Bijlage 5 Cebon Rapport 'Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

B&O

O&V

OND

SCR

IRM

0-20.000 20-50.000 50-100.000 100-250.000 >250.000

325 301 265 321 371

84 89 96 99 190

104 87 113 116 207

187 189 234 258 374

224 163 161 159 405

TOTAAL

326

125

139

278

240

In de meeste clusters lopen de netto lastenniveaus op naarmate gemeenten groter zijn. De grootste gemeenten laten over de hele linie een substantieel hoger netto lastenniveau zien. Bij enkele clusters geldt ook voor de kleinste gemeenten een hoger lastenniveau (U-curve). in regressieanalyse zijn maatstaven gebruikt die een onderbouwde relatie met kosten hebben Bestuurlijk is afgesproken om bij de herijking van het klassiek domein alleen de huidige verdeelmaatstaven te gebruiken, aangevuld met een aantal nieuwe maatstaven voor centrumfuncties, onderwijsachterstanden en mensen met een niet westerse migratieachtergrond. Daarnaast is besloten een aantal maatstaven niet meer mee te nemen. Op deze zogenoemde ‘ongewenste’ maatstaven komen we terug in paragraaf 3.5. Omdat de huidige clustermaatstaven voor het klassiek domein een onderbouwde relatie met de kostenpatronen hebben, wordt de kans op proxy-effecten beperkt. In de clusterhoofdstukken komen we terug op de gebruikte maatstaven.

3.3

Kip-ei probleem beperken: modellen corrigeren voor verschillen in eigen middelen feitelijke netto lasten zijn beïnvloed door beschikbaarheid van eigen middelen (kip-ei-probleem) De regressieanalyse is uitgevoerd op de feitelijke netto lasten van gemeenten. Deze lasten worden niet alleen beïnvloed door kostenbepalende structuurverschillen, maar ook door gemeentelijke keuzes rond voorzieningenniveau en wijze van uitvoering. Keuzes die mede worden beïnvloed door de beschikbaarheid van eigen middelen. Dit maakt dat er sprake is van substantiële verschillen in netto lastenniveaus tussen individuele gemeenten. Voor de steekproefgemeenten is de correlatie tussen netto lasten en de AEM per inwoner dan ook hoog (0,69). Figuur 3.3 maakt dit inzichtelijk.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

40

Figuur 3.3: Samenhang tussen algemene eigen middelen (AEM) en de totale netto lasten uitgavenclusters in euro’s per inwoner.

regressieanalyse op feitelijke netto lasten resulteert vaak in onder- en overbedeling van groepen gemeenten Wanneer regressieanalyse wordt toegepast op de feitelijke netto lasten van gemeenten zal het model deze netto lasten zo goed mogelijk benaderen. Dit betekent dat in de verdeling niet alleen kostenbepalende effecten van structuurkenmerken tot uiting komen, maar ook invloeden van verschillen in beschikbare eigen middelen en eigen keuzes. Om aan het wettelijke uitgangspunt van kostenoriëntatie te voldoen, dienen die invloeden echter buiten de verdeling te blijven. Wanneer hiermee niet goed rekening wordt gehouden, zouden bijvoorbeeld gemeenten met veel eigen middelen ook nog eens extra middelen uit het gemeentefonds toebedeeld krijgen omdat de gewichten van de maatstaven wordt overschat. Figuur 3.4 illustreert dit voor de steekproefgemeenten, die zijn geordend van klein naar groot. De blauwe staafjes boven de nullijn geven de feitelijke netto lasten per gemeente in 2017 weer, waarbij het klassiek domein donkerblauw is gekleurd. Onder de nullijn zijn de feitelijke inkomsten van gemeenten opgenomen uit de onroerendezaakbelasting (OZB, lichtgroen) en overige eigen middelen (OEM, donkergroen) in de vorm van overige belastingen, rente, deelnemingen, grondexploitaties en andere bedrijfsmatige activiteiten.

Zo wordt zichtbaar dat gemeenten met hogere netto lasten vaak ook meer algemene eigen middelen (inkomsten uit OZB en/of OEM) hebben: lange blauwe staafjes boven de nullijn gaan samen met lange groene staafjes onder de nullijn.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

41

Figuur 3.4: Effect van eigen middelen op –de verdeling van– gemeentelijke uitgaven (kip-ei)

Wanneer lineaire regressie wordt toegepast op de feitelijke netto lasten van gemeenten leidt dit tot een modeluitkomst die is weergegeven met de doorgetrokken rode lijn in de figuur. De regressielijn sluit zo goed mogelijk aan bij het oplopende netto lastenniveau van gemeenten. Omdat (zeer) grote gemeenten – mede dankzij meer eigen middelen – een relatief hoog netto lastenniveau hebben, zoekt de regressiemethode maatstaven (zoals centrumfunctie) waarop die gemeenten goed scoren om zo de hoogste verklaringsgraad (R2) te bereiken. Andere (middel)grote gemeenten, met minder eigen middelen en ook minder netto lasten, worden daardoor overbedeeld: zij liften mee op het gewicht dat regressie geeft aan maatstaven die voor de (zeer) grote gemeenten van belang zijn. Dit gaat ten koste van de kleine(re) gemeenten, die daardoor onderbedeeld worden. om dit probleem te beperken, zijn verklaringsmodellen klassiek domein gecorrigeerd voor eigen middelen Om dit kip-ei-probleem te beperken, is het belangrijk om in regressieanalyses rekening te houden met verschillen in eigen middelen en de invloed daarvan op de netto lasten van gemeenten. De rode pijlen in figuur 3.4 geven de richting aan van de gewenste correctie, met als beoogd resultaat de rode stippellijn (gecorrigeerde modeluitkomst).

Op die manier hebben wij het kip-ei-probleem zo goed mogelijk ondervangen bij het ontwikkelen van een nieuwe verdeling voor de uitgavenclusters van het klassiek domein. Opgemerkt wordt dat de omvang van de OEM door gemeenten slechts tot op zekere hoogte is te beïnvloeden. Zo kan elke gemeente in beginsel toeristenbelasting heffen, maar de mate waarin dat substantiële inkomsten oplevert, is onder andere afhankelijk van exogene factoren zoals de geografische ligging van gemeenten. Een vergelijkbare redenering geldt voor de gemeentelijke keuze om actief grondbeleid te voeren. Niet elke gemeente heeft de mogelijkheid dit rendabel te doen. Andere elementen van de OEM zijn echter meer endogeen van karakter, zoals bijvoorbeeld gemeentelijke keuzes over de omslagrente of precariobelasting. De beschikbaarheid van eigen middelen is dus deels endogeen en deels exogeen. Het kan voorkomen dat een enkele gemeente meer eigen middelen moet aanboren om noodzakelijke uitgaven te doen. Van een algemene scheefheid in de verdeling is in 2017 geen sprake, dan zou de lijn in figuur 3.3 vlakker lopen en/of de puntenwolk meer uitschieters kennen.

Ook vanuit het periodiek onderhoud dat jaarlijks door BZK wordt uitgevoerd (POR-onderzoeken) is er geen aanleiding te veronderstellen dat er sprake is van een algemene scheefheid in de verdeling waardoor typen gemeenten genoodzaakt zijn meer eigen middelen te genereren. Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

42

Tot slot merken we op dat het meenemen van de eigen middelen als verklaring voor de netto lasten los staat van de inkomstenverevening. Wel ligt het (vanuit het 3e aspiratieniveau) voor de hand om ook de eigen middelen uit OEM en OZB (waarmee een deel van de gehonoreerde uitgaven is gedekt) nauwkeuriger te verevenen naarmate de verdeelformules voor de uitgavenclusters beter aansluiten bij de feitelijke netto lastenpatronen.41 bij OEM specifiek aandacht gevraagd voor meerjarig beeld grondexploitaties Zowel in 2017 als in 2018 is er voor alle inwonergroepen gemiddeld sprake van substantiële baten uit grondexploitaties die ten gunste van de algemene middelen zijn gebracht. Dit is in voorgaande jaren niet altijd het geval geweest. Om dit inzichtelijk te maken, is in onderstaande tabel een overzicht gegeven van het jaarlijks gemiddelde saldo op grondexploitaties voor alle Nederlandse gemeenten ingedeeld in inwonergroottegroepen gedurende de periode 1997-2016. De jaargemiddelden worden gepresenteerd voor perioden van 5 jaar en voor de gehele periode. Daarnaast zijn ter referentie de saldi voor 2017 en 2018 (centrale onderzoeksjaren voor de herijking) vermeld. Tabel 3.3:

Meerjarig beeld saldi grondexploitaties voor alle gemeenten gegroepeerd naar inwonertal. Gemiddelde jaarlijkse netto lasten in euro’s per inwoner voor 5 jaarperioden, de hele periode 19972016 en de jaren 2017 en 2018 (negatieve bedragen zijn per saldo baten). Bron: CBS, Iv3 gemeenterekeningen 1997-2018. jaarlijkse saldi grex 1997-2001

jaarlijkse saldi grex 2002-2006

jaarlijkse saldi grex 2007-2011

jaarlijkse saldi grex 2012-2016

jaarlijkse saldi grex 1997-2016

saldo grex 2017

saldo grex 2018

0-20.000

-4

-20

4

9

-2

-37

-25

20-50.000

-9

-22

6

22

1

-49

-26

50-100.000

-12

-29

18

29

4

-30

-24

100-250.000

-15

-7

13

27

6

-78

-12

>250.0000

-31

-93

-72

-96

-74

-145

-228

Totaal

-13

-30

-1

7

-8

-64

-51

Totaal excl. G4

-11

-20

10

23

3

-51

-22

inwonergrootte

In tabel 3.3 is te zien dat over de hele periode 1997-2016 alleen de G4 per saldo substantiële netto baten uit grondexploitaties hebben gegenereerd. Dit jaarlijks gemiddelde in de afgelopen 20 jaar wijkt erg af van het beeld voor de centrale onderzoeksjaren voor de herijking. In 2017 en 2018 was er voor alle groepen gemeenten gemiddeld sprake van substantieel hogere netto baten uit grondexploitaties die ten gunste van de algemene middelen zijn gekomen. De saldi op de grondexploitatie wisselen jaarlijks sterk en kunnen substantiële bedragen omvatten die niet in hetzelfde begrotingsjaar op de uitgavenclusters tot uiting komen. Via mutaties in de algemene reserve en/of het resultaat van de rekening blijven deze bedragen in dat jaar deel uitmaken van de OEM. Uiteindelijk komen resultaten op grondexploitaties in de exploitatie tot uiting doordat ze in latere jaren worden besteed (positieve saldi) of leiden tot bezuinigingen (negatieve saldi) op uitgavenclusters. Daardoor zijn de effecten op uitgavenclusters niet zozeer in enig jaar het spiegelbeeld van de saldi op de grondexploitaties, maar wel in meerjarig opzicht. Voor de OEM is daarom uitgegaan van het meerjarig gemiddelde saldo op grondexploitaties per gemeente. Hierbij is gebruik gemaakt van Iv3-gegevens voor een periode van 10 jaar. Dit lijkt een redelijke termijn

41

Voor de herijking van de inkomstenverevening heeft het ministerie van BZK voorstellen ontwikkeld.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

43

waarbinnen resultaten uit grondexploitaties doorgaans tot uiting komen in de exploitatie en sluit aan bij de maximale looptijd van een grondexploitatie die als richtlijn wordt gehanteerd in de BBV-voorschriften.42

3.4

Niet alle lasten zijn noodzakelijk: aansluitverschillen inhoudelijk toetsen op effect eigen keuzes feitelijke netto lasten zijn beïnvloed door gemeentelijke keuzes (endogene factoren) Feitelijke netto lasten van gemeenten worden niet alleen beïnvloed door kostenbepalende structuurverschillen, maar ook door gemeentelijke keuzes rond voorzieningenniveau en wijze van uitvoering (zie figuur 3.1). Om aan het wettelijke uitgangspunt van kostenoriëntatie te voldoen, dienen eigen keuzes van gemeenten buiten de verdeling te blijven. Als niet goed rekening wordt gehouden met de effecten van zulke keuzes, zouden bijvoorbeeld gemeenten met hoge uitgaven vanwege een bovengemiddeld voorzieningenniveau of ondoelmatige uitvoering extra middelen uit het gemeentefonds toebedeeld krijgen. wenselijke correctie endogene factoren stuit op beperkingen in statistiek en data Voor een goede kostenoriëntatie van de verdeelmodellen is het wenselijk om in modelschattingen ook te corrigeren voor de invloed van verschillen in endogene factoren, zoals gemeentelijke beleids- en organisatiekeuzes. Bij de start van het herijkingsonderzoek is bij de steekproefgemeenten een aantal endogene kenmerken opgevraagd.

Hoewel gemeenten niet altijd op alle onderdelen bruikbare gegevens hebben aangereikt, is er voor diverse taakgebieden informatie over endogene factoren beschikbaar.43 Bij het cluster IRM gaat het bijvoorbeeld om informatie over afschrijvingstermijnen, rentepercentages, CROW-scores onderhoud wegen en schoonniveaus straatreiniging. Uiteindelijk is er voor gekozen om geen endogene factoren mee te nemen in de regressie, vanwege de volgende overwegingen: • de lijst endogene factoren is niet uitputtend, hetgeen tot discussie zal leiden over criteria waarop kan worden gebaseerd of een endogene factor dient te worden meegenomen; • endogene factoren zijn veelal kwalitatief van aard en minder goed in een getal om te zetten, hetgeen noodzakelijk is om ze mee te nemen in de regressieanalyse; • in de regressie kunnen slechts enkele factoren meelopen: het is technisch niet wenselijk om veel extra variabelen te laten meelopen. Dit leidt al snel tot overfitting. De gevonden oplossing hangt dan te sterk af van toevalligheden en leunt te zwaar op de netto lasten van de steekproef in een specifiek jaar; • het effect van sommige endogene factoren is niet één dimensionaal: een lager kwaliteitsniveau is niet altijd gekoppeld aan lagere kosten.

Soms gaan lagere kwaliteitsniveaus samen met hoge kosten, maar dan spelen veelal ook politiek bestuurlijke keuzes en organisatie/efficiëntie een rol.44 De verklaringsmodellen voor het klassiek domein zijn wel gecorrigeerd voor de invloed van verschillen in beschikbare eigen middelen op de netto lastenniveaus van gemeenten.45

42

43

44 45

Om de risico’s die samenhangen met zeer lang lopende projecten te beperken, is het uitgangspunt dat de looptijd van een grondexploitatie in beginsel maximaal 10 jaar bedraagt. Van deze termijn mag gemotiveerd worden afgeweken mits de langere looptijd en de motivatie expliciet zijn geautoriseerd door de raad en verantwoord in de begroting en de jaarstukken. De motivatie moet tevens zijn voorzien van risicobeperkende beheersmaatregelen die de gemeente heeft genomen om de onzekerheden en risico’s die gepaard gaan met de langere looptijd te mitigeren. Zie Commissie BBV, Notitie Grondbeleid in begroting en jaarverslaggeving, juli 2019. Benadrukt wordt dat dit geen uitputtende verzameling is. Per cluster gaat het om factoren die gemeenten kunnen beïnvloeden en waarvan de verwachting is dat deze van invloed zijn op het feitelijke netto lastenniveau van gemeenten. Zo kiezen sommige gemeenten er bewust voor het groenonderhoud door een SW-bedrijf te laten uitvoeren. Bij het clusteronderdeel infrastructuur is tevens gecorrigeerd voor verschillen in activering van investeringen vóór 2017.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

44

daarom is een inhoudelijke toets nodig op achtergronden van aansluitverschillen (residuenanalyse) Door genoemde beperkingen blijft het dus mogelijk dat een verklaringsmodel ook bepaalde endogene effecten (van afwijkende gemeentelijke keuzes) in de feitelijke netto lasten honoreert. Dit maakt een toetsing nodig op de achtergrond van de verschillen tussen feitelijke netto lasten en modeluitkomsten (aansluitverschillen) in de vorm van een residuenanalyse. In deze analyse worden de aansluitverschillen op inhoudelijke gronden beoordeeld: zijn ze logisch en uitlegbaar gegeven de exogene en endogene factoren waarmee een gemeente te maken heeft. Wanneer alle relevante exogene factoren op een juiste wijze opgenomen zijn in de verdeelmodellen, zouden aansluitverschillen (van modeluitkomst op feitelijke netto lasten) voornamelijk verklaard moeten kunnen worden uit endogene factoren. In de residuenanalyse kan dan voor individuele steekproefgemeenten worden nagegaan in hoeverre de aansluitverschillen zich laten verklaren met de endogene kenmerken waarover informatie voor de betreffende gemeente beschikbaar is. Als aansluitverschillen worden verklaard door endogene factoren (eigen keuzes van gemeenten) behoeft niet verder te worden gekeken.

Als het echter gaat om exogene (niet beïnvloedbare) effecten dient te worden nagegaan hoe deze alsnog in het verklaringsmodel kunnen worden meegenomen (zonder afbreuk te doen aan de statistische kwaliteit van het model).

3.5

Stappenplan voor toepassen van regressieanalyse vanuit huidige maatstaven De beschreven methode hebben we uitgewerkt in een stapsgewijze aanpak, die in onderstaande infographic is gevisualiseerd en toegelicht. Figuur 3.4: Stapsgewijze aanpak voor regressieanalyse voor verdeling klassiek domein

Leeswijzer stapsgewijze aanpak (onder het kader volgt de nadere toelichting) 0. 1. 2.

De maatstaven uit de huidige verdeling vormen het vertrekpunt. De meest relevante kostendrijvers voor het klassiek domein maken deel uit van de set maatstaven die in september 2019 bestuurlijk is vastgesteld; Met lineaire regressieanalyse zijn de meest relevante maatstaven geselecteerd die de verschillen in netto lasten tussen de steekproefgemeenten zo goed mogelijk verklaren; Hierop zijn correcties toegepast voor:

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

45

a.

b. c.

de invloed van algemene eigen middelen: deze correctie is gebaseerd op de som van de feitelijke inkomsten in 2017 uit OZB en OEM, die bepalend zijn voor de bestedingsruimte van gemeenten. Vanwege de sterke dynamiek zijn de saldi uit grondexploitaties in 2017 vervangen door het meerjarig gemiddelde in de voorgaande 10 jaar; de invloed van specifieke vaste bedragen van de Waddengemeenten en de G4; maatstaven uit de huidige verdeling die als onwenselijk zijn aangemerkt. Dit betreft bijvoorbeeld maatstaven met drempels, algemene vaste bedragen of maatstaven die verouderd zijn (zoals minderheden).

Indien de modeluitkomsten na stap 2c maatstaven met een negatief gewicht bevatten, zijn deze stap voor stap verwijderd. Een negatief gewicht van een maatstaf als kostenverklarende factor is niet logisch: een gemeente zou dan minder middelen ontvangen wanneer de score op die factor toeneemt. Het resultaat van deze stappen is de nulvariant van het verklaringsmodel per cluster. Na beoordeling van de nulvariant zijn soms andere modelvarianten verkend en afgewogen.

stapsgewijs naar een logische en uitlegbare modelopbouw De uiteindelijke verdeelmodellen moeten logisch en uitlegbaar zijn. Daarvoor is het van belang dat alle stappen naar een verklaringsmodel en uiteindelijk verdeelmodel expliciet worden gemaakt. Om uit te kunnen leggen wat de achtergrond is van aansluitverschillen of herverdeeleffecten, worden de modellen opgebouwd vanuit de huidige maatstaven per clusteronderdeel (stap 0). In de voorgaande fase van het onderzoek gebruikten we een basisset. In de basisset waren reeds (bestuurlijke) keuzes gemaakt om enkele maatstaven te verwijderen of te vereenvoudigen. Het toevoegen, weglaten of anders vorm geven van een maatstaf leidt op zichzelf al tot aansluitverschillen en herverdeeleffecten.46. In stap 0 kunnen we uitgaan van een logische en plausibele relatie van de maatstaven met de kosten. Omdat deze relaties tijdens het groot onderhoud nog tegen het licht zijn gehouden dan wel in het verleden zijn onderzocht. Vervolgens schatten we met de huidige maatstaven een model op basis van de feitelijke nettolasten van gemeenten in 2017 (stap 1). Het verschil tussen de reproductie van het huidige ijkpunt en de regressie op de feitelijke netto lasten zit in de aanwezigheid van algemene eigen middelen.

Deze zijn van grote invloed op de uitkomsten en om de noodzakelijke uitgaven goed te kunnen benaderen moet in de regressie met deze factoren rekening worden gehouden. Door deze factoren als variabelen aan de regressieanalyses toe te voegen, wordt bij het bepalen van de gewichten van de maatstaven in het verklaringsmodel rekening gehouden met de invloed van eigen middelen (stap 2a). Overwogen is om de algemene eigen middelen (deels) te salderen met bepaalde clusters. Het is op voorhand echter niet te bepalen welk deel van de eigen middelen voor welk cluster gebruikt wordt. Het betreft immers vrij besteedbare middelen die naar eigen inzicht door gemeenten kunnen worden ingezet voor de bekostiging van hun taken. De middelen zijn niet geoormerkt en kunnen in elk cluster een rol spelen. In de praktijk zien we dit ook terug. Voor de specifieke vaste bedragen voor de G4 en de Waddengemeenten is dezelfde procedure gevolgd (stap 2b) als voor de algemene eigen middelen. 47 In de huidige verdeling zijn enkele maatstaven als ‘onwenselijk’ aangemerkt. Dit betreft bijvoorbeeld maatstaven met drempels waarop slechts enkele gemeenten scoren, algemene vaste bedragen of maatstaven die

46

47

Ook de manier waarop het gewicht van een maatstaf wordt bepaald is anders met de gekozen methode en kan (op zichzelf) tot herverdeeleffecten leiden. In de analyse zijn de specifieke vaste bedragen als ‘eigen middelen’ aangemerkt omdat de opdracht was de G4 gelijk te behandelen als de andere gemeenten en hun netto lasten zoveel mogelijk te verklaren met reguliere maatstaven. De vaste bedragen van de G4 maken deel uit van de huidige verdeling.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

46

verouderd zijn (zoals de maatstaf minderheden of ISV). In totaal wordt met deze onwenselijke maatstaven nu ongeveer 1 miljard euro verdeeld (voor de werkwijze in stap 2c zie box). Box: hoe gaan we om met onwenselijk geachte maatstaven (stap 2c)? Voor het onderzoek is meegegeven dat het onwenselijk is om bepaalde maatstaven mee te nemen in de analyse. Per cluster(onderdeel) gaan we na of de verdeelmodellen na stap 2b (bestuurlijk) onwenselijk geachte maatstaven bevatten. Deze maatstaven worden (stap voor stap) verwijderd. Het betreft de volgende soorten maatstaven48: • maatstaven met een drempel die slechts voor enkele gemeenten relevant zijn. Deze maatstaven zijn tijdens het groot onderhoud geïntroduceerd om de vaste bedragen van de G4 te objectiveren. Overigens scoren naast de G4 soms ook andere gemeenten op deze maatstaven; • maatstaven die geen stabiele relatie met de kosten hebben, bijvoorbeeld de WOZ-waarden van niet-woningen. Deze maatstaf wordt in de huidige verdeling gebruikt bij het clusteronderdeel RME. De maatstaf is conjunctuurgevoelig en daling of stijging van de WOZ-waarde heeft geen directe relatie met de kosten van gemeenten op dit clusteronderdeel; maatstaven die verouderd of onvoldoende toekomstbestendig zijn, zoals de ISV-maatstaven in het clusteronderdeel RME.

Met het aflopen van het Investeringsbudget Stedelijke vernieuwing (ISV)49 is deze verdeelsleutel minder relevant voor de toekomstige verdeling van middelen in het gemeentefonds; • vaste bedragen voor gemeenten: algemene vaste bedragen voor alle gemeenten; • de maatstaf minderheden wordt vervangen door de maatstaf personen met een niet-westerse migratieachtergond en de niet meer beschikbare maatstaf gewichtenleerlingen (achterstanden indicator) wordt vervangen door de nieuwe CBS-maatstaf gemeentelijk onderwijsachterstandenbeleid (goab). Na verwijdering van onwenselijk geachte maatstaven bevatten de modellen de bruikbare maatstaven (vanuit het bestaande ijkpunt) waarmee het model en de specifieke thema’s (zie paragraaf 3.6) zijn verkend.

Tot slot is gezocht naar vereenvoudiging van de verdeling door maatstaven te verwijderen die sterk met andere maatstaven samenhangen (multicollineair zijn), een beperkte betekenis hebben en/of een negatieve coëfficiënt. Het resultaat (variant 0) is vervolgens beoordeeld door de begeleidingscommissie, bestuurlijke kopgroep en stuurgroep. Door vereenvoudiging zal de verklaarde variantie dalen en zullen aansluitverschillen toenemen. Dit is onderdeel van de bestuurlijke afweging tussen kostenoriëntatie en globaliteit en uitlegbaarheid. toelichting: naar een nulvariant zonder negatieve maatstaven De uitkomst van de modelvarianten zonder ongewenste maatstaven (stap 2c) is aan een nadere analyse onderworpen. Daarbij wordt eerst gekeken naar eventuele negatieve gewichten van maatstaven en multicollineariteit. Negatieve gewichten zijn bestuurlijk ongewenst omdat ze niet uitlegbaar zijn. 50 Het is niet logisch wanneer een verdeelmodel dat is opgebouwd uit structuurkenmerken (kostendrijvers), er toe leidt dat wanneer gemeenten meer scoren op een bepaalde structuurkenmerk (bijvoorbeeld toename bebouwingsdichtheid) zij minder middelen toebedeeld krijgen en vice versa. Om negatieve gewichten in de verdeelmodellen te voorkomen, worden maatstaven uit het model verwijderd51 of anders vormgegeven (bijvoorbeeld inbouwen drempels of samenvoegen). 48

49

50

51

Voor alle duidelijkheid: het gaat hier niet om de maatstaven voor klantenpotentiëlen. Het beoordelen dan wel vervangen van deze maatstaven vindt verderop in het proces plaats. De verdeling van ISV-middelen was afgestemd op historische opgaven van gemeenten in de sfeer van stedelijke vernieuwing en herstructurering. Vanwege de veronderstelde eigen bijdrage van (met name grote) gemeenten in aanvulling op de ISV-middelen ten laste van hun algemene middelen worden via het gemeentefonds middelen via deze ISV-sleutel verdeeld. Vanuit de statistiek zijn negatieve gewichten voor maatstaven geen probleem. Een negatief gewicht draagt bij aan een optimale statistische oplossing (hoge verklaarde variantie R2). Dit zal vaak de maatstaf zijn waaraan de regressie een negatief gewicht heeft gegeven. Wanneer dit echter een maatstaf is die een belangrijke verklarende waarde heeft, kan het negatieve gewicht worden verminderd of voorkomen door een andere, minder relevante maatstaf te verwijderen die hiermee sterk samenhangt (hoge correlatie/multicollineariteit). Waar relevant lichten we dit toe in de clusterhoofdstukken.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

47

Opgemerkt wordt dat elke vereenvoudiging ten koste gaat van de statistische fit (R2) van het model, doordat het model minder goed aansluit bij de feitelijke netto lasten van (enkele) gemeenten waarvoor de verwijderde maatstaf een bovengemiddelde betekenis heeft. Het resultaat van deze optimalisatie is de nulvariant. Bij elke iteratie is de vraag aan de orde of de variant in voldoende mate scoort op de criteria van het beoordelingskader. Wanneer dit door de begeleidingsgroepen is vastgesteld, kan deze modelvariant voor het betreffende cluster(onderdeel) worden geselecteerd. Om deze keuze te faciliteren, hebben we per cluster(onderdeel) de volgende informatie geanalyseerd: • aansluitverschillen structuurgroepen: in welke mate sluit het model aan bij de feitelijke netto lastenpatronen van groepen steekproefgemeenten? Naast de standaardindeling in inwonergroottegroepen, presenteren we specifieke groepsindelingen afgestemd op de meest relevante structuurkenmerken voor het betreffende cluster(onderdeel) of thema; • verklaarde variantie (R2): hoe goed kunnen maatstaven (in combinatie met algemene eigen middelen) aansluitverschillen minimaliseren (ongeacht het teken en de achtergrond van aansluitverschillen)? • achtergronden aansluitverschillen: grote aansluitverschillen zijn voor het eindmodel globaal geduid, waarbij de volgende achtergronden zijn onderscheiden: (a) incidenteel, (b)

endogeen en (c) exogeen (in aansluiting op analyse structuurgroepen). De nulvariant van de verklaringsmodellen is per cluster(onderdeel) voorgelegd aan de begeleidingscommissie, de bestuurlijke kopgroep en de stuurgroep. Tijdens de besprekingen zijn de samenstelling (aandeel van de verschillende maatstaven) en de uitkomsten (R2 en aansluitverschillen voor diverse groepen steekproefgemeenten) in onderlinge samenhang afgewogen. Bij deze afweging zijn soms ook andere aspecten betrokken, zoals veronderstelde beleidsvrijheid of dekkingsmogelijkheden uit heffingen (riolering en reiniging). Dit heeft geleid tot uitwerking van een aantal modelvarianten. Uit de voorgelegde varianten is door de stuurgroep, na consultatie van begeleidingscommissie en bestuurlijke kopgroep, een voorkeursvariant gekozen (zie de clusterhoofdstukken 4 tot en met 8 en bijlage E).

3.6

Werkwijze om specifieke thema’s mee te nemen in het verklaringsmodel In deze paragraaf bespreken we de thema’s voor de verdeling zoals die met de opdracht zijn meegegeven. Bij elk thema geven we aan hoe we er in de analyse mee zijn omgegaan. Waar relevant komt dit terug in de clusterhoofdstukken (hoofdstuk 4 tot en met 8) en het totaaloverzicht (hoofdstuk 9).

3.6.1

Thema 1: extra (intensieve) taken G4 toelichting Het netto lastenniveau van de G4 in euro’s per inwoner is substantieel hoger dan in andere gemeenten. In het verleden is dit verklaard met een aantal extra taken alsook (reguliere) taken die met extra intensiteit worden uitgevoerd vanwege een hogere complexiteit. Dit is in principe bij alle clusters aan de orde, maar de betekenis kan tussen clusters en gemeenten uiteenlopen. Voor deze extra (intensieve) taken is in het verleden een vast bedrag bepaald.52 Dit bedrag beweegt niet mee met ontwikkelingen in taken en kosten, maar wel met het accres. Niet bekend is in welke mate de destijds vastgestelde taken nog steeds relevant zijn. Wel blijkt het netto lastenniveau van de G4 op diverse clusters substantieel hoger te zijn dan van

52

Zie Cebeon (1994). Struktuur in Omvang. Voorheen is dit geduid als T+, T* en T+* voor extra (intensieve) taken van de G4.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

48

andere grote gemeenten. Dit kan mede zijn beïnvloed door de beschikbaarheid van de huidige vaste bedragen. In het herijkingsonderzoek is de opgave meegegeven om ook de netto lasten van de G4 zoveel mogelijk door objectieve maatstaven te vervangen om zodoende de vaste bedragen niet meer nodig te hebben. Box: eerdere analyse Rfv Voor “De Raad concludeert dat de op onderzoek uit het midden van de jaren negentig gebaseerde argumenten voor extra vaste bedragen voor de vier grootste gemeenten inmiddels door de tijd zijn achterhaald. Dit betekent niet dat de vaste bedragen zonder meer kunnen vervallen. In een aantal opzichten verkeren de G4 onverminderd in een bijzondere positie. De vraag is of deze omstandigheid de vaste bedragen in hun huidige omvang rechtvaardigt.” (…) “Al is het onderzoek uit de jaren negentig achterhaald, dit betekent niet dat de G4 op bepaalde punten niet langer een duidelijk onderscheidend profiel hebben ten opzichte van de (meeste) andere gemeenten. Zo is in de vier grootste gemeenten onmiskenbaar sprake van een concentratie van (bepaalde typen) aandachtsgroepen. De aanzuigende werking van grote steden op deze aandachtsgroepen leidt er tevens toe dat die steden gaan fungeren als ‘opwerkfabriek’ of ‘emancipatiemachine’.

Daarnaast hebben de G4 (G3) een uitgesproken internationaal profiel, en vervullen zij een motorfunctie voor de nationale economie.” Met oog op een rechtvaardige verdeling van middelen adviseert de Raad dat: “Vervolgonderzoek nodig is om te bepalen welke kosten de G4 moeten maken, zonder dat de bestaande verdeling van het gemeentefonds met die kosten voldoende rekening houdt.” Bron: Raad voor de financiële verhoudingen (2009). Analyse van de vier grote steden in het gemeentefonds.

werkwijze extra (intensieve) taken G4 De G4 lopen – evenals elke andere gemeente in de steekproef – mee in de regressieanalyse. Het effect van specifieke vaste bedragen (SVB) op de netto lasten wordt bepaald door de regressie. Voordeel van deze werkwijze is dat de regressie de verdeling afstemt op alle gemeenten inclusief de G4. Daarnaast wordt voorkomen dat de gewichten van maatstaven worden verstoord door het uitgavenniveau van de G4, doordat hun afwijkende lastenpatronen – voor zover die niet kunnen worden verklaard met reguliere maatstaven – kunnen worden opgepakt met de SVB-factor. Hiermee worden eventuele vaste bedragen voor de G4 tot op zekere hoogte geobjectiveerd. De gekozen werkwijze staat los van de vraag of het nodig is om de G4 nieuwe vaste bedragen toe te kennen en daarmee de feitelijke netto lasten van de G4 in 2017 te honoreren (zie verder hoofdstuk 10).

3.6.2

Thema 2: nieuwe maatstaven 2a. centrumfuncties Gemeenten kunnen functies vervullen die inwoners van andere gemeenten aantrekken, vanwege de aanwezigheid van voorzieningen op het gebied van met name sport en cultuur. Deze aantrekkingskracht kan zowel lokaal zijn (voor inwoners uit buurgemeenten) als bovenlokaal (voor inwoners uit de regio en/of uit andere regio’s). Voor sommige soorten voorzieningen (zoals unieke musea of theaters) geldt dit zelfs landelijk. In de huidige verdeling worden hiervoor de maatstaven lokaal en regionaal klantenpotentieel gebruikt.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

49

Het gebruik van voorzieningen door mensen van buiten de gemeente kan een hoger netto lastenniveau voor de centrumgemeente met zich meebrengen. De bestaande maatstaven (lokale en regionale klantenpotentielen) zijn bedoeld om dit effect te honoreren. Als dit niet in de verdeling meegenomen zou worden, betekent dit dat inwoners uit omliggende gemeenten niet meetellen voor de kosten van voorzieningen waarvan ze wel gebruik maken. In de praktijk blijkt de werking van deze maatstaven niet altijd voldoende het gewenste effect te indiceren. Uit onderzoek blijkt dat ook rekening zou moeten worden gehouden met factoren als de historiciteit en het economisch karakter van centra alsook met landelijke centrumfuncties (via een ‘metropool maatstaf’ die ook relevant is voor het vervangen van specifieke vaste bedragen van de G4).53 Hiervoor zijn nieuwe varianten van centrummaatstaven ontwikkeld die in de regressieanalyses worden getoetst.54 werkwijze centrumfuncties Voor de analyses vertrekken we vanuit de bestaande maatstaven (klantenpotentiëlen). Als de basis van het model staat, vervangen we deze door nieuwe varianten van de centrumfunctie. We gaan na in hoeverre er vanuit de aansluitverschillen aanleiding is tot een gerichte aanpassing voor bepaalde groepen gemeenten.

Het resultaat is voorgelegd aan de begeleidingscommissie, de bestuurlijke kopgroep en de stuurgroep, zodat zij op basis van de inhoudelijke werking en uitkomsten een afweging konden maken tussen bestaande en nieuwe centrummaatstaven. Voor de centrumfunctie gebruiken we drie maatstaven: • lokale centrumfunctie (tot 20 km over de weg en niet hemelsbreed); • regionale centrumfunctie (tot 60 km over de weg en niet hemelsbreed); • landelijke centrumfunctie (zonder begrenzing tot aan de landsgrenzen over de weg). In de nieuwe maatstaven voor de centrumfunctie is uiteindelijk niet het historische en economische karakter van een woonkern zwaarder gewogen, omdat de relatie met de kostenpatronen van deze varianten van de centrummaatstaf minder eenduidig was.55 2b. onderwijsachterstanden Het huidige gemeentefonds bevat diverse maatstaven voor leerlingen met onderwijsachterstanden. Daarmee worden specifieke kosten voor onderwijs gehonoreerd. De basisgegevens voor de bestaande maatstaven worden niet meer verzameld door het CBS. In plaats daarvan heeft het CBS een nieuwe indicator voor onderwijsachterstanden ontwikkeld. Daarin wordt o.a. rekening gehouden met het opleidingsniveau en herkomst van de ouders, de intelligentiescore van de kinderen en het beroep van ouders op schuldsanering.

werkwijze onderwijsachterstanden Aangezien de basisgegevens voor de huidige maatstaf niet meer beschikbaar zijn, baseren we de analyses op de nieuwe door het CBS ontwikkelde maatstaf voor het gemeentelijk onderwijsachterstandenbeleid. We vervangen de huidige maatstaf voor de nieuwe onderwijsachterstanden maatstaf (goab-maatstaf) in stap 2c. 2c. niet-westerse migratieachtergrond Het huidige gemeentefonds bevat de maatstaf minderheden, die is gebaseerd op inwoners waarvan tenminste één ouder is geboren in Turkije, Marokko, Suriname, Nederlandse Antillen of Aruba plus statushouders. De huidige definitie is afgestemd op het minderhedenbeleid van het Rijk ten tijde van de invoering van de huidige Fvw eind jaren negentig. Vanwege het gedateerde karakter is het de vraag in hoeverre de bestaande definitie van minderheden nog aansluit bij de actuele kostenpatronen die hiermee verklaard moeten worden. 53

54 55

Olden, H., B. Steiner en L. Bingen (2017). Centrumfunctie en het gemeentefonds: vooronderzoek naar bestaande maatstaven en alternatieven, en Steiner, B., P. Fris en R. Ponds (2018). Onderzoek gemeenten met een centrumfunctie. Cebeon (2020), Onderzoek maatstaf centrumfunctie, juni 2020. Cebeon (2020). Herijking gemeentefonds: klassieke taken en inkomsten (tussenrapport), april 2020.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

50

werkwijze niet-westerse migratieachtergrond Gezien het gedateerde karakter van de huidige maatstaf minderheden baseren we de analyses op de nieuwe maatstaf personen met een niet-westerse migratieachtergrond. Ook hier vervangen we in stap 2c de huidige maatstaf voor de nieuwe maatstaf niet-westerse migratieachtergrond.

3.6.3

Thema 3: bijzondere omstandigheden krimp, kernen, bodem en schaaleffecten 3a. krimp De bevolkingsdaling brengt specifieke problemen mee voor gemeenten in de krimpregio’s. Een krimpende bevolking gaat gepaard met een uitholling van het financiële draagvlak voor voorzieningen, terwijl de kosten niet of minder snel afnemen. Dit stelt gemeenten voor de opgave om het voorzieningenniveau aan de nieuwe situatie aan te passen. Dit brengt specifieke kosten mee in de vorm van (des)investeringen en herstructurering.56 Het blijkt echter dat het effect van krimp beperkt zichtbaar is in de gemeentelijke lasten: een zelfde lastenniveau kan gepaard gaan met een minder zichtbare daling van het voorz ieningenniveau, bijvoorbeeld als gevolg van bezuinigingen op regulier onderhoud. Een tweede factor daarbij is dat krimpgemeenten onderling sterk verschillen. Zij verkeren in een verschillende fase van krimp en ook speelt een rol of het gebied meer of minder stedelijk is.57 Waar krimpgemeenten wel in overeenkomen is dat zij vooral te maken hebben met teruglopende inkomsten. Dit blijkt uit eerder onderzoek en gesprekken met deskundigen van gemeenten die te maken hebben met krimp.

Zo blijft de ontwikkeling van WOZwaarden achter bij andere gemeenten en hebben krimpgemeenten hun OZB-tarieven bovengemiddeld verhoogd om de begroting sluitend te krijgen.58 Daarnaast is er vrijwel geen opbrengend vermogen meer vanuit grondexploitaties. Marktpartijen willen veelal niet investeren in herstructureringsprojecten met onrendabele toppen, die hierdoor grotendeels voor rekening komen van de gemeente. werkwijze krimp Met de maatstaven in de regressie wordt zoveel mogelijk recht gedaan aan verschillen tussen allerlei groepen gemeenten. In de uitkomsten per cluster maken we de krimpgemeenten afzonderlijk zichtbaar. Aan de hand van de uitkomsten van de herijking voor het totaal van de clusters kan dan worden beoordeeld in hoeverre er aanleiding is tot een gerichte aanpassing voor deze groep gemeenten. 3b. slechte bodemgesteldheid Diverse gemeenten hebben te maken met een (zeer) slechte bodemgesteldheid vanwege klei- en veenondergronden. In het huidige gemeentefonds wordt rekening gehouden met het kostenverhogende effect van een slechte bodemgesteldheid. Dit gebeurt via maatstaven die worden gewogen met een bodemfactor, waarbij onderscheid wordt gemaakt naar type ondergrond (klei, kleiveen en veen) en de ligging (binnen of buiten de bebouwde kom).

Daarnaast zijn de maatstaven gerelateerd aan oeverlengte bedoeld om de kostenverhogende effecten van een slechte bodemgesteldheid te honoreren. Het gaat in totaal om zeven maatstaven. De effecten voor gemeenten met een slechte bodemgesteldheid zijn met name zichtbaar bij het cluster Infrastructuur, ruimte en milieu (onderdelen Infrastructuur en Riolering). De slechte bodemgesteldheid kan voor deze taken duidelijk kostenverhogend werken, omdat publieke infrastructuur vaker en/of intensiever onderhoud nodig heeft vanwege verzakkingen. In de huidige verdeling zijn hiervoor diverse specifieke

56

57 58

Zo wordt onder andere versneld afgeschreven op infrastructuur en vindt sloop plaats om een negatieve spiraal van leegstand en verloedering te voorkomen. Zie ook Cebeon (2020). Kijk voorbij de krimp: evaluatie van de decentralisatie-uitkering bevolkingsdaling, september 2020. Zie ook Cebeon (2019). Inkomstenverevening in het gemeentefonds, april 2019.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

51

maatstaven opgenomen. Bij herijking is voor deze omstandigheden bijzondere aandacht nodig, omdat de regressietechniek –vanwege de kleine groep gemeenten die het betreft– deze maatstaven niet snel in het model zal opnemen. Dit doet voor deze groep gemeenten mogelijk afbreuk aan een goede kostenoriëntatie. werkwijze slechte bodemgesteldheid Met de maatstaven in de regressie wordt zoveel mogelijk recht gedaan aan verschillen tussen allerlei groepen gemeenten. In de uitkomsten per cluster maken we de groep gemeenten met slechte bodemgesteldheid afzonderlijk zichtbaar. Aan de hand van de uitkomsten van de herijking voor het totaal van de clusters kan dan worden beoordeeld in hoeverre er aanleiding is tot een gerichte aanpassing voor deze groep gemeenten. 3c. groot aantal kernen Bepaalde gemeenten hebben te maken met een groot aantal kernen, waarbij in diverse gevallen een dragende kern ontbreekt. In de huidige verdeling zijn twee maatstaven opgenomen die zijn gerelateerd aan het aantal kernen in een gemeente. Daarbij wordt een onderscheid gemaakt naar kernen met minimaal 25 adressen en kernen met minimaal 500 adressen. We merken op dat een groot aantal kernen in diverse gemeenten samengaat met andere (bijzondere) omstandigheden, zoals krimp en ligging op het platteland. Een groot aantal kernen kan bij bepaalde taken een afwijkende kosten- en/of inkomstenstructuur meebrengen.

Deze bijzondere omstandigheid wordt niet altijd goed geïndiceerd met andere, meer algemene maatstaven. Daarom is hiervoor specifieke aandacht nodig om tot een voldoende kostengeoriënteerde verdeling te komen. Het onderzoek moet uitwijzen of dit herkenbaar is in de kostenpatronen. werkwijze groot aantal kernen Met de maatstaven in de regressie wordt zoveel mogelijk recht gedaan aan verschillen tussen allerlei groepen gemeenten. In de uitkomsten per cluster maken we de groep gemeenten met een groot aantal kernen afzonderlijk zichtbaar. Aan de hand van de uitkomsten van de herijking voor het totaal van de clusters kan dan worden beoordeeld in hoeverre er aanleiding is tot een gerichte aanpassing voor deze groep gemeenten. Dit kan vervolgens worden uitgewerkt door middel van een andere operationalisering van de bestaande maatstaven die zijn gebaseerd op het aantal kernen. 3d. schaaleffecten Bij bepaalde taken hebben kleine gemeenten te maken met negatieve schaaleffecten in de vorm van relatief omvangrijke vaste kosten (zoals een minimaal benodigd bestuur, ambtelijke formatie en infrastructuur). Om hieraan tegemoet te komen, zijn bij diverse clusters vaste bedragen in de bestaande verdeelmodellen opgenomen voor alle gemeenten.

Daarnaast zijn er bij grotere gemeenten voor sommige clusteronderdelen positieve schaaleffecten (afnemende meerkosten bij een bepaalde omvang) en ook negatieve schaaleffecten (toenemende kosten als gevolg van complexiteit en omvang). Het probleem is dat schaaleffecten vaak niet goed worden opgepakt door de maatstaven in de lineaire regressie. werkwijze schaaleffecten Met de maatstaven in de regressie wordt zoveel mogelijk recht gedaan aan verschillen tussen allerlei groepen gemeenten. In de uitkomsten per cluster maken we kleine en grote gemeenten afzonderlijk zichtbaar. Aan de hand van deze uitkomsten kan worden beoordeeld in hoeverre er aanleiding is tot een gerichte

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

52

aanpassing voor schaaleffecten bij gemeenten. In een nadere uitwerking zal de vormgeving van een schaalfactor moeten worden verkend en vastgesteld. Op voorhand kan hierbij voor negatieve schaaleffecten worden gedacht aan een gelijk vast bedrag voor alle gemeenten.59

3.6.4

Thema 4: investeringsgerelateerde uitgaven toelichting In het kader van het groot onderhoud van het gemeentefonds is door de ROB en VNG aandacht gevraagd voor clusters met investeringsgerelateerde uitgaven.60 Bij dit thema wordt vaak een onderscheid gemaakt naar reguliere en projectmatige investeringen. Bij reguliere investeringen speelt een verschil in de mate waarin gemeenten in 2017 deze investeringen activeerden. Bij projectmatige investeringen is sprake van grote verschillen in de jaarlijkse netto lasten per gemeente. In beide gevallen is het de vraag wat dit betekent voor een nieuwe verdeling die in beginsel wordt afgestemd op de feitelijke netto lasten van gemeenten in 2017. In het onderstaande worden beide aspecten nader toegelicht. • activeren reguliere investeringen: gemeenten doen op diverse clusters van het klassiek domein periodiek investeringen, bijvoorbeeld in het kader van onderhoud en vervanging van infrastructuur of onderwijshuisvesting. Bij dergelijke reguliere investeringen hebben alle gemeenten dezelfde wettelijk taak en worden de netto lasten vaak via toevoegingen en onttrekkingen aan bestemmingsreserves in de tijd geëgaliseerd.

Dit was in de periode vóór 2017 echter niet in alle gemeenten altijd de praktijk: soms werden investeringen in één keer gefinancierd uit reserves (a fonds perdu), waardoor de investering in latere jaren niet leidt tot kapitaallasten in de exploitatie. Bij deze gemeenten is dan sprake van ‘stille lasten’ (waardoor de feitelijke netto lasten in een bepaald jaar lager lijken). Met ingang van 2017 wordt de egaliserende werkwijze echter voorgeschreven in het BBV: investeringen met maatschappelijk nut, zoals openbare infrastructuur, moeten worden geactiveerd. Wel worden gemeenten vrijgelaten in de wijze waarop zij omgaan met investeringen die zijn gedaan in de jaren vóór 2017 (specifiek de mate waarin zij die alsnog activeren). Tevens is er sprake van verschillen in investeringscycli, waardoor sommige gemeenten vóór 2017 veel nieuwe investeringen hebben gedaan (en die al dan niet hebben geactiveerd) terwijl andere gemeenten vanaf 2017 juist veel investeringen doen die moeten worden geactiveerd.

Door het voorschrift tot activeren van investeringen is met het nieuwe BBV een veranderingsproces op gang gekomen dat naar verwachting de komende jaren tot uiting zal komen in de feitelijke netto lasten van gemeenten (zie werkwijze en cluster IRM); • dynamiek projectmatige investeringen: diverse gemeenten doen periodiek substantiële investeringen in het kader van specifieke projecten, bijvoorbeeld in het kader van herstructurering, gebiedsontwikkeling of stimulering van de lokale/regionale economie. Dit speelt niet bij alle gemeenten in gelijke mate en de wijze waarop gemeenten dit organiseren en verantwoorden loopt uiteen. Hierdoor kunnen de netto lasten tussen gemeenten onderling en bij dezelfde gemeenten in de tijd (flink) uiteen lopen. 61 Voor het onderzoek is dus relevant in hoeverre de cijfers 2017 (en 2018) kunnen worden gebruikt: zijn ze voldoende representatief voor het structurele lastenpatroon? In onderstaande tabel is een overzicht opgeno-

59

60 61

Als alternatief voor een vast bedrag is het technisch mogelijk om het gewicht van de maatstaf inwoners te differentiëren naar gemeentegrootte. Daarmee kunnen ook positieve schaaleffecten in de verdeling worden ondergebracht. Het nadeel van een gedifferentieerd bedrag per inwoner is dat de werking van zo’n maatstaf wordt ervaren als negatieve prikkel voor schaalvergroting. Zie VNG, consultatie groot onderhoud gemeentefonds 2016 en ROB, briefadvies groot onderhoud gemeentefonds 2016. Door de ROB is eerder op deze problematiek gewezen in het Briefadvies groot onderhoud gemeentefonds 2016, 1 mei 2015.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

53

men van de netto lasten op het clusteronderdeel RME voor de onderzoeksjaren 2017 en 2018 en de voorgaande 5 jaren gemiddeld.62 Hierbij is rekening gehouden met effecten van tussentijdse veranderingen in het BBV.63 Tabel 3.4:

Meerjarig beeld RME voor alle gemeenten gegroepeerd naar inwonertal. Gemiddelde jaarlijkse netto lasten in euro’s per inwoner in de periode 2012-2016 en de jaren 2071 en 2018. Bron: CBS, Iv3, gemeenterekeningen 2012-2018. jaarlijkse netto lasten RME 2012-2016

netto lasten RME 2017

netto lasten RME 2018

0-20.000

89

96

103

20-50.000

90

89

93

50-100.000

95

97

105

100-250.000

112

102

108

>250.0000

194

147

139

Totaal

110

102

106

Inwonergroottegroep

In tabel 3.4 is te zien dat het gemiddelde netto lastenniveau in het centrale onderzoeksjaar 2017 vergelijkbaar is met dat in de voorgaande 5 jaren. Dit geldt grosso modo ook voor de verschillende groottegroepen. Dit laat onverlet dat er tussen gemeenten substantiële verschillen zijn in netto lastenniveaus. Dit is zowel het geval in afzonderlijke jaren als voor de hele periode 2012-2016. Voor de G4 is het netto lastenniveau op basis van Iv3-gegevens in 2017 lager dan in voorgaande jaren. Uit gegevens van de steekproefgemeenten weten we dat in dit jaar substantiële toevoegingen aan bestemmingsreserves relevant zijn op dit clusteronderdeel, die in de Iv3-gegevens in bovenstaande tabel niet zichtbaar zijn.64 werkwijze investeringsgerelateerde uitgaven Door een inhaalslag qua activering kunnen de netto lastenpatronen van gemeenten de komende jaren veranderen. Wanneer we het nieuwe verdeelmodel baseren op de situatie in 2017 heeft dit gevolgen voor zowel de verdeling van de middelen als het volume (de omvang van het budget dat voor dit cluster binnen het gemeentefonds wordt verdeeld). In het onderstaande gaan we op beide aspecten nader in: • werkwijze verdeling: uit verkenningen is gebleken dat verschillen tussen gemeenten in het al dan niet activeren van investeringen substantiële invloed heeft op de modeluitkomsten.

Daarom is voorgesteld om in de regressieanalyses voor het clusteronderdeel infrastructuur een dummy65 op te nemen voor het al dan niet activeren van investeringen, zodat de verdeling niet wordt verstoord door dit verschil in gemeentelijke praktijk. Het aantal waarnemingen is te klein om de regressieanalyses alleen te baseren op de gemeenten die hebben aangegeven in de jaren vóór 2017 hun investeringen (grotendeels) te activeren (circa 40% van de steekproefgemeenten). Het is belangrijk om een correctie in te bouwen voor dit effect, maar het nader verfijnen (bijv. door het feitelijke percentage activeren per gemeente te bepalen) levert waarschijnlijk niet veel extra verklaringskracht op. Hierbij komt dat een verfijning dermate arbeidsintensief is (boekenonderzoek per gemeente) dat de kwaliteitswinst niet in verhouding staat tot de kosten en in de beschikbare tijd niet haalbaar was;

62

63

64

65

De 5-jaars periode daarvóór geeft een vertekend beeld doordat diverse gemeenten destijds hun belangen in nutsbedrijven Essent en NUON hebben verkocht, wat tot forse schommelingen in de netto lasten op dit clusteronderdeel heeft geleid. Doordat met ingang van 2017 in tegenstelling tot voorgaande jaren overheadkosten niet meer moeten worden toegerekend aan de taakvelden, zijn de netto lasten vanaf 2017 op de taakvelden duidelijk lager dan voorheen. Hiervoor is op globale wijze gecorrigeerd, aansluitend bij de werkwijze in het periodiek onderhoud gemeentefonds, zodat de gepresenteerde netto lastenniveaus in de tijd vergelijkbaar zijn. Volgens Iv3 voorschriften moeten gemeenten alle mutaties in reserves verzamelen op één taakveld en worden mutaties in bestemmingsreserves derhalve niet zichtbaar op de taakvelden waarop ze inhoudelijk betrekking hebben. Dit is een variabele die in de regressieanalyse alleen de waarde 0 of 1 kan hebben. In 2017 worden investeringen met maatschappelijk nut bij 60% van de steekproefgemeenten niet (volledig) geactiveerd. Dan krijgt de dummy de waarde 0 en in alle andere gevallen een 1.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

54

•

3.7

werkwijze volume: vervolgens is de vraag of het volume van het clusteronderdeel infrastructuur moet worden afgestemd op de structurele (toekomstige) situatie of op het feitelijke (lagere) netto lastenniveau in 2017. Wanneer het volume zou moeten worden afgestemd op de structurele (toekomstige) situatie, kan dit worden benaderd door de uitkomst van het model naar rato van de nieuwe verdeling op te hogen met het volume dat de regressie aan de dummy voor activeren geeft. De dummy geeft een indicatie van de ‘ontbrekende’ netto lasten bij gemeenten die in 2017 (grotendeels) nog niet activeren. De nieuwe verdeling inclusief deze ‘ontbrekende netto lasten’ zou voor alle gemeenten (theoretisch) aansluiten bij de gewenste (toekomstige) situatie zoals voorgeschreven in het BBV. In afwijking van de ruime overgangsperiode die het BBV geeft, zou de gewenste toekomstige situatie dan nu al in het gemeentefonds worden vastgelegd. Het extra volume voor infrastructuur gaat dan ten koste van andere uitgavenclusters. De mate waarin en het tempo waarmee gemeenten gaan activeren, is uiteindelijk een autonome keuze. Het nu al opnemen van het totale volume zou op de feitelijke ontwikkeling vooruitlopen en zou sommige gemeenten onnodig bevoordelen.

Daarom adviseren wij om niet vooruit te lopen op een toekomstige situatie (past niet bij het uitgangspunt van kostenoriëntatie in de Fvw) maar de stijging van het lastenniveau te monitoren in het periodiek onderhoud.

Leeswijzer voor clusteranalyses en verklaringsmodellen Per cluster doorlopen we in hoofdstuk 4 tot en met 8 steeds hetzelfde stramien: ✓ we beschrijven de onderdelen en BBV-taakvelden binnen het cluster; ✓ vervolgens lichten we de clusteromvang toe op basis van Iv3 gegevens rekening 2017 (exclusief taakgerelateerde overhead en mutaties bestemmingsreserves); ✓ daarna maken we de overstap naar de steekproef en tonen de netto lasten per inwoner voor de steekproefgemeenten. Ook gaan we in op clusterspecifieke achtergronden; ✓ we presenteren het ontwikkelde regressiemodel (verklaringsmodel) voor het cluster en laten zien hoe dit is opgebouwd uit clusteronderdelen en hoe dit zich verhoudt tot de huidige aandelen van de maatstaven; ✓ daarna gaan we in op de aansluitverschillen en aandachtspunten die daaruit voortkomen. In hoofdstuk 9 vatten we alle clusters samen en geven een totaal overzicht. De uitkomsten zijn samen met de begeleidingscommissie, kopgroep en stuurgroep langs de drie centrale criteria van het beoordelingskader gelegd. In hoofdstuk 9 bespreken we de beoordeling van de verklaringsmodellen.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

55

4

Cluster Bestuur en ondersteuning Dit hoofdstuk stelt het cluster Bestuur en ondersteuning (B&O) centraal. We lichten toe: 1. welke gemeentelijke taken tot dit cluster behoren en hoe deze zijn gegroepeerd; 2. hoeveel geld gemeenten aan deze taken hebben besteed in 2017; 3. hoe deze bestedingen zijn gespreid over gemeenten en wat belangrijke achtergronden zijn van verschillen in netto lasten tussen gemeenten; 4. hoe het verklaringsmodel voor dit bestedingspatroon is opgebouwd.

4.1

Gemeentelijke taken bestuur en algemene ondersteuning Dit cluster omvat de volgende onderdelen die aansluiten bij de Iv3-taakvelden waarop gemeenten hun lasten en baten dienen te verantwoorden. Tabel 4.1: Onderdelen en Iv3-taakvelden cluster B&O Onderdeel

Iv3-taakveld

Bestuur

0.1

Bestuursorganen

0.2

Burgerzaken

0.4

Overhead

Algemene ondersteuning

In tabel 4.1 is zichtbaar dat tot dit cluster gemeentelijke taken behoren met betrekking tot bestuur en burgerzaken. Voor deze taken gelden voorschriften die, behalve in de Gemeentewet, zijn opgenomen in de Rechtspositiebesluiten burgemeester, wethouders respectievelijk gemeenteraads- en commissieleden, de Wet basisregistratie personen, de Kieswet, de Paspoortwet, de Wet basisregistraties adressen en gebouwen en de Wegenverkeerswet. De overhead vormt geen aparte taak, maar een onderdeel dat – conform de voorschriften in het Besluit begroting en verantwoording provincies en gemeenten (BBV) en de nadere voorschriften volgens Informatie voor derden (Iv3) – afzonderlijk wordt verantwoord. Bij de uitvoering van overheadtaken moeten gemeenten rekening houden met voorschriften voor de accountantscontrole. Omdat het begrip vatbaar is voor verschillende interpretaties gaan we hierop nader in, met name op het onderscheid tussen algemene overhead (dit cluster) en taakgerelateerde overhead (overige clusters). algemene versus taakgerelateerde overhead De overhead vormt een belangrijk onderdeel van de totale netto lasten van gemeenten. De betekenis ervan loopt uiteen, afhankelijk van aard van de taak (verschillen in arbeidsintensiteit, de huisvesting, et cetera) en gemeentelijke keuzes rond organisatie, werkwijze en taakuitvoering (meer of minder efficiënt).

Conform de Iv3-voorschriften dienen gemeenten alle overhead te verantwoorden op taakveld 0.4. Hierbij hoeft geen onderscheid te worden gemaakt naar algemene PIOFACH-kosten66 en ondersteuning van het primaire proces. Dit laatste heeft een taakgerelateerd karakter en hoort thuis bij de andere clusters omdat

66

Dit zijn kosten voor personeel, informatievoorziening, organisatie, financiën, automatisering, communicatie en huisvesting.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

56

dit samenhangt met structuurkenmerken van een cluster. Bovendien gaan gemeenten in de praktijk verschillend om met het afbakenen en toedelen van verschillende componenten van de overhead. Tegen deze achtergrond is voor dit onderzoek het taakgerelateerde deel van de overhead bij de steekproefgemeenten op uniforme wijze toegedeeld aan de inhoudelijke taakvelden door67: • bij de codering van de financiële gegevens van de steekproefgemeenten binnen de lasten en baten op taakveld 0.4 onderscheid te maken naar PIOFACH-taken en taakgerelateerde overhead (ondersteuning primair proces van afdelingen/diensten, zoals afdelingshoofden, secretariaten van afdelingen, budgetten voor opleidingen, wagenparken/tractie, management, verzekeringen); • de als taakgerelateerde overhead gecodeerde posten vervolgens te verdelen over alle taakvelden exclusief Bestuur naar rato van de salarislasten van eigen personeel. Dit betekent dat taakgerelateerde overhead in de feitelijke netto lasten voor alle clusters (inclusief sociaal domein) is meegenomen. De algemene overhead maakt deel uit van het cluster Bestuur en ondersteuning.

4.2

Omvang en samenstelling van netto lasten De netto lasten van het cluster B&O bedragen in 2017 ongeveer 5,7 miljard euro (331 euro per inwoner).68 Op basis van de gecodeerde gegevens van de steekproefgemeenten is in onderstaand diagram in beeld gebracht welk aandeel de clusteronderdelen hebben in de totale netto lasten van het cluster. Figuur 4.2: Samenstelling netto lasten cluster B&O

In het diagram is te zien dat het grootste deel van de netto lasten in dit cluster betrekking heeft op algemene ondersteuning (PIOFACH). ontwikkeling overhead De afgelopen jaren zijn de netto lasten voor overhead fors gestegen. Hier spelen twee ontwikkelingen:

67

68

De werkwijze voor taakgerelateerde overhead is in de herijking in het BOFV (voorjaar 2019) bestuurlijk vastgelegd (in lijn met het advies van de stuurgroep). Ook voor de taakgerelateerde overhead in het sociaal domein is dezelfde werkwijze gevolgd (zie AEF (2020). Herijking gemeentefonds sociaal domein, april 2020). Op basis van Iv3 gegevens rekening 2017. Dit is exclusief taakgerelateerde overhead en mutaties bestemmingsreserves.

Herijking verdeling klassiek domein gemeentefonds

57

•

taakmutaties en decentralisaties die een effect hebben op de netto lasten (bijvoorbeeld de decentralisaties in het sociaal domein); • autonome ontwikkelingen door veranderingen in ICT, communicatie en dienstverlening aan de burger, waardoor de netto lasten zijn toegenomen. Daarbij komt dat gemeenten voor de BBV wijziging steeds meer overhead zijn gaan toedelen aan inhoudelijke taakvelden. Dit is door de wijziging van het BBV veranderd in 2017. Gemeenten moeten alle overhead op één taakveld (0.4) verantwoorden. Deze ontwikkelingen leiden tot een substantiële stijging van Bestuur en ondersteuning. De huidige verdeling voor algemene ondersteuning is gebaseerd op een bedrag per inwoner en per woonruimte, een schaalbedrag en een opslag op uitgavenijkpunten. Deze verdeling is sinds de invoering van de Fvw in 1997 niet herijkt, terwijl de betekenis van de overhead fors is toegenomen.

4.3

Spreiding van netto lasten spreiding naar omvang van gemeenten Naast de omvang en samenstelling van het cluster is voor de verdeling vooral de spreiding van de gemeentelijke netto lasten van belang. In onderstaand diagram is in beeld gebracht hoe de netto lasten per clusteronderdeel uiteenlopen tussen groottegroepen van steekproefgemeenten. Figuur 4.3: Samenstelling netto lasten B&O naar groottegroepen In het diagram is bij algemene ondersteuning een schaaleffect te zien bij zowel kleine gemeenten als grote gemeenten (U-curve). Een U-curve is ook zichtbaar bij bestuur: bij bestuursorganen is er een schaaleffect bij kleine gemeenten, terwijl er bij burgerzaken vooral extra kosten bij de G4 zitten.