BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
TECHNISCH ACHTERGRONDDOCUMENT SCHATTINGSFASE
NOTITIE

AUTEURS
WOUTER VERMEULEN, LENNART KROON, TIM SCHWARTZ, JOERI ATHMER, REMCO VAN EIJKEL (SEO ECONOMISCH ONDERZOEK), MARTEN MIDDELDORP, FRANCINE BUREMA, JORAN VELDKAMP (ATLAS RESEARCH)
IN OPDRACHT VAN
MINISTERIE VAN SOCIALE ZAKEN EN WERKGELEGENHEID
<LOCATIE>, <DATUMKIEZER>

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

Inhoudsopgave
1

Inleiding

1

2

Regulier onderhoud

3

2.1

Regulier onderhoud van de volumecomponent

3

2.2

Regulier onderhoud van de prijscomponent

6

2.3

Conclusies

6

3

4

5

Ontwikkelingen sinds het schatten van model 2022

7

3.1

Ontwikkeling in bijstandsafhankelijkheid

7

3.2

Ontwikkeling in de prijs per uitkering

11

3.3

Conclusies

14

Schatting van het model

15

4.1

Schattingsresultaten

15

4.2

Plausibiliteit

19

4.3

Conclusie

26

Variant met nieuwe regiokenmerken

28

5.1

Aanpassing van de regiokenmerken

28

5.2

Ontwikkelingen als gevolg van de gewijzigde regiokenmerken

30

5.3

Variant met de aangepaste regiokenmerken

36

5.4

Conclusie

40

Literatuur

42

Bijlage A

Beschrijving van het model

43

Bijlage B

Gevolgen methodewijziging EBB

46

Bijlage C

Gehanteerde normbedragen

50

Bijlage D

Exacte gewichten uit de schattingsmodellen

53

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

1

1

Inleiding

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 overschotten op hun budget behouden en worden zo gestimuleerd tot effectief beleid om de bijstandsuitgaven zo laag
mogelijk te houden. 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.
Het ministerie van SZW werkt met een objectief verdeelmodel om de noodzakelijke bijstandsuitgaven in te schatten.
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. De prijscomponent schat de hoogte van de uitkering, als fractie van het wettelijke normbedrag voor
het huishouden, in op basis van objectieve factoren. De combinatie van de volume- en de prijscomponent resulteert
in een voorspeld bijstandsbudget voor ieder huishouden. De som van deze voorspelde budgetten over alle huishoudens in een gemeente geeft een voorspeld gemeentelijk budget.

Onderzoeksvraag
Het ministerie van SZW wil het bijstandsverdeelmodel jaarlijks opnieuw laten schatten en actualiseren op basis van
zo recent mogelijke data. Het uitgangspunt is om het verdeelmodel voor budgetjaar 2023 stabiel te houden. Regulier onderhoud kan nodig zijn, bijvoorbeeld wanneer definities in de brondata wijzigen. Gemaakte keuzes in het
reguliere onderhoud en gevolgen daarvan voor de budgetverdeling dienen zoveel mogelijk in beeld te worden
gebracht. Daarnaast heeft er in 2022 een verbetertraject plaatsgevonden voor de regiokenmerken in het model.
Het ministerie wil weten in hoeverre deze kenmerken de verklaringskracht van het model vergroten en tot stabielere
uitkomsten leiden.

Rapportages over de vaststelling van de bijstandsbudgetten voor 2023
De rapportage over het schatten en actualiseren van het bijstandsverdeelmodel is dit jaar anders dan in voorgaande
jaren. Deze notitie doet verslag van de schattingsfase van het traject en brengt de plausibiliteit van de resultaten in
beeld. Daarnaast komen hier de uitkomsten van onderzoek naar gevolgen van een mogelijke aanpassing van de
regiokenmerken voor de verklaringskracht van het model en de stabiliteit van de budgetten aan bod. Een tweede
notitie beschrijft de actualisatiefase waarin de geschatte gewichten worden toegepast op gegevens die zo actueel
mogelijk zijn om tot een berekening van de budgetten te komen (Vermeulen et al., 2022c). Deze notitie laat ook
zien hoe de budgetten veranderen ten opzichte van de verdeling voor 2022 en hoe deze budgetten zich verhouden
tot uitgaven in 2021. Samen vormen de twee notities de technische achtergronddocumentatie voor de vaststelling
van de bijstandsbudgetten voor 2023. Daarnaast verschijnt een hoofdrapport dat de belangrijkste uitkomsten en
veranderingen ten opzichte van de verdeling in 2022 op een toegankelijke manier beschrijft (Vermeulen et al.,
2022b). Een interactieve budgettool geeft cijfermatig inzicht in de totstandkoming van de budgetten op gemeenteniveau.

Onderzoeksaanpak schattingsfase
In de schattingsfase is een analysebestand samengesteld met daarin de bijstandsafhankelijkheid op huishoudensniveau en allerlei achtergrondkenmerken van het huishouden, zoals huishoudenssamenstelling, vermogen, uitkeringsafhankelijkheid, leeftijd, migratieachtergrond en zorggebruik. Hieraan zijn regiokenmerken gekoppeld die van
invloed zijn op het bijstandsgebruik. De peildatum van het bestand is januari 2020.
Het bestand is zoveel mogelijk hetzelfde opgebouwd als model 2022. Op een aantal kenmerken is echter regulier
onderhoud uitgevoerd. Regulier onderhoud kan noodzakelijk zijn als gevolg van wijzigingen in brongegevens of

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

2

beschikbaarheid van de gegevens. Ook veranderingen in wet- en regelgeving kunnen doorwerken in het verdeelmodel. Uitgangspunt is steeds om het model zoveel mogelijk te laten aansluiten bij het model dat in eerdere jaren
is gebruikt.
Vervolgens zijn er modellen geschat voor het bijstandsvolume en de prijs. De plausibiliteit van de uitkomsten is op
verschillende manieren getoetst en de veranderingen ten opzichte van 2022 zijn in kaart gebracht.

Verbetertraject regiokenmerken
Atlas Research heeft in opdracht van het ministerie van SZW verbetermogelijkheden voor de regionale kenmerken
in kaart gebracht (Middeldorp et al., 2022). Naast aanpassingen in de berekeningswijze van de regiokenmerken
gaat dit onderzoek ook in op mogelijkheden tot actualisatie en verbetering van externe gegevensbronnen zoals
reistijdenmatrices, vervalcurves en grenspendel. De onderzoekers operationaliseren deze aanpassingen voor vier
van de vijf indicatoren en laten zien dat op inhoudelijke gronden (actualiteit, validiteit, complexiteit en stabiliteit)
een verbetering ten opzichte van de huidige operationalisaties mogelijk is. Dit betekent echter niet automatisch dat
deze indicatoren ook beter presteren in het model.
In de schattingsfase is op basis van dit traject een nieuwe variant geschat. De nieuwe kenmerken blijken ten opzichte
van de huidige indicatoren echter geen verbetering op te leveren in verklaringskracht van het bijstandsverdeelmodel en stabiliteit van de modeluitkomsten. Daarom is deze variant niet als uitgangsmodel gebruikt.

Opbouw van deze rapportage
Deze notitie beschrijft de schattingsfase en de uitkomsten van onderzoek naar gevolgen van een mogelijke aanpassing van de regiokenmerken voor de verklaringskracht van het model en de stabiliteit van de budgetten. Het volgende hoofdstuk beschrijft het reguliere onderhoud. Hoofdstuk 3 gaat in op ontwikkelingen in bijstandsgebruik en
modelkenmerken sinds het schatten van model 2022. Hoofdstuk 4 bevat de schattingsresultaten en laat zien hoe
voorspelde uitkomsten zich verhouden tot het aantal daadwerkelijke huishoudens met bijstand en de gerealiseerde
bijstandsuitgaven. Daarnaast worden hier de veranderingen in het budget besproken. Hoofdstuk 5 bespreekt de
mogelijke aanpassing van de regiokenmerken en laat zien dat dit niet resulteert in een verbetering van de verklaringskracht van het bijstandsverdeelmodel en de stabiliteit van de modeluitkomsten.
Bijlage A bevat een nadere beschrijving van het model. Bijlage B toont gevolgen van een methodewijziging in een
van de databronnen, de Enquête Beroepsbevolking, voor een aantal kenmerken in het model. De gehanteerde
normbedragen staan in Bijlage C en de exacte schattingsgewichten in Bijlage D.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

2

3

Regulier onderhoud

Het bijstandsmodel wordt elk jaar opnieuw geschat met de meest recente gegevens. In model 2022 was de peildatum voor de gegevens begin januari 2019, voor model 2023 is dat begin januari 2020. De modelspecificatie wordt
daarbij zoveel mogelijk gelijk gehouden aan de specificatie van model 2022. Verder wordt het bestand met huishoudens zoveel mogelijk op dezelfde wijze samengesteld als het analysebestand dat ten behoeve van het bijstandsverdeelmodel 2022 is gemaakt. Dat wil zeggen: dezelfde gegevens worden gekoppeld en dezelfde keuzes worden
gemaakt bij deze koppelingen.
Toch is het niet geheel mogelijk om een identieke procedure te volgen. Dit komt omdat een aantal kenmerken –
om uiteenlopende redenen – niet op dezelfde manier samengesteld kan worden. Bovendien is het in sommige
gevallen wenselijk om een aanpassing te doen. Dit hoofdstuk bespreekt deze aanpassingen voor zowel de volumeals prijscomponent. Naast het reguliere onderhoud is er ook onderzoek gedaan naar verbetering van de regiokenmerken. Resultaten hiervan komen aan de orde in Hoofdstuk 5.

2.1 Regulier onderhoud van de volumecomponent
2.1.1 Onderhoud aan huishoudkenmerken
Er zijn drie redenen waarom factoren wijzigen ten opzichte van vorig jaar:
1. gebruikte gegevens zijn niet meer vanuit dezelfde gegevensbron beschikbaar;
2. het is wenselijk om factoren anders te definiëren;
3. de brongegevens hebben wijzigingen ondergaan.
Voor wat betreft het reguliere onderhoud aan huishoudkenmerken speelt voor model 2023 alleen de tweede en de
derde reden een rol.

Wenselijk om factoren anders te definiëren
● Praktijk- en speciaal onderwijs
Deze factor betreft het aantal mensen van 18 jaar tot AOW-leeftijd in het huishouden dat speciaal of praktijkonderwijs heeft gevolgd in het verleden, maar dat nu niet meer doet. Voor model 2022 was dit gebaseerd op
degenen die praktijk- of speciaal onderwijs volgden tussen de schooljaren 2010/2011 en 2017/2018 en niet in
schooljaar 2018/2019. Het is wenselijk om zo ver mogelijk terug in de tijd te kijken voor de operationalisatie
van deze factor, maar de bestanden zijn pas volledig vanaf 2010. Voor model 2023 is het mogelijk om een jaar
extra onderwijsvolgers mee te nemen. Het gaat nu dus om mensen in het huishouden die praktijk- en speciaal
onderwijs gevolgd hebben tussen schooljaren 2010/2011 en 2018/2019 en niet in schooljaar 2019/2020.
● Human Capital Index
De Human Capital Index is een gecombineerde maat op basis van opleidingsniveau of arbeidsinkomen in de
afgelopen vijf jaar. Afhankelijk van de leeftijd van personen wordt gebruikgemaakt van opleidingsniveau of
arbeidsverleden. Ook hiervoor geldt dat de onderwijsregistratie nu voor een jaar extra volledig is. De gehanteerde leeftijdsgrens is daarom met een jaar opgeschoven. Dat betekent dat nu onderscheid wordt gemaakt
tussen de leeftijdsklassen 18- tot 32-jarigen, 32- tot 46-jarigen en 46 jaar tot de AOW-gerechtigde leeftijd1. Er
wordt uitgegaan van drie leeftijdsgroepen, omdat de kwaliteit en beschikbaarheid van onderwijsgegevens tussen deze groepen verschillen. Voor de jongste groep (18-32 jaar) zijn alle opleidingsniveaus (laag, midden,
hoog) gebaseerd op het geregistreerde opleidingsniveau. Voor de middelste groep (32-46 jaar) is enkel het
1

De leeftijden van het jaar hiervoor waren 18- tot 31-jarigen, 30- tot 45-jarigen en 45 jaar tot de AOW-gerechtigde leeftijd.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

4

hoge opleidingsniveau gebaseerd op het daadwerkelijke opleidingsniveau, de categorieën laag en midden
zijn gebaseerd op het arbeidsverleden. Voor de oudste groep (46 – AOW-gerechtigde leeftijd) zijn alle drie
opleidingsniveaus gebaseerd op het arbeidsverleden.

De brongegevens hebben wijzigingen ondergaan
● Bijstandsbestanden
Tijdens de coronapandemie zijn er veel TOZO-uitkeringen verstrekt. Hoewel de TOZO buiten het model om
wordt gefinancierd, vraagt dit toch extra aandacht voor de bestandonderwerpen van de bijstand. Het CBS heeft
in 2020 aangegeven dat sommige gemeenten vanwege drukte registratiefouten hebben gemaakt en de TOZO
als bijstand hebben geregistreerd. Dit zou betekenen dat de TOZO onbedoeld mee zou gaan in het bijstandsverdeelmodel. Vanwege het peilmoment in januari 2020 zouden er voor model 2023 nog geen gevolgen zijn
voor het bijstandsvolume, maar wel voor de bijstandsduur die doorwerkt in het prijsmodel. Het CBS heeft later
echter laten weten dat nagenoeg alle registratiefouten inmiddels zijn opgelost.
Daarnaast heeft het CBS sinds modeljaar 2023 aan elk bijstandsbestand een indicator voor TOZO gekoppeld,
zodat TOZO-uitkeringen gemakkelijk uit de bijstandsbestanden kunnen worden gefilterd. Voor de actualisatie
van modeljaar 2022 was het nog nodig om een aparte koppeling te maken met de Bijstanduitkeringstab om
TOZO-uitkeringen uit de andere bijstandsbestanden te kunnen filteren.
● Opleidingsniveau
Voor de gegevens over opleidingsniveau waarmee we de Human Capital Index maken, wordt een nieuwe indeling gebruikt, namelijk de SOI2021 in plaats van de SOI2016. De SOI deelt opleidingen op in laag, middelbaar en hoog opleidingsniveau op basis van de gevolgde opleiding. Het CBS heeft de wijziging in het opleidingsniveau van SOI2016 naar SOI2021 bekeken en heeft geconstateerd dat de verschillen die hierdoor ontstaan verwaarloosbaas zijn.

2.1.2 Onderhoud aan regionale kenmerken
De regionale kenmerken worden voor de schatting van model 2023 gebaseerd op peildatum 1 januari 2020. Voor
de schatting van model 2022 was de peildatum 1 januari 2019. In de tussenliggende periode doen zich ontwikkelingen voor in de regionale kenmerken. Die ontwikkelingen hangen samen met conjuncturele ontwikkelingen en
demografische trends als vergrijzing en regionale groei en krimp. Voor een aantal kenmerken geldt dat ontwikkelingen ook samenhangen met noodzakelijk regulier onderhoud. Regulier onderhoud is om vier redenen nodig:
1. gebruikte gegevens zijn niet meer vanuit dezelfde gegevensbron beschikbaar;
2. het is wenselijk om factoren anders te definiëren;
3. de brongegevens hebben wijzigingen ondergaan;
4. CBS-cijfers zijn herzien.
Voor wat betreft het reguliere onderhoud aan regiokenmerken spelen voor model 2023 alle redenen behalve de
eerste een rol.

Het is wenselijk om factoren anders te definiëren
Voor vier regiokenmerken is dit jaar in opdracht van het ministerie van SZW onderzoek gedaan naar mogelijke
verbeteringen (zie Middeldorp et al., 2022). Het gaat om de volgende kenmerken:
● Beschikbaarheid van werk;
● Beschikbaarheid van laaggeschoold werk;
● Werken onder niveau;
● Buurt waar werken niet de norm is.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

5

Omdat het gaat om aanzienlijke wijzigingen worden deze in een apart hoofdstuk besproken (zie Hoofdstuk 5). De
aangepaste regiokenmerken resulteren echter niet in een verbetering van de verklaringskracht van het bijstandsverdeelmodel en de stabiliteit van de modeluitkomsten. Daarom heeft dit verbetertraject geen gevolgen voor model 2023.

Brongegevens hebben wijzigingen ondergaan
Er heeft een methodewijziging plaatsgevonden in de Enquête Beroepsbevolking (EBB). De nieuwe invulling van het
jaarlijks terugkerende onderzoek naar de beroepsbevolking is het resultaat van een Europese verordening die op
1 januari 2021 van kracht is geworden. Deze verordening moet zorgen voor meer harmonisatie tussen sociale statistieken, waaronder het werkloosheidscijfer in de 27 landen van de Europese Unie. Als gevolg van deze verordening is de vragenlijst van de EBB aangepast. Daarnaast is de enquête van huishoudensniveau naar persoonsniveau
gegaan. Door de aanpassingen wijzigt de omvang van de beroepsbevolking en het werkloosheidspercentage tussen 2020 en 2021. Cijfers vanaf 2013 zijn door het CBS herberekend om zoveel mogelijk aan te sluiten op de uitkomsten op basis van de nieuwe vragenlijst. In zowel de schatting als de actualisatie van model 2023 wordt gebruikgemaakt van deze nieuwe reeks.
Deze wijziging heeft gevolgen voor de volgende indicatoren:
● Beschikbaarheid van werk;
● Beschikbaarheid van laaggeschoold werk;
● Werken onder niveau;
● Aandeel WW.
Door de nieuwe vraagstelling is in de nieuwe methode de beroepsbevolking (zowel werkzaam als niet-werkzaam)
groter.2 Hierdoor is de bruto arbeidsparticipatie ook groter. De bruto arbeidsparticipatie wordt gebruikt voor het
bepalen van de omvang van de beroepsbevolking in de noemer van bovengenoemde indicatoren. Een grotere
beroepsbevolking leidt voor deze indicatoren dus tot een lagere waarde.
Niet-werkenden worden in de nieuwe methode vaker aangemerkt als werkloos door een verandering in de vraagstelling. Een werkloze wordt gerekend tot de werkloze beroepsbevolking wanneer deze binnen twee weken kan
starten. Voorheen had de vraag vier antwoordopties: “Binnen twee weken”, “Tussen twee weken en drie maanden”,
“Drie maanden tot zes maanden” en “Zes maanden of langer”. In de nieuwe vraagstelling wordt gevraagd of iemand
binnen twee weken kan starten (ja/nee). Als gevolg van de gewijzigde vraagstelling geven mensen vaker aan dat ze
binnen twee weken zouden kunnen starten met werken, en vallen ze onder de (werkloze) beroepsbevolking. In de
nieuwe systematiek valt het werkloosheidspercentage hierdoor hoger uit. Deze wijziging heeft geen gevolgen voor
de teller van indicator Aandeel WW, omdat hiervoor een andere bron wordt gebruikt.
Jongeren worden in de nieuwe methode vaker aangemerkt als werkzaam door een verandering in de vraagstelling.
De nieuwe vragenlijst heeft een toelichting waarin staat dat betaalde stages en bijbaantjes ook meetellen als betaald
werk. Als gevolg van de gewijzigde vraagstelling geven jongeren vaker aan dat ze werken, en vallen ze onder de
(werkzame) beroepsbevolking. In de nieuwe systematiek valt de werkzame beroepsbevolking hierdoor hoger uit.
De enquête is van huishoudensniveau naar persoonsniveau gegaan. Dit heeft als gevolg dat de resultaten mogelijk
betrouwbaarder zijn (mensen geven alleen antwoord over zichzelf). Verder is gebleken dat de respons is gestegen

2

CBS (2021). Nieuwe meetmethode van invloed op beroepsbevolkingscijfers: https://www.cbs.nl/nl-nl/corporate/2021/48/nieuwe-meetmethode-van-invloed-op-beroepsbevolkingscijfers .
CBS (2021). Meer werklozen, maar ook meer werkenden met nieuwe meetmethode: https://www.cbs.nl/nlnl/nieuws/2021/48/meer-werklozen-maar-ook-meer-werkenden-met-nieuwe-meetmethode .

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

6

(van 25 naar 38 procent); waarschijnlijk doordat deze verandering ervoor heeft gezorgd dat de vragenlijst een stuk
korter is geworden.
De wijzigingen werken ook door in de teller van Beschikbaarheid van laaggeschoold werk en Werken onder niveau.
Het aantal banen naar beroeps- en opleidingsniveau is gebaseerd op tellingen op basis van de EBB-microdata. Voor
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk gaat het om het aantal banen met een laag beroepsniveau, voor Werken
onder niveau betreft het banen met een laag beroepsniveau die worden vervuld door mensen met een middelbaar
of hoog opleidingsniveau. Om de reeks te laten aansluiten bij de reeks op basis van de nieuwe vragenlijst zijn de
enquêtegewichten aangepast voor 2013 tot en met 2020. Hierdoor zullen de (gewogen) tellingen van het aantal
banen naar beroeps- en opleidingsniveau anders uitvallen en eenmalig sterker fluctueren.
In Bijlage B worden de indicatoren op basis van de oude en nieuwe EBB-cijfers vergeleken voor peiljaar 2020. De
figuren laten zien dat de aanpassing resulteert in gemiddeld lagere waarden van de indicatoren, maar onder de
streep niet leidt tot grote verschuivingen in de verhoudingen tussen gemeenten (gemeenten met een hoge score
op basis van de oude vragenlijst hebben ook een hoge score op basis van de nieuwe vragenlijst en omgekeerd).

Herziening CBS-cijfers
Het CBS publiceert op Statline voorlopige, nader voorlopige en definitieve cijfers. Voor de berekening van de regionale kenmerken wordt steeds gebruikgemaakt van de meest recente beschikbare cijfers. Inmiddels heeft CBS,
zoals elk jaar, een aantal voorlopige cijfers omgezet in nader voorlopige en/of definitieve cijfers. Eerder werd gebruikgemaakt van voorlopige cijfers, nu wordt waar mogelijk gebruikgemaakt van nader voorlopige of definitieve
cijfers. Het gaat hier dus niet om structurele definitiewijzigingen, maar om een jaarlijks terugkerende update in de
beschikbare gegevens. De herziening van CBS-cijfers werkt door in de arbeidsmarktindicatoren Beschikbaarheid
van werk, Beschikbaarheid van laaggeschoold werk en Werken onder niveau. Het gaat om beperkte wijzigingen in
de brongegevens. In de schattingsfase van model 2020 en 2021 bleek ook al dat de invloed van herziening van
CBS-cijfers op de scores op de regionale kenmerken beperkt is (zie Muilwijk-Vriend et al., 2019; Lammers et al.,
2020).

2.2 Regulier onderhoud van de prijscomponent
De specificatie van de prijscomponent is in model 2022 uitgebreid met een indicator voor ontvangst van loonkostensubsidie (LKS). In model 2023 zijn er geen wijzigingen in de modelspecificatie. De wijziging in de bronbestanden
ten aanzien van de bijstandsbestanden geldt ook voor de prijscomponent. In het bijzonder is er onderhoud gepleegd aan de HCI-variabele, zoals beschreven in de vorige paragraaf. Verder zijn de in de vorige paragraaf beschreven methodewijziging EBB en de herziening van CBS-cijfers in de prijscomponent relevant voor het kenmerk
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk.

2.3 Conclusies
Het reguliere onderhoud voor model 2023 bevat voornamelijk kleine aanpassingen en leidt niet tot aanpassingen
in de modelspecificatie van de volume- en prijscomponent. De beschikbaarheid van extra jaren aan gegevens maakt
aanpassing van de Human Capital Index en het kenmerk Praktijk- en speciaal onderwijs wenselijk. De methodewijziging EBB heeft geen grote gevolgen. De kenmerken Beschikbaarheid van werk, Beschikbaarheid van laaggeschoold werk, Werken onder niveau en Aandeel WW krijgen hierdoor gemiddeld lagere waarden, maar verschuivingen in de verhoudingen tussen gemeenten zijn beperkt.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

3

7

Ontwikkelingen sinds het schatten van model 2022

Dit hoofdstuk laat zien hoe het bijstandsgebruik en de kenmerken in het verdeelmodel veranderd zijn sinds het
schatten van model 2022. Voor de volumecomponent vergelijken we daarom cijfers begin 2020 met cijfers begin
2019. De prijs per uitkering wordt berekend over het hele jaar, dus hiervoor vergelijken we 2020 met 2019.
De volgende paragraaf toont ontwikkelingen in bijstandsafhankelijkheid en de kenmerken op huishoud- en regioniveau die de kans op bijstand verklaren. Paragraaf 3.2 gaat in op ontwikkelingen in de prijs per uitkering en Paragraaf 3.3 concludeert.

3.1 Ontwikkeling in bijstandsafhankelijkheid
Het beroep op een bijstandsuitkering is tussen begin 2019 en begin 2020 gedaald. Tabel 3.1 laat zien dat Nederland begin 2020 ruim 7 miljoen huishoudens telde, exclusief instellingsbewoners, dak- en thuislozen en huishoudens met uitsluitend LKS. Hun gemiddelde bijstandskans was 5,2 procent ten opzichte van 5,5 procent begin 2019.
Tabel 3.1

Bijstandskans daalt licht naar 5,2 procent

Kenmerken

Begin 2020

Begin 2019

Aantal hh

Bijstandskans

Aantal hh

Bijstandskans

7.182.637

5,2%

7.094.898

5,5%

2.054.005

9,6%

2.036.793

10,0%

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

73.374

27,8%

74.123

29,2%

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

116.931

20,8%

116.289

22,4%

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

112.201

16,6%

113.189

17,6%

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

132.316

14,6%

126.997

15,5%

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

3.810

9,2%

3.892

10,8%

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

16.701

8,0%

16.497

8,4%

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

27.263

6,1%

27.266

6,5%

Eenouder-vader, jongste kind 18+

50.365

4,0%

48.637

4,2%

Paar, jongste kind 18-

1.497.933

2,5%

1.507.973

2,6%

Paar, jongste kind 18+

454.286

1,6%

440.789

1,6%

Paar zonder kinderen

1.245.235

1,7%

1.220.898

1,9%

Thuiswonend meerderjarig kind

1.361.532

1,6%

1.325.578

1,8%

36.669

5,1%

35.971

5,3%

18- tot 20-jarige in hh

428.028

1,1%

424.397

1,3%

20- tot 25-jarige in hh

1.024.304

2,3%

1.013.171

2,4%

25- tot 30-jarige in hh

969.434

3,2%

958.148

3,6%

30- tot 40-jarige in hh

1.608.771

5,0%

1.583.151

5,5%

Totaal

Huishoudtypen
Alleenstaande

Overig huishouden
Leeftijdsgroepen

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

Kenmerken

8

Begin 2020

Begin 2019

Aantal hh

Bijstandskans

Aantal hh

Bijstandskans

40- tot 50-jarige in hh

1.667.115

5,5%

1.700.564

5,8%

50-jarige tot AOW-leeftijd in hh

2.466.381

7,3%

2.395.011

7,4%

1.820.662

17,1%

1.817.990

17,8%

10.806

18,7%

10.753

19,6%

met herkomst Turkije in hh

212.848

9,9%

206.958

10,4%

met herkomst Suriname in hh

218.516

9,9%

215.734

10,5%

met herkomst Nederlandse Antillen in hh

99.858

12,4%

96.850

13,2%

met herkomst Marokko in hh

186.756

14,9%

181.367

15,7%

met herkomst Ghana in hh

15.345

13,6%

14.741

14,5%

met herkomst Somalië of Eritrea in hh

26.955

40,7%

25.909

46,9%

met herkomst overig Afrika in hh

123.822

17,3%

117.885

19,2%

met herkomst Afghanistan in hh

23.429

22,6%

23.004

24,1%

met herkomst Irak in hh

31.353

30,4%

30.800

32,4%

met herkomst Syrië in hh

43.553

52,2%

40.321

61,8%

met herkomst Iran in hh

27.190

21,6%

26.133

23,3%

met herkomst China in hh

57.218

4,0%

54.575

4,3%

met herkomst India in hh

29.812

1,8%

25.912

2,1%

met herkomst overig in hh

179.361

7,3%

168.528

8,0%

met herkomst voormalig Joegoslavië in hh

49.405

9,9%

47.776

10,6%

met herkomst voormalige Sovjet-Unie in hh

60.930

8,0%

55.543

8,9%

met overige herkomst in hh

941.050

3,2%

913.878

3,4%

HCI-laag in hh

2.119.860

14,7%

2.134.247

15,2%

HCI-midden in hh

4.085.793

1,4%

4.050.873

1,5%

HCI-hoog in hh

2.544.929

0,6%

2.499.186

0,6%

(V)SO/PrO in hh

106.231

8,6%

93.415

8,3%

Zorgkosten onbekend

195.675

0,6%

191.950

0,8%

Zorgkosten boven € 50.000

34.266

13,7%

31.785

14,3%

Gebruik GGZ

594.560

11,8%

584.009

12,3%

Medicijnen tegen verslaving

39.583

22,5%

38.492

23,2%

Medicijnen tegen depressie

668.422

10,5%

659.159

10,8%

Medicijnen tegen psychose/bipolaire stoornis

208.344

17,9%

200.333

18,2%

Medicijngebruik uit < vier hoofdgroepen

6.532.560

4,1%

6.437.839

4,4%

Medicijngebruik uit 4 of 5 hoofdgroepen

1.008.797

8,4%

1.015.824

8,7%

Medicijngebruik uit 6 of 7 hoofdgroepen

326.508

12,0%

331.855

12,4%

Medicijngebruik uit 8 of meer hoofdgroepen

88.241

15,7%

89.862

15,8%

Woonsituatie
Corporatiewoning
Standplaats
Niet-westerse migratieachtergrond

Westerse migratieachtergrond

Opleidingsniveau

Gezondheidsindicatoren

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

Kenmerken

9

Begin 2020

Begin 2019

Aantal hh

Bijstandskans

Aantal hh

Bijstandskans

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & 50
tot AOW-leeftijd in hh

309.027

22,3%

291.067

22,9%

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & gezondheidsproblemen in hh

372.112

22,8%

365.071

23,7%

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

822.538

20,3%

830.560

20,7%

Alleenstaande, vermogen > € 5.000

851.650

1,8%

833.293

1,8%

Alleenstaande, vermogen t/m € 5.000,
overwaarde > € 50.000

92.987

2,8%

74.967

3,2%

3.151.772

0,4%

3.090.899

0,5%

543.826

0,8%

434.849

0,9%

1.094.760

0,9%

1.070.708

0,9%

WW-uitkering in hh

201.715

1,5%

227.722

1,6%

AO-uitkering 15-80% in hh

114.613

1,2%

119.704

1,2%

AO-uitkering 80-100% in hh

492.708

2,7%

484.303

2,6%

ANW-uitkering in hh

23.428

0,8%

24.866

0,7%

ZW, wachtgeld of overige uitkering in hh

191.521

3,7%

204.779

2,6%

Pensioenuitkering in hh

347.955

3,1%

335.619

3,3%

Relatief weinig personen werken onder niveau
in gemeente

961.221

4,9%

1.158.096

6,8%

Relatief veel personen werken onder niveau in
gemeente

1.280.433

6,0%

1.439.823

6,1%

Relatief weinig studenten (hbo/wo) in gemeente

67.223

4,2%

66.825

4,5%

Relatief veel studenten (hbo/wo) in gemeente

823.632

6,6%

761.008

6,6%

Relatief weinig WW’ers in gemeente

1.169.337

2,7%

1.259.465

3,1%

Relatief veel WW’ers in gemeente

1.194.779

8,3%

1.037.091

8,1%

Relatief weinig beschikbaarheid van werk in
gemeente

1.257.997

5,7%

1.241.260

6,1%

Relatief veel beschikbaarheid van werk in gemeente

1.170.740

5,5%

1.039.968

5,9%

Relatief weinig inwoners in buurt waar werken
niet de norm is in gemeente

1.584.401

2,5%

1.542.081

2,6%

Relatief veel inwoners in buurt waar werken
niet de norm is in gemeente

1.131.828

9,0%

1.105.701

9,6%

Relatief weinig overlast in de buurt

1.014.819

1,8%

999.680

2,0%

Relatief veel overlast in de buurt

1.333.396

10,3%

1.317.829

10,9%

Stapeling van problematiek

Niet-rechthebbenden

Paar, vermogen > € 10.000
Paar, vermogen t/m € 10.000, overwaarde > €
50.000
Student (mbo/hbo/wo) in hh

Vraagkant

Buurteffecten

De tabel geeft het aantal huishoudens en de kans op bijstand weer naar achtergrondkenmerken voor de jaren 2019 en 2020
(peildatum begin januari).
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

10

Huishoudkenmerken
Tabel 3.1 laat zien dat de verschillen in de feitelijke bijstandskansen naar type huishouden tussen begin 2019 en
begin 2020 over het algemeen stabiel zijn. Een relatief sterke daling in de kans op bijstand is zichtbaar bij huishoudens met een (niet-westerse) migratieachtergrond, met name voor huishoudens met minstens één lid met een Indiase, Syrische, Somalische of Eritrese migratieachtergrond. Een groot deel van deze groepen is vrij recentelijk geimmigreerd. Blijkbaar vindt een deel van hen na verloop van tijd een plek op de arbeidsmarkt.
Verder vindt een relatief grote verandering plaats bij huishoudens met één of meerdere personen met een Ziektewetuitkering, wachtgeld of een overige uitkering. Blijkbaar is voor een aantal van deze huishoudens wachtgeld of
een van deze uitkeringen niet voldoende gebleken waardoor men ook een bijstandsuitkering ontvangt. Het overgrote merendeel van deze groep maakt echter geen gebruik van de bijstand.
Het aantal huishoudens met een migratieachtergrond neemt voor alle herkomstlanden toe. Verder zien we een
toename in het aantal huishoudens met een overwaarde van meer dan 50 duizend euro, dit komt vermoedelijk door
de krappe huizenmarkt.

Regiokenmerken
Nieuw ten opzichte van de rapportage van vorig jaar is dat we ook veranderingen in de bijstandskans laten zien
voor regiokenmerken. Onderaan in Tabel 3.1 zijn de regionale kenmerken uit de volumecomponent opgenomen.
Per kenmerk toont deze tabel de feitelijke bijstandskans voor huishoudens die hierop meer dan een standaarddeviatie lager of hoger scoren dan het gemiddelde. Dit komt overeen met de bijstandskans in gemeenten die relatief
laag of hoog scoren op de kenmerken Beschikbaarheid van werk, Werken onder niveau, Aandeel studenten en
Aandeel WW’ers en in buurten die relatief laag of hoog scoren op de kenmerken Buurt waar werken niet de norm
is of Overlast in de buurt.
Doorgaans zien we verschillen in bijstandskansen die we verwachten wanneer we gemeenten of buurten vergelijken
die relatief laag of hoog scoren op regionale kenmerken. Zo heeft een buurt met relatief veel overlast een bijstandskans van 10,3 procent en een buurt met relatief weinig overlast een bijstandskans van 1,8 procent in 2020.
Het valt op dat er in 2020 een relatief sterke daling in bijstandskans is voor huishoudens in gemeenten met relatief
weinig personen die werken onder niveau. Ook neemt het aantal huishoudens in gemeenten met relatief weinig
personen die werken onder hun niveau relatief sterk af. Daarnaast zien we in 2020 ook een grote afname in de kans
op bijstand voor huishoudens in gemeenten met een relatief klein aandeel WW’ers.

Ruimtelijk beeld
Figuur 3.1 laat verder zien dat het ruimtelijke patroon in de feitelijke bijstandsafhankelijkheid stabiel is tussen begin
2019 en begin 2020. Voor enkele gemeenten zien we een verschuiving naar een categorie met een lager feitelijk
aandeel bijstandsafhankelijkheid in 2020 vergeleken met het voorgaande jaar.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 3.1

11

Feitelijke bijstandsafhankelijkheid blijft in het merendeel van de gemeenten constant

De linker figuur toont per gemeente het feitelijke aandeel bijstandshuishoudens begin januari 2020. De rechter figuur toont per
gemeente het feitelijke aandeel bijstandshuishoudens begin januari 2019. Dit zijn de cijfers die respectievelijk voor de schatting
van model 2023 en de schatting van model 2022 worden gebruikt. De cijfers zijn voor beide figuren in gemeente-indeling 2020.
In enkele gemeenten is het aantal bijstandshuishoudens minder dan tien, waardoor het aandeel niet kan worden weergegeven.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

3.2 Ontwikkeling in de prijs per uitkering
Tabel 3.2 toont per achtergrondkenmerk het aantal bijstandshuishoudens, de gemiddelde feitelijke prijs per uitkering en de fractie ten opzichte van de norm. Deze cijfers hebben betrekking op een geheel jaar uitkering. De tabel
laat zien dat de gemiddelde prijs in 2020 vergelijkbaar is met de gemiddelde prijs in model 2019. De gemiddelde
feitelijke prijs ligt iets hoger voor 2020, maar dat sluit aan bij de jaarlijkse indexatie van normbedragen. De prijs
uitgedrukt als fractie van het normbedrag van een bijstandshuishouden blijft nagenoeg hetzelfde.
Ook uitgesplitst naar type huishouden zijn de prijs per uitkering en de fractie van het normbedrag in 2020 en 2019
vergelijkbaar. De prijsstijging is iets groter bij huishoudens met één of meerdere personen met een WW-uitkering.
Dit betekent dat huishoudens met een WW-uitkering in 2020 minder bijverdienen dan in 2019 waardoor ze een
relatief hogere bijstandsuitkering ontvangen.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 3.2

12

Gemiddelde fractie van het normbedrag in 2020 nagenoeg gelijk aan 2019
2020

2019

Aantal
hh

Gemiddelde prijs

Fractie van
het normbedrag

Aantal
hh

Gemiddelde prijs

Fractie van
het normbedrag

371.225/
365.892

13.888

0,87

387.322/
381.2703

13.565

0,87

Alleenstaande

193.571

14.212

0,89

199.799

13.819

0,88

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

20.321

13.749

0,89

21.600

13.437

0,87

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

24.265

13.370

0,85

26.064

13.018

0,84

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

18.643

13.263

0,85

19.906

12.864

0,84

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

19.328

11.743

0,88

19.673

11.451

0,87

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

352

14.548

0,90

419

13.873

0,88

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

1.335

14.610

0,91

1.386

14.375

0,91

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

1.654

14.607

0,91

1.776

14.134

0,90

Eenouder-vader, jongste kind 18+

2.000

12.185

0,90

2.042

11.782

0,90

Paar, jongste kind 18-

36.976

16.708

0,84

39.716

16.551

0,84

Paar, jongste kind 18+

7.109

15.561

0,84

7.172

15.304

0,84

Paar zonder kinderen

21.465

15.577

0,78

22.754

15.391

0,79

Thuiswonend meerderjarig kind

22.387

7.366

0,87

23.142

7.107

0,87

Overig huishouden

1.815

14.042

0,67

1.870

13.619

0,67

18- tot 20-jarige in hh

4.691

5.438

0,91

5.275

4.662

0,91

20- tot 25-jarige in hh

22.307

10.816

0,88

24.111

10.538

0,88

25- tot 30-jarige in hh

30.573

13.299

0,86

34.197

13.103

0,85

30- tot 40-jarige in hh

79.831

14.293

0,86

85.924

14.032

0,85

40- tot 50-jarige in hh

90.707

14.572

0,86

97.284

14.256

0,85

50-jarige tot AOW-leeftijd in hh

176.988

14.420

0,87

176.269

14.121

0,86

309.039

14.066

0,88

320.826

13.736

0,87

2.018

15.100

0,88

2.109

15.007

0,89

met herkomst Turkije in hh

20.892

14.151

0,87

21.417

13.840

0,87

met herkomst Suriname in hh

21.117

13.827

0,89

22.269

13.428

0,88

met herkomst Nederlandse Antillen in hh

12.056

13.756

0,88

12.485

13.371

0,87

met herkomst Marokko in hh

27.532

14.557

0,88

28.160

14.227

0,88

met herkomst Ghana in hh

2.074

13.453

0,87

2.117

13.169

0,86

met herkomst Somalië of Eritrea in hh

10.851

14.077

0,92

12.055

13.590

0,92

met herkomst overig Afrika in hh

21.249

14.498

0,89

22.469

14.167

0,89

met herkomst Afghanistan in hh

5.282

14.774

0,89

5.535

14.382

0,88

met herkomst Irak in hh

9.502

15.528

0,91

9.957

15.103

0,90

Totaal
Huishoudtypen

Leeftijdsgroepen

Woonsituatie
Corporatiewoning
Standplaats
Niet-westerse migratieachtergrond

3

Het totaal aantal huishoudens met een uitkering is nu lager dan in voorgaande tabellen, omdat niet voor ieder huishouden
een bijstandsbedrag of bijstandsduur bekend is. Dit geeft 387.322 huishoudens op 5 januari 2019 en 371.225 huishoudens op 5 januari 2020. In een aantal gevallen kan geen fractie berekend worden, omdat het normbedrag gelijk is aan
nul. Dit resulteert in 381.270 huishoudens op 5 januari 2019 en 365.892 huishoudens op 5 januari 2020.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

13

2020

2019

Aantal
hh

Gemiddelde prijs

Fractie van
het normbedrag

Aantal
hh

Gemiddelde prijs

Fractie van
het normbedrag

met herkomst Syrië in hh

22.695

15.428

0,91

24.884

15.066

0,91

met herkomst Iran in hh

5.821

14.793

0,92

6.055

14.480

0,91

met herkomst China in hh

2.244

13.940

0,86

2.330

13.735

0,85

met herkomst India in hh

526

13.772

0,84

545

13.417

0,83

13.018

14.071

0,86

13.320

13.749

0,85

met herkomst voormalig Joegoslavië in hh

4.837

14.424

0,88

5.042

14.186

0,87

met herkomst voormalige Sovjet-Unie in
hh

4.855

14.895

0,89

4.923

14.593

0,88

met overige herkomst in hh

29.659

13.733

0,85

30.927

13.428

0,84

HCI-laag in hh

307.001

14.359

0,89

319.997

14.057

0,88

HCI-midden in hh

57.282

11.380

0,73

59.632

11.020

0,71

HCI-hoog in hh

14.743

13.183

0,84

14.708

12.845

0,83

(V)SO/PrO in hh

8.727

8.993

0,88

7.419

7.944

0,88

Zorgkosten boven € 50.000

4.345

13.388

0,86

4.197

13.285

0,85

Gebruik GGZ

67.261

13.499

0,87

69.165

13.251

0,86

Medicijnen voor verslaving

8.285

14.617

0,89

8.348

14.297

0,88

Medicijnen voor depressie

68.749

13.890

0,86

70.057

13.629

0,85

Medicijnen voor psychose/bipolaire
stoornis

34.713

13.657

0,86

34.040

13.362

0,85

Medicijngebruik uit minder dan vier
hoofdgroepen

264.680

13.889

0,87

277.031

13.565

0,86

Medicijngebruik uit 4 of 5 hoofdgroepen

84.164

14.369

0,86

87.063

14.067

0,86

Medicijngebruik uit 6 of 7 hoofdgroepen

38.792

14.420

0,86

40.603

14.087

0,85

Medicijngebruik uit 8 of meer
hoofdgroepen

13.725

14.285

0,85

14.040

14.110

0,85

Niet-westerse migratieachtergrond in hh &
50 tot AOW-leeftijd in hh

68.130

14.982

0,89

65.968

14.703

0,88

Niet-westerse migratieachtergrond in hh &
gezondheidsproblemen in hh

83.435

14.740

0,89

85.278

14.447

0,88

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in
hh

163.427

14.448

0,88

168.232

14.168

0,87

WW-uitkering in hh

3.031

10.682

0,62

3.542

9.887

0,58

AO-uitkering (15-80%) in hh

1.379

8.265

0,47

1.458

8.266

0,48

AO-uitkering (80-100%) in hh

13.005

6.796

0,38

12.654

6.672

0,38

183

9.067

0,55

182

8.402

0,50

Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering
in hh

7.136

10.209

0,61

5.375

9.854

0,60

Pensioenuitkering in hh

10.813

11.653

0,71

10.926

11.540

0,71

2.257

7.398

0,45

1.836

7.434

0,46

met overige herkomst in hh
Westerse migratieachtergrond

Opleidingsniveau

Gezondheidsindicatoren

Stapeling van problematiek

Overige uitkeringen

ANW-uitkering in hh

Loonkostensubsidie
Ontvangt loonkostensubsidie

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

14

De tabel geeft per achtergrondkenmerk het aantal huishoudens, de gemiddelde prijs per uitkering en de fractie ten opzichte
van de norm. De prijs per uitkering en de fractie van het normbedrag zijn gecorrigeerd voor uitkeringen aan AOW-gerechtigden
en elders verzorgden, opgehoogd naar een geheel jaar uitkering en gemaximeerd op het normbedrag voor het huishouden.
Dat sluit aan bij de uitkomstmaat die vanaf model 2019 voor de prijscomponent is gebruikt. De cijfers zijn weergegeven voor de
jaren 2019 en 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

3.3 Conclusies
Er is weinig verandering in het bijstandsgebruik en de kenmerken in het verdeelmodel sinds het schatten van model
2022. Ook het ruimtelijke patroon in de feitelijke bijstandsafhankelijkheid is stabiel tussen begin 2019 en begin
2020. De bijstandskans is in deze periode iets gedaald. Een relatief sterke daling in de kans op bijstand is zichtbaar
bij huishoudens met een (niet-westerse) migratieachtergrond, met name voor huishoudens met minstens één lid
met een Indiase, Syrische, Somalische of Eritrese migratieachtergrond.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

4

15

Schatting van het model

Dit hoofdstuk presenteert de schattingsresultaten van model 2023. Ook tonen we enkele plausibiliteitstoetsen zoals
de afwijking in het aantal voorspelde en daadwerkelijke bijstandshuishoudens, de afwijking in euro’s van de budgetten met de feitelijke uitgaven van gemeenten in 2021 en de budgetmutaties ten opzichte van model 2022. De
volgende paragraaf gaat in op de schattingsresultaten en Paragraaf 4.2 toetst de uitkomsten op plausibiliteit. Paragraaf 4.3 concludeert.

4.1 Schattingsresultaten
4.1.1 Volumecomponent
De coëfficiënten voor de volumecomponent van model 2023 zijn grotendeels vergelijkbaar met de coëfficiënten
voor de volumecomponent van model 2022 – zie Tabel 4.1. Het teken (plus of min), de omvang en de significantie
zijn voor bijna alle kenmerken vergelijkbaar tussen de twee modeljaren. Er zijn echter een paar uitzonderingen. De
sterke daling in de omvang van de coëfficiënt voor huishoudens met een Syrische migratieachtergrond valt op. Dit
is in lijn met de sterk gedaalde bijstandskans voor deze huishoudens, zie het voorgaande hoofdstuk. Het kenmerk
huishoudens met een Turkse migratieachtergrond is in model 2023 nog slechts significant op een tien procentniveau, terwijl dit voorheen significant was op één procentniveau. Het kenmerk huishoudens met een overig nietwesterse migratieachtergrond is in model 2023 juist significanter; in model 2022 was dit kenmerk significant op vijf
procentniveau, in model 2023 op één procentniveau. Dit geldt ook voor huishoudens met een overig niet-westerse
migratieachtergrond tussen de 50 en AOW-leeftijd; in model 2022 was dit kenmerk niet significant, terwijl het in
model 2023 significant op een procentniveau is. Voor wat betreft de regionale kenmerken zijn, net als vorig jaar, het
aandeel studenten en het aandeel WW insignificant. Voor het aandeel WW geldt dat het teken omslaat ten opzichte
van vorig jaar. In modeljaar 2022 gold er een positieve relatie tussen het aandeel WW in de gemeente waar een
huishouden woont en de bijstandskans van dat huishouden. In model 2023 is die relatie negatief. Hierbij speelt
mogelijk dat de coronapandemie geen weerslag had op het bijstandsgebruik begin 2020, maar wel op werkloosheid gedurende 2020. De coëfficiënt ligt echter dicht bij nul en het kenmerk is bovendien zowel in model 2022 als
in model 2023 niet significant.
Tabel 4.1

Verschillen in coëfficiënten tussen model 2023 en model 2022 beperkt

Kans op bijstand in huishouden

Model
2023

Model
2022

referentie

referentie

Aanbodkant
Huishoudtypen
Alleenstaande
Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

1,1916

***

1,1905

***

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

0,5563

***

0,5941

***

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

0,1207

***

0,1626

***

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

-0,2782

***

-0,2116

***

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

-0,2454

***

-0,2037

***

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

-0,1380

***

-0,1364

***

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

-0,5813

***

-0,5330

***

Eenouder-vader, jongste kind 18+

-1,2185

***

-1,1491

***

Paar, jongste kind 18-

-1,0426

***

-1,0686

***

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

16

Kans op bijstand in huishouden

Model
2023

Model
2022

Paar, jongste kind 18+

-1,6973

***

-1,6863

***

Paar zonder kinderen

-1,1676

***

-1,1362

***

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,7237

***

-0,7226

***

Overig huishouden

0,1615

***

0,1867

***

Leeftijdsgroepen
Leeftijd 18 tot 20 jaar in huishouden

referentie

referentie

Leeftijd 20 tot 25 jaar in huishouden

1,2467

***

1,2529

***

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

1,7681

***

1,8562

***

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

2,0362

***

2,0714

***

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

2,3884

***

2,4126

***

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

2,9424

***

2,9695

***

Corporatiewoning

1,6346

***

1,6349

***

Standplaats

1,5661

***

1,5963

***

Woonsituatie

Migratieachtergrond
Geen migratieachtergrond in huishouden

referentie

referentie

Migratieachtergrond (Turkije) in huishouden

0,0847

*

0,1196

***

Migratieachtergrond (Suriname) in huishouden

0,1178

**

0,1808

***

Migratieachtergrond (Nederlandse Antillen) in huishouden

0,2359

***

0,2907

***

Migratieachtergrond (Marokko) in huishouden

0,3626

***

0,4136

***

Migratieachtergrond (Ghana) in huishouden

-0,0773

*

-0,0669

Migratieachtergrond (Somalië of Eritrea) in huishouden

1,3897

***

1,6574

***

Migratieachtergrond (overig Afrika) in huishouden

0,6854

***

0,7769

***

Migratieachtergrond (Afghanistan) in huishouden

1,0438

***

1,1159

***

Migratieachtergrond (Irak) in huishouden

1,1859

***

1,2104

***

Migratieachtergrond (Syrië) in huishouden

2,2203

***

2,6487

***

Migratieachtergrond (Iran) in huishouden

0,7795

***

0,8210

***

Migratieachtergrond (China) in huishouden

-0,3015

***

-0,3019

***

Migratieachtergrond (India) in huishouden

-0,8632

***

-0,8998

***

Migratieachtergrond (Overig niet-westers) in huishouden

0,1179

***

0,0951

**

Migratieachtergrond (voormalig Joegoslavië) in huishouden

0,3817

***

0,4034

***

Migratieachtergrond (voormalige Sovjet-Unie) in huishouden

0,2259

***

0,1964

***

Migratieachtergrond (Overig westers) in huishouden

-0,5208

***

-0,5441

***

Opleidingsniveau
HCI onbekend in huishouden

referentie

referentie

Lage HCI in huishouden

1,0851

***

0,9602

***

Middelbare/hoge HCI in huishouden

-1,8712

***

-2,0178

***

(V)SO/PrO in huishouden

0,8536

***

0,8571

***

0,5501

***

0,4998

***

Gezondheidsindicatoren
Zorgkosten boven de € 50.000 in huishouden

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

17

Kans op bijstand in huishouden

Model
2023

Gebruik GGZ-zorg in huishouden

0,9147

***

0,9280

***

Gebruik medicijn tegen verslaving in huishouden

0,3503

***

0,3870

***

Gebruik medicijn tegen depressie in huishouden

0,4175

***

0,4007

***

Gebruik medicijn tegen psychose in huishouden

0,6432

***

0,6313

***

Gebruik minder dan 4 medicijngroepen in huishouden

Model
2022

referentie

referentie

Gebruik 4 tot 6 medicijngroepen in huishouden

0,1957

***

0,2021

***

Gebruik 6 tot 8 medicijngroepen in huishouden

0,3696

***

0,3972

***

Gebruik 8 of meer medicijngroepen in huishouden

0,5483

***

0,5660

***

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & 50 tot AOWleeftijd in hh

0,1100

***

0,0368

Niet-westerse migratieachtergrond in hh &
gezondheidsproblemen in hh

0,1704

***

0,1489

***

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

0,4798

***

0,4841

***

Alleenstaande, vermogen boven € 5.000

-2,0843

***

-2,1073

***

Alleenstaande, vermogen tot en met € 5.000, overwaarde
boven € 50.000

-0,8142

***

-0,7660

***

Paar, vermogen boven € 10.000

-1,9009

***

-1,9029

***

Paar, vermogen tot en met € 10.000, overwaarde boven €
50.000

-0,7327

***

-0,7246

***

Student (mbo/hbo/wo) in huishouden

-2,0751

***

-2,0106

***

WW-uitkering in huishouden

-1,0601

***

-1,2177

***

AO-uitkering (15%-80% of onbekend) in huishouden

-4,3559

***

-4,3967

***

AO-uitkering (80%-100%) in huishouden

-4,5259

***

-4,6293

***

ANW-uitkering in huishouden

-5,8952

***

-6,0401

***

-1,3472

***

-1,8890

***

-0,6068

***

-0,5631

***

Werken onder niveau in gemeente

1,7854

***

1,6160

***

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

-0,2535

-0,2302

Aandeel WW in beroepsbevolking van gemeente

-1,0780

4,1225

Beschikbaarheid van werk in gemeente

-10,1625

***

-9,3370

***

Aandeel bbv in een buurt waar werken niet de norm is in
gemeente o.b.v. 6-ppc gebieden

1,9894

***

2,0983

***

Overlast in de buurt

1,3710

***

1,2830

***

Constante

0,6609

0,4605

7.182.637

7.094.898

Stapeling van problematiek

Niet-rechthebbenden

Ziektewetuitkering,
huishouden

wachtgeld

of

overige

uitkering

in

Pensioenuitkering in huishouden
Vraagkant

Buurteffecten

N

Toelichting: De tabel toont de schattingsresultaten voor de volumecomponent van het bijstandsverdeelmodel voor 2023. Ter
vergelijking zijn de schattingen van het verdeelmodel voor 2022 weergegeven.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

18

Significantie: * 10%, ** 5%, *** 1%
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

4.1.2 Prijscomponent
Ook de coëfficiëntschattingen voor de prijscomponent van model 2023 zijn vergelijkbaar met de schattingen voor
model 2022, zie Tabel 4.2. Het teken (plus of min) komt voor elk van de kenmerken in het prijsmodel overeen voor
model 2022 en model 2023. Een verschil is dat de indicator voor de beschikbaarheid van laaggeschoold werk in
model 2023 niet meer significant is. In model 2022 was deze indicator nog wel significant op vijf procentniveau. De
indicator voor het ontvangen van loonkostensubsidie (LKS), geïntroduceerd in de prijscomponent vanaf model
2022, draagt ook voor model 2023 significant bij aan een lagere prijs.
Tabel 4.2

Coëfficiëntschattingen prijscomponent model 2023 sluiten aan bij model 2022

Prijs ten opzichte van de norm in bijstandshuishouden

Model
2023

Model
2022

referentie

referentie

Aanbodkant
Huishoudtypen
Alleenstaande, eenouder-vader
Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

-0,2923

***

-0,2535

***

Eenouder-moeder, jongste kind 5+

-0,4960

***

-0,4372

***

Paar met kinderen

-0,7939

***

-0,6455

***

Paar zonder kinderen of overig huishouden

-0,9280

***

-0,7565

***

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,5227

***

-0,4081

***

Leeftijdsgroepen
Leeftijd 18 tot 25 jaar in huishouden

referentie

Referentie

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

-0,1068

***

-0,1437

***

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

-0,5493

***

-0,5706

***

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

-0,6520

***

-0,6264

***

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

-0,5519

***

-0,5014

***

0,0887

***

0,0809

***

Woonsituatie
Corporatiewoning of standplaats
Migratieachtergrond
Geen, westerse of overig niet-westerse migratieachtergrond in hh

referentie

Referentie

Migratieachtergrond (Turkije) in hh

0,1225

***

0,1199

***

Migratieachtergrond (Suriname) in hh

0,1198

***

0,0943

***

Migratieachtergrond (Marokko) in hh

0,1954

***

0,1946

***

Migratieachtergrond (overig Afrika) in hh

0,1991

***

0,1856

***

Migratieachtergrond (Midden-Oosten) in hh

0,3299

***

0,3198

***

Opleidingsniveau
HCI onbekend in huishouden

referentie

Referentie

Lage HCI in huishouden

0,5354

***

0,5235

***

Middelbare/hoge HCI in huishouden

-0,6009

***

-0,5878

***

0,1248

***

0,1322

***

Gezondheidsindicatoren
Gebruik GGZ-zorg in hh

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

19

Prijs ten opzichte van de norm in bijstandshuishouden

Model
2023

Model
2022

Gebruik medicijn tegen depressie in hh

0,0559

***

0,0457

***

0,0971

***

0,1050

***

WW-uitkering in hh

-0,3623

***

-1,2916

***

AO-uitkering (15-80%) in hh

-2,5365

***

-2,4422

***

AO-uitkering (80-100%) in hh

-3,2143

***

-3,1173

***

ANW-uitkering in hh

-1,7730

***

-1,9569

***

Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering in hh

-1,2954

***

-1,2785

***

Pensioenuitkering in hh

-1,2915

***

-1,1639

***

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

1,0726

***

1,2655

***

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk in gemeente

-0,1448

-0,2061

**

Stapeling van problematiek
HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh
Overige uitkeringen

Vraagkant

Buurteffecten
Overlast in de buurt

0,5176

***

0,4363

***

Indicator LKS

-2,1504

***

-2,0328

***

Constante

2,6170

***

2,5884

***

Loonkostensubsidie

N

365.880

381.270

Toelichting: De tabel bevat de schattingsresultaten voor het model dat de prijs per uitkering, afgezet tegen het normbedrag,
verklaart uit achtergrondkenmerken. Ter vergelijking zijn de schattingsresultaten van model 2022 weergegeven.
Significantie: * 10%, ** 5%, *** 1%
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, op basis van CBS-microdata

4.2 Plausibiliteit
In deze paragraaf tonen we afwijkingen tussen het voorspelde en feitelijke aantal bijstandshuishoudens en tussen
budget in 2023 en uitgaven in 2020. We tonen daarnaast budgetmutaties. Deze uitkomsten geven een beeld van
de plausibiliteit van de uitkomsten. Daarbij tekenen we aan dat deze afwijkingen en budgetmutaties ook een gevolg
zijn van de keuzes die gemeenten maken op het gebied van beleid en uitvoering.

4.2.1 Afwijking in aantal bijstandshuishoudens
We berekenen de ‘afwijking in aantal huishoudens’ als het gemiddelde (absolute) procentuele verschil tussen het
voorspelde en werkelijke aantal huishoudens met bijstand. Tabel 4.3 vergelijkt de afwijking in aantal huishoudens
voor model 2023 met model 2022, met een onderscheid naar verschillende grootteklassen van gemeenten. Hieruit
blijkt dat de afwijking in aantal huishoudens licht is toegenomen. Deze toename zit vooral bij de gemeenten met
15.000 tot 40.000inwoners. Voor de G4-gemeenten is er juist een afname van de afwijking in aantal huishoudens
tussen model 2023 en model 2022.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 4.3

20

Afwijkingen in aantal huishoudens voor model 2023 groter voor kleinere gemeenten

Afwijking voorspeld en
werkelijk aantal huishoudens met bijstand

Model 2023
(alleen volumecomponent)

Model 2022
(alleen volumecomponent)

gem

min

max

#neg

#pos

gem

min

max

#neg

#pos

15.000 – 40.000 inwoners
(N = 178 / 178)

8,9

-27,0

29,0

99

79

8,1

-25,8

35,3

104

74

40.000 – 100.000 inwoners
(N = 99 / 100)

6,7

-15,8

24,1

44

55

6,6

-18,1

29,8

51

49

100.000 – 250.000 inwoners (N = 28 / 27)

5,8

-14,0

16,8

16

12

5,7

-11,1

21,0

16

11

Meer dan 250.000 inwoners (N = 4 /4)

3,2

-4,1

4,8

3

1

4,0

-5,3

4,4

2

2

Totaal (N = 309 / 309)

7,8

-27,0

29,0

162

147

7,3

-25,8

35,3

173

136

Gewogen naar inwonertal

6,4

-27,0

29,0

162

147

6,3

-25,8

35,3

173

136

Gewogen naar uitgavenaandeel

5,5

-27,0

29,0

162

147

5,6

-25,8

35,3

173

136

Gemeentegrootte

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000inwoners – gemeente-indeling 2020 voor model 2023 en gemeente-indeling 2019 voor model 2022). De afwijking in aantal huishoudens is de
afwijking tussen voorspelde en werkelijke aantallen bijstandshuishoudens. De kolom ‘gem’ bevat gemiddelden van de absolute
procentuele afwijkingen.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

Figuur 4.1 laat zien dat de afwijking in aantal huishoudens relatief vaak negatief is voor gemeenten in het oosten
van het land. Een negatieve afwijking in aantal huishoudens houdt in dat er in een gemeente meer feitelijke bijstandshuishoudens zijn dan het model voorspelt. Een positieve afwijking in aantal huishoudens houdt dus in dat het
model meer bijstandshuishoudens voorspelt dan dat er feitelijk zijn in een gemeente. Dit is relatief sterk het geval
voor veel Zeeuwse gemeenten en gemeenten in de Kop van Noord-Holland.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 4.1

21

Relatief vaak negatieve afwijkingen in aantal huishoudens in het oosten van het land

De figuur toont voor model 2023 per gemeente het verschil tussen het voorspelde aantal bijstandshuishoudens en het feitelijke
aantal bijstandshuishoudens, uitgedrukt als percentage van het feitelijke aantal bijstandshuishoudens (de afwijking in aantal huishoudens). Het gaat om de voorspelde aantallen bijstandshuishoudens op basis van de schattingsfase. Cijfers zijn in gemeenteindeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research

Verder laat Figuur 4.2 zien dat zowel de feitelijke als de voorspelde bijstandskans voor vrijwel alle gemeenten daalt
tussen modeljaar 2023 (peildatum januari 2020) en modeljaar 2022 (peildatum januari 2019). De daling in het voorspelde aantal bijstandshuishoudens is relatief sterk in het zuiden van Zeeland en het zuiden van Noord-Brabant.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

Figuur 4.2

22

Daling in het feitelijke én voorspelde aantal bijstandshuishoudens voor vrijwel alle gemeenten

De linker figuur toont per gemeente het verschil tussen het feitelijke aantal bijstandshuishoudens begin januari 2020 en begin
januari 2019, uitgedrukt als percentage van het feitelijke aantal bijstandshuishoudens begin januari 2019. Dit zijn de cijfers die
respectievelijk voor de schatting van model 2023 en de schatting van model 2022 zijn gebruikt. De rechter figuur toont het
verschil tussen het voorspelde aantal bijstandshuishoudens in model 2023 en model 2022, uitgedrukt als percentage van het
voorspelde aantal bijstandshuishoudens in model 2022. Het gaat om de voorspelde aantallen bijstandshuishoudens op basis
van de schattingsfase. Cijfers in beide figuren zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research.

4.2.2 Afwijking in euro’s
De afwijking tussen de budgetten op basis van het objectieve verdeelmodel (na toepassing van zowel de volumeals prijscomponent) en de uitgaven is een tweede manier om de plausibiliteit van de schattingsresultaten te beoordelen. Hiervoor kijken we naar het procentuele absolute verschil tussen het budgetaandeel voor 2023 en het uitgavenaandeel in 2020 (in de actualisatiefase wordt dit 2021).4 Deze vergelijking is echter niet helemaal zuiver. Allereerst bevatten de uitgaven 2020 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 budgetaandelen die uit het model volgen. Dit zorgt voor een afwijking ten opzichte van de
uitgaven in 2020 en vertaalt zich in een grotere afwijking in euro’s. Daarnaast gebruikt het model normbedragen
per 1 januari 2022 om budgetten voor 2023 te berekenen. De uitgaven 2020 zijn gebaseerd op normbedragen die
golden in 2020. De ontwikkeling in de hoogte van de normbedragen is niet voor elk type huishouden gelijk. Ook
dit kan daarom resulteren in een grotere afwijking in euro’s. Tenslotte kunnen verschillen tussen budget en uitgaven
ook ontstaan door gemeentelijk beleid en zijn ze dus niet per se aan het model te wijten.

4

Afwijking in euro’s = ((budgetaandeel – uitgavenaandeel) / uitgavenaandeel) * 100%. In voorgaande rapporten werd dit
het herverdeeleffect genoemd.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

23

Tabel 4.4 vergelijkt de afwijking in euro’s voor model 2023 met model 2022, met een onderscheid naar verschillende grootteklassen van gemeenten. Ten opzichte van voorgaande rapportages is het aantal gemeenten met een
negatieve afwijking in euro’s in deze tabel verder uitgesplitst. Voor de grenzen is aansluiting gezocht bij de grenzen
die worden gehanteerd voor het vangnet van de Participatiewet. De aansluiting tussen de budgetten op basis van
het objectieve verdeelmodel (na toepassing van zowel de volume- als prijscomponent) en de uitgavenaandelen
blijkt zeer vergelijkbaar voor model 2023 en model 2022. Gemiddeld genomen en niet gewogen naar uitgavenaandeel neemt het verschil tussen het budgetaandeel en het uitgavenaandeel heel licht toe, maar er zijn voor model
2023 minder gemeenten waarvoor het budgetaandeel lager is dan het uitgavenaandeel.
Tabel 4.4

Afwijking in euro’s nagenoeg gelijk voor model 2023 en model 2022

Verschil tussen budgetaandeel en uitgavenaandeel

gem

min

max

totaal

# kleiner
dan -12,5%

# -12,5%
tot -7.5%

# -7.5%
tot 0%

# 0%
tot 10%

# groter
dan 10%

Model 2023
Gemeentegrootte
15.000 – 40.000 inwoners

9,9

-25,5

38,1

178

12

17

46

56

47

40.000 – 100.000 inwoners

7,3

-13,3

34,2

99

2

5

30

40

22

100.000 – 250.000 inwoners

6,5

-14,1

19,1

28

1

3

10

11

3

Meer dan 250.000 inwoners

4,8

-7,0

1,1

4

0

0

3

1

0

Totaal

8,7

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Gewogen naar inwonertal

7,3

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Gewogen naar uitgavenaandeel

6,3

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Model 2022
Gemeentegrootte
15.000 – 40.000 inwoners

9,5

-23,0

46,7

178

12

16

48

51

51

40.000 – 100.000 inwoners

7,3

-13,5

31,1

100

3

4

32

38

23

100.000 – 250.000 inwoners

6,4

-11,9

22,4

27

0

4

10

10

3

Meer dan 250.000 inwoners

5,2

-8,7

2,0

4

0

1

2

1

0

Totaal

8,4

-23,0

46,7

309

15

25

92

100

77

Gewogen naar inwonertal

7,2

-23,0

46,7

309

15

25

92

100

77

Gewogen naar uitgavenaandeel

6,4

-23,0

46,7

309

15

25

92

100

77

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners) van
het jaar 2020 voor model 2023 en 2019 voor model 2022. 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. Het gemiddelde betreft het absolute gemiddelde herverdeeleffect.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

Gemeenten in Zeeland en in de Kop van Noord-Holland hebben een relatief groot budgetaandeel ten opzichte van
hun aandeel in de totale feitelijke bijstandsuitgaven, zie Figuur 4.3. Gemeenten in het oosten van Nederland hebben

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

24

relatief vaak een negatieve afwijking in euro’s; het uitgavenaandeel is voor deze gemeenten groter dan het objectieve budgetaandeel. Het beeld dat deze figuur laat zien, komt daarmee sterk overeen met de kaart van de afwijkingen in aantal huishoudens (Figuur 4.1).
Figuur 4.3

Gemeenten in Zeeland en in de Kop van Noord-Holland hebben een relatief hoog objectief budgetaandeel ten opzichte van hun uitgavenaandeel

De figuur toont voor model 2023 per gemeente het verschil tussen het objectieve budgetaandeel op basis van de schattingsfase
en het aandeel in de totale bijstandsuitgaven in 2020, uitgedrukt als percentage van het uitgavenaandeel (de afwijking in euro’s).
Cijfers zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research.

4.2.3 Budgetmutaties
Veranderingen in het budget ten opzichte van de verdeling van vorig jaar zijn een derde manier om de plausibiliteit
van de uitkomsten te beoordelen. Tabel 4.5 laat zien dat er ook wat betreft de budgetmutaties – de procentuele
verandering in het objectieve budgetaandeel tussen twee modeljaren – minimale verschillen zijn tussen model 2023
en model 2022. Voor alle gemeentegrootten geldt dat er een kleine afname is van de budgetmutaties. Voor model
2023 zijn er ongeveer evenveel gemeenten waarvoor het budgetaandeel toeneemt als waarvoor het budgetaandeel afneemt ten opzichte van het budgetaandeel in model 2022. Voor model 2022 waren er meer gemeenten met
een afname van het budgetaandeel ten opzichte van model 2021 dan gemeenten met een toename van het budgetaandeel.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 4.5

25

Budgetmutaties voor model 2023 iets kleiner dan voor model 2022

Budgetmutaties

Model 2023 (mutaties t.o.v. model 2022)

Model 2022 (mutaties t.o.v. model 2021)

gem

min

max

#neg

#pos

gem

min

max

#neg

#pos

15.000 – 40.000 inwoners
(N = 178 / 178)

3,4

-17,7

11,6

93

85

3,7

-13,8

10,9

118

60

40.000 – 100.000 inwoners
(N = 99 / 100)

2,5

-8,0

7,5

45

54

2,8

-6,8

9,0

66

34

100.000 – 250.000 inwoners (N = 28 / 27)

2,0

-3,8

5,1

17

11

2,2

-4,5

8,8

11

16

Meer dan 250.000 inwoners (N = 4 /4)

1,2

-1,1

2,0

1

3

2,0

-0,5

4,6

1

3

Totaal (N = 309 / 309)

3,0

-17,7

11,6

156

153

3,3

-13,8

10,9

196

113

Gemeentegrootte

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners) en
zijn in gemeente-indeling 2020 voor model 2023 en gemeente-indeling 2019 voor model 2022. Budgetaandelen zijn bepaald
na toepassing van zowel de volumecomponent als de prijscomponent uit de schattingsfase. Er is nog geen rekening gehouden
met de historische component voor gemeenten die deels historisch gebudgetteerd worden.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

Figuur 4.4 bevestigt wat voorgaande tabel laat zien; de veranderingen in objectieve budgetaandelen tussen model
2022 en model 2023 zijn relatief klein. Op een enkele (kleine) gemeente na liggen de meeste budgetmutaties tussen de -6 en 6 procent. Het model geeft daarmee voor vrijwel alle gemeenten stabiele uitkomsten.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 4.4

26

Relatief kleine veranderingen in de objectieve budgetaandelen tussen model 2022 en model 2023

De figuur toont het procentuele verschil tussen het objectieve budgetaandeel van model 2022 en het objectieve budgetaandeel
van model 2023, beide op basis van de schattingsfase. Cijfers zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research

4.3 Conclusie
De schatting van model 2023 geeft vergelijkbare schattingsgewichten als model 2022. Er zijn een paar uitzonderingen. De sterke daling in de omvang van de coëfficiënt voor huishoudens met een Syrische migratieachtergrond valt
op. Deze hangt samen met een significant lagere feitelijke bijstandskans voor deze huishoudens. Verder is het kenmerk huishoudens met een Turkse migratieachtergrond in model 2023 minder significant dan in model 2022, terwijl
het kenmerk huishoudens met een overig niet-westerse migratieachtergrond juist significanter is voor model 2023.
Het laatste geldt ook voor het kenmerk huishoudens met een overig niet-westerse migratieachtergrond in combinatie met het kenmerk tussen de 50 en AOW-leeftijd. De regionale kenmerken aandeel studenten en aandeel WW
zijn net als voor model 2022 insignificant. Voor het aandeel WW geldt bovendien dat het teken omslaat ten opzichte
van vorig jaar; in modeljaar 2022 gold er een positieve relatie tussen het aandeel WW in de gemeente waar een
huishouden woont en de bijstandskans van dat huishouden. In model 2023 is die relatie negatief. Voor de prijscomponent is het belangrijkste verschil ten opzichte van model 2022 dat de indicator voor de beschikbaarheid van
laaggeschoold werk niet meer significant is, terwijl deze indicator in model 2022 nog wel significant op vijf procentniveau was.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

27

De afwijking tussen het voorspelde en het feitelijke aantal bijstandshuishoudens neemt gemiddeld gezien licht toe
ten opzichte van model 2022. Deze toename is vooral te zien bij gemeenten met 15.000 tot 40.000 inwoners. Voor
de G4-gemeenten neemt de afwijking juist af. Ook het verschil tussen het objectieve budgetaandeel en het uitgavenaandeel neemt voor model 2023 gemiddeld per gemeente licht toe. Wel zijn er minder gemeenten met een
aanzienlijk lager objectief budgetaandeel dan het uitgavenaandeel. Tot slot zijn de budgetmutaties – de verandering in het objectieve budgetaandeel ten opzichte van het vorige modeljaar – voor modeljaar 2023 iets kleiner dan
voor model 2022. Deze afname is het sterkst voor de G4-gemeenten.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

5

28

Variant met nieuwe regiokenmerken

Voor vier van de vijf in het Bijstandsverdeelmodel gebruikte regionale kenmerken is dit jaar in opdracht van het
ministerie van SZW onderzoek gedaan naar mogelijke verbeteringen, zie het rapport Verbetering Regiokenmerken
Bijstandsverdeelmodel (Middeldorp e.a., 2022) voor een uitgebreide omschrijving van het onderzoek. Het gaat om
de volgende kenmerken:
● Beschikbaarheid van werk;
● Beschikbaarheid van laaggeschoold werk;
● Werken onder niveau;
● Buurt waar werken niet de norm is.
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk zit in de prijscomponent van het model, de overige drie kenmerken zitten
in de volumecomponent.
De vernieuwde operationalisaties van de indicatoren zijn op inhoudelijke gronden waarschijnlijk een verbetering
ten opzichte van de huidige operationalisaties. Ze zijn stabieler, beschikbaar op lager schaalniveau en ook in de
toekomst te actualiseren. In de meeste gevallen is ook de complexiteit van de berekening verminderd. In dit hoofdstuk toetsen we of deze indicatoren ook in verklaringskracht en modelstabiliteit een verbetering vormen ten opzichte van de huidige indicatoren.
De in Hoofdstuk 2 besproken methodewijziging van de EBB-cijfers is in deze analyse niet meegenomen. Alle cijfers
zijn dus gebaseerd op de oude methode. Zoals Bijlage B laat zien heeft dit voor de spreiding van de betreffende
kenmerken weinig gevolgen.
Paragraaf 5.1 bespreekt de aanpassingen op hoofdlijnen. Paragraaf 5.2 laat zien hoe de kenmerken op gemeentelijk
niveau als gevolg hiervan zouden veranderen. Paragraaf 5.3 laat zien hoe het model met de aangepaste regiokenmerken scoort op modelprestaties en afwijking in aantal huishoudens en in euro’s. Paragraaf 5.4 concludeert.

5.1 Aanpassing van de regiokenmerken
De aanpassingen die tijdens onderzoek Verbetering Regiokenmerken Bijstandsverdeelmodel in de regiokenmerken zijn voorgesteld vallen ruwweg uiteen in vier categorieën:
1. actualisatie van gegevensbronnen;
2. inhoudelijke verfijning van operationalisaties van kenmerken;
3. verkleinen van steekproefonnauwkeurigheden als gevolg van gebruik van gegevens op basis van Enquête Beroepsbevolking (EBB);
4. inzoomen van gemeente- naar PC4- of buurtniveau.
De eerste en tweede type aanpassing geven gevolg aan voortschrijdend inzicht bij de onderzoekers en veelgehoorde verzoeken van gemeenten. De derde en vierde type aanpassing zijn van cruciaal belang voor het vergroten
van de stabiliteit van de indicatoren waardoor jaar-op-jaarfluctuaties fors zouden kunnen worden teruggedrongen.
Beschikbaarheid van werk
Ten eerste is de formule aangepast waarmee de concurrentie om beschikbare banen wordt geoperationaliseerd.
In de huidige indicator wordt het aantal bereikbare banen vanuit een gemeente gedeeld door de vanuit die gemeente bereikbare beroepsbevolking. In de aangepaste indicator wordt het aantal banen in een gemeente eerst
gedeeld door het aantal personen dat bereid is vanuit andere gemeenten naar die gemeente te reizen. Vervolgens
wordt de indicator bepaald als het aantal voor concurrentie gecontroleerde bereikbare banen.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

29

Verder zijn een aantal actualisaties uitgevoerd. De reistijdenmatrix, de reistijdvervalcurve en de correctiefactor voor
grenspendel zijn geactualiseerd. De aangepaste indicator maakt gebruik van een reistijdenmatrix uit 2019 met reistijden tussen PC4-gebieden.5 De indicator Beschikbaarheid van werk is dus ook naar een lager schaalniveau gebracht. In plaats van op gemeenteniveau wordt de aangepaste indicator op vierpositiepostcodeniveau (PC4) berekend.
De reistijdvervalcurve is in de aangepaste indicator herijkt met behulp van de CBS-enquête Onderweg in Nederland
(ODiN) over de periode 2018-2020. Deze enquête wordt jaarlijks uitgevoerd waardoor actualisatie ook in de toekomst mogelijk is. De correctiefactor voor grenspendel die in de huidige indicator wordt gebruikt, wordt niet langer
door CBS geüpdatet. Een nieuwe correctiefactor wordt bepaald op basis van inkomende grenspendel beschikbaar
via het portal Grensdata van het CBS en uitgaande grenspendel op basis van CBS-microdata. Voor de specificaties
van deze berekening verwijzen we naar het rapport Verbetering Regiokenmerken Bijstandsverdeelmodel.
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk
Voor het kenmerk Beschikbaarheid van laaggeschoold werk zijn mutatis mutandis dezelfde wijzigingen als voor
Beschikbaarheid van werk doorgevoerd: een andere maat voor concurrentie om beschikbare banen, actualisatie
van de reistijdenmatrix en reistijdvervalcurve en de overgang naar PC4-niveau. Daarbovenop zijn de bronnen voor
het aantal banen met laag beroepsniveau en de laagopgeleide beroepsbevolking verbeterd.
In de aangepaste indicator wordt het aantal banen met een laag beroepsniveau bepaald aan de hand van een
hulpmodel op basis van CBS-microdata. In de enquête beroepsbevolking (EBB) wordt gevraagd naar het beroepsen opleidingsniveau. Voor de hele EBB wordt op landelijk niveau met logistische regressie bepaald wat de kans is
dat een baan een laag beroepsniveau heeft. Vervolgens wordt de kans dat een baan een laag beroepsniveau heeft
voorspeld op basis van integrale tellingen. Deze voorspellingen worden naar gemeenteniveau geaggregeerd.
Tot slot is voor het bepalen van de omvang van de laagopgeleide beroepsbevolking gedeeltelijk overgegaan naar
integrale tellingen op basis van CBS-microdata. Op basis van integrale tellingen wordt de omvang van de laagopgeleide potentiële beroepsbevolking en de laagopgeleide werkzame beroepsbevolking bepaald. Met behulp van
het werkloosheidspercentage en de bruto arbeidsparticipatie die het CBS beschikbaar stelt op Statline wordt vervolgens de omvang van de laagopgeleide beroepsbevolking bepaald.
Werken onder niveau
Het kenmerk Werken onder niveau heeft dezelfde aanpassingen ondergaan als hierboven omschreven bij de kenmerken Beschikbaarheid van werk en Beschikbaarheid van laaggeschoold werk. Voor indicator Werken onder niveau wordt echter het aantal banen met een laag beroepsniveau dat wordt vervuld door mensen met middelbaar
of hoog opleidingsniveau bepaald.
Buurt waar werken niet de norm is
Kenmerk Buurt waar werken niet de norm is is geoperationaliseerd op buurtniveau (in tegenstelling tot gemeenteniveau voor de huidige indicator). Per CBS-buurt wordt het gewogen gemiddelde van de ‘overwerkloosheid’ bepaald: het verschil in het aandeel niet-werkende werkzoekenden in de directe omgeving en dat aandeel in de ruimere omgeving. In buurten met een hoge ‘overwerkloosheid’ is sprake van een concentratie van niet-werkende
mensen.

5

Object Vision (2021). PC4 travel time matrix for Nederland van Boven. https://www.ge-odms.nl/PC4_travel_time_matrix_for_Nederland_van_Boven [voor het laatst bezocht op 3 mei 2022].

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

30

5.2 Ontwikkelingen als gevolg van de gewijzigde regiokenmerken
Wijziging van de operationalisatie zal zorgen voor verschuivingen in de scores voor de kenmerken. Voor Beschikbaarheid van werk, Beschikbaarheid van laaggeschoold werk en Werken onder niveau laten we voor peiljaar 2020
het aangepaste kenmerk, het huidige kenmerk en de ontwikkeling als gevolg van de gewijzigde operationalisatie
zien. Voor het kenmerk Buurt waar werken niet de norm is wordt alleen het aangepaste en het huidige kenmerk
weergegeven, en vervolgens uitgelegd waarom een vergelijking van de aangepaste indicator met de huidige indicator op gemeenteniveau niet mogelijk is.

5.2.1 Beschikbaarheid van werk
Figuur 5.1laat zien dat de beschikbaarheid van werk het sterkst geconcentreerd is in en rondom de Randstad. Ook
in enkele grote steden buiten de Randstad, zoals Groningen, Maastricht en de Noord-Brabantse steden, is de beschikbaarheid van werk hoog. Verder valt op dat de beschikbaarheid van werk groter is voor inwoners nabij belangrijke verkeersassen. De beschikbaarheid is laag in perifeer gelegen en niet-stedelijke regio’s. Ook binnen gemeenten is er variatie in de beschikbaarheid van werk. Een duidelijk voorbeeld hiervan is Rotterdam: door de gunstigere
ligging is de beschikbaarheid van werk in Noord beduidend groter dan in Zuid.
Figuur 5.1

Bron:

Beschikbaarheid van werk peiljaar 2020 (PC4-niveau)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

Figuur 5.2 toont de huidige indicator en brengt de ontwikkeling als gevolg van de gewijzigde definitie in beeld. De
nieuwe indicator is ten behoeve van deze vergelijking geaggregeerd naar gemeenteniveau. Het patroon is vergelijkbaar: de beschikbaarheid van werk is het grootst in de Randstad en Zuidoost-Noord-Brabant. In vergelijking met
het huidige kenmerk neemt de beschikbaarheid van werk het sterkst toe in stedelijke gebieden – in het bijzonder in

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

31

de Randstad, maar ook daarbuiten (Groningen, Zwolle). In stedelijke gebieden bevinden zich concentraties van
werk. Doordat de concurrentie om banen in de aangepaste indicator plaatsvindt op de baanlocatie zijn inwoners
van steden in het voordeel – zij hoeven minder ver te reizen en ervaren in omliggende gebieden minder concurrentie. Perifeer gelegen, niet-stedelijke regio’s kennen een (verdere) afname van de beschikbaarheid van werk. Inwoners van die gebieden moeten verder reizen naar baanlocaties en ervaren meer concurrentie om de banen in de
steden.
Figuur 5.2

Bron:

Beschikbaarheid van werk huidig (links) en ontwikkeling a.g.v. aanpassing (rechts)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

5.2.2 Beschikbaarheid van laaggeschoold werk
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk kent een overwegend vergelijkbaar patroon als Beschikbaarheid van werk
(Figuur 5.3). De beschikbaarheid van laaggeschoold werk is echter lokaal meer gedifferentieerd, onder andere
doordat de reisbereidheid van laagopgeleiden sneller afneemt met reistijd. Daarnaast is de beschikbaarheid van
laaggeschoold werk in vergelijking relatief groot in steden in Oost-Nederland en langs autosnelwegen in NoordNederland.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 5.3

Bron:

32

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk peiljaar 2020 (PC4-niveau)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

Figuur 5.4 toont de huidige indicator en brengt de ontwikkeling als gevolg van de gewijzigde definitie in beeld. Als
gevolg van de gewijzigde operationalisatie neemt de beschikbaarheid van laaggeschoold werk het sterkst toe in
grote steden zoals Amsterdam, Utrecht, Rotterdam en Groningen. Ook buurgemeenten hiervan, zoals Amstelveen,
Nieuwegein en Schiedam, kennen een sterke toename. De beschikbaarheid van laaggeschoold werk neemt het
sterkst af in perifeer gelegen, niet-stedelijke regio’s zoals de kop van Noord-Holland, Zeeland, Noord-Fryslân en
Noord-Groningen. Ook hier geldt dat deze verschillen met name ontstaan door de gewijzigde operationalisatie van
concurrentie om banen.
Figuur 5.4

Bron:

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk huidig (links) en ontwikkeling a.g.v. aanpassing (rechts)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

33

5.2.3 Werken onder niveau
Ook indicator Werken onder niveau kent een overwegend vergelijkbaar patroon als Beschikbaarheid van werk en
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk (Figuur 5.5). Op plekken waar veel laaggeschoold werk beschikbaar is, is
over het algemeen ook meer verdringing. Op deze plekken werken dus meer middelbaar en hoogopgeleiden onder hun (opleidings)niveau. In Noord-Nederland en regio Amsterdam is het aandeel werken onder niveau ten opzichte van de beschikbaarheid van laaggeschoold werk het grootst.
Figuur 5.5

Bron:

Werken onder niveau peiljaar 2020 (PC4-niveau)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

Figuur 5.6 toont de huidige indicator en brengt de ontwikkeling als gevolg van de gewijzigde definitie in beeld. Als
gevolg van de gewijzigde operationalisatie neemt werken onder niveau het sterkst toe in grote steden en de naburige gemeenten. Hier zien we dezelfde gemeenten als bij het kenmerk Beschikbaarheid van laaggeschoold werk
terug: Amsterdam, Utrecht, Rotterdam, Groningen, Amstelveen en Schiedam. Werken onder niveau neemt het
sterkst af in perifeer gelegen, niet-stedelijke regio’s zoals de Kop van Noord-Holland, Zeeland, Noord-Fryslân en
Noord-Groningen. Ook hier geldt dat deze verschillen met name ontstaan door de gewijzigde operationalisatie van
concurrentie om banen.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 5.6

Bron:

34

Werken onder niveau huidig (links) en ontwikkeling a.g.v. aanpassing (rechts)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

5.2.4 Buurt waar werken niet de norm is
Figuur 5.7 laat zien dat de aangepaste indicator Buurt waar werken niet de norm is een echte ‘buurtindicator’ is.
Doordat de indicator het verschil in het aandeel niet-werkende werkzoekenden in de directe omgeving en dat aandeel in de ruimere omgeving weergeeft, zijn er binnen gemeenten zowel negatieve als positieve scores. Een lage
score (blauwe kleur) geeft aan dat er in die buurt minder niet-werkende werkzoekenden zijn dan gemiddeld in de
omgeving. Omgekeerd geeft een hoge score (rode kleur) aan dat er in die buurt meer niet-werkende werkzoekenden zijn dan gemiddeld. Hierdoor is in één oogopslag te zien welke buurten een groter en welke buurten een
kleiner aandeel niet-werkende werkzoekenden in de directe omgeving hebben ten opzichte van datzelfde aandeel
in de ruimere omgeving.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 5.7

Bron:

35

Buurt waar werken niet de norm is peiljaar 2020 (buurtniveau)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

De aangepaste indicator Buurt waar werken niet de norm is wordt berekend als het verschil van het aandeel nietwerkende werkzoekenden in de directe omgeving met dat aandeel in de ruimere omgeving (een straal van vijf
kilometer). Hierdoor zal het gemiddelde van deze score op gemeenteniveau en hoger naar nul tenderen. Een directe vergelijking van de aangepaste indicator met de huidige indicator op gemeenteniveau is dan ook niet mogelijk. Figuur 5.8 toont daarom alleen het huidige kenmerk Buurt waar werken niet de norm is. In de grote steden en
de noordelijke provincies wonen veel mensen in de tien procent buurten met het grootste verschil tussen het lokale
aandeel niet-werkende werkzoekenden en het aandeel niet-werkende werkzoekenden in de ruimere omgeving.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur 5.8

Bron:

36

Buurt waar werken niet de norm is peiljaar 2020 huidig (gemeenteniveau)

Atlas Research op basis van CBS-microdata

5.3 Variant met de aangepaste regiokenmerken
De aangepaste regiokenmerken zijn getoetst in een variant van het bijstandsverdeelmodel. Voor de volumecomponent betekent dat een aanpassing van de regiokenmerken Beschikbaarheid van werk, Werken onder niveau en
Buurt waar werken niet de norm is. Voor de prijscomponent betekent dat een aanpassing van het regiokenmerk
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk. Deze paragraaf beschrijft de modelprestaties van deze variant en de resulterende aansluiting in aantal huishoudens en euro’s en de budgetmutaties.

5.3.1 Modelprestaties
De variant kan zowel worden beoordeeld op basis van prestaties op huishoudniveau als op prestaties op gemeenteniveau. De prestaties op huishoudniveau worden gekwantificeerd door de scores op twee zogenaamde informatiecriteria weergegeven, namelijk de AIC en BIC. De verklaringskracht van het model is hoger als de waarde voor
deze informatiecriteria lager is. Voor de prestatie op gemeenteniveau wordt gekeken naar de GAA, de gemiddelde
absolute afwijking.6 Ook hier wijst een hogere waarde op een lagere verklaringskracht.
De variant waarin de aangepaste regiokenmerken zijn opgenomen, scoort minder goed qua verklaringskracht dan
de uitgangsvariant – zie Tabel 5.1. Met name de sterke toename in de GAA valt op. Verder valt op dat het kenmerk
Aandeel WW in de variant met de aangepaste regiokenmerken sterk (positief) significant is, terwijl dit kenmerk in

6

De GAA op gemeenteniveau is berekend door per gemeente het absolute verschil te berekenen tussen het werkelijke
aantal huishoudens in de bijstand en het voorspelde aantal huishoudens in de bijstand, en deze te middelen over alle
gemeenten. In voorgaande rapportages werd dit de ‘gewogen gemiddelde absolute afwijking’ (GGAA) genoemd. De
term ‘gemiddelde absolute afwijking’ (GAA) past echter beter bij wat deze maatstaf daadwerkelijk meet.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

37

de uitgangsvariant insignificant is. De prijscomponent met het aangepaste kenmerk voor Beschikbaarheid van laaggeschoold werk scoort qua verklaringskracht nagenoeg hetzelfde als de uitgangsvariant.
Tabel 5.1

De variant met aangepaste regiokenmerken scoort minder goed qua verklaringskracht
Uitgangsmodel

Variant met aangepaste regiokenmerken

Beschikbaarheid van werk (oud)

-10,16***

-

Beschikbaarheid van werk (nieuw)

-

-2,59***

Verdringing (oud)

1,79***

-

Verdringing (nieuw)

-

1,34***

Buurten waar werken niet de norm is (oud)

1,99***

-

Buurten waar werken niet de norm is (nieuw)

-

3,52***

Overlast in de buurt

1,37***

0,69***

Aandeel WW

-1,08

11,88***

Aandeel studenten

-0,25

0,47

AIC

1.248.919

1.249.527

Volumecomponent

Procentuele verschil t.o.v. uitgangsmodel 2023
BIC

(+0,05%)
1.249.870

Procentuele verschil t.o.v. uitgangsmodel 2023
GAA

1.250.479
(+0,05%)

60,0

Procentuele verschil t.o.v. uitgangsmodel 2022

76,4
(+27,4%)

Prijscomponent
Beschikbaarheid van laaggeschoold werk (oud)

-0,14

-

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk (nieuw)

-

0,02

Overlast in de buurt

0,52***

0,48***

Aandeel studenten

1,07***

0,90***

AIC

241.638

241.630

Procentueel verschil t.o.v. uitgangsmodel 2023
BIC

(-0,00%)
241.973

Procentueel verschil t.o.v. uitgangsmodel 2023
Bron:

241.965
(-0,00%)

SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

5.3.2 Afwijking in aantal huishoudens
De variant met de aangepaste regiokenmerken geeft grotere afwijkingen tussen het voorspelde en feitelijke aantal
bijstandshuishoudens dan de uitgangsvariant – Tabel 5.2 laat dit zien. De toename in afwijking in aantal huishoudens
geldt voor alle gemeentegrootteklassen. Deze uitkomst is in lijn met de toename van de GAA die Tabel 5.1 liet zien.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 5.2

38

De variant met aangepaste regiokenmerken leidt tot grotere afwijkingen in aantal huishoudens

Afwijking voorspeld en werkelijk aantal huishoudens
met bijstand

Uitgangsvariant

Variant met aangepaste regiokenmerken

gem

min

max

#neg

#pos

gem

min

max

#neg

#pos

15.000 – 40.000 inwoners (N =
178)

8,9

-27,0

29,0

99

79

10,1

-22,4

54,7

82

96

40.000 – 100.000 inwoners (N
= 99)

6,7

-15,8

24,1

44

55

7,3

-14,9

33,9

48

51

100.000 – 250.000 inwoners (N
= 28)

5,8

-14,0

16,8

16

12

6,9

-13,6

15,2

10

18

Meer dan 250.000 inwoners (N
= 4)

3,2

-4,1

4,8

3

1

6,7

-8,0

7,6

3

1

Totaal (N = 309 / 309)

7,8

-27,0

29,0

162

147

8,9

-22,4

54,7

143

166

Gewogen naar inwonertal

6,4

-27,0

29,0

162

147

7,8

-22,4

54,7

143

166

Gewogen naar uitgavenaandeel

5,5

-27,0

29,0

162

147

7,0

-22,4

54,7

143

166

Gemeentegrootte

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners – gemeente-indeling 2020). De afwijking in aantal huishoudens is de afwijking tussen voorspelde en werkelijke aantallen bijstandshuishoudens. De kolom ‘gem’ bevat gemiddelden van de absolute procentuele afwijkingen.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

5.3.3 Afwijking in euro’s
Gezien de toename van de afwijkingen in aantal huishoudens ligt het in de lijn der verwachting dat ook het verschil
tussen de objectieve budgetaandelen en de uitgavenaandelen (de ‘afwijking in euro’s’) toeneemt voor de variant
met de aangepaste regiokenmerken. Tabel 5.3 laat zien dat dit inderdaad het geval is. Het gemiddelde verschil
neemt toe voor alle gemeentegrootteklassen. Ook zijn er in de variant met de aangepaste regiokenmerken meer
gemeenten waarvoor het uitgavenaandeel meer dan 7,5 procent lager is dan het objectieve budgetaandeel. De
afwijking in euro’s is dus groter voor de variant met aangepaste regiokenmerken.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 5.3

39

Grotere afwijking in euro’s voor de variant met de aangepaste regiokenmerken

Verschil tussen budgetaandeel en uitgavenaandeel

gem

min

max

totaal

# kleiner
dan 12,5%

# -12,5%
tot -7,5%

# -7,5%
tot 0%

# 0% tot
10%

# groter
dan 10%

Uitgangsvariant
Gemeentegrootte
15.000 – 40.000 inwoners

9,9

-25,5

38,1

178

12

17

46

56

47

40.000 – 100.000 inwoners

7,3

-13,3

34,2

99

2

5

30

40

22

100.000 – 250.000 inwoners

6,5

-14,1

19,1

28

1

3

10

11

3

Meer dan 250.000 inwoners

4,8

-7,0

1,1

4

0

0

3

1

0

Totaal

8,7

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Gewogen naar inwonertal

7,3

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Gewogen naar uitgavenaandeel

6,3

-25,5

38,1

309

15

25

89

108

72

Variant met aangepaste regiokenmerken
Gemeentegrootte
15.000 – 40.000 inwoners

11,8

-21,8

59,6

178

13

13

34

49

69

40.000 – 100.000 inwoners

7,9

-10,3

34,7

99

0

10

30

35

24

100.000 – 250.000 inwoners

7,7

-13,2

17,3

28

2

4

5

11

6

Meer dan 250.000 inwoners

6,8

-10,4

1,0

4

0

2

1

1

0

Totaal

10,1

-21,8

59,6

309

15

29

70

96

99

Gewogen naar inwonertal

8,5

-21,8

59,6

309

15

29

70

96

99

Gewogen naar uitgavenaandeel

7,2

-21,8

59,6

309

15

29

70

96

99

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners) van
het jaar 2020. 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. Het gemiddelde betreft het absolute gemiddelde herverdeeleffect.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

5.3.4 Budgetmutaties
Een van de doelen van het verbeteren van de regiokenmerken is het verbeteren van de stabiliteit van het model.
Dat wil zeggen: het verminderen van de veranderingen in budgetaandelen tussen modeljaren. Tabel 5.4 laat zien
dat dit doel niet wordt bereikt met de variant die is getoetst. Gemiddeld gezien nemen de budgetmutaties toe, al
is het verschil minimaal. Voor de G4-gemeenten nemen de budgetmutaties wel aanzienlijk af.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel 5.4

40

Budgetmutaties nemen licht toe voor de variant met aangepaste regiokenmerken

Budgetmutaties

Uitgangsvariant
(mutaties t.o.v. model 2022 zoals de uitgangsvariant)

Variant met aangepaste regiokenmerken
(mutaties t.o.v. model 2022 met de aangepaste regiokenmerken)

gem

min

max

#neg

#pos

gem

min

max

#neg

#pos

15.000 – 40.000 inwoners (N
= 178)

3,4

-17,7

11,6

93

85

3,6

-14,5

13,5

81

97

40.000 – 100.000 inwoners (N
= 99)

2,5

-8,0

7,5

45

54

2,8

-6,4

9,2

50

49

100.000 – 250.000 inwoners
(N = 28)

2,0

-3,8

5,1

17

11

2,0

-4,8

5,0

17

11

Meer dan 250.000 inwoners
(N = 4)

1,2

-1,1

2,0

1

3

0,8

-0,4

1,7

2

2

Totaal (N = 309 / 309)

3,0

-17,7

11,6

156

153

3,2

-14,5

13,5

150

159

Gemeentegrootte

De beschrijvende statistieken zijn gebaseerd op gebudgetteerde gemeenten (gemeenten met minstens 15.000 inwoners) en
zijn in gemeente-indeling 2020 voor model 2023 en gemeente-indeling 2019 voor model 2022. Budgetaandelen zijn bepaald
na toepassing van zowel de volumecomponent als de prijscomponent uit de schattingsfase. Er is nog geen rekening gehouden
met de historische component voor gemeenten die deels historisch gebudgetteerd worden.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

5.4 Conclusie
Onderzoek naar de regiokenmerken heeft vernieuwde operationalisaties opgeleverd die op inhoudelijke gronden
waarschijnlijk een verbetering vormen van de huidige kenmerken. Ze zijn stabieler, beschikbaar op lager schaalniveau en ook in de toekomst te actualiseren. In de meeste gevallen is ook de complexiteit van de berekening verminderd. Uit dit hoofdstuk blijkt echter dat een modelvariant met de aangepaste regiokenmerken niet zonder meer
leidt tot een verbetering van het bijstandsverdeelmodel. De voorspelkracht neemt af, de afwijking in aantal huishoudens en de budgetmutaties nemen toe en de aansluiting tussen objectieve budgetaandelen en uitgavenaandelen wordt minder goed.
Dit resultaat is onverwacht en vraagt om nader onderzoek. In de schattingsfase voor model 2023 is hiervoor echter
geen tijd. Vandaar dat we in deze rapportage slechts op een mogelijke verklaringsrichting kunnen wijzen, namelijk
dat het model nog niet volledig rekening houdt met verschillen tussen regio’s en dat samenhang van de regiokenmerken in het model met ontbrekende kenmerken voor vertekening zorgt.
Recent onderzoek naar meerjarige tekorten en overschotten op het bijstandsbudget (Vermeulen e.a., 2022a) wijst
op samenhang met meerdere objectieve kenmerken die niet in het model zijn opgenomen. Dit geldt bijvoorbeeld
voor segregatie op basis van bijstandsontvangst, het aandeel huishoudens met huurtoeslag, het aandeel echtscheidingen en het aandeel (voormalige) studenten met psychische problematiek. Een deel van deze kenmerken correleert met de centrumfunctie van een gemeente. Omdat deze resultaten gebaseerd zijn op gegevens voor zestig
gemeenten kunnen ze niet een-op-een worden doorvertaald naar het verdeelmodel, dit zal nader getoetst moeten
worden voor alle gemeenten. 7 Wel ondersteunen ze het idee dat het model nog niet volledig rekening houdt met
(objectieve) verschillen tussen regio’s.

7

Daarbij is ook nader onderzoek nodig naar of en hoe – via welke indicator(en) – centrumfunctie nadrukkelijker in het model
kan worden opgenomen.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

41

Wat bij de resultaten in Tabel 5.1 opvalt, is dat de coëfficiënt van Beschikbaarheid van werk fors kleiner wordt, terwijl
de coëfficiënt van Aandeel WW van negatief en niet-significant naar positief en significant gaat. Het is mogelijk dat
dit komt doordat deze kenmerken samenhangen met ontbrekende kenmerken, zoals de kenmerken die in het onderzoek naar meerjarige tekorten en overschotten op het bijstandsbudget aan de orde kwamen, en dat deze samenhang met de aanpassing verandert. De nieuwe operationalisatie zou dan in meer of mindere mate effecten van
die ontbrekende kenmerken oppikken.
Vanwege de modeluitkomsten van de in dit hoofdstuk geschatte variant met aangepaste regiokenmerken is er voor
gekozen om de aangepaste regiokenmerken niet op te nemen in model 2023. Aanvullend onderzoek naar de mogelijkheden om de aangepaste regiokenmerken in het model te passen is gewenst, bij voorkeur in samenhang met
aanvullend onderzoek naar de vertaalslag van de in Vermeulen et al. (2022a) gevonden objectieve verklaringen
voor meerjarige tekorten en overschotten op het bijstandsbudget naar het verdeelmodel.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

42

Literatuur
CBS (2021). Nieuwe meetmethode van invloed op beroepsbevolkingscijfers: https://www.cbs.nl/nl-nl/corporate/2021/48/nieuwe-meetmethode-van-invloed-op-beroepsbevolkingscijfers.
CBS (2021). Meer werklozen, maar ook meer werkenden met nieuwe meetmethode: https://www.cbs.nl/nlnl/nieuws/2021/48/meer-werklozen-maar-ook-meer-werkenden-met-nieuwe-meetmethode.
Lammers, M., Kroon, L., Middeldorp, M., Schwarz, T. & Muilwijk-Vriend, S. (2020). Bijstandsverdeelmodel 2020. Stabiliteit en regionale patronen. SEO-rapport nummer 2020-11.
Lammers, M., Kroon, L., Schwartz, T., Muilwijk-Vriend, S., Middeldorp, M., Burema, F., Woerkens, C. van & Marlet, G.
(2020). Vaststellen van de bijstandsbudgetten 2021. Herschatting en verdeling van de budgetten. SEO-rapport nummer 2020-70.
Lammers, M., Muilwijk-Vriend, S., Kroon, L., Schwartz, T. & Middeldorp, M. (2021). Stabiliteit bijstandsverdeelmodel.
Notitie aan SZW en gemeenten. SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research.
Middeldorp, M., Halbersma, R. & Burema, F. (2022). Verbetering Regiokenmerken Bijstandsverdeelmodel. Amsterdam: Atlas Research.
Muilwijk-Vriend, S., Kroon, L., Schwartz, T., Marlet, G., Woerkens, C. van & Middeldorp, M. (2019). Vaststellen van de
bijstandsbudgetten 2020. Herschatting en verdeling van de budgetten. SEO-rapport nummer 2019-73.
Object Vision (2021). PC4 travel time matrix for Nederland van Boven. https://www.ge-odms.nl/PC4_travel_time_matrix_for_Nederland_van_Boven [voor het laatst bezocht op 3 mei 2022].
Vermeulen, W., Kroon, L., Schwartz, T., Middeldorp, M. & Burema, F. (2021). Vaststellen van de bijstandsbudgetten
2022. Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek & Atlas Research.
Vermeulen, W., Kroon, L., Schwartz, T., Athmer, J., Middeldorp, M., Burema, F. & Veldkamp, J. (2022a). Meerjarige
tekorten en overschotten op het bijstandsbudget. Een verkenning van objectieve verklaringen. Amsterdam:
SEO Economisch Onderzoek & Atlas Research.
Vermeulen, W., Schwartz, T., Athmer, J., Eijkel, R. van, Middeldorp, M., Burema, F. & Veldkamp, J. (2022b). Vaststellen van de bijstandsbudgetten 2023. Hoofdrapport. Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek & Atlas Research.
Vermeulen, W., Schwartz, T., Athmer, J., Eijkel, R. van, Middeldorp, M., Burema, F. & Veldkamp, J. (2022c). Bijstandsverdeelmodel 2023. Technisch achtergronddocument actualisatiefase. Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek & Atlas Research.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

43

Bijlage A Beschrijving van het model
Figuur A.1 geeft een schematisch overzicht van het bijstandsverdeelmodel. Dit komt overeen met de structuur die
in de afgelopen jaren is gehanteerd. Het LKS-budget dat sinds 2022 apart verdeeld wordt, is in deze figuur buiten
beschouwing gelaten.
In de volumecomponent wordt de kans op bijstand van een huishouden ingeschat op basis van objectieve factoren.
De huishoudkenmerken worden eerst op persoonsniveau bepaald en vervolgens omgerekend naar huishoudensniveau. Daarvoor wordt bijvoorbeeld het aantal personen in een huishouden dat tot de doelpopulatie behoort – dat
wil zeggen personen in de leeftijd van 18 jaar tot AOW-leeftijd – dat gebruikmaakt van GGZ-zorg gedeeld door het
totaal aantal personen in de doelpopulatie in dat huishouden.
In de prijscomponent wordt de hoogte van de uitkering (als fractie van het wettelijke normbedrag voor dat huishouden) op basis van objectieve factoren geschat. De prijs per uitkering en de fractie van het normbedrag zijn gecorrigeerd voor uitkeringen aan AOW-gerechtigden en elders verzorgden, opgehoogd naar een geheel jaar uitkering
en gemaximeerd op het normbedrag voor het huishouden. Tabel A.1 en Tabel A.2 bevatten een overzicht van de
objectieve factoren in de volume- en prijscomponent. De schatting levert gewichten op voor de prijscomponent en
de volumecomponent.
De peildatum van de gegevens waarmee model 2023 geschat wordt, is begin januari 2020. De geschatte gewichten
worden toegepast op gegevens die zo actueel mogelijk zijn, namelijk ultimo 2021. Zo wordt rekening gehouden
met het feit dat de bevolkingssamenstelling in een gemeente kan wijzigen. Dat kan van invloed zijn op de bijstandsafhankelijkheid in een gemeente. Waar mogelijk wordt daarom gebruikgemaakt van gegevens met peildatum 31
december 2020. Niet alle gegevens kunnen naar deze peildatum worden geactualiseerd. Het model wordt daarom
niet herschat op de geactualiseerde gegevens.
Uit het geactualiseerde model volgt de voorspelde kans op bijstand en de voorspelde fractie van het normbedrag
dat een huishouden aan bijstand zou ontvangen. Het voorspelde budget voor 2023 wordt hieruit berekend door
de voorspelde kans per huishouden te vermenigvuldigen met de voorspelde fractie van het normbedrag en het
normbedrag per 1 juli 2022 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 voorspelde budgetten om tot een objectief budgetaandeel te komen. Toepassing van dit objectieve
budgetaandeel op het objectief te verdelen deel van het macrobudget van het budgetjaar levert het objectieve
budget voor een gemeente op.
Het objectieve budget wordt vervolgens gecombineerd met een budget op basis van historische lasten voor kleine
gemeenten, een budget voor instellingsbewoners, een budget voor dak- en thuislozen en een eventueel budget
voor vergunninghouders. Een combinatie van deze onderdelen levert het budget voor bijstandsuitkeringen op.
Hiernaast ontvangen gemeenten sinds 2022 een budget voor loonkostensubsidie.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Figuur A.1 Structuur van het bijstandsverdeelmodel

Bron:

SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research

44

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel A.1

45

Specificatie van de volumecomponent

Geen recht

Aanbodkant

Vermogen en overwaarde woning

Leeftijd

AO-, WW-, ANW-uitkering, Ziektewet, wachtgeld of overige
uitkering en pensioenuitkering

Huishoudenssamenstelling (o.a. alleenstaande, eenouderhuishouden, paar)

Student

Corporatiewoning en standplaats
Herkomst ((niet-)westerse migratieachtergrond)

Vraagkant

Human Capital Index (HCI)

Beschikbaarheid van werk in gemeente

Zorgkosten, medicijngebruik

Werken onder niveau in gemeente

Niet-westerse migratieachtergrond & 50 tot AOW-leeftijd

Aandeel studenten in gemeente

Niet-westerse migratieachtergrond & gezondheidsproblemen

Aandeel WW’ers in de beroepsbevolking in gemeente

HCI laag & gezondheidsproblemen
(V)SO/PrO onderwijs gevolgd

Buurteffecten
Buurt waar werken niet de norm is
Overlast en onveiligheid in de buurt
De tabel geeft de voorgestelde factoren voor de volumecomponent van het bijstandsverdeelmodel weer.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research

Tabel A.2

Specificatie van de prijscomponent

Kans op (inkomsten uit) werk

Andere uitkering

Leeftijd

AO-, WW-, ANW-uitkering, Ziektewet, wachtgeld of overige
uitkering en pensioenuitkering

Huishoudenssamenstelling (eenouder-moeder naar leeftijd
jongste kind, paar met/zonder kinderen, thuiswonend meerderjarig kind)

Loonkostensubsidie
Indicator voor ontvangst van LKS

Corporatiewoning of standplaats
Herkomst (niet-westerse migratieachtergrond) (uitgesplitst)
Human Capital Index (HCI)
Gebruik GGZ-zorg, gebruik medicijnen tegen depressie
HCI laag & gezondheidsproblemen

Beschikbaarheid van laagopgeleid werk in gemeente
Aandeel studenten in gemeente
Overlast en onveiligheid in de buurt
De tabel geeft de voorgestelde factoren voor de prijscomponent van het bijstandsverdeelmodel weer.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

46

Bijlage B Gevolgen methodewijziging EBB
Deze bijlage laat de gevolgen zien van de in Hoofdstuk 2 besproken methodewijziging voor de kenmerken Beschikbaarheid van werk, Beschikbaarheid van laaggeschoold werk, Werken onder niveau en Aandeel WW. Om de cijfers
in de periode 2013-2020 aan te laten sluiten bij de cijfers op basis van de nieuwe vragenlijst heeft CBS de cijfers
voor deze periode herberekend. In de praktijk betekent dit dat de gewichten van respondenten opnieuw zijn bepaald. Door de waarden van deze indicatoren voor peiljaar 2020 op basis van de herwogen enquêteresultaten te
vergelijken met de waarden voor hetzelfde peiljaar op basis van de originele weging is de impact van deze wijziging
in beeld te brengen.
De figuren in deze bijlage tonen voor elk kenmerk op de x-as de score op basis van de originele weging en op de
y-as de score op basis van de nieuwe weging voor peiljaar 2020. Hieruit blijkt dat de veranderingen in de vragenlijst
van de EBB resulteren in een grotere beroepsbevolking waardoor de kenmerken Beschikbaarheid van werk, Beschikbaarheid van laaggeschoold werk, Werken onder niveau en Aandeel WW een lagere waarde krijgen. Er is
echter weinig variatie in de mate waarin de wijzigingen resulteren in lagere scores voor de indicatoren.
Figuur B.1 Lagere scores maar geringe variatie als gevolg van herweging EBB-cijfers voor indicator Beschikbaarheid van werk

De figuur toont op de x-as de score voor indicator Beschikbaarheid van werk op basis van de originele weging en op de y-as de
score voor indicator Beschikbaarheid van werk op basis van de nieuwe weging voor peiljaar 2020. De grootte van de bol correspondeert met de grootteklasse van de gemeente. De Waddeneilanden zijn in deze figuur niet opgenomen, omdat de scores
sterk kunnen fluctueren. De cijfers zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

47

Figuur B.2 Lagere scores maar geringe variatie als gevolg van herweging EBB-cijfers voor indicator Beschikbaarheid van laaggeschoold werk

De figuur toont op de x-as de score voor indicator Beschikbaarheid van laaggeschoold werk op basis van de originele weging
en op de y-as de score voor indicator Beschikbaarheid van laaggeschoold werk op basis van de nieuwe weging voor peiljaar
2020. De grootte van de bol correspondeert met de grootteklasse van de gemeente. De Waddeneilanden zijn in deze figuur
niet opgenomen, omdat de scores sterk kunnen fluctueren. De cijfers zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

48

Figuur B.3 Lagere scores maar geringe variatie als gevolg van herweging EBB-cijfers voor indicator Werken onder
niveau

De figuur toont op de x-as de score voor indicator Werken onder niveau op basis van de originele weging en op de y-as de score
voor indicator Werken onder niveau op basis van de nieuwe weging voor peiljaar 2020. De grootte van de bol correspondeert
met de grootteklasse van de gemeente. De Waddeneilanden zijn in deze figuur niet opgenomen, omdat de scores sterk kunnen
fluctueren. De cijfers zijn in gemeente-indeling 2020.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

49

Figuur B.4 Lagere scores maar geringe variatie als gevolg van herweging EBB-cijfers voor indicator Aandeel WW

De figuur toont op de x-as de score voor indicator Aandeel WW op basis van de originele weging en op de y-as de score voor
indicator Aandeel WW op basis van de nieuwe weging voor peiljaar 2020. De grootte van de bol correspondeert met de grootteklasse van de gemeente. De Waddeneilanden zijn in deze figuur niet opgenomen, omdat de scores sterk kunnen fluctueren.
De cijfers zijn in gemeente-indeling 2022.
Bron:
SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

50

Bijlage C Gehanteerde normbedragen
Het verdeelmodel houdt bij toekenning van de wettelijke normbedragen per huishouden rekening met de kostendelersnorm die geldt als een woning wordt bewoond door meerdere volwassenen die de woonkosten kunnen delen. Het verdeelmodel rekent met gebruteerde bedragen die door het ministerie van SZW worden aangeleverd.
Onderstaande tabel bevat de gehanteerde normbedragen in de schattingsfase, afhankelijk van het huishoudtype,
de leeftijd van huishoudleden en het aantal kostendelers. Het betreft normen per 1 januari 2022. De actualisatiefase
gaat uit van normbedragen per 1 juli 2022.
Niet alle huishoudleden tellen mee voor de kostendelersnorm. Uitgezonderd zijn:
● jongeren tot 21 jaar;
● kamerhuurders met een commercieel contract (en die een commerciële huurprijs betalen);
● studenten die een opleiding volgen die recht kan geven op studiefinanciering of tegemoetkoming studiekosten;
● studenten die een Beroeps Begeleidende Leerweg volgen (BBL-studenten).
In het verdeelmodel wordt voor iedere (mbo-, hbo- en wo-)student verondersteld dat hij/zij geen kostendeler is. Dat
geldt dus ook voor BBL-studenten. Ook jongeren tot 21 jaar tellen niet mee als kostendeler. Er is geen informatie
beschikbaar over commerciële kamerhuur, deze mensen worden dus in het verdeelmodel geteld als kostendeler
(als zij 21 jaar of ouder en geen student zijn).
Huishoudleden die de AOW-leeftijd hebben bereikt, vallen niet meer onder de verantwoordelijkheid van de gemeente, maar tellen wel als kostendeler.

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023
Tabel C.1

51

Gehanteerde normbedragen, 1 januari 2022
% t.o.v. wettelijk
minimumloon

Netto norm per
maand

Netto norm per
jaar

Bruto norm per
jaar

Referentie WML

100,00%

€ 1.559,58

€ 18.714,96

€ 20.561,30

Aantal kostendelers - 1

70,00%

€ 1.091,71

€ 13.100,52

€ 16.228,72

2

50,00%

€ 779,79

€ 9.357,48

€ 10.280,65

3

43,33%

€ 675,82

€ 8.109,84

€ 8.298,03

4

40,00%

€ 623,83

€ 7.485,96

€ 7.485,96

5

38,00%

€ 592,64

€ 7.111,68

€ 7.111,68

6

36,67%

€ 571,85

€ 6.862,20

€ 6.862,20

7

35,71%

€ 556,99

€ 6.683,88

€ 6.683,88

8

35,00%

€ 545,85

€ 6.550,20

€ 6.550,20

9

34,44%

€ 537,19

€ 6.446,28

€ 6.446,28

10

34,00%

€ 530,26

€ 6.363,12

€ 6.363,12

Alleenstaande (ouder)

€ 269,51

€ 3.234,12

€ 3.234,12

Paar, beide partners 21-, zonder kind

€ 539,02

€ 6.468,24

€ 6.468,24

€ 1.049,30

€ 12.591,60

€ 12.591,60

€ 850,94

€ 10.211,28

€ 10.211,28

€ 1.361,22

€ 16.334,64

€ 16.778,73

0

€ 1.361,22

€ 16.334,64

€ 16.778,73

+1

€ 1.361,22

€ 16.334,64

€ 16.778,73

+2

€ 1.257,25

€ 15.087,00

€ 15.087,00

+3

€ 1.205,26

€ 14.463,12

€ 14.463,12

+4

€ 1.174,07

€ 14.088,84

€ 14.088,84

+5

€ 1.153,28

€ 13.839,36

€ 13.839,36

+6

€ 1.138,42

€ 13.661,04

€ 13.661,04

+7

€ 1.127,28

€ 13.527,36

€ 13.527,36

+8

€ 1.118,62

€ 13.423,44

€ 13.423,44

+9

€ 1.111,69

€ 13.340,28

€ 13.340,28

0

€ 1.049,30

€ 12.591,60

€ 12.591,60

+1

€ 1.049,30

€ 12.591,60

€ 12.591,60

+2

€ 945,33

€ 11.343,96

€ 11.343,96

+3

893,34

€ 10.720,08

€ 10.720,08

+4

862,15

€ 10.345,80

€ 10.345,80

+5

841,36

€ 10.096,32

€ 10.096,32

Normen voor 21-plussers

Jongerennormen (21-)

Paar, één 21+, zonder kind
Paar, beide partners 21-, met kind
Paar, één 21+, met kind
Normen paren (met 21- partner) als
er kostendelers zijn, o.b.v. art. 22a,
lid 3 Pw
Paar, één 21+, met kind

Paar, één 21+, zonder kind

Indien extra aantal
kostendelers

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

52

% t.o.v. wettelijk
minimumloon

Netto norm per
maand

Netto norm per
jaar

Bruto norm per
jaar

+6

826,5

€ 9.918,00

€ 9.918,00

+7

815,36

€ 9.784,32

€ 9.784,32

+8

806,7

€ 9.680,40

€ 9.680,40

+9

799,77

€ 9.597,24

€ 9.597,24

rechthebbende 21+ met of zonder
kinderen

€ 779,79

€ 9.357,48

€ 10.280,65

rechthebbende 21- zonder kind

€ 269,51

€ 3.234,12

€ 3.234,12

rechthebbende 21- met kind

€ 425,47

€ 5.105,64

€ 5.105,64

Afwijkende normen paren o.b.v. art.
24 Participatiewet

De tabel bevat bedragen per persoon. Bij een huishouden met drie kostendelers geldt een bedrag van € 8.298,03 per persoon,
dus 3 keer € 8.298,03 voor het gehele huishouden. WML is wettelijk minimumloon.
Bron:
Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

53

Bijlage D Exacte gewichten uit de schattingsmodellen
Het bijstandsverdeelmodel voor 2023 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. Tabel D.1
en Tabel D.2 laten deze schattingsgewichten zien, voor respectievelijk de volumecomponent en de prijscomponent
van het model.
Tabel D.1

Schattingsgewichten volumecomponent model 2023

Model 2023 – Volumecomponent

Peildatum schatting

Peildatum actualisatie

Aanbodkant
Alleenstaande

referentie

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

1,1915899

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind 5-12

0,5563050

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind 12-18

0,1206685

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind 18+

-0,2781677

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-vader, jongste kind tot 5

-0,2454096

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-vader, jongste kind 5-12

-0,1380297

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-vader, jongste kind 12-18

-0,5813386

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-vader, jongste kind 18+

-1,2184901

1-1-2020

31-12-2021

Paar, jongste kind 18-

-1,0426487

1-1-2020

31-12-2021

Paar, jongste kind 18+

-1,6972759

1-1-2020

31-12-2021

Paar zonder kinderen

-1,1675652

1-1-2020

31-12-2021

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,7237377

1-1-2020

31-12-2021

Overig huishouden

0,1615411

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 18 tot 20 jaar in huishouden

referentie

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 20 tot 25 jaar in huishouden

1,2467188

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

1,7680698

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

2,0361565

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

2,3884434

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

2,9424071

1-1-2020

31-12-2021

Corporatiewoning

1,6345666

1-1-2020

31-12-2021

Standplaats

1,5661093

1-1-2020

31-12-2020

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

54

Model 2023 – Volumecomponent

Peildatum schatting

Peildatum actualisatie

Geen migratieachtergrond in hh

Referentie

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Turkije) in hh

0,0846867

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Suriname) in hh

0,1177671

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Nederlandse Antillen) in hh

0,2358808

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Marokko) in hh

0,3625875

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Ghana) in hh

-0,0772910

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Somalië of Eritrea) in hh

1,3897373

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (overig Afrika) in hh

0,6853638

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Afghanistan) in hh

1,0437775

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Irak) in hh

1,1858809

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Syrië) in hh

2,2202959

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Iran) in hh

0,7795355

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (China) in hh

-0,3015376

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (India) in hh

-0,8632467

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Overig niet-westers) in hh

0,1179385

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (voormalig Joegoslavië) in hh

0,3817455

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (voormalige Sovjet-Unie) in hh

0,2259041

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Overig westers) in hh

-0,5208405

1-1-2020

31-12-2021

referentie

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

1,0850537

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

-1,8711909
Middelbare/hoge HCI in huishouden

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

(V)SO/PrO in huishouden

0,8535836

Gevolgd tussen
schooljaar
2010/2011 en
2018/2019, niet
gevolgd in
schooljaar
2019/2020

Gevolgd tussen schooljaar 2012/2013 en
2020/2021, niet gevolgd in schooljaar
2021/2022

Zorgkosten boven de € 50.000 in hh

0,5500966

Heel 2019

Heel 2019

Gebruik GGZ-zorg in hh

0,9146949

Heel 2019

Heel 2019

Gebruik medicijn tegen verslaving in hh

0,3503387

Heel 2019

Heel 2020

Gebruik medicijn tegen depressie in hh

0,4174880

Heel 2019

Heel 2020

Gebruik medicijn tegen psychose in hh

0,6431922

Heel 2019

Heel 2020

HCI onbekend in huishouden

Lage HCI in huishouden

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

55

Gebruik minder dan 4 medicijngroepen in hh

referentie

Heel 2019

Heel 2020

Gebruik 4 tot 6 medicijngroepen in hh

0,1956766

Heel 2019

Heel 2020

Gebruik 6 tot 8 medicijngroepen in hh

0,3695669

Heel 2019

Heel 2020

Gebruik 8 of meer medicijngroepen in hh

0,5483310

Heel 2019

Heel 2020

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & 50 tot AOW-leeftijd in hh

0,1099867

1-1-2020

31-12-2021

0,1703708

1-1-2020 voor
migratieachtergrond, heel
2019 voor gezondheidsproblemen

31-12-2021 voor migratieachtergrond, heel
2019 voor hoge zorgkosten en gebruik ggzzorg, heel 2020 voor
overige gezondheidsproblemen

0,4797690

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019, heel 2019
voor gezondheidsproblemen

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020, heel
2019 voor hoge zorgkosten en gebruik ggzzorg, heel 2020 voor
overige gezondheidsproblemen

Niet-westerse migratieachtergrond in hh & gezondheidsproblemen in hh

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

56

Model 2023 – Volumecomponent

Peildatum
schatting

Peildatum actualisatie

-2,0842529

1-1-2020

Huishoudensdefinitie 31-12-2021, vermogen 1-1-2020

-0,8141729

1-1-2020

Huishoudensdefinitie 31-12-2021, vermogen 1-1-2020

-1,9008679

1-1-2020

Huishoudensdefinitie 31-12-2021, vermogen 1-1-2020

-0,7327399

1-1-2020

Huishoudensdefinitie 31-12-2021, vermogen 1-1-2020

Student (mbo/hbo/wo) in huishouden

-2,0750914

1-10-2019

1-10-2021

WW-uitkering in huishouden

-1,0600955

5-1-2020

31-12-2021

AO-uitkering (15%-80% of onbekend) in huishouden

-4,3558602

5-1-2020

31-12-2021

AO-uitkering (80%-100%) in huishouden

-4,5259258

5-1-2020

31-12-2021

ANW-uitkering in huishouden

-5,8951878

5-1-2020

31-12-2021

Ziektewetuitkering, wachtgeld of overige uitkering in huishouden

-1,3472047

5-1-2020

31-12-2020

Pensioenuitkering in huishouden

-0,6068109

5-1-2020

31-12-2020

Werken onder niveau in gemeente

1,7854122

1-1-2020

1-1-2021

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

-0,2535313

1-10-2019

1-10-2021

-1,0779655

Q1 t/m Q4 2020

Q4 2020, Q1 t/m
Q3 2021

-10,1625272

1-1-2020

1-1-2021

Aandeel bbv in een buurt waar werken niet de norm is in
gemeente o.b.v. 6-ppc gebieden

1,9893810

1-1-2020

1-1-2021

Overlast in de buurt

1,3710357

1-1-2020

1-1-2020

Constante

0,6609291

n.v.t.

n.v.t.

Niet-rechthebbenden
Alleenstaande, vermogen boven € 5.000
Alleenstaande, vermogen tot en met € 5.000, overwaarde
boven € 50.000
Paar, vermogen boven € 10.000
Paar, vermogen tot en met € 10.000, overwaarde boven €
50.000

Vraagkant

Aandeel WW in beroepsbevolking van gemeente
Beschikbaarheid van werk in gemeente

Buurteffecten

Tabel D.2

Schattingsgewichten prijscomponent model 2023

Model 2023 – Prijscomponent

Peildatum
schatting

Peildatum actualisatie

Aanbodkant
Alleenstaande, eenouder-vader

referentie

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind tot 5

-0,2923212

1-1-2020

31-12-2021

Eenouder-moeder, jongste kind 5+

-0,4960453

1-1-2020

31-12-2021

Paar met kinderen

-0,7939362

1-1-2020

31-12-2021

Paar zonder kinderen of overig huishouden

-0,9279768

1-1-2020

31-12-2021

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

57

Model 2023 – Prijscomponent

Peildatum
schatting

Peildatum actualisatie

Thuiswonend meerderjarig kind

-0,5226770

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 18 tot 25 jaar in huishouden

referentie

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 25 tot 30 jaar in huishouden

-0,1068080

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 30 tot 40 jaar in huishouden

-0,5492791

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 40 tot 50 jaar in huishouden

-0,6519738

1-1-2020

31-12-2021

Leeftijd 50 jaar tot AOW-leeftijd in huishouden

-0,5518838

1-1-2020

31-12-2021

Corporatiewoning of standplaats

0,0886544

1-1-2020

31-12-2021

Geen, westerse of overig niet-westerse migratieachtergrond in hh

referentie

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Turks) in hh

0,1224866

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Surinaams) in hh

0,1198240

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Marokko) in hh

0,1953887

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (overig Afrika) in hh

0,1990798

1-1-2020

31-12-2021

Migratieachtergrond (Midden-Oosten) in hh

0,3298863

1-1-2020

31-12-2021

HCI onbekend in huishouden

referentie

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

Lage HCI in huishouden

0,5354330

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

Middelbare/hoge HCI in huishouden

-0,6008961

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020

Gebruik GGZ-zorg in hh

0,1248033

Heel 2019

Heel 2019

Gebruik medicijn tegen depressie in hh

0,0559334

Heel 2019

Heel 2020

HCI laag in hh & gezondheidsproblemen in hh

0,0971188

Opleidingsniveau 1-10-2019,
arbeidsverleden 2015 t/m
2019, heel 2019
voor gezondheidsproblemen

Opleidingsniveau 1-102020, arbeidsverleden
2016 t/m 2020, heel 2019
voor hoge zorgkosten en
gebruik ggz-zorg, heel
2020 voor overige gezondheidsproblemen

Andere uitkering

BIJSTANDSVERDEELMODEL 2023

58

Model 2023 – Prijscomponent

Peildatum
schatting

Peildatum actualisatie

WW-uitkering in hh

-0,3623043

5-1-2020

31-12-2021

AO-uitkering (15-80%) in hh

-2,5364852

5-1-2020

31-12-2021

AO-uitkering (80-100%) in hh

-3,2142506

5-1-2020

31-12-2021

ANW-uitkering in hh

-1,7730279

5-1-2020

31-12-2021

Ziektewet, wachtgeld of overige uitkering in hh

-1,2954075

5-1-2020

31-12-2020

Pensioenuitkering in hh

-1,2915479

5-1-2020

31-12-2020

-2,1504495

5-1-2020

31-12-2021

Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente

1,0725581

1-10-2019

1-10-2021

Beschikbaarheid van laaggeschoold werk in gemeente

-0,1448076

1-1-2020

1-1-2021

Overlast in de buurt

0,5176164

1-1-2020

1-1-2020

Constante

2,6170311

n.v.t.

N.v.t.

Loonkostensubsidie
Indicator LKS

Vraagkant

Buurteffecten

Bron:

SEO Economisch Onderzoek en Atlas Research, berekeningen op basis van CBS-microdata

“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 2022-71
ISBN 978-90-5220-204-4
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 © 2022 SEO Amsterdam. Alle rechten voorbehouden. Het is geoorloofd gegevens uit dit magazine te gebruiken in
artikelen, onderzoeken en collegesyllabi, mits daarbij de bron duidelijk en nauwkeurig wordt vermeld. Gegevens uit dit magazine mogen niet voor commerciële doeleinden gebruikt worden zonder voorafgaande toestemming van de auteur(s). Toestemming kan worden verkregen via secretariaat@seo.nl.

Roeterstraat 29

+31 20 525 1630

1018 WB, Amsterdam

secretariaat@seo.nl
www.seo.nl