Participatiewijzer Enschede

Transcriptie

1 Gerard Marlet, Roderik Ponds Clemens van Woerkens, Rutger Zwart Participatiewijzer Enschede 19 oktober 2015

2 Atlas voor gemeenten Postbus GP UTRECHT T F E [email protected] I Atlas voor gemeenten, Utrecht, september 2015 Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen, of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

3 Participatiewijzer Enschede De participatiegraad in Enschede in kaart gebracht, verklaard en vergeleken

4

5 Inhoud Samenvatting en conclusies 7 1 De participatiegraad 11 2 Participatie, non-participatie en klantenkring 25 3 Mensen die werken 34 4 De vraagkant van de arbeidsmarkt Economie Banen Verdringing Regionale mismatch? 64 5 Trends en prognoses 69 6 De aanbodkant van de arbeidsmarkt 80 7 Armoede en armoedebeleid Gemeentelijk armoedebeleid Armoedebeleid en participatie 94 Bijlage: indicatoren 101 5

6 6

7 Samenvatting en conclusies 1. De netto participatiegraad is in Enschede de laagste van de vijftig grootste gemeenten van Nederland, en ook lager dan in andere steden in de grensregio. Die participatiegraad ligt in Enschede bovendien onder het niveau van tien jaar geleden; op 1 januari 2004 werkte bijna 56,9% van alle jarigen in Enschede. Op 1 januari 2014 was dat nog maar zo n 56,4%. 2. Een relatief groot deel daarvan (1,6% van alle jarigen) werkt met (financiële) steun van de overheid (WSW en andere vormen van gesubsidieerde arbeid). Sinds de invoering van de Participatiewet op 1 januari 2015 is de gemeente financieel verantwoordelijk voor deze groep geworden. Kerncijfers voor Enschede Enschede 2004 Enschede 2014 Nederland 2014 Bruto participatiegraad 61,6% 62,2% 72,1% Netto participatiegraad 56,9% 56,4% 67,2% Werkloosheid 4,7% 5,8% 4,9% 3. Enschede kampt al langere tijd met een lage participatiegraad. In het voormalige WWB-verdeelmodel werd onvoldoende rekening gehouden met de structurele problemen die aan deze lage participatiegraad ten grondslag liggen. Enschede werd op die manier jaarlijks financieel benadeeld, waardoor er onvoldoende geld was om de structurele problemen goed aan te pakken. 4. De lage participatiegraad in Enschede is deels te verklaren door de aanwezigheid van een relatief grote groep mensen die niet kunnen (arbeidsongeschikten) of willen (zoals studenten) werken onder de jarigen in de stad. 5. Daarnaast zijn factoren aan de aanbodkant van de arbeidsmarkt van belang. Enschede heeft door het industriële verleden 7

8 relatief veel laagopgeleiden zonder startkwalificatie, en mensen van Turkse afkomst, onder de beroepsbevolking. Opvallend is ook dat er in Enschede relatief veel mensen wonen met (psychische) gezondheidsproblemen, en mensen met een indicatie in het kader van de AWBZ. Ook de relatief grote omvang van die groep biedt een verklaring voor de relatief lage participatiegraad in Enschede. 6. Bovendien heeft Enschede door de centrumfunctie voor maatschappelijke opvang, de grote voorraad sociale huurwoningen en de relatief lage huizenprijzen een grote aantrekkingskracht op mensen die minder kans maken op de arbeidsmarkt. Ook dat zorgt voor een lagere participatiegraad. 7. De hoogte van de uitgaven aan armoedebeleid blijkt geen significante verklaring te bieden voor de lage participatiegraad in Enschede. Het ontbreken van het verstorende effect van een dergelijke armoedeval kan wellicht verklaard worden door het feit dat het hier meestal om een groep gaat die ook mét een financiële prikkel weinig kans maakt op werk. 8. Voor de in Enschede woonachtige beroepsbevolking zijn er minder banen binnen acceptabele reistijd te bereiken dan gemiddeld in Nederland. Maar aan die vraagkant van de arbeidsmarkt doet zich in Enschede een bijzondere situatie voor; in relatie tot de omvang van de beroepsbevolking is er relatief veel werk, met name voor laagopgeleiden. En dat terwijl juist onder die laagopgeleiden de netto participatiegraad heel laag, en de werkloosheid hoog, is. 9. Dat komt door ruimtelijke mismatch en verdringing. Allereerst zijn er meer mensen uit de regio die de banen in de stad Enschede innemen dan omgekeerd. Dat verkleint de kansen voor de laagopgeleiden in Enschede zelf. Daarnaast is er sprake van verdringing tussen verschillende bevolkingsgroepen. Er werken in Enschede relatief veel middelbaar en hoogopgeleiden in beroepen die ook geschikt zouden zijn voor laagopgeleiden. 8

9 10. Als passend werk verder weg beter bereikbaar zou worden gemaakt, zou dat voor hen een beter passende baan opleveren én de kans op werk voor de laagopgeleiden in de stad aanzienlijk vergroten. Te denken valt daarbij aan het beter bereikbaar maken van de grotere concentraties werkgelegenheid binnen een uur reistijd van Enschede, zoals de banen in de regio s Deventer/Apeldoorn en Arnhem. Maar vooral ook over de grens is winst te boeken, al is er voor het opheffen van grensbarrières op de arbeidsmarkt wel een lange adem nodig. 11. Als er meer banen binnen acceptabele reistijd te bereiken zouden zijn, zal dat al snel een groot effect hebben op de arbeidsparticipatie in de stad. Uit het onderzoek blijkt namelijk dat ondanks het feit dat er ook relatief veel mensen in de eigen stad werken de overige inwoners van Enschede juist bereid zijn om relatief ver en lang te reizen voor passend werk. 12. De kansen voor beleid liggen zowel aan de vraag- als aanbodkant van de arbeidsmarkt. Aan de aanbodkant zou ervoor kunnen worden gezorgd dat laagopgeleiden beter kunnen concurreren om de banen, door hun kwaliteit te vergroten (onderwijs) of hun loonkosten te verlagen. Aan de vraagkant zou kunnen worden gezorgd voor meer werk voor de middelbaar en hoogopgeleiden in en om de stad, zodat die niet gedwongen worden om onder hun niveau te werken. En tot slot is het voor de participatie in de stad van belang dat de studenten geen mensen verdringen aan de onderkant van de arbeidsmarkt. 13. Voor de langere termijn is het daarnaast van belang dat Enschede er beter in gaat slagen om studenten na hun studie aan zich te binden. Een grote voorraad human capital in de stad is namelijk van groot belang voor de lokale economie en werkgelegenheid. 14. Bovendien kan met het vergroten van de aantrekkingskracht van de stad een halt worden toegeroepen aan de krimpende beroepsbevolking waar de stad mee te maken heeft. Op korte termijn leidt die krimpende beroepsbevolking weliswaar tot meer kans op werk voor de achterblijvers. Maar op de langere termijn tast een krimpende beroepsbevolking de lokale en regionale 9

10 economie, en zo ook de werkgelegenheid, aan. Daardoor zal de beschikbaarheid van, en kans op, werk in Enschede juist verder onder druk komen te staan. 10

11 1 De participatiegraad Gemeenten streven er over het algemeen naar om de participatiegraad onder de bevolking te vergroten. Vanuit economisch belang: hoe meer mensen werken, des te beter voor de economie. Vanuit sociaal belang: werk is de beste weg uit armoede en bevordert de leefbaarheid. Maar vooral ook vanuit financieel belang: als meer mensen werken, dalen de uitkeringslasten van de gemeente. Dat laatste wordt steeds belangrijker nu met de invoering van de Participatiewet per 1 januari 2015 gemeenten financieel verantwoordelijk zijn geworden voor het inkomen van een veel groter deel van de bevolking in de gemeente. Niet alleen de mensen met een bijstandsuitkering (WWB) of gesubsidieerde arbeid behoren voortaan tot de klantenkring van gemeenten, maar ook de mensen die in sociale werkplaatsen werken (WSW) en een deel van de mensen in de Wajong. De omvang van die groepen verschilt sterk tussen gemeenten. De ene gemeente staat dan ook voor een veel grotere opgave dan de andere. Dat komt enerzijds omdat er in de ene gemeente meer kans op werk is dan in de andere. Maar ook omdat de samenstelling van de beroepsbevolking tussen gemeenten enorm verschilt. In dit rapport wordt geprobeerd om de participatiegraad in, en de klantenkring van, de gemeente Enschede gedetailleerd in kaart te brengen. Bovendien worden verschillen met andere gemeenten blootgelegd en verklaard. Het totaal aan gegevens moet aanknopingspunten bieden voor effectief arbeidsmarktbeleid. Dit alles begint bij een heldere en logische indeling van de beroepsbevolking, de participanten en de non-participanten in gemeenten, en de klantenkring van gemeenten. In tabel 1.1 en box 1.1 is de gehanteerde indeling weergegeven. 11

12 Tabel 1.1 De samenstelling van de potentiële beroepsbevolking 1 Bruto participatie Netto participatie Klantenkring gemeente Overig Overig Niet willen en/of niet kunnen werken Studerend Arbeidsongeschikt Studerend WAO/WIA Wajong Potentiële beroepsbevolking (15-64 jarigen) Beroepsbevolking Werkloos Zonder uitkering WW WWB WSW Werkend Gesubsidieerd Zonder steun 1 Inmiddels heeft het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) de definities voor (werkzame) beroepsbevolking en werkloosheid aangepast. Vanaf 2015 sluit het CBS daarvoor aan bij de definitie van de International Labour Organisation (ILO). Volgens de ILO-definitie wordt iedereen die voor minstens één uur per week betaald werk heeft, tot de werkzame beroepsbevolking gerekend. Scholieren en studenten met een bijbaantje horen volgens deze definitie bijvoorbeeld ook tot de werkzame beroepsbevolking. De oude definitie van de beroepsbevolking omvatte alleen mensen die substantieel werk hebben of willen hebben. De grens voor substantieel was daarbij op 12 uur per week gesteld. Bovendien tellen bij de internationale definitie (ILO) ook de jarigen mee, terwijl in de oude ( nationale ) definitie alleen mensen tot en met 64 jaar tot de (potentiële) beroepsbevolking behoren. Omdat het in dit onderzoek gaat om de situatie op de arbeidsmarkt tot het jaar 2014, en voor dit onderzoek vergelijkbaarheid tussen gemeenten door de tijd van groot belang is, is nog gerekend met de oude definities. Als het onderzoek wordt geactualiseerd, zullen daarin ook de nieuwe definities worden gehanteerd. 12

13 Box 1.1 De samenstelling van de potentiële beroepsbevolking De potentiële beroepsbevolking in een gemeente bestaat uit alle bewoners die tussen de 15 en 64 jaar 2 zijn. Die groep kan verder worden onderverdeeld in drie hoofdgroepen: I. Mensen die niet kunnen werken. Dat zijn mensen die arbeidsongeschikt zijn, en een uitkering hebben (WAO, WIA, Wajong). II. III. Mensen die niet willen werken. Dit kunnen scholieren en studenten zijn, maar ook renteniers of mensen die er om andere redenen vrijwillig voor kiezen om niet te werken. Mensen die (meer dan 12 uur per week 3 ) willen werken. Dat is de feitelijke beroepsbevolking (gedeeld door de potentiële beroepsbevolking levert dit de bruto participatiegraad op). De feitelijke beroepsbevolking in een gemeente is weer onder te verdelen in twee subgroepen: III.1 III.2 Mensen die werkloos zijn. Dat zijn mensen die niet werken, maar wel (meer dan 12 uur per week) willen werken. Mensen die werken (gedeeld door de potentiële beroepsbevolking levert dit de netto participatiegraad op). De groep werklozen (III.1) kan weer worden onderverdeeld in drie subgroepen: III.1.a III.1.b III.1.c Werklozen zonder uitkering. Dat zijn de zogenoemde nuggers. Werklozen met uitkering van het Rijk. Dat zijn de mensen met een uitkering in het kader van de WW. Werklozen met een uitkering van de gemeente. Dat zijn de mensen met een uitkering in het kader van de WWB. De groep werkenden (III.2) kan worden onderverdeeld in twee subgroepen: III.2.a III.2.b Mensen die werken met steun van de overheid, in het kader van de WSW, via een of andere vorm van gesubsidieerde arbeid of met loonkostensubsidie. Mensen die werken zonder steun van de overheid. De klantenkring van gemeenten bestaat na de invoering van de Participatiewet uit de groepen III.1.c, III.2.a en een deel van I. 2 Conform de definitie die het CBS tot en met 2014 hanteerde, zie voetnoot 1. 3 Conform de definitie die het CBS tot en met 2014 hanteerde, zie voetnoot 1. 13

14 Figuur 1.1 laat de ontwikkeling van de totale beroepsbevolking in Enschede zien, vergeleken met de ontwikkeling van de omvang van de totale beroepsbevolking in de vijftig grootste gemeenten van Nederland (G50). Dat levert een opvallend beeld op. Tot 2009 neemt het aantal mensen in Enschede dat kan en wil werken toe, meer dan in de G50. Maar daarna neemt dat aantal weer fors af. In 2014 lag de beroepsbevolking van Enschede (die op 1 januari 2014 uit potentiële werknemers bestond) alweer bijna op het niveau van 2004, terwijl de omvang van de beroepsbevolking gemiddeld genomen in de G50 alsmaar groter wordt. De voornaamste reden daarvoor is de vergrijzende bevolking in Enschede. In 2011 werden ineens veel babyboomers 65 jaar, waarna ze niet meer tot de potentiële beroepsbevolking (alle jarigen) behoorden (zie figuur 1.2). Dat verklaart dus voor een deel ook de afname van de beroepsbevolking in figuur 1.1. Maar alleen de afname vanaf 2011, niet die vanaf Die afname is te verklaren door een afname van de bruto participatiegraad. Want onder de overgebleven jarigen in Enschede neemt het aantal mensen dat kan en wil werken sinds 2009 af (zie figuur 1.3). Omgekeerd betekent dat dat de groep die niet kan en/of wil werken in Enschede sinds 2009 is toegenomen. Die groep bestaat uit studenten, arbeidsongeschikten en een groep overig ; mensen die wel kunnen maar niet willen werken, zoals renteniers of mensen die er om een andere reden vrijwillig voor kiezen om niet te werken (zie tabel 1.1 en box 1.1). Dat laatste hoeft overigens niet uit weelde te zijn, maar kan ook komen omdat mensen zich vanwege de economische recessie die ook in 2009 begon hebben afgekeerd van de arbeidsmarkt, bijvoorbeeld omdat ze gedesillusioneerd zijn en zichzelf weinig kansen op de arbeidsmarkt meer toedichten. Het blijkt dat vooral die groep met overige mensen (dus geen studenten of arbeidsongeschikten) die niet kunnen en/of willen werken sinds 2009 in Enschede is toegenomen. Vooral die toename heeft gezorgd voor de afname van de bruto participatiegraad sinds 2009 (zie figuur 1.6). Ook het aantal studenten is toegenomen (figuur 1.5), maar die ontwikkeling volgt de gemiddelde trend. Het aantal arbeidsongeschikten is in Enschede de laatste jaren juist meer dan gemiddeld afgenomen (figuur 1.4). 14

15 Figuur 1.1 Ontwikkeling van de beroepsbevolking in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal mensen dat kan en wil werken (index, 2004 =100) G (39) : potentiële werknemers Het rangnummer toont de positie van Enschede ten opzichte van de 50 grootste gemeenten van Nederland (G50). Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 1.2 Ontwikkeling van de potentiële beroepsbevolking in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal inwoners van jaar (index, 2004 = 100) G (25) : inwoners Bron: CBS 15

16 Figuur 1.3 De ontwikkeling van de bruto participatiegraad in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland Aantal mensen dat kan/wil werken, als percentage van de potentiële beroepsbevolking 80% 75% 70% G50 65% 60% (50) 55% Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 1.4 Ontwikkeling van het aantal arbeidsongeschikten in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal arbeidsongeschikten (index, 2004 =100) : arbeidsongeschikten G50 (35) Bron: CBS 16

17 Figuur 1.5 Ontwikkeling van het aantal studenten in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal studenten (index, 2004 =100) G50 (23) : studenten Bron: CBS Figuur 1.6 Ontwikkeling van het overige aantal mensen dat niet kan en/of wil werken in Enschede en de G50 (2004=100) Aantal overig potentiële beroepsbevolking (index, 2004 =100) (6) G : overig potentiële beroepsbevolking Bron: Atlas voor gemeenten 17

18 De afnemende beroepsbevolking en bruto participatiegraad zorgen er de laatste jaren onder andere voor dat de kans op werk voor de overgebleven mensen in Enschede die kunnen en willen werken is toegenomen. Figuur 1.7 laat zien dat het aantal banen binnen de gemeentegrenzen gedeeld door de beroepsbevolking binnen de gemeentegrenzen (de zogenoemde werkgelegenheidsquote) in Enschede sinds 2009 is toegenomen. Dat komt zowel door een feitelijke toename van het aantal banen in Enschede (de teller, zie figuur 1.8), als door een afname van de beroepsbevolking (de noemer, zie figuur 1.1). Als rekening wordt gehouden met de banen en beroepsbevolking buiten de gemeentegrenzen, dan blijkt dat die kans op werk (zie bijlage voor een beschrijving van de gebruikte indicatoren) voor de beroepsbevolking in Enschede sinds 2011 is toegenomen, en inmiddels ongeveer op het gemiddelde van de G50 ligt (zie figuur 1.9). Figuur 1.7 De ontwikkeling van de werkgelegenheidsquote in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland Verhouding aantal banen en omvang beroepsbevolking 140% 130% 120% G50 (22) 110% 100% Bron: Atlas voor gemeenten 18

19 Figuur 1.8 De ontwikkeling van het aantal banen in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal banen in de gemeente (index, 2003 = 100) (14) G : banen Bron: CBS Figuur 1.9 Ontwikkeling van de kans op werk in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland Aantal banen/beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd 102% 100% 98% 96% 94% (23) G50 92% 90% Bron: Atlas voor gemeenten 19

20 Figuur 1.10 De ontwikkeling van het aantal werklozen in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland (2004=100) Aantal werklozen (index, 2004 =100) G50 (36) : werklozen Bron: CBS Figuur 1.11 De ontwikkeling van het werkloosheidspercentage in Enschede en de vijftig grootste gemeenten van Nederland 4 Aantal werklozen als percentage van de beroepsbevolking 12% 11% 10% 9% 8% 7% (41) G50 6% 5% 4% 3% 2% Bron: Atlas voorgemeenten 4 Dit cijfer wijkt af van de éénjaarscijfers die het CBS publiceert. De ruwe data uit de Enquête Beroepsbevolking (EBB) maken een zinvolle vergelijking van de ontwikkeling per gemeente niet goed mogelijk. Daarom zijn ze bewerkt om te voorkomen dat schommelingen het gevolg zijn van fouten in de data die veroorzaakt worden door de relatief kleine steekproef. Er is gecorrigeerd voor de omvang van de steekproef, en gewerkt met voortschrijdende meerjaarsgemiddelden. 20

21 Kaart 1.1 De netto participatiegraad in de Nederlandse COROP-regio s Netto-participatiegraad ( ) 69,0% tot 71,2% 68,7% tot 69,0% 68,1% tot 68,7% 67,4% tot 68,1% 65,9% tot 67,4% 65,3% tot 65,9% 64,6% tot 65,3% 60,3% tot 64,6% Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CBS/EBB/RIO en UWV 21

22 Figuur 1.12 De netto participatiegraad in de vijftig grootste gemeenten van Nederland Aantal werkenden (>12 uur) als % van de pot. beroepsbevolking (2014) 1 Haarlem 2 Hilversum 3 Deventer 4 Alphen aan den Rijn 5 Velsen 6 Purmerend 7 Leidschendam-Voorburg 8 Haarlemmermeer 9 Roosendaal 10 Amsterdam 11 Amersfoort 12 Utrecht 13 Gouda 14 Alkmaar 15 Zwolle 16 Leiden 17 Zaanstad 18 's-hertogenbosch 19 Breda 20 Amstelveen 21 Almere 22 Tilburg 23 Hengelo (O.) 24 Apeldoorn 25 Spijkenisse 26 Leeuwarden 27 Zoetermeer gemiddelde G50 28 Arnhem 29 Dordrecht 30 Lelystad 31 Eindhoven 32 Helmond 33 Almelo 34 Bergen op Zoom 35 Venlo 36 Schiedam 37 Hoorn 38 Delft 39 Ede 40 Den Haag 41 Sittard-Geleen 42 Emmen 43 Nijmegen 44 Oss 45 Rotterdam 46 Groningen 47 Vlaardingen 48 Maastricht 49 Heerlen 50 Enschede 0% 20% 40% 60% 80% 100% Bron: Atlas voor gemeenten

23 Uit de figuren 1.1 tot en met 1.9 werd duidelijk dat de beroepsbevolking van Enschede sinds 2009 is afgenomen terwijl de werkgelegenheid in de stad is toegenomen. De huidige beroepsbevolking in de stad heeft daardoor meer kans op werk dan de beroepsbevolking in Toch is de werkloosheid onder die beroepsbevolking niet afgenomen, maar juist toegenomen (zie figuur 1.10 en 1.11). De vraag is hoe dat komt. Het uiteindelijke doel van gemeenten is, of zou moeten zijn: het zo groot mogelijk maken van de groep mensen die zonder steun van de overheid werkt (de zogenoemde netto participatiegraad). Dat zijn de mensen die zelfstandig in hun eigen inkomen voorzien. Kaart 1.1 laat zien dat die netto participatiegraad enorm verschilt tussen regio s. In de COROP-regio Twente is die participatiegraad duidelijk lager dan gemiddeld in Nederland. En de stad Enschede blijkt van de vijftig grootste Nederlandse gemeenten zelfs de laagste netto participatiegraad te hebben (zie figuur 1.12). De meeste steden in de grensregio hebben overigens een relatief lage participatiegraad, maar ook ten opzichte van die steden is de positie van Enschede ongunstig. De vraag is ook hoe dat komt. Die vragen worden in de rest van dit rapport beantwoord. In hoofdstuk 2 wordt allereerst de beroepsbevolking in Enschede verder in kaart gebracht. Welk deel van de jarigen in Enschede kan en wil werken, en welk deel niet, en waarom niet? Welk deel van de beroepsbevolking werkt ook daadwerkelijk, en welk deel is werkloos? En hoe is die groep werklozen weer verder onder te verdelen? Vervolgens wordt in hoofdstuk 3 de netto participatiegraad in Enschede afgezet tegen het gemiddelde van de andere regio s in Nederland, en wordt die afwijking verklaard uit verschillende kenmerken aan de vraag- en aanbodkant van de arbeidsmarkt. Uit dat hoofdstuk zal blijken dat zich in Enschede een vrij bijzondere situatie voordoet: Er is op zich genoeg werk vooral voor de laagopgeleiden in de stad maar toch werken relatief weinig mensen. Daarom wordt in hoofdstuk 4 de vraagkant van de arbeidsmarkt verder uitgediept. Waar wordt er geproduceerd? Hoeveel banen levert dat op? Wat is de kans op werk voor de inwoners van Enschede? En waarom worden die kansen niet altijd verzilverd? Dat levert verrassende conclusies op. 23

24 In hoofdstuk 5 worden trends geschetst en prognoses gepresenteerd. Wat zijn de verwachtingen voor de toekomst? Blijft de situatie op de arbeidsmarkt voor Enschede zoals die is? Zorgt een afnemende beroepsbevolking voor steeds meer kansen voor de achterblijvers? Of heeft die krimp uiteindelijk ook negatieve consequenties voor de regionale economie, waardoor de werkgelegenheid onder druk komt te staan? In hoofdstuk 6 wordt aandacht besteed aan de bijzondere positie van Enschede aan de aanbodkant van de arbeidsmarkt, en wordt de vraag beantwoord of er nog specifieke lokale omstandigheden zijn die de lage participatiegraad in de stad kunnen verklaren. Hoofdstuk 7 gaat in op het effect van beleid. Heeft een genereus sociaal beleid invloed op de participatiegraad in de gemeente? Hoofdstuk 8 sluit af met een korte indruk van de kansen voor beleid. 24

25 2 Participatie, non-participatie en klantenkring In dit hoofdstuk wordt de samenstelling van de beroepsbevolking in Enschede zo precies mogelijk in kaart gebracht. Daarbij wordt de in het vorige hoofdstuk geïntroduceerde indeling gehanteerd. De potentiële beroepsbevolking (alle jarigen) van Enschede wordt als het ware afgepeld. Welk deel van die potentiële beroepsbevolking kan en wil werken, en behoort dus tot de feitelijke beroepsbevolking? Welk deel studeert? Welk deel is arbeidsongeschikt? En welk deel werkt vrijwillig niet (de nietsers )? Welk deel werkt? En welk deel doet dat met steun van de overheid (WSW en andere vormen van gesubsidieerde arbeid)? Welk deel werkt niet? Welk deel daarvan ontvangt een uitkering (WW en WWB), en welk deel niet (de zogenoemde nuggers)? Uit de onderstaande grafieken (figuur 2.1 en 2.2) blijkt allereerst dat de netto participatiegraad tussen en is afgenomen, van bijna 56,9% procent van de potentiële beroepsbevolking op 1 januari 2004 tot circa 56,5% op 1 januari Dat betekent dat de participatiegraad in Enschede op dit moment onder het niveau van tien jaar geleden ligt. Die afname van de netto participatiegraad sinds 2004 is het gevolg van een toename van het aandeel werklozen; van circa 4,7% op 1 januari 2004 tot circa 5,6% van alle jarigen op 1 januari De afname van de netto participatiegraad sinds 2009 heeft daarnaast te maken met een toename van het aantal mensen dat niet kan of wil werken: van 35,1% in 2009 naar circa 38% in 2014 (zie tabel 2.1). In tabel 2.1 is de werkloosheid berekend door het aantal werkenden volgens de EBB af te trekken van het aantal mensen dat kan en wil werken (de beroepsbevolking). 6 Dat resulteert in circa zesduizend werklozen op 1 januari Dat aantal is veel lager dan het aantal niet-werkende werkzoekenden dat op dat moment stond ingeschreven bij het UWV. Bij het UWV waren op 1 januari niet-werkende werkzoekenden geregistreerd; veel meer mensen dan het aantal werklozen volgens de EBB. 5 Dit percentage wijkt af van het werkloosheidspercentage in hoofdstuk 1. In hoofdstuk 1 is de werkloosheid genomen als percentage van de beroepsbevolking (de gebruikelijke definitie), en in dit hoofdstuk als percentage van de potentiële beroepsbevolking (omwille van het afpellen ). Daarom is het werkloosheidspercentage hier lager dan in hoofdstuk 1. 6 De ruwe data uit de EBB zijn bewerkt om te voorkomen dat schommelingen het gevolg zijn van fouten in de data die veroorzaakt worden door de relatief kleine steekproef. Er is gecorrigeerd voor de omvang van de steekproef, en gewerkt met voortschrijdende meerjaarsgemiddelden. Daarom kunnen de hier gepresenteerde cijfers afwijken van de ruwe data van het CBS. 25

26 Figuur 2.1 Ontwikkeling onderverdeling potentiële beroepsbevolking en netto participatiegraad Enschede, % 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% Overig Studerend Arbeidsongeschikt Werkloos Werkend met steun Werkend zonder steun 0% Rood: netto participatiegraad (werkenden als percentage van de potentiële beroepsbevolking). Grijs: niet-werkenden. Figuur 2.2 Onderverdeling potentiële beroepsbevolking en netto participatiegraad van Enschede, ,2% Werkend zonder steun 20,4% Werkend met steun Werkloos Arbeidsongeschikt Studerend Overig 54,8% 9,2% 5,8% 1,6% Rood: netto participatiegraad (werkenden als percentage van de potentiële beroepsbevolking). Grijs: niet-werkenden. 26

27 Tabel 2.1 De potentiële beroepsbevolking van Enschede afgepeld (absolute aantallen op afgerond op honderdtallen) Bron Abs % Aantal jarigen GBA Waarvan niet kan/wil ,0% 35,1% 38,4% EBB werken 7 Beroepsbevolking ,0% 8 64,9% 61,6% EBB Waarvan werkt ,5% 9 60,7% 56,9% EBB Werkloos ,6% 4,2% 4,7% EBB Uitkering WWB (alleen UWV 64-jarigen) 10 Uitkering WW UWV Unieke personen ( ,3% 5,5% 6,0% RIO jaar) met uitkering WWB/WW NWW-ers (ingeschreven bij ,3% 7,0% 8,3% UWV het UWV) 12 Nuggers ,0% 1,5% 2,3% Schatting Niet-werklozen met een werkloosheidsuitkering ,7% 1,3% 1,4% Schatting Opmerkelijk is dat de op deze manier berekende groep werklozen (de beroepsbevolking min het aantal mensen dat daadwerkelijk werkt) in Enschede kleiner is dan het aantal unieke personen tussen de 15 en 64 jaar dat een uitkering in het kader van de WW en/of WWB ontvangt (zie tabel 2.1). De groep werklozen bestond op 1 januari 2014 zoals gezegd uit circa zesduizend mensen, terwijl het aantal unieke personen met het voornaamste inkomen uit een WW- of WWB-uitkering in Enschede op dat moment naar schatting zo n tienduizend bedroeg. Dat betekent dat er in Enschede circa vierduizend mensen zijn die aangeven te werken of niet te kunnen of willen werken (en dus niet tot de beroepsbevolking behoren), maar wel het grootste deel van hun inkomen halen uit een WW- of WWB-uitkering. 7 Arbeidsongeschikten, studenten die niet meer dan 12 uur per week werken of willen werken, en mensen die om een andere reden niet willen werken (nietsers). 8 De bruto participatiegraad. 9 De netto participatiegraad. 10 Het gaat hier om het aantal personen tussen de 15 en 64 jaar dat afhankelijk is van een bijstandsuitkering. Dus als een echtpaar afhankelijk is van één bijstandsuitkering, telt die uitkering twee keer mee. Als dat niet zou worden gedaan, zou het afpellen van de potentiële beroepsbevolking niet juist zijn, en zou die groep ten onrechte in de groep nuggers terecht komen. 11 Eind 2014 opgelopen tot circa 7500 personen. 12 Eind 2014 opgelopen tot circa personen. 27

28 Dat is een opmerkelijke conclusie. In de regio Delfzijl en omstreken hebben we eerder iets vergelijkbaars geconstateerd. De situatie in Enschede is dus in elk geval niet uniek, maar of de groep relatief groot of relatief klein is, is op basis van deze eenvoudige vergelijking niet te zeggen. De vraag is tot slot waarom deze afwijking tussen het aantal werklozen en uitkeringsontvangers überhaupt mogelijk is. Mogelijke verklaringen hiervoor zijn: 1) mensen zouden kunnen liegen tegen het UWV ( Ik wil werken ), en eerlijk zijn tegenover de EBB-enquêteur ( Ik wil niet werken ), in dat geval behoren die mensen niet tot de beroepsbevolking en dus niet tot de groep werklozen, maar wel tot de uitkeringsontvangers; 2) mensen zouden vrijstelling kunnen hebben gekregen van het UWV, bijvoorbeeld als ouder in een eenoudergezin, of als 55-plusser met weinig kansen op de arbeidsmarkt, in dat geval willen deze mensen dus ook niet werken en behoren ze niet tot de beroepsbevolking/werklozen, maar ontvangen ze wel een uitkering; 3) voor sommige mensen kan de WW- of WWB-uitkering aanvullend zijn, bovenop inkomsten uit arbeid, bijvoorbeeld aanvullende bijstand in het geval van een te laag inkomen; in dat geval behoren deze mensen tot de groep werkenden in de beroepsbevolking, en dus niet tot de groep werklozen, maar ontvangen ze wel een uitkering. Wat voor Enschede de overheersende verklaring is zou onderwerp kunnen zijn van aanvullend kwalitatief onderzoek op basis van de inschrijvingen bij het UWV. Deze discrepantie tussen werklozen en uitkeringsontvangers betekent automatisch ook dat als de groep nuggers niet-uitkeringsgerechtigde werkzoekenden op deze manier zou worden berekend die groep negatief is. Dat kan natuurlijk niet. Een andere methode om die groep nuggers te bepalen is een vergelijking van het aantal niet-werkende werkzoekenden dat staat ingeschreven bij het UWV met het aantal unieke personen dat een uitkering ontvangt in het kader van de WWB en/of WW. Volgens die rekenwijze zouden er in Enschede circa 2200 nuggers wonen (zie tabel 2.1). 28

29 Tot slot wordt de klantenkring van de gemeente Enschede in kaart gebracht. Voor de invoering van de Participatiewet bestond die klantenkring uit bijstandsgerechtigden en mensen die met loonkostensubsidie of in gesubsidieerde banen aan de slag zijn. Na de invoering van de Participatiewet zijn daar de WSW ers en een deel van de Wajongers (de nieuwe instroom ) bij gekomen. Hoe groot is die groep in de gemeente Enschede? Wat is de samenstelling van de klantenkring? Hoe verhoudt die zich tot de klantenkring van andere vergelijkbare gemeenten. Dit onderdeel biedt inzicht in de opgave waar de gemeente Enschede sinds 1 januari 2015 voor staat. De figuren 2.3 en 2.4 brengen de nieuwe klantenkring van de gemeente Enschede in kaart. Daar zijn behalve de WWB ers en de mensen met gesubsidieerde arbeid ook de mensen in de Wajong bijgeteld (zie ook tabel 1.1). Weliswaar is de gemeente sinds 1 januari 2015 alleen financieel verantwoordelijk voor de nieuwe instroom in de Wajong; de totale omvang van de groep geeft wel een goed beeld van de potentiële klantenkring die op termijn op de gemeente af zal komen. Daarom wordt in dit hoofdstuk ook steeds gesproken over de potentiële nieuwe klantenkring. De op die manier berekende potentiële nieuwe klantenkring van de gemeente Enschede zou op 1 januari 2014 uit mensen hebben bestaan. In 2004 waren dat er volgens deze nieuwe definitie geweest. De feitelijke klantenkring (WWB en lokale vormen van gesubsidieerde arbeid) bestond in Enschede op 1 januari 2014 uit mensen. Op 1 januari 2004 waren dat er nog Zowel de ontwikkeling door de tijd, als de impact van de Participatiewet, betekenen voor Enschede dus een relatief grote toename van de opgave. Een relatief groot deel van de arbeidsparticipatie in Enschede komt tot stand met steun van de overheid (WSW en andere vormen van gesubsidieerde arbeid). In absolute zin is die groep niet groot (ongeveer 1700 personen), maar in relatieve zin wel (zie figuur 2.6). Ook de omvang van een ander potentieel deel van de nieuwe klantenkring de Wajong is in Enschede relatief groot (zie figuur 2.5). Dit zijn groepen waarvoor de gemeente sinds 1 januari 2015 (deels) financieel verantwoordelijk voor is. De (toekomstige) nieuwe opgave is voor Enschede dus relatief groot. 29

30 Figuur 2.3 Ontwikkeling potentiële nieuwe klantenkring gemeente Enschede, % 12% 10% WSW Wajong gesubsidieerd WWB 8% 6% 4% 2% 0% Figuur 2.4 Onderverdeling potentiële nieuwe klantenkring van gemeente Enschede op 1 januari ,4% WWB gesubsidieerd Wajong WSW 28,4% 57,1% 1,1% 30

31 Figuur 2.5 De omvang van de Wajong in Enschede vergeleken met de benchmarks 4,0% 3,5% Aantal Wajong-uitkeringen als percentage van de potentiële beroepsbevolking 3,0% 2,5% 2,0% 1,5% 1,0% 0,5% 0,0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Figuur 2.6 De omvang van de WSW in Enschede vergeleken met een aantal benchmarks 2,0% 1,8% 1,6% 1,4% 1,2% 1,0% 0,8% 0,6% 0,4% 0,2% Aantal WSW-ers als percentage van de potentiële beroepsbevolking 0,0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden 31

32 Figuur 2.7 Potentiële nieuwe klantenkring in de vijftig grootste gemeenten van Nederland op 1 januari 2014 Aandeel jarigen dat voor inkomen afhankelijk is vd gemeente 1 Amstelveen 2 Haarlemmermeer 3 Alphen aan den Rijn 4 Velsen 5 Ede 6 Haarlem 7 Hilversum 8 Amersfoort 9 Leidschendam-Voorburg 10 Purmerend 11 Utrecht 12 Zoetermeer 13 Zaanstad 14 Almere 15 Oss 16 Delft 17 Roosendaal 18 Breda 19 Leiden 20 Hoorn 21 Alkmaar 22 Spijkenisse 23 Gouda 24 Eindhoven 25 Bergen op Zoom 26 Venlo 27 's-hertogenbosch 28 Apeldoorn 29 Vlaardingen 30 Schiedam 31 Lelystad 32 Zwolle 33 Dordrecht 34 Helmond 35 Tilburg 36 Deventer gemiddelde G50 37 Maastricht 38 Hengelo (O.) 39 Amsterdam 40 Sittard-Geleen 41 Den Haag 42 Nijmegen 43 Emmen 44 Groningen 45 Leeuwarden 46 Almelo 47 Enschede 48 Rotterdam 49 Arnhem 50 Heerlen 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% Bron: Atlas voor gemeenten

33 Het aantal bijstandsgerechtigden in de klantenkring van de gemeente Enschede is toegenomen van in 2004 tot in Het aantal mensen met een Wajong-uitkering is in dezelfde periode verhoudingsgewijs nog meer toegenomen: van mensen in 2004 tot in Het aantal mensen in de WSW is relatief constant gebleven. De toename van bijstand en Wajong zijn dus de voornaamste reden dat de totale klantenkring volgens de nieuwe definitie is toegenomen. Met die nieuwe klantenkring zou Enschede van de vijftig grootste gemeenten van Nederland te maken krijgen met de op drie na (na Heerlen, Arnhem en Rotterdam) grootste opgave op de arbeidsmarkt (zie figuur 2.7). 33

34 3 Mensen die werken Uit de Atlas voor gemeenten 2014 bleek niet alleen dat de participatiegraad in Enschede laag is, en de werkloosheid hoog, maar ook dat Enschede op de indicatoren kans op werk en percentage laagst opgeleiden (twee indicatoren die vaak verklarend zijn voor een lage participatiegraad) ongeveer gemiddeld scoort. In dit deel van het onderzoek wordt dit nader onderzocht. Er wordt een gedetailleerde analyse gemaakt van de kans op werk in relatie tot de samenstelling van de beroepsbevolking naar opleidingsniveau. Daarbij wordt ook de rol van de grensregio belicht. Dat leidt tot inzichten in de ruimtelijke en kwalitatieve mismatch op de regionale arbeidsmarkt. Vervolgens wordt de participatiegraad in de gemeente Enschede vergeleken met die in andere gemeenten. De afwijking wordt verklaard uit verschillende factoren aan de vraag- en aanbodkant van de arbeidsmarkt. Enerzijds de beschikbaarheid van werk, en anderzijds allerlei kenmerken van de beroepsbevolking in de gemeente Enschede, zoals het opleidingsniveau, leeftijd en etnische afkomst. Op die manier ontstaat een goed beeld van de arbeidsparticipatie in de gemeente. Dat is een opmaat voor de volgende hoofdstukken, waarin tevens de vraag wordt beantwoord waar lokaal beleid zich het beste op kan richten om die participatiegraad te vergroten. Is investeren in de lokale economie en het scheppen van banen naar verwachting effectief (hoofdstuk 4)? Liggen investeringen in de opleiding en vaardigheden van de plaatselijke beroepsbevolking meer voor de hand (hoofdstuk 6)? Of is er sprake van mismatch, waardoor lokale inspanningen zich het beste kunnen richten op het beter bij elkaar brengen van vraag en aanbod op de arbeidsmarkt (hoofdstuk 4)? Of is minder ruimhartig armoedebeleid de oplossing (hoofdstuk 7)? De netto participatiegraad van een gemeente is het aantal mensen dat gedurende 52 weken (dus géén seizoensarbeid) voornamelijk inkomsten uit arbeid en/of onderneming heeft genoten. Tot die groep behoren ook de personen die werken mét steun van de overheid, zoals WSW ers, mensen met gesubsidieerde arbeid of mensen die via het instrument loondispensatie werken. Het aantal werkzame personen mét steun van de overheid is gedefinieerd als het aantal mensen met gesubsidieerde arbeid plus het aantal WSW ers. 34

35 Opgeteld vormen die twee groepen de basis voor de netto participatiegraad die in onderstaande grafieken voor Enschede is getoond. Figuur 3.1 laat zien dat de netto participatiegraad in Enschede fors lager ligt dan gemiddeld in Nederland. Sinds 2004 is die participatiegraad ook verder afgenomen. Een bijzondere conclusie, want ondanks de recessie ligt die participatiegraad gemiddeld in de andere gemeenten op dit moment fors boven het niveau van Per saldo heeft dat geleid tot een netto participatiegraad van 56,4% in Dat is het laagste percentage van de vijftig grootste gemeenten in Nederland, en ook lager dan in andere steden in de grensregio (zie figuur 1.12). Figuur 3.2 laat zien dat die negatieve afwijking ten opzichte van de andere grote gemeenten in Nederland zich in alle leeftijdsklassen voordoet; zowel onder jongeren als onder ouderen is de netto participatiegraad (het aantal werkenden in een bepaalde leeftijdsklasse, ten opzichte van het aantal in de stad woonachtige mensen in die leeftijdsklasse) in Enschede lager dan gemiddeld in de vijftig grootste gemeenten van Nederland. Figuur 3.3 laat zien dat vooral onder jongeren en jarigen de participatiegraad sinds 2009 afneemt, terwijl die onder jarigen juist toeneemt. De afname van de participatiegraad onder jongeren kan het gevolg zijn van de toename van het aantal studenten (zie figuur 1.5), die als ze niet meer dan 12 uur werken wel tot de potentiële beroepsbevolking behoren, maar niet onder de werkende beroepsbevolking vallen. 35

36 Figuur 3.1 De ontwikkeling van de netto participatiegraad in Enschede en gemiddeld in Nederland 70% 65% Enschede NL 60% 55% 50% Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 3.2 Netto participatiegraad naar leeftijd (Enschede vergeleken met de vijftig grootste gemeenten van Nederland) 90% 80% Enschede gemiddelde G50 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% jaar jaar jaar jaar jaar Bron: Atlas voor gemeenten 36

37 Figuur 3.3 Ontwikkeling netto participatiegraad in Enschede, uitgesplitst naar leeftijd 90% netto participatiegraad 80% 70% 60% 50% 40% 15 tm 24 jaar 25 tm 34 jaar 35 tm 44 jaar 45 tm 54 jaar 55 tm 64 jaar 30% 20% 10% 0% Bron: Atlas voor gemeenten De vraag is vervolgens hoe de relatief lage participatiegraad in Enschede kan worden verklaard, en (in de volgende hoofdstukken) waar eventueel nog winst te behalen is. In de rest van dit hoofdstuk wordt de eerste vraag beantwoord. Ofwel: wat zijn de achtergronden van de arbeidsparticipatie in de gemeente? Tabel 3.1 laat allereerst de resultaten zien van modelschattingen waarmee de netto participatiegraad in Nederlandse gemeenten wordt verklaard. De tabel geeft aan of en hoe een bepaalde factor ertoe doet bij het verklaren van de netto participatiegraad, bovenop de verklaring die de andere factoren in de tabel al bieden. Alleen de significante factoren uit het best verklarende en meest robuuste model zijn getoond. Een positieve coëfficiënt bij een factor betekent dat een hogere waarde voor deze indicator samenhangt met een hogere participatiegraad. Voor een negatieve coëfficiënt geldt het omgekeerde. Uit de tabel blijkt dat de regionale beschikbaarheid van werk in het algemeen, en specifiek voor hoger opgeleiden, samenhangt met 37

38 arbeidsparticipatie. De beschikbaarheid van banen drukt het gemiddeld aantal banen binnen acceptabele reistijd voor een inwoner van een gemeente uit ten opzichte van het aantal mensen dat in potentie voor deze banen op de arbeidsmarkt is (de potentiële beroepsbevolking). Naarmate de beschikbaarheid van werk (de vraag naar arbeid) ten opzichte van de potentiële beroepsbevolking (het aanbod van arbeid) relatief hoog is, is de participatiegraad ook hoger. Aan de aanbodkant van arbeidsmarkt hangen verschillende kenmerken van de bevolking samen met de netto participatiegraad. Gemeenten die relatief veel inwoners hebben in zowel de hogere (veel ouderen) als de lagere leeftijdscategorieën (veel jongeren) kennen een lagere arbeidsparticipatie. Hiernaast hangt de etnische samenstelling van de beroepsbevolking samen met de netto participatiegraad. Gemeenten met relatief veel bewoners met een Marokkaanse of Turkse afkomst onder de beroepsbevolking blijken over het algemeen een lagere netto arbeidsparticipatie te hebben. 38

39 Tabel 3.1 Wat zijn de achtergronden van verschillen in de netto participatiegraad tussen gemeenten? Coëfficiënt T-waarde en significantieniveau BESCHIKBAARHEID WERK Beschikbaarheid werk (gemiddeld) 265,2 (3,0)*** Beschikbaarheid werk (hoger opgeleiden) BEVOLKINGSSAMENSTELLING Aandeel jarigen in de beroepsbevolking Aandeel jarigen in de beroepsbevolking Aandeel jarigen in de beroepsbevolking Aandeel jarigen in de beroepsbevolking Aandeel jarigen in de beroepsbevolking Aandeel mensen van Marokkaanse komaf in de beroepsbevolking Aandeel mensen van Turkse komaf in de beroepsbevolking OPLEIDINGSNIVEAU 496,3 (3,8)*** -0,44 (-2,3)** -1,49 (-6,7)*** -0,67 (-5,0)*** -0,30 (-3,2)*** -0,85 (-9,0)*** -0,29 (-3,9)*** -0,20 (3,1)*** Aandeel hoger opgeleiden -0,11 (-5,,0)*** Aandeel lager opgeleiden -0,06 (-2,3)** Aandeel vroegtijdig schoolverlaters -0,37 (-2,4)*** HUISHOUDENSSAMENSTELLING Aandeel eenoudergezinnen -1,03 (-7,5)*** Aandeel huishoudens met een koopwoning 0,07 (3,8)*** Aandeel woonachtige studenten -0,89 (-4,1)*** NON-PARTICIPANTEN Aandeel arbeidsongeschikten -0,50 (-8,8)*** CULTURELE VERSCHILLEN Aandeel SGP-stemmers -0,06 (-2,4)** Een + betekent dat die factor positief samenhangt met de participatiegraad (hoe hoger de waarde van die factor, hoe hoger het % werkenden t.o.v. de potentiële beroepsbevolking). Een - betekent dat die factor negatief samenhangt met de participatiegraad (hoe hoger de waarde van die factor, hoe lager de participatiegraad). De t-waarde en het aantal sterretjes geeft de statistische significantie weer: *** significantieniveau 0,99; ** significantieniveau 0,95. * significantieniveau 0,90 39

40 Het opleidingsniveau van de inwoners heeft ook invloed. Gemeenten met relatief veel laagopgeleiden en vroegtijdig schoolverlaters kennen een lagere netto participatiegraad. Maar ook gemeenten met een bovengemiddeld aandeel hoger opgeleiden kennen een gemiddeld lagere arbeidsparticipatie. Dit is mogelijk het gevolg van het feit dat veel hoger opgeleiden vaak eveneens een hoger opgeleide partner hebben en vaak ook een hoger (huishoud)inkomen. Hierdoor is de kans eerder aanwezig dat één van beide partners besluit om (al dan niet tijdelijk vanwege bijvoorbeeld jonge kinderen) niet te werken. Ook de huishoudenssamenstelling speelt een rol. Gemeenten met relatief veel eenoudergezinnen en/of veel woonachtige studenten kennen een lagere participatiegraad. Gemeenten met relatief veel huishoudens met een koopwoning kennen daarentegen juist weer een gemiddeld hogere participatiegraad. Tot slot heeft de relatieve omvang van de groep van zogenaamde structurele non-participanten invloed op de netto participatiegraad. Gemeenten met relatief veel arbeidsongeschikten hebben logischerwijs een lagere participatiegraad (de participatiegraad is immers als percentage van de potentiële beroepsbevolking genomen). Maar ook culturele factoren spelen een rol. Gemeenten met veel SGP-stemmers onder de bevolking hebben gemiddeld genomen een lagere netto participatiegraad. Die gemeenten hebben waarschijnlijk relatief veel vrouwen die wel kunnen werken maar dat om principiële redenen minder snel geneigd zijn te doen. Tot zover de factoren die de verschillen tussen Nederlandse gemeenten verklaren. De vraag is natuurlijk hoe dat uitpakt voor Enschede. Figuur 3.4 laat dat zien. De participatiegraad onder de inwoners van Enschede is zoals gezegd relatief laag (de linker staaf in figuur 3.4). Dat is deels te verklaren door een relatief grote groep mensen die niet willen (studenten en nietsers) of kunnen (arbeidsongeschikten) werken. Ook andere factoren aan de aanbodkant van de arbeidsmarkt zijn van belang. Daarbij gaat het om het relatief grote aantal jongeren en mensen met een Turkse afkomst onder de beroepsbevolking. Daarnaast speelt ook het relatief geringe aantal huishoudens in een koopwoning een rol. 40

41 En tot slot is ook de vraagkant van de arbeidsmarkt van belang: voor de inwoners van Enschede zijn er minder banen binnen acceptabele reistijd te bereiken dan gemiddeld in Nederland, zowel gemiddeld, als specifiek voor de hoger opgeleiden. Figuur 3.4 De achtergronden van de relatief lage netto participatiegraad in Enschede 2% 1% 0% -1% beschikbaarheid werk netto participatiegraad bevolkingssamenstelling opleidingsniveau huishoudenssamenstelling structurele nonparticipanten onverklaard -2% -3% -4% -5% -6% -7% -8% -9% -10% De staafjes tonen de afwijking van het gemiddelde van Nederland. De dichte staaf laat zien in welke mate de netto participatiegraad afwijkt van het gemiddelde van de benchmark. De overige gearceerde staafjes laten zien hoe die afwijking te verklaren is. Hoe donkerder de gearceerde staafjes, hoe groter de afwijking van het gemiddelde van de benchmark. Staafje omhoog: biedt belangrijke verklaring voor hoge participatiegraad. Staafje naar beneden: biedt geen belangrijke verklaring voor hoge participatiegraad. Al die kenmerken van de arbeidsmarkt waar Enschede mee te maken heeft bieden een verklaring voor de relatief lage netto participatiegraad in de stad. Maar, met dat model is die afwijking niet volledig te verklaren: de staafjes 2 tot en met 6 in figuur 3.4 zijn opgestapeld niet zo hoog als het eerste staafje. Dat betekent dat de netto participatiegraad in Enschede nog lager is dan verwacht mocht worden op basis van het model; het onverklaarde deel (het residu) is dan ook negatief. Dat betekent dat er specifieke lokale omstandigheden zijn, die niet in dit algemene verklaringsmodel zitten. In de volgende hoofdstukken wordt daar verder op ingegaan. 41

42 4 De vraagkant van de arbeidsmarkt In het vorige hoofdstuk werd duidelijk dat de relatief lage participatiegraad in Enschede zowel het gevolg is van factoren aan de vraag- als de aanbodkant van de arbeidsmarkt; zowel het gebrek aan werk als de kenmerken van de beroepsbevolking in en om Enschede. In dit hoofdstuk wordt verder ingegaan op die vraagkant van de arbeidsmarkt. Waarom is de kans op werk voor de inwoners van Enschede relatief klein? De vraag of mensen in een gemeente kans maken op werk, hangt in eerste instantie af van de vraag of er bedrijven zijn, die producten en diensten produceren die verkocht worden, waardoor de bedrijven omzet en winst maken, en mensen kunnen inhuren om die producten en diensten te produceren. In de volgende paragraaf wordt daarom allereerst de productie in Enschede in kaart gebracht. 4.1 Economie Een gezonde arbeidsmarkt begint bij een gezonde lokale en regionale economie. Die lokale en regionale economie van Enschede is onderwerp van deze paragraaf. De lokale economie wordt in kaart gebracht. Waar wordt het geld verdiend en vindt de productie plaats? Hoeveel banen levert dat op voor de beroepsbevolking in de gemeente? En in welke mate draagt de regio bij aan de kans op werk voor de inwoners van de gemeente Enschede? Verschillen in economische omvang en prestaties tussen landen worden gemeten met het bruto binnenlands product (bbp) per hoofd van de bevolking (per capita): de som van de toegevoegde waarde van alle economische activiteiten in een land, gedeeld door het aantal inwoners in het land. Om beter inzicht te krijgen in wat er in gemeenten wordt geproduceerd is een maat voor het bruto gemeentelijk product (bgp) ontwikkeld G. Marlet, F. Otto, R. Ponds, 2013: Het bruto gemeentelijk product, in: Economisch Statistische Berichten, 4663,

43 Het bgp is de toegevoegde waarde per inwoner in een gemeente, ofwel: het aantal banen per inwoner (de werkgelegenheidsquote) vermenigvuldigd met de gemiddelde toegevoegde waarde van die banen (de productiviteit per baan). De productie is gedeeld door het aantal inwoners om te kunnen corrigeren voor de omvang van zo n gemeente. Hiermee vormt het bgp per inwoner de lokale variant van het bbp per inwoner de maatstaf waarmee de ontwikkeling van de economie van landen met elkaar wordt vergeleken. Figuur 4.1 laat zien dat het bgp van Enschede ruim per inwoner bedraagt. Dat is vergelijkbaar is met het gemiddelde van Nederland, en hoger dan het gemiddelde van de regio Twente. Vergeleken met het gemiddelde van de universiteitssteden en steden in het grensgebied is dat echter relatief laag. Ook ten opzichte van veel andere steden is het bgp per inwoner in Enschede relatief laag. Figuur 4.2 laat een ranglijst zien van de vijftig grootste gemeenten op het bgp per inwoner in Enschede bezet op deze ranglijst de 31 e plaats. Figuur 4.1 Het bruto gemeentelijk product (2013) 50 Bruto gemeentelijk product per inwoner (x euro) Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten 43

44 Figuur 4.2 Het bruto gemeentelijk product (2013) in de vijftig grootste gemeenten van Nederland BGP per inwoner in de gemeente (in 1000) Haarlemmermeer 's-hertogenbosch Utrecht Amsterdam Zwolle Leeuwarden Rotterdam Eindhoven Bergen op Zoom Sittard-Geleen Heerlen Groningen Amersfoort Arnhem Apeldoorn gemiddelde G50 Den Haag Breda Maastricht Hilversum Hengelo (O.) Alkmaar Almelo Leiden Tilburg Gouda Venlo Nijmegen Delft Dordrecht Amstelveen Enschede Velsen Schiedam Deventer Helmond Roosendaal Oss Alphen aan den Rijn Ede Zoetermeer Haarlem Emmen Lelystad Zaanstad Almere Hoorn Vlaardingen Purmerend Leidschendam-Voorburg Spijkenisse Bron: Atlas voor gemeenten 44

45 Deze verschillen tussen gemeenten kunnen nader uiteen worden gezet in verschillen in werkgelegenheid en gemiddelde productiviteit per baan. Figuur 4.3 laat voor de 50 grootste gemeenten (die ook in figuur 4.2 staan) het aantal banen per inwoner (de x-as) en de gemiddelde productiviteit - de toegevoegde waarde per baan (de y-as) - zien. Het bruto gemeentelijk product per inwoner is het product van de indicatoren toegevoegde waarde per baan en het aantal banen per inwoner (de omvang van de bollen). Beide indicatoren met elkaar vermenigvuldigd levert immers de productie (in toegevoegde waarde) per inwoner op. Ook is het Nederlandse gemiddelde weergegeven aan de hand van stippellijnen. Uit figuur 4.3 komt naar voren dat Enschede per inwoner meer banen heeft dan het Nederlandse gemiddelde maar dat de productiviteit per baan lager is dan gemiddeld, waardoor het bgp per inwoner vergelijkbaar is met dat van het Nederlandse gemiddelde. Ook in de andere twee Twentse steden Hengelo en Almelo is het aantal banen relatief hoog (hoger dan Enschede) en de productiviteit lager dan gemiddeld. Het hogere aantal banen per inwoner in beide steden is de reden dat het bgp per inwoner in Enschede lager uitvalt dan in de andere twee Twentse steden. Hoewel de drie Twentse steden ten opzichte van andere steden minder economische activiteiten hebben, vormen ze wel de economische motoren van de regio Twente (figuur 4.4). De omvang van de economische activiteiten in de andere, meer landelijke, gemeenten in Twente is relatief beperkt. Weliswaar kent een aantal gemeenten een opvallend hoge productiviteit per baan, maar het aantal banen is daar relatief beperkt. Gezamenlijk zorgt dit ervoor dat Twente als geheel minder banen per inwoner heeft, en ook een lagere productiviteit per baan kent, dan veel andere arbeidsmarktregio s (figuur 4.5). Daardoor heeft de regio een lager bgp per inwoner dan het gemiddelde van Nederland (zie figuur 4.1) 45

46 Figuur 4.3 Het aantal banen per inwoner versus de productiviteit per baan voor de 50 grootste gemeenten in Nederland Productiviteit per baan (euro's) Hoge productiviteit, weinig werkgelegenheid Almere Dordrecht Zoetermeer Zaanstad Oss Vlaardingen Emmen Spijkenisse Purmerend Haarlem Lage productiviteit, weinig werkgelegenheid Gemiddelde Nederland Hoorn Bergen op Zoom Sittard-Geleen Den Haag Enschede Amersfoort Breda Hengelo (O.) Delft Tilburg Almelo Roosendaal Leiden Nijmegen Ede Deventer Venlo Lelystad Rotterdam Heerlen Amsterdam Leeuwarden Apeldoorn Groningen Arnhem Hoge productiviteit, veel werkgelegenheid 's-hertogenbosch Eindhoven Utrecht Gemiddelde Nederland 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 0,90 Aantal banen per inwoner Zwolle Lage productiviteit, veel werkgelegenheid Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 4.4 Het aantal banen per inwoner versus de productiviteit per baan voor gemeenten in Twente Productiviteit per baan (euro's) Hoge productiviteit, weinig werkgelegenheid Gemiddelde Nederland Hoge productiviteit, veel werkgelegenheid Hellendoorn Gemiddelde Nederland Losser Hof van Twente Dinkelland Enschede Hengelo Tubbergen Twenterand Almelo Haaksbergen Oldenzaal Wierden Borne Lage productiviteit, weinig werkgelegenheid Rijssen-Holten Lage productiviteit, veel werkgelegenheid 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 Aantal banen per inwoner Bron: Atlas voor gemeenten 46

47 Figuur 4.5 Het aantal banen per inwoner versus de productiviteit per baan voor gemeenten in arbeidsmarktregio s in Nederland Productiviteit per baan (euro's) Hoge productiviteit, weinig werkgelegenheid Groningen Gemiddelde Nederland Hoge productiviteit, veel werkgelegenheid Zeeland Rijnmond Groot Amsterdam Amersfoort West-Brabant Haaglanden Zuid-Limburg Friesland Drechtsteden Midden-Holland Noordoost-Brabant Zaanstreek/Waterland Rivierenland IJsselvechtstreek Flevoland Twente Drenthe Midden-Gelderland Achterhoek Midden-Brabant Lage productiviteit, Noord-Limburg weinig werkgelegenheid Midden-Utrecht Zuidoost-Brabant Gemiddelde Nederland Lage productiviteit, veel werkgelegenheid 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 Aantal banen per inwoner Bron: Atlas voor gemeenten De vraag is vervolgens wat mogelijke verklaringen zijn voor het (iets) lager dan gemiddelde bpg in Enschede. Dat is een vraag die centraal staat in de locatietheorieën uit de stedelijke economie en economische geografie. Op basis van deze verschillende theorieën is met regressieanalyses achterhaald welke factoren samenhangen met een relatief hoog dan wel laag bruto gemeentelijk product per inwoner. In tabel 4.1 zijn de uitkomsten uit die analyses gestileerd weergegeven. Een + betekent dat die factor positief samenhangt met het bgp per inwoner, een - dat die factor negatief samenhangt met het bgp per inwoner. De zogenoemde New Economic Geography van Nobelprijswinnaar Krugman 14 benadrukt het belang van agglomeratievoordelen voor bedrijven (en ook huishoudens): voordelen van de nabijheid van andere bedrijven en (potentiële) werknemers. Uit de analyses bleek dat twee indicatoren voor agglomeratievoordelen positief samenhangen met het bgp per inwoner: de bereikbaarheid van potentiële werknemers en de centrumfunctie. Dit duidt 14 P.R. Krugman, 1991: Increasing returns and economic geography, in: Journal of Political Economy, 99, pp

48 op het belang van de beschikbaarheid van en keuze uit een groot aanbod aan potentiële werknemers (labormarket pooling). Ook indicatoren die de voorraad menselijk kapitaal in een gemeente meten hangen significant samen met bgp. Allereerst het ruimtelijk gemiddelde van het aandeel hoogopgeleiden en op de tweede plaats het ruimtelijk gemiddelde van het aandeel middelbaar opgeleiden. Ook de bevolkingssamenstelling doet ertoe: het aandeel (woonachtige) hbo- en WOstudenten in een stad. Dit is in lijn met de zogenaamde human capital theorie 15 die stelt dat steden en gemeenten waar relatief veel hoogopgeleide mensen wonen en werken het economisch beter doen. Daarnaast doet ook de leeftijd van de bevolking in de gemeente er toe. De sectorstructuur in een gemeente hangt ook samen met de hoogte van het bgp. Sectoren met een relatief hoge productiviteit (zoals financiële en zakelijke diensten, industrie en nutsbedrijven) zorgen vanzelfsprekend voor een hoger dan gemiddeld bgp, terwijl sectoren met een relatief lage productiviteit (bouw, onderwijs en creatieve sectoren) voor een lager dan gemiddeld bgp in de gemeente zorgen. De omvang van de bedrijfsinvesteringen per werknemer heeft tot slot een positieve relatie met het bgp, maar hier is de richting van de causale relatie mogelijk tweeledig. Ook verschillende historische en geografische factoren spelen een rol. De locatie van Schiphol en de aanwezigheid van een (kleine) zeehaven (inclusief Rotterdam en Amsterdam) hangen positief samen met het bgp per inwoner. Gemeenten die door historische padafhankelijkheid een zeehaven binnen hun grenzen hebben, hebben vaak meer werkgelegenheid door locatiebeslissingen van grote (industriële) bedrijven die in het verleden specifiek voor deze haven naar een gemeente zijn gekomen. Tot slot hangt ook de hoeveelheid in het verleden uitgegeven bedrijventerreinen samen met een hoger bgp per inwoner. Deze indicator geeft aan dat er in een tijd van krapte op de kantoren- en bedrijfslocatiemarkt binnen regio s in sommige gemeenten meer ruimte was voor nieuwe bedrijvigheid en/of dat er in het verleden besloten is om daar de (regionale) werkgelegenheid te concentreren. De onveiligheid op die bedrijventerreinen gemeten met inbraken in bedrijfspanden blijkt overigens negatief samen te hangen met het bgp. 15 E.L. Glaeser, A. Saiz, 2003: The rise of the Skilled City, NBER working paper 10191; C.J. Simon, C. Nardinelli 2002 Human Capital and the rise of American Cities, Regional Science and Urban Economics 32(1):

49 Tabel 4.1 Achtergronden van het bruto gemeentelijk product per inwoner AGGLOMERATIEVOORDELEN Bereikbaarheid door potentiële beroepsbevolking Coëfficiënt T-waarde en significantieniveau 0,007 (3,7)*** Steden met centrumfunctie 6,68 (4,8)*** HUMAN CAPITAL Aandeel hoogopgeleiden (ruimtelijk gemiddelde) Aandeel middelbaar opgeleiden (ruimtelijk gemiddelde) BEVOLKINGSSAMENSTELLING Woonachtige hbo- en WOstudenten 94,43 (1,7)* 186,59 (2,8)** 86,24 (2,5)** Aandeel 65-plussers 57,84 (2,8)** Aandeel jarigen -52,70 (-2,8) ** SECTORALE STRUCTUUR Gemiddelde investeringen 0,0004 (1,9)* bedrijven per werknemer* Aandeel financieel-zakelijke diensten 15,44 (1,9)* Aandeel maakindustrie 39,03 (2,5)** Aandeel nutsbedrijven 136,54 (2,3)** Aandeel onderwijs -62,45 (-4,1)*** Aandeel bouw -21,49 (-2,7)** Aandeel creatieve bedrijfstakken -43,01 (-2,6)** BEDRIJVENTERREIN EN (MAIN-) PORTS Schiphol 30,9 (9,6)*** (Main-) ports 12,6 (4,3)*** Omvang uitgegeven bedrijventerreinen ( ) (proxy voor historische verschillen in beschikbare ruimte) 129,5 (4,3)*** Inbraken bij bedrijven -0,062 (-1,7)* Een + betekent dat die factor positief samenhangt met het bgp per inwoner (hoe hoger de waarde van die factor, hoe hoger het bgp per inwoner). Een - betekent dat die factor negatief samenhangt met het bgp per inwoner (hoe hoger de waarde van die factor, hoe lager het bgp De t-waarde en het aantal sterretjes geeft de statistische significantie weer: *** significantieniveau 0,99; ** significantieniveau 0,95. * significantieniveau 0,90 *op coropniveau, in het jaar ervoor (t-1) Figuur 4.6 laat zien hoe deze verschillende factoren bijdragen aan het verschil in bgp per inwoner tussen Enschede en het gemiddelde van Nederland. Het eerste staafje laat de afwijking van het bgp per inwoner van Enschede ten opzichte van het landelijke gemiddelde zien (zie ook figuur 49

50 4.1). De andere staven laten de bijdrage van de (relatieve) score van Enschede op de verschillende indicatoren aan deze afwijking zien. Zo is de omvang van de agglomeratievoordelen (tweede staafje) lager dan gemiddeld in Nederland, wat een negatief effect heeft op het bgp per inwoner (staafje is rood en wijst naar beneden). Voor een relatief grote stad als Enschede is dat opvallend: de meeste steden profiteren juist van de relatief grote omvang van agglomeratievoordelen die een stedelijke regio kan bieden. Dat de agglomeratievoordelen toch lager zijn dan gemiddeld, ondanks de omvang van de stad zelf en de nabijheid van steden als Almelo en Hengelo, komt vooral door de ligging aan de grens. Omdat de grensbarrières op de arbeidsmarkt hoog zijn draagt de potentiële beroepsbevolking over de grens niet of nauwelijks bij aan het aanbod aan potentiële werknemers voor bedrijven in Enschede. Het (verder) inzetten op het slechten van grensbarrières (en eventuele snellere verbindingen met andere regio s) zou dan ook een belangrijke positieve impuls aan de lokale economie kunnen geven. 16 Enschede scoort bovengemiddeld als het gaat om de voorraad human capital en de bevolkingssamenstelling. Dat laatste komt vooral door het relatief grote aandeel in de stad woonachtige WO-studenten (zie figuur 4.7). De relatief grote voorraad human capital bestaat echter met name uit middelbaar opgeleiden. Het aandeel hoger opgeleiden onder de beroepsbevolking in Enschede is relatief gering (zie figuur 4.8). Studenten blijven na hun afstuderen dus maar in beperkte mate in de stad wonen. Het inzetten op het vasthouden van net afgestudeerde hoger opgeleiden lijkt daarmee (ook) vanuit economisch perspectief zinvol. De sectorale structuur in Enschede is relatief ongunstig, en biedt een tweede belangrijke verklaring voor het relatief lage bgp per inwoner. Dat komt onder andere door de ondervertegenwoordiging van de sector maakindustrie in de stad; een sector die over het algemeen een relatief hoge productiviteit per baan kent, en die meestal ook sterk vertegenwoordigd is in de grensregio s (zie figuur 4.9). De score op bedrijventerreinen en main ports is ook lager dan gemiddeld. Dat is niet zozeer het gevolg van een relatief laag aanbod bedrijventerreinen maar van het feit dat gemeenten met een main port (zeehaven of Schiphol) een structureel hoger bgp per inwoner hebben 16 G. Marlet, A. Oumer, R. Ponds, C. van Woerkens, 2014: Groeien aan de grens; kansen voor grensregio's (VOC Uitgevers, Nijmegen). 50

51 en Enschede dat niet heeft. Het residu is lager dan gemiddeld, wat betekent dat het bgp per inwoner lager is dan op basis van de factoren in het model verwacht mag worden. Dat kan komen door factoren waarvoor geen goede landelijke data beschikbaar zijn maar die wel een rol kunnen spelen, zoals bijvoorbeeld imago. Figuur 4.6 Wat verklaart de omvang van het bruto gemeentelijk product in Enschede (ten opzichte van het Nederlands gemiddelde)? BGP Agglomeratie human capital bevolkingssamenstelling sectorstructuur bedrijfsterreinen en (main)ports residu Bron: Atlas voor gemeenten 51

52 Figuur 4.7 Studenten 9% 8% aandeel woonachtige WO-studenten 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS Figuur 4.8 Aandeel hoogopgeleiden 60% aandeel hoogopgeleiden 50% 40% 30% 20% 10% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS 52

53 Figuur 4.9 Aandeel banen in de sector nijverheid 25% Aandeel nijverheid 20% 15% 10% 5% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS 4.2 Banen In deze paragraaf wordt de stap gezet van economie naar arbeidsmarkt; het aantal beschikbare banen en de kans op werk voor de inwoners van Enschede. Waar het bgp per inwoner de beste graadmeter vormt voor de omvang van de economische activiteiten, is vanuit arbeidsmarktperspectief het aantal banen (ten opzichte van de beroepsbevolking) juist relevant. Dan lijkt het er in eerste instantie op dat de lage participatiegraad onder de inwoners van Enschede opvallend is vanuit de vraagkant van de arbeidsmarkt, in de stad Enschede zijn er juist relatief veel banen ten opzichte van de beroepsbevolking, zeker in vergelijking met de rest van Twente (zie figuur 4.10). 53

54 Figuur 4.10 Werkgelegenheidsquote 140% Werkgelegenheidsquote (aantal banen t.o.v. omvang beroepsbevolking) 130% 120% 110% 100% 90% 80% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten De arbeidsmarkt functioneert echter niet lokaal, maar regionaal. Er staat geen muur om de stad Enschede; mensen van buiten kunnen in Enschede werken, en mensen uit Enschede kunnen elders in de regio werken. Daarom is het van belang om niet alleen rekening te houden met banen in Enschede, maar ook met banen buiten Enschede, die binnen acceptabele tijd te bereiken zijn. Ook is het van belang om rekening te houden met mensen buiten Enschede, die in Enschede zouden kunnen werken. In het voormalige verdeelmodel van de WWB was de vraagkant van de arbeidsmarkt niet goed gemodelleerd. In plaats van de beschikbaarheid van banen binnen acceptabele reistijd werden daarin de werkgelegenheidsquote en het aantal banen in de COROP-regio Twente opgenomen. Ook werd in latere versies het aantal banen in een straal rond de gemeente opgenomen. 17 Gemeenten die zelf relatief veel banen binnen de gemeentegrenzen hebben, 17 R. Friperson, T. Everhardt, J. Vonk, S. Bouman, L. Aarts, 2013: Eindrapport gemeente Enschede. Oriënterend onderzoek naar eventuele verdeelstoornis ten behoeve van de beoordeling van de MAU-aanvraag (APE, Den Haag). 54

55 maar in een regio liggen met relatief weinig banen, werden op die manier financieel benadeeld. Dat gold in hoge mate ook voor Enschede. 18 De arbeidsmarkt kent geen harde grenzen. Het hanteren van de harde gemeentegrens, of de harde grens van een straal van bijvoorbeeld 35 kilometer daaromheen is problematisch. Als een baan op 35 kilometer van de gemeente meetelt voor de kans op werk van de inwoner van die gemeente, waarom zou dat voor een baan op 36 kilometer afstand dan niet meer gelden? En het ligt eveneens niet voor de hand dat een baan op 35 kilometer afstand van de gemeente in gelijke mate meetelt voor de kans op werk voor een inwoner van die gemeente als een baan op tien kilometer afstand van die gemeente. De werking van de regionale arbeidsmarkt is een subtiel samenspel van de locaties van mensen en bedrijven, de kenmerken van die mensen en de banen bij de bedrijven, en de reistijd en infrastructuur tussen die locaties. Cruciaal daarbij is de bereidheid van mensen om voor werk te reizen. In figuur 4.11 is de gemiddelde bereidheid om te reizen voor de Nederlandse beroepsbevolking weergegeven. Als rekening wordt gehouden met de gemiddelde bereidheid om te reizen, en alle banen binnen die acceptabele reistijd, is het aantal banen op acceptabele reistijd voor de inwoners van Enschede met benedengemiddeld (zie figuur 4.12). 18 G. Marlet, C. van Woerkens, 2013: De problematische positie van Enschede in het verdeelmodel (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 55

56 Figuur 4.11 Gemiddelde bereidheid tot reizen ten behoeve van werk 100% percentage van de bevolking dat bereid is om te reizen 80% 60% 40% 20% 0% reistijd in minuten Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 4.12 Bereikbaarheid van banen (*1000) Bereikbaarheid van banen Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten 56

57 Dat zegt echter nog niet per se iets over de kans op werk voor de inwoners van Enschede, want zoals gezegd; ook mensen van buiten concurreren om die banen. Een goede indicator voor de kans op werk voor de inwoners van Enschede houdt niet alleen rekening met het aantal banen in de buurt, en met de bereidheid van de inwoners van die gemeente om naar die banen toe te reizen, maar ook met het aantal andere mensen (dat kan en wil werken, en met een vergelijkbaar opleidingsniveau) in de buurt van die baan, dat bereid is om naar die baan toe te reizen, en dus concurreert met de inwoners van Enschede. Vanuit het perspectief van een inwoner van Enschede gaat het dan om ruim mensen die willen en kunnen werken. Als de vraagkant van de arbeidsmarkt op de juiste wijze wordt gemodelleerd, 19 blijkt dat de kans op werk voor de inwoners van Enschede met ruim 95% ongeveer gemiddeld is (zie figuur 4.14). Voor de laagopgeleiden onder de beroepsbevolking in Enschede zijn die kansen ondanks het feit dat die groep relatief groot is, zie figuur 4.13 opvallend groot. Voor iedere laagopgeleide onder de beroepsbevolking in Enschede zijn er ongeveer 1,3 banen beschikbaar (figuur 4.14). Voor middelbaar en hoogopgeleiden ligt dat onder de 1; zowel in Enschede als in Twente is er vooral een gebrek aan banen voor middelbaar opgeleiden. Die kansen voor laagopgeleiden zijn vooral in de stad Enschede opvallend veel groter dan in de andere gemeenten in Nederland, en ook dan in de andere universiteitssteden in de grensregio s. In de indicator voor de kans op werk is ook rekening gehouden met de in Duitsland woonachtige (oorspronkelijk Nederlandse) beroepsbevolking die nog wel in Nederland werkzaam is. Hoe groter die groep, hoe lager de participatiegraad in een grensgemeente, omdat de werknemers die over de grens wonen potentiële werknemers uit de eigen gemeente verdringen, terwijl ze niet meetellen in de beroepsbevolking van die grensgemeente. Als ook de banen over de grens beschikbaar zouden zijn voor de inwoners van Enschede, als er met andere woorden geen grensbarrières zouden zijn op de arbeidsmarkt, dan zouden de inwoners van Enschede daar naar verwachting behoorlijk van profiteren, en hun kans op werk enorm zien toenemen, waardoor de participatiegraad veel hoger zou zijn G.A. Marlet, C.M. van Woerkens, 2007: Regionale verschillen in kansen voor arbeidsmarktbeleid, in: Verschil maken. Drie jaar Wet werk en bijstand, Divosa-monitor 2007 (Divosa, Utrecht). 20 G. Marlet, A. Oumer, R. Ponds, C. van Woerkens, 2014: Groeien aan de grens; kansen voor grensregio's (VOC Uitgevers, Nijmegen). 57

58 Figuur 4.13 Relatief veel middelbaar en laagopgeleiden onder de potentiële beroepsbevolking in Enschede Bevolking jarigen naar opleidingsniveau (2013) 50% 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Hoog Middelbaar Laag Enschede NL BMK Twente De benchmark (BMK) bestaat uit de andere universiteitssteden in grensregio s: Tilburg, Nijmegen, Maastricht, Eindhoven en Groningen. Figuur 4.14 De kans op werk is relatief groot voor de laagopgeleide beroepsbevolking in Enschede Kansen op arbeidsmarkt - totaal en naar opleidingsniveau 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 Laagopgeleiden Middelbaar opgeleiden Hoger opgeleiden Totaal Enschede BMK NL Twente Bron: Atlas voor gemeenten 58

59 Figuur 4.15 en is de laatste tijd behoorlijk toegenomen Ontwikkeling kansen op arbeidsmarkt: totaal en voor laagopgeleiden 1,40 1,30 1,20 1,10 1,00 0,90 0,80 0,70 0, Enschede: laagopgeleiden Enschede: totaal NL: laagopgeleiden NL: totaal Bron: Atlas voor gemeenten Wat opvalt in de bovenstaande grafieken is dat de kans op werk voor een laagopgeleide in Enschede (en ook elders) boven de honderd procent liggen, en de laatste jaren behoorlijk zijn toegenomen. Terwijl de kans op werk voor een hoogopgeleide inwoner van Enschede slechts rond de 90% liggen. Dan zou je verwachten dat vooral onder hoogopgeleiden de participatiegraad laag is, en dat de laagopgeleiden in de stad allemaal werk hebben. Het tegenovergestelde is echter het geval, zo blijkt uit figuur Slechts 42% van de laagopgeleide jarigen in Enschede werkt. Dat is minder dan gemiddeld in andere gemeenten, en ook minder dan in de andere universiteitssteden in de grensregio s. Onder de hoogopgeleide inwoners van Enschede ligt die participatiegraad veel hoger; rond de 75%. Dat is overigens nog steeds lager dan in andere steden (zie figuur 4.16). Hoewel de kansen op werk voor laagopgeleiden de laatste jaren behoorlijk zijn toegenomen, is het opvallend dat de participatie onder laagopgeleiden juist is afgenomen (figuur 4.17). 59

60 Figuur 4.16 Ondanks de grote hoeveelheid banen voor laagopgeleiden is de participatiegraad onder laagopgeleiden in Enschede laag Participatiegraad (werkenden als percentage van alle jarigen) naar opleidingsniveau (2013) 85% 75% 65% 55% 45% 35% 25% Totaal Laag opgeleiden Middelbaar opgeleiden Enschede NL BMK Twente Hoger opgeleiden Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 4.17 en de laatste jaren opvallend afgenomen Participatiegraad laagopgeleiden 50% 48% 46% 44% 42% 40% 38% 36% 34% 32% 30% Enschede NL Twente BMK Bron: Atlas voor gemeenten 60

61 Die lage participatiegraad in Enschede is allereerst het gevolg van het feit dat er in Enschede relatief weinig laagopgeleiden kunnen en willen werken, omdat ze arbeidsongeschikt zijn of een opleiding volgen. Maar ook de werkloosheid onder de laagopgeleiden die wel kunnen en willen werken is in Enschede relatief hoog, zo blijkt uit figuur En dat terwijl er per laagopgeleid lid van de beroepsbevolking in Enschede 1,3 banen beschikbaar waren, zo bleek uit figuur De vraag is hoe dat kan. Figuur 4.18 Werkloosheid in Enschede vooral onder laagopgeleiden relatief hoog Werkloosheid naar opleidingsniveau (2013) 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% Totaal Laag opgeleiden Middelbaar opgeleiden Enschede NL BMK Twente Hoger opgeleiden Bron: Atlas voor gemeenten 4.3 Verdringing Als er in een stad niet genoeg hooggekwalificeerd werk is, worden hoogopgeleiden gedwongen om onder hun niveau te gaan werken. 21 Met name in studentensteden blijkt die verdringing op de arbeidsmarkt over het algemeen omvangrijk te zijn. In Enschede zijn er zoals gezegd meer banen waarvoor geen of een lage opleiding vereist is dan dat er laagopgeleiden zijn. Voor de middelbaar en in mindere mate hoger opgeleiden in de stad 21 F. Büchel & M. van Ham, 2003: Over-education, regional labor markets, and spatial flexibility. Journal of Urban Economics, 53(3),

62 geldt het omgekeerde (zie figuur 4.14). Dat betekent dat een deel van de middelbaar en hoogopgeleiden in Enschede geneigd zal zijn om onder zijn of haar niveau te gaan werken. Figuur 4.19 geeft dat schematisch weer; als middelbaar en hoogopgeleiden onder hun niveau werken, verkleint dat het aantal overgebleven banen, en dus de kans op werk, voor laagopgeleiden. Figuur 4.19 Werken onder je niveau WERKENDEN BANEN Hoogopgeleid Middelbaar opgeleid Laag opgeleid Hogere en wetenschappelijke beroepen Middelbare beroepen Elementaire en lage beroepen Om te bepalen of verdringing een verklaring biedt voor de lage participatiegraad onder de laagopgeleide inwoners van Enschede is allereerst een indicator voor verdringing ontwikkeld (zie de bijlage voor een beschrijving). Die maat voor verdringing blijkt inderdaad een belangrijke verklaring te bieden voor de relatief hoge werkloosheid onder de laagopgeleiden in Enschede (zie figuur 4.20). Uit figuur 4.20 blijkt dat de bovengemiddelde werkloosheid onder laagopgeleiden in Enschede niet te verklaren is door het gebrek aan werk, maar wel door verdringing. Die grafiek geeft aan hoe de hogere dan gemiddelde werkloosheid onder laagopgeleiden (de linker staaf) te verklaren is (de overige staven). Verdringing is een van de belangrijkste verklaringen voor de hoge werkloosheid onder laagopgeleiden. 62

63 Figuur 4.20 Wat verklaart de hoge werkloosheid onder de laagopgeleiden in Enschede? (Bijdrage aan) afwijking van gemiddelde Nederland van werkloosheid lager opgeleiden 5,0% 4,0% 3,0% 2,0% 1,0% 0,0% -1,0% Werkloosheid lager opgeleiden Verdringing Kansen op arbeidsmarkt Laagstopgeleiden Nietwesterse allochtonen Leeftijd Eenoudergezinnen Studenten Residu -2,0% Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 4.21 Door regionale mismatch en verdringing zijn de kansen op werk voor de laagopgeleide inwoners van Enschede per saldo gering 2,0 1,8 1,5 1,3 1,0 0,8 kansen in de stad van stad naar naar regio verdringing netto 'kansen' 0,5 0,3 0,0 Bron: Atlas voor gemeenten 63

64 In Enschede doet zich dus de bijzondere situatie voor dat er veel werk is voor laagopgeleiden, terwijl juist onder die laagopgeleiden de werkloosheid hoog is. Figuur 4.21 vat samen hoe dat kan. Allereerst zijn er meer laagopgeleide werknemers uit de regio die de banen in de stad Enschede innemen dan omgekeerd. De regio profiteert dus meer van de banen in de stad dan dat de inwoners van Enschede profiteren van de banen in de omgeving. Dat verkleint de kansen voor de laagopgeleiden in Enschede van bijna 1,5 banen per laagopgeleide (in de beroepsbevolking) tot 1,3 banen per laagopgeleide. Daarnaast is er sprake van verdringing tussen verschillende bevolkingsgroepen. Er werken in Enschede relatief veel middelbaar en hoogopgeleiden in beroepen die geschikt zijn voor laagopgeleiden. Dat verkleint de kansen op werk voor de laagopgeleiden in Enschede fors; van 1,3 naar een kleine 0,7 baan per laagopgeleide. In plaats van meer dan genoeg werk voor iedere laagopgeleide in de stad, is er daardoor dus ineens sprake van een groot tekort aan banen voor de laagopgeleiden in de stad. Dat betekent echter niet dat inzetten op het binden van hoogopgeleiden aan de stad geen zinvol beleid. Zonder deze hoogopgeleiden zouder er immers nog minder banen aan de onderkant van de arbeidsmarkt zijn. 22 Het betekent wel dat deze banen, waarvoor geen of een laag opleidingsniveau is vereist, niet automatisch worden ingevuld door laagopgeleiden. Inzetten op het concurrerender maken van laagopgeleiden voor dit type banen lijkt hiervoor noodzakelijk, door hun kwaliteit te vergroten (vaardigheden trainen of onderwijs) of kosten voor werkgevers te verlagen. Aan de vraagkant zou ook kunnen worden ingezt op de groei van meer hoogwaardig werk, zodat hoogopgeleiden niet gedwongen worden om onder hun niveau te werken 4.4 Regionale mismatch? De analyses in dit hoofdstuk waren tot nu toe gebaseerd op de gemiddelde bereidheid om te reizen voor werk van de Nederlandse beroepsbevolking. Het zou echter zo kunnen zijn dat mensen in grensregio s bereid zijn verder te reizen voor werk, omdat er minder werk in de buurt is, en ze dus gewend 22 Zie onder andere G.Marlet, R. Ponds en C. van Woerkens, 2015: De hoogopgeleide stad en de arbeidsmarkt voor laagopgeleiden. In: Economisch Statistische Berichten, 100, 4705, pp

65 zijn om meer te reizen voor werk. Daarom wordt in deze paragraaf tot slot gekeken naar de feitelijke pendel in het woon-werkverkeer. Allereerst is op basis van gegevens van het CBS bepaald waar de inwoners van Enschede werken. Vervolgens is op basis van reistijdenmatrices bepaald wat de gemiddelde reistijd is die de inwoners van Enschede dagelijks besteden aan woon-werkverkeer. Die gemiddelde reistijd voor woonwerkverkeer is vergeleken met de gemiddelde reistijd van mensen in andere gemeenten. Op die manier kan de vraag worden beantwoord of de inwoners van Enschede bereid zijn om verder te reizen voor werk dan de inwoners van andere gemeenten in Nederland. Ook is het mogelijk om op basis van deze analyse de vraag te beantwoorden of de pendel van het platteland naar de stad, en de verdringing van de banen in de stad door mensen van buiten, afwijkt van andere steden en hun ommeland. Uit figuur 4.22 blijkt allereerst dat meer mensen van buiten in Enschede werken, dan omgekeerd. Voor de rest van de regio Twente geldt het omgekeerde. Dat is echter een gebruikelijke situatie in de relatie tussen stad en ommeland, en niet uitzonderlijk voor Enschede. Sterker nog, het saldo van inkomende en uitgaande pendel is voor de andere universiteitssteden en steden in de grensregio s veel groter. Kennelijk biedt de regio Twente meer werk dan de gemiddelde regio rond een universiteitsstad en/of stad in de grensregio. 65

66 Figuur 4.22 Saldo van inkomende en uitgaande pendel 40% 35% Saldo in- en uitgaande pendel als percentage van de beroepsbevolking 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden -10% Bron: CBS Figuur 4.10 laat zien welk aandeel van de werkende beroepsbevolking welk aantal minuten (enkele reis) reist voor werk. In de grafiek wordt Enschede steeds vergeleken met het gemiddelde van andere centrumsteden, en de omgeving van Enschede met het gemiddelde van het ommeland van de andere centrumsteden. 23 Uit de grafiek blijkt allereerst dat relatief veel inwoners van Enschede in of vlakbij de eigen gemeente werken; bijna tachtig procent van de werkzame beroepsbevolking reist minder dan 20 minuten enkele reis naar het werk. Gemiddeld ligt dat percentage in Nederland en andere steden lager. Overigens blijkt uit de achterliggende gegevens dat zeventig procent van de werkzame beroepsbevolking in Enschede ook echt in de eigen gemeente werkt. Landelijk is dat percentage 48%, en voor Hengelo bijvoorbeeld 57%. Uit de grafiek blijkt ook dat relatief weinig inwoners van Enschede voor werk tussen de 20 en 49 minuten reizen. Vanaf 50 minuten reistijd is het percentage voor Enschede weer hoger dan gemiddeld in de andere steden. Voor de rest van de regio Enschede ligt dat precies omgekeerd. Ten 23 Gebaseerd op: G. Marlet, C. van Woerkens, 2014: De nieuwe gemeentekaart van Nederland (VOC Uitgevers, Nijmegen) 66

67 opzichte van de ommelanden van andere centrumsteden reizen relatief weinig mensen uit de omgeving van Enschede minder dan 20 minuten, en relatief veel mensen meer dan 20 minuten enkele reis. Figuur 4.23 Hoeveel minuten wordt er gereisd voor woon-werkverkeer? 90% 80% 70% 60% 50% Nederland Enschede steden ommeland Enschede ommeland steden 40% 30% 20% 10% 0% Bron: Atlas voor gemeenten obv data cbs Betekent dat dat de bereidheid om te reizen voor werk relatief groot is in de dorpen in Twente, en dat de stedelingen in Enschede veel minder bereid zijn om voor werk te reizen? Dat is nog maar de vraag. Het beeld dat uit figuur 4.23 volgt kan ook te maken hebben met de plek waar het werk zich bevindt. Daarom is de feitelijke pendel gedeeld door het aantal banen dat zich binnen een bepaalde reistijd bevindt. Als het saldo 1 is, betekent dat dat er precies even veel mensen een bepaalde afstand reizen als dat er banen binnen die afstand liggen. Is het saldo hoger dan 1, dan wordt er vanuit een plek meer gereisd dan verwacht op basis van het aantal banen. En is het saldo lager dan 1, dan wordt er minder gereisd dan verwacht. 67

68 Figuur 4.24 Feitelijke pendel ten opzichte van aantal banen binnen een bepaalde reistijd 2,5 2,0 1,5 Nederland Enschede steden ommeland Enschede ommeland steden 1,0 0,5 0, Bron: Atlas voor gemeenten obv data cbs Figuur 4.24 laat zien dat de inwoners van Enschede en omstreken, gegeven het aantal banen tussen de 20 en 59 minuten reistijd, juist relatief veel reizen. Ofwel: gegeven de plek van het werk in en om de regio, maken zowel de inwoners van Enschede als die in het ommeland van Enschede, daar relatief veel gebruik van. Niet de bereidheid om te reizen is dus het probleem, maar de beschikbaarheid van banen binnen acceptabele reistijd. Dat betekent dat de meeste impact verwacht mag worden van het beter bereikbaar maken van bestaande banen, en er zo voor te zorgen dat er meer banen binnen een uur reistijd komen te liggen. Te denken valt daarbij aan de grote concentratie werk in de regio Arnhem, maar ook aan de banen over de grens, die nu voor veel mensen onvoldoende bereikbaar zijn, door allerlei grensbarrières op de arbeidsmarkt G. Marlet, A. Oumer, R. Ponds, C. van Woerkens, 2014: Groeien aan de grens; kansen voor grensregio's (VOC Uitgevers, Nijmegen). 68

69 5 Trends en prognoses De lage participatiegraad in Enschede wordt deels dus verklaard door de vraagkant van de arbeidsmarkt; de bereikbaarheid van banen. Tegelijkertijd werd duidelijk dat desondanks de kans op werk voor de inwoners van Enschede de laatste tijd is toegenomen. Dat komt door een krimpende beroepsbevolking. De vraag is echter of dat zo zal blijven, of dat die krimpende beroepsbevolking uiteindelijk ook weer consequenties heeft voor de economie en de werkgelegenheid. Uit paragraaf 4.1 bleek immers dat het arbeidsaanbod in stad en regio op zijn beurt van invloed is op de lokale en regionale economie. Daarom wordt in dit hoofdstuk ingegaan op de relevante trends en prognoses, en de betekenis daarvan voor de kans op werk voor de inwoners van Enschede. In hoofdstuk 1 werd duidelijk dat sinds 2010/2011 zowel de potentiële beroepsbevolking (alle jarigen) als de beroepsbevolking in Enschede is afgenomen. Deze afnemende beroepsbevolking in Enschede (en omgeving) heeft ervoor gezorgd dat de kans op werk voor de overgebleven mensen in Enschede die kunnen en willen werken minder sterk is gedaald dan elders in Nederland sinds de start van de crisis (figuur 5.1) en nu ongeveer even groot is. Dat komt niet omdat het aantal banen binnen acceptabele reistijd zich beter heeft ontwikkeld (die ontwikkeling is namelijk in lijn met Nederland als geheel), maar vooral omdat het aantal mensen dat om die banen concurreert is afgenomen (zie figuur 5.2). Deze afname van de beroepsbevolking in Enschede en omgeving blijkt vooral te liggen in de afname van de laag- en middelbaar opgeleide beroepsbevolking (figuur 5.3 en 5.4). De afname van het aantal middelbaar opgeleiden in Enschede en omgeving is opvallend: in de rest van Nederland is deze groep redelijk constant. Parallel aan de daling van het aantal middelbaar opgeleiden is ook het aanbod banen waarvoor een middelbare opleiding is vereist gedaald in Enschede en omgeving (zie figuur 5.5) Deze trend doet zich ook voor in de rest van Nederland wat vaak onder andere wordt toegeschreven aan de toenemende automatisering van vooral routinematige werkzaamheden (zoals het verdwijnen van banen als baliemedewerker bij banken als gevolg van internetbankieren). Hierdoor zijn er aanwijzingen dat het juist middelbaar opgeleiden zijn die in toenemende mate met een gebrek aan banen op hun eigen niveau worden geconfronteerd. Deze trend kan leiden tot wat ook 69

70 baanpolarisatie wordt genoemd: een groei van het aantal banen aan de boven- en onderkant maar een verdwijnend midden. 25 Het gevolg hiervan kan zijn dat onder middelbaar opgeleiden de werkloosheid sterk oploopt of dat zij juist onder hun niveau gaan werken waardoor de verdringing van laagopgeleiden weer toeneemt. Het CPB 26 geeft aan dat de kansen op de arbeidsmarkt voor mensen in banen met een zogenaamd dalend toekomstperspectief kan worden vergroot door te stimuleren dat mensen met bijvoorbeeld alleen een havo of vwo-diploma een mbo4 of hboopleiding gaan volgen. Ook het stimuleren van arbeidsmobiliteit en omscholing, en meer aandacht voor analytische en interactieve vaardigheden in het onderwijs worden genoemd als aanknopingspunten voor beleid. Over ruimtelijke verschillen in Nederland in de mate van baanpolarisatie is weinig bekend. Wel is duidelijk dat de daling van het aanbod banen voor middelbaar opgeleiden in Enschede min of meer in lijn is met de landelijke trend (figuur 5.5). Het verschil tussen Enschede en rest van Nederland is echter dat deze daling in Enschede gelijktijdig plaatsvindt met een daling van het aanbod middelbaar opgeleiden (en daarmee de concurrentie) op de arbeidsmarkt. In de rest van Nederland vindt deze daling van het aanbod middelbaar opgeleiden niet plaats. Hierdoor is de kans groot dat de mogelijke negatieve effecten op de arbeidsmarkt van de zogenaamde baanpolarisatie in elk geval op korte termijn sterker voelbaar zijn in de rest van Nederland, waar het aanbod middelbaar opgeleiden is toegenomen. De afname van het aanbod laagopgeleiden in Enschede en omgeving is in lijn met de afname in de rest van Nederland. Deze afname van het aantal laagopgeleiden komt mede doordat onder de generatie die de afgelopen jaren de pensioengerechtigde leeftijd heeft bereikt het aandeel laagopgeleiden relatief hoog was, terwijl het aandeel jongeren met een afgeronde (hbo of universitaire) opleiding juist toeneemt. Hierdoor verandert door de tijd het gemiddelde opleidingsniveau van de beroepsbevolking in Nederland zie ook figuur Zie bijvoorbeeld W. Van den Berge en B. Terweel, 2015: Baanpolarisatie in Nederland (CPB, Den Haag) 26 Idem. 70

71 Figuur 5.1 Sinds het begin van de crisis heeft de kans op werk zich in Enschede beter ontwikkeld dan gemiddeld in Nederland Ontwikkeling kans op werk (2007=100) Enschede Nederland Bron: Atlas voor gemeenten Figuur maar dat komt vooral door een afname van de beroepsbevolking 108 Ontwikkeling bereikbaarheid van en concurrentie om banen (2007=100) Enschede: beroepsbevolking (concurrentie) Nederland: beroepsbevolking (concurrentie) Enschede: bereikbaarheid banen Nederland: bereikbaarheid banen Bron: Atlas voor gemeenten 71

72 Figuur 5.3 Ontwikkeling laagopgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (concurrentie op arbeidsmarkt) 101 Ontwikkeling laagopgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (2007=100) Enschede Nederland Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 5.4 Ontwikkeling middelbaar opgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (concurrentie op arbeidsmarkt) 104 Ontwikkeling middelbaar opgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (2007=100) Enschede Nederland Bron: Atlas voor gemeenten 72

73 Figuur 5.5 Ontwikkeling aantal bereikbare banen waarvoor een middelbare opleiding is vereist Ontwikkeling bereikbaarheid banen voor middelbaar opgeleiden - indexcijfer (2007=100) Enschede Nederland Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 5.6 Ontwikkeling hoogopgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (concurrentie op arbeidsmarkt) Ontwikkeling hoogopgeleide beroepsbevolking binnen acceptabele reistijd (2007=100) Enschede Nederland Bron: Atlas voor gemeenten 73

74 Gezamenlijk laten deze grafieken zien dat de vergrijzing in Enschede en omgeving voor minder concurrentie op de arbeidsmarkt en daarmee voor een verbetering van de kans op werk hebben gezorgd. Vooral het aanbod middelbaar opgeleiden en laagopgeleiden is sterk gedaald, waarmee de relatieve kans op werk is gestegen. Hoewel een eventuele mismatch tussen de gevraagde vaardigheden van de beschikbare banen en de beschikbare vaardigheden onder de (kleiner geworden) beroepsbevolking er wel voor kan zorgen dat er in de praktijk geen één-op-één relatie met werkloosheid bestaat, verhoogt een krimp van de beroepsbevolking op de korte termijn wel de kans op werk voor de rest van de beroepsbevolking. Op de langere termijn zijn de effecten echter minder gunstig. Op de eerste plaats omdat door de daling (van de beroeps)bevolking er minder mensen met een (hoog) inkomen zullen zijn, hierdoor zal de werkgelegenheid naar verwachting dalen als gevolg van een lagere (consumptieve) vraag. Op die plekken waar de (beroeps)bevolking het snelst krimpt zal dit effect naar verwachting het grootst zijn. Op de tweede plaats zorgt een daling van de beroepsbevolking er voor dat werkgevers structureel lastiger aan personeel kunnen komen. Als bedrijven hierdoor krimpen, wegtrekken of failliet gaan zal het aantal banen kleiner worden, wat de kans op werk weer verder zal verkleinen. Een deel van de nog actieve en vaak kansrijke beroepsbevolking verhuist hierdoor mogelijk weer, waardoor het risico op een negatieve spiraal aanzienlijk is. Hoewel altijd met relatief grote onzekerheden omgeven, kan aan de hand van bevolkingsprognoses een beeld worden gegeven van de (mogelijke) toekomstige ontwikkeling van de (beroeps)bevolking. Figuur 5.7 en 5.8 laten de voorspelde ontwikkeling van de bevolking en de (potentiële) beroepsbevolking tot en met 2040 voor Enschede, Twente, de 50 grootste gemeenten (G50) en Nederland als geheel zien (op basis van de zogenaamde Primos-prognose). 74

75 Figuur 5.7 Ontwikkeling bevolking tussen 2015 en Prognose ontwikkeling bevolking (2015=100) Nederland Twente Enschede G Bron: Primos, bewerking Atlas voor gemeenten Figuur 5.8 Ontwikkeling potentiële beroepsbevolking tussen 2015 en Prognose ontwikkeling potentiele beroepsbevolking (2015=100) Nederland Twente Enschede G Bron: Primos, bewerking Atlas voor gemeenten 75

76 Uit deze figuren wordt duidelijk dat Enschede en Twente naar verwachting te maken krijgen met een snellere en sterkere krimp van de bevolking dan gemiddeld in Nederland en de 50 grootste gemeenten. Naar verwachting daalt de potentiële beroepsbevolking in Twente ook sneller dan in Nederland. De verwachte ontwikkeling van de potentiële beroepsbevolking in Enschede is in lijn met het gemiddelde van Nederland maar ligt duidelijk onder het gemiddelde van de 50 grootste gemeenten. In eerder onderzoek is de relatie geschat tussen het aantal banen ten opzichte van de potentiële beroepsbevolking en verschillende verklarende variabelen. Eén van de meeste relevante variabelen bleek net als bij het bgp per inwoner het aanbod potentiële werknemers dat bereid zou zijn om voor een baan naar een gemeente te reizen. Op basis van de gevonden relaties in dit model en de verwachte ontwikkeling van de (potentiële) beroepsbevolking is het mogelijk om een schatting te maken van de werkgelegenheidsontwikkeling en daarmee van de toekomstige bereikbaarheid van banen. In figuur 5.9 wordt de op deze manier geschatte ontwikkeling van het aantal banen en de bereikbaarheid van banen vanuit Enschede weergegeven. In figuur 5.10 wordt ook de geschatte ontwikkeling van de mogelijke concurrentie om die banen weergegeven en de ontwikkeling van de kans op werk. Daaruit blijkt dat een krimpende beroepsbevolking op korte termijn weliswaar leidt tot meer kans op werk voor de achterblijvers, maar dat op langere termijn een krimpende bevolking ook de economie en de werkgelegenheid aantast. Hierdoor komt de beschikbaarheid van, en de kans op, werk juist weer verder onder druk te staan. Deze geschatte ontwikkelingen zijn nadrukkelijk gebaseerd op prognoses. Deze prognoses zijn beleidsarm wat betekent dat er geen rekening is gehouden met effecten van toekomstig beleid of met het effect van structurele veranderingen in de achterliggende factoren. Dat is op zichzelf logisch omdat immers niet bekend is of deze achterliggende factoren wel gaan veranderen of waar toekomstig beleid uit zou bestaan. Dat betekent tegelijkertijd dat de geschetste ontwikkelingen in figuur 5.8 en 5.9 als een soort basisscenario moeten worden gezien en niet als een vaststaand feit. 76

77 Mogelijke trends die voor een afwijking van deze prognoses kunnen zorgen zijn een sterkere toename van de buitenlandse immigratie dan verwacht. Dit zorgt voor een sterkere bevolkingsgroei in Nederland als geheel maar ook in de regio Twente en Enschede. Ook kunnen specifieke beleidsmaatregelen zorgen voor bijvoorbeeld een verandering in de aantrekkingskracht van Enschede op verhuizende huishoudens en daarmee voor een toename van de beroepsbevolking en daarmee voor werkgelegenheidsgroei. Uit eerder onderzoek 27 en de jaarlijkse Atlas voor gemeenten blijkt dat de aantrekkingskracht van Enschede op hoogopgeleide, creatieve mensen in vergelijking met andere steden gering is. Uit figuur (uit eerder onderzoek) blijkt dat dit vooral door de relatief ongunstige ligging in het land komt waardoor er minder banen binnen acceptabele reistijd dan gemiddeld zijn. Factoren die de aantrekkingskracht van Enschede positief beïnvloeden zijn de aanwezigheid van een universiteit en de kwaliteit van de woningvoorraad en woonomgeving (overlast en onveiligheid). Het voorzieningenniveau in Enschede is ongeveer gemiddeld, waarbij het bovengemiddelde culturele aanbod er in positieve zin uitspringt. Het verder versterken van de positieve kanten van de stad zou de aantrekkingskracht kunnen vergroten. Het gaat dan bijvoorbeeld om investeringen in het aanbod voorzieningen. De universiteit (en hogeschool) zorgt voor de komst van veel jongeren naar de stad. Hoewel er altijd een deel van deze jongeren na hun afstuderen zal verhuizen zou het vroegtijdig in contact brengen van afstuderende jongeren met Twentse werkgevers er mogelijk voor kunnen zorgen dat er meer afgestudeerden blijven wonen. Hiernaast zou het verbeteren van de bereikbaarheid van Enschede via een toename van het aantal banen binnen acceptabele reistijd ook invloed hebben op de aantrekkingskracht van de stad. Hier spelen grensbarrières een belangrijke rol. Door die grensbarrières op de arbeidsmarkt tellen banen over de grens niet of nauwelijks mee in de keuze van mensen voor een woonplaats. Het slechten van grensbarrières op arbeidsmarkt zorgt niet alleen voor meer kans op werk voor de huidige inwoners, maar ook voor een grotere aantrekkingskracht op potentiële inwoners Zie G. Marlet, R. Ponds, C. van Woerkens, 2012: De cultuurkaart van Enschede (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 28 Zie bovengenoemd onderzoek voor een toelichting op het model dat gebruikt is voor deze figuur. 29 Zie G. Marlet e.a., 2014: Groeien aan de Grens (Nijmegen, VOC uitgevers). 77

78 Figuur 5.9 Geschatte ontwikkeling banen in Enschede en bereikbaarheid banen vanuit Enschede 102 Index, 2015= Banen in Enschede Bereikbaarheid banen Bron: Atlas voor Gemeenten Figuur 5.10 Geschatte ontwikkeling bereikbaarheid banen, concurrentie en kans op werk 102 Index, 2015= Bereikbaarheid banen Potentiële concurrentie Kans op werk Bron: Atlas voor Gemeenten 78

79 Figuur 5.11 De aantrekkingskracht van Enschede aantrekkingskracht -300 beschikbaarheid van banen natuurlijke ligging voorzieningen gentrification woningvoorraad universiteitsstad historiciteit overlast en onveiligheid residu Op de y-as staat een indexscore voor de aantrekkingskracht van de stad. De donkere staaf laat zien in welke mate de aantrekkingskracht van Enschede afwijkt van het gemiddelde van de G27. De overige staafjes laten zien hoe die afwijking te verklaren is. Staafje omhoog: biedt positieve verklaring voor de aantrekkingskracht van de stad Enschede. Staafje naar beneden: biedt negatieve verklaring voor de aantrekkingskracht van de stad Enschede. Bron: Cultuurkaart Enschede, 2013: Atlas voor gemeenten 79

80 6 De aanbodkant van de arbeidsmarkt Behalve de situatie aan de vraagkant van de arbeidsmarkt de geringe beschikbaarheid van banen, de ogenschijnlijke regionale mismatch en de verdringing tussen bevolkingsgroepen biedt ook de situatie aan de aanbodkant van de arbeidsmarkt in Enschede een verklaring voor de relatief lage participatiegraad in Enschede. In hoofdstuk 3 lieten tabel 3.1 en figuur 3.4 zien dat het standaard arbeidsmarktmodel waarmee de verschillen in netto participatiegraad tussen Nederlandse gemeenten worden verklaard daarvoor al een aantal aanvullende verklaringen biedt. Allereerst het aantal niet-westerse allochtonen onder de beroepsbevolking in Enschede (onderdeel van de derde staaf in figuur 3.4). Het betreft hier de relatief grote groep in Enschede woonachtige mensen van Turkse afkomst, zo laat ook figuur 6.1 zien. De oververtegenwoordiging van die groep heeft te maken met het industriële verleden van Enschede, en verklaart niet alleen de relatief lage participatiegraad in de stad, maar is bovendien een van de redenen dat Enschede jarenlang financieel benadeeld is door het WWBverdeelmodel. 30 De grote groep in de stad woonachtige studenten (zie figuur 6.2 en 6.3) biedt volgens het standaard arbeidsmarktmodel eveneens een verklaring voor de lage participatiegraad in Enschede (onderdeel van de vijfde staaf in figuur 3.4). Als studenten een bijbaan van minder dan twaalf uur per week hebben, komt deze baan formeel niet voor in de statistieken, maar drie of vier studenten die ieder tussen de acht en tien uur per week in een spoelkeuken werken, verdringen mogelijk gezamenlijk een laagopgeleide die de baan ook had kunnen invullen. Exacte cijfers hierover zijn niet bekend, maar dit is waarschijnlijk wel een belangrijke additionele verklaring voor de relatief participatiegraad in Enschede. Dit is eigenlijk een tweede vorm van verdringing, die zich aan het zicht van de bestaande statistieken onttrekt. Het opleidingsniveau van de beroepsbevolking in de stad Enschede biedt volgens het standaard arbeidsmarktmodel geen verklaring voor de lagere participatiegraad (de vierde staaf in figuur 3.4). Maar als wordt gekeken naar de mensen met de laagst denkbare opleiding, bood die wel een verklaring 30 G. Marlet, C. van Woerkens, 2013: De problematische positie van Enschede in het verdeelmodel (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 80

81 voor de hoge werkloosheid onder laagopgeleiden (de vierde staaf in figuur 4.20). Dan gaat het om de groep mensen zonder startkwalificatie, die een lastige positie hebben op de arbeidsmarkt. Figuur 6.4 laat zien dat die groep oververtegenwoordigd is in Enschede, en ook in de rest van Twente. Dat is weliswaar een fenomeen waar de hele grensstreek mee te maken heeft (kansrijken trekken weg, kansarmen blijven achter), 31 maar in Twente in het algemeen, en Enschede in het bijzonder, blijkt dit probleem nog groter te zijn dan in de andere grensregio s. Mogelijk is dat nog een gevolg van het industriële verleden van de regio. Figuur 6.1 Aandeel mensen van Turkse afkomst onder de potentiële beroepsbevolking 7% 6% aandeel Turken 5% 4% 3% 2% 1% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS/GBA 31 G. Marlet, A. Oumer, R. Ponds, C. van Woerkens, 2014: Groeien aan de grens; kansen voor grensregio's (VOC Uitgevers, Nijmegen). 81

82 Figuur 6.2 Aandeel in de stad woonachtige hbo-studenten, als percentage van de bevolking 7% 6% aandeel woonachtige HBO-studenten 5% 4% 3% 2% 1% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS Figuur 6.3 Aandeel in de stad woonachtige WO-studenten, als aandeel van de bevolking 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% aandeel woonachtige WO-studenten 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: CBS 82

83 Figuur 6.4 Aantal laagstopgeleiden, als percentage van de beroepsbevolking 12% 10% aandeel laagstopgeleiden 8% 6% 4% 2% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CBS Figuur 3.4 liet ook zien dat de bijzondere positie van Enschede niet volledig verklaard kan worden door het standaard arbeidsmarktmodel. Met de gebruikelijke indicatoren voor het modelleren van de vraag- en aanbodkant van de arbeidsmarkt, bleek de afwijkende positie van Enschede niet volledig te kunnen worden verklaard. De participatiegraad in Enschede ligt lager dan op basis van de objectieve kenmerken aan de vraag- en aanbodkant van de arbeidsmarkt verwacht zou mogen worden (het residu in figuur 3.4 is negatief). De vraag is hoe dat komt. De grote aantrekkingskracht van Enschede op de onderkant van de arbeidsmarkt biedt daarvoor in elk geval een aanvullende verklaring. Die aantrekkingskracht is onder andere het gevolg van de grote voorraad sociale huurwoningen en de relatief goedkope koopwoningen (zie de figuren 6.5 en 6.6). Daardoor is het voor mensen met een uitkering aantrekkelijk om in Enschede te wonen. De inkomsten uit een standaard bijstandsuitkering variëren immers niet tussen gemeenten, de woonlasten wel. In gemeenten met lage woonlasten is het reële en besteedbare inkomen voor een uitkeringsgerechtigde dus aanzienlijk hoger. 83

84 Een eenvoudig rekenvoorbeeld kan dit verduidelijken. In Enschede liggen de gemiddelde huizenprijzen rond de 1400 per vierkante meter. Een woning van 50 m 2 kost dan gemiddeld Dat komt overeen met een netto maandlast van zo n 300. Stel dat daar maandelijks nog 200 aan overige woonlasten bij komen. Dan is het besteedbare inkomen van een bijstandsgerechtigde met een netto maandinkomen van 1000, dus zo n 500 per maand. Dezelfde uitkeringsgerechtigde zou in een stad in de Randstad te maken krijgen met woningen die minstens eens zo veel kosten. De woonlasten voor een woning van 50 m 2 zouden voor hem dan (zonder rekening te houden met hypotheekrenteaftrek en huurtoeslag) uitkomen op 800 ( ), en het besteedbaar inkomen op slechts 200 per maand. Deze bijstandsgerechtigde doet er vanuit het perspectief van het besteedbaar inkomen dan ook verstandig aan om naar Enschede te verhuizen. Het blijkt dan ook zo te zijn dat zowel de voorraad sociale huurwoningen, als het gemiddelde prijsniveau van tussenwoningen (per vierkante meter) als aanvulling op het standaard arbeidsmarktmodel een additionele verklaring biedt voor de lage participatiegraad. De aanvullende hypotheses zijn met regressieanalyses getest, dat wil zeggen toegevoegd aan het standaard arbeidsmarktmodel uit tabel 3.1. In dit hoofdstuk worden de eerste resultaten daarvan besproken. In het volgende hoofdstuk wordt daar het eventuele effect van een ruimhartig sociaal beleid aan toegevoegd. In dat hoofdstuk wordt ook de regressietabel gepresenteerd. Als kritiek op de WWB-verdeelmodellen zijn er door Enschede in het verleden nog veel andere mogelijke verklaringen voor de lage participatiegraad en de grote klantenkring aangedragen, zoals de centrumfunctie die de stad heeft voor maatschappelijke opvang, het grote aantal mensen in het speciaal onderwijs, en de sociale (schulden) en (psychische) gezondheidsproblemen onder de beroepsbevolking. Die centrumfunctie blijkt inderdaad significant samen te hangen met de lage participatiegraad. Het grote aantal mensen in het speciaal onderwijs is naar verwachting eveneens van invloed op de toekomstige klantenkring; het grote aantal WSW ers in Enschede is daar in elk geval een aanwijzing voor (zie figuur 6.7). Ook het aandeel WSW ers in de potentiële beroepsbevolking hangt (net als de rest van de groep arbeidsongeschikten, zie figuur 3.4) 84

85 significant samen met de participatiegraad, en biedt dan ook een additionele verklaring voor de lage participatiegraad in Enschede. Tot slot blijkt ook het relatief grote aantal mensen met een indicatie voor de AWBZ (figuur 6.8) in Enschede als indicator voor gezondheidsproblemen een additionele verklaring te bieden voor de lage participatiegraad. Het effect van schuldenproblematiek kon door gebrek aan lansdekkende data nog niet worden getoetst, hoewel het aandeel eenoudergezinnen mogelijk wel een goede proxy is voor dergelijke sociale problemen. Als het standaard arbeidsmarktmodel wordt uitgebreid met zoveel mogelijk van dergelijke specifiek op Enschede betrekking hebbende indicatoren en hypotheses, bieden die tezamen een substantiële additionele verklaring voor de relatief lage participatiegraad in Enschede, én de grote klantenkring. Het residu zoals dat werd gepresenteerd in figuur 3.4 zou met een dergelijk nieuw arbeidsmarktmodel meer dan worden gehalveerd. Maar ook met dat nieuwe model blijft er vooralsnog een onverklaard deel over. Dat zou indien er geen andere specifiek lokale omstandigheden meer (te bedenken) zijn te maken kunnen hebben met een permissieve sociale dienst en een te genereus sociaal beleid, zoals ruimhartige regelingen in het kader van de bijzondere bijstand ( de dikte van het matras ). Het volgende hoofdstuk gaat daar uitgebreid op in. 85

86 Figuur 6.5 Aandeel sociale huur 50% 45% aandeel sociale huurwoningen 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: SYSWOV Figuur 6.6 Huizenprijzen gemiddelde prijs per vierkante meter (tussenwoningen) Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: NVM 86

87 Figuur 6.7 Aantal WSW ers als percentage van de potentiële beroepsbevolking 2,0% 1,8% 1,6% 1,4% 1,2% 1,0% 0,8% 0,6% 0,4% 0,2% Aantal WSW-ers als percentage van de potentiële beroepsbevolking 0,0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten Figuur 6.8 Het aantal indicaties voor de AWBZ als percentage van het aantal inwoners van 18 jaar en ouder 5,0% 4,5% 4,0% 3,5% 3,0% 2,5% 2,0% 1,5% 1,0% 0,5% Aantal indicaties AWBZ jaar als percentage van het aantal inwoners jaar 0,0% Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CIZ 87

88 7 Armoede en armoedebeleid Het gemiddelde inkomen van de inwoners van Enschede is relatief laag (zie figuur 7.1). En dat inkomen is de laatste tijd ook minder toegenomen dan gemiddeld in Nederland, en in andere steden (zie figuur 7.2). Dat is enerzijds het gevolg van de situatie op de arbeidsmarkt; als relatief veel mensen werkloos zijn, en afhankelijk van een uitkering, zal ook het gemiddelde inkomen over het algemeen laag zijn. Maar anderzijds kan dit ook weer consequenties hebben voor die arbeidsmarkt. Als er relatief veel mensen zijn met een laag inkomen, zullen er over het algemeen ook relatief veel mensen zijn die gebruikmaken van inkomensondersteunende regelingen. In theorie wordt aangenomen dat het bestaan en gebruik van dergelijke regelingen op zijn beurt weer een belemmering voor mensen kan vormen om te gaan werken (de zogenoemde Armoedeval). In dit hoofdstuk wordt de vraag beantwoord of dat ook echt het geval is. Figuur 7.1 Gemiddeld besteedbaar inkomen in Enschede relatief laag 16 gemiddeld besteedbaar inkomen Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten, obv CBS 88

89 Figuur 7.2 en relatief minder toegenomen dan elders 3,0 ontwikkeling gemiddeld besteedbaar inkomen 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Enschede Nederland Twente universiteitssteden referentiegemeenten grenssteden Bron: Atlas voor gemeenten, obv CBS De laatste analyse in dit onderzoek heeft dus betrekking op de eventuele effecten van een genereus sociaal beleid op de participatiegraad in Enschede. Als er in het kader van armoedebeleid veel financiële steun wordt gegeven aan de onderkant van de arbeidsmarkt, kan dat de financiële prikkel om te gaan werken wegnemen. Of dat ook echt zo is, en wat het effect daarvan is op de participatiegraad in Enschede, wordt in dit hoofdstuk met aanvullende econometrisch onderzoek onderzocht. Daarmee wordt de vraag beantwoord of de omvang van armoedebeleid in steden significant van invloed is op de participatiegraad. Behalve deze kwantitatieve analyse worden in de volgende paragraaf eerst de resultaten van een literatuurstudie naar de relatie tussen armoedebeleid en arbeidsparticipatie besproken. 89

90 7.1 Gemeentelijk armoedebeleid 32 Ondanks generieke regelingen als de Algemene Bijstandswet (1965) op basis waarvan alle bewoners van Nederland recht hebben op een minimaal inkomen hebben gemeenten altijd een rol behouden bij het bestrijden van armoede. De meeste van de armoederegelingen zijn gericht op inkomensondersteuning. De laatste tijd is er in het gemeentelijk armoedebeleid ook steeds meer aandacht voor preventie, bijvoorbeeld door cursussen gericht op gedragsverandering. Een derde categorie binnen het armoedebeleid richt zich op maatschappelijke activering (bijvoorbeeld regelingen voor korting op de contributie voor de sportvereniging). Veel voorkomende elementen van gemeentelijk armoedebeleid zijn: - bijzondere bijstand: individuele tegemoetkoming bij noodzakelijke kosten (bijvoorbeeld de aanschaf van een wasmachine of koelkast) - langdurigheidstoeslag (aanvulling op de uitkering bij langdurige uitkeringsafhankelijkheid) - vrijstelling van lokale heffingen (Ozb, afvalstoffenheffing) - collectieve ziektekostenverzekering (collectieve korting) - kortingen op cultuur- en sportactiviteiten - schuldhulpverlening Vanuit de landelijke overheid wordt veelal met argusogen gekeken naar lokaal armoedebeleid. Volgens de Grondwet is inkomensbeleid voorbehouden aan de Rijksoverheid. Dit impliceert dat gemeenten bijvoorbeeld geen progressieve belastingtarieven mogen hanteren. Generieke inkomensondersteuning (bijvoorbeeld een eindejaarsuitkering aan huishoudens met een laag inkomen) is steeds minder toegestaan. Gemeenten zijn gehouden bij elke regeling een individuele (inkomens)toets uit te voeren. 32 Dit overzicht is gebaseerd op: SCP, 2014: Armoedesignalement 2014; Bureau Bartels 2014: Gemeentelijk armoede- en schuldenbeleid: Divosa, 2010: Maatwerk zonder meerwerk. Sociale diensten en armoedebeleid. 90

91 Gemeenten kunnen zelf uitmaken voor wie de regelingen op het gebied van armoedebeleid van toepassing zijn. De doelgroep bestaat niet alleen uit bewoners met een uitkering, maar iedereen binnen de gemeente die bijvoorbeeld minder dan 105% van de bijstandsnorm als inkomen heeft. Sommige gemeenten zoals ook Enschede - rekken deze grens voor sommige regelingen op tot 110% van de bijstandsnorm. Er zijn sinds jaar en dag enkele duidelijke risicogroepen: eenoudergezinnen, alleenstaanden onder de 65 jaar, migranten. Dankzij de AOW vormen ouderen geen risicogroep. Het armoedeprobleem is de laatste jaren flink toegenomen. In 2013 moesten van de ruim 7 miljoen huishoudens in Nederland (ruim 10%) rondkomen van een inkomen onder de lage-inkomensgrens. Het gaat om ongeveer 1,5 miljoen mensen. Bij het begin van de crisis (2008) ging het om ongeveer 8% van de huishoudens, zo n huishoudens. In de grote steden is het percentage lage inkomens hoger dan gemiddeld in Nederland. Ook hier is dezelfde trend zichtbaar: een daling tot 2009 en een stevige stijging sindsdien (zie figuur 7.3). Gemiddeld geven de Nederlandse gemeenten jaarlijks ongeveer 50 per inwoner uit aan armoedebeleid. In grote gemeenten, waar armoede zich concentreert, is dit gemiddelde bedrag een stuk hoger. De uitvoeringskosten zijn relatief hoog. Ruim 30% van het armoedebudget wordt gemiddeld besteed aan uitvoeringskosten. Door schaalvoordelen is dit percentage in grote gemeenten lager. In Enschede is dit percentage 29%. 33 Sinds jaar en dag is het tegengaan van niet-gebruik van armoederegelingen een hardnekkig probleem. 33 Rekenkamercommissie gemeente Enschede, 2015: Armoede, participatie en beleid in Enschede. 91

92 Figuur 7.3 Ontwikkeling armoede Percentage huishoudens met inkomen < 105% van het sociaal minimum 22% 20% 18% 16% 14% 12% (47) G50 10% 8% 6% 4% Bron: Atlas voor gemeenten 92

93 Figuur 7.4 Armoede Percentage huishoudens met inkomen <105% van het sociaal minimum Haarlemmermeer Amstelveen Alphen aan den Rijn Velsen Ede Leidschendam-Voorburg Apeldoorn Amersfoort Hilversum Oss Spijkenisse Zoetermeer Roosendaal Haarlem Zaanstad He ngelo (O.) 's-hertogenbosch Purmerend Bergen op Zoom Breda Deventer Delft Zwolle Alkmaar Vlaardingen Sittard-Geleen Emmen Eindhoven Hoorn Leiden Utrecht Gouda Maastricht Almere Tilburg gemiddelde G50 Dordrecht Venlo Lelystad Schiedam Arnhem Nijm ege n Helmond Den Ha ag Heerlen Leeuwarden Almelo Enschede Amsterdam Groningen Rotterdam 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% Bron: Atlas voor gemeenten 93

94 7.2 Armoedebeleid en participatie Sinds de jaren tachtig groeide in Nederland en andere West-Europese landen de kritiek op het passieve karakter van het sociale stelsel, dat mensen onvoldoende stimuleert (weer) aan het werk te gaan. In dat kader werd veel aandacht gevraagd voor de vermeende perverse effecten van een te genereus sociaal beleid. Niet alleen vanuit conservatieve hoek, maar ook in progressieve kring (de sociaal-democratische derde weg ) werd betoogd dat ruimhartige sociale voorzieningen tot passiviteit leidden. Er groeide een beleidsconsensus dat de eigen verantwoordelijkheid van bewoners meer nadruk mocht krijgen en dat de rol van de overheid teruggedrongen moest worden: van bescherming en verzorging naar activering en meer eigen risico. In Nederland werd het ideaal van de activerende verzorgingsstaat populair. Volgens een veelgebruikte beeldspraak moest de uitkering van hangmat een trampoline (de sprong naar werk) worden. Deze consensus over de noodzaak van een activerende verzorgingsstaat heeft niet geleid tot substantiële kritiek op het armoedebeleid. Over de hele linie zijn de gemeentelijke activiteiten om armoede te bestrijden sinds de jaren negentig juist geïntensiveerd. De laatste jaren is er zelfs een terugkeer van particuliere initiatieven, zoals Voedselbanken, te zien. Wetenschappers zijn het niet eens over het bestaan van een verband tussen armoedebeleid en arbeidsparticipatie. Het SCP heeft enkele malen onderzoek gedaan naar de samenhang tussen inkomensondersteuning en arbeidsparticipatie. 34 Daarbij is onder andere aandacht besteed aan de armoedeval, het verschijnsel dat een verhoging van het bruto inkomen niet leidt tot meer bestedingsruimte door het wegvallen van het recht op armoederegelingen. Onderzocht werd of het ontvangen van inkomensondersteuning in de vorm van huurtoeslag, aanvullende bijstand of andere armoederegelingen, een negatief effect heeft op de inspanningen om betaald werk te vinden. In dit onderzoek werd geen gedragsverschil gezien tussen ontvangers en niet-ontvangers van inkomensondersteuning. Wel bleek dat ontvangers van dit soort inkomensondersteuning vaker in deeltijd werken dan niet-ontvangers. 34 SCP, 2007: Armoedemonitor; in het bijzonder Hoofdstuk 5 Gedragseffecten van de armoedeval. 94

95 Het CPB heeft de conclusies van het SCP ter discussie gesteld. 35 Volgens het CPB staan de conclusies van het SCP haaks op de internationale literatuur. Uit die literatuur blijkt dat er wel degelijk sprake is van prijselasticiteit van arbeidsaanbod: als de verdiensten hoger zijn, groeit het arbeidsaanbod. Mensen zijn geneigd meer te werken als de beloning hoger is. Als werken niet loont, zijn mensen minder geneigd te gaan werken. Het CPB heeft dit bijvoorbeeld recent onderzocht voor het effect van verhoging van de kosten van kinderopvang. 36 Als ouders veel geld kwijt zijn voor kinderopvang, heeft dit een negatief effect op de bereidheid te gaan werken. Uiteraard gaat het bij de tegemoetkoming in de kinderopvang doorgaans om grotere bedragen dan bij elementen van armoedebeleid. Maar het CPB wil hiermee aantonen dat het fenomeen prijselasticiteit zich wel degelijk voordoet bij arbeidsaanbod. Internationaal onderzoek toont verder een duidelijk verband aan tussen de lengte en hoogte van de uitkering en de bereidheid werk te zoeken. 37 Het blijkt bijvoorbeeld dat werknemers hun zoekactiviteiten intensiveren zodra het einde van de uitkeringsperiode nadert. Ook een verlaging van de uitkering heeft een positief effect op de uitstroom naar werk. Om dezelfde reden vergroot het toepassen van sancties in de WW de kans op uitstroom naar werk. 38 Het gaat bij dit soort onderzoek steeds om een vergelijkbaar effect: als werk meer gaat lonen, neemt de inspanning om werk te zoeken toe en worden werkzoekenden minder kieskeurig bij het al dan niet accepteren van een baan. Wat betekent dit voor het mogelijke effect van een ruimhartig armoedebeleid? Zijn bewoners minder geneigd te gaan werken naarmate het armoedebeleid genereuzer is? Recent onderzoek naar de situatie in Canada lijkt aan te tonen dat dit inderdaad het geval is. 39 Theoretisch is er ook alle reden om te verwachten dat ruimhartige minimavoorzieningen de kans op uitstroom naar werk verkleinen. 35 CPB, 2008: Armoedeval heeft wel gedragseffecten. 36 CPB, 2015: Onderzoek alternatieve vormgeving kinderopvangtoeslag. 37 Lalive, Van Ours, Zweimüller, 2006: How changes in Financial Incentives Affect the Duration of Unemployment, in: Review of Economic Studies, 73, G.J. van den Berg, B. van der Klaauw, J.C. van Ours, 2004: Punitive Sanctions and the Transition Rate form Welfare to Work, in Journal of Labor Economics, 22, Een vergelijkbare conclusie wordt getrokken in: J. Grogger, L. Karoly en J. Klerman, 2002: Consequences of welfare reform: a research synthesis. Zie ook: CPB, 2015: Kansrijk arbeidsmarktbeleid. 39 J. Hansen e.a., 2013: State Dependence in Canadian Welfare Participation. 95

96 Om dat mogelijke effect voor de Nederlandse situatie te onderzoeken zijn allereerst de uitgaven aan armoedebeleid in Nederlandse gemeenten in kaart gebracht. Die uitgaven blijken per huishouden onder de armoedegrens in Enschede weliswaar iets hoger te zijn dan gemiddeld in Nederlandse gemeenten (zie figuur 7.5), maar juist lager dan gemiddeld in andere steden en grote gemeenten (zie ook figuur 7.6). De uitgaven aan armoedebeleid blijken duidelijk samen te hangen met de netto participatiegraad in een gemeente (zie figuur 7.7); gemeenten met een lage participatiegraad zijn over het algemeen ook de gemeenten die relatief veel uitgeven aan armoedebeleid. Dat zegt echter nog niets over de richting van de causaliteit. Het kan zo zijn dat een genereus armoedebeleid verstorend werkt voor de arbeidsmarkt, en zo tot een lagere participatiegraad leidt. Maar een lage participatiegraad kan ook zorgen voor meer schrijnende gevallen, waardoor de gemiddelde uitgaven aan armoedebestrijding hoger worden. Om meer te kunnen zeggen over die richting van de causaliteit is econometrisch onderzoek nodig. Daarmee zijn de verschillen in participatiegraad tussen Nederlandse gemeenten verklaard uit allerlei factoren die daarop in theorie van invloed zijn, waaronder de omvang van de uitgaven aan armoedebeleid. De resultaten van die analyse staan in tabel

97 Figuur 7.5 Uitgaven aan armoedebeleid 1400 Uitgaven aan armoedebeleid per huishouden met inkomen onder 105% sociaal minimum (euro) Enschede Nederland Twente Universiteitssteden Referentiegemeenten Grenssteden Bron: openspending.nl; Atlas voor gemeenten 97

98 Figuur 7.6 Uitgaven aan armoedebeleid Uitgaven armoedebeleid per arm huishouden Hilversum Eindhoven Lelystad Arnhem Amstelveen Maastricht Venlo gemiddelde G50 s-hertogenbosch Emmen Den Haag Spijkenisse Deventer Oss Schiedam Enschede Delft Haarlemmermeer Leeuwarden Almere Amsterdam Helmond Roosendaal Ede Groningen Dordrecht Haarlem Rotterdam Bergen op Zoom Sittard-Geleen Almelo Hoorn Vlaardingen Breda Zaanstad Zoetermeer Tilburg Leiden Alkmaar Amersfoort Velsen Heerlen Apeldoorn Alphen aan den Rijn Hengelo (O.) Purmerend Utrecht Gouda Nijmegen Leidschendam-Voorburg 's-hertogenbosch Bron: openspending.nl; Atlas voor gemeenten 98

99 Figuur 7.7 Verband tussen uitgaven aan armoedebeleid en de netto participatiegraad in een gemeente 80% Netto participatiegraad (2013) y = -3E-05x + 0,7246 R 2 = 0, % 70% 65% 60% Enschede 55% 50% Uitgaven armoedebeleid 2013 (in euro per huishouden met een inkomen onder 105% sociaal minimum) Bron: Atlas voor gemeenten De tabel laat zien dat de uitgaven aan armoedebeleid in een gemeente wanneer rekening wordt gehouden met zoveel mogelijk andere kenmerken van die gemeente niet significant samenhangen met de participatiegraad. Er is dus geen negatief verband aan te tonen tussen de hoogte van de uitgaven aan arnoedebeleid en de participatiegraad. De verstorende invloed die daarvan uit zou kunnen gaan is met dit onderzoek dus niet aangetoond. Wat kan hiervoor de reden zijn? Het zou kunnen gaan om een doelgroep die sowieso erg ver van de arbeidsmarkt af staat. Bij deze groep zou het effect van extra voorzieningen afwezig kunnen zijn, of zoals het CPB in een recente publicatie stelt: De resterende personen die niet actief zijn op de arbeidsmarkt, zijn moeilijker te prikkelen om te gaan werken. 40 Juist bij mensen met meer kans op werk zou dit effect er wel kunnen zijn, maar deze doelgroep maakt vaak minder gebruik van de extra voorzieningen van het armoedebeleid. 40 CPB, 2015: Kansrijk arbeidsmarktbeleid, p

100 Tabel 7.1 Welke aanvullende verklaringen (in rood) zijn er voor de relatief lage participatiegraad in Enschede? Coëfficiënt T-waarden BESCHIKBAARHEID WERK Beschikbaarheid werk (gemiddeld) 262,8 (2,9)*** Beschikbaarheid werk (hoger opgeleiden) 201,9 (1,5)^ BEVOLKINGSSAMENSTELLING Aandeel jarigen in de beroepsbevolking -0,32 (-1,8)* Aandeel jarigen in de beroepsbevolking -1,47 (-6,5)*** Aandeel jarigen in de beroepsbevolking -0,66 (-5,0)*** Aandeel jarigen in de beroepsbevolking -0,32 (-3,2)*** Aandeel jarigen in de beroepsbevolking -0,90 (-9,4)*** Aandeel Marokkanen in de beroepsbevolking -0,23 (-3,4)*** Aandeel Turken in de beroepsbevolking -0,24 (-4,1)*** OPLEIDINGSNIVEAU Aandeel hoger opgeleiden -0,12 (-5,6)*** Aandeel lager opgeleiden -0,08 (-3,1)*** Aandeel vroegtijdige schoolverlaters -0,43 (-2,8)*** HUISHOUDENSSAMENSTELLING Aandeel eenoudergezinnen -0,95 (-6,7)*** Aandeel woonachtige studenten -0,99 (-4,5)*** AANTREKKINGSKRACHT Centrumgemeente -0,006 (-2,5)*** Aandeel sociale huurwoningen -0,02 (-1,2) Prijs tussenwoningen per vierkante meter 0,12 (2,0)** NON-PARTICIPANTEN Aandeel arbeidsongeschikten -0,27 (-3,6)*** Aandeel WSW-ers (-2,3)*** CULTURELE VERSCHILLEN Aandeel SGP-stemmers -0,08 (-3,0)*** GEZONDHEID Frequent huisartsenbezoek -0,15 (-3,5)*** Aantal inwoners met indicatie voor de AWBZ -0,57 (-4,1)*** BELEID Uitgaven aan armoedebeleid 0,35 (0,25) Een + betekent dat die factor positief samenhangt met de participatiegraad (hoe hoger de waarde van die factor, hoe hoger het % werkenden t.o.v. de potentiële beroepsbevolking). Een - betekent dat die factor negatief samenhangt met de participatiegraad (hoe hoger de waarde van die factor, hoe lager de participatiegraad). Een + betekent dat die factor positief samenhangt met het bgp per inwoner (hoe hoger de waarde van die factor, hoe hoger het bgp per inwoner). De t-waarde en het aantal sterretjes geeft de statistische significantie weer: *** significantieniveau 0,99; ** significantieniveau 0,95. * significantieniveau 0,90, ^ significantieniveau 0,85 100

101 Bijlage: indicatoren Netto participatiegraad Het aantal werkzame personen, als aandeel van de potentiële beroepsbevolking (alle mensen tussen 15 en 64 jaar). Het gaat hier om de mensen die 12 uur of meer per week werken. 41 Omdat de netto participatiegraad op basis van de EBB slechts bekend is tot en met 2012 (1 januari 2013) is het laatste jaar bijgeschat op basis van de ontwikkeling van het aantal uitkeringen in het kader van de WW en WWB. Die cijfers zijn wel bekend per 1 januari 2014 (bron: UWV). Bovendien is het omdat de EBB een steekproef is slechts mogelijk om op basis van deze bron met meerjaarsgemiddelden te werken. De ontwikkeling tussen de verschillende jaren binnen dat meerjaarsgemiddelde is afgeleid van het feitelijke niveau van het aantal jarige ontvangers van een uitkering in het kader van de WW en/of WWB. Kans op werk Voor het berekenen van de kans op werk (of omgekeerd: het gebrek aan werk) voor de beroepsbevolking in de gemeente is allereerst het aantal laagopgeleiden, hoogopgeleiden en jongeren in de gemeente genomen. Vervolgens is de beschikbaarheid van werk voor die mensen in de gemeente berekend. Die beschikbaarheid is afgeleid van het aantal mensen per leeftijdsklasse en opleidingsniveau dat per gemeente gemiddeld in de verschillende sectoren werkzaam is. Op basis van die sectorale structuur is vervolgens bepaald welk deel van de banen in elke gemeente geschikt is voor laagopgeleiden, hoogopgeleiden en jongeren. De beschikbaarheid van banen is niet alleen het aantal banen dat in de gemeenten zelf aanwezig is, maar ook de banen in de regio die binnen acceptabele reistijd te bereiken zijn. De beschikbaarheid van banen in elke gemeente is het zogenoemde ruimtelijke gemiddelde van het aantal banen, op basis van werkelijke 41 Inmiddels heeft het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) de definities voor (werkzame) beroepsbevolking en werkloosheid aangepast. Vanaf 2015 sluit het CBS daarvoor aan bij de definitie van de International Labour Organisation (ILO). Volgens de ILO-definitie wordt iedereen die voor minstens één uur per week betaald werk heeft, tot de werkzame beroepsbevolking gerekend. Scholieren en studenten met een bijbaantje horen volgens deze definitie bijvoorbeeld ook tot de werkzame beroepsbevolking. De oude definitie van de beroepsbevolking omvatte alleen mensen die substantieel werk hebben of willen hebben. De grens voor substantieel was daarbij op 12 uur per week gelegd. Bovendien tellen bij de internationale definitie (ILO) ook de jarigen mee, terwijl in de oude ( nationale ) definitie alleen mensen tot en met 64 jaar tot de (potentiële) beroepsbevolking behoren. Omdat het in dit onderzoek gaat om de situatie op de arbeidsmarkt tot het jaar 2014, en voor dit onderzoek vergelijkbaarheid tussen gemeenten door de tijd van groot belang is, is nog gerekend met de oude definities. Als het onderzoek wordt geactualiseerd, zullen daarin ook de nieuwe definities worden gehanteerd. 101

102 reistijden en rekening houdend met files. Vervolgens is berekend welke mensen van buiten de gemeente ook in de markt zijn voor die banen. Voor die concurrentie is vervolgens gecorrigeerd. Het resultaat is een indicator die de kans op een baan voor de verschillende bevolkingsgroepen in de gemeente weergeeft. Bij deze indicator wordt dus geredeneerd vanuit het aanbod van banen: hoeveel banen zijn er beschikbaar ten opzichte van het totale aantal hoogopgeleiden, laagopgeleiden, jongeren, etc.? Bron: Atlas voor gemeenten o.b.v. data CBS, ESRI, AVV. Verdringing De indicator voor verdringing is eigenlijk een indicator voor 'werken onder je niveau'. Die indicator is gebaseerd op gegevens van het CBS (de Enquête Beroepsbevolking, EBB). In de EBB is voor een groot aantal beroepen aangegeven wat het beroepsniveau is (de beroepenclassificatie SBC92). Vervolgens is dat beroepsniveau gekoppeld aan de beroepsbevolking naar opleidingsniveau: elementaire en lagere beroepen zijn gekoppeld aan laagopgeleid, middelbare beroepen aan middelbaar opgeleid, en hogere en wetenschappelijke beroepen aan hoogopgeleid. Vervolgens is gekeken naar het opleidingsniveau van de mensen die dat beroep in de praktijk uitoefenen. Wanneer dit hoger is dan het vereiste onderwijsniveau is er sprake van 'werken onder je niveau'. Vervolgens is het aantal banen dat wordt ingevuld door een persoon met een hogere opleiding dan vereist bepaald. Daarbij zijn niet alleen de banen in de eigen gemeente meegeteld, maar ook die in andere gemeenten voor zover ze binnen acceptabele reistijd liggen. Die banen zijn vervolgens gedeeld door het aantal mensen van 15 tot 64 jaar met een lage opleiding, dat binnen acceptabele reistijd van die banen woont. Het resultaat is de maat voor verdringing: het aantal banen binnen acceptabele reistijd in de elementaire en lagere beroepen dat wordt vervuld door mensen met een middelbare of hogere opleiding, als percentage van het totaal aantal laagopgeleiden in de beroepsbevolking jarigen Het aandeel jarigen als percentage van de totale bevolking tussen 15 en 64 jaar (bron: CBS) jarigen Het aandeel jarigen als percentage van de totale bevolking tussen 15 en 64 jaar (bron: CBS). 102

103 35-44-jarigen Het aandeel jarigen als percentage van de totale bevolking tussen 15 en 64 jaar (bron: CBS) jarigen Het aandeel jarigen in de beroepsbevolking (bron: CBS) jarigen Het aandeel jarigen als percentage van de totale bevolking tussen 15 en 64 jaar (bron: CBS). Mensen met een Marokkaanse afkomst Het aantal mensen met een Marokkaanse afkomst (15-64 jaar) als percentage van de potentiële beroepsbevolking (bron: CBS). Mensen met een Turkse afkomst Het aantal mensen met een Turkse afkomst (15-64 jaar) als percentage van de potentiële beroepsbevolking (bron: CBS). Mensen met een Antilliaanse afkomst Het aantal mensen met een Antilliaanse afkomst (15-64 jaar) als percentage van de potentiële beroepsbevolking (bron: CBS). Overige niet-westerse allochtonen Het aantal overige niet-westerse allochtonen als percentage van de potentiële beroepsbevolking (bron: CBS). Aandeel hoogopgeleiden Het aantal personen met een universitaire of hbo-opleiding (de SOI-niveaus 5, 6 en 7) als percentage van de beroepsbevolking in de gemeente (bron: CBS/EBB). Aandeel laagopgeleiden Het aantal personen met maximaal een lagere opleiding als percentage van de beroepsbevolking in de gemeente (bron: CBS/EBB). Onder lager onderwijs vallen de opleidingen op niveau 1, 2 en 3 van de zogenoemde SOI. Dit is het gehele basisonderwijs en de eerste fase van het voortgezet onderwijs: lbo, vbo, vmbo, mavo en de eerste drie leerjaren van havo en 103

104 vwo, plus het laagste niveau van het beroepsonderwijs, vergelijkbaar met de huidige assistentenopleiding (mbo kwalificatieniveau 1). Aandeel laagstopgeleiden Het aandeel mensen met hoogst behaalde opleiding tot en met basisonderwijs als percentage van de beroepsbevolking (bron: CBS/EBB). Vroegtijdig schoolverlaters Vroegtijdig schoolverlaten is het niet halen van een startkwalificatie (diploma havo, vwo of niveau 2 van het MBO). Een startkwalificatie wordt gezien als het minimale niveau dat nodig is om voldoende toegerust de arbeidsmarkt te betreden (Bron: CFI). Eenoudergezinnen Het aantal huishoudens met kinderen en slechts één ouder in de leeftijd tussen 20 en 39 jaar, als percentage van de potentiële beroepsbevolking (bron: CBS). Mensen die in een dergelijke gezinssituatie verkeren blijken meer kans te hebben om werkloos te zijn. 42 Aandeel huishoudens met een koopwoning Aantal koopwoningen als percentage van de totale woningvoorraad (bron: CBS). Aandeel huishoudens in een sociale huurwoning Aantal sociale huurwoningen als percentage van de totale woningvoorraad (bron: CBS). Studenten Het aantal in de gemeente woonachtige studenten als percentage van de bevolking (bron: CBS en Informatie Beheergroep). Daarbij is onderscheid gemaakt tussen WO-studenten en HBO-studenten, omdat WO-studenten vaker in hun stad van studie gaan en blijven wonen, en zo belangrijker zijn voor de toekomstige bevolkingssamenstelling en economische vitaliteit van een stad G.A. Marlet, M. Bosker, C.M.C.M. van Woerkens, 2008: De schaal van de stad. Stadsspecifieke kansen en problemen, en de schaal waarop ze spelen (Atlas voor gemeenten, Utrecht). 43 G.A. Marlet, C.M.C.M. van Woerkens, 2006: Wie de jeugd heeft..., in: Atlas voor gemeenten 2006 (Stichting Atlas voor gemeenten). 104

105 Arbeidsongeschiktheid Het aantal personen met een arbeidsongeschiktheidsuitkering (WIA, WAO, WAZ en Wajong) als percentage van de beroepsbevolking (bronnen: CBS en UWV Werkbedrijf). Aandeel SGP-stemmers Aantal stemmen op SGP als percentage van het totaal aantal geldig verklaarde stemmen (bron: CBS). Bruto gemeentelijke product De toegevoegde waarde van alle economische activiteiten in een gemeente ten opzichte van het aantal inwoners. De toegevoegde waarde is het verschil tussen de verkoopprijs van een product of dienst en de kosten voor het intermediair verbruik; de inkoop van de hiervoor gebruikte productiefactoren die nodig zijn om een product of dienst te kunnen aanbieden (bronnen: Brea en Bridgis). Bereikbaarheid door potentiële beroepsbevolking Het totaal aantal mensen tussen de 15 en 64 jaar dat binnen voor deze medewerkers acceptabele reistijd woont ten opzichte van de bedrijven in een bepaalde gemeente. Hiermee meet deze indicator het zogenaamde voordeel van labor market pooling: hoeveel potentiële medewerkers hebben bedrijven in een bepaalde gemeente tot hun beschikking. Het gaat hierbij dus niet alleen om de omvang van de potentiële beroepsbevolking in de gemeente zelf, maar ook om de omvang van de potentiële beroepsbevolking in andere gemeenten voor zover deze binnen acceptabele reistijd liggen. De acceptabele reistijd is gebaseerd op de feitelijke reistijden voor woonwerkverkeer. De beschikbaarheid van medewerkers voor bedrijven is daarom het zogenoemde ruimtelijke gemiddelde van mensen tussen de 15 en 64 jaar, op basis van werkelijke reistijden, en rekening houdend met files (bronnen: CBS, ESRI en AVV). Steden met centrumfunctie Dummyvariabele die waarde 1 krijgt als de gemeente functioneert als een centrumstad binnen een regio (definitie gebaseerd op de mate waarin inwoners van gemeenten in de omgeving afhankelijk zijn voor voorzieningen en werk in een andere gemeente) Zie voor een uitgebreide omschrijving G. Marlet, C. van Woerkens, Naar een optimale gemeentegrootte. Inleiding Atlas voor gemeenten Te downloaden via 105

106 Aandeel hoogopgeleiden (ruimtelijk gemiddelde) Het aandeel hoogopgeleiden in de binnen acceptabele reistijd bereikbare beroepsbevolking (bronnen: CBS, ESRI en AVV). Aandeel middelbaar opgeleiden (ruimtelijk gemiddelde) Het aandeel middelbaar opgeleiden in de binnen acceptabele reistijd bereikbare beroepsbevolking (bronnen: CBS, ESRI en AVV). Gemiddelde investeringen bedrijven per werknemer Investeringen van bedrijven in euro s per medewerker (COROP-niveau) (bron: CBS). Aandeel financieel-zakelijke diensten, maakindustrie, nutsbedrijven, onderbouw, bouw en creatieve bedrijfstakken Aandeel van de werkgelegenheid in de sectoren die op basis van de beschrijving van de activiteiten onder die SBI-codes vallen die door LISA tot deze sectoren worden gerekend 45 (bron: LISA). Schiphol en (Main) ports Dummyvariabele voor respectievelijk de gemeente Haarlemmermeer, en de volgende groep gemeenten: Rotterdam, Amsterdam, Delfzijl, IJmuiden, Terneuzen, Vlissingen, Eemshaven, Moerdijk en Harlingen. Omvang uitgegeven bedrijventerreinen ( ) Aantal hectares bedrijventerrein (uit de periode ) als percentage van de totale oppervlakte. Functioneert als proxy voor historische verschillen in beschikbare ruimte (bronnen: VGM, IBIS). Inbraken bij bedrijven Inbraken bij bedrijven als percentage van de werkgelegenheid (bronnen: IVM, CBS). Banen voor hoogopgeleiden Het aantal banen met beroepsniveau hogere of wetenschappelijke beroepen (niveau o.b.v. Beroepenclassifcatie 1992 (SBC 1992)). Als bron hiervoor is het driejaarsgemiddelde van het aantal werkenden naar beroepsniveau per werkgemeente (eerste werkkring) op basis van de EBB (CBS) genomen. 45 Zie voor een uitgebreide definitie 106

107 Banen voor middelbaar opgeleiden Het aantal banen met beroepsniveau middelbare beroepen (niveau o.b.v. Beroepenclassificatie 1992 (SBC 1992)). Als bron is hiervoor is het driejaarsgemiddelde van het aantal werkenden naar beroepsniveau per werkgemeente (eerste werkkring) op basis van de EBB (CBS) genomen. Banen voor laagopgeleiden Het aantal banen met beroepsniveau lagere beroepen (niveau o.b.v. Beroepenclassificatie 1992 (SBC 1992)). Als bron is hiervoor is het driejaarsgemiddelde van het aantal werkenden naar beroepsniveau per werkgemeente (eerste werkkring) op basis van de EBB (CBS) genomen. Armoede Het percentage huishoudens met een inkomen lager dan 105% van het sociaal minimum. Dat percentage is gebaseerd op een modelschatting dat het aantal huishoudens met een inkomen lager dan 105% van het sociaal minimum schat op basis van het aantal inwoners en het aantal 65-plussers (bron: CBS), het aantal ontvangers van een bijstandsuitkering (ABW, IOAW en IOAZ, bron: CBS), het aantal ontvangers van een arbeidsongeschiktheidsuitkering (WIA, WAO, WAZ en Wajong, bronnen: CBS en UWV Werkbedrijf) en het aantal ontvangers van een WW-uitkering (bronnen: CBS en UWV Werkbedrijf). Het percentage huishoudens met een minimuminkomen wordt vervolgens berekend door het aantal arme huishoudens te delen door het aantal particuliere huishoudens, exclusief studentenhuishoudens. Frequent huisartsenbezoek Aandeel inwoners dat vijf keer of vaker per jaar een huisarts bezoekt (bron: Vektis). Aantal inwoners met indicatie voor de AWBZ Het aantal inwoners tussen de 18 en 64 jaar met een geldige indicatie voor AWBZ-zorg als percentage van alle jarigen (bron: CIZ). Uitgaven aan armoedebeleid De uitgaven aan armoedebeleid in een gemeente gedeeld door het aantal huishoudens met een inkomen lager dan 105% van het sociaal minimum (bronnen: openspending, CBS, UWV). 107

108 Centrumgemeente Dummyvariabele die een waarde 1 heeft als een gemeente een centrumfunctie voor maatschappelijke opvang heeft. 108