die het niet meer rendabel vinden om verder te studeren. Daardoor zijn er meer personen met een hogere bekwaamheid die een diploma behalen en tenslotte ook een job functie bekleden voor hoger opgeleide personen. Dit resultaat zorgt ervoor dat de auteurs tot het besluit komen dat de subsidies voor behoeftige studenten zorgen voor een betere matching van de bekwaamheid van een persoon en het verder studeren. Er is met andere woorden sprake van meer efficiëntie. De auteurs vinden dat 61
subsidies voor bekwame studenten minder geschikt zijn dan subsidies voor behoeftige studenten om de accumulatie van het menselijk kapitaal op te drijven. Het aantal personen met een diploma hoger onderwijs ligt hier 1 procentpunt lager dan bij subsidies voor behoeftige studenten. De auteurs geven als reden hiervoor dat personen met een hoge bekwaamheid er veelal uit zichzelf voor kiezen om verder te studeren, zonder hulp van een subsidie. Verder wordt er in Gallipoli, Meghir en Violante (2010) geconcludeerd dat een subsidie die normalerwijze zou moeten zorgen voor meer menselijk kapitaal in een economie veelal enkel de samenstelling van de gestudeerde personen wijzigt. Personen met een hoge bekwaamheid die voordien te lijden hadden onder liquiditeitsbeperkingen treden toe tot het hoger onderwijs dankzij een subsidie maar personen met een minder bekwaamheid treden in vele gevallen minder toe tot het hoger onderwijs. 5.2.1.3 Effect op de herverdeling Aangezien vooral gezinnen met hogere inkomens een grotere deelname in het hoger onderwijs vertonen, bestaat de kans op een regressieve herverdeling van gezinnen met lagere inkomens naar gezinnen met hogere inkomens. Johnson (2005) gaat na of de subsidies aan het hoger onderwijs regressief dan wel progressief zijn. Men gebruikt hiervoor een model met twee generaties die hun nut uit consumptie en vrije tijd halen. De overheid belast de gezinnen op hun arbeidsinkomen en gebruikt deze middelen om consumptiegoederen aan te kopen en subsidies voor het hoger onderwijs uit te geven. Het beleidsexperiment bestaat uit een verhoging van de belasting op inkomen en de invoering van een subsidie voor hoger onderwijs. Men vindt dat de herverdeling eerder proportioneel is of licht progressief. Dit komt doordat de hoge inkomensgezinnen relatief meer belastingen moeten betalen waardoor ze een negatieve netto subsidie ervaren. Aan de andere kant zijn de netto subsidies voor lage inkomensgezinnen gemiddeld positief omdat zij minder belastingen moeten betalen. Het is echter wel zo dat studenten uit hoge inkomensgezinnen meer subsidies ontvangen. Een kanttekening bij deze studie is dat de gevonden progressiviteit of proportionaliteit van de subsidie het gevolg is van de financieringsmethode, de subsidie op zich is regressief maar dit wordt tegengewerkt door de financieringsmethode waardoor de netto subsidies voor hoge inkomensstudenten negatief worden. Hanushek, Leung en Yilmaz (2013) onderzoeken het effect van verschillende subsidies op de herverdeling, gelijkheid en efficiëntie in de economie. Er wordt een OLG-model opgesteld met drie generaties, dit wordt gekalibreerd op data van de Verenigde Staten. De auteurs gaan na hoe de beslissing van personen omtrent verder studeren wijzigt bij verschillende financieringsprogramma’s. Het gaat hier om vier verschillende soorten financieringssystemen namelijk (1) subsidies die voor iedereen een deel van het inschrijvingsgeld dekken, (2) subsidies aan behoeftige studenten, (3) 62
subsidies aan studenten die het academisch zeer goed doen en (4) een lening waarvan de terugbetaling afhangt van het inkomen van de afgestudeerde student. Volgens dit onderzoek zijn leningen en subsidies voor behoeftige studenten te verkiezen wanneer men kijkt naar het efficiëntiecriteria. Subsidies aan zeer goede studenten zijn aan de andere kant het minst efficiënt. Deze efficiëntie wordt gemeten op basis van het totale nut de samenleving ondervindt als gevolg van de verschillende subsidiesystemen. De auteurs komen tot de conclusie dat bij elke subsidievorm de armste groep van de bevolking geen netto voordelen ondervindt maar een negatieve netto subsidie ervaart. Armere personen zijn het slechtst af onder een subsidiesysteem gebaseerd op academische uitkomsten. Het eerste tot en met het vierde inkomensdeciel ontvangen onder dit schema negatieve netto subsidies. Verder vertonen de netto subsidies onder dit systeem een stijgende evolutie ten aanzien van de decielen en is er dus sprake van een regressieve distributie. Onder het gewoon subsidiesysteem39 ontvangen enkel de eerste twee decielen negatieve netto subsidies. Bij het systeem waar subsidies aan behoefte studenten worden gegeven, ontvangen de eerste drie inkomens decielen een negatieve netto subsidie. Voor de armere bevolking is het gewone subsidiesysteem dus het minst nadelig. Voor de conclusie met betrekking tot dit gedeelte wordt er verwezen naar paragraaf 5.3 Conclusie literatuurstudie.
39
‘Gewoon’ is in deze gedefinieerd als homogene subsidies die voor alle studenten even hoog zijn.
63
Tabel 6: Samenvatting literatuurstudie subsidies.
Referentie
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Dynarski (2002)
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19891997
Dynarski (1999)
Inschrijvingsgraad
Verenigde staten
19791996
Kane (1995)
Waddell en Singell (2009)
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
Methode
Effect
Omvang effect
Regressiemodel
+
Stijging van subsidies met $1000, stijging inschrijvingsgraad met 4 tot 6% punt
Difference-indifference regressie model
+
stijging van subsidies met $1000, stijging inschrijvingsgraad met 4% punt
0
De inschrijvingsgraad van de lage inkomens studenten groeit niet meer dan die van de andere door de Pell Grant
0
Subsidie voor behoeftige studenten, negatief effect op aantal inschrijvingen van behoeftige studenten, niet significant.
19701977
Regressiemodel
Difference-indifference regressiemodel
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19992007
Castleman en Long (2013)
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19992000
Regressiemodel
+
Stijging van $1000 subsidie voor behoeftige studenten, stijging inschrijvingsgraad met 2,5% punt
Nielsen et al. (2008)
Inschrijvingsgraad
Denemarken
19732005
Regressiemodel
+
stijging van subsidies met $1000, stijging inschrijvingsgraad met 1,35% punt
Dearden et al. (2011)
Inschrijvingsgraad
Verenigd Koninkrijk
19922007
Panel data regressie
+
stijging in subsidies met £1000, stijging in inschrijvingsgraad met 2,6% punt
64
Referentie
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Methode
Effect
Omvang effect
Baumgartner en Steiner (2006)
Inschrijvingsgraad
Duitsland
19922004
Difference-indifference regressiemodel
0
Hervorming leidde tot stijging in inschrijvingsgraad met 1,5% punt (niet significant)
20002006
Regressiemodel
+
Stijging van subsidie met €1000, stijging in inschrijvingsgraad met 2% punt
OLG-model
+
Afschaffing van subsidie, daling menselijk kapitaal en groei op LT
Wrohlich en Steiner (2008)
Inschrijvingsgraad
Duitsland
Bouzahzah et al. (2002)
Inschrijvingsgraad
Europa
Linsenmeier et al. (2006)
Vervanging studielening door studiebeurs
Verenigde Staten
19922004
Regressiemodel
Rothstein en Rouse (2011)
Vervanging studielening door studiebeurs
Verenigde Staten
19952006
Regressiemodel
Lee (2005)
Jaren afgemaakte scholing
Verenigde Staten
19681993
OLG-model
65
Door vervanging van studieleningen door studiebeurzen stijgt + lage inkomens inschrijvingsgraad van lage inkomens minderheidsgroepen minderheidsgroepen met 8 tot 10% 0 lage punt (bij enkel lage inkomensgezinnen inkomensgezinnen is het insignificant) Personen met werken minder dienstsectoren
+
studieleningen in openbare
Een subsidie die 50% van het inschrijvingsgeld dekt, vrouwen gemiddeld bijna een jaar extra naar school, mannen een half jaar langer naar school
Referentie
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Methode
Effect
Dynarski (1999)
Jaren scholing
Verenigde Staten
19791996
Difference-indifference regressiemodel
+
Subsidie van $1000 scholing met 0,16 jaar
Häkkinen en Uusitalo (2003)
Studieduur
Finland
19871999
Panel data regressie
+
Kortere financiële hulp zorgde voor beperkte daling in studieduur
Arendt (2008)
Stopzettingsgraad
Denemarken
19842003
Tijdsduur model
-
Verhoging van subsidie met $1000, daling in stopzetting met 5,7% geen effect op completion rate
Stopzettingsgraad na eerste jaar
Verenigde Staten
19992001
Panel data regressie
-
Verhoging studiebeurs met $1000, daling stopzettingsgraad met 9,2 % punt
Overgang van eerste naar tweede jaar en tweede naar derde
Verenigde Staten
19951996
Regressiemodel
+
Subsidie voor behoeftige studenten goed om overgangsgraad voor lage inkomens studenten te verhogen
+
$1000 aan subsidies voor behoeftige studenten, stijging in de kans dat studenten doorgaan naar het tweede semester in het eerste jaar met 3,3 % punt. $1000 subsidies voor behoeftige studenten ,stijging in de kans dat studenten een bachelor diploma behalen binnen vijf jaar na de eerste inschrijving aan de universiteit met 2,5 % punt
Bettinger (2004)
Alon (2011)
Castleman en Long (2013)
Overgang van eerste naar tweede semester, afstuderen
Verenigde Staten
19992000
Regressiemodel
66
Omvang effect verhoogt
Referentie
Gallipoli et al. (2010)
Johnson (2005)
Hanushek et al. (2013)
Onderzoeksvariabele
Land
Aantal afgestudeerden, samenstelling
Verenigde Staten
Herverdeling
Verenigde Staten
Efficiëntie
Verenigde Staten
Periode
Methode
OLG-model
19791996
Effect
Omvang effect
+
Subsidie voor behoeftige studenten heeft klein effect op aantal afgestudeerden. Subsidie heeft effect op samenstelling, meer hoog bekwamen studeren af.
OLG-model
Herverdelingseffect van netto subsidie is eerder proportioneel is of licht progressief
OLG-model
De efficiëntie is het grootst onder een systeem met subsidies voor behoeftige studenten
67
5.2.2 Studielening 5.2.2.1 Effect op de inschrijvingsgraad In Dynarski (2003) gaat men na welk effect het amendement uit 1992 in de Verenigde Staten heeft op de schoolbeslissingen van jongeren. Dit amendement is een versoepeling van de Pell Grant die reeds eerder aan bod kwam in deze literatuurstudie. Het amendement impliceerde dat de nettowaarde van woningen niet meer opgenomen werd in de berekening van de toegestane leningen, waardoor er meer studenten in aanmerking kwamen voor het opnemen van een studielening. Dynarski (2003) onderzoekt deze versoepeling op basis van een regressie waarbij het al dan niet toetreden tot het hoger onderwijs geregresseerd wordt op de waarde van de gezinswoning, op een variabele die bestaat uit de vermenigvuldiging van de waarde van de gezinswoning en een dummy die de waarde 1 aanneemt na de hervorming en ten slotte ook op een aantal jaar dummies. Vooral de laatste variabele (en de gevonden coëfficiënt) is dus van belang. Dynarski (2003) komt tot de conclusie dat een gesubsidieerde lening van $1000 de participatiegraad opdrijft met 5,1 procentpunt. Ionescu (2008) analyseert met behulp van een OLG-model de beslissing van een jongere om al dan niet te studeren. De beslissing van een individu om z’n beschikbare tijd te verdelen tussen werken en studeren wordt gemaakt met als doel het nut over gans het leven te maximaliseren. Het model wordt gekalibreerd op data van de Verenigde Staten. De auteur vindt dat wanneer er flexibele terugbetalingen mogelijk zijn voor studieleningen (zoals het vastzetten van de interest of het wijzigen van het terugbetalingsplan) er een hoger percentage van de individuen zich inschrijft in het hoger onderwijs. Concreet is de stijging 4,3 procentpunt als er wordt toegelaten dat de leningen flexibel kunnen worden afbetaald. Men vindt echter ook dat de pool van studenten door deze ingreep een lager gemiddelde bekwaamheid heeft na deze beleidswijziging. Daarentegen vindt Ionescu (2008) dat als meer studenten in aanmerking komen voor een studielening dit geen effect heeft op de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs. Het flexibeler maken van het subsidiesysteem is aldus een betere methode om meer mensen te overtuigen om verder te studeren dan het uitgeven van meer studieleningen. Door de toegenomen flexibiliteit in de terugbetaling van de studieleningen daalt het percentage van studenten dat zijn studielening niet kan afbetalen met 10 procentpunt. Borck en Wimbersky (2012) vergelijken vier verschillende systemen via dewelke studenten financiële hulp kunnen krijgen om te studeren, namelijk: subsidies, studieleningen, leningen waarbij de terugbetaling afhangt van het toekomstige loon en tot slot, leningen waarbij de terugbetaling gebeurt door een belasting op afgestudeerden. Aan de hand van een OLG-model gaan de auteurs na welk systeem de huishoudens prefereren. Ouders kiezen in het model in de eerste periode of hun 68
kinderen moeten studeren of werken. Kinderen die studeren verdienen in de volgende periode een hoger loon. Het model wordt gekalibreerd op Duitse data. Het eerste systeem, de subsidies40, worden gefinancierd via belastingen die gedragen worden door alle huishoudens. Bij het tweede systeem, de gewone studieleningen, zorgt de overheid ervoor dat studenten leningen kunnen aangaan en dit nadien kunnen terugbetalen tegen de marktrente. Het derde systeem dat in de studie van Borck en Wimbersky (2012) besproken wordt zijn de leningen waarbij de terugbetaling afhangt van het toekomstige loon. Deze leningen moeten pas terugbetaald worden eens de student afgestudeerd is en het loon van deze persoon voldoende hoog is. De leningen die niet kunnen worden terugbetaald door de studenten wegens stopzetting van de studie of door een te laag loon worden gefinancierd via algemene belastingen. In een vierde systeem worden de leningen afgelost via een belasting voor afgestudeerden. Deze belasting moet enkel worden betaald door de studenten die effectief afgestudeerd zijn. Bij het traditioneel subsidie systeem kiest 47% van de huishoudens voor hoger onderwijs, dit is het hoogste percentage van de vier verschillende modellen. De belasting op afgestudeerden zorgt ervoor dat 37% van de huishoudens kiezen om te gaan studeren. Als er gebruik wordt gemaakt van een systeem waarbij de leningen pas moeten worden terugbetaald eens het inkomen voldoende hoog is, kiest 44% van alle huishoudens voor hoger onderwijs. Wanneer er gebruik wordt gemaakt van een systeem met enkel gewone studieleningen ziet men dat 31% van alle huishoudens ervoor kiezen om hoger onderwijs te volgen. Onder dit model zijn er dus minder studenten dan onder de andere modellen. Dit is geen verrassing aangezien er in dit model geen subsidies zijn en ook geen verzekering tegen het niet behalen van een diploma. De auteurs komen tot de conclusie dat bij een paarsgewijze meerderheidsstemming de studieleningen waarbij de terugbetaling afhangt van het toekomstige loon als beste systeem verkozen worden. Op de laatste plaats komt het systeem met enkel gewone studieleningen. Verder wordt er ook aangehaald dat de stemmen voor de leningen waarbij de terugbetaling afhangt van het toekomstige loon stijgen naarmate er meer sprake is van risicoaversie. Eckwert en Zilcha (2008) gaan het verschil na tussen twee soorten studieleningen. Ze doen dit via een OLG-model met drie perioden. Bij de eerste financieringsvorm zorgt de overheid ervoor dat studenten gemakkelijk aan krediet kunnen raken en wordt de studielening na het beëindigen van de studietijd afbetaald. Bij het tweede type van studielening wordt de terugbetaling van de lening gelinkt aan het toekomstige inkomen van de persoon in kwestie. In dit systeem wordt er een verzekering ingewerkt: het risico wordt namelijk samengevoegd voor alle studenten die tot dezelfde groep van bekwaamheid behoren. Risico’s worden dus niet gedeeld overheen groepen met verschillende bekwaamheden. Alle individuen die een zelfde signaal ontvangen hebben omtrent hun 40
Subsidie die voor alle studenten een deel van de kost van studeren dekt.
69
bekwaamheid, en die dus tot dezelfde groep behoren, hebben dezelfde terugbetalingsvoorwaarden. Studenten die een beter signaal ontvangen hebben krijgen betere terugbetalingsvoorwaarden. Dit signaal komt in dit model voort uit persoonlijkheidstesten of toegangsexamens voor universiteiten en wordt geobserveerd door de overheid. Eckwert en Zilcha (2008) vinden dat dit laatste regime zorgt voor meer investeringen in menselijk kapitaal alsook voor een hogere groei en welvaart in de economie. De beleidsaanbeveling uit het onderzoek gaat dan ook in de richting van een regime met een verzekering voor het risico dat ontstaat door het lenen. 5.2.2.2 Effect op de studie-uitkomsten Davies en Elias (2003) hielden een bevraging bij studenten die in de schooljaren 1996-1997 en 19981999 hun studie stop hadden gezet. De auteurs kwamen tot de conclusie dat studenten die financiële hulp aangeboden kregen in de vorm van studieleningen een grotere kans hadden om financiële problemen op te geven als reden van stopzetting dan studenten die financiële steun ontvingen via studiebeurzen. Gladieux en Perna (2005) onderzochten de stopzettingsgraad van studenten die lenen alsook van studenten die niet lenen. In 200141 was het in de verenigde staten zo dat 19% van de personen die een lening aangingen om hun vierjarige studie te financieren deze studie stop gezet hadden, tegenover 20% van de personen die geen lening aangingen. Anderzijds ervaren studenten met een studielening meer risico dan studenten die geen lening aan moeten gaan. De kans bestaat immers dat deze studenten hun studie niet zullen afmaken en daardoor de studielening niet kunnen terugbetalen. Ook bij de afstudeergraad 6 jaar na inschrijving is er 1 procentpunt verschil tussen deze van de studenten die een studielening aangingen en deze die geen studielening aangingen. Er was in 2001 een respectievelijke afstudeergraad van 60 en 62 procent. Het is dus zo dat studenten die een studielening aangaan minder snel hun studie stopzetten maar dit heeft niet tot gevolg dat ze ook meer kans hebben om hun vierjarige studie af te maken binnen een termijn van 6 jaar. In de Verenigde Staten gingen Dowd en Coury (2006) na wat het effect is van een studielening op de overgang van het eerste naar het tweede jaar en op het afstuderen. Men deed dit met behulp van een regressie analyse waarbij de overgang naar het tweede jaar en het afstuderen gemodelleerd worden als functie van persoonlijke karakteristieken (ras, leeftijd, geslacht…), academische variabelen
(gemiddelde
punten,
voltijd
of
deeltijds
studeren…),
financiële
variabelen
(inschrijvingsgeld, studiebeurzen) en twee interactie termen namelijk inkomen x studieleningen en financiële afhankelijkheid x studieleningen. Deze interactie termen zorgen ervoor dat het effect van
41
Deze studenten schreven zich tijdens het schooljaar 1995-1996 in in het eerste jaar.
70
een studielening kan variëren naargelang het inkomen of de financiële status van de student (afhankelijk van zijn ouder of niet). Wanneer er een lening van $1000 gegeven wordt blijkt de kans op overgaan naar het tweede jaar te dalen met 5 procentpunt. Deze overgang is het hoogst voor studenten die nog bij hun ouders wonen en die geen lening moeten aangaan om hun studies te financieren. Op de tweede plaats staan de studenten die nog thuis wonen maar wel een studielening nodig hebben. De studenten die niet meer thuis wonen en een studielening aangaan hebben de laagste kans om over te gaan naar het tweede jaar in vergelijking met de twee andere groepen. Wat betreft de impact op het al dan niet afstuderen wordt er geen significant effect gevonden van het opnemen van studieleningen. Johnson (2013) onderzoekt de impact van studieleningen met een structureel dynamisch model voor de Verenigde Staten waarbij jongeren na het afstuderen van de middelbare school keuzes maken omtrent werken, leren en sparen. Dit model laat toe dat de personen verschillen in bekwaamheid en in inkomen. Het model wordt geschat via indirect inference, een methode waarbij hulpmodellen gebruikt worden om parameters te vinden die ervoor zorgen dat de geschatte parameters zo dicht mogelijk bij de werkelijke parameters liggen. Johnson (2013) vindt dat door een stijging in de studielening met $1500 het afstuderen tegen een leeftijd van 25 jaar met 1,4 procentpunt stijgt. Een stijging in de subsidie (voor alle studenten) met een even groot bedrag zorgt ervoor dat het afstuderen op een leeftijd van 25 stijgt met 5,3 procentpunt, wat veel hoger is dan het effect van studieleningen. Johnson (2013) geeft als voornaamste reden dat men subsidies niet hoeft terug te betalen. Jongeren zouden terughoudend zijn tegenover lenen omdat ze aan voorzorgsparen willen doen. Tot slot blijkt dat een stijging in het bedrag dat jongeren kunnen lenen wel de minste kosten met zich meebrengt. Maximaal is het effect op de afstudeergraad echter 2,4 procentpunt, en dit wanneer studenten de volledige kost van de studie kunnen lenen. Indien men de afstudeergraad verder wil verhogen moet men overschakelen naar subsidies, die evenwel minder kostenefficiënt zijn. Schiopu (2008) tracht via een OLG-model met drie periodes te achterhalen hoe men het budget voor financiële steun aan studenten het best kan opsplitsen tussen studiebeurzen en studieleningen. In dit model zijn de studenten verschillend op vlak van bekwaamheid en loon. Het model werd gekalibreerd op data voor de Verenigde Staten op het einde van de jaren 90’. Men komt in dit onderzoek tot de conclusie dat de welvaart gemaximaliseerd wordt indien het budget dat voorzien is voor financiële steun aan de studenten zo opgesplitst wordt dat een aandeel van 14% van dit budget uitgekeerd wordt in studieleningen.
71
Voor de conclusie met betrekking tot dit gedeelte wordt er verwezen naar paragraaf 5.3 Conclusie literatuurstudie.
72
Tabel 7: Samenvatting literatuurstudie studieleningen.
Referentie
Dynarski (2003)
Ionescu (2008)
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19842000
Inschrijvingsgraad
Verenigde Staten
19692002
Borck en Wimbersky (2012)
Inschrijvingsgraad
Eckwert en Zilcha (2008)
Vorming menselijk kapitaal
Duitsland
Stopzettingsgraad
Verenigd Koninkrijk
Davies en Elias (2003)
Duitsland
19961997 19981999
Methode
Effect
Omvang effect
Regressiemodel
+
$1000 gesubsidieerde lening zorgt voor een stijging van de inschrijvingsgraad met 5,1% punt, insignificant
OLG-model
+ door meer flexibiliteit 0 door meer studieleningen
Meer flexibiliteit, stijging inschrijvingsgraad met 4,3% punt meer leningen, geen verandering in inschrijvingsgraad
OLG-model
Een traditioneel subsidiesysteem zorgt voor de hoogste inschrijvingsgraad, daarna komt het systeem waarbij de leningen pas moeten worden terugbetaald eens het inkomen voldoende hoog is.
OLG-model
Een studielening waarbij er een verzekering is zorgt voor meer menselijk kapitaal, meer welvaart, meer groei
Bevraging
73
+
Stopzetters die studielening ontvangen gaven dit vaak als reden van stopzetting op.
Referentie
Onderzoeksvariabele
Land
Periode
Methode
Gladieux en Perna (2005)
Stopzettingsgraad, afstuderen
Verenigde Staten
19951996 2001
Data vergelijken
Ionescu (2008)
Stopzettingsgraad
Verenigde Staten
19692002
Wiskundig model
Verenigde Staten
19891990 1994
Dowd en Coury (2006)
Johnson (2013)
Schiopu (2008)
Overgang naar tweede jaar, afstuderen
Afstuderen
Welvaart
Verenigde Staten
Verenigde staten
19972007
eind jaren '90
Regressiemodel
Dynamisch regressiemodel
OLG-model
74
Effect
Omvang effect 60% van de personen die een studielening aangaan studeren af binnen de 6 jaar, 62% van de studenten die geen studielening aangaan studeren af binnen de 6 jaar
+
Meer flexibiliteit, daling personen die lening niet kan afbetalen
-/0
Een studielening van $1000 zorgt voor daling met 5% punt in kans om over te gaan naar het tweede jaar. Geen significant effect op afstuderen
+
Verhoging van $1500 aan studielening, stijging van afstuderen met 1,4% punt (lager dan bij subsidie, 5,3% punt) Budget voorzien voor financiële steun opsplitsen zodat aandeel van 14% van dit budget uitgekeerd wordt in studieleningen dan maximale welvaart
5.3 Conclusie literatuurstudie Na de literatuurstudie is het zinvol om via de tabellen met alle opgelijste onderzoeken en resultaten na te gaan of er een algemene tendens gevonden kan worden. Indien de resultaten eerder ambigue zijn, blijft dit overzicht nog steeds interessant om te achterhalen of er dan wel een algemeen effect kan worden gevonden per land, per methodologie of eventueel per onderzochte beleidsingreep. Alle gerapporteerde onderzoeken vinden dat een stijging in het inschrijvingsgeld van hoger onderwijs een negatief effect heeft op de inschrijvingsgraad van de studenten. De omvang van het effect varieert van 2,5 tot 5 procentpunt bij een verhoging van het inschrijvingsgeld van 1000 dollar. De studies die hierbij een opsplitsing maken tussen welgestelde studenten en studenten uit een armer gezin vinden dat er geen of een kleiner effect is op de inschrijvingsgraad van welgestelde studenten en dat de inschrijvingsgraad van de studenten uit lage inkomensgezinnen gevoeliger is voor wijzigingen in de kost van studeren. Het is dus van groot belang om deze sterke daling in de inschrijvingsgraad van minder welgestelde studenten tegen te gaan door hen meer subsidies aan te bieden of lager inschrijvingsgeld te vragen aan deze groep. De regressiemodellen geven kleinere dalingen weer in de inschrijvingsgraad dan de OLG-modellen. Er worden meer onderzoeken gedaan naar de effecten op de inschrijvingsgraad dan naar de effecten van de kost van studeren op de studie-uitkomsten. Deze zijn nochtans minstens even belangrijk dan de effecten op het aantal inschrijvingen. Het kan namelijk zijn dat de inschrijvingsgraad stijgt bij een daling van de studiekosten maar dat er niets wijzigt aan de studie-uitkomsten. Een mogelijk positief effect dat gekoppeld kan worden aan de verhoging van het inschrijvingsgeld aan hogeschool instituties is een verkorting van de studieduur. Doordat studenten en of hun ouders meer zelf moeten financieren daalt de tijd om een bepaald diploma te behalen. De meeste onderzoeken die nagaan hoe een studiebeurs de inschrijvingsgraad van studenten aan het hoger onderwijs beïnvloedt, vinden een positief doch soms insignificant effect. Over de grootte van dit effect bestaat er echter geen consensus in de empirische literatuur. De helft van de besproken onderzoeken vinden een relatief groot effect, rond de 3 à 4 procentpunt, terwijl de andere helft van de studies veel kleinere effecten rapporteert. Wat hierbij wel opvalt is dat de studies die grotere effecten vinden in de meeste gevallen gebaseerd zijn op Amerikaanse data. Een mogelijke verklaring hiervoor kan de hoge kost van studeren zijn in de Verenigde Staten die mensen significant zien dalen door een introductie of verhoging van een subsidie. De onderzoeken die het effect van subsidies nagaan op de overgang van het eerste naar het tweede jaar hoger onderwijs en de studies met betrekking tot de stopzettingsgraad vinden allen dat een 75
subsidie ervoor zorgt dat minder mensen hun studie stopzetten en dat meer mensen overgaan van het eerste naar het tweede jaar. Het effect van een subsidie op het aantal afgestudeerden is meer controversieel: hierover is geen algemene consensus te vinden. Het effect van studieleningen wordt in de literatuur minder vaak bestudeerd dan het effect van inschrijvingsgeld of van studiebeurzen. De studies die in deze literatuurstudie gerapporteerd worden vinden echter geen significant effect van studieleningen op de inschrijvingsgraad. Het is wel zo dat er een verschil te vinden is tussen verschillende soorten leningen. Leningen die meer flexibel zijn qua terugbetalingsplan of intrest blijken wel een positief effect te hebben op de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs. Toch wordt er over het algemeen aangenomen dat studieleningen een kleiner effect hebben dan studiebeurzen (Dynarski en Scott-Clayton, 2013). Een mogelijke verklaring waarom leningen minder effect kunnen hebben dan studiebeurzen is het feit dat vele studenten afkerig staan tegenover het aangaan van schulden. In de literatuur is er geen consensus over het effect van studieleningen op de studie-uitkomsten (sommige studies vinden een positief effect op het afstuderen (Johnson, 2013), andere vinden geen effect op het afstuderen (Dowd en Coury, 2006) en nog andere vinden een negatief effect op het afstuderen (Gladieux en Perna, 2005)).
76
6. Wiskundig model In het vorige hoofdstuk werd er nagegaan wat de literatuur te vertellen heeft over de responsiviteit van de inschrijvingsgraad op een wijziging in het inschrijvingsgeld, de studiebeurzen en de studieleningen. In het zesde hoofdstuk van deze masterproef doen we zelf een poging om op basis van een OLG-model een aantal maatregelen onder de loep te nemen. We gebruiken hierbij het model uit Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013) dat wordt aangevuld met studiekosten (𝑒𝑐), studiebeurzen (𝑒𝑠) en studieleningen (𝑒𝑙). We simuleren in dit model een aantal beleidswijzigingen en analyseren de macro-economische impact ervan. In het eerste deel van dit hoofdstuk bespreken we de basics van het model uit Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013). Het tweede deel beschrijft de eigen uitbreidingen om studiekosten, studiebeurzen en studieleningen in het model te introduceren. Het derde deel omvat de verschillende simulaties die met het model werden uitgevoerd, en beschrijft de resultaten ervan. 6.1 Het model Het model is gebaseerd op een perfect competitieve open economie met perfecte mobiliteit van fysiek kapitaal en immobiel menselijk kapitaal. Het OLG-model omvat vier generaties, de jongeren (20-34 jaar), de middelbare leeftijd (35-49 jaar), de wat oudere personen (50-64 jaar) en de gepensioneerden (65-80 jaar). Elke generatie heeft een even grote omvang en dit aantal is genormaliseerd tot 1. Ieder individu beschikt over een eenheid tijd die moet verdeeld worden tussen leren, werken en vrije tijd. In de eerste periode kan de persoon zijn tijd verdelen tussen studeren, werken of vrije tijd. Het model laat studeren enkel toe in de eerste periode, waardoor in de tweede en derde periode de tijd enkel verdeeld kan worden tussen werken en vrije tijd. De gepensioneerden hoeven hier geen keuze meer te maken, zij spenderen al hun tijd aan vrije tijd. Er is evenwel ook de mogelijkheid om voor 65 jaar in pensioen te gaan onder het principe van vervroegd pensioen. Het individu Ieder individu in dit model maximaliseert zijn nut voor zijn hele leven als ze de leeftijd van 20 jaar bereiken. Individuen halen hun nut in iedere periode door goederen te consumeren en door vrije tijd op te nemen. Ze maximaliseren dus deze iso-elastische nutsfunctie (1) 𝑢 = ∑4𝑗=1 𝛽 𝑗−1 (ln 𝑐𝑗𝑡 + 𝛾𝑗 𝑡
ℓ𝑡𝑗
1−𝜃
1−𝜃
)
(1)
Het superscript t in deze nutsfunctie verwijst naar de periode waarin het individu jong is, het subscript j verwijst naar de historische periode waarin men zich bevindt. β is de 77
verdisconteringsfactor in deze formule. γi staat voor de preferentie van vrije tijd ten opzichte van consumptie in een bepaalde periode van het leven. ℓ1𝑡 = 1 − 𝑛1𝑡 − 𝑒 𝑡
(2)
ℓ𝑡2 = 1 − 𝑛2𝑡
(3)
ℓ𝑡3
= 𝛺 (𝜋(𝑅
ℓ𝑡4 = 1
𝑡 (1
−
1
1−( ) 𝑛̃3𝑡 )) 𝜌
𝜌
+ (1 − 𝜋)(1 − 𝑅
1 𝜌−1 𝑡 )1−(𝜌)
)
(4)
(5)
In de eerste periode van het leven wordt de tijd die niet gespendeerd wordt aan studeren of aan werken gezien als vrije tijd (2). In de tweede periode wordt er niet meer gestudeerd en kan de tijd enkel opgedeeld worden in werken en vrije tijd (3). Bij de derde periode moet er een onderscheid gemaakt worden tussen twee soorten vrije tijd namelijk de vrije tijd tijdens het werken door en de vrije tijd na het opnemen van het vervroeg pensioen. Deze twee soorten vrije tijd worden door het individu niet als hetzelfde ervaren. Individuen hebben liever een evenwichtige combinatie van de beide soorten dan een extreem geval waarin ze enkel één van de twee soorten vrije tijd hebben (4). In de vierde periode van het leven als het individu gepensioneerd is, wordt alle tijd toegewezen aan vrije tijd (5). De individuele persoon maximaliseert zijn nutsfunctie door te kiezen hoeveel hij studeert, werkt, consumeert en wanneer hij in pensioen gaat. Bij de maximalisatie moet de persoon wel rekening houden met zijn beschikbare budget, volgende vergelijkingen geven de budgetbeperkingen weer die in iedere periode van zijn leven gelden. (1 + 𝜏𝑐 )𝑐1𝑡 + 𝑎1𝑡 = 𝑤𝑡 ℎ1𝑡 𝑛1𝑡 (1 − 𝜏1 ) + 𝑏1 𝑤𝑡 ℎ1𝑡 (1 − 𝜏1 )(1 − 𝑛1𝑡 − 𝑒 𝑡 ) + 𝑧𝑡
(6)
(1 + 𝜏𝑐 )𝑐2𝑡 + 𝑎2𝑡 = 𝑤𝑡+1 ℎ2𝑡 𝑛2𝑡 (1 − 𝜏2 ) + 𝑏2 𝑤𝑡+1 ℎ2𝑡 (1 − 𝜏2 )(1 − 𝑛2𝑡 ) + (1 + 𝑟𝑡+1 )𝑎1𝑡 + 𝑧𝑡+1
(7)
(1 + 𝜏𝑐 )𝑐3𝑡 + 𝑎3𝑡 = 𝑤𝑡+2 ℎ3𝑡 𝑅𝑡 ñ𝑡3 (1 − 𝜏3 ) + 𝑏3𝑎 𝑤𝑡+2 ℎ3𝑡 (1 − 𝜏3 )𝑅 𝑡 (1 − ñ𝑡3 )
(8)
+𝑏3𝑏 𝑤𝑡+2 ℎ3𝑡 (1 − 𝜏3 )(1 − 𝑅 𝑡 ) + (1 + 𝑟𝑡+2 )𝑎2𝑡 + 𝑧𝑡+2 )
(1 + 𝜏𝑐 )𝑐4𝑡 = (1 + 𝑟𝑡+3 )𝑎3𝑡 + 𝑝𝑝4𝑡 + 𝑧𝑡+3
(9)
78
Met:
ℎ1𝑡 = ℎ2𝑡−1
(10)
ℎ3𝑡 = ℎ2𝑡 = (1 + 𝜓(𝑒 𝑡 , 𝑔𝑦 , 𝑞)) ℎ1𝑡
𝜓 > 0, 𝜓 ′ (. ) > 0
(11)
Het beschikbaar inkomen van individuen bestaat onder andere uit het inkomen uit arbeid na de belastingen 𝑤𝑘 ℎ𝑗𝑡 𝑛𝑗𝑡 (1 − 𝜏𝑗 ). Het individu krijgt een loon per eenheid arbeid die hij levert. De geleverde arbeid hangt af van het aantal uren dat het individu werkt (𝑛𝑗𝑡 ) en zijn menselijk kapitaal (ℎ𝑗𝑡 ). Eens het individu gepensioneerd is ontvangt hij geen arbeidsinkomen meer aangezien hij niet meer werkt, hij heeft wel recht op een pensioen inkomen (𝑝𝑝4𝑡 ). Indien het individu inactief is ontvangt hij een werkloosheidsuitkering voor de tijd dat hij inactief is, deze uitkering is gedefinieerd als een fractie (𝑏𝑗 ) van het netto voltijds loon. Het individu is inactief op de momenten dat hij niet werkt en niet studeert. De totale tijd van een individu in iedere periode is 1 dus dan wordt de inactieve periode uitgedrukt als (1−𝑛i𝑡−𝑒𝑖𝑡)42. Als de persoon zich in zijn derde periode bevindt, is er ook nog een tweede vorm van werkloosheidsuitkering, namelijk een uitkering voor vervroegde pensionering 𝑏3𝑏 𝑤𝑡+2 ℎ3𝑡 (1 − 𝜏3 )(1 − 𝑅 𝑡 ). Verder bevat de budgetbeperking ook de opbrengst op het vermogen dat werd opgebouwd in de vorige periode (𝑎𝑗𝑡 ). Tenslotte beschikt het individu ook over een lumpsum transfert van de overheid (𝑧𝑘 ). Dit inkomen wordt in iedere periode gebruikt voor uitgaven voor consumptie en een deel wordt gespaard (𝑎𝑗𝑡 ). Op het einde van het leven wordt alles dat in het bezit van het individu is geconsumeerd. Er wordt geen erfenis nagelaten maar ook geen schuld. Een jonge arbeider erft zijn menselijk kapitaal van een persoon die op dat moment van middelbare leeftijd is (10). Dit menselijk kapitaal kan stijgen in de tweede en derde periode door meer te studeren als hij jong is (𝑒), door meer productieve overheidsuitgaven (𝑔𝑦 ) (uitgaven voor scholing, uitgaven voor een actief arbeidsmarktbeleid, uitgaven voor R&D en publieke investeringen) en door een hogere kwaliteit van het onderwijs (𝑞) (11). Er wordt verondersteld dat learning-by-doing effecten en depreciatie van het menselijk kapitaal elkaar opheffen zodat het menselijk kapitaal in de tweede en derde periode gelijk blijft (11). De productiefunctie van menselijk kapitaal wordt als volgt gespecifieerd (12). Hierbij moet worden opgemerkt dat indien de overheid de uitgaven voor hoger onderwijs verlaagt en indien het individu meer tijd spendeert aan studeren de uitkomst dan anders zal zijn, het zijn geen perfecte substituten voor elkaar.
42
t
𝑒2𝑡=𝑒3𝑡=𝑒4 =𝑛4𝑡=0
79
1
𝜓(𝑒, 𝑔𝑦 , 𝑞) = 𝜙𝑞 (𝑣
1−( ) 𝑔𝑦 𝜅
+ (1 − 𝑣)𝑒
1 1−( ) 𝜅
)
𝜎𝜅 𝜅−1
(12)
Productiefunctie Vergelijking (13) geeft de productiefunctie van de bedrijven weer, alle bedrijven in de kleine open economie zijn identiek aan elkaar. De bedrijven zijn competitief, ze hebben een productiefunctie waarbij zowel het fysisch kapitaal (𝐾𝑡 ) als het menselijk kapitaal (𝐻𝑡 ) constante schaalvoordelen hebben. De bedrijven maken geen winst in het equilibrium. Het totale menselijk kapitaal (14) kan worden gemodelleerd als de som van de effectieve arbeid geleverd door jongeren, personen van middelbare leeftijd en ouderen die werken op tijdstip t. 𝑌𝑡 = 𝐾𝑡𝛼 𝐻𝑡1−𝛼
(13) 𝑛𝑡−2
𝐻𝑡 = 𝑛1𝑡 ℎ1𝑡 + 𝑛2𝑡−1 ℎ2𝑡−1 + 𝑛3𝑡−2 ℎ3𝑡−2 = (𝑛1𝑡 + 𝑛2𝑡−1 + 𝑥3 ) ℎ1𝑡 𝑡−1
(14)
Met 𝑥𝑡−1 = 1 + 𝜓(𝑒 𝑡−1 , 𝑔𝑦 , 𝑞) en 𝑛3𝑡 = 𝑅 𝑡 𝑛̃3𝑡 Overheid De budgetbeperking van de overheid bestaat uit drie soorten belastinginkomsten en zes soorten uitgaven. De inkomstenzijde bestaat uit belastingen op arbeid (𝑇𝑛𝑡), belastingen op kapitaal (𝑇𝑘𝑡) en belastingen op consumptie (𝑇𝑐𝑡). De uitgaven van de overheid omvatten productieve overheidsuitgaven (𝐺𝑦𝑡), overheidsconsumptie (𝐺𝑐𝑡), werkloosheidsuitkeringen (𝐵𝑡), de pensioenen (𝑃𝑃𝑡 ), de rente op de overheidsschuld (rtDt) en lumpsum transferten (𝑍𝑡) die gelijk zijn overheen de verschillende generaties. De overheid geeft ook schuld uit om deze uitgaven te financieren. We definiëren Dt als de uitstaande overheidsschuld bij begin van periode t. ΔDt+1 =Dt+1−Dt =Gyt+Gct+Bt+PPt+Zt+rtDt−Tnt−Tkt−Tct
80
(15)
6.2 De uitbreidingen op het model De uitbreiding die we in deze masterproef introduceren, komt neer op een aantal kleine aanpassingen in het bestaande model. De budgetvergelijkingen van het individu bevatten de inkomsten en uitgaven van de vier opeenvolgende periodes. De budgetbeperking die geldt in de eerste periode wordt aangepast. In de eerste periode kan de persoon er voor kiezen om te studeren. Daarom wordt er langs de kant van de uitgaven de kosten van studeren toegevoegd (𝑒𝑐). De ontvangstzijde wordt aangevuld met de studielening (𝑒𝑙) en de studiebeurs (𝑒𝑠) waar de student recht op heeft als hij studeert. In de tweede periode wordt de studielening terugbetaald en wordt er ook rente betaald op het bedrag van de studielening. In deze uitbreiding gaan we er van uit dat de overheid instaat voor de financiering van zowel de studiebeurzen als de studieleningen. In de modelvergelijkingen impliceert bovenstaande volgende wijzigingen: (6) wordt (6’) (1 + 𝜏𝑐 )𝑐1𝑡 + 𝑎1𝑡 + 𝑒𝑐. 𝑒 = 𝑤𝑡 ℎ1𝑡 𝑛1𝑡 (1 − 𝜏1 ) + 𝑏1 𝑤𝑡 ℎ1𝑡 (1 − 𝜏1 )(1 − 𝑛1𝑡 − 𝑒 𝑡 ) + 𝑧𝑡 + 𝑒𝑠. 𝑒 + 𝑒𝑙. 𝑒 (6’) (7) wordt (7’) (1 + 𝜏𝑐 )𝑐2𝑡 + 𝑎2𝑡 + 𝑒𝑙. 𝑒(1 + 𝑟𝑡+1 ) = 𝑤𝑡+1 ℎ2𝑡 𝑛2𝑡 (1 − 𝜏2 ) + 𝑏2 𝑤𝑡+1 ℎ2𝑡 (1 − 𝜏2 )(1 − 𝑛2𝑡 ) + (1 + 𝑟𝑡+1 )𝑎1𝑡 + 𝑧𝑡+1
(7’)
Doordat de overheid instaat voor de financiering van de studiebeurzen en studieleningen wordt naast een aanpassing van de budgetvergelijkingen ook een extra vergelijking bij de overheid toegevoegd (15’). Bij de budgetvergelijking van de overheid worden de kosten voor de studiebeurzen en de kosten en opbrengsten van de studieleningen bijgevoegd. Het nettobedrag van de studieleningen dat de overheid op tijdstip t ontvangt zijn de inkomsten door de terugbetaling en de rente betaling van de studieleningen uit de vorige periode verminderd met de uitgaven van de studieleningen voor de huidige generatie. (15) wordt (15’) ΔDt+1 =Dt+1−Dt =Gyt+Gct+Bt+PPt+Zt+rtDt+ 𝐸𝑆𝑡 + 𝐸𝐿𝑡 −Tnt−Tkt−Tct Met
𝐸𝑆𝑡 = 𝑒𝑠𝑡 . 𝑒 𝑡 𝐸𝐿𝑡 = 𝑒𝑙𝑡 . 𝑒 𝑡 − (1 + 𝑟𝑡−1 )𝑒𝑙𝑡−1 . 𝑒 𝑡−1
81
(15’)
Deze uitbreiding is zeer eenvoudig en gaat voorbij aan een aantal complexiteiten. Zo wordt er geen onderscheid gemaakt tussen de verschillende bekwaamheden die personen kunnen hebben zoals in Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2012) wel het geval is. In deze studie maken de auteurs een onderscheid tussen drie groepen van personen met verschillende bekwaamheden, de personen met een lage bekwaamheid die niet studeren en dus enkel werken of vrije tijd nemen en personen met middelhoge en hoge bekwaamheid die wel kunnen studeren. De heterogeniteit in hun bekwaamheid uit zich in een verschillende overerving van het menselijk kapitaal van de vroegere generatie en in de productiviteit van studeren. De toevoeging van de verschillende bekwaamheden heeft als voordeel dat er een opsplitsing kan worden gemaakt tussen de effecten van de beleidssimulaties op de verschillende soorten groepen. Bovendien kunnen in dergelijk model de scholingssubsidies of studieleningen ook gericht worden naargelang bekwaamheid. Dit is in de huidige set-up niet mogelijk. Een tweede element waar we geen rekening mee houden is dat het inschrijvingsgeld in realiteit kan variëren overheen verschillende studentengroepen. Zo is het mogelijk om een hoger bedrag aan inschrijvingsgeld te vragen aan personen die perfect in staat zijn om dit te betalen. Dit brengt extra inkomsten met zich mee voor de hoge scholen en de universiteiten. In de huidige model-setup is het niet mogelijk inschrijvingsgeld te laten variëren tussen studenten afhankelijk van het inkomen. Bovendien wordt de universitaire sector niet expliciet gemodelleerd. Een derde onvolledigheid is dat iedereen gebruik maakt van studiebeurzen, ook de studenten die deze vorm van financiële steun niet nodig hebben. Er wordt dus geen rekening gehouden met de feitelijke behoeften van de student aan extra financiële middelen. Een vierde tekortkoming is het feit dat de leningen volledig terug betaald worden in de tweede levensperiode en dat deze terugbetalingen niet afhangen van het inkomen van de persoon. Dus ook personen die niet afstuderen moeten de lening volledig terugbetalen, waardoor studenten een extra risico lopen waartegen ze niet verzekerd zijn. Het is modelmatig ook mogelijk om het individu al een stuk van de studielening in de eerste periode te laten afbetalen. Een vijfde tekortkoming heeft betrekking op de studieleningen die in deze uitbreiding, net zoals bij de studiebeurzen, door ieder individu opgenomen worden. Dit element zal leiden tot onrealistische resultaten wanneer we simulaties met studieleningen doorvoeren. We bespreken dit later in meer detail.
82
6.3 Data en kalibratie We gebruiken Dynare 4.0 voor de kalibratie en simulatie van het model. Concreet wordt het model gekalibreerd voor België, en dit op basis van data uit Heylen en van de Kerckhove (2013) voor de periode 1995-2006/7. Gegeven onze uitbreiding, is er wel nood aan additionele gegevens voor 𝑒𝑐, 𝑒𝑠 en 𝑒𝑙. We gebruiken de data uit de studie van Heylen en Van de Kerckhove (2013), uitgedrukt in percentage van het BBP (zie onderstaande tabel 8). Er is een rechtstreeks verband tussen de cijfers in tabel 8 en de data met betrekking tot de voltijdse studiekost en voltijdse studiesubsidie die gerapporteerd werd in paragraaf 3.1.2. Deze laatste werden uitgedrukt in percentage van het BBP per capita, terwijl onderstaande gegevens voor België in percentage van het BBP is uitgedrukt. Voor de kalibratie van de andere variabelen die in deze uitbreiding niet expliciet aan bod komen wordt er verwezen naar Heylen en Van de Kerckhove (2013). Tabel 8: Data beleidsvariabelen.
Beleidsvariabelen initieel niveau (in %) Voltijdse studiekost
ec = 4,578
Voltijdse studiesubsidie
es = 0,228 el = 0
Voltijdse studielening Bron: Heylen en Van de Kerckhove (2013)
83
6.4 Simulaties Nu duidelijk is hoe het model functioneert, kunnen we nagaan wat er verandert aan het studiegedrag in een economie als het inschrijvingsgeld en het bedrag aan studiebeurzen aangepast worden. We kunnen ook de impact van een aantal beleidsmaatregelen op andere macro-economische variabelen berekenen (groei, werkgelegenheid, overheidsbudget…). Op het einde van dit deel wordt er een aparte sectie aangehaald voor het effect van een wijziging in het bedrag aan studieleningen. Deze simulaties worden uitgevoerd met de Dynare versie 4.0. (zie bijlage 4 voor de code). We voeren 8 simulaties uit: (i)
De studiekosten (𝑒𝑐) worden vermeerderd met 1 procentpunt, al de rest gelijk blijvend.
(ii)
De studiebeurzen (𝑒𝑠) stijgen met 1 procentpunt al de rest gelijk blijvend.
(iii)
De studiekosten worden afgeschaft en de studiebeurzen blijven op hun initiële niveau.
(iv)
De studiekosten worden afgeschaft en de studiebeurzen stijgen tot op niveau van Denemarken.
(v)
De studiekosten worden afgeschaft en de studiebeurzen worden ook tot nul gereduceerd.
(vi)
De studiekosten en studiebeurzen worden op een hoog niveau gezet om het te kunnen vergelijken met de vorige simulatie.
(vii)
De studiekosten worden vermeerderd met 1 procentpunt en de productieve overheidsuitgaven (𝑔𝑦 ) worden verminderd met 1 procentpunt.
(viii)
De studieleningen (𝑒𝑙) worden met 1 procentpunt verhoogd.
Effect van wijziging in studiekost en studiebeurzen Eerst en vooral wordt het effect nagegaan van een stijging in de kost van studeren door bijvoorbeeld een verhoging van het inschrijvingsgeld. In deze eerste simulatie wordt al de rest constant gehouden. Hier wordt er een daling verwacht in de scholingsgraad van hoger onderwijs aangezien het duurder wordt om hoger onderwijs te volgen door de stijging in het inschrijvingsgeld. Doordat de subsidies niet mee stijgen is te verwachten dat deze daling in de inschrijvingsgraad relatief groter zal zijn dan wanneer de subsidies mee zouden stijgen. Indien de subsidies wel mee zouden stijgen dan zou de netto-kost van studeren immers minder wijzigen. Indien we de kost van hoger onderwijs met 1 procentpunt laten toenemen dan daalt de scholingsgraad met 1,55 procentpunt. Wat neerkomt op een daling in de inschrijvingsgraad met 3,73 procentpunt bij een stijging in de kost van studeren met 1000 USD. Het model heeft dus het verwachte resultaat van een stijging van het inschrijvingsgeld. Het aantal gewerkte uren in de eerste periode stijgt door een stijging in de inschrijvingsgraad, studeren wordt dus gesubstitueerd door werken. De werkgelegenheid in de derde periode is licht 84
gedaald ten opzichte van het initieel niveau door een stijging in de kost van studeren. Er wordt minder gestudeerd in de jonge periode waardoor er minder menselijk kapitaal wordt opgebouwd. Dit zorgt ervoor dat oudere werknemers ontmoedigd worden om langer te blijven werken, men zal sneller in pensioen gaan. Tabel 9: Beleidssimulatie 1.
Simulatie 1
Initieel Δ ec = +1% punt Δ
e (in %)
Werkgelegenheid jongeren (in %)
Werkgelegenheid ouderen (in %)
OverheidsGroei (in %) budget (in %)
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
12,6
52,68
55,02
21,22
1,6
-1,55
1,61
-0,73
-0,27
-0,16
In een tweede simulatie wordt er een stijging doorgevoerd in het bedrag dat gespendeerd wordt aan een studiebeurs. Opnieuw wordt al de rest constant gehouden in deze simulatie. Er wordt verwacht dat de scholingsgraad zal stijgen door de gedaalde netto-kost. Ook de tewerkstellingsgraad van jongeren in aantal uren zal wellicht dalen omdat studeren nu voordeliger wordt. Beide verwachtingen worden ingelost in de resultaten van de simulatie. De scholingsgraad stijgt met 1,39 procentpunt door een stijging van 1 procentpunt in de subsidies voor voltijdse scholing. Dit betekent dat bij een stijging in de subsidies met 1000 USD de inschrijvingsgraad zal stijgen met 3,34 procentpunt. De tewerkstellingsgraad van de jongeren daalt met 1,42 procentpunt door deze stijging van 1 procent punt in de subsidies voor voltijdse scholing. De tewerkstellingsgraad van de ouderen vertoont een verwacht positieve evolutie door de stijging in de subsidies. Door de grotere opbouw van het menselijk kapitaal worden de ouderen namelijk aangemoedigd om langer te blijven werken. Deze beleidsmaatregel heeft een negatief effect op het overheidsbudget omdat de overheid deze doorgevoerde stijging in de subsidies financiert. De opbouw van meer menselijk kapitaal zorgt ook voor een lichte stijging in de groei met 0,15 procentpunt.
85
Tabel 10: Beleidssimulatie 2.
Simulatie 2
Initieel Δ es = +1% punt Δ
e (in %)
Werkgelegenheid jongeren (in %)
Werkgelegenheid ouderen (in%)
Overheidsbudget (in %)
Groei (in %)
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
15,54
49,65
56,4
21,43
1,91
1,39
-1,42
0,65
-0,06
0,15
Bij de derde simulatie werd er gekeken naar de effecten volgende uit de afschaffing van het inschrijvingsgeld en de kosten van studeren. Merk dat we hier evenwel een te grote simulatie doorvoeren. De studiekosten zijn namelijk ruimer dan enkel het inschrijvingsgeld, en omvatten ook kosten voor studieboeken, logement etc… Voor de eenvoud veronderstellen we in onze simulatie toch dat 𝑒𝑐 = 0. Al de rest blijft gelijk dus er zijn nog steeds studiebeurzen ter beschikking. Uit de theorie en uit simulatie 1 weten we dat de scholingsgraad zal stijgen door de afschaffing van de studiekosten. Er wordt ook verwacht dat de tewerkstellingsgraad in de eerste periode zal dalen doordat de kost van studeren weggevallen is waardoor werken gesubstitueerd wordt door studeren. Deze verwachte evoluties worden in de resultaten van de simulatie ook effectief waargenomen. Door de afschaffing van de kosten van studeren is er een stijging waar te nemen in de scholingsgraad met ongeveer 6 procentpunt ten opzichte van het initieel referentiepunt. De werkgelegenheidsgraad in de eerste periode is zoals verwacht gedaald door de afschaffing van het inschrijvingsgeld. Het individu substitueert werken in de eerste periode door studeren in de eerste periode. De groei in de economie is gestegen met 0,56 procentpunt ten opzichte van de initiële situatie door de stijgende scholingsgraad die zorgt voor meer efficiënte arbeid. Verder is het zo dat in deze beleidssimulatie de werkgelegenheid onder de ouderen toeneemt met 1,95 procentpunt. Dit kan verklaard worden door het feit dat de individuen meer studeren wanneer ze jong zijn waardoor ze dus meer menselijk kapitaal opbouwen. Dit verhoogde menselijk kapitaal van de ouderen zorgt ervoor dat ze aangemoedigd worden om langer te blijven werken. Dit is ook terug te vinden in de vervroegde pensioenleeftijd, deze bedraagt in de initiële situatie 57,87 jaar en stijgt in beleidssimulatie drie tot 58,11 jaar. De scholingsgraad en de werkgelegenheid van de ouderen kunnen nog verder aangemoedigd worden door de subsidies voor hoger onderwijs op te trekken tot op het niveau van Denemarken, dit is wat er gemodelleerd werd in simulatie 3’. Dit heeft echter wel een negatief effect op het overheidsbudget omdat de overheid deze stijging in studiesubsidies dient te financieren.
86
Tabel 11: Beleidssimulatie 3.
e (in %)
Werkgelegenheid Werkgelegenheid Overheidsjongeren (in %) ouderen (in%) budget (in %)
Groei (in %)
Initieel
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
Simulatie 3 ec=0
20,04
44,95
57,7
21,93
2,32
Simulatie 3' ec=0, es op niveau DK
23,38
41,65
58,74
20,9
2,56
Bij de vierde simulatie worden naast de kost van studeren ook de subsidies tot nul herleid. Dit stelt de groep van landen voor die laag of geen inschrijvingsgeld hanteren en weinig tot geen subsidies uitgeven. Deze simulatie wordt vooral uitgevoerd om het verschil na te gaan met de vijfde simulatie. Deze vijfde simulatie toont wat er gebeurt indien zowel de studiekosten als de studiebeurzen hoog zijn, namelijk indien de voltijdse studiekost en de voltijdse subsidie beiden 20% van het BBP bedragen. Het valt op dat de resultaten voor de vierde simulatie waar zowel de studiekosten als de studiebeurzen nul zijn niet zoveel verschillen van de resultaten bij deze vijfde simulatie. De nettokost van studeren voor het individu blijft in deze twee simulaties immers gelijk. We kunnen evenwel niet concluderen dat een beleid met lage studiekosten en lage studiebeurzen eenzelfde effect heeft op de economie als een beleid met hoge studiekosten en hoge studiebeurzen. Er is eerst en vooral een klein negatief effect waar te nemen in de scholingsgraad in simulatie vijf in vergelijking met simulatie vier. Ten tweede zullen beide situaties wel zeer verschillende implicaties hebben voor het inkomen van de universiteiten en hogescholen. In de vierde simulatie (ec=0; es=0) worden deze instellingen niet gefinancierd vanuit de individuen en moet er dus overheidsfinanciering zijn (de gemeenschap betaalt dus). In de vijfde simulatie (ec=0,2; es=0,2) ontvangen instellingen van hoger onderwijs wel een financiering van de individuen door het inschrijvingsgeld dat gehanteerd wordt. Ook wat betreft het overheidsbudget kan er een groot verschil waargenomen worden, beleidssimulatie vijf heeft een veel negatiever effect op het overheidsbudget dan beleidssimulatie vier. Dit is het gevolg van het feit dat de overheid instaat voor de financiering van de studiesubsidies die in deze vijfde simulatie zeer veel gestegen zijn namelijk met 18,8 procentpunt ten opzichte van de initiële situatie waarbij ze maar 0,2 procent van het BBP bedroegen. Hierbij moet wel opgemerkt worden dat het mogelijk is dat wanneer de private financiering van het onderwijs toeneemt (stijging studiegeld) de uitgaven van de overheid naar het hoger onderwijs wat teruggeschroefd kunnen 87
worden. Om deze stelling na te gaan wordt een zesde beleidssimulatie uitgevoerd. Een bemerking die hier nog moet worden gemaakt is dat in de realiteit niet iedereen van deze hoge subsidies zou kunnen genieten, de subsidies zouden afhangen van het inkomen. In het model krijgt iedereen een hoge studiebeurs in simulatie vijf en kan er bijgevolg verwacht worden dat de inschrijvingsgraad in realiteit meer zal dalen dan wordt weergegeven door deze vijfde simulatie. Tabel 12: Verschil tussen beleidssimulatie 4 en 5.
e (in %)
Werkgelegenheid jongeren (in %)
Werkgelegenheid ouderen (in%)
Overheidsbudget (in %)
Groei (in %)
Initieel
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
Simulatie 4 ec=0, es=0 Simulatie 5 ec=0,2; es=0,2
19,76
45,23
57,61
21,99
2,3
19,99
45,97
59,79
15,78
2,31
In de zesde simulatie worden de studiekosten met 1 procentpunt vermeerderd en worden simultaan de productieve overheidsuitgaven afgebouwd met 1 procentpunt. Er gebeurt met andere woorden een verschuiving in de financiering van het hoger onderwijs van publieke naar private middelen. Zoals verwacht heeft deze beleidswijziging een positief effect op het overheidsbudget, de uitgaven aan het hoger onderwijs worden namelijk teruggeschroefd. Langs de andere kant heeft deze zesde simulatie zeer negatieve gevolgen voor de scholingsgraad en de werkgelegenheidsgraad van de ouderen. De daling in de werkgelegenheidsgraad van de ouderen is het gevolg van het verminderde studeren waardoor er minder menselijk kapitaal opgebouwd wordt en bijgevolg worden oudere werknemers minder aangemoedigd om te blijven werken. Het feit dat de scholingsgraad daalt met 4,63 procentpunt ten opzichte van het initieel niveau wijst er op dat de specificatie die gebruikt wordt in Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013) voor de productiefunctie van het menselijk kapitaal nog moet worden aangevuld met de private uitgaven naast de reeds opgenomen publieke uitgaven.
88
Tabel 13: Beleidssimulatie 6.
Simulatie 6
Initieel Δ ec = +1% punt Δ gy = -1% punt Δ
e (in %)
Werkgelegenheid jongeren (in %)
Werkgelegenheid ouderen (in%)
OverheidsGroei (in %) budget (in %)
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
9,52
55,64
52,36
21,93
1,19
-4,63
4,57
-3,39
0,44
-0,57
Effect van wijziging in de studieleningen Bij de zevende simulatie wordt er een studielening geïntroduceerd. Merk namelijk dat er in de initiële steady state geen studieleningen waren in België. Theoretisch verwachten we dat het scholingspercentage zal stijgen. Het is namelijk zo dat studieleningen ervoor zorgen dat bekwame personen die te kampen hebben met geldproblemen ook de kans krijgen om via deze lening hoger onderwijs te volgen. Indien deze wijziging wordt doorgevoerd in het OLG-model, merken we echter een daling van de scholingsgraad ten opzichte van het initieel niveau. Hoe kan deze tegenstrijdige uitkomst verklaard worden? Het antwoord ligt in het feit dat er in dit model geen sprake is van een echte budgetbeperking. Elk individu in het model beschikt over voldoende middelen om te gaan studeren als ze dit willen en indien ze dit rendabel vinden. Bovendien kan vrij geleend worden op de geldmarkt: er is geen liquiditeitsbeperking. Daarnaast wordt ook de keuze van het individu om een lening op te nemen niet gemodelleerd (deze keuze is exogeen en verplicht). Indien er dan voor een zeker bedrag aan studieleningen wordt uitgegeven neemt iedereen in dit model een studielening op. Het feit dat de netto-kost van de studielening positief is (de lening moet namelijk met rente terugbetaald worden) zorgt voor dit onrealistisch resultaat. Iedereen ervaart namelijk deze nettokost door dat ieder individu verplicht gebruik maakt van een studielening. Indien het model van Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013) dus wenst gebruikt te worden om de impact van studieleningen na te gaan, is nood aan het toevoegen van een aantal extra elementen waaronder (i) het expliciet modelleren van de beslissing om al dan niet een lening aan te gaan zodat niet iedereen verplicht een studielenig dient op te nemen, (ii) het introduceren van individuen met verschillende bekwaamheid, zo is het mogelijk om studieleningen toe te wijzen aan diegene die er 89
effectief baat bij kunnen hebben en (iii) het toevoegen van liquiditeitsbeperkingen voor sommige individuen zodat er effectief individuen zijn die nood zouden hebben aan een studielening. Tabel 14: Beleidssimulatie 7.
Simulatie 7
Initieel Δ el = +1% punt Δ
e (in %)
Werkgelegenheid jongeren (in %)
Werkgelegenheid ouderen (in%)
Overheidsbudget (in %)
Groei (in %)
14,15
51,07
55,75
21,49
1,76
12,31
52,91
54,69
21,21
1,56
-1,84
1,84
-1,06
-0,28
-0,2
90
7. Conclusie en beleidsaanbevelingen Alle landen hebben ongeveer dezelfde doelstellingen als het gaat over het hoger onderwijs, namelijk zo veel mogelijk mensen aanzetten tot studeren en ook zoveel mogelijk studenten helpen afstuderen. De via hoger onderwijs opgebouwde stock van menselijk kapitaal is namelijk zeer belangrijk voor de economische groei van een land. Landen streven deze doelstelling echter na met een verschillende beleidsmix. Sommige landen zoals Duitsland, Denemarken, Finland, Zweden, Noorwegen en Oostenrijk bieden (quasi-)gratis onderwijs aan hun studenten aan, terwijl sommige andere landen, zoals de Verenigde Staten, Canada en het Verenigd Koninkrijk, zeer hoge studiegelden aanrekenen. Ook wat betreft de financiële steun aan studenten kan er geen duidelijke gelijkenis gevonden worden tussen de verschillende landen: elk land lijkt een eigen strategie te volgen. Er zijn landen die veel financiële steun voorzien zoals Noorwegen, Denemarken en Zweden maar anderzijds zijn er ook landen die bijna niet tegemoetkomen in de kosten van hoger onderwijs zoals Frankrijk, Spanje en Italië. In deze masterproef is het de bedoeling om een aantal van deze elementen onder de loep te nemen en een aantal beleidsimplicaties af te leiden omtrent de macroeconomische impact van studiegeld, studiebeurzen en –leningen. In hoofdstuk twee van deze masterproef zijn we tot de conclusie gekomen dat veel landen en regio’s zich in de richting van meer cost-sharing begeven zoals Australië, Denemarken, Zweden, het Verenigd Koninkrijk, Spanje en Vlaanderen. Desalniettemin zijn er ook landen die deze tendens niet volgen en hoger onderwijs net toegankelijker proberen te maken door meer publieke middelen aan te wenden zoals Duitsland en Oostenrijk. In hoofdstuk drie van deze masterproef bekeken we een aantal indicatoren met betrekking tot het hoger onderwijs in internationaal perspectief. We kwamen tot de conclusie dat de PISA scores voor wetenschappen en wiskunde van de verschillende landen in verband gebracht kunnen worden met de inschrijvingsgraden en de voltooiingspercentages van hoger onderwijs binnen de normale studietermijn. Landen die hoge PISA scores laten opmeten voor wetenschappen en wiskunde hebben over het algemeen ook relatief hoge inschrijvingsgraden en hoge binnen de normale termijn voltooiingspercentages. Landen die zich daarentegen onderaan de lijst van de PISA scores bevinden worden over het algemeen gekenmerkt door lagere inschrijvingsgraden en lagere binnen de normale termijn voltooiingspercentages. De prestaties die studenten leveren in het hoger onderwijs worden dus voor een deel beïnvloed door de kwaliteit van het secundair onderwijs dat ze genoten hebben. Het is bijgevolg van belang dat overheden niet enkel focussen op wat er kan gedaan worden om meer studenten hoger onderwijs te laten volgen eens deze reeds afgestudeerd zijn van het middelbaar onderwijs. Een goed beleid moet eveneens aandacht besteden aan het secundair 91
onderwijs, door jongeren goed voor te bereiden op het hoger onderwijs en hen vaardigheden bij te brengen die van pas komen in het tertiair onderwijs. Tijdens de databespreking in het derde hoofdstuk werd ook duidelijk dat de financiële steun voor een studie hoger onderwijs van groot belang is voor de prestaties van de verschillende landen qua inschrijvingsgraad en het afstuderen binnen de normale termijn. Het belang van de financiële steun voor de inschrijvingsgraad van een land kan worden aangetoond door middel van twee conclusies die voortvloeien uit hoofdstuk drie. Ten eerste kunnen de subsidies rechtstreeks in verband gebracht worden met de inschrijvingsgraad. Landen die een groter percentage van hun BBP besteden aan financiële steun hebben een relatief hogere inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs zoals onder andere Denemarken, Noorwegen, Zweden, de Verenigde Staten en Australië. Dit feit staat los van of de landen hoge inschrijvingsgelden hanteren of niet. Ten tweede wordt het belang van subsidies voor de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs eveneens onderstreept door het feit dat landen met een lagere netto-kost43 meestal de landen zijn die hoge inschrijvingsgraden in het hoger onderwijs rapporteren. Deze bevinding dat net de netto-kost, eerder dan de bruto-kost, van belang is voor de graad van inschrijving is het bewijs dat de financiële steun aan studenten van groot belang is. Het belang van de financiële hulp voor de binnen de normale termijn afstudeergraad vloeit voort uit het feit dat de netto-kost van een studie hoger onderwijs in verband gebracht kan worden met de voltooiingspercentages binnen de normale studietermijn. Landen waar de netto-kost hoger is hebben over het algemeen een lagere voltooiing van een hogere studie binnen de normale studietermijn. Voorbeelden hiervan zijn de Verenigde Staten en het Verenigd Koninkrijk. Landen met een relatief lage netto-kost voor hoger onderwijs hebben over het algemeen hogere voltooiingspercentages binnen de normale studietermijn zoals Denemarken, Finland en Duitsland. Uit de bevinding dat de netto-kost van belang is voor de afstudeergraad en niet de bruto-kost blijkt hoe belangrijk subsidies zijn voor de studie-uitkomsten van hoger onderwijs. Een verhoging van het inschrijvingsgeld zoals Vlaanderen zal doorvoeren in het schooljaar 2015-2016 hoeft dus op zich niet noodzakelijk negatieve gevolgen te hebben voor de inschrijvingsgraad en het binnen de normale termijn afstuderen. Deze negatieve gevolgen kunnen namelijk vermeden worden door de verhoging in het inschrijvingsgeld goed op te vangen met voldoende en gerichte financiële steun voor studenten zodat de netto-kost van studeren niet (veel) toeneemt.
43
Netto-kost = totale kost (inschrijvingsgeld + kosten om te voorzien in levensonderhoud) – subsidies aan studenten (Usher en Medow, 2010).
92
Uit de literatuurstudie naar de macro-economische effecten van studiegeld, studiebeurzen en studieleningen voor hoger onderwijs in hoofdstuk vijf, blijkt duidelijk dat een hoger bedrag aan inschrijvingsgeld ervoor zorgt dat de inschrijvingsgraad van het hoger onderwijs daalt. Studies die tot deze constatatie komen zijn onder andere Hübner (2012), Dwenger, Storck en Wrohlich (2009), Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011), Coelli (2009), Neill (2009), Keane en Wolpin (2001) en Lee (2005). Bij een stijging in het inschrijvingsgeld met 1000 dollar/euro vinden deze studies gemiddeld een daling in de inschrijvingsgraad met 2,5 tot 5 procentpunt. Zoals er in de voorgaande secties duidelijk is geworden zijn er verschillende soorten financiële hulp die landen kunnen aanbieden aan studenten hoger onderwijs, de studiebeurzen en de studieleningen. Bij de studiebeurzen is de conclusie uit de literatuur dat deze een positief effect hebben op zowel de inschrijvingsgraad als op de studie-uitkomsten: er zijn meer studenten die overgaan van het eerste jaar naar het tweede jaar en er gebeuren minder stopzettingen. Studies die een positief effect rapporteren van studiebeurzen op de inschrijvingsgraad zijn onder andere Dynarski (1999), Dynarski (2002), Nielsen, Sørensen en Taber (2008), Wrohlich en Steiner (2008), Castleman en Long (2013), Bouzahzah, De la Croix en Docquier (2002), Dearden, Fitzsimons en Wyness (2011). Bij een stijging in de studiebeurzen met 1000 dollar/euro vinden deze onderzoeken een stijging in de inschrijvingsgraad met ongeveer 2 tot 6 procentpunt. Bij deze effecten kan er echter een opsplitsing gemaakt worden. De helft van de besproken onderzoeken vinden een relatief groot effect, rond de 3 à 4 procentpunt, terwijl de andere helft van de studies veel kleinere effecten rapporteert. Wat hierbij opvalt is dat de studies die grotere effecten vinden in de meeste gevallen gebaseerd zijn op Amerikaanse data. Een mogelijke verklaring hiervoor kan de hoge kost van studeren zijn in de Verenigde Staten die mensen vaak significant zien dalen door een introductie of verhoging van een subsidie. Studiebeurzen zouden dus idealiter in het beleidspakket van ieder land moeten voorkomen, wat in de meeste landen die in deze masterproef werden bekeken ook het geval is. Studieleningen zijn kostenefficiënter dan studiebeurzen omdat het geld normalerwijze terugbetaald wordt aan de overheid. De studies die in deze literatuurstudie gerapporteerd worden vinden echter geen significant effect van studieleningen op de inschrijvingsgraad. Het is wel zo dat er een verschil te vinden is tussen verschillende soorten leningen. Leningen die meer flexibel zijn qua terugbetalingsplan of interestbetalingen blijken wel een positief effect te hebben op de inschrijvingsgraad aan het hoger onderwijs. Toch wordt er over het algemeen aangenomen dat studieleningen een kleiner effect hebben dan studiebeurzen (Dynarski en Scott-Clayton, 2013). Een
93
mogelijke verklaring waarom leningen minder effect kunnen hebben dan studiebeurzen is het feit dat vele studenten afkerig staan tegenover het aangaan van schulden. In het zesde hoofdstuk werd het OLG-model van Buyse, Heylen en Van de Kerckhove (2013) uitgebreid met studiekosten (𝑒𝑐), studiebeurzen (𝑒𝑠) en studieleningen (𝑒𝑙). Bij de simulaties komen we tot de conclusie dat een stijging in het inschrijvingsgeld met 1000 dollar leidt tot een daling in de inschrijvingsgraad met 3,73 procentpunt. Bij een verhoging van de studiebeurzen met 1000 dollar wordt er een stijging in de inschrijvingsgraad waargenomen met 3,34 procentpunt. Deze twee
bevindingen liggen in lijn met
de gevonden effecten uit de
94
literatuurstudie.
8. Bronnen Alon, S. (2011) Who Benefits Most from Financial Aid? The Heterogeneous Effect of Need-Based Grants on Students’ College Persistence, Social Science Quarterly Alstadsæter, A. (2004) Measuring the consumption value of higher education, NHH Discussion Paper, 4 Altbach, P., Reisberg, L. & Rumbley, L. (2009) Trends in Global Higher Education: Tracking an Academic Revolution, A Report Prepared for the UNESCO 2009 World Conference on Higher Education Arendt, J. (2008) The impact of public student grants on drop-out and completion of higher education – evidence from a student grant reform, Health Economics Papers, 2008:10 Arendt, J. (2013) The effect of public financial aid on dropout from and completion of university education: evidence from a student grant reform, Empirical Economics, 44(3), pp 1545-1562 Baumgartner, H. & Steiner, V. (2006) Does More Generous Student Aid Increase Enrolment Rates into Higher Education? Evaluating the German Student Aid Reform of 2001, German Institute for Economic Research, No. 563 Bettinger, E. (2004) How Financial Aid Affects Persistence, NBER Working Paper, No. 10242 Boarini, R. & Strauss, H. (2010) What is the Private Return to Tertiary Education? New Evidence from 21 OECD Countries, OECD Journal: Economic Studies Bolton, P. (2014) Tuition fee statistics, House of Commons Library Borck, R. & Wimbersky, M. (2012) Political economics of higher education finance, Oxford Economic Papers, 115–139 Bouzahzah, M., De la Croix, D. & Docquier, F. (2002) Policy reforms and growth in computable OLG economies, Journal of Economic Dynamics & Control, 26, 2093–2113 Brown P., Lauder H. & Ashton D. (2008) Globalisation and the Future of the Knowledge Economy, European Educational Research Journal, 7(2) Buyse, T., Heylen, F & Van de Kerckhove, R. (2012) Pension reform in an OLG model with heterogeneous abilities, Working paper
i
Buyse, T., Heylen, F & Van de Kerckhove, R. (2013) Pension reform, employment-by age and long-run growth, Journal of Population Economics, 26(2), p. 769-809 Castleman, B. & Long, B. (2013) Looking beyond enrollment: the causal effect of need-based grants on college access, persistence, and graduation, NBER Working Paper, No. 19306 Coelli, M. (2009) Tuition fees and equality of university enrolment, Canadian Journal of Economics, 42(3) Davies, R. & Elias, P. (2003) Dropping Out: A Study of Early Leavers From Higher Education, Department for Education and Skills Research Report, No. 386 Dearden, L., Fitzsimons, E. & Wyness, G. (2011) The Impact of Tuition Fees and Support on University Participation in the UK, Centre for the economics of education, 126 Dowd, A. & Coury, T. (2006) The effect of loans on persistence and attainment of community college, Research in Higher Education, 47(1) Dwenger, N., Storck, J. & Wrohlich, K. (2009) Do tuition fees affect the mobility of university applicants? Evidence from a natural experiment, Discussion papers German Institute for Economic Research, No. 926 Dynarski, S. (1999) Does aid matter? Measuring the effect of student aid on college attendance and completion, NBER working paper, 7422 Dynarski, S. (2002) The Behavioral and Distributional Implications of Aid for College, American Economic Review Dynarski, S. (2003) Loans, Liquidity, and Schooling Decisions, Kennedy School of Government Working Paper Dynarski, S. & Scott-Clayton, J. (2013) Financial Aid Policy: Lessons from Research, NBER Working Paper, No. 18710 Eckwert, B. & Zilcha, I. (2008) Private investment in higher education: comparing alternative funding schemes, CESifo working paper, No. 2395 European Commission (2014a) Do changes in cost-sharing have an impact on the behaviour of students and higher education institutions?, Publications Office of the European Union, Luxemburg
ii
European Commission (2014b) Fees and grants for students widely differ across Europe, Press release Brussels, 17 October 2014 European University Association (2014) Public Funding Observatory Eurydice (2000) Two decades of reform in higher education in Europe: 1980 onwards, Eurydice The Information Network on Education in Europe Eurydice (2011) Modernisation of Higher Education in Europe Funding and the Social Dimension, Education, Audiovisual and Culture Executive Agency Eurydice (2014) Facts and Figures: National Student Fee and Support Systems in European Higher Education, Education, Audiovisual and Culture Executive Agency Falch, T. & Oosterbeek, H. (2011) Financing lifelong learning: Funding mechanisms in education and training, EENEE Analytical Report, No. 10 Finnie, R. (2004) Student Financial Aid: The Roles of Loans and Grants, School of Policy Studies Working Paper, 37 Gallipoli, G., Meghir, C. & Violante, L. (2010) Equilibrium Effects of Education Policies: A Quantitative Evaluation Garibaldi, P., Giavazzi, F., Ichino, A. & Rettore, E. (2012) College Cost and Time to Complete a Degree: Evidence from Tuition Discontinuities, Review of Economics and Statistics, 94(3), 699–711 Gladieux, L. & Perna, L. (2005) Borrowers Who Drop Out A Neglected Aspect of the College Student Loan Trend, The National Center for Public Policy and Higher Education, 5(2) Groenez, S. & Heylen, V. (2010) Een verkennend onderzoek naar de opbrengstvoet van investeringen in het hoger onderwijs Häkkinen, I. & Uusitalo, R. (2003) The Effect of a Student Aid Reform on Graduation: A Duration Analysis, Working Paper Department of Economics Uppsala University, 8 Hanushek, E. & Woessmann, L. (2009) Do better schools lead to more growth? Cognitive skills, economic outcomes, and causation, NBER Working Paper, No 14633. Hanushek, E., Leung, C. & Yilmaz, K. (2013) Borrowing Constraints, College Aid, and Intergenerational Mobility
iii
Heylen, F. & Van de Kerckhove, R. (2013) Public policy, employment and growth in open economies (Doctoraatsverhandeling, Ugent, Gent, België) Hübner, M. (2012) Do tuition fees affect enrollment behavior? Evidence from a ‘natural experiment’ in Germany, Economics of Education Review, 31,949– 960 Ionescu, A. (2008) The Federal Student Loan Program: Quantitative Implications for College Enrollment and Default Rates, Economics Faculty Working Papers, 4 Johnson, M. (2013) Borrowing Constraints, College Enrollment, and Delayed Entry, Journal of Labor Economics, 31(4) Johnson, W. (2005) Are Public Subsidies to Higher Education Regressive ?, MIT press Journals, 1(3), p.288-315 Johnstone, B. & Marcucci, P. (2007) Worldwide Trends in Higher Education Finance: Cost-Sharing, Student Loans, and the Support of Academic Research, UNESCO Johnstone, B. & Marcucci, P. (2011) Financing Higher Education Worldwide: Who Pays? Who Should Pay?, Journal of Economic Literature, 49(1) , pp. 154-158 Johnstone, B. (2003) Cost Sharing in Higher Education: Tuition, Financial Assistance, and Accessibility in a Comparative Perspective, Czech Sociological Review, 39(3) Johnstone, B. (2004) The economics and politics of cost sharing in higher education: comparative perspectives, Economics of Education Review, 23, 403–410 Kane, T. (1995) Rising public college tuition and college entry: How well do public subsidies promote access to college?, NBER working paper, 5164 Kauder, B. & Potrafke, N. (2013) Government Ideology and Tuition Fee Policy: Evidence from the German States, CESifo Working Paper, No. 4205 Keane, M. & Wolpin, K. (2001) The Effect of Parental Transfers and Borrowing Constraints on Educational Attainment, International Economic Review, 42(4), pp. 1051-1103 Lechner, M. (2011) The Estimation of Causal Effects by Difference-in-Difference Methods, Discussion Paper, no. 2010-28 Lee, D. (2005) An Estimable Dynamic General Equilibrium Model of Work, Schooling and Occupational Choice, International economic review iv
Linsenmeier, D., Rosen, H. & Rouse, C. (2006) Financial aid packages and college enrollment decisions: an econometric case study, The Review of Economics and Statistics, 88(1), 126–145 Neill, C. (2009) Tuition fees and the demand for university places, Economics of Education Review, 28, 561–570 Nielsen, H., Sørensen, T. & Taber, C. (2008) Estimating the Effect of Student Aid on College Enrollment: Evidence from a Government Grant Policy Reform, IZA DP, No. 3785 OECD (1998) Education at a Glance: OECD Indicators, OECD Publishing OECD (2000) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2001) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2002) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2003) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2004) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2005) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2006) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2007) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2008) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2009) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2010) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2010a) Economic policy reforms: going for growth, OECD Publishing OECD (2010b) PISA 2009 Results: Learning Trends Changes in student performance since 2000 Volume V OECD (2011) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2012) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing
v
OECD (2012) PISA 2012 Results in Focus What 15-year-olds know and what they can do with what they know, OECD publishing OECD (2013a) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD (2013b) BELGIUM– Country Note –Results from PISA 2012, OECD Publishing OECD (2014a) OECD Economic Surveys Denmark Overview, OECD Publishing OECD (2014b) Education at a Glance OECD indicators, OECD Publishing OECD statistics, http://www.oecd.org/pisa/aboutpisa/, Geraadpleegd op 19/11/2014 Orfield, G. (1992) Money, equity end college access, Harvard Educational Review, 72(3), 337-372 Oxford Research (2013) Tuition fees for international students Nordic practice, TemaNord, 513 Paulsen, M. & John, E. (2002) Social Class and College Costs Examining the Financial Nexus Between College Choice and Persistence, The Journal of Higher Education, Volume 73(2), pp. 189-236 Rothstein, J. & Rouse, C. (2011) Constrained after college: Student loans and early-career occupational choices, Journal of Public Economics, 95(1-2), pp. 149-163 Sanyal, B. & Martin, M. (2006) Financing higher education: international perspectives, Higher education in the world 2006, p3-19 Schiopu, I. (2008) Macroeconomic effects of higher education funding policies, Job Market Paper Steiner, V. & Wrohlich, K. (2008) Financial Student Aid and Enrollment into Higher Education: New Evidence from Germany, German Institute for Economic Research, No. 805 Teixeira, P., Johnstone, B., Rosa, M. & Vossensteyn, H. (2008) Cost-sharing and Accessibility in Higher Education: A Fairer Deal?, Dortrecht: Springer The World Bank database, http://data.worldbank.org/indicator/SE.TER.ENRR, Geraadpleegd op 15/11/2014 UNESCO
(2012)
International
flows
of
mobile
students
by
country
of
origin,
http://www.uis.unesco.org/Education/Pages/tertiary-education.aspx, Geraadpleegd op 22/11/2014 Usher, A. & Cervenan, A. (2005) Global Higher Education Rankings 2005 Affordability and Accessibility in Comparative Perspective, Educational Policy Institute, Toronto
vi
Usher, A. & Medow, J. (2010) Global Higher Education Rankings 2010 Affordability and Accessibility in Comparative Perspective Verdú, C. & Cotanda, J. (2013) Tuition fees in Spanish Public Universities in the academic year 201213 Vlaams Parlement (2014) Ontwerp van decreet houdende diverse bepalingen onderwijs stuk 162, Brussel Vlaanderen,
studiegelden
voor
studenten,
http://onderwijs.vlaanderen.be/node/1691,
Geraadpleegd op 29/04/2015 Vlaanderen, Wat bepaalt het bedrag van mijn studietoelage, http://onderwijs.vlaanderen.be/watbepaalt-het-bedrag-van-mijn-studietoelage, Geraadpleegd op 16/11/2014 Vossensteyn, H. (2004) Fiscal Stress: Worldwide Trends In Higher Education Finance, Journal of Student Financial Aid, 34(3) Waddell, R. & Singell, L. (2009) Do no-loan policies change the matriculation patterns of low income students?, IZA Discussion Papers, No. 4362 Warnez, B. (2014) Belgische Grondwet en internationaal recht beperken verhoging van het inschrijvingsgeld voor hoger onderwijs, Knack
vii
9. Bijlagen Bijlage 1: Het aantal inschrijvingen in het hoger onderwijs tussen 1998 en 2012. 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Australië Oostenrijk België Canada Tsjechië Denemarken Finland Frankrijk Duitsland Griekenland Hongarije Ijsland Ierland Italië Japan Korea Luxemburg Mexico Nederland NieuwZeeland Noorwegen Polen
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
869172
845636
845132
868689
1012210
1005977
1002998
1024589
1040153
1083715
1117804
1199845
1276488
1324257
1364203
247498
252893
261229
264669
223735
229802
238522
244410
253139
260975
284791
308150
350190
361797,1
376497,9
..
351788
355748
359265
366982
374688
386110
389547
394427
393687
401652
425219
445309
462419
477712
1179395
1192570
1220651
1212161
..
..
1254833
m
1014837
893094
1422790
1445172
1447618
1430169
1482243
215041
231224
253695
260044
284485
287001
318858
336307
337405
362630
392540
416847
437354
446158
440230
183274
189970
189162
191990
195266
201746
217130
232255
228893
232194
230707
234574
240536
258932
275009
250047
262890
270185
279628
283805
291664
299888
305996
308966
309163
309648
296691
303554
308336
308924
2027422
2012193
2015344
2031743
2029179
2119149
2160300
2187383
2201201
2179505
2164538
2172855
2245097
2259448
2296306
2097694
2087044
2054838
2083945
2159708
2242397
2330457
2268741
2289465
2278897
2245138
2438600
2555559
2763116
2939463
374122
387859
422317
478205
527959
561457
597007
646587
653003
602858
637623
672284
641844
660741
663698
254693
279397
307071
330549
354386
390453
422177
436012
438702
431572
413715
397679
388950
381927
380757
8100
8462
9667
10184
11584
13347
14710
15169
15721
15821
16631
16919
18051
18845
19099
142774
151137
160611
166600
176296
181557
188315
186561
186045
190349
178518
182609
194009
196321
192647
1869082
1797241
1770002
1812325
1854200
1913352
1986497
2014998
2029023
2033642
2013856
2011713
1980399
1967569
1925930
3963658
3940756
3982069
3972468
3966667
3984400
4031604
4038302
4084861
4032625
3938632
3874224
3836314
3880544
3884638
2636388
2837880
3003498
3129899
3210142
3223431
3224875
3210184
3204036
3208591
3204310
3219216
3269509
3356011
3356630
1835
2717
2437
2533
2965
3077
m
m
2692
m
3011
m
5366
m
6085
1727484
1837884
1962763
2047895
2147075
2236791
2322781
2384858
2446726
2528664
2623367
2705190
2847376
2981313
3161195
461374
469885
487649
504042
516769
526767
543396
564983
579622
590121
602286
618502
650905
780014
793678
161288
167308
171962
177634
184808
196680
243440
239983,3
237782,6
242650,7
244354,8
263028,4
266232,1
262229,6
259587,7
183026
187482
190943
189947
197064
212395
213845
213940
214711
215237
212672
219282
224706
229743
238224
1176498
1399090
1579571
1774985
1906268
1983360
2044298
2118081
2145687
2146926
2165980
2149998
2148676
2080334
2007212
viii
Portugal Slowakije Spanje Zweden Zwitserland Turkije Verenigd Koninkrijk Verenigde Staten
351784
356790
373745
387703
396602
400831
395063
380937
367312
366729
376917
373002
383627
396268
390273
..
122886
135914
143909
152182
158089
164667
181419
197943
217952
229477
234997
234526
226305
221227
1746170
1786778
1828987
1833527
1832760
1840607
1839903
1809353
1789254
1777498
1781019
1800834
1878973
1950482
1965829
280712
335124
346878
358020
382851
414657
429623
426723
422614
413710
406879
422580
455025
463530
453328
152653
156390
156879
163373
170085
185965
195947
199696
204999
213112
224469
233488
248639
257696
269573
1409627
1464740
1015412
1607388
1677936
1918483
1972662
2106351
2342898
2453664
2532622
2924281
3529334
3817086
4353542
1938423
2080962
2024138
2067349
2240680
2287833
2247441
2287541
2336111
2362815
2329494
2415222
2479199
2492284
2495780
13284002 13769362
13202880
13595580
15927988 16611712 16900472
17272044
17487475 17758870 18248128 19102814
20427711
21016126 20994113
m: Geen data beschikbaar, Bron: http://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=RENRLAGE#, Geraadpleegd op 14/11/2014
ix
Bijlage 2: Berekening van de netto-kost van studeren.
Full time education cost (% van BBP per capita UDS in PPP)
Full time education grants (% van BBP per capita USD in PPP)
Totale kost
BBP per capita
% BBP per capita
Subsidies
BBP per capita
% BBP per capita
Netto-kost (% van BBP per capita USD in PPP)
Oostenrijka
7299
29972
24,35272921
849
29972
2,832643801
21,52008541
Vlaanderena
4966
28396
17,48837864
275
28396
0,96844626
16,51993238
Walloniëa
5436
28396
19,14354134
254
28396
0,894492182
18,24904916
Frankrijk
8047
35170
22,88029571
773
35170
2,197895934
20,68239977
Duitsland
6250
38378
16,28537183
429
38378
1,117827922
15,16754391
Nederland
10348
45913
22,53827892
2237
45913
4,872258402
17,66602052
Denemarken
9943
40843
24,34444091
4714
40843
11,54175746
12,80268345
Finland
7977
39730
20,07802668
2336
39730
5,879687893
14,19833879
Noorwegen
8096
62412
12,97186439
1819
62412
2,914503621
10,05736076
Zweden
9265
41881
22,12220339
3209
41881
7,662185717
14,46001767
Verenigde Staten
23615
48330
48,86199048
4555
48330
9,424787916
39,43720257
Verenigd Koninkrijka
11859
27106
43,75046115
963
27106
3,552718955
40,1977422
x
Canada
13007
40108
32,42993916
1385
40108
3,453176424
28,97676274
Australië
19352
39147
49,43418397
1722
39147
4,398804506
45,03537947
Bron: Usher en Medow, 2010; OECD database http://stats.oecd.org/Index.aspx?DatasetCode=SNA_TABLE1, Geraadpleegd op 2/12/2014 a. Usher en Cervenan, 2005
xi
Bijlage 3: Berekening inschrijvingsgraden Vlaanderen en Brussel en Wallonië. Populatie Inschrijvingen Vlaanderen Brussel en Wallonië Bron:
224947 178938
Inschrijvingsgraad
zonder met zonder met vreemdelingen vreemdelingen vreemdelingen vreemdelingen 353937 263007
383634 305256
63,56 68,04
58,64 58,62
Inschrijvingen Vlaanderen http://www.ond.vlaanderen.be/hogeronderwijs/werken/studentadmin/studentengegevens/HOIC_2013.pdf, Geraadpleegd op 17/04/2015. Inschrijvingen Brussel en Wallonië http://old.etnic.be/fileadmin/Statistiques/publications/2012-2013/1213_V8_volume_complet.pdf, Geraadpleegd op 17/04/2015. Populatie: Vlaanderen, Bevolking naar leeftijd en geslacht per gewest. http://www.google.be/www4.vlaanderen.be%2F1_Gewesten%2F5_Bevolking_naar_leeftijd_en_geslacht_per_gewest.xls, Geraadpleegd op 5/02/2015.
xii
Bijlage 4: Modelspecificatie Dynare.
var n1, n2, n3, R, e, x,k2, n33, growth, n, alpha1, w,Hn,zY,T, G, c1Y, c2Y,c3Y, c4Y, PensearlyY, PensY, sY, TnY, TkY, TcY, GbY, gY, GcY, pens, pensearly, s1, s2, s3, c1, c2, c3, c4, z, Tk, Tn, Tc, Gb, g1, Gc1, basicpensY, debt, YH, Es, El, ec1, es1, el1; varexo A, a, b, c, r, tau1, tau2, tau3, tauc, tauk, q, b1, b2, b3, b4,b4b, b5, g, Gc, u1, u2, u3, u4, debtY, ec, es, el; parameters kappa2, gamma1, gamma2, gamma3, phi, sigma,delta, v2, alpha, beta, theta, v1, kappa, k; v1 = 0.125; theta = 2; kappa = 0.375; k = 1 - (1/kappa); beta = 0.80; alpha = 0.285; v2=0.5; kappa2 = 1.52309; gamma1 = 0.075611; gamma2 = 0.133251; gamma3 = 0.178886; phi = 0.812363; sigma = 1.27821; delta = (1-0.92^15); model; sY=(s1+s2/x(-1)+s3/x(-1)/x)/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); x = 1 + phi*q *(v1*g^k + (1-v1)*e^k)^(sigma/k); ((1-tau1)*(1-b1)/(1+tauc))/c1 = gamma1/(1-e-n1)^theta - beta^3/c4*(b4*a*x*x*x*((1-tau1))/(1+tauc)); (x(-1)*(1-tau2)*(1-b2)/(1+tauc))/c2 = gamma2/(1-n2)^theta - beta^2/c4*(b4*b*x*x*(x(-1)*(1-tau2))/(1+tauc)); ((x*R*(1-tau3)-b3*R*x*(1-tau3))/(1+tauc))/c3 = 2*(1/k2)*(v2*(R*(1-n3))^k2+v2*(1-R)^k2)^(1/k2-1)*v2*k2*(R*(1-n3))^(k2-1)*(R)*gamma3/((2*(v2*(R*(1-n3))^k2+v2*(1R)^k2)^(1/k2)))^theta- beta/c4*(b4*c*x*(R*x*(1-tau3))/(1+tauc));
xiii
gamma1/(1-e-n1)^theta - 1/c1*((-b1*(1-tau1)-ec1 +es1 +el1)/(1+tauc)) = beta*((sigma*phi*q*(v1*g^k + (1-v1)* e^k)^(sigma/k -1)*(1-v1)*e^(k-1)) / (1+tauc)*((1-tau2)*(n2 + b2*(1-n2))-el1*(1+r)))/c2 + beta^2*(1/(1+tauc) * (1-tau3)*(R*n3+b3*R*(1-n3)+b5*(1-R))*(sigma*phi*q*(v1*g^k + (1-v1)* e^k)^(sigma/k -1)*(1-v1)*e^(k-1)))/c3 + beta^3*((sigma*phi*q*(v1*g^k + (1-v1)* e^k)^(sigma/k -1)*(1-v1)*e^(k-1))*b4*(n2*b*(1-tau2)*x*x + c*R*n3*(1-tau3)*x)/(1+tauc))/c4; c2 = c1*beta*(1+r); c3 = c2*beta*(1+r); c4 = c3*beta*(1+r); ec1 = ec*((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); es1 = es*((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); el1 = el*((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); Tk = tauk * (alpha - delta*(r/(1-tauk)/alpha+delta/alpha)^(-1))*((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); Tn = u1*n1*tau1 + u2*n2*tau2 + u3*R*n3*tau3/x(-1); Tc = tauc * (u1*c1 + u2*c2/x(-1) + u3*c3/(x(-1)*x) + u4*c4/(x(-1)*x*x)); Gb = u1*(1-n1-e)*b1*(1-tau1) + u2*(1-n2)*b2*(1-tau2) + u3*R*(1-n3)*b3/x(-1)*(1-tau3)+ u3*(1-R)*b5/x(-1)*(1-tau3) + u4*b4*(n1*a*(1-tau1)+n2*b*(1-tau2)+n3(-1)*R(1)*c/x*(1-tau3(-1))) + b4b/3*(n1*(1-tau1)+n2*(1-tau2)+n3*R/x(-1)*(1-tau3)); Gc1 = Gc * ((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); g1 = g * ((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); Es = es * e * ((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); El = (el * e - (((1+r) * el(-1) * e(-1))/x(-1))) * ((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); s1 = n1*(1-tau1) + b1 *(1-tau1) * (1-n1-e) - c1*(1+tauc) + (z/(u1+u2+u3+u4))+ es1*e + el1*e - ec1*e; s2 = x(-1)*n2*(1-tau2) + b2 * x(-1) * (1-tau2) * (1-n2) + s1(-1)*(1+r) - c2*(1+tauc) + (z*x(-1)/(u1+u2+u3+u4))- el1*e*(1+r); s3 = x*R*n3*(1-tau3) + b3 * x * (1-tau3) * R*(1-n3) + b5*x*(1-tau3)*(1-R) + s2(-1)*(1+r) - c3*(1+tauc) + (z*x(-1)*x/(u1+u2+u3+u4)) ; (1+tauc)*c4 = s3(-1)*(1+r) + b4*(n1*a*(1-tau1)*x*x*x(-1)+n2*b*x*x*x(-1)*(1-tau2)+R(-1)*n3(-1)*c*x*x(-1)*(1-tau3(-1))) + (z*x(-1)*x*x/(u1+u2+u3+u4))+ b4b/3*(n1*(1tau1)*x(-1)*x*x+n2*(1-tau2)*x(-1)*x*x+R*n3*(1-tau3)*x*x); 2*(1/k2)*(v2*(R*(1-n3))^k2+v2*(1-R)^k2)^(1/k2-1)*(v2*k2*(R*(1-n3))^(k2-1)*(1-n3) + v2*k2*(1-R)^(k2-1)*(-1))*gamma3/((2*(v2*(R*(1-n3))^k2+v2*(1R)^k2)^(1/k2)))^theta +(1/(1+tauc)*(x*n3*(1-tau3)+(1-n3)*b3*x*(1-tau3)-b5*x*(1-tau3)))/c3+(1/(1+tauc)*(b4*c*n3*x*x*(1-tau3))) /c4*beta=0; growth = 100*(x^(1/15)-1); TkY=Tk/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); TnY=Tn/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha));
xiv
TcY=Tc/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); zY=z/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); GbY=Gb/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); GcY=Gc; gY=g; PensY=pens/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); PensearlyY=pensearly/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); pens=u4*b4*(n1*a*(1-tau1)+n2*b*(1-tau2)+n3(-1)*R(-1)*c/x*(1-tau3(-1))) + b4b/3*(n1*(1-tau1)+n2*(1-tau2)+n3*R/x(-1)*(1-tau3)); pensearly=u3*(1-R)*b5/x(-1)*(1-tau3); basicpensY = b4b/3*(n1*(1-tau1)+n2*(1-tau2)+n3*R/x(-1)*(1-tau3))/(u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha); Hn = (u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1)); w = ((r/((1-tauk)*alpha*A)+delta/alpha/A)^(alpha/(alpha-1))*(1-alpha)*A); c1Y = c1/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); c2Y = c2/x(-1)/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); c3Y =c3/x(-1)/x/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); c4Y = c4/x(-1)/x/x/((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); alpha1=alpha; n=0.34*n1+0.37*n2+0.29*n3*R; T=TnY+TcY+TkY; G=GbY+gY+GcY; n33=n3*R; k2=1-1/kappa2; debt = -(Tk + Tn + Tc) -(- Gb - g1 -Gc1-z- Es - El)+ (1+r)/x*debt; debt=debtY*((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); YH=((u1*n1 + u2*n2 + u3*R*n3/x(-1))/(1-alpha)); end;
xv
