Eindrapportage herijking
studentenreisproduct 2021-2023
(publieksversie)
Periode: 1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023

Eindrapportage herijking studentenreisproduct 20212023 (publieksversie)
Periode: 1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023

Auteurs

Opdrachtgever(s)

Eline Jonkers, Gerben Zwart, Marco
Kouwenhoven, Wouter Kuhlman

Ministerie van OCW

Gepubliceerd

Projectnummer

Zoetermeer, 22-11-2023

10668

Versie

Status

V2

Definitief

De verantwoordelijkheid voor de inhoud berust bij Panteia. Het gebruik van cijfers en/of teksten als toelichting of
ondersteuning in artikelen, scripties en boeken is toegestaan mits de bron duidelijk wordt vermeld. Vermenigvuldigen en/
of openbaarmaking in welke vorm ook, alsmede opslag in een retrieval system, is uitsluitend toegestaan na schriftelijke
toestemming van Panteia. Panteia aanvaardt geen aansprakelijkheid voor drukfouten en/of andere onvolkomenheden.

2

Inhoudsopgave
1

Inleiding

5

1.1
1.2
1.3

Achtergrond
Onderzoeksdoelstelling
Opzet document

5
6
7

2

Verwerkingsmethodiek

8

2.1
2.2
2.3
2.4

Globale aanpak
Bevindingen tijdens verwerking
Aantal transacties
Uitsplitsing Uithoflijn

8
10
11
11

3

Kwaliteitscontrole

12

4

Resultaten op hoofdlijnen

14

4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6

Aantal studenten
Reizigerskilometers totaal
Vrij reizen kilometers per cel
Vrij reizen kilometers per type vervoerder
Vrij reizen kilometers per type kaartsoort
Vrij reizen kilometers per type onderwijs

14
14
14
15
16
17

5

Resultaten in detail

18

6

Effect stakingen en correctiefactor

20

6.1
6.2
6.3

Inleiding
Methode
Samenvatting resultaten en correctiefactoren

20
21
21

7

Vergelijking met de basiskilometers

23

7.1

Resultaten per cel inclusief stakingscorrectie

24

8

Corona analyse

26

8.1
8.2

Resultaten totaal
Resultaten per type vervoerder

26
28

9

Conclusies

30

10

Bijlage 1: Kwaliteitsindicatoren

31

10.1
10.1.1
10.1.2

Stap 1 – Transacties selecteren
Indicator Q1
Indicator Q2

31
31
33
3

10.1.3
10.1.4
10.2
10.2.1
10.3
10.3.1
10.3.2
10.3.3
10.4
10.4.1
10.5
10.5.1
10.5.2
10.5.3
10.6
10.6.1

Indicator Q3
Indicator Q4
Stap 2 – Ritten maken
Indicator Q5
Stap 3 – Afstanden bewerken
Indicator Q6
Indicator Q7
Indicator Q8
Stap 4 – Ritten classificeren
Indicator Q9
Stap 5 – Kenmerken toevoegen
Indicator Q10
Indicator Q11
Indicator Q12
Stap 6 – Optellen afstanden per cel en delen door aantal studenten
Indicator Q13

34
35
36
36
38
39
40
41
43
43
44
44
46
48
50
50

11

Bijlage 2: Indeling vervoerscategorieën

53

11.1
11.2

Treinvervoer
Bus/tram/metro/boot vervoer

53
53

4

1

Inleiding

1.1

Achtergrond
Sinds 17 juli 2002 bestaat de OV-overeenkomst, een overeenkomst tussen het
ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap (OCW) en de Nederlandse
Spoorwegen N.V. (NS), de Vereniging Regionale Spoorvervoerders (VRS), de
Vereniging Studentenkaart Streekvervoer (VSS) en de Vereniging van Stedelijke
Vervoerbedrijven (VSV) inzake een reisvoorziening voor studenten. Kern van de OVovereenkomst is dat studenten tegen een gereduceerd tarief danwel gratis gebruik
kunnen maken van het openbaar vervoer en dat de kosten hiervan worden
gecompenseerd door OCW. Hiervoor gebruiken ze het studentenreisproduct (in deze
rapportage ook wel aangeduid als studentenkaart).
In de OV-overeenkomst hebben partijen afgesproken periodiek (eenmaal per drie
jaar) het reisgedrag van studenten te meten in een herijkingsonderzoek. Een gewijzigd
reisgedrag kan leiden tot prijsaanpassingen van de door partijen overeengekomen
vergoeding die OCW betaalt.
Het vorige herijkingsonderzoek heeft plaatsgevonden over de periode 1 juli 2018 tot
en met 30 juni 2019. Door beperkingen in het geven van onderwijs als gevolg van
corona is besloten om de periode van 1 juli 2021 tot en met 30 juni 2022 te gebruiken
om het OV-gebruik door studenten te monitoren, en om de periode van 1 juli 2022 tot
en met 30 juni 2023 te gebruiken voor de herijking.
Het onderzoek dat Panteia en Significance uitvoeren in opdracht van OCW en de OVbedrijven beslaat de hele periode van twee jaar. Deze eindrapportage gaat over het
herijkingsjaar; de periode van 1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023. Zie ook Figuur 1 op
de volgende pagina met de structuur en fasering van het onderzoek, en omcirkeld de
periode waar deze eindrapportage over gaat.
Het onderzoek heeft geresulteerd in twee versies van de eindrapportage. Een interne
versie, waarop OCW en de OV-bedrijven de herijkte vergoeding baseren, en een
publieksversie. In de publieksversie wordt niet verwezen naar specifieke vervoerders
en concessies. Waar nodig heeft dat geresulteerd in een geaggregeerde weergave van
data. Dit beïnvloedt de validiteit van de data niet. De publieksversie geeft een
accurate weergave van het reisgedrag van studenten met een studentenreisproduct.

5

Figuur 1: Structuur en fasering van het onderzoek.

1.2

Onderzoeksdoelstelling
Het doel van het onderzoek is het bepalen van het gebruik door studenten van het
studentenreisproduct over de periode 1 juli 2021 t/m 30 juni 2023, uitgesplitst naar:
 Kaartsoort:
o Weekkaart
o Weekendkaart
 Type onderwijs dat de studenten volgen:
o Hoger onderwijs (HO)
o Beroeps Opleidende Leerweg (MBO) voor studenten van 18 jaar en
ouder (BOL 18+)
o Beroeps Opleidende Leerweg (MBO) voor studenten jonger dan 18
jaar (BOL 18-)
 Type vervoerder1:
o NS treinvervoerders (NS)
o Regionale treinvervoerders, verenigd in de VRS (Regionaal Spoor)
o Streekvervoerders, verenigd in de VSS (Streek)
o Stadsvervoerders, verenigd in de VSV (Stad)
In totaal levert dit een indeling in 24 categorieën op.

1 In deze publieksversie zijn de resultaten van NS en VRS samengevoegd tot type vervoerder ‘trein’.

6

In deze laatste onderzoeksperiode is bepaald of en zo ja, in welke van de categorieën
er over de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023 een substantieel verschil is (>5%) van
het gemiddeld aantal gereisde kilometers per student ten opzichte van de
basiskilometers.
Voor deze vergelijking is het essentieel dat de nieuwe resultaten vergelijkbaar zijn met
eerdere resultaten. Daarom is het onderzoek uitgevoerd met zoveel mogelijk dezelfde
methodiek als in het vorige herijkingsonderzoek is gebruikt. Voor het onderzoek
worden OV-chipkaarttransacties gebruikt.

1.3

Opzet document
Hoofdstuk 2 en hoofdstuk 3 betreffen de verantwoording. In hoofdstuk 2 staat de
globale aanpak van de verwerkingsmethodiek. Hoofdstuk 3 bevat de bevindingen van
de uitgevoerde kwaliteitscontroles. In hoofdstuk 4 staan de resultaten op hoofdlijnen,
zoals het aantal reizigerskilometers en de kilometers per student per cel. Hoofdstuk 5
bevat een aantal meer gedetailleerde uitsplitsingen van de resultaten. In hoofdstuk 6
staat het effect van de stakingsdagen op het gebruik van het studentenreisproduct en
de correctiefactor. In hoofdstuk 7 wordt de vergelijking met de basiskilometers
gemaakt. Hoofdstuk 8 bevat de uitkomsten van de corona analyse. Ten slotte staan in
hoofdstuk 9 de conclusies. Bijlage 1 bevat de uitgebreide resultaten van de
kwaliteitscontroles. Bijlage 2 bevat de indeling naar vervoerscategorieën.
Bij deze eindrapportage horen nog twee bijlagen die in losse documenten zijn
opgenomen: een document met de volledige verwerkingsmethodiek en een
document met de uitgebreide informatie over de stakingen en de stakingsanalyse.

7

2

Verwerkingsmethodiek
De verwerkingsmethodiek die we als uitgangspunt gebruikt hebben in dit onderzoek
staat beschreven in het Panteia/Significance rapport “Onderzoek Studentenkaart
2018/2019 - Verantwoording en tabellenboek op basis van chipkaarttransacties”. Voor
eventuele correcties in verband met bijzondere situaties (zoals een staking in het OV
of een tijdelijke sluiting van onderwijsinstellingen) hebben wij gebruik gemaakt van
wat hierover is afgesproken in het document “Correctie in verband met bijzondere
situaties“. Zie ook verder in hoofdstuk 6 en bijlage 3 over de stakingen.
In dit hoofdstuk staat de globale aanpak. In een los document dat als bijlage
verschenen is bij dit rapport is de volledige verwerkingsmethodiek opgenomen.
In deze onderzoeksperiode hebben we het gehele herijkingsjaar aan gegevens
verwerkt (1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023). In de vorige onderzoeksperiode
was de 2e helft van 2022 al onderzocht. Deze data zijn opnieuw geleverd en
verwerkt.

2.1

Globale aanpak
De uiteindelijke doelstelling van het herijkingsonderzoek is het vaststellen van het
gemiddelde aantal gereisde kilometers per student per cel. Dit kan eenvoudig bepaald
worden door per cel het totaal aantal gereisde kilometers (boven de streep) te delen
door het aantal studenten dat hoort tot die betreffende cel (onder de streep).
Belangrijk hierbij is dat de kilometers (boven) betrekking op dezelfde definitie als van
de studenten die onder de streep staan.
Voor dit doel is afgesproken dat we zo goed mogelijk aansluiten bij de financiële
afrekening tussen OCW en de OV bedrijven. Hierbij gaat het om studenten die in een
maand reisrecht hebben en minimaal 9 dagen in het bezit zijn geweest van het
studentenreisproduct.
Voor het bepalen van het totaal aantal gereisde kilometers levert Translink alle
chipkaarttransacties die in de onderzoeksperiode gemaakt zijn op de productcodes
van het studentenreisproduct. De OV-chipkaartnummers in dit databestand zijn
versleuteld. DUO en RSR leveren een bestand waarbij per OV-chipkaartnummer (dat
op dezelfde manier versleuteld is) en per maand aangegeven staat of de betreffende
student wel/geen reisrecht had, het product wel/niet minimaal 9 dagen in bezit had
en op welk studieniveau de betreffende student studeert (HO, BOL, BOL 18-). Na
koppeling van beide bestanden kan het totaal aantal gereisde kilometers per cel
worden bepaald.
RSR en DUO leveren tevens een bestand met het totaal aantal studenten per cel,
onderverdeeld naar wel/niet reisrecht, wel/niet minimaal 9 dagen in bezit en
studieniveau. Op basis van het totaal aantal gereisde kilometers per cel en het aantal
8

studenten per cel kan het gemiddeld aantal gereisde kilometers per cel worden
bepaald.
Een belangrijk voordeel van deze aanpak is dat de anonimiteit van de kaarthouders
gewaarborgd blijft. Er vindt geen koppeling plaats met andere persoonsgegevens.
Wanneer een student tussentijds zijn studentenreisproduct overzet naar een andere
chipkaart met een ander nummer, kan (en hoeft) dit door de onderzoekers niet aan
elkaar gekoppeld te worden.
In de verwerking van de data wordt een uitsplitsing gemaakt naar NS, VRS, VSV en
VSS.
In
Figuur 2 staat het stroomschema met de volgorde van de stappen in de verwerking
van de data.

Figuur 2: Stroomschema met de stappen in de verwerking van de data.

9

Aanpassingen methodiek t.o.v. vorige herijkingsonderzoek
Er zijn geen aanpassingen gedaan aan de methodiek. De enige wijziging die heeft
plaatsgevonden, is dat we bij Translink een extra dataveld opvragen: settlement
datum. Dit is een extra controlemiddel voor ons, om na te gaan of we aan het begin
en eind van de onderzoeksperiode geen gegevens missen. Dit extra dataveld speelt
geen rol in het stroomschema.
De peildatum van de gegevens van DUO en RSR over het studietype, kaartsoort,
reisrecht en over het ten minste 9 dagen in bezit zijn van het reisproduct is
conform de afspraken in de vorige herijking drie maanden na afloop van de
onderzoeksperiode. Aangezien we data van tot en met 30 juni 2023 verwerken,
waren deze data ongeveer 12 oktober 2023 beschikbaar (binnen DUO/RSR is ook
verwerkingstijd nodig).
Gezien de deadlines van het onderzoek was het niet haalbaar om met alle
activiteiten te wachten op deze datalevering. Daarom heeft DUO/RSR op een
eerder moment al de gegevens geleverd, maar met een iets kortere periode na
afloop van de onderzoeksperiode (net geen 2 maanden in plaats van 3 maanden).
Deze eerdere gegevens zijn gebruikt voor de corona analyse (hoofdstuk 8).
De uiteindelijke gegevens zijn gebruikt voor de tabellen met resultaten
(hoofdstukken 4 en 5), de stakingsanalyse (hoofdstuk 6), de vergelijking met de
basiskilometers (hoofdstuk 7) en de kwaliteitscontrole (hoofdstuk 3).
Tussen de twee dataleveringen van DUO/RSR zaten minimale verschillen. Dit
zorgde voor 0,03% verschil in het aantal kilometers per student.

2.2

Bevindingen tijdens verwerking
Tijdens de verwerking is er een bevinding gedaan bij de controle door de vervoerders
op de gegevens. Een van de vervoerders constateerde verschillen tussen de aantallen
transacties in hun eigen rapportage en de aantallen die aangeleverd zijn door
Translink. Hier is in meer detail naar gekeken, waaruit bleek dat het probleem niet zit
in de datalevering vanuit Translink. Waarschijnlijk is het verschil veroorzaakt door de
datalevering door de vervoerder aan Translink waarbij transacties buiten de
afgesproken settlement periode zijn geleverd. In twee maanden (juli 2022 en juni
2023) zijn daar wat problemen mee geweest en zijn er transacties meer dan 62 dagen
later aan Translink geleverd. Deze worden, conform afspraak, nooit meegenomen in
de analyse van het gebruik van het studentenreisproduct. Nadat dit is uitgezocht, is de
vervoerder akkoord gegaan met de aantallen transacties. Bij de overige vervoerders
die de controle uitgevoerd hebben, zijn er geen verschillen geconstateerd.
Tijdens de onderzoeksperiode zijn er stakingen geweest. De impact daarvan en
afspraken over correcties zijn besproken in het BOS, en verwerkt in deze rapportage.
Er hebben zich geen andere incidenten voorgedaan.

10

2.3

Aantal transacties
Voor deze analyse hebben we in totaal ongeveer 583 miljoen transacties via Translink
ontvangen en ongeveer 400 via Mobyyou (van een pilot met busvervoer in
Eindhoven)2. Deze zijn vertaald naar 293 miljoen ritten en 5.183 miljoen
reizigerskilometers. De gemiddelde ritafstand, over alle modaliteiten, bedroeg circa
17,7 kilometer.
Van het totaal aantal reizigerskilometers bedroeg 87,8% (4.551 miljoen
reizigerskilometers) zogenaamde vrij-reizen kilometers.
De transacties waren gekoppeld aan 1,36 miljoen unieke kaarten. Het aantal kaarten
is groter dan het (gemiddeld) aantal studenten omdat er gedurende een jaar instroom
en uitstroom van studenten is, en studenten soms meerdere kaarten over een periode
van een jaar in gebruik hebben.

2.4

Uitsplitsing Uithoflijn
Sinds het vorige herijkingsonderzoek is de lijnindeling in Utrecht sterk gewijzigd. In de
BOS is besloten om de kilometers van de tramlijn die van Nieuwegein/IJsselstein via
Utrecht Centrum naar de Uithof gaat te splitsen. Het deel dat onder de oude lijn naar
Nieuwegein/IJsselstein valt wordt toebedeeld aan VSS en het deel dat onder de
nieuwe lijn naar de Uithof valt wordt toebedeeld aan VSV. Voorheen vielen deze
kilometers allemaal onder VSS.
Deze splitsing is uitgevoerd in aanloop naar de dataverwerking van het herijkingsjaar.
De resultaten die in dit rapport staan zijn dus op basis van de nieuwe uitsplitsing.
Van alle kilometers afgelegd in het herijkingsjaar 2022/2023 valt:
 73% onder VSV (traject Utrecht CS – Utrecht sciencepark/Uithof)
 27% onder VSS (traject Utrecht CS – Nieuwegein/IJsselstein)

2 Van Mobyyou zijn alleen transacties ontvangen over de 2e helft van 2022. Er zijn geen transacties ontvangen over de 1e

helft van 2023, alhoewel de pilot toen nog wel liep. Vanwege het relatief zeer beperkte aantal transacties beïnvloedt
dit de resultaten niet.

11

3

Kwaliteitscontrole
Voor de kwaliteitscontrole zijn 13 sets van indicatoren opgesteld, die elk een aantal
subindicatoren omvatten, verspreid over alle stappen van het verwerkingsproces. Het
berekenen en bestuderen van de indicatoren waarborgt de kwaliteit van de
aangeleverde data en de deelprocessen van de verwerking.
In Bijlage 1 zijn de uitgebreide resultaten van alle indicatoren en sub-indicatoren te
vinden.
De meeste controles vinden plaats per kwartaal. Voor sommige indicatoren wordt een
vergelijking gemaakt met het kwartaal ervoor om wijzigingen te constateren.
Wanneer seizoenseffecten een goede vergelijking in de weg staan, wordt de
vergelijking gemaakt met hetzelfde kwartaal in een eerder jaar.
Dit hoofdstuk beschrijft kort de belangrijkste bevindingen van de kwaliteitscontrole.
Hierbij gaan we vooral in op de uitkomsten van de kwaliteitsindicatoren die niet aan
de criteria voldoen.
De bevindingen vanuit de kwaliteitscontrole zijn (over het hele herijkingsjaar):
 Er is een zeer klein aantal kilometers geregistreerd op CBO-transacties bij
vervoerders anders dan TransDev. In de recente kwartalen ligt dit aantal
relatief hoog, maar de aantallen blijven verwaarloosbaar.
 Een van de vervoerders heeft aangegeven andere aantallen transacties in het
eigen systeem te zien dan het aantal beschikbaar voor dit onderzoek. De
oorzaak ligt niet bij de datalevering, maar komt waarschijnlijk door
problemen met late levering van transacties door de vervoerder aan
Translink. De vervoerder is akkoord gegaan met de aantallen transacties die
door Translink zijn geleverd. Zie ook paragraaf 2.3.
 Door het meesturen van de settlementdatum als apart veld door Translink
kwam het vaker voor dan voorheen dat we niet-unieke transacties
ontvangen. Daarom is er een indicator toegevoegd die kijkt of er niet-unieke
transacties zijn zonder naar het settlementdatum-veld te kijken (met andere
woorden: als we het tweemaal "settelen" van dezelfde transacties negeren).
Daaruit blijkt dat dan het aantal niet-unieke transacties op het oude
(verwaarloosbare) niveau ligt. In het 1e en 2e kwartaal van 2023 hebben we
geen dubbele transacties met verschillende settlementdata meer ontvangen
van Translink (conform wat we gevraagd hebben).
 In het tweede halfjaar van 2022 en het eerste halfjaar van 2023 waren er
gemiddeld 17 concessies per kwartaal die een substantieel ander aantal
transacties lieten zien dan in het kwartaal ervoor. In alle gevallen was
hiervoor een plausibele verklaring.
 De controle op aantallen ritten laat volatiliteit zien als gevolg van corona. Het
laagste punt van het hele onderzoek zit in het eerste kwartaal van 2022. In
het tweede kwartaal van 2022 is sprake van herstel. In het derde en vierde
kwartaal van 2022 en het eerste kwartaal van 2023 lag het aantal ritten op
ongeveer hetzelfde niveau als een jaar eerder (binnen een bandbreedte van
11%). In het tweede kwartaal van 2023 is het weer iets gedaald.
12







Het percentage incomplete ritten is in het vierde kwartaal van 2022 gestegen
naar 2.1%. Dit is duidelijk hoger dan het percentage van ca. 1,5-1,6% dat in
de vorige herijking werd gevonden. We zien bij alle vervoerders een lichte
stijging (+0,1 tot +0,2%), maar bij drie vervoerders een sterke stijging (+1,0%).
Het is niet duidelijk wat daar de oorzaak van is. In de eerste helft van 2023 is
het percentage incomplete ritten weer gezakt onder de grenswaarde.
De indicator die kijkt naar veranderingen in de halte-halte afstanden laat een
toename zien van 0,31% voor de afstanden van tramritten. Formeel is dit
binnen de marges, maar het is wel opvallend.
Er wordt nog steeds vaker dan tijdens de vorige herijking gebruik gemaakt
van de meest onnauwkeurige methode om ontbrekende afstanden in te
vullen. Vooral in de tweede helft van 2022 lag dit percentage hoog. Dit is
besproken met de vervoerders die relatief veel gebruik maakten van de
“onbekende lijn”. In de eerste helft van 2023 lag dit percentage lager
(vergelijkbaar met de eerste helft van 2022).

Samenvattend kunnen we stellen dat de verwerkingsprocedure soepel is verlopen.
Weliswaar zijn er een paar indicatoren die niet aan de gestelde grenswaarden
voldoen, maar hier is altijd een plausibele verklaring voor gevonden. In het algemeen
geven de indicatoren voldoende aanleiding om de kwaliteit te vertrouwen.

13

4

Resultaten op hoofdlijnen
Op de resultaten in dit hoofdstuk is geen stakingscorrectie toegepast.

4.1

Aantal studenten
Het gemiddeld aantal studenten dat per maand in de periode van 1 juli 2022 tot en
met 30 juni 2023 minimaal 9 dagen in het bezit was van het studentenreisproduct, is
813.156.

4.2

Reizigerskilometers totaal
In Tabel 1 staan de aantallen reizigerskilometers per vervoerwijze en voor vrij reizen
en gereduceerd tarief.
Vergeleken met het herijkingsonderzoek 2018/2019 ligt het aandeel vrij reizen
kilometers in de onderzoeksperiode in totaal 1,3% lager (voor trein 1,2% lager en voor
BTM 1,5% lager).

Tabel 1: Reizigerskilometers (x 1 miljoen) studentenreisproduct voor per periode 1
juli 2022 t/m 30 juni 2023, naar vervoerwijze en uitgesplitst naar vrij reizen en
gereduceerd tarief.

Trein
BTM
Totaal

4.3

Vrij

Reductie

Totaal

3.416,4

492,2

3.908,7

87,4%

12,6%

100,0%

1.134,1

140,0

1.274,2

89,0%

11,0%

100,0%

4.550,6

632,3

5.182,8

87,8%

12,2%

100,0%

Vrij reizen kilometers per cel
OCW en de OV-bedrijven hebben afspraken gemaakt op het niveau van het type
vervoerder, kaartsoort en type onderwijs. Dit levert een indeling in 24 categorieën op
(de cellen). In Tabel 2 hebben we de resultaten op het niveau van de 24 cellen
gepresenteerd, voor het herijkingsjaar. Daarnaast hebben we ook de resultaten
opgenomen voor BOL 18- weekkaart + weekendkaart, om aan te sluiten bij de
14

afspraken tussen OCW en de vervoerders én om aan te sluiten bij het vorige
herijkingsonderzoek.

Tabel 2: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal studenten en km per student,
uitgesplitst naar de 24 cellen, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.
Type
vervoerder

Kaartsoort

Type
Reizigerskm (x 1
onderwijs
miljoen)

Trein

Week

BOL 18-

357,8

102.070

3.506

BOL 18+

587,1

196.112

2.994

2.233,2

458.562

4.870

BOL 18-

1,9

1.217

1.530

BOL 18+

5,8

2.985

1.948

HO

230,5

52.210

4.416

Wk+wknd

BOL 18-

359,7

103.287

3.482

Week

BOL 18-

52,2

102.070

511

BOL 18+

92,5

196.112

472

HO

212,9

458.562

464

BOL 18-

0,1

1.217

50

BOL 18+

0,2

2.985

53

HO

4,7

52.210

89

Wk+wknd

BOL 18-

52,3

103.287

506

Week

BOL 18-

175,5

102.070

1.720

BOL 18+

220,0

196.112

1.122

HO

361,0

458.562

787

BOL 18-

0,3

1.217

206

BOL 18+

0,7

2.985

234

HO

14,1

52.210

270

BOL 18-

175,8

103.287

1.702

HO
Weekend

VSV

Weekend

VSS

Weekend

Wk+wknd

4.4

Aantal Km per student
studenten
per jaar

Vrij reizen kilometers per type vervoerder
Als we de resultaten per cel, zoals hiervoor gepresenteerd, per type vervoerder bij
elkaar tellen dan kunnen we het totaal aantal vrij reizen kilometers per type
vervoerder berekenen.

15

Tabel 3: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal studenten en km per student, per
type vervoerder, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.
Type
vervoerder

4.5

Reizigerskm (x 1
miljoen)

Aantal studenten Km per student per
jaar

Trein

3.416,4

813.156

4.201

VSV

362,5

813.156

446

VSS

771,6

813.156

949

Totaal

4.550,6

813.156

5.596

Vrij reizen kilometers per type kaartsoort
Als we de resultaten per cel, zoals hiervoor gepresenteerd, per kaartsoort bij elkaar
tellen dan kunnen we het totaal aantal vrij reizen kilometers per kaartsoort
berekenen.

Tabel 4: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal studenten en km per student, per
kaartsoort, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.
Kaartsoort

Reizigerskm (x 1
miljoen)

Aantal studenten

Km per student
per jaar

Weekkaart

4292,4

756.744

5.672

Weekendkaart

258,1

56.412

4.576

Totaal

4550,6

813.156

5.596

In de tabel hieronder staan de vrij reizen kilometers per kaartsoort uitgesplitst naar
vervoerwijze (trein en BTM).

Tabel 5: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen) naar vervoerwijze en aantal studenten,
per kaartsoort, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.

Week
Weekend
Totaal

Trein

BTM

Totaal

Aantal studenten

3.197,0

1.114,2

4.311,2

756.744

93,1%

98,2%

94,4%

93,1%

238,2

19,9

258,1

56.412

6,9%

1,8%

5,6%

6,9%

3.435,2

1.134,1

4.569,4

813.156

100,0%

100,0%

100,0%

100,0%

16

Van de 813.156 studenten met een studentenreisproduct heeft 93,1% een weekkaart.
Deze groep legt 93,1% van de treinkilometers van alle studenten met een
studentenreisproduct af en 98,2% van alle bus/tram/metrokilometers.

4.6

Vrij reizen kilometers per type onderwijs
Als we de resultaten per cel, zoals hiervoor gepresenteerd, per type onderwijs bij
elkaar tellen dan kunnen we het totaal aantal vrij reizen kilometers per type onderwijs
berekenen.

Tabel 6: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal studenten en km per student, per
kaartsoort, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.
Type onderwijs

Reizigerskm (x 1
miljoen)

Aantal studenten

Km per student per
jaar

BOL 18-

587,7

103.287

5.690

BOL 18+

906,4

199.097

4.553

HO

3056,4

510.772

5.984

Totaal

4550,6

813.156

5.596

In de tabel hieronder staan de vrij reizen kilometers per onderwijstype uitgesplitst
naar vervoerwijze (trein en BTM).

Tabel 7: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen) naar vervoerwijze en aantal studenten,
per onderwijstype, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023.

BOL 18BOL 18+
HO
Totaal

Trein

BTM

Totaal

Aantal studenten

359,7

228,1

587,7

103.287

10,5%

20,1%

12,9%

12,7%

593,0

313,4

906,4

199.097

17,4%

27,6%

19,9%

24,5%

2.463,8

592,7

3.056,4

510.772

72,1%

52,3%

67,2%

62,8%

3.416,4

1.134,1

4.550,6

813.156

100,0%

100,0%

100,0%

100,0%

12,7% van de studenten met een studentenreisproduct volgen een BOL-opleiding en is
jonger dan 18 jaar. Deze groep maakt 12,9% van de OV-kilometers.
24,5% van de studenten met een studentenreisproduct volgt een BOL-opleiding en is
18 jaar of ouder. Deze groep maakt bijna 20% van de OV-kilometers.
Bijna 63% van de studenten met een studentenreisproduct volgt een HBO- of WOopleiding. Deze groep maakt ruim 67% van de OV-kilometers.
17

5

Resultaten in detail
Op de resultaten in dit hoofdstuk is geen stakingscorrectie toegepast.
Dit hoofdstuk bevat extra uitsplitsingen naar achtergrondkenmerken, en ook
gegevens over het aantal ritten.

Tabel 8: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal ritten (x 1 miljoen), aantal
studenten en km per student, per kaartsoort, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni
2023.
Kaartsoort

Reizigerskm (x 1 Aantal ritten Aantal
miljoen)
(x 1 miljoen) studenten

Km per student
per jaar

Weekkaart

4.292,4

250,1

756.744

5.672

Weekendkaart

258,1

5,9

56.412

4.576

Totaal

4.550,6

256,0

813.156

5.596

Tabel 9: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal ritten (x 1 miljoen), aantal
studenten en km per student, per maand, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni
2023.
Maand

Reizigerskm (x 1 Aantal ritten Aantal
miljoen)
(x 1 miljoen) studenten

Km per student
per jaar

2022-07

155,4

7,6

813.156

191

2022-08

107,7

6,0

813.156

132

2022-09

544,7

30,4

813.156

670

2022-10

476,0

26,1

813.156

585

2022-11

529,2

30,5

813.156

651

2022-12

428,6

24,6

813.156

527

2023-01

377,1

22,3

813.156

464

2023-02

377,2

20,9

813.156

464

2023-03

444,3

25,3

813.156

546

2023-04

354,8

19,7

813.156

436

2023-05

375,1

20,9

813.156

461

2023-06

380,3

21,5

813.156

468

Totaal

4.550,6

256,0

813.156

18

Tabel 10: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal ritten (x 1 miljoen), aantal
studenten en km per student, per type onderwijs, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30
juni 2023.
Type onderwijs

Reizigerskm (x 1 Aantal ritten Aantal
miljoen)
(x 1 miljoen) studenten

Km per student
per jaar

BOL 18-

587,7

43,7

103.287

5.690

BOL 18+

906,4

65,9

199.097

4.553

HO

3.056,4

0,0

510.772

5.984

Totaal

4.550,6

109,6

813.156

5.596

Tabel 11: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen), aantal ritten (x 1 miljoen), aantal
studenten en km per student, per tijdvak, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni
2023.
Tijdvak

Reizigerskm (x 1 Aantal ritten Aantal
miljoen)
(x 1 miljoen) studenten

Km per student
per tijdvak

04:00-06:59

67,0

2,7

813.156

82

07:00-07:59

276,1

13,6

813.156

340

08:00-08:59

434,5

26,1

813.156

534

09:00-11:59

804,7

46,5

813.156

990

12:00-14:59

918,4

54,7

813.156

1.129

15:00-15:59

366,2

22,0

813.156

450

16:00-16:59

395,3

22,9

813.156

486

17:00-17:59

381,4

21,2

813.156

469

18:00-19:59

428,1

21,5

813.156

527

20:00-23:59

428,6

22,2

813.156

527

24:00-03:59

50,2

2,4

813.156

62

Totaal

4.550,6

256,0

813.156

5.596

Als we het herijkingsjaar 2022/2023 vergelijken met het herijkingsonderzoek
2018/2019 wordt er in verhouding iets meer in de middag en avond gereisd door
studenten, en juist iets minder in de ochtend. De verschillen in de verdeling zijn niet
erg groot.

19

6

Effect stakingen en
correctiefactor

6.1

Inleiding
In de tweede helft van 2022 en de eerste helft van 2023 zijn er stakingen in het
openbaar vervoer geweest, zowel bij NS als in het streekvervoer. De procedure die
hiervoor wordt gehanteerd in het herijkingsonderzoek studentenkaart staat
beschreven in het document “Correctie in verband met bijzondere situaties”
(C12275/2019). Er worden vier criteria gehanteerd om te bepalen of voor een
bijzondere situatie gecorrigeerd wordt:
1. Signalering: er moet melding worden gemaakt
2. Afwijkende situatie: er moet worden geconstateerd dat het om een
afwijkende situatie gaat.
3. Substantieel: de afwijking moet substantieel zijn.
4. Corrigeerbaar: er moet een goede methode zijn om voor de afwijking te
corrigeren.
Het is aan de BOS om te besluiten of er daadwerkelijk gecorrigeerd moet worden voor
de stakingen. De richtlijn die in het document “Correctie in verband met bijzondere
situaties” staat is dat er een afwijking van 1,5% of meer moet zijn voor minimaal een
van de vervoerscategorieën (NS, VRS, VSS, VSV).
Naar aanleiding van de resultaten van de stakingsanalyse over de tweede helft van
2022 heeft de BOS besloten dat er voor de stakingen gecorrigeerd wordt. Hierbij
worden de stakingen in het streekvervoer en de stakingen van NS als twee aparte
bijzondere situaties beschouwd. Bij het bepalen van het effect worden ook de
tweede-orde effecten meegenomen, dat wil zeggen de effecten op andere
vervoerders. De correcties worden over het gehele herijkingsjaar uitgevoerd.
Dit hoofdstuk bevat de volgende onderdelen:
 Korte beschrijving van de methode in paragraaf 6.2
 Samenvatting van de resultaten en correctiefactoren in paragraaf 6.3
Een extra toelichting op de methode inclusief voorbeelden staat in een los document
dat als bijlage is opgenomen bij dit rapport. Daarin is ook een overzicht van de
stakingsdagen opgenomen, evenals de gedetailleerde resultaten per staking, per
vervoerscategorie en per kaartsoort.
In totaal waren er 6 stakingsdagen bij de NS (tussen 24 augustus en 9 september
2022) en 33 stakingsdagen in het streekvervoer (de eerste op 1 juli 2022 en de laatste
op 15 maart 2023).

20

6.2

Methode
Voor allebei de stakingen is (los van elkaar) de volgende methode toegepast. Voor elk
van de vier vervoerscategorieën en voor beide kaartsoorten is apart het totale effect
van de stakingen bepaald. Elk van de 8 vervoerscategorie/kaartsoort-combinaties
krijgt dan een eigen correctiefactor. In de berekening van de totale jaarkilometrage
per categorie/kaartsoort wordt de correctie voor de afwijkende situatie aangebracht.
Op die manier wordt het gemiddelde aantal kilometers per student in de gevraagde
cellen automatisch ook gecorrigeerd.
Hoe is het effect van de stakingen dan bepaald voor elke vervoerscategorie/
kaartsoort-combinatie? Dat is gedaan door het gerealiseerde reisgedrag op de
stakingsdagen te vergelijken met een referentieniveau. Dit doen we per gemelde
stakingsdag per vervoerscategorie en per kaartsoort (het studieniveau wordt dus niet
meegenomen). We vergelijken dan het gerealiseerde aantal kilometers per student
met het verwachte aantal kilometers per student.
Het verwachte aantal kilometers per student bepalen we op basis van hetzelfde
model dat we gebruiken voor de corona analyses, zie ook hoofdstuk 8. Dit model geeft
een verwachting van het reisgedrag van studenten op pre-corona-niveau (afgeleid van
het reisgedrag in 2019). Op basis van de dagen rondom de stakingsdag wordt het
gangbare niveau ten opzichte van deze referentie bepaald. Immers, door corona,
maar ook door andere ontwikkelingen, kan dit niveau afwijken van het
referentieniveau. De veronderstelling is dat zonder staking het reisgedrag ook op dit
gangbare niveau zou hebben gelegen.
Vervolgens rekenen we de som van de verschillen in gereisde kilometers (tussen
verwacht en gerealiseerd) op de stakingsdagen om naar een aandeel op jaarbasis en
rekenen we dat aandeel om naar een correctiefactor. Hierbij is er nog één bijzondere
situatie, namelijk een dag waarop zowel door de NS als door het streekvervoer is
gestaakt. Bij het optellen van effecten is er rekening mee gehouden dat deze effecten
niet dubbel geteld worden.
Zie de losse bijlage bij dit rapport voor een extra toelichting op de methode (aan de
hand van voorbeelden).

6.3

Samenvatting resultaten en correctiefactoren
In onderstaande tabel staat het effect van de stakingen. Dit is uitgedrukt als
percentage van het aantal kilometers per student in het herijkingsjaar 2022/2023. Als
het effect -2% is in een bepaalde categorie, dan betekent het dat het aantal
kilometers per student in die categorie met 2% moet worden opgehoogd om te
corrigeren voor de stakingen.

21

Tabel 12: Effect van de stakingen als percentage van het aantal kilometers per
student in het herijkingsjaar (1 juli 2022 t/m 30 juni 2023).
Kaartsoort

Type
Effect
Effect stakingen
vervoerder stakingen NS streekvervoer

Dubbeltelling

Effect stakingen
totaal

Week

NS

-1.47%

-1.34%

-0.59%

-2.22%

VRS

-0.61%

-6.93%

-0.35%

-7.19%

VSS

-0.18%

-6.39%

-0.21%

-6.36%

VSV

-0.29%

-1.41%

-0.16%

-1.54%

Weekend NS

-0.95%

-1.42%

-0.80%

-1.57%

VRS

-0.65%

-3.72%

-0.60%

-3.76%

VSS

-0.21%

-2.71%

-0.24%

-2.68%

VSV

-0.12%

-0.94%

-0.12%

-0.94%

22

7

Vergelijking met de
basiskilometers
Op de resultaten in dit hoofdstuk is een stakingscorrectie toegepast.
In onderstaande tabel staat een vergelijking van de kilometers per student voor alle
cellen in 2022/2023 (1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023) met de basiskilometers.
Hierbij is de stakingscorrectie toegepast op de 2022/2023 getallen. In de laatste kolom
is aangegeven wat het verschil is (2022/2023 als percentage van de basiskilometers).
Onder de tabel staan de bevindingen.

Tabel 13: Kilometers per student, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023 en de
basiskilometers, en het verschil daartussen (2022/2023 als percentage van de
basiskilometers).
Type
Kaartsoort
vervoerder

Type
Basisjaar
onderwijs

Basiskms

Trein

BOL 18+ 2001

3.601,4

3.081,7

85,6%

HO

2012/2013

5.871,6

5.000,2

85,2%

BOL 18+ 2018/2019

2.345,0

1.982,4

84,5%

HO

2018/2019

5.038,4

4.492,6

89,2%

2018/2019

3.992,2

3.591,2

90,0%

BOL 18+ 2018/2019

544,3

479,1

88,0%

HO

2009/2010

564,7

471,4

83,5%

BOL 18+ 2018/2019

61,6

53,7

87,2%

HO

2015/2016

86,5

90,3

104,4%

2015/2016/2017

537,1

513,7

95,7%

BOL 18+ 2018/2019

1.468,5

1.193,4

81,3%

HO

2012/2013

1.110,1

837,3

75,4%

BOL 18+ 2018/2019

296,4

240,5

81,1%

HO

2018/2019

341,8

277,0

81,0%

2015/2016/2017

2.305,4

1.810,1

78,5%

Week
Weekend

Wk+wknd BOL 18VSV

Week
Weekend

Wk+wknd BOL 18VSS

Week
Weekend

Wk+wknd BOL 18-

Km per
Verschil
student 2022/2023 t.o.v.
2022/2023
basiskms

Als we kijken naar 2022/2023 als percentage van de basiskilometers voor wat betreft
het aantal kilometers per student, dan ligt dit voor de verschillende cellen tussen de
75,4% en 104,4%. Voor de weekkaarten liggen de percentages lager voor het HO dan
voor het BOL 18- en 18+. Voor de trein liggen de percentages tussen de 84,5% en 90%.
23

Voor VSV is er een grote spreiding per cel en liggen de percentages tussen de 83,5%
en 104,4%. Voor de VSS liggen de percentages het laagst, tussen de 75,4% en 81,3%.
Er zijn twee categorieën waarvoor het verschil in kilometers per student voor de
periode 2022/2023 minder dan 5% afwijkt van de basiskilometers: VSV/HO/Weekend
en VSV/Wk+wknd/BOL 18-. In alle andere categorieën is het verschil substantieel
(>5%) en moeten de basiskilometers gecorrigeerd worden.

7.1

Resultaten per cel inclusief stakingscorrectie
Om meer inzicht te geven, staan in deze paragraaf twee extra tabellen, waarin we de
stakingscorrectie hebben toegepast op de uitsplitsing naar de 24 cellen. Deze tabellen
zijn in feite uitbreidingen op Tabel 2.
 In de eerste tabel staan de vrij reizen kilometers per student voor alle cellen,
met daarop toegepast de stakingscorrectie. De kilometers per student van
2022/2023 worden vergeleken met de kilometers per student van
2018/2019.
 In de tweede tabel staan de reizigerskilometers voor alle cellen, exclusief
stakingscorrectie en inclusief stakingscorrectie.

Tabel 14: Kilometers per student, voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni 2023
(inclusief stakingscorrectie) en de periode 1 juli 2018 t/m 30 juni 2019, en het
verschil daartussen (2022/2023 als percentage van 2018/2019).
Type
Kaartsoort
vervoerder

Type
onderwijs

Km per
student
2018/2019

Km per student
2022/2023 incl.
stakingscorr.

2022/2023
als % van
2018/2019

Trein

BOL 18-

4.023

3.615

90%

BOL 18+

3.488

3.082

88%

HO

5.795

5.000

86%

BOL 18-

1.727

1.557

90%

BOL 18+

2.345

1.982

85%

HO

5.038

4.493

89%

Wk+wknd

BOL 18-

3.992

3.591

90%

Week

BOL 18-

556

519

93%

BOL 18+

551

479

87%

HO

553

471

85%

BOL 18-

50

51

101%

BOL 18+

62

54

87%

HO

92

90

98%

Wk+wknd

BOL 18-

550

514

93%

Week

BOL 18-

2.296

1.829

80%

Week

Weekend

VSV

Weekend

VSS

24

Weekend

Wk+wknd

BOL 18+

1.471

1.193

81%

HO

1.087

837

77%

BOL 18-

284

212

75%

BOL 18+

298

240

81%

HO

341

277

81%

2.269

1.810

80%

6.676

5.776

87%

BOL 18-

Totaal

Tabel 15: Vrij reizen kilometers (x 1 miljoen) voor de periode 1 juli 2022 t/m 30 juni
2023, exclusief en inclusief stakingscorrectie.
Type
vervoerder

Kaartsoort

Type
onderwijs

Reizigerskm (x 1
miljoen) excl.
stakingscorr.

Reizigerskm (x 1
miljoen) incl.
stakingscorr.

Trein

Week

BOL 18-

357,8

369,0

BOL 18+

587,1

604,4

2.233,2

2.292,9

BOL 18-

1,9

1,9

BOL 18+

5,8

5,9

HO

230,5

234,6

Wk+wknd

BOL 18-

359,7

370,9

Week

BOL 18-

52,2

53,0

BOL 18+

92,5

94,0

HO

212,9

216,2

BOL 18-

0,1

0,1

BOL 18+

0,2

0,2

HO

4,7

4,7

Wk+wknd

BOL 18-

52,3

53,1

Week

BOL 18-

175,5

186,7

BOL 18+

220,0

234,0

HO

361,0

384,0

BOL 18-

0,3

0,3

BOL 18+

0,7

0,7

HO

14,1

14,5

BOL 18-

175,8

187,0

HO
Weekend

VSV

Weekend

VSS

Weekend

Wk+wknd

25

8

Corona analyse
Op de resultaten in dit hoofdstuk is geen stakingscorrectie toegepast.
Het gebruik van het studentenreisrecht is tijdens de coronapandemie erg volatiel
geweest. De pandemie zelf en de daaropvolgende maatregelen hebben op meerdere
vlakken impact gehad op het reisgedrag van studenten. Zo is het onderwijs niet of
minder vaak op locatie van de instelling geweest, waardoor studenten minder studiegerelateerde reizen hoefden te maken. In periodes van de pandemie zijn er specifieke
overheidsadviezen geweest over het gebruik van het openbaar vervoer, waardoor
studenten mogelijk een andere afweging hebben gemaakt in hun keuze voor het
openbaar vervoer. Ook zijn er na-ijl- en lange termijneffecten (geweest), zowel in het
reisgedrag (mijden van drukte) als in de manieren waarop onderwijs wordt
aangeboden (hoorcolleges die online te volgen zijn).
In de corona analyse kijken we naar de volatiliteit en de impact door corona op het
reisgedrag van studenten. Hiervoor hebben we een referentieniveau voor het gebruik
van het studentenreisrecht bepaald op basis van het waargenomen gebruik in 2019.
Vervolgens is het specifieke effect van feest- en vakantieperiodes vastgesteld, die niet
in elk jaar op dezelfde dag vallen. Rekening houdend met deze specifieke effecten kan
een verwachtingswaarde voor elke toekomstige dag (en voor elke kaartsoort en voor
elke regio) worden gemaakt. Door het werkelijke gebruik te vergelijken met de
verwachtingswaarde, wordt een scherp beeld verkregen in hoeverre het werkelijke
gebruik afwijkt van het normale gebruik. Omdat dit beeld zowel in tijd (per dag),
ruimte (per regio) en per type kaartsoort gemaakt is, kunnen we een goede relatie
leggen met specifieke coronamaatregelen. Deze methode geeft een beter beeld dan
alleen een analyse op de ruwe data, omdat allerlei andere effecten die ook leiden tot
volatiliteit eruit zijn gefilterd.
De referentie is in de tweede onderzoeksperiode van het project volledig herzien, er is
nu één model geschat op alle 2019-data (in plaats van aparte modellen voor aparte
periodes). Verder is de referentie voor zomerperiode aangepast, zodat deze beter
aansluit bij de periode net na de zomervakantie. Hierdoor komt de realisatie in de
zomervakantie nog wel boven de 100% uit, maar niet meer zo extreem als voorheen.
De referentie veronderstelt dat de gemiddelde student van 2019 dezelfde is als de
gemiddelde student van 2022/2023, maar dat hoeft natuurlijk niet zo te zijn
(bijvoorbeeld als gevolg van verlenging van de studieduur). Het kan zijn dat er meer
studenten zijn, die gemiddeld iets minder kilometers maken.

8.1

Resultaten totaal
Figuur 3 op de volgende pagina geeft voor de periode van 1 juli 2021 t/m 30 juni 2023
voor de weekkaart de verwachting weer van de kilometers per student per dag
(donkerblauwe lijn, bovenste grafiek) en de waargenomen kilometers per student per
26

dag (blauwe lijn, bovenste grafiek). In de onderste grafiek is de ratio weergegeven
tussen de waargenomen kilometers per student per dag en de referentiewaarde (de
verwachting voor de kilometers per student per dag).
Als we in Figuur 3 met het weekkaart-totaal kijken en specifiek naar 2022/2023, dan
zien we duidelijk dips na de zomervakantie die met de stakingen te maken hebben, en
ook de stakingsdagen in februari en maart 2023 zijn goed terug te zien. Verder zien
we dat het reisgedrag (nog steeds) niet op het niveau van 2019 zit en meestal zo rond
de 85%-90% van het verwachte niveau zit.
Figuur 4 is eenzelfde soort figuur maar dan voor de weekendkaart. Ook daar zien we,
als we naar 2022/2023 kijken, een dip door de stakingen eind augustus/begin
september. De stakingen in februari en maart 2023 hadden minder invloed op de
weekendkaart en zijn niet zo duidelijk terug te zien. De overall realisatie ligt op ca.
90% van de verwachting.

Figuur 3: Voor de weekkaart in heel Nederland het aantal kilometers per student
per dag: verwachting (donkerblauwe lijn), realisatie (blauwe lijn) en de ratio
daartussen (grijze lijn), voor de periode 1 juli 2021 tot en met 30 juni 2023.

27

Figuur 4: Voor de weekendkaart in heel Nederland het aantal kilometers per student
per dag: verwachting (donkerblauwe lijn), realisatie (blauwe lijn) en de ratio
daartussen (grijze lijn), voor de periode 1 juli 2021 tot en met 30 juni 2023.

8.2

Resultaten per type vervoerder
Figuur 5 op de volgende pagina geeft voor de periode van 1 juli 2021 t/m 30 juni 2023
voor de weekkaart de ratio weer tussen de waargenomen kilometers per student per
dag en de referentiewaarde (de verwachting voor de kilometers per student per dag),
voor de verschillende typen vervoerders. Figuur 6 doet hetzelfde voor de
weekendkaart. In de figuren zijn dezelfde effecten te zien als in Figuur 3 en Figuur 4,
maar nu zien we ook de verschillen tussen de type vervoerders. Bij de weekkaarten is
te zien dat bij VSS het gebruik wat meer achterblijft dan bij NS, VRS en VSV. Bij de NS
komt de realisatie in het herijkingsjaar (gemiddeld over normale reisdagen en zonder
een stakingscorrectie) uit op zo'n 86%, bij de VSV rond de 85%, bij de VRS rond de
82% en bij de VSS rond de 72%.
Bij de weekendkaarten is een minder consistent verschil te zien tussen de type
vervoerders. Bij de NS en de VRS komt de realisatie in het herijkingsjaar uit op zo'n
90%, bij de VSV rond de 96% en bij de VSS rond de 81%.

28

Figuur 5: Voor de weekkaart in heel Nederland de ratio tussen het aantal kilometers
per student per dag voor de verwachting en de realisatie, voor de verschillende
typen vervoerders, voor de periode 1 juli 2021 tot en met 30 juni 2023.

Figuur 6: Voor de weekendkaart in heel Nederland de ratio tussen het aantal
kilometers per student per dag voor de verwachting en de realisatie, voor de
verschillende typen vervoerders, voor de periode 1 juli 2021 tot en met 30 juni 2023.
Wat kunnen we in z’n totaliteit nu zeggen over de volatiliteit in de hele
onderzoeksperiode (2021/2023) en specifiek binnen het herijkingsjaar (1 juli 2022 tot
en met 30 juni 2023), en de volatiliteit ten opzichte van de tijd voor de meetperiode?
Vooral in Figuur 3 kunnen we goed zien dat de spreiding binnen de meetperiode groot
is door de stakingen. Buiten de stakingen om is het beeld redelijk consistent. De
realisatie zit gemiddeld zo rond de 85% van de projectie. Ook voor de weekendkaart
zien we dit patroon.
Ten opzichte van de tijd vóór de meetperiode is er wel een flinke volatiliteit, maar die
is wel kleiner geworden in het herijkingsjaar vergeleken met wat het tijdens en kort na
corona was. Het gebruik van de weekkaart fluctueert ongeveer tussen de 70% en
100% van wat het voor corona was, en bij de weekendkaart is dat 70% tot 130%.
Hierbij zijn de outliers buiten beschouwing gelaten.

29

9

Conclusies
In deze eindrapportage staan de resultaten van het onderzoek naar het reisgedrag van
studenten in de periode van 1 juli 2022 tot en met 30 juni 2023. Voor het onderzoek is
dezelfde verwerkingsmethodiek gebruikt als in het herijkingsonderzoek van
2018/2019.
In totaal zijn er 583 miljoen transacties via Translink ontvangen en ongeveer 400 via
Mobyyou (van een pilot met busvervoer in Eindhoven). Deze zijn in de
verwerkingsstap vertaald naar 293 miljoen ritten en 5.183 miljoen reizigerskilometers.
Bij de controle door de vervoerders op de aantallen transacties zijn er bij een
vervoerder afwijkingen geconstateerd die verder onderzocht zijn. Deze gaven geen
aanleiding tot een nieuwe datalevering door Translink of tot aanpassingen in de
verwerkingsmethodiek. De verwerkingsprocedure is verder soepel verlopen en de
kwaliteitsindicatoren geven aanleiding om de kwaliteit te vertrouwen. Alle indicatoren
die niet voldoen aan de criteria zijn onderzocht. Hiervoor is altijd een bevredigende
verklaring en dit geeft geen aanleiding tot verdere actie.
Voor alle 24 cellen (2 kaartsoorten x 4 typen vervoerders x 3 typen onderwijs) zijn de
vrij reizen kilometers per student voor de periode van 1 juli 2022 tot en met 30 juni
2023 bepaald. Verschillende uitsplitsingen zijn te vinden in Hoofdstuk 4 en Hoofdstuk
5.
In het herijkingsjaar zijn er stakingen geweest, bij NS en in het streekvervoer. In de
BOS is besloten om voor deze stakingen te corrigeren. Hiervoor is een methode
ontwikkeld en uitgevoerd. De stakingscorrectie is toegepast op de aantallen
kilometers per student, en daarna is een vergelijking gemaakt met de basiskilometers.
Als we kijken naar 2022/2023 als percentage van de basiskilometers voor wat betreft
het aantal kilometers per student, dan ligt dit voor de verschillende cellen tussen de
75,4% en 104,4%. Voor trein liggen de percentages tussen de 84,5% en 90%. Voor VSV
is er een grote spreiding per cel en liggen de percentages tussen de 83,5% en 104,4%.
Voor de VSS liggen de percentages het laagst, tussen de 75,4% en 81,3%.
Er zijn twee categorieën waarvoor het verschil in kilometers per student voor de
periode 2022/2023 minder dan 5% afwijkt van de basiskilometers: VSV/HO/Weekend
en VSV/Wk+wknd/BOL 18-. In alle andere categorieën is het verschil substantieel
(>5%) en moeten de basiskilometers gecorrigeerd worden.
In de corona analyse hebben we nog dieper naar de volatiliteit en de impact door en
na corona op het reisgedrag van studenten gekeken. De stakingen in 2022 en 2023
zijn duidelijk te zien en die resulteren in stevige dips. Voor de weekkaart ligt de
realisatie op circa 85% van de verwachting, voor de weekendkaart is dat 90%.
Als we kijken naar verschillen tussen type vervoerder dan zien we dat voor de
weekkaarten het gebruik bij VSS achterblijft op de andere vervoerscategorieën.

30

10

Bijlage 1: Kwaliteitsindicatoren
Deze bijlage beschrijft de resultaten van de kwaliteitscontrole. In elk van de zes
hoofdstappen van het verwerkingsproces (zie
Figuur 2 in paragraaf 2.1) zijn een aantal kwaliteitsindicatoren gedefinieerd. In de
volgende paragrafen worden de betreffende indicatoren besproken.

10.1

Stap 1 – Transacties selecteren
Stap 1 omvat vier sets van indicatoren waarmee de juiste selectie van transacties
wordt gewaarborgd.

10.1.1

Indicator Q1
Indicator Q1 betreft een eerste check op de levering van Translink.
Indicator Q1.1: het aantal transacties dat ontvangen is van Translink en die buiten de
onderzoeksperiode vallen.
Indicator Q1.2: het aantal transacties dat ontvangen is van Translink en die niet de
gevraagde productcodes betreffen.
Indicator Q1.3: het aantal transacties van de gevraagde productcodes dat geen check-in,
check-out of cross-border transactie betreft.
Indicator Q1.4: het aantal kilometers in CBO-transacties geregistreerd bij vervoerders
anders dan bij TransDev
Criterium: indicator Q1.1 moet gelijk aan 0 zijn.
Criterium: indicator Q1.2 moet gelijk aan 0 zijn.
Criterium: indicator Q1.3 moet gelijk aan 0 zijn.
Criterium: indicator Q1.4 moet gelijk aan 0 zijn.
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
De definitie van indicator Q1.3 is gewijzigd ten opzichte van het herijkingsonderzoek.
31

Toen de oorspronkelijke definitie werd opgesteld leek het standaard te zijn dat
diverse andere transactietypes (zoals verkooptransacties) meegeleverd werden.
Destijds was het handig om de indicator te laten kijken of de omvang van die andere
transactietypes niet zou variëren. Tegenwoordig ontvangen we eigenlijk alleen nog
maar relevante types (CKI, CKO, CBO en enkele CKI-transacties van NS International
die gerelateerd zijn aan de Intercity Direct-toeslag. Terzijde: deze laatste worden niet
meegenomen in de analyse.) en is het beter om gericht te controleren of er inderdaad
geen andere transacties ontvangen worden.
In het verleden is bij indicator Q1.4a ook nog gekeken naar het aantal CBOtransacties, maar dat is niet relevant. De nieuwe indicator Q1.4 kijkt gericht naar het
bestaan van cross-border transacties met geregistreerde kilometers bij vervoerders
anders dan TransDev. Van deze laatste vervoerder is het bekend dat kilometers
geregistreerd worden bij deze transacties en deze worden ook in de verwerking
meegenomen. Bij andere vervoerders zouden deze transacties niet mogen
voorkomen, en worden deze kilometers ook niet meegenomen. In de praktijk blijkt
deze CBO-transacties wel sporadisch voor te komen. Dit is verder geen aanleiding
voor nader onderzoek.
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Oorspronkelijk was indicator Q1.1 in de eerste onderzoeksperiode rood gekleurd, wat
betekende dat niet aan het criterium voldaan was. Er waren 1.396 transacties
ontvangen uit de periode 1 juli 2021 tussen 0:00 en 4:00. Die vielen buiten de
oorspronkelijk gedefinieerde onderzoeksperiode, die pas om 4:00 begon.
In het overleg na afloop van de eerste onderzoeksperiode is besloten om de definitie
aan te passen en gelijk te trekken met een werkdag (i.e. van 0:00 tot 23:59) en niet
met een business dag (i.e. van 04:00 tot 03:59). Op basis van deze definitie hebben
we de indicator aangepast.
De datalevering voor de tweede onderzoeksperiode bevat geen transacties buiten de
(nieuw gedefinieerde) onderzoeksperiode. Net als in de eerste onderzoeksperiode zijn
er geen transacties ontvangen van ongevraagde productcodes en afwijkende
transactietypes. Wel zijn er weer een gering aantal CBO-transacties met kilometers
gevonden. Het aantal kilometers op die transacties is laag, maar wel stijgend ten
opzichte van de eerste onderzoeksperiode. Dit is nu geen aanleiding voor actie, maar
wel een punt om in de gaten te blijven houden.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Net als in de eerdere twee onderzoeksperiodes zijn er geen transacties ontvangen
buiten de onderzoeksdatum, met ongevraagde productcodes of afwijkende
transactietypes. Wel zijn er weer een gering aantal CBO-transacties met kilometers
gevonden. Het aantal kilometers op die transacties is laag, maar wel hoger dan tijdens
de monitoringsperiode. Dit blijft een punt om in de gaten te houden.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Er zijn geen transacties ontvangen buiten de onderzoeksdatum, met ongevraagde
productcodes of afwijkende transactietypes. Wel zijn er weer een gering aantal CBOtransacties met kilometers gevonden. Het aantal kilometers op die transacties is laag
en de stijging in het 4e kwartaal 2022 heeft niet doorgezet.

32

10.1.2

Indicator Q2
Indicator Q2 betreft de controle van het aantal transacties per vervoerbedrijf:
Indicator Q2.1, Q2.2, Q2.3, … : indicator die aangeeft of vervoerbedrijf 1, 2, 3, …
heeft aangegeven dat het aantal transacties wel (=1) of niet (=-1)
overeenkomt met de eigen administratie, dan wel dat er geen reactie van
het vervoerbedrijf ontvangen is (= 0)
Criterium: indicator Q2.1, Q2.2, Q2.3, … moet 0 of 1 zijn.
Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Indicator Q2 voldoet aan de criteria. Weliswaar hebben niet alle vervoerbedrijven
gereageerd op het voorgelegde aantal transacties, maar de ontvangen reacties zijn
allemaal positief.
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Eén vervoerbedrijf heeft gemeld dat de aantallen transacties niet overeenkomen met
de aantallen in hun eigen systeem. Dit is uitgezocht en blijkt door een tijdelijk
probleem in de datalevering aan Translink te zijn veroorzaakt. Transacties werden
buiten de maximale settlement periode aangeleverd, waardoor deze niet zijn
doorgegeven voor dit onderzoek. Het vervoerbedrijf heeft het probleem verholpen en
verwacht dat dit niet zal spelen tijdens de herijkingsperiode.
Zeven andere vervoerders hebben de cijfers wel bevestigd. Er zijn
vragen gesteld over acceptabele marges voor afwijkingen. Hiervoor zijn geen criteria
vastgesteld, maar de geconstateerde (minimale) afwijkingen vallen niet buiten de
gebruikelijke afwijkingen die ook in het verleden zijn geconstateerd. De afwijkingen
worden door verschillende vervoerders op verschillende manieren teruggekoppeld,
voor het totaal aantal transacties of op verschillende manieren uitgesplitst.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Aanvankelijk gaven 4 van de 8 vervoerders die reageerden aan dat ze afwijkingen
vonden in de aantallen transacties zoals geleverd door Translink en hun eigen
registratiesystemen. Omdat er geen duidelijke lijn te trekken was in de gevonden
afwijkingen zijn deze verder onderzocht aan de hand van meer gedetailleerde
bestanden. Uiteindelijk zijn er verschillende redenen gevonden voor de afwijkingen:
 Dubbele levering door Translink van transacties met verschillende settlement
datums – dit filteren wij eruit
 Een vervoerder had niet de goede dataset samengesteld vanuit interne
systeem – dit is hersteld
 Bij een vervoerder was iets misgegaan bij het ophalen van transacties voor
een bepaalde concessie – dit is hersteld
 Bij een vervoerder zijn aanpassingen gedaan in de systemen wat heeft geleid
tot issues met de transacties. Er is vertrouwen uitgesproken in de aantallen
Translink.
Er was geen nieuwe datalevering door Translink nodig maar door de extra analyses is
wel vertraging opgelopen.

33

Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Eén vervoerder heeft gemeld dat de aantallen transacties niet overeenkomen met de
aantallen in hun eigen systeem. Dit is uitgezocht en bleek niet door een fout in de
datalevering door Translink te komen, maar waarschijnlijk door problemen met late
levering van transacties door de vervoerder aan Translink. Nadat dit is uitgezocht, is
de vervoerder akkoord gegaan met de aantallen transacties.

10.1.3

Indicator Q3
Indicator Q3 betreft een controle op het aantal niet-unieke transacties:
Indicator Q3.1: indicator die het aantal niet-unieke transacties weergeeft als
percentage van het totaal aantal transacties.
Indicator Q3.2: indicator die het aantal niet-unieke transacties weergeeft
waarvan niet duidelijk is dat er eentje beter is dan de andere(n) als
percentage van het totaal aantal transacties.
Criterium: indicator Q3.1 moet kleiner zijn dan 0,01%
Criterium: indicator Q3.2 moet kleiner zijn dan 0,001%
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
De waarde van indicator Q3 is in de afgelopen kwartalen vele malen hoger dan deze
tijdens de vorige herijking was. Dit komt omdat we de settlementdatum nu ook
aangeleverd krijgen. Daardoor ontvangen we transacties die op een latere datum (in
dezelfde maand) nog een keer worden gesetteld dubbel aangeleverd. Dit was in het
verleden niet het geval. Indicator 3.1 valt in het derde kwartaal van 2021 net binnen
het criterium, maar in het vierde kwartaal er ruim boven. Indicator 3.2 voldoet in
beide kwartalen niet aan het criterium.
Er wordt nog bekeken of we het criterium moeten bijstellen, of de definitie van de
indicator moeten aanscherpen. Hier komen we in de volgende vergadering op terug.

Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Indicator Q3 voldoet wederom niet aan de criteria, met dezelfde oorzaak als in de
vorige onderzoeksperiode, namelijk tweemaal gesettelde transacties die nu zichtbaar
zijn in de settlementdatum. We werken aan een uitsplitsing van de indicator naar nietunieke transacties op de settlementdatum en overige velden.
34

Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
De niet unieke transacties zijn nu gefilterd op dubbele settlement datum, waardoor
het criterium voor niet unieke transacties wel weer wordt gehaald.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
De levering van het 3e en 4e kwartaal van 2022 bevatte dubbele transacties met
verschillende settlementdata. Bij het 1e en 2e kwartaal van 2023 is dat niet meer zo
(conform wat we gevraagd hebben).

10.1.4

Indicator Q4
Indicator Q4 betreft een controle op het aantal transacties per concessie:
Indicator Q4.1: indicator die aangeeft voor hoeveel concessie_id’s in combinatie
met modal type het aantal transacties meer dan 25 % afwijkt van het vorige
kwartaal.
Criterium: indicator Q4.1 moet gelijk aan 0 zijn.
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Voor het derde kwartaal kon de indicator niet bepaald worden omdat de gegevens
van het tweede kwartaal voor dit onderzoek niet beschikbaar waren en er dus geen
vergelijking kon worden gemaakt.
De indicator voldoet voor het vierde kwartaal niet aan het criterium van 0 afwijkende
concessies. De volgende tabel bevat de concessies die een afwijkend aantal
transacties laten zien ten opzichte van het derde kwartaal ervoor. Sommige
concessies komen meerdere malen voor, dit is aangegeven met meerdere kruisjes.
Alle afwijkingen hebben een logische verklaring, zoals een seizoenseffect (2 maal),
corona-effect (2 maal), een hernummering van concessies (4 maal), of
werkzaamheden (1 maal).
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
In de tweede onderzoeksperiode hebben 11 concessies afwijkende aantallen, allemaal
met een logische verklaring: werkzaamheden (1 maal), seizoenseffecten (3 maal),
hernummering van concessies (4 maal) en een concessiewijziging (3 maal).
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
In de derde onderzoeksperiode hebben 30 concessies afwijkende aantallen, allemaal
met een logische verklaring: werkzaamheden (2 keer), seizoenseffecten (5 keer),
hernummering van concessies (21 keer) en een concessiewijziging (2 keer).

35

Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
In het herijkingsjaar hebben 70 concessies afwijkende aantallen, allemaal met een
logische verklaring: werkzaamheden (5 keer), seizoenseffecten (11 keer),
hernummering van concessies (52 keer) en een concessiewijziging (2 keer).
In de tabel hieronder is aangegeven welke concessies in welk kwartaal afwijkende
aantallen hebben, met de bijbehorende verklaring.
Concessie
HTM, bus op tramlijn
Arriva Waddeneilanden
Arriva/Blue Amigo, Waterbus
Connexxion, Park Shuttle
RET, bus op tramlijn
Blauwnet
Connexxion, omnummering Gooi en Vechtsteek
EBS, Waterland code bij lijnen Haaglanden
Streekconcessies/Uithoflijn/Sneltram Utr-Nwg
Waterbus/Blue Amigo concessiewijziging
Keolis, onbekende modaliteit
Nijmegen, gedeelde lijn
Keolis, nieuwe (interne) concessiecode
Keolis, gedeelde lijn 195/295
EBS, nieuwe (interne) concessiecodes
EBS, ontbrekende modaliteit
Qbuzz, Uithoflijn (werkzaamheden)
Connexxion, Lijn voor concessie andere vervoerder
Connexxion, nieuwe (interne) concessiecodes
Arriva, ontbrekende modaliteit
Arriva, nieuwe (interne) concessiecodes
EBS, nieuwe concessie (IJssel/vecht)
Arriva, ontbrekende concessiecode

10.2

21K3

21K4

22K1
x

x
x

22K2

22K3

22K4

x

x

x
x
x

x
x
xxx
x
x
x

23K1
x

23K2
x
x

xx
xxx

x
x

xx
xxx
x

x
x
x

x
x
xxxx
x
x

xxxxx
x
xx
xxx
x
x
x
x
x
x

xxxx
x
xxxxxx

xx

xxx

xxx
x

xx
xxx
x
x

x
xx

Classificering
Werkzaamheden
Seizoenseffect
Seizoenseffect
Seizoenseffect
Werkzaamheden
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Corona effect
Concessiewijziging
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Seizoenseffect
Hernummering
Seizoenseffect
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Hernummering
Werkzaamheden
Seizoenseffect
Hernummering
Hernummering (tijdelijke afwijking)
Hernummering
Concessiewijziging
Hernummering (tijdelijke afwijking)

Stap 2 – Ritten maken
Stap 2 bevat één set van indicatoren.

10.2.1

Indicator Q5
Indicator Q5 bevat meerdere controles op ritkenmerken om de constructie van ritten
te waarborgen:

36

Indicator Q5.1: indicator die het aantal ritten per productcode weergeeft als
percentage van het aantal ritten een jaar eerder
Indicator Q5.2: indicator die het aantal degraded mode ritten weergeeft als
percentage van het totaal aantal ritten
Indicator Q5.3: indicator die het aantal niet-volledige ritten weergeeft als
percentage van het totaal aantal ritten
Indicator Q5.4a: indicator die het aantal ritten weergeeft waarvan de
tariefperiode (zoals berekend in deelstap D) afwijkt van de tariefperiode
zoals vastgelegd in de transactie als percentage van het totaal aantal ritten
voor de verwisseling tussen vrij reizen en reductie
Indicator Q5.4b: indicator die het aantal ritten weergeeft waarvan de
tariefperiode (zoals berekend in deelstap D) afwijkt van de tariefperiode
zoals vastgelegd in de transactie als percentage van het totaal aantal ritten,
inclusief de verwisseling met vol tarief.
Indicator Q5.5: indicator die het aantal ritten weergeeft waarvan de
productcode van de check-in transactie afwijkt van de productcode van de
check-out transactie als percentage van het totaal aantal ritten
Criterium: indicator Q5.1 moet tussen 90% en 110% liggen
Criterium: indicator Q5.2 moet kleiner zijn dan 0.5%
Criterium: indicator Q5.3 moet kleiner zijn dan 2%
Criterium: indicatoren Q5.4a,b moeten kleiner zijn dan 1%
Criterium: indicator Q5.5 moet kleiner zijn dan 0.1%
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Voor indicator Q5.1 konden we geen vergelijking maken met een jaar eerder
aangezien die data niet beschikbaar is voor dit onderzoek. Daarom hebben we een
vergelijking gemaakt met de vorige herijking. Door corona zie je dan een daling van
het aantal ritten (ondanks een toename in het aantal studenten). Alleen in het derde
kwartaal voldeed deze indicator voor drie van de vier productcodes aan het criterium.
De overige indicatoren voldoen aan de eisen. Ten opzichte van de vorige herijking zien
we een lichte toename van het aantal degraded mode ritten en van het aantal
incomplete ritten. Dit is eerder bekeken en vormt geen aanleiding tot nader
onderzoek.
37

Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Indicator Q5.1 laat een dip zien in het aantal ritten in het laatste kwartaal van 2021 en
het eerste kwartaal van 2022. Dit komt overeen met de periode van
coronamaatregelen. In het tweede kwartaal van 2022 is weer een stijging van het
aantal ritten te zien in vergelijking met de vorige herijking. Voor de weekendkaart
producten voldoen de indicatoren weer aan het criterium. Het weekkaart gratis
product blijft daar nog net onder en het weekkaart reductie product gaat ruim over de
referentiewaarde heen.
De overige subindicatoren voldoen aan de gestelde criteria. De licht verhoogde
aantallen degraded mode ritten en incomplete ritten, ten opzichte van de vorige
herijking, lijken constant te blijven ten opzichte van de eerste onderzoeksperiode.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Indicator Q5.1 laat zien dat de volatiliteit in het aantal ritten per productcode is
afgenomen in de derde onderzoeksperiode. Het algemene beeld is dat het aantal
ritten per productcode licht is toegenomen. Alleen de weekkaart reductie laat een
grotere afwijking zien dan het criterium. Dit is geen reden voor verder onderzoek.
De stijging van het aantal degraded mode ritten en het aantal incomplete ritten heeft
zich in de derde onderzoeksperiode doorgezet. De toename van degraded mode
ritten wordt veroorzaakt door een toename van het gebruik van ‘onbekende lijn’ bij
twee vervoerders. Het aantal incomplete ritten (indicator Q5.3) komt in het vierde
kwartaal van 2022 boven het criterium van 2% uit. Er is een sterke stijging (+1.0%) te
zien bij drie vervoerders en een lichte stijging (+0.1% a +0.2%) bij andere vervoerders.
De oorzaak is onduidelijk.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
De stijging van het aantal degraded mode ritten en het aantal incomplete ritten dat
we zagen in de 2e helft van 2022, heeft zich niet doorgezet naar de 1e helft van 2023.

10.3

Stap 3 – Afstanden bewerken
In stap 3 worden afwijkende afstanden gecorrigeerd. Er zijn drie sets van indicatoren
om deze stap te monitoren. Daarnaast rapporteren we ook de gebruikte eenheden
per bedrijf in de volgende tabel. Deze eenheden zijn gebruikt in stap 3A, waarin alle
afstanden worden omgerekend naar kilometers.

38

Bedrijf

Onderverdeling

Eenheid van de afstand in transactie

Connexxion

Alle

Meters

GVB

Alle

Meters

HTM

Alle

Via afstandenmatrix

NS

Alle

Meters

RET

Alle

Centimeters

Arriva

Lelystad

Via afstandenmatrix

Overige

Meters

Trein

Kilometers

Overige

Meters

Trein

Meters

Overige

Centimeters

EBS

Alle

Meters

Blauwnet

Alle

Meters

Keolis

Qbuzz

10.3.1

Indicator Q6
Indicator Q6 bevat het aandeel niet gekoppelde CBO-transacties van een van de
vervoerders (vervoerder X) (Q6.1) en het aandeel ritten met een afwijkende afstand
(Q6.2):
Indicator Q6.1: indicator die per kwartaal het aantal niet gekoppelde CBO
transacties van vervoerder X weergeeft als percentage van het aantal CBO
transacties van vervoerder X.
Indicator Q6.2: indicator die per kwartaal het aantal “afwijkende afstand”
ritten weergeeft als percentage van het totaal aantal volledige ritten
Criterium: indicator Q6.1 moet kleiner zijn dan 0.1%.
Criterium: indicator Q6.2 moet kleiner zijn dan 0.1%.
Tijdens het vorige herijkingsonderzoek bleek dat de afstanden van concessieoverschrijdende ritten van vervoerder X voor een deel worden weggeschreven in de
CBO-transactie en niet in de CO-transactie. Omdat deze afstanden wel relevant zijn is
besloten hiervoor te corrigeren. Indicator Q6.1 geeft grip op de compleetheid van de
correctie.
Een afwijkende afstand is een extreem grote of extreem kleine afstand. Deze
extremen zijn bepaald op de volgende waarden:
 NS: kleiner dan 0.1 km en groter dan 500 km
 Niet-NS: kleiner dan 0.01 km en groter dan 200 km

39

De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Indicator Q6.2 voldoet voor elk kwartaal aan het criterium, dus geeft geen aanleiding
tot verdere acties.
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Indicator Q6.2 voldoet voor elk kwartaal aan het criterium, dus geeft geen aanleiding
tot verdere acties.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Indicator Q6.1 laat een opvallende toename zien van het aandeel niet gekoppelde
crossborder transacties bij vervoerder X. Gezien de kleine aantallen is dit geen reden
tot zorg, maar hier wordt nog dieper naar gekeken.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Indicator Q6.2 was in de vorige rapportage 0,48 in het 4e kwartaal van 2022. In de
nieuwe datalevering was dit geen probleem meer.
Indicator Q6.2 voldoet voor elk kwartaal aan het criterium, dus geeft geen aanleiding
tot verdere acties.

10.3.2

Indicator Q7
Indicator Q7 vergelijkt de kilometers op basis van de nieuwe afstanden met de
kilometers op basis van de afstanden van het kwartaal ervoor. Hiermee wordt het
effect van de nieuwe afstandstabel bepaald.
Indicator Q7: indicator die voor elk kwartaal het procentuele verschil aangeeft
tussen de totale afstand berekend middels de afstanden uit het vorige
kwartaal (voor alleen die ritten waarvan in het vorige kwartaal ook een
goede afstand bekend was) voor de afzonderlijke modaliteiten.
Criterium: indicator Q7 moet kleiner zijn dan 0.5%.
De resultaten voor deze indicator zijn:

40

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Omdat er voor deze indicator een vergelijking gemaakt wordt met het vorige
kwartaal, kon deze niet voor het derde kwartaal van 2021 worden berekend. Voor het
vierde kwartaal van 2021 voldoet de indicator in alle gevallen aan het criterium.
Hierbij wordt opgemerkt dat het voor de herijking relevant is om de gebruikte
afstanden tijdens de herijkingsperiode te vergelijken met de gebruikte afstanden
tijdens de vorige herijkingsperiode. Het is niet evident hoe deze vergelijking technisch
goed gemaakt kan worden aangezien met name haltenamen en -codes tussen beide
periodes veranderd kunnen zijn (zeker in geval van een concessiewisseling). We zullen
onderzoeken of hier toch een mogelijkheid voor bestaat (desnoods
steekproefsgewijs). Hier zal in de komende periode naar gekeken gaan worden.
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Indicator Q7 voldoet wederom aan de criteria en laat slechts minimale afwijkingen
zien van de toegepaste afstanden ten opzichte van het voorgaande kwartaal. We
werken nog aan een vergelijking met de afstanden zoals toegepast in vorige herijking.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Indicator Q7 voldoet wederom aan de criteria. De toename voor tram in het vierde
kwartaal van 2022 is klein maar wel opvallend. Een vergelijkbare toename was ook
zichtbaar in het vierde kwartaal van 2021.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Indicator Q7 voldoet wederom aan de criteria. De toename voor tram in het 4e
kwartaal van 2022 heeft zich doorgezet in de eerste helft van 2023. Hier is niet verder
naar gekeken.

10.3.3

Indicator Q8
Indicator Q8 monitort de methodes waarmee ontbrekende afstanden worden
ingevuld. Hierbij wordt alleen gekeken naar de aandelen van elke methode op de
ritten met een ontbrekende afstand.
De methodes om ontbrekende afstanden in te vullen zijn genummerd van i tot v, van
grof naar fijn. In eerste instantie wordt methode v geprobeerd. Wanneer niet alle
benodigde kenmerken beschikbaar zijn, wordt teruggevallen op methode iv,
enzovoort.
Methode
i:
ii:
iii:
iv:
v:

kenmerken
Product, bedrijf
Product, bedrijf, lijn
Product, bedrijf, lijn, halte
Product, bedrijf, lijn, halte, kaart
Product, bedrijf, lijn, halte, kaart, dag

41

Indicator Q8.1: indicator die aangeeft voor welk percentage van de ritten
waarvoor de afstand is ingevuld, de afstand is ingevuld met methode i.
Indicator Q8.2: indicator die aangeeft voor welk percentage van de ritten
waarvoor de afstand is ingevuld, de afstand is ingevuld met methode i of ii.
Indicator Q8.3: indicator die aangeeft voor welk percentage van de ritten
waarvoor de afstand is ingevuld, de afstand is ingevuld met methode iv of
v.
Criterium: indicator Q8.1 moet kleiner zijn dan 1%
Criterium: indicator Q8.2 moet kleiner zijn dan 10%
Criterium: indicator Q8.3 moet groter zijn dan 60%
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Indicator Q8.1 is in de recente kwartalen ca. 6%, terwijl die in de herijkingsperiode
veel lager was. Dit heeft voor een deel te maken met de effecten van de coronaperiode. Door het lagere aantal reizigers moet bij de invulling van ontbrekende
afstanden vaker dan voorheen van een minder nauwkeurige methode gebruikt
gemaakt worden. Maar een andere belangrijke oorzaak is dat één vervoerder nu
relatief vaker gebruik maakt van een “onbekende lijn”-code dan voorheen . Deze
transacties kunnen dan alleen met de minst nauwkeurige methode worden ingevuld.
Bij de interpretatie van deze getallen moet bedacht worden dat:
 Het absolute aantal ritten met een ontbrekende afstand zeer klein is. Voor
veruit de meeste ritten kan de afstand worden bepaald volgens de
standaard-methode (wat meestal betekent dat de afstanden uit de
transactiegegevens zelf worden overgenomen).
 Het effect van het gebruik van de minst-nauwkeurige invulmethode voor de
transacties van de vervoerder die relatief vaak de “onbekende lijn”-code
gebruikt op de totale VSV-afstand lijkt verwaarloosbaar, aangezien de
variatie tussen de reisafstanden beperkt is (gezien de beperkte geografische
omvang van de concessie).
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
Indicator Q8.1 laat een daling zien van het aantal ritten waarvoor de afstand is
bepaald met methode i (de minst nauwkeurige methode), maar deze blijft boven de
gestelde grenswaarde. De daling wordt veroorzaakt door minder gebruik van de
“onbekende lijn”-code bij één vervoerder. Deze vervoerder heeft aangegeven hieraan
te werken, en dit lijkt effect te sorteren. In het tweede kwartaal van 2022 is dit nog
maar een fractie van het aantal ritten met “onbekende lijn”-code van het aantal in het
laatste kwartaal van 2021. Daar staat tegenover dat de aantallen ritten met een
42

“onbekende lijn”-code bij een andere vervoerder zijn toegenomen, vooral in het
tweede kwartaal van 2022.
Het effect van de onnauwkeurige invulmethode blijft verwaarloosbaar gezien de
kleine aantallen ritten met onbekende afstand en de geringe variatie in afstanden bij
beide genoemde vervoerders.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Na een daling in de tweede onderzoeksperiode is het aandeel ritten waarvoor de
afstand is bepaald met methode i (de minst nauwkeurige methode) weer
toegenomen. De voornaamste oorzaak is het toegenomen gebruik van de ‘onbekende
lijn’ code. Het gebruik daarvan is na een dip weer toegenomen. Dit speelt
voornamelijk bij twee van de vervoerders. Beide vervoerders hebben aangegeven hier
mee bezig te zijn en verwachten een afname in de eerste helft van 2023.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
In de tweede helft van 2022 (vooral het 4e kwartaal) lag het aandeel ritten waarvoor
de afstand met de minst nauwkeurige methode is bepaald vrij hoog, dit staat
hierboven toegelicht. In de eerste helft van 2023 zijn deze percentages weer gedaald.

10.4

Stap 4 – Ritten classificeren
Stap 4 bevat één set van indicatoren, waarmee de koppeling van ritten aan concessies
en vervoerscategorieën wordt gemonitord.

10.4.1

Indicator Q9
Indicator Q9 is als volgt gedefinieerd:
Indicator Q9.1: indicator die aangeeft welk percentage van de treinritten niet
gekoppeld kan worden aan een concessie.
Indicator Q9.2: indicator die aangeeft welk percentage van de overige ritten niet
gekoppeld kan worden aan een concessie.
Indicator Q9.3: indicator die aangeeft welk percentage van de treinritten niet
gekoppeld kan worden aan een vervoerscategorie.
Indicator Q9.4: indicator die aangeeft welk percentage van de overige ritten niet
gekoppeld kan worden aan een vervoerscategorie.
Criterium: indicator Q9.1 moet kleiner zijn dan 0.1%
Criterium: indicator Q9.2 moet kleiner zijn dan 0.1%
Criterium: indicator Q9.3 moet kleiner zijn dan 0.01%
Criterium: indicator Q9.4 moet kleiner zijn dan 0.01%

43

De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste onderzoeksperiode (juli t/m december 2021)
Deze tabel laat zien dat alle ritten zijn gekoppeld, waardoor de criteria zijn gehaald.
Hierbij wordt opgemerkt dat de waterbus-ritten van Blue Amigo door Qbuzz worden
verwerkt en deze onderling verrekend zullen worden.
Bevindingen tweede onderzoeksperiode (januari t/m juni 2022)
In de tweede onderzoeksperiode zijn wederom alle ritten gekoppeld.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
In de derde onderzoeksperiode zijn wederom alle ritten gekoppeld.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
In de vierde onderzoeksperiode zijn wederom alle ritten gekoppeld.

10.5

Stap 5 – Kenmerken toevoegen
Stap 5 bevat twee sets van indicatoren, één om het databestand geleverd door
DUO/RSR te controleren en één om de koppeling van ritten met dit bestand te
controleren.

10.5.1

Indicator Q10
Indicator Q10 monitort het DUO/RSR bestand:

44

Indicator Q10.a t/m f: indicator die per kwartaal en per cel aangeeft wat het percentage is van
het aantal unieke kaartnummers, met reisrecht en 9+ dagen bezit, in vergelijking met hetzelfde
kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q10.g t/m p: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
unieke kaartnummers, per combinatie van studieniveau, kaarttype, reisrecht en 9+ dagen bezit,
die niet in de standaard cellen vallen, in vergelijking met hetzelfde kwartaal in het vorige jaar.
De standaardcellen a t/m f (groen) en de overige combinaties g t/m p (rood) staan weergegeven
in het volgende schema:

Criterium: indicator Q10.a t/m p moet tussen 90% en 110% liggen
Dit criterium wordt alleen toegepast op kaartsoorten met een minimumaantal van
5.000 kaarten in de monitoringsperiode, omdat relatieve afwijkingen op kleinere
aantallen weinig zeggen over de kwaliteit.
De resultaten voor deze indicator zijn:

45

Bevindingen eerste en tweede onderzoeksperiode (juli 2021 t/m juni 2022)
Het aantal weekkaarten met studieniveau HO is sterk toegenomen ten opzichte van
de vorige herijking. De overige cellen blijven redelijk stabiel, binnen de grenswaarden,
met uitzondering van MBO 18- waar een afname zichtbaar is van het aantal kaarten.
Dit gaat echter maar om een klein aantal kaarten, dat niet boven het minimum van
5.000 kaarten komt.
Het aantal weekkaarten met onbekend studieniveau, reisrecht en 9+ dagen bezit
fluctueert sterk in vergelijking met de aantallen in de vorige herijking. In het derde
kwartaal, het begin van het studiejaar, is dit aantal verhoogd ten opzichte van de rest
van het jaar, maar ook relatief hoger in de monitorperiode ten opzichte van de vorige
herijking. In het vierde kwartaal van 2021 valt dit aantal kaarten dan weer relatief
laag uit ten opzichte van de vorige herijking. Dit lijkt een verschuiving te zijn over het
jaar, met over het algemeen een iets hoger niveau. We zien hierin geen reden tot
actie gezien de toegenomen aantallen studenten.
Het aantal weekkaarten met een bekend studieniveau, reisrecht en geen 9+ dagen
bezit komt alleen in het derde kwartaal van 2021 aan de grenswaarde van 5.000
kaarten. Hier is een lichte afname te zien, binnen de criteria. In de overige kwartalen
zijn relatief grote afwijkingen te zien, maar het gaat om kleine absolute aantallen.
Hetzelfde geld voor weekkaarten met een onbekend studieniveau met reisrecht en
geen 9+ dagen bezit, met het verschil dat die net buiten de criteria valt.
De waarden van indicator Q10 lijken plausibel en geven geen reden tot verdere actie.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Er zijn een aantal categorieën met onbekend studieniveau waar de aantallen
schommelen en soms wel en soms niet boven de grens van 5.000 kaarten komen. De
waarden van indicator Q10 lijken plausibel en geven geen reden tot verdere actie.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Er zijn een aantal categorieën met onbekend studieniveau waar de aantallen
schommelen en soms wel en soms niet boven de grens van 5.000 kaarten komen. De
waarden van indicator Q10 lijken plausibel en geven geen reden tot verdere actie.

10.5.2

Indicator Q11
Indicator Q11 monitort de koppeling van ritten met het DUO/RSR bestand:
46

Indicator Q11.a: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
records met kaartnummers, geleverd door DUO/RSR, in vergelijking met hetzelfde kwartaal in
het vorige jaar.
Indicator Q11.b: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
unieke kaartnummers, geleverd door DUO/RSR, in vergelijking met hetzelfde
kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.c: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
records met kaartnummers dat al in een eerder record stond, in vergelijking met hetzelfde
kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.d: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
records met kaartnummers dat al in een eerder record stond, met in beide
(meerdere) records reisrecht en 9+ dagen bezit, in vergelijking met hetzelfde
kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.e: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
unieke kaartnummers met reisgedrag, dat niet is geleverd door DUO/RSR, in
vergelijking met hetzelfde kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.f: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal ritten
gemaakt met kaartnummers niet geleverd door DUO/RSR, in vergelijking met hetzelfde
kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.g: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het aantal
kilometers gemaakt met kaartnummers niet geleverd door DUO/RSR, in vergelijking met
hetzelfde kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q11.h: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is van het
aandeel kilometers gemaakt met kaartnummers niet geleverd door DUO/RSR op het
totaal aantal gemaakte kilometers, in vergelijking met hetzelfde kwartaal in het
vorige jaar.
Criterium: indicator Q11.a t/m h moet tussen 90% en 110% liggen
De resultaten voor deze indicator zijn:

47

Bevindingen eerste en tweede onderzoeksperiode (juli 2021 t/m juni 2022)
In het vierde kwartaal van 2021 voldoen de indicatoren Q11.a en Q11.c niet aan de
criteria. Dit wordt veroorzaakt doordat in de maand oktober alle kaartnummers
dubbel zijn geleverd. Hier lijkt iets niet goed te zijn gegaan in de levering van
DUO/RSR, maar dit heeft geen gevolgen voor de verdere verwerking Het aantal unieke
kaartnummers, indicator Q11.b, voldoet wel aan de criteria.
In het tweede kwartaal van 2022 voldoen indicatoren Q11.c en Q11.d niet. Hier is een
relatieve toename zichtbaar van het aantal dubbele kaartnummers ten opzichte van
de vorige herijking. In absolute aantallen is hier echter sprake van een afname ten
opzichte van de overige kwartalen in de monitoringsperiode, die minder sterk is dan
de afname in de vorige herijkingsperiode.
Voor indicatoren Q11.e t/m g is geen referentiewaarde beschikbaar uit de vorige
herijking.
Het aandeel van de kilometers gemaakt met kaartnummers die niet zijn geleverd door
DUO/RSR is in de monitoringsperiode aanzienlijk lager dan tijdens de vorige herijking:
rond de 0,1% tijdens de monitoringsperiode, tegenover 2,2% tijdens de vorige
herijking. Hier is nu geen criterium voor bepaald.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
De waarden van indicator Q11 lijken plausibel en geven geen reden tot verdere actie.
De rood oplichtende cellen worden veroorzaakt door de dubbele levering in het
vierde kwartaal van 2021.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
De waarden van indicator Q11 lijken plausibel en geven geen reden tot verdere actie.
Tijdens de herijkingsperiode blijft het aandeel kilometers gemaakt met kaartnummers
die niet zijn geleverd door DUO/RSR laag, tussen de 0,12% en 0,05%. Er zijn geen
criteria opgesteld voor deze indicatoren. Rode cellen geven een afwijking aan, ook al
gaat dit om verwaarloosbare aantallen of afwijkingen in de gewenste richting.

10.5.3

Indicator Q12
Indicator Q12 is een nieuwe indicator, die verder ingaat op de koppeling van de
transacties geleverd door Translink en de data geleverd door DUO/RSR met een
uitsplitsing van de kaarten met geregistreerd reisgedrag naar wel of geen
studieniveau bekend, wel of geen reisrecht en wel of geen 9+ dagen bezit. Hiervoor
worden zes combinaties onderscheiden:

48

Reisrecht:
Studieniveau:
Bezit

Kaarttype:

ja

ja

nee

HO / MBO / MBO 18-

onbekend

onbekend

>= 9 dagen

Week / weekend

a

c

e

< 9 dagen

Week / weekend

b

d

f

Voor elke cel wordt bepaald:
1. Het aantal unieke kaarten. Dit is vergelijkbaar met indicator Q10, alleen nu
op basis van de indeling in bovenstaande zes cellen.
2. Het aantal unieke kaarten waarop in een bepaalde maand reisgedrag is
gemeten (en vervolgens gemiddeld over een kwartaal)
3. Het percentage unieke kaarten met reisgedrag t.o.v. alle unieke kaarten (i.e.
aantal bij (2) gedeeld door aantal bij (1)
4. Het aantal gereisde kilometers
5. Het aantal gereisde kilometers per unieke kaart (i.e. aantal bij (4) gedeeld
door aantal bij (1)
6. Het aantal gereisde kilometers per unieke kaart met reisgedrag (i.e. aantal bij
(4) gedeeld door aantal bij (2)
Er zijn geen criteria voor deze indicatoren opgesteld.
Het aantal unieke kaarten

Het aantal unieke kaarten waarop in een bepaalde maand reisgedrag is gemeten

Het percentage unieke kaarten met reisgedrag t.o.v. alle unieke kaarten

49

Het aantal gereisde kilometers

Het aantal gereisde kilometers per unieke kaart

Het aantal gereisde kilometers per unieke kaart met reisgedrag

Bevindingen eerste en tweede onderzoeksperiode (juli 2021 t/m juni 2022)
Er zijn geen opvallende punten in de tabellen gevonden. Een vergelijking met een
eerdere periode is niet mogelijk doordat destijds de data niet op dit aggregatieniveau
bewaard zijn.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Er zijn geen opvallende punten in de tabellen gevonden.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Er zijn geen opvallende punten in de tabellen gevonden.

10.6

Stap 6 – Optellen afstanden per cel en delen door aantal
studenten
Stap 6 bevat één set indicatoren, Q13, waarmee de kenmerken van studenten worden
gemonitord. Voorheen was dit indicator Q12, maar omdat er een nieuwe indicator
Q12 is tussengevoegd, is deze hernummerd naar Q13.

10.6.1

Indicator Q13
De opzet van indicator Q13 is gelijk aan die van Q10 over de kaarten zoals geleverd
door DUO, met het verschil dat ook aantallen studenten zonder kaart zijn opgenomen
in Q13.
50

Indicator Q13.a t/m f: indicator die per kwartaal en per cel aangeeft wat het
percentage is van het aantal studenten, met reisrecht en 9+ dagen bezit, in
vergelijking met hetzelfde kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q13.g t/m p: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is
van het aantal studenten, per combinatie van studieniveau, kaarttype, reisrecht
en 9+ dagen bezit, die niet in de standaard cellen vallen, in vergelijking met
hetzelfde kwartaal in het vorige jaar.
Indicator Q13.q en r: indicator die per kwartaal aangeeft wat het percentage is
van het aantal studenten met reisrecht zonder kaart, voor bekend studieniveau
(q) en zonder bekend studieniveau (r), in vergelijking met hetzelfde kwartaal in
het vorige jaar.
Criterium: indicator Q13.a t/m r moet tussen 90% en 110% liggen
De criteria worden alleen toegepast op kaartsoorten met een minimumaantal
van 5.000 kaarten in de monitoringsperiode, omdat relatieve afwijkingen op
kleinere aantallen weinig zeggen over de kwaliteit.

We presenteren de absolute aantallen en de ontwikkeling per categorie ten opzichte
van de vorige herijking.
De resultaten voor deze indicator zijn:

Bevindingen eerste en tweede onderzoeksperiode (juli 2021 t/m juni 2022)
Het aantal studenten is toegenomen ten opzichte van de vorige herijking en die
51

toename zit vooral in HO studenten met een weekkaart.
In oktober 2021 lijken in de levering van DUO de studenten met onbekend
studieniveau dubbel geleverd te zijn. Hierdoor voldoen meerdere indicatoren niet aan
de criteria. De dubbele records zijn verwijderd, dus dit heeft verder geen gevolgen
voor de verwerking.
Er zit een toename in het aantal studenten met een onbekend studieniveau en 9+
dagen bezit, zowel voor studenten met reisrecht als zonder reisrecht. Dit is nu geen
reden voor actie, maar wel iets om in de gaten te blijven houden.
Het aantal studenten zonder kaart blijft redelijk stabiel in vergelijking met de vorige
herijking. Wel is het studieniveau voor studenten zonder kaart vaker onbekend, wat
zorgt voor een verschuiving tussen indicatoren Q13.q en Q13.r.
Bevindingen derde onderzoeksperiode (juli t/m december 2022)
Er zijn geen opvallende punten in de tabellen gevonden.
Bevindingen vierde onderzoeksperiode (juli 2022 t/m juni 2023)
Er zijn geen opvallende punten in de tabellen gevonden.

52

11

Bijlage 2: Indeling
vervoerscategorieën
Er zijn vier vervoerscategorieën in het herijkingsonderzoek studentenreisproduct
2021-2023: gereisde kilometers per trein worden toegewezen aan NS of VRS, gereisde
kilometers per bus/tram/metro of boot worden toegewezen aan VSS of VSV. Om de
gereisde kilometers aan de juiste vervoerscategorie te kunnen toewijzen, is het
noodzakelijk om de regels die hiervoor gehanteerd worden, vast te leggen. Hieronder
de regels die zijn gehanteerd in het herijkingsonderzoek studentenreisproduct 20212023.

11.1

Treinvervoer
Alle treinvervoer dat niet NS is, hoort bij VRS. In deze publieksversie wordt alle
treinvervoer geschaard onder de vervoerscategorie ‘trein’.

11.2

Bus/tram/metro/boot vervoer
Tot VSV wordt gerekend:
Alle bus/tram/metro/boot reizigerskilometers gemaakt op de volgende lijnen:


Amsterdam en omgeving: alle lijnen gereden door GVB



Rotterdam en omgeving: alle lijnen gereden door RET



Den Haag en omgeving: alle lijnen gereden door HTM



Concessie Tram en bus regio Utrecht (stad Utrecht): de lijnen/lijndelen
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 24, 27, 28, 29, 30, 31, 38, 55, 73,
122, 127, Regiotram Utrecht (routedeel Utrecht CS – Utrecht
Sciencepark)



Concessie Arnhem Nijmegen (stad Nijmegen): de lijnen/lijndelen 2,
3, 4, 5, 6, 8, 10, 11, 12, 13, 14 (routedeel Nijmegen CS - Nijmegen,
Kanunnik Mijllinckstraat), 15, 33 (50%), 58 (NIAG-lijn, ook wel
aangeduid als SB58), 83 (routedeel Nijmegen CS - Heumen,
Molenhoek Rijksweg), 125, 300 (67%), 331 (routedeel Nijmegen CS
– Nijmegen, Weezenhof). 561, 562, 563, 564, 565, 568, 569



Concessie Drechtsteden Molenlanden Gorinchem (stad Dordrecht):
De lijnen/lijndelen 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 13, 14



Concessie Limburg (stad Maastricht): de lijnen/lijndelen 1, 2, 3, 4,
5, 6, 7, 8, 9, 10.

Tot VSS wordt gerekend:

Alle overige bus/tram/metro/boot reizigerskilometers.

53