Stand van zaken verbeterslag verdeelmodel bijstandsbudgetten en informatie over handelswijze verplaatsing uitkeringslasten bijstand op de ZW, WW en WIA
Staten-Generaal — Kamerstuk Brief
Datum: 2015-06-25 00:00:00.000000
Rechtsgebied: Wetgeving


Vergaderjaar 2014-2015
 Tweede Kamer der Staten-Generaal
 2
 Kamerstukken
 
 
 
 30 545
 
 Uitvoering Wet Werk en Bijstand
 
 
 Nr. 162
 BRIEF VAN DE STAATSSECRETARIS VAN SOCIALE ZAKEN EN WERKGELEGENHEID
 
 
 
 Aan de Voorzitter van de Tweede Kamer der Staten-Generaal
 Den Haag, 19 juni 2015
 Tijdens het algemeen overleg WWB en Participatiewet op 4 maart 2015 heb ik met uw Kamer onder andere gesproken over het verdeelmodel bijstandsbudgetten (Inkomensdeel Participatiewet) en de verbeterslag voor dit verdeelmodel (Kamerstuk 30 545, nr. 153). Met deze brief geef ik invulling aan de toezegging die ik tijdens het overleg heb gedaan om u hierover te informeren.
 Voorafgaand hieraan meld ik u dat ik op 18 juni een signaal ontving van CBS dat het CBS, ondanks alle uitgevoerde controles, een onjuistheid heeft geconstateerd in de aangeleverde data aan het SCP voor de verdeling 2015. CBS heeft mij laten weten dat dit hen ten zeerste betreurt. Ik heb het SCP gevraagd op korte termijn de consequenties hiervan voor de verdeling in 2015 in beeld te brengen waarna ik u hierover zal informeren.
 In deze brief ga ik achtereenvolgens in op de verschillende verbetersuggesties die het SCP heeft onderzocht, de gewenste overstap van steekproefdata op integrale gegevensbestanden en op de afspraken die ik met de VNG over het verdeelmodel en het vangnet heb gemaakt. Daarnaast informeer ik u via deze brief over de handelwijze, indien onder de Participatiewet bovenmatig sprake zou zijn van verplaatsing van bijstandsuitkeringslasten naar uitkeringslasten ZW, WW en WIA.
 Verbeterslag verdeelmodel 2016
 Met de komst van de Wet werk en bijstand (WWB) in 2004 werden gemeenten volledig financieel verantwoordelijk voor de uitvoering van de bijstand. Door voor de bekostiging van bijstandsuitkeringen een budget te verstrekken, hebben gemeenten de mogelijkheid gekregen om bij effectieve uitvoering de overschotten op hun budget te behouden en worden zij bij optredende tekorten gestimuleerd tot verbetering. Deze financieringssystematiek geniet brede steun. In de jaren na invoering van de WWB hebben gemeenten laten zien dat met effectief beleid en een effectieve uitvoering de bijstandsuitgaven teruggebracht kunnen worden.1Onder andere: F. van Es. Invloed WWB op gebruik bijstand. CPB, ’s Gravenhage, 2010.H. Bosselaar e.a. Werkt de WWB? Meccano Kennis voor beleid, Utrecht, 2007
 Voor de bepaling van het budget, is het van belang om een verdeelmodel te hebben dat, gegeven objectieve kenmerken, een zo goed mogelijk inschatting kan maken van de noodzakelijke bijstandsuitgaven die een gemeente moet doen. In 2012 is mijn voorganger een project gestart om te komen tot een nieuw verdeelmodel voor het inkomensdeel. Aanleiding hiervoor was dat het bestuurlijk draagvlak onder het vorige verdeelmodel onder druk stond en bovendien was afgesproken om periodiek onderhoud te plegen aan het verdeelmodel. Gemeenten hadden twijfels over de werking van het toenmalige verdeelmodel.
 Het proces om tot een nieuw verdeelmodel te komen is zorgvuldig en transparant vorm gegeven, waarbij alle betrokken partijen de gelegenheid hebben gehad om mee te denken bij het uitwerken van vier verschillende potentiële verdeelmodellen. Aan het slot van het proces heb ik op basis van de beoordeling van experts gekozen voor het multiniveau-model van het SCP. Daarbij heb ik, na overleg met de VNG en gelet op de financiële beheersbaarheid bij gemeenten, gekozen voor een overgangsregeling en een vangnet. Deze keuzes heb ik aan uw Kamer bekend gemaakt en toegelicht in mijn brief van 15 mei 20142Kamerstuk 30 545, nr. 137..
 
 Ik heb gekozen voor dit model, omdat het wetenschappelijk gezien het beste de benodigde budgetten kan bepalen. Het model bepaalt deze namelijk op basis van de kenmerken van huishoudens met een bijstandsuitkering. Dat niveau van het huishouden sluit aan bij het niveau waarop het recht op een bijstandsuitkering wordt bepaald. Tevens wordt in het model rekening gehouden met de invloed van factoren op het niveau van de wijk, de gemeente en de regio. Een tweede reden om voor dit model te kiezen is dat de effecten van de huishoudkenmerken op de bijstandskans zuiver geschat worden. Zuiver wil zeggen dat de berekende effecten niet beïnvloed worden door structurele verschillen tussen gemeenten die veroorzaakt kunnen worden door uitvoering en beleid. De gehanteerde multiniveau-systematiek maakt dit mogelijk. Op die manier is een zuiverder beeld te krijgen van de objectieve bijstandskansen in de verschillende gemeenten dan in een model dat geen rekening houdt met deze gemeentelijke verschillen.
 Dit zorgt ervoor dat het saldo op het gemeentelijk bijstandsbudget beter zal aansluiten bij de gemeentelijke prestaties en bevordert dus de beoogde prikkelwerking van de financieringssystematiek. Het multiniveau-model is volgens experts dan ook beter dan het vorige verdeelmodel geschikt om een goede inschatting te maken van de noodzakelijke bijstandsuitgaven van een gemeente.
 
 In de brief van 15 mei 2014 heb ik aangegeven dat in de eerste jaren extra aandacht zal zijn voor monitoring en waar nodig en mogelijk verdere verbeteringen zullen worden doorgevoerd. De ervaringen bij het vorige verdeelmodel voor de bijstandsbudgetten, evenals de ervaringen met andere verdeelmodellen zijn, dat in de beginjaren vaak verbeteringen aan de orde zijn. Daarom is het SCP na de verdeling van de budgetten 2015 gestart met het inventariseren van verbetermogelijkheden. De opbrengst hiervan kan voor het eerst effect hebben op de verdeling van de bijstandsbudgetten voor 2016. Hiervoor heb ik onder andere gemeenten uitgenodigd om verbetersuggesties aan te leveren en heeft het SCP gesprekken gevoerd met een aantal gemeenten en enkele door gemeenten aangedragen experts waaronder professor Van der Klaauw (Vrije Universiteit), die via de G4 betrokken is geraakt.
 
 Uit de suggesties die zijn aangedragen is een selectie gemaakt van kansrijke verbetermogelijkheden voor 2016. Na bespreking hiervan in februari en maart met de begeleidingscommissie (waarin de VNG, Divosa, de Raad voor de financiële verhoudingen en verschillende gemeenten zitting hebben) is het SCP aan de slag gegaan met de uitwerking van de verbetermogelijkheden.
 Het resultaat hiervan is het advies van het SCP om het model op de volgende punten aan te passen: toevoegen van extra arbeidsmarktindicatoren op gemeenteniveau, het maken van een nadere uitsplitsing van de woonsituatie op huishoudenniveau en het weglaten van de factoren wonen in een matig leefbare wijk en netto participatie op regionaal niveau. De verklaringskracht van het model dat de bijstandskansen voor de verschillende huishoudenstypes voorspelt neemt hierdoor toe. Daarnaast stelt het SCP voor om de bijstandsuitgaven van gemeenten aan instellingsbewoners en aan dak- en thuislozen buiten het verdeelmodel om vanuit het macrobudget te compenseren. De voorgestelde verbeteringen leiden tot een afname van de gemiddelde herverdeeleffecten en het aantal uitschieters. De definitieve budgettaire effecten zullen in september bekend zijn na actualisatie van de gegevens. Tenslotte geeft het SCP in overweging om op regioniveau te kiezen voor de RPA-indeling (regionaal platform arbeidsmarkt) in plaats van de COROP-indeling (CBS-indeling van regio’s). In bijlage 1 is een overzicht opgenomen van de huidige factoren in het model en in bijlage 2 worden de voorgestelde verbeteringen nader toegelicht. Daarnaast heeft het SCP nog een aantal suggesties onderzocht, maar geconcludeerd dat die niet leiden tot een verbetering van het model. Deze zijn opgenomen in bijlage 3.
 
 Bovenstaande verbetersuggesties zijn gepresenteerd aan de begeleidingscommissie op 21 april en aan gemeenten tijdens een bijeenkomst op 19 mei. Daarnaast ontvang ik nog adviezen van de Raad voor de financiële verhoudingen en van professor Allers (RUG/COELO). Begin juli zal ik de regelgeving voor de verdeling van 2016 naar de Raad van State sturen. Zoals wettelijk voorgeschreven zal ik voor 1 oktober de voorlopige budgetten voor 2016 publiceren en u hiervan per brief op de hoogte stellen. Zoals ik heb geschreven in de brief van 15 mei 2014 zal ook in 2016 de verdeling nog voor 50% gebaseerd zijn op het historisch aandeel van de gemeente in de bijstandsuitgaven in jaar t-2 (i.c. 2014).
 Overstap op verdeelmodel met integrale gegevensbestanden
 In het verdeelmodel wordt gebruik gemaakt van data uit de Enquête Beroepsbevolking (EBB) van het CBS. Het voordeel van het gebruik van enquêtedata is dat daardoor gegevens gebruikt kunnen worden over arbeidsbeperking en scholing. Dit zijn belangrijke verklarende factoren voor de kans op bijstand. Voor deze factoren zijn niet voor alle huishoudens in Nederland gegevens beschikbaar. Voor andere factoren zoals huishoudsamenstelling en leeftijd zijn die integrale gegevensbestanden (bij het CBS) wel beschikbaar. Vanwege het ontbreken van factoren in de integrale gegevensbestanden is vorig jaar gekozen voor een model op basis van enquêtedata. Het gebruik van enquêtedata brengt echter ook enkele nadelen met zich mee.
 
 Op dit punt kan het verdeelmodel nog verder verbeterd worden door het verdeelmodel te baseren op integrale gegevensbestanden van het CBS. Recent is het SCP begonnen met de werkzaamheden om te komen tot een model dat gebaseerd wordt op integrale gegevensbestanden. Het SCP zet hiervoor extra
 capaciteit in. Ook heb ik professor Van der Klaauw (VU) gevraagd mee te denken met het SCP over de ontwikkeling van een dergelijk model. Professor Van der Klaauw is gespecialiseerd in de toegepaste econometrie. Met deze stap zal het model niet meer afhankelijk zijn van een algoritme om de samenstelling van de bevolking in een gemeente te schatten, zie bijlage 4. De bevolkingssamenstelling (welke huishoudens hebben welke modelkenmerken) is door het gebruik van integrale gegevensbestanden dan exact bekend. Dit draagt bij aan een nog preciezere verdeling.
 Er komt veel kijken bij de ontwikkeling van een dergelijk model. Dit moet zorgvuldig gebeuren. De modelontwikkeling vereist data-analyse, parameterschattingen en gevoeligheids- en stabiliteitsanalyses. Ook is het nodig om geschikte alternatieven te vinden voor de factoren arbeidsbeperking en opleiding. De overstap op integrale gegevensbestanden vraagt om een zorgvuldige voorbereiding waarbij ook naar de praktische uitvoerbaarheid en uitlegbaarheid moet worden gekeken. Duidelijk is dat voor de overstap op integrale gegevensbestanden voldoende tijd genomen zal moeten worden en dat dit niet van de een op de andere dag is geregeld. Om die reden zal het ook niet mogelijk zijn een model op basis van integrale gegevensbestanden te realiseren vóór het voorjaar van 2016. Dat betekent dat de verdeling voor 2016 nog gebaseerd zal worden op de Enquête Beroepsbevolking en niet eerder dan voor de verdeling van 2017 gebruik kan worden gemaakt van een model op basis van integrale gegevensbestanden.
 
 Afspraken met de VNG
 
 Op 18 juni heb ik over het bovenstaande op bestuurlijk niveau met de VNG gesproken. Ik heb met de VNG de volgende afspraken op hoofdlijnen gemaakt:
 
 
 –
 de bovenstaande verbetersuggesties worden doorgevoerd ten behoeve van de verdeling 2016;
 
 
 –
 in 2016 wordt net als in 2015 de helft van het budget nog verdeeld op basis van het gemeentelijk historisch aandeel;
 
 
 –
 de eigenrisico-drempel van het tijdelijk vangnet, voor zowel 2015 als 2016, wordt verlaagd naar 5%, met behoud van een getrapte vergoeding, waarbij tekorten tot en met 10% voor de helft worden vergoed en tekorten daarboven volledig;
 
 
 –
 na ontwikkeling van het verdeelmodel op basis van integrale data zal in het voorjaar van 2016 een tussentijds evaluatiemoment worden ingebouwd ten behoeve van de besluitvorming over het verdeelmodel 2017, het te hanteren historisch aandeel en de vormgeving van het vangnet. Dit zal worden gedaan op basis van onafhankelijke deskundigheid. Over de invulling hiervan zullen nadere afspraken met de VNG worden gemaakt. Hierbij zullen ook de ervaringen met de werking van het verdeelmodel in 2015 (in relatie tot de gerealiseerde uitgaven van gemeenten) en de verdeling 2016 worden betrokken.
 
 
 
 Verplaatsing van bijstandsuitkeringslasten naar ZW, WW en WIA
 De Participatiewet voorziet in de bepaling om maatregelen te treffen indien verplaatsing van bijstandsuitkeringslasten naar uitkeringslasten ZW, WW en WIA bovenmatig is. Bij algemene maatregel van bestuur kunnen dan uitkeringslasten ten laste worden gebracht van gemeenten.
 
 Om te kunnen zien wat ten aanzien van verplaatsing van uitkeringslasten het normale patroon is, heeft het kabinet voor de jaren 2006 t/m 2011 voor alle mensen die vanuit de Wajong, de WSW en de bijstand een baan vonden, de
 landelijke transitiecijfers naar de ZW en naar de WW laten berekenen.3Cijfers die de transitie naar de WIA weergeven, kunnen, mochten de transitieaantallen ZW daartoe aanleiding geven, later ook in beeld gebracht worden. De transitie vanuit de bijstand naar ZW en WW blijkt geen grote fluctuaties te
 vertonen. Een landelijke variabele die ook bij conjuncturele verandering robuust blijkt, is de «som van het transitiepercentage naar ZW en het transitiepercentage naar WW». Voor alle zes jaargroepen heeft deze variabele een waarde tussen 14% en 16%. Gezien deze robuustheid acht het kabinet deze variabele de aangewezen beleidsindicator om te bepalen of het aantal verstrekkingen van ZW- en WW-uitkeringen onder de Participatiewet bovenmatig uitpakt. Als grenswaarde voor bovenmatigheid zal gelden het percentage van 20%. Indien onder de Participatiewet het percentage baanstarters dat binnen een jaar na baanstart in ZW of WW terechtkomt voor een gemeten jaargroep boven de 20% ligt, zal het kabinet a) dat feit bestuurlijk bij gemeenten agenderen; en b) mede afhankelijk van gevoerd bestuurlijk overleg, besluiten of de bovenmatig verstrekte ZW/WW uitkeringen bij algemene maatregel van bestuur op gemeenten worden verhaald. In die nog op te stellen algemene maatregel van bestuur wordt geregeld hoe het verhalen zal gebeuren. Alvorens die AMvB wordt opgesteld zal bestuurlijk overleg met de VNG plaatsvinden over de duiding van de cijfers. De AMvB overleg ik via een voorhangprocedure tijdig aan uw Kamer.
 Het kabinet zal ook de jaargroepen baanstarters voor de jaren 2012 t/m 2014 op transitie naar ZW/WW meten. Zouden die transitiecijfers duidelijk afwijken van het patroon dat uit de nu voorhanden nulmeting naar voren is gekomen, dan kan de hoogte van de grenswaarde worden heroverwogen. In het najaar van 2017 komen over de transities naar ZW en WW voor de Participatiewetdoelgroep – jaargroep 2015 – de eerste gegevens beschikbaar. Rapportage aan uw Kamer hierover vindt plaats in het kader van de brede monitoring van de Participatiewet.4Kamerstuk 33 566, nr. 65, 2 december 2013. Verhalen van uitkeringslasten is dus op zijn vroegst in 2018 aan de orde.
 
 Naast transparantie op landelijk niveau achten zowel het kabinet als de VNG het nuttig om ook op gemeente- en regioniveau inzicht te verkrijgen in de transitie vanuit baanstart naar ZW en WW. Ook voor die niveaus zal het CBS de cijfers berekenen en publiceren.
 Tot slot
 Zoals hierboven aangegeven heb ik goede afspraken gemaakt met de VNG over de verdeling 2016 en het vervolgproces voor de verdeling 2017. De uitwerking van de verbetervoorstellen voor het verdeelmodel en van het structureel vangnet vanaf 2017 blijven plaatsvinden in nauwe samenwerking met de VNG en gemeenten.
 Voorts wil ik mijn dank uitspreken aan alle betrokkenen bij gemeenten en aan wetenschappers die een bijdrage hebben geleverd en leveren aan het verder verbeteren van het verdeelmodel.
 
 
 
 
 De Staatssecretaris van Sociale Zaken en Werkgelegenheid,
 
 J.
 Klijnsma
 
 
 
 
 
 Bijlage
 1
 
 
 
 
 
 
 
 
 Variabelen huidige model
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Huishoudenskenmerken
 
 
 
 
 
 Eenoudergezin met een vrouw aan het hoofd
 
 
 
 
 Eenoudergezin met een man aan het hoofd
 
 
 
 
 Paar zonder kinderen
 
 
 
 
 Paar met kinderen
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van 15–24 jaar
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van 55–65 jaar
 
 
 
 
 Niet hebben van een koopwoning
 
 
 
 
 Hebben van een niet-westerse achtergrond
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon met als hoogst voltooide opleiding maximaal MBO-2
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon met als hoogst voltooide opleiding minimaal HBO
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsbeperking
 
 
 
 
 Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsongeschiktheidsuitkering
 
 
 
 
 
 
 
 
 Omgevingskenmerken
 
 
 
 
 
 Gemiddelde WOZ-waarde (logaritmisch, buurt)
 
 
 
 
 Matige leefbaarheid (buurt; score leefbaarheid «matig positief» of lager)
 
 
 
 
 Arbeidsmarktkansen voor hoogopgeleiden (met correcties voor grensoverschrijdende pendel)
 
 
 
 
 Aantal werkzame personen gedeeld door het aantal personen behorend tot de potentiële beroepsbevolking (COROP)
 
 
 
 
 
 
 
 
 Bijlage
 2
 – Voorgestelde aanpassingen van het verdeelmodel
 
 Het SCP adviseert om het model op de volgende punten aan te passen:
 
 
 –
 
 Arbeidsmarktindicatoren op gemeenteniveau. Voor verschillende sociaaleconomische en arbeidsmarktindicatoren is bekeken of deze het model verbeteren. Hiervan blijken bevolkingsgroei, banengroei en het aandeel WW-ontvangers een toegevoegde waarde te hebben voor het model. Voorgesteld wordt daarom deze factoren op te nemen. Het aandeel studenten en het aandeel banen in handel en horeca blijken niet van toegevoegde waarde.
 
 
 –
 
 Woonsituatie. In het model is nu opgenomen of een huishouden in een koopwoning of huurwoning woont. Onderzocht is of een nadere uitsplitsing van wonend in een huurwoning in wonend in een sociale huurwoning of in een particuliere huurwoning een verbetering is. Het blijkt dat dit het geval is. Geadviseerd wordt daarom deze uitsplitsing op te nemen in het model.
 
 
 –
 
 Dak- en thuislozen en instellingsbewoners. Voor de noodzakelijke bijstandsuitgaven van gemeenten aan instellingsbewoners en aan dak- en thuislozen bevat het model momenteel geen verdeelfactoren. Advies is om hiervoor in het model ook geen factoren op te nemen omdat dit niet goed mogelijk is, maar in plaats daarvan de uitgaven van gemeenten voor deze groepen buiten het verdeelmodel om te compenseren (historische verdeling) vanuit het macrobudget.
 
 
 –
 
 RPA-regio (regionaal platform arbeidsmarkt). Onderzocht is of de ligging in een RPA-regio een betere voorspeller is van de kans op bijstand dan de ligging in een COROP-regio (CBS-indeling van regio’s). Op basis van statistische overwegingen is het COROP-niveau te verkiezen. Het SCP geeft in overweging dat ook gekozen kan worden voor het RPA-niveau omdat deze indeling aansluit bij de arbeidsmarktregio’s van de participatiewet en dus herkenbaar is voor gemeenten.
 
 
 –
 
 Weglaten wonend in matig leefbare wijk en weglaten netto participatie op regionaal niveau. Bij het toevoegen van alle verbeteringen bleken de factoren wonend in een matig leefbare wijk en netto participatie op regionaal niveau geen toegevoegde waarde meer te hebben voor het model. Geadviseerd wordt daarom deze te verwijderen uit het model.
 
 
 
 
 
 Bijlage
 3
 – Overige onderzochte verbetersuggesties
 
 De volgende suggesties heeft het SCP ook onderzocht maar deze leiden niet tot een verbetering van het model:
 
 
 –
 
 Aandeel lage inkomens. Onderzocht is of het opnemen van de factor lage inkomens een goede voorspeller is van de kans op bijstand. Het bleek dat deze factor bij toevoeging aan het bestaande model wel een toegevoegde waarde heeft, maar dit in combinatie met de uitsplitsing van de woonsituatie niet meer het geval is. Het SCP adviseert de uitsplitsing van de woonsituatie door te voeren en het aandeel lage inkomens niet op te nemen.
 
 
 –
 
 Uitsplitsing naar herkomst. In het verdeelmodel worden nu niet-westerse allochtonen als aparte groep onderscheiden. Onderzocht is of een verdere uitsplitsing zinvol is. Dit wordt afgeraden zolang het model niet geschat kan worden op integrale gegevensbestanden. Met deze integrale bestanden zal een dergelijke uitsplitsing wellicht wel gemaakt kunnen worden.
 
 
 –
 
 Extra factoren op gemeenteniveau. Voor de factoren laag- en hoog opgeleiden en wonend in een matig leefbare buurt, welke nu zijn opgenomen op huishoudensniveau, is onderzocht of deze ook opgenomen kunnen worden op gemeenteniveau. Als voorbeeld een lage opleiding: nu is deze factor op huishoudenniveau opgenomen. Het is denkbaar dat wanneer er veel laag opgeleiden in een gemeente zijn dit voor alle huishoudens in de gemeente zorgt voor een hogere kans op bijstand. Het blijkt echter dat het opnemen van deze geaggregeerde kenmerken geen aanvullende verklaring geeft van de kans op bijstand.
 
 
 –
 
 Grensgemeente. Onderzocht is of het model de kans op bijstand beter kan verklaren als wordt meegenomen of een gemeente grenst aan (de taalgrens met) Duitsland. Het opnemen hiervan blijkt geen toegevoegde waarde te hebben. Waarschijnlijk komt dit doordat de kenmerken van grensgemeenten al voldoende worden meegewogen door andere verdeelfactoren.
 
 
 –
 
 Centrumfunctie. Met de factor regionaal klantenpotentieel (die ook in het oude model van voor de introductie van het multiniveau-model was opgenomen) is bekeken of de centrale ligging van een gemeente invloed heeft op de kans op bijstand. De factor regionaal klantenpotentieel is een maatstaf voor het aantal klanten dat een gemeente aantrekt vanuit de gemeente zelf en de omgeving. Deze factor bleek geen toegevoegde waarde te hebben.
 
 
 –
 
 Weglaten wijkeffect. Onderzocht is of het weglaten van de wijk specifieke constante term die in het model is opgenomen er toe leidt dat verschillen tussen gemeenten in bijstandskans ook door gemeentelijke kenmerken kunnen worden verklaard. Dit bleek niet het geval. Geadviseerd wordt deze factor niet weg te laten omdat hiermee de invloed van factoren op de bijstandskans van een huishouden zuiverder kan worden geschat.
 
 
 
 
 
 Bijlage
 4
 – Technische toelichting op het verdeelalgoritme
 
 Het gebruik van enquêtedata brengt met zich mee dat de samenstelling van de bevolking in een gemeente geschat moet worden. De beschikbare enquêtedata zijn namelijk te gering om voor een individuele gemeente de bevolkingssamenstelling te bepalen. De bevolkingssamenstelling wordt geschat met behulp van gemeentelijke kenmerken.
 In het model zijn circa 6.500 afzonderlijke huishoudtypes onderscheiden. Dit zijn alle combinaties van de in het verdeelmodel opgenomen factoren zoals leeftijd, opleidingsniveau, het hebben van een arbeidsbeperking en huishoudsamenstelling. De totalen voor al deze factoren zijn bekend voor alle gemeenten. Het model schat op basis van deze gemeentelijke randtotalen hoe de verdeling over de huishoudtypes in een individuele gemeente eruit ziet. Met steeds een kleine stap en volgens een vooringestelde instructie (algoritme) wordt de bevolkingssamenstelling zo aangepast dat deze uiteindelijk volledig in lijn is met de gemeentelijke randtotalen. De uitkomsten hiervan zijn afhankelijk van de gebruikte startsituatie. Voor de startsituatie wordt voor alle gemeenten gebruik gemaakt van de landelijke verdeling zodat vergelijkbare gemeenten ook hetzelfde budget krijgen. Het gebruik van deze startwaarden zorgt ervoor dat de schatting van de bevolkingssamenstelling in een gemeente nauwkeuriger zal zijn naarmate die samenstelling dichter bij het gemiddelde ligt. Voor gemeenten die sterk afwijken van het gemiddelde kan de schatting tot verdeelstoornissen leiden. Als het model geschat wordt op integrale gegevensbestanden van het CBS zal de bevolkingssamenstelling niet meer geschat hoeven te worden en zullen eventuele verdeelstoornissen als gevolg hiervan verdwenen zijn.
 Ook zijn de uitkomsten van het algoritme afhankelijk van de gehanteerde randvoorwaarden (restricties). Het algoritme zoekt net zolang naar een oplossing totdat voldaan is aan alle randvoorwaarden. De restricties die gehanteerd worden betreffen 15 modelfactoren, zoals het aantal alleenstaanden of het aantal hoogopgeleiden in de gemeente. In de verbeterslag is onderzocht of het zinvol is om extra restricties toe te voegen aan het schattingsalgoritme. Gebleken is dat het toevoegen van extra restricties niet leidt tot een verbetering van de modeluitkomsten.