sou · GOB3127 · 2001-01-01 00:00:00 — 10=10-14 år 15=15-17 år 18=18-19 år 20=20-24 år 25=25-29 år 30=30-34 år 35=35-39 år 40=40-44 år 45=45-49 år 50=50-54 år 55=55-59 år 60=60-64 år 65=65-69 år 70=70-74 år 75=75-79 år 80=80-84 år 85=85-89 år 90=90 år och över SOU 2000:127 Bilaga 3 CIVS (civilstånd) SYSSU (sysselsättning, urspr) 05=ej förvärvsarbetande med kontrolluppgift 06=ej förvärvsarbetande utan kontrolluppgift INKOU (inkomst, urspr) 06=över 250000 i inkomst UTB (högsta utbildning) 03=Gymnasial högst 2 år 04=Gymnasial längre än 2 år 05=Eftergymnasial kortare än 3 år BO (fastighetstyp) Vid klustringen slogs följande åldersklasser samman: 15–17 och 18–, 40–44 och 45–, 60–64 och 65–samt 80–84, 85– 89 och 90-w år, vilket ger sammanlagt 16 åldersklasser. Förra gången gjordes också dessa sammanslagningar och därutöver några till så att det totala antalet klasser blev 11. Sysselsättningsgruppen förvärvsarbetande slogs ihop med grup- pen personer . Så gjordes även förra gången. Följande utbildningsgrupper slogs samman: Uppgift saknas och folkskola, Grundskola och gymnasial utbildning högst , Gymnasial utbildning längre än , eftergymnasial utbildning kortare än och eftergymnasial utbildning eller längre. Gruppen med forskarutbildning kvarstod som egen grupp. Förra gången kom man också fram till 4 utbildningsgrupper, men med något annorlunda indelning. skedde ingen sammanslagning av olika inkomstklas- ser. Det fick man förra gången, då ursprungligen 8 klasser reduce- rades till 4. Variablerna kön och bostadstyp bibehölls både och tidigare. Civilstånd slogs inte heller samman, men här var det ursprungligen bara 2 klasser förra gången. Sammantaget kan man säga att med det nya materialet har man fått många fler celler i matrisen. Detta beror till stor del på att det nya materialet består av många fler individer och då är det lättare att finna statistiskt signifikanta skillnader. R2-värdet är 0,0424. Kostnadsvikterna per cell redovisas inte här. Däremot kommer konsekven-serna för landstingen att redovisas under punkt 6. Använd MCC som i 4 med tillägg av variablerna Avstånd till sjuk- hus och Avliden. För de sju variablerna kön, ålder, civilstånd, sysselsättningsstatus, inkomst, bostadstyp och utbildning används den klustring som erhölls i punkt 4. Eftersom klustringsprogrammet MCC endast kan ha max 8 variabler har vi tagit in de nya variablerna en i taget och i det fall då båda är med har vi låtit utbildning utgå. 5A Utbildning och Avliden Med dessa variabler erhålles ingen sammanslagning vid klustring. Med variabeln Avliden blir R2-värdet 0,1157 mot 0,0424 utan den (resultatet från punkt 4). t kr/pers -0,0237 -0,0243 5B Utbildning och Avstånd Vid klustringen slogs alla avståndsklasser ihop, dvs. den variabeln tillförde inte någon information om kostnadernas variation. Därut- över slogs de två högsta inkomstklasserna samman och för utbild- ningsvariabeln forskarutbildade med övriga akademiker. R2-värdet blir 0,0413, dvs. något sämre än i punkt 4 eftersom det görs en del sammanslagningar utöver de som finns i 4. Förväntat enligt ny modell -0,0237 -0,0237 5C Avliden och Avstånd Klustringen delade upp avstånd över och . R2-värdet blir 0,1165, dvs. något bättre än kombinationen Utbildning och Avliden i 5A. Förväntat enligt ny modell -0,0237 -0,0265 Variabeln Avliden har en stor effekt på R2-värdet, men om man ser på kost-nader per område så ger de nya variablerna nästan samma eller något sämre än en modell med de ursprungliga 7 variablerna beskrivna under punkt 4. Kostnaden för överskattas, medan den underskattas för Osby+ Ö Göinge. Om man jämför med resultatet under punkt 3, modell med upp- delning på vårdtunga och ej vårdtunga grupper, så är anpassningen bättre till och övriga med denna uppdelning. Där- emot får + Ö Göinge en bättre anpassning till sina kostnader utan en sådan uppdelning. För de nya resultat som framkommit multipliceras med Sverigedata för att få kostnad per landsting Den första jämförelsen som görs är hur uppdatering av MLL kost- nadsdata respektive uppdatering av befolkningsdata påverkar beräknad kostnad per invånare och kostnadsindex jämfört med genomsnittlig kostnad för riket. Dessa jämförelser redovisas i tabellen nedan. Slutsatsen av den jämförelsen är att en uppdatering av kostnadsdata ändrar kost- nadsindex mindre än en uppdatering av befolkningsdata. Detta kan sägas vara bra för det innebär att modellen är mer känslig för befolkningsdata än kostnadsdata, vilket är syftet med själva fördel- ningsmodellen. Till en del kan också skillnaden bero på att befolk- ningsdata är något annorlunda definierade 1996 än 1998. Jämförelser mellan kostnadsdata och befolkningsdata . Befolkningen 1996 är från RTB1996-12-31 samt de som avlidit . Befolkningen 1998 är befolkningen som fanns i respektive landsting med ålder per kompletterad med födda . Det betyder att utflyttare finns med men inte inflyttare, dvs. det är befolkningen plus avlidna men exklusive strukturföränd- ringar på grund av nettoflyttning. Definitionen av befolkningen 1998 är den som överensstämmer med data vid analys av kostna- derna. Den andra jämförelsen gäller mellan kostnadsdata enbart från MLL jämfört med kostnader för hela . Utvärderingen är gjord med befolkningsdata 1998. Med Skånedata ökar den genomsnittliga kostnaden eller . Det är framförallt som drar upp kostnaden. Kostnadsindex förändras endast för ett fåtal län. Jämförelser mellan data avseende gamla MLL och hela . Nya data MLL (punkt 1) Nya Skåne-data (punkt 2) Så långt har alla jämförelser gjorts med den modell som används vid kostnadsutjämningen. Tre nya modeller har testats beskrivna i punkterna 3-5 ovan. Under punkten 3 har en modell som har samma variabler och indelning av dessa som i den gamla modellen kompletterats med variabeln avliden, dvs. om en person avlidit . Ursprungligen testades också variabeln avstånd till sjukhus, men den har inte gått att beräkna för samtliga landsting. Jämförelse av gamla modellen och komplettering med variabeln Avliden. Gamla modellen kompletterad med variabeln Index jmf utj utr Endast för några få landsting har kostnadsindex förändrats och det marginellt. Man kan skönja ett visst samband så att landsting med hög medellivslängd har fått en sänkning av kostnadsindex då man tagit hänsyn till variabeln avliden, och de med låg medellivslängd har fått en ökning. Det betyder att variabeln avliden har samma funktion som variabeln medellivslängd i förra kostnadsutjäm- ningsmodellen. I modellerna ovan har man haft en uppdelning av befolkningen efter vårdtyngd. Om man inte gör en sådan uppdelning utan i stället tar med ytterligare variabler enligt punkterna 4 och 5 ovan erhålles följande resultat. Jämförelse av variabeln Avliden utan uppdelning efter vårdtyngd. Index jmf utj utr Även i detta fall är skillnaden i kostnadsindex marginell mellan modellerna. Med variabeln avliden får landsting med hög medel- livslängd ett lägre index och de med låg medellivslängd högre. Den genomsnittliga kostnaden för riket är lägre än i föregående model- ler eftersom här är det många fler celler i matrisen och därmed många celler för vilka det inte finns kostnadsdata. Justering har dock gjorts här såväl som i föregående modeller i de fall det är bortfall för variabeln avliden, då kostnaden har satts till den margi- nella kostnaden för avlidna. Den sista modelljämförelsen gäller om det är uppdelning efter vårdtyngd eller ej. I detta fall får man den största skillnaden i kost- nadsindex mellan modellerna. Jämförelse av uppdelning efter vårdtyngd eller ej. Uppdelning vårdtunga-ej vårdtunga (p 3) Utan uppdelning efter vårdtyngd men med utbildning (p Index jmf utj utr Index jmf utj utr I tabellen nedan visas vad modellerna ger för genomsnittlig kostnad per invånare och kostnadsindex per län, de nya landstingen. I tabellen finns också kostnaden per invånare enligt bokslut . Modeller med uppdelning på vårdtunga och ej vårdtunga har den bästa samvariationen med de verkliga kostnaderna. Korrelationskoefficienten ligger på 0,47–0,48. Modellen med variabel avliden har marginellt något större korrelation än de övriga. Korrelationen mellan verkliga kostnaden och modeller med flera socioekonomis-ka variabler men utan uppdelning efter vårdtyngd har en korrelationskoefficient som är endast 0,17 utan variabeln avliden och 0,20 med. Jämförelse per län av sjukvårdskostnader enligt bokslut jämfört med olika fördelningsmodeller baserad på befolkningsstruktur 1998 (Befolkning 19971231 + födda ). Modeller enligt punkterna 1–5 ovan. Korrelationskoefficienten mellan bokslutsindex och index enligt modellerna i punkterna 1–5 är: Genomsnittliga vårdkostnader med data från MLL 1998 Genomsnittlig kostnad för vårdtunga grupper baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive och Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive och , 0-inkomsttagare Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive och , inkomst under median Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, gamla MLL exklusive och , inkomst över median Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittliga vårdkostnader med data från hela län 1998 Genomsnittlig kostnad för vårdtunga grupper baserad på alla kommuner i Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, län, 0-inkomsttagare Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, län, inkomst under median Genomsnittlig kostnad per ålder Genomsnittlig kostnad för ej vårdtunga baserad på kostnad 1998, län, inkomst över median Genomsnittlig kostnad per ålder Fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting Modeller för gles bebyggelsestruktur Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting har bland annat fått i uppdrag att utvär- dera träffsäkerheten hos de enskilda delarna i systemet för kost- nadsutjämning. I detta uppdrag ingår att följa upp att merkostnader för hälso- och sjukvård i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt i nuvarande system och vid behov lämna förslag till förändringar i systemet. Inom hälso- och sjukvården beaktas i nuvarande system mer- kostnader inom fyra områden, nämligen sjukhusvård, primärvård, ambulanstransporter och ersättningar för sjukresor. har av delegationen fått i uppdrag att aktuali- sera beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård för att tydliggöra befolkningsförändringars effekt på utjämningen. Gles- bygdsverket har vidare fått i uppdrag att ta fram förslag till alterna- tiva beräkningsmodeller när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har verket fått i uppdrag att ta fram för- slag till modell för kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcen- traler kan ha för att tillgodose behov av övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler. Rapporten har författats av . För aktualiseringar av befolkningsdata och förslag till nya delmodeller svarar och . Modeller för gles begyggelsestruktur Bebyggelsestruktur och geografiska förhållanden varierar mycket kraftigt mellan landets kommuner. Långa avstånd och gles bebyg- gelsestruktur med litet befolkningsunderlag för olika slag av service ger kommunerna högre enhetskostnader. Inom till exempel och sjukvården är det rimligt att organisera verksamheten så att resorna till skolan eller vårdcentralen inte blir alltför långa. Det innebär att en kommun eller ett landsting med gles bebyggelsestruktur kan behöva bedriva sin verksamhet med betydligt fler men mindre enheter än en kommun med lika många invånare inom en mindre yta. Små enheter blir oftare dyrare att driva då de fasta kostnaderna på varje enhet inte kan fördelas på lika många invånare. Andra typer av merkostnader som uppkommer vid gles bebyggelsestruktur är t.ex. höga kostnader för skolskjutsar och sjukresor. I nuvarande utjämningssystem beaktas bebyggelsestrukturen vid beräkning av standardkostnader inom flera av kommunernas respektive landstingens verksamheter. Delegationen för fortsatt utveckling av utjämningssystemet för kommuner och landsting har fått i uppdrag att bland annat följa upp att merkostnader för hälso- och sjukvård i glesbygd beaktas på ett rimligt sätt i nuvarande system och vid behov lämna förslag till förändringar i systemet. Inom hälso- och sjukvården beaktas i nuvarande system mer- kostnader inom fyra områden, nämligen sjukhusvård, primärvård, ambulanstransporter och ersättningar för sjukresor. har av delegationen fått i uppdrag att aktuali- sera beräkningarna vad gäller primärvård och sjukhusvård för att tydliggöra befolkningsförändringars effekt på utjämningen. Gles- bygdsverket har vidare fått i uppdrag att ta fram förslag till alterna- tiva beräkningsmodeller när det gäller beräkning av merkostnader för sjukresor. Dessutom har verket fått i uppdrag att ta fram för- slag till modell för kompensation för merkostnader som vissa landsting med mycket långa avstånd mellan sjukhus och vårdcen- traler kan ha för att tillgodose behov av övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcentraler. Sammanfattningsvis så visar nya beräkningar att relativt stora skillnader i merkostnader uppkommer som ett resultat av befolkningsförändringar i landstingen. rande system bygger på att beräkningarna aktualiseras med mellanrum. För att inte förändringarna ska bli alltför stora då nya beräkningar görs kan det finnas skäl att överväga att uppdatera beräkningarna framöver. När det gäller alternativa beräkningsmodeller för beräkning av merkostnader för sjukresor så presenterar två för- slag till alternativ modeller baserade på personkilometer för respektive landsting. Dessa modeller bedöms som såväl mer lättbe- gripliga som mer rättvisande än nuvarande modell. Förslag till kompensation för merkostnader för resor till regionsjukvård läm- nas inte. En beskrivning av tänkbara vägar för att kompensera även för dessa merkostnader lämnas dock. Slutligen lämnas förslag till modell för kompensation för mer- kostnader för övernattningsplatser i anslutning till vissa vårdcen- traler. Kompensation för dessa merkostnader saknas i nuvarande utjämningssystem. I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, mer- kostnader uppstå för vårdcentraler med ett befolkningsunderlag som understiger 5600 invånare. För att beräkna landstingens merkostnader i detta hänseende har en fiktiv lokalisering av vårdcentraler gjorts utifrån följande krite- rier. Fiktiv vårdcentral läggs ut i tätorter som får minst 1500 invånare inom vägavstånd. Den första vårdcentralen förläggs i varje kommuns största tätort. För att undvika dubbelräk- ning av underlag används en närhetsfaktor om 0,7. Varje befolkad ruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger närmast. Antal perso- ner som hänförs till respektive fiktiva enhet redovisas. För de vård- centraler som på detta sätt får ett befolkningsunderlag som under- stiger 5 600 invånare beräknas merkostnader enligt vissa kostnads- funktioner. Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosätt- ningsmönster per . Enligt denna har 141 fiktiva vård- centraler fått ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till 66,9 miljoner. För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad SOU 2000:127 Bilaga 4 gäller primärvård har två olika beräkningar utifrån befolkningens bosättningsmönster gjorts. Den första beräkningen utgår från att befolkningen hänförs till de tidigare fiktivt lokaliserade vårdcentralerna. Med detta beräkningssätt får 144 vårdcentraler ett befolkningsunderlag understigande 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa kan beräknas till 68,3 miljoner. Förändringen av de totala merkost- naderna beror inte enbart på att antalet vårdcentraler med befolk- ningsunderlag under 5 600 invånare har förändrats, utan också på att dessa redan små vårdcentraler har fått förändrat befolkningsun- derlag. Den andra beräkningen innebär en helt ny fiktiv placering av vårdcentraler enligt samma kriterier som tidigare, men utifrån Vid detta beräkningssätt får 5 600 invånare. De totala merkostnaderna för dessa vårdcentraler beräknas till 63,1 miljoner, vilket är mindre än de mer- kostnader som beräknats utifrån befolkning. Orsaken till detta är att när befolkningen i många glest befolkade områden minskar så bildas färre fiktiva vårdcentraler. Vissa områden som tidigare haft över 1 500 invånare når nu inte upp till detta tal. Den befolkning som tidigare hänförts till dessa små vårdcentraler hän- förs därmed till andra vilket innebär att ett antal vårdcentraler som tidigare haft ett underlag om färre än 5 600 invånare nu får ett befolkningsunderlag som överstiger detta tal. Av diagram 1 nedan framgår vilka effekter de bägge beräknings- sätten får för respektive landsting. Man kan utifrån detta material konstatera att befolkningsförändringar under en så som (1995-1998) medför stora skillnader i beräknade merkost- nader för primärvård i många landsting. Detta talar för att det finns skäl att regelbundet och helst uppdatera modellen med aktuellt befolkningsunderlag. Jämförelse merkostnad per invånare för små vårdcen- traler Vilket av de bägge presenterade beräkningssätten är mest relevant vid en sådan regelbunden uppdatering? Det första beräknings- sättet, att applicera aktuell befolkning på de tidigare fiktiva vårdcentralerna, ger minst förändring mellan åren. Det är troligt att landstingens reella merkostnader inte heller förändras så drastiskt mellan åren. Om man, å andra sidan, utgår från en fiktiv struktur som bygger på gamla befolkningsuppgifter så kommer förändringen av de beräknade merkostnaderna att bli så mycket mer drastisk när man till slut gör en ny fiktiv utplacering utifrån aktuellt befolkningsunderlag. Det andra beräkningssättet, att göra en ny fiktiv utplacering utifrån aktuell befolkning, innebär större förändring av de beräk- nade merkostnaderna för de olika landstingen. Förändringen är dock ställd mot tidigare beräkning. Hur stor avvikelsen är mot respektive landstings verkliga merkostnader är en annan fråga. Landstingen är ju fria att, inom givna ramar, själva planera sin verk- samhet. Kostnadsutjämningen ska kompensera landstingen för de beräknade strukturella merkostnaderna . talar för att en ny fiktiv utplacering av vårdcentraler bör göras regelbundet för att beräkna landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur. Först om de sammantagna förändringarna av bidragen till enskilda kommuner och landsting blir drastiska finns skäl att dis- kutera former för att hantera en sådan situation. I nuvarande system beräknas merkostnader uppstå för sjukhus med ett befolkningsunderlag som understiger 75 000 invånare. Föra att beräkna landstingens merkostnader i detta hänseende har en fiktiv lokalisering av sjukhus skett utifrån följande kriterier. Som möjliga orter för lokalisering av fiktivt bassjukhus har angivits den största tätorten i varje kommun. I en första omgång läggs enheter ut centralt i alla kommuner med minst 40 000 invånare. Befolkningsunderlaget beräknas, varvid en s.k. närhetsfaktor används. I södra och räknas befolkningsunder- laget samman inom en radie av vägavstånd. I , , och räknas underlaget samman inom en radie av vägavstånd. Närhetsfaktorn i södra och har satts till 0,75 och i de nordligaste länen till 0,5 vilken innebär att de som bor inom öronmärks som tillhöriga underlaget till aktuellt sjukhus. I en andra omgång letas resterande lägen (kommuncentra) som kan ge ett befolkningsunderlag om minst 25 000 personer (för de fyra norrlandslänen 20 000) inom 80 resp. fram. Varje befolkad ruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger när- mast. Antal personer som hänförs till respektive fiktiva enhet redo- visas. För de fiktiva sjukhus som på detta sätt får ett befolknings- underlag som understiger 75 000 invånare beräknas merkostnader enligt vissa kostnadsfunktioner. För att studera vad befolkningsförändringar kan få för effekter för landstingens merkostnader för gles bebyggelsestruktur vad gäller sjukhusvård har en beräkning gjorts utifrån att befolkningen per har hänförts till de tidigare fiktivt utplacerade sjuk- husen. En kontroll har gjorts av att inget av de tidigare utplacerade sjukhusen nu har för litet underlag för att nybildas (25 respektive 20 000 invånare). Så var inte fallet. Med de kriterier som finns för fiktiv utplacering av sjukhus finns betydligt färre alternativa lokali- seringar än för vårdcentralerna. Överensstämmelsen mellan fiktiva och verkliga lägen är vidare högre för sjukhusen än för vårdcentra- lerna. Av dessa skäl har ingen ny fiktiv utplacering av sjukhus gjorts utifrån aktuell befolkning. Enligt tidigare beräkningar fanns 22 fiktiva sjukhus med mindre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag. Om befolkning hänförs till de tidigare fiktivt utplacerade sjukhusen får 25 sjukhus ett underlag understigande 75 000 invånare. De ytterligare tre sjuk- hus som med befolkning får ett underlag understigande 75 000 invånare finns i (), () och () . Inte bara antalet sjukhus med befolkningsunderlag understigande 75 000 invånare påverkar merkostnaderna. Även förändringar av befolkningsun- derlaget för de redan tidigare små sjukhusen påverkar de beräknade merkostnaderna för landstingen. De totala merkostnaderna för små sjukhus var tidigare beräknade till 511,2 miljoner. Utifrån befolkning uppgår de till 545,4 miljoner, en ökning med . För vissa landsting är förändringen stor. Det gäller särskilt för de landsting där sjukhus med färre än 75 000 invånare i befolkningsunderlag tillkommit. Liksom för vårdcentralerna kan man konstatera att befolk- ningsförändringar under en så som (1995–98) medför stora skillnader i beräknade merkostnader för små sjukhus för många landsting. De beräknade merkostnaderna för små sjuk- hus uppgår per landsting till betydligt större belopp än merkostna- derna för små vårdcentraler Detta talar för att regelbundet och helst uppdatera modellen med aktuellt befolkningsunderlag. Jämförelse merkostnad per invånare för små sjukhus /inv -95 /inv -98 I nuvarande system beräknas, utifrån SOU 1998:151, mer- kostnader uppstå för ambulansstationer med ett befolknings- underlag som understiger 10 000 invånare. Föra att beräkna landstingens merkostnader i detta avseende har en fiktiv lokalisering av ambulansstationer gjorts utifrån följande kriterier. Kilometerrutor som ligger inom från fiktivt utlagt bassjukhus exkluderas från beräkningarna då inga merkostnader bedöms uppstå för dessa. Som möjlig ort för lokalisering av ambu- lansstationer har angivits tätort med minst 200 invånare. Fiktiva ambulansstationer läggs ut i tätorter som får minst 1 500 invånare inom vägavstånd. För att undvika dubbelräkning används en närhetsfaktor om 0,8. För varje fiktivt utlagd enhet redovisas ort/ruta till vilken den lokaliserats samt antal personer som hän- förts till respektive enhet där varje befolkningsruta hänförs till den fiktiva enhet som ligger närmast. Merkostnaden per invånare för enheter med befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare beräknas enligt följande formel; (2 000 000/antal pers i underlaget)-200. Nuvarande beräkning grundar sig på befolkningens bosätt- ningsmönster per . Enligt denna har 90 fiktiva ambu- lansstationer fått ett befolkningsunderlag understigande 10 000 in- vånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknades till . För att studera vilka effekter befolkningsförändringar –98 har haft på landstingens merkostnader i detta avse- ende har en ny fiktiv lokalisering av ambulansstationer gjorts efter samma kriterier som tidigare men utifrån befolkning. Denna fiktiva lokalisering ger 93 fiktiva ambulansstationer med ett befolkningsunderlag understigande 10 000 invånare. De totala merkostnaderna för dessa beräknas (efter samma grunder som tidi- gare) till .