Verdeelmodel Participatiewet Buigen of barsten? VNG

Transcriptie

1 Verdeelmodel Participatiewet Buigen of barsten? VNG

2 Inhoud Gemeenten en verdeelmodellen Kansberekening als principe Model 2015 en 2016 Aanpassingen model 2017 Uitkomsten 2017

3 Sociaal domein is breder dan 3D alleen Nieuwe taken sinds 2015 ( 3D ): jeugdhulp, nieuwe doelgroepen participatie, nieuwe Wmo-taken Klassieke Wmo: huishoudelijke hulp (sinds 2007) met voormalige Wvg Crisisopvang, OGGz, verslavingszorg, maatschappelijke opvang, opvang bij geweld in afhankelijkheidsrelaties (vrouwenopvang) Klassieke welzijns- en sociale taken (minimabeleid, jeugdgezondheidszorg, etc.) Bestaande instrumenten participatie (bijstandsuitkeringen, WSW, loonkostensubsidies)

4 Een cafetaria aan geldstromen Geldstroom Type uitkering Dat wil zeggen: Omvang (2016) Gemeentefonds Sociaal Domein ( 3D ),zónder Beschermd Wonen }Integratie-uitkeringen Gaat naar Algemene Uitkering als kosten uitgekristalliseerd zijn. 8,4 mrd Beschermd Wonen } (N.B. Beschermd Wonen) 1,4 mrd Wmo (hulp bij huishouden) } Maatschappelijke opvang }Decentralisatie-uitkering Geen termijn overgang naar Alg. Uitkering. Alleen centrumgemeenten. 1,1 mrd 385 mln Vrouwenopvang } 112 mln Klassieke welzijnstaken Algemene uitkering N.v.t. *) Budget Participatiewet Budget Participatiewet Specifieke uitkering Geoormerkt, maar... 5,6 mrd *) Hele AU: 15,5 mrd. Clusters W&I, Jeugd en Maatschappelijke Ondersteuning: 5,6 mrd

5 en vele wijzen van indexering Nieuwe taken Sociaal Domein ( 3D ): omvang bepaald door vakministeries (tot 2018?) Wmo-Huishoudelijke Hulp: indexering m.b.v. schattingsmodel SCP Maatschappelijke en Vrouwenopvang: omvang vastgesteld door vakministeries Beschermd Wonen: idem. Klassieke welzijnstaken: via indexering algemene uitkering ( trap op, trap af ) Budget Participatiewet: indexering m.b.v. model CPB en realisatie T-1

6 Zoveel modellen, zoveel recepten Jeugd: kans op zorgvraag ( Q ) en verschillen in kosten ( P ) Voorspelling risicofactoren voor kans op beroep op jeugdhulp (niet: kosten) Op basis hiervan: verschillenanalyse om historische kosten per gemeente te verklaren afslag voor zelfoplossend vermogen (gemiddeld inkomen in gemeente) Participatiebudget: modelleert kosten ( PxQ ) Gemiddeld bedrag per inwoner + opslag o.g.v. arbeidsmarkt- en opleidingskenmerken Afbouw WSW: uitstroommodel. Op kosten gemodelleerd Wmo-nieuwe taken (excl. Beschermd Wonen): voorspelling aantal indicaties ( Q ) Modellering van het aantal indicaties (dus niet: kosten) Kostprijzen: landelijk gelijk getrokken (o.b.v. zorgzwaarte en tarieven NZa) Participatiewet (BUIG): multiniveau-analyse Kans dat huishouden in bijstand komt, o.g.v. kenmerken meerdere niveaus. Belangrijk: verdeelt ogv kenmerken huishoudens, niet kenmerken gemeenten.

7 Ontwikkeling verdeling BUIG Tot 2004: declaratiestelsel met 10% eigen risico. Nadeel: resultaat inspanning bestandsreductie door gemeenten ging voor 90% naar Rijk.( declaratie met 25% eigen risico) : objectief verdeelmodel ogv kenmerken gemeenten. Tekort moeten gemeenten zelf aanvullen, overschotten mogen ze houden. Vanaf 2015: objectief verdeelmodel ogv bijstandskansen huishoudens.

8 Beoordelingskader Prikkelwerking Rechtvaardigheid Betrouwbaarheid Voorspelbaarheid Uitlegbaarheid Financiële beheersbaarheid Praktische uitvoerbaarheid

9

10

11

12

13 Maar hoe bereken je de kans? Welke factoren(kenmerken) neem je mee? Ontwikkeling van een set kenmerken

14 In model opgenomen factoren 2015 Huishoudenskenmerken Huishoudtype Alleenstaande Eenoudergezin met een vrouw aan het hoofd Eenoudergezin met een man aan het hoofd Paar zonder kinderen Paar met kinderen Leeftijd Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van jaar Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van jaar Woning Wonend in een koopwoning Herkomst Hebben van een niet-westerse achtergrond Opleiding Aanwezigheid van een persoon met hoogst voltooide opleiding max. MBO-2 Aanwezigheid van een persoon met hoogst voltooide opleiding min. HBO Arbeidsbeperking Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsbeperking AO-uitkering Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsongeschiktheidsuitkering Omgevingskenmerken Gemiddelde WOZ-waarde (buurt) Leefbaarheid in de buurt (buurt; score leefbaarheid matig positief of lager) Arbeidsmarktkansen voor hoogopgeleiden (met correcties voor grensoverschrijdende pendel) Netto arbeidsparticipatie (COROP)

15 Kritiek Op de gebruikte data en de verwerkingswijze Op de kenmerken

16 Nieuw in 2016 Huishoudensniveau - Historisch budget voor instellingsbewoners en dak- en thuislozen - Uitsplitsen huur in sociale huur en overige huur Omgevingsniveau - bevolkingsgroei (gemeente) - aandeel WW-ers (gemeente) - weglaten slechte leefbaarheid (wijk) - weglaten netto arbeidsparticipatie

17 Model 2016 Huishoudenskenmerken Eenoudergezin met een vrouw aan het hoofd Eenoudergezin met een man aan het hoofd Paar zonder kinderen Paar met kinderen Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van jaar Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van 55 jaar-aow Wonend in een sociale huurwoning Wonend in een koopwoning Hebben van een niet-westerse achtergrond Aanwezigheid van een persoon met als hoogst voltooide opleiding maximaal MBO-2 Aanwezigheid van een persoon met als hoogst voltooide opleiding minimaal HBO Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsbeperking Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsongeschiktheidsuitkering Omgevingskenmerken Gemiddelde WOZ-waarde (logaritmisch, buurt) Aandeel WW-ontvangers in de gemeente Bevolkingsgroei in de gemeente Arbeidsmarktkansen hoogopgeleiden (met correcties voor grensoverschrijdende pendel)

18 Kritiek Neem Groningen, voor 3 kenmerken had men een voordeel(dak- en thuislozen, aantal sociale huurwoningen, bevolkingsgroei) en 1 nadeel(aandeel WW-ers), toch werd Groningen van voordeel een nadeel gemeente.

19 Aanpassing model 2017 Model 2016 Gebaseerd op steekproefgegevens en algoritme Doelpopulatie: huishoudens jaar Model 2017 Gebaseerd op Integrale data Doelpopulatie: 18 AOWleeftijd

20 Model huishoudkenmerken Kenmerken model 2016 Kenmerken model 2017 Huishoudkenmerken Eenouder-moeder Eenouder-vader Paar zonder kinderen Paar met kinderen Eenouder-moeder naar leeftijd jongste kind Eenouder-vader naar leeftijd jongste kind Paar zonder kinderen Paar naar leeftijd jongste kind Instellingsbewoner, overig huishouden, thuiswonend meerderjarig kind 15 tot 25-jarige in hh Verdere opsplitsing naar leeftijdsgroepen 55- tot 65-jarige in hh Koopwoning - Sociale huurwoning (huurwoning met huurtoeslag) Niet-westerse allochtoon in hh Laagopgeleide in hh Hoogopgeleide in hh AO-uitkering in hh Arbeidsbeperkte in hh Corporatiewoning (BAG) Opsplitsing (niet-)westerse allochtonen naar herkomst HCI laag HCI midden/hoog AO-uitkering 15%-80%/80%-100%, WW-uitkering Zorgkosten, medicijngebruik Vermogen en overwaarde

21 Model 2017 regionale kenmerken Kenmerken model 2016 Kenmerken model 2017 Regionale kenmerken Woningwaarde buurt Arbeidsmarktkansen hoogopgeleiden gemeente WW-percentage gemeente (tov potentiele bbv) Bevolkingsgroei gemeente Overlast en onveiligheid in buurt Beschikbaarheid van werk in gemeente WW-percentage gemeente (tov bbv) Regionaal klantenpotentieel Werken onder niveau in gemeente Aandeel laagstopgeleiden in gemeente Aandeel studenten (hbo/wo) in gemeente Aandeel van de bbv in een buurt met veel NWWers

22 Voorbeeld fijnmazigheid 1 Huishoudenskenmerken Alleenstaande Eenoudergezin met een vrouw aan het hoofd Eenoudergezin met een man aan het hoofd Paar zonder kinderen Paar met kinderen Aanbodkant Alleenstaande Eenouder moeder naar leeftijd jongste kind Eenouder vader naar leeftijd jongste kind Paar zonder kinderen Paar naar leeftijd jongste kind Leeftijd categorieën jongste kind: < 5, 5-12, 12-18, 18+

23 Voorbeeld fijnmazigheid 2 Huishoudenskenmerken Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van jaar Aanwezigheid van een persoon in de leeftijd van 55 jaar-aow Aanbodkant Leeftijd 17 tot 20 jaar Leeftijd 20 tot 25 jaar 25 tot 30 jarige 30 tot 40 jarige 40 tot 50 jarige 50 tot AOW-leeftijd

24 Voorbeeld fijnmazigheid 3 Huishoudenskenmerken Hebben van een nietwesterse achtergrond Aanbodkant Westers Herkomst Joegoslavië Overig Niet-westers Herkomst Marokko Herkomst Turkije Herkomst Suriname Herkomst NL Antillen Herkomst Afrika Herkomst Afghanistan Herkomst Irak Herkomst Syrië Overig

25 Voorbeeld fijnmazigheid 4 Huishoudenskenmerken Aanwezigheid van een persoon met een arbeidsbeperking Aanbodkant Zorgkosten: < 500, , , , en > Gebruik: 1stelijn psycholoog en GGZ Medicijnen: adhd, verslaving, depressie, psychose/bipolaire stoornis Medicijngebruik: < 4 hoofdgrpn, 4 of 5, 6 of 7 en 8 of meer hoofdgrpn

26 Afgewezen kenmerken Leerlingen speciaal onderwijs -> nu niet, volgend jaar weer toetsen Stedelijkheid -> geen theoretische basis

27 Afgewezen kenmerken Woning met lage huurprijs -> gegevens ontbreken Beroepsbevolking in een buurt met veel uitkeringen -> BB in een buurt met veel NWWers is betere verklaring Sinti en Roma -> geen verklaringskracht

28 Eerst afgewezen, toch opgenomen Regionaal klantenpotentieel > zorgt ervoor dat budgetten en uitgaven dichter bij elkaar komen(minder herverdeeleffecten); > In eerste instantie niet opgenomen omdat: A. theoretische fundering ontbreekt en B. mogelijk elementen van beleid oppakt.

29 Analyse: herverdeeleffecten Voorspeld budget per gemeente: Voorspelde kans op bijstand per huishouden * Normbedrag voor ieder huishouden Aggregeren per gemeente (indeling 2014) Herverdeeleffect: Voorspelde budgetaandeel (model 2017) t.o.v. historische uitgavenaandeel 2014 %-verandering in aandeel voor iedere gemeente Herverdeeleffecten 2016 ook ten opzichte van historische uitgaven 2014

30 Gemiddelde absolute herverdeeleffecten Gebudgetteerde gemeenten, n=317 Model 2016 Voorstel model 2017 gem # neg # pos gem # neg # pos Gemeentegrootte inwoners (n = 102) inwoners (n = 141) inwoners (n = 44) inwoners (n = 26) >= inwoners (n = 4) 20, , , , , , , , , ,1 4 0 Totaal Gewogen gemiddelde 16, , , ,

31 Plausibiliteitsanalyse Weinig patronen zichtbaar. Alleen effecten bij: Gemeentegrootte (wet van de grote aantallen) Aandeel huurwoningen, maar: Onverwachte richting Corporatiewoning zit op huishoudniveau in model, huurwoning op gemeenteniveau getoetst geen extra verklaringskracht. Afwijking tussen fractie bijstand en kans bijstand, maar: Onverwachte richting Reistijd tot de grens: Gemeenten bij de grens iets negatievere afwijkingen

32 Overleg VNG -SZW 1. Factor centrumgemeente opnemen in het model voor het jaar Overgenomen 2. Het huidige overgangsregime met één jaar te verlengen en dus in 2017 nog 50% historisch te verdelen. Niet overgenomen 3. Een onderzoek naar uitschieters. Overgenomen 4. Informatie beschikbaar maken voor gemeenten. Overgenomen 5. Eigen risico 5%. deels overgenomen 6. Bijdrage Rijk aan kosten vangnet. Niet overgenomen

33 In formules

34 Verliezers in 2017 tov 2016 Gemeente In euro s Rotterdam Almere 's-gravenhage Zoetermeer Schiedam Gemeente In % Diemen -21,0% Schiermonnikoog -14,3% Oudewater -11,6% Zoetermeer -11,1% Voerendaal -10,9%

35 Winnaars Amsterdam Eindhoven Utrecht 's-hertogenbosch Maastricht Rozendaal 54,8% Ameland 29,3% Landerd 28,1% Korendijk 27,3% Opmeer 26,9%

36 Stel uitgaven 2015 zijn 2017 Gemeente In euro s Rotterdam 's-gravenhage Utrecht Amsterdam Leeuwarden Gemeente In euro s Eindhoven Maastricht Amstelveen Assen Roosendaal

37

38 Tabel 1: Extracomptabel overzicht Macrobudget P-wet (x 1 mln.) Algemene bijstand en loonkostensubsidie 5.337* IOAW IOAZ Macrobudget Participatiewet Intertemporele tegemoetkoming Totaal

39 Tabel 2: Ontwikkeling van het Macrobudget P-wet 2016 (x 1 mln.) bedrag percentage Voorlopig Macrobudget P-wet (sept. 2015) Nader voorlopig Macrobudget P-wet (april 2016) Definitief Macrobudget P-wet (sept. 2016) 5.618,20 100,00% 5.655,80 100,70% 5.691,60 101,30%

40 Afspraken VNG-SZW verdeelmodel Factor regionaal klantenpotentieel (als maatstaf voor centrumfunctie) eenmalig (2017) toegevoegd aan model. Voor model 2018 gezocht naar betere benadering voor stapelings- en interactie-effecten die zich voordoen in centrumgemeenten. Overgangsregime 2017 afgebouwd naar 25% obv historische uitgaven. SZW start (kwalitatief) onderzoek naar uitschieters model. Onderzoek wordt ter plaatse uitgevoerd onder gemeenten waar afwijking tussen uitgaven en budget het meest extreem is, zowel positief als negatief. SZW zal waar mogelijk de informatie die het gebruik van integrale data biedt, beschikbaar maken voor gemeenten. Dit kan gemeenten faciliteren bij het sturen op hun uitgaven.

41 Afspraken VNG-SZW Vangnet De eigenrisicodrempel vangnet tijdelijk (2017/2018) verlaagd van 7,5% naar 5% met behoud van de getrapte vergoeding tot 12,5%. Voor het tekort tussen de 5% en de 12,5% wordt de helft vergoed. Eigen risico vanaf 2019 komt wel te liggen op 7,5% met een getrapte vergoeding tot 12,5%. Vangnet gefinancierd uit macrobudget. Hiervoor worden vanuit de Rijksbegroting geen extra middelen ter beschikking gesteld.

42 Afspraken VNG-SZW Statushouders In de verdeling voor 2017 zal expliciet rekening worden gehouden met de in 2016 gehuisveste vergunninghouders. Deel budget uit het macrobudget wordt gereserveerd en verdeeld op basis van de realisaties in de periode januari tot en met juli Vergunninghouders die in de periode augustus tot en met december 2016 worden gehuisvest zijn er wel middelen in het macrobudget, maar wordt dit verdeeld op basis van de reguliere verdeelsystematiek