Sociale vraagstukken: Een betere bijstand vergt aanpak met aandacht

Delen op Social Media

Leestijd: 5 min.

Een nieuwe aanpak in de bijstand? Zou deze opgang kunnen komen door de huidige corona crisis? Lees onderstaande opinie van sociale vraagstukken; wat vinden jullie?

Nu door de COVID-19 pandemie een grote instroom van bijstandsgerechtigden met zeer diverse achtergrond aanstaande is, zal een aanpak met persoonlijke aandacht gebaseerd op eigen regie, maatwerk en/of vertrouwen minstens zo goed kunnen werken als de huidige controlerende aanpak.

Door Arjen EdzesRuud MuffelsMark Sanders
8 juni 2020

Deze lessen kunnen worden getrokken uit de unieke veldexperimenten die in zes gemeenten in de afgelopen jaren (1 oktober 2017 – 31 december 2019) zijn uitgevoerd.[1] Binnen het Tijdelijk Besluit Experimenten Participatiewet (Ministerie van Sociale Zaken en Werkgelegenheid, 2017) hebben de gemeenten Deventer, Groningen, Nijmegen, Tilburg, Utrecht en Wageningen zogenaamde Randomized Controlled Trial (RCT)-experimenten uitgevoerd. In samenhang leveren de resultaten beleidsrelevante informatie op die de discussie over de toekomst van de sociale zekerheid in Nederland kan voeden (zie Groot e.a. 2019).

De experimenten hebben met elkaar gemeen dat de interventies kunnen worden omschreven als ‘meer eigen regie, meer maatwerk en minder dwang (dat is meer vertrouwen)’ dan nu in de Participatiewet vaak het geval is. Overeenkomstig de AMvB (Ministerie van SZW, 2017) zijn er in het experiment naast de reguliere dienstverlening (de vergelijkingsgroep) drie interventies (treatments) uitgevoerd:

  1. Een ontheffing van de arbeids- en re-integratieplicht; Zelf in Actie.
  2. Een intensievere en meer op maat gesneden begeleiding en ondersteuning; Extra Hulp.
  3. Een ruimere bijverdienregeling voor inkomsten uit werk naast de uitkering; Werken Loont.

Doordat de experimenten op gemeentelijk niveau zijn vormgegeven, verschillen ze op belangrijke punten van elkaar. In alle onderzoeken is vervolgens over de looptijd gekeken naar een breed scala aan uitstroommaten.

Reguliere aanpak werkt niet beter

Kort samengevat laten de experimenten op de uitkomstmaat ‘uitstroom naar werk’ een gemengd beeld zien. Daar waar in Utrecht veelal positieve effecten van de vrijstelling en extra hulp te zien zijn, lijken de effecten in Nijmegen in vergelijking met de controlegroep afwezig of bij Zelf in actie soms negatief. Resultaten in Groningen, Deventer, Tilburg en Wageningen liggen daar ergens tussen en in alle gemeenten is de statistische significantie van de resultaten, positief of negatief, doorgaans gering.

Maar ook als we concluderen dat op de meeste uitkomstmaten van uitstroom naar werk de effecten bescheiden zijn, is dit een belangrijke conclusie. Het betekent namelijk ook dat de huidige, op controle gebaseerde aanpak, met meer nadruk op verplichtingen die soms met (dreiging van) strafkortingen worden afgedwongen, niet tot duidelijk betere resultaten leidt dan een aanpak die is gebaseerd op aandacht, vertrouwen, maatwerk en zelfredzaamheid van de deelnemer. Als dat het geval zou zijn, dan zouden in alle gemeenten de resultaten met andere aanpakken immers eenduidig negatief moeten uitpakken. En dat is niet het geval. Van alle geteste interventies komt er niet één als beste uit de bus.

Welbevinden en vertrouwen in eigen kunnen

Voor het meten van subjectieve uitkomstmaten, zoals welbevinden, gezondheid en de ervaren kwaliteit van dienstverlening, is gebruik gemaakt van vragenlijsten. Soms twee, soms drie per gemeente. De eerste vragenlijst is afgenomen voor aanvang of kort na start van deelname in het experiment en diende als nulmeting.

Figuur 1: Sociaal vertrouwen (score 0-10) laatste maand

Toelichting: Treatmenteffecten t.o.v. de vergelijkingsgroep in procentpunten en 90% betrouwbaarheidsinterval. Uitkomsten voor de vergelijkingsgroep in procent staan boven de figuur. Zelf in Actie + Werken Loont in Tilburg is Zelf in Actie + Werken Loont + Werkbonus.

In Figuur 1 zijn de verschillen met de controlegroep op ‘sociaal vertrouwen’ weergegeven, één van de ongeveer tien uitkomstmaten die zijn gebruikt op basis van de antwoorden van de vragenlijst in de laatste meting van het onderzoek.[2] De effecten van de verschillende interventies zijn doorgaans positief, maar klein en veelal niet significant.

Alleen in Groningen registreren we een significant positief effect op deze variabele voor de Extra Hulp groep. Dit beeld, met veelal kleine en insignificante effecten op de subjectieve uitkomstmaten, is ook het algemene beeld over de tien samengestelde indicatoren. Op bijvoorbeeld zelfredzaamheid, werkzoekgedrag, sociaal vertrouwen en sociale participatie, zien we in enkele gemeenten wel positieve en significante effecten.[3]

De huidige toestroom

Met de COVID-19 crisis zal de instroom in de bijstand snel toenemen. Deze nieuwe bijstandsgerechtigden zullen qua problematiek ook afwijken van de deelnemers aan de experimenten: meer zzp-ers, meer mensen met kleine afstand tot de arbeidsmarkt en meer schoolverlaters. Iedere groep is gebaat bij een op maat gesneden aanpak, zoveel leren we wel uit de experimenten.

Sterker nog, dit is wat ons betreft de belangrijkste verklaring dat effecten van interventies klein zijn gebleven. Als zeer verschillende mensen met elkaar in een eenvormige interventiegroep komen, heeft maar een deel van de mensen baat bij die interventie, terwijl een ander deel juist minder positieve, of zelfs negatieve effecten laat zien. De effecten heffen elkaar dan op, met als resultaat kleine gemiddelde effecten met een hoge foutenmarge.

Vooruitzicht op positieve effecten

De belangrijkste resultaten van deze experimenten zijn dus vooral te vinden in wat ze niet laten zien. De interventies ontheffen mensen van verplichtingen en geven extra aandacht en hulp. Wij vinden vervolgens geen bewijs dat het in stand houden van dwang en verplichtingen in de vergelijkingsgroepen leidt tot een hogere uitstroom naar werk. Het geven van méér ruimte aan gemeenten om te experimenteren met de aanpak en uitvoering van de bijstand zal dan ook niet leiden tot een significante verslechtering van die uitstroom, terwijl op langere termijn wel positieve effecten te verwachten zijn op het welbevinden en sociaal vertrouwen van de mensen in de bijstand en ook van de dienstverleners.

Met deze resultaten in de hand doet het Ministerie van SZW er goed aan gemeenten meer armslag en vrijheid te geven om de toestroom in de Bijstand in de komende jaren het hoofd te bieden. Onze resultaten laten zien dat de risico’s bij het geven van meer ruimte en vertrouwen gering zijn, zelfs bij deelnemers met een grote afstand tot de arbeidsmarkt en complexe, samengestelde problemen. De voorgeschreven verplichtingen en controles zijn voor de COVID-19 instromers waarschijnlijk nog minder effectief.

Arjen Edzes is senior onderzoeker bij de vakgroep Economische Geografie van de faculteit Ruimtelijke Wetenschappen van de Rijksuniversiteit Groningen, Ruud Muffels is hoogleraar arbeidsmarkt en sociale zekerheid aan de Universiteit van Tilburg en Mark Sanders is Universitair hoofddocent Recht, Economie, Bestuur en Organisatie van het Departement Economie aan de Universiteit van Utrecht.

Met dank aan: Janos Betko (Radboud Universiteit Nijmegen), Peter Gramberg (Hogeschool Saxion), Loek Groot (Universiteit Utrecht), Klaas Kloosterman (Gemeente Groningen), Stephanie Rosenkranz (Universiteit Utrecht), Richard Rijnks (Rijksuniversiteit Groningen), Niels Spierings (Radboud Universiteit Nijmegen), Jack de Swart (Hogeschool Saxion), Viktor Venhorst (Rijksuniversiteit Groningen) en Timo Verlaat (Universiteit Utrecht).

Delen van dit artikel staan ook op Me Judice, 28 mei 2020.

Noten:

[1] Naast deze zes gemeenten zijn er nog drie gemeenten (Apeldoorn, Epe, Oss) die buiten de Tijdelijke Regeling om RCT experimenteren hebben uitgevoerd met eigen regie, intensieve dienstverlening en maatwerk. Deze worden hier niet besproken.

[2] In deze analyses is in alle gemeenten gecontroleerd voor het antwoord in de nulmeting. In Tilburg en Wageningen zijn de uitkomsten gebaseerd op het gemiddelde voor de twee vervolgmetingen.

[3] Door de kleine aantallen respondenten per groep zijn de effecten minder nauwkeurig te meten waardoor ze (net) niet significant zijn (power probleem).

Ontdek meer

Volledig overzicht bekijken?