Vaststellen van de bijstandsbudgetten
2019

Amsterdam, augustus 2018
In opdracht van het ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid

Vaststellen van de bijstandsbudgetten 2019

Eindrapport

Caren Tempelman
Sandra Vriend
Lennart Kroon

SEO Economisch Onderzoek - Roetersstraat 29 - 1018 WB Amsterdam - T (+31) 20 525 1630 - www.seo.nl - secretariaat@seo.nl
ABN-AMRO IBAN: NL14ABNA0411744356 BIC: ABNANL2A - ING: IBAN: NL96INGB0004641100 BIC: INGBNL2A
KvK Amsterdam 41197444 - BTW NL 003023965 B01

“De wetenschap dat het goed is”
SEO Economisch Onderzoek doet onafhankelijk toegepast onderzoek in opdracht van overheid en bedrijfsleven. Ons
onderzoek helpt onze opdrachtgevers bij het nemen van beslissingen. SEO Economisch Onderzoek is gelieerd aan de
Universiteit van Amsterdam. Dat geeft ons zicht op de nieuwste wetenschappelijke methoden. We hebben geen winstoogmerk en investeren continu in het intellectueel kapitaal van de medewerkers via promotietrajecten, het uitbrengen
van wetenschappelijke publicaties, kennisnetwerken en congresbezoek.

SEO-rapport nr. 2018-82
ISBN 978-90-6733-943-8
Informatie & Disclaimer
SEO Economisch Onderzoek heeft op de verkregen informatie en data geen onderzoek uitgevoerd dat het karakter draagt van een
accountantscontrole of due diligence. SEO is niet verantwoordelijk voor fouten of omissies in de verkregen informatie en data.
Copyright © 2018 SEO Amsterdam. Alle rechten voorbehouden. Het is geoorloofd gegevens uit dit rapport te gebruiken in artikelen,
onderzoeken en collegesyllabi, mits daarbij de bron duidelijk en nauwkeurig wordt vermeld. Gegevens uit dit rapport mogen niet voor
commerciële doeleinden gebruikt worden zonder voorafgaande toestemming van de auteur(s). Toestemming kan worden verkregen via
secretariaat@seo.nl

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

i

Samenvatting
Voor de vaststelling van de voorlopige budgetten voor 2019 moeten de gebruikte gegevens in het verdeelmodel geactualiseerd worden. Dit rapport beschrijft deze actualisatie en de berekening van de gemeentelijke budgetten.
Met de komst van de Wet werk en bijstand (WWB) in 2004 werden gemeenten volledig financieel
verantwoordelijk voor de uitvoering van de bijstand. Zij ontvangen hiervoor een budget vanuit het
Rijk. Gemeenten mogen bij effectieve uitvoering de overschotten op hun budget behouden en
worden zo gestimuleerd tot effectief beleid. Voor de bepaling van het budget is het van belang om
een verdeelmodel te hebben dat, gegeven objectieve kenmerken, een zo goed mogelijke inschatting
maakt van de noodzakelijke bijstandsuitgaven van een gemeente. In het voorjaar van 2018 hebben
SEO Economisch Onderzoek en Atlas voor Gemeenten verder gewerkt aan het bijstandsverdeelmodel 2019. Dit heeft geresulteerd in een aangepast model 2019, waarin de prijscomponent, naast
de wettelijke normen, gebruik maakt van een model op basis van objectieve factoren.
Voor de vaststelling van de voorlopige budgetten 2019 moeten gegevens gebruikt worden die zo
actueel mogelijk zijn. Op deze manier wordt rekening gehouden met het feit dat de bevolkingssamenstelling in een gemeente kan wijzigen. Dit kan de bijstandsafhankelijkheid in een gemeente
beïnvloeden. De meest recente peildatum waarvoor een groot deel van de integrale gegevens beschikbaar is, is 31 december 2017. Een aantal gegevens op persoons- of huishoudniveau kan door
het ontbreken van recentere data niet geactualiseerd worden. Het gaat om zorgkosten, de human
capital index, uitkeringen (onder andere Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering) en zelfstandigen
op persoonsniveau en vermogen op huishoudniveau. Ook de regionale kenmerken overlast in de
buurt en aandeel in de beroepsbevolking dat woont in een buurt waar werken niet de norm is
blijven betrekking hebben op 2016.
Het model wordt niet herschat op de geactualiseerde gegevens, omdat de actualisatieslag ertoe leidt
dat niet alle kenmerken op hetzelfde moment gemeten worden. Dit leidt er dan toe dat de gewichten minder zuiver geschat kunnen worden. De gewichten voor de volumecomponent en de prijscomponent die volgen uit de schattingen op gegevens van begin januari 2016 worden daarom toegepast op de geactualiseerde data. Dit geeft de voorspelde kans op bijstand en de voorspelde fractie
van het normbedrag dat een huishouden aan bijstand zou ontvangen. Er zijn beperkte verschillen
tussen de voorspelde en werkelijke bijstandskansen ultimo 2017. Deze verschillen ontstaan als de
omvang en samenstelling van huishoudenstypen sterk wijzigt of doordat gegevens niet geactualiseerd kunnen worden en verschillende peilmomenten moeten worden gehanteerd. De voorspelde
fractie van het normbedrag kan wegens het ontbreken van gegevens nog niet worden vergeleken
met de werkelijkheid ultimo 2017. In de definitieve versie van de informatietool die in november
wordt opgeleverd zal deze vergelijking wel mogelijk gemaakt worden.
Het voorspelde budget volgt door de voorspelde kans per huishouden te vermenigvuldigen met de
voorspelde fractie van het normbedrag en met het normbedrag per 1 juli 2018 voor het huishouden.
Door deze voorspelde budgetten per huishouden op te tellen over alle huishoudens in een gemeente volgt het voorspelde budget per gemeente. Dit wordt gedeeld door het totaal aan voor-

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

ii

spelde budgetten om tot een objectief budgetaandeel te komen. Dit budgetaandeel wordt vervolgens vermenigvuldigd met het beschikbare macrobudget om tot een objectief budget voor iedere
gemeente te komen. De herverdeeleffecten van model 2019 zijn kleiner dan die van model 2018.
De mutaties in budgetaandelen op basis van het objectieve budget 2018 en 2019 zijn over het
algemeen beperkt. Wel treden er met name bij kleine gemeenten grotere mutaties in budgetaandelen op. Naast het objectieve budgetaandeel wordt het reguliere budgetaandeel berekend. Dit is het
budgetaandeel dat daadwerkelijk wordt gebruikt voor de verdeling. Hierbij is rekening gehouden
met uitgaven aan dak- en thuislozen, instellingsbewoners, vergunninghouders en een historische
component voor kleinere gemeenten. De herverdeeleffecten en budgetmutaties op basis van het
reguliere budgetaandeel zijn kleiner dan die op basis van het objectieve budgetaandeel.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

Inhoud
Samenvatting........................................................................................................................ i
1

Inleiding..................................................................................................................... 1

2

Actualisatie van gegevens ......................................................................................... 3
2.1
Mogelijkheden voor actualisatie .......................................................................................... 3

3

2.2

Geactualiseerde voorspellingen ........................................................................................... 6

2.3

Plausibiliteit ............................................................................................................................ 9

Vaststellen voorlopige budgetten en herverdeeleffecten ......................................... 13
3.1
Objectief budget ..................................................................................................................13
3.2

Regulier budget ....................................................................................................................16

Literatuur ........................................................................................................................... 21
Bijlage A

Exacte gewichten uit de schattingsmodellen ................................................23

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

1

1 Inleiding
Uiterlijk 1 oktober worden de bijstandsbudgetten bekend gemaakt voor 2019. Voor de berekening van de budgetten
is het noodzakelijk dat de gegevens van het bijstandsverdeelmodel worden geactualiseerd naar peilmoment 31 december
2017. Dit rapport beschrijft de actualisatie.
Met de komst van de Wet werk en bijstand (WWB) in 2004 werden gemeenten volledig financieel
verantwoordelijk voor de uitvoering van de bijstand. Zij ontvangen hiervoor een budget vanuit het
Rijk. Gemeenten mogen bij effectieve uitvoering de overschotten op hun budget behouden en
worden zo gestimuleerd tot effectief beleid. Voor de bepaling van het budget is het van belang om
een verdeelmodel te hebben dat, gegeven objectieve kenmerken, een zo goed mogelijke inschatting
maakt van de noodzakelijke bijstandsuitgaven van een gemeente.
SEO Economisch Onderzoek en Atlas voor Gemeenten hebben dit voorjaar gewerkt aan het bijstandsverdeelmodel 2019, zie Tempelman et al. (2018). Het onderzoek heeft geresulteerd in een
voorstel voor model 2019. Het model bestaat uit twee delen: de ontvangst van een uitkering (volumecomponent) en de hoogte van de uitkering (prijscomponent). De volumecomponent schat de
kans op bijstand van een huishouden in op basis van objectieve factoren zoals huishoudsamenstelling, leeftijd, herkomst, woonsituatie, gezondheid enzovoorts. Dit model is niet gewijzigd ten opzichte van de verdeling voor 2018. Het voorstel voor de prijscomponent is om, naast de wettelijke
normbedragen, gebruik te maken van een model op basis van objectieve factoren. Dit is een wijziging ten opzichte van het model dat is gebruikt om de budgetten voor 2018 te verdelen. Peildatum
voor de gegevens tijdens dit onderzoek was begin januari 2016. 1
Voor de vaststelling van de voorlopige budgetten 2019 moeten gegevens gebruikt worden die zo
actueel mogelijk zijn. Op deze manier wordt rekening gehouden met het feit dat de bevolkingssamenstelling in een gemeente kan wijzigen, waardoor (mogelijk) de bijstandsafhankelijkheid in een
gemeente verandert. Het ministerie heeft SEO gevraagd de gegevens in het verdeelmodel te actualiseren naar 31 december 2017 en de vaststelling van de voorlopige budgetten op de actuele gegevens te baseren. Het model wordt niet herschat op basis van de geactualiseerde data. De gewichten
die volgen uit de schattingen op gegevens van begin januari 2016 worden toegepast op de geactualiseerde gegevens. Dit rapport beschrijft de actualisatie.

1

Voor een klein deel van de benodigde gegevens waren geen cijfers voor 2016 beschikbaar en is gekeken
naar 2015, bijvoorbeeld bij zorg- en medicijngebruik.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

2

3

Actualisatie van gegevens

Een groot deel van de gebruikte verdeelkenmerken in het verdeelmodel 2019 kan naar 31 december 2017 worden
geactualiseerd. Er is een beperkt verschil tussen de werkelijke bijstandskans en de voorspelde bijstandskans ultimo
2017. Verschillen ontstaan als de omvang en samenstelling van huishoudtypen sterk wijzigt of doordat gegevens niet
geactualiseerd kunnen worden en verschillende peilmomenten moeten worden gehanteerd.
De budgetten voor de bijstand moeten op basis van zo actueel mogelijke gegevens worden vastgesteld. Op deze manier wordt rekening gehouden met het feit dat de bevolkingssamenstelling in een
gemeente kan wijzigen, waardoor de bijstandsafhankelijkheid in een gemeente mogelijk verandert.
De meest recente peildatum waarvoor een groot deel van de integrale gegevens beschikbaar is, is
31 december 2017.

2.1

Mogelijkheden voor actualisatie

Tabel 2.1 geeft een overzicht van de gebruikte gegevens in het model en of deze geactualiseerd
kunnen worden. De laatste kolom bevat de gebruikte (geactualiseerde) peildatum.

2.1.1 Huishoudniveau
Gegevens over huishoudsamenstelling (eenoudermoeder/vader, alleenstaande, paar, overig huishouden of thuiswonend meerderjarig kind), leeftijd, herkomst, uitkeringen (WW, bijstand 2, ANW),
woonadressen, corporatiewoningen en standplaatsen 3 kunnen geactualiseerd worden naar 31 december 2017. 4 De indicator student heeft na actualisatie de peildatum 1 oktober 2017. Voor de
indicator speciaal of praktijkonderwijs wordt gekeken naar mensen die tussen 2012/’13 en
2016/’17 dit type onderwijs volgden, maar in schooljaar 2017/’18 niet meer. Gegevens over medicijngebruik kunnen geactualiseerd worden naar 2016.

2

3

4

Het gaat hierbij om de ontvangst van een bijstandsuitkering. Model 2019 bestaat daarnaast uit een prijscomponent waarin de hoogte van de uitkering wordt verklaard uit objectieve kenmerken. De hoogte van
de uitkering kan op dit moment nog niet geactualiseerd worden omdat de benodigde gegevens nog niet
beschikbaar zijn. In een later stadium, als deze gegevens beschikbaar komen, zal ook de hoogte van de
uitkering in 2017 bepaald worden. Deze cijfers (ontvangst en hoogte van de uitkering) zijn niet nodig voor
het bepalen van de budgetten. Die zijn immers gebaseerd op voorspelde, en niet feitelijke, ontvangst van
bijstand. In de informatietool voor gemeenten worden deze gegevens wel opgenomen.
Voor standplaatsen is in de brongegevens een sterke stijging te zien in 2017. Dat komt mede doordat is
besloten dat recreatiewoningen (met name caravans) niet meer voldoen aan de panddefinitie volgens de
BAG. Deze worden dan naar standplaats in de BAG omgezet. Omdat voor het bijstandsmodel alleen
standplaatsen worden gebruikt waarop een huishouden een BRP-registratie heeft, is het effect hiervan beperkt. Het aantal huishoudens op een standplaats neemt toe van 9.639 begin 2016 en 10.531 eind 2016
(beide voor de definitiewijziging) naar 10.763 eind 2017. Daarom is ervoor gekozen om standplaats wel te
actualiseren.
Voor het woningbezit geldt dat het CBS alleen op peildatum 1 januari het bezit (corporatiewoning, koopwoning, huurwoning, et cetera) bepaalt. Dit betekent dat bekend is op welk adres een huishouden op 31
december 2017 woont, maar dat de eigendomssituatie van dat adres op 1 januari 2017 is bepaald.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

4

HOOFDSTUK 2

Mensen die voorheen in de Wajong of Wsw konden stromen, vallen in 2019 (deels) onder de Participatiewet. Vanwege het gebruik van gegevens ultimo 2017 zitten deze personen, de nieuwe doelgroep, nog niet volledig in de cijfers. Dit vereist bijschatting voor 2019. Het bijschatten van de
nieuwe doelgroep gebeurt op basis van nieuwe instroom in de Wajong of Wsw gedurende vier jaar
tot 31 december 2014. Dit sluit aan bij de manier van bijschatten voor model 2018. Dan wordt de
meest actuele situatie gebruikt om de mogelijke omvang van de nieuwe doelgroep in 2019 in te
schatten. Gebruik van gegevens over 2015 is niet mogelijk omdat er in dat jaar geen nieuwe instroom meer is geweest en de omvang van de nieuwe doelgroep voor 2019 dan te laag zou worden
ingeschat.
Tabel 2.1

Een groot deel van de gegevens kan geactualiseerd worden

Kenmerk

Actualisatie
mogelijk?

Peildatum

Huishoudsamenstelling (alleenstaand, paar, eenouder, etc.)

Ja

31 dec 2017

Persoonskenmerken (leeftijd, migratieachtergrond)

Ja

31 dec 2017

WW- en ANW-uitkering

Ja

31 dec 2017

AO-uitkering

Deels

31 dec 2016

Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering en pensioenuitkering

Deels

31 dec 2016

Ja

1 okt 2017

Ja

31 dec 2017

Nee

Heel 2015

Op huishoudniveau

Student
Adressen van personen (om gemeente te bepalen)
Hoge zorgkosten en gebruik GGZ-zorg
Medicijngebruik

Ja

Heel 2016

Human Capital Index

Nee

1 okt 2015 en 2011 t/m
2015

(V)SO/PrO onderwijs

Ja

2012 t/m 2017

Corporatiewoning

Ja

31 dec 2017

Standplaats

Ja

31 dec 2017

Vermogen

Nee

1 jan 2016

Ja

31 dec 2017

Zelfstandigen (correctie voor bijstand aan gevestigde zelfstandigen)

Nee

2015 en 2016

Wsw (bijschatten nieuwe doelgroep)

Nee

31 dec 2014

Wajong (bijschatten nieuwe doelgroep)

Nee

31 dec 2014

Beschikbaarheid van werk

Ja

1 jan 2017

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk

Ja

1 jan 2017

Werken onder je niveau

Ja

1 jan 2016

Aandeel laagstopgeleiden

Ja

1 jan 2017

Aandeel studenten

Ja

1 okt 2017

Aandeel WW in beroepsbevolking

Ja Q4 2016, Q1 t/m Q3 2017

Bijstand ontvangst (bijstand, IOAW, IOAZ, etc.)

Regionale kenmerken

Overlast in de buurt

Nee

1 jan 2016

Aandeel bbv in een buurt waar werken niet de norm is

Nee

1 jan 2016

Bron:

SEO Economisch Onderzoek en Atlas voor gemeenten.

Een aantal gegevens op persoons- of huishoudniveau kan niet geactualiseerd worden, omdat nog
geen recentere gegevens beschikbaar zijn. Gegevens over uitkeringen (AO-, Ziektewet, wachtgeld
of overige uitkering en pensioenuitkeringen) kunnen niet naar 31 december 2017, maar wel naar

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

ACTUALISATIE VAN GEGEVENS

5

31 december 2016 geactualiseerd worden. Zorgkosten en zorggebruik, opleidingsniveau (HCI) en
zelfstandigen op persoonsniveau en vermogen op huishoudniveau kunnen in het geheel niet geactualiseerd worden. Bij kenmerken die niet geactualiseerd kunnen worden, is voor iedere persoon in
een huishouden op 31 december 2017 nagegaan of deze persoon in eerdere jaren hoge zorgkosten
had, GGZ-zorgkosten maakte, zelfstandige was of een AO- of overige uitkering ontving. Personen
die in 2015 of 2016 in Nederland zijn gekomen (bijvoorbeeld door immigratie) zijn aan de referentiegroep (geen zorggebruik, onbekende HCI en geen zelfstandige) toegekend. Voor deze personen
is immers geen informatie beschikbaar. Bij opleidingsniveau is aanvullend ook het opleidingsniveau
van 18- en 19-jarigen op onbekend gezet. Deze mensen waren twee jaar geleden nog minderjarig
en hadden vrijwel allemaal een lage opleiding omdat zij nog een opleiding volgden. Zij zouden dan
nu vaak onterecht als laagopgeleid worden geteld, want inmiddels zal een groot deel van hen de
opleiding hebben afgerond.
Daarna worden de kenmerken omgerekend naar huishoudniveau. Daarvoor wordt bijvoorbeeld
het aantal personen in de doelpopulatie dat gebruikmaakt van GGZ-zorg gedeeld door het totaal
aantal personen in de doelpopulatie in dat huishouden. Dit komt overeen met de wijze waarop
persoonsgegevens naar huishoudniveau zijn vertaald voor het schattingsmodel (zie Tempelman et
al., 2018).
Koppeling van niet-geactualiseerde gegevens op huishoudniveau (vermogen) is lastiger omdat daarbij inconsistenties kunnen optreden. Een huishouden kan van samenstelling gewijzigd zijn. Iemand
die op 31 december 2017 alleenstaand is, kan op 1 januari 2016 nog een paar hebben gevormd. Het
huishoudvermogen uit 2016 slaat dan op het vermogen van het paar. Om het huishoudvermogen
eind 2017 in te schatten is allereerst voor iedereen in 2016 een persoonlijk vermogen berekend. Dit
is gedaan door het huishoudvermogen in 2016 te verdelen over de volwassen huishoudleden (met
uitzondering van thuiswonende meerderjarige kinderen). Het huishoudvermogen in 2017 is dan de
som van de persoonlijke vermogens in 2016 voor de mensen die op 31 december 2017 samen een
huishouden vormen. Deze berekeningswijze sluit aan bij de actualisatie van model 2018 (zie Tempelman & Vriend, 2017). Er blijven huishoudens over waarvoor in zijn geheel geen gegevens beschikbaar zijn, bijvoorbeeld omdat zij alleenstaand zijn en in 2016 of 2017 zijn geïmmigreerd. Deze
huishoudens kennen we toe aan de referentiegroep geen vermogen.

2.1.2 Regionale kenmerken
De meeste regionale gegevens kunnen geactualiseerd worden, zie Tabel 2.1. De beschikbaarheid
van banen in een gemeente (zowel alle banen als alleen laaggeschoold werk – een factor die in het
prijsmodel zit) en het aantal laagstopgeleiden kunnen geactualiseerd worden naar 1 januari 2017.
Voor het aandeel studenten wordt 1 oktober 2017 de peildatum.
Bij het aandeel WW’ers in de beroepsbevolking is actualisatie grotendeels mogelijk. Dit cijfer betreft een kwartaalgemiddelde en alleen het laatste kwartaal van 2017 is nog niet beschikbaar bij het
CBS. Daarom is ervoor gekozen om het cijfer te baseren op het laatste kwartaal van 2016 en de
eerste drie kwartalen van 2017.
Drie kenmerken worden niet geactualiseerd: overlast in de buurt, aandeel in de beroepsbevolking
dat woont in een buurt waar werken niet de norm is en werken onder je niveau. Voor de eerste

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

6

HOOFDSTUK 2

twee kenmerken zijn de benodigde brongegevens nog niet beschikbaar voor recentere jaren. Bij
het kenmerk werken onder je niveau zijn wel recentere brongegevens beschikbaar, maar deze vertonen een trendbreuk ten opzichte van 2016. Omdat dit de voorspellingen verstoort, het model is
immers geschat op de gegevens begin 2016, is ervoor gekozen om dit kenmerk niet te actualiseren.

2.2

Geactualiseerde voorspellingen

Het aantal huishoudens in Nederland is van begin 2016 tot eind 2017 gestegen van 6.859.828 naar
7.037.055, een toename van 2,6 procent. De stijging in het aantal huishoudens is voornamelijk te
zien bij alleenstaanden (ruim 75.000 huishoudens extra; 3,9 procent toename) en bij thuiswonende
meerderjarige kinderen (stijging van ruim 70.000 huishoudens; 5,9 procent stijging). De totale bijstandsafhankelijkheid is nagenoeg gelijk gebleven: begin 2016 was dit 6,2 procent, eind 2017 is het
6,1 procent.
Om de voorspelde bijstandskans te berekenen worden de gewichten van het schattingsmodel voor
de volumecomponent (zie Bijlage A) vermenigvuldigd met de kenmerken in het geactualiseerde
bestand. Dit geeft voor ieder huishouden op 31 december 2017 een bijstandskans. Tabel 2.2 bevat
het aantal huishoudens en de bijbehorende werkelijke en voorspelde bijstandskans, uitgesplitst naar
achtergrondkenmerken. De voorspelde bijstandskans ligt met 6,3 procent iets hoger dan de werkelijke bijstandskans van 6,1 procent.
Verschillen tussen de voorspelde en werkelijke bijstandskans kunnen twee oorzaken hebben. Allereerst zijn de gewichten geschat op het bestand begin 2016. De samenstelling van groepen kan
sinds die tijd gewijzigd zijn. Substantiële wijzigingen kunnen leiden tot een afwijking tussen de
voorspelde en de werkelijke bijstandskans. Eerder was dit bijvoorbeeld het geval bij de huishoudens
met mensen met een Syrische migratieachtergrond, als gevolg van de recente toestroom van Syrische vluchtelingen. Dit is nu nog maar in beperkte mate het geval: de voorspelde en werkelijke
bijstandskans wijken met een verschil van 4,3 procentpunt maar beperkt af.
Ten tweede introduceert de actualisatie zelf ruis die verschillen kan veroorzaken. Deze ruis ontstaat
doordat niet alle gegevens geactualiseerd kunnen worden en dus verschillende peilmomenten worden gehanteerd. Dit kom bijvoorbeeld voor bij HCI: er zijn in de actualisatie meer mensen met een
onbekend opleidingsniveau, omdat actualisatie niet mogelijk is. Meer mensen worden aan de groep
HCI-onbekend toegekend en daardoor verandert de bijstandskans van de mensen die wel zijn ingedeeld. Dit speelt ook bij kenmerken voor niet-rechthebbenden, zoals vermogen, overwaarde en
Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering. Doordat vermogensgegevens van 1 januari 2016 dateren
is een fictief persoonlijk vermogen berekend. Daardoor kan het zijn dat mensen eind 2017 onterecht als niet- (of wel) rechthebbende worden gezien. Hetzelfde geldt voor Ziektewet, wachtgeld
of overige uitkering. Dit is gebaseerd op eind 2016, maar als de uitkering daarna stopt, kan dat
betekenen dat er eind 2017 wel weer recht op bijstand is.
Het verschil tussen werkelijke en voorspelde bijstandskans is naar verhouding wat groter bij eenouderhuishoudens, thuiswonende meerderjarige kinderen en overige huishoudens, zie Tabel 2.2.
Daarnaast zijn de verschillen met name zichtbaar bij huishoudens met 18 tot 20-jarigen en 20 tot

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

ACTUALISATIE VAN GEGEVENS

7

25-jarigen. Deze patronen komen overeen met de actualisatie van model 2018 en hangen dus naar
verwachting samen met het feit dat niet alle gegevens geactualiseerd kunnen worden.
Tabel 2.2

Verschillen tussen voorspelde en werkelijke bijstandskans ultimo 2017 zijn beperkt

Kenmerk

Aantal hh

Werkelijke
bijstandskans

Voorspelde
bijstandskans

Totaal

7.037.055

6,1%

6,3%

2.033.012

11,1%

11,0%

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

74.444

31,2%

30,3%

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

116.479

24,4%

25,1%

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

114.997

19,0%

20,1%

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

122.623

16,4%

16,6%

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

4.035

12,5%

14,6%

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

16.298

9,5%

9,8%

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

27.725

7,1%

7,6%

Eenouder-vader, jongste kind 18+

46.967

4,8%

5,1%

1.518.563

2,8%

2,8%

Paar, jongste kind 18+

428.361

1,8%

1,8%

Paar zonder kinderen

1.204.408

2,2%

2,3%

Thuiswonend meerderjarig kind

1.293.977

2,4%

2,9%

35.166

6,6%

8,3%

18 tot 20-jarige in hh

417.411

2,0%

0,8%

20 tot 25-jarige in hh

1.005.796

3,2%

4,2%

25 tot 30-jarige in hh

949.420

4,5%

4,4%

30 tot 40-jarige in hh

1.567.375

6,2%

6,6%

40 tot 50-jarige in hh

1.731.994

6,3%

6,4%

50-jarige tot AOW-leeftijd in hh

2.343.169

7,7%

7,5%

1.785.856

19,3%

19,5%

10.763

21,3%

23,1%

met herkomst Turkije in hh

201.424

11,4%

11,8%

met herkomst Suriname in hh

214.209

11,8%

12,5%

met herkomst Nederlandse Antillen in hh

94.925

15,0%

16,1%

met herkomst overig Afrika in hh

112.881

21,5%

20,6%

met herkomst Marokko in hh

176.134

17,2%

17,8%

met herkomst Ghana in hh

14.406

15,7%

16,3%

met herkomst Somalië of Eritrea in hh

24.798

55,6%

54,8%

met herkomst Afghanistan in hh

22.507

25,8%

26,6%

met herkomst Irak in hh

29.788

35,4%

35,9%

met herkomst Syrië in hh

36.128

73,5%

69,2%

met herkomst Iran in hh

24.962

25,1%

26,1%

met herkomst China in hh

52.402

4,8%

5,1%

met herkomst India in hh

22.231

2,7%

3,6%

met herkomst overig in hh

159.132

9,1%

9,6%

Huishoudtypen
Alleenstaande

Paar, jongste kind 18-

Overig huishouden
Leeftijdsgroepen

Woonsituatie
Corporatiewoning
Standplaats
Niet-westerse migratieachtergrond:

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

8

HOOFDSTUK 2

Westerse migratieachtergrond:
met herkomst voormalig Joegoslavië in hh

46.722

11,7%

12,4%

met herkomst voormalig Sovjet-Unie in hh

51.640

10,3%

11,7%

met overige herkomst in hh

894.751

3,9%

4,4%

HCI-laag in hh

2.111.136

15,4%

16,6%

HCI-midden in hh

3.828.394

2,4%

2,2%

HCI-hoog in hh

2.264.779

0,6%

1,1%

(V)SO/PrO in hh

59.082

15,9%

15,4%

Zorgkosten boven € 50.000

20.521

15,4%

14,6%

Gebruik GGZ

501.724

13,4%

13,5%

Medicijnen voor verslaving

46.399

21,4%

20,9%

Medicijnen voor depressie

637.567

11,6%

11,3%

Opleidingsniveau

Gezondheidsindicatoren

Medicijnen voor psychose/bipolaire stoornis

183.858

19,5%

18,8%

6.421.844

5,0%

5,2%

Medicijngebruik uit 4 of 5 hoofdgroepen

972.441

8,9%

8,9%

Medicijngebruik uit 6 of 7 hoofdgroepen

307.169

12,7%

12,5%

Medicijngebruik uit 8 of meer hoofdgroepen

79.739

16,1%

15,3%

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & 50 tot AOW-leeftijd in hh

275.028

23,8%

23,2%

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & gezondheidsproblemen in hh

335.264

24,5%

24,4%

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

786.082

20,6%

21,1%

Alleenstaande, vermogen > € 5.000

702.547

2,4%

1,8%

Alleenstaande, vermogen t/m € 5.000, overwaarde > €
50.000

34.409

4,5%

4,2%

2.835.694

0,6%

0,6%

257.038

1,2%

1,4%

1.009.786

0,9%

1,2%

WW-uitkering in hh

283.767

1,9%

2,1%

AO-uitkering 15-80% in hh

112.400

1,4%

1,4%

AO-uitkering 80-100% in hh

462.731

3,2%

3,2%

ANW-uitkering in hh

26.527

0,8%

0,8%

Ziektewetuitkering, wachtgeld of overige uitkering in hh

144.189

4,7%

3,3%

Pensioenuitkering in hh

265.855

3,6%

3,2%

Medicijngebruik uit minder dan vier hoofdgroepen

Stapeling van problematiek

Niet-rechthebbenden

Paar, vermogen > € 10.000
Paar, vermogen t/m € 10.000, overwaarde > € 50.000
Student (mbo/hbo/wo) in hh

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS-microdata. In model 2019 is de prijscomponent aangepast. Naast de wettelijke normbedragen wordt gebruik gemaakt van een model dat de fractie van het normbedrag dat een huishouden ontvangt, verklaart uit objectieve factoren (zie Tempelman et
al., 2018). Om de voorspelde prijsfractie te berekenen worden de gewichten van het schattingsmodel
voor de prijscomponent (zie Bijlage A) vermenigvuldigd met de kenmerken in het geactualiseerde bestand. Dit geeft voor ieder huishouden op 31 december 2017 een voorspelde fractie van het normbedrag.

De voorspelde fracties kunnen nog niet worden vergeleken met de werkelijke fracties die over 2017
zijn ontvangen. Dit heeft twee redenen. Allereerst zijn bij het CBS nog geen gegevens beschikbaar
over de ontvangen bijstandsbedragen in 2017. De werkelijke fractie kan daardoor niet worden berekend. Daarnaast is de werkelijke fractie nul voor degenen die geen bijstand ontvangen. De werkelijke fractie van het normbedrag zegt dus uitsluitend iets voor de huishoudens met bijstand. Dat

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

ACTUALISATIE VAN GEGEVENS

9

sluit echter niet aan bij de budgetberekening: voor de budgetverdeling wordt voor ieder huishouden, ongeacht of dat huishouden daadwerkelijk bijstand ontvangt, een fractie van het normbedrag
voorspelt. Om deze twee redenen zijn geen beschrijvende statistieken van de voorspelde en werkelijke fractie van het normbedrag weergegeven.

2.3

Plausibiliteit

De gemiddelde modelafwijking over alle gebudgetteerde gemeenten neemt toe door de actualisatie.
Voor actualisatie was sprake van een modelafwijking van gemiddeld 8,4 procent; na de actualisatie
is dit 8,8 procent. De stijging is onafhankelijk van gemeentegrootte: zowel bij kleine, middelgrote
en grote gemeenten neemt de gemiddelde modelafwijking toe (met uitzondering van gemeenten
met 25 tot 50 duizend inwoners). Een groter aantal gemeenten heeft na actualisatie een positieve
modelafwijking (minder huishoudens in de bijstand dan voorspeld). Dat sluit aan bij Tabel 2.2
waaruit bleek dat de voorspelde bijstandskans op landelijk niveau iets hoger ligt dan de werkelijke
bijstandskans. De modelafwijking heeft uitsluitend betrekking op de volumecomponent, de prijscomponent heeft geen invloed op de omvang van de modelafwijking.
Tabel 2.3

Modelafwijking neemt toe na actualisatie

Afwijking voorspeld en werkelijk aantal huishoudens
met bijstand

Vóór actualisatie
gegevens 1 jan 2016

Na actualisatie
gegevens 31 dec 2017

gem

min

max # neg # pos

gem

min

Max # neg # pos

15.000 – 25.000 inw (n =99/86)

9,9

-27,7

30,5

52

47

10,5

-29,5

49,4

41

45

25.000 – 50.000 inw (n = 141/139)

8,9

-18,8

36,3

68

73

8,8

-16,1

54,0

53

86

50.000 – 100.000 inw (n = 46/54)

6,2

-14,1

38,0

23

23

7,6

-11,5

53,7

16

38

100.000 – 250.000 inw (n = 27/27)

5,4

-12,1

21,1

13

14

6,4

-10,2

23,2

9

18

minstens 250.000 inw (n = 4/4)

4,0

-7,7

2,4

2

2

4,5

-4,8

7,2

1

3

Totaal (n = 317/310)

8,4

-27,7

38,0

158

159

8,8

-29,5

54,0

120

190

Gewogen naar inwonertal

6,8

-27,7

38,0

158

159

7,5

-29,5

54,0

120

190

Gewogen naar uitgavenaandeel

5,5

-27,7

38,0

158

159

6,6

-29,5

54,0

120

190

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. De beschrijvende statistieken
over vóór actualisatie zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000
inwoners) in gemeentelijke indeling 2016. Na actualisatie is gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten in
gemeentelijke indeling 2019. De modelafwijking is de afwijking tussen voorspelde en werkelijke aantallen
bijstandshuishoudens. De kolom ‘gem’ bevat gemiddelden van de absolute procentuele afwijkingen.

2.3.1 Vergelijking met model 2018
Het is eveneens interessant om de verschillen tussen model 2018 en model 2019 te bekijken.
Daarom vergelijkt Tabel 2.4 de omvang van de modelafwijking van model 2018 met die van model
2019. De verschuiving naar positievere modelafwijkingen, zie Tabel 2.3, is ook hierin zichtbaar:
daardoor schuiven gemeenten relatief vaak een categorie op ten opzichte van model 2018. Dit
komt voor een groot deel doordat de landelijke voorspelde bijstandskans hoger is dan de werkelijke
bijstandskans. Hierdoor stijgt voor alle gemeenten de voorspelde bijstandskans en wordt de mo-

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

10

HOOFDSTUK 2

delafwijking positiever. Het gaat hier dus niet om een daadwerkelijke verbetering van het gemeentelijke resultaat. Van de 120 gemeenten met meer dan 40.000 inwoners hebben 64 gemeenten (53
procent) in model 2018 en model 2019 een modelafwijking die in dezelfde orde van grootte ligt.
Voor 37 gemeenten (31 procent) geldt dat zij één categorie omhoog schuiven. De verschuivingen
die optreden betreffen maximaal twee categorieën. Dus geen enkele gemeente gaat van bijvoorbeeld -10 procent modelafwijking in 2018 naar een afwijking van meer dan 5 procent in 2019.
Tabel 2.4

Beperkte verschuivingen in modelafwijkingen van model 2018 naar model 2019

Afwijking voorspeld en
werkelijk aantal huishoudens met bijstand
Model 2018

Model 2019
Meer dan
10%

Totaal

0

0

12

10

1

0

16

1

34

13

5

53

0

0

6

7

8

21

0

0

1

1

16

18

4

11

54

22

29

120

Tot -10%

-10% tot -5%

Tot -10%

3

6

3

-10% tot -5%

1

4

-5% tot 5%

0

5% tot 10%
Meer dan 10%
Totaal
Bron:

-5% tot 5% 5% tot 10%

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. De beschrijvende statistieken
zijn gebaseerd op volledig gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 40.000 inwoners in
2018 – gemeentelijke indeling 2019). Gemeenten waarbij een herindeling heeft plaatsgevonden tussen
2018 en 2019 zijn buiten beschouwing gelaten. De modelafwijking is de afwijking tussen voorspelde en
werkelijke aantallen bijstandshuishoudens.

Van de gemeenten die in model 2018 tot de 10 gemeenten met de grootste negatieve modelafwijking behoren, behoren er zes ook in model 2019 tot de top 10 min-gemeenten. Dit is uitsluitend
gebaseerd op gemeenten met meer dan 40.000 inwoners op 1 januari 2018 en zonder gemeentelijke
herindeling op 1 januari 2019. Dit betreft 120 gemeenten. De gemeenten die uit de top 10 verdwijnen, komen op plek 11, 13, 19 en 39 terecht. De gemeenten die met model 2019 in de top 10 mingemeenten komen, behoren in model 2018 veelal al tot de top 20 min-gemeenten.
Zes gemeenten behoren zowel in model 2018 als in model 2019 tot de top 10 gemeenten met de
grootste positieve modelafwijking. De gemeenten die in model 2019 niet langer tot de top 10 behoren, blijven op één na in de top 20. De gemeenten die in model 2019 in de top 10 komen, zaten
daar al dicht bij.
Een verschuiving in de modelafwijking kan verschillende oorzaken hebben:
• de samenstelling van huishoudens en de regionale situatie in gemeenten kan veranderen;
Als in een gemeente de omvang van groepen huishoudens met een verhoogde bijstandskans
(bijvoorbeeld alleenstaanden) groeit, stijgt het voorspelde aantal bijstandshuishoudens. Ook
wijzigingen in de regionale situatie zijn van invloed op het voorspelde aantal bijstandshuishoudens.
• de gewichten in model 2019 wijken af van de gewichten in model 2018;
Het model is geschat op recentere gegevens dan voor model 2018 werden gebruikt. Dit resulteert in gewijzigde gewichten voor alle kenmerken. De gewijzigde gewichten kunnen leiden tot
een ander aantal voorspelde bijstandshuishoudens.
• model 2019 bevat enkele gewijzigde kenmerken ten opzichte van model 2018;

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

ACTUALISATIE VAN GEGEVENS

•

11

De volumecomponent van model 2019 is nauwelijks gewijzigd. Het regulier onderhoud heeft
er wel voor gezorgd dat er kleine wijzigingen in de kenmerken zijn doorgevoerd. Zo zijn de
definities van werkend onder niveau, aandeel laagstopgeleiden en aandeel WW in beroepsbevolking aangepast (zie Tempelman et al., 2018)
het beleid van de gemeente kan wijzigen;
De gemeente kan beleidswijzigingen hebben gedaan die invloed hebben op de uitstroom en/of
instroom van bijstandsgerechtigden. In dat geval verandert de afwijking tussen het voorspelde
aantal bijstandshuishoudens en het werkelijke aantal bijstandshuishoudens.

De modelafwijking hangt uitsluitend samen met de volumecomponent van het model. De prijscomponent heeft geen invloed op de voorspelling van het aantal huishoudens met bijstand. Het
effect van de aanpassing van de prijscomponent in model 2019 wordt pas zichtbaar in de herverdeeleffecten in hoofdstuk 3.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

3

13

Vaststellen voorlopige budgetten en
herverdeeleffecten

Dit hoofdstuk beschrijft het vaststellen van de voorlopige budgetten. Het gaat hier om het objectieve en het reguliere
budget.
Er worden twee budgetten berekend:
• Objectief budget
• Regulier budget
Op basis van het aantal inwoners op 1 januari 2018 wordt bepaald in welke mate de gemeente
objectief wordt gebudgetteerd (m). Gemeenten met 40.000 of meer inwoners worden volledig objectief gebudgetteerd (m = 1). Bij hen worden de historische uitgaven niet meegenomen. Gemeenten met 15.000 of minder inwoners worden volledig historisch gebudgetteerd (m = 0). Bij gemeenten met 15.000 tot 40.000 inwoners wordt het budget deels historisch en deels objectief bepaald (0
< m < 1). De mate van budgettering wordt dan berekend door het aantal inwoners in de gemeente
te verminderen met 15.000 en vervolgens te delen door 25.000. 5

3.1

Objectief budget

Om tot een budget volgens model 2019 te komen, moet een voorspeld bedrag per huishouden
worden bepaald. Daarvoor wordt de voorspelde fractie van het normbedrag (zie hoofdstuk 2.2)
vermenigvuldigd met het normbedrag van een huishouden per 1 juli 2018. 6 Dit resulteert in het
voorspelde bedrag per huishouden. Het objectief budget volgt dan door de voorspelde kans per
huishouden in het geactualiseerde bestand te vermenigvuldigen met het voorspelde bedrag per
huishouden en dit over alle huishoudens binnen de gemeente op te tellen. Dit levert het gemeentelijk voorspeld budget op. Het objectieve budgetaandeel per gemeente resulteert door het voorspelde budget te delen door het totaal aan voorspelde budgetten voor de gemeenten die (deels)
gebudgetteerd worden in 2018. Gemeenten die deels gebudgetteerd worden, tellen hierbij nog mee
als volledig gebudgetteerd.

3.1.1 Herverdeeleffecten
Tabel 3.1 laat de herverdeeleffecten zien. Dit is het procentuele absolute verschil tussen het budgetaandeel voor 2019 en het uitgavenaandeel in 2017. Deze vergelijking is niet helemaal zuiver.

5

6

Dus 𝑚𝑚 = �

1,
0,

𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖−15.000

𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 ≥ 40.000
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 ≤ 15.000

,
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 15.000 < 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 < 40.000
25.000
Het bepalen van de normbedragen gaat in model 2019 op dezelfde wijze als in model 2018 het geval was.
De normbedragen houden rekening met de leeftijd van de partners in een paar en de leeftijd van de alleenstaande. Daarnaast wordt rekening gehouden met de leeftijd van ten laste komende kinderen en is de kostendelersnorm toegepast. Dit betekent dat personen die een woning delen met meerdere volwassenen van
21 jaar of ouder, een lager normbedrag per persoon in het huishouden ontvangen.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

14

HOOFDSTUK 3

Allereerst bevatten de uitgaven 2017 ook de uitkeringen aan dak- en thuislozen en instellingsbewoners. Omdat het budget voor dak- en thuislozen en instellingsbewoners buiten het model om wordt
verdeeld, is deze component niet meegenomen in de budgetvoorspellingen die uit het model volgen. Dit zorgt voor een afwijking ten opzichte van de uitgaven in 2017 en vertaalt zich in een
herverdeeleffect. In de volgende paragraaf wordt hier wel voor gecorrigeerd. Daarnaast gebruikt
het model normbedragen per 1 juli 2018 om budgetten voor 2019 te berekenen. De uitgaven 2017
zijn gebaseerd op de normbedragen die golden in 2017. De ontwikkeling in de hoogte van de
normbedragen is niet voor ieder type huishouden gelijk. Ook dit resulteert daarom in een herverdeeleffect.
De herverdeeleffecten van model 2019 zijn kleiner dan die van model 2018. Dit geldt voor bijna
alle grootteklassen. Alleen bij gemeenten met 100.000 tot 250.000 inwoners is een lichte toename
in de gemiddelde herverdeeleffecten te zien. De afname van het gemiddelde herverdeeleffect is het
sterkst bij de G4. De afname van de herverdeeleffecten hangt samen met de aanpassing van de
prijscomponent in model 2019. De actualisatie verandert de herverdeeleffecten maar in beperkte
mate (vergelijk met Tabel 5.4 in Tempelman et al., 2018). De gemiddelde herverdeeleffecten komen
nu iets hoger te liggen dan vóór de actualisatie.
Tabel 3.1

Herverdeeleffecten bij model 2019 lager dan bij model 2018

Herverdeeleffecten

MODEL 2018

MODEL 2019

objectief budgetaandeel versus
uitgavenaandeel 2016

objectief budgetaandeel versus
uitgavenaandeel 2017

gem

min max # neg # pos

gem

min max # neg # pos

15.000 – 25.000 inw (n = 94/86)

13,8

-24,8 69,6

21

73

11,4

-29,2 61,6

34

51

25.000 – 50.000 inw (n = 140/139)

12,3

-20,2 53,4

30

110

10,0

-16,7 55,9

52

87

50.000 – 100.000 inw (n = 49/54)

8,8

-11,5 48,2

15

34

6,7

-11,2 51,9

19

36

100.000 – 250.000 inw (n = 27)

5,7

-15,0 18,8

11

16

6,2

-15,7 22,2

13

12

minstens 250.000 inw (n = 4)

8,4

-14,8 -4,3

4

0

4,4

-10,1 -1,1

4

0

Totaal (n= 314/310)

11,6

-24,8 69,6

81

233

9,4

-29,2 61,6

122

188

Gewogen naar inwonertal

9,5

-24,8 69,6

81

233

7,5

-29,2 61,6

122

188

Gewogen naar uitgavenaandeel

8,1

-24,8 69,6

81

233

6,2

-29,2 61,6

122

188

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. De beschrijvende statistieken
zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners) van het jaar
2019 (model 2019) en 2018 (model 2018). Budgetaandelen worden bepaald aan de hand van het objectieve budget dat uit het model volgt. Dat geldt ook voor de gemeenten die gedeeltelijk historisch worden
gebudgetteerd, er is dus nog geen rekening gehouden met de historische component.
De herverdeeleffecten van model 2018 komen uit Tempelman et al. (2017).

3.1.2 Budgetmutaties
Naast herverdeeleffecten is het interessant om naar budgetmutaties tussen 2018 en 2019 te kijken.
Om ervoor te zorgen dat verschillen in de omvang van het macrobudget geen rol spelen, is gekeken
naar veranderingen in de budgetaandelen van gemeenten. Een mutatie van het budgetaandeel dat
volgt uit het objectieve verdeelmodel kan diverse oorzaken hebben:
• in model 2019 wordt gebruikgemaakt van een model voor de prijscomponent;

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VOORLOPIGE BUDGETTEN EN HERVERDEELEFFECTEN

15

Gemeenten waar bijvoorbeeld relatief veel inwoners op basis van objectieve factoren een hogere kans hebben om naast hun uitkering te werken, hebben lagere voorspelde lasten omdat zij
minder volledige uitkeringen verstrekken. Het objectieve budgetaandeel in 2019 daalt hierdoor.
• gewichten in model 2019 wijken af van die in model 2018;
Model 2019 is herschat op gegevens met peildatum 1 januari 2016. Dit resulteert in gewijzigde
gewichten voor alle kenmerken (in de volumecomponent). Een hoger gewicht voor een bepaald
kenmerk leidt tot een hogere kans op bijstand en dus een hoger budgetaandeel.
• de samenstelling en omvang van huishoudens in gemeenten kan veranderen;
Als in een gemeente de omvang van groepen mensen met een verhoogde bijstandskans (bijvoorbeeld alleenstaanden) of een hogere prijs groeit, neemt ook het budgetaandeel toe. Daarnaast kan het budgetaandeel wijzigen als in de gemeente zelf niets wijzigt, maar in andere gemeenten de omvang van groepen mensen met verhoogde bijstandskansen of hogere prijzen
groeit.
• de regionale situatie kan veranderen;
Als in een gemeente de arbeidsmarkt verbetert, daalt de kans op bijstand en daarmee het budgetaandeel.
Tabel 3.2 laat zien dat er beperkte verschuivingen optreden in de objectieve budgetaandelen. Het
budgetaandeel van de gemeenten met minder dan 25.000 inwoners neemt af. Dit komt ten goede
aan de grotere gemeenten. Met name de gemeenten met 50.000 tot 100.000 inwoners en de G4
zien het objectieve budgetaandeel toenemen. De verschuivingen zijn echter beperkt ten opzichte
van de totale omvang van de objectieve budgetaandelen. De afname bij kleine gemeenten wordt
grotendeels veroorzaakt doordat het aantal kleine gemeenten sterk is afgenomen vanwege gemeentelijke herindelingen. De 45 gemeenten met minder dan 15.000 inwoners in indeling 2019 hebben
in 2018 ook een gezamenlijk cumulatief budgetaandeel van ongeveer 1,4 procent. Bovendien moet
bedacht worden dat bij de daadwerkelijke budgetverdeling deze gemeenten grotendeels of geheel
op basis van historische lasten worden verdeeld en niet volgens het objectief verdeelmodel.
Tabel 3.2

Kleine verschuiving in budgetaandelen van kleine naar grotere gemeenten

Mutaties in objectieve budgetaandelen

cumulatieve objectieve budgetaandelen
2018

2019

mutatie in procentpunt

0 – 15.000 inw (n =66/45)

2,3

1,4

-0,87

15.000 – 25.000 inw (n =94/86)

6,2

5,4

-0,79

25.000 – 50.000 inw (n = 140/139)

19,0

19,1

0,11

50.000 – 100.000 inw (n = 49/54)

19,2

19,8

0,66

100.000 – 250.000 inw (n = 27/27)

27,7

27,9

0,23

minstens 250.000 inw (n = 4/4)

25,7

26,3

0,66

Totaal (n = 380/355)

100

100

0

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. Cumulatieve objectieve budgetaandelen zijn berekend op basis van alle gemeenten in een bepaalde grootteklasse, ingedeeld op
basis van het jaar 2018 (model 2018) en het jaar 2019 (model 2019). Budgetaandelen worden bepaald
aan de hand van het objectieve budget dat uit het model volgt.

Ook al zijn de mutaties in cumulatieve budgetaandelen naar grootteklasse beperkt, voor individuele
gemeenten kan er sprake zijn van grotere veranderingen in de budgetaandelen uit model 2018 en

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

16

HOOFDSTUK 3

2019. De prijscomponent zal namelijk voor individuele gemeenten anders uitwerken, afhankelijk
van hoe de gemiddelde voorspelde prijs en gemiddelde werkelijke prijs op elkaar aansloten in model
2018. Tabel 3.3 bevat beschrijvende statistieken over de mutatie van budgetaandelen voor individuele gemeenten. De procentuele veranderingen in budgetaandelen zijn gemiddeld groter bij de
kleinere gemeenten. Ook de grote uitschieters in de budgetaandeelmutaties doen zich met name
bij de kleine gemeenten (tot 25.000 inwoners) voor. Dit hangt samen met het feit dat een verandering in het budgetaandeel bij zeer kleine budgetaandelen voor kleine gemeenten naar verhouding
groter is. De mutaties in objectieve budgetaandelen zijn gemiddeld het kleinst voor gemeenten met
100.000 tot 250.000 inwoners, de uitschieters in de procentuele veranderingen zijn juist kleiner bij
de G4. Alle G4 gemeenten gaan er in objectief budgetaandeel op vooruit ten opzichte van model
2018.
Tabel 3.3

Objectieve budgetaandelen veranderen sterker voor kleine gemeenten

Mutaties in objectieve budgetaandelen

procentuele (absolute) verandering budgetaandeel
2019 t.o.v. budgetaandeel 2018
gem

min

max

# neg

# pos

15.000 – 25.000 inw (n = 86)

6,1

-15,4

60,5

60

26

25.000 – 50.000 inw (n = 139)

4,5

-14,4

12,5

86

53

50.000 – 100.000 inw (n = 54)

4,3

-9,2

8,5

27

27

100.000 – 250.000 inw (n = 27)

3,0

-8,7

10,1

9

18

minstens 250.000 inw (n = 4)

3,4

1,2

5,9

0

4

Totaal (n = 310)

4,8

-15,4

60,5

182

128

Gemeentegrootte

Bron:

3.2

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. Objectieve budgetaandelen
zijn berekend op basis van (deels) gebudgetteerde gemeenten in 2019. Op de objectieve budgetaandelen
van 2018 zijn eerst de gemeentelijke herindelingen per 1 januari 2019 toegepast. Dit betreft dus een
inschatting van het budgetaandeel van model 2018 in gemeentelijke indeling 2019. Budgetaandelen worden bepaald aan de hand van het objectieve budget dat uit het model volgt, hierin is nog geen historische
component toegepast.

Regulier budget

Het reguliere budget is het budget dat een gemeente uiteindelijk toegewezen krijgt. Dit budget
bestaat uit vier delen 7:
a. budget dat objectief wordt vastgesteld;
Dit is het budget dat volgt uit het verdeelmodel, gewogen met de mate van budgettering (de
factor m).
b. budget dat is bepaald op basis van de historische lasten;
Dit budget wordt berekend op basis van de historisch gerealiseerde gemeentelijke lasten in
2017, waarbij rekening wordt gehouden met de groei of krimp van het aantal huishoudens
tussen 1 januari 2017 en 1 januari 2018 in de gemeente. Dit resulteert in een budgetaandeel.
Het historische budget volgt door vervolgens het budgetaandeel te vermenigvuldigen met de
mate waarin historisch wordt gebudgetteerd (1 - m) en het totaal beschikbare macrobudget.

7

Zie ook Besluit Participatiewet.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VOORLOPIGE BUDGETTEN EN HERVERDEELEFFECTEN

17

c.

budget dat wordt verstrekt ten behoeve van uitkeringen aan dak- en thuislozen en instellingsbewoners;
Het budget voor dak- en thuislozen en instellingsbewoners wordt bepaald aan de hand van de
verhouding tussen de netto uitgaven van een gemeente aan deze doelgroepen en de totale netto
uitgaven van alle gemeenten aan uitkeringen op grond van de Participatiewet, de IOAW en de
IOAZ. Dit budgetaandeel wordt gewogen met de mate van budgettering en vervolgens vermenigvuldigd met het totaal beschikbare macrobudget.
d. budget dat wordt verstrekt ten behoeve van uitkeringen aan vergunninghouders;
Dit budget ontvangt een gemeente ten behoeve van de uitkeringen aan vergunninghouders die
in 2018 in een gemeente zijn gehuisvest. Van het macrobudget is € 60 miljoen hiervoor gereserveerd. Een individuele gemeente krijgt een aandeel hiervan dat gelijk is aan het aantal gehuisveste vergunninghouders in die gemeente in de periode januari 2018 tot en met juli 2018
ten opzichte van het totaal aantal gehuisveste vergunninghouders in deze periode. Omdat het
aantal gehuisveste vergunninghouders nog niet in de gehanteerde uitgavencijfers (over 2017)
zit, gebeurt deze verdeling buiten de historische verdeling van kleinere gemeenten om. Er
wordt dus niet gewogen met de mate van budgettering.

Het reguliere budget voor een gemeente is dan de som van deze componenten:
𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏𝑏
= 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜 + ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖𝑡𝑡𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜ℎ + 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑/𝑡𝑡ℎ𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢𝑢 + 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
+ 𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣𝑣ℎ𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜
Voor een gemeente met minder dan 15.000 inwoners bestaat het budget alleen uit een historisch
deel en een deel voor vergunninghouders.

3.2.1 Herverdeeleffecten
Tabel 3.4 laat zien dat de herverdeeleffecten sterk dalen na het berekenen van het reguliere budget.
Dat is logisch omdat in het reguliere budget rekening wordt gehouden met de uitgaven aan daken thuislozen en instellingsbewoners, wat ook in het uitgavenaandeel is meegewogen. Bovendien
worden kleine gemeenten deels historisch gebudgetteerd. Deze gemeenten hebben toch beperkte
herverdeeleffecten omdat de verdeling van vergunninghouders buiten de historische lasten om
gaat. De herverdeeleffecten zijn bovendien lager dan voor model 2018 het geval was (zie Tabel 4.4
in Tempelman et al., 2017). De aanpassing van de prijscomponent speelt hierin een belangrijke rol.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

18

HOOFDSTUK 3

Tabel 3.4

Herverdeeleffecten dalen sterk ten opzichte van het objectief model

Herverdeeleffecten

regulier budgetaandeel versus uitgavenaandeel 2017
Gem

min

max

# neg

# pos

0 – 25.000 inw (n = 131)

3,3

-8,3

29,1

40

91

25.000 – 50.000 inw (n = 139)

7,3

-16,7

32,6

57

82

50.000 – 100.000 inw (n = 54)

6,4

-11,9

51,2

18

36

100.000 – 250.000 inw (n = 27)

6,4

-15,5

20,9

14

13

minstens 250.000 inw (n = 4)

3,7

-8,2

1,5

3

1

Totaal (n= 355)

5,6

-16,7

51,2

132

223

Gewogen naar inwonertal

5,9

-16,7

51,2

132

223

Gewogen naar uitgavenaandeel

5,3

-16,7

51,2

132

223

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. De beschrijvende statistieken
zijn gebaseerd op alle gemeenten van het jaar 2019. Budgetaandelen worden bepaald aan de hand van
het reguliere budget. Er is dus rekening gehouden met de historische component.

3.2.2 Budgetmutaties
Ook bij de reguliere budgetaandelen is een kleine verschuiving te zien van kleine naar grote gemeenten (zie Tabel 3.5). Het budgetaandeel van de gemeenten met minder dan 25.000 inwoners
neemt af en dat van de grote(re) neemt juist toe. De afname bij kleine gemeenten wordt voornamelijk veroorzaakt doordat het aantal gemeenten sterk daalt vanwege gemeentelijke herindelingen.
Met name de G4 zien het reguliere budgetaandeel toenemen.
Tabel 3.5

Kleine verschuiving in budgetaandelen van kleine naar grotere gemeenten

Mutaties in reguliere budgetaandelen

cumulatieve reguliere budgetaandelen
2018

2019

mutatie in procentpunt

0 – 15.000 inw (n =66/45)

2,1

1,3

-0,79

15.000 – 25.000 inw (n =94/86)

5,9

5,3

-0,57

25.000 – 50.000 inw (n = 140/139)

18,9

18,9

0,06

50.000 – 100.000 inw (n = 49/54)

19,2

19,7

0,54

100.000 – 250.000 inw (n = 27/27)

27,9

28,0

0,10

minstens 250.000 inw (n = 4/4)

26,1

26,7

0,67

Totaal (n = 380/355)

100

100

0

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. Cumulatieve objectieve budgetaandelen zijn berekend op basis van alle gemeenten in een bepaalde grootteklasse, ingedeeld op
basis van het jaar 2018 (model 2018) en het jaar 2019 (model 2019). Budgetaandelen worden bepaald
aan de hand van het objectieve budget dat uit het model volgt.

De mutatie van het reguliere budgetaandeel in model 2019 ten opzichte van model 2018 per gemeente is beschreven in Tabel 3.6. De mutaties zijn voor kleinere gemeenten wat groter. De mutaties in reguliere budgetaandelen zijn gemiddeld iets kleiner en iets vaker positief dan de mutaties
in objectieve budgetaandelen. Verschillen tussen beide ontstaan door de gedeeltelijk historische

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VOORLOPIGE BUDGETTEN EN HERVERDEELEFFECTEN

19

verdeling van kleine gemeenten en door het budget voor vergunninghouders, dak- en thuislozen
en instellingsbewoners dat buiten het model om wordt verdeeld.
Tabel 3.6

De mutaties in reguliere budgetaandelen zijn groter voor kleinere gemeenten

Mutaties in reguliere budgetaandelen

procentuele (absolute) verandering budgetaandeel
2019 t.o.v. budgetaandeel 2018
gem

min

max

# neg

# pos

0 – 25.000 inw (n = 131)

5,1

-11,9

66,4

68

63

25.000 – 50.000 inw (n = 139)

3,9

-12,8

19,4

92

47

50.000 – 100.000 inw (n = 54)

4,5

-10,2

13,2

28

26

100.000 – 250.000 inw (n = 27)

2,9

-9,4

10,9

11

16

minstens 250.000 inw (n = 4)

3,4

0,9

6,1

0

4

Totaal (n = 355)

4,4

-12,8

66,4

199

156

Gemeentegrootte

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata. De mutatie in reguliere budgetaandelen is berekend voor alle gemeenten in 2019. Op de reguliere budgetaandelen van 2018 zijn
eerst de gemeentelijke herindelingen per 1 januari 2019 toegepast. Dit betreft dus een inschatting van
het budgetaandeel van model 2018 in gemeentelijke indeling 2019. Budgetaandelen worden bepaald aan
de hand van het reguliere budget in het betreffende budgetjaar.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

21

Literatuur
C. Tempelman, S. Vriend, L. Kroon, R. Zwart & C. van Woerkens (2018). Verdeling van de bijstandsmiddelen 2019. De hoogte van een uitkering nader bekeken, SEO-rapport 2018-51, Amsterdam: SEO
Economisch Onderzoek.
C. Tempelman & S. Vriend (2017). Vaststellen bijstandsbudgetten 2018, SEO-rapport 2017-65, Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

VASTSTELLEN VAN DE BIJSTANDSBUDGETTEN 2019

23

Bijlage A Exacte gewichten uit de schattingsmodellen
Het bijstandsverdeelmodel voor 2019 bestaat uit een model dat de kans op bijstand schat (de volumecomponent) en een model dat de hoogte van de uitkering schat (de prijscomponent). De
schattingsgewichten met zeven cijfers achter de komma worden gebruikt om voorspellingen op
het geactualiseerde analysebestand te maken.
Er zijn ten opzichte van de ontwikkelfase begin 2018 twee kleine aanpassingen gedaan aan de volumecomponent. Personen met een onbekende mate van arbeidsongeschiktheid zijn meegeteld bij
de nieuwe doelgroep en bij het bepalen van een loonkostensubsidie in het huishouden is geen
gebruik meer gemaakt van de variabele verslagmaand in de bronbestanden. Het model is na deze
twee aanpassingen herschat. Dit leidt tot kleine veranderingen in de gewichten ten opzichte van
het model dat is gepresenteerd in Tempelman et al. (2018). In onderstaande tabel staan de aangepaste schattingsgewichten voor de volumecomponent.
Tabel A.1

Schattingsgewichten volumecomponent model 2019

Model 2019 – Volumecomponent
Niet-rechthebbenden
Alleenstaande, vermogen boven € 5.000

-2,0799440

Alleenstaande, vermogen tot en met € 5.000, overwaarde boven € 50.000

-0,7157942

Paar, vermogen boven € 10.000

-1,6638611

Paar, vermogen tot en met € 10.000, overwaarde boven € 50.000

-0,5623578

Student (mbo/hbo/wo) in huishouden

-1,8045828

WW-uitkering in huishouden

-1,0591040

AO-uitkering (15%-80% of onbekend) in huishouden

-3,6719088

AO-uitkering (80%-100%) in huishouden

-3,9521780

ANW-uitkering in huishouden

-5,3615602

Ziektewetuitkering, wachtgeld of overige uitkering in huishouden

-1,4878472

Pensioenuitkering in huishouden

-0,5558515

Aanbodkant
Alleenstaande

referentie

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

0,9909822

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

0,5094490

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

0,1697263

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

-0,2220021

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

0,0023731

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

-0,0490112

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

-0,4210565

Eenouder-vader, jongste kind 18+

-0,9760745

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

24

BIJLAGE A

Paar, jongste kind 18-

-1,2177396

Paar, jongste kind 18+

-1,6557712

Paar zonder kinderen

-1,1130296

Overig huishouden

0,2896035

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,5926122

Leeftijd 18 tot 20 jaar in huishouden

referentie

Leeftijd 20 tot 25 jaar in huishouden

1,3894362

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

1,7848448

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

1,9953654

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

2,1539917

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

2,5750831

Corporatiewoning

1,5455925

Standplaats

1,6953738

Geen migratieachtergrond in hh

referentie

Migratieachtergrond (Turks) in hh

0,2188030

Migratieachtergrond (Surinaams) in hh

0,3809924

Migratieachtergrond (Antilliaans) in hh

0,5253131

Migratieachtergrond (overig Afrika) in hh

0,7294582

Migratieachtergrond (Marokko) in hh

0,5447480

Migratieachtergrond (Ghana) in hh

0,0493229

Migratieachtergrond (Somalië of Eritrea) in hh

2,0729540

Migratieachtergrond (Afghaans) in hh

1,0917109

Migratieachtergrond (Irakees) in hh

1,2874111

Migratieachtergrond (Syrisch) in hh

3,2286444

Migratieachtergrond (Iranees) in hh

0,9030530

Migratieachtergrond (Chinees) in hh

-0,2934869

Migratieachtergrond (Indiaas) in hh

-0,6351739

Migratieachtergrond (Overig niet-westers) in hh

0,1813257

Migratieachtergrond (voormalig Joegoslavisch) in hh

0,4939302

Migratieachtergrond (voormalig Sovjet-Unie) in hh

0,4130828

Migratieachtergrond (Overig westers) in hh

-0,3771236

HCI onbekend in huishouden

referentie

Lage HCI in huishouden

1,4852306

Middelbare/hoge HCI in huishouden

-1,0520492

(V)SO/PrO in huishouden

1,6479011

Aandeel laagst-opgeleiden in gemeente

-0,6238144

Zorgkosten boven de € 50.000 in hh

0,2898524

Gebruik GGZ-zorg in hh

0,7290650

Gebruik medicijn tegen verslaving in hh

0,3793593

Gebruik medicijn tegen depressie in hh

0,3454695

Gebruik medicijn tegen psychose in hh

0,5370830

Gebruik minder dan 4 medicijngroepen in hh

referentie

Gebruik 4 tot 6 medicijngroepen in hh

0,1402315

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

EXACTE GEWICHTEN UIT DE SCHATTINGSMODELLEN

25

Gebruik 6 tot 8 medicijngroepen in hh

0,3060864

Gebruik 8 of meer medicijngroepen in hh

0,3926386

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & 50 tot AOW-leeftijd in hh

0,0447135

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & gezondheidsproblemen in hh

0,1357046

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

0,5143177

Vraagkant
Werken onder niveau in gemeente

0,8548380

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

0,0581287

Aandeel WW in beroepsbevolking van gemeente

14,1695162

Beschikbaarheid van werk in gemeente

-7,3324046

Buurteffecten
Aandeel bbv in een buurt waar werken niet de norm is in gemeente o.b.v. 6-ppc gebieden

0,7248316

Overlast in de buurt

1,2619305

Constante

-0,7833924

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata.

Ook de gewichten voor de prijscomponent worden met zeven cijfers achter de komma gebruikt
voor het berekenen van de modelvoorspelling. Tabel A.2 laat deze gewichten zien. Hierin zijn geen
wijzigingen gedaan ten opzichte van de ontwikkelfase.
Tabel A.2

Schattingsgewichten prijscomponent model 2019

Model 2019 – Prijscomponent
Andere uitkering
WW-uitkering in hh

-1,4801989

AO-uitkering (15-80%) in hh

-2,5349998

AO-uitkering (80-100%) in hh

-3,1451079

ANW-uitkering in hh

-2,1603738

Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering in hh

-1,2363295

Pensioenuitkering in hh

-1,0991333

Aanbodkant
Alleenstaande, eenoudervader

referentie

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

-0,1841896

Eenouder-moeder, jongste kind 5+

-0,4673718

Paar met kinderen

-0,6505770

Paar zonder kinderen of overig huishouden

-0,8243606

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,3285212

Leeftijd 18 tot 25 jaar in huishouden

referentie

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

-0,2531335

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

-0,4787382

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

-0,5706268

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

-0,3909812

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

26

BIJLAGE A

Corporatiewoning of standplaats

0,1254866

Geen, westerse of overig niet-westerse migratieachtergrond in hh

referentie

Migratieachtergrond (Marokko) in hh

0,2066721

Migratieachtergrond (Turks) in hh

0,1400538

Migratieachtergrond (Surinaams) in hh

0,1396698

Migratieachtergrond (overig Afrika) in hh

0,2567296

Migratieachtergrond (Midden-Oosten) in hh

0,3835243

HCI onbekend in huishouden

referentie

Lage HCI in huishouden

0,1459836

Middelbare/hoge HCI in huishouden

-0,9298132

Gebruik GGZ-zorg in hh

0,1236185

Gebruik medicijn tegen depressie in hh

0,0443860

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

0,1448721

Vraagkant
Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

1,0842563

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk in gemeente

-0,2873106

Buurteffecten
Overlast in de buurt

0,6334328

Constante

2,9954532

Bron:

SEO Economisch Onderzoek, berekeningen op basis van CBS microdata.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK