Meten Telt: Internationale Leerlingentesten en Economische Groei
Eric A. Hanushek and Ludger Woessmann
Deze blog is vertaald naar het Nederlands door Emilie Franck.
Terwijl sommige landen, zoals Duitsland, veel gebruik maken van PISA-gegevens, zijn andere landen, zoals de VS, veel minder bezorgd over de PISA-scores. In de meeste gevallen hebben de reacties op de PISA-scores grotendeels te maken met de nationale trots van een land aangezien het een plaats op een ranglijst toegedeeld krijgt op basis van zijn gemiddelde leerlingenscores. Maar de scores vertellen ons veel meer. De PISA-scores zijn immers een goede maatstaf van de kwaliteit van de toekomstige beroepsbevolking in elk land, en de kwaliteit van de beroepsbevolking is op haar beurt een doorslaggevende factor voor lange termijn groeicijfers van landen.
De eerste studies over opleidingsniveau en economische groei
In de afgelopen kwart eeuw hebben economen zich toegelegd op de vraag naar waarom sommige landen sneller groeien dan andere. Economische groei bepaalt immers de toekomstige economische welvaart van samenlevingen, en blijkbaar hebben zelfs kleine verschillen in groeicijfers enorme gevolgen voor de toekomstige inkomensniveaus.
Tot voor kort richtten deze studies zich op het opleidingsniveau – dit zowel door het uitgebreide onderzoek naar de relatie met het individuele arbeidsinkomen als door de beschikbaarheid van dergelijke gegevens – om de verschillen in vaardigheden van werknemers over de hele wereld te karakteriseren. Sinds circa 1990 begonnen economen echter de determinanten van groei op lange termijn te bestuderen (bv. Romer 1990; Barro 1991; Mankiw, Romer, and Weil 1992). Hoewel er meningsverschillen bestonden over zowel de operationalisatie van de analyses als de interpretatie van de resultaten, werden vaardigheden in vrijwel al deze studies gemeten door middel van het opleidingsniveau.
Elk van deze studies werd echter voortdurend bekritiseerd omdat: (1) er geen rekening werd gehouden met de variatie in vaardigheden, (2) er geen rekening werd gehouden met het menselijk kapitaal dat buiten de scholen werd geproduceerd, zoals binnen de gezinnen, (3) er geen rekening werd gehouden met de kwaliteit van de school, en (4) men zich zorgen maakte over de causaliteit van de analyses. Deze kritiek bleek gegrond te zijn.
Opmerking. Plot van de regressie van het gemiddelde jaarlijkse groeipercentage van het reële BBP per capita tussen 1960-2000 op de gemiddelde testscores van leerlingen, het gemiddelde aantal jaren onderwijs in 1960 en het aanvankelijke niveau van het reële BBP per capita in 1960 (gemiddelde van de onvoorwaardelijke variabelen die aan elke as zijn toegevoegd). Bron: Hanushek and Woessmann (2015).
Het meten van vaardigheden maakt wel degelijk een verschil
Naarmate betere gegevens uit de internationale evaluaties beschikbaar kwamen, werd het belang van de kwaliteit van onderwijs als determinant van de economische welvaart een onbetwistbaar gegeven. Meer bepaald bleken verschillen in de langetermijngroei van landen nauw samen te hangen met internationale testscores (Hanushek and Woessmann, The Knowledge Capital of Nations, MIT Press, 2015). Figuur 1 toont de relatie tussen de testscores en de gemiddelde BBP-groei per hoofd van de bevolking voor een selectie van landen tussen 1960 en 2000.
Kortom, groei hangt nauw samen met de vaardigheden van de bevolking van een land, en internationale tests zoals PISA en TIMSS doen goed werk bij het meten van deze belangrijke arbeidskrachtenvaardigheden. Bovendien verdwijnt de verklaringskracht van ‘het opleidingsniveau’ in groeimodellen van zodra gegevens betreffende de kennis van leerlingen ook wordt opgenomen.
Meten is belangrijk. Dit verschuift de beleidsfocus van louter het opleidingsniveau naar belangrijkere kwesties zoals de schoolkwaliteit.
