MIMOSIS. een microsimulatiemodel voor beleidsanalyses van de Belgische sociale zekerheid

MIMOSIS een microsimulatiemodel voor beleidsanalyses van de Belgische sociale zekerheid uitvoering Centrum voor Economische Studiën (CES) – KULeuven Centrum voor Sociaal Beleid H. Deleeck (CSB) – UAntwerpen Centre de Recherche en Economie Publique et de la Population (CREPP) – ULiège F.O.D. Sociale Zekerheid m.m.v. Kruispuntbank van de Sociale Zekerheid financiering Federaal Wetenschapsbeleid F.O.D. Sociale Zekerheid

Doel van de presentatie

Voorstelling van het model MIMOSIS. Wat kan het? Wat kan het niet?

Feedback over bepaalde vaststellingen. Voorstellen voor mogelijk toekomstig gebruik van het model.

FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

Wat is een microsimulatiemodel?

Simulatie mogelijke effecten van beleidskeuzes worden nagebootst door ze te berekenen (op andere gegevens dan de finale realisaties)

Micro voor individuele economische agenten (individuen, gezinnen, bedrijven, ...) Vb: geen a posteriori telling van het aantal kinderen dat de schoolpremie ontvangen heeft, maar een schatting van het aantal kinderen dat de schoolpremie zou ontvangen FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

Waarom een microsimulatiemodel? Om verdelingseffecten van een maatregel in kaart te brengen Wie wint, wie verliest? Wordt niet gedaan door alternatieven zoals Berekening voor een “type” gezin macromodellen

Om rekening te houden met interacties tussen meerdere domeinen Vb: Optrekken van pensioenen heeft een invloed op: De middelentoets uitgevoerd voor het toekennen van het sociaal supplement in de kinderbijslag De typering van de gezinslast van een werkloze De typering van de gezinslast van een zieke of invalide De inhouding die gebeuren op de pensioenen De betaalde personenbelasting De middelentoets die uitgevoerd wordt voor het toekennen van uitkeringen in de sociale bijstand

Om de kostprijs van een maatregel te schatten FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

Een microsimulatiemodel: 3 stappen Stap 1 omschrijving van de maatregel

Stap 2 simulatie

Stap 3 evaluatie

regelgeving

regelgeving

BASELINE

HERVORMING

rekenregels uit regelgeving toepassen op bestand met beschikbare gegevens Beschikbare inkomens (welvaart) voor alle individuen in Baseline

Beschikbare inkomens (welvaart) voor alle individuen na maatregelen

Evaluatie van het effect van de maatregel: budgettair verdeling (wie wint? wie verliest?)


Project MIMOSIS

Een microsimulatiemodel: 3 stappen

Stap 1 omschrijving van de maatregel

Stap 2 simulatie

Ontbinden van de regelgeving in 3 elementen (=vereenvoudiging) Parameters: elementen die de wetgever kan aanpassen, bvb: het bijdragepercentage voor de bepaling van de werkgeversbijdragen Exogene variabele: een gegeven dat vast ligt voorafgaand aan de berekeningen. bvb: de bijdragebasis Endogene variabele: een variabele waarvan de waarde binnen het model bepaald wordt. bvb: de betaalde bijdrage. Combineer een bestand met exogene variabelen en parameterwaarden om de waarde van de endogene variabele te bepalen Verwerking van de gegevens met behulp van gecompileerde broncode

Stap 3 evaluatie FOD Sociale Zekerheid

Vergelijk verdeling van het beschikbaar inkomen in baseline en na de hervorming Project MIMOSIS

MIMOSIS in 3 stappen Stap 1 omschrijving van de maatregel

Stap 2 simulatie

Stap 3 evaluatie FOD Sociale Zekerheid

wetgeving van 2001 voor de baseline

een databestand met geanonimiseerde administratieve gegevens voornamelijk van het 4de kwartaal van 2001 toevallige steekproef van 100.000 individuen aangevuld met gegevens over alle gezinsleden. Totaal 305.019 individuen. wegingsfactoren Alle nominale bedragen uitgedrukt in prijzen van 2001 broncode geschreven in FORTRAN

Tabel vergelijkbaar met geaggregeerde uitgaven en ontvangsten in het stelsel van werknemers en zelfstandigen ongelijkheidsmaatstaven en armoedemaatstaven voor verschillende karakteristieken Project MIMOSIS

Vertaling van de wetgeving: een modulaire aanpak PENSWELF welvaartsaanpassingen van werknemers en zelfstandigenpensioenen FAMAL berekening van gezinsbijslagen SICK uitkeringen voor ziekte en invaliditeit, arbeidsongeschiktheid en beroepsziekten UNEM uitkeringen voor werkloosheid CONTRIB bijdragen en inhoudingen PIT personenbelasting SOCBEN sociale bijstandsuitkeringen + FAMREL bepaling familiale banden EVAL evaluatie van gesimuleerde hervorming Per module: een nota met omschrijving van de parameters, exogene en endogene variabelen broncode voor uitvoering van de berekeningen


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMREL module Opzet module: bepalen van de band tussen verschillende leden van hetzelfde sociologisch gezin zodanig dat dezelfde definities gebruikt kunnen worden door alle andere modules van het model

Belangrijkste parameters: geen

Belangrijkste inputvariabelen: gegevens uit het Rijksregister, voornamelijk geanonimiseerd huishoudnummer dat aangeeft welke individuen tot hetzelfde sociologisch gezin behoren relatiecode tussen verschillende leden van het sociologisch gezin sociologisch gezin is hier ingeschreven zijn op hetzelfde adres


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMREL module Voornaamste bewerkingen: Ontbinden van het sociologisch gezin in kleinere families Wie vormt een koppel met wie (gehuwd of ongehuwd)? Wie is kind van wie? Wie is ascendant? Graad van verwantschap


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMREL module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:

individuele gegevens: geanonimiseerd nummer van de familie, relatie van ieder gezinslid ten opzichte van het hoofd van de familie, aanduiding van het type koppel (gehuwd of de facto) en type familie (hoofd gezin, kinderen van gezin enz..)

Bedenkingen:

voorlopig geen vergelijking met externe bronnen FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PENSWELF module Opzet module: Mogelijkheid aanbieden om rust of overlevingspensioenen uitbetaald in het stelsel van de werknemers of de zelfstandigen aan te passen voor mogelijke welvaartsaanpassingen Geen herberekeningen van het pensioen volgens de regels die gehanteerd zijn om het pensioen te bepalen maar enkel aanpassen van de bestaande uitkering met hetzij een absoluut of een procentueel bedrag

Belangrijkste parameters: Matrixen met daarin de aanpassing in absolute cijfers of in procenten van het bestaande pensioen naar type pensioen Onderscheid tussen gewoon pensioen en minimumpensioen Onderscheid tussen rustpensioen met gezinslast, rustpensioen van alleenstaande en overlevingspensioen Onderscheid naar aantal jaren gepensioneerd


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PENSWELF module Belangrijkste inputvariabelen: Gegevens afkomstig uit het Pensioenkadaster: Voor 14 types van pensioenen Bedrag op jaarbasis betaald per individu Datum waarop de eerste betaling werd uitgevoerd Welke types? Rustpensioen en overlevingspensioen van loon en weddetrekkende, zelfstandige, ambtenaar en niet geklasseerden Gegarandeerd inkomen voor bejaarden Verwarmingstoelage Enkel bedragen gegenereerd als legaal pensioen naar Belgisch recht (i.e. extralegale pensioen en/of pensioenen naar Buitenlands recht werden uitgesloten)

Gegevens afkomstig uit CIMIRe Aantal jaren actief als loon en weddetrekkende


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PENSWELF module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van het minimumpensioen Bepaling vervangingsratio Bepaling van het pensioenbedrag na welvaartsaanpassing Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PENSWELF module Voornaamste output: individuele gegevens: rustpensioen en overlevingspensioen per individu op kwartaalbasis

Hoe performant is de module nu in reproductie van geaggregeerde uitgaven?

Bedenkingen: afbakening van wat wettelijke pensioenen zijn op basis van de beschikbare gegevens bepaling minimumpensioenen moeilijk (werknemers) of onmogelijk (zelfstandigen, ambtenaren) Performantie in termen van geaggregeerde uitgaven redelijk goed, behalve voor IGO/Gegarandeerd inkomen voor bejaarden Integratie van andere pensioenbenefits in het globaal beschikbaar inkomen FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMAL module Opzet module: Bepaling van de normale gezinsbijslag en eventuele supplementen gedifferentieerd naar bijdragestelsel van de rechthebbende volgens regels van toepassing in 2001

Belangrijkste parameters: Bedragen voor de bepaling van de normale gezinsbijslag en eventuele supplementen per bijdragestelsel van de rechthebbende Mogelijke stelsels: werknemers, zelfstandigen, ambtenaren en gegarandeerde kinderbijslag Supplementen: leeftijd, sociale supplementen en supplementen voor handicap

Belangrijkste inputvariabelen: Verband tussen verschillende gezinsleden (wie is kind van wie, geleverd door FAMREL) Gegevens voor de bepaling van de rechthebbende en de bijslagtrekkende (geleverd door RKW en RSVZ) Arbeidsinkomens en vervangingsinkomens (geleverd door CONTRIB, SICK, UNEM en PENSWELF) FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMAL module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van de kinderen die rechtgevend zijn op kinderbijslag (leeftijdsconditie en inkomensconditie) Bepaling van de rechthebbende en de bijslagtrekkende per kind (op basis van exogene input of default waarden) Bepaling van het bijdragestelsel van de rechthebbende (op basis van bijdragestelsel en/of stelsel waarin het vervangingsinkomen wordt uitbetaald) Bepaling recht op gegarandeerde kinderbijslag op basis van middelentoets Bepaling weeskind of niet Bepaling rang en of geboorterang van het kind Berekening van Geboortepremie Gewone kinderbijslag Supplement voor leeftijd Sociaal supplement met onderscheid voor werklozen en gepensioneerde werknemers, gepensioneerde zelfstandigen en invaliden


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMAL module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens: Tabellen van het aantal rechtgevende kinderen naar Schaal en leeftijdsklasse van het kind Schaal en rang van het kind Per stelsel waarin bijslag wordt uitgekeerd

individuele gegevens: Totaal bedrag aan kinderbijslag per bijslagtrekkende Aanduiding of het kind rechtgevend is in de kinderbijslag of niet



Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de FAMAL module Bedenkingen: Totale uitgaven stelsel werknemers en zelfstandigen redelijk goed gereproduceerd Probleem tussen stelsel ambtenaren en gewaarborgde bijslag kan gevolg zijn van verkeerde classificatie van het aantal rechtgevende kinderen.

Is het mogelijk dat specifiek voor de openbare sector niet alle arbeidsplaatsen en of inkomens geregistreerd worden op individuele basis? We hebben op dit moment geen aanduiding van handicap geïntegreerd (i.e. supplement wordt niet berekend). Niet getoond, maar de totale uitgaven in het stelsel van de zelfstandigen worden vooral voor de invalidenschaal en de wezenschaal sterk onderschat


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SICK module Opzet module:

Bepaling van uitkeringen voor ziekte en invaliditeit, arbeidsongeval of beroepsziekte volgens regels van toepassing in 2001

Belangrijkste parameters: Percentages toegepast op het laatst verdiende loon en eventuele bijhorende minima en maxima voor de bepaling van uitkeringen voor ziekte en invaliditeit, moederschapsuitkeringen, arbeidsongeval en beroepsziekte Per verzekeringstelsel Verzekerd als loon en weddetrekkenden Ambtenaar Zelfstandige


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SICK module Belangrijkste inputvariabelen: Band tussen de verschillende gezinsleden (afkomstig van FAMREL module) Variabelen voor bepaling van het verzekeringsstelsel (afkomstig van bijdragevariabelen uit CONTRIB) Het laatst verdiende loon Gegevens ivm ziektestatus en duur van de ziekte (afkomstig van RSZ of RSZPPO, RIZIV, FAO en FBZ) Gegevens over arbeids- en vervangingsinkomens van alle gezinsleden (afkomstig van CONTRIB, UNEM, SICK en PENSWELF)

Voornaamste bewerkingen: Bepaling van het verzekeringsstatuut van de zieke (=ziek, invalide, arbeidsongeval, beroepsziekte) Bepaling van het aantal dagen in ziekte Bepaling van de gezinslast van de zieke Bepaling van de uitkering op basis van verzekeringsstatuut, aantal dagen in ziekte, gezinslast, laatst verdiende loon


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SICK module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SICK module Voornaamste output: individuele gegevens: Per individu uitkeringen voor ziekte en invaliditeit, arbeidsongevallen en beroepsziekte



Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SICK module Bedenkingen: Slechte FAO gegevens (nog geen definitieve erkenningen, precieze toewijzing aan jaar van realisatie sociaal economische toestand is niet duidelijk) geen IMA gegevens, daarom voorlopige schatting van primaire arbeidsongeschiktheid op basis van gegevens werkgever onmogelijkheid om primaire arbeidsongeschiktheid te schatten voor zelfstandigen Het aantal vergoede dagen wordt altijd onderschat. Er is één gegeven dat we trachten te reconstrueren, dat gelijk is aan nul. De onderschatting van het aantal dagen impliceert niet noodzakelijk een onderschatting van het totaal uitgekeerde bedrag.


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de UNEM module Opzet module:

Bepaling van uitkeringen voor werkloosheid of werkonderbreking volgens regels van toepassing in 2001

Belangrijkste parameters: Absolute bedragen voor bepaling van lump sum benefits en percentages toegepast op het laatst verdiende loon en eventuele bijhorende minima en maxima voor de bepaling van uitkeringen

Belangrijkste inputvariabelen: Band tussen de verschillende gezinsleden (afkomstig van FAMREL module) Variabelen voor bepaling van het type werkloosheidsuitkering en aantal maanden in werkloosheid (RVA) Het laatst verdiende loon Gegevens over arbeids- en vervangingsinkomens van alle gezinsleden (afkomstig van CONTRIB, UNEM, SICK en PENSWELF)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de UNEM module Voornaamste bewerkingen Bepaling van het type uitkering waarop een individu recht heeft Drie grote blokken Werklozen die werkzoekend zijn Werklozen die niet werkzoekend zijn Werknemers met een aanvullende uitkering van de RVA Bepaling van de uitkering op basis van gezinsstatuut van de werkloze, aantal maanden in werkloosheid, laatst verdiende loon en eventueel een aantal bijkomende karakteristieken


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de UNEM module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de UNEM module Voornaamste output: individuele gegevens: Uitkeringen voor werklozen inclusief onderscheid tussen uitkeringen waarop inhoudingen moeten betaald worden en deze waarop geen inhoudingen betaald worden



Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de UNEM module Bedenkingen: alle uitgavenaggregaten worden redelijk goed geschat de omvang van relatief belangrijke groepen van rechthebbenden (behalve tijdelijke werklozen) wordt relatief goed ingeschat. Het aantal alleenstaanden schoolverlaters wordt sterk onderschat en het aantal alleenstaande werklozen na tewerkstelling sterk overschat


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Opzet module:

Bepaling van de bijdragen en inhoudingen volgens de regels van toepassing in 2001

Belangrijkste parameters: Bijdragepercentages, percentages voor bepaling van de inhoudingen en barema’s en percentages van toepassing voor de bepaling van de bijdrageverminderingen

Belangrijkste inputvariabelen: Inkomensgegevens voor loon en weddetrekkenden en zelfstandigen (RSZ, RSZPPO, RSVZ) Variabelen die aangeven op welke mogelijke bijdrageverminderingen iemand aanspraak kan maken Vervangingsinkomens zoals uitkeringen voor werkloosheid, ziekte en invaliditeit en pensioenen waarop inhoudingen gebeuren (geproduceerd door UNEM, SICK en PENSWELF module) FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van het bijdragestelsel (werknemers, ambtenaren (lokaal-federaal), zelfstandigen) Onderscheid tussen zelfstandigen en helpers en hoofdbezigheid, nevenactiviteit of activiteit na pensioen Bepaling van de bijdragen en bijdrageverminderingen Bepaling van de inhoudingen op vervangingsinkomens Indien nodig, loop over gewerkte uren zodanig dat je volledige budgetbeperking kan tekenen


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Voornaamste output: individuele gegevens: Bruto inkomen uit arbeid en bruto belastbaar inkomen uit arbeid en vervangingsinkomens

Hoe performant is de module nu in reproductie van geaggregeerde ontvangsten?


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de CONTRIB module Bedenkingen: Een overschatting van de bijdragen zou een gevolg kunnen zijn van de overschatting van de aan de bijdragen onderworpen massa en/of een gevolg kunnen zijn van de onderschatting van de bijdragenverminderingen betere vergelijkingsbronnen nodig voor het aantal bijdrageplichtigen, we vergelijken nu het aantal bijdrageposten met het aantal individuen op een bepaald moment in de tijd


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PIT module Opzet module:

Bepaling van de personenbelasting betaald volgens de regels van toepassing op inkomen verworven in 2001

Belangrijkste parameters: Schaal voor bepaling forfaitaire beroepskosten Barema en belastingpercentage voor bepaling belasting voor belastingverminderingen Bedragen voor de bepaling van belastingverminderingen voor gezinssamenstelling en verminderingen voor vervangingsinkomens

Belangrijkste inputvariabelen: Relaties tussen gezinsleden (afkomstig van FAMREL) Bruto belastbare inkomens uit arbeid en vervangingsbron (afkomstig uit CONTRIB)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PIT module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van fiscale koppels en fiscaal alleenstaanden en de personen die ten laste zijn Berekening van het bruto belastbaar inkomen uit arbeid Berekening van de belasting voor belastingvermindering per belastingplichtige en voor het fiscaal gezin Belasting na belastingvermindering voor gezinssamenstelling en verminderingen voor vervangingsinkomens


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PIT module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:

individuele gegevens: Samenstelling van het fiscaal gezin, belastbaar inkomen en betaalde personenbelasting


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PIT module Hoe performant is de module nu in reproductie van geaggregeerde ontvangsten?


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de PIT module Bedenkingen: Relatief goede benadering van gemiddelde belastingvoet, maar vooral onderschatting van de betaalde belasting en dus belastingvoet van de lagere decielen. Onderschatting is in principe geen gevolg van een teveel aan tax credits dat toegekend wordt (i.e. systematisch te grote fiscale gezinnen in de lage decielen) Systematische onderschatting van de kwantielwaarden geen gemeenteniveau voor gemeentebelastingen, geen bestedingen zoals leningen en giften geen info over het kadastraal inkomen


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SOCBEN module Opzet module: Berekening sociale bijstand voor alle personen die onder bepaald inkomensniveau vallen op basis van een middelentoets

Belangrijkste parameters: Inkomensniveau’s voor uitvoering middelentoets per huishoudtype Maximaal bedrag aan sociale bijstand per huishoudtype

Belangrijkste inputvariabelen: Relaties tussen de gezinsleden (FAMREL) Bruto belastbare inkomens (CONTRIB) Betaalde personenbelasting (PIT) Niet herberekende variabelen die momenteel op nul staan (roerend en onroerend inkomen, private pensioenen, onderhoudsgeld)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SOCBEN module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van de gezinslast van de potentieel gerechtigde (gehuwd of de facto koppel; samenwonend met kinderlast, alleenstaand, samenwonend zonder kinderlast Uitvoering van een middelentoets (vergelijking van bestaansmiddelen met vooropgesteld niveau) Bepaling van sociale bijstand

Voornaamste output: geaggregeerde gegevens: Geen gedetailleerde vergelijking met andere bronnen uitgevoerd

individuele gegevens: Per individu een schatting van de opgenomen sociale bijstand


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de SOCBEN module Hoe performant is de module nu in reproductie van geaggregeerde uitgaven? 2,8 miljard Euro. Totaal bedrag uitgekeerd in 2001 voor (IGO/Gewaarborgd inkomen bejaarden, Leefloon, maatschappelijke dienstverlening OCMW’s en tegemoetkoming bij handicap): 2,1 miljard Euro.

Bedenkingen: Geen take up functie Geen gegevens over roerend of onroerend inkomen, private pensioenen en onderhoudsgeld Geen gegevens over handicap (tegemoetkoming voor mensen met een handicap)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de EVAL module Opzet module: Samenvatten van de verschillen tussen de gesimuleerde baseline en de gesimuleerde hervorming

Belangrijkste parameters: te gebruiken equivalentieschaal type armoedemaatstaf percentage van het mediaan of gemiddeld inkomen absoluut bedrag

Belangrijkste inputvariabelen: Relaties tussen gezinsleden (afkomstig van FAMREL) Bruto inkomens uit zowel arbeid als vervangingsbron voor en na de hervorming (geleverd door CONTRIB) Betaalde bijdragen (CONTRIB) en personenbelasting (PIT) Sociale bijstand (SOCBEN)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de EVAL module Voornaamste bewerkingen: Bepaling van het beschikbaar inkomen per individu (bruto inkomens min bijdragen en personenbelasting plus sociale bijstand) Bepaling van het beschikbaar inkomen per gezin Berekening van verschillen in beschikbaar inkomen voor en na hervorming voor verschillende karakteristieken voor en na transfers

Voornaamste output: individuele gegevens: Per individu een schatting van het totale bruto inkomen uit arbeid of vervangingsbron, voor en na de hervorming, de betaalde bijdragen en de betaalde personenbelasting


Project MIMOSIS

MIMOSIS: korte beschrijving van de EVAL module Voornaamste output: geaggregeerde gegevens:


Project MIMOSIS



Project MIMOSIS



Project MIMOSIS

MIMOSIS: Wat niet? Geen gemodelleerde gedragsreacties Vb: arbeidsaanbod Geen maatregelen waarvoor we geen variabelen observeren Vb: bijdragevermindering voor nachtarbeid Geen verandering in de samenstelling van de populatie (statisch) Vb: geboortepremie We berekenen enkel de directe impact van een maatregel. Vb: Geen tweede ronde effecten van bijvoorbeeld verandering in het beschikbaar inkomen. We gebruiken administratieve gegevens, dus geen socio economische gegevens beschikbaar in enquêtes Vb: geen opleidingsniveau Enkel wetgeving van 2001 Geen uitgaven FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

Simulaties met administratieve gegevens in vergelijking met socio economische enquêtes Administratieve variabelen zijn een administratieve realiteit (i.e. het concept diende als basis voor werkelijke berekening van bijdrage of uitkering) en geen antwoord op een vraag geen uitval uit de steekproef bevatten voor bepaalde items meer detail. Vb: type en duur werkloosheid, type uitkering in geval van ziekte en invaliditeit type pensioen en aantal maanden op pensioen Informatie over het laatst verdiende loon voor terugval op vervangingsinkomen bijdragebasis en mogelijke bijdrageverminderingen het bijdragestelsel van een begunstigde op een vervangingsinkomen

MAAR geen bestedingen weinig informatie over samenstelling gezin geen opleidingsniveau misschien een onvolledige inkomensverdeling komen alle individuele inkomensbronnen geregistreerd in enquêtes ook in een centraal bestand terecht (los van zwartwerk en autoconsumptie)? FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: sterke en zwakke punten ivg met werk van dataleveranciers (parastatalen) MIMOSIS Domeinoverschreidende maatregelen kunnen gesimuleerd worden (parastatalen doorgaans partieel domein) Maatregelen kunnen geëvalueerd worden op individueel niveau maar ook in functie van een gezinsconcept (parastatalen doorgaans geen gezinsinformatie) Het effect van een maatregel op het beschikbaar inkomen wordt doorgerekend (parastatalen doorgaans geen kennis van het belastbaar inkomen van het gezin) MAAR Minder snel voor zeer concrete maatregelen (zij beschikken over de werkelijke brongegevens) Minder detail (de parastatalen beschikken over informatie over de volledige geaffecteerde populatie) Minder kennis van de onderliggende data FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: sterke en zwakke punten ivg met macro economische modellen?

Verdelingseffecten Maar impact budget beperkt tot one shot operatie geen weerslag op sparen, investeringen, arbeidsvraag en aanbod


Project MIMOSIS

MIMOSIS: een toegevoegde waarde? Simulatie van beleidsmaatregelen met administratieve gegevens Levert een beeld op van de verdelingseigenschappen van een maatregel Wie wint, wie verliest? impact op ongelijkheid/ impact op armoede Voor maatregelen die domeinoverschrijdend zijn Weerslag van het ene domein op het andere Evaluatie niet alleen in functie van individuele gegevens maar ook op basis van inkomensconcepten op gezinsniveau FOD Sociale Zekerheid

Project MIMOSIS

MIMOSIS: een toegevoegde waarde voor de FOD SZ? Het model kan gebruikt worden om: bepaalde beleidsvragen te beantwoorden als daarom gevraagd wordt bepaalde beleidsvragen voorafgaand aan een eventuele vraag te bestuderen (= proactieve beleidsstudie) Een afgeleid product van het werken aan MIMOSIS is dat kennis inzake administratieve gegevens opgebouwd wordt en eventueel gebruikt kan worden voor andere doeleinden (vb. het opstellen van sociaal economische indicatoren)


Project MIMOSIS

MIMOSIS: toekomstig werk Verdere validering van het model Verklaring verschillen tussen administratieve gegevens en socio economische enquêtes Welke inkomenscomponenten ontbreken in een administratief bestand? grensarbeid inkomens uit de openbare sector? detacheringen?

Wat zijn verschillen in budgettaire predicties met andere modellen

Gebruik van het model en de onderliggende gegevens voor de FOD SZ suggesties welkom


Project MIMOSIS

MIMOSIS. een microsimulatiemodel voor beleidsanalyses van de Belgische sociale zekerheid

Recommend Documents