Analyse van 64 EGEM-i realisatieplannen van de invoering van de diverse e-overheidsprogramma’s

(1)

Dit rapport is geschreven in opdracht van M&I/Partnersbv door J.S. Waninge van de Rijks-universiteit Groningen.

Wageningen, 30 januari 2009

Analyse van 64 EGEM-i realisatieplannen

van de invoering van de diverse

(2)

Voorwoord

Dit rapport vormt de basis voor het afronden van mijn studie Business & ICT aan de Rijks-universiteit Groningen. Voor de invulling van de praktische kant van dit rapport heb ik van M&I/Partners de mogelijkheid gekregen om in opdracht van Stichting ICTU onderzoek te doen naar de kosten van e-overheid. Ik wil M&I/Partners bedanken voor de kans die zij mij hebben geboden.

Voor zowel de begeleiding vanuit de Rijksuniversiteit Groningen als M&I/Partners wil ik Prof. dr. E.W. Berghout heel erg bedanken voor de tijd en inspanning. Met behulp van mo-derne communicatiemiddelen heeft hij mij voorzien van zeer nuttige adviezen.

(3)

Managementsamenvatting

In deze studie is e-overheid gedefinieerd als het gebruik van technologie ter verbetering van de toegang tot en efficiënt leveren van overheidsinformatie en diensten aan burgers en bedrijven. De Europese Unie erkent het belang van e-overheid en heeft de pilots Diensten-richtlijn en Inspire opgestart. De Nederlandse invoering van e-overheid gaat minder snel dan verwacht. In het adviesrapport van de commissie Wallage-Postman zijn de afspraken de Verklaring herbevestigd en hebben gemeenten ondersteuning gekregen.

In het kader van de verklaring: “Betere dienstverlening, minder administratieve lasten met de elektronische overheid”, hebben gemeenten EGEM-i realisatieplannen ontwikkeld. In dit rapport worden de eerste 64 realisatieplannen onderzocht. Hierbij worden de volgende onderdelen onderscheiden:

1. Het inventariseren en toetsen van de bruikbaarheid van de gegevens uit de realisa-tieplannen.

2. Het analyseren van de gegevens.

3. Het definiëren van beleidsadviezen op basis van deze studie.

Ten aanzien van punt één is het met behulp van het EGEM-i budgetmodel mogelijk om de realisatieplannen te vergelijken. Onderlinge verschillen in de detaillering van de kostenbe-grotingen zijn inzichtelijk gemaakt door het meten van de compleetheid van de financiële paragraaf van het realisatieplan.

Ten aanzien van punt twee komen uit de analyse grote onderlinge kostenverschillen naar voren bij gemeenten tot ongeveer 40.000 inwoners. Deze verschillen kunnen oplopen tot een factor 5 per inwoner. Boven de 40.000 inwoners nemen deze verschillen af. Tevens worden er schaalvoordelen gemeten. In de range van 15.000 tot 100.000 inwoners dalen de kosten naarmate gemeenten groter worden. Daarnaast blijkt de volledigheid van de realisa-tieplannen invloed te hebben op het kostenniveau. Naarmate de rapportage vollediger is, worden hogere kosten geschat. De grootte van de gemeente heeft hier geen invloed op. Wij concluderen hieruit, dat sommige gemeenten de omvang van de e-overheidsprogramma’s waarschijnlijk hebben onderschat.

Ten aanzien van punt drie worden op basis van deze studie, de volgende adviezen geformu-leerd.

Vooral gemeenten die nu nog een globale schatting hebben gemaakt, krijgen bij de realisa-tie wellicht te maken met hogere onverwachte kosten. Het lijkt verstandig het budget nog-maals door te lichten met een EGEM-i adviseur om te onderzoeken of alle kosten daadwer-kelijk zijn meegenomen.

Door schaalvoordelen hebben grotere gemeenten per inwoner een lager kostenniveau dan kleinere gemeenten. Door samenwerkingsverbanden aan te gaan kunnen kleinere gemeen-ten ook schaalvoordelen creëren. Dit lijkt vooral interessant voor gemeengemeen-ten met minder dan 15.000 inwoners. Het verdient aanbeveling om nader onderzoek te verrichten naar de schaalvoordelen bij samenwerking en hoe een dergelijke samenwerking kan worden gesti-muleerd.

(4)

(5)

Inhoudsopgave

Managementsamenvatting 2 Inhoudsopgave 5 1 Inleiding 7 1.1 Aanleiding 7 1.2 Doelstelling 7 1.3 Onderzoeksmethode 8 1.4 Context 8

1.5 Structuur van deze rapportage 9

2 Literatuuronderzoek 10

2.1 Definitie 10

2.2 Beleid 10

2.3 Kostenbaten analyses 11

3 Beschikbare gegevens 15

3.1 Het EGEM-i budgetmodel 15

3.2 Beoordeling van de volledigheid van de financiële paragraaf 16

3.3 Beschikbare realisatieplannen 16

4 Analyse van de realisatieplannen 17

4.1 Gemiddelden 17

4.2 Schaalvoordelen 20

4.3 Volledigheid realisatieplan op het economisch onderdeel 22

4.4 Analyse van de samenwerkingsverbanden 24

4.5 Geografische verschillen 24

5 Kostenvoorspellingen 26

5.1 Incidentele kosten per inwoner 26

5.2 Structurele kosten per inwoner 27

6 Conclusies en aanbevelingen 28

Literatuurlijst 31

Bijlage A: De verklaring 32

Bijlage B: Budgetmodel 40

Bijlage C: Beschrijvende statistieken 43

(6)

Bijlage E: Verbanden kosten per inwoner na correctie 50

Bijlage F: Frequentietabel compleetheid budgetrapport 51

Bijlage G: Verbanden compleetheid budget-rapport 52

(7)

1 Inleiding

In dit rapport worden de financiële gegevens van de eerste 64 EGEM-i realisatieplannen (hierna realisatieplannen genoemd), van gemeenten in Nederland vergeleken. Deze realisa-tieplannen bevatten onder andere informatie over de te verwachten kosten ten aanzien van de diverse e-overheidsprogramma’s. Door deze verwachtingen met elkaar te vergelijken worden ratio’s berekend. Gemeenten kunnen op basis van deze ratio’s zichzelf vergelijken met de andere gemeenten. Hierdoor kunnen de financiële consequenties van beleidsafwe-gingen veel beter inzichtelijk worden gemaakt.

1.1 Aanleiding

Er zijn in het verleden veel rapporten verschenen over de kosten die de overheidsinitiatie-ven met zich meebrengen. Deze rapporten geoverheidsinitiatie-ven een onderbouwing ten behoeve van de rijksagenda Elektronische Overheid (ELO-agenda). Echter, gemeenten hebben behoefte aan een concreet overzicht van de kosten van de e-overheidsinitiatieven. Dit is voor de Stichting ICTU aanleiding geweest om samen met M&I/Partners een kostenmodel te ontwikkelen. Met behulp van EGEM-i adviseurs hebben gemeenten realisatieplannen geschreven, waarin onder andere de verwachte kosten en de interne en/of externe personele inzet worden beschre-ven. Verder bevatten de realisatieplannen procesbeschrijvingen van de huidige en gewenste situatie. Een vergelijking van de realisatieplannen biedt een goede mogelijkheid om de voortgang van gemeenten ten aanzien van de diverse e-overheidsprogramma’s inzichtelijk te maken. Deze vergelijking is geïnitieerd door de Stichting ICTU op verzoek van een groot aantal e-adviseurs die een dringende behoefte hadden aan meer inzicht in de kosten van de diverse e-overheidsprogramma’s.

1.2 Doelstelling

Nederland is niet het enige land dat investeert in e-overheidsprogramma’s. In Europees verband zijn beleidsrapporten geschreven hoe individuele lidstaten om moeten gaan met e-overheid. Deze Europese lidstaten en eventueel andere landen hebben wellicht andere be-slissingsmethoden gebruikt dan Nederland. Het is van belang om dieper in te gaan op het beleid en relevante beslissingsmethoden te onderzoeken.

In het kader van de Nederlandse e-overheidsinitiatieven is de doelstelling van dit rapport het ontwikkelen van ratio’s op basis waarvan gemeenten zichzelf kunnen vergelijken met andere gemeenten. Hierdoor kunnen de financiële consequenties van beleidsafwegingen veel beter inzichtelijk worden gemaakt.

De ratio’s worden berekend op basis van het analyseren van de beschikbare realisatieplan-nen, met de nadruk op het economische aspect van de invoering van de diverse e-overheidsprogramma’s. Onderzocht wordt wat verschillen en overeenkomsten zijn, wat er wordt uitgevoerd, hoe dit wordt uitgevoerd en in welke volgorde. Er wordt zoveel mogelijk geprobeerd om relevante ratio’s te ontwikkelen, zoals kosten per inwoner, kosten per spe-cifiek dossier, kosten per spespe-cifieke aanvraag en kosten per plateaustap (1 naar 2, of 2 naar 3). Ten aanzien van dit onderzoek worden de volgende deelvragen onderscheiden:

1. Welke realisatieplannen zijn er beschikbaar en zijn geschikt om in het onderzoek mee genomen te worden?

2. Welke onderdelen van deze realisatieplannen zijn er op vergelijkbare wijze be-schreven?

3. Welke gemiddelden kunnen hieruit afgeleid worden?

(8)

6. Welke beleidsadviezen kunnen op basis van dit onderzoek worden gedefinieerd?

1.3 Onderzoeksmethode

Dit onderzoek omvat de eerste 64 realisatieplannen. De financiële paragraaf van deze plan-nen is aan de hand van het budgetmodel e-overheid vergelijkbaar gemaakt en daarna zijn de gegevens met behulp van het pakket SPSS geanalyseerd.

1.4 Context

1.4.1 Stichting ICTU

De Stichting ICTU is een stichting van en voor overheden. ICTU werd in 2001 opgericht door het ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties en de Vereniging voor Neder-landse Gemeenten. ICTU werkt in opdracht van overheden aan ICT-vraagstukken met een generiek karakter. Het doel van ICTU is de overheidsdoelstellingen op ICT-gebied optimaal te realiseren door samenwerking tussen overheden. Daarbij beweegt ICTU zich tussen be-leidsontwikkeling en uitvoering. Beleid wordt hier omgezet in concrete projecten. Hierbij gaat het om taken die gewoonlijk tot het domein van de overheid behoren.

1.4.2 EGEM i-teams

De onderdelen EGEM en i-teams maken deel uit van de Stichting ICTU. Het programma EGEM ondersteunt gemeenten, die hun dienstverlening aan burgers en bedrijven willen ver-beteren. Dit wordt bereikt door samen met gemeenten en anderen referentiemodellen en standaarden te ontwikkelen, door kennis te delen en overzicht te bieden in alle ontwikke-lingen binnen e-overheid die voor gemeenten relevant zijn.

Het programma i-teams is ontstaan naar aanleiding van de Overhedenverklaring van april 2006. Behalve aan gemeenten biedt i-teams ook ondersteuning bij de invoering van de e-overheid aan provincies en waterschappen.

Binnen het programma i-teams, bieden teams van consultants gemeenten professionele ondersteuning op maat. Zo helpen i-teams gemeenten snel inzicht te krijgen in de samen-hang van de verschillende e-overheidsonderdelen. Het resultaat van de samenwerking zijn bestuurlijk geaccordeerde realisatieplannen.

1.4.3 M&I/Partners

M&I/Partners is een onafhankelijk organisatieadviesbureau met ongeveer 60 adviseurs dat diensten verleent op het raakvlak van management, beleid en ICT. M&I/Partners staat voor vernieuwing en kwaliteit bij de aanpak van ICT-vraagstukken. Deze variëren van strategie-ontwikkeling, marktonderzoek en organisatieadvies tot advisering over technische invulling en implementatiemanagement. Bestuurlijke, organisatorische, bedrijfseconomische en technische aspecten worden hierbij in samenhang beschouwd.

M&I/Partners heeft veel advieservaring op het gebied van IT-economics (kosten en baten van ICT) bij de overheid. Zo is een aantal jaren geleden het initiatief genomen tot de ICT Benchmark Gemeenten. Inmiddels loopt de 4e ronde (de ICT Benchmark Gemeenten 2008 over boekjaar 2007) met een 16-tal, bijna allemaal 100.000+, gemeenten (zie ook www.ictbenchmark.nl). Naast de ICT-sectorbenchmark voor gemeenten voert M&I/Partners deze ook uit voor woningcorporaties en ziekenhuizen.

(9)

e-overheid en de bijbehorende handleiding. In dat kader heeft M&I/Partners 92 propositie-plannen van gemeenten geanalyseerd om de kosten van het e-overheidsprogramma te schatten en het budgetmodel voor de realisatieplannen te ontwerpen.

1.5 Structuur van deze rapportage

(10)

2 Literatuuronderzoek

E-overheid speelt een belangrijke rol. Dit komt mede door de technologische verbeteringen van de afgelopen jaren. Gemeenten zijn voor burgers het dichtstbijzijnde aanspreekpunt en hebben veel te winnen bij de inzet van ICT op het gebied van communicatie, dienstverle-ning en democratie.

2.1 Definitie

In de literatuur is veel geschreven over e-overheid. Daaruit blijkt dat het heel moeilijk is om een universele definitie te geven van e-overheid. Hierover bestaat namelijk geen een-duidige opvatting (Halchin 2004), met name onder gemeenten bestaan verschillende defini-ties (Cascadis 2006). Zo is voor de ene gemeente het downloaden van pdf documenten het maximaal haalbare, terwijl een andere gemeente een geïntegreerd front-, mid- en backof-fice een geslaagde e-overheid vindt. Door het ontbreken van een standaarddefinitie is het moeilijk te bepalen wat e-overheid precies inhoudt. Veel definities zijn gebaseerd op de doelstelling van de activiteit (bijvoorbeeld informatieoverdracht), in plaats specifiek te kijken naar de gebruikte technologie, aanbieder van de dienst of service of de activiteiten van de betrokken partijen. Hierdoor zijn sommige definities van e-overheid heel algemeen en gaan niet dieper in op de specifieke situatie (Torres, Pina et al. 2005).

Om de lading van de term e-overheid voldoende te dekken, worden hieronder een aantal definities toegelicht. E-overheid wordt gedefinieerd als “het gebruik van internet door de overheid om informatie en diensten aan burgers te leveren” (UN 2002). Naast internet kun-nen ook ICT middelen als “database, netwerken, discussie support, multimedia en persoon-lijke identificatie technologieën” worden ingezet (Jaeger 2003). Brown en Burdney (2001) definiëren e-overheid als het gebruik van technologie, voornamelijk Web-based applicaties, ter verbetering van de toegang tot overheidsinformatie en diensten. Deze interactie kan plaatsvinden met andere overheidsorganisaties (G2G), bedrijven (G2B) en burgers (G2C). In deze studie wordt e-overheid gedefinieerd als het gebruik van technologie ter verbete-ring van de toegang tot en efficiënt leveren van overheidsinformatie en diensten aan bur-gers en bedrijven. Onder de overheid worden alle overheidsinstanties verstaan maar in dit rapport ligt de focus op gemeenten. Om de invoering van e-overheidsprogramma’s in goede banen te leiden kunnen gemeenten zich richten tot de Stichting ICTU. Deze ondersteuning is zeer gewenst aangezien falende e-overheidsinitiatieven leiden tot enorme kosten voor de samenleving (Gauld, R., et al 2006).

2.2 Beleid

(11)

is vastgelegd dat buitenlandse bedrijven alle formaliteiten met lidstaten via een digitaal loket kunnen afhandelen. Deze richtlijn is voornamelijk gericht op gemeenten. Ook de Ne-derlandse bedrijven moeten toegang krijgen tot een bedrijvenloket waarop gemeenten worden aangesloten. Dat loket moet voor eind 2009 zijn gerealiseerd. Inspire, de Europese geo-informatie infrastructuur voor milieu, zal begin 2010 beschikbaar zijn voor het publiek. Ook deze richtlijn heeft grote impact op de gemeenten aangezien zij bronhouder zijn van diverse geosystemen. Door deels dwingende karakter van de richtlijnen hebben nationale overheden een kader en richting op het gebied van e-overheid. Daarnaast kan elk lidstaat meeliften op Europees ontwikkelde oplossingen.

Ondanks het aangereikte kader van de EU blijken de vorderingen in Nederland op het ge-bied van e-overheid moeizaam te verlopen. Dat blijkt wel uit het advies van de Commissie Wallage-Postma (Wallage 2007). In november 2007 constateerde deze commissie bij Neder-landse gemeenten een gebrek aan gevoel van urgentie. Zij benadrukte in het adviesrapport het belang van een betere dienstverlening en herbevestigde de afspraken over de financie-ring van e-overheid, die zijn gemaakt in de Verklafinancie-ring van 18 april 2006 (Pechtold 2006). Deze intentieverklaring “Betere dienstverlening, minder administratieve lasten met de elektronische overheid” is ondertekend door de minister van Bestuurlijke Vernieuwing en Koninkrijksrelaties, de voorzitters van VNG, IPO en de Unie van Waterscahppen. Met het ondertekenen van deze verklaring committeerden gemeenten, provincies, waterschappen en rijk zich aan het verbeteren van dienstverlening aan burgers en bedrijven en het berei-ken van de geplande administratieve lastenverlichting door de inzet van ICT-oplossingen. Een gevolg hiervan was o.a. de oprichting van het programma EGEM i-teams, dat gemeen-ten, provincies en waterschappen ondersteunt bij de invoering van ICT-toepassingen en elektronische dienstverlening.

In de intentieverklaring en de aanvullingen van de commissie Wallage-Postma is bepaald welke basisvoorzieningen onderdeel uitmaken van de gezamenlijke basisinfrastructuur e-overheid. Hierbij is vanuit het perspectief van burgers en bedrijven geredeneerd. Dit houdt onder andere in dat de overheid gemeenten in staat stelt voor burgers en bedrijven een “poort” te zijn voor de overheid. In de gefaseerde invoering van de basisvoorzieningen heeft EGEM, 26 voorhoedegemeenten geselecteerd die de samenwerking en kennisdeling op het gebied van transparantie, dienstverlening en innovatie van bedrijfsprocessen bevor-derd. In eerste instantie fungeerden deze 26 gemeenten als proeftuin voor nieuwe ontwik-kelingen. Inmiddels is de scope van deze voorhoedegemeenten gewijzigd en denken zij mee over welke richting deze nieuwe ontwikkelingen zich zouden moeten bewegen. De ervarin-gen die zij hebben opgedaan vormen een basis voor gemeenten die het voorbeeld van deze voorhoedegemeenten willen volgen.

Naast het coördineren van de voorhoedegemeenten speelt EGEM ook een belangrijke rol in de gezamenlijke aanbestedingen van het Mid-office door gemeenten. EGEM heeft samen met een aantal gemeenten een modelbestek, onder de naam ANDEZ, opgesteld die goed aansluit bij de standaarden van EGEM. De letters ANDEZ staan voor de eerste letters van de gemeenten die meededen aan deze aanbesteding: Alphen a/d Rijn, Nieuwegein, Delft, Ede en Zoetermeer. Na ANDEZ zijn er soortgelijke gezamenlijke aanbestedingen geweest: ANDEZ-2 en ANDEZ-3 (GovUnited).

2.3 Kostenbaten analyses

(12)

niet-economische redenen: Key Performance Indicators (KPI), Benchmarking en Capacity Check. Kostenbaten analyses worden daardoor niet altijd uitgevoerd. Een aantal landen hebben achteraf alsnog een analyse uitgevoerd waaruit bleek dat er kostenvoordelen en efficiencyverbeteringen zijn behaald. In Nederland moeten de gemeenten de e-overheidsprojecten zelf financieren. Dit houdt in dat zij gebruik maken van methoden om de kosten en opbrengsten van e-overheidsprojecten te identificeren en categoriseren. Rele-vante methoden zijn onder andere: Break-even analysis (BA), Cost-Benefit analysis (CBA), Initial Rate of Return (IRR), Net Present Value (NPV), Return On Investment (ROI) en Value Assessment Methods (VA). In onderstaande figuur is een overzicht gegeven van een aantal landen die een evaluatie hebben gedaan en gebruik hebben gemaakt van zowel niet econo-mische methoden en econoecono-mische methoden.

Country Active in e-government evaluation Non-financial as-sessment methods Financial

asses-sment methods Source

Australia Yes KPI NPV, ROI, VA NOIE (2003)

Austria Yes Benchmarking Federal

Chancel-lery (2004)

Canada Yes Capacity check VA OECD (2002)

Czech

Repu-blic Yes Benchmarking e-Czech (2004)

Denmark Yes NPV

E-Government Workgroup of the Directors General (2002)

Finland Yes KPI CBA OECD (2003)

Germany Yes KPI

Information Socie-ty Germany 2006 (2003)

Italy Yes CBA E-mail reply for

this study

New Zealand Yes KPI NPV, Financial

analysis

States Services Commission (2003)

Poland Yes KPI ePoland (2003)

United

King-dom Yes Benchmarking BA, NPV, CBA OGC (2003)

United States Yes KPI ROI, NPV, CBA,

IRR, VA IAB (2003) Figuur 2.1: Type methoden door landen gebruikt (OECD 2006)

(13)

Een andere belangrijke methode voor e-overheidsprojecten is de cost-benefit analyses (CBA). In Nederland is deze methode onder andere in 1999-2000 gebruikt voor het groot-schalige onderzoeksprogramma “Economic Effects of Infrastructure”(OEEI).De analyse ver-gelijkt de kosten van de voorbereiding, implementatie en algemene projectkosten versus de verwachte voordelen die gedisconteerd zijn met eventuele risico’s. Dit houdt in dat de me-thode uit drie hoofdelementen bestaat:

1. Kosten:

• Voorbereidingskosten • Implementatiekosten • Operationele kosten 2. Voordelen:

• Voordelen voor overheidsinstanties • Voordelen voor burgers en bedrijven • Algemene en wederzijdse voordelen 3. Risico’s: • Politieke risico’s • Organisatorische risico’s • Gebruikers risico’s • Technologische risico’s • Leverancier risico’s • Uitvoering risico’s

Met name voor grote e-overheidsprojecten geldt dat zij gepaard gaan met grote risico’s die onder andere betrekking hebben op de onzekerheid over toekomstige ontwikkelingen en effecten. Door gebruik te maken van CBA krijgen de risico’s veel aandacht bij de uiteinde-lijke besluitvorming (figuur 2).

Figuur 2.2: CBA als deel van de besluitvorming (Eijgenraam et al., 2000)

(14)

(15)

3 Beschikbare gegevens

3.1 Het EGEM-i budgetmodel

De realisatieplannen worden vergeleken met behulp van het EGEM-i budgetmodel (hierna budgetmodel genoemd). Het budgetmodel maakt twee hoofdindelingen. De eerste hoofdin-deling is in front, mid- en backoffice. Binnen deze inhoofdin-deling kunnen informatiesystemen on-derscheiden worden, zoals DigiD en basisregistratie gebouwen. De tweede hoofdindeling bestaat uit de verschillende kostensoorten: organisatiekosten, personeelskosten en ICT- kosten. Per informatiesysteem kan worden bepaald in welke subcategorie, bijvoorbeeld personeelskosten van een mid-office applicatie, de investering (éénmalige kosten) of jaar-lijkse kosten (structurele kosten) vallen.

De volgende informatiesystemen worden in de drie offices onderscheiden. 1. Frontoffice.

• Content Management Systeem (inclusief webloket).

• Formulieren Engine (inclusief betaalkassa, beslisbomenmodule en producten en dienstencatalogus).

• Authentificatie Digitale identiteit (DigiD).

• Elektronische Nederlandse identiteitskaart (E-NIK). • Persoonlijke Internet Pagina (PIP).

• Geografisch Informatiesysteem. • Bedrijvenloket.

• Relatiebeheer.

2. Mid-office.

• Document Management Systeem (inclusief postregistratie en distributie). • Workflow Management Systeem.

• Business Process Management en Broker. • Gegevensmagazijn en datadistributie. • Zakenmagazijn.

• Omgevingsvergunning.

• Koppelingen tussen het frontoffice en mid-office. • Koppelingen tussen het mid-office en het backoffice. 3. Backoffice.

• koppeling Basisregistratie Adressen. • koppeling Basisregistratie Gebouwen.

• koppeling Basisregistratie Nieuw Handelsregister. • koppeling Basisregistratie Kadaster.

• koppeling Basisregistratie Topografie.

• koppeling Gemeentelijke basisadministratie Personen. • burger Service Nummer (BSN).

Het volledige budgetmodel is weergegeven in bijlage B.

Voor het onderzoek is er een vierde categorie aan de drie offices toegevoegd, te weten (4) algemene kosten. Deze rubriek omvat de kosten die niet zijn verdeeld naar één van de drie offices. Er is gekozen voor een additionele rubriek om een arbitraire toedeling van kosten naar de drie offices te voorkomen.

(16)

3.2 Beoordeling van de volledigheid van de financiële paragraaf

De diepgang van de verschillende realisatieplannen van de gemeenten is zeer verschillend. Er hebben nu eenmaal veel verschillende EGEM-i adviseurs meegewerkt, ieder met een an-dere achtergrond. Ook de tijd die gemeenten aan het realisatieplan hebben kunnen beste-den zal sterk verschillen. Daarnaast heeft het expertiseniveau van de gemeenten invloed gehad.

Behalve op de kosteninformatie, zijn de realisatieplannen onderling vergeleken op basis van een variabele, die volledigheid van het budgetrapport aangeeft. Deze variabele, “com-pleetheid budgetrapport” komt tot stand door middel van de aanwezigheid van negen crite-ria:

1. Totaaloverzicht: geeft het rapport een overzicht van de totale kosten?

2. Onderscheid offices: worden de kosten onderverdeeld in front, mid-, en backoffice? 3. Onderscheid kosten: zijn de verwachte kosten onderverdeeld in organisatiekosten,

proceskosten en ICT- kosten?

4. Incidenteel/structureel: wordt er onderscheid gemaakt tussen incidentele en struc-turele kosten?

5. Applicaties genoemd: zijn de aansluitingen op alle basisvoorzieningen genoemd? 6. Onderbouwing: zijn de kosten ook onderbouwd, bijvoorbeeld door een offerte of

een detailanalyse?

7. Afschrijvingen: worden de investeringen afgeschreven?

8. Jarenplan: zijn de kosten over meerdere jaren gebudgetteerd?

9. Personeelscapaciteit: is er een planning uitgewerkt van de noodzakelijke perso-neelscapaciteit?

Het eindoordeel is een optelsom van de aanwezige criteria. De minimale score is 0 en de maximale score is 9.

3.3 Beschikbare realisatieplannen

In totaal waren er 78 realisatieplannen beschikbaar. Acht realisatieplannen waren niet bruikbaar omdat de financiële paragraaf ontbrak. Van de overige 70 realisatieplannen wa-ren er zes realisatieplannen officieel nog niet goedgekeurd. Dit houdt in dat het totaal aan-tal meegenomen realisatieplannen uitkomt op 64. Vier van de 64 realisatieplannen betref-fen samenwerkingsverbanden. Deze samenwerkende gemeenten zijn meegenomen als één plan. Dit betreft één realisatieplan van drie samenwerkende gemeenten en drie plannen van vier samenwerkende gemeenten. In totaal zijn er dus 75 van alle 443 gemeenten in deze studie meegenomen.

(17)

4 Analyse van de realisatieplannen

In dit hoofdstuk worden de resultaten van deze studie geanalyseerd. In de eerste paragraaf worden de gemiddelden beschreven. Vervolgens wordt er in paragraaf 4.2 gekeken naar de schaalvoordelen. Daarna komt in paragraaf 4.3 de analyse van de compleetheid van de rea-lisatieplannen op het economisch onderdeel aan de orde. In paragraaf 4.4 worden de sa-menwerkingsverbanden geanalyseerd en in paragraaf 4.5 de geografische verschillen.

4.1 Gemiddelden

De gemiddelde gemeente verwacht € 909.109,- aan eenmalige kosten voor de invoering van de diverse e-overheidsprogramma’s en verwacht € 147.412,- per jaar aan structurele kos-ten. In figuur 4.1 zijn deze getallen te vinden in de rijen Totaal Incidenteel en Totaal Struc-tureel, onder de kolom Gemiddelde. Per gemeente zijn zowel de incidentele als structurele kosten per inwoner berekend. Het gemiddelde van alle gemeenten is € 33,66 per inwoner aan incidentele investeringskosten en € 6,39 aan structurele kosten. De standaarddeviaties zijn voor de incidentele kosten per inwoner € 24,62 en voor de structurele kosten per inwo-ner € 6,55. Deze standaarddeviaties zijn erg hoog. Dit geeft aan dat de spreiding groot is. De gemiddelde investeringskosten voor de frontoffice zijn € 196.213,- (€ 7,52 per inwoner). Voor de mid-office bedragen deze € 313.450,- (€ 10,67) en voor de backoffice € 279.305,- (€ 10,70 per inwoner). Daarnaast verwacht de gemiddelde gemeente nog € 284.943,- aan onverdeelde (algemene) kosten. Dit bedraagt € 11,02 per inwoner. De gemiddelde structu-rele kosten voor de frontoffice zijn € 52.945,- (€ 2,22 per inwoner). Voor de mid-office be-dragen deze kosten € 41.263,- (€ 1,73) en voor de backoffice € 40.761,- (€ 1,63 per inwo-ner). Daarnaast verwacht de gemiddelde gemeente nog € 102.417,- aan structurele onver-deelde (algemene) kosten. Dit komt neer op € 4,97 per inwoner. In figuur 4.1 zijn de basis-gegevens van de analyse weergegeven.

De compleetheid van de rapportages is gemiddeld 4,0. Eén gemeente scoort een 8 en twee gemeenten scoren 0. Bijna alle gemeenten hebben een duidelijk totaaloverzicht gepresen-teerd. Daarnaast heeft 2/3 van alle gemeenten rekening gehouden met zowel incidentele als structurele kosten. In de meeste rapportages ontbreken de afschrijvingen.

Minimum Maximum Gemiddelde Standaarddeviatie Aantal inwoners

6.298 107.716 31.569 Incidenteel per inwoner

€ 4,38 € 123,67 € 33,66 € 24,62 Structureel per inwoner _{€ 0,02} _{€ 31,74} _{€ 6,39} _{€ 6,55} Totaal incidenteel €117.078,- € 3.572.666,- € 909.109,- Frontoffice incidenteel _{€ 4.000,-} _{€ 967.000,-} _{€ 196.213,-} Midoffice incidenteel € 4.000,- € 1.218.000,- € 313.450,- Backoffice incidenteel _{€ 60.000,-} _{€ 1.271.000,-} _{€ 279.305,-} Algemeen incidenteel € 2.500,- € 1.852.674,- € 284.943,- Totaal structureel _{€ 1.000,-} _{€ 481.000,-} _{€ 147.412,-} Frontoffice structureel € 275,- € 177.000,- € 52.945,- Mid-office structureel _{€ 1.000,-} _{€ 150.000,-} _{€ 41.263,-} Backoffice structureel € 1.000,- € 227.500,- € 40.761,- Algemeen structureel _{€ 2.000,-} _{€ 252.500,-} _{€ 102.417,-} Compleetheid budgetrapport 0,0 8,0 4,0 1,9

Figuur 4.1 Beschrijvende statistieken

(18)

inwoners in deze studie komt doordat veel grote gemeenten ontbreken. De grootste ge-meente in deze studie heeft 107.716 inwoners (zie maximum aantal inwoners in figuur 4.1). De kleinste gemeente heeft 6.274 inwoners.

Wanneer er specifiek wordt gekeken naar de incidentele kosten, dan valt op dat er relatief minder wordt geïnvesteerd in het frontoffice. Dit beeld wordt duidelijker zodra de gegevens in een cirkeldiagram zijn geplaatst (figuur 4.2). Dit verschil wordt mede veroorzaakt, door-dat veel gemeenten in eerdere projecten al geïnvesteerd hebben in het verbeteren van de website en implementatie van content management systemen en deze kosten behoren tot de frontoffice kosten.

Figuur 4.2 Verdeling incidentele kosten

Figuur 4.3 Verdeling structurele kosten

(19)

te investeren in een compleet nieuwe infrastructuur, waarvan de kosten door ons niet spe-cifiek toe te wijzen zijn aan applicaties. Tevens is er structureel extra capaciteit nodig voor de gehele organisatie. Ook deze kosten zijn door ons niet specifiek toe te wijzen aan één applicatie.

Ten opzichte van de incidentele investeringskosten verwachten gemeenten gemiddeld on-geveer 19% per jaar uit te moeten geven aan structurele kosten. Deze verhouding is iets lager dan de ervaringscijfers van ECORYS. Volgens een onderzoek over kosten-batenanalyses in 2004 zijn de totale kosten van onderhoud en beheer van ICT 23% ten opzichte van de investeringskosten, terwijl onlangs door ECORYS ook 20% is gepubliceerd (bron: ECORYS (2004), Kosten-batenanalyse BGR en BRA). Dit onderzoek gaat echter over alle ICT-projecten van de overheid.

In de analyse van de realisatieplannen viel op dat de gemeenten meestal wel rekening hou-den met de licentiekosten, maar de beheerskosten buiten beschouwing laten. Deze kosten worden namelijk vaak opgevangen in het bestaande budget. Deze constatering in ogen-schouw nemend, zouden de werkelijke totaal te verwachten structurele kosten hoger kun-nen zijn.

Naast de verdeling van de kosten in offices is er een analyse van de verdeling in kostensoor-ten uitgevoerd. Het betreft hier de koskostensoor-tensoorkostensoor-ten die zijn gedefinieerd in het budgetmodel namelijk: organisatiekosten, proceskosten en ICT-kosten. Deze analyse is voor zowel de incidentele kosten als de structurele kosten gedaan. Per office is in figuur 4.4 af te lezen hoe hoog een bepaalde kostensoort is per inwoner. Rechts van het kolomdiagram is een cirkeldiagram geplaatst, waarin de totaalverhouding van de kostensoorten wordt weergege-ven.

Figuur 4.4 Verdeling kostensoorten

(20)

4.2 Schaalvoordelen

In deze paragraaf wordt gekeken of er sprake is van schaalvoordelen voor bijvoorbeeld gro-tere gemeenten of samenwerkingsverbanden.

De gemeenten zijn voor deze studie opgedeeld in zes grootteklassen op basis van het inwo-neraantal. In figuur 4.5 wordt een samenvatting gegeven van deze classificatie. Deze classi-ficatie is overgenomen uit een ICT-Trendrapport (bron: Een analyse en vergelijking van het I&A-budget met behulp van het ICT-Trendrapport 2004 van SGBO/VNG). Het gedetailleerde overzicht is opgenomen in bijlage C. In deze bijlage is tevens een verdeling van de kosten-soorten opgenomen per gemeenteklasse.

Gemeentegrootte Aantal cases Gemiddelde inwoners Incidenteel per inwoner Structureel per inwoner Totaal inciden-teel Totaal structureel < 10.000 4 7.821 € 57,46 € 13,77 € 430.938,- € 100.950,- 10.000 – 15.000 7 13.152 € 50,16 € 8,70 € 664.250,- € 115.451,- 15.000 – 25.000 18 19.094 € 31,78 € 6,50 € 613.843,- € 120.586,- 25.000 – 35.000 14 30.714 € 33,69 € 3,92 € 1.018.085,- € 119.107,- 35.000 – 50.000 13 42.003 € 28,51 € 5,45 € 1.210.443,- € 226.272,- > 50000 8 72.164 € 19,91 € 3,48 € 1.346.421,- € 224.140,-

Figuur 4.5 Samenvatting gemiddelden op basis van gemeentegrootten

In figuur 4.5 is te zien dat, naarmate de gemeenten groter worden, zowel de incidentele als de structurele kosten per inwoner dalen van gemiddeld € 57,46 per inwoner naar € 19,91 incidentele investeringskosten per inwoner. Voor de structurele kosten bedragen deze € 13,77 respectievelijk € 3,48 gemiddeld per inwoner. Dit schaalvoordeel is statistisch signi-ficant voor zowel de incidentele als de structurele kosten. De testgegevens staan vermeld in Bijlage D.

Hierbij dient wel te worden opgemerkt dat er maar één 100.000+ gemeenten in dit over-zicht zit. Wordt deze 100.000+ gemeente uit deze analyse weggelaten, dan blijft het schaalvoordeel overigens bestaan.

(21)

Figuur 4.6 Incidentele kosten per inwoner per gemeente

Figuur 4.7 Structurele kosten per inwoner per gemeente

(22)

In figuur 4.6 is te zien dat er een aantal punten zijn die sterk verschillen met de overige punten. Als deze extreme waarden uit de berekening van het schaalvoordeel worden weg-gelaten, dan blijft de correlatie significant. Ofwel, het schaalvoordeel wordt gelukkig niet veroorzaakt door enkele extreme waarden. De resultaten van deze berekening zijn terug te vinden in bijlage E. Verder blijkt dat de gemeenten blijkbaar niet zijn beïnvloed door een eerder genoemd vuistgetal van €50 per inwoner. Er zijn namelijk weinig gemeenten die op de € 50 per inwoner uitkomen.

4.3 Volledigheid realisatieplan op het economisch onderdeel

In paragraaf 3.2 is de variabele “compleetheid budgetrapport” geïntroduceerd. Met behulp van deze variabele worden de realisatieplannen beoordeeld op basis van negen criteria. Een hoge mate van compleetheid geeft aan dat de desbetreffende gemeente rekening heeft gehouden met relatief veel factoren. De totaalscore is een optelsom van alle aanwezige factoren (maximaal negen). Het gemiddelde cijfer is 4,0. Gemeenten hebben in hun realisa-tieplannen gemiddeld vier van de negen onderdelen opgenomen in de begroting. Relatief vaak hebben de gemeenten een totaaloverzicht opgenomen en onderscheid gemaakt tussen incidentele en structurele kosten. Het minste hebben de gemeenten rekening gehouden met afschrijvingen. De score voor ieder van de 9 onderdelen is weergegeven in bijlage F. De veronderstelling is dat gemeenten met een hogere score voor de compleetheid van hun rapport, dichter bij maximum score 9, een betrouwbaarder beeld hebben van de kosten, dan gemeenten met een lagere score. Door bijvoorbeeld wel rekening te houden met perso-nele inzet en afschrijvingen zullen gemeenten hogere kosten verwachten dan gemeenten die daar geen rekening mee houden. Deze samenhang, de positieve correlatie tussen de detaillering van de kostenbegroting en de totale kosten, is onderzocht en weergegeven in figuur 4.8 en figuur 4.9.

(23)

Figuur 4.9 Correlatie compleetheid rapport en de structurele kosten per inwoner

Deze correlatie is tevens getoetst op statistisch significantie. In bijlage G is terug te vinden dat voor de incidentele kosten per inwoner geldt, dat er een statistisch significante correla-tie bestaat van 0,432 met een p-waarde 0,0%. De statistische significante correlacorrela-tie van de structurele kosten is 0,316 met een p-waarde 3,2%.

De conclusie is dat gemeenten, die een financiële kostenbegroting op detailniveau hebben gemaakt, de verwachting hebben op hogere totaalkosten uit te komen ten opzichte van gemeenten die dit niet hebben gedaan. De gemeenten die alleen een globale schatting hebben gemaakt, maken een significant lagere schatting.

Deze lagere schatting wordt deels verklaard door het ontbreken van een personele capaci-teitsplanning. Gemeenten met een hogere compleetheidscore houden meer rekening met de inzet van zowel interne als externe capaciteit. Arbeid is duur, waardoor de incidentele kosten hoger zullen uitvallen wanneer men rekening houdt met deze kostenposten.

De andere positieve correlatie, structurele kosten en compleetheid rapport, is voornamelijk te wijten aan de aanwezigheid van kapitaallasten (bijvoorbeeld afschrijvingen). Daarnaast leidt een detaillering van de kosten in implementatie, hard- en software, licenties en oplei-ding tot de vermeloplei-ding van structurele kosten. Gemeenten, die in de begroting de kosten van een applicatie hebben gespecificeerd in bijvoorbeeld de licentie kosten (structureel) en aanschaf software (incidenteel), hebben daardoor hogere structurele kosten en een hogere mate van compleetheid.

(24)

Tevens is onderzocht of de variabele compleetheid rapport een betere verklaring geeft voor de dalende kosten voor grotere gemeenten, dan het inwoneraantal, maar dit is niet het geval. Het schaalvoordeel van de grotere gemeenten blijft bestaan, zie bijlage G.

4.4 Analyse van de samenwerkingsverbanden

In deze studie zijn vier samenwerkingsverbanden opgenomen die in totaal vijftien gemeen-ten vertegenwoordigen. Veelal zal deze samenwerking zijn ingegeven door kosgemeen-tenvoorde- kostenvoorde-len. Door te vergelijken of gemeenten die samenwerken ook daadwerkelijk lagere kosten hebben, kan worden bepaald of samenwerken loont.

De gemiddelde incidentele kosten per inwoner liggen bij samenwerkingsverbanden ongeveer € 15 per inwoner lager dan bij gemeenten die dat niet doen. Voor de structurele kosten blijkt het kostenvoordeel voor de samenwerkende gemeenten gemiddeld €3 per inwoner te zijn. De kostenbesparingen zijn respectievelijk 45% en 53% en de gemiddelden staan weer-gegeven in figuur 4.10.

Gemiddelde Incidenteel per inwoner Samenwerkingsverband

Zelfstandig

€ 18,89 € 34,64 Structureel per inwoner Samenwerkingsverband

Zelfstandig

€ 3,16 € 6,62

Figuur 4.10 Gemiddelde kosten van samenwerkingsverbanden t.o.v. zelfstandige ge-meenten

Het kostenvoordeel van samenwerken lijkt dus groot. Het verschil is niet toe te wijzen aan één bepaalde factor. De verwachting van de kostenreducties zijn in alle offices ongeveer evenredig verdeeld. Helaas zijn er te weinig cases om deze constatering te onderbouwen met statistische significantie. Wel is het zo, dat de samenwerkingsverbanden vooral kleine-re gemeenten betkleine-reft en dat het kostenvoordeel in de praktijk dus nog hoger zal zijn dan hier is berekend. De kleine gemeenten hebben namelijk gemiddeld hogere kosten dan de doorsnee gemeente, waarmee hier is vergeleken. De samenwerkingsverbanden in deze stu-die betreffen ook allemaal gemeenten met minder dan 15.000 inwoners, maar stu-die door de samenwerkingsverbanden in de categorie 50.000+ gemeenten vallen.

4.5 Geografische verschillen

In deze studie zijn de gemeenten verspreid over heel Nederland. Door deze gemeenten op basis van geografische ligging op te splitsen in een viertal gebieden kunnen eventuele geo-grafische verschillen worden onderzocht. Deze geogeo-grafische toewijzing is gebaseerd op de CBS definitie:

Noord : Groningen, Friesland en Drenthe. Oost : Overijssel, Gelderland en Flevoland.

West : Noord-Holland, Zuid-Holland, Utrecht en Zeeland. Zuid : Noord-Brabant en Limburg.

De resultaten op detailniveau zijn uitgewerkt in bijlage H. Figuur 4.11 en 4.12 geven een samenvatting weer van de gemiddelden.

Incidenteel per inwoner

(25)

Noord € 22,91 € 17,01 17 Oost € 30,55 € 14,87 20 West € 48,35 € 32,20 20 Zuid € 24,87 € 11,39 7 Totaal € 33,42 € 23,90 64

Figuur 4.11 Samenvatting incidentele kosten per inwoner per gebied Structureel per inwoner

Landgedeelte Gemiddelde Standaarddeviatie Aantal cases

Noord € 3,32 € 2,41 13

Oost € 5,78 € 3,18 16

West € 9,60 € 9,98 13

Zuid € 2,75 € 2,00 3

Totaal € 5,91 € 6,20 45

Figuur 4.12 Samenvatting structurele kosten per inwoner per gebied

Uit bovenstaande tabellen blijkt dat de gemeenten in het westen hogere kosten verwachten dan in de rest van Nederland. Daarnaast verwachten gemeenten in het noorden juist lagere kosten dan de rest van Nederland en het verschil tussen het westen het noorden is zelfs statistisch significant (bijlage I). De verklaring hiervoor is tweeledig.

De hogere kosten per inwoner in het westen zijn te verklaren door de grootte van de ge-meenten in deze studie. Het gemiddeld inwoneraantal van de gege-meenten in het westen ligt beduidend lager dan het landelijk gemiddelde, 22.050 ten opzichte van 31.229. In paragraaf 4.3 is geconcludeerd dat kleine gemeenten minder voordeel hebben van schaalvoordelen.

(26)

5 Kostenvoorspellingen

In dit hoofdstuk wordt gekeken in hoeverre bepaalde kosten een voorspellende waarde heb-ben. Als men deze waarde bij een gemeente weet, kan men ook andere waarden met vol-doende nauwkeurigheid schatten. Deze voorspellingen zijn gebaseerd op de 64 realisatie-plannen in deze studie en zijn niet representatief voor 100.000+ gemeenten.

5.1 Incidentele kosten per inwoner

In figuur 4.2 is de gemiddelde verdeling van de kosten over de verschillende offices zicht-baar. Dit is echter een gemiddelde van alle 64 gemeenten van deze studie. Per gemeente kan dit verschillen. Door dieper in te gaan op de totstandkoming van de incidentele kosten kan voor andere individuele gemeenten een schatting van de totale verwachte kosten wor-den gemaakt op basis van slechts één of enkele factor(en). Dit is voornamelijk interessant voor gemeenten, die alleen een schatting kunnen maken van één office en niet goed kunnen bepalen wat de totale kosten zullen zijn. Bijvoorbeeld: een gemeente schat de kosten van zijn frontoffice op €10 per inwoner. Vervolgens kan uit het model (figuur 5.1) aan de hand van deze inschatting de totale incidentele kosten per inwoner worden afgelezen, namelijk €50.

Een tweede voorbeeld: de gemeente heeft inzicht over de mid-office kosten per inwoner, deze zijn ongeveer € 25,-. De groene lijn van het mid-office kruist op het punt € 25,- met € 90,- (Totale incidentele kosten per inwoner). Dit houdt in dat een gemeente die € 25,- per inwoner gaat uitgeven aan het mid-office ongeveer € 90,- per inwoner besteedt aan het totale project.

Door de eerder geconstateerde hoge spreiding van de totale kosten per inwoner zijn de marges van de schattingen ook hoog. Bij de totstandkoming van dit model is rekening ge-houden met een betrouwbaarheidsinterval van 95%. Deze voorspellingen kunnen het beste worden gebruikt ter validatie.

(27)

5.2 Structurele kosten per inwoner

Naast de voorspelling van de incidentele kosten per inwoner kan er ook een voorspelling van de structurele kosten per inwoner worden gemaakt. Deze voorspelling is op basis van de incidentele kosten per inwoner. Een gemeente kan aan de hand van het model in figuur 5.2 aflezen hoe hoog de structurele kosten per inwoner zullen zijn, indien de incidentele kosten per inwoner bekend zijn. Hierbij moet rekening gehouden worden met een marge die in de rode lijn is aangegeven. Voorbeeld: Een gemeente heeft de verwachting dat de totale inci-dentele kosten ongeveer € 30,- per inwoner zullen zijn. Op basis van het model zullen de structurele kosten ongeveer €5,- per inwoner zijn. De marge waar de gemeente rekening mee moet houden is €2. De structurele kosten van deze gemeente zullen tussen de € 3,- en € 7,- per inwoner zijn.

(28)

6 Conclusies en aanbevelingen

In dit rapport is ingegaan op het europees beleid met betrekking tot e-overheid en waarin de Nederlandse beslissingsmethode verschilt met andere landen. In Nederland zijn beslis-singen genomen op basis van Breakeven Analysis. In deze analyses hebben Nederlandse ge-meenten onderzocht hoe lang het duurt voordat de investeringen zijn terugverdiend. Naast deze financiële beslissingsmethode blijken diverse andere landen besluiten hebben geno-men op basis van niet financiële beslissingsmethoden als Key Performance Indicators en Benchmarking.

Omdat Nederlandse gemeenten de investeringen zelf moeten bekostigen zijn de financiële paragrafen een onderdeel van het realisatieplan. Deze 64 realisatieplannen zijn geanaly-seerd, waaronder vier samenwerkingsverbanden, op het gebied van de kosten van e-overheid. De deelvragen die voorafgaand aan deze studie zijn gedefinieerd, worden hieron-der behandeld. Per deelvraag worden de bevindingen en conclusies weergegeven.

Welke realisatieplannen zijn er beschikbaar en zijn geschikt om in het onderzoek mee-genomen te worden?

In deze studie zijn de eerste 64 door de betreffende gemeenteraden goedgekeurde realisa-tieplannen beoordeeld. Deze realisarealisa-tieplannen betreffen 75 van de 443 gemeenten in Ne-derland.

Welke onderdelen van deze realisatieplannen zijn er op vergelijkbare wijze beschre-ven?

Ieder realisatieplan is uniek, maar de financiële paragrafen lijken goed vergelijkbaar. De rubriek Algemene Kosten is geïntroduceerd, omdat dit project niet voorzag in een nader overleg met gemeenten over de verdere verdeling van kosten. Kosten die buiten de rubrie-ken front, mid- en backoffice vielen, zijn in de rubriek algemene kosten geplaatst. Voor veel gemeenten zijn de e-overheidsinvesteringen aanleiding om ook andere ICT-investeringen te doen.

Welke gemiddelden kunnen hieruit afgeleid worden?

De gemiddelde incidentele investeringskosten per inwoner zijn € 33,66 en de gemiddelde structurele kosten per inwoner € 6,39 per jaar. De standaarddeviaties ten opzichte van de gemiddelden zijn relatief hoog wat aangeeft dat de spreiding groot is. De gemiddelde struc-turele kosten voor de frontoffice bedragen € 2,22 per inwoner, voor de mid-office € 1,73 per inwoner en voor de backoffice € 1,63 per inwoner. Daarnaast verwacht de gemiddelde gemeente nog € 4,97 per inwoner aan structurele onverdeelde (algemene) kosten.

Wat is de algemene en statistische kwaliteit van de gegevens?

Het gemiddeld aantal inwoners in deze studie is met 31.569 lager dan het landelijk gemid-delde van 37.000. Dit wordt veroorzaakt doordat er maar één gemeente met meer dan 100.000 inwoners in de dataset zit. De resultaten zijn dan ook representatief voor de groep gemeenten onder de 100.000 inwoners.

(29)

kosten. Ook het schaalvoordeel dat grotere gemeenten hebben ten opzichte van kleinere gemeenten blijkt statistisch significant.

Welke ratio’s kunnen hieruit afgeleid worden?

De structurele kosten zijn 19% van de incidentele kosten. De incidentele kosten zijn bijna gelijkwaardig verdeeld over de verschillende offices. Alleen in de frontoffice wordt relatief minder geïnvesteerd. Dit komt waarschijnlijk doordat gemeenten in het verleden al geïn-vesteerd hebben in onder andere websites en content management systemen.

Gemeenten, die slechts een globale schatting hebben gemaakt, maken een statistisch signi-ficante lagere schatting ten opzichte van gemeenten, die een gedetailleerde kostenbegro-ting hebben gemaakt. Door beter en gedetailleerder te kijken naar de te verwachten kosten zullen de gemeenten met een globale schatting waarschijnlijk op hogere kosten uitkomen. De kosten per inwoner nemen af naarmate gemeenten groter worden. Dit verband is statis-tisch significant. Deze financiële voordelen ontstaan door schaalvoordelen. Dit geldt voor zowel de incidentele kosten als de structurele kosten.

Gemeenten die samenwerken lijken een lager kostenniveau te hebben dan gemeenten die het project zelfstandig uitvoeren. Ook hier spelen schaalvoordelen een belangrijke rol. De samenwerkingsverbanden betreft uitsluitend gemeenten met minder dan 15.000 inwoners. Er zijn helaas te weinig cases om deze constatering te onderbouwen met statistische signifi-cantie.

Vervolgens is er geconstateerd dat gemeenten uit het westen van Nederland rekening hou-den met hogere kosten dan de rest van Nederland. De oorzaken zijn deels verklaarbaar door de drie samenwerkingsverbanden die opgenomen zijn in deze studie en de relatief kleine gemeenten in het westen.

Ten slotte kunnen gemeenten op basis van de modellen (figuur 4.1 en 4.2) een schatting maken van de verschillende kosten. Het betreft hier het gemiddelde van de 64 realisatie-plannen van deze studie en is niet helemaal representatief voor alle gemeenten. Het dient dan ook enkel ter indicatie.

Welke beleidsadviezen kunnen op basis van dit onderzoek worden gedefinieerd? Op basis van deze studie worden de volgende adviezen geformuleerd:

De gemeenten, die een globale schatting hebben gemaakt worden wellicht in de realisatie geconfronteerd met hogere onverwachte kosten. Het lijkt verstandig om het budget nog-maals door te lichten met een EGEM-i adviseur om te onderzoeken of alle kosten daadwer-kelijk zijn meegenomen. Een andere oplossing is aandacht besteden aan “begroten” in de opleiding van EGEM-i adviseurs en hiervoor expliciet aandacht te vragen aan de betreffende gemeenten.

(30)

(31)

Literatuurlijst

Brown, M., Brudney, J. L., Achieving advanced electronic government services: An exami-nation of obstacles and implications from an interexami-national perspective, National Public Management Research Conference, 2001

Berghout, E.W., Kruize, V.K., Budgetmodel voor invoering E-overheid, M&I/Partners, 2008 Cascadis, Rapport: Tussentijds rapport onderzoek 65%-norm bij gemeenten, 2006

Ellram, L. M., A taxonomy of total cost of ownership models, Journal of Business Logistics, 1994

Gauld, R., Goldfinch, S., Dangerous Enthusiasms. E-government, Computer Failure and Information System Development, Otago University, 2006

Halchin, L. E., Electronic government: Government capability and terrorist resource, Gov-ernment Information Quarterly, 2004

Jaeger, P. T., The endless wire: e-government as global phenomenon., Government Infor-mation Quarterly, 2003

Kertesz, S., Cost-Benefit Analysis of e-Government Investments, Harvard University, 2003 Mulder, E., Gemeenten, Europa en de e-overheid, B&G, 2008

Pechtold, A., Franssen, J., Deetman, W.J., Schaap, S., Rapport: Betere dienstverlening, minder administratieve lasten met de elektronische overheid, 2006

Torres, L., Pina, V., E-government developments on delivering public services among EU cities, Government Information Quarterly, 2005

(32)

Bijlage A: De verklaring

(33)

(34)

(35)

(36)

(37)

(38)

(39)

(40)

(41)

(42)

(43)

___________________________________________________________________________________________________

Bijlage C: Beschrijvende statistieken

Gemeenten met <10.000 inwoners

Minimum Maximum Gemiddelde Standaarddeviatie Aantal inwoners

6.298 9.487 7.822 Incidenteel per inwoner

€ 17,48 € 104,16 € 57,46 € 41,96 Structureel per inwoner

(44)

___________________________________________________________________________________________________

Gemeenten met 10.000 – 15.000 inwoners

Minimum Maximum Gemiddelde Standaarddeviatie Aantal inwoners _10.998 _14.637 _13.152

(45)

___________________________________________________________________________________________________

Gemeenten met 15.000 – 25.000 inwoners

(46)

___________________________________________________________________________________________________

Gemeenten met 25.000 – 35.000 inwoners

(47)

___________________________________________________________________________________________________

Gemeenten met 35.000 – 50.000 inwoners

(48)

___________________________________________________________________________________________________

Gemeenten met > 50.000 inwoners

(49)

___________________________________________________________________________________________________

Bijlage D: Verbanden kosten per inwoner

Door middel van de Pearson correlatie kan de sterkte van de lineaire samenhang tussen de kosten per inwoner en het inwoneraantal worden onderzocht (tabel D.1). Deze waarde kan variëren van -1 tot 1 waarbij een positieve waarde gelijkstaat aan een positieve correlatie en omgekeerd. Een correlatiecoëfficiënt van 0 wil zeggen dat er totaal geen lineaire sa-menhang is. Daarentegen geeft een correlatiecoëfficiënt van -1 of 1 aan dat de ene variabe-le volvariabe-ledig uit de andere is te hervariabe-leiden via een lineaire relatie.

De incidentele kosten per inwoner heeft een correlatie van -0,315 met het inwoneraantal van een gemeente en een p-waarde van 1,1%. De structurele kosten per inwoner heeft een correlatie van -0,317 en een p-waarde van 3,2%. Hieruit blijkt dat het onwaarschijnlijk is dat de gevonden samenhang op toeval berust.

Correlations 1 -,315* -,317* ,011 ,032 64 64 46 -,315* 1 ,770** ,011 ,000 64 64 46 -,317* ,770** 1 ,032 ,000 46 46 46 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Aantal inwoners

Structureel per inwoner

Aantal inwoners Incidenteel per inwoner Structureel per inwoner

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). *.

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). **.

(50)

___________________________________________________________________________________________________

Bijlage E: Verbanden kosten per inwoner na

cor-rectie

Correctie door verwijderen extreem lage kosten per inwoner

Correlations 1 -,276* -,345* ,032 ,020 61 61 45 -,276* 1 ,771** ,032 ,000 61 61 45 -,345* ,771** 1 ,020 ,000 45 45 45 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Aantal inwoners

Correctie door verwijderen extreem hoge kosten per inwoner

Correlations 1 -,347** -,317* ,005 ,032 63 63 46 -,347** 1 ,770** ,005 ,000 63 63 46 -,317* ,770** 1 ,032 ,000 46 46 46 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Aantal inwoners

(51)

___________________________________________________________________________________________________

(52)

___________________________________________________________________________________________________

Bijlage G: Verbanden compleetheid

budget-rapport

In deze bijlage wordt dieper ingegaan op het verband tussen de mate van compleetheid van het budgetrapport en de kosten per inwoner (tabel G.1). Deze correlatie is getoetst op sta-tistisch significantie. De incidentele kosten per inwoner heeft een correlatie van 0,432 met de compleetheid van het budgetrapport en een p-waarde van 0,0%. De structurele kosten heeft een correlatie van 0,316 met de variabele compleetheid budgetrapport en een p-waarde van 3,2%. Beide correlaties zijn statistisch significant.

Correlations 1 ,432** ,316* ,000 ,032 64 64 46 ,432** 1 ,770** ,000 ,000 64 64 46 ,316* ,770** 1 ,032 ,000 46 46 46 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Compleetheid budgetrapport

Compleetheid budgetrapport Incidenteel per inwoner Structureel per inwoner

Figuur G.1: Correlatie compleetheid rapport en kosten per inwoner

De oorzaken van het verschil in volledigheid van het budgetrapport is niet afhankelijk van de gemeentegrootte. Grotere gemeenten hebben niet een vollediger budgetrapport als kleinere gemeenten. De correlatie is zelfs licht negatief (-0,067), zie figuur G.2. Aangezien het niet statistisch significant is kan dit niet als reden worden aangemerkt.

Correlations 1 -,067 ,597 64 64 -,067 1 ,597 64 64 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Aantal inwoners Compleetheid budgetrapport Aantal inwoners Compleetheid budgetrapport Figuur G.2: Correlatie compleetheid rapport en aantal inwoners

(53)

___________________________________________________________________________________________________

zocht of er nog steeds een statistisch significante relatie bestaat tussen het inwoneraantal en de kosten per inwoner als men ook rekening houdt met de mate van compleetheid van het budgetrapport.

Het resultaat van deze analyse is weergegeven in tabel G.2.

Correlations 1,000 -,425 -,419 . ,004 ,004 0 43 43 -,425 1,000 ,724 ,004 . ,000 43 0 43 -,419 ,724 1,000 ,004 ,000 . 43 43 0 Correlation Significance (2-tailed) df Correlation Significance (2-tailed) df Correlation Significance (2-tailed) df Aantal inwoners

Structureel per inwoner Control Variables Compleetheid budgetrapport Aantal inwoners Incidenteel per inwoner Structureel per inwoner

(54)

___________________________________________________________________________________________________

Bijlage H: Geografische verschillen

Noord-Nederland

Incidenteel per inwoner _4,38 _61,03 _22,91 _17,01 Structureel per inwoner _0,02 _9,27 _3,32 _2,41 Totaal incidenteel _117.078 _1.952.181 _672.055 Frontoffice incidenteel _4.000 _710.215 _160.272 Mid-office incidenteel _4.000 _825.000 _210.233 Backoffice incidenteel _1.000 _983.600 _130.281 Algemeen incidenteel _2.500 _700.000 _192.157 Totaal structureel _1.000 _296.524 _77.067 Frontoffice structureel ₂₇₅ _177.000 _44.680 Mid-office structureel _1.000 _62.000 _19.850 Backoffice structureel _1.000 _69.000 _23.789 Algemeen structureel _91.000 _120.000 _102.000 Compleetheid budgetrap-port 1 6 3,4 1,3

Oost-Nederland

(55)

___________________________________________________________________________________________________

Zuid-Nederland

Incidenteel per inwoner _6,86 _41,02 _24,87 _11,39 Structureel per inwoner _0,44 _3,92 _2,75 _2,00 Totaal incidenteel _275.000 _2.212.000 _926.880 Frontoffice incidenteel _55.047 _651.980 _234.337 Mid-office incidenteel _45.000 _782.740 _276.970 Backoffice incidenteel _12.500 _26.000 _19.250 Algemeen incidenteel _18.360 _399.750 _147.045 Totaal structureel _14.000 _158.500 _77.583 Frontoffice structureel _14.000 _132.500 _56.250 Mid-office structureel _12.500 _26.000 _19.250 Backoffice structureel _16.000 _16.000 _16.000 Algemeen structureel _9.500 _9.500 _9.500 Compleetheid budgetrap-port 0 6 2,8 2,0

West-Nederland

Incidenteel per inwoner _9,87 _123,67 _48,35 _32,20 Structureel per inwoner _0,63 _31,74 _9,60 _9,98 Totaal incidenteel _327.400 _3.572.666 _920.238 Frontoffice incidenteel _1.200 _667.348 _181.598 Mid-office incidenteel _45.000 _1.035.000 _310.714 Backoffice incidenteel _4.450 _69.700 _34.850 Algemeen incidenteel _7.500 _1.852.674 _338.285 Totaal structureel _8.950 _427.800 _133.055 Frontoffice structureel _22.032 _100.000 _52.067 Mid-office structureel _4.450 _69.700 _34.850 Backoffice structureel _4.500 _74.800 _33.777 Algemeen structureel _10.000 _247.600 _84.366 Compleetheid budgetrap-port 0 7 3,7 1,9

(56)

___________________________________________________________________________________________________

Statistisch significantie verschillen (incidenteel)

Multiple Comparisons Dependent Variable: Incidenteel per inwoner

Bonferroni -7,6352 7,17934 1,000 -27,2134 11,9430 -25,4379* 7,25919 ,005 -45,2338 -5,6419 -1,9566 9,88232 1,000 -28,9060 24,9927 7,6352 7,17934 1,000 -11,9430 27,2134 -17,8026 6,87534 ,072 -36,5519 ,9466 5,6786 9,60388 1,000 -20,5115 31,8686 25,4379* 7,25919 ,005 5,6419 45,2338 17,8026 6,87534 ,072 -,9466 36,5519 23,4812 9,66372 ,108 -2,8720 49,8344 1,9566 9,88232 1,000 -24,9927 28,9060 -5,6786 9,60388 1,000 -31,8686 20,5115 -23,4812 9,66372 ,108 -49,8344 2,8720 (J) Landgedeelte Oost West Zuid Noord West Zuid Noord Oost Zuid Noord Oost West (I) Landgedeelte Noord Oost West Zuid Mean Difference

(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval

Based on observed means.

The mean difference is significant at the ,05 level. *.

Statistisch significantie verschillen (structureel)

Multiple Comparisons Dependent Variable: Structureel per inwoner

Bonferroni -2,4557 2,13768 1,000 -8,3750 3,4636 -6,2811* 2,24984 ,047 -12,5110 -,0512 ,5710 3,71626 1,000 -9,7194 10,8613 2,4557 2,13768 1,000 -3,4636 8,3750 -3,8254 2,18109 ,520 -9,8649 2,2141 3,0267 3,67504 1,000 -7,1496 13,2029 6,2811* 2,24984 ,047 ,0512 12,5110 3,8254 2,18109 ,520 -2,2141 9,8649 6,8521 3,74140 ,445 -3,5079 17,2120 -,5710 3,71626 1,000 -10,8613 9,7194 -3,0267 3,67504 1,000 -13,2029 7,1496 -6,8521 3,74140 ,445 -17,2120 3,5079 (J) Landgedeelte Oost West Zuid Noord West Zuid Noord Oost Zuid Noord Oost West (I) Landgedeelte Noord Oost West Zuid Mean Difference

(I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound 95% Confidence Interval

Based on observed means.