Herschatting verdeelmodel WWB 2014

Amsterdam, juni 2013
In opdracht van het Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid

Herschatting verdeelmodel WWB 2014

Caren Tempelman

Roetersstraat 29 - 1018 WB Amsterdam - T (+31) 20 525 1630 - F (+31) 020 525 1686 - www.seo.nl - secretariaat@seo.nl
ABN-AMRO 41.17.44.356 - Postbank 4641100 . KvK Amsterdam 41197444 - BTW NL 003023965 B01

“De wetenschap dat het goed is”
SEO Economisch Onderzoek doet onafhankelijk toegepast onderzoek in opdracht van overheid en bedrijfsleven.
Ons onderzoek helpt onze opdrachtgevers bij het nemen van beslissingen. SEO Economisch Onderzoek is gelieerd
aan de Universiteit van Amsterdam. Dat geeft ons zicht op de nieuwste wetenschappelijke methoden. We hebben
geen winstoogmerk en investeren continu in het intellectueel kapitaal van de medewerkers via promotietrajecten, het
uitbrengen van wetenschappelijke publicaties, kennisnetwerken en congresbezoek.

SEO-rapport nr. 2013-38
ISBN 978-90-6733-705-2

Copyright © 2013 SEO Amsterdam. Alle rechten voorbehouden. Het is geoorloofd gegevens uit dit rapport te gebruiken in artikelen
en dergelijke, mits daarbij de bron duidelijk en nauwkeurig wordt vermeld.

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

i

Samenvatting
Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het verstrekken van bijstandsuitkeringen. Zij ontvangen
hiervoor twee budgetten: een budget voor de bekostiging van de uitkeringsuitgaven, het
inkomensdeel, en een budget voor de re-integratie van uitkeringsgerechtigden, het
participatiebudget. Het budget voor het inkomensdeel betreft een gebundelde uitkering.
Momenteel worden de middelen voor de gebundelde uitkering over gemeenten met 25.000 of
meer inwoners verdeeld op basis van een objectief verdeelmodel dat gebruik maakt van 13
verdeelmaatstaven, zoals het percentage lage inkomens, het percentage éénouderhuishoudens, het
percentage banen handel en horeca, enzovoorts.
Dit onderzoek beschrijft de herschatting van het model ten behoeve van de verdeling voor 2014
op basis van geactualiseerde gegevens. Allereerst is onderzocht of de geactualiseerde
verdeelmaatstaven trendbreuken bevatten. Trendbreuken kunnen optreden als de meetmethode
of definitie van een verdeelkenmerk wijzigt. Het onderzoek laat zien dat bij de baangegevens
sprake is van een kleine trendbreuk (bij banen handel en horeca, banen in COROP-regio en
banengroei) doordat het CBS in 2011 een nieuwe baanafbakening hanteert. Het effect hiervan is
verwaarloosbaar.
De gewichten in de herschatting komen over het algemeen overeen met de gewichten in de
herschatting voor 2013. Grootste verschillen zijn dat het percentage allochtonen niet meer
significant is en ook de jaarlijkse bevolkingsgroei is minder significant geworden (van 5%-niveau
naar 10%-niveau). De banengroei is juist significant geworden (op 10%-niveau) en het gewicht is
toegenomen. De verklaringskracht is vrijwel gelijk gebleven.
Het gemiddelde absolute herverdeeleffect is bij de huidige herschatting iets kleiner dan bij de
vorige herschatting (14,0% ten opzichte van 14,7%). Ook het aantal gemeenten dat maximaal
afgetopt wordt is iets afgenomen (van 56% naar 50%). Verder geeft analyse van de
herverdeeleffecten hetzelfde beeld als in voorgaande jaren. Dit betekent dat vooral bij kleinere
gemeenten relatief grote herverdeeleffecten te zien zijn, zowel positieve als negatieve. Zij worden
ook vaker maximaal afgetopt. Hiernaast is een sterke samenhang te zien tussen het
herverdeeleffect voor 2013 en het herverdeeleffect voor 2014. Gemeenten die voor 2013 een
groot negatief herverdeeleffect hadden, hebben dat voor 2014 vaak weer. Als gekeken wordt naar
de uitgaven per huishouden is te zien dat de gemeenten die relatief lage uitgaven per huishouden
hebben vaker grotere herverdeeleffecten hebben. Dit komt voor een deel omdat vooral kleinere
gemeenten minder per huishouden uitgeven en kleinere gemeenten over het algemeen grotere
herverdeeleffecten hebben.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

Inhoudsopgave
Samenvatting........................................................................................................................ i
1

Inleiding en onderzoeksvragen ................................................................................. 1

2

Trendbreuken ........................................................................................................... 3

3

Gewichten voor de budgetverdeling 2014 ................................................................. 7

4

Herverdeeleffecten .................................................................................................... 9
4.1
Herverdeeleffect naar grootteklasse ................................................................................. 10
4.2
Herverdeeleffect naar herverdeeleffect in 2013 ............................................................. 11
4.3
Herverdeeleffect naar uitgaven per huishouden in 2012 .............................................. 12
4.4
Conclusies ............................................................................................................................. 13

Literatuur

....................................................................................................................... 15

Bijlage A

Actualisatie gegevens .................................................................................... 17

Bijlage B

Herschatting .................................................................................................. 19

Bijlage C

Herverdeeleffecten ........................................................................................ 21

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

1

1

Inleiding en onderzoeksvragen

Gemeenten zijn verantwoordelijk voor het verstrekken van bijstandsuitkeringen. Zij ontvangen
hiervoor twee budgetten: een budget voor de bekostiging van de uitkeringsuitgaven, het
inkomensdeel, en een budget voor de re-integratie van uitkeringsgerechtigden, het
participatiebudget.
Het budget voor het inkomensdeel betreft een gebundelde uitkering die bestaat uit de middelen
voor uitkeringen/inkomensvoorziening op grond van de WWB, de Wet inkomensvoorziening
voor oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte werkloze werknemers (IOAW), de Wet
inkomensvoorziening oudere en gedeeltelijk arbeidsongeschikte gewezen zelfstandigen (IOAZ),
en de middelen voor starters in het kader van het Besluit bijstandverlening zelfstandigen 2004
(Bbz 2004).
Momenteel worden de middelen voor de gebundelde uitkering over gemeenten met 25.000 of
meer inwoners verdeeld op basis van een objectief verdeelmodel dat gebruik maakt van 13
verdeelmaatstaven, zoals het percentage lage inkomens, het percentage éénouderhuishoudens, het
percentage banen handel en horeca, enzovoorts. Ten behoeve van de verdeling voor 2014 moet
het verdeelmodel met actuele gegevens herschat worden conform de gebruikte
schattingsmethode in de voorgaande jaren. Dit resulteert in de volgende onderzoeksvragen:
1. Wat zijn de gewichten van de verdeelmaatstaven op basis van geactualiseerde data voor de
verdeling van de middelen voor 2014?
2. Zijn er trendbreuken in de verdeelmaatstaven? Zo ja, hoe moet hiermee omgegaan worden?
Welke verschillende varianten zijn er denkbaar voor de verdeelkenmerken bij het oplossen
van deze trendbreuken? Welke gewichten horen bij deze varianten?
3. Wat zijn de herverdeeleffecten voor 2014 ten opzichte van 2013, voor en na ex ante
inperking?
Om deze onderzoeksvragen te beantwoorden is een analysebestand gemaakt op basis van
geactualiseerde gegevens. Deze gegevens komen grotendeels van het CBS en zijn door het
ministerie beschikbaar gesteld. Voor de actualisatie van de baangegevens is gebruik gemaakt van
StatLine. De gegevens over bestedingen van gemeenten zijn aangeleverd door het ministerie.
Bijlage A bevat een uitgebreide beschrijving van het geactualiseerde bestand.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

2

3

Trendbreuken

Bij de baangegevens (banen handel en horeca, banen in de COROP-regio en banengroei) is sprake van een kleine
trendbreuk doordat het CBS in 2011 een nieuwe baanafbakening hanteert. Het effect hiervan is verwaarloosbaar.
De overige geactualiseerde gegevens bevatten geen trendbreuken.
Trendbreuken kunnen optreden in de verdeelmaatstaven als de meetmethode of definitie van een
verdeelkenmerk wijzigt. Zo is bijvoorbeeld bij de herschatting voor 2012 de maatstaf
arbeidsongeschiktheidsuitkeringen uitgebreid met het aantal WIA-uitkeringen en de maatstaf
huurwoningen gebaseerd op cijfers van het CBS in plaats van het ministerie van VROM, zie
Blankers et al. (2011).
Bij de herschatting voor 2013 vonden drie kleine wijzigingen in de meetmethoden plaats, zie
Tempelman & Berden (2012). Zo gebruikt het CBS vanaf 2011 bij samenstelling van de
huishoudgegevens een nieuwe meetmethode, wat gevolgen had voor de maatstaf
eenouderhuishoudens. Daarnaast was de meetmethode voor de Enquête beroepsbevolking in
2010 gewijzigd waardoor de gewichten van gemeenten wijzigden, met gevolgen voor de
maatstaven over banen en beroepsbevolking. Tot slot vond een wijziging plaats in de toewijzing
van bedrijven aan een bedrijfstak. Dit had invloed op de maatstaf ‘banen in handel en horeca’.
Analyse wees uit dat de bovengenoemde wijzigingen slechts tot kleine verschuivingen in de
verdeelmaatstaven leidden en dat de trendbreuken dus verwaarloosbaar waren.
Dit hoofdstuk bespreekt mogelijke trendbreuken bij de herschatting voor 2014. Deze
trendbreuken zijn opgespoord door de gegevensbeschrijving van het CBS en de documentatie
over meetmethoden te analyseren. Vervolgens is voor alle maatstaven gekeken of de
geactualiseerde gegevens sterk afwijken van de voorgaande jaren.

Laag inkomen
Cijfers over het aantal huishoudens met lage inkomens komen uit het Regionaal Inkomensonderzoek
(RIO) van het CBS. Vanaf 2010 is dit een integraal onderzoek, tot en met 2009 ging het om een
steekproef. Omdat de meest recente gegevens voor het jaar 2009 zijn, heeft deze methodewijziging
geen gevolgen voor de herschatting voor 2014.

Bevolkingssamenstelling
Een aantal verdeelmaatstaven is gebaseerd op de gemeentelijke basisadministratie (GBA). Het
betreft hier de éénouderhuishoudens, allochtonen, bevolkingsgroei, relatief regionaal
klantenpotentieel en inwoners stedelijk gebied. Bij deze laatste twee maatstaven wordt daarnaast
gebruikgemaakt van het geografisch basisregister (GBR). Ook het totaal aantal huishoudens (van
15-64 jaar) en het aantal inwoners (van 15-64 jaar) is gebaseerd op de GBA. De definities voor
deze maatstaven zijn in 2012 niet veranderd.
Voor deze maatstaven geldt dat geen grote verschuivingen te zien zijn tussen de huidige
herschatting en de herschatting voor 2013 (zie Tabel 2.1). Enige uitzondering hierop vormt de

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

4

HOOFDSTUK 2

bevolkingsgroei. Er is geen wijziging geweest in de wijze waarop de bevolkingsomvang wordt
gemeten. Toch laat de tabel een grote absolute procentuele afwijking zien in de bevolkingsgroei
ten opzichte van vorig jaar: gemiddeld 88 procent. Dit komt bij iedere herschatting voor. Bij de
herschatting voor 2013 was de afwijking 115 procent, zie Tempelman & Berden (2012). De
oorzaak hiervan is dat de bevolkingsgroei voor veel gemeenten erg klein is. Een stijging van de
groei van 0,01 naar 0,04 procent betekent dan een procentuele stijging van 300 procent. Als
gekeken wordt naar de ontwikkeling in het aantal inwoners in 2012 ten opzichte van 2011, dan is
te zien dat de afwijking ten opzichte van de vorige herschatting gemiddeld 0% is. Hier is dus geen
sprake van een trendbreuk.
Tabel 2.1

Verandering in de verdeelmaatstaven tov herschatting 2013 over het algemeen klein

Verdeelmaatstaf

Peiljaar herschatting 2014

Gemiddeld absoluut
procentueel verschil** t.o.v.
herschatting 2013

Lage inkomens

2007-2009

1%

Eénouderhuishoudens

2010-2012

2%

2011

2%

Allochtonen

2010-2012

2%

Laagopgeleiden

2009-2011

4%

Huurwoningen

2011

2%

Relatief regionaal klantenpotentieel

2011

2%

Inwoners stedelijk gebied

2011

3%

2009-2011

0%

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen

Werkzame beroepsbevolking
Banen handel en horeca
Banengroei
Banen in COROP regio

2011*

1%

2008-2011

295%

2011

2%

2007-2012

88%

Aantal inwoners 15-64 jaar

2012

0%

Aantal huishoudens 15-64 jaar

2012

1%

Bevolkingsgroei
Overige gegevens

Bron: berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.
De tabel bevat alleen de 210 gemeenten die zowel bij de herschatting voor 2013 als 2014 betrokken zijn
* Bij Banen handel en horeca 2011 ontbreekt 1 COROP vanwege geheimhouding door het CBS
** Het gemiddelde absolute procentuele verschil is berekend door per gemeente het procentuele verschil te
nemen. Hiervan wordt de absolute waarde genomen omdat we geïnteresseerd zijn in de totale afwijking van
de gegevens voor 2014 van die van 2013 en niet of deze afwijking positief dan wel negatief is. Vervolgens
wordt het gemiddelde over alle gemeenten genomen. Voor éénouderhuishoudens gaat dit bijvoorbeeld als
volgt: voor iedere gemeente wordt het verschil tussen de éénouderhuishoudens 2010-2012 en
éénouderhuishoudens 2009-2011 als percentage van de eenouderhuishouden 2009-2011 berekend.
Vervolgens wordt de absolute waarde genomen en het gemiddelde over alle gemeenten berekend.

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen
Er is geen wijziging geweest in de meetmethode van het aantal arbeidsongeschiktheidsuitkeringen. Het gemiddelde absolute procentuele verschil ten opzichte van de herschatting voor
2013 is dan ook klein: 2%.

TRENDBREUKEN

5

Huurwoningen
De maatstaf huurwoningen is het aantal huurwoningen als percentage van het totaal aantal
woningen. Voor de herschatting is gebruikgemaakt van gegevens van het CBS. Deze cijfers zijn
gebaseerd op het WoningRegister (WRG), het WOZ-register, het woningbestand van het
Kadaster en de jaarbestanden van de Woningstatistiek van het CBS. Er zijn geen wijzigingen
geweest in de meetmethode. Het gemiddelde absolute procentuele verschil ten opzichte van de
gegevens uit 2010 is 2%.

Beroepsbevolking en banen
De overige verdeelmaatstaven zijn gebaseerd op gegevens over de beroepsbevolking of het aantal
banen in de (COROP-)regio. Drie van deze maatstaven zijn (deels) gebaseerd op de Enquête
Beroepsbevolking (EBB). Het gaat hier om het percentage laagopgeleiden, de werkzame
beroepsbevolking (in percentage van de totale beroepsbevolking) en het aantal banen in de
COROP-regio (in percentage van de totale beroepsbevolking).
In 2010 is de meetmethode van de EBB gewijzigd. Uit de vorige herschatting bleek dat dit niet
tot trendbreuken heeft geleid. In het jaar 2011 is de EBB niet gewijzigd, maar eind 2012 is wel
een tweede designwijziging doorgevoerd. Omdat de meest recente beschikbare gegevens het jaar
2011 betreffen, heeft deze nieuwe designwijziging geen gevolgen voor de huidige herschatting.
De gemiddelde absolute procentuele wijziging van laagopgeleiden, de werkzame
beroepsbevolking en het aantal banen in de COROP-regio ten opzichte van de vorige
herschatting is klein, respectievelijk 4%, 0% en 2% (zie Tabel 2.1).
Het totaal aantal banen, dus ook de banengroei, en het aantal banen in handel en horeca komen
uit de Statistiek Werkgelegenheid en Lonen (SWL). Met ingang van 2011 heeft het CBS de
methode van baanafbakening gewijzigd. Deze methodewijziging is doorgevoerd omdat uit
onderzoek is gebleken dat een aantal banen wel in de ruwe Polisdata en in ander bronmateriaal
van de Belastingdienst aanwezig was, maar niet in de uiteindelijk afgebakende baanpopulatie. De
nieuwe methode neemt deze banen wel mee. Deze methodewijziging leidt volgens het CBS tot
een uitbreiding van de baanpopulatie met gemiddeld zo'n 100 duizend banen op jaarbasis, dit is
1,3 % van de totale populatie.
Het gemiddelde absolute verschil voor de maatstaven banen handel en horeca en banen in de
COROP-regio (als percentage van de beroepsbevolking) is 1% en 2%. De methodewijziging lijkt
dus nauwelijks effect te hebben gehad op deze maatstaven. Opvallend is de grote afwijking bij de
banengroei: 295%. Dit wordt echter voor een groot deel veroorzaakt doordat de banengroei vaak
erg klein is. Een kleine stijging leidt dan snel tot een grote procentuele verandering. Zo is er
bijvoorbeeld een COROP-regio waarbij de banengroei bij de vorige herschatting 0,03% was. In
de huidige herschatting is de banengroei in deze regio 0,5%, een procentuele stijging van ruim
1.500%.
Het feit dat voor 2010 zowel cijfers volgens de nieuwe als volgens de oude afbakening
beschikbaar zijn, geeft de mogelijkheid om nader in te zoomen op de gevolgen van de

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

6

HOOFDSTUK 2

methodewijziging. 1 Tabel 2.2 laat voor de drie verdeelmaatstaven die gebruik maken van
baangegevens zien hoe de verdeelmaatstaf er volgens de oude en nieuwe afbakening uitziet. Het
percentage banen in handel en horeca is in 2010 volgens de oude afbakening gemiddeld 21,2% en
volgens de nieuwe afbakening 21,0%. Uit de tabel blijkt dat er slechts kleine verschuivingen
optreden tussen de oude en de nieuwe afbakening. Bij de maatstaven banen in de COROP-regio
en banengroei is een kleine stijging te zien ten opzichte van de oude meetmethode. Dit komt
doordat het aantal banen stijgt door de nieuwe afbakening. Het effect van de trendbreuk is klein
en daarom hoeft bij de herschatting geen gebruik te worden gemaakt van gecorrigeerde
maatstaven.
Tabel 2.2

Verschil in verdeelmaatstaven door gebruik nieuwe baanafbakening klein
Aantal gemeenten Gemiddelde Standaardafwijking

Minimum

Maximum

Banen handel en horeca 2010
Oude baanafbakening

210

21,2%

2,2

15,4%

26,5%

Nieuwe baanafbakening

210

21,0%

2,1

15,4%

25,3%

Oude baanafbakening

210

97,2%

11,7

67,8%

130,1%

Nieuwe baanafbakening

210

98,0%

11,5

71,5%

131,0%

Oude baanafbakening

210

-0,32%

1,1

-4,5%

2,5%

Nieuwe baanafbakening

210

-0,04%

0,9

-2,8%

2,1%

Banen in COROP-regio 2010

Banengroei 2007-2010

Bron:

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

Conclusies
Bij de baangegevens is sprake van een kleine trendbreuk (bij banen handel en horeca, banen in de
COROP-regio en banengroei) doordat het CBS in 2011 een nieuwe baanafbakening gebruikt. Het
effect hiervan is klein en dus verwaarloosbaar. De overige geactualiseerde gegevens bevatten geen
trendbreuken ten opzichte van de gegevens die bij de herschatting voor 2013 zijn gebruikt. Voor
de herschatting voor 2014 kan dus gebruik gemaakt worden van de reguliere verdeelmaatstaven.

1

Voor 2010 geldt dat de nader voorlopige cijfers met de nieuwe baanpopulatie zijn gemaakt en de
voorlopige cijfers met de oude baanpopulatie.

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

3

7

Gewichten voor de budgetverdeling
2014

Dit hoofdstuk geeft de herschatte gewichten voor de budgetverdeling voor 2014. Over het algemeen zijn de gewichten
vergelijkbaar met die van de herschatting voor 2013.
De gewichten voor de budgetverdeling worden geschat door de uitgaven aan bijstandsuitkeringen
van gemeenten in 2012 te verklaren uit de verdeelkenmerken. Hiervoor wordt gebruikgemaakt
van een regressiemodel, zie Bijlage B voor een technische beschrijving van het model.
Tabel 3.1

Gewichten voor budgettoedeling 2014 vergelijkbaar met vorige herschatting

Verdeelmaatstaf

Peiljaar herschatting Herschatting
2014
2014

Herschatting
2013

Lage inkomens 15-64 jaar (in % van hh van 15-64 jaar
met inkomen)

2007-2009

36,033**

30,799**

Eénouderhuishoudens (in % van hh van 15-44 jaar)

2010-2012

97,863**

88,162**

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen: WIA, WAO,
WAJONG en WAZ ( in % van inwoners van 15-64 jaar)

2011

-25,736**

-25,521**

Totaal allochtonen van 15-64 jaar ( in % van inwoners
van 15-64 jaar)

2010-2012

2,070

3,738**

Laagopgeleiden 15-64 jaar ( in % van inwoners van 1564 jaar)

2009-2011

5,981**

7,324**

Huurwoningen (in % van het totaal aantal woningen)

2011

4,628**

5,193**

Relatief regionaal klantenpotentieel (regionaal
klantenpotentieel in % van het inwoners van 15-64 jaar)

2011

1,974**

1,716**

Inwoners stedelijk gebied (aantal inwoners in gebied met
meer dan 1.000 omgevingsadressen per vierkante
kilometer, in % van het inwoners van 15-64 jaar)

2011

-2,150**

-1,819**

2009-2011

-51,794**

-62,053**

2011

-17,230**

-21,905**

2008-2011

-28,524*

-3,234

2011

-1,782**

-2,571**

2007-2012

-22,685*

-23,872**

nvt

4777,639**

5979,985**

Werkzame beroepsbevolking (in % van totale
beroepsbevolking) op COROP-niveau
Banen handel en horeca in COROP-regio (in % van
totaal aantal banen in COROP)1
Procentuele gemiddelde jaarlijkse banengroei in COROPregio
Aantal banen in COROP-regio (in % van de
beroepsbevolking in COROP-regio)
Gemiddelde jaarlijkse bevolkingsgroei 15-64 jaar
Vaste voet per huishouden van 15-64 jaar
Aantal gemeenten

214

210

Verklaringsgraad

94,8

94,7

Bron:
**

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.
significant op 5%-niveau, * significant op 10%-niveau

1

Voor 1 COROP-regio ontbreken de banen handel en horeca in 2011 vanwege geheimhouding door het CBS.
In dit geval is gebruik gemaakt van het aantal banen handel en horeca in 2010.

Tabel 3.1 toont de gewichten van de herschatting voor 2014. Over het algemeen zijn de
gewichten vergelijkbaar met die van de herschatting voor 2013. Een opvallend verschil ten

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

8

HOOFDSTUK 3

opzichte van 2013 is dat het percentage allochtonen niet meer significant is. Ook de jaarlijkse
bevolkingsgroei is minder significant geworden (van 5%-niveau naar 10%-niveau). De banengroei
is juist wel significant geworden (op 10%-niveau) en het gewicht is toegenomen. Deze toename
lijkt groot, maar wordt vooral veroorzaakt doordat de banengroei gemiddeld vrijwel nul is
geworden. 2 Tot slot neemt de vaste voet af, dit komt waarschijnlijk doordat positieve gewichten
groter en negatieve gewichten kleiner zijn geworden. De verklaringskracht is vrijwel gelijk
gebleven.

2

Dit wordt door een deel veroorzaakt door de trendbreuk in het aantal banen. Het uiteindelijke effect
hiervan op de herverdeeleffecten is minimaal.

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

4

9

Herverdeeleffecten

Het gemiddelde absolute herverdeeleffect is bij de huidige herschatting iets kleiner dan bij de vorige herschatting
(14,0% ten opzichte van 14,7%). Ook het aantal gemeenten dat maximaal afgetopt wordt is iets afgenomen (van
56% naar 50%).
Het herverdeeleffect is het verschil tussen het objectieve budget en de werkelijke uitgaven, als
percentage van de uitgaven. 3 Het herverdeeleffect voor en na ex-ante aftopping wordt bekeken.
In dat laatste geval mag het herverdeeleffect maximaal -7,5 of +7,5 procent zijn. 4,5
Bij het berekenen van de herverdeeleffecten is geen rekening gehouden met het feit dat het
budget van middelgrote gemeenten deels objectief en deels historisch wordt bepaald. In de
praktijk zijn de herverdeeleffecten voor deze gemeenten dus lager dan de hier gepresenteerde
herverdeeleffecten.
Iets meer dan de helft van de gemeenten (112 gemeenten, 52%) heeft een positief
herverdeeleffect. Voor hen is het objectief budget in 2014 dus groter dan de uitgaven in 2012.
Tabel 4.1 laat zien dat, voor ex-ante aftopping, 35 gemeenten (16%) een herverdeeleffect hebben
dat lager is dan -15%. Ongeveer eenzelfde aantal gemeenten (39 gemeenten, 18%) heeft juist een
herverdeeleffect van meer dan 15%. Het gemiddelde absolute herverdeeleffect geeft inzicht in de
spreiding van het herverdeeleffect (en niet in de richting). Bij de huidige herschatting gaat het hier
om 14%. Dit is iets lager dan bij de vorige herschatting. Toen betrof het 14,7%, zie Tempelman
& Berden (2012).
Tabel 4.1

Gemiddelde absolute herverdeeleffect: 14%

Omvang herverdeeleffect voor ex-ante aftopping

Aantal gemeenten

minder dan -15%

35

van -15% tot -7,5%

29

van -7,5% tot -2,5%

23

van -2,5% tot 2,5%

30

van 2,5% tot 7,5%

29

van 7,5% tot 15%

29

meer dan 15%

39

Totaal

214

Gemiddelde absolute herverdeeleffect

14,0 %

Bron:

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

3

Het herverdeeleffect van 2014 is dan het verschil tussen het objectieve budget 2014 en de uitgaven 2012
als percentage van de uitgaven in 2012.
Voor gemeenten met een herverdeeleffect groter dan 10 procent is de grenswaarde 7,5 procent. Voor
gemeenten met een herverdeeleffect tussen 5 procent en 10 procent is de grenswaarde gelijk aan 5
procent plus de helft van het verschil tussen het herverdeeleffect en 5 procent. Voor gemeenten met een
herverdeeleffect kleiner dan 5 procent is de grenswaarde 5 procent.
Eventuele overschotten of tekorten op het macrobudget na aftopping zijn hierbij, net als bij de
herschatting voor 2013, niet gecorrigeerd.

4

5

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

10

HOOFDSTUK 4

Na aftopping is het gemiddelde absolute herverdeeleffect 5,9%, zie Tabel 4.2. In totaal worden
108 gemeenten (50%) gemeenten maximaal afgetopt. Precies evenveel gemeenten met een
negatief herverdeeleffect als met positief herverdeeleffect worden maximaal afgetopt (in beide
gevallen 54 gemeenten). Het totale aantal gemeenten dat maximaal wordt afgetopt ligt iets lager
dan bij de vorige herschatting. Toen werd 56% van de gemeenten maximaal afgetopt.
Tabel 4.2

108 gemeenten worden maximaal afgetopt

Omvang herverdeeleffect na ex-ante aftopping

Aantal gemeenten

Precies -7,5%

54

van -7,5% tot -2,5%

33

van -2,5% tot 2,5%

30

van 2,5% tot 7,5%

43

Precies 7,5%

54

Totaal

214

Gemiddelde absolute herverdeeleffect
Bron:

4.1

5,9 %

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

Herverdeeleffect naar grootteklasse

De spreiding in het herverdeeleffect, zowel voor als na ex-ante aftopping, neemt over het
algemeen af met gemeentegrootte (Tabel 4.3). Bij gemeenten tot 30.000 inwoners is het
gemiddelde absolute herverdeeleffect voor aftopping ongeveer 18%. Deze gemeenten kennen
relatief grote positieve en negatieve uitschieters. Een groot deel van deze gemeenten wordt
daarom ook maximaal afgetopt: in totaal 32 gemeenten (60%). Ter vergelijking: van de 27
gemeenten met meer dan 100.000 inwoners wordt 26% maximaal afgetopt. Zie bijlage C voor
een overzicht van aftopping naar gemeentegrootte (Figuur C.2 toont hoeveel gemeenten
maximaal afgetopt worden). Bij gemeenten met meer dan 150.000 inwoners bedraagt het
gemiddelde absolute herverdeeleffect voor aftopping bijna 8%.
Er zijn verschillende verklaringen voor deze afname in spreiding naar gemeentegrootte. Allereerst
hebben de kleinere gemeenten lagere uitgaven. Eenzelfde afwijking tussen het budget en de
uitgaven is procentueel hoger voor gemeenten met lagere uitgaven. Ook de wijze van schatting
van het model kan een rol spelen. Bij de schatting wordt gewogen met aantal huishoudens, dit
betekent dat grotere gemeenten een sterkere invloed hebben op de uiteindelijke gewichten.
Na ex-ante aftopping is een groot deel van deze spreiding weggewerkt. Voor gemeenten met
minder dan 30.000 inwoners daalt het gemiddelde absolute herverdeeleffect naar 6% (zie Tabel
4.3).
Tabel 4.3 laat ook het gemiddelde herverdeeleffect zien. Dit geeft inzicht in de richting van het
totale herverdeeleffect. Gemeenten met minder dan 40.000 inwoners hebben gemiddeld, zowel
voor als na ex-ante aftopping, een negatief herverdeeleffect. De overige gemeenten hebben
gemiddeld een positief herverdeeleffect. De aftopping verkleint het gemiddelde herverdeeleffect
voor alle gemeenten van 1,8% naar 0,3%, maar verandert niet de richting.

HERVERDEELEFFECTEN

Tabel 4.3

11

Omvang herverdeeleffect groter bij kleinere gemeenten

Aantal inwoners

N

Voor ex ante aftopping

Na ex ante aftopping

Absoluut
gemiddelde
herverdeeleffect

Gemiddelde
herverdeeleffect

Absoluut
gemiddelde
herverdeeleffect

Gemiddelde
herverdeeleffect

25.000 tot 30.000

53

18,1 %

-0,3 %

6,0 %

-0,8 %

30.000 tot 40.000

48

15,0 %

-0,3 %

6,7 %

-0,4 %

40.000 tot 60.000

54

13,7 %

3,6 %

6,1 %

0,7 %

60.000 tot 100.000

32

11,1 %

4,6 %

5,2 %

1,6 %

100.000 tot 150.000

14

7,5 %

3,3 %

5,0 %

1,7 %

Meer dan 150.000

13

7,8 %

2,2 %

4,4 %

0,5 %

Totaal

214

14,0 %

1,8 %

5,9 %

0,3 %

Bron:

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

4.2

Herverdeeleffect naar herverdeeleffect in 2013

Figuur 4.1 laat het herverdeeleffect voor aftopping zien, uitgesplitst naar herverdeeleffect voor
2013. Het herverdeeleffect voor 2013 is het verschil tussen het objectieve budget in 2013 en de
werkelijke uitgaven in 2012, als percentage van de uitgaven. Er is een sterke samenhang tussen
het herverdeeleffect voor 2014 en dat voor 2013. Gemeenten met een groot herverdeeleffect
(zowel positief als negatief) voor 2013, hebben een grote kans om voor 2014 wederom een groot
herverdeeleffect te hebben. Zo heeft 85% van de gemeenten met een herverdeeleffect van meer
dan 15% voor 2013, voor 2014 ook een herverdeeleffect van meer dan 15%. Van de gemeenten
met een negatief herverdeeleffect van -15% of lager voor 2013, heeft 70% voor 2014 weer een
herverdeeleffect van minder dan -15%.
Figuur 4.1

100%
90%
80%

Voor aftopping sterke samenhang tussen herverdeeleffect in 2014 en 2013

2

5

28

21

60%

85

50%
40%
30%
20%
10%
0%

Herverdeeleffect 2014
voor aftopping

48

50

70%

meer dan 15%
van 7,5% tot 15%

72

70

van -7,5% tot 7,5%

30

van -15% tot -7,5%

50
22
2

minder dan -15%
15

minder dan van -15% van -7,5% van 7,5% tot meer dan
-15%
tot -7,5%
tot 7,5%
15%
15%
Herverdeeleffect 2013 voor aftopping
Bron:

Berekening SEO Economisch Onderzoek

De figuur toont de herverdeeleffecten voor ex-ante aftopping in 2014 uitgesplitst naar herverdeeleffect in 2013.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

12

HOOFDSTUK 4

Er zijn geen grote sprongen in de herverdeeleffecten van 2013 naar 2014. Geen enkele gemeente
met een groot negatief herverdeeleffect voor 2013 heeft een groot positief herverdeeleffect voor
2014, of andersom.
Figuur 4.2

100%
90%

Ook na aftopping sterke samenhang tussen herverdeeleffect in 2014 en 2013

11

12

80%
70%

71

60%
50%
40%

96

86

89

Herverdeeleffect 2014
na aftopping

74

van -7,5% tot 7,5%

30%
20%
10%

Precies 7,5%

Precies -7,5%

29

26
2

0%
minder dan van -15%
-15%
tot -7,5%

van -7,5%
tot 7,5%

4
van 7,5%
tot 15%

meer dan
15%

Herverdeeleffect 2013 voor aftopping
Bron:

Berekening SEO Economisch Onderzoek

De figuur toont de herverdeeleffecten na ex-ante aftopping in 2014 uitgesplitst naar herverdeeleffect in 2013.

Ook na aftopping blijft dit beeld bestaan (Figuur 4.2). Vrijwel alle gemeenten die voor 2013 een
positief herverdeeleffect hadden van meer dan 15%, worden in 2014 maximaal afgetopt (met
uitzondering van één gemeente). Voor gemeenten met een herverdeeleffect van minder dan -15%
voor 2013 geldt dat 89% in 2014 maximaal afgetopt wordt.

4.3

Herverdeeleffect naar uitgaven per huishouden in
2012

Tabel 4.4 laat zien dat de spreiding in het herverdeeleffect afneemt als de uitgaven per
huishouden toenemen. 6 Dit komt omdat vooral kleinere gemeenten lage uitgaven per huishouden
hebben en kleinere gemeenten grotere herverdeeleffecten hebben. Een groot deel van deze
gemeenten wordt maximaal afgetopt. Zo worden 33 (73%) van de 45 gemeenten die minder dan
€ 400 per huishouden uitgeven maximaal afgetopt. Na aftopping is een groot deel van dit verschil
weggewerkt, maar het blijft zo dat gemeenten met lage uitgaven gemiddeld grotere
herverdeeleffecten hebben.
Verder toont de tabel dat de gemeenten die meer dan € 1.000 per huishouden uitgeven gemiddeld
een negatief herverdeeleffect hebben. Dit was ook bij de vorige herschatting het geval

6

Het gaat hier om het totaal aantal huishoudens, dus niet alleen huishoudens met bijstand.

HERVERDEELEFFECTEN

13

(Tempelman & Berden, 2012). De overige gemeenten hebben gemiddeld genomen een positief
herverdeeleffect.
Tabel 4.4

Spreiding in herverdeeleffect neemt af naarmate uitgaven per huishouden toenemen

Uitgaven per
huishouden 2012

N

Voor ex-ante aftopping

Na ex-ante aftopping

Absoluut
gemiddelde
herverdeeleffect

Gemiddelde
herverdeeleffect

Absoluut
gemiddelde
herverdeeleffect

Gemiddelde
herverdeeleffect

Minder dan € 250

4

31,8 %

31,8 %

7,5 %

7,5 %

€ 250 tot € 400

41

24,1 %

3,5 %

6,6 %

-0,4 %

€ 400 tot € 600

61

13,5 %

0,4 %

6,3 %

0,1 %

€ 600 tot € 800

45

11,9 %

3,7 %

6,0 %

1,5 %

€ 800 tot € 1.000

21

9,8 %

4,7 %

5,9 %

2,7 %

Meer dan € 1.000

42

7,2 %

-4,2 %

4,4 %

-2,1 %

Totaal

214

14,0 %

1,8 %

5,9 %

0,3 %

Bron:

4.4

berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

Conclusies

Het gemiddelde absolute herverdeeleffect is bij de huidige herschatting iets kleiner dan bij de
vorige herschatting (14,0% tov 14,7%). Ook het aantal gemeenten dat maximaal afgetopt wordt is
iets afgenomen (van 56% naar 50%).
Verder geeft analyse van de herverdeeleffecten hetzelfde beeld als in voorgaande jaren. Dit
betekent dat vooral bij kleinere gemeenten relatief grote herverdeeleffecten te zien zijn, zowel
positieve als negatieve. Zij worden ook vaker maximaal afgetopt. Hiernaast is een sterke
samenhang te zien tussen het herverdeeleffect in 2013 en het herverdeeleffect in 2014. Tot slot
blijkt dat de spreiding in de herverdeeleffecten groter is als gemeenten minder per huishouden
uitgeven.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

15

Literatuur
Blankers, I. Everhardt, T. & N. De Groot (2011). Onderzoek technische herschatting objectief
verdeelmodel WWB 2012, Den Haag: APE.
Tempelman, C. & C. Berden (2012). Herschatting verdeelmodel WWB en historische verdeling
nieuwe doelgroep, Amsterdam: SEO Economisch Onderzoek.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

Bijlage A

17

Actualisatie gegevens

Om de onderzoeksvragen te kunnen beantwoorden is allereerst een analysebestand gemaakt op
basis van geactualiseerde gegevens. Deze gegevens zijn geleverd door het CBS en door het
ministerie van SZW beschikbaar gesteld. Gegevens over de bestedingen van gemeenten komen
van SZW. Tabel A.1 toont de peiljaren waarop het geactualiseerde databestand is gemaakt.
Voor de actualisatie van de banengegevens naar 2011 is gebruik gemaakt van StatLine. Op
StatLine staan ook recentere gegevens over het relatief regionaal klantenpotentieel en de
inwoners stedelijk gebied. Deze cijfers kunnen niet gebruikt worden omdat de wijze waarop op
StatLine deze inwoners worden ingedeeld in klassen net iets afwijkt van de wijze van indeling
voor de maatstaven WWB.
Tabel A.1

Peiljaren geactualiseerde databestand

Verdeelmaatstaf

Peiljaar herschatting 2014

Peiljaar herschatting 2013

Lage inkomens

2007-2009

2006-2008

Eénouderhuishoudens

2010-2012

2009-2011

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen

2011

2010

Allochtonen

2010-2012

2009-2011

Laagopgeleiden

2009-2011

2008-2010

Huurwoningen

2011

2010

Relatief regionaal klantenpotentieel

2011

2010

Inwoners stedelijk gebied
Werkzame beroepsbevolking
Banen handel en horeca1
Banengroei
Banen in COROP regio

2011

2010

2009-2011

2008-2010

2011

2010

2008-2011

2007-2010

2011

2010

2007-2012

2006-2011

Bestedingen

2012

2011

Inwoners totaal en inwoners 15-64 jaar

2012

2011

Huishoudens, 15-64 jaar

2012

2011

Bevolkingsgroei

Bron:

SEO Economisch Onderzoek

1

Bij 1 COROP zijn geen gegevens beschikbaar over banen handel en horeca in 2011. In dat geval is gebruik
gemaakt van 2010.

De maatstaven zijn omgerekend naar de gemeentelijke indeling van 2013. Het gaat dan om 214
gemeenten met 25.000 of meer inwoners. Deze worden dus (deels) objectief gebudgetteerd.
Tabel A.2 toont beschrijvende statistieken van de verdeelkenmerken voor de huidige herschatting
en die van 2013.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

18

BIJLAGE A

Tabel A.2

Beschrijving verdeelkenmerken

Verdeelmaatstaf

2014

2013

Gemiddelde Min

Max

Lage inkomens 15-64 jaar (%)

21,51

11,59

Eénouderhuishoudens (%)

3,50

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen:
WIA, WAO, WAJONG en WAZ (%)

7,25

Totaal allochtonen van 15-64 jaar (%)

Gemiddelde Min

Max

34,53

21,58

11,54

1,83

7,00

3,50

1,79

7,10

3,65

12,73

7,35

4,02

12,52

16,58

3,26

51,06

16,58

3,15

50,48

Laagopgeleiden 15-64 jaar (%)

32,51

16,79

42,68

32,49

17,37

45,42

Huurwoningen (%)

39,65

18,99

73,61

39,40

18,91

74,76

Relatief regionaal klantenpotentieel (%)

76,45

3,64

246,54

78,16

4,01 246,14

Inwoners stedelijk gebied (%)

58,07

0,00

99,79

58,86

0,00

99,81

Werkzame beroepsbevolking op
COROP-niveau (%)

94,91

92,35

96,52

95,33

92,53

96,51

Banen handel en horeca in COROPregio (%)

21,27

15,48

25,28

21,22

15,43

26,53

Procentuele gemiddelde jaarlijkse
banengroei in COROP-regio (%)

0,04

-1,46

1,54

-0,32

-4,50

2,48

Banen in COROP-regio (%)

98,41

73,26

130,64

97,38

67,81 130,08

Gemiddelde jaarlijkse bevolkingsgroei
15-64 jaar (%)

-0,05

-1,66

3,34

0,08

-1,59

Aantal gemeenten
Bron:

SEO Economisch Onderzoek

214

210

33,62

4,15

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

Bijlage B

19

Herschatting

De gewichten worden geschat met behulp van een niet-lineair model. Het model ziet er als volgt
uit:
𝑢𝑖𝑡𝑔𝑎𝑣𝑒𝑛1564

�

ℎℎ1564

𝑖

= �𝑐𝑜𝑛𝑠 + 𝑎1 𝐿𝑎𝑔𝑒 𝑖𝑛𝑘𝑖 +𝑎2 𝑒𝑒𝑛𝑜𝑢𝑑𝑒𝑟ℎℎ𝑖 +𝑎3 𝐴𝑂𝑖 + 𝑎4 𝐴𝑙𝑙𝑜𝑐ℎ𝑡𝑜𝑛𝑒𝑛𝑖 + ⋯ + 𝜖𝑖

Vervolgens wordt deze vergelijking vermenigvuldigd met de wortel van het aantal huishoudens.
Dit resulteert in:
𝑢𝑖𝑡𝑔𝑎𝑣𝑒𝑛1564

�

ℎℎ1564

𝑖

√ℎℎ1564 + 𝜖𝑖

∗ √ℎℎ1564𝑖 =�𝑐𝑜𝑛𝑠 + 𝑎1 𝐿𝑎𝑔𝑒 𝑖𝑛𝑘𝑖 +𝑎2 𝑒𝑒𝑛𝑜𝑢𝑑𝑒𝑟ℎℎ𝑖 +𝑎3 𝐴𝑂𝑖 + 𝑎4 𝐴𝑙𝑙𝑜𝑐ℎ𝑡𝑜𝑛𝑒𝑛𝑖 + ⋯ ∗

wat gelijk is aan:

�𝑈𝑖𝑡𝑔𝑎𝑣𝑒𝑛1564𝑖 =

�𝑐𝑜𝑛𝑠 ∗ ℎℎ1564𝑖 + 𝑎1 𝐿𝑎𝑔𝑒 𝑖𝑛𝑘𝑖 ℎℎ1564𝑖 +𝑎2 𝑒𝑒𝑛𝑜𝑢𝑑𝑒𝑟ℎℎ𝑖 ℎℎ1564𝑖 +𝑎3 𝐴𝑂𝑖 ℎℎ1564𝑖 + ⋯ + 𝜖𝑖

De gewichten worden berekend door de som van de kwadratische afstanden te minimaliseren.
Dit betekent dat die gewichten gekozen worden waarbij ∑ 𝜖𝑖2 minimaal is. Omdat het een nietlineair model betreft kan dit niet zomaar uitgerekend worden, maar moet gebruik worden
gemaakt van een iteratief algoritme. De gewichten van het voorgaande jaar fungeren hierbij als
startwaarden.
Tabel B.1 toont de gewichten van de herschatting 2014 (en 2013) voor herschaling.
Tabel B.1

Niet geschaalde gewichten herschatting 2014 en 2013

Verdeelmaatstaf

Herschatting Herschatting
2014
2013

Lage inkomens 15-64 jaar (in % van hh van 15-64 jaar met inkomen)

35,902**

30,683**

Eénouderhuishoudens (in % van hh van 15-44 jaar)

97,509**

87,831**

Arbeidsongeschiktheidsuitkeringen: WIA, WAO, WAJONG en WAZ ( in % van
inwoners van 15-64 jaar)

-25,642**

-25,425**

Totaal allochtonen van 15-64 jaar ( in % van inwoners van 15-64 jaar)

2,063

3,724**

Laagopgeleiden 15-64 jaar ( in % van inwoners van 15-64 jaar)

5,959**

7,297**

Huurwoningen (in % van het totaal aantal woningen)

4,612**

5,174**

Relatief regionaal klantenpotentieel (regionaal klantenpotentieel in % van het
inwoners van 15-64 jaar)

1,967**

1,709**

Inwoners stedelijk gebied (aantal inwoners in gebied met meer dan 1.000
omgevingsadressen per vierkante kilometer, in % van het inwoners van 15-64 jaar)

-2,142**

-1,812**

Werkzame beroepsbevolking (in % van totale beroepsbevolking) op COROP-niveau

-51,606**

-61,820**

Banen handel en horeca in COROP-regio (in % van totaal aantal banen in COROP)

-17,168**

-21,822**

Procentuele gemiddelde jaarlijkse banengroei in COROP-regio

-28,420*

-3,222

Aantal banen in COROP-regio (in % van de beroepsbevolking in COROP-regio)

-1,775**

-2,561**

Gemiddelde jaarlijkse bevolkingsgroei 15-64 jaar

-22,603*

-23,783**

4760,328**

5957,594**

Vaste voet per huishouden van 15-64 jaar
Aantal gemeenten
Bron:

214

210

Berekening SEO Economisch Onderzoek op gegevens van SZW/CBS.

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK

20

BIJLAGE B

De gewichten in Tabel B.1 worden proportioneel herschaald zodat de totale voorspelde
budgetten voor 2014 optellen tot de totale werkelijke uitgaven in 2012. De voorspelde budgetten
zijn hierbij als volgt berekend:
𝑣𝑜𝑜𝑟𝑠𝑝𝑒𝑙𝑑 𝑏𝑢𝑑𝑔𝑒𝑡 𝑝𝑒𝑟 ℎℎ 𝑖 = 𝑣𝑎𝑠𝑡𝑒 𝑣𝑜𝑒𝑡 + 𝑎1 𝐿𝑎𝑔𝑒 𝑖𝑛𝑘𝑖 +𝑎2 𝑒𝑒𝑛𝑜𝑢𝑑𝑒𝑟ℎℎ𝑖 +𝑎3 𝐴𝑂𝑖 + ⋯

De gewichten na herschaling zijn de uiteindelijke gewichten, deze staan vermeld in de hoofdtekst.
De R-kwadraat is berekend door de uitgaven per huishouden te verklaren uit de voorspelde
budgetten en een constante. De voorspelde budgetten zijn berekend op basis van de gewichten
voor herschaling. Het model dat gebruikt is, is een OLS waarbij gewogen is met het aantal
huishoudens van 15-64 jaar.

HERSCHATTING VERDEELMODEL WWB 2014

Bijlage C

21

Herverdeeleffecten

Het herverdeeleffect is het verschil tussen het objectieve budget voor 2014 en de uitgaven in
2012, uitgedrukt als percentage van de uitgaven.

Herverdeeleffect naar grootteklasse
Figuur C.1 en Figuur C.2 tonen de herverdeeleffecten voor 2014 uitgesplitst naar grootteklasse.
De grotere herverdeeleffecten, zowel positief als negatief, vinden plaats bij de kleine gemeenten.
Deze worden dan ook vaker maximaal afgetopt.
Figuur C.1

Herverdeeleffecten voor aftopping naar grootteklasse

100%
80%

Herverdeeleffect 2014

60%

meer dan 15%

40%

van 2,5% tot 7,5%

20%

van -7,5% tot -2,5%

0%

minder dan -15%

van 7,5% tot 15%
van -2,5% tot 2,5%
van -15% tot -7,5%

25 tot 30 30 tot 40 40 tot 60 60 tot 100 tot meer Totaal
100
150 dan 150
aantal inwoners (x 1.000)
Bron:

Berekening SEO Economisch Onderzoek

Figuur C.2

Herverdeeleffecten na aftopping naar grootteklasse

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

Herverdeeleffect 2014
precies 7,5%
van 2,5% tot 7,5%
van -2,5% tot 2,5%
van -7,5% tot -2,5%
precies -7,5%

25 tot 30 30 tot 40 40 tot 60 60 tot 100 tot meer Totaal
100
150 dan 150
aantal inwoner (x 1.000)
Bron:

Berekening SEO Economisch Onderzoek

SEO ECONOMISCH ONDERZOEK