sou · GOB3127 · 2001-01-01 00:00:00 — Vid den nivå (55) som eliminerar de negativa marginaleffekterna skulle den maximal förlusten ligga på per invånare. Fördelning av förlusterna redovisas i tabell 11. För 21 av kom- munerna uppgår förlusten till maximalt per invånare. SOU 2000:127 Bilaga 2 Antal kommuner i olika förlustintervall -200 till –260 -150 till –199 -100 till –149 -50 till –99 0 till –49 I tabell 12 redovisas marginaleffekterna vid inflyttning av ett skolbarn i åldern 10–för vid olika ersättningsnivåer i modellen. Som kan utläsas i tabellen skulle en sänkning till eliminera de negativa marginaleffekterna för kommun. Effekten på bidrag/avgiften i kostnadsutjämningen skulle bli – per invånare. Marginaleffekter vid inflyttning av en person i åldern 10–15 för kommun vid olika ersättningsnivåer I tabell 13 redovisas effekten av att en person blir äldre med den lägre kompensationen. Jämför med tabell 6. Bilaga 2 SOU 2000:127 Effekt av att en person blir äldre, kommun Effekt av minskning av Effekt av ökning av antalet Nettoeffekten för kommun av att en person blir äldre är . Detta är cirka 37 000 mindre än när ersättningsnivå ligger på i modellen. Men det är fortfarande betydligt mer än vad kommun erhåller i samma situation, se tabell 7. När det gäller de osäkra planeringsförutsättningarna ger den lägre ersättningsnivån i modellen en lägre ersättning vid en given förändring av antalet 7–15 åringar. Detta ger ett lägre belopp som kan förloras mellan två bidragsår, om kompensationen försvinner år två på grund av att befolkningen inte minskar. För exempel- kommunen skulle beloppet varit . Löser förslaget problemen? En sänkning av ersättning i modellen från till 55 löser problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning Däremot kvarstår problemet att vissa kommuner med stor sannolikhet kommer att överkompenseras för att en person blir äldre. En sänkning av ersättningsnivån gör dock att denna överkompensation blir mindre. De osäkra planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning. Detta eftersom den lägre ersättnings- nivån ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan . Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 27 miljoner. Den maximala förlusten blir per invånare. För flertalet kommuner är dock förlusten betydligt mindre, för tre SOU 2000:127 Bilaga 2 fjärdedelar av kommunerna uppgår förlusten till maximalt . Ta bort modellen från kostnadsutjämningen En variant för att komma bort från problemen som nuvarande modell skapar är att återgå till den modell för befolkningsminskning som rådde före , dvs. ta bort delen som kompenserar för minskning av skolbarn 7–. Tar man bort denna del i kostnadsutjämningen påverkas kommunernas standardkostnad negativt och detta minskar omfördelning i modellen och i kostnadsutjämningen totalt. De kommuner som inte erhåller ersättning får en något förbättrad standardkostnad. Tabell 14. redovisar omfördelning i modellen och de maximala bidragsförlusten om modellen för befolkningsminskning 7–tas bort. Jämfört med nuvarande modell skulle omfördelningen i befolkningsminskningsmodellen minska med och i kostnadsutjämningen totalt med 13 miljoner. Maximal förlust och vinst samt omfördelning vid olika ersättningsnivåer, 0 (modellen ut går) I tabell 15 redovisas antal kommuner i olika förlustintervall. Ungefär hälften av kommunerna får en maximal förlust på högst per invånare jämfört med nuvarande system. Antal kommuner i olika förlustintervall -300 till –575 -250 till – 299 -200 till – 249 -150 till –199 -100 till –149 -50 till –99 0 till – 49 I tabell 16 redovisas marginaleffekterna för respektive kommun om man skulle ta bort kompensationen för befolkningsminskning . Marginaleffekter vid inflyttning av en person i åldern 10–15 år Som kan utläsas i tabellen skulle den negativa marginaleffekten för kommun försvinna om modellen togs bort. Effekten på bidrag/avgiften i kostnadsutjämningen skulle bli minus per invånare. Anledning till att effekten för kommun blir något lägre än för är att erhåller ersättning i modellen som tittar på befolkningsminskning , vilken enligt detta förslag ligger kvar i kostnadsutjämningen. Effekt av att en person blir äldre, kommun Effekt av minskning av Effekt av ökning av antalet antalet 10–15 åringar I tabell 17 kan utläsas att kommun inte skulle erhålla någon kompensation utöver den som alla kommuner erhåller om en person går från till gymnasieskolan. Löser förslaget problemen? Tar man bort modellen för befolkningsminskning 7–löser man problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning. Kommun med ersättning för minskning av totalbefolkning får dock en något mindre ersättning vid inflyttning än en kommun som inte erhåller ersättning för minskning av totalbefolkning. Problemet med att vissa kommuner kommer att kompenseras för att en person blir äldre försvinner helt eftersom förändringar inom olika åldersklasser inte längre påverkar kommunens ersättning för minskning av totalbefolkningen. De instabila planeringsförutsättningar som dagens modell orsakar försvinner om modellen tas bort. Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 60 miljoner. Den maximala förlusten blir per invånare. För flertalet kommuner är dock förlusten betydligt mindre. För hälften av kommunerna uppgår förlusten till maximalt per invånare. Sänkt ersättningsnivå kombinerat med utökad åldersklass som kommunen kompenseras för Vi har sett ovan att ett sätt att komma till rätta med problemen i modellen är att sänka ersättningsnivå. Detta löser de negativa marginaleffekterna. Men problemet med att kommunen ersätts för att en elev lämnar för att gå vidare till gymnasiet kvarstår, dock på en lägre nivå. För att undvika detta problem kan man utöka den åldersgrupp som man kompenserar kommunen för från dagens 7– till 7–. Det finns flera skäl som talar för att detta är en rimlig åtgärd. går i stort sett samtliga elever vidare från till gymnasiet. Om man antar att kommunen har en viss flexibilitet i lokalanvändningen är det mer logiskt att man kompenserar kommunen när eleven lämnar skolsystemet och inte när den lämnar för att börja gymnasiet. Modellen ska kompensera för befolkningsminskning. På kort sikt sker den största delen av befolkningsminskning genom utflyttning. Då flyttfrekvensen är högre bland 19– åringar än 16-åringar känns det mer naturligt att kompensera när en person blir än . Görs de förslagna förändringarna förändras kommuns beräkning i den andra delen i modellen för befolkningsminskning enligt nedan. Räkneexempel 6, del 2 med förslagna förändringar, kommun Befolkning 7–: Befolkning 7–: (1,06) * 55 = /inv För kommuns del innebär förändringen att de erhåller en högre ersättning i modellen än med nuvarande utformning, enligt räkneexempel 2. Totalt sett kommer modellen för befolknings- minskning att omfördela . Modellen som bygger utveckling omfördelar medan den som bygger utveckling omfördelar . Jämfört med dagens omfördelning innebär förändringen att modellen kommer omfördela mindre. Effekten på de enskilda kommunerna av att befolknings- underlaget för modellen utökas från 7–till 7–samt att ersättningsnivån sätts till blir ganska stor. För vissa kommuner innebär förslaget en negativ förändring av bidraget/avgiften med mer än . SOU 2000:127 Bilaga 2 Förändring av bidrag/avgift i kostnadsutjämningen Förändring b/a 534 till –350 –350 till –250 –250 till –150 –150 till –50 –50 till 50 Nedan redovisas effekterna av en person i åldern 10–flyttar in till respektive kommun. Totalt sett ökar kommuns intäkter med när en 10–15åring flyttar in. Skillnaden för del jämfört med tabell 5 beror på dels den minskade ersättningen i modellen, dels det utökade befolkningsunderlaget för beräkningarna. För del beror förbättringen jämfört med tabell 5 på den lägre omfördelningen i modellen. Marginaleffekter vid inflyttning av en 10–15 åring Effekt av att en person blir äldre, kommun Effekt av minskning av Effekt av ökning av antalet antalet 10–15 åringar 16–18 åringar När ett 15-årig person blir äldre minskar andelen barn 7–i kommunen men inte i riket. Utfallet i kostnadsutjämningen för kommer således att försämras, det vill säga att bidraget minskar eller avgiften ökar. Totalt sett ökar Ekjsö kommuns intäkter med cirka 14 100. Jämfört med tabell 6 är det mindre. Anledningen till detta är att antalet personer som ligger till grund för den andra delen av kompensationen för befolkningsminskning inte har förändrats (antalet 7–18 åringar är oförändrat). Detta gör att kommuns intäkter av att en person blir äldre nu är lika stora som för kommun. Effekten att kommunen kompenseras av att en person blir äldre finns kvar men uppstår nu när en person blir . Effekt av att en person blir äldre, kommun Effekt av minskning av Effekt av ökning av antalet antalet 16–18 åringar 19–64 åringar Effekt av att en person blir äldre, kommun Effekt av minskning av Effekt av ökning av antalet antalet 16–18 åringar 19–64 åringar De instabila planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning, eftersom den lägre ersättningsnivån ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan . Löser förslaget problemen? En sänkning av ersättningen i modellen från till löser problemet med de negativa marginaleffekterna vid inflyttning. Utökar man åldersgruppen för vilken kommunen ska kompenseras för från dagens 7–till 7–kommer ingen kommun att överkompenseras när en elev lämnar och börjar vid gymnasiet. Problemet med att vissa kommuner kommer att kompenseras när en person blir äldre kvarstår dock men uppträder när en person blir . En kompensation vid denna ålder är mer logisk, eftersom personen lämnar skolsystemet och att flyttbenägenheten är betydligt högre (och därmed uppstår en större risk för befolkningsminskning) vid denna ålder än . De instabila planeringsförutsättningar blir något bättre vid en given befolkningsminskning. Detta eftersom den lägre ersättningsnivån ger en lägre standardkostnad och därmed ett lägre belopp som kan förloras mellan . Omfördelningen i modellen minskar enligt förslaget med 31 miljoner. Den maximala förlusten blir per invånare. Det finns dock ett antal kommuner som vinner på förslaget. Kompensation när elev lämnar Löses helt (kvarstår dock mellan 18 och Bilaga 2 SOU 2000:127 Förändrad omfördelning i modellen Effekter för den enskilda –259 till 3 –575 till 7 –534 till 211 kommunen, jfr med nuvarande Utvärdering av modell för kostnadsutjämning sjukvårdskostnader På uppdrag av Utjämningsdelegationen har analyserat hur kostnadsutjämningssystemet för sjukvård står sig med nya kostnadsdata. Det nuvarande utjämningssystemet bygger på data från . Det nya materialet omfattar data för hela län och man får därmed med kostnader för såväl stor- stad –– som glesbygd. Ett par nya variabler tillkommer och skall testas om de ger bättre beskrivning av kostnadsskillnader mellan olika landsting. I rapporten beskrivs uppdraget, vilka variabler som används för att beskriva kostnadsskillnader, hur stora datamängderna är, vilka statistiska metoder som använts i analyserna samt slutligen resul- taten. Eftersom detta är en teknisk rapport kommer resultatredo- visningen sist. Slutsatserna från analyserna redovisas i annat sam- manhang. Uppdraget har formulerats i följande punkter: 1.Med samma klassindelning av materialet som i utjämningsutredningen beräknas nya kostnadsvikter, dvs. genomsnittliga vårdkostnader per delgrupp, för gamla Malmö- hus län exklusive , och ; för vårdtunga grupper och övriga. Jämför med de gamla kostnaderna. 2.Beräkna kostnadsvikter för hela Skåne-materialet för gamla klassindelningen. För vårdtunga grupper och övriga. Beräkna vad dessa kostnadsvikter ger för genomsnittskostnad i a) (storstad) och b) (glesbygd). 3.Använd MCC (den statistiska metod som även användes i utredningen) för att ta fram ny matrismodell med de nya vari- ablerna Avstånd till sjukhus och Avliden. Behåll den ursprungliga klassindelningen av de gamla variablerna. Vård- tunga grupper och övriga var för sig. 4.Använd MCC för att ta fram ny matrismodell utan uppdelning på vårdtunga grupper och övriga. Samma variabler som förra gången. Jämför med gamla resultat. 5.Använd MCC som i 4 med tillägg av variablerna Avstånd till sjukhus och Avliden. 6.För de nya resultat som framkommit multipliceras med Sverigedata för att få kostnad per landsting. Det geografiska området är hela län. Materialet är uppdelat på kommun. Därvid har storstad och glesbygd kunnat särredovisas, med som storstad och och som gles- bygd. Materialet består av samtliga personer som fanns registrerade i , samt de som tillkommer , dvs. föds eller flyttar in. Inflyttarna tas inte med medan däremot utflyttarna tas med. Då inflyttnings- respektive utflyttningsdatum inte finns registrerat i materialet kan man bara ta med endera grup- pen. Man får en viss underskattning av vårdkostnaden satt i relation till befolkningen vid , men då flyttningar till allra största delen görs av ungdomar 20–, och då flyttande personer i dessa åldrar troligen inte har så stora sjukvårdskostnader kommer underskattningen att bli marginell. En person registreras som vårdtung om EpC har angivit någon av de åtta diagnosgrupperna: Personen är ej vårdtung om den inte registrerats för någon av de åtta diagnosgrupperna. Personerna är vidare beskrivna med avseende på variablerna nedan. Ålder anges med ålder , dvs. födda har ålder 0. Åldern är olika klassindelad för den vårdtunga respektive den ej vårdtunga gruppen. Civilstånd har klassats i tre grupper: 1.Barn + gifta vuxna, vilket innebär samtliga personer samt personer som har registrerats som gift. 2.Tidigare gifta, vilket innebär änkor/änklingar och skilda 3.Ogifta, vilket innebär ogifta personer . Sysselsättningsstatus har också klassats i tre grupper: 1.Sysselsatta med kontrolluppgift samt personer 2.Ej sysselsatta med kontrolluppgift 3.Ej sysselsatta utan kontrolluppgift. Inkomst är sammanräknad förvärvsinkomst för personer . Medianinkomsten i riket detta år var 150 000 kro- nor. Medianen här räknad inkluderande 0-inkomsttagare. Under punkterna 1-3 har inkomsten följande klassindelning: 2.1–150 000 Boendetyp hämtas från fastighetsregistret: 1.Småhus är alla med typkod<300, dvs. 2.Övriga är alla med typkod>= 300, i allmänhet flerbostadshus. Utbildning är högst uppnådda utbildningsnivå och finns endast registrerat för personer 16–. 2.Avliden med dödsdatum angivet. Avstånd till sjukhus anges som vägavstånd (enligt den s k Röda kartan) till närmaste sjukhus från det sydvästra hörnet i den kilo- meterruta personen bor. Följande klassindelning har använts: Kostnad är den totala kostnaden per person för all sjuk- vårdskonsumtion i län, sådan den fördelats per person av sjukvårdsförvaltningen i . Det fanns 1 151 242 personer i i filen från SCB. Vi tog bort inflyttade och fick då kvar 1 127 777, varav 55 647 var vårdtunga och 1 072 130 icke vårdtunga. Det fanns ca 700 personer som av någon anledning hade negativa vårdkostnader och dessa togs bort inför varje körning samt samt- liga som hade missing på någon av de variabler som ingick i analy- sen.. I punkt 3 ingick 1 066 331 icke vårdtunga och 55 633 vårdtunga personer efter borttagning av personer med negativa kostnader och personer med missing på någon av de ingående variablerna, sam- manlagt 1 121 964 personer. I punkterna 4 och 5, då materialet inte skulle uppdelas på vårdtunga och icke vårdtunga, ingick 1 121 356 respektive 1 121 338 personer. Då olika antal individer ingår under de olika punkterna kan de genomsnittliga kostnaderna avvika något från varandra. Nedan redovisas grafiskt den genomsnittliga kostnaden per variabel en i taget. Genomsnitten är över såväl vårdtunga grupper som ej vårdtunga. Skalan är densamma i samtliga figurer utom för variabeln avliden. Gymn <= 2 år Eftergymn < 3 år Eftergymn >= 3 år För variablerna kön, ålder, avstånd och avliden redovisas nedan kostnaderna för vårdtung och ej vårdtung grupp var för sig. Kostnad fördelad efter kön De vårdtunga grupperna kostar i genomsnitt mer än 10 gånger så mycket som ej vårdtunga. Bland de ej vårdtunga har kvinnor genomsnittligt högre kostnad än män, medan det motsatta gäller i den vårdtunga gruppen. Kostnad fördelad efter ålder Bland de ej vårdtunga är kostnaden hög för de allra yngsta, minskar till åldern 10–, är ungefär i åldrarna 15–och sti- ger därefter med åldern. Bland de vårdtunga däremot minskar kostnaden med åldern. Kostnaden fördelad efter avstånd Kostnaderna är störst för korta avstånd, mest tydligt för den vård- tunga gruppen. Kostnad för avliden respektive ej avliden Kostnaden för avlidna är mycket större än för de överle- vande. Den relativa skillnaden är större för ej vårdtunga än för vårdtunga. Man skall också notera att kostnaden för de avlidna endast avser , dvs. det är inte kostnaden för sista levnadsåret. Nedan beskrivs vilka beräkningsmetoder och statistiska metoder som använts. Befolkningen indelas i ett antal klasser för var och en av de variab- ler som valts. Befolkningen kan sägas fördelas i celler i en matris, där matrisen har lika många dimensioner som antalet variabler. Antalet celler i matrisen beror på hur många klasser varje variabel är indelad i. I fallet med två variabler, säg kön och ålder, och åldern är indelad i 6 klasser så är antalet celler i matrisen 2*6. För varje cell i matrisen beräknas den genomsnittliga vårdkost- naden per person. Om det blir för få (<5) personer per cell sättes kostnaden till 0. Dessa celler utgör osannolika kombinationer av variabler och att dessa kostnader sättes till 0 påverkar inte kostna- den per landsting. De genomsnittliga kostnaderna för nuvarande matrismodell redovisas i bilagorna 1 och 2. Då man inkluderar fler variabler blir det i många fall mycket få individer per cell. I dessa fall har genomsnittskostnaden per cell ersatts med marginalkostnaden för variabeln. Detta sätt att hantera data har använts i punkt 6, vid beräkning av kostnad per landsting. För att få fram en så effektiv matris som möjligt, dvs. med så få celler som möjligt men så att man ändå kan beskriva statistiska skillnader i kostnaderna mellan celler har vi använt programmet MCC, Matrix Compression and Clustering. Programmet användes även då nuvarande matrismodell i utjäm-ningssystemet togs fram av utredningen. Metoden finns beskriven av P-Å , E Varde och F i Modelling of resource allocation to health care authorities in County, Health Care Mana- gement Science 3 (2000). Programmet kan hantera högst 8 variabler . Programmet beräknar också den resulterande kostnaden per del- För att utvärdera matrismodellerna har vi dels sett på hur väl de beskriver kostnadsdata genom att se på det R2-värde som modellen ger, dels hur väl modellen estimerar den genomsnittliga kostnaden per delområde. De delområden vi studerat är , + och övriga . I vissa fall har utvärdering också gjorts genom att jämföra den genomsnittliga kostnaden per landsting med den gamla utjäm- ningsmodellen. Med samma klassindelning av materialet som i utredningen beräkna nya kostnadsvikter för gamla exklusive , Sve- dala och . För vårdtunga grupper och övriga. Jämför med de gamla standardkostnaderna. Den genomsnittliga kostnaden per invånare är högre än i utjämningsutredningen. Det beror på att i utjämningsutred- ningen var av kostnaderna inte möjliga att fördela på individ. I nuvarande material är det . I enskilda matrisceller kan skillnaderna vara betydande. Kostnadsvikterna redovisas i bilaga 1. I tabellen nedan redovisas den genomsnittliga kostnaden per landsting för befolkningsstrukturen 1996 dels med utjämningsut- redningens kostnadsvikter , dels med de nya kostnads- vikterna . Kostnadsindex är i jämförelse med genomsnittliga kostnaden för riket. Jämförelse mellan index från utjämningsutredningen och de nya data redovisas i den sista kolumnen i form av index. Jämförelse mellan utjämningsutredningens kostnader med nya kost-nadsdata för befolkningen 1996. Även om de nya kostnadsvikterna ligger på annan nivå, så är ändå fördelningen mellan landstingen i stort sett densamma. Med de nya kostnadsdata får och och något mer och och något mindre. Beräkna kostnadsvikter för hela Skåne-materialet för gamla klassin- delningen. För vårdtunga grupper och övriga. Beräkna vad dessa kostnadsvikter ger för genomsnittskostnad i a) (storstad) och b) Östra Gö-inge+Osby (glesbygd). Kostnadsvikterna1 för Skånematerialet redovisas i bilaga 2. I tabellen nedan redovisas den observerade och beräknade kost- naden för storstad och glesbygd. De med Skånespecifika kostnadsvikter beräknade genomsnitts- kostnaderna överensstämmer relativt väl med de observerade fak- tiska genomsnittskostnaderna. Den största skillnaden återfinns i den ej vårdtunga gruppen i gles-bygdsområdet. Kostnaderna är överlag större i storstaden än i glesbygden, för såväl observerad som beräknad kostnad. Nedan ges också vad kostnadsvikterna skulle ge för kostnad per landsting med befolkningsdata samt de som avlidit . 1 Under punkterna 1 och 2 har personer med negativa kostnader inkluderats, men det påverkar genomsnittskostnaderna endast marginellt. Dessa kostnadsvikter ger lägre kostnader i storstäderna och högre kostnader i flertalet län i . Använd MCC (den statistiska metod som även användes i utred- ningen) för att ta fram ny matrismodell med de nya variablerna Avstånd till sjukhus och Avliden. Behåll den ursprungliga klassin- delningen av de gamla variablerna. Vårdtunga grupper och övriga var för sig. Den ursprungliga modellen har 3 variabler: diagnos, kön och ålder. Tillägg av variablerna Avliden och Avstånd ger att båda variablerna har statistiskt signifikant betydelse för att beskriva datamaterialet. Vad gäller avstånd ger klustringen två klasser under och . Kostnaden är högst i klassen 0–med 68 000 per person i övriga avståndsklasser mellan 63 000 och 65 000. För avliden är kostnaden 90 000 per person och för ej avliden . R2-värdet för den ursprungliga modellen är 0,0654 och för modellen med tilläggsvariabler 0,1333, dvs. den senare modellen har en bättre anpassning till data. Vad den nya modellen ger för genomsnittlig kostnad per delom- råde redovisas i tabellen nedan. -0,0014 -0,0010 Den nya modellen ger en bättre anpassning till och övriga , däremot sämre för de mer perifera områdena. Att ta bort indelningen i vårdtunga diagnoser och endast ta med variablerna kön och ålder ger ett R2-värde som är 0,0192 och med variablerna Avstånd och Avliden blir R2-värdet 0,0845. Den ursprungliga modellen har 6 variabler: kön, ålder, civilstånd, sysselsättningsstatus, inkomst, bostadstyp. Tillägg av variablerna Avliden och Avstånd ger att båda variablerna har statistiskt signifi- kant betydelse för att beskriva datamaterialet. Klustringen av avstånd ger två klasser: under och . Kostnaden är högst i klassen 0–med 5 900 per person, i övriga avståndsklasser mellan 4 800 och 5 400. För avliden är kostnaden 20 200 per person och för ej avliden . R2-värdet för den ursprungliga modellen är 0,0181 och för modellen med tilläggsvariabler 0,0474, dvs. den senare modellen har en bättre anpassning till data. Vad den nya modellen ger för genomsnittlig kostnad per delom- råde redovisas i tabellen nedan. -0,0093 -0,0099 Den nya modellen ger i stort sett samma anpassning till de tre del- områdena som den ursprungliga modellen. Summa för vårdtunga och ej vårdtunga -0,0044 -0,0058 -0,0005 -0,0004 Den nya modellen med variabler Avliden och Avstånd ger bättre R2-värden men endast för övriga blir det en bättre anpass- ning till de faktiska kostnaderna. Använd MCC för att ta fram ny matrismodell utan uppdelning på vårdtunga grupper och övriga. Samma variabler som förra gången. Jämför med gamla resultat. Vi har använt samma variabler som användes i utjämningsutred- ningen och startat med samma klassindelning. Frågan är om det blir samma klustring som . Variablerna med sina ursprungliga klassindelningar är: KON (kön) AGEU (ålder, ursprunglig)