UWV als poortwachter

UWV als poortwachter

Fase III: WVP en de instroom in de WAO

Philip de Jong Vincent Thio Heleen Bart elings

© Aarts De Jong Wilms Goudriaan Public Economics bv (APE) Den Haag, september 2005

INHOUDSOPGAVE INHOUDSOPGAVE

i

SAMENVATTING

iii

1

INLEIDING EN PROBLEEMSTELLING

1

1.1 Voorgeschiedenis

1

1.2 Probleemstelling

2

1.3 De daling van het verzuim- en WAO- risico

3

1.4 De WVP- instrumenten en het UWV

2

6

1.5 Opzet van het onderzoek en indeling van het rapport

11

DE KANS OP WAO CLAIMBEOORDELING EN WAO-TOEKENNING IN 2001 EN 2003

13

2.1 Inleiding

13

2.2 Data

14

2.3 De kans op 13 weken ziekte, claimbeoordeling en WAO toekenning in 2001 en 2003 naar geslacht en ex- uvi

16

2.4 Diagnose, mate van arbeidsongeschiktheid en doorlooptijd naar UVI in 2001 en 2003

32

2.5 WVP- instrumenten: deskundigenoordelen, vrijwillige verlengingen en loonsancties

3

4

37

2.6 Conclusies

44

SECTORANALYSE

47

3.1 Inleiding

47

3.2 Gegevens

48

3.3 Kansen op sectorniveau 2001- 2003

50

3.4 Enkelvoudige verbanden

53

3.5 Multivariate analyses

57

3.6 Conclusies

64

REGIONALE ANALYSE VAN HET VERZUIM- EN WAO-RISICO

69

4.1 Inleiding

69

4.2 Postcodevariabelen en de kans op claimbeoordeling en WAOtoekenning: enkelvoudige verbanden

70

4.3 ‘Postcodevariabelen’ en de kans claimbeoordeling en WAO toekenning: regressieanalyses 4.4 Conclusies

76 80

Bijlage 4AAnalyse van de dertienweeksziektekans op individueel niveau

Ape

i

81

5

DE INVLOED VAN WVP EN UWV : EEN ANALYSE OP DK- NIVEAU

85

5.1 Inleiding

85

5.2 Gegevensbewerking

91

5.3 Kansen per districtskantoor

92

5.4 Inzet van WVP- instrumenten

96

5.5 Kenmerken claimbeoordeling UWV

100

5.6 Samenhang tussen indicatoren van strengheid

102

5.7 Analyse van het proces naar WAO-toetreding

103

5.8 Uitsplitsing van de daling in het WAO- risico naar oorzaak 108 5.9 Conclusies

ii

110

Ape

SAMENVATTING Het project “UWV als poortwachter” is een evaluatie van de Wet Verbetering Poortwachter (WVP) vanuit het perspectief van het UWV. Door invoering van de WVP is de poortwachtersrol van het UWV versterkt door twee (WVP) instrumenten: de toets van het Reïntegratieverslag (RIV) en, daarmee samenhangend, de loonsanctie. Daarnaast hebben werknemer en werkgever de mogelijkheid gekregen de loondoorbetalingsperiode vrijwillig te verlengen als ingezette reïntegratieactiviteiten een langere doorlooptijd vereisen. De WVP De WVP legt aan de zieke werknemer en de werkgever een handelingsprotocol op dat gevolgd moet worden als het verzuim langer dan zes weken duurt. Dit protocol stimuleert werknemer en werkgever alle reïntegratiemogelijkheden te benutten. Daardoor wordt de verzuimduur bekort en het WAO-risico verlaagt. Op werknemer en werkgever rust de plicht een reïntegratiedossier bij te houden. Op basis van dit dossier wordt een reïntegratieverslag opgesteld waarin verantwoording wordt afgelegd over de verrichte reïntegratie-inspanningen tijdens het eerste ziektejaar en hun afloop. WAO-aanvragen worden alleen in behandeling genomen als deze voorzien zijn van een compleet reïntegratieverslag. Het verslag dient te verantwoorden welke verzuimbeperkende inspanningen zijn verricht en waarom deze (nog) niet tot werkhervatting geleid hebben. Als uit de toets van het RIV blijkt dat de werkgever onvoldoende inspanningen geleverd heeft om de betrokken zieke werknemer te laten hervatten kan dit aanle iding zijn tot een als sanctie opgelegde verlenging van de loondoorbetalingsperiode van maximaal een jaar. Probleemstelling Op 1 april 2002 werd de Wet Verbetering Poortwachter (WVP) van kracht. Enige maanden eerder, op 1 januari 2002, trad het UWV aan als publieke uitvoerder van de WAO en de WW. Met de komst van het UWV hielden de vijf sectorale uitvoeringsorganen GAK, CADANS, USZO, GUO en SFB en hun opdrachtgever – het Landelijk Instituut Sociale Verzekeringen (Lisv) op te bestaan. Sinds 2002 is het aantal WAO-toekenningen met bijna 50% afgenomen. Vaak wordt als oorzaak van deze spectaculaire daling de invoering van de Wet Verbetering Poortwachter (WVP) in 2002 aangewezen. Doel van de WVP is immers door een gestructureerde aanpak van langdurig verzuim de

Ape

iii

kansen op reïntegratie van zieke werknemers te verbeteren en WAOinstroom te voorkomen. Ook de vorming van het UWV kan een bijdrage hebben geleverd aan de daling van het WAO-risico. In de eerste plaats was daling van de WAOinstroom vanaf de start een expliciet doel van het UWV. En ten tweede kan de vorming van het UWV ertoe hebben bijgedragen dat eerder bestaande verschillen in de uitvoering van de WAO tussen ex-uvi’s zijn weggenomen een de aanpak meer uniform gericht is op beleidsdoelen zoals terugdringing van het WAO-risico. Tenslotte kunnen de beide in 2002 genomen maatregelen ook gezamenlijk hebben geleid tot daling van langdurig verzuim en WAO-toetreding. De WVP heeft het UWV immers een sanctie-instrument in handen gegeven waarmee het zijn poortwachterrol heeft kunnen versterken. Tegen deze achtergrond richt het onderhavige onderzoek zich op twee vragen: 1. In hoeverre is de daling van het langdurig verzuim en het WAOrisico toe te schrijven aan de WVP? 2. In hoeverre is die daling toe te schrijven aan de wijze waarop het UWV de WVP-instrumenten hanteert?

Twee deelprojecten Het project omvat twee afzonderlijke deelprojecten. Met het eerste deelproject zijn de bovenvermelde vragen op een indirecte (statistische) manier benaderd en zijn administratieve data van het UWV als onderzoeksmateriaal gebruikt. Het tweede deelproject is een experiment waarmee op directe wijze is onderzocht wat de invloed is van het handelen van het UWV in het kader van de WVP op de instroom in de WAO. Dit deelproject is inmiddels afgerond. 1 Deze samenvatting betreft dus het eerste deelproject. Beperkingen Met dit onderzoek evalueren wij de WVP vanuit het pers pectief van het UWV. We gebruiken data uit het toekenningenbestand van het UWV, waarin een beperkt aantal persoons- en procesvariabelen wordt geadministreerd. Of het handelen van andere partijen (werknemer, werkgever, Ar-

1

iv

J. Bolhaar, Ph. de Jong, B van der Klaauw en M. Lindeboom, “UWV als poortwachter. Effecten van intensieve toetsing van het reïntegratieverslag: resultaten van een experiment”, APE-rapport 125, Den Haag, augustus 2004.

Ape

bo-dienst) door de WVP zodanig veranderd is dat dit geleid heeft tot een vermindering van het verzuim- en WAO-risico blijft hier buiten beschouwing. 2 Ook bevatten de UWV-bestanden geen goede indicator voor de gezondheid (ernst van de beperkingen) van de cliënten die een WAOuitkering aanvragen, dan wel toegekend krijgen. Een andere beperking van dit onderzoek is dat het alleen ziekme ldingen beschouwt van vóór 2004 –voor invoering van de Wet Verlenging Loondoorbetalingsperiode bij Ziekte (WVZ). Voor de hier onderzochte personen gold dus nog een wachttijd van een jaar, tenzij deze uit hoofde van de WVP (vrijwillig of als gevolg van een sanctie) verlengd was. Aanpak in drie rondes De twee vragen uit de probleemstelling zijn in drie rondes beantwoord. Elk van die rondes richt zich op een afzonderlijke onderzoeksvraag. De eerste ronde betreft een beschrijving van de aard en omvang van het verzuim en WAO-risico tussen 2001 en 2003 aan de hand van de UWV-bestanden. De tweede ronde richt zich op multivariate analyse van de daling van het verzuim- en WAO-risico. We stellen daarmee vast wat de bijdrage is van andere factoren, te weten de verslechtering van de conjunctuur en de ingroei van pemba-premies, aan de daling van die risico’s. We doen die analyse op sectorniveau en bepalen wat de ruimte is voor de bijdrage van de WVP aan die daling. Daarmee wordt een antwoord gegeven op de eerste vraag uit de probleemstelling. De derde ronde richt zich op de tweede vraag uit de probleemstelling. We onderzoeken daar in hoeverre de twee meetbare WVP-instrumenten, vrijwillige verlengingen en bij sanctie opgelegde verlengingen van de loondoorbetalingsperiode, hebben bijgedragen tot een vermindering van het aantal WAO-toekenningen. We zien daarbij sancties als een indicator van de strengheid van het handelen van het UWV. Andere UWV instrumenten, die strengheid indiceren, zijn de afwijzingskans en het aandeel gedeeltelijke uitkeringen. Het effect van het gebruik van deze instrumenten analyseren wij op het niveau van de productie-eenheden van het UWV – de districtskantoren.

2

In hoeverre de reïntegratie activiteiten van werknemers en werkgevers na invoering van de WVP zijn geïntensiveerd is onderwerp van het onderzoek “Werking Wet verbetering poortwachter”, TNO Arbeid, Hoofddorp, 2004 en 2005.

Ape

v

Data De basisgegevens zijn afkomstig door de cohort dertienweeksziekmeldingen in het eerste halfjaar van 2001 en 2003 administratief te volgen. Een deel van deze me ldingen dient later (na uiterlijk zes maanden) een WAOaanvraag in. Vangnetverzekerden (zoals flexwerkers, WW’ers, vrouwen met moederschapsverlof) zijn weggelaten. In 2001 is echter alleen op een betrouwbare wijze geregistreerd bij wie van deze aanvragers de claim is beoordeeld. We kunnen dus wel de verandering in het aantal claimbeoordelingen vergelijken, maar niet het aantal aanvragen. Voor 2003 beschikken we wel over een betrouwbaar beeld van het aantal WAO-aanvragen. Na invoering van de WVP gaat het dan om: •

aanvragen die direct tot een claimbeoordelingen hebben geleid;

•

aanvragen waarbij het RIV aanleiding gaf tot een loonsanctie en die eventueel na afloop van de verlengde doorbetalingsperiode alsnog tot een claimbeoordeling hebben geleid;

•

aanvragen die gedaan zijn na afloop van een vrijwillige verlenging.

In schema 1 geven we een overzicht van het verloop van het proces naar WAO-toetreding voor de cohort 2003 en de daarbij betrokken aantallen cliënten.

vi

Ape

Schema 2.1 Van WAO-verzekerd naar WAO-toekenning in 2003

I.

WAO-verzekerde werknemers ultimo 2002

totaal

6.966.200

6.966.200 (100%)

II. dertienweeksziekmeldingen in de periode januari-juli 2003 162.600 (2.3%)

162.600 (2.3%)

III. Hersteld voor aanvraag 122.327 (75%)

Aanvraag WAO

Vrijwillige verlenging

30.147 (19%)

IV. Hersteld Beoordeeld

V.

Afgewezen Toegekend

Ape

Loonsanctie

8.673 (5%)

3.144 (10%)

6.225 (72%) 27.003 (90%)

9.383 (35%)

1.453 (1%)

947 (65%) 1.858 (21%)

500 (34%)

879 (47%) 17.620 (65%)

40.273 (25%)

29.331 (73%)

258 (52%) 979 (53%)

242 (48%)

18.830 (64%)

vii

Ook al zijn de dertienweekszieken uit 2001 en 2003 afkomstig, dit geldt maar zeer gedeeltelijk voor de WAO-toekenningen die uit deze cohorten zijn voortgekomen. Voor de cohort 2001 geldt dat de toekenningen (overwegend) plaatsvonden in de periode september 2001- maart 2002. Voor de cohort 2003 konden dankzij verlengingen WAO-toekenningen plaatsvinden tussen september 2003 en maart 2005. De daling in de verschillende stadia wordt wel steeds aangeduid als die tussen 2001 en 2003 maar waar het claimbeoordelingen en toekenningen betreft zijn de peiljaren, grosso modo, 2002 en 2004. Om onvoorwaardelijke kansen op het bereiken van een bepaald stadium in het proces naar WAO-toekenning te kunnen berekenen worden de dertienweekszieken, claimbeoordelingen en WAO-toekenningen uit 2001 vergeleken met de WAO-verzekerden ultimo 2000; die uit 2003 met de WAOverzekerden van ultimo 2002. Het betreft steeds werknemers; ontvangers van een WW-uitkering zijn buiten dit bestand gelaten. Uitkomsten eerste ronde Binnen de hier beschouwde cohorten uit 2001 en 2003 is de dertienweeksziektekans is met 12,5% gedaald, de kans op claimbeoordeling met 41% en de kans op WAO-toekenning met 45%. Voor zover de WVP bij deze daling een rol speelt is de werking hiervan dus na drie maanden ziekte veel sterker dan in de eerste drie maanden van het ziekteverzuim. Sterke daling, vooral bij vrouwen De daling in het WAO-risico is bij vrouwen sterker geweest dan bij ma nnen. Ha dden vrouwen in 2001 gemiddeld nog een 60% hoger risico dan mannen, in 2003 is dit verschil nog maar 30%.Bovendien neemt de omvang van die daling af met de leeftijd. Strengere beoordeling van WAO-aanvragen De kans dat een verzuimende werknemer een WAO-uitkering aanvraagt en dat deze aanvraag beoordeeld wordt, is sterk gedaald. Waarschijnlijk zijn de beperkingen van degenen die na invoering van de WVP een WAOaanvraag doen, ernstiger dan voorheen. Toch is ook de kans dat een claimbeoordeling tot toekenning van een WAO-uitkering leidt, met 7% gedaald. Dit duidt erop dat de claimbeoordelingen aanzienlijk strenger zijn geworden: de aanvragers na WVP zijn ongezonder, maar hebben niettemin een lagere kans op toekenning van een WAO-uitkering. Vooral vrouwelijke cliënten worden strenger beoordeeld. Ook is het aandeel toekenningen op basis van moeilijk objectiveerbare klachten afgenomen.

viii

Ape

WVP-instrumenten leiden tot afname toekenningen Van degenen die in 2001 een aanvraag zouden hebben ingediend, besluit 23% vrijwillig de aanvraag uit te stellen; 4% krijgt bij wijze van sanctie een verlengde loondoorbetaling opgelegd. Van deze vrijwillige verlengers komt hoogstens 18% alsnog in de WAO. Van de cliënten waarvan de werkgever een loonsanctie krijgt, is het toekenningspercentage 17%. Van de traditionele aanvragen bij negen maanden leidt 58% tot toekenning van een WAO-uitkering. Deze twee WVP-instrumenten leiden dus tot aanzienlijk minder aanvragen. Uitkomsten tweede ronde Deze ronde is gewijd aan de vraag wat de – buiten de WVP gelegen – oorzaken zijn van de daling tussen 2001 en 2003 in de dertienweeksziektekans, de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning. In onze analyses hebben we de effecten van drie mogelijke oorzaken onderzocht, te weten de verslechterde conjunctuur, de ingroei van de pembapremies en de verandering in de samenstelling van de verzekerdenpopulatie naar leeftijd en geslacht. Omdat pemba-premies en de conjunctuureffecten op mesoniveau beter te meten zijn dan op individueel niveau aggregeren we de individuele records tot 68 UWV-sectoren. Uniformering Hoe hoger het verzuim- en WAO-risico in 2001, des te sterker de daling tussen 2001 en 2003. De intersectorale spreiding in verzuim- en WAOrisico is dus in twee jaar sterk afgenomen. Deze uniformering in de uitkomsten van het proces naar WAO-toekenning lijkt voor rekening te komen van twee in grijpende veranderingen die zich tussen 2001 en 2003 hebben voorgedaan, namelijk de UWV-vorming en de invoering van de WVP. Conjunctuur en pemba Beide factoren leveren een bijdrage aan de daling van de verzuim en WAO-risico’s, maar die bijdragen nemen sterk af tussen dertienweekszie kte en het moment waarop de WAO-aanvraag beoordeeld wordt. Niettemin geldt ook voor de daling van het WAO-risico dat 23% hiervan is toe te schrijven aan de verslechtering van de conjunctuur en de ingroei van pemba. Rest: WVP? Als een belangrijk deel van de daling die met de hier gebruikte modellen onverklaard blijft voor rekening komt van de WVP, dan is de keerzijde hiervan dat de impact van WVP vooral tussen dertienweeksziekte en de

Ape

ix

claimbeoordeling toeneemt. We zagen al dat het tussen die twee stadia in het proces naar WAO-toekenning is dat de “doorloopkansen” het sterkst gedaald zijn. We vinden hier opnieuw een bevestiging dat de WVP vooral werkt na dertien weken verzuim. Finale ronde In de laatste ronde onderzoeken we de effecten van vrijwillige, en bij wijze van sanctie opgelegde verlengingen op het aantal aanvragen en toeke nningen van een WAO-uitkering. Daartoe aggregeren wij de individuele records tot districtskantoren van het UWV. In de analyses beperken we ons tot de cohort 2003 en leiden uit de invloed van de twee WVP-instrumenten af hoeveel groter het WAO-risico zou zijn geweest bij afwezigheid van deze instrumenten. Daarnaast betrekken we ook andere strengheidsindicatoren in de analyse, te weten de afwijzingskans en het aantal gedeeltelijke toekenningen als percentage van het totale aantal toekenningen. Deze laatste zijn reeds lang bestaande UWV-instrumenten. Bij de analyses is rekening gehouden met het risicoprofiel van het verzorgingsgebied van een districtskantoor. Hiertoe hebben we het verzuim- en WAO-risico geanalyseerd aan de hand van regionale, sociaal- medische en sociaal-economische kenmerken. Strengheid loont Ondanks de UWV-vorming varieerden districtskantoren in de onderzoeksperiode (2001-2005) sterk in de mate waarin ze sancties en afwijzingen als instrumenten hanteerden. Beide factoren geven een indicatie van de strengheid van een ka ntoor. Strengheid heeft een directe (repressieve) en een indirecte (preventieve) werking. Zo blijkt dat een kantoor dat een hoge sanctiescore heeft in een latere periode significant minder aanvragen krijgt. Daarnaast heeft strengheid natuurlijk ook een direct effect: meer sancties leiden tot minder toekenningen. De bijdrage van toegenomen strengheid van het UWV aan de daling van het WAO-risico is 20% (zie tabel). Vooral het preventieve effect van strengheid is groot. Deze conclusie spoort met de uitkomsten van een eerder gehouden experiment. Dit behelsde strengere toetsing van reïntegratieverslagen op twee UWV districtskantoren. Strengere toetsing leidde niet alleen tot 12% minder WAOaanvragen maar ook tot 7% minder meldingen bij dertienweeksziekte.

x

Ape

Bijdrage WVP Van de bijdrage van strengheid van 20% komt 16% voor rekening van sancties en 4% van een hogere kans dat een WAO-claim wordt afgewezen. Daarnaast zijn vrijwillige verlengingen goed voor 19% van de daling. Daarmee komt de bijdrage van de WVP aan de daling van het WAO-risico uit op 35%. De twee hier onderzochte WVP-instrumenten dekken niet het gehele WVP-arsenaal. Waarschijnlijk is de impact van de WVP groter. In ieder geval missen we een beeld van de mate waarin werkgevers en werknemers hun reïntegratie-inspanningen hebben verhoogd en de effecten hiervan op de verzuimduur. Tabel De daling van het WAO-risico, 2001-2003, uitgesplitst naar oorzaak Ingroei pemba-premies Omgevingsrisico (EP[CLB])

-9% -33%

waarvan conjunctuur

-14%

Vrijwillige verlengingen

-19%

Strengheid UWV

-20%

waarvan direct effect sancties

-5%

waarvan indirect effect sancties

-11%

waarvan direct effect afwijzingen

-2%

waarvan indirect effect afwijzingen

-2%

Onverklaard Totaal

-19% -100%

Bron: UWV (bewerking APE)

Ape

xi

xii

Ape

1

INLEIDING EN PROBLEEMSTELLING

1.1 Voorgeschiedenis Dit rapport beschrijft hoe de kans op een dertienweeksmelding, op WAOclaimbeoordeling en op WAO-toekenning tussen 2001 en 2003 is gedaald en in hoeverre die daling is toe te schrijven aan de invoering van de Wet Verbetering Poortwachter (WVP) in 2002. Daarbij wordt afzonderlijke aandacht geschonken aan de vraag welke bijdrage geleverd wordt door de wijze waarop het UWV het instrument van loonsanctie hanteert. Het onderhavige rapport is het finale in een reeks onderzoeken die deel uit maken van het project “UWV als poortwachter”. Dit project bestaat uit twee afzonderlijke deelprojecten. Het eerste is een multivariate analyse van (onder meer) UWV-bestanden. In dit project worden de bovenverme lde vragen op een indirecte (statistische) manier benaderd en worden administratieve data van het UWV als onderzoeksmateriaal gebruikt. Het tweede deelproject is een experiment waarmee op directe wijze wordt onderzocht wat de invloed is van het handelen van het UWV in het kader van de WVP op de instroom in de WAO. Dit deelproject is inmiddels afgerond. 3 Met dit rapport sluiten we dus het gehele project “UWV als poortwachter” af. Er gingen twee studies aan vooraf, die beide in 2003 zijn afgerond. Het eerste was een zogenoemde nulmeting op basis van administratieve data uit 2001. 4 Deze diende twee doelen. Ten eerste wilden we nagaan of de administratieve data voldoende informatie bevatten voor zinvolle (multivariate) analyse van het proces van WAO-instroom. Ten tweede werd aan de orde gesteld of de variatie tussen districtskantoren van de toenmalige uitvoeringsinstellingen (uvi’s) een valide maat voor het handelen van een uvi levert. Met de nodige nuanceringen leverde de studie op beide vragen een positief antwoord. Vervolgens is een tussenrapport verschenen dat de daling in de kans op dertienweeksziekte tussen 2001 en 2003 als onderwerp heeft. Dit onderzoek diende als methodologische voorstudie voor het onderhavige ra p-

3

4

J. Bolhaar, Ph. de Jong, B. van der Klaauw en M. Lindeboom, “UWV als poortwachter. Effecten van intensieve toetsing van het reïntegratieverslag: resultaten van een experiment”, APE-rapport 125, Den Haag, augustus 2004. Ph.de Jong, V. Thio en P. Vemer, “UWV als poortwachter. Fase I: de invloed van het handelen van het UWV in het proces van WAO -instroom vóór invoering van de WVP”, juni 2003.

Ape

1

port.5 Aan de hand van een analyse op sectorniveau kon de daling in de kans op dertienweeksziekte tussen 2001 en 2003 worden toegeschreven aan de conjunctuur en de ingroei van de pemba-premies. Het onverklaarde deel leverde een maximum schatting van het WVP-effect. Daarnaast bleek dat de spreiding in de dertienweeksziektekans tussen sectoren was afgenomen. Dit was een aanwijzing dat de combinatie van UWV-vorming en protocollering van het handelen in het eerste ziektejaar tot meer eenvormige uitkomsten heeft geleid.

1.2 Probleemstelling Op 1 april 2002 werd de Wet Verbetering Poortwachter (WVP) van kracht. Enige maanden eerder, op 1 januari 2002, trad het Uitvoeringsorgaan Werknemersverzekeringen (UWV) aan als publieke uitvoerder van de WAO en de WW. Met de komst van het UWV hielden de vijf sectorale uitvoeringsorganen GAK, CADANS, USZO, GUO en SFB en hun opdrachtgever – het Landelijk Instituut Sociale Verzekeringen (Lisv) op te bestaan. Sinds 2002 is het aantal WAO-toekenningen spectaculair afgenomen. Het ligt voor de hand met name de invoering van de WVP aan te wijzen als oorzaak van deze daling. Doel van de WVP is immers door een gestructureerde aanpak van het langer (dan zes weken) durende verzuim de kansen op reïntegratie van zieke werknemers te verbeteren en WAO-instroom te voorkomen. Ook de vorming van het UWV kan een bijdrage hebben geleverd aan de daling van het WAO-risico. In de eerste plaats was daling van de WAOinstroom vanaf de start een expliciet doel van het UWV. En ten tweede kan de vorming van het UWV ertoe hebben bijgedragen dat eerder bestaande verschillen in de uitvoering van de WAO tussen ex-uvi’s zijn weggenomen een de aanpak meer uniform gericht is op beleidsdoelen zoals terugdringing van het WAO-risico. Ten slotte kunnen de beide in 2002 genomen maatregelen ook gezame nlijk hebben geleid tot daling van langdurig verzuim en WAO-toetreding. De WVP heeft het UWV immers een sanctie-instrument in handen gegeven waarmee het zijn poortwachtersrol heeft kunnen versterken.

5

2

H. Bartelings, Ph. de Jong, V. Thio en P. Vemer, “UWV als poortwachter. De kans op 13 weken ziekte in 2001 en 2003”, december 2003.

Ape

Tegen deze achtergrond richt het onderhavige onderzoek zich op twee vragen: 1. In hoeverre is de daling van het langdurig verzuim en het WAOrisico toe te schrijven aan de WVP? 2. In hoeverre is die daling toe te schrijven aan de wijze waarop het UWV de WVP-instrumenten hanteert? Met dit onderzoek evalueren wij de WVP vanuit het perspectief van het UWV. We gebruiken data uit het toekenningenbestand van het UWV, waarin een beperkt aantal persoons- en procesvariabelen wordt geadministreerd. Of het handelen van andere partijen (werknemer, werkgever, Arbo-dienst) door de WVP zodanig veranderd is dat dit geleid heeft tot een vermindering van het verzuim- en WAO-risico blijft hier buiten beschouwing. 6 Een andere beperking van dit onderzoek is dat het alleen zie kmeldingen beschouwt van vóór 2004 –voor invoering van de Wet Verlenging Loondoorbetalingsperiode bij Ziekte (WVZ). Voor de hier onderzochte personen gold dus nog een wachttijd van een jaar, tenzij deze uit hoofde van de WVP (vrijwillig of als gevolg van een sanctie) verlengd was. In de hierna volgende subparagrafen werken we de twee onderzoeksvragen afzonderlijk uit. We geven daarbij ook de onderzoeksstappen en de verdere opbouw van dit rapport aan.

1.3 De daling van het verzuim- en WAO-risico Volgens de jaarcijfers van het UWV is het jaarlijkse aantal nieuwe WAOuitkeringen gedaald van 104.000 in 2001 tot 59.000 in 2004. Dit is een daling van 43%. In antwoord op de eerste onderzoeksvraag onderzoeken we deze daling met soortgelijke UWV-data op een beschrijvende (enke lvoudige) en een analytische (multivariate) manier. 1.3.1

Enkelvoudige vergelijking 2001-2003

Onderwerp van onderzoek is in eerste instantie de omvang van de daling in de stadia van het proces naar WAO-toekenning, die door het UWV geadministreerd worden. In chronologische volgorde zijn dat: 6

In hoeverre de reïntegratieactiviteiten van werknemers en werkgevers na invoering van de WVP zijn geïntensiveerd is onderwerp van het onderzoek “Werking Wet verbetering poortwachter”, TNO Arbeid, Hoofddorp, 2004 en 2005.

Ape

3

•

dertienweeksmeldingen;

•

WAO-aanvragen;

•

claimbeoordelingen;

•

WAO-toekenningen.

Dit leidt tot een eerste deelvraag: In hoeverre is de kans op dertienweeksmelding, claimbeoordeling en WAO-toekenning na invoering van de WVP veranderd? In hoeverre verschilt deze verandering tussen subgroepen naar geslacht, leeftijd, sector, ex-uvi en regionale kenmerken? Deze deelvraag wordt in hoofdstuk 2 beantwoord. 7 1.3.2

De bijdrage van procesexterne variabelen

Vervolgens komt de vraag aan de orde hoe deze daling verklaard kan worden. We doen dit aan de hand van sectorale en regionale analyses in de hoofdstukken 3 en 4. Op dat niveau hebben we binnen de gebruikte gegevens geen indicatoren van het WVP-effect. We richten ons daarom op andere variabelen die een bijdrage aan de daling van het verzuim en WAOrisico geleverd kunnen hebben, zoals de conjunctuur en de ingroei van de pemba-premies, onderzoeken de omvang van hun bijdrage. Het onverklaarde deel omvat dan het WVP-effect. Het gaat hier om procesexterne variabelen. Deze werken immers van buiten op het proces dat leidt tot WAO-toekenning. Conjunctuur De invoering van de WVP op 1 april 2002 vond plaats in een tijd van conjuncturele neergang. In een dalende conjunctuur neemt het verzuimpercentage af.8 In de eerste plaats zijn werknemers in een recessie minder geneigd zich ziek te melden omdat ziekteverzuim hun baan in gevaar kan brengen. In de tweede plaats zullen werkgevers bij de selectie van overtollig personeel de gezondheid en het verzuimverleden als indicator van productiviteit laten meewegen. Hierdoor zal de gemiddelde gezondheid van de achterblijvers toenemen. Dit leidt tot een lager ziekteverzuim.

7

8

4

Door registratieverschillen tussen uvi’s beschikken we voor 2001 niet over een consistente meting van het aantal aanvragen. We kunnen wel de afgeronde claimbeoordelingen in 2001 analyseren. H. Lindner en T. Veerman, “Nederland wordt beter. De effecten van beleid en conjunctuur op het ziekteverzuim.” Ongepubliceerd paper. Den Haag/Leiden (2003).

Ape

Het verzuimpercentage is het product van verzuimfrequentie en verzuimduur. Onduidelijk is of frequentie en duur van het ziekteverzuim op dezelfde manier afhangen van de conjunctuur. Het is plausibel te veronderstellen dat de verzuimfrequentie positief gecorreleerd is met de conjunctuur: in een conjuncturele neergang neemt de verzuimfrequentie af en vice versa. Maar het valt te betwijfelen of dit ook geldt voor de verzuimduur. Zo blijkt uit onderzoek in de V.S. dat het (langer durende) arbeidsongeschiktheidsrisic o negatief same nhangt met de conjunctuur. 9 De reden hiervoor is dat als mensen met gezondheidsbeperkingen met ontslag bedreigd worden ze eerder geneigd zijn voor de relatieve zekerheid van een arbeidsongeschiktheidsuitkering te kiezen. Het zou kunnen dat korte verzuimduren positief en lange verzuimduren negatief met de conjunctuur samenhangen. Het omslagpunt ligt dan waarschijnlijk ergens tussen een en zes maanden. Dit betekent dat het niet op voorhand duidelijk is of de uitkomsten van de achtereenvolgende processtappen, te beginnen met dertienweeksziekte, positief of negatief same nhangen met de conjunctuur. Verzekerdenpopulatie De samenstelling van de verzekerdenpopulatie verandert door vergrijzing en onder invloed van conjuncturele en structurele verschuivingen in de productiestructuur. Over een periode van twee jaar is het effect hiervan misschien klein, maar het zou een rol kunnen spelen. Vergrijzing leidt tot een stijgende kans op ziekteverzuim en WAO-toetreding. Pemba Een laatste factor die mogelijk van invloed is op de verandering in het langdurig ziekteverzuim tussen 2001 en 2003 is de omstandigheid dat 2003 het eerste jaar was dat de pemba-premies hun volle werking hebben. Ook dit zal werkgevers aanzetten tot het vermijden van WAOtoetreding van hun werknemers en daarmee mogelijk ook de kans op dertienweeksziekte doen afnemen. 1.3.3

De hypotheses samengevat

In het voorgaande is verondersteld dat, naast de invoering van de WVP, minstens drie veranderingsfactoren te benoemen zijn die mogelijk van in9

Zie B. Kreider (1999) “Social security disability insurance: applications, awards and lifetime income flows”, Journal of Labor Economics 17(4), pp. 784-827 en D. Black, K. Daniel en S. Sanders (2002) “The impact on economic conditions on participation in disability programs: evidence from the coal boom and bust”, American Economic Review, 92(1), pp. 27-50.

Ape

5

vloed zijn geweest op de daling van het verzuim- en WAO-risico. De tweede deelvraag luidt daarom: Wat is de invloed van procesexterne factoren (conjunctuur, pembapremies en samenstelling van de verzekerdenpopulatie) op de daling van het aantal dertienweekszieken, WAO-claimbeoordelingen en WAO-toekenningen? Wat is de potentiële bijdrage van de WVP die hieruit kan worden afgeleid?

1.4 De WVP-instrumenten en het UWV Het antwoord op de vorige deelvraag levert een schatting van de potentiële ruimte voor de bijdrage van de WVP op de daling van het verzuim en WAO-risico. Vervolgens behandelen we in hoofdstuk 5 hoe die ruimte gevuld wordt door het gebruik van WVP-instrumenten. Daarmee gaan we in op het tweede deel van de probleemstelling: In hoeverre is de daling toe te schrijven aan de wijze waarop het UWV de WVP-instrumenten hanteert? Het gebruik van die instrumenten meten wij op het niveau van de districtskantoren van het UWV. Nogmaals zij benadrukt dat met deze aanpak de invloed van de WVP op de reïntegratie-inspanningen van individuele werknemers en werkgevers buiten beschouwing blijft. Alleen de uitko msten van die inspanningen worden gemeten. 1.4.1

Inleiding

In de WVP wordt een aantal maatregelen genomen gericht op het terugdringen van langer durend ziekteverzuim en WAO-toetreding. Deze maatregelen zijn gericht op het stimuleren van vroegtijdige aanpak van ziekt everzuim en op een heldere afbakening van verantwoordelijkheden tussen werknemer en werkgever aan de ene kant en het UWV aan de andere kant. Met de komst van de WVP is de primaire verantwoordelijkheid voor reïntegratie gelegd bij werkgever en werknemer. Hiertoe is een aantal instrumenten geïntroduceerd die werknemer, werkgever en Arbo-dienst de mogelijkheid bieden een effectief reïntegratieplan te realiseren om aldus WAO-instroom te voorkomen. Tegelijkertijd is het UWV op afstand komen te staan. Teneinde het UWV haar poortwachtersfunctie effectief te kunnen laten uitvoeren heeft het de mogelijkheid gekregen de reïntegratie-inspanningen te toetsen en, bij gebleken nalatigheid, te sanctioneren.

6

Ape

1.4.2

Stimulering van vroegtijdige aanpak van langer durend ziekteverzuim

Door aan werkgevers en werknemers een handelingsprotocol op te leggen wil de WVP een tijdige aanpak van ziekteverzuim bevorderen. In de regeling vóór WVP diende de werkgever, veelal via de Arbo-dienst, na dertien weken een reïntegratieplan bij de ex-uvi in te dienen. Daarmee werd een signaal afgegeven dat er sprake was van een ziektegeval dat zich zou kunnen ontwikkelen tot een WAO-aanvraag en kon in de administratie worden vastgelegd wanneer het wachtjaar voor de WAO was begonnen. In de praktijk beperkten de handelingen van werkgever en werknemer bij dertienweeksziekte zich tot het voldoen van papieren verplic htingen en bleven feitelijke reïntegratie-inspanningen vaak achterwege. Teneinde het langdurig ziekteverzuim terug te dringen is besloten werkgever en werknemer eerder op de hoogte te brengen van de verplichtingen gedurende het eerste ziektejaar en van de (financiële) consequenties van langdurig ziekteverzuim. Dit betekent concreet dat na zes weken werkgever en werknemer door de Arbo-dienst worden geïnformeerd en geale rteerd. Na acht weken ziekte moet een plan van aanpak zijn opgesteld en na dertien weken vindt melding aan het UWV plaats. 1.4.3

Heldere afbakening van verantwoordelijkheden

Cruciaal bij de invoering van de WVP is de plicht die aan werknemer en werkgever is opgelegd om een reïntegratiedossier bij te houden. Op basis van dit dossier wordt een reïntegratieverslag opgesteld waarin verantwoording wordt afgelegd over de verrichte reïntegratie-inspanningen tijdens het eerste ziektejaar en hun afloop. De werknemer draagt in het WVP-regime een eigen verantwoordelijkheid omdat WAO-aanvragen alleen in behandeling worden genomen als deze voorzien zijn van een compleet reïntegratieverslag. Voor de inhoud van het reïntegratiedossier en het daaruit samen te stellen reïntegratieverslag is een protocol ontwikkeld waarin is vastgelegd welke eisen aan het dossier en het verslag worden gesteld. Bovendien bevat het protocol criteria voor adequate reïntegratieinspanningen. Het verslag dient te verantwoorden welke verzuimbeperkende inspanningen zijn verricht en waarom deze (nog) niet tot werkhervatting geleid hebben. De WVP en de criteria ten aanzien van adequate reïntegratie-inspanningen leiden tot een duidelijke afbakening van de verantwoordelijkheden van werkgever, werknemer en UWV. Hierdoor wordt het handelen van de

Ape

7

poortwachters meer uniform en beter toetsbaar. Het proces van uniformering is versterkt door de omvorming van de vijf afzonderlijke ex-uvi’s tot een organisatie. Verwacht mag daarom worden dat UWV-vorming en invoering van de WVP hebben geleid tot uniformering van het handelen van werknemers, werkgevers en Arbo-diensten gedurende het eerste ziekt ejaar. 1.4.4

WVP-instrumenten en hun veronderstelde effecten

Met de komst van de WVP is een aantal instrumenten geïntroduceerd die beogen WAO-instroom te voorkomen. Enerzijds bieden deze werknemer, werkgever en Arbo-dienst de mogelijkheid een effectief reïntegratieplan te realiseren. Anderzijds stellen zij het UWV in staat de reïntegratie-inspanningen te toetsen. Omdat over de feitelijke reïntegratie-inspanningen van werkgevers en werknemers geen informatie beschikbaar is, meten wij de invloed van de WVP op de daling van het ziekt everzuim door de invloed van een aantal procesvariabelen op de kans op WAO-claimbeoordeling en de kans op WAO-toetreding te analyseren. Hieronder behandelen we eerst de WVP-instrumenten in handen van werknemer en werkgever, te weten deskundigenoordelen en vrijwillige verlenging van de wachttijd voor de WAO. Vervolgens komt de loonsanctie aan de orde – het instrument dat het UWV in het kader van de WVP kan hanteren. Tot slot gaan we in op de langer bestaande instrumenten die het UWV in zijn poortwachtersrol kan hanteren. 1.4.5

Deskundigenoordelen

Vóór invoering van de WVZ gold dat uiterlijk na 39 weken zie kte de WAOaanvraag bij het UWV moest worden ingediend. (Nu is dit na 91 weken zie kte.) Dan pas begint de wettelijke taak van het UWV. Deze bestaat uit toetsing van de aanvraag – waaronder een beoordeling van het RIV – en vervolgens de gebruikelijke claimbeoordeling. Op verzoek van werkgever en werknemer kan het UWV echter ook al in de maanden voordat de WAOaanvraag aan de orde is worden ingeschakeld als adviserende instantie. Ook voor de invoering van de WVP was het aanvragen van een deskundigenoordeel mogelijk. Dit was echter beperkt tot een advies over de mate van arbeidsongeschiktheid van de betreffende werknemer: is de werknemer werkelijk nog te ziek om het werk te hervatten? Na invoering van de WVP kan men het UWV ook vragen welke reïntegratie-inspanningen geboden zijn en of een bepaald werkaanbod aanvaardbaar is.

8

Ape

Deze deskundigenoordelen leveren een eerste procesvariabele die van betekenis kan zijn voordat de WAO-aanvraag aan de orde is. De bedoeling is dat deskundigenoordelen helpen reïntegratie adequaat vorm te geven. Dit leidt tot een eerste hypothese: Hypothese 1 Werknemers, voor wie door het UWV een deskundigenoordeel is gegeven hebben, ceteris paribus, een lagere aanvraagkans.

1.4.6

Flexibilisering van het moment van claimbeoordeling

Door de WVP is de wachttijd voor de WAO versoepeld, met als doel (onnodige) WAO instroom te voorkomen en de reïntegratie van werknemers te vergemakkelijken. Zo ka n het moment van WAO-beoordeling op verzoek van werkgever en werknemer worden uitgesteld. Als op het moment waarop de WAO-aanvraag moet worden ingediend een veelbelovend reïntegratietraject nog niet is afgerond, kunnen werkgever en werknemer verzoeken de beoordeling van een WAO-aanvraag uit te stellen. Onnodige toetreding tot de WAO kan hierdoor worden voorkomen. Hypothese 2 Vrijwillige verlenging van de aanvraagtermijn leidt, ceteris paribus, tot een lagere kans op een WAO-aanvraag.

1.4.7

Loonsancties

Om zijn rol als poortwachter te versterken, heeft het UWV de mogelijkheid gekregen aan werkgevers een sanctie op te leggen in geval zij, naar het oordeel van het UWV, in gebreke blijven. Dergelijke sancties zijn de uitkomst van de toets van het RIV. Het UWV kan de werkgever een verlengde loondoorbetalingsverplichting (loonsanctie) van maximaal 52 weken opleggen. Bij een maximale sanctie betaalt de werkgever dus in twaalf maanden langer het loon door. 1 0 De volgende twee hypotheses stellen dat van het opleggen van sancties een direct en een indirect effect uit kan gaan. Verondersteld wordt dat loonsancties in eerste instantie het aantal claimbeoordelingen doen afne-

10

Loonsancties worden ingeleid op districtsniveau en gaan vervolgens naar een Centrale Sanctiecommissie die ze toetst op houdbaarheid. Pas als ze deze toets doorstaan worden ze opgelegd.

Ape

9

men: het opleggen van een loonsanctie betekent immers dat de aanvraag in eerste aanleg wordt afgewezen. Het beoogde effect van die sanctie is dat de reïntegratie-inspanningen geïntensiveerd worden met als resultaat een grotere kans op werkhervatting. Hypothese 3 (direct): Bij UWV-kantoren die meer loonsancties opleggen is, ceteris paribus, de kans op een WAO-claimbeoordeling lager. Daarnaast zien wij sancties als een indicator van de strengheid waarmee claims beoordeeld worden. Vanuit dat perspectief is de verwachting dat bij een kantoor dat meer sancties oplegt minder WAO-uitkeringen zullen worden aangevraagd. De gedachte hierbij is dat naarmate een kantoor strenger is werknemer en werkgever sterker gestimuleerd worden WAOinstroom te voorkomen. Hypothese 4 (indirect): Bij UWV-kantoren die meer loonsancties opleggen is, ceteris paribus, de WAO-aanvraagkans lager.

1.4.8

Het bestaande UWV instrumentarium

De verwachting is dat een heldere afbakening van verantwoordelijkheden en een tijdige aanpak niet alleen leiden tot meer uniformiteit, maar ook tot een strengere aanpak. Dit is in de eerste plaats het gevolg van de introductie van loonsancties als disciplinerend instrument (zie hierboven). Maar vervolgens veronderstellen we ook dat de claims strenger dan voorheen beoordeeld worden. Als indicatoren voor de strengheid waarmee WAO-claims beoordeeld worden, gebruiken wij (1) het aantal afgewezen claims; en (2) het aantal gedeeltelijke toekenningen als percentage van het totale aantal toekenningen. Naar veronderstelling gaat van deze strengheidsindicatoren een direct, kansverlagend effect uit op het aantal WAO-toekenningen. Hypothese 5 Naarmate een UWV-kantoor, ceteris paribus, een grotere proportie gedeeltelijke uitkeringen toekent, is het totale aantal WAO-toekenningen geringer. Net als bij de sancties veronderstellen we dat deze strengheidindicatoren ook een indirect effect hebben op de aanvraagkans.

10

Ape

Hypothese 6

Bij UWV -kantoren die meer claims afwijzen en een grotere proportie gedeeltelijke toekenningen doen, is, ceteris paribus, de WAO-aanvraagkans lager.

1.4.9

De hypotheses samengevat

De voorgaande zes hypotheses vatten we samen in een derde deelvraag: Wat is, ceteris paribus, de invloed van WVP- en UWV-instrumenten op het aantal WAO-aanvragen, claimbeoordelingen en toeke nningen?. In hoeverre dragen deze instrumenten bij aan de daling van het aantal toekenningen?

1.5 Opzet van het onderzoek en indeling van het rapport De opzet van dit onderzoek volgt de hiervoor geformuleerde deelvragen. In hoofdstuk 2 bespreken we de gebruikte gegevens en geven we antwoord op de vraag hoe de kans op dertienweeksziekte, WAO-claimbeoordeling en WAO-toekenning is veranderd na invoering van de WVP – de eerste deelvraag. De tweede deelvraag beziet waardoor de genoemde kansen veranderd zijn. We trachten deze door middel van multivariate analyses te beantwoorden. Hiertoe specificeren we een aantal modellen. In hoofdstuk drie kiezen we de sector als analyseniveau. Voordeel van het sectorniveau is dat we direct het effect van procesexterne factoren als pemba en conjunctuur kunnen meten. In hoofdstuk vier analyseren we verschillen in de dertienweeksziektekans tussen regio’s. Met deze analyse meten we de effecten van de veranderende sociaal-economische en sociaal- medische omgeving van de verzekerden op het verzuim- en WAO-risico. Deze analyse levert tevens een indicator van het risicoprofiel van het verzorgingsgebied van een UWVdistrict. Hoofdstuk vijf behandelt de derde deelvraag en gebruikt de districtskantoren als eenheid van analyse. Dat niveau leent zich het beste om de effecten van de WVP expliciet te meten, vooral waar het gaat om de loonsanctie. In dit hoofdstuk worden de hierboven geformuleerde hypotheses getoetst en de vragen uit de probleemstelling definitief beantwoord.

Ape

11

12

Ape

2

DE KANS OP WAO CLAIMBEOORDELING EN WAOTOEKENNING IN 2001 EN 2003

2.1 Inleiding In dit hoofdstuk beschrijven wij in welke mate het verzuim- en WAO-risico tussen 2001 en 2003 is gedaald en hoe die daling varieert naar geslacht, ex-uvi, leeftijd, bedrijfstak en provincie. Uitgesplitst naar deze kenmerken worden de veranderingen in de dertienweeksziektekans (P[13]), de kans op claimbeoordeling (P[CLB]) en de WAO-toekenningskans (P[WAO]) beschreven. We beginnen met een bespreking van de gebruikte gegevens. Op basis van integrale administratieve bestanden van het UWV worden de degenen die in het eerste half jaar van 2003 de grens van dertienweeksziekte passeerden vergeleken met de overeenkomstige groep uit 2001. Naast dertienweekszieken beschikken we ook over een integrale uitdraai van de verzekerdenbestanden ultimo 2000 en ultimo 2002. In paragraaf 2.3 laten we zien hoe de daling in de achtereenvolgende ka nsen varieert over subgroepen. Daarbij maken we onderscheid tussen onvoorwaardelijke en voorwaardelijke kansen. Onvoorwaardelijke kansen drukken het aantal personen dat een bepaald stadium in het proces van WAO-toetreding bereikt uit als percentage van het aantal verzekerden. Voorwaardelijke kansen drukt het aantal dat een bepaald stadium bereikt uit als percentage van het aantal dat het vorige stadium bereikt heeft. Zo kan het aantal claimbeoordelingen worden uitgedrukt als percentage van het aantal dertienweeksmeldingen. In paragraaf 2.4 laten we zien hoe de uitkomsten van de claimbeoordeling zijn veranderd. We bezien daar de doorlooptijd, de diagnose en de mate van arbeidsongeschiktheid. Daarmee krijgen we een indruk van een eventuele verandering in het beoordelingsbeleid. In paragraaf 2.5 komen de WVP-instrumenten aan bod: deskundigenoordelen, vrijwillige verlengingen en loonsancties. Dit mondt uit in een samenvattend schema dat onder meer laat zien in hoeverre vrijwillige en opgelegde verlenging van de wachttijd alsnog tot een claimbeoordeling leidt. Daarmee wordt een eerste blik geworpen op het effect van de WVP. In paragraaf 2.6 vatten we de belangrijkste bevindingen samen.

Ape

13

2.2 Data De basisgegevens zijn afkomstig door de cohort dertienweeksziekmeldingen in het eerste halfjaar van 2001 en 2003 administratief te volgen. Een deel van deze meldingen dient later (na uiterlijk zes maanden) een WAOaanvraag in. In 2001 is echter alleen op een betrouwbare wijze geregistreerd bij wie van deze aanvragers de claim is beoordeeld. De overigen zijn voortijdig hersteld. We kunnen dus wel de verandering in het aantal claimbeoordelingen vergelijken, maar niet het aantal aanvragen. Voor 2003 beschikken we wel over een betrouwbaar beeld van het aantal WAO-aanvragen. Na invoering van de WVP gaat het dan om: 1. aanvragen die direct tot een claimbeoordelingen hebben geleid; 2. aanvragen waarbij het RIV aanleiding gaf tot een loonsanctie en die eventueel na afloop van de verlengde doorbetalingsperiode alsnog tot een claimbeoordeling hebben geleid; 3. aanvragen die gedaan zijn na afloop van een vrijwillige verlenging. Aan het eind van dit hoofdstuk is een schema op genomen dat een overzicht geeft van het verloop van het proces naar WAO-toetreding en de daarbij betrokken aantallen cliënten. Zie schema 2.1. Ook al zijn de dertienweekszieken uit 2001 en 2003 afkomstig, dit geldt maar zeer gedeeltelijk voor de WAO-toekenningen die uit deze cohorten zijn voortgekomen. Voor de cohort 2001 geldt dat de toekenningen (overwegend) plaatsvonden in de periode september 2001- maart 2002. Voor de cohort 2003 konden dankzij verlengingen plaatsvinden tussen september 2003 en maart 2005. De daling in de verschillende stadia wordt wel steeds aangeduid als die tussen 2001 en 2003 maar waar het claimbeoordelingen en toekenningen betreft zijn de peiljaren, grosso modo, 20012002 en 2004. De dertienweekszieken in 2001 zijn afgeleid uit het aantal bij het UWV (in 2001 de uvi’s) gemelde reïntegratieplannen. Deze plannen moesten - vóór invoering van de WVP op 1 april 2002 – uiterlijk bij dertienweeksziekte door de werkgever bij het UWV (respectievelijk de ex-uvi) worden ingestuurd. Uit hoofde van de WVP moet een ziektegeval uiterlijk bij dertien weken bij het UWV gemeld worden. Behalve geslacht, geboortejaar, postcode, sector, uvi en datum eerste ziekt edag hoeven bij die melding geen nadere gegevens, zoals voorheen een reïntegratieplan, te worden meegestuurd.

14

Ape

Niet alle meldingen bereiken echter de grens van dertienweeksziekte. Gevallen die ruim voor het bereiken van de grens van dertienweeksziekte gemeld zijn, herstellen vaak voor het bereiken van die grens. Dit betekent dat het aantal dertienweeksmeldingen in een kwartaal een overschatting is van het aantal gevallen dat in dat kwartaal feitelijk de grens van dertie nweeksziekte overschrijdt. Het aantal dertienweekszieken wordt daarom gemeten door op de laatste dag van kwartaal X na te gaan hoeveel van de binnengekomen meldingen op die datum dertien weken of langer ziek zijn. Vervolgens wordt bepaald welke van deze gevallen op de laatste dag van het voorgaande kwartaal nog geen dertien weken ziek waren. Deze worden geteld als nieuwe dertienweekszieken. De overigen zijn immers op het eind van kwartaal X al 26 weken of langer ziek en hebben dus niet in dat kwartaal, maar eerder, de grens van dertien weken overschreden. Deze correctie kan alleen gedaan worden voor ziektegevallen waarvan een herstelmelding is geregistreerd. De overige gevallen worden geteld als overschrijders van de dertienweeksziektegrens, ook als zij in werkelijkheid hersteld zijn, maar de werkgever heeft nagelaten dit aan het UWV te me lden. Als een ziektegeval anderhalf jaar na de eerste ziektedag geen WAOaanvraag heeft ingediend en niet in de zogenoemde eindewachttijd statistiek voorkomt, dan wordt het geval afgesloten onder het label ‘datum herstel onbekend’. In totaal blijkt dat van ca. 20% van de reïntegratieplannen die in het verleden zijn ingediend de hersteldatum onbekend is. Voor zover deze gevallen een ziekteduur hadden die langer was dan dertien weken is dat geen probleem. Een onbekend deel van de gevallen die hier als overschrijdingen van de dertienweeksziektegrens worden geteld is echter voordien hersteld. Deze gevallen worden in beide jaren ten onrechte me egeteld. Het valt niet uit te sluiten dat door dit meetprobleem met name de aantallen dertienweeksmeldingen bij CADANS overschat zijn. Dit zou dan tot een onderschatting van de daling in het aantal dertienweekszieken le iden. In een voorgaand rapport (De Jong et al., 2003) zijn alle me ldingen in de eerste twee kwartalen van 2001 beschouwd als dertienweekszieken. Op basis van de geregistreerde herstelmeldingen blijkt nu dat dit geleid heeft tot een overschatting van 13%. Daarbij zou nog een onbekend aantal voortijdige herstellers geteld moeten worden waarvan de hersteldatum niet geregistreerd is.

Ape

15

Vangnetverzekerden (zoals flexwerkers, WW’ers, vrouwen met moederschapsverlof) zijn weggelaten, omdat voor hen geen reïntegratieplannen worden ingediend. Ook voor werknemers in dienst van bedrijven die in het kader van Pemba de eerste vijf jaar van betaling van een WAO-uitkering voor eigen rekening nemen hoeft geen reïntegratieplan ingediend te worden. De groep werknemers die bij een eigenrisicodrager verzekerd zijn is daarom sterk ondervertegenwoordigd. Om onvoorwaardelijke kansen te kunnen berekenen worden de dertie nweekszieken, claimbeoordelingen en WAO-toekenningen uit 2001 vergeleken met de WAO-verzekerden ultimo 2000; die uit 2003 met de WAOverzekerden van ultimo 2002. Het betreft steeds werknemers; ontvangers van een WW-uitkering zijn buiten dit bestand gelaten. De overige vangnetgroepen (fle xwerkers, zwangerschap) doen bij de verzekerden wel mee, omdat deze in de hier gebruikte administratieve bestanden niet te identificeren zijn. Dit betekent dat de definitie van de verzekerden niet volledig spoort met die van de dertienweekszieken. Het betreft bijna zeven miljoen individuele records waarin geslacht, geboortedatum, sector, uvi en postcode zijn gecodeerd.

2.3 De kans op dertienweeksziekte, claimbeoordeling en WAO-toekenning in 2001 en 2003 naar geslacht en exuvi 2.3.1

De kans op dertienweeksziekte naar geslacht en uvi

De kans op dertienweeksziekte is hier gedefinieerd als het aantal zieke werknemers dat in het eerste half jaar van 2001, respectievelijk 2003 de grens van dertienweeksziekte overschrijdt, gedeeld door het aantal verzekerden aan het eind van een voorgaand kwartaal. De samenstellende delen (teller en noemer) staan in absolute aantallen, onderverdeeld naar geslacht en ex-uvi, in tabel 2.1. In de twee jaar tussen eind 2000 en eind 2002 steeg het aantal verzeke rden met 2,8%, van bijna 6,8 miljoen naar bijna 7 miljoen. Dit is een hoger groeipercentage dan wat is af te leiden uit CBS-data betreffende het arbeidsvolume werknemers: dit groeit tussen 2000 en 2002 met 1,9%. 1 1 Bij de vrouwen was de stijging groter (5,3%) dan bij de mannen (0,9%). De 11

16

Statline, Tabel “Werkzame personen, werknemers, banen, arbeidsvolume, bruto looninkomen en gemiddeld jaarloon, naar bedrijfstakken, -klassen. 19872002”, CBS, Den Haag, 17 juli 2003.

Ape

stijging van het aantal verzekerden bij Cadans is opvallend groot. Dit is grotendeels te verklaren uit een stijging van het aantal verzekerden in de sector gezondheidszorg (zie tabel 2.7). Tabel 2.1

Aantal verzekerden en dertienweekszieken (x1.000) in 2001 en 2003. Absolute aantallen en procentuele mutaties naar geslacht en ex-uvi

MANNEN

Verzekerden

13 weken ziek

2001

2003

Verschil

2001

2003

Verschil

GAK

2.459,0

2.455,6

-0,1%

54,2

47,3

-12,8%

GUO

123,6

124,7

0,9%

2,7

2,3

-16,4%

SFB

245,0

237,7

-3,0%

7,1

5,2

-26,4%

USZO

560,1

553,5

-1,2%

15,6

12,7

-18,4%

Cadans

445,3

497,2

11,6%

8,1

8,8

9,3%

3.833,1

3.868,7

0,9%

87,7

76,3

-13,0%

Verschil

2001

2003

Verschil

Totaal mannen VROUWEN

Verzekerden

13 weken ziek

2001

2003

GAK

1.186,8

1.191,3

0,4%

32,1

27,1

-15,5%

GUO

57,1

57,4

0,5%

1,6

1,2

-25,8%

SFB

14,7

15,6

6,7%

0,3

0,2

-22,5%

USZO

423,0

436,2

3,1%

18,7

16,9

-9,5%

Cadans

1.259,8

1.397,0

10,9%

40,2

40,8

1,5%

Totaal vrouwen

2.941,3

3.097,5

5,3%

92,9

86,3

-7,1%

TOTAAL 2001

Verzekerden 2003 Verschil

GAK

3.645,7

3.646,9

GUO

180,7

SFB

259,6

USZO

13 weken ziek 2001 2003 Verschil

0,0%

86,3

74,4

-13,8%

182,1

0,8%

4,3

3,5

-19,9%

253,3

-2,4%

7,4

5,5

-26,2%

983,1

989,8

0,7%

34,3

29,6

-13,5%

Cadans

1.705,1

1.894,2

11,1%

48,2

49,6

2,8%

Totaal

6.774,4

6.966,2

2,8%

180,6

162,6

-10,0%


Het aantal dertienweekszieken is met 10% afgenomen, van 181.000, naar 163.000. Bij mannen is de afname groter dan bij vrouwen. Dit komt vooral doordat Cadans als enige ex-uvi een toename van het risico laat zien en bijna de helft van de vrouwelijke dertienweekszieken in Cadans sectoren werkzaam is. De stijging bij Cadans is te verklaren uit de opvallende stijging van de werkgelegenheid in de gezondheidszorg (zie tabel 2.7). Bij de twee kleine ex-uvi’s is de daling van het aantal dertienweekszieken het grootst. USZO en GAK ontlopen elkaar niet veel.

Ape

17

Tabel 2.2

De kans op dertienweeksziekte (P[13]) in 2001 en 2003 en de procentuele mutaties naar geslacht en ex-uvi

MANNEN

P[13] (x100) 2001

2003

GAK

2,20

1,92

-12,7%

GUO

2,21

1,83

-17,2%

SFB

2,91

2,20

-24,1%

USZO

2,79

2,30

-17,4%

Cadans

1,81

1,77

-2,1%

Totaal

2,29

1,97

-13,8%

VROUWEN 2001

P[13] (x100) 2003

Mutatie

Mutatie

GAK

2,71

2,28

-15,8%

GUO

2,82

2,08

-26,1%

SFB

2,09

1,52

-27,4%

USZO

4,42

3,88

-12,2%

Cadans

3,19

2,92

-8,5%

Totaal

3,16

2,78

-11,8%

TOTAAL 2001

P[13] (x100) 2003

Mutatie

GAK

2,37

2,04

-13,8%

GUO

2,40

1,91

-20,5%

SFB

2,86

2,16

-24,4%

USZO

3,49

3,00

-14,1%

Cadans

2,83

2,62

-7,5%

Totaal

2,67

2,33

-12,5%


Gemiddeld is kans op dertienweeksziekte met 12,5% afgenomen. Bij vier van de vijf ex-uvi’s is de daling bij de vrouwen groter dan bij de mannen. Hier is USZO de uitzondering. Cadans laat de kleinste afname (7,5%) zien en SFB de grootste (24,4%). GAK en USZO vormen de middenmoot met een daling van ongeveer 14%. Bij de vrouwen valt de sterke daling bij GUO op. De daling bij Cadans is bij de mannen nog kleiner (2%) dan bij de vrouwen (8,5%). Het is niet uitgesloten dat hierbij de eerder (in par. 2.2) genoemde registratieproblemen mede een rol spelen. Voor verdere gegevens over dertienweekszieken zie Bartelings et al., 2003.

18

Ape

2.3.2

WAO-claimbeoordelingen en –toekenningen in 2001 en 2003, naar geslacht en uvi

In tabel 2.3 worden de aantallen claimbeoordelingen en WAO-toekenningen in 2001 en 2003 vermeld en de verandering daarin. Terwijl het aantal dertienweekszieken maar met 10% gedaald is, daalt het aantal claimbeoordelingen met bijna 40%. Als de WVP de belangrijkste veroorzaker is van deze daling dan doet deze regeling zijn invloed vooral gelden ná dertienweeksziekte. Bovendien lijkt het erop dat degenen die het tot een claimbeoordeling brengen in 2003 strenger beoordeeld worden dan in 2001. De daling van het aantal toekenningen (44%) is immers nog groter dan dat van het aantal claimbeoordelingen (39%). De daling van het aantal WAO-toekenningen is vooral sterk bij GUO en CADANS. Die daling is bij vrouwen groter dan bij mannen (behalve bij de USZO). Tabel 2.3

Claimbeoordeling en WAO-toekenningen in aantallen naar ex-uvi in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

Claimbeoordeling 2001 2003 Mutatie

WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie

GAK GUO SFB USZO CADANS Totaal VROUWEN

12.293 8.790 -28,5% 834 395 -52,6% 1.879 1.067 -43,2% 3.393 1.994 -41,2% 2.492 1.435 -42,4% 20.891 13.681 -34,5% Claimbeoordeling 2001 2003 Mutatie

9.071 6.010 -33,7% 555 252 -54,6% 1.616 891 -44,9% 2.172 1.258 -42,1% 1.587 893 -43,7% 15.001 9.304 -38,0% WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie

GAK GUO SFB USZO CADANS Totaal TOTAAL

8.962 5.638 -37,1% 623 265 -57,5% 95 46 -51,6% 4.346 2.750 -36,7% 13.347 6.951 -47,9% 27.373 15.650 -42,8% Claimbeoordeling 2001 2003 Mutatie

6.278 3.466 -44,8% 336 142 -57,7% 76 37 -51,3% 2.840 1.645 -42,1% 8.962 4.249 -52,6% 18.492 9.539 -48,4% WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie

GAK GUO SFB USZO CADANS Totaal

21.255 1.457 1.974 7.739 15.839 48.264

15.349 891 1.692 5.012 10.549 33.493

14.428 660 1.113 4.744 8.386 29.331

-32,1% -54,7% -43,6% -38,7% -47,1% -39,2%

9.476 394 928 2.903 5.142 18.843

-38,3% -55,8% -45,2% -42,1% -51,3% -43,7%


Overigens geldt voor deze aantallen dat het zesmaandscohorten betreft en dat de vangnetters hier niet zijn meegeteld. De aantallen zijn dus min-

Ape

19

stens de helft kleiner dan de regulier door het UWV gerapporteerde aantallen. 1 2 Omdat we voor 2001 geen bruikbare meting van het aantal WAOaanvragen hebben, roepen deze getallen de vraag op of het aantal aanvragen even drastisch is afgenomen als het aantal claimbeoordelingen. Uit het overzichtsschema aan het eind van dit hoofdstuk valt af te leiden dat het aantal aanvragen gelijk is aan 40.273, waarvan 73% beoordeeld is. In de cohort 2001 was dit percentage 76%. Het is dus aannemelijk dat de daling in het aantal WAO-aanvragen van dezelfde orde van grootte is als die in het aantal claimbeoordelingen. Tabel 2.4

Onvoorwaardelijke en voorwaardelijke kans (x100) op claimbeoordeling per ex-uvi in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[CLB]

P[CLB|13]

GAK

2001 0,50

2003 0,36

Mutatie -28,4%

2001 22,69

2003 18,60

Mutatie -18,0%

GUO SFB

0,67 0,77

0,32 0,45

-53,1% -41,5%

30,53 26,40

17,30 20,37

-43,3% -22,8%

USZO

0,61

0,36

-40,5%

21,74

15,66

-28,0%

CADANS Totaal

0,56 0,55

0,29 0,35

-48,4% -35,1%

30,95 23,83

16,31 17,93

-47,3% -24,8%

VROUWEN

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

GAK

0,76

0,47

-37,3%

27,90

20,78

-25,5%

GUO

1,09

0,46

-57,7%

38,72

22,19

-42,7%

SFB

0,65

0,29

-54,6%

30,94

19,33

-37,5%

USZO CADANS

1,03 1,06

0,63 0,50

-38,6% -53,0%

23,26 33,21

16,26 17,04

-30,1% -48,7%

Totaal

0,93

0,51

-45,7%

29,46

18,14

-38,4%

TOTAAL

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

GAK

0,58

0,40

-32,1%

24,63

19,39

-21,3%

GUO

0,81

0,36

-55,0%

33,56

18,98

-43,4%

SFB USZO

0,76 0,79

0,44 0,48

-42,2% -39,1%

26,59 22,57

20,33 16,00

-23,6% -29,1%

CADANS

0,93

0,44

-52,3%

32,83

16,91

-48,5%

Totaal

0,71

0,42

-40,9%

26,73

18,04

-32,5%


12

20

Bovendien vermelden de periodieke WAO -statistieken geen toekenningen maar nieuwe uitkeringen. Zie B. Bergstra, “De relatie tussen ‘nieuwe uitkeringen’ en ‘toegekende aanvragen’ WAO, WAZ en Wajong”, Maandstatistiek Arbeidsongeschiktheid, UWV, Amsterdam, 2002.

Ape

In tabel 2.4 wordt de daling in de onvoorwaardelijke en voorwaardelijke kans op claimbeoordeling per ex-uvi weergegeven. 1 3 De onvoorwaardelijke kans op claimbeoordeling is met 41% afgenomen en de kans op claimb eoordeling, gegeven dertienweeksziekte, is met 33% afgenomen. De daling in het verzuim langer na dertien weken is dus veel sterker geweest dan in het kortere verzuim. De daling van beide kansen is bij vrouwen groter dan bij ma nnen. Dit geldt vooral voor de voorwaardelijke kans op claimbeoordeling. Ook al hebben vrouwen nog steeds een hogere kans op een WAO-aanvraag die tot een claimbeoordeling leidt (met uitzondering van SFB), het verschil tussen mannen en vrouwen is kleiner geworden. Tabel 2.5

Kans op WAO-toekenning (x100) per ex-uvi in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[WAO] 2001

2003

P[WAO|CLB] Mutatie

2001

2003

Mutatie

GAK

0,37

0,24

-33,7%

73,79

68,37

-7,3%

GUO

0,45

0,20

-55,0%

66,55

63,80

-4,1%

SFB

0,66

0,37

-43,2%

86,00

83,51

-2,9%

USZO CADANS

0,39 0,36

0,23 0,18

-41,4% -49,6%

64,01 63,68

63,09 62,23

-1,4% -2,3%

Totaal

0,39

0,24

-38,5%

71,81

68,01

-5,3%

VROUWEN

P[WAO] 2001

2003

P[WAO|CLB] Mutatie

2001

2003

Mutatie

GAK

0,53

0,29

-45,0%

70,05

61,48

-12,2%

GUO

0,59

0,25

-57,9%

53,93

53,58

-0,6%

SFB USZO

0,52 0,67

0,24 0,38

-54,4% -43,8%

80,00 65,35

80,43 59,82

0,5% -8,5%

CADANS

0,71

0,30

-57,2%

67,15

61,13

-9,0%

Totaal TOTAAL

0,63

0,31 P[WAO]

-51,0%

67,56

60,95 P[WAO|CLB]

-9,8%

GAK

2001 0,42

2003 0,26

Mutatie -38,3%

2001 72,21

2003 65,68

Mutatie -9,1%

GUO SFB

0,49 0,65

0,22 0,37

-56,1% -43,8%

61,15 85,71

59,70 83,38

-2,4% -2,7%

USZO

0,51

0,29

-42,5%

64,76

61,19

-5,5%

CADANS Totaal

0,62 0,49

0,27 0,27

-56,1% -45,3%

66,60 69,40

61,32 64,24

-7,9% -7,4%

Bron: UWV (bewerking APE) 13

Overigens is de kans op 13 weken ziekte af te leiden volgens de formule: P[13] = P[CLB|13]/P[CLB]. Bij voorbeeld voor het totaal in 2003 geldt: P[13] = 0,42/18,04 = 2,33.

Ape

21

In tabel 2.5 laten we de onvoorwaardelijke en voorwaardelijke WAOtoekenningskans (gegeven claimbeoordeling) zien. De onvoorwaardelijke kans op een WAO-toekenning is met 45% afgenomen; bij vrouwen zelfs met meer dan 50%. De sterke daling in het kans op claimbeoordeling doet vermoeden dat degenen wier claim in 2003 beoordeeld wordt ernstiger beperkingen hebben dan die uit 2001. Bij ongewijzigde beoordelingsprocedures zou dit tot een stijging van de voorwaardelijke toekenningskans hebben moeten leiden. We zien echter dat ook de toekenningskans gegeven claimbeoordeling is afgenomen. Het lijkt er dus op dat de WAO-aanvragen strenger beoordeeld worden. De daling van de WAO-kans gegeven claimbeoordeling is bij vrouwen bijna twee keer zo groot als bij mannen. In 2003 leidde maar 61% van de claimbeoordelingen bij vrouwen tot een WAO-toekenning. Bij mannen was dit 68%. Dit verschil in beoordeling tussen mannen en vrouwen is groter geworden. Dit doet vermoeden dat vooral vrouwen strenger beoordeeld worden. 2.3.3

WAO-claimbeoordelingen en –toekenningen in 2001 en 2003, naar geslacht en leeftijd

In tabel 2.6 splitsen we de claimbeoordelingen en toekenningen uit naar leeftijd. De daling is het grootst in de leeftijdsklasse 25-34 jaar. Daarna neemt de daling af met de leeftijd. De daling in de oudste leeftijdscategorie is dan ook het kleinst. Tabel 2.6

Claimbeoordeling en WAO-toekenningen naar leeftijd in aantallen voor 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

Claimbeoordeling 2001

2003

WAO-toekenningen

mutatie

2001

2003

mutatie

15-24 jaar

551

424

-23,0%

298

230

-22,8%

24-34 jaar

3.155

1.981

-37,2%

2.025

1.193

-41,1%

35-44 jaar

5.706

3.693

-35,3%

4.002

2.391

-40,3%

45-54 jaar

7.591

4.840

-36,2%

5.670

3.401

-40,0%

55-65 jaar

3.878

2.741

-29,3%

3.003

2.089

-30,4%

20.881

13.679

-34,5%

14.998

9.304

-38,0%

Totaal

22

Ape

VROUWEN


mutatie

2001

2003

mutatie

15-24 jaar

1.561

822

-47,3%

796

384

-51,8%

24-34 jaar

6.696

3.334

-50,2%

4.244

1.862

-56,1%

35-44 jaar

8.043

4.643

-42,3%

5.373

2.776

-48,3%

45-54 jaar

8.437

5.125

-39,3%

6.097

3.333

-45,3%

55-65 jaar

2.632

1.725

-34,5%

1.982

1.183

-40,3%

27.369

15.649

-42,8%

18.492

9.538

-48,4%

Totaal TOTAAL

2003

WAO-toekenningen


2003

WAO-toekenningen

mutatie

2001

2003

mutatie

15-24 jaar

2.112

1.246

-41,0%

1.094

614

-43,9%

24-34 jaar

9.851

5.315

-46,0%

6.269

3.055

-51,3%

35-44 jaar

13.749

8.336

-39,4%

9.375

5.167

-44,9%

45-54 jaar

16.028

9.965

-37,8%

11.767

6.734

-42,8%

6.510

4.466

-31,4%

4.985

3.272

-34,4%

48.250

29.328

-39,2%

33.490

18.842

-43,7%

55-65 jaar Totaal


In de tabellen 2.7 en 2.8 worden de aantallen uit de vorige tabel, samen met die uit tabel 2.1 gebruikt om de onvoorwaardelijke en voorwaardelijke kansen op claimbeoordeling en WAO-toekenning naar leeftijdsklasse te berekenen. Bij vrouwen is de daling in de kans op claimbeoordeling het grootst in de jongste leeftijdsklasse en neemt daarna tot 55 jaar af. Bij mannen is dit patroon afwezig. Tabel 2.7

Kans op claimbeoordeling (x 100) naar leeftijd in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

15-24 jaar

0,09

0,06

-29,2%

16,52

12,73

-23,0%

24-34 jaar

0,31

0,21

-34,3%

21,19

15,71

-25,9%

35-44 jaar

0,56

0,37

-35,1%

22,54

17,34

-23,0%

45-54 jaar

0,88

0,57

-35,0%

26,27

20,18

-23,2%

55-65 jaar

1,17

0,74

-36,6%

25,65

18,39

-28,3%

Totaal

0,55

0,36

-35,0%

23,85

17,97

-24,7%

Ape

23

VROUWEN

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

15-24 jaar

0,27

0,13

-52,3%

25,17

13,70

-45,6%

24-34 jaar

0,78

0,40

-49,1%

25,36

15,37

-39,4%

35-44 jaar

1,05

0,58

-45,1%

28,62

17,67

-38,3%

45-54 jaar

1,48

0,85

-42,6%

34,32

21,71

-36,7%

55-65 jaar

1,71

0,92

-46,0%

34,83

20,02

-42,5%

Totaal

0,93

0,51

-45,6%

29,48

18,15

-38,4%

TOTAAL

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

15-24 jaar

0,18

0,09

-46,1%

22,15

13,35

-39,7%

24-34 jaar

0,53

0,29

-44,1%

23,85

15,49

-35,0%

35-44 jaar

0,77

0,46

-40,6%

25,74

17,52

-31,9%

45-54 jaar

1,12

0,69

-38,6%

29,97

20,93

-30,2%

55-65 jaar

1,34

0,80

-40,2%

28,71

18,99

-33,9%

Totaal

0,71

0,42

-40,8%

26,75

18,07

-32,4%


Tabel 2.8 laat zien dat de daling bij vrouwen in alle leeftijdsklassen groter dan bij mannen. Het WAO-risico van jonge vrouwen (jonger dan 35) is het hardst gedaald. Tabel 2.8

Kans op WAO-toekenning naar leeftijd in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[WAO]

P[WAO|CLB]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

15-24 jaar

0,05

0,03

-29,0%

54,08

54,25

0,3%

24-34 jaar

0,20

0,12

-38,3%

64,18

60,22

-6,2%

35-44 jaar

0,40

0,24

-40,1%

70,14

64,74

-7,7%

45-54 jaar

0,66

0,40

-38,9%

74,69

70,27

-5,9%

55-65 jaar

0,91

0,57

-37,6%

77,44

76,21

-1,6%

Totaal

0,39

0,24

-38,4%

71,83

68,02

-5,3%

VROUWEN

P[WAO]

Mutatie

P[WAO|CLB]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

15-24 jaar

0,14

0,06

-56,3%

50,99

46,72

-8,4%

24-34 jaar

0,49

0,22

-55,2%

63,38

55,85

-11,9%

35-44 jaar

0,70

0,35

-50,9%

66,80

59,79

-10,5%

45-54 jaar

1,07

0,55

-48,4%

72,27

65,03

-10,0%

55-65 jaar

1,29

0,63

-50,8%

75,30

68,58

-8,9%

Totaal

0,63

0,31

-50,9%

67,57

60,95

-9,8%

24

Ape

TOTAAL

P[WAO]

P[WAO|CLB]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie

15-24 jaar

0,09

0,05

-48,7%

51,80

49,28

-4,9%

24-34 jaar

0,34

0,17

-49,5%

63,64

57,48

-9,7%

35-44 jaar

0,53

0,29

-46,0%

68,19

61,98

-9,1%

45-54 jaar

0,82

0,46

-43,5%

73,42

67,58

-8,0%

55-65 jaar

1,03

0,59

-42,8%

76,57

73,26

-4,3%

Totaal

0,50

0,27

-45,2%

69,41

64,25

-7,4%


Het verschil in WAO-risico tussen vrouwen en mannen is afgenomen: in 2001 hadden vrouwen een 60% hogere kans om in de WAO terecht te komen; in 2003 was die kans nog maar 30% hoger. Zie tabel 2.9. Daarin wordt de kansverhouding van vrouwen ten opzichte van mannen met “V/M” aangegeven. De afname van de relatieve kans is het grootst bij jo nge vrouwen. Tabel 2.9

Vrouwen

Het WAO-risico van vrouwen ten opzichte van mannen, naar leeftijdsklasse in 2001 en 2003

2001

2003

P[WAO]

V/M

P[WAO]

V/M

15-24 jaar

0,14

2,8

0,06

2,0

24-34 jaar

0,49

2,5

0,22

1,8

35-44 jaar

0,70

1,8

0,35

1,5

45-54 jaar

1,07

1,6

0,55

1,4

55-65 jaar

1,29

1,4

0,63

1,1

Totaal

0,63

1,6

0,31

1,3


2.3.4

WAO-claimbeoordelingen en –toekenningen in 2001 en 2003, naar geslacht en sector en naar geslacht en provincie

Hierna tonen we de daling in het aantal WAO-claimbeoordelingen en toekenningen naar geslacht, bedrijfstak en provincie. Waar bespreken deze tabellen waar nodig puntsgewijs, maar laten inspectie overigens aan de lezer over.

Ape

25

Tabel 2.10

Claimbeoordeling en WAO-toekenningen in aantallen naar sector in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

Claimbeoordeling

WAO-toekenningen

2001

2003

Mutatie

2001

Landbouw/visserij/bouwnijverheid

2.367

1.332

-43,7%

1.933

1.051

-45,6%

Industrie

5.598

3.678

-34,3%

4.222

2.644

-37,4%

Vervoer opslag en communicatie

2.086

1.455

-30,2%

1.571

1.011

-35,6%

Handel en horeca

2.572

1.733

-32,6%

1.754

1.115

-36,4%

Zakelijke dienstverlening

2.683

1.801

-32,9%

1.884

1.238

-34,3%

Gezondheidszorg

1.257

708

-43,7%

863

464

-46,2%

Overheid

3.393

1.994

-41,2%

2.172

1.258

-42,1%

934

977

4,6%

602

521

-13,5%

20.890

13.678

-34,5%

15.001

9.302

-38,0%

Sociale werkvoorziening Totaal VROUWEN



2003

2003

Mutatie

WAO-toekenningen

Mutatie

2001

2003

Mutatie

438

184

-58,0%

258

111

-57,0%

Industrie

2.256

1.203

-46,7%

1.587

756

-52,4%


1.105

579

-47,6%

776

353

-54,5%

Handel en horeca

5.048

2.681

-46,9%

3.135

1.501

-52,1%


4.641

2.673

-42,4%

3.119

1.650

-47,1%

Gezondheidszorg

8.838

4.881

-44,8%

6.346

3.142

-50,5%

Overheid

4.346

2.750

-36,7%

2.840

1.645

-42,1%

700

696

-0,6%

431

380

-11,8%

27.372

15.647

-42,8%

18.492

9.538

-48,4%

Sociale werkvoorziening Totaal TOTAAL

Claimbeoordeling

WAO-toekenningen

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Landbouw/visserij/bouwnijverheid Industrie

2.805 7.854

1.516 4.881

-46,0% -37,9%

2.191 5.809

1.162 3.400

-47,0% -41,5%


3.191

2.034

-36,3%

2.347

1.364

-41,9%

Handel en horeca

7.620

4.414

-42,1%

4.889

2.616

-46,5%


7.324

4.474

-38,9%

5.003

2.888

-42,3%

10.095

5.589

-44,6%

7.209

3.606

-50,0%

Overheid

7.739

4.744

-38,7%

5.012

2.903

-42,1%

Sociale werkvoorziening

1.634

1.673

2,4%

1.033

901

-12,8%

48.262

29.325

-39,2%

33.493

18.840

-43,7%

Gezondheidszorg

Totaal

Mutatie


•

De WAO-toekenningen zijn het sterkst gedaald in de gezondheidszorg en het minst in de sector sociale werkvoorziening.

•

De sector met de grootste daling in WAO-toekenningen, de gezondheidszorg, liet een stijging zien in het aantal dertienweekszieken. Zie ook de cijfers voor Cadans.

26

Ape

Tabel 2.11

Kans op claimbeoordeling naar sector in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[CLB]

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003


0,70

0,40

-42,6%

27,08

20,10

-25,8%

Industrie

0,63

0,42

-33,2%

24,66

19,43

-21,2%


0,63

0,44

-30,1%

22,11

18,04

-18,4%

Handel en horeca

0,39

0,25

-35,3%

25,53

18,12

-29,0%


0,34

0,22

-34,4%

24,96

17,93

-28,2%

Gezondheidszorg

0,71

0,36

-49,8%

29,79

15,89

-46,7%

Overheid

0,61

0,36

-40,5%

21,74

15,66

-28,0%


1,00

1,08

8,0%

15,19

16,64

9,6%

Totaal

0,55

0,36

-34,1%

23,83

18,21

-23,6%

2001

2003

Mutatie

2001

2003


0,83

0,35

-58,4%

37,69

22,41

-40,5%

Industrie

1,00

0,54

-45,9%

30,71

21,61

-29,6%


1,14

0,61

-46,7%

27,54

18,01

-34,6%

Handel en horeca

0,73

0,37

-49,6%

33,43

19,24

-42,4%


0,70

0,40

-43,1%

30,43

20,06

-34,1%

Gezondheidszorg

1,18

0,57

-51,3%

30,91

16,45

-46,8%

Overheid

1,03

0,63

-38,6%

23,26

16,26

-30,1%


1,71

1,68

-1,8%

25,40

24,87

-2,1%

Totaal

0,93

0,52

-44,2%

29,46

18,66

-36,7%

VROUWEN

P[CLB]

TOTAAL

Mutatie

P[CLB|13]

P[CLB]

Mutatie

P[CLB|13]

2001

2003

Mutatie

2001

2003

Mutatie


0,72 0,71

0,40 0,45

-45,1% -36,8%

28,32 26,13

20,35 19,93

-28,1% -23,8%


0,75

0,48

-35,9%

23,73

18,03

-24,0%

Handel en horeca

0,56

0,31

-44,7%

30,27

18,79

-37,9%


0,50

0,30

-40,0%

28,17

19,14

-32,0%

Gezondheidszorg

1,09

0,53

-51,1%

30,77

16,37

-46,8%

Overheid

0,79

0,48

-39,1%

22,57

16,00

-29,1%


1,21

1,27

4,3%

18,35

19,30

5,2%

Totaal

0,71

0,43

-39,6%

26,73

18,45

-31,0%


Ape

27

Tabel 2.12

Kans op WAO-toekenning naar sector in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN

P[WAO] 2001

2003

P[WAO|CLB] Mutatie

2001

2003

Mutatie


0,57 0,48

0,32 0,30

-44,5% -36,3%

81,66 75,42

78,90 71,89

-3,4% -4,7%


0,48

0,31

-35,5%

75,31

69,48

-7,7%

Handel en horeca

0,27

0,16

-39,0%

68,20

64,34

-5,7%


0,24

0,15

-35,8%

70,22

68,74

-2,1%

Gezondheidszorg

0,49

0,23

-52,1%

68,66

65,54

-4,5%

Overheid

0,39

0,23

-41,4%

64,01

63,09

-1,4%


0,64

0,57

-10,7%

64,45

53,33

-17,3%

Totaal

0,39

0,24

-38,3%

71,81

67,22

-6,4%

VROUWEN

P[WAO] 2001

Mutatie

2001

2003

Mutatie


0,49

0,21

-57,4%

58,90

60,33

2,4%

Industrie

0,71

0,34

-51,7%

70,35

62,84

-10,7%


0,80

0,37

-53,7%

70,23

60,97

-13,2%

Handel en horeca

0,45

0,21

-54,6%

62,10

55,99

-9,9%


0,47

0,25

-47,8%

67,21

61,73

-8,1%

Gezondheidszorg

0,85

0,37

-56,4%

71,80

64,37

-10,3%

Overheid

0,67

0,38

-43,8%

65,35

59,82

-8,5%


1,05

0,92

-12,9%

61,57

54,60

-11,3%

Totaal

0,63

0,31

-50,8%

67,56

59,48

-12,0%

TOTAAL

2003

P[WAO|CLB]

P[WAO] 2001

2003

P[WAO|CLB] Mutatie

2001

2003

Mutatie


0,56

0,30

-46,1%

78,11

76,65

-1,9%

Industrie

0,52

0,31

-40,5%

73,96

69,66

-5,8%


0,55

0,32

-41,5%

73,55

67,06

-8,8%

Handel en horeca

0,36

0,18

-48,9%

64,16

59,27

-7,6%


0,34

0,19

-43,3%

68,31

64,55

-5,5%

Gezondheidszorg

0,78

0,34

-55,8%

71,41

64,52

-9,7%

Overheid

0,51

0,29

-42,4%

64,76

61,19

-5,5%


0,77

0,68

-11,2%

63,22

53,86

-14,8%

Totaal

0,49

0,27

-45,1%

69,40

63,07

-9,1%

•

Zowel de onvoorwaardelijke als de voorwaardelijke kans op WAOtoekenning is in de gezondheidszorg het hardst gedaald.

•

Opvallend is dat de conditionele kans op WAO-toekenning in de sociale werkvoorziening sterk is gedaald terwijl de onvoorwaardelijke kans op WAO-toekenning daar nauwelijks is gedaald. Dit kan wijzen op een strengere keuring van zieke medewerkers die van die voorziening gebruik maken.

28

Ape

Tabel 2.13

Claimbeoordeling en WAO-toekenning in aantallen naar provincie in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg VROUWEN Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg TOTAAL Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg

2001 846 777 695 1.637 424 2.568 1.349 3.254 3.966 405 3.083 1.699 2001 1.012 942 856 1.821 648 3.013 1.965 4.984 5.798 507 3.671 1.961 2001 1.858 1.719 1.551 3.458 1.072 5.581 3.314 8.238 9.764 912 6.754 3.660

Claimbeoordeling 2003 Mutatie 484 -42,8% 517 -33,5% 468 -32,7% 997 -39,1% 322 -24,1% 1.600 -37,7% 951 -29,5% 2.101 -35,4% 2.524 -36,4% 276 -31,9% 2.083 -32,4% 1.165 -31,4% Claimbeoordeling 2003 Mutatie 502 -50,4% 514 -45,4% 459 -46,4% 1.029 -43,5% 385 -40,6% 1.790 -40,6% 1.289 -34,4% 2.753 -44,8% 3.006 -48,2% 280 -44,8% 2.199 -40,1% 1.183 -39,7% Claimbeoordeling 2003 Mutatie 986 -46,9% 1.031 -40,0% 927 -40,2% 2.026 -41,4% 707 -34,0% 3.390 -39,3% 2.240 -32,4% 4.854 -41,1% 5.530 -43,4% 556 -39,0% 4.282 -36,6% 2.348 -35,8%

WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie 545 323 -40,7% 495 312 -37,0% 459 298 -35,1% 1.208 654 -45,9% 318 229 -28,0% 1.893 1.114 -41,2% 912 645 -29,3% 2.351 1.435 -39,0% 2.774 1.698 -38,8% 303 189 -37,6% 2.336 1.471 -37,0% 1.258 813 -35,4% WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie 563 278 -50,6% 540 244 -54,8% 487 237 -51,3% 1.297 661 -49,0% 473 238 -49,7% 2.099 1.094 -47,9% 1.339 804 -40,0% 3.634 1.814 -50,1% 3.783 1.853 -51,0% 336 171 -49,1% 2.438 1.240 -49,1% 1.362 765 -43,8% WAO-toekenningen 2001 2003 Mutatie 1.108 601 -45,8% 1.035 556 -46,3% 946 535 -43,4% 2.505 1.315 -47,5% 791 467 -41,0% 3.992 2.208 -44,7% 2.251 1.449 -35,6% 5.985 3.249 -45,7% 6.557 3.551 -45,8% 639 360 -43,7% 4.774 2.711 -43,2% 2.620 1.578 -39,8%


Ape

29

Tabel 2.14

Kansen claimbeoordeling naar provincie voor 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN 2001

P[CLB] 2003

Mutatie

2001

P[CLB|13] 2003

Mutatie

Groningen Friesland Drenthe

0,66 0,56 0,66

0,38 0,37 0,44

-43,3% -34,6% -33,3%

23,52 23,12 24,69

16,73 18,08 19,14

-28,9% -21,8% -22,5%

Overijssel Flevoland

0,63 0,53

0,38 0,38

-39,5% -28,7%

25,09 21,00

18,28 17,28

-27,1% -17,7%

Gelderland Utrecht

0,56 0,49

0,35 0,34

-38,4% -31,1%

23,71 23,48

16,88 17,88

-28,8% -23,8%

Noord-Holland Zuid-Holland

0,55 0,49

0,35 0,31

-36,0% -36,2%

25,30 22,89

18,41 16,73

-27,2% -26,9%

Zeeland Noord-Brabant Limburg

0,49 0,53 0,65

0,33 0,36 0,45

-32,7% -32,2% -30,9%

24,88 23,63 25,42

19,22 18,85 20,58

-22,7% -20,2% -19,0%

2001

P[CLB] 2003

Mutatie

2001

P[CLB|13] 2003

Mutatie

Groningen Friesland Drenthe

1,05 0,93 1,10

0,49 0,47 0,55

-53,3% -50,1% -50,2%

28,88 29,16 29,75

16,54 16,58 18,38

-42,7% -43,1% -38,2%

Overijssel Flevoland

0,99 1,02

0,52 0,55

-46,9% -46,4%

29,67 27,96

18,82 16,70

-36,6% -40,3%

Gelderland Utrecht Noord-Holland

0,87 0,86 1,01

0,49 0,53 0,54

-43,9% -38,0% -47,1%

29,08 28,98 30,83

17,02 18,15 19,10

-41,5% -37,4% -38,0%

Zuid-Holland Zeeland

0,91 0,85

0,46 0,44

-49,9% -48,1%

28,20 33,07

17,18 19,72

-39,1% -40,4%

Noord-Brabant Limburg

0,84 1,02

0,48 0,59

-42,8% -41,9%

30,08 32,46

19,46 21,03

-35,3% -35,2%

2001

P[CLB] 2003

Mutatie

2001

P[CLB|13] 2003

Mutatie

Groningen

0,83

0,43

-48,6%

26,17

16,63

-36,4%

Friesland Drenthe Overijssel

0,72 0,84 0,78

0,41 0,49 0,44

-42,8% -42,4% -43,1%

26,08 27,25 27,31

17,30 18,76 18,55

-33,7% -31,2% -32,1%

Flevoland Gelderland

0,75 0,70

0,45 0,41

-39,2% -41,1%

24,72 26,34

16,96 16,95

-31,4% -35,6%

Utrecht Noord-Holland

0,66 0,76

0,43 0,44

-34,9% -42,5%

26,46 28,38

18,04 18,80

-31,8% -33,8%

Zuid-Holland Zeeland

0,67 0,64

0,38 0,38

-44,1% -41,1%

25,77 28,85

16,97 19,47

-34,1% -32,5%

Noord-Brabant Limburg

0,66 0,80

0,41 0,51

-37,7% -36,6%

26,75 28,76

19,15 20,80

-28,4% -27,7%

VROUWEN

TOTAAL


30

Ape

Tabel 2.15

Kans op WAO-toekenning per provincie in 2001 en 2003 en de procentuele verandering

MANNEN Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg VROUWEN Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg TOTAAL Groningen Friesland Drenthe Overijssel Flevoland Gelderland Utrecht Noord-Holland Zuid-Holland Zeeland Noord-Brabant Limburg

2001 0,43 0,36 0,43 0,46 0,40 0,41 0,33 0,40 0,34 0,36 0,40 0,48 2001 0,58 0,54 0,63 0,70 0,75 0,61 0,58 0,74 0,60 0,56 0,56 0,71 2001 0,49 0,43 0,52/ 0,56 0,55 0,50 0,45 0,55 0,45 0,45 0,47 0,58

P[WAO] 2003 0,25 0,22 0,28 0,25 0,27 0,24 0,23 0,24 0,21 0,22 0,25 0,31 P[WAO] 2003 0,27 0,22 0,28 0,34 0,34 0,30 0,33 0,35 0,28 0,27 0,27 0,38 P[WAO] 2003 0,26 0,22 0,28 0,29 0,30 0,27 0,28 0,29 0,24 0,24 0,26 0,34

Mutatie -41,3% -38,0% -35,6% -46,2% -32,4% -41,8% -30,9% -39,5% -38,6% -38,4% -36,8% -34,8%

2001 64,42 63,71 66,04 73,79 75,00 73,71 67,61 72,25 69,94 74,81 75,77 74,04

Mutatie -53,5% -58,7% -54,8% -52,1% -54,6% -50,8% -43,2% -52,2% -52,7% -52,2% -51,5% -45,9%

2001 55,63 57,32 56,89 71,22 72,99 69,66 68,14 72,91 65,25 66,27 66,41 69,45

Mutatie -47,4% -48,8% -45,5% -49,0% -45,5% -46,4% -38,0% -47,0% -46,6% -45,5% -44,2% -40,5%

2001 59,63 60,21 60,99 72,44 73,79 71,53 67,92 72,65 67,15 70,07 70,68 71,58

P[WAO|CLB] 2003 Mutatie 66,74 3,6% 60,35 -5,3% 63,68 -3,6% 65,60 -11,1% 71,12 -5,2% 69,63 -5,5% 67,82 0,3% 68,30 -5,5% 67,27 -3,8% 68,48 -8,5% 70,62 -6,8% 69,79 -5,8% P[WAO|CLB] 2003 Mutatie 55,38 -0,5% 47,47 -17,2% 51,63 -9,2% 64,24 -9,8% 61,82 -15,3% 61,12 -12,3% 62,37 -8,5% 65,89 -9,6% 61,64 -5,5% 61,07 -7,8% 56,39 -15,1% 64,67 -6,9% P[WAO|CLB] 2003 Mutatie 60,95 2,2% 53,93 -10,4% 57,71 -5,4% 64,91 -10,4% 66,05 -10,5% 65,13 -8,9% 64,69 -4,8% 66,93 -7,9% 64,21 -4,4% 64,75 -7,6% 63,31 -10,4% 67,21 -6,1%


Ape

31

2.4 Diagnose, mate van arbeidsongeschiktheid en doorlooptijd naar uvi in 2001 en 2003 In de vorige paragraaf hebben we gezien dat niet alleen het aantal claimbeoordelingen spectaculair is afgenomen maar dat, daar bovenop, ook de kans dat een claimbeoordeling tot een toekenning leidt, gedaald is. Dit laatste duidt erop dat het, naar veronderstelling, even drastisch afgenomen aantal WAO-aanvragen strenger is beoordeeld. Om dit vermoeden te staven geven we in deze paragraaf aan hoe de meest voorkomende diagnoses zijn veranderd en hoe de uitkomst van de claimbeoordeling vera nderd is. Een andere indicator van een mogelijk veranderde bedrijfsvoering is de doorlooptijd tussen aanvraag en afronding van de claimbeoordeling. 2.4.1

Top vijf diagnoses bij WAO-toekenning naar geslacht en uvi, 2001 en 2003

In de tabellen 2.16 A en 2.16 B staan de vijf meest voorkomende diagnoses voor mannen en vrouwen. Tabel 2.16A

Top vijf diagnoses bij WAO-toekenning voor mannen naar ex-uvi en jaar

MANNEN P652 Depressieve episode P619 Overige aanpassingsstoornissen P611 Burn out L621 HNP L4-L5 of L5-S1 L103 Aspecifieke (lage) rugpijn, chronisch L622 Overige discopathieën P109 Spanningsklacht Totaal MANNEN P652 Depressieve episode L621 HNP L4-L5 of L5-S1 P619 Overige aanpassingsstoornissen P611 Burn out C639 Cerebrovasculaire aandoening L103 Aspecifieke (lage) rugpijn, chronisch L622 Overige discopathieën CASCODE Onbekend Totaal

GAK 8,1% 6,3% 4,4% 4,2% 3,5%

9.071 GAK 8,6% 4,0% 3,8% 3,1% 2,9%

2001 SFB 4,5% 2,7% 5,8% 7,1% 3,5% 1.616 2003 SFB 4,1% 5,4% 2,7%

CADANS 11,7% 8,0% 4,9% 4,4% 3,3% 1.587 CADANS 11,4% 2,8% 3,5% 5,1%

5,7% 3,8% 6.030

895

2,9% 896


32

Ape

In 2003 hebben GUO en USZO de diagnoses bij WAO-toekenning zo slecht bijgehouden dat deze niet meer meedoen met de top vijf. GUO, en in iets minder sterke mate USZO coderen praktisch alle WAO-toekenningen in 2003 als “ziekte niet nader omschreven”. We vermelden daarom ook geen diagnoseverdeling voor de totale cohort. Voor mannen bij het GAK geldt (tabel 2.16A) dat het aandeel van de psychische klachten die in 2001 de top drie vormden, gedaald is van 18,8% naar 15,5%. Bovendien is de vijfde diagnose in 2003 “Cerebrovasculaire aandoeningen” (hersenbloeding), terwijl in 2001 aspecifieke lage rugpijn de vijfde diagnose was. Bij CADANS is het aandeel psychische klachten die in 2001 de topdrie vormden gedaald van 24,6% naar 20,9%. Tabel 2.16B

Top 5 diagnoses bij WAO-toekenning voor vrouwen naar exuvi en jaar 2001

VROUWEN

GAK

L550 Whiplash-letsel U229 Nieuwvorming van mamma P611 Burn out P619 Overige aanpassingsstoornissen P652 Depressieve episode L621 HNP L4-L5 of L5-S1 P109 Spanningsklacht L103 Aspecifieke (lage) rugpijn, chronisch Totaal

2,6% 2,9% 4,3% 9,7% 11,7%

VROUWEN P652 Depressieve episode P619 Overige aanpassingsstoornissen U229 Nieuwvorming van mamma P611 Burn out L621 HNP L4-L5 of L5-S1 L103 Aspecifieke (lage) rugpijn, chronisch A689 Ziekte NNO L632 Osteoporose ONBE CASCODE Onbekend Totaal

GAK 12,4% 5,6% 4,3% 3,5% 2,4%

CADANS

3,7% 8,0% 10,7% 3,3% 4,3% 8.962

6.278 2003

CADANS 11,4% 4,4% 4,4%

3,2%

3.466

3,1% 4.249


Voor vrouwen geldt dat bij het GAK het aandeel van de psychische klachten die in 2001 de topdrie vormden gedaald is van 25,7% naar 21,5%. Bovendien is “borstkanker” in 2003 de derde diagnose. Bij CADANS is het aandeel psychische klachten die in 2001 de topdrie vormden gedaald van 22,4% naar 15,8%. Burn-out komt zelfs helemaal niet meer voor in de

Ape

33

topvijf. Nieuw is “borstkanker” met een tweede plaats. Deze veranderingen geven aan dat het aandeel ‘harde’ diagnoses bij de WAO-toekenningen is toegenomen. Dit suggereert dat de beoordelingswijze strenger is geworden en dat moeilijk objectiveerbare klachten minder vaak tot WAOtoekenning leiden. 2.4.2

Uitkomst van de claimbeoordeling

De volgende twee tabellen zijn naar jaar geordend: tabel 2.17A bevat de uitkomsten voor 2001; tabel 2.17B die voor 2003. Tabel 2.17A

Uitkomst van de claimbeoordeling naar geslacht en ex-uvi in 2001 (in percentages) GAK

GUO

2001 Afwijzingen waarvan:

SFB

USZO

CADANS TOTAAL

MANNEN 26,2%

<15% ao Overige afwijzingen

33,5%

14,0%

36,0%

36,3%

28,2%

96,0%

82,8%

87,5%

84,8%

62,0%

87,5%

4,0%

17,2%

12,5%

15,2%

38,0%

12,5%

Toekenningen waarvan: 73,8%

66,5%

86,0%

64,0%

63,7%

71,8%

Gedeeltelijk ao

52,3%

49,2%

60,2%

67,6%

39,9%

53,9%

Volledig ao

47,7%

46,7%

39,7%

32,3%

44,8%

44,3%

0,0%

4,1%

0,1%

0,1%

15,2%

1,8%

Onbekend

VROUWEN Afwijzingen waarvan:

29,9%


46,1%

20,0%

34,7%

32,9%

32,4%

95,4%

84,3%

84,2%

85,7%

79,2%

85,4%

4,6%

15,7%

15,8%

14,3%

20,8%

14,6%


53,9%

80,0%

65,3%

67,1%

67,6%

Gedeeltelijk ao

43,5%

36,0%

39,5%

65,0%

37,2%

43,6%

Volledig ao

56,4%

61,6%

60,5%

34,9%

52,3%

51,2%

0,0%

2,4%

0,0%

0,1%

10,5%

5,2%

Onbekend

TOTAAL Afwijzingen waarvan:

27,8%


38,8%

14,3%

35,2%

33,4%

30,6%

95,7%

83,6%

87,2%

85,3%

76,3%

86,2%

4,3%

16,4%

12,8%

14,7%

23,7%

13,8%


61,2%

85,7%

64,8%

66,6%

69,4%

Gedeeltelijk ao

48,7%

44,2%

59,3%

66,2%

37,6%

48,2%

Volledig ao

51,3%

52,3%

40,7%

33,8%

51,2%

48,1%

0,0%

3,5%

0,1%

0,1%

11,2%

3,7%

Onbekend


34

Ape

Tabel 2.17B

Uitkomst van de WAO-aanvraag naar geslacht en ex-uvi in 2003 (in percentages) GAK

GUO

2003 Afwijzingen waarvan:

SFB

USZO

CADANS TOTAAL

MANNEN 31,6%

36,2%

16,5%

36,9%

37,8%

32,0%

<15% ao

72,3%

91,6%

81,3%

69,2%

62,7%

71,6%

Overige afwijzingen

27,7%

8,4%

18,8%

30,8%

37,3%

28,4%


63,8%

83,5%

63,1%

62,2%

68,0%

Gedeeltelijk ao

47,7%

47,6%

58,7%

61,8%

39,0%

49,8%

Volledig ao

52,3%

46,4%

41,3%

32,8%

55,8%

48,8%

0,0%

6,0%

0,0%

5,3%

5,3%

1,4%

Onbekend

VROUWEN Afwijzingen waarvan:

38,5%

<15% ao

78,1%

Overige afwijzingen

21,9%


46,4% 91,1% 8,9%

53,6%

19,6% 33,3% 66,7%

80,4%

40,2%

38,9%

77,9%

76,5%

22,1%

59,8%

23,5%

61,1%

39,0% 77,6% 22,4%

61,0%

Gedeeltelijk ao

40,0%

28,2%

48,6%

60,0%

37,8%

42,3%

Volledig ao

59,9%

64,1%

51,4%

35,0%

55,6%

53,7%

0,1%

7,7%

0,0%

5,0%

6,6%

4,0%

Onbekend

TOTAAL Afwijzingen waarvan:

34,3%

40,3%

16,6%

38,8%

38,7%

35,8%

<15% ao

74,8%

91,4%

78,9%

74,4%

74,2%

75,1%

Overige afwijzingen

25,2%

8,6%

21,1%

25,6%

25,8%

24,9%


59,7%

83,4%

61,2%

61,3%

64,2%

Gedeeltelijk ao

44,9%

40,6%

58,3%

60,8%

38,0%

46,0%

Volledig ao

55,1%

52,8%

41,7%

34,1%

55,6%

51,3%

0,1%

6,6%

0,0%

5,1%

6,4%

2,7%

Onbekend

Bron: UWV (bewerking APE) Het percentage afwijzingen is ten opzichte van 2001 toegenomen, van 31 naar 36. Dit is vooral toe te schrijven aan de toename in het aandeel overige afwijzingen. Dit zou verband kunnen houden met de toets van het RIV. Dit is immers een door de WVP geïntroduceerde nieuwe afwijzingsgrond. Aan vrouwen wordt vaker een uitkering geweigerd dan aan mannen. Was in 2001 de afwijzingskans voor vrouwen 15% hoger, in 2003 is deze 22% hoger. Onder de toekenningen is het aandeel gedeeltelijk arbeidsongeschikten licht afgenomen. De toegenomen strengheid heeft er dus niet toe geleid dat het aandeel volledig arbeidsongeschikten is afgenomen.

Ape

35

Aan vrouwen wordt vaker een volledige uitkering toegekend dan aan ma nnen, maar het verschil neemt af. Was in 2001 de kans op een volledige uitkering voor vrouwen nog 16% hoger, in 2003 is deze nog maar 10% hoger. 2.4.3

Doorlooptijd

De gemiddelde doorlooptijd is bij alle ex-uvi’s verbeterd. In totaal is de gemiddelde doorlooptijd met acht dagen afgenomen. Er wordt dus niet alleen strenger beoordeeld, maar ook tijdiger. Het percentage tijdig afgehandelde aanvragen is met vier procentpunt gestegen (van 70 naar 74 procent). Vooral bij USZO is het aantal tijdig behandelde aanvragen sterk gestegen. Tabel 2.18

Doorlooptijd (in dagen) tussen WAO-aanvraag en de uikomst van de claimbeoordeling per ex-uvi, in 2001 en 2003 (in percentages) 2001

Doorlooptijd Tijdig

GAK

GUO

SFB

USZO

82,6%

58,9%

56,6%

Negatief (tijdig)

0,4%

1,0%

0 dagen

0,6%

0,1%

99,0%

1-91 dagen

Niet tijdig

CADANS TOTAAL

58,2%

61,2%

69,9%

0,4%

0,2%

9,0%

2,9%

0,5%

11,0%

0,6%

2,0%

98,8%

99,1%

88,8%

90,4%

95,2%

17,4%

41,1%

43,4%

41,8%

38,8%

30,1%

92-181 dagen

89,8%

92,3%

91,4%

76,7%

74,8%

80,7%

182-399 dagen

10,0%

7,7%

4,4%

22,6%

23,9%

18,3%

0,1%

0,0%

0,4%

0,6%

1,0%

0,6%

Meer dan 400 dagen Onbekend

Totaal (aantal)

0,1%

21.255

0,0%

1.457

3,9%

1.974

Gemiddeld aantal d agen

78,04

91,76

89,16

Doorlooptijd

GAK

GUO

SFB

Tijdig

0,1%

7.742 90,71

2003 USZO

0,3%

0,4%

15.936

48.364

96,85

86,95

CADANS TOTAAL

82,7%

65,4%

67,1%

71,4%

61,3%

74,0%

0,1%

0,0%

0,0%

0,1%

0,5%

0,2%

Negatief (tijdig) 0 dagen

1,9%

1,8%

0,1%

13,0%

0,3%

3,2%

98,0%

98,2%

99,9%

86,9%

99,3%

96,6%

17,3%

34,6%

32,9%

28,6%

38,7%

26,0%

91,6%

49,3%

91,8%

85,1%

91,3%

88,8%

182-399 dagen

7,8%

4,8%

7,0%

12,0%

8,0%

8,5%

Meer dan 400 dagen

0,3%

0,0%

0,0%

0,0%

0,1%

0,1%

Onbekend

0,4%

45,9%

1,1%

2,9%

0,6%

2,6%

1-91 dagen Niet tijdig 92-181 dagen

Totaal (aantal) Gemiddeld aantal d agen

14.313 75,62

781 73,64

1.078 87,44

4.770 72,61

7.666 87,91

28.608 78,82


36

Ape

2.5 WVP-instrumenten: deskundigenoordelen, vrijwillige verlengingen en loonsancties 2.5.1

Deskundigenoordelen

Voor slechts 2.771 cliënten (1,7 procent van de dertienweekszieken) wordt een deskundigenoordeel gevraagd (tabel 2.19). Vooral de sectoren die onder het GAK vielen vragen vaak zo’n oordeel aan. In de USZO en CADANS sectoren is het aantal aanvragen voor deskundigenoordeel kleiner dan gemiddeld. Tabel 2.19 Deskundigenoordelen en dertienweekszieken naar ex uvi, 2003 UVI

Dertienweekszieken

Deskundigenoordelen

GAK

74.392

45.8%

1.637

59.1%

GUO

3.477

2.1%

62

2.2%

SFB

5.476

3.4%

96

3.5%

29.648

18.2%

244

8.8%

USZO CADANS Totaal

49.583

30.5%

732

26.4%

162.576

100.0%

2.771

100.0%

Van de 1.050 beoordeelde claims, waarbij eerder een deskundigenoordeel is gevraagd, leidt 55% tot een toekenning. Dit valt af te leiden uit de totaalaantallen in tabel 2.20. Dit is minder dan het gemiddelde van 63% toekenningen (zie schema 1). Het percentage toekenningen na een deskundigenoordeel is bij Cadans het laagst. Tabel 2.20

UVI

Deskundigenoordelen naar uitkomst claimbeoordeling naar ex-uvi, 2003 Deskundigenoordeel

Geen claimbeoordeling

Afgewezen

Toekenning WAO

GAK

1.637 100.0%

1.043 63.7%

249 15.2%

345 21.1%

GUO

62 100.0%

39 62.9%

11 17.7%

12 19.4%

SFB

96 100.0%

59 61.5%

USZO

244 100.0%

144 59.0%

44 18.0%

56 23.0%

CADANS

732 100.0%

436 59.6%

157 21.4%

139 19.0%

2.771 100.0%

1.721 62.1%

470 17.0%

580 20.9%

Totaal

9

9.4%

28 29.2%

In tabel 2.21 wordt de uitkomst van de claimbeoordeling afgezet tegen de uitkomst van het deskundigenoordeel. Uit de totaalkolom blijkt dat de

Ape

37

meeste oordelen (58%) over de mate van arbeidsongeschiktheid (“wel ziek / niet ziek”) gaan. Bij 20% van de oordelen is de uitkomst onbekend. Uit vergelijking van de percentages in de totaalkolom met die per uitkomst van de claimbeoordeling blijkt dat de uitkomst van het deskundigenoordeel geen (significante) voorspellende waarde heeft voor de uitkomst van de latere claimbeoordelingen. Zo geldt dat in totaal in 23,5% van de gevallen de deskundigen tot het oordeel komen dat iemand kan werken (op het moment dat het deskundigenoordeel wordt uitgebracht). Binnen de groep aan wie uiteindelijk een WAO-uitkering wordt toegekend is het percentage dat volgens de deskundigen kon werken nauwelijks kleiner (21.7%). Hetzelfde geldt voor de groep die, op het moment waarop het deskundigenoordeel wordt uitgebracht, arbeidsongeschikt geacht wordt. Hun aandeel in de toekenningen is nauwelijks groter (38%) dan gemiddeld (35%). Tabel 2.21 Uitkomst claimbeoordeling naar deskundigenoordeel, 2003 Deskundigenoordeel Geen oordeel

Geen claimbeoordeling

Toegekend

<15% ao

overige afwijzingen

Totaal

39

2.3%

15

2.7%

6

1.7%

0

1.3%

60

2.2%

31

1.8%

30

5.1%

18

5.0%

5

5.3%

84

5.1%

59

3.4%

31

5.5%

18

5.0%

11

11.8%

119

6.2%

35

2.0%

21

3.6%

13

3.6%

3

3.3%

72

3.6%

40

2.3%

24

4.3%

21

5.6%

10

7.9%

95

5.2%

Werknemer ongeschikt tot werken wegens ziekte

538 31.3%

222

37.9%

107

30.0%

37

33.6%

904

34.7%

Werknemer wel geschikt tot werken geacht

627 36.4%

127

21.7%

98

27.2%

26

21.7%

878

23.5%

Onbekend

352 20.5%

110

19.1%

78

21.9%

19

15.1%

559

19.5%

Passende arbeid afwezig Passende arbeid aanwezig Voldoende reïntegratie inspanningen verricht Onvoldoende reïntegratie inspanningen verricht

Totaal

2.5.2

1721 100.0%

580 100.0%

359 100.0%

111 100.0% 2771 100.0%


In de cohort 2003 zijn 8.673 verlengingen aangevraagd (tabel 2.22). Uit de aantallen in schema 1 is af te leiden dat dit overeenkomt met 22% van het totale aantal aanvragen (incl. vrijwillige verlengingen en loonsancties).

38

Ape

Tabel 2.22

Claimbeoordelingen en afgelopen en nog niet afgelopen vrijwillige verlengingen naar ex-uvi, 2003 clb zonder verlenging

ex-uvi

Verlenging afgelopen

Verlenging nog niet afgelopen

Totaal aantal verlengingen

GAK

13.768

82.1%

2.894

17.1%

135

0.8%

3.029

35%

GUO

634

89.1%

77

10.3%

5

0.7%

82

1%

SFB

1.059

86.3%

168

13.5%

2

0.2%

170

2%

USZO

4.054

54.5%

3.085

41.0%

336

4.5%

3.421

39%

CADANS

7.958

80.9%

1.859

18.0%

112

1.1%

1.971

23%

27.473

76.4%

8.083

22.0%

590

1.6%

8.673

100%

Totaal

Zowel absoluut als relatief worden de meeste verlengingen in de USZO sectoren (overheid en onderwijs) aangevraagd. Tabel 2.23 laat zien dat vrijwillige verlengingen veel minder vaak tot toekenning van een WAO-uitkering leiden, dan claimbeoordelingen zonder verle nging. Het ziet er dus naar uit dat dit WVP-instrument het beoogde effect heeft. Tabel 2.23 Vrijwillige verlengingen naar duur van de verlenging en naar uitkomst claimbeoordeling, 2003 Uitkomst clb: Hersteld

0 tot 3 3 tot 6 6 tot 9 meer dan 9 maanden maanden maanden maanden

Totaal

%

3.052

2.251

332

457

6.225

72%

Toegekend

451

407

50

71

979

11%

<15% ao

265

222

31

42

560

6%

Overige afwijzingen

162

101

21

35

319

4%

Verlenging nog niet afgelopen

0

0

0

590

590

7%

3.927

3.103

445

1.195

8.673

100%

Totaal

Het aantal claimbeoordelingen zonder verlenging verhoudt zich als volgt tot het totale aantal claimbeoordelingen: Claimbeoordelingen tabel 2.3 (29.331) = claimbeoordeling zonder vrijwillige verlenging (27.473) + afgelopen verlengingen (8.083) – hersteld (6.225). Op het moment van afronding van de dataset was van 590 (7%) van het totale aantal verlengingen de afloop nog niet bekend.

Ape

39

De duur van de verlenging is berekend aan de hand van de eerste ziekt edag en de einddatum verlenging. Hieruit blijkt dat een kleine groep (306) bij negen maanden ziekte een verlenging heeft aangevraagd maar daarvan geen gebruik heeft gemaakt. Voor een groot deel van de verlengingen die wel zijn afgelopen geldt dat de uitslag onbekend is. Wij beschouwen deze als niet gemelde herstelme ldingen (zie schema 2.1) Tabel 2.24

Vrijwillige Verlengingen naar ex-uvi, uitslag en duur van de verlenging, 2003 0 tot 3 3 tot 6 6 tot 9 meer dan 9 maanden maanden maanden maanden GAK

Hersteld

Totaal

%

1.309

699

100

126

2.234

74%

197

142

18

23

380

13%

<15% ao

90

53

7

6

156

5%

Overige afwijzingen

76

31

6

11

124

4%

Toegekend

Verlenging nog niet afgelopen Totaal

0

0

0

135

135

4%

1.672

925

131

301

3.029

100%

USZO Hersteld

944

1.064

163

224

2.395

70%

Toegekend

123

157

20

25

325

10%

<15% ao

91

115

16

22

244

7%

Overige afwijzingen

42

48

11

20

121

4%


0

0

0

336

336

10%

1.200

1.384

210

627

3.421

100%

CADANS Hersteld

704

556

75

96

1.431

72%

Toegekend

109

91

9

21

230

12%

<15% ao

72

49

6

13

140

7%

Overige afwijzingen

35

17

4

2

58

3%


0

0

0

112

112

6%

920

713

94

244

1.971

100%

In tabel 2.24 wordt de afloop van de vrijwillige verlengingen (voor zover ze zijn afgelopen) afzonderlijk voor de drie grootste ex-uvi’s bekeken. Daarmee kan worden onderzocht of de grote proportie verlengingen bij USZO vaker tot WAO-toekenning leidt. Dit blijkt niet het geval te zijn, zelfs als we veronderstellingen dat alle nog niet afgelopen verlengingen tot toekenning zouden leiden. In dat extreme geval komen we voor USZO op 20% toekenningen bij een gemiddeld aantal van 18% (= 11 + 7%, zie tabel 2.23).

40

Ape

Kortom, vrijwillige verlengingen lijken een effectief middel te zijn om WAO-instroom te voorkomen. Vooral in de publieke sector (USZO) wordt veelvuldig van dit WVP-instrument gebruik gemaakt. 2.5.3

Loonsancties

In de cohort 2003 zijn 1.453 loonsancties opgelegd (tabel 2.25). Uit de aantallen in schema 2.1 is af te leiden dat dit overeenkomt met 4% van het totale aantal aanvragen (incl. verlengingen en loonsancties). Tabel 2.25

UVI GAK

Claimbeoordeling (CLB) met en zonder loonsanctie per exuvi, 2003 clb zonder sanctie

Clb met sanctie uitslag bekend uitslag onbekend

Totaal aantal sancties

14.101

49%

698

3

701

48%

GUO

649

2%

48

0

48

3%

SFB

1.097

4%

52

0

52

4%

USZO

4.665

16%

142

3

145

10%

CADANS Totaal

8.319

29%

507

0

507

35%

28.831

100%

1.447

6

1.453

100%

Vergelijken we in tabel 2.25 de verdeling naar ex-uvi van de claimbeoordelingen zonder sanctie (in de tweede kolom) met die in de laatste kolom dan blijkt dat USZO legt relatief weinig sancties oplegt en CADANS relatief veel. Tabel 2.26 Sancties naar uitslag claimbeoordeling en naar zwaarte van de sanctie 0 tot 3 3 tot 6 6 tot 9 meer dan 9 duur maanden maanden maanden maanden onbekend Hersteld

Totaal

%

190

244

25

16

472

947

65.2%

Toegekend

61

152

9

3

17

242

16.7%

<15% ao

19

24

4

0

22

69

4.7%

Overige afwijzingen Sanctie nog niet afgelopen Totaal

56

93

11

4

25

189

13.0%

0

0

0

6

0

6

0.4%

326

513

49

29

537

1453

100.0%

In tabel 2.26 wordt de opgelegde duur (zwaarte) van de sanctie afgezet tegen de uitslag van de claimbeoordeling. Van 537 (37%) sancties is de duur onbekend. Sancties leiden slechts in 17% van de gevallen tot een

Ape

41

WAO-toekenning. Ook dit WVP-instrument lijkt tegemoet te komen aan zijn doel. 1 4 In onderstaande tabel wordt een opsplitsing gegeven naar de drie grote ex-uvi’s. Daaruit blijkt dat de sancties van onbekende duur vrijwel allen afkomstig zijn van CADANS. Het percentage toekenningen bij sancties blijkt nogal te verschillen tussen de drie uvi’s: bij CADANS leidt slechts 4% van de sancties tot een toekenning; bij USZO 29% en bij GAK 23%. Tabel 2.27 Sancties naar ex-uvi. uitslag claimbeoordeling en naar zwaarte van de sanctie, 2003 0 tot 3 3 tot 6 6 tot 9 meer dan 9 maanden maanden maanden maanden

duur onbekend

Totaal

%

GAK Hersteld

163

173

20

12

3

371

53%

Toegekend

46

109

7

0

0

162

23%

<15% ao Overige afwijzingen Verlenging nog niet afgelopen Totaal

12

5

1

0

1

19

3%

52

82

8

4

0

146

21%

0

0

0

3

0

3

0%

273

369

36

19

4

701

100%

USZO Hersteld

18

39

3

3

0

63

44%

Toegekend

10

30

0

2

0

42

29%

4

18

3

0

0

25

17%

2

9

1

0

0

12

8%

0

0

0

3

0

3

2%

34

96

7

8

0

145

100%


CADANS Hersteld

2

0

0

0

438

440

87%

Toegekend

0

1

1

0

17

19

4%


0

0

0

0

21

21

4%

0

1

1

0

25

27

5%

0

0

0

0

0

0

0%

2

2

2

0

501

507

100%

14

42

Het aantal claimbeoordelingen zonder sancties verhoudt zich als volgt tot het aantal claimbeoordelingen in tabel 2.3: claimbeoordelingen tabel 2.3 (29.331)= claimbeoordeling zonder sancties (28.831) + afgelopen sancties (1.447)– sancties uitslag hersteld (947).

Ape

2.5.4

Samenvattend overzicht

Tabel 2.28 en schema 2.1 brengen de tot nu toe besproken totalen samen. Tabel 2.28

UVI

Aantal claimbeoordelingen, vrijwillige verlengingen en loonsancties naar ex-uvi, 2003 Claimbeoordeling zonder verlengingen of sancties

Verlengingen

Sancties

GAK

13.445

78.3%

3.029

17.6%

701

4.1%

GUO

624

82.8%

82

10.9%

48

6.4%

SFB

1.044

82.5%

170

13.4%

52

4.1%

USZO

3.993

52.8%

3.421

45.3%

145

1.9%

CADANS

7.897

76.1%

1.971

19.0%

507

4.9%

27.003

72.7%

8.673

23.4%

1.453

3.9%

Totaal

In 30 gevallen is zowel een sanctie als een verlenging toegewezen. Hie rvan zijn 19 afgewezen en is 11 cliënten een WAO-uitkering toegekend. We zien in het schema de aantallen uit de tabellen 2.1 en 2.3 terug: bijna zeven miljoen verzekerden ultimo 2002 leveren 162.600 dertienweekszieken in de eerste helft van 2003. Hieruit volgt een dertienweeksziektekans van 2,3%. Van de dertienweekszieken doet een kwart (40.273 cliënten) een WAOaanvraag of verlengt de wachttijd vrijwillig; 30.147 cliënten doen dit na negen maanden ziekte, 8.673 stellen de aanvraag vrijwillig uit en in 1.453 gevallen krijgt de werkgever een loonsanctie opgelegd. Van deze groepen wordt bij 73% (29.331 cliënten) de claim beoordeeld. De andere 27% herstelt. Dit betekent dat, zoals we al in tabel 2.3 zagen, slechts 18% van de dertienweekszieke n (= 73% van 25%) een claimbeoordeling krijgt. Stel dat de 7.172 cliënten wier WAO-aanvraag door een vrijwillige of opgelegde verlenging is uitgesteld en die (daardoor?) geen claimbeoordeling hebben gekregen, vóór n i voering van de WVP wel een claimbeoordeling zouden hebben gehad. Dan was het aantal claimbeoordelingen als percentage van het aantal dertienweekszieken 22% geweest – vier procentpunt hoger. Dit geeft een eerste indicatie van het directe effect van de twee belangrijkste WVP-instrumenten.

Ape

43

Vergelijken we de cijfers in het schema met die uit 2001 (in De Jong et al. 2003) dan blijkt dat in de cohort 2001 34% van de dertienweekszieken een WAO-uitkering aanvroeg. In de cohort 2003 is dit nog maar 25%. Van deze aanvragers wordt 73% beoordeeld (behoudens een kleine 600 nog niet afgelopen gevallen). Dit was 76% in de cohort 2001. Van deze beoordeelden wordt 36% afgewezen. Dit was eerder 31%.

2.6 Conclusies In dit hoofdstuk is de eerste deelvraag van het verrichte onderzoek beantwoord. Deze luidde: In hoeverre is de kans op dertienweeksmelding, claimbeoordeling en WAO-toekenning na invoering van de WVP veranderd? In hoeverre verschilt deze verandering tussen subgroepen naar geslacht, leeftijd, sector, ex-uvi en regionale kenmerken? Binnen de hier beschouwde cohorten uit 2001 en 2003 is de dertienweeksziektekans is met 12,5% gedaald, de kans op claimbeoordeling met 41% en de kans op WAO-toekenning met 45%. Voor zover de WVP bij deze daling een rol speelt is de werking hiervan dus na drie maanden ziekte veel sterker dan in de eerste drie maanden van het ziekteverzuim. Sterke daling, vooral bij vrouwen De daling in het WAO-risico is bij vrouwen sterker geweest dan bij ma nnen. Bovendien neemt de omvang van die daling af met de leeftijd. Het WAO-risico van jonge vrouwen is ten opzichte van dat van mannen nog steeds hoog, maar minder hoog dan in 2001. Hadden vrouwen in 2001 gemiddeld nog een 60% hoger risico dan mannen, in 2003 is dit verschil nog maar 30%. Strengere beoordeling van WAO-aanvragen De kans dat een verzuimende werknemer uiteindelijk een WAO-uitkering aanvraagt en dat deze vraag beoordeeld wordt is sterk gedaald. Het is aannemelijk dat die daling vooral te vinden is bij de meer subjectieve klachten. Toch is ook de kans dat claimbeoordelingen tot toekenning van een WAO-uitkering leiden met 7% gedaald. Vooral vrouwelijke cliënten worden strenger beoordeeld. Ook is het aandeel toekenningen op basis van moeilijk objectiveerbare klachten afgenomen.

44

Ape

WVP-instrumenten leiden tot afname toekenningen Van degenen die in 2001 naar alle waarschijnlijkheid een aanvraag zouden hebben ingediend, besluit 23% vrijwillig de aanvraag uit te stellen; 4% krijgt bij wijze van sanctie een verlengde loondoorbetaling opgelegd. Van deze vrijwillige verle ngers komt hoogstens 18% alsnog in de WAO. Van de cliënten waarvan de werkgever een loonsanctie krijgt, is het toekenningspercentage 17%. Van de traditionele aanvragen bij negen maanden leidt 58% tot toekenning van een WAO-uitkering. Deze twee WVP-instrumenten zijn dus effectief.

Ape

45

Schema 2.1 Van WAO-verzekerd naar WAO-toekenning in 2003

I.

WAO-verzekerde werknemers ultimo 2002

totaal

6.966.200

6.966.200 (100%)

II. dertienweeksziekmeldingen in de periode januari-juli 2003 162.600 (2.3%)

162.600 (2.3%)

III. Hersteld voor aanvraag 122.327 (75%)

Aanvraag WAO

Vrijwillige verlenging

30.147 (19%)

IV. Hersteld Beoordeeld

V.

Afgewezen Toegekend

Ape

Loonsanctie

8.673 (5%)

3.144 (10%)

6.225 (72%) 27.003 (90%)

9.383 (35%)

1.453 (1%)

947 (65%) 1.858 (21%)

500 (34%)

879 (47%) 17.620 (65%)

40.273 (25%)

29.331 (73%)

258 (52%) 979 (53%)

242 (48%)

18.830 (64%)

46

3

SECTORANALYSE

3.1 Inleiding In het voorgaande hoofdstuk zagen wij dat de kans dat ziekteverzuim uitmondt in een beoordeelde WAO-claim tussen 2001 en 2003 spectaculair gedaald is. Dit gold ook voor de daling van het WAO-risico. Die afnames kunnen echter niet zonder meer in zijn geheel worden toegeschreven aan de invoering van de WVP in 2002. Andere omstandigheden, die buiten het WVP-proces naar WAO-toetreding staan, zoals vergrijzing en conjunctuur, kunnen ook hun invloed op de ontwikkeling van het verzuim- en WAOrisico doen gelden. Daarnaast vond juist in de waarnemingsperiode van dit onderzoek de voltooiing van de ingroei van de pemba-premies plaats. Dit betekent dat bedrijven steeds directer de kosten van WAO-toekenning zijn gaan voelen. Naar verwachting brengt dit, los van de WVP, een verlaging van het WAO-risico teweeg. Doel van dit hoofdstuk is daarom een antwoord te geven op de tweede deelvraag van dit onderzoek: Wat is de invloed van procesexterne factoren (conjunctuur en samenstelling van de verzekerdenpopulatie) en van de ingroei van pemba-premies op de daling van het aantal dertienweekszieken, WAO-claimbeoordelingen en WAO -toekenningen? Wat is de potentiele bijdrage van de WVP die hieruit kan worden afgeleid? Naast deze factoren konden in de beschouwde periode twee andere omstandigheden van invloed zijn op het WAO-proces, te weten de vorming van het UWV in 2002 en de voortgaande discussie over structurele ingrepen in de WAO. De UWV-vorming zou volgens de eigen doelstellingen tot een meer uniforme uitvoering gericht op vermindering van de WAOtoekenning leiden. De toegenomen strengheid in de beoordeling van WAOaanvragen, die wij in het vorige hoofdstuk zagen, is hiervan mogelijk een gevolg. Hierna besteden wij daarom ook aandacht aan de vraag of de spreiding in de kans op dertienweeksziekte, claimbeoordeling en WAOtoekenning is afgenomen. Als eenheid van analyse kiezen we hier het sectorniveau. Alleen door aggregatie van de individuele records uit de UWV bestanden tot sectorniveau kan de ontwikkeling in de pemba-premies in de beschouwing betrokken worden. In 1997 vielen de voormalige bedrijfsverenigingen uiteen in 71 sectorraden, waarin de sociale partners een adviserende rol speelden.

Ape

47

Sindsdien is de sectorcode vast onderdeel van de administratieve bestanden van het UWV, het instituut waarin in 2002 zowel de vijf uvi’s als het Lisv zijn opgegaan. Per sector zijn, behalve de individuele kenmerken uit het vorige hoofdstuk (geslacht en leeftijd), ook gegevens voorhanden over de omvang van de sector (aantal verzekerde werknemers), de gemiddelde bedrijfsgrootte, de vacaturegraad als conjunctuurindicator en de pembapremie. De opbouw van dit hoofdstuk is als volgt. Eerst beschrijven we kort de gebruikte gegevens. In paragraaf 3.3 onderzoeken we hoe de onderscheiden kansen over de sectoren variëren en of de spreiding in die kansen is afgenomen. In paragraaf 3.4 bekijken we de bivariate samenhang tussen de daling in de kansen en (de verandering van) een aantal persoons- en bedrijfskenmerken op sectorniveau. In paragraaf 3.5 presenteren we de uitkomsten van twee multivariate analyses. Eerst onderzoeken we het effect van de conjunctuur (gemeten door de vacaturegraad) op de onderscheiden kansen. Vervolgens bespreken we een model waarin we de invloed van een stijgend aandeel van pemba-premies en van een dalende conjunctuur op de daling van de dertienweeksziektekans meten. Paragraaf 3.6 concludeert.

3.2 Gegevens De gegevens van de verzekerde personen en van de dertienweekszieken zijn geaggregeerd tot 67 sectoren.1 5 Deze gegevens worden op sectorniveau aangevuld met gegevens betreffende de onderverdeling van sectoren in grote en kleine bedrijven (UWV, Premiedifferentiatie WAO 2001 en 2002). Daarnaast wordt een sectorspecifieke vacaturegraad afgeleid voor 2001 en 2003 (CWI, Arbeidsmarktprognose 2003-2008). Deze is gedefinieerd als het aantal vacatures per 100.000 werknemers. Ten slotte zijn sectorspecifieke pemba-premies voor 2001 en 2002 berekend. (UWV Premie differentiatie WAO 2001 en 2002). De pemba-premies zijn als volgt afgeleid. Sinds 1 januari 1998 (invoering wet Pemba) betalen werkgevers de hele WAO-premie. Die premie bestaat uit een uniform en een gediffere ntieerd deel. Het gedifferentieerde deel

15

48

Sector 36 Overheidsdiensten (GAK) is samengevoegd met sector 67 Werk en (Re)integratie. Sector 37 Overheid, dienstplichtig is weggelaten, omdat daar geen verzekerden meer inzitten (in beide jaren). Sectoren 985 (Sector onbekend, vm bv Samenwerking), 995 (Sector onbekend, (voormalig) OP ABP) en 999 (onbekend) zijn ook weggelaten. Zie ook bijlage tabel 3A.

Ape

dekt de lasten die verbonden zijn met de betaling van de eerste vijf jaar van een WAO-uitkering. Uitkeringen die langer dan vijf jaar lopen, worden gefinancierd uit de landelijk uniforme premie. Deze financieringswijze geldt alleen voor de dekking van de uitkeringen van WAO-toetreders vanaf 1998. De uitkeringen aan WAO-ers van vóór 1998 worden ook met de uniforme premie betaald. Er is dus sprake van een ingroeitraject waarbij het uniforme gedeelte steeds kleiner wordt ten koste van het gedifferentieerde deel, dat steeds meer cohorten instromers dekt. Dit betekent dat bedrijven tussen 1998 en 2003 in toenemende mate premies zijn gaan betalen die in overeenstemming zijn met het door hun in de afgelopen periode gerealiseerde WAO-risico. Het variabele gedeelte, de pemba-premie, wordt vastgesteld aan de hand van het aantal werknemers dat in de laatste vijf jaar vanuit een bedrijf de WAO is ingestroomd. Het UWV stelt elk jaar voor elke onderneming de pemba-premie vast door een landelijke rekenpremie te verhogen met een opslag of te verlagen met een korting, al naar gelang een werkgever een hoger of lager WAO-risico heeft dan het gemiddelde WAO-risico. De totale WAO-premie is gelijk aan de pemba-premie plus de basispremie. De hoogte van de pemba-premie is begrensd door een minimum- en een maximumpremie, waardoor per sector de bedrijven zijn in te delen in drie categorieën: een groep met een maximumpremie, een groep met een minimumpremie en een tussengroep. In dit rapport gebruiken we per sector de pemba-premies van grote bedrijven. 1 6 We beschikken alleen over cijfers uit 2001 en 2002. Voor 2001 bedroeg de minimale premie 0,41% en de maximale premie 6,36%. Voor 2002 waren deze getallen respectievelijk 0,45% en 8,08%. Voor de bedrijven uit de tussencategorie is het gemiddelde genomen van de maximale en minimale premie (2001: 3,39, 2002: 4,27). Op basis van deze gegevens kan voor elke sector een gemiddelde pemba-premie berekend worden. Daarbij zijn de premies vermenigvuldigd met het percentage bedrijven in elke categorie. Als conjunctuurindicator gebruiken we de vacaturegraad, het aantal vacatures als percentage van het aantal banen van werknemers. De vacaturegraad per SBI-klasse worden geleverd door het CWI. Het gebruikt hiervoor gegevens uit CBS-enquêtes. Via de tabel in bijlage 2A wijzen we vacaturegraden aan sectoren toe.

16

“Groot” wordt bepaald aan de hand van de totale loonsom van een ondern eming. In 2001 was de grens 726.000 gulden, in 2002 750.000 gulden.

Ape

49

3.3 Kansen op sectorniveau 2001-2003 Tabel 3.1 levert voor 2001 en 2003 het gemiddelde, de standaarddeviatie en de uiterste waarden van de sectorale kans op het bereiken van een van de achtereenvolgende stadia in het proces naar WAO-toekenning. De onvoorwaardelijke kansen zijn berekend als gewogen gemiddelden over de sectoren met het relatieve aantal verzekerden in een sector als gewicht. De afkortingen zijn in het vorige hoofdstuk gedefinieerd. Tabel 3.1

Gemiddelde, standaarddeviatie, minimum en maximum van de kans op het bereiken van een stadium in het proces naar WAOtoekenning op basis van sectorale data, 2001 en 2003

Gemiddelde

Standaard deviatie

Minimum

Maximum

P[13] – 2001

2,66

3,57

0,29

6,62

P[13] – 2003

2,33

3,32

0,07

6,56

P[CLB] – 2001

0,71

0,91

0,10

2,15

P[CLB] – 2003

0,42

0,58

0,01

1,27

P[CLB|13] – 2001

26,85

6,20

11,51

52,94

P[CLB|13] – 2003

19,71

4,72

10,64

39,13

P[WAO] – 2001

0,49

0,64

0,06

1,67

P[WAO] – 2003

0,27

0,35

0,01

0,76

P[WAO|CLB] – 2001

72,96

8,55

49,69

90,91

P[WAO|CLB] – 2003

68,65

10,68

50,00

100,00

Aantaal sectoren

68


De standaarddeviatie is een maat voor de sectorale spreiding van de verschillende onvoorwaardelijke en voorwaardelijke kansen. In alle achtereenvolgende stadia neemt deze aanzienlijk af. De enige uitzondering is de kans op WAO-toekenning na claimbeoordeling, P[WAO|CLB]. Dit is een aanwijzing dat het WVP-protocol wél, maar de UWV-vorming nog niet tot een meer uniforme aanpak geleid hebben. Volgens de gemiddelden en de spreiding van P[WAO|CLB] is het afwijzingspercentage gemiddeld toegenomen, maar varieert de mate van strengheid nog aanzienlijk. We ko men hier in hoofdstuk 5 op terug.

50

Ape

Figuur 3.1 laat de verandering in het ziekteverzuim (in %-punt) per sector zien uitgezet tegen het initiële ziekteverzuim in 2001. 1 7 Op een na, de banksector, laten alle sectoren een daling zien in het ziekteverzuim.

verandering kans op 13 weken ziekte 2001-2003 (in %-punt)

Figuur 3.1 13 weken ziektekans 2001 versus de verandering in de 13 weken ziektekans tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op sectorniveau

0

-1.8 0

1

2

3

4

5

6

7

kans op 13 weken ziekte in 2001 (in %)


De daling van het ziekteverzuim hangt positief samen met de hoogte van het ziekteverzuim vóór WVP. Met andere woorden: hoe hoger het ziekt everzuim in 2001, des te sterker de daling van het ziekteverzuim. Dit is opnieuw een indicatie dat er sprake is van uniformering in de procesgang gedurende het eerste ziektejaar: de verschille n in het ziekteverzuim tussen sectoren zijn kleiner geworden. Uitzonderingen zijn de sectoren Openbaar Vervoer en Sociale werkvoorziening. Deze sectoren zijn rechtsboven in de figuur te vinden. In die sectoren treedt nauwelijks een daling van het zie kteverzuim op, hoewel de kans op dertienweeksziekte in die sectoren in 2001 hoog was. Figuur 3.2 en figuur 3.3 zijn dezelfde figuur als figuur 3.1 maar dan voor kans op claimbeoordeling en die op WAO-toekenning. Ook hier geldt dat vrijwel alle sectoren een daling laten zien van deze kansen en dat de daling in beide kansen positief samenhangt met de hoogte ervan vóór WVP. Bovendien lijkt het er op dat de uniformering in de procesgang steeds

17

In tabel 3A in de bijlage worden per sector het aantal verzeke rde personen in 2001 en 2003 getoond, de kansen in 2001 en de daling in die kansen in %punten.

Ape

51

sterker wordt naarmate we verder komen in het proces: de verschillen in kansen tussen sectoren worden steeds kleiner naarmate men een groter deel van het proces naar WAO-toekenning beschouwt.

verandering kans op claimbeoordeling 2001-2003 (in %-punt)

Figuur 3.2 Kans op claimbeoordeling 2001 versus de verandering in de kans op claimbeoordeling tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op sectorniveau

0

-1.6 0

0.5

1

1.5

2

2.5

kans op claimbeoordeling in 2001 (in %)


verandering kans op wao toekenning 20012003 (in %-punt)

Figuur 3.3 Kans op WAO-toekenning 2001 versus de verandering in de kans op WAO-toekenning tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op sectorniveau

0

-1.6 0

0.5

1

1.5

2

kans op wao toekenning in 2001 (in %)


52

Ape

3.4 Enkelvoudige verbanden Wij lieten in tabel 3.1 zien dat de afname van de beschouwde kansen (van 2001 op 2003) aanzienlijk varieert tussen sectoren en dat die variatie verband houdt met de omvang van het niveau van de respectievelijke kansen in 2001. In deze paragraaf bekijken wij of de omvang van de daling ook same nhangt met andere sectorkenmerken in 2001. Daartoe verdelen we de sectoren in drie klassen: grote dalers, gemiddelde dalers en kleine dalers. We definiëren de klassengrenzen voor elke kans afzonderlijk. Per kans bekijken we wat de gemiddelde omvang van een kenmerk in 2001 was in elk van die klassen. 3.4.1

P[13]

In de vorige paragraaf zagen we al dat de omvang van de daling positief samenhangt met het niveau van de drie onderzochte kansen in 2001. Wat figuur 3.1 liet zien voor de dertienweeksziektekans zien we terug in de eerste twee rijen van tabel 3.2: de omvang van de daling tussen 2001 en 2003 neemt toe met de omvang van P[13] in 2001. Tabel 3.2

Kenmerken van sectoren in 2001 naar de omvang van de daling in P[13] tussen 2001 en 2003 grote d alers >0,75%-pt

Daling P[13] (in %-punt) P[13] in 2001

-1,06

gemiddelde dalers 0,25-0,75%-pt -0,47

kleine d alers <0,25%-pt -0,15

3,86

2,76

2,32

17,17

109,98

163,18

Gemiddelde pemba-premie

2,92

2,53

2,63

Vacaturegraad

0,67

1,10

1,25

Gemiddeld aantal verzekerden (x1000)

Vrouwelijke verzekerden (in %)

24,8

27,5

37,1

Gemiddelde leeftijd verzeke rden

40,2

38,6

35,8


In tabel 3.2 is de daling van de dertienweeksziektekans gerelateerd aan een aantal sectorale kenmerken in 2001. In kle ine sectoren is de daling van P[13] groot. Het omgekeerde geldt ook: sectoren met een kleine daling hebben gemiddeld een groot aantal verzekerden.

Ape

53

Tabel 3.2 presenteert ook de daling van de dertienweeksziektekans in samenhang met de gemiddelde pemba-premie en de vacaturegraad, gemeten als het aantal vacatures per 1000 werknemers in een sector. We gebruiken deze laatste ratio als conjunctuurindicator. Onder de sectoren met een kleine daling van de dertienweeksziektekans is de vacaturegraad hoog en de pemba-premie laag. Voor sectoren met een grote daling van de dertienweeksziektekans geldt een omgekeerd verband. De daling van de dertienweeksziektekans op sectorniveau blijkt derhalve samen te hangen met de veronderstelde sectorspecifieke verschillen in pemba-premie en conjunctuur. De afname van de dertienweeksziektekans hangt omgekeerd samen met het niveau van de vacaturegraad in 2001. In sectoren waar de dertienweeksziektekans weinig is gedaald, was in 2001 sprake van een relatief gespannen situatie op de arbeidsmarkt, hetgeen tot uiting komt in een groot aantal vacatures per duizend werknemers. Daarnaast werken in de sectoren waar de dertienweeksziektekans het sterkst is gedaald relatief weinig vrouwen. De sectoren met een kleine daling van de dertienweeksziektekans zijn onder meer de (detail-)handel en de gezondheidszorg (zie ook CADANS in tabel 2.2). Deze sectoren zijn groot en er werken relatief veel vrouwen. Ook werken in sectoren met een grote daling van de dertienweeksziektekans relatief veel oudere werknemers. Dit geldt bijvoorbeeld voor de overheid waar de dertienweeksziektekans sterker dan gemiddeld is gedaald. 3.4.2

P[CLB]

Ook de omvang van de daling in de kans op claimbeoordeling is in drie klassen verdeeld. Tabel 3.3 laat voor die drie klassen zien wat de gemiddelden van de sectorale kenmerken in 2001 waren. Terwijl de omvang van de daling in P[CLB] duidelijk samenhangt met de hoogte van die kans in 2001, geldt dit niet voor de omvang van de sector in 2001. Met de omvang van de pemba-premie en met de vacaturegraad bestaat wel een verband: een hoge pemba-premie of een lage vacaturegraad gaat samen met een grote daling in de kans op claimbeoordeling. Sectoren met veel vrouwelijke of oudere werknemers laten een grotere daling in P[CLB] zien.

54

Ape

Tabel 3.3

Kenmerken van sectoren in 2001 naar de omvang van daling in P[CLB] tussen 2001 en 2003 grote d alers >0,45%-pt

Daling P[CLB] (in %-punt)

gemiddelde dalers 0,14-0,45%-pt

kleine dalers <0,14%-pt

-0,65

-0,29

-0,03

1,20

0,71

0,50

82,60

116,86

80,77


3,01

2,52

2,57

Vacaturegraad

0,96

1,08

1,03

P[CLB] in 2001 Gemiddeld aantal verzekerden (x1000)


33,2

29,6

23,6

Gemiddelde leeftijd verzeke rden

39,4

38,2

37,5


3.4.3

P[WAO]

Tabel 3.4 laat de samenhang zien tussen de omvang van de daling in het WAO-risico tussen 2001 en 2003 en sectorale kenmerken in 2001. De patronen zijn overeenkomstig aan die voor de kans op claimbeoordeling in bovenstaande tabel 3.3. Wel dient bedacht te worden dat de omvang van de pemba-premie in 2001 niet meer is dan een indicator van het WAO-risico in de sector en dus sterk gecorreleerd is met de WAO-kans in 2001. Het positieve verband tussen de omvang van de daling in het WAO-risico tussen 2001 en 2001 en de pemba-premie in 2001 is dus eigenlijk niets anders dan de in figuur 3.3 getoonde relatie.

Ape

55

Tabel 3.4

Kenmerken van sectoren in 2001 naar de omvang van daling in P[WAO] tussen 2001 en 2003 grote d alers >0,35%-pt

daling P[WAO] (in %-punt)

gemiddelde d alers kleine d alers 0,11-0,35%-pt <0,11%-pt

-0,54

-0,22

-0,02

0,91

0,50

0,37

82,20

121,09

70,75


3,01

2,50

2,61

Vacaturegraad

0,96

1,06

1,07

P[WAO] in 2001 Gemiddeld aantal verzekerden (x1000)


30,6

30,9

22,9

Gemiddelde leeftijd verzekerden

39,9

37,9

37,6


3.4.4

De risicodaling en de verandering in sectorkenmerken

De mogelijk oorzakelijke samenhang tussen de daling in de kans op het bereiken van een bepaald stadium in het proces naar WAO-toekenning en sectorkenmerken kan ook in beeld gebracht worden door te kijken naar de verandering in die kenmerken tussen 2001 en 2003. We doen dit in tabel 3.5. Daarmee proberen we ook een indruk te krijgen van het effect van de ingroei van de pemba-premies. Het hiervoor gesignaleerde probleem van contaminatie van pemba-premie en de WAO-risico wordt dan omzeild. In tabel 3.5 zien we vrij een sterke samenhang tussen de toename in de gemiddelde leeftijd van de werknemers in een sector en de omvang van de daling. De veronderstelde negatieve relatie tussen stijgende pembapremies en een dalend verzuim- en WAO-risico is zwak. Het veronderstelde positieve verband tussen de daling in de conjunctuur (vacaturegraad) en de daling van het verzuim lijkt zelfs geheel afwezig. In de volgende paragraaf onderwerpen we deze relaties aan multivariaat onderzoek.

56

Ape

Tabel 3.5

Verandering in sectorale kenmerken naar de omvang van daling in P[13], P[CLB] en P[WAO] tussen 2001 en 2003 grote dalers

gemiddelde dalers

kleine dalers

P[13] Daling P[13] (in %-punt)

-1,06

-0,47

-0,15

? gem. leeftijd (in jaren)

0,23

-0,04

-0,02

0,70 -0,29

0,69 -0,26

0,65 -0,30

? pemba -premie (in %-punt) ? vacaturegraad (in %-punt)

P[CLB] Daling P[CLB] (in %-punt) ? gem. leeftijd (in jaren) ? p emba-premie (in %-punt) ? vacaturegraad (in %-punt)

-0,65

-0,29

-0,03

0,11

0,05

-0,12

0,71 -0,28

0,67 -0,27

0,68 -0,28

P[WAO] Daling P[WAO] (in %-punt) ? gem. leeftijd (in jaren) ? pemba -premie (in %-punt) ? vacaturegraad (in %-punt)

-0,54

-0,22

-0,02

0,09

0,05

-0,11

0,73 -0,28

0,67 -0,26

0,68 -0,30


3.5 Multivariate analyses We onderzoeken in twee stappen in hoeverre vergrijzing, dalende conjunctuur en stijgende pemba-premies hebben bijgedragen aan de daling van de kans op dertienweeksziekte. Het effect van de invoering van de WVP kunnen we alleen afleiden uit het onverklaarde residu dat na de vaststelling van de drie meetbare effecten overblijft. Daarmee beantwoorden we de tweede deelvraag naar het potentiële effect van de bijdrage van de WVP aan de daling van de verschillende kansen. In de eerste stap wordt in de volgende paragraaf de afzonderlijke invloed van vergrijzing en conjunctuur op de daling van de dertienweeksziektekans op sectorniveau tussen 2001 en 2003 vastgesteld. Dit doen we door de sectorale gegevens voor 2001 en 2003 te combineren. In dit model

Ape

57

nemen we een 0-1 variabele op die aangeeft of de gegevens van een sector betrekking hebben op 2001 of 2003. Hiermee kunnen we de invloed meten van het jaar 2003 ten opzichte van het jaar 2001. Naar verwachting zal dit effect negatief zijn. Dit effect bevat immers de invloed van de invoering van WVP, maar kan ook andere trendinvloeden meten. Wel geeft het jaareffect een overschatting van het effect dat de WVP kan hebben op de afname van het verzuim- en WAO-risico, omdat we in dit model geen rekening houden met de ingroei van de pemba-premies. We doen dit niet omdat de wederzijdse afhankelijkheid van pemba-premie en WAO-risico de analyse verstoort.1 8 De invloed van de stijging van de pemba-premies op de daling van het verzuim en WAO-risico onderzoeken we in een afzonderlijk model. 3.5.4

Het conjunctuureffect

De invoering van de WVP vond plaats in een tijd van conjuncturele neergang. Zoals vermeld in paragraaf 1.3 neemt in een dalende conjunctuur het verzuimpercentage af. Als we geen rekening houden met dit conjunctuureffect overschatten we mogelijk het effect van WVP. We gebruiken een analyse waarbij we de bestanden voor 2001 en 2003 hebben samengevoegd (“gepoold”). Om het conjunctuureffect beter uit te lic hten, hebben we twee specificaties geschat: Model I

-

Model met jaarspecifiek effect, zonder conjunctuur

Model II

-

Model met jaarspecifiek effect, met conjunctuur

In tabel 3.6 staan de uitkomsten. De variabelen die zijn opgenomen in het model zijn in de vorige paragraaf geïntroduceerd. Het betreft een gewogen regressie. De effecten zijn derhalve van toepassing op de representatieve verzeke rde.

18

58

Deze correlatie tussen deze twee variabelen bedraagt 0,42.

Ape

Tabel 3.6

Gewogen regressie op P[13], P[CLB] en P[WAO] met gepoolde sectorale data P[13]

P[CLB]

model I

model II

model I

model II

Constante

0,64

0,48

0,29 **

Vrouw

0,44

0,28

0,16

P[WAO] model I

model II

0,27 **

0,11

0,11

0,13

0,09

0,08

15-24 jaar (=ref.) 25-34 jaar

-0,47

**

-0,59

**

35-44 jaar

-3,86 ** -6,25 ** -0,92 ** -1,35 ** 3,28

*

5,03 **

0,75

*

1,06 **

0,78

**

0,87

**

45-64 jaar

7,67 **

7,26 **

1,53 **

1,45 **

1,00

**

0,98

**

GAK (=referentie) GUO

0,13

0,42

0,12

0,18

0,05

0,07

SFB

-0,33

-0,11

-0,01

0,03

0,10

0,11

USZO

-1,01 ** -0,97 ** -0,29 ** -0,28 **

CADANS jaar = 2003

0,07

0,07

0,05

-0,43 ** -0,35 ** -0,32 ** -0,30 **

Vacaturegraad (*100) Verklaarde variantie

-0,04

0,41 ** 0,69

0,69

-0,22

-0,24

0,07 ** 0,73

0,75

**

0,04

-0,22

**

0,03 **

-0,23

**

0,02 0,77

0,77

** en * geeft aan dat de geschatte coëfficiënt significant van 0 verschilt met 95%, respectievelijk 90% betrouwbaarheid.


De specificatie van Model I bestaat uit het percentage vrouwelijke werknemers in een sector, vier leeftijdsklassen die de mate van vergrijzing meten, de ex-uvi’s en een jaardummy. Het effect van leeftijd is steeds signif icant: in een meer vergrijsde sector zijn het verzuim- en WAO-risico hoger. De werknemers in de USZO–sectoren hebben een lagere verzuim- en WAO-kans dan even oude werknemers in andere sectoren. Tot slot is een 0-1 variabele opgenomen die behalve het WVP-effect ook de invloed meet van conjunctuur, pemba en andere veranderingen, die wij niet meten. Het effect is zoals verwacht negatief en kan direct worden geïnterpreteerd. Zo is de dertienweeksziektekans in 2003, bij gegeven leeftijdsverdeling en uvi, 0,43 %-punt lager dan in 2001. Dit jaareffect neemt af naarmate in de analyse een groter deel van het proces naar WAO-toekenning betro kken wordt.

Ape

59

Ten opzichte van Model I is in Model II naast de 0-1 jaarspecifieke variabele ook een indicator van de conjunctuur opgenomen. Deze is gemeten als de vacaturegraad per sector. Deze variabele heeft het verwachte positieve effect en is significant. Een hogere vacaturedichtheid betekent een hoger ziekteverzuim. De invloed van deze variabele neemt echter af naarmate de ziekteduur toeneemt. Dit betekent dat de invloed van conjunctuur kleiner wordt naarmate het verzuim langer duurt. In tabel 3.7 zijn de uitkomsten van model II gebruikt om de daling in de opeenvolgende kansen in 2003 toe te rekenen aan, respectievelijk, de verandering in de verzekerdenpopulatie, in de conjunctuur en aan het jaarspecifieke effect. Met dit laatste meten we onder meer de invloed van WVP en pemba. Per “kansblok” laat de eerste regel de kans in 2001 zien en de laatste die in 2003. Per variabele wordt de bijdrage aan de daling in procentpunt (in de eerste kolom) en in procenten (in de tweede kolom) gegeven. Tabel 3.7 De daling van P[13], P[CLB] en P[WAO] uitgesplitst naar oorzaak: conjunctuureffect P[13] 2001 Verandering verzekerdenpopulatie

verandering in %

2,65% 0,14%-punt

5,1%

Conjunctuureffect

-0,12%-punt

-4,4%

(24,9%)

Jaarspecifiek effect

-0,35%-punt

-13,2%

(75,1%)

2003

2,32% P[CLB}

2001 Verandering verzekerdenpopulatie

-12,5% verandering in %

0,71% 0,03%-punt

4,3%

Conjunctuureffect

-0,02%-punt

-2,8%

(6,2%)

Jaarspecifiek effect 2003

-0,30%-punt 0,42%

-42,0% -40,5%

(93,8%)

P[WAO] 2001 Verandering verzekerdenpopulatie

verandering in %

0,50% 0,01%-punt

3,0%

Conjunctuureffect

-0,01%-punt

-1,1%

(2,4%)

Jaarspecifiek effect

-0,23%-punt

-46,4%

(97,6%)

2003

0,27%

-44,5%


De verandering in de geslachts- en leeftijdssamenstelling van de verzeke rdenpopulatie leidt steeds tot een kleine toename en draagt dus niet bij aan de waargenomen daling. Het gaat hier vooral om het kansverhogende ef-

60

Ape

fect van vergrijzing. Uit het blok waarin de daling van P[13] wordt uitgesplitst valt af te leiden dat, zonder verslechtering van de conjunctuur en zonder jaareffect, P[13] door verandering van de samenstelling van de verzekerdenpopulatie zou zijn toegenomen tot 2,79%. De afname van de vacaturegraad zorgt voor een daling van P[13] van 2,79% naar 2,67% - een daling van 5%. Het jaarspecifieke effect zorgt voor een verdere daling van 0,35 procentpunt naar 2,32%. Van de feitelijke daling van P[13] van 0,33 procentpunt is 25% toe te schrijven aan de verslechterde conjunctuur. Op dezelfde manier is de bijdrage van de conjunctuur aan de daling in de kans op claimbeoordeling en in de kans op WAO-toekenning berekend. Deze is veel geringer dan bij dertienweeksziekte. De bijdrage van het jaareffect neemt navenant toe. 3.5.5

Het pemba-effect

In de vorige paragraaf hebben we een verklaringsmodel geanalyseerd voor het niveau van de kans op dertienweeksziekte in 2001 en 2003. In die specificatie was de pemba-premie niet opgenomen. Reden is dat de hoogte van de pemba-premie een directe maat is voor het verzuim- en WAOrisico. Hier onderzoeken we het effect van ingroei van het gedifferentieerde deel van de WAO-premie. We gebruiken daarvoor een model waarin we de opvolgende kansen in 2003 verklaren uit die in 2001 en uit de verandering (? ) tussen 2001 en 2003 in de gemiddelde leeftijd van de verzekerden, de vacaturegraad en de pemba-premie. Omdat we de verandering in de pemba-premie op sectorniveau meten kunnen we een onderscheid ma ken tussen de verandering in de pembapremie bij de overheid en de gezondheidszorg enerzijds en die in de private sector anderzijds. Financiële prikkels zullen in de publieke sector immers een minder grote rol spelen bij het terugdringen van de instroom in de WAO. Dit leidt tot de volgende twee vergelijkingen voor het de vera ndering van de dertienweeksziektekans: Model I

-

pemba-effect zonder onderscheid publiek privaat

Model II

-

pemba-effect met onderscheid publiek privaat.

Ape

61

Tabel 3.8

Gewogen regressie ter verklaring van de daling in P[13], P[CLB] en P[WAO] Model I

Model II

P[13] Constante

0,400**

0,411**

P[13] 2001

0,758**

0,753**

? gem leeftijd

0,150**

0,153**

? vacaturegraad

0,427**

0,407**

? pemba-premie - totaal ? pemba-premie - publiek ? pemba-premie - privaat Verklaarde variantie

-0,117* -0,065 -0,125* 0,973

0,973

P[CLB] Constante

0,175**

0,175**

P[CLB] 2001

0,464**

0,464**

? gem leeftijd

0,051**

0,051**

? vacaturegraad

0,149**

0,150**

? pemba-premie - totaal ? pemba-premie - publiek ? pemba-premie - privaat Verklaarde variantie

-0,037** -0,038 -0,037** 0,926

0,926

P[WAO] Constante

0,137**

0,137**

P[WAO] 2001

0,389**

0,390**

? gem leeftijd

0,050**

0,050**

? vacaturegraad

0,110**

0,111**

? pemba-premie – totaal ? pemba-premie – publiek delta pemba-premie – privaat Verklaarde variantie

-0,028** -0,029 -0,027** 0,903

0,903



In tabel 3.8 presenteren we de uitkomsten van het verklaringsmodel voor de daling in de kansen tussen 2001 en 2003. De kans in 2001 heeft een sterk effect op de kans in 2003. Zo is het effect van P[13] ongeveer 0,75.

62

Ape

Dit betekent dat het effect van de ziektekans in 2001 op de verandering in de ziektekans tussen 2001 en 2003 –0,25 is. 1 9 Dit bevestigt opnieuw de uniformeringshypothese: hoe hoger de ziektekans in een sector in 2001 hoe sterker de daling (hoe negatiever het verschil) tussen 2001 en 2003. De vergrijzing van de sector, gemeten als de verandering (? ) van de gemiddelde leeftijd van de verzekerde populatie, leidt tot stijging van het verzuim en WAO-risico. De verandering (? ) in de vacaturegraad, waarmee we het effect van conjunctuur meten, heeft opnieuw een positief en significant effect: hoe sterker de verslechtering van de conjunctuur in een sector, des te groter de daling van de kans. Het zelfstandige effect van de verandering in de vacaturegraad is dus sterker dan wat de enkelvoudige relatie in tabel 3.5 deed vermoeden. In de eerste specificatie ten aanzien van de verandering (?) van de pemba-premie wordt geen onderscheid gemaakt tussen de private en de publieke sector. De verandering in de pemba-premie heeft het verwachte negatieve effect. Een stijgende pemba-premie leidt tot een lagere kans. In Model II is onderscheid gemaakt tussen de verandering in de pembapremie in de publieke en in de private sector. De verandering in de pemba-premie heeft wel effect in de private sector, maar niet in de publieke sector. Dit bevestigt de hypothese dat de marktsector gevoeliger is voor stijgende lasten dan de publieke sector. In tabel 3.9 worden de uitkomsten uit tabel 3.8 gebruikt om de verandering in het verzuim- en WAO-risico uit te splitsen naar oorzaak. De uitkomsten kunnen gezien worden als een verdere uitsplitsing van het onverklaarde deel (jaareffect) in tabel 3.7. We zien opnieuw dat de bijdrage van de verandering in de conjunctuur sterk afneemt tussen dertienweeksziekte en claimbeoordeling. Ditzelfde geldt, zo blijkt nu ook, voor het effect van de ingroei van de pemba-premies. Complementair hieraan neemt het onverklaarde deel van de daling toe van 40% bij dertienweekszie kte tot 77% bij WAO-toekenning. Blijkbaar gaat de grote impact van WVP na drie maanden verzuim ten koste van de bijdragen van conjunctuur en pemba.

19

De vergelijking in 2003 is te herschrijven als: P[13, 2003] – P[13, 2001] = 0,75 P[13, 2001] – P[13, 2001], oftewel ?P[13] = -0,25 P[13,2001].

Ape

63

Tabel 3.9

De daling van P[13], P[CLB] en P[WAO] uitgesplitst naar oorzaak: effecten van conjunctuur en pemba Verandering in %-punt

Verandering in %

P[13] ? P[13] Waarvan:

-0,352

-100%

? gemiddelde leeftijd

-0,004

-1,3%

? vacaturegraad

-0,121

-34,3%

? pemba-premie

-0,087

-24,7%

Onverklaard (inclusief WVP)

-0,140

-39,7%

P[CLB] ? P[CLB]

-0,300

-100%

Waarvan: ? gemiddelde leeftijd

-0,002

-0,5%

? vacaturegraad

-0,042

-14,1%

? pemba-premie

-0,028

-9,2%


-0,228

-76,2%

P[WAO] ? P[WAO] Waarvan:

-0,227

-100%

? gemiddelde leeftijd

-0,001

-0,6%

? vacaturegraad

-0,031

-13,7%

? pemba-premie

-0,021

-9,0%


-0,174

-76,7%


3.6 Conclusies Dit hoofdstuk is het eerste dat gewijd is aan de vraag wat de – buiten de WVP gelegen – oorzaken zijn van de daling tussen 2001 en 2003 in de dertienweeksziektekans, de kans op claimbeoordeling en de kans op WAOtoekenning. In onze analyses hebben we de effecten van drie mogelijke oorzaken onderzocht, te weten de verslechterde conjunctuur, de n i groei van de pemba-premies en de verandering in de samenstelling van de verzekerdenpopulatie naar leeftijd en geslacht. Omdat pemba-premies en de conjunctuureffecten op mesoniveau beter te meten zijn dan op individueel niveau aggregeren we de individuele records tot 68 UWV-sectoren.

64

Ape

Uniformering We analyseren de daling in het verzuim- en WAO-risico eerst op enkelvoudige wijze. Een krachtige, maar niet causale determinant van de omvang van de daling blijkt het niveau van de verzuim- en WAO-kans in 2001 te zijn: hoe hoger het niveau in 2001, des te sterker de daling tussen 2001 en 2003. De intersectorale spreiding in verzuim- en WAO-risico is dus in twee jaar sterk afgenomen. Deze uniformering in de uitko msten van het proces naar WAO-toekenning lijkt vooral voor rekening te komen van de invoering van de WVP. Conjunctuur en pemba Vervolgens hebben we met twee multivariate modellen de daling verder geanalyseerd. De resultaten van die analyses zijn eensluidend. Beide factoren leveren een bijdrage aan de daling van de verzuim en WAO-risico’s, maar die bijdragen nemen sterk af tussen dertienweeksziekte en het moment waarop de WAO-aanvraag beoordeeld wordt. Niettemin geldt ook voor de daling van het WAO-risico dat bijna een kwart (23%) hiervan is toe te schrijven aan de verslechtering van de conjunctuur en de ingroei van pemba. Rest: WVP Als een belangrijk deel van de daling die met de hier gebruikte modellen onverklaard blijft, voor rekening komt van de WVP, dan impliceert dit dat de impact van WVP vooral tussen dertienweeksziekte en de claimbeoordeling toeneemt. In het vorige hoofdstuk zagen we dat het tussen die twee stadia in het proces naar WAO-toekenning is dat de “doorloopka nsen” het sterkst gedaald zijn. We vinden hier opnieuw een bevestiging dat de WVP vooral werkt na dertien weken verzuim.

Ape

65

Bijlage tabel 3A

Aantal verzekerden, kansen in 2001 en de verandering daarin naar SV sector

Sector

Verzekerden

P[13]

P[CLB]

P[WAO]

2001

2003

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

128.726

128.919

1,91

-0,40

0,64

-0,34

0,38

-0,21

8.082

8.714

3,40

-0,83

1,16

-0,69

0,75

-0,41

203.083

197.680

2,84

-0,66

0,75

-0,31

0,65

-0,28

5.501

5.688

1,93

-0,36

0,40

-0,12

0,31

-0,08

9.103

8.635

2,98

-0,49

0,62

0,10

0,42

0,06

11.816

11.402

2,43

-0,55

0,58

-0,15

0,42

-0,10

23.201

21.900

2,42

-0,42

0,70

-0,28

0,51

-0,23

8.724

8.322

2,57

-0,67

0,76

-0,38

0,52

-0,26

53.426

49.470

2,39

-0,22

0,74

-0,27

0,57

-0,22

155.257

146.550

3,01

-0,54

0,71

-0,23

0,54

-0,21

67.054

62.815

2,73

-0,47

0,68

-0,28

0,52

-0,23

378.806

388.678

2,36

-0,25

0,57

-0,15

0,41

-0,13

38.964

38.509

2,02

-0,29

0,59

-0,24

0,43

-0,19

Suik erverwerkende industrie

13.528

12.377

3,63

-0,82

1,09

-0,50

0,88

-0,51

15

Slagersbedrijven

18.407

20.116

2,54

-0,24

0,87

-0,45

0,43

-0,19

16

Slagers overig

25.528

24.362

4,47

-1,02

1,47

-0,89

1,00

-0,64

17

Detailhandel en ambachten

392.975

413.414

1,61

-0,06

0,57

-0,30

0,33

-0,18

18

Reiniging

144.264

159.499

2,85

-0,42

1,26

-0,73

0,72

-0,43

19

Grootwinkelbedrijf

241.028

271.909

2,07

-0,18

0,70

-0,40

0,42

-0,26

20

Havenbedrijven

49.296

50.243

2,77

-0,24

0,64

-0,23

0,48

-0,19

21

Havenclassificeerders

2.317

2.557

3,11

-0,45

1,12

-0,61

0,95

-0,68

22

Binnenscheepvaart

6.865

7.181

2,35

-0,55

0,41

-0,05

0,36

-0,06

23

Visserij

1.129

1.056

2,30

-0,12

0,53

0,32

0,44

0,31

1

Agrarisch bedrijf

2

Tabakverwerkende industrie

3

Bouwbedrijf

4

Baggerbedrijf

5

Houten emballage-industrie, houtwaren- en borstelind.

6

Timmerindustrie

7

Meubel- en orgelbouwindustrie

8

Groothandel hout, zagerijen, schaverijen

9

Grafische industrie

10

Metaalindustrie

11

Elektrotechnische industrie

12

Metaal- en technische bedrijfstakken

13

Bakkerijen

14

66

Ape

Sector

Verzekerden 2001

P[CLB]

P[WAO]

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

5.846

6.104

2,38

-0,48

0,27

0,05

0,19

0,11

Vervoer KLM

28.629

30.040

4,03

-0,77

0,99

-0,57

0,80

-0,51

26

Vervoer NS

21.639

22.293

5,57

-1,68

1,13

-0,51

0,79

-0,40

27

Vervoer Posterijen

69.973

68.692

3,75

-0,60

0,94

-0,42

0,61

-0,30

28

Taxi- en ambulancevervoer

33.453

37.767

2,93

-0,80

0,89

-0,36

0,55

-0,24

29

Openbaar vervoer

10.786

11.277

5,21

-0,06

1,18

-0,48

0,90

-0,44

30

Besloten busvervoer

6.042

6.034

2,37

-0,36

0,70

-0,03

0,50

0,03

31

Overig personenvervoer te land en

2.618

3.647

1,68

-0,64

0,42

-0,28

0,38

-0,24

32

Overig goederenvervoer te land en

136.420

139.351

2,52

-0,28

0,58

-0,11

0,46

-0,12

33

Horeca algemeen

250.719

269.837

1,18

-0,25

0,35

-0,14

0,23

-0,11

34

Horeca catering

18.805

-1,44

1,87

-0,78

1,33

-0,77

Gezondheid, geestelijke en maatschappelijke belangen

3,54

-0,29

1,09

-0,56

0,78

-0,43

37

Banken

139.055

19.987 1.049.3 06 129.816

5,96

35

0,68

0,04

0,18

-0,04

0,14

-0,05

38

Verzekeringswezen en ziekenfondsen

57.369

58.728

2,62

-0,36

0,60

-0,28

0,43

-0,22

39

Uitgeverij

40.112

39.576

2,74

-0,67

0,72

-0,36

0,58

-0,32

40

Groothandel I

152.594

160.906

2,11

-0,28

0,51

-0,16

0,36

-0,11

41

Groothandel II

285.514

270.664

2,21

-0,22

0,57

-0,17

0,41

-0,15

42

Zakelijke dienstverlening I

86.645

91.041

1,83

-0,13

0,44

-0,10

0,36

-0,13

43

Zakelijke dienstverlening II

298.782

326.456

1,87

-0,30

0,45

-0,17

0,32

-0,12

44

Zakelijke dienstverlening III

269.419

311.420

2,41

-0,56

0,61

-0,28

0,44

-0,23

45

Zuivelindustrie

10.790

10.850

3,11

-1,12

0,89

-0,53

0,69

-0,37

46

Textielindustrie

12.292

10.850

3,42

-0,78

1,02

-0,33

0,83

-0,35

47

Steen-, cement-, glas- en keramische

28.818

27.397

3,39

-0,52

0,94

-0,32

0,74

-0,30

48

Chemische industrie

86.585

85.440

2,82

-0,67

0,77

-0,29

0,55

-0,20

49

Voedingsindustrie

64.151

61.897

2,95

-0,58

0,76

-0,30

0,57

-0,25

24

Koopvaardij

25

Ape

926.831

2003

P[13]

67

Sector

Verzekerden 2001

P[CLB]

P[WAO]

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

2001

? in % -pt

50

Algemene industrie

62.807

60.901

2,97

-0,75

0,80

-0,37

0,61

-0,31

51

Uitzendbedrijven 1)

329.852

268.543

0,79

-0,11

0,22

-0,06

0,14

-0,04

52

Bewakingsondernemingen

22.246

27.356

3,29

-0,28

0,67

-0,12

0,47

-0,11

53

Culturele instellingen

60.815

63.347

1,78

-0,26

0,44

-0,14

0,33

-0,11

54

Overige takken van bedrijf en

43.498

43.010

2,92

-0,40

0,86

-0,31

0,59

-0,24

55

Schildersbedrijf

29.505

28.707

2,68

-0,93

0,73

-0,37

0,63

-0,32

56

Stukadoorsbedrijf

9.951

9.269

3,48

-0,62

0,94

-0,39

0,77

-0,29

57

Dakdekkersbedrijf

5.085

4.951

3,76

-0,85

1,08

-0,50

0,92

-0,56

58

Mortelbedrijf

2.144

2.185

3,54

-1,21

0,89

-0,11

0,70

0,03

59

Steenhouwersbedrijf

419

455

4,06

-1,20

2,15

-1,49

1,67

-1,23

60

Overheid, onderwijs en wetenschappen

430.183

421.540

3,60

-0,28

0,92

-0,34

0,60

-0,25

61

Overheid, rijk, politie en rechterlijke

175.189

184.281

3,79

-0,46

0,71

-0,26

0,45

-0,18

62

Overheid, defensie

63

Overheid, provincies, gemeenten en wate rschappen

64

Overheid, openbare nutsbedrijven

65

Overheid, overige instellingen

66

Werk en (re)integratie en overheidsdiensten

67

Railbouw

68

Telecommunicatie

68

2003

P[13]

75.428

76.435

0,29

-0,22

0,10

-0,09

0,06

-0,06

218.693

229.884

3,95

-0,74

0,83

-0,32

0,53

-0,21

39.933

35.756

2,94

-0,43

0,61

-0,30

0,38

-0,19

43.711

41.329

4,02

-1,30

0,83

-0,37

0,57

-0,26

134.625

132.197

6,62

-0,06

1,21

0,05

0,77

-0,09

3.955

4.405

3,24

-1,10

0,68

-0,46

0,61

-0,43

55.361

41.743

2,95

-0,33

0,67

-0,25

0,54

-0,28

Ape

4

REGIONALE ANALYSE VAN HET VERZUIM- EN WAORISICO

4.1 Inleiding In dit hoofdstuk onderzoeken we in hoeverre de afname in de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning kan worden verklaard uit veranderingen in sociaal- medische en sociaal-economische kenmerken van werknemers. Deze analyse wordt uitgevoerd op postcodeniveau. Hiertoe hebben we de individuele data uit UWV bestanden geaggregeerd naar postcodeniveau en een aantal op postcode- of hoger regionaal niveau bekende sociaal-medische en sociaal-economische kenmerken toegevoegd. Met deze analyse gaan we nogmaals in op de tweede deelvraag, zij het in iets aangepaste vorm: Wat is de invloed van procesexterne factoren (conjunctuur en samenstelling van de populatie) op het aantal claimbeoordelingen en WAO-toekenningen, als percentage van het aantal verzekerden? Met de formulering van deze vraag geven we aan dat we met deze analyse niet zozeer de daling in de opeenvolgende kansen willen verklaren, maar willen onderzoeken (1)

in hoeverre demografische, sociaal-medische en sociaal-economische aspecten van het WAO-proces door middel van regionale indicatoren geoperationaliseerd kunnen worden en

(2)

in hoeverre de invloed van die aspecten tussen 2001 en 2003 veranderd is.

De uitkomsten van deze analyses leveren een schatting van het gestandaardiseerde verzuim- en WAO-risico in een postcodegebied. Doordat van elke verzekerde de postcode bekend is, kunnen we aan de vier individuele karakteristieken (geslacht, leeftijd, sector en uvi) een aantal “WAO-relevante” kenmerken toevoegen afkomstig uit andere databronnen. In het CBS-bestand “Kerncijfers Viercijferige Postcodegebieden” staan kenmerken als stedelijkheid, etniciteit, besteedbaar inkomen en uitkeringsafhankelijkheid. Met dergelijke gegevens is het mogelijk voor de invloed van de sociaal-economische omg eving van de WAO-verzekerden op het proces van WAO-instroom te controleren. Daarnaast beschikken wij uit andere bronnen over de medische consumptie in een postcodegebied, de gestandaardiseerde mortaliteit en de lengte van de wachttijd voor chirurgie. Ten slotte is de vacature-intensiteit per RBA-regio beschikbaar als indicator van de omstandigheden op de regionale arbeidsmarkt. Dit is de-

Ape

69

zelfde conjunctuurindicator als die we gebruikten voor de sectoranalyse in het vorige hoofdstuk. Dit hoofdstuk is als volgt ingedeeld. In paragraaf 4.2 beschrijven we de enkelvoudige verbanden tussen sociaal- medische en sociaal-economische factoren en de verandering in het aantal claimbeoordelingen en WAOtoekenningen. In paragraaf 4.3 wordt met behulp van multivariate analyse onderzocht in hoeverre de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning in 2001 en 2003 verklaard kan worden uit de beschreven sociaal-economische en sociaal- medische postcodekenmerken en in hoeverre de invloed van deze kenmerken veranderd is. We sluiten in paragraaf 4.4 af met enkele conclusies.

4.2 Postcodevariabelen en de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning: enkelvoudige verbanden20 In deze paragraaf presenteren we de enkelvoudige verbanden tussen verschillende omgevingsrisico’s en de kans op claimbeoordeling en WAOtoekenning. Postcodegebieden met minder dan honderd verzekerden zijn weggelaten. In totaal onderscheiden we 3.531 postcodegebieden. 4.2.1

Verdeling van de kansen over postcodegebieden

In tabel 4.1 wordt een indruk gegeven van de verandering in de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning tussen 2001 en 2003. Verzekerden woonachtig in postcodegebieden met minder dan honderd verzekerden worden weggelaten. Het gaat steeds om cijfers die gewogen zijn met het aantal WAO-verzekerden in een postcodegebied. Tabel 4.1 Gemiddelde ziektekans, kans op claimbeoordeling en kans op WAO-toekenning Dertienweeksziektekans Kans op claimbeoordeling (gegeven aantal verzekerden) Kans op claimbeoordeling (gegeven aantal dertienweekszieken) Kans op WAO-toekenning (gegeven aantal verzekerden) Kans op WAO-toekenning (gegeven aantal claimbeoordelingen) 20

70

2001 2,61

2003 2,32

Verandering -11,14%

0,71

0,40

-43,37%

26,87

17,87

-33,48%

0,49

0,26

-46,94%

68,41

60,38

-11,73%

Voor de frequentieverdelingen en de enkelvoudige verbanden tussen de hier gebruikte variabelen en de dertienweeksziektekans verwijzen wij naar Bartelings et al., 2003.

Ape

4.2.2

Gezondheidsfactoren

Om de invloed van gezondheidsfactoren in een postcodegebied te meten hebben we een drietal variabelen tot onze beschikking, namelijk medische consumptie, mortaliteit en de omvang van de wachttijd chirurgie. Voor de gemiddelden van de regionale variabelen in 2001 en 2003 verwijzen wij naar tabel 4.10. Ten eerste de medische consumptie. Dit betreft de uitgaven per zieke nfondsverzekerde exclusief het vaste deel van de ziekenhuisbudgetten, zoals kapitaallasten, topreferentiezorg en opleidingen. Per postcodegebied is het gemiddelde budget per verzekerde voor 2001 bekend. Dit budget is gecorrigeerd voor het aandeel 65-plussers en personen onder 15 jaar. Voor het jaar 2003 is geen informatie beschikbaar over de uitgaven per ziekenfondsverzekerde. Daarom zullen we op basis van de leeftijdsverdeling van de inwoners van een postcode een schatting maken van de medische consumptie in 2003. Zoals tabel 4.2 laat zien is de kans op claimbeoordeling en WAOtoekenning het meest gedaald in de postcode gebieden waar of gemiddeld veel geld wordt uitgegeven voor medische consumptie of gemiddeld relatief weinig (de twee extremen). De verschillen tussen de verschillende groepen zijn echter erg klein. Opvallend is dat de conditionele kans op WAO-toekenning gegeven claimbeoordeling duidelijk minder is gedaald in de postcode gebieden waar relatief weinig wordt uitgegeven aan medische consumptie. Tabel 4.2

Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar ongezondheid (Medische consumptie per verzekerde in euro)

Budget

2001

2003

Verandering

2001

<=525 euro

0,74

0,42

-43,20%

27,50

18,32

-33,38%

525-550 euro 550-575 euro

0,73 0,72

0,43 0,42

-41,33% -41,34%

27,08 26,82

18,33 18,17

-32,31% -32,22%

575-600 euro

0,72

0,43

-40,45%

26,57

18,10

-31,87%

>600 euro

0,70

0,40

-42,20%

27,09

17,77

-34,40%

P[CLB]

2003

Verandering

P[CLB|13]

P[WAO]

P[WAO|CLB]

<=525 euro 525-550 euro

0,50 0,50

0,27 0,27

-46,42% -45,50%

66,90 69,03

63,11 64,13

-5,66% -7,10%

550-575 euro

0,51

0,27

-45,93%

70,25

64,75

-7,83%

575-600 euro

0,50

0,28

-44,70%

69,52

64,55

-7,14%

>600 euro

0,48

0,26

-46,30%

69,02

64,13

-7,09%

Ape

71

In tabel 4.3 wordt de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning weergegeven naar mortaliteit. Deze wordt gemeten aan de hand van de gestandaardiseerde mortaliteitsratio (standardised mortality rate of SMR). De SMR geeft de verhouding weer tussen het werkelijke aantal sterfgevallen in een postcode en het voorspelde aantal sterfgevallen op basis van landelijke cijfers over geslachts- en leeftijdsspecifieke sterftekansen. Een SMR van 100 geeft aan dat het werkelijke aantal sterftegevallen in een postcode gebied exact gelijk is aan het gemiddelde sterfte cijfer. Ook hier zijn de verschillen in daling tussen de verschillende klassen klein. Opvallend is dat hier de conditionele WAO-toekenningskans het minst is gedaald in de postcodegebieden met een hoge mortaliteitsgraad. Tabel 4.3 Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar mortaliteit SMR

2001

2003

Verandering

2001

P[CLB]

2003

Verandering

P[CLB|13]

<=80

0,66

0,36

-45,03%

26,23

16,93

-35,46%

80-95

0,69

0,40

-41,51%

26,61

17,87

-32,84%

95-105

0,73

0,43

-40,32%

26,87

18,39

-31,56%

105-120 >120

0,76 0,79

0,46 0,45

-39,44% -42,45%

27,37 27,67

18,92 18,42

-30,86% -33,44%

P[WAO]

P[WAO|CLB]

<=80

0,47

0,24

-49,36%

70,74

65,17

-7,87%

80-95

0,48

0,26

-45,61%

69,99

65,09

-7,00%

95-105 105-120

0,50 0,53

0,28 0,29

-44,73% -44,03%

68,68 68,74

63,60 63,52

-7,39% -7,59%

>120

0,54

0,29

-45,85%

68,38

64,35

-5,90%

Tot slot wordt in tabel 4.4 de invloed van laatste gezondheidsvariabele: de wachttijd chirurgie getoond. Daarbij wordt verondersteld dat lange wachttijden de gezondheid schaden. We gebruiken hiervoor data uit de jaarlijkse “landelijke ra pportage inventarisatie wachtlijst gegevens” van het RIVM. Daarbij zijn twee klassen gebruikt: het percentage patiënten met een wachttijd korter, respectievelijk langer dan zeven weken. Dit wordt de treeknorm genoemd (naar het conferentieoord De Treek waar deze norm is vastgesteld).

72

Ape

Tabel 4.4 Kans claimbeoordeling en instroom WAO naar wachttijd voor chirurgische behandeling 2001

2003 Verandering P[CLB]

2001

2003 Verandering P[CLB|13]

0,73

0,42

-42,47%

27,13

18,09

Boven treeknorm 0,70

0,43 -38,57% P[WAO]

26,55

18,40 -30.70% P[WAO|CLB]

Onder treeknorm

0,50

0,27

-46,00%

68,30

63,95

-6,37%

Boven treeknorm 0,50

0,28

-44,00%

72,02

65,96

-8,43%

Onder treeknorm

-33,32%

In regio’s waar de wachttijd boven de norm was, was de daling van zowel de claimbeoordelingskans als de kans op WAO-toekenning kleiner. Overigens is het percentage dat niet aan de treeknorm voldoet tussen 2001 en 2003 gedaald gehalveerd (van 4% naar 2%, zie tabel 4.10). 4.2.3

Demografische kenmerken

Uit onderzoek2 1 blijkt dat bewoners van grote steden minder gezond zijn dan de rest van Nederland. De belangrijkste oorzaak hiervan ligt in de demografische en sociaal–economische samenstelling van de stedelijke bevolking. Wij verwachten daarom dat demografische kenmerken van invloed zijn op de kansen op claimbeoordeling en WAO-toekenning. Tabel 4.5 Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar adressendichtheid OAD

2001

2003

Verandering

2001

P[CLB]

2003

Verandering

P[CLB|13]

>=2500 1500-2500

0,76 0,77

0,44 0,46

-41,70% -40,32%

27,17 27,08

18,41 18,32

-32,25% -32,34%

1000-1500

0,73

0,42

-41,97%

26,90

18,08

-32,80%

500-1000

0,67

0,40

-41,14%

26,82

18,02

-32,81%

<500

0,64

0,37

-42,59%

26,37

17,73

-32,76%

P[WAO]

P[WAO|CLB]

>=2500 1500-2500

0,50 0,54

0,28 0,30

-44,85% -45,36%

66,10 69,93

62,53 64,02

-5,40% -8,45%

1000-1500

0,51

0,27

-45,91%

69,53

64,80

-6,79%

500-1000

0,48

0,26

-45,96%

70,81

65,01

-8,19%

<500

0,45

0,24

-46,34%

70,39

65,79

-6,54%

21

F. van der Lucht, H. Verkleij, Gezondheid in de grote steden, kernboodschappen, RIVM 2001.

Ape

73

Een maat voor de demografische samenstelling van de bevolking is de adressendichtheid. Deze wordt in tabel 4.5 verdeeld in vijf klassen van stedelijkheid. De adressendichtheid is weinig veranderd tussen 2001 en 2003 (zie tabel 4.10). De kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning is het meest gedaald in landelijke gebieden (<500 inwoners). De verschillen tussen de verschillende OAD klassen zijn echter klein. In tabel 4.6 worden de kansen op claimbeoordeling en WAO-toekenning getoond naar het percentage niet westerse allochtonen in een postcodegebied. Dit demografische kenmerk is nauw verbonden met de stedelijkheid van een postcodegebied. Tabel 4.6

Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar percentage niet-westerse allochtonen

Allochtonen

2001

2003

Verandering

2001

2003

<=2% 2-4%

0,65 0,66

0,38 0,39

-42,65% -41,63%

26,51 26,71

17,83 17,73

-32,73% -33,63%

4-8%

0,71

0,41

-42,44%

26,71

17,91

-32,94%

8-12%

0,77

0,45

-42,21%

27,07

17,81

-34,20%

>12%

0,85

0,50

-41,09%

27,62

19,05

-31,01%

P[CLB]

Verandering

P[CLB|13]

P[WAO]

P[WAO|CLB]

<=2% 2-4%

0,46 0,47

0,25 0,25

-46,28% -46,74%

70,07 70,70

65,63 64,51

-6,33% -8,76%

4-8%

0,50

0,27

-46,86%

70,33

64,92

-7,69%

8-12%

0,54

0,29

-45,90%

69,60

65,17

-6,37%

>12%

0,57

0,31

-44,76%

66,38

62,24

-6,23%

De kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning is groter in postcodegebieden met veel niet-westerse allochtonen. De afname tussen 2003 en 2001 verschilt echter weinig voor de verschillende groepen. 4.2.4

Sociaal economische variabelen

Er bestaan aanzienlijke verschillen in gezondheid naar sociaal-economische status.2 2 Opleiding, inkomen of beroepsniveau bepalen in belangrijke mate de gemiddelde levensverwachting, de kwaliteit van het leven, van de leefstijl en van de arbeidsomstandigheden. We meten de sociaaleconomische status aan de hand van het gemiddeld besteedbare persoonlijke inkomen en van de uitkeringsafhankelijkheid van huishoudens. Het gemiddeld besteedbare inkomen per inkomensontvanger is gebaseerd op 22

74

Zie bijvoorbeeld RIVM (2002) “Volksgezondheid Toekomst Ve rkenning”.

Ape

personen met 52 weken inkomen in 1998 en 2000 uit het Regionaal Inkomensonderzoek 1998 en 2000. In tabel 4.7 wordt de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning naar inkomen weergegeven. Beide kansen daling flink, de daling verschilt nauwelijks voor de verschillende inkomenklassen. Tabel 4.7

Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar gemiddeld besteedbaar jaarinkomen a)

Inkomen (x€1.000)

2001

2003

verandering

2001

2003

<=14 14-15

0,82 0,74

15-16 16-18 >18

P[CLB] 0,47 0,44

-42,64% -40,59%

27,19 27,10

P[CLB|13] 18,53 -31,85% 18,50 -31,74%

0,69

0,39

-42,59%

26,52

17,54

-33,88%

0,65

0,39

-39,98%

26,51

17,86

-32,65%

0,61

0,35

-42,55%

27,07

17,64

-34,84%

<=14 14-15

0,55 0,52

P[WAO] 0,29 0,28

-46,10% -45,74%

66,34 69,76

15-16

0,48

0,26

-46,44%

69,87

65,17

-6,72%

16-18

0,46

0,26

-43,23%

70,91

67,07

-5,42%

0,43

0,24

-45,12%

70,92

67,74

-4,48%

>18 a)

verandering

P[WAO|CLB] 62,34 -6,03% 63,71 -8,67%

in euros van 2001

Tabel 4.8 Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar percentage inkomensontvangers 15-65 jaar met een uitkering als hoofdinkomen Uitkering

2001

2003

verandering

2001

P[CLB]

2003

verandering

P[CLB|13]

<=10%

0,58

0,34

-41,70%

24,82

16,70

-32,71%

10-14%

0,64

0,38

-39,98%

26,31

17,58

-33,16%

14-18%

0,71

0,43

-39,47%

26,97

18,24

-32,35%

18-22%

0,77

0,47

-39,56%

26,93

18,43

-31,55%

>22%

0,90

0,55

-39,02%

28,42

19,88

-30,05%

<=10%

0,41

0,22

-45,52%

71,01

66,36

-6,55%

10-14%

0,45

0,25

-44,49%

70,70

65,39

-7,51%

14-18%

0,50

0,27

-45,26%

70,92

64,14

-9,55%

18-22%

0,53

0,30

-43,55%

68,80

64,26

-6,59%

>22%

0,60

0,34

-43,24%

66,27

61,68

-6,92%

P[WAO]

P[WAO|CLB]

In tabel 4.8 onderzoeken we de relatie tussen de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning en het percentage inkomensontvangers 15-64 jaar

Ape

75

met een uitkering als hoofdinkomen. Ook hier blijkt dat de daling in de verschillende groepen nauwelijks van elkaar verschillen. Tot slot onderzoeken we het effect van de conjunctuur op de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning. Als maat van het conjunctuureffect hebben we het aantal vacatures per 1000 werkenden in een RPA gebied gekozen. De data zijn gebaseerd op het rapport “risico prognose CWI 2003-2008”. Uit tabel 4.9 volgt dat de daling in de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning duidelijk meer daalt in de postcodegebieden waar relatief weinig vacatures zijn. Ook de conditionele kans op WAOtoekenning daalt hier het sterkst. Tabel 4.9 Kans claimbeoordeling en WAO-toekenning naar vacat ures vacatures

2001

2003

verandering

2001

2003

<8.5%

0,91

0,42

-54,09%

29,72

18,12

-39,05%

8.5-10% >10%

0,71

0,43

-38,90%

26,90

18,42

-31,53%

0,71

0,42

-41,34%

26,72

17,95

-32,82%

P[CLB]

verandering

P[CLB|13]

P[WAO]

P[WAO|CLB]

<8.5%

0,65

0,27

-58,59%

70,86

63,90

-9,82%

8.5-10%

0,50

0,29

-42,20%

70,38

66,58

-5,40%

>10%

0,49

0,27

-45,23%

68,73

64,18

-6,62%

4.3 ‘Postcodevariabelen’ en de kans claimbeoordeling en WAO-toekenning: regressieanalyses 4.3.1

Inleiding

De enkelvoudige verbanden in de vorige paragraaf geven slechts een indicatie van de wijze waarop de kans claimbeoordeling en WAO-toekenning wordt beïnvloed door sociaal- medische en sociaal-economische factoren. Meerdere variabelen hangen met elkaar samen. Zo gaat bijvoorbeeld een hoog percentage allochtonen vaak samen met een hoge mate van stedelijkheid. Door middel van multivariate analyse kan worden vastgesteld wat de zelfstandige invloed is van de hiervoor gepresenteerde regionale indic atoren op de drie onderscheiden ka nsen. 23

76

23

In de multivariate analyses gebruiken we een transformatie van de dertien weken ziektekans als te verklaren variabele. Deze kans heeft immers per definitie slechts een bereik dat zich beperkt tot het interval [0, 1]. Door in plaats van p, de zogenoemde logodds ratio te nemen: logodds (p) = ln [p/(1-p)], komt het bereik van de afhankelijke variabele te liggen tussen ‘min oneindig’ (-8 ) en

Ape

In de multivariate analyse verklaren we respectievelijk de dertienweeksziektekans, de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning in een postcodegebied uit de hiervoor beschreven sociaal- medische en sociaaleconomische kenmerken. Uit de vorige hoofdstukken blijkt dat ook de kenmerken geslacht, leeftijd en ex-uvi van invloed zijn op de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning. Op postcodeniveau gaat het dan om de samenstelling van de verzekerden naar geslacht, leeftijd en ex-uvi. De invloed van deze variabelen op de verschillende kansen wordt indirect gemeten door te voorspellen wat respectievelijk de dertienweeksziektekans, de claimbeoordelingskans en de WAO-toekenningskans in een postcodegebied is, gegeven de samenstelling van de verzekerden naar geslacht, leeftijd en ex-uvi. Deze voorspelde kansen worden berekend door de kansen op basis van de individuele (administratieve) data - voor ma nnen en vrouwen en voor 2001 en 2003 afzonderlijk - te verklaren uit leeftijdsklasse en ex-uvi. De resultaten van deze exerc itie worden in bijlage 4A weergegeven. Vervolgens zijn de op individueel niveau voorspelde dertienweeksziektekansen, claimbeoordelingskansen en WAO-toekenningskansen geaggregeerd naar postcodeniveau. Deze op basis van geslacht, leeftijd en ex-uvi voorspelde kansen zijn als verklarende variabelen in het regressiemodel opgenomen. 4.3.2

Resultaten regressieanalyse

In tabel 4.10 worden de resultaten van de analyse van de ziektekans, claimbeoordelingskans en WAO-toekenningskans in 2001 en 2003 gepresenteerd. Daarin staan de effecten en de (gewogen) gemiddelden van de hiervoor beschreven postcodekenmerken. Als maat voor de wachttijd voor medische behandeling is de wachttijd voor chirurgie genomen, omdat deze de sterkste verklarende kracht bleek te hebben.

‘plus oneindig’ (+8). De enige beperking van deze transformatie is dat gebieden waar p=0 (geen dertien weken ziekte) buiten beschouwing gelaten moeten worden. Deze transformatie gaat uit van de veronderstelling dat de kansen voortkomen uit een logistische verdelingsfunctie.

Ape

77

Tabel 4.10

Resultaten van regressieanalyse op de logodds van P[13], P[CLB] en P[WAO], 2001 en 2003 2001

gemiddelde

2003

gemiddelde

P[13] Constante

1,992

**

1,000

2,064

**

P[13] voorspeld

1,507

**

2,610

1,548

**

2,32

Medische consumptie

0,018

**

12,511

0,014

**

12,499

Mortaliteit

0,031

0,976

0,078

**

0,976

Wachttijd chirurgie

0,209

**

0,039

0,357

**

0,019

Stedelijkheid klasse 1

0,148

**

0,181

0,130

**

0,189


0,186

**

0,227

0,189

**

0,236


0,133

**

0,216

0,126

**

0,205


0,051

**

0,199

0,076

**

0,198

Stedelijkheid klasse 5 Allochtonen

Ref.

1,000

Ref. 0,127

**

0,096

Gemiddeld inkomen

-0,354

**

2,206

-0,272

**

2,319

Uitkeringsontvangers

1,308

**

0,175

1,155

**

0,16

Vacatures

0,244

0,108

0,619

*

0,082

Verklaarde variantie

0,387

N

0,066

0,083

0,333

3.103

3.453 P[CLB]

Constante

0,624

P[CLB] voorspeld

1,156

Medische consumptie

1

-0,37

1

0,71

1,089

0,016

12,511

0,021

Mortaliteit

0,069

0,976

0,167

**

0,976

Wachttijd chirurgie

0,002

0,039

0,929

**

0,019


0,221

**

0,181

0,392

**

0,189


0,292

**

0,227

0,478

**

0,236


0,251

**

0,216

0,421

**

0,205


0,167

**

0,199

0,365

**

0,198

0,352

**

0,083

-0,077

Gemiddeld inkomen

-0,246

**

2,206

-0,275

**

2,319


1,534

**

0,175

2,679

**

0,160

0,108

2,215

*

0,082

**

1 0,26


Vacatures Verklaarde variantie N

**

Ref.

**

0,40 12,499

Ref.

-0,862 0,164

0,096

0,155

3.103

3.453

1,089 1,276

**

Medische consumptie

0,026

*

12,511

0,025

Mortaliteit

0,112

*

0,976

0,232

**

0,976

Wachttijd chirurgie

0,373

*

0,039

1,429

*

0,019


0,295

**

0,181

0,499

**

0,189


0,390

**

0,227

0,581

**

0,236


0,325

**

0,216

0,545

**

0,205


0,242

**

0,199

0,486

**

0,198


78

1 0,49

P[WAO] 0,163 1,279

Constante P[WAO] voorspeld

Ref. 0,509

12,499

Ref. *

0,083

-0,132

0,096

Ape

2001

gemiddelde

2003

gemiddelde

Gemiddeld inkomen

-0,224

**

2,206

-0,219

**

2,319


1,090

**

0,175

2,708

**

0,16

0,108

5,067

**

0,082

Vacatures Verklaarde variantie N

-1,217 0,110 3.103

0,139 3.453


Uit de effecten blijkt in beide jaren dat zowel de ziektekans, de claimbeoordelingskans en de WAO-toekenningskans in een postcodegebied hoger is, naarmate de bevolking een slechtere gezondheid heeft, sociaal-economisch gezien zwakker is en het gebied meer is verstedelijkt. Sommige effecten veranderen van 2001 op 2003 niet of nauwelijks. Dit geldt voor de voorspelde kansen, de medische consumptie en het gemiddeld inkomen. Het effect van de stedelijkheid en de uitkeringen neemt voor de kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning sterk toe, dit in tegenstelling tot de dertienweeksziektekans waar het effect nauwelijks verandert. Een aantal effecten neemt in kracht (absolute waarde) voor alle drie de kansen tussen 2001 en 2003 toe. Dit geldt met name voor de effecten van mortaliteit en wachttijd chirurgie. Bovendien wordt de impact van deze indicatoren van gezondheid (-sbeleid) sterker naarmate een groter deel van het WAO-proces in de beschouwing betrokken wordt. Dit is een aanwijzing dat “harde” medische achtergronden een belangrijker rol zijn gaan spelen bij de kans op WAO-toekenning. Ook de invloed van de vacaturegraad neemt in de tijd toe. Merkwaardig is dat die invloed ook toeneemt naarmate een groter deel van de gang naar WAO-toekenning in ogenschouw genomen wordt. Dit resultaat staat haaks op de uitkomsten van de sectoranalyse (tabel 3.9). Een oorzaak hiervoor ligt mogelijk in het verschil in aard van de analyse-eenheden (regio versus sector). De bijdrage van de conjunctuur aan de daling van het verzuim en WAO-risico die volgt uit de resultaten in tabel 4.10 is overigens bijzonder klein (2 à 3 procent). Bovendien leent een regionale analyse zich minder goed voor de vaststelling van de invloed van een verandering in de conjunctuur dan een sectorale. Wat het conjunctuureffect richten wij ons daarom op het resultaat uit het vorige hoofdstuk. Verder is de verklaringsgraad (percentage verklaarde variantie) op postcodeniveau aanzienlijk geringer dan op sectorniveau. Bovendien neemt de

Ape

79

verklaringsgraad af naarmate een groter deel van het WAO proces verklaard wordt. Het gemiddelde van een aantal variabelen verandert aanzienlijk. De wachttijd in de chirurgie is sterk afgenomen. Aangezien het effect van de wachttijd positief is, draagt deze afname bij aan de verklaring van de afname van het verzuim en WAO-risico. De vermindering van het relatieve aantal vacatures levert ook een bijdrage aan de verklaring van de daling in het risico.

4.4 Conclusies In dit hoofdstuk hebben we onderzocht in hoeverre sociaal-economische en sociaal- medische kenmerken van de werkzame beroepsbevolking de daling in het aantal claimbeoordelingen en WAO-toekenningen kunnen verklaren. Strengere claimbeoordelingen De enkelvoudige analyses lieten zien dat de verschillende postcodekenmerken weinig samenhang vertonen met de daling in de claimbeoordelingskans en de WAO-toekenningskans. Slechts voor de kenmerken mortaliteit, wachttijd en vacaturegraad zagen we een wezenlijk verschil tussen verschillende groepen postcodes. Een relatief hoge mortaliteitskans, korte wachttijd en hoge vacaturegraad in een postcodegebied hangt bijvoorbeeld samen met een relatief geringe daling van de claimb eoordelingskans en WAO-toekenningskans. Dat mortaliteit negatief samenhangt met de omvang van de daling kan gezien worden als een indicatie van een strengere claimbeoordeling. Dit laatste wordt bevestigd door de multivariate analyses Uit de multivariate analyses volgt dat de invloed van mortaliteit op de claimbeoordelingskans en de WAO-toekenningskans is toegenomen. We gebruiken deze regressiemodellen in het volgende hoofdstuk om het risicoprofiel van het verzorgingsgebied van een UWV-district te indiceren.

80

Ape

Bijlage 4A Analyse van de dertienweeksziektekans op individueel niveau

In de multivariate probitanalyse wordt gecorrigeerd voor regionale verschillen in de samenstelling van de verzekerden naar leeftijd en ex-uvi door als verklarende variabele de geschatte dertienweeksziektekans, kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning op te nemen als functie van leeftijd en ex-uvi. Deze geschatte kansen volgen uit een respectievelijke probitanalyses van de kans dertienweeksziekte, claimbeoordeling en WAO-toekenning op individueel niveau en worden geaggregeerd naar postcodeniveau. Het verklaringsmodel voor de geschatte dertienweeksziektekans wordt weergegeven in tabel 4A.1. Tabel 4A.1

Probitanalyse van de dertienweeksziektekans op individueel niveau

Constante

Mannen

Vrouwen

Mannen

Vrouwen

2001

2001

2003

2003

-2,561 **

-2,347 **

-2,460 **

-2,258 **

Leeftijd 25-34 jaar

0,375 **

0,421 **

0,291 **

0,260 **

Leeftijd 35-44 jaar

0,588 **

0,490 **

0,430 **

0,328 **

Leeftijd 45-54 jaar

0,711 **

0,557 **

0,552 **

0,362 **

Leeftijd 55-64 jaar

0,853 **

0,615 **

0,511 **

0,231 **

Leeftijd 15-24 jaar = ref

GAK = ref GUO

0,066 **

0,053 **

0,026 **

-0,018

SFB

0,109 **

-0,143 **

0,048 **

-0,186 **

USZO

-0,011 **

0,139

CADANS

-0,039 **

0,055 *

-0,002 0,008 **

0,182 ** 0,100 **


De leeftijdseffecten zijn bij mannen sterker dan bij vrouwen. Bovendien nemen de leeftijdseffecten tussen 2001 en 2003 af. Mannen die in 2001 werkzaam waren in de sectoren die onder USZO en CADANS vallen hadden een lagere ziektekans. Voor vrouwen gold het omgekeerde. In 2003 hebben mannen in de USZO en CADANS sectoren ook een hogere ziekt ekans.

Ape

81

Het verklaringsmodel van de kans op claimbeoordeling wordt weergegeven in tabel 4A.2. Tabel 4A.2

Probitanalyse van de kans op claimbeoordeling op individueel niveau

Constante

Mannen

Vrouwen

Mannen

Vrouwen

2001

2001

2003

2003

-3,169 **

-2,851 **

-3,109 **

-2,885 **

Leeftijd 25-34 jaar

0,408 **

0,373 **

0,302 **

0,244 **

Leeftijd 35-44 jaar

0,608 **

0,477 **

0,450 **

0,360 **

Leeftijd 45-54 jaar

0,770 **

0,604 **

0,604 **

0,460 **

Leeftijd 55-64 jaar

0,874 **

0,657 **

0,496 **

0,276 **

GUO

0,170 **

0,165 **

0,002

0,008

SFB

0,140 **

-0,089 **

0,066 **

-0,186 **

-0,043 **

0,024 *

-0,077 **

0,037 **

0,101 **

-0,034 **

0,002


GAK = ref

USZO CADANS

0,080 **


Ook hier zien we dat bij de mannen de leeftijdseffecten groter zijn dan bij de vrouwen. De verschillen zijn echter minder groot dan bij de dertie nweeksziekte kans. De leeftijdseffecten nemen af in 2003. Tot slot wordt in tabel 4A.3 het verklaringsmodel weergegeven voor de kans op WAOtoekenning.

82

Ape

Tabel 4A.3

Probitanalyse van de kans op WAO -toekenning op individueel niveau

Constante

Mannen

Vrouwen

Mannen

Vrouwen

2001

2001

2003

2003

-3,336 **

-3,043 **

-3,283 **

-3,109 **

Leeftijd 25-34 jaar

0,439 **

0,422 **

0,326 **

0,291 **

Leeftijd 35-44 jaar

0,664 **

0,542 **

0,487 **

0,421 **

Leeftijd 45-54 jaar

0,844 **

0,693 **

0,668 **

0,545 **

Leeftijd 55-64 jaar

0,958 **

0,759 **

0,581 **

0,392 **


GAK = ref GUO

0,133 **

SFB

0,190 **

USZO CADANS

-0,101 ** 0,027 **

0,062 ** -0,045 -0,014 * 0,076 **

-0,017

-0,037

0,128 **

-0,097 *

-0,111 **

0,013

-0,062 **

-0,005


Ape

83

5

DE INVLOED VAN WVP EN UWV: EEN ANALYSE OP DKNIVEAU

5.1 Inleiding 5.1.1

Terug naar de probleemstelling

In dit hoofdstuk komen de vragen aan de orde die de probleemstelling van dit onderzoek vormen: 1. In hoeverre is de daling van het langdurig verzuim en het WAOrisico toe te schrijven aan de WV P? 2. In hoeverre is die daling toe te schrijven aan de wijze waarop het UWV de WVP-instrumenten hanteert? In hoofdstuk drie is de eerste vraag in eerste aanleg beantwoord. Daar bleek dat 23% van de daling in de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning tussen 2001 en 2003 toe te schrijven is aan de verslechterde conjunctuur en de ingroei van de pemba-premies. Dit zijn factoren die buiten het WVP-proces staan. In hoeverre het overige deel in zijn geheel voor rekening van de WVP komt, is met de voorhanden administratieve data slechts gedeeltelijk na te gaan. Wij onderzoeken hier wat de invloed is van de drie WVPinstrumenten waaraan paragraaf 2.5 gewijd was. Die instrumenten zijn: het deskundigenoordeel, vrijwillige verlenging van de periode waarin de werkgever het loon van de zieke werknemer doorbetaalt en als sanctie opgelegde verlenging van die periode. In paragraaf 1.4 is de probleemstelling aan de hand van zes hypotheses verder toegespitst. De derde deelvraag vat deze hypotheses samen: Wat

is,

ceteris

paribus,

de

invloed

van

WVP-

en

UWV-

instrumenten op het aantal WAO-aanvragen, claimbeoordelingen en toekenningen? In hoeverre dragen deze instrumenten bij aan de daling van het aantal toekenningen? Hieronder gaan we nogmaals op die hypotheses in.

Ape

85

5.1.2

Veronderstelde effecten van de WVP en van het handelen van het UWV

Loonsancties en claimbeoordelingen zijn instrumenten waarmee het UWV de uitkomst van het proces naar WAO-toekenning direct kan beïnvloeden. Zij zijn te beschouwen als indicatoren van het handelen van de “productieeenheden” van het UWV – de districtskantoren. Wij toetsen daarom deze hypotheses door de individuele records te aggregeren tot districtsniveau. Anderzijds gebeurt verlenging van de loondoorbetalingsperiode op initiatief van de betrokken werkgever en werknemer en wordt een deskundigenoordeel gevraagd als werkgever en werknemer van mening verschillen over het arbeidsvermogen of over maatregelen om hervatting mogelijk te maken. Het gedrag van werkgever en werknemer blijft echter in dit onderzoek buiten beschouwing, zodat we wel het effect van vrijwillige verlengingen op WAO-aanvragen kunnen meten, maar niet kunnen onderzoeken waarom tot verlenging is besloten. Deskundigenoordelen over het arbeidsvermogen van de betrokken werknemer konden al voor invoering van de WVP gevraagd worden. Het betreft hier dus maar voor een klein deel een WVP-instrument. Een ander aspect van het gebruik van deze instrumenten is het stadium in het WAO-proces waarin ze gebruikt worden. Dit wordt toegelicht aan de hand van schema 5.1. Daarin geven de pijlen de in de hypotheses vero nderstelde relaties weer. Omdat we hier de analyses doen met gegevens uit 2003 beschikken we ook over het aantal WAO-aanvragen. Dit zijn alle aanvragen, inclusief de aanvragen die na afloop van een vrijwillige verle nging of een sanctie zijn gedaan. 2 4 Schema 5.1 geeft weer dat we vero nderstellen dat vrijwillige verlengingen en deskundigenoordelen de aanvraagkans direct beïnvloeden. We zagen in paragraaf 2.5 al dat bij circa 20% van degenen die voor invoering van de WVP naar alle waarschijnlijkheid een aanvraag hadden ingediend, de wachttijd in overleg met de werkgever verlengd wordt. De toekenningskans na vrijwillige verlenging is slechts 11%. De meeste vrijwillige verle ngingen (ca. 75%) leiden niet een WAO-aanvraag. We verwachten daarom dat ook multivariate analyse zal uitwijzen dat vrijwillige verlengingen de aanvraagkans en (daarmee) de kans op claimbeoordeling doen afnemen. In die analyse dienen we rekening te houden met de omstandigheid dat in de USZO sectoren (overheid en onderwijs) veel vaker van dit instrument gebruik gemaakt wordt dan elders (zie tabel 2.22). 24

86

Dit zijn ca. 33.000 aanvragen. Zie ook schema 2.1.

Ape

Schema 5.1

De invloed van instrumenten op het proces naar WAO toekenning

Stadium I

dertienweeksziekte

Instrument

{

Deskundigenoordelen Vrijwillige verlengingen

WAO-aanvraag

Sancties (indirect effect)

Sancties (direct effect) II

III

Claimbeoordeling WAO-toekenning

Strengheid/tijdigheid claimbeoordeling

Deskundigenoordelen kunnen op ieder moment na ziekmelding door werkgever en werknemer worden gevraagd. Het gebruik hiervan is echter beperkt (1,7% van de dertienweekszieken), zeker waar het gaat om de onderwerpen waarover na invoering van de WVP bij het UWV advies kan worden ingewonnen, namelijk welke reïntegratie-inspanningen geboden zijn en of een bepaald werkaanbod aanvaardbaar is. Slechts ca. 25% van de deskundigenoordelen betreffen deze onderwerpen. Naar veronderstelling hebben loonsancties een drieledig effect. In de eerste plaats zouden sancties ertoe moeten leiden dat werkgever en werknemer hun reïntegratie-inspanningen intensiveren. In paragraaf 2.5 zagen we al dat slechts 34% van de gesanctioneerde aanvragen na afloop alsnog tot een claimbeoordeling leidt. Het lijkt er dus op dat sancties een effectief instrument vormen en een direct, kansverlagend effect hebben op het aantal claimbeoordelingen. We noemen dit het repressieve effect van sancties. Strengheid als dimensie van het handelen van het UWV We verwachten echter ook dat een UWV kantoor dat relatief veel aanvragen sanctioneert (later) minder aanvragen ontvangt. Zo’n kantoor straalt immers strengheid uit. Ervan uitgaande dat een dergelijk signaal zich via

Ape

87

Arbo-diensten snel verspreid onder de betrokken bedrijven leidt dit dan later tot een geringer aantal aanvragen. Dit is het preventieve effect van sancties. We zagen een dergelijk indirect (preventief) effect ook bij strengere toetsing van het RIV op twee districtskantoren (zie Bolhaar et al., 2004). Dit leidde niet alleen tot een (directe) daling van het aantal WAO-aanvragen, maar ook tot een (indirecte) afname van het aantal dertienweekszieken. Het indirecte effect van sancties is dus gebaseerd op de veronderstelling dat met sancties de strengheid van een kantoor geïndiceerd wordt. Als dit juist

is

dan

kunnen

sancties

ook

een

direct

effect

op

de

WAO-

toekenningskans hebben. De redenering is dan dat op strengere kantoren minder WAO-aanvragen tot toekenning leiden en dat de sanctiescore van een kantoor een valide indicator is voor de strengheid waarmee claims beoordeeld worden. Strengheid kunnen we natuurlijk ook indiceren door te kijken naar de uitkomsten van de claimbeoordelingen. De chronologie van het proces van claimbeoordeling volgend zijn er dan twee mogelijke indicatoren van strengheid. Ten eerste het aantal afwijzingen als percentage van het aantal claimbeoordelingen (P[AFW|CLB]) en ten tweede het aantal gedeeltelijke toekenningen als percentage van het totale aantal toekenningen (P[deelWAO|WAO]). Samen vormen deze twee conditionele kansen de kans op een gedeeltelijke uitkering als percentage van het aantal claimbeoordelingen. We kunnen immers de kans dat de uitkomst van claimbeoordeling een gedeeltelijke toekenning is, schrijven als: P[deelWAO|CLB] = P[AFW|CLB] x P[deelWAO|WAO] waarbij de afwijzingskans het complement is van de toekenningskans: P[AFW|CLB] = 1 - P[WAO|CLB] De volgende vraag is dan in hoeverre de daling in het WAO-risico kan worden toegeschreven aan toegenomen strengheid. We zagen in paragraaf 2.4 dat het aandeel subjectieve diagnoses is afgenomen en duidden dit als een toename van strengheid. In paragraaf 2.3 interpreteerden we de afname van het relatieve aantal WAO-toekenningen (P[WAO|CLB]) ook als toegenomen strengheid. De gedachte hierbij was dat de spectaculaire daling van het aantal claimbeoordelingen impliceert dat cliënten na WVP zich met ernstiger beperkingen bij de poortwachters melden dan daarvoor. He-

88

Ape

laas beschikken wij, behalve de diagnose, niet over gegevens om die veronderstelling te toetsen.2 5 Wat we dus wel in paragraaf 2.3 konden vaststellen was dat het toekenningspercentage onder deze naar veronderstelling “zwaardere gevallen” tussen 2001 en 2003 is afgenomen. We zien hierin een indicatie van toegenomen strengheid bij de beoordeling van WAO-claims. We zagen echter ook dat het aandeel partiële uitkeringen tussen 2001 en 2003 licht is afgenomen (van 50 naar 47%) 2 6 . Voor zover het aandeel gedeeltelijke uitkeringen een indicator van strengheid is, kan deze op zich geen bijdrage leveren aan de verklaring van de daling in de WAOtoekenningskans. Wel is het mogelijk dat de 47% van de cliënten die nu een gedeeltelijke uitkering krijgt, ongezonder is dan de partieel arbeidsongeschikten uit 2001. Maar of dit zo is, kunnen wij met de voorhanden data niet nagaan. Met betrekking tot het aandeel gedeeltelijke uitkeringen kunnen we dus alleen onderzoeken of dit, naast sancties, de kans verlaagt dat een claimbeoordeling tot een toekenning leidt. Een andere beperking geldt het onderzoek naar het effect van de afwijzingskans. We kunnen de afwijzingskans niet als strengheidsindicator gebruiken bij de analyse van de toekenningskans. Afwijzingen en toekenningen zijn immers elkaars complement. We kunnen echter wel onderzoeken of kantoren die relatief veel claims afwijzen minder aanvragen krijgen. Daarmee kunnen we een indirect effect van de afwijzingskans vaststellen. Een derde beperking betreft de mogelijk negatieve samenhang tussen de afwijzingskans en het aantal partiële toekenningen als percentage van het totale aantal toekenningen. Kantoren met een hoog afwijzingspercentage laten, naar verwachting, vooral cliënten toe met relatief ernstige beperkingen en een geringe restcapaciteit. Een hoog afwijzingspercentage zou dan samengaan met een laag percentage gedeeltelijke toekenningen. Een dergelijke same nhang bemoeilijkt de vaststelling van de zelfstandige effecten van beide indicatoren in een regressiemodel. Met het oog op deze beperkingen vatten we het voorgaande als volgt samen: 1. Indicatoren van strengheid. De strengheid van een districtskantoor kan geïndiceerd worden door de sanctiescore (het aantal sancties als per25

26

Diagnoses zijn moeilijk te interpreteren als indicator van de ernst van de beperkingen. Bovendien is bij de USZO en GUO cliënten in 2003 de diagnose bijna steeds onbekend. Als we de onbekenden buiten beschouwing laten. Zie ook de tabellen 2.17A en B.

Ape

89

centage van het aantal aanvragen), de afwijzingskans (het aantal afwijzingen als percentage van het aantal claimbeoordelingen) en het aandeel partieel (partiële toekenningen als percentage van het totale aantal toekenningen). 1. Indirect effect van strengheid op WAO-aanvragen. Strengheid in periode t, geïndiceerd door sanctiescore en afwijzingskans, vermindert de aanvraagkans in periode t+1. 2. Direct + indirect effect van strengheid op WAO-claimbeoordelingen. Strengheid, geïndiceerd door de sanctiescore, verlaagt de kans op claimbeoordeling. De kans op claimbeoordeling is immers het product van de kans op aanvraag (die indirect beïnvloed wordt door strengheid) en de kans op claimbeoordeling, gegeven een aanvraag, waarop sancties direct van invloed zijn. 3. Direct effect van strengheid op WAO-toekenningen. Strengheid, geïndiceerd door de sanctiescore en het aandeel partiële toekenningen, is direct van invloed op de toekenningskans. Tijdigheid als dimensie van het handelen van het UWV Een andere dimensie van het handelen is de tijdigheid van de claimbeoordeling. Uit tabel 2.18 blijkt dat de tijdigheid – korte doorlooptijd tussen aanvraag en afgeronde beoordeling – is toegenomen. Tijdigheid kan gezien worden als indicator van de kwaliteit van het handelen. Tijdigheid, rechtmatigheid en klanttevredenheid zijn immers indicatoren die het UWV gebruikt om zijn prestaties te meten. In hoeverre tijdigheid bijdraagt tot een lagere toekenningskans is onduidelijk. In eerder onderzoek vonden we een positief, in plaats van een negatief verband (De Jong et al., 2003). Toegenomen tijdigheid kan dan geen bijdrage leveren aan de daling van het WAO-risico. Aanpak Hierna bespreken we kort de gebruikte gegevens. Vervolgens laten we zien in hoeverre de spreiding in claimbeoordelingen en WAO-toekenningen op het niveau van het districtskantoor is afgenomen. In paragraaf 5.4 bekijken we de inzet van de drie onderscheiden WVP-instrumenten en hun samenhang met de kansen op claimbeoordeling en WAO-toekenning. We doen dit ook, in paragraaf 5.5, voor twee UWV-instrumenten, partiële toekenningen en tijdigheid. In paragraaf 5.6 gaan we in op de samenhang tussen onze indicatoren van strengheid. Paragraaf 5.7 is gewijd aan een aantal multivariate analyses die als doel hebben de eerder geformuleerde hypotheses te toetsen. Om de zelfstandige effecten van de WVP en de UWV-variabelen op de claim- en toekenningskansen vast te st ellen, hou-

90

Ape

den we rekening met het omgevingsrisico en de ex-uvi. 2 7 Het omgevingsrisico ontlenen we aan de regressieresultaten die vermeld staan in tabel 4.10. Dit risico is een voor regionale kenmerken gestandaardiseerde kans op dertienweeksziekte, dan wel op claimbeoordeling. In paragraaf 5.8 sluiten we af met een overzicht van de resultaten en in paragraaf 5.9 trekken we enkele conclusies.

5.2 Gegevensbewerking Het analyseniveau is het districtskantoor waar de claimbeoordeling plaats vindt. Voor verzekerden en dertienweekszieken is dit uiteraard onbekend. Toch hebben we ook aan deze groep een districtskantoor toegewezen, en wel op basis van ex-uvi en regio. Hiermee kunnen we op dk-niveau kansen afleiden voor de claimbeoordeling en de WAO-toekenning. In het uitgangsbestand is informatie beschikbaar betreffende het districtskantoor waar de claimbeoordeling heeft plaats gevonden. Om de twee analysejaren 2001 en 2003 vergelijkbaar te maken zijn de volgende districtskantoren samengevoegd: •

Amsterdam-Sloterdijk en Amsterdam- Kronenburg van het GAK,

•

Cadans-Amsterdam en Cadans-Waterland,

•

SFB Eindhoven en Den Bosch,

•

SFB Roermond en Maastricht,

•

SFB Zaandam en Alkmaar.

Bovendien zijn gegevens die betrekking hebben op het eigen UWV personeel en op verzekerden uit het buitenland buiten beschouwing gelaten. Twee kantoren van USZO zijn buiten de analyse gelaten omdat de kans op WAO-toetreding gegeven claimbeoordeling sterk afweek van de overige districtskantoren. Er blijven dan 71 districtskantoren over. Elk van deze kantoren behoorde voor 2005 nog tot een ex-uvi, zij het dat GUO en USZO in 2003 zijn samengevoegd. De gegevens per ex-uvi in hoofdstuk 2 doen vermoeden dat het handelen van een districtskantoor in 2003-2004 nog mede bepaald werd door de specifieke “uvi-cultuur”. We houden daarom in onze analyses ook rekening met de ex-uvi, waartoe een dk behoorde.

27

Vanaf 2005 zijn alle districtskantoren “UWV-breed” en komt het niet meer voor dat in een district verschillende ex-uvi’s nog e igen districtskantoren hebben.

Ape

91

5.3 Kansen per districtskantoor Met de administratieve gegevens van het UWV kunnen we langdurig zieke werknemers gedurende het eerste ziektejaar volgen. In hoofdstuk twee is gebleken dat de daling in het zie kteverzuim vooral sterk is geweest tussen dertienweeksziekte en het moment van claimbeoordeling. In onderstaande figuur zijn de dertienweeksziektekans, de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning op districtskantoorniveau weergegeven. Figuur 5.1 Bandbreedte van opeenvolgende kansen in 2001 en 2003 3,5 2001

Kans (in %)

3,0 2,5

¦

2003

2,0 1,5 1,0 0,5

0,0 13-weken ziekte

Claimbeoordeling

WAO-toekenning


De figuur laat voor de drie stadia in het proces naar WAO-toekenning de bandbreedte op dk-niveau zien in 2001 en 2003. Het gestippelde gebied geeft de bandbreedte van de verschillende kansen in 2003 weer. De onderste lijn van het gestippelde gebied verbindt de districtskantoren waar de betreffende kans in 2003 het laagst was, terwijl de bovengrens van het gestippelde gebied de hoogste kans aangeeft. Het grijze vlak2 8 heeft betrekking op 2001. Uit de figuur blijkt dat de bandbreedte van de dertienweeksziektekans nauwelijks afneemt tussen 2001 en 2003. Dit geldt niet voor de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning op dk-niveau. Voor beide stadia geldt dat de verschillen tussen kantoren sterk zijn afgenomen. Bovendien is de kans, zoals we al eerder zagen, zelf ook sterk afgenomen. In 2003 zijn de kansen op claimbeoordeling en WAO-toetreding voor vrijwel alle districtskantoren lager dan de laagste kans in 2001. Figuur 5.2 laat de bandbreedte in de daling van de kans op claimbeoordeling op dk-niveau zien. Deze figuur is niet alleen qua opzet geheel analoog

28

92

In kleurendruk en op het scherm is het vlak geel.

Ape

aan figuur 3.2, maar ook qua uitkomst. Duidelijk blijkt dat naarmate een districtskantoor in 2001 een hogere kans op claimbeoordeling had de daling tussen 2001 en 2003 groter is. Met andere woorden, de spreiding in de kans op claimbeoordeling is afgenomen. Figuur 5.2 De kans op claimbeoordeling in 2001 versus de verandering in de kans op claimbeoordeling tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op dk-niveau

Daling in %-punt

0, 2 0, -0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,00,0 %

0,5 1,0 1,5 Kans op claimbeoordeling % % % 2001

2,0 %

Potentieel is dit het resultaat van twee processen: het handelen van werknemer, werkgever en Arbo-dienst enerzijds en het handelen van het UWV anderzijds. In hoeverre dit handelen door de WVP is veranderd, is, wat het UWV betreft, hier onderwerp van onderzoek. Analytisch kunnen we deze twee processen onderscheiden door gebruik te maken van de rekenregel: P[CLB] = P[AANVRAAG] x P[CLB|AANVRAAG] De aanvraagkans (P[AANVRAAG]) is gedaald door de WVP. We zagen onder meer dat door vrijwillige verlengingen veel aanvragen voorkomen zijn. Daarnaast heeft de WVP er mogelijk toe bijgedragen dat het aantal langverzuimers is afgenomen, zodat minder mensen ziek blijven tot het moment dat gekozen moet worden tussen aanvraag of verlenging. Analyse van dit deel van het proces valt echter buiten het bestek van dit project. De kans op claimbeoordeling, gegeven een aanvraag, (P[CLB|AANVRAAG]) is in ieder geval afgenomen doordat de WVP de RIV-toets als extra filter in het proces van claimbeoordeling heeft geïntroduceerd. Ook de opgelegde sancties hebben het aantal claimbeoordelingen doen afnemen.

Ape

93

Figuur 5.2 laat zien dat beide processen tot een grotere daling hebben geleid bij kantoren met een hoge kans in 2001. Dit geldt bij uitstek voor de CADANS sectoren (zie tabel 2.4). Daarnaast liet USZO in 2001 ook een hoge kans op claimbeoordeling zien, terwijl deze uvi veel meer dan gemiddeld gebruik heeft gemaakt van vrijwillige verlengingen. Dergelijke veranderingen hebben tot het patroon in figuur 5.2 geleid. Figuur

5.3

is

analoog

aan

figuur

5.2

maar

dan

voor

de

WAO-

toekenningskans. Het patroon is vergelijkbaar: bij districtskantoren waar de toekenningskans in 2001 hoog was, daalde de kans sterk. Figuur 5.3

De P[WAO] in 2001 versus de verandering in die kans tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op dk-niveau

Daling in %-

0, 2 0,

-0 punt

0,2 0,4 0,6 -

0,8 1,00,0 %

0,5 1,0 Kans % op WAO -toekenning % 2001

1,5 %

In figuur 5.4 wordt ook het laatste stadium van het proces naar WAOtoekenning betrokken, de kans op toekenning gegeven claimbeoordeling. In formule: P[WAO] = P[CLB] x P[WAO|CLB] Zoals we in tabel 2.5 zagen, is de voorwaardelijke toeke nningskans ook gedaald, zij het in beperkte mate. Dit laatste deel van het proces naar WAO-toekenning is in handen van het UWV. In figuur 5.4 is de voorwaardelijke toekenningskans in 2001 geplot tegen de daling in die kans. Het negatieve verband tussen het niveau in 2001 en de daling daarna ontbreekt geheel. Waar het gaat om de beoordeling van WAO-claims is dus

94

Ape

geen tendens tot uniformering te zien. Het gaat hier echter om een veel kleinere gemiddelde daling dan in de eerdere figuren. Eerder is al verondersteld dat degenen die het na WVP tot een claimbeoordeling brengen gemiddeld genomen ernstiger beperkingen hebben dan vóór WVP. Onder die plausibele veronderstelling is het opmerkelijk dat een ruime meerderheid van de kantoren toch een toename laat zien in het percentage afwijzingen (= daling in het toekenningpercentage; de punten onder de “nullijn” in figuur 5.4). Dit suggereert dat de aanvragers strenger beoordeeld worden. Figuur 5.4 P[WAO | CLB] in 2001 versus de verandering in die kans tussen 2001 en 2003 (in %-punt) op dk-niveau

3 0 2 0 1 0 00

-

punt

Daling in %-

4

10 -20 3040 %

50 60 70 80 90 Kans op WAO-toekenning | claimbeoordeling % % % % % in 2001

100 %

Voor de volledigheid worden de data waarop figuur 5.1 is gebaseerd in tabel 5.1 samengevat. Tabel 5.1

Gemiddelde en bandbreedte van de onvoorwaardelijke kansen per districtskantoor, 2001 en 2003 2001

2003

Kans

Gem.

P[13]

2,69

1,95

4,01

P[CLB]

0,72

0,41

1,61

P[WAO]

0,50

0,29

1,36

Min.

Max.

P[AANVRAAG]

Gem.

Min.

Max.

2,33

1,63

3,70

0,48

0,30

0,89

0,42

0,27

0,79

0,27

0,18

0,56


Ape

95

Zoals eerder vermeld hebben we voor 2001 geen bruikbare meting van het aantal aanvragen. De tabel laat zien dat voor claimbeoordelingen en WAOtoekenningen de maxima tussen 2001 en 2003 veel sterker af zijn genomen dan de minima. Dit heeft tot een afname van de spreiding geleid. In tabel 5.2 geven we het gemiddelde en de bandbreedte weer van de voorwaardelijke kansen: de kans om stadium X te bereiken gegeven dat stadium X-1 bereikt is. Deze kansen zijn de te verklaren variabelen in de analyses van de effecten van de in schema 5.1 vermelde instrumenten (in paragraaf 5.7). Tussen kantoren bestaat aanzienlijke spreiding in elk van de voorwaardelijke kansen. Alleen de kans dat een WAO-aanvraag tot een beoordeling leidt, varieert weinig. Tabel 5.2

Gemiddelde en bandbreedte van de voorwaardelijke kansen per districtskantoor in 2003 2001 Gem.

Min.

2003 Max.

P[AANVRAAG|13]

Gem.

Min.

Max.

20,5

13,7

29,8

18,3

11,2

27,6

P[CLB|AANVRAAG]

89,5

78,0

95,9

P[WAO|AANVRAAG]

57,9

41,6

82,2

64,8

45,2

93,6

P[CLB|13]

P[WAO|CLB]

26,8

69,6

16,4

39,7

54,2

94,4


De laatste regel in tabel 5.2 geeft ook inzicht in de afwijkingskans – een van de indicatoren van strengheid van een kantoor. Zoals uit de tabel is af te leiden varieert deze binnen de cohort 2003 tussen 6 en 55%.

5.4 Inzet van WVP-instrumenten Met de komst van de WVP is een aantal instrumenten geïntroduceerd die beogen WAO-instroom te voorkomen. Enerzijds bieden deze werknemer, werkgever en Arbo-dienst de mogelijkheid een effectief reïntegratieplan te realiseren. Anderzijds stellen zij het UWV in staat de reïntegratie inspanningen te toetsen. Omdat over de feitelijke reïntegratie-inspanningen van werkgevers en werknemers geen informatie beschikbaar is, meten wij de invloed van de WVP op de daling van het verzuim en WAO-risico door de invloed van een aantal WVP- en UWV-instrumenten op de kans op WAOaanvraag, claimbeoordeling en WAO-toetreding te analyseren, zoals weer-

96

Ape

gegeven in schema 5.1. In deze paragraaf onderzoeken we de enkelvoudige samenhang tussen die instrumenten en de opeenvolgende kansen. In tabel 5.3 presenteren we informatie over het gebruik van deskundigenoordelen, verlengingen en sancties op dk-niveau. Gemiddeld komt 7,6 % van de WAO-aanvragen tot stand nadat een deskundigenoordeel is gevraagd. Tussen kantoren zien we een aanzienlijke spre iding. Tabel 5.3

Gemiddelde en bandbreedte van het gebruik van WVPinstrumenten op dk-niveau in 2003 (in % van WAO-aanvragen)

Deskundigenoordelen Verlengingen Sancties

Gemiddeld

Minimum

Maximum

7,6 21,7

1,5 2,0

15,6 94,6

4,7

0,0

15,7


Dit geldt ook voor de twee andere WVP-instrumenten. Voor 22% van de cliënten die voor de invoering van WVP een aanvraag zouden hebben ingediend wordt de ziekteperiode vrijwillig verlengd. De variatie tussen ka ntoren in het gebruik dat door cliënten van dit instrument gemaakt wordt, is opmerkelijk groot. USZO-kantoren krijgen verreweg het meest te maken met vrijwillige verlengingen. Bij een (USZO) kantoor is het aantal verle ngingen zelfs bijna even groot als het aantal aanvragen. Een beperkt deel (4,7%) van de aanvragen wordt gesanctioneerd. Dit middel lijkt dus spaarzaam te worden toegepast. In de hierna volgende tabellen laten we de enkelvoudige relatie zien tussen de WVP-instrumenten en de verschillende kansen (in procenten). Daarmee toetsen we echter nog niet de genoemde hypotheses. Daarvoor is multivariate analyse nodig, onder meer om rekening te kunnen houden met een mogelijke samenhang in het gebruik van WVP-instrumenten (zoals weergegeven in figuur 5.5). In tabel 5.4 is het gebruik van deskundigenoordelen als percentage van het aantal dertienweekszieken afgezet tegen de kans op claimbeoordeling en de kans op WAO-toekenning. Op voorhand verwachten we dat deskundigenoordelen het reïntegratieproces helpen slagen en dat zij dus tot een lager verzuim- en WAO-risico leiden. Volgens de tabel blijkt dit inderdaad op te gaan.

Ape

97

Tabel 5.4

Deskundigenoordelen (als % 13 weken zieken) op dk-niveau versus uitkomsten proces naar WAO-toekenning (2003) Claimbeoordeling

Deskundigenoordelen

WAO-toekenning

Totaal

Gegeven 13-weken ziekte

Totaal

Gegeven claimbeoordeling

Tot 7%

0,48

17,46

0,30

61,71

7-11%

0,41

18,39

0,26

64,36

> 11%

0,40

19,14

0,27

67,39


Bij districtkantoren waar veel deskundigenoordelen worden gevraagd zijn de onvoorwaardelijke kans op claimbeoordeling en de onvoorwaardelijke kans op WAO-toekenning relatief laag. Echter, naarmate bij districtskantoren meer deskundigenoordelen worden gevraagd, nemen de voorwaardelijke kansen licht toe. Dit suggereert dat deskundigenoordelen vooral effectief zijn in de eerste drie maanden van verzuim. 2 9 De samenhang tussen het gebruik van verlengingen en de procentuele kans op respectievelijk claimbeoordeling en WAO-toekenning wordt in tabel 5.5 gegeven. Tabel 5.5

Verlengingen (als % aanvragen) op dk-niveau versus uitkomsten proces claimbeoordeling (2003), exclusief USZO Claimbeoordeling

WAO-toekenning

Tot 20%

0,45

Gegeven 13-weken ziekte 20,4

0,30

Gegeven Claimbeoordeling 66,3

20% – 40%

0,39

17,9

0,25

64,0

> 40%

0,38

13,7

0,20

53,3

Verlengingen

Totaal

Totaal


Omdat de districtskantoren van USZO op het punt van verlengingen sterk afwijken van de overige ex-uvi’s zijn deze niet in de tabel opgenomen. Op voorhand verwachten we dat de mogelijkheid tot een vrijwillige verlenging tot een lagere kans op claimbeoordeling en WAO-toekenning leidt. Uit de tabel blijkt dit ook. Bij districtkantoren waar veel verlengingen worden aangevraagd zijn de kansen op claimbeoordeling en op WAO-toekenning relatief laag. Ook de conditionele kansen dalen naarmate er meer verle ngingen worden aangevraagd.

29

98

P[CLB] = P[13] x P[CLB|13]. Dus als P[CLB] afneemt en P[CLB|13] doet dat niet, dan wordt de afname van P[CLB] logischerwijs veroorzaakt door P[13].

Ape

Tabel 5.6 toont de relatie tussen het gebruik van sancties en de kans op claimbeoordeling en op WAO-toekenning in 2003. Tabel 5.6

Sancties (als % aanvragen) op dk-niveau versus uitkomsten proces claimbeoordeling (2003) Claimbeoordeling

Sancties

Totaal

Tot 3%

0,46

Gegeven 13-weken ziekte 18,86

3% – 6%

0,43

> 6%

0,38

WAO-toekenning

0,30

Gegeven Claimbeoordeling 66,15

18,95

0,28

64,29

16,45

0,23

61,93

Totaal


We verwachten dat bij UWV-kantoren die meer loonsancties opleggen de kans op een WAO-aanvraag en op toekenning van een WAO-uitkering lager zijn. De tabel bevestigt dit. Er is een duidelijk negatief verband tussen het gebruik van sancties en de uitkomst van het claimproces. Figuur 5.5 Vrijwillige verlengingen versus sancties per dk, 2003

Sancties in % aanvragen

20 16 12 8 4 0 0

20

40

60

80

100

Verlengingen in % aanvragen

Het is niet ondenkbaar dat tussen vrijwillige verlengingen en sancties een afruil bestaat, omdat vrijwillige verlengingen sancties kunnen voorkomen. Aan de hand van figuur 5.5 onderzoeken we deze samenhang. De gemiddelden van beide variabelen zijn door middel van lijnen in de grafiek weergegeven. De punten met meer dan 40% verlengingen zijn de USZO-kantoren. Daar komen relatief weinig sancties voor. Verder zien we geen dui-

Ape

99

delijke samenhang. 3 0 De rechthoek linksonder bevat de kantoren die relatief weinig verlengingen krijgen maar ook weinig sancties opleggen.

5.5 Kenmerken claimbeoordeling UWV Tot de beleidsdoelen van het UWV behoren een reductie van de WAO instroom en een tijdige afhandeling van WAO-aanvragen, zodat cliënten ook op tijd weten waar ze aan toe zijn. Reductie van de WAO-instroom vereist een nauwgezette vaststelling van de restcapaciteit. We gebruiken tijdigheid en het aandeel partiële uitkeringen als indicatoren van de wijze van bedrijfsvoering op een dk. Het afwijzingspercentage is ook een maat voor de strengheid van het handelen van een dk. Deze indicator is in paragraaf 5.3 aan de orde gesteld (zie tabel 5.2). De proportie gedeeltelijke toekenningen wordt gemeten als percentage van het totale aantal toekenningen. De tijdigheid is gemeten als het percentage aanvragen dat binnen 3 maanden wordt afgewikkeld. Tabel 5.7

Gemiddelde en bandbreedte van kenmerken bedrijfsvoering op dk-niveau, 2001 en 2003

Aandeel partieel (2001)

Gemiddeld 48,2

Minimum 28,9

Maximum 73,0

Aandeel partieel (2003)

46,1

25,6

74,0

Aandeel tijdig (2001)

69,9

35,5

95,7

Aandeel tijdig (2003)

72,2

38,8

92,8


Tussen districtskantoren bestaat een grote variatie in het aandeel partieel en in de tijdigheid van de claimbeoordeling. Dit duidt erop dat er aanzie nlijke verschillen bestaan in de wijze van bedrijfsvoering. Tussen 2001 en 2003 is de bandbreedte gelijk gebleven. In de tabellen 5.8 en 5.9 wordt de samenhang tussen de twee kenmerken van de bedrijfsvoering en de onvoorwaardelijke en voorwaardelijke WAOtoekenningskans in 2001 en 2003 bekeken. Het lijkt erop dat, met name in 2003, een groter aandeel partieel tot meer toekenningen leidt. Dit laat tabel 5.8 zien.

30

De correlatie tussen de twee variabelen in tabel 5.5 is -0,16.

100

Ape

Tabel 5.8

Partiële toekenningen op dk-niveau versus uitkomsten proces claimbeoordeling , 2001 en 2003

Aandeel partieel (als % van alle toekenningen)

Kans op WAO-toekenning 2001

2003

Tot 45%

0,55

45% tot 55% Meer dan 55%

Kans op WAO-toekenning gegeven claimbeoordeling 2001

2003

0,27

70,1

64,0

0,45

0,26

70,3

64,6

0,51

0,32

69,5

66,7


Op zich lijkt tijdigheid tot minder toekenningen te leiden. Maar die tijdigheid betreft de doorlooptijd tussen aanvraag en uitkomst van de beoordeling. En op het traject tussen aanvraag en toekenning gaat een betere tijdigheidscore juist samen met meer toekenningen. Kantoren met een hoge tijdigheidscore hebben te maken met minder claimbeoordelingen, maar die beoordelingen leiden iets vaker tot een toekenning dan bij ka ntoren met langere doorlooptijden. Wellicht speelt hier de afruil tussen tijdigheid en (tijdsinvestering in) strengheid een rol. Tabel 5.9

Tijdigheid op dk-niveau versus uitkomsten proces claimbeoordeling (2003)

Aandeel tijdige claimbeoordelingen

Kans op WAO-toekenning

Kans op WAO-toekenning gegeven claimbeoordeling 2001 2003

2001

2003

Tot 60%

0,54

0,27

69,8

61,4

60% tot 80%

0,54

0,29

68,2

66,2

Meer dan 80%

0,43

0,26

72,1

65,2


Ape

101

5.6 Samenhang tussen indicatoren van strengheid In de voorgaande hoofdstukken meldden we dat er aanwijzingen zijn dat de beoordelingen tussen 2001 en 2003 strenger zijn geworden, met name bij subjectieve diagnoses (zie tabellen 2.16A en B). Als indicatoren van de strengheid van een kantoor gebruiken we de sanctiescore, de afwijzingskans en de proportie partiële toekenningen. 3 1

Afwijzingen (in % claimbeoordelingen )

Figuur 5.6 Sanctiescore versus afwijzingkans per dk, 2003 60

50

40 30

20

10 0 0

2

4

6

8

10

12

14

Sancties (in % aanvragen)

16

18

We laten in figuur 5.6 de samenhang zien tussen de sanctiescore en de afwijzingskans. De lijnen in de grafiek geven de gemiddelden aan. De figuur suggereert geen sterk verband tussen deze twee strengheidsmaten. De correlatie bedraagt 0,19. Wel geeft het inzicht welke kantoren streng en minder streng zijn. Deze laatste bevinden zich in de rechthoek linksonder. De figuur laat zien dat de spreiding in strengheid tussen districtskantoren groot is. Een grote afwijzingskans gaat mogelijk samen met een gering aantal gedeeltelijke toekenningen. Dit hebben we in het voorgaande verondersteld. Figuur 5.7 laat inderdaad een negatieve samenhang zien. De correlatie tussen deze twee indicatoren van strengheid is -0,28.

31

Van een ander instrument waarmee de mate van strengheid kan worden gemeten, namelijk het gebruik van uitkeringssancties, zijn geen gegevens beschikbaar. Ze komen ook weinig voor.

102

Ape

Partiele uitkeringen (in % toekenningen)

Figuur 5.7

Afwijzingskans versus het aandeel partiële toekenningen per dk, 2003

80 70 60 50 40 30 20 10 0 0

10

20 30 40 Afwijzingen (in % claimbeoordeling)

50

60

5.7 Analyse van het proces naar WAO-toetreding 5.7.1

Inleiding

In hoofdstuk 3 zagen we dat bijna een kwart van de daling in de kans op claimbeoordeling en op WAO-toekenning is toe te schrijven aan factoren die buiten de WVP of het handelen van het UWV liggen. Hier willen we nagaan wat het afzonderlijke effect is van de hiervoor beschreven WVPinstrumenten en indicatoren van de bedrijfsvoering van een districtskantoor. We gebruiken het schema uit paragraaf 5.1 als analysekader. Behalve de in dat schema vermelde instrumenten houden we rekening met het risic oprofiel van het betreffende district. We meten dit omgevingsrisico door met behulp van de regressieresultaten in tabel 4.10 de verwachte dertienweeksziektekans (EP[13]) en de verwachte kans op claimbeoordeling (EP[CLB]) in het betreffende district te voorspellen. Het omgevingsrisico is een complex samengestelde variabele die zowel de samenstelling van het verzekerdenbestand naar leeftijd en geslacht van een uvi in een district weergeeft, als wijdere regionale sociaal-economische en sociaal- medische kenmerken, zoals het percentage lage inkomens, de uitkeringsafhankelijkheid en de mortaliteit.

Ape

103

5.7.2

De kans op claimbeoordeling gegeven 13-wekenziekte

Het aantal claimbeoordelingen dat een kantoor in een bepaalde periode doet, hangt af van procesexterne en -interne variabelen. In de vorige twee paragrafen hebben we in enkelvoudig verband laten zien dat verschillen in de inzet van WVP- en UWV-instrumenten samenhang vertonen met de ‘productie’ van afgeronde claimbeoordelingen. Over de aard van deze verbanden hebben we in paragraaf 5.1 enkele hypotheses geformuleerd. Deze geven richting aan de multivariate analyses die hier onderwerp van bespreking zijn. De eerder geformuleerde hypotheses volgend, gebruiken we het volgende model voor de kans op claimbeoordeling gegeven dertienweeksziekte: P[CLB13] = f(EP[13], deskundigenoordelen, vrijwillige verle ngingen, loonsancties, uvi) P[CLB|13] is te schrijven als P[CLB|AANVRAAG] x P[AANVRAAG|13]. In dit model hebben sancties dus zowel een direct als een indirect effect. Zoals eerder verondersteld hebben sancties een direct (repressief) effect op de kans op claimbeoordeling gegeven een aanvraag (P[CLB|AANVRAAG]). Aanvragen die gesanctioneerd worden leiden immers na de sanctieperiode veel minder vaak alsnog tot een aanvraag. Sancties hebben echter ook een indirect (preventief) effect op de aanvraagkans (P[AANVRAAG|13]). Beide effecten worden dus gemeten door het effect van sancties op de kans op claimbeoordeling, gegeven dertienweeksziekte. Direct en indirect effect van sancties We schatten deze vergelijking voor 2003. Tabel 5.10 toont de resultaten. Ruim de helft van de variatie in het relatieve aantal claimbeoordelingen (54%) is toe te rekenen aan de drie WVP-instrumenten. Vrijwillige verle ngingen en sancties leiden tot een lagere kans op claimbeoordeling. Deskundigenoordelen leiden echter tot meer claimbeoordelingen. Dit is geen effectief instrument om reïntegratie na dertienweeksziekte te bevorderen. Dat sluit niet uit dat het in de eerste maanden van verzuim wel effectief kan zijn (zie tabel 5.4).

104

Ape

Tabel 5.10

Kans op claimbeoordeling gegeven 13-weken ziekte 2003

Constante Omgevingsrisico (EP[13])

Coëfficiënt.

t-waarde

15,06

2,14

0,02

0,63

GAK

Ref.

GUO

-0,26

0,13

SFB

1,12

0,72

USZO CADANS

1,63

1,05

-0,20

0,25

**

**

Deskundigenoordelen (in % dertienweekszieken) Verlengingen (in % aanvragen)

1,66

2,64

-0,09

2,85

**


-0,41

3,34

**

R-kwadraat

0,54

** en * geeft aan dat de geschatte coëfficiënt significant van 0 verschilt met 95%, respectievelijk 90% betrouwbaarheid. Bron: UWV (bewerking APE)

Bij sancties is het gevonden effect een combinatie van een direct effect: meer sancties leiden tot meer reïntegraties en dus tot minder claimbeoordelingen, en een indirect effect: een kantoor dat meer aan sancties doet, staat bekend als streng en krijgt daardoor minder aanvragen. Het omgevingsrisico is niet significant verschillend van nul. Dit geldt ook voor de effecten van de ex-uvi’s. 5.7.3

Indirect effect van strengheid

Het indirecte (preventieve) effect kan alleen in de tijd gemeten worden. Een bepaalde mate van strengheid van een districtskantoor in periode t beïnvloedt het aantal WAO-aanvragen in een volgende periode (t+1). De onderliggende gedachte is dat een kantoor dat veel sancties oplegt, als streng bekend komt te staan en daarmee potentiële aanvragers afschrikt. Om het preventieve effect van strengheid te onderzoeken splitsen we de gegevens van de cohort 2003 in tweeën. De eerste groep bestaat uit degenen die in het eerste kwartaal van 2003 de dertienweeksziektegrens bereikten, en minstens tot het moment van aanvraag ziek bleven. Binnen die groep kijken we wiens werkgever een sanctie heeft gekregen. Als te verklaren variabele nemen we de aanvraagkans, gegeven overschrijding van

Ape

105

de dertien ziektegrens, in het tweede kwartaal. Aldus relateren we de mate van strengheid in het eerste kwartaal aan de aanvragen uit het tweede kwartaal. De mate van strengheid meten we door middel van de sanctiescore en de afwijzingskans. Voor deze variabelen nemen we dus de waarden die gelden voor het deel van de cohort dat in het eerste kwartaal van 2003 dertien weken ziek was. Daarnaast nemen we de variabelen op die direct van invloed zijn op de aanvraagkans: de gestandaardiseerde kans op dertienweeksziekte (als indicator van het risicoprofiel van het district), het percentage bij het dk gevraagde deskundigenoordelen, het percentage vrijwillige verlengingen en de uvi’s. Voor deze variabelen gebruiken we de waarden die gelden voor de hele cohort. Tabel 5.11

Kans op WAO-aanvraag gegeven dertienweeksziekte in tweede kwartaal, 2003 coëfficiënt

t-waarde

Constante

9,16

2,34

Omgevingsrisico (EP[13])

1,72

1,04

**

GAK

Ref.

GUO

0,06

0,06

SFB

0,04

0,04

USZO

0,95

0,98

-0,54

1,36

0,69

1,23

Verlengingen (in % aanvragen)

-0,06

3,65

**

Sancties in eerste kwartaal (in % aanvragen)

-0,19

3,02

**

Afwijzingen in eerste kwartaal (in % aanvragen)

-0,03

1,02

CADANS

Deskundigenoordelen (in % dertienweekszieken)

R-kwadraat

0,53


Een kantoor met een hoge sanctiescore in het ene kwartaal heeft een significant lager aantal aanvragen in het volgende kwartaal. Van sancties gaat dus een afschrikwekkende werking uit. Ditzelfde geldt voor de afwij-

106

Ape

zingskans, maar dat effect is kleiner en niet significant. We concluderen dat strengheid de latere aanvraagkans verlaagt. Ook het andere WVP-instrument – vrijwillige verlengingen – is significant en heeft het verwachte teken. Deskundigenoordelen hebben geen signif icante invloed. Dit geldt (opnieuw) ook voor het omgevingsrisico en de exuvi’s. 5.7.4

De kans op WAO-toekenning gegeven claimbeoordeling

Het aantal WAO-toekenningen dat een kantoor in een bepaalde periode doet, hangt af van het omgevingsrisico, van de strengheid van de beoordeling en van de tijdigheid van het beoordelingsproces. Het omgevingsris ico wordt hier gemeten door het verwachte aantal beoordeelde claims, EP[CLB] op basis van het regressieresultaat in tabel 4.10. Daarmee wordt rekening gehouden met het risicoprofiel van het verzorgingsgebied van het districtskantoor. Strengheid

van

beoordeling

wordt

geïndiceerd

door

het

percentage

loonsancties en door de proportie gedeeltelijke toekenningen. Om de eerder (in paragraaf 5.1) genoemde beperkingen kunnen we hier de afwijzingskans niet als strengheidsindicator hanteren. Naast strengheid gebruiken we tijdigheid om de wijze van bedrijfsvoering van het dk te kenschetsen. Deze overwegingen en beperkingen leiden tot het volgende model voor de kans op WAO-toekenning, gegeven claimbeoordeling: Pr(WAOCLB) = f(verwachte aantal claimbeoordelingen, loonsancties, aandeel partieel, aandeel tijdig, uvi) Strengheid loont. Tabel 5.12 laat zien dat beide strengheidsindicatoren significant zijn en het verwachte kansverlagende (repressieve) effect hebben. Vooral wat betreft het aandeel partiële toekenningen is dit een opvallend resultaat. De enkelvoudige samenhang in tabel 5.8 deed immers vermoeden dat kantoren met een grotere proportie partiële toekenningen minder streng zijn en dus ook meer volledige toekenningen doen. Dit blijkt bij multivariate analyse anders te liggen. Districtskantoren met een grote proportie partiële toekenningen, kennen, ceteris paribus, zoveel minder volledige uitkeringen toe dat hun totale aantal toekenningen ook lager is. Ditzelfde geldt voor sancties: een kantoor met een hoge sanctiescore is ook strenger in zijn toekenningsbele id. Tijdigheid heeft geen kansverla-

Ape

107

gende werking en is verder van geringe invloed op de toekenningskans. Het omgevingsrisico speelt een significante rol. SFB wijkt af door een significant hoger toekenningspercentage. Tabel 5.12

Kans op WAO-toekenning gegeven claimbeoordeling, 2003 coëfficiënt

t-waarde

55,57

5,56

**

0,55

2,97

**

GUO

-4,27

0,94

SFB

24,19

5,51

3,39

1,05

-3,58

1,36

0,10

1,22

Partiële uitkeringen (in % toekenningen)

-0,31

2,31

**


-0,54

1,95

*

Constante Omgevingsrisico (EP[CLB]) GAK

USZO CADANS Tijdigheid (in % aanvragen)

R-kwadraat

**

0,49


5.8 Uitsplitsing van de daling in het WAO-risico naar oorzaak Aan de hand van de regressieresultaten in de drie voorgaande tabellen kunnen we de daling van het aantal WAO-aanvragen, claimbeoordelingen en toekenningen tussen 2001 en 2003 uitsplitsen naar de bijdrage van de onderscheiden strengheidsindicatoren van vrijwillige verlengingen. We berekenen dan hoeveel groter het relatieve aantal aanvragen, claimbeoordelingen en toekenningen zou zijn geweest, als: 1.

de WVP-instrumenten - sancties en vrijwillige verlengingen - in 2003 niet beschikbaar waren geweest;

2.

de afwijzingskans gelijk was gebleven aan die in 2001 (0,30 in plaats van 0,35, zie tabel 5.2).

Vervolgens berekenen we hoeveel toekenningen dit grotere aantal claimbeoordelingen zou hebben opgeleverd. We vertalen deze gesimuleerde toename in claimbeoordelingen naar WAO-toekenningen door gebruik te

108

Ape

maken van de voorwaardelijke toekenningskansen voor 2001 en 2003 (zie tabel 5.2). We leiden hieruit een direct effect af van de toename van de afwijzingskans. Verder betrekken we de resultaten van de analyses in de hoofdstukken drie en vier bij de berekeningen. Uit de analyse in hoofdstuk drie weten we dat 14% van de daling aan de verslechterde conjunctuur en 9% aan de ingroei van pemba-premies kan worden toegerekend. Het conjunctuureffect zit ook in het omgevingsrisico, dat afkomstig is uit de analyse in hoofdstuk vier. We berekenen de bijdrage van dit risico door na te gaan hoeveel groter het aantal WAO-toekenningen zou zijn geweest als dit risico tussen 2001 en 2003 onveranderd was gebleven. Tabel 5.13 De daling van het WAO-risico, 2001-2003, uitgesplitst naar oorzaak Ingroei pemba-premies Omgevingsrisico (EP[CLB])

-9% -33%

waarvan conjunctuur

-14%


-19%

Strengheid UWV

-20%

waarvan direct effect sancties

-5%

waarvan indirect effect sancties

-11%

waarvan direct effect afwijzingen

-2%

waarvan indirect effect afwijzingen

-2%

Onverklaard Totaal

-19% -100%


Tabel 5.13 vat de antwoorden op de vragen uit de probleemstelling samen. De bijdrage van de WVP aan de daling van het WAO-risico is (minstens) 35%; hiervan komt negentien procentpunt voor rekening van de vrijwillige verlengingen en zestien procentpunt voor rekening van sancties. Vooral de bijdrage van sancties is opvallend groot, want deze kwamen binnen de hier bestudeerde cohorten veel minder voor dan vrijwillige verlengingen. Dit komt doordat sancties een groot indirect (preventief) effect hebben.

Ape

109

De bijdrage van de WVP is potentieel groter dan de 35% die wij hier hebben kunnen traceren. Een belangrijk deel van de beoogde werking van de WVP – intensivering van de reïntegratie-inspanningen van werknemers en werkgevers - hebben we met de hier gebruikte data niet kunnen meten. De bijdrage van deze factor zou verscholen kunnen zitten in het deel van het omgevingsrisico dat niet voor rekening komt van de conjunctuur (19%) en in het onverklaarde deel van de daling (20). Dit betekent dat er naast de hier gemeten bijdrage van WVP nog maximaal 39% overblijft. Sancties en afwijzingen zijn beide instrumenten in handen van het UWV. De afwijzingskans is toegenomen, maar de daarmee verbonden bijdrage aan de daling is beperkt – niet meer dan 4%. Daarmee komt de totale bijdrage van het UWV aan de daling van het WAO-risico op 20% uit. Dit is het directe (repressieve) en indirecte (preventieve) effect van strengheid. Tijdigheid, een ander aspect van de bedrijfsvoering van het UWV, is nauwelijks van invloed op de toekenningskans. De bijdrage van het UWV is potentieel groter dan wat we hier hebben kunnen vaststellen. De preventieve werking van strengheid kan ook de intensiteit van de reïntegratieactiviteiten van werknemer en werkgever vergroten in de periode voor de WAO-aanvraag aan de orde is. Een dergelijke preventieve wering kunnen we hier echter niet vaststellen.

5.9 Conclusies In dit laatste hoofdstuk beantwoorden we de twee vragen uit de probleemstelling. Daartoe hebben wij de individuele records uit de UWV administratie geaggregeerd tot het niveau van (71) districtskantoren. Op basis van deze data komen we tot de conclusie dat de WVP minstens 36% van de daling in het WAO-risico tussen 2001 en 2003 voor zijn rekening neemt. Het betreft hier de effecten van vrijwillige verlengingen van de loondoorbetalingsperiode en van loonsancties die door het UWV zijn opgelegd.

Deze

twee

WVP-instrumenten

zijn

bijna

even

effectief:

loonsancties zijn verantwoordelijk voor een bijdrage van zeventien procentpunt en vrijwillige verlengingen nemen negentien procentpunt van de daling voor hun rekening. De bijdrage van loonsancties, die in de hier beschouwde cohorten maar bij 1.500 van de aanvragen zijn opgelegd, is opmerkelijk groot. Deze 1.500

110

Ape

sancties leiden tot 2.500 (17%) minder WAO-toekenningen. Het gaat hier dus om een zeer effectief instrument. Op twee manieren zijn loonsancties effectief. Ten eerste brengen opgelegde sancties werkgevers ertoe hun inspanningen ten behoeve van de reïntegratie van langdurig zieke werknemers te vergroten. Dit hebben we het repressieve effect van sancties genoemd. Ten tweede werken sancties ook indirect doordat een districtskantoor met een hoge sanctiescore als streng bekend komt te staan en daardoor minder aanvragen krijgt. Dit preventieve effect van sancties is zelfs sterker dan het repressieve effect. Het preventieve effect is goed voor tien procentpunt van de 17%. De twee hier onderzochte WVP-instrumenten dekken niet het gehele WVParsenaal. Waarschijnlijk is de impact van de WVP dus veel groter. In ieder geval missen we een beeld van de mate waarin werkgevers en werknemers hun reïntegratie inspanningen hebben verhoogd. Het is heel goed mogelijk dat de bijdrage hiervan verscholen zit in de 38% van de daling die wij met de hier gebruikte data niet hebben kunnen verklaren. De tweede vraag uit de probleemstelling betreft de bijdrage van het UWV aan de daling. Deze ligt bijna geheel in het preventieve en repressieve effect van het gebruik van het sanctie-instrument. Een geringe aanvullende bijdrage van vier procentpunt levert het effect van strengere claimbeoordeling. Dit leidt tot een bijdrage van door het UWV ingezette instrumenten aan de daling van het WAO-risico van 20%. Hiervan komt dus zestien procentpunt voor rekening van het sanctie instrument. Hieruit volgt dat het UWV met de loonsanctie een buitengewoon effectief instrument in handen heeft gekregen. Deze conclusie spoort met de bevindingen van het in het kader van het project “UWV als poortwachter” gehouden experiment. Dit behelsde strengere toetsing van de RIV’s op twee districtskantoren (Hengelo en Apeldoorn). Strengere toetsing leidde niet alleen tot 12% minder WAO-aanvragen maar ook tot 7% minder me ldingen bij dertienweeksziekte. De preventieve werking van strenge beoordeling van RIV en van WAOclaims kan ook de intensiteit van de reïntegratieactiviteiten van werknemer en werkgever vergroot hebben in de periode voor de WAO-aanvraag aan de orde is. Een dergelijke preventieve werking kunnen we hier echter niet vaststellen. Maar in het hier niet getraceerde deel van de bijdrage van de WVP aan de daling van het WAO-risico zit ongetwijfeld ook een deel dat beïnvloed wordt door het handhavingsbeleid van het UWV.

Ape

111

Voor andere onderzochte WVP- en UWV-instrumenten hebben wij hier geen bijdrage aan de daling van het WAO-risico kunnen vinden. Dit geldt in de eerste plaats voor deskundigenoordelen. Volgens de hier gebruikte data lijken deze vooral te werken in de eerste drie maanden van het verzuim. Tijdigheid van de claimbeoordeling is een ander instrument in handen van het UWV dat we hier in de analyses hebben betrokken. Tijdigheid is niet van invloed op de toekenningskans. Het verhoogt deze echter ook niet dus als beleidsdoel “kan het geen kwaad”. Ten derde hebben wij het effect geschat van het aantal gedeeltelijke uitkeringen als perc entage van het totale aantal toekenningen. Ook deze strengheidsindicator heeft het verwachte risic overlagende effect, maar kan geen bijdrage leveren aan de daling van het WAO-risico, omdat het aandeel partiële uitkeringen tussen 2001 en 2003 is afgenomen. Wel laat ook het effect van het aantal gedeeltelijke uitkeringen, gegeven een toekenning, zien dat strengheid loont.

112

Ape

UWV als poortwachter

Recommend Documents