BIJLAGE 3: G4-Divosa Benchmark In de commissievergadering van 11 mei 2017 is toegezegd Divosa cijfers (G4 Divosa- Benchmark) met u te delen (toezegging 17/T83). Dit document bevat de G4-Benchmark van 2016. Het bevat een overzicht van algemene gegevens, volume, in- en uitstroom (met een specificatie van uitstroomredenen). Tevens is een aantal grafieken opgenomen met gegevens over de context waarin de vier gemeenten werken (waaronder arbeidsmarkt, kenmerken beroepsbevolking). Algemene kenmerken Onderstaande tabel toont enkele algemene kenmerken afkomstig van het CBS, die een beeld geven van de vergelijkbaarheid van de gemeenten. Indicator Amsterdam Den Haag Rotterdam Utrecht Inwoners per 1 januari 2016 833.624 519.988 629.606 338.967 Inwoners jonger dan 27 jaar per 1 januari 2016 270.492 170.829 210.576 129.825 Inwoners 65 jaar of ouder per 1 januari 2016 100.135 73.260 95.001 34.437 Aantal huishoudens per 1 januari 2016 379.825 203.246 250.148 150.547 Netto participatiegraad -2014 65,2 % 59,8 % 57,9 % 68,9 % Omvang bestand Participatiewet per 1-1-2015 37.770 23.010 36.540 8.980 Bijstandsdichtheid per 1-1-2015 (aantal huishoudens in bijstand gedeeld door het totaal aantal huishoudens in de gemeente) 10,2 % 11,5 % 14,9 % 6,1 % Landelijk is de netto-participatiegraad 65,4%. De participatiegraad van Utrecht is hoger dan het landelijke percentage. Amsterdam zit bijna op het landelijke gemiddelde en Den Haag en Rotterdam zitten hier onder. De landelijke bijstandsdichtheid is 4,7%. Een grotere dichtheid kan erop duiden dat het arbeidsaanbod en de arbeidsvraag minder goed op elkaar aansluiten. Bijstandsontvangers hebben dan minder kans de bijstand te verlaten voor werk. De bijstandsdichtheid van Utrecht is hoger dan het landelijke cijfer. Amsterdam, Rotterdam en Den Haag hebben een bijstandsdichtheid die ruim hoger is.
Het CBS heeft eind juni 2016 (de meest recente periode waarvoor regionale cijfers beschikbaar zijn) nieuwe cijfers gepubliceerd over de bijstandsdichtheid per 1-7-2016 waarbij een andere definitie is toegepast (aantal personen met een bijstandsuitkering per duizend inwoners, 15 jaar tot AOW-leeftijd). Voor de 100 duizend-plus gemeenten bezetten Rotterdam, Den Haag, Amsterdam en Utrecht respectievelijk de 1 e (96), 3 e (77), 7 e (69) en 16 e plaats (45 bijstandsgerechtigden per duizend inwoners). Volume BUIG Onderstaand zijn de volumes weergegeven in de vorm van indexcijfers. Dat wil zeggen dat het volume van de referentie periode, op 100 is gesteld. Elke procentuele wijziging ten opzichte van de basis periode wordt in de grafiek zichtbaar gemaakt. Toelichting Landelijk en in de G4 steden zien we een stijging van het aantal mensen in de bijstand. De groeiende economie heeft (nog) geen positief effect op het aantal mensen in de bijstand. Over twee jaar gemeten is het volume in Utrecht gestegen met 10,6%. Het volume van Den Haag steeg met 10,7%, Amsterdam 2,6% en Rotterdam 1,7%. In Utrecht was de procentuele groei van het bijstandsvolume in 2016, 3,8%, in Den Haag 3,2%, in Amsterdam 2,7% en in Rotterdam 1,1%. In 2015 is in Utrecht het aantal bijstandsuitkeringen toegenomen met 607 uitkeringen. Eind 2016 is het bijstandsbestand van Utrecht uitgekomen op 10.110 bijstandsuitkeringen. In september 2016 was er sprake van een daling als gevolg van de uitstroom van jongeren. Daarna is het bestand weer toegenomen. De toename, van in totaal 384 uitkeringen, is vooral toe te schrijven aan toename van het aantal werkzoekenden met een uitkering van de Participatiewet en IOAW:
In- en uitstroom bijstand Het aantal mensen dat maandelijks in- en uitstromen, geeft een beeld van de dynamiek van het bijstandsbestand. De volgende grafiek toont per individuele organisatie het gemiddelde instroompercentage over de verslagmaand en de 11 maanden daarvoor. De volgende grafiek toont per individuele organisatie het gemiddelde uitstroompercentage over de verslagmaand en de 11 maanden daarvoor.
Reden beëindiging uitkering In de benchmark is een aantal redenen van uitstroom geclusterd. Zo is er een combinatie gemaakt van redenen die te maken hebben met handhaving, met andere inkomsten en met verloop. In de navolgende tabel is de clustering gedefinieerd. Werk Onderwijs Handhaving Andere inkomsten Verloop Overige redenen Definitie Arbeid in dienstverband, zelfstandig beroep Gaan volgen van onderwijs met studiefinanciering Overschrijden maximale verblijfsduur, geen inlichtingen, niet verschenen op oproep inlichtingenplicht, kunnen volgen van onderwijs maar dit niet doen Inkomsten uit arbeidsongeschiktheid, alimentatie, uit vermogen, ander inkomen, uitkering werkloosheid Bereiken AOW-leeftijd, overlijden, detentie, verhuizing naar andere gemeente of buitenland, het aangaan van een relatie Wegens andere reden dan de hiervoor genoemde
De volgende grafiek toont waarom uitkeringen gedurende de afgelopen 12 maanden zijn beëindigd. Op drie van deze beëindigingsredenen kan door de organisatie gestuurd worden, namelijk op uitstroom naar werk, het volgen van onderwijs en handhaving. Toelichting De instroom in Utrecht is in 2016 vrij constant gebleven met een gemiddelde van 255 ingestroomde bijstandsuitkeringen per maand. De instroom is in vergelijking met 2015 gedaald (van 3619 naar 3033 in 2016). De instroom van statushouders is gestegen in vergelijking tot 2015. Net als de instroom is ook de uitstroom in Utrecht in 2016 jaar vrij constant met gemiddeld 220 uitgestroomde uitkeringen per maand. De voornaamste uitstroomreden is uitstroom naar werk. Ten opzichte van 2015 is de totale uitstroom met ongeveer 400 gedaald. De uitstroom naar werk was in 2015 vrijwel gelijk aan die van 2016. De lagere uitstroom is deels het gevolg van aanpassing wetgeving waardoor de AOW-termijn met drie maanden opschoof. Ook is het stopzetten van de uitkering als gevolg van geen of onvoldoende medewerking gedaald. Toelichting Den Haag: De gehanteerde uitstroomdefinitie bij de Benchmark Divosa wijkt af van de door Den Haag gehanteerde definities. Hierdoor is de uitstroomreden overig in Den Haag relatief groot ten opzichte van de andere gemeenten. Den Haag heeft de definitieafwijking in kaart gebracht en er wordt aan gewerkt om dit te beter te duiden.
Context indicatoren Grafiek 1:UWV online vacatures naar gevraagd niveau, G4 regioniveau, december 2016 (Bron: UWV) UWV online vacatures naar gevraagd niveau, december 2016 G4-regioniveau 50% 40% 30% 20% 10% 0% Groot Amsterdam Haaglanden Rijnmond Midden-Utrecht G4 Elementair Laag Midden Hoog Circa 30 procent van alle vacatures wordt gemeld bij het UWV. Bovenstaande gegevens geven dus een beperkt beeld van de vraag naar arbeid. De vraag naar elementair en lager gekwalificeerd niveau differentieert nauwelijks op G4-niveau. Rotterdam heeft relatief veel vacatures op middelbaar niveau. Daar staat tegenover dat Rotterdam relatief weinig vacatures heeft voor hoger opgeleiden. Grafiek 2 : UWV-vacatures per 1.000 inwoners, naar gevraagd niveau, G4, december 2016 (Bron: UWV/CBS) 30 UWV-vacatures per 1.000 inwoners, dec 2016 25 20 15 10 5 0 Elementair Laag Midden Hoog Totaal Amsterdam Den Haag Rotterdam Utrecht G4
De grafiek laat zien dat Utrecht op alle niveaus de meeste vacatures heeft, Den Haag heeft op alle niveaus de minste vacatures. Rotterdam en Amsterdam ontlopen elkaar niet veel. Grafiek 3: Opleidingsniveau werkloze beroepsbevolking, G4, 2015 (bron: UWV) Opleidingsniveau werkloze beroepsbevolking 2015 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% Amsterdam Den Haag Rotterdam Utrecht Nederland Laag Midden Hoog Utrecht heeft met Amsterdam relatief veel hoogopgeleide werkzoekenden. Grafiek 4: Ontwikkeling aantal banen per 1000 inwoners, G4, 2012-2015, geïndexeerd, (bron: CBS. LISA) 106 104 102 100 98 96 Ontwikkeling aantal banen per 1.000 inwoners G4 2012-2015 94 2012 2013 2014 2015 Amsterdam Den Haag Rotterdam Utrecht Het aantal arbeidsplaatsen, gedefinieerd als het aantal fulltimers, parttimers en uitzendkrachten is in de periode 2012 2015 in Utrecht, Rotterdam en Den Haag afgenomen. Alleen in Amsterdam is het aantal arbeidsplaatsen gestegen. Daarnaast is in Utrecht de bevolkingstoename in Utrecht relatief hoog (4,92%). Rotterdam kent de laagste bevolkingstoename (0,42%). Een geringe bevolkingstoename is gunstig voor het aantal banen per 1.000 inwoners.