Tekst vergroten Tekst verkleinen

Advertentie

Het palmares van het lokale beleid in Vlaanderen en WalloniŽ

Welke steden en gemeenten worden goed bestuurd in Vlaanderen en Wallonië? Waar kan de burger genieten van een doelmatig en kostenefficiënt aanbod van publieke diensten1? Deze vraag wordt in de aanloop naar de gemeenteraadsverkiezingen amper gesteld. Toch mogen we aannemen dat vele kiezers een groot belang hechten aan een deskundig en kostenefficiënt bestuur. Naast het analyseren van verkiezingsbeloften kan het leerzaam zijn om na te gaan hoe lokale besturen omspringen met de beperkt beschikbare middelen. De prijs van inefficiëntie en verspilling wordt immers afgewenteld op de belastingbetaler.

Klik hier voor de printversie van het overzicht.
Klik hier voor de printversie van deze studie.

  1. Waarom een rangschikking?

Het opmaken van een analyse van ‘goed bestuur’ is niet bepaald evident. Niet alle bestuursaspecten laten zich kwantificeren en het huidige aanbod van data op lokaal niveau is zeker voor verbetering vatbaar. Daarbij komt dat burgemeester en schepencollege in principe verantwoordelijk zijn voor het lokale beleid, maar dit in vele gevallen niet volledig autonoom kunnen bepalen. De provincies, de regio’s en zelfs de federale overheid kunnen interfereren: allerhande op hogere niveaus bepaalde doelstellingen en diverse subsidiemechanismen sturen dan ook het aanbod van lokale dienstverlening.

De realiteit is dus zeer complex en elke kwantitatieve analyse geeft hiervan maar een beperkt beeld. Toch is het zinvol om een evaluatiemechanisme voor het lokale niveau te ontwikkelen en op termijn verder uit te bouwen. Alle lokale besturen dienen immers te functioneren in dezelfde complexe realiteit en net door te evalueren en te vergelijken kunnen prestaties van lokale besturen op termijn bijgestuurd worden.

Het evalueren van lokale besturen is niet alleen zinvol voor beleidsverantwoordelijken. Een evaluatiemechanisme kan de kiezer helpen die met een frappant democratisch deficit wordt geconfronteerd; waar kan hij immers terecht voor vergelijkende informatie over de kwaliteit en doelmatigheid van het lokale bestuur in zijn of haar gemeente? En hoe scoort de naburige gemeente waar enkele interessante woningen te koop staan? Het is hoe dan ook een stap in de goede richting om een oordeel deels te kunnen baseren op vergelijkbare en objectieve gegevens. Een grotere transparantie en een systematische vergelijking van lokale prestaties kunnen de democratische controle versterken en hierdoor een disciplinerend effect uitoefenen op de beleidsmakers.

Deze studie baseert zich op indicatoren die zeer relevant zijn voor potentiële inwoners: mobiliteit, leefmilieu, aanbod van sociale voorzieningen, onderwijs en tenslotte financieel beleid. We zijn er ons terdege van bewust dat er hiernaast nog andere en even belangrijke criteria voor een beleidsevaluatie zijn. Elke selectie is echter afhankelijk van de beschikbaarheid van gegevens.

Een vergelijkende analyse van lokale besturen behoort tot de politieke traditie in verschillende Europese landen. In het Verenigd Koninkrijk worden de prestaties van de publieke sector o.a. gemeten en vergeleken om aan kandidaat-inwoners representatieve informatie te verstrekken. In Frankrijk wordt een rangschikking gepubliceerd gebaseerd op het financiële beleid in steden en gemeenten met meer dan 10 000 inwoners. In Scandinavische landen bestaat een vergelijkbare aanpak.

In België zijn Wim Moesen en Henry Tulkens de pioniers. Vanaf het einde van de jaren ’80 evalueren zij de efficiëntie van de Vlaamse en respectievelijk Waalse gemeenten.

In oktober 2005 publiceerden Hindriks en Gerard in het tijdschrift Regards économiques2 een efficiëntierangschikking van de Waalse steden en gemeenten. Vlaanderen ontbrak in deze analyse en voor een 15-tal Waalse gemeenten waren er onvoldoende data om deze te kunnen opnemen in de studie. Eveneens ontbrak in de analyse van 2005 informatie over de uitstaande schuld van de steden en gemeenten.

In deze nieuwe rangschikking van het Itinera Institute zijn de Vlaamse steden en gemeenten wel opgenomen. Ook schuldgegevens zijn opgenomen in de huidige studie, ontbrekende gegevens voor Wallonië zijn in de mate van het mogelijke ingevuld en de meeste datasets werden geactualiseerd. Ook werd er rekening gehouden met de opmerkingen en suggesties naar aanleiding van de publicatie van de Waalse ranking in 2005 (zoals opmerkingen over de tevredenheidsindicatoren van het NIS3). In vergelijking met de analyse van 2005 werd de methode voor het opmaken van het klassement nog vereenvoudigd en transparanter.

Het finale klassement van steden en gemeenten in Vlaanderen en in Wallonië dient vooral beschouwd te worden als een hulpmiddel – naast de vele andere – om beleidsverantwoordelijken te responsabiliseren ten aanzien van hun electoraat. Elke rangschikking kan hoe dan ook een aansporing vormen voor een verdere analyse en eventuele beleidscorrecties (op het lokale en eventueel op hogere niveaus).

  1. Welke gegevens?

De plaatselijke overheid staat in voor de vele bevoegdheden en publieke opdrachten die aansluiten bij het lokale maar algemene belang. Het lijstje met bevoegdheden (huisvesting, politie, onderwijs, kinderopvang, cultuur, mobiliteit, milieu, economie en middenstand, toerisme, …) is gegroeid met de tijd. Belangrijk is de directe en dichte relatie tot de burger. De diversiteit en alomvattendheid van lokale ‘taken’ dwingt ons dan ook tot het maken van een selectie van kerntaken die weerhouden zullen worden voor de efficiëntie-analyse.

Elke selectie vertrekt van beschikbare gegevens. Veel van de gegevens voor deze studie zijn afkomstig van het Nationaal Instituut voor Statistiek. Daarnaast gebruikten we gegevens van APS Vlaanderen Lokale Statistieken, van FOD Economie (Ecodata), van Groupe d’Etude de Démographie Appliquée (Gédap) van UCL, van de Direction Générale des Ressources Naturelles et de l’Environnement (DGRNE), van het Institut Wallon d’Evaluation de Prospective et de Statistique (IWEPS) en SPF Economie. Telkens opteerden we voor de meest recente en meest eenduidige gegevens.

Uiteindelijk groepeerden we de beschikbare gegevens in 5 indicatoren van bevoegdheden die elk verschillende cijferreeksen of subindicatoren bevatten:

  • De eerste indicator betreft het gevoerde financieel beleid. Op basis van gegevens van 2004 berekenden we de totale schuld per inwoner voor elke gemeente en elke stad. Ook berekenden we een solvabiliteitsratio per gemeente door de schuld per inwoner te relateren aan de ontvangsten per inwoner. Een gemeente met een relatief grote schuld kan op termijn gedwongen worden om de belastingen te verhogen of om bestaande dienstverlening af te bouwen.

  • De tweede indicator heeft betrekking op mobiliteit. We gebruikten gegevens van het NIS over de tevredenheid van de bevolking over de wegeninfrastructuur, over de fiets- en voetpaden en over het openbaar vervoer, evenals data over de dichtheid van het lokale wegennet - aantal kilometers gedeeld door oppervlakte van de gemeente- en tenslotte data over het aantal verkeersongevallen binnen het grondgebied van de gemeente.

  • Het onderwijsaanbod werd geanalyseerd voor onze derde categorie van lokale gegevens. Centraal hierbij staat het relatieve aanbod of het aantal kinderen in het lokale onderwijs – kleuterschool en lager onderwijs in alle netten– tegenover het aantal kinderen van dezelfde leeftijd woonachtig in de gemeente4. Wanneer deze verhouding groter is dan één, wijst dit op het aantrekken van leerlingen uit andere gemeenten. Dit wijst op een kwalitatief hoogstaand aanbod in de aantrekkende gemeente. Is deze verhouding echter lager dan één, dan verliest het lokale onderwijs blijkbaar leerlingen aan naburige onderwijsinstellingen. Het was niet mogelijk om slaagcijfers op gemeentelijk niveau te verkrijgen, evenals absenteïsmecijfers. Dergelijke aanvullende informatie zou eveneens indicatief kunnen zijn voor de kwaliteit van het onderwijsaanbod. Tevens dient opgemerkt dat het beleid van schoolfusies zeker in Wallonië kan leiden tot een overmatige toewijzing van onderwijsactiviteiten aan de gemeente met de overkoepelende onderwijsinstelling.

  • De vierde indicator slaat op het aanbod van sociale en medische dienstverlening. Naast de tevredenheidsindicatoren van het NIS over het aanbod van verschillende gezondheidsdiensten (arts, apotheek, ziekenhuis,…), gebruikten we data over het aantal kinderopvangplaatsen, over het aantal bedden in bejaardentehuizen, over het aantal sociale woningen en dit telkens in verhouding tot de lokale bevolking die voor dit aanbod in aanmerking kan komen. De analyse is telkens gebaseerd op het totale aanbod, dus zowel het publieke als private aanbod5. Ook hier dienen we te beseffen dat samenwerkingsakkoorden tussen verschillende gemeenten statistisch kunnen resulteren in een kunstmatig overaanbod in de gemeente met de overkoepelende entiteit.

  • Tenslotte groeperen we diverse datareeksen in de indicator milieu. We gebruikten van het NIS gegevens over de tevredenheid betreffende groene ruimtes, de aantrekkelijkheid van de buurt, rust enz. Ook het beheer van afvalstromen werd weerhouden als indicator van het lokale bestuur; hiertoe keken we naar het aandeel selectief opgehaald huisvuil in het totale huishoudelijke afvalvolume per gemeente. Een gemeente kan goed scoren inzake afvalbeleid wanneer er ofwel relatief veel selectief wordt opgehaald of wanneer er relatief weinig huishoudelijk afval ‘geproduceerd’ wordt. Voor Wallonië werd ook het gebruik van glascontainers in de steden en gemeenten opgenomen (kg per inwoner). Deze informatie was niet onmiddellijk beschikbaar voor Vlaanderen. Als alternatief opteerden we voor het percentage huishoudens aangesloten op het rioleringsnetwerk in Vlaanderen.

Tabel 1: de gebruikte indicatoren

Financiën

  • schuldgraad: schuld per inwoner

  • solvabiliteitsratio: schuld tegenover totale normale ontvangsten

Mobiliteit

  • ongevallenratio: aantal verkeersongevallen per inwoner

  • dichtheid van wegennet: lengte gemeentelijke wegen in verhouding tot de oppervlakte van de gemeente

  • tevredenheid over wegennet, fietspaden, voetpaden en openbare vervoer

Onderwijs

  • kleuters in kleuterscholen tegenover aantal kinderen tussen 3 en 6 jaar

  • leerlingen in lagere scholen (en in middelbare scholen in Wallonië) tegenover het aantal kinderen tussen 6 en 12 jaar

Sociaal

  • aantal bedden in bejaardentehuizen in verhouding tot de bevolking ouder dan 65 jaar

  • aantal kinderopvangplaatsen in verhouding tot het aantal kinderen tussen 0 en 3 jaar

  • aantal sociale woningen in verhouding tot het aantal uitkeringstrekkers (leefloon)

  • tevredenheidsindicatoren over het aanbod van gezondheidsdiensten

Milieu

  • selectieve ophaling in totale huishoudelijke afvalproductie

  • tevredenheid over groene ruimtes, aantrekkelijkheid buurt, netheid en rust

  • aansluiting op rioleringsnet (Vlaanderen) en rendement van glascontainers in kg per inwoner (Wallonië)

De verschillende gegevens voor Vlaanderen en Wallonië noodzaakten ons tot het opmaken van twee regionale klassementen in plaats van één enkel Belgisch klassement. Dit laatste zou hoe dan ook onvolledig zijn omwille van de dataproblemen met Brussel. Brusselse gemeenten konden dus niet opgenomen worden in de analyse. Tenslotte dient ook benadrukt dat de transfermechanismen in Vlaanderen en Wallonië fundamenteel verschillend zijn waardoor de opmaak van een Belgisch klassement voor totale ontvangsten niet opportuun is. Tenslotte was het nodig om zowel in Vlaanderen als Wallonië één gemeente (Herstappe respectievelijk La Calamine) te weren uit de analyse omwille van dataproblemen.

  1. Hoe rangschikken?

Voor de 5 globale indicatoren van Tabel 1 hebben we voor Vlaanderen en Wallonië een apart klassement of rangschikking opgemaakt met daarin dus alle Vlaamse respectievelijk Waalse steden en gemeenten. Hiertoe werden de inputwaarden van de samenstellende datareeksen of subindicatoren eerst herberekend als percentage tegenover de beste score in de regio. Deze beste score werd gelijkgesteld aan 100 en elke andere gemeente kreeg dus voor de subindicator in kwestie een score lager dan 100. Vervolgens namen we het rekenkundige gemiddelde van deze scores voor alle subindicatoren binnen een globale indicator. Dit gemiddelde per gemeente werd dan de basis voor het opmaken van de rangschikking per indicator.

Om een budgettaire of bestedingsrestrictie te introduceren in de analyse maakten we eveneens een klassement of rangschikking op vertrekkende van de totale ontvangsten per inwoner. Totale ontvangsten bevatten de belastingsontvangsten naast diverse transfers. Voor bepaalde steden en gemeenten zijn deze transfers zeer belangrijk. Steden en gemeenten met een relatief arme bevolking zijn dus voor hun beleid niet alleen afhankelijk van eigen belastingsontvangsten. We klasseerden de steden en gemeenten naar stijgende totale ontvangsten per inwoner. Voor de finale rangschikking werd dit inkomensklassement gekoppeld aan de 5 klassementen per indicator. Hiertoe gebruikten we de zogenaamde ‘dominantiemethode’. Het doel van deze methode is het identificeren van steden en gemeenten die ‘meer doen met minder middelen’. Het komt er dus op aan om het relatieve aanbod van publieke dienstverlening te relateren aan de beschikbare financiële middelen.

Vooraleer de dominantiemethode verder toe te lichten dient opgemerkt dat al onze startgegevens – de zes klassementen d.i. voor de 5 indicatoren en voor ontvangsten- ordinaal zijn, d.w.z. we vertrekken van de rangschikking van steden en gemeenten en niet van absolute gegevens.

BOX - Hoe werkt de dominantiemethode?

In dit voorbeeld beschouwen we de gemeenten Beauvechain, Ciney, Visé en Attert. Een gemeente domineert een andere gemeente wanneer ze beter scoort op de vijf rangschikkingen met minder aangewende middelen per inwoner. Wanneer we de vier gemeenten vergelijken met de andere Waalse gemeenten, blijkt dat:

Beauvechain gedomineerd wordt door geen enkele andere gemeente terwijl 47 gemeenten door Beauvechain gedomineerd worden;
Ciney wordt gedomineerd door één Waalse gemeente en domineert zelf 15 andere gemeenten ;
Visé wordt eveneens gedomineerd door één Waalse gemeente en domineert zelf 8 andere gemeenten :
Attert wordt gedomineerd door 33 gemeenten en domineert zelf geen enkele gemeente.

Gemeente wordt gedomineerd domineert finaal
Beauvechain 0 47 1
Ciney 1 15 2
Visé 1 8 3
Attert 33 0 4

Een gemeente wordt beter gerangschikt wanneer weinig andere gemeenten haar domineren, en wanneer zijzelf vele andere gemeenten domineert. Op deze manier bekomen we het finale klassement zoals in de rechterkolom. Dit partiële klassement voor de vier gemeenten in het voorbeeld is consistent met de globale rangschikking voor Wallonië met daarin Beauvechain als 3de, Ciney als 119de , Visé 121de en Attert als 258de.



















Volgens de dominantiemethode presteert gemeente A beter dan gemeente B wanneer eerstgenoemde een betere rangschikking haalt in alle klassementen, d.w.z. een beter relatief aanbod van publieke diensten kan realiseren met relatief weinig middelen. Deze eenvoudige beslissingsregel sluit alle discussie uit die onvermijdelijk opduiken wanneer een finaal klassement zou worden opgemaakt aan de hand van een gemiddelde score over alle indicatoren6.

Om de finale rangschikking op te kunnen maken, vergelijken we gemeente A met alle andere gemeenten. Deze vergelijking is dus gebaseerd op de rangschikking in de zes klassementen. Door gemeente A te vergelijken met alle andere gemeenten bekomen we het aantal gemeenten dat absoluut gedomineerd wordt door gemeente A. Door dezelfde oefening te doen voor alle andere gemeenten, weten we ook hoeveel andere gemeenten beter presteren dan A d.w.z. die deze gemeente domineren. De finale rangschikking wordt opgemaakt door te kijken naar het aantal gedomineerde gemeenten en het aantal gemeenten waardoor de gemeente in kwestie gedomineerd wordt. Hierbij dient opgemerkt dat een gemeente die zelf niet gedomineerd wordt, niet noodzakelijk andere gemeenten domineert. Gemeenten die een gelijke score behalen worden onderling gerangschikt door te kijken naar de gemiddelde score over alle zes klassementen.

  1. De rangschikking per regio en provincie

De gemeenten en steden die vooral domineren en relatief weinig gedomineerd worden, behalen een uitstekende plaats in de finale rangschikking. De best geklasseerde gemeente in Vlaanderen is Lochristi en Ouffet is de laureaat voor Wallonië. Beide gemeenten worden in hun regio door geen enkele andere gemeente gedomineerd, dit wil zeggen dat de globale prestatie van Lochristi -of Ouffet- over de zes klassementen door geen enkele andere gemeente overtroffen wordt. Zowel voor Lochristi als voor Ouffet zijn er natuurlijk heel wat gemeenten die beter presteren in één enkele klassement. Andermaal, het finale klassement is gebaseerd op de combinatie van alle zes klassementen .

Lochristi domineert in Vlaanderen 75 andere gemeenten en langs Waalse zijde domineert Ouffet 69 andere gemeenten. Onderaan de rangschikking vinden we Middelkerke en Froidchapelle voor Vlaanderen en respectievelijk Wallonië. Beide gemeenten domineren geen enkele andere gemeente en worden gedomineerd door respectievelijk 72 Vlaamse en 49 Waalse gemeenten.

Tabel 2 geeft de best en slechts presterende steden en gemeenten voor de 5 indicatoren in Vlaanderen en Wallonië. Geen enkele gemeente is laureaat voor meer dan één indicator hoewel Nieuwerkerken wel zeer goed scoort voor zowel mobiliteit als milieu. De positie van Arendonk toont echter aan dat bepaalde gemeenten zeer goed kunnen scoren voor de ene indicator (plaats drie inzake sociale voorzieningen) maar zeer pover voor een andere indicator (onderaan inzake mobiliteit)

Tabel 2: rangschikking per indicator in Vlaanderen en Wallonië

Rangschikking per indicator – Vlaanderen
Financiën Mobiliteit Onderwijs Sociaal Milieu
Beste 5 Beste 5 Beste 5 Beste 5 Beste 5
1. Hamont-Achel 1. Horebeke 1. Gingelom 1.Herenthout 1.Bierbeek
2. Voeren 2. Nieuwerkerken 2. Herk-de-Stad 2. Wachtebeke 2. Schilde
3. Baarle-Hertog 3. Wellen 3. Borgloon 3. Arendonk 3. Zoersel
4. Dentergem 4. Alken 4. Zutendaal 4. Zomergem 4. Nieuwerkerken
5. Merksplas 5. Lummen 5. Diepenbeek 5. Horebeke 5. Sint-Martens-Latem
Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5
303. Bree 303. Essen 303. Heusden-Zolder 303. Hechtel-Eksel 303. Sint-Pieters-Leeuw
304. Lennik 304. Merksplas 304. Beringen 304. Kortenaken 304. Lier
305. Kraainem 305. Rijkevorsel 305. Knesselare 305. Riemst 305. Bever
306. Zaventem 306. Arendonk 306. Hasselt 306. Geetbets 306. Antwerpen
307. Kortenberg 307. Kalmthout 307. As 307. Meeuwen-Gruitrode 307.Nieuwpoort
Rangschikking per indicator – Wallonië
Financiën Mobiliteit Onderwijs Sociaal Milieu
Beste 5 Beste 5 Beste 5 Beste 5 Beste 5
1. Ecaussinnes 1. Colfontaine 1. Ouffet 1. Martelange 1. Vresse-sur-Semois
2. Ramillies 2. Rumes 2. Huy 2. Estaimpuls 2. Bièvre
3. Nandrin 3. Remicourt 3. Waremme 3. La Hulpe 3. Beauraing
4. Engis 4. Saint-Nicolas 4. Gerpinnes 4. Nandrin 4. Doische
5. Wavre 5. Frameries 5. Phillippeville 5. Lasne 5. Hamois
Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5 Slechtste 5
257. Jodoigne 257. Modave 257. Oreye 257. Modave 257. Anderlues
258. Chastre 258. Tiniot 258. Ellezelles 258. Attert 258. Farciennes
259. Mont-de-l’Enclus 259. Fauvillers 259. Remicourt 259. Cerfontaine 259. Flobecq
260. Liège 260. Héron 260. Mont-de-l’Enclus 260. Burg-Reuland 260. Châtelet
261. Aubel 261. Clavier 260. Burdinne 261. Honnelles 261. Dison

Tabel 3 presenteert een globale top-20 volgens de dominantiemethode voor Vlaanderen en Wallonië, vervolledigd met de 20 minst presterende steden en gemeenten. Langs Vlaamse kant domineren vooral Oost-Vlaamse en Limburgse gemeenten de top-20. Het podium is met Lochristi, Maarkedal en Wachtebeke integraal bezet door Oost-Vlaamse gemeenten. De volledige rangschikking is beschikbaar op de website van het Itinera Institute (www.itinerainstitute.org). Uit Tabel 4 met de uitsplitsing per provincie blijkt evenwel dat er ook Oost-Vlaamse gemeenten zijn die onderaan de rangschikking geklasseerd zijn. In Wallonië vinden we de best presterende gemeenten vooral in Waals-Brabant en Luik.


Tabel 3: Rangschikking per regio

Vlaanderen – Beste 20

Vlaanderen – Slechtste 20

Wallonië – Beste 20

Wallonië – Slechtste 20

1. Lochristi

288. Roosdaal

1. Ouffet

242. Vaux-sur-Sûre

2. Maarkedal

289. Meerhout

2. Wavre

243. Lierneux

3. Wachtebeke

290. Overijse

3. Bauvechain

244. Wanze

4. Nieuwerkerken

291. Steenokkerzeel

4. Juprelle

245. Rochefort

5. Dentergem

292. Grimbergen

5. Yvoir

246. Marchin

6. Hamont-Achel

293. Ranst

6. Comines-Warneton

247. Bertonge

7. Edegem

294. Bilzen

7. Enghien

248. Courcelles

8. Erpe-Mere

295. Koksijde

8. La Hulpe

249. Fauvillers

9. Evergem

296. Zaventem

9. Crisnée

250. Stavelot

10. Avelgem

297. Sint-Laureins

10. Theux

251. Bertrix

11. Lummen

298. Zuienkerke

11. Waterloo

252. Modave

12. Schilde

299. Herzele

12. Gembloux

253. Eupen

13. Neerpelt

300. Boom

13. Blégny

254. Tenneville

14. Tremelo

301. Kortemark

14. La Bruyère

255. Lontzen

15. Vleteren

302. Huldenberg

15. Soignies

256. Léglise

16. Melle

303. Beersel

16. Herve

257. Nassogne

17. Overpelt

304. Merchtem

17. Nandrin

258. Attert

18. Lichtervelde

305. Grobbendonk

18. Rumes

259. Erezée

19. Ingelmunster

306. Willebroek

19. Esneux

260. Momignies

20. Ardooie

307. Middelkerke

20. Wasseiges

261. Froidchapelle

Tabel 4: Rangschikking per provincie: beste 5 en slechtste 5 (met finale ranking)

Antwerpen

Limburg

West-Vlaanderen

Oost-Vlaanderen

1. Edegem – 7

1. Nieuwerkerken – 4

1. Dentergem – 5

1. Lochristi – 1

2. Schilde –12

2. Hamont-Achel – 6

2. Avelgem – 10

2. Maarkedal – 2

3. Rumst –22

3. Lummen – 11

3. Vleteren - 15

3. Wachtebeke – 3

4. Brasschaat – 26

4. Neerpelt –13

4. Lichtervelde – 18

4. Erpe-Mere – 8

5. Duffel - 38

5. Overpelt –17

5. Ingelmunster – 19

5. Evergem – 9

66. Meerhout – 289

39. Maasmechelen - 219

60. De Haan - 281

61. Geraardsbergen - 271

67. Ranst 293

40. Kortessem – 225

61. Koksijde – 295

62. Hamme – 273

68. Boom – 300

41. Dilsen-Stokkem – 227

62. Zuienkerke – 298

63. Beveren – 274

69. Grobbendonk – 305

42. Riemst – 257

63. Kortemark – 301

64. Sint-Laureins – 297

70. Willebroek – 306

43. Bilzen –294

64. Middelkerke – 307

65. Herzele – 299





Vlaams-Brabant

Brabant Wallon

Liège

Hainaut

1. Tremelo – 14

1. Wavre – 2

1. Ouffet – 1

1. Comines – Warneton – 6

2. Landen – 59

2. Beauvechain – 3

2. Juprelle – 2

2. Enghien – 7

3. Rotselaar – 60

3. La Hulpe – 8

3. Crisnée –9

3. Soignies –15

4. Tielt-Winge – 61

4. Waterloo –11

4. Theux – 10

4. Rumes – 18

5. Holsbeek – 64

5. Ottignies – 22

5. Blegny – 13

5. Celles – 28

39. Grimbergen - 292

23 Villers-la-Ville – 136

80. Wanze - 244

65. Lessines – 229

41. Zaventem – 296

24. Mont-Saint-Guibert - 149

81. Marchin – 246

66. Mons – 241

42. Huldenberg – 302

25. Hélécine - 184

82. Modave – 252

67. Courcelles – 248

43. Beersel – 303

26. Orp-Jauche – 189

83. Eupen – 253

68. Momignies – 260

44. Merchtem – 304

27. Chaumont-Gistoux - 191

84. Lontzen – 255

69. Froidchapelle – 261





Luxembourg

Namur



1. Saint-Léger – 23

1. Yvoir – 5



2. Marche-en-Famenne – 43

2. Gembloux – 12



3. Houffalize – 68

3. La Bruyère – 14



4. Rouvroy – 73

4. Fernelmont – 21



5. Tellin – 104

5. Beauraing - 26





40. Tenneville –254

34. Fosses-la-Ville - 222



41. Léglise - 256

35. Houyet – 230



42. Nassogne –257

36. Havelange – 233



43. Attert – 258

37. Couvin – 239



44. Erezée – 259

38. Rocherfort – 245




  1. Relatie met inkomen en bevolking

Na de opmaak van de finale rangschikking werd nagegaan in welke mate deze beïnvloed wordt door belangrijke variabelen zoals bevolkingsomvang, bevolkingsdichtheid en gemiddeld inkomensniveau. Gemeenten die minder goed presteren kunnen dit immers toeschrijven aan een laag inkomensniveau, aan typische stadsproblemen of aan een lage bevolkingsdichtheid. We maakten dan ook drie extra rangschikkingen van alle gemeenten en steden op basis van het gemiddelde aangegeven inkomen7 per inwoner, het bevolkingsaantal en de bevolkingsdichtheid. Vervolgens berekenden we het verband of de correlatie tussen de finale rangschikking en deze drie extra rangschikkingen. Een Spearman correlatie laat toe correlaties tussen rangschikkingen te berekenen.

Dit zijn de resultaten:

Vlaanderen


Correlatie ranking en;

RS

t-value

Bevolking

+13.3%


2,348418


Bevolkingsdichtheid

+7.6%


1,336002


Gemiddeld inkomen per inwoner

+7.2%


1,269262



Wallonië


Correlatie ranking en;

RS

t-value

Bevolking

-23.9%*


-3,96306


Bevolkingsdichtheid

-33.2%*


-5,66570


Gemiddeld inkomen per inwoner

-29.2%*


-4,92201


*: coëfficiënt significant verschillend van nul met 1%-foutenmarge.

Voor Vlaanderen verschillen de Spearman correlatiecoëfficiënten niet significant van nul (met kans op fout kleiner dan 1%8). We kunnen dus niet concluderen dat er een significant verband bestaan tussen onze rangschikking en één van de drie bovenvermelde variabelen. Het klassement voor Vlaanderen is dus niet beïnvloed door inkomensniveau, bevolkingsomvang en bevolkingsdichtheid.

Voor Wallonië ligt de situatie volledig anders. Uit bovenstaande tabel blijkt dat alle correlatiecoëfficiënten negatief en significant zijn. Zo is er dus een duidelijk negatief verband tussen het gemiddelde inkomen per inwoner van een gemeente en de plaats van de gemeente in onze rangschikking; in Wallonië zijn arme gemeenten gemiddeld minder goed geklasseerd dan rijke gemeenten.

Hoe kan dit merkwaardige verschil met Vlaanderen verklaard worden? Hiertoe dienen we te realiseren dat er eveneens een verband is tussen het gemiddeld inkomensniveau per inwoner en de gemiddelde totale ontvangsten van de gemeente per inwoner. Het verschil tussen beide variabelen is toe te schrijven aan de ontvangen transfers. In Wallonië is dit verband sterk negatief. Rijke Waalse gemeenten in termen van gemiddeld inkomen hebben niet meer besteedbare middelen dan arme gemeenten. De arme gemeenten hebben dankzij de transfers eerder meer middelen per inwoner dan de rijke gemeenten (de correlatiecoëfficiënt is -24%). In Vlaanderen is deze correlatie gelijk aan nul.

Hoe dienen we dit te interpreteren? In Wallonië zijn de arme gemeenten slecht geklasseerd in onze rangschikking omdat ze beschikken over veel middelen die ze niet omzetten in een aanbod van publieke dienstverlening. De extra ontvangen middelen worden dus aangewend voor andere doeleinden. In Vlaanderen presteren ‘arme’ steden en gemeenten neutraal, d.w.z. als ze transfers genieten worden deze aangewend om de dienstverlening naar de bevolking uit te breiden. Dit resultaat werpt dan ook vragen op over het gebruik van extra middelen in relatief arme steden en gemeenten in Wallonië. Daarbij komt dat in Wallonië de steden en grote gemeenten relatief slecht scoren in onze rangschikking. Hier ligt de verklaring andermaal in de financiering ten voordele van grote gemeenten en steden. In Wallonië is de correlatie tussen totale ontvangsten per gemeente en bevolkingsomvang gelijk aan 40%. Deze correlatie valt terug naar 9% indien we de vier grootste steden uit de steekproef nemen. Er is dan ook een zeer sterke financiële bevoordeling van de grootste steden. Deze extra financiële middelen resulteren niet in een sterk aanbod van publieke dienstverlening. Deze bias is andermaal niet waar te nemen in Vlaanderen. Dit verklaart waarom het Vlaamse klassement niet beïnvloed wordt door de bevolkingsomvang per gemeente.

Onderstaande figuren tonen het verband tussen gemiddeld inkomen per inwoner en totale ontvangsten voor de steden en gemeenten in Vlaanderen en Wallonië. Voor Vlaanderen is de trendlijn vlak, d.w.z. rijke gemeenten hebben niet meer middelen per inwoner dan arme gemeenten. In Wallonië is de trendlijn echter negatief. Relatief rijke gemeenten hebben eerder minder middelen dan arme gemeenten: arme gemeenten genieten dus in zeer belangrijke mate van transfers. De laatste figuur toont aan dat vooral de grote steden in Wallonië beschikken over veel middelen per inwoner.




  1. Dieper of minder diep in de schulden?

Vervolgens presenteren we een vergelijkende analyse voor Belgische steden en gemeenten –deze keer met inbegrip van Brussel- betreffende de gemiddelde jaarlijkse evolutie van deze schuld over de periode 2001-20049. De verhouding van uitstaande schuld in 2004 tegenover totale ontvangsten in 2004 is opgenomen in de indicator financieel beleid en deze beïnvloed dan ook de finale rangschikking. De uitstaande schuld per inwoner verschilt zeer sterk voor de Belgische steden en gemeenten. Er zijn gemeenten met een schuld van 25 € per inwoner in 2004 naast steden met een schuld van 6000 € per inwoner. Ter vergelijking: eind 2004 bedroeg de schuld per inwoner 516 € voor Parijs, 685 € voor Madrid en 831€ voor Barcelona10.

De evolutie van de schuld gedurende de periode 2001-2004 is echter niet opgenomen in onze rangschikking. Het is dan ook interessant om na te gaan hoe de uitstaande schuld evolueert voor Belgische steden en gemeenten. Gemeenten die een hoge schuld erfden van vorige besturen kunnen deze immers niet op zeer korte termijn wegwerken. Informatie over de schuldevolutie kan dus zeer relevant zijn voor gemeenten die in de rangschikking afgestraft worden omwille van een hoge uitstaande schuld.

Uit de figuur met de schuldevolutie blijkt dat er opmerkelijke verschillen zijn. Zowel in Vlaanderen als Wallonië zijn er lokale besturen die hun uitstaande schuld sterk konden reduceren. Vooral in Wallonië zijn er echter heel wat steden en gemeenten met een sterke toename van de schuld. Wanneer deze gegevens vergeleken worden met de plaats van de gemeenten in de rangschikking, dan blijkt dat bepaalde gemeenten een slechte rangschikking combineren met een toenemende schuld. Anderzijds zijn er gemeenten die uitstekend presteren in de rangschikking en eveneens hun uitstaande schuld kunnen afbouwen.

Tabel 5 geeft een overzicht van de 20 gemeenten met de sterkste schuldreductie in Vlaanderen en Wallonië. De gepresenteerde percentages zijn natuurlijk afhankelijk van het beginniveau van de schuld. De toename van een eerder beperkte schuld oogt steeds spectaculair.


Tabel 5: Jaarlijks gemiddelde schuldevolutie tussen 2001 en 2004 in Vlaanderen en Wallonië

Vlaanderen: beste 20 (% reductie)

Wallonië: beste 20 (% reductie)

1. Horebeke

-14,47

1. Nandrin

-25,47

2. As

-13,43

2. Ramillies

-21,73

3. Hamont-Achel

-11,75

3. Ecaussin

-19,78

4. Sint-Laureins

-11,27

4. Wavre

-12,34

5. Borsbeek

-10,35

5. Burg-Reuland

-11,54

6. Zonhoven

-10,26

6. Oupeye

-9,93

7. Wachtebeke

-9,60

7. Onhaye

-9,42

8. Ravels

-8,96

8. Merbes-le-Chateau

-8,88

9. Lille

-8,78

9. Mettet

-8,84

10. Kinrooi

-8,73

10. Beauvechain

-8,44

11. Duffel

-8,70

11. Oreye

-8,03

12. Kortenaken

-8,38

12. Etalle

-7,70

13. Lier

-8,32

13. Yvoir

-7,19

14. Rumst

-8,31

14. Crisnée

-6,94

15. Arendonk

-8,24

15. Butgenbach

-6,22

16. Berlare

-8,11

16. Comblain-au-Point

-6,19

17. Wuustwezel

-7,94

17. Hamoir

-5,95

18. Stabroek

-7,85

18. Hensies

-5,73

19. Baarle Hertog

-7,78

19. Houffalize

-5,65

20. Nevele

-7,75

20. Eupen

-5,63

Onderstaande figuur geeft een globaal beeld van de schuldevolutie voor alle Belgische steden en gemeenten. Voor extra informatie verwijzen we naar onze website: www.itinerainstitute.org



Brussel:



Gegevens ontbreken

Min 25,47% tot min 4,97%

Min 4,91% tot min 2,14%

Min 2,31% tot min 0.02%

0.02% tot 2,27%

2.29% tot 5.51%

5,55% tot 10,28%

10,35% tot ... 88,5%

© Itinera Institute / LeVif L’Express

  1. Conclusies

Welke Belgische gemeenten worden het best bestuurd? Om deze vraag te kunnen beantwoorden maakten we een globale rangschikking van Vlaamse en Waalse steden en gemeenten op basis van zes verschillende rangschikkingen. Vijf van deze rangschikkingen zijn nauw verbonden aan lokale beleidsmateries zoals financieel beheer, onderwijs, mobiliteit, sociale voorzieningen en milieu. Hiertoe verzamelden we publiek beschikbare gegevens die toelaten een representatief en kwantitatief beeld te schetsen van het aanbod van publieke dienstverlening in verhouding tot de lokale behoeften. De zesde rangschikking is gebaseerd op totale ontvangsten per inwoner van de steden en gemeenten (eigen belastingsontvangsten aangevuld met transfers). Om te komen tot een finale rangschikking gebruikten we de zogenaamde dominantiemethode waarbij wordt nagegaan in welke mate een gemeente andere gemeenten domineert met haar combinatie van klassementen, of door andere gemeenten gedomineerd wordt.

De gebruikte methode laat toe in kaart te brengen welke steden en gemeenten relatief goed presteren in verhouding tot hun beschikbare middelen. Lochristi en Ouffet zijn de regionale laureaten omdat ze door geen enkele Vlaamse respectievelijk Waalse gemeente gedomineerd worden, en omdat zijzelf 69 en 75 andere gemeenten in hun regio domineren.

De opgemaakte rangschikking voor Vlaanderen wordt niet beïnvloed door variabelen zoals het gemiddelde inkomensniveau, de bevolkingsomvang of bevolkingsdichtheid. Voor Wallonië vinden we echter dat arme gemeenten – gemeten op basis van gemiddeld inkomen per inwoner - eerder slecht presteren in de rangschikking. Deze gemeenten ontvangen echter heel wat transfers en hebben per inwoner zeker niet minder besteedbare middelen dan rijke gemeenten. Volgens de indicatoren die gebruikt zijn in deze studie, wordt deze instroom van extra middelen echter niet omgezet in extra dienstverlening naar de bevolking toe. Arme Waalse steden en gemeenten scoren in de rangschikking dus niet slecht omdat ze relatief arme inwoners en weinig middelen hebben maar omdat ze relatief inefficiënt omspringen met de ontvangen transfers.

Elke kwantitatieve benadering dient te vertrekken van bestaande gegevens. De huidige rangschikking is eerder een rangschikking op basis van een selectie van klassieke kerntaken. Deze selectie is zeker niet compleet. Gegevens over het gemeentelijke aanbod van culturele en sportieve infrastructuur en/of activiteiten zijn niet opgenomen omwille van het ontbreken van dergelijke gegevens op gemeentelijk niveau. Gemeenten met een uitstekend cultureel en sportief aanbod (bibliotheek, sporthal, zwembad, concertzaal, etc) worden in deze rangschikking dus niet beloond voor hun inspanningen. Deze extra faciliteiten zijn wellicht vooral te vinden in steden of grotere gemeenten, of in toeristische gebieden. Het kunnen opnemen van dergelijke gegevens op gemeentelijk niveau zou de rangschikking van bijvoorbeeld de kustgemeenten in Vlaanderen gevoelig kunnen verbeteren.

Eveneens wensen we te benadrukken dat bepaalde publieke diensten aangeboden worden onder een vorm van samenwerking tussen gemeenten (bijv. één enkele dienst kinderopvang kan instaan voor het grondgebied van drie verschillende gemeenten). Wanneer bij de opmaak van gegevens de finale prestaties toegewezen worden aan de overkoepelende of coördinerende gemeente - en niet aan de andere participerende gemeenten - ontstaat hierdoor een vertekend beeld in het voordeel van de koepelgemeente. De huidige presentatie van publieke gegevens laat echter niet toe om hiervoor consistente correcties door te voeren.

Tenslotte, elke kwantitatieve analyse dient gecomplementeerd te worden met kwalitatieve analyses. De gepresenteerde rangschikking is dan ook vooral een aanvulling. Ook mag het rangschikken van gemeenten niet verward worden met het aanmoedigen van concurrentie tussen gemeenten. In vele gevallen is samenwerking tussen gemeenten een zeer zinvolle optie om meer aan te bieden met minder middelen.

Jean Hindriks
Docent Economie (UCL) &
Senior Fellow Itinera Institute

Johan Albrecht
Docent Economie (UGent) &
Senior Fellow Itinera Institute

Marc De Vos
Docent Sociaal Recht (UGent) &
Directeur Itinera Institute

Klik hier voor de printversie van het overzicht.
Klik hier voor de printversie van deze studie.

Het Itinera Institute is een onafhankelijke denktank en doetank die, boven partijgrenzen, regionale verschillen en belangengroepen heen, wegen wil aanreiken voor beleidshervormingen met het oog op duurzame economische groei en sociale bescherming in België en zijn regio’s.

Itinera Institute VZW-ASBL
Boulevard Leopold II Laan 184d - B-1080 Brussel - Bruxelles
T +32 2 412 02 62 - F +32 2 412 02 69
www.itinerainstitute.org

L’Institut Itinera est un think-tank et do-tank indépendant qui, au-dessus et au-delà des partis politiques, des différences régionales et des groupes d'intérêt, veut identifier les chemins de réformes qui garantissent une croissance économique et une protection sociale durables en Belgique et dans ses régions.

Verantwoordelijke uitgever – Editeur responsable: Marc De Vos, Directeur.

1 Het aanbod van publieke diensten dient steeds gerelateerd te worden aan de lokale behoeften. Gemeenten met een sterk verouderende bevolking dienen prioriteit te geven aan faciliteiten voor senioren. Naast doelmatigheid is er tevens kostenefficiëntie als belangrijk criterium. Een gemeente met een relatief beperkt maar kostenefficiënt aanbod van publieke diensten presteert zeker niet slechter dan een gemeente met een zeer ruim aanbod tegen een excessieve kost (met als gevolg een hoge uitstaande schuld en/of hoge belastingen).

3 In deze studie is het aandeel van tevredenheidsindicatoren eerder beperkt. Tabel 1 toont aan dat slechts 3 samengestelde tevredenheidsindicatoren werden opgenomen, d.i. 20% van de gebruikte datasets

4 Voor Wallonië bevatten de onderwijsgegevens van Gedap ook het aantal leerlingen in het middelbaar onderwijs (relatief tegenover de bevolking van die leeftijdscategorie).

5 Het lijkt onlogisch om het private aanbod van bepaalde voorzieningen mee te nemen in een analyse van ‘goed bestuur’. Een gemeente met enkele private kindercrèches of een privaat rusthuis of serviceflats wordt zo bevoordeeld door gemeenten die het ‘toevallig’ zonder een dergelijk privaat aanbod dienen te stellen. Anderzijds speelt de lokale overheid dikwijls een cruciale rol in het mogelijk maken van dergelijke private initiatieven (bijv. aanbieden terreinen aan relatief lage kost, met het vergunningsbeleid door het geven van subsidies of aanbieden van omkadering). In een gemengde economie heeft de overheid immers ook een richtinggevende rol te spelen.

6 Gebruikt men een ongewogen of gewogen gemiddelde? Welke wegingscoëfficiënten worden gebruikt en hoe sensitief zijn de resultaten?

7 Niet te verwarren met de totale inkomsten per inwoner van een gemeente.

8 Zie normale distributie voor grote steekproef in Siegel and Castellan (1988). Nonparametric Statistics, Mc Graw-Hill, p.235-244

9 Voor diverse gemeenten betreft het een gemiddelde jaarlijkse evolutie voor de periode 2002-2004 of 2001-2003.

10 Bron : Fitch Rating

ZoekenMeer info

Het Weer

Recensies

Nieuws

Cartoons