HET BIJSTANDSBUDGET VOOR HILVERSUM Gedaan met tekort of tekortgedaan?

HET BIJSTANDSBUDGET VOOR HILVERSUM

Gedaan met tekort of tekortgedaan?

Gemeente Hilversum Februari 2017

Elevator pitch

Hilversum realiseert na de invoering van een nieuw verdeelmodel tekorten op het bijstandsbudget. Hoe komt dat? Het model geeft gemeenten een financiële prikkel om het aantal mensen in de bijstand te verminderen; in hoeverre speelt de gemeente aanpak daarin een rol? Dit rapport laat zien welke inwonersgroepen in Hilversum zich vaker in de bijstand bevinden dan wordt verklaard door objectieve kenmerken, maar gaat ook in op de tekortkomingen van het model. Tot slot wordt er een vergelijking gemaakt tussen de uitkomsten voor Hilversum en andere gemeenten.

i Voorwoord

Het doel van dit rapport is inzichtelijk maken waarom de gemeente Hilversum sinds 2015 een stevig tekort heeft op het bijstandsbudget, terwijl we in de jaren daarvoor een overschot realiseerden. Daarnaast wilde ik weten wat de gemeente kan doen om het tekort terug te brengen.

Ons nadeel ontstond nadat het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid in 2014 het model dat de verdeling van de middelen vaststelt, heeft vervangen. Veel gemeenten die net als Hilversum na 2014 met een gestegen tekort te maken kregen, hebben het bureau dat het eerdere model had gemaakt gevraagd om te berekenen hoe ze met het vorige model uitgekomen zouden zijn. Die aanpak is weinig behulpzaam gebleken. Het ministerie en tal van deskundigen oordelen dat het nieuwe model beter in staat is het bijstandsbudget goed vast te stellen. Gemeenten met een nadeel zullen er mee moeten dealen. Wij hebben daarom besloten contact op te nemen met het ministerie om inzicht te krijgen in het huidige model en een verklaring te krijgen waarom de

berekening nadelig uitpakt voor Hilversum, en we zodoende met een tekort uitkomen.

Het ministerie was zeer bereidwillig en heeft onder meer in een persoonlijk overleg mij veel duidelijkheid gegeven. We bespraken ook de beperkingen van het huidige model.

Het model blijft in ontwikkeling.

Voor 2017 ontvangen we budget voor 1905 bijstandsuitkeringen. Om het tekort te dichten, moeten we het aantal uitkeringen naar beneden krijgen. Maar we kunnen meer doen. Zoals de analyse laat zien, kunnen we resultaten boeken door extra aandacht te geven aan alleenstaanden, vijftigplussers en Syrische gezinnen. Ook meer deeltijdwerk voor mensen met een uitkering helpt in het terugbrengen van het tekort.

Dit rapport maakt deel uit van een uitgebreide analyse naar onze arbeidsbemiddeling.

Andere onderdelen omvatten een visitatierapport en een interne analyse. De analyse zal ons plan van aanpak motiveren dat erop gericht is kansen op werk te vergroten en het aantal uitkeringen te verlagen. Want daar gaat het ons om.

Arjo Klamer

Wethouder Werk en Inkomen

ii Samenvatting

De gemeente Hilversum realiseert in 2015 een tekort van bijna € 3 miljoen en in 2016 ruim € 3,5 miljoen op de bijstandsuitgaven. In 2015 is een nieuw

bijstandsverdeelmodel geïntroduceerd. Het nieuwe model prikkelt gemeenten financieel om het aantal inwoners in de bijstand te verminderen en meer mensen naar werk te helpen. Sinds het model is ingevoerd, heeft Hilversum te maken met tekorten. Dit geeft aanleiding om de oorzaken van het tekort nader te onderzoeken en te beoordelen in hoeverre de aanpak van de gemeente het tekort terug kan dringen. Wethouder Arjo Klamer heeft samen met het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid het Hilversumse tekort geanalyseerd. Het rapport geeft de bevindingen weer.

Het nieuwe verdeelmodel is gebaseerd op objectieve, niet-beïnvloedbare kenmerken, en berekent de bijstandskans per type huishouden in een gemeente. Kenmerken van de regio worden ook meegenomen. Elk huishoudtype heeft een andere kans om in de bijstand te komen, gebaseerd op landelijke gemiddelden. Het model kijkt naar het aandeel van verschillende huishoudtypen, zoals alleenstaanden en eenoudergezinnen in een gemeente, en berekent zo de bijstandskans. Bevinden zich in werkelijkheid meer mensen in de bijstand, dan ontstaat een tekort. Het nieuwe model oogstte bij de introductie in 2015 veel kritiek van gemeenten en onderzoekers: een aantal gemeenten rapporteerden een plotselinge terugval van de bijstandsbudgetten waardoor zij een tekort opliepen, en vroegen zich af hoe dat kon.

Veel kritieken zijn weggenomen door grondige verbeteringen in het verdeelmodel.

Ook wordt het model doorontwikkeld. Experts en belangenclubs hebben ‘meegekeken’

in de verbeterrondes en hun akkoord gegeven op het nieuwe model, en het belangrijkste adviesorgaan van de regering op dit gebied - de Raad voor de financiële verhoudingen - heeft zich positief uitgesproken over de versie van 2017. Consensus onder deskundigen is dat het model met deze verbeteringen beter dan hiervoor aansluit bij de situatie in de gemeenten. Overschotten onder het oude model wezen eerder op een budget dat hoger was dan de bijstandskans in de gemeente rechtvaardigde.

De berekening voor Hilversum laat zien dat de aanpak van de gemeente mogelijk kan bijdragen aan het terugdringen van het tekort. Hilversum heeft in 2017 meer inwoners in de bijstand dan het model voorspelt. Inzicht in de hogere bijstandskansen geeft de gemeente Hilversum de mogelijkheid gericht een aanpak te ontwikkelen voor inwonersgroepen. De analyse laat zien dat een aantal groepen opvalt: die bewoners bevinden zich vaker in de bijstand dan kan worden verklaard aan de hand van huishoudens- en regiokenmerken. Dit zijn voor Hilversum:

 Alleenstaanden;

 Inwoners tussen met een leeftijd tussen 30 en 40;

 Inwoners met een leeftijd tussen 50 en de AOW-leeftijd;

 Inwoners van Syrische komaf;

 Bewoners van een corporatiewoning;

 Middelbaar- en hoogopgeleiden in het algemeen;

 Laagopgeleide autochtonen in het bijzonder.

Bijstandslasten voor Hilversum kunnen ook worden verlaagd door lagere

gemiddelde uitkeringen. De uitkering per bijstandsontvanger is in Hilversum hoger dan in een gemiddelde Nederlandse gemeente, wat extra drukt op gemeentelijke lasten.

Aangetoond wordt dat in Hilversum minder bijstandsontvangers arbeid verrichten.

Werken naast een uitkering loont financieel, ook voor de gemeente.

Maar Hilversum ondervindt mogelijk ook hinder van factoren die buiten de gemeente liggen. Een mogelijk probleem in Hilversum is een goede ‘match’ tussen vraag en aanbod op de arbeidsmarkt: volgens SZW voorziet het model onvoldoende in dit effect

waardoor het budget lager kan uitvallen dan nodig is om de uitkeringen van alle bijstandsgerechtigden te betalen. De huidige variabele die de ‘aantrekkingskracht’ van een grote gemeente op inwoners met een hoge bijstandskans meet kent beperkingen.

De beknopte analyse van gemeenten van gelijke omvangsklasse laat zien dat de verschillen voor Hilversum tussen voorspelling en realisatie betrekkelijk klein zijn.

Aangetoond wordt dat alle zes referentiegemeenten meer Syrische huishoudens in de bijstand hebben dan het model voorspelt. In Hilversum is het aandeel Syrische huishoudens in de bijstand relatief hoog ten opzichte van de referentiegemeenten.

Het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid zal het veronderstelde effect van de gemeente in het veroorzaken van verschillen tussen voorspelling en realisatie de komende tijd uitgebreider onderzoeken. Het ministerie zal toetsen in hoeverre de verschillen verklaard worden door de werkwijze van gemeenten, en zal kennis verzamelen over ‘best-practices’ in het terugdringen van tekorten. Dit kan gemeenten helpen in het ontwikkelen van een gerichte aanpak.

Het rapport geeft handvatten om een meer gerichte aanpak te ontwikkelen. Hoewel de berekeningen voor 2017 al eind 2015 zijn gemaakt, biedt de analyse inzicht in de bijstandskansen voor verschillende huishoudtypen in de gemeente. De aandelen van verschillende inwonersgroepen in de bevolking van Hilversum blijft voor een groot gedeelte langdurig constant, waardoor de rekentool wel degelijk inzicht geeft. Een mogelijke volgende stap kan zijn om de ‘aandachtsgroepen’, zoals geïdentificeerd in dit rapport, nader te analyseren. Zo kan worden bekeken in hoeverre deze groepen blijvend hogere bijstandsaantallen laten zien, en of er nieuwe aandachtsgroepen ontstaan. Daarvoor is een vervolganalyse met cijfers van de huidige Hilversumse situatie nodig. Het is aannemelijk dat een substantieel gedeelte van de tekorten in 2015 en 2016 wordt verklaard doordat bepaalde groepen zich in Hilversum vaker in de bijstand bevinden dan gemiddeld in Nederland. Dit zorgt voor een onderschatting van het aantal huishoudens in de bijstand en een tekort op het budget. Dit rapport biedt richting in het verder ontwikkelen van doelgericht aanpassing van de uitvoering.

Hilversum, februari 2017

iii Inhoudsopgave

1. Inleiding 9

2. Hoe ziet het bijstandsverdeelmodel er uit? 11 3. Hoe wordt het bijstandsbudget berekend? 20 4. Het bijstandsverdeelmodel: model in ontwikkeling 25

5. Een tekort op het budget: hoe kan dat? 31

6. Het tekort in Hilversum: analyse 34

7. Vergelijking met gemeenten van dezelfde 46 omvangsklasse

8. Conclusie 49

9. Bijlagen 51

1 Inleiding

Het SCP-model: tekorten voor Hilversum

Met de invoering van de Wet werk en bijstand (WWB) in 2004 worden gemeenten financieel geprikkeld om het aantal mensen in de bijstand zo laag mogelijk te houden.

Dat betekent dat gemeenten tekorten zelf moeten opvangen, en dat zij overschotten op het budget vrij mogen besteden. De wet is bedoeld om gemeenten een steun in de rug te geven om de uitvoering van de wet zo doeltreffend mogelijk te maken. Bij preventie en gerichte programma’s om mensen naar werk te helpen, hebben zowel inwoners als gemeenten baat.

Vanaf 2015 gebruikt het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid (hierna:

SZW) een ander verdeelmodel. De belangrijkste verandering was dat het nieuwe model kijkt naar de verdeling van huishoudtypes binnen een gemeente (alleenstaanden,

afkomst, type huurder, etc.), en aan elk huishoudtype een eigen bijstandskans toekent. De

bijstandskans, het percentage huishoudens binnen een huishoudtype dat een bijstandsuitkering ontvangt, wordt bepaald aan de hand van gemiddelden in

Nederlandse gemeenten. Deze objectieve kenmerken kunnen nadrukkelijk niet door de gemeenten zelf worden beïnvloed: gemeenten kunnen een eventueel tekort alleen terugdringen door het aantal mensen in de bijstand te verminderen. Omdat een grote gemeente in een stedelijk gebied niet een kleine gemeente op het platteland is, worden naast huishoudtypen ook regiokenmerken in het model meegenomen.

De overstap naar het nieuwe model ging niet zonder slag of stoot: budgetten voor veel gemeenten veranderden substantieel - zowel naar boven als beneden. Sommige gemeenten, zoals Hilversum, die jaren achtereen een overschot op het budget hadden gerealiseerd, kwamen met een tekort te zitten. Hilversum kreeg nadat het nieuwe model in gebruik werd genomen een tekort van € 3 miljoen in 2015, en van bijna € 4 miljoen in 2016. Daarbij stegen de bijstandslasten, van € 27 miljoen in 2014 naar € 28,5 miljoen in 2016.

Deze ontwikkelingen gaven aanleiding om het Hilversumse tekort, en daarmee het nieuwe verdeelmodel, onder de loep te nemen. Wethouder Arjo Klamer heeft de Hilversumse situatie voorgelegd aan het Ministerie van Sociale Zaken en

Werkgelegenheid om de oorzaken van het bijstandstekort in Hilversum in kaart te brengen. De opbrengst en inzichten van dat onderzoek zijn verwerkt in dit rapport.

Onderzoeksvragen

De volgende onderzoeksvragen zijn voorgelegd aan het ministerie en zullen in deze analyse worden behandeld:

1. Waarom is de gemeente Hilversum meerdere jaren achtereen nadeelgemeente en krijgt zij minder budget dan het bedrag dat correspondeert met het werkelijk aantal bijstandsgerechtigden?

2. Welke omgevingsfactoren spelen voor Hilversum een rol die het budget beïnvloeden?

3. Zijn er voor de gemeente – naast het aantal bijstandsgerechtigden verminderen – sturingsmogelijkheden om het nadeel te reduceren?

Het rapport onderzoekt de methodiek van het bijstandsverdeelmodel en laat de Hilversumse ‘score’ zien voor verschillende huishoudtypen. Welke huishoudens zitten relatief vaak of juist minder vaak in de bijstand in Hilversum, dan verklaard kan worden aan de hand van de objectieve kenmerken van onze gemeente? De analyse geeft interpretatie van de cijfers. Dat schept ruimte voor het ontwikkelen van gerichte

aanpassing van de uitvoering. Ook bespreekt dit verslag tekortkomingen van het model, waardoor het budget dat Hilversum ontvangt mogelijk juist minder goed aansluit op de ontwikkelingen in de gemeente. Het rapport gaat nadrukkelijk nog niet in op concrete maatregelen om het tekort te reduceren. Daarvoor is een volgende analyse vereist die de resultaten toetst aan de huidige situatie in Hilversum.

2 Hoe ziet het bijstandsverdeelmodel eruit?

SCP-model

Vanaf 2015 maakt het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid gebruik van een verdeelmethode die is ontwikkeld door het Sociaal Cultureel Planbureau (SCP) om budgetten voor gemeenten vast te stellen. Het model maakt gebruik van een multiniveau- analyse. De kans op bijstand wordt geschat door niet alleen naar het totale huishouden te kijken, maar ook naar de karakteristieken van personen binnen dat huishouden – bijvoorbeeld of het huishouden bestaat uit studenten, of dat iemand in een huishouden een WW-uitkering heeft. Ook neemt het model regiokenmerken mee, om rekening te houden met verschillen in onder andere de ligging (ligt de gemeente in grootstedelijk gebied?) van een gemeente. Het model voor 2017 maakt voor het eerst gebruik van integrale data, cijfers van de hele bevolking, in plaats van schattingen op basis van steekproeven.

Het SCP-model is ten opzichte van het APE-verdeelmodel, dat door het ministerie gebruikt werd van 2004 tot 2015, gebaseerd op theorie. Het nieuwe model wordt gewaardeerd omdat het intuïtief goed aansluit bij de werkelijkheid: het model kijkt namelijk naar huishoudens die genoodzaakt zijn een bijstandsuitkering aan te vragen. De meerdere niveaus zorgen ervoor dat verschillen tussen gemeenten en regio’s goed in kaart worden gebracht. Onder deskundigen is er consensus dat het nieuwe model aanzienlijke verbeteringen heeft gebracht, en beter aansluit op de kans op bijstand in gemeenten¹.

Variabelen in het model

Het SCP-model maakt gebruik van meerdere kenmerken van een gemeente om de kans op bijstand te schatten. Uitgangspunt bij het SCP-model is dat alle variabelen in theorie relevant zijn: dat wil zeggen, er mag worden verwacht dat variabelen in het model van invloed zijn op de kans op bijstand. Zo is het aannemelijk dat de beschikbaarheid van banen van invloed is op de kans dat iemand bijstand moet aanvragen. En dat

werkloosheid en doorstroom naar bijstand onder lager opgeleiden groter is dan onder hoger opgeleiden. De makers van het model verdedigen hun keuzes voor het opnemen van bepaalde karakteristieken aan de hand van wetenschappelijke literatuur.

Vervolgens kijken de onderzoekers of een variabele ook werkelijk het model verbetert (verbeterde ‘verklaringskracht’), en of de schatting op bijstand voor de gemeenten in Nederland dichter bij het werkelijk aantal bijstandsgerechtigden komt.

Met welke kernmerken wordt rekening gehouden? Tabel 2.1 laat zien welke

huishoudkenmerken zijn opgenomen in het verdeelmodel voor 2017, de ‘basisset’. Er wordt een verdeling gemaakt tussen mensen die aanspraak kunnen doen op de bijstand (rechthebbenden) en mensen die dat vanwege hun persoonlijke situatie niet kunnen (niet- rechthebbenden). Deze groepen samen vormen de kans op bijstand voor huishoudens in een gemeente.

1 M. Heekelaar, P. Schenderling, 2014: Verdeling inkomensdeel WWB/Participatiewet. Beoordeling van vier verdeelmodellen in opdracht van het ministerie van SZW (Berenschot, Utrecht). Zie ook: Verbetering

verdeelmodel Inkomensdeel Participatiewet en aanpassing vangnet (Advies van de Raad voor de financiële verhoudingen, 16 juli 2015).

Basisset Huishoudens 2017

Aanbodkant Arbeidsmarkt Niet-rechthebbenden Huishoudsamenstelling

Eenoudermoeder naar leeftijd jongste kind, eenoudervader naar leeftijd jongste kind, alleenstaande, paar zonder/met kinderen,

instellingsbewoners, overige huishoudens, thuiswonende meerderjarige kinderen.

Te veel vermogen of overwaarde in eigen woning

Alleenstaande met vermogen boven

€ 5.940, alleenstaande met vermogen tot € 5.940 en

overwaarde in eigen woning boven

€50.100, paar met vermogen boven

€ 11.880, paar met vermogen tot

€11.880 en overwaarde in eigen woning boven €50.100.

Leeftijdsgroepen

Leeftijd 18 tot 20 jaar in huishouden, 20 tot 25 jaar in huishouden, etc.

Student

Corporatiewoning Andere uitkering

WW-uitkering, AO-uitkering 15- 80%, AO-uitkering 80-100%.

Land van herkomst

Autochtoon, Turks, Marokkaans, Surinaams, Antilliaans, Ghanees, Somaliër, overig Afrikaans, Afghaans, Irakees, Syrisch, overig niet-westers, Joegoslavisch, overig westers.

Opleiding – Human Capital Index (laag, midden/hoog)

Gezondheid

Zorgkosten boven €50.000, gebruik GGZ-zorg, medicijnen tegen

verslaving, medicijnen tegen depressie, medicijnen tegen psychose, gebruik minder dan vier medicijngroepen, 4 tot 6 medicijngroepen, 6 tot 8

medicijngroepen, 8 of meer medicijngroepen.

Tabel 2.1: Basisset Huishoudens 2017 Bron: Atlas voor Gemeenten

De kenmerken voor huishoudens en bewoners binnen huishoudens worden hieronder besproken.

Huishoudsamenstelling

Sommige huishoudsamenstellingen hebben een hogere kans op bijstand dan andere.

Bijvoorbeeld alleenstaanden en eenoudergezinnen hebben meer kans op bijstand dan koppels. De samenstelling van elk huishouden kent elk zijn eigen bijstandskans.

Leeftijd

Mensen in eenoudergezinnen en gezinnen met kinderen, jongeren (17 tot 24 jaar) en ouderen (55 tot 65 jaar) hebben meer kans op bijstand. Er worden harde

leeftijdsgrenzen gehanteerd (18-20 jaar, 20-25 jaar) wat een beperking oplevert (bijstandskansen verlopen eerder geleidelijk over leeftijden dan getrapt), maar de leeftijdsgroepen zijn wel vrij klein, en kleiner dan in eerdere modellen.

Corporatiewoningen

Een huishouden dat in een sociale huurwoning woont heeft meer kans heeft op bijstand dan wanneer het in een koopwoning woont. Het type bewoning zegt iets over langjarig inkomen en daarmee over de kans op bijstand. In verband met beschikbare data maakt het model gebruik van het aantal corporatiewoningen (sociale huur) in een gemeente. De onderzoekers geven wel aan dat dit beperkingen met zich mee brengt, omdat er

corporatiewoningen zijn met een hoge huur, en vrije sectorwoningen tegen een lage huur.

Data over de hoogte van huren is echter niet integraal (volledig voor alle gemeenten) beschikbaar, dus wordt het aandeel van corporatiewoningen gebruikt ten opzichte van andere bewoningstypen in een gemeente.

Land van herkomst

Het land van herkomst is een belangrijke voorspeller voor de kans op bijstand. Het model neemt daarom ook niet-westerse allochtonen op, en koppelt daar verschillende bijstandskansen aan. Turken, Marokkanen en Antillianen hebben een relatief hogere kans op bijstand dan inwoners met een andere achtergrond. In het model wordt vrij

nauwkeurig gesplitst tussen de verschillende herkomstlanden, met bijstandskansen voor zowel allochtonen met als herkomstgroepering een van de landen in Europa (exclusief Turkije), Noord-Amerika en Oceanië, of Indonesië of Japan en niet-westerse allochtonen.

Opleiding – Human Capital Index

Het liefst zouden de onderzoekers het opleidingsniveau gebruiken van alle

leeftijdsgroepen, maar alleen tot de leeftijd van 26 is het opleidingsniveau voor alle personen in de dataset integraal bekend. Daarom wordt in het model gebruik gemaakt van de Human Capital Index, een combinatie van factoren van opleidingsniveau (17-26 jaar), aantal hoogopgeleiden in een gemeente (26-40 jaar), en op arbeidsverleden voor personen die niet hoogopgeleid zijn (26-40) en voor personen boven 40. Voor een Human Capital Index van Laag, Midden en Hoog, zijn verschillende bijstandskansen beschikbaar, met de hoogste bijstandskans voor inwoners met een Laag indicatie.

Gezondheid

Er is geen volledige dataset beschikbaar voor personen met een arbeidshandicap, of personen met een hoog risico op een arbeidshandicap. Daarom worden zorgkosten gebruikt als indicator (‘proxy’), zoals hoge kosten boven de €50.000, gebruik van bepaalde medicijnen en beroep op GGZ-zorg. Verschillende bijstandskansen worden toegewezen aan de verschillende categorieën.

Vermogen en overwaarde

Ook karakteristieken van inwoners die door hun situatie geen aanspraak kunnen doen op een bijstandsuitkering worden meegenomen in het model. Een gemeente met veel

inwoners boven de vermogensgrens voor bijstand, kent een lagere bijstandskans. In het model wordt rekening gehouden met zowel persoonlijk vermogen als overwaarde op de eigen woning.

Studenten

Studenten die een opleiding volgen die recht geeft op studiefinanciering of op een andere tegemoetkoming in de studiekosten, en studenten die een Beroepsbegeleidende Leerweg volgen, hebben geen bijstandsrecht. Het aandeel studenten in een gemeente heeft dus invloed op de totale bijstandskans in een gemeente.

Andere uitkering

De kans van mensen met een WW-uitkering of arbeidsongeschiktheidsuitkering om in de bijstand te raken, wordt eveneens meegenomen in de berekening voor de kans op bijstand voor huishoudens.

Basisset Regiokenmerken 2017

Naast het berekenen van de bijstandskans aan de hand van huishoudtypen en personen binnen dat huishouden, maken verschillen in gemeentetypen

(arbeidsmarktkarakteristieken, centrumgemeente, etc.) ook onderdeel uit van de

berekening. Een gemeente in een landelijk gebied verschilt op meerdere punten van bijvoorbeeld een gemeente in de Randstad. Tabel 2.2 laat zien welke regionale kenmerken in het verdeelmodel 2017 zijn meegenomen.

Basisset Regiokenmerken 2017

Aanbodkant Vraagkant Buurteffecten

Aandeel laagstopgeleiden in gemeente

Beschikbaarheid van werk in gemeente (kansen op de arbeidsmarkt)

Overlast en

onveiligheid in buurt

WW-percentage gemeente (ten opzichte van beroepsbevolking)

Aandeel inwoners in een buurt waar werken niet de norm is (buurt met veel niet werkende

werkzoekenden (NWWers) Werken onder niveau

in gemeente Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente Regionaal

klantenpotentieel

Tabel 2.2: Basisset Regiokenmerken 2017 Bron: Atlas voor Gemeenten

Aandeel laagstopgeleiden in gemeente

In toevoeging op de samenstelling van huishoudens op basis van de Human Capital Index, wordt ook het aandeel laagstopgeleiden in het model verwerkt. Onder laagstopgeleiden wordt het aantal inwoners met hoogst behaalde opleiding het basisonderwijs verstaan.

Beschikbaarheid van werk in gemeente

Banen beschikbaar in de gemeente en banen binnen acceptabele reistijd worden meegerekend. Er wordt een correctie gemaakt voor concurrentie voor die banen (voor het aantal mensen dat ‘in de markt’ is voor dezelfde job). Het SCP baseert zich hierbij op een theoretisch micro-macromodel van Coleman², dat de kans op werk laat afhangen van de arbeidsmarktsituatie en de sociaaleconomische structuur van een bepaalde regio.

Figuur 2.1 (p. 12) laat de kansen op de arbeidsmarkt zien.

WW-percentage gemeente

Het aantal personen in de WW, ten opzichte van de beroepsbevolking in de gemeente, beïnvloedt de bijstandskans: meer WW’ers betekent een hogere kans op doorstroom naar bijstand, met een correctie voor het aantal inwoners in de WW die daardoor geen bijstand kunnen aanvragen.

Werken onder niveau in gemeente

Deze variabele meet verdringing op de arbeidsmarkt in een gemeente:

hogeropgeleiden die bij gebrek aan banen op hun eigen niveau kiezen voor een baan waar een lager opleidingsniveau voor vereist is.

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

2 J. Coleman, 1990: Foundations of Social Theory (Belknap, Cambridge).

Dezelfde maatstaf als voor het opleidingsniveau binnen huishoudens.

Regionaal klantenpotentieel

In de basisset 2017 is regionaal klantenpotentieel, als graadmeter voor centrumfunctie van een gemeente, opgenomen. De onderzoekers zijn er niet uit of dit een goede indicator is. Regionaal klantenpotentieel meet het aantal klanten (in de zin van klanten die naar winkels gaan) dat de kern van de stad aantrekt uit alle kernen van andere plaatsen binnen een straal van 60 kilometer. De bedoeling is dat regionaal

klantenpotentieel iets zegt over de ‘aantrekkingkracht’ die een grotere stad heeft op (potentiële) bijstandsgerechtigden, in hun zoektocht naar werk of omdat ze gebruik willen maken van sociale voorzieningen. Statistisch gezien zijn er goede argumenten om regionaal klantenpotentieel op te nemen, maar theoretisch laat de variabele te wensen over. Naast dat grotere gemeenten bijstandsgerechtigden kunnen aantrekken, kan het ook dat de regionale aantrekkingskracht van een gemeente leidt tot hogere economische activiteit en daarmee een lagere bijstandskans. Het effect is dus niet eenduidig. Over de beperking van deze variabele en het mogelijke effect voor Hilversum, wordt later ingegaan.

Overlast en onveiligheid in de buurt

Overlast en onveiligheid worden op buurtniveau meegenomen. Huishoudens in een buurt met veel overlast en onveiligheid hebben, het overige gelijk blijvend, een hogere kans op bijstand dan huishoudens in buurten waarin dit niet het geval is.

Aandeel inwoners in een buurt waar werken niet de norm is

Deze indicator zegt iets over het aandeel van de potentiële beroepsbevolking in de gemeente dat in een buurt woont met relatief veel niet-werkende werkzoekenden.

Daarvoor is het aandeel niet-werkende werkzoekenden (met cijfers van het UWV) per buurt vergeleken met het gemeentelijke gemiddelde. Zo is de score onafhankelijk van het bijstandsniveau per gemeente.

Figuur 2.1: Kansen op de arbeidsmarkt Bron: Atlas voor Gemeenten

0,829 t ot 0,886 0,886 t ot 0,902 0,902 t ot 0,917 0,917 t ot 0,927 0,927 t ot 0,934 0,934 t ot 0,942 0,942 t ot 0,947 0,947 t ot 0,951 0,951 t ot 0,954 0,954 t ot 0,957 0,957 t ot 0,962 0,962 t ot 0,964 0,964 t ot 0,967 0,967 t ot 0,971 0,971 t ot 0,975 0,975 t ot 0,983

Kansen op de arbeidsmarkt (QR)

3 Hoe wordt het bijstandsbudget berekend?

Het SCP-verdeelmodel is een model in ontwikkeling. Vanaf de invoering in 2015 is ieder jaar door de onderzoekers, gemeenten en andere deskundigen bekeken hoe het model verbeterd kan worden, om budgetten beter aan te laten sluiten bij de bijstandssituatie in gemeenten. Hoofdstuk 3 gaat verder in op die verbeteringen.

Data

De cijfers over huishoudkenmerken komen van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), net zoals bijna alle regiokenmerken (enkele komen van het UWV). Iedere persoon die op 1 januari 2014 was ingeschreven in de Basisregistratie Personen (BRP, voorheen GBA) is meegenomen in de dataset. Inschrijving in het BRP is verplicht als iemand vanuit het buitenland in Nederland komt wonen voor een periode van minimaal vier maanden.

Daarbij moet het verblijf in Nederland rechtmatig zijn (illegale inwoners worden niet in de berekening meegenomen). De doelpopulatie voor het model 2017 bestaat uit de potentiele beroepsbevolking vanaf de leeftijd van 18 jaar (minimumleeftijd voor het aanvragen van een bijstandsuitkering) tot de AOW-leeftijd. Het CBS stelt voor iedere persoon in de BRP vast tot welk huishouden hij behoort. Dit wordt gedaan op basis van het adres waar iemand zich op heeft geregistreerd als ingezetene van de gemeente.

Ook het type huishouden (alleenstaande, eenouder, etc.) is bekend.

Om te bepalen of iemand recht heeft op bijstand, wordt gekeken naar het inkomen en vermogen van het huishouden. Indien mensen samenwonen (waarbij het niet uitmaakt of iemand gehuwd of ongehuwd is) of een gezamenlijk huishouden voeren wordt het inkomen van beide personen meegenomen. Een bijstandsuitkering wordt op

huishoudniveau toegekend. Model 2017 kijkt daarom naar het huishoudniveau in plaats van de bijstandskans per individu. De definitie van de Participatiewet wordt gehanteerd:

er wordt gesproken over een gezamenlijke huishouding als mensen het hoofdverblijf in dezelfde woning hebben en zij zorg dragen voor elkaar, bijvoorbeeld door het delen van de huur. Dit is het geval bij de meeste meerpersoonshuishoudens.

Berekening

Hoe komt de berekening van het budget tot stand? Om tot een bijstandskans voor een gemeente te komen, doorlopen de onderzoekers de volgende stappen, die hieronder worden behandeld.

1) Berekenen van de gemiddelde bijstandskans in Nederland;

2) Berekenen van de verdeling van inwonersgroepen in de gemeente;

3) Berekenen van de totale bijstandskans in gemeente;

4) Berekenen van het budget aan de hand van normbedragen.

1) Berekenen gemiddelde bijstandskans in Nederland

Voor elk van de in Hoofdstuk 2 beschreven huishoudkenmerken en regionale karakteristieken, bestaat een ‘vast’ percentage kans op bijstand. Deze

bijstandskans is berekend aan de hand van gemiddelden voor Nederland op 1 januari 2014. Bijlage 1 laat zien welke bijstandskans het model hanteert voor elke huishoudensgroep. Die bijstandskans is voor alle gemeenten hetzelfde. De cijfers in de tabel in Bijlage 1 kunnen worden gezien als landelijke gemiddelden.

Dat wil echter niet zeggen dat een alleenstaande in Hilversum een even grote kans heeft om in de bijstand terecht te komen als een alleenstaande in bijvoorbeeld Lelystad. De groepen overlappen elkaar: binnen de groep alleenstaanden zit bijvoorbeeld ook weer het aandeel etniciteiten (met elk z’n eigen bijstandskans). De werkelijke bijstandskans verschilt dus door de

onderliggende factoren, omdat het aandeel van huishoudengroepen tussen

gemeenten verschilt. Het aandeel van verschillende groepen huishoudens en de regiokenmerken samen verklaren de verschillen in bijstandskansen tussen gemeenten.

Bijlage 1 laat ook zien dat de werkelijke bijstandscijfers (‘bijstand integraal’) dicht bij de geschatte bijstandskansen liggen in het model 2017. Dit betekent dat het model op basis van de karakteristieken van huishoudens, bewoners in die huishoudens, en de regiokenmerken goed in staat is de bijstandskans te schatten.

2) Berekenen verdeling inwonersgroepen per gemeente

Het model gebruikt CBS-cijfers voor gegevens over de samenstelling en kenmerken van huishoudens in een gemeente. Voor elke gemeente wordt onder andere gekeken hoeveel alleenstaanden er zijn, hoeveel huishoudens van een bepaalde komaf de gemeente telt, en hoeveel huishoudens een

corporatiewoning bewonen. De peildatum van de statistieken is momenteel een jaar voordat het betreffende budgetjaar in gaat: voor de verdeling van het budget voor 2017, is peildatum 31 december 2015 gebruikt. Deze ‘vertraging’

tussen peildatum en aanvang van het budgetjaar waar de berekening betrekking op heeft is voor nu onvermijdelijk: het meten, analyseren en publiceren van de data kost tijd, waardoor meerdere datapunten tot wel aan half jaar achterlopen. De VNG heeft aangegeven de voorkeur te geven aan tijdige publicatie van de budgetten boven latere, preciezere gegevens: de hoogte van het bijstandsbudget wordt in september of oktober voorafgaand aan het budgetjaar bekend gemaakt. Later in het rapport wordt ingegaan op het mogelijke effect van deze vertraging voor Hilversum. De uitgebreide rekentool in Bijlage 2 laat de kenmerken zien van de in totaal 35.566 huishoudens in Hilversum.

3) Berekenen bijstandskans per gemeente

Zodra de samenstelling van huishoudens in een gemeente bekend is, wordt de totale bijstandskans van een gemeente berekend door het toekennen van bijstandskansen aan elk huishoudtype. Bijlage 1 laat die bijstandskansen zien.

4) Berekenen budget aan de hand van normbedragen

Zodra het aandeel van verschillende huishoudtypen en de daarbij horende bijstandskansen zijn berekend, moeten die kansen worden gekwantificeerd en omgezet in budget. In model 2017 wordt gebruik gemaakt van normbedragen voor verschillende huishoudsamenstellingen (alleenstaanden, paren, etc.). Een gemeente krijgt dus afhankelijk van de huishoudsamenstellingen budget toebedeeld. Het totale budget waar gemeenten uit ontvangen, het

macrobudget, wordt aangepast aan gerealiseerde gemeentelijke bijstandslasten van het jaar ervoor, en wordt in de loop van het budgetjaar definitief

vastgesteld. Ontwikkelingen in de lasten van gemeenten tijdens het budgetjaar worden op deze manier meegenomen in het budget. De exacte bedragen per huishoudsamenstelling zijn terug te vinden in Bijlage 3.

De berekening

Het budget wordt in principe volledig berekend aan de hand van objectieve kenmerken:

karakteristieken van huishoudens in de gemeente en de regio. Voor kleinere gemeenten met een inwoneraantal van onder de 15.000, wordt het budget alleen gebaseerd op bijstandsuitgaven in voorgaande jaren (‘historisch berekend’). Voor deze gemeenten is minder data beschikbaar. SZW benadrukt dat de financiële prikkel voor gemeenten alleen optimaal werkt indien het budget wordt bepaald aan de hand van objectieve, door de gemeente niet-beïnvloedbare indicatoren.

Hoewel Hilversum dus een grotere gemeente is en in principe niet een budget krijgt toegewezen op basis van historische realisaties, heeft het ministerie besloten voor 2017

een historische component voor grotere gemeenten mee te nemen, om gemeenten de gelegenheid te geven zich de methodiek van het objectieve model eigen te maken. Door dit overgangsregime zal 25% van het budget worden berekend aan de hand van gecorrigeerde gemeentelijke lasten in 2015. Dit overgangsregime zal in de komende jaren verder worden afgebouwd (in 2016 betrof het historische deel van het budget nog 50%). Bijlage 4 laat de uitgebreide berekening voor Hilversum zien. In het geval van Hilversum komt het budget voor 2017 dankzij het overgangsregime iets hoger uit:

€ 26.702.619 met overgangsregime tegen € 26.470.000 zonder overgangsregime.

Komt het overgangsregime in 2018 te vervallen, dan zal het budget, het overige gelijk blijvend, met € 200.000 dalen (ongeveer 10 bijstandsuitkeringen).

De hoogte van het budget dat een gemeente ontvangt hangt uiteindelijk niet alleen af van de bijstandskans in een gemeente, maar ook van de hoogte van het macrobudget, het totale budget van het Rijk. Dat macrobudget wordt gebaseerd op realisaties – werkelijke bijstandsuitgaven – van het voorgaande jaar, en wordt halverwege het budgetjaar ook herzien om conjuncturele (economische) ontwikkelingen mee te nemen. De dynamiek van de berekening zit dus in mindere mate in de algehele bijstandskansen (die vanaf 1 januari 2014 vaststaan), en veel meer in de hoogte van het macrobudget.

Het budget voor 2017 wordt als volgt berekend. ‘Fictief historisch’ is het berekende budget in het geval het budget voor Hilversum geheel historisch wordt verdeeld (dat is niet het geval, historische budgettering gebeurt alleen voor kleine gemeenten).

‘Werkelijk historisch’ is daarom 0 voor alle grotere gemeenten. In de berekening voor het overgangsregime wordt echter wel het fictief percentage gebruikt.

𝑩𝒖𝒅𝒈𝒆𝒕 = 𝟐𝟓% (𝒇𝒊𝒄𝒕𝒊𝒆𝒇 𝒉𝒊𝒔𝒕𝒐𝒓𝒊𝒔𝒄𝒉) + 𝟕𝟓% (𝒐𝒃𝒋𝒆𝒄𝒕𝒊𝒆𝒇

+ 𝒘𝒆𝒓𝒌𝒆𝒍𝒊𝒋𝒌 𝒉𝒊𝒔𝒕𝒐𝒓𝒊𝒔𝒄𝒉 + 𝒅𝒂𝒌𝒍𝒐𝒛𝒆𝒏 𝒆𝒏 𝒕𝒉𝒖𝒊𝒔𝒍𝒐𝒛𝒆𝒏) + 𝒗𝒆𝒓𝒈𝒖𝒏𝒏𝒊𝒏𝒈𝒉𝒐𝒖𝒅𝒆𝒓𝒔

Met de Hilversumse cijfers komt de berekening van het budget op het volgende neer:

€ 𝟐𝟔. 𝟕𝟎𝟐. 𝟔𝟏𝟗 = 𝟐𝟓% (€ 𝟐𝟔. 𝟗𝟖𝟎. 𝟗𝟏𝟏) + 𝟕𝟓% (€ 𝟐𝟓. 𝟐𝟎𝟗. 𝟗𝟖𝟕 + € 𝟎 + € 𝟖𝟒𝟎. 𝟒𝟕𝟗) + € 𝟒𝟏𝟗. 𝟓𝟒𝟏

Bijlage 4 laat de volledige berekening van het budget zien. Het is goed om op te merken dat gemeenten los een budget krijgen voor vergunninghouders, op basis van recentere cijfers. Zo laat Bijlage 4 zien dat de 90 Hilversumse huishoudens met een verblijfsvergunning, gebaseerd zijn op de periode januari tot juli 2016, terwijl de bijstandskans van de rest van de bevolking berekend wordt op basis van cijfers van 31 december 2015. Het budget voor dak- en thuislozen wordt historisch berekend, aan de hand van de werkelijke gemeentelijke lasten die gemeenten hebben.

4 Het bijstandsverdeelmodel: model in ontwikkeling

Verbeteringen in model 2017

De invoering van het nieuwe verdeelmodel in 2015 oogstte in eerste instantie veel kritiek: gemeenten liepen na jaren van sluitende begrotingen of overschotten tegen tekorten aan. Andere gemeenten ontvingen opeens veel meer bijstandsbudget.

(Voormalig) Divosa-voorzitter René Paas vroeg in een brief aan de Vaste

Kamercommissie SZW in november 2014 aandacht voor de ‘grote effecten op de meest kwetsbare burgers’, door ‘de samenloop van bezuinigingen en herverdeling’³.

Gemeenten hebben sindsdien bezwaren kenbaar gemaakt bij Divosa, de VNG of het Ministerie van SZW zelf, en meegedacht over verbeteringsmogelijkheden voor het model. Voor sommige gemeenten gaven de tekorten aanleiding om rechtszaken tegen de Staatssecretaris van Sociale Zaken en Werkgelegenheid aan te spannen. Volgens SZW hebben sindsdien tien procedures plaatsgevonden. Bij negen rechtszaken is SZW in het gelijk gesteld; in de enige zaak waar de rechter de procederende gemeente (Utrecht) in het gelijk stelde, heeft de rechter geoordeeld dat de factoren als centrumfunctie en concentratie van kansarmen ten onrechte niet in het model zijn

opgenomen⁴. De vangnetregeling was voor Utrecht eveneens ontoereikend. De rechtbank kan niet concluderen dat het model in zijn algemeenheid tot verkeerde uitkomsten leidt.

Daarom is het verdeelmodel alleen voor de gemeente Utrecht buiten toepassing verklaard. Dat betekent dat het Ministerie van SZW het budget voor Utrecht opnieuw moet berekenen, maar dat de uitspraak geen gevolgen heeft voor berekeningen van de budgetten voor andere gemeenten. De staatssecretaris heeft hoger beroep tegen de uitspraak aangetekend, dat in april 2017 dient. In model 2017 is, mede na de uitspraak van de rechter in deze zaak, wel een berekening voor het belang van centrumfunctie opgenomen, dat wordt uitgedrukt in de graadmeter ‘klantenpotentieel’ (zie Hoofdstuk 2).

Om kritieken van gemeenten te adresseren, wordt het verdeelmodel jaarlijks herzien en verbeterd. Het verdeelmodel is dus een model in ontwikkeling. Ook voor het model 2017 zijn verbeteringen doorgevoerd. De voornaamste aanpassing is het gebruik van

integrale data in het nieuwe model: broncijfers voor alle huishoudens en regio’s. In vorige modellen werd een steekproef gebruikt die moest worden doorgetrokken en herwogen, waardoor de uitkomsten minder precies waren. Ook zijn in de laatste berekeningen instellingsbewoners toegevoegd. Het model, ontworpen door het Sociaal Cultureel Planbureau, is door onderzoeksbureau SEO Economisch Onderzoek⁵ onderworpen aan een test om verbeteringsmogelijkheden in kaart te brengen. Het Ministerie van SZW nodigt gemeenten en onderzoekers uit om suggesties te doen voor verbeteringen aan het model. De VNG en belangenbehartiger van sociale diensten van gemeenten Divosa krijgen jaarlijks, voordat de beschikkingen aan gemeenten worden bepaald, de mogelijkheid tot inspraak.

Vervolgens adviseert de Raad voor de financiële verhoudingen (Rfv) over het dan wel of niet doorvoeren van de voorgestelde aanpassingen. De Rfv is een wettelijk,

onafhankelijk adviesorgaan dat de regering adviseert over de verdeling van middelen van het Rijk over gemeenten en provincies. Bij het verdeelmodel komt de Raad tot een uitspraak bij herziening van het model. Bij het model 2017 kwam de Raad tot het

3https://www.divosa.nl/sites/default/files/nieuwsbericht_bestanden/20141103_Brief_aan_Tweedekamerc ommissie_SZW_over_verdeelmodel_BUIG.pdf

4 https://www.divosa.nl/nieuws/rechtbank-stelt-utrecht-het-gelijk-op-te-lage-rijksuitkering-voor-bijstand

5SEO is verbonden aan de Universiteit van Amsterdam

volgende oordeel⁶:

“De onderzoekers hebben naar het oordeel van de Raad alles uit de kast getrokken. Er bestaat op voorhand bij de Raad geen discussie meer over mogelijke ontbrekende kenmerken. De enige mogelijke doorontwikkeling zit daarom dan ook niet in aanvullende variabelen, maar in verfijningen en operationaliseringen van de factoren die het model nu al verdisconteert.

De Raad stelt met instemming vast dat zijn aanbevelingen over het model 2016 zijn opgevolgd: er is goed gelet op afwijkingen van groepen gemeenten, waarbij verder gekeken is dan alleen ‘significantie’. De onderzoekers hebben weergegeven hoe binnen klassen van gemeenten het model aansluit op de lasten van gemeenten (gemeenten met veel/gemiddeld/geen alleenstaanden,

aandachtswijken, reistijd tot grens enz. enz. enz.)…”

“…Het voorliggende model 2017 laat nog maar weinig onverklaarbare grote afwijkingen zien. Niet ten opzichte van de bijstandslasten van gemeenten, noch ten opzichte van het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand. Verder vertoont het model geen systematische afwijkingen aan de boven- als onderkant van de verdeling (de zogenoemde ‘staarten’, waar het model 2016 nog wel

systematische afwijkingen liet zien). Daarom adviseert de Rfv om dit model in te voeren. Volgens de Raad kan de oorspronkelijke bestuurlijke afspraak gevolgd worden om in 2017 het budget voor 75% met dit objectieve model te verdelen en voor 25% met historische kosten.”

Over verbetermogelijkheden voor het model 2017 schreef de Raad het volgende:

“De Raad constateert echter dat het voorkeursmodel [zoals aangedragen door het Ministerie van SZW] zonder centrumfunctie het aantal bijstandshuishoudens in gemeenten met (zonder) centrumfunctie te laag (hoog) voorspelt. De

onderzoekers melden zelf ook een significant verband. Naar de ervaring van de Raad komt dit door de stapeling van problematiek en interactie-effecten. Hierbij moet gedacht worden aan het effect dat een kansarme omgeving op kansarmen heeft. Gemeenten met centrumfunctie bieden voorzieningen aan, ook op het sociaal domein, die samen kunnen gaan met een concentratie van problematiek.

De onderzoekers hebben hiervoor trachten te corrigeren, via buurteffecten en veiligheidsproblematiek. Desondanks vertonen de resultaten een zichtbare afwijking voor gemeenten met centrumfunctie. Het is niet plausibel deze volledig aan (centrum)gemeenten toe te schrijven. Daarom adviseert de Raad om - voor het jaar 2017 - de factor ‘centrumfunctie wél op te nemen in het model…”

In het model 2017 is het advies van de Raad opgevolgd en is ‘centrumfunctie’, met graadmeter klantenpotentieel (zie Hoofdstuk 2), opgenomen in de berekening.

Een tekortkoming die door SZW in het gesprek is benoemd, is het ontbreken van een goede indicator voor ‘matching’ tussen vraag en aanbod op de lokale arbeidsmarkt.

Volgens SZW heeft de mate van matching invloed op de bijstandskans, en zou die indicator dus eigenlijk opgenomen moeten worden in het model. De mogelijke uitwerking van het ontbreken van een goede indicator voor dit probleem wordt verder besproken in Hoofdstuk 7.

Hoe wordt het model in volgende jaren verbeterd?

6 Zie het Advies verdeelmodel inkomensdeel Participatiewet 2017 aan de Staatssecretaris van SZW van 27 juni 2016: http://www.rob-

rfv.nl/documenten/advies_verdeelmodel_inkomensdeel_participatiewet_2017.pdf

Om het model te verbeteren wordt advies ingewonnen van experts. Aanbevelingen van VNG, Divosa, gemeenten, Rfv en onderzoeksbureaus zijn meegenomen in de analyse van SEO Economisch Onderzoek tot verbetering van het model 2016 om tot een beter model voor 2017 te komen. Ook voor de verbetering van verdeelmodellen in toekomstige jaren zullen alle variabelen die worden aangedragen door onderzoekers of gemeenten als

‘eindgebruikers’ van het model, worden getoetst en waar relevant opgenomen in het model.

Mogelijke aanvullende indicatoren voor het Bijstandsverdeelmodel worden eerst onderworpen aan een kwalitatieve toets. Dat is nodig om te voorkomen dat er irrelevante indicatoren in het verdeelmodel terechtkomen die de verdeling van het budget kunnen verstoren. De onderzoekers maken daarbij gebruik van een afwegingskader. De beoogde indicator moet in elk geval:

1) In theorie een verklaring bieden voor de (individuele en regionale verschillen in de) kans op bijstand;

2) Niet te beïnvloeden zijn door het arbeidsmarkt- en armoedebeleid van gemeenten;

3) Een (statistische) bijdrage leveren aan de verklaring voor de kans op bijstand.

Alleen als een variabele aan alle drie de eisen voldoet, wordt hij opgenomen in het model. Figuur 4.1 geeft dit stappenplan ook weer. SZW geeft aan dat alle indicatoren die zijn benoemd door gemeenten, Divosa, VNG en onderzoeksbureaus zoals APE, worden getoetst aan hand van deze methodiek. Komen ze niet in model 2017 terug, dan hebben de factoren een van de drie genoemde eisen niet doorstaan.

Figuur 4.1: Afwegingskader voor verbetering van het model

Hoe kan het model verder worden verbeterd?

Hoewel het model al uitgebreide aanpassingen heeft doorgemaakt, blijft er

mogelijkheid tot verbetering. SEO Economisch Onderzoek en het Ministerie van SZW wijzen in ieder geval op de volgende tekortkomingen, die naar verwachting in het model voor volgend jaar worden geadresseerd.

1) Voor opleidingsniveau zijn geen integrale gegevens beschikbaar. Zoals eerder opgemerkt wordt liefst zo nauwkeurig mogelijk het opleidingsniveau van inwoners meegenomen. Die data bestaat niet, waardoor een berekening wordt gemaakt aan de hand van arbeidsverleden voor meerdere groepen.

2) Voor arbeidshandicap zijn geen integrale gegevens beschikbaar. Daarom wordt gebruik gemaakt van indicatoren van medicijn- en zorggebruik.

3) De factor centrumgemeente is lastig te meten, waardoor nu gebruik wordt van de indicator ‘klantenpotentieel’. Het aantal potentiële regionale klanten van een woonkern is gedefinieerd als het aantal klanten dat die kern aantrekt uit alle kernen binnen een straal van 60 kilometer. Hier wordt dus verondersteld dat de centrumfunctie van een gemeente ook iets zegt over de sociale samenstelling van de bevolking. Klantenpotentieel zou de stapeling en concentratie van

problematiek door de aantrekkingskracht van een gemeente moeten meten, maar doet dat op dit moment niet goed genoeg. Gemeenten met centrumfunctie bieden namelijk voorzieningen aan in het sociaal domein die de concentratie van problematiek kunnen verhogen. Daarbij komt dat een centrumgemeente, met hogere economische activiteit, mogelijk juist een lagere bijstandskans heeft. Het gevolg is dus niet eenduidig. Het Ministerie van SZW erkent dit en is op zoek naar een betere indicator.

4) Problemen in matching tussen vraag en aanbod zijn lastig te meten. Ook hier is SZW bezig een indicator te ontwikkelen die deze problematiek voldoende adresseert. SZW erkent dat de structuur van lokale arbeidsmarkten kunnen verschillen waardoor sommige gemeenten een hogere feitelijke bijstandskans kennen dan momenteel wordt berekend door het verdeelmodel. Het ministerie onderzoekt de mogelijkheden om matching in het volgende model adequaat op te nemen.

5) SZW analyseert de effectiviteit van de financiële prikkels uit het model, en zal in 2017 beginnen met het analyseren van acties door gemeenten. Het ministerie wil zo kennis opbouwen over hoe verschillende gemeenten proberen hun tekort terug te dringen en welke maatregelen effectief waren. Zo kan SZW beoordelen of het model goed doet wat het doen moet, en ook kennis opbouwen over bijstandspraktijken, zodat ‘best-practices’ tussen gemeenten uitgewisseld kunnen worden.

5 Een tekort op het budget: hoe kan dat?

Hoe komt het dat gemeenten een tekort kunnen realiseren op het bijstandsbudget? Het tekort kan een aantal oorzaken hebben. De mogelijke oorzaken worden hieronder toegelicht.

1) Het model is incompleet of de kans op bijstand klopt niet

Het is mogelijk dat er karakteristieken zijn die wel de kans op bijstand beïnvloeden, maar die niet of onvoldoende zijn opgenomen in het model. Zoals in het vorige hoofdstuk beschreven is het model in ontwikkeling: het model zal de komende jaren nog verder worden verbeterd.

Er zit vertraging in het bepalen van de budgetten en het budgetjaar zelf. De algehele bijstandskans voor elk type huishouden en kenmerken van de regio worden sinds 1 januari 2014 constant gehouden. Wel worden de berekende uitkomsten voor heel

Nederland jaarlijks naast de werkelijke bijstandsaantallen gelegd (zoals getoond in Bijlage 1). De berekeningen van het model en het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand ontlopen elkaar niet veel. Daar komt bij dat het macrobudget jaarlijks wordt aangepast aan de hand van realisaties van het jaar daarvoor (hoeveel geld is uitgegeven aan uitkeringen), en veranderende economische omstandigheden.

Het ontbreken van een goede indicator voor problemen in ‘matching’ tussen vraag en aanbod kan, zoals beschreven, de voorspelde bijstandskansen vertekenen.

Naast ontbrekende factoren, kan een verschil tussen gebudgetteerde en werkelijke bijstandsuitgaven in theorie op twee manieren ontstaan:

A) De algehele bijstandskans per type huishouden of regiokenmerk verandert snel, door bijvoorbeeld de conjunctuur (aantrekkende of juist verslechterende economie). Zo heeft een alleenstaande, bijvoorbeeld, gemiddeld geen 10% kans op bijstand in Nederland, maar 8% door verbeterende economische omstandigheden en de verbeterde kans op het vinden van een baan. Om dit te ondervangen wordt het macrobudget echter pas in september van het budgetjaar definitief vastgesteld, zodat conjuncturele veranderingen kunnen worden meegenomen. Dit effect is aanwezig maar waarschijnlijk niet groot.

B) Het aandeel van bepaalde typen huishoudens in een gemeente verandert snel en substantieel. Grotere veranderingen van types huishoudens zoals alleenstaanden of leeftijdsgroepen zijn onwaarschijnlijk op korte termijn. Veranderingen in het aandeel van

‘kleinere’ groepen die wel een hoge bijstandskans hebben, zoals een plotselinge toename van het aantal vergunningshouders, of een toestroom van inwoners van buiten de gemeente die in een corporatiewoning komen wonen, kan wel substantiële invloed hebben op de gemeentelijke lasten aan bijstandsuitkeringen. Voor vergunninghouders wordt daarom in ieder geval op kortere termijn gebudgetteerd.

2) Niet elk tekort kan worden verklaard

Het model is erop ingericht dat over de linie, dus voor alle gemeenten in Nederland samen, geen grote verstoringen zijn tussen de geschatte bijstandsaantallen en de

gerealiseerde bijstandsaantallen. Niet elk tekort is ‘significant’: het is onwaarschijnlijk dat een gemeente ooit precies uitkomt. Voor terugkerende grote tekorten of overschotten is deze ‘kansfactor’, of standaardafwijking, echter niet realistisch.

3) Het model houdt geen rekening met verschillen in de hoogte van uitkeringen tussen gemeenten

De hoogte van bijstandsuitkeringen kan per gemeente verschillen. Zo is de mate waarin uitkeringsgerechtigden ook werken van invloed op de hoogte van de uitkering. In gemeenten waar relatief veel inwoners naast een uitkering arbeid verrichten, zullen de lasten voor de gemeente lager zijn dan in een gemeente waar weinig naast de uitkering gewerkt wordt.

4) Gemeentelijke aanpak de sleutel?

Het idee achter het verdeelmodel is dat de realisatieverschillen, de verschillen tussen de voorspelling en het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand, volledig verklaard worden door gemeentelijke aanpak. Een ‘perfect model’ is niet mogelijk, maar het is wel aannemelijk dat een groot gedeelte van een realisatieverschil te herleiden is naar maatregelen van de gemeente zelf. Gemeenten die er in slagen minder

bijstandsgerechtigden in hun bestand te hebben dan het model voorspelt, zullen geld overhouden, en andersom. Dit is ook de essentie van het verdeelmodel: doordat

gemeenten overschotten mogen houden wordt een financiële beloning in het vooruitzicht gesteld dat gemeenten moet bewegen de kans op bijstand in een gemeente te

verminderen. Om gemeenten te ondersteunen in het verklaren van de verschillen, heeft

het Ministerie van SZW een rekentool ontwikkeld⁷. Dit hulpmiddel laat zien op welke punten een gemeente minder goed of beter scoort dan waar het model van uitgaat, aan de hand van eerdere gemiddelden voor Nederland. In het volgende hoofdstuk zullen de resultaten voor Hilversum verder worden geanalyseerd. De rekentool is te vinden in Bijlage 2.

7 Zie voor de rekentool: https://www.rijksoverheid.nl/actueel/nieuws/2016/10/19/rekentool- verdeelmodel-bijstandsbudgetten-2017

6 Het tekort in Hilversum: analyse

Welke factoren kunnen er in Hilversum voor hebben gezorgd dat in 2015 en 2016 een tekort op het bijstandsbudget ontstond? Onderstaande analyse legt de Hilversumse situatie naast de mogelijke oorzaken voor een tekort op het budget, zoals beschreven in Hoofdstuk 5.

Hilversum en de bijstand: getallen en tekort

De volgende grafieken geven het aantal bijstandsuitkeringen voor Hilversum en voor Nederland, van juli 2011 tot juli 2016. Dit zijn in januari 2017 de meest recente CBS- cijfers.

Figure 6.1 Nederland - Bijstandsuitkeringen voor personen tot de AOW-leeftijd

Figuur 6.1 laat de situatie voor alle gemeenten in Nederland samen zien, Figuur 6.2 geeft de ontwikkeling voor Hilversum weer. NB: de schaal van beide grafieken verschilt, zoals valt te zien op de verticale as.

Figure 6.2: Hilversum - Bijstandsuitkeringen voor personen tot de AOW-leeftijd

Van beide figuren is duidelijk dat er een algehele toename in het aantal

bijstandsuitkeringen is geweest tussen 2011 en 2016, met een scherpe toename tussen 2012 en 2014. Opvallend is de vorm van de figuur: voor Nederland en Hilversum volgt de ontwikkeling van de bijstandsaantallen zich ruwweg hetzelfde. Van juli 2011 tot juli 2016 is er in Nederland een toename van het aantal huishoudens met een

bijstandsuitkering van ongeveer 25%, in Hilversum in dezelfde periode van ongeveer 33%. Het aantal huishoudens in de bijstand is in Hilversum in die vijf jaar dus iets harder

gegroeid dan gemiddeld in Nederland. Opmerkelijk is dat de gegevens in Figuur 6.2 (1900 bijstandsgerechtigden op 31 december 2015) afwijken van de bijstandsaantallen die SZW heeft opgenomen in de berekening (1.996 huishoudens in de bijstand op 31 december 2015). Een mogelijke verklaring is dat het bovenstaande figuur het werkelijk aantal bijstandsuitkeringen weergeeft, terwijl het model zich baseert op het aantal bijstandsgerechtigden op basis van inkomen, vermogen en overwaarde.

Onderstaande Figuur 6.3 laat de budgetten en uitgaven van Hilversum zien voor de periode 2014-2017. In 2014 – het laatste jaar van het oude verdeelmodel – was er sprake van een klein overschot op het bijstandsbudget. Na de overstap op het SCP- model in 2015 werd een tekort gerealiseerd van bijna € 3 miljoen, in 2016 een tekort van zo’n € 3,5 miljoen. Het tekort is daarmee in 2016 ruim 10% van het budget.

Daarmee hangt samen dat de uitgaven stegen van € 27 miljoen in 2014 tot ruim € 28 miljoen in 2016. Gezien de toename van het aantal bijstandsuitkeringen zoals

weergegeven in Figuur 6.2, is de stijging van de lasten als dusdanig niet verwonderlijk.

Figuur 6.3: Bijstandsbudget en uitgaven voor de gemeente Hilversum 2014-2017

Hoe kunnen de totale bijstandslasten voor Hilversum in perspectief worden geplaatst? De gemiddelde uitkering per inwoner (dus de bijstandslasten gedeeld door het totaal aantal inwoners) ligt in Hilversum op € 304. Het gemiddelde voor grote gemeenten is € 321, dus Hilversum heeft ongeveer dezelfde bijstandslasten per inwoner als het

gemiddelde voor de grote gemeenten. Dat op zich laat zien dat Hilversum geen landelijke uitschieter is, gekeken naar de gemiddelde uitkeringslast per inwoner.

Om te zien welke oorzaken ten grondslag liggen aan de tekorten in 2015 en 2016, wordt de Hilversumse situatie getoetst op de vier mogelijke oorzaken die zijn benoemd in het vorige hoofdstuk.

Toets 1: Het model is incompleet of de kans op bijstand klopt niet

Gezien de verbeteringen die in het model zijn doorgevoerd sinds de eerste versie in 2014, is het onwaarschijnlijk dat er nog grove fouten in het verdeelmodel zitten of dat er variabelen ontbreken die een groot tekort of overschot in zijn geheel kunnen verklaren.

Mogelijk ontbrekende indicatoren die in de ontwikkelingsfase van model 2017 zijn aangedragen door gemeenten, VNG, Divosa en onderzoeksbureaus, zijn allen beoordeeld door SEO Amsterdam en het ministerie, en opgenomen indien ze door de kwalitatieve en kwantitatieve toetsing (Hoofdstuk 4) kwamen. De Raad voor de

financiële verhoudingen heeft steun uitgesproken voor de theoretische verrijking van het

€ 0

€ 5.000.000

€ 10.000.000

€ 15.000.000

€ 20.000.000

€ 25.000.000

€ 30.000.000

2014 2015 2016 2017

Bijstandsbudget en uitgaven

Budget Uitgaven

model en oordeelt dat tekortkomingen op het model 2016 voldoende zijn geadresseerd (zie p. 17).

Het Ministerie van SZW heeft in het gesprek met Wethouder Klamer aangegeven dat er mogelijk wel een verdeelstoornis kan optreden door het opnemen van de variabele

‘klantenpotentieel’, als graadmeter (‘proxy’) voor centrumfunctie. Het ministerie stelt dat er onder de onderzoekers geen brede consensus bestaat dat deze variabele voldoende toevoegt aan de verklaringskracht van het model. De Raad voor de financiële

verhoudingen heeft de staatssecretaris gevraagd om op zoek te gaan naar een betere variabele die meet wat de gevolgen zijn van de centrumfunctie van een gemeente op de bijstandskans. Omdat het lastig blijkt om een betere indicator te vinden dan het nu gebruikte ‘klantenpotentieel’, valt het niet goed te zeggen hoe het opnemen van een andere indicator het budget voor Hilversum zal beïnvloeden. Vergelijking van het klantenpotentieel voor Hilversum met andere gemeenten is wel mogelijk: het percentage voor Hilversum is ongeveer twee keer zo hoog als voor het gemiddelde huishouden in Nederland, 51% om 103%⁸, wat suggereert dat Hilversum baat heeft van het

meenemen van deze indicator, ten opzichte van een verdeling van het budget zonder het meenemen van klantenpotentieel. In het geval er een indicator wordt ontwikkeld die de sociale gevolgen van gemeente-omvang beter meet, is het mogelijk dat Hilversum een hoger budget toebedeeld krijgt.

Voor de indicators ‘opleiding’ en ‘arbeidshandicap’ worden eveneens schattingen gemaakt op basis van proxy’s (zie Hoofdstuk 2). Er is geen aanwijzing in de analyse van SEO Amsterdam of de Raad voor de financiële verhoudingen dat deze proxy’s, bij gebrek aan integrale data, zouden leiden tot verdeelstoornissen.

Er valt wel iets te zeggen voor de mogelijkheid dat algehele kans op bijstand, of het aandeel huishoudtypen in een gemeente, op korte termijn kan veranderen waardoor gemeenten niet goed uit komen met hun budget. Een verklarende factor, zoals

beschreven in het vorige hoofdstuk, zijn veranderende economische omstandigheden. Het is goed mogelijk dat als gevolg van de aantrekkende economie in 2017 de

bijstandskans, vooral voor jongere inwoners in de bijstand en inwoners die pas kort in de bijstand zitten, enigszins zal dalen. Dit zal een tekort op het budget, het overige gelijk blijvend, reduceren. Wel wordt het macrobudget halverwege het budgetjaar aangepast en definitief vastgesteld, wat dit effect zal reduceren.

Plotseling veranderende demografische samenstelling van gemeenten kan eveneens leiden tot een onder- of overschatting van de samenstelling van huishoudtypen, zeker als het groepen betreft met een relatieve hoge kans op bijstand. Illustratief is de groep vergunninghouders, waarvan de cijfers (zie Hoofdstuk 3) worden gebaseerd op het eerste halfjaar in 2016. Mochten in kwartaal drie en vier meer vergunningen worden toegekend aan personen in huishoudens die in 2017 beroep doen op de bijstand, voorziet het eerder vastgestelde budget hier mogelijk onvoldoende in.

Het ontbreken van een goede indicator voor ‘matching’ tussen vraag en aanbod kan er voor zorgen dat het tekort voor Hilversum oploopt. Mogelijk speelt in Hilversum dit matchingsprobleem, vooral aan de onderkant van de arbeidsmarkt. SZW erkent dat voor gemeenten met een hoger dan gemiddeld matchingsprobleem de bijstandskans kan worden overschat. Omdat er (nog) geen goede indicator bestaat, is het moeilijk iets te zeggen over het budgettaire effect dat de gemeente Hilversum hieraan ondervindt.

Toets 2: Niet elk tekort kan worden verklaard

Zoals eerder beschreven is het niet mogelijk het aantal inwoners met een

bijstandsuitkering perfect te voorspellen. Kleine verschillen van een half procent kunnen voorkomen en variëren van jaar tot jaar, zonder dat ze directe aanleiding (moeten) geven tot aanpassing van de uitvoering.

8Bron: Statline CBS

Het Ministerie van SZW is door Wethouder Klamer gevraagd of de gerealiseerde tekorten in Hilversum in 2015 en 2016, die zoals Figuur 6.3 laat zien ruim 10% van het budget bedragen, het gevolg kunnen zijn van een standaardafwijking. Het ministerie stelt dat een standaardafwijking van dergelijke omvang zeer onwaarschijnlijk is, en dat het zeer aannemelijk is dat de vrij plotselinge tekorten vanaf 2014 verklaard kunnen worden door de overstap naar het nieuwe SCP-verdeelmodel (in de woorden van SZW:

een ‘trendbreuk’ is zichtbaar). De omvang van de tekorten voor Hilversum geven aanleiding om de oorzaak van het tekort op een andere manier te verklaren.

Toets 3: Het model houdt geen rekening met verschillen in de hoogte van uitkeringen tussen gemeenten

Het model maakt in de berekening gebruik van zogenoemde normbedragen (Bijlage 3).

Die zijn voor elke gemeente hetzelfde. Het is echter mogelijk dat de werkelijke hoogte van uitkeringen verschilt. Het meeste inzicht geven de cijfers van het aantal

bijstandshuishoudens dat inkomsten ontvangt uit arbeid.

Volgens CBS-cijfers (jaar 2014) genoten in Hilversum 283 van de 1884 huishoudens, of 15% van de huishoudens, inkomen uit werk naast hun bijstandsuitkering. Dit ligt lager dan het gemiddelde van alle gemeenten in Nederland, dat uitkomt op 16,8% van de

huishoudens. Wordt het Hilversumse percentage vergeleken met gemeenten uit dezelfde omvangsklasse (kleinste in de vergelijking is Schiedam met 77.000 inwoners en de grootste is Emmen met 108.000 inwoners), dan scoort Hilversum eveneens laag, als derde gemeente op zestien met het laagste percentage werkenden onder

bijstandsontvangers.

Het is niet eenvoudig te zeggen hoeveel hoger de lasten voor de gemeente Hilversum zijn door de hogere gemiddelde uitkering, wel dat in Hilversum minder

bijstandsontvangers (parttime) werken dan gemiddeld het geval is in gemeenten in dezelfde omvangsklasse en minder dan het gemiddelde van alle gemeenten in Nederland. Het verdeelmodel hanteert normbedragen die gebaseerd zijn op de gemiddelde uitkering in Nederland. Het is daardoor aannemelijk dat de feitelijke uitgaven van Hilversum per uitkering hoger uitpakken dan de berekening die het model er op nahoudt. Figuur 6.4 geeft het percentage bijstandsontvangers weer dat naast de uitkering werk verricht, voor Hilversum en 15 referentiegemeenten in dezelfde

omvangsklasse.

Figuur 6.4: Percentage bijstandsontvangers dat arbeid verricht, omvangsklasse Hilversum

Toets 4: Gemeentelijke aanpak de sleutel?

Het verdeelmodel geeft gemeenten een financiële prikkel ervoor te zorgen dat minder inwoners in de bijstand terecht komen of blijven. Die prikkel bestaat aan de ene kant uit het financiële risico van het oplopen van een tekort. Tekorten komen momenteel deels ten laste van gemeenten en worden voor het andere deel opgevangen door de

vangnetregeling van het Rijk. Aan de andere kant is er een beloning van het overhouden op het budget: dat geld hoeft niet te worden teruggestort en mag vrij worden besteed.

Gemeenten kennen programma’s die er op gericht zijn mensen aan werk te helpen. Om gemeenten te ondersteunen in het voeren van een gerichte aanpak van doelgroepen heeft het Ministerie van SZW een rekentool ontwikkeld. De rekentool geeft inzicht in de bijstandskansen per huidhoudtype in een gemeente en laat zo zien waar verschillen tussen het voorspelde en het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand ontstaan. Het volledige overzicht voor Hilversum staat in Bijlage 2.

Figuur 6.5 is een uittreksel van het de volledige berekening en laat de categorieën zien waar het voorspeld aantal huishoudens ten minste 30 huishoudens lager was dan het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand. Met andere woorden: de typen huishoudens die in Hilversum een hogere werkelijke bijstandskans hebben dan kan worden verklaard aan de hand van de objectieve kenmerken voor de gemeente Hilversum.

Belangrijk om op te merken is dat de CBS-cijfers zijn gemeten op 31 december 2015 en de berekening voor 2017 toen was gemaakt. Het ‘werkelijk aantal huishoudens in de bijstand in 2017’, is dus het werkelijk aantal in Hilversum op 31 december 2015.

0,0%

5,0%

10,0%

15,0%

20,0%

25,0%

Percentage bijstandsontvangers dat arbeid verricht, omvangsklasse Hilversum (CBS 2014)

Gemiddelde NL

Totalen: De bovenste rij, huishoudens 18 jaar tot de AOW-leeftijd, geeft het totale verschil weer tussen het voorspelde en werkelijke aantal huishoudens in de bijstand voor Hilversum. Het werkelijk aantal huishoudens in de bijstand bedroeg 1.996 op 31 december 2015, terwijl het verdeelmodel aan de hand van de samenstelling van huishoudens en regiokenmerken, berekende dat er 1.905 huishoudens gebruik zullen maken van een bijstandsuitkering. Dit levert een verschil van 91 huishoudens op.

Hilversum had op 31 december 2015 4,8% meer huishoudens in de bijstand dan het model verklaart.

Alleenstaanden: Van de 11.483 alleenstaande huishoudens ontvingen op 31 december 2015 1.085 huishoudens een bijstandsuitkering, zo’n 135 meer dan het model voorspelt.

In percentages: 9,4% van de Hilversumse alleenstaande huishoudens bevindt zich in de bijstand, ruim 1 procentpunt meer dan valt te verklaren aan de hand van objectieve gegevens.

Leeftijdsgroepen: Ook personen van 30 tot 40 jaar, en 50 jaar tot de AOW-leeftijd, worden in Hilversum relatief vaker in de bijstand gezien: voor de leeftijdsgroep tussen 30 en 40 jaar, en tussen 50 jaar en de AOW-leeftijd is de werkelijke bijstand voor beiden 0,6% hoger dan door het model wordt verklaard.

Allochtoon van Syrische afkomst: 30 huishoudens van Syrische komaf meer bevonden zich in de bijstand op 31 december 2015 dan het model voorspelde (34 om 64 huishoudens, van de in totaal 88 Syrische huishoudens in Hilversum).

Corporatiewoning: Op 31 december 2015 had Hilversum 9.619 huishoudens in een corporatiewoning, waarvan 14,9% een bijstandsuitkering ontving, een half procentpunt hoger dan kan worden voorspeld aan de hand van objectieve kenmerken. Het gaat hierbij om 51 huishoudens meer (1384 om 1435).

HCI midden/hoog: Juist inwoners met een Human Capital Index⁹ van midden of hoog maken in Hilversum meer kans op bijstand: 1,9% om 1,5%, dat zich vertaalt naar 92 huishoudens extra in de bijstand.

Nadere uitsplitsing: Bijlage 2 geeft ook een nadere uitsplitsing van verschillende

huishoudensgroepen. Opmerkelijk is de groep autochtonen met een laag HCI: 23.7% van deze groep bevindt zich in de bijstand, terwijl het model voor Hilversum 20.7% voorspelt (466 om 407 van de in totaal 1.969 huishoudens in deze groep).

Er zijn ook categorieën waar Hilversum hoger scoorde dan het model voorspelde. Figuur 6.6 laat alle verschillen in huishoudens groter dan 20 zien.

Paar met kinderen: In Hilversum maken op 31 december 2015 1,9% van de huishoudens bestaande uit een paar met kinderen gebruik van de bijstandsvoorzieningen van de

9 Zoals in Hoofdstuk 2 beschreven bevat de HCI een berekening aan de hand van arbeidsverleden en opleidingsniveau.

Figuur 6.6 Voornaamste positieve verschillen voor Hilversum

Groep % aantal % aantal

Paar met kinderen 9.744 1,9% 190 2,2% 213 23

Eenouderhuishouden 2.735 14,5% 396 15,3% 419 23

Thuiswonend meerderjarig kind 5.115 2,7% 137 3,2% 161 24

Leeftijd 20 tot 25 jaar 4.354 2,7% 118 3,2% 140 22

Allochtoon van overig westerse herkomst 5.855 3,6% 211 4,1% 238 27

HCI laag 11.730 13,2% 1.547 13,4% 1.575 28

Aantal huishoud

Werkelijk aantal hh Voorspeld aantal Verschil in aantal