sou · GOB361d2 · 2001-01-01 00:00:00 — Utgiftstaket för staten har fastställts till för . De takbegränsade utgifterna prognostiserades i budget- propositionen för till . Det innebär att bud- geteringsmarginalen uppgår till . En marginal på kan förefalla lågt med tanke på prognosernas osäkerhet, även om prognoshorisonten är kort. Budgeteringsmarginalen framgår av tabell 1. Budgeteringsmarginalens beräknade storlek i budgetproposi- tionen för , miljarder kronor De låga budgeteringsmarginalerna ställer stora krav på prognosernas träffsäkerhet. Utgiftstaket skulle till exempel ha överskridits om utfallet avvek uppåt med i förhållande till prognosen i budgetpropositionen för . Även de redovisade budgeteringsmarginalerna för och är små, speciellt mot bakgrund av att prognoserna blir osäkrare ju längre fram i tiden man kommer. 4.2Prognosernas osäkerhet och de utgiftsstyrande faktorerna Prognoser innehåller alltid en viss osäkerhet. Osäkerhetens storlek be- ror bland annat på variationen i den tidsserie man ska prognostisera, där en stor variation leder till en större osäkerhet. Prognosens osäkerhet varierar också med prognosens tidshorisont, korta prognoser innehåller en mindre osäkerhet än längre prognoser. Det finns två typer av osäker- heter för utgiftsprognoserna på statsbudgeten. 1Den makroekonomiska antagandebilden och prognoserna över demo- grafin innehåller en osäkerhet. 2Prognoserna på anslagen innehåller ytterligare en osäkerhet som in- te kan hänföras till de makroekonomiska eller demografiska prog- noserna. För att beskriva prognososäkerhet brukar man normalt redovisa prog- nosens konfidensintervall. Till exempel brukar man ange att utfallet med 95 procents konfidens kommer att ligga i ett intervall. Mot bak- grund av de två osäkerheterna finns det här även två typer av konfi- densintervall. Den första typen av konfidensintervall är betingad av att de utgiftsstyrande faktorerna kan anges med säkerhet. Den andra typen av konfidensintervall tar även hänsyn till osäkerheten i dessa förutsätt- ningar. För att beräkna användbara prognoser krävs att prognosmodellerna är väntevärdesriktiga och att tidsserierna är konsistenta. Modellerna uppfyller inte dessa krav. Prognoserna innehåller systematiska fel som är okända, det vill säga prognoserna är inte väntevärdesriktiga. Det är vidare tveksamt om den makroekonomiska och demografiska prog- nosen, som utgiftsprognoserna grundar sig på, är väntevärdesriktig. Till exempel har de demografiska prognoserna under en långtid underskat- tat medellivslängdens utveckling. Utgifterna förändras även med de re- former och besparingar som genomförs, vilket gör det svårt att få kon- sistenta tidsserier. Prognosernas osäkerheten varierar framför allt med variationen hos de faktorer som styr belastningen på anslagen. Om dessa faktorer har en stor variation kommer prognoserna att bli osäkra. I tabellen nedan är anslagen indelade efter utgiftsstyrande faktorer och deras osäkerhet. Indelning av prognosernas osäkerhet. Transfereringsanslag som styrs av den demografiska utvecklingen har en liten variation, vilket beror på att demografiska förändringar är lång- samma och stabila över tiden. Transfereringsanslag som varierar med den makroekonomiska utvecklingen har större variation. Orsaken är att ekonomin förändras betydligt snabbare än demografin. Vissa av de ut- gifter som styrs av den makroekonomiska utvecklingen kan dock vari- era på ett sätt som delvis motverkar varandra. Det har exempelvis observerats att när konjunkturen försämras minskar utgifterna för till exempel sjukförsäkringen som utgifterna för arbetslöshetsför- säkringen ökar. Det finns trots detta stora variationer i de totala utgif- terna under en konjunkturcykel. Anslag som styrs av individers bete- ende uppvisar också stora variationer. Dessa anslag är också problema- tiska att prognostisera då förändringar av individernas beteende är svå- ra att modellera. Majoriteten av transfereringsanslagen styrs av flera utgiftsstyrande faktorer. Till exempel bestäms utgifterna från sjukförsäkringen av samtliga redovisade faktorer. En äldre befolkningen leder till en större belastning på sjukförsäkringen, då äldre är mer sjukskrivna än yngre. Vidare ökar utgifterna från sjukförsäkringen om fler individer tillhör arbetskraften och har rätt till sjukpenning. Slutligen påverkas utgifterna från sjukförsäkringen av individernas benägenhet att sjukskriva sig. För förvaltningsanslagen är variationen mindre. Orsaken till stabili- teten är att kostnaderna för till exempel personal och hyror varierar lite över tiden. Variationen på sakanslagen med regelbundna utbetalningar är också små. Sakanslag med oregelbundna utbetalningar har en större variation. Utmärkande för dessa anslag är att utbetalningar är stora och uppkommer mer slumpmässigt över tiden. Till exempel varierar ban- verkets anslag kraftigt beroende på när i tiden utbetalningarna utfaller för stora projekt. 4.3Uppskattning av prognosernas osäkerhet betingat av de utgiftsstyrande faktorerna I följande avsnitt behandlas framför allt den osäkerhet som inte kan hänföras till de makroekonomiska eller demografiska prognoserna. Ett sätt att få en grov uppfattning om prognosernas osäkerhet är att utgå från de justeringar som har skett av anslagskrediterna. För förvalt- ningsanslag och sakanslag är anslagskrediten normalt . För transfereringsanslag är anslagskrediten normalt . Regering- en har möjlighet att höja anslagskrediten till utan att ta upp frågan med . En tio-procentig anslagskredit har endast vid ett fåtal tillfällen varit otillräcklig . Överskridande som är större än har främst uppkommit i arbetslöshetsförsäkringen och sjukförsäkringen. På dessa anslag har prognosfelen uppgått till fle- ra miljarder kronor. Orsaken till felen skiljer sig dock mellan sjukför- säkringen och arbetslöshetsförsäkringen. Överskridandet i arbetslös- hetsförsäkringen beror på att den makroekonomiska antagandebilden över arbetslöshetens utveckling var för optimistisk. Det har alltså inte handlat om fel i modellen för att prognostisera utgifterna från arbets- löshetsförsäkringen.5 Felen i prognosen för sjukförsäkringen beror i stället på att den prognosmodell man använder inte har kunnat fånga förändringarna i sjuktalet på ett tillfredsställande sätt.6 Det handlar alltså inte om fel i den makroekonomiska antagandebilden. Vid de tillfällen regeringen har höjt anslagskrediten har man också haft en tidig indikation på att anslaget inte kommer att vara tillräckligt. Den höjda anslagskrediten har då varit ett sätt att lösa problematiken på anslaget temporärt. Sammanfattningsvis visar detta att anslagskrediten normalt räcker för att hantera osäkerheten i prognoserna. Det finns dock en dynamik i vissa anslag som gör att man kan få stora avvikelser mot prognosen. För att få en uppfattning om prognosernas träffsäkerhet har de för vissa anslag beräknats hur prognoserna avviker från det faktiska utfal- let , ofta ett budgetår, under förutsättning att antagandebilden är korrekt. I tabellen nedan visas hur de testade prognoserna avviker från det faktiska utfallet. 6Med sjuktal menas antalet hela sjukdagar per person i arbetskraften. Beräknad maximal variation mellan prognoser och det fak- tiska utfallet för några anslag. Avvikelse mot faktiskt utfall Prognoshorisonten för de redovisade anslagen i tabellen är . För kortare prognoser är intervallen mindre och för längre prognoser är intervallen större. Vidare anges de maximala avvikelserna i tabellen , vilken varierar mellan tre och . Siff- rorna i tabellen ger en ungefärlig uppfattning om hur modellerna för de redovisade anslagen fungerar. Anslagen i tabellen innehåller i jämförel- se med många andra anslag på statsbudgeten en förhållandevis stor osä- kerhet. Observera dock att modellerna på dessa anslag är relativt väl ut- vecklade, vilket gör att intervallen blir mindre. Avvikelsen mellan prognosen och utfallet för arbetslöshetsförsäk- ringen är större än vad som anges i tabellen ovan. Orsaken är att de skattade ekvationerna i modellen för arbetslöshetsförsäkringen är beräknade för höga nivåer för arbetslösheten. När arbetslösheten minskar kraftigt så blir skattningarna mindre precisa. Problemet har va- rit att arbetslöshetsförsäkringen främst beräknas med hjälp av antalet arbetslösa i arbetskraftsundersökningarna (aku). Antalet arbetslösa en- ligt aku är dock bara en delmängd av de totala antalet personer som kan få ersättning från arbetslöshetsförsäkring, till exempel får timvikarier och deltidsarbetslösa ersättning från arbetslöshetsförsäkringen. Antalet timvikarier och deltidsarbetslösa minskar inte på samma sätt som den totala arbetslösheten, vilket gör anslaget svårt att prognostisera. Proble- matiken gäller för de flesta anslagen. När nivåerna ligger fast och det inte sker några större förändringar i systemen så är precisionen i prog- noserna goda. När nivåerna förändras blir prognoserna mer osäkra. För att få en ungefärlig uppskattning av prognosernas osäkerhet de- las anslagen här in i tre kategorier: relativt säkra, ganska osäkra och mycket osäkra. Majoriteten av anslagen på statsbudgeten är relativt sta- bila. Prognosens avvikelse mot det faktiska utfallet för till exempel ålderspensionerna brukar uppgå till . Detta inklu- sive osäkerheten i demografin. Utgifterna för ålderspensionerna sum- merar till mer än . För många anslag är osä- kerheten noll. Det gäller till exempel för vissa anslag som staten betalar ut som bidrag till kommunerna. en mindre osäkerhet. Totalt summerar utgifterna från anslagen med en mindre osäkerhet till . Osäkerheten finns främst på transfereringsanslag som styrs av indi- vidernas beteenden. Detta gäller anslag som sjukförsäkring, förtidspension, assistansersättning och läkemedel. Arbetslöshetsförsäk- ringen ingår inte i denna kategori av anslag då osäkerheten främst är en effekt av den makroekonomiska antagandebilden. Totalt uppgår utgifter från dessa anslag till . Det har visat sig att variationerna är ganska kraftiga i dessa system. Sakanslagen är osäkra beroende på svårigheter att beräkna när i ti- den utgifterna uppstår. Det är dock svårt att bedöma osäkerhet på dessa anslag, vilket beror på att det finns en tendens att överskatta utgifterna från dessa anslag. Det är alltså svårt att skilja på prognosfel och sys- tematiska fel. Totalt uppgår dessa utgifter till cirka 110 miljarder kro- nor. Osäkerheten i dessa utgifter är mindre än i transferingsanslagen. Dessutom utgör anslagets storlek och anslagskredit en övre gräns för utbetalningarnas storlek. I tabellen nedan görs ett försök till sammanfattning av de ovanstå- ende resonemangen. De redovisade uppskattningarna av osäkerheterna är inte beräknade utifrån någon matematisk modell. De är snarare en uppskattning utifrån erfarenheter och bedömningar av redovisade prog- noser vid ingången av budgetåret. Osäkerheterna visar hur dessa prog- noser normalt brukar röra sig. Bedömningen av osäkerheten nedan inne- håller inte, som tidigare framgått, osäkerhet som är beror på progno- serna för den ekonomiska och demografiska utvecklingen. Bedömning av utgiftsprognosernas variation. Utgifterna utgår års nivå. Bedömningen i tabellen pekar på att prognoserna innehåller en osäker- het om cirka en procent vid ingången av budgetåret. De finns dock en samvariation mellan utgifterna från de olika anslagen. De redovisade siffrorna i tabellen tar inte hänsyn till denna effekt, vilket innebär att variationen bör vara lägre än vad tabellen visar. Vidare ökar osäker- heten över tiden då prognoserna blir osäkrare ju längre fram i tiden man kommer. 5 Problem med prognoserna I följande avsnitt ges en beskrivning av de problem som finns när det gäller prognosarbetet i och på myndigheterna. 5.1Problem med prognos modellerna Flera av modellerna som används för att prognostisera utgifterna inne- håller brister. Problemet är övergripande och gäller för transfererings- anslagen, förvaltningsanslagen och sakanslagen. 5.1.1Begränsad användning av tidsserier Tidsserier används endast i begränsad omfattning i prognosarbetet både på departement och myndigheter. Data utgörs ofta av det senaste utfal- let, som skrivs fram med den makroekonomiska utvecklingen. Till ex- empel beräknar man ersättningen per dag i svuxa7 för som den förväntade utvecklingen av timlönen multiplicerat med utfallet för ersättningen per dag i svuxa . Detta innebär att man inte utnyttjar informationen som finns i historiska data vid beräkningen av anslaget för svuxa. Vidare använder departementen och myndigheterna endast årsdata i flera av prognoserna. För att göra bra prognoser för pågående budgetår krävs att man använder månadsdata. Det är också viktigt att eventuella årsprognoserna fördelas . Månadsprognoser gör det möjligt att följa upp prognosen mot det faktiska utfallet under pågående bud- getår. Det finns till exempel en stor säsongsvariation i många av ansla- gen. Om man inte har kontroll över dessa säsongsvariationer så finns det en risk för att man får ett felaktigt underlag för de politiska beslu- ten. ESV månadsfördelar dock sina prognoser och dessa används inom . 7 Särskilt vuxenstudiestöd för arbetslösa. 5.1.2Bristfällig uppföljning av prognoserna En väl utvecklad uppföljning är en viktig förutsättning för att arbetet med prognoserna ska utvecklas och förbättras. Det är sällan progno- serna följs upp på ett mer systematiskt sätt. Den uppföljning som sker i av prognoser handlar framför allt om att jämföra prognosen med det faktiska utfallet. En systematisk uppföljning bör dock innehålla en djupare analys av vad som blev rätt och fel i prog- nosen. Till exempel skulle en sådan uppföljning visa om det finns delar av modellen som fungerar bättre eller sämre och om det finns systema- tiska under- eller överskattningar i prognoserna. Prognoserna och modellerna bör kontinuerligt utvärderas. Varför avviker utfallet för arbetslöshetsförsäkringen mot prognosvärdet? Är den makroekonomiska antagandebilden rätt? Hur står sig prognosen för grundbeloppet8 i förhållande till det faktiska utfallet? Avviker progno- sen för dagpenningen i arbetslöshetsförsäkringen från det faktiska ut- fallet? Dessa frågor bör analyseras även om prognosen stämmer väl med det faktiska utfallet. 5.1.3Bristfällig dokumentation av modellerna Det finns ofta brister i dokumentationen av modellerna både på depar- tementen och myndigheterna. En god dokumentation är viktig för för- ståelsen för och bedömningen av prognoserna och minskar vidare ut- rymmet för godtycke i beräkningarna. Dokumentationen är också viktig för att få en kontinuitet i arbetet med prognoserna. När dokumentation saknas finns en stor risk för att mycket information och kunskap om prognoserna försvinner om den ansvariga handläggare lämnar sina arbetsuppgifter. Vissa prognosmodeller bygger på felaktiga samband. Det innebär att vissa modeller alltid kommer att överskatta eller underskatta utgifterna även om förutsättningarna är korrekta. Modellen för föräldraförsäkringen tog tidigare ingen hänsyn till att ersättning avseende barn som föds framför allt belastar anslaget . I modellen hänfördes i stället utgif- 8 Anslaget för arbetslöshetsförsäkringen innehåller flera delar, bland annat det så kallade grundbeloppet. terna till antalet födda barn . Det innebar att när antalet födda barn minskade underskattade man utgifterna för det innevarande året. På motsvarande sätt överskattade man utgifterna när antalet födda barn ökade. 5.1.5Beräkningar av regelförändringar och dynamiska effekter Prognoserna är extra problematiska i samband med att man genomför regelförändringar i systemen. För att kunna göra goda uppskattningar av effekterna av regelförändringar krävs väl utvecklade modeller och bra data. Vid en justering av till exempel arbetsvillkoret9 i arbetslös- hetsförsäkringen krävs att arbetsvillkoret finns beskrivet i en ekvation för att man ska kunna beräkna förändringen i modellen. Annars tvingas man göra ad hoc-mässiga beräkningar av det nya arbetsvillkoret vid si- dan om modellen, vilket försvårar kalkylen. Beräkningen av olika regelförändringar försvåras också av att indi- viderna anpassar sitt beteende till de nya regelsystemen. Det går till ex- empel att i efterhand konstatera att utgifterna i föräldraförsäkringen ökade innan man sänkte ersättningsnivån från till 75 pro- cent. På samma sätt ökade utgifterna för läkemedelsförmånen kraftigt innan man höjde patienternas avgifter i systemet . Det är sällan man i tar hänsyn till beteendeför- ändringar när man genomför reformer. Orsaken kan vara att beteende- förändringarna är svåra att beräkna och det är sällan informationen efterfrågas. Om man inte gör bedömningar av hur individernas bete- ende kommer att förändras till följd av regelförändringarna finns en risk för att prognoserna kommer att innehålla stora fel. Det är också sällan man följer upp effekterna av olika regelföränd- ringar. För att prognosmodellerna ska utvecklas bör man i efterhand analysera effekterna av regelförändringarna. En uppföljning kan leda till att man får bättre möjligheter att bedöma beteendeförändringar . Prognosmodellen för barnbidragen är ett exempel på en modell som innehåller flera av de ovan beskrivna bristerna. 9 Arbetsvillkoret bestämmer bland annat huruvida en person ska erhålla ersätt- ning från arbetslöshetsersättningen. barn i ålder 0 till . Barnbidragets storlek är per månad.10 Kostnader för barnbidraget uppgår till ca 13,5 mil- jarder kronor . Modellen för barnbidragen beskrivs i följande ek- vation: U = 10 200 * [A(t) + A(t-1)]/2 U = Utgift för barnbidrag A(t) = Antalet barnbidrag t (bestäms av SCB:s befolkningsprognos) 10 200 = Barnbidragets nivå I modellen används ingen tidsserie, det vill säga man använder inte his- toriska data för att beräkna barnbidragen. Det leder till att varje prog- nos blir en ny nivåberäkning där man utgår från två månadsvärden. Vi- dare förlorar man informationen som finns i de historiska data. I modellen beräknas endast ett årsvärde, som inte fördelas över året. Modellen kan alltså inte hantera utfallet , vilket leder till svå- righeter att justera prognosen med hänsyn till utfallsdata . Sambandet är inte korrekt (U 10 200 * [A(t) + A(t-1)]/2). Orsaken är att decembervärdet systematiskt avviker från årsvärdet, vilket beror på att det finns ett säsongsmönster i utgifterna. Säsongsmönstret beror på att nya personer successivt erhåller barnbidrag , medan ut- flödet endast sker i slutet av varje kvartal. En noggrannare analys visar att modellen systematiskt överskattar utgifterna med . Om man hade följt upp prognosen mer systematiskt hade man förmodligen upptäckt felet. Historiskt har prognosen för barnbidraget ändå överensstämt relativt väl med utfallet. Orsaken till träffsäkerheten är att barnbidragssyste- met, som styrs av demografin, är mycket stabilt över tiden. För att göra bra prognoser krävs tillgång till tillförlitlig och relevant statistik. Den statistik som används i prognoserna produceras mestadels av myndigheterna. Det finns ofta brister i statistiken, vilket försvårar utvecklingen av mer sofistikerade modeller. Bristen på statistik är ock- så ett problem vid uppföljningen av myndigheternas verksamhet. En orsak till den bristfälliga statistiken är att departementen inte har ställt tillräckliga och tydliga krav på myndigheternas statistik, vilket förmodligen beror på att detta inte har varit ett prioriterat område. 10 Barnbidraget höjdes . ta innebär att myndigheterna ibland inte vet vilken statistik departe- menten efterfrågar. I många fall saknas relevanta data som kan användas i prognoserna. Till exempel använder antalet studiestöd vid beräkningen av det särskilda utbildningsbidraget. Men antalet studie- stöd är ett mått som inte finns i CSN:s datasystem, vilket leder till att inte kan följa upp sin prognos mot det fak- tiska utfallet. får och svårig- heter att jämföra och diskutera prognoserna. I vissa fall har myndigheterna registrerat en uppgift som det av olika tekniska skäl inte går att få tillgång till. Detta gäller till exempel data på () områden. Till exempel registrerar RFV antalet förtidspensioner , men det är trots detta inte möjligt att kontinuerligt erhålla information om in- respektive utflöden i för- tidspensionssystemet. RFV redovisar endast statistik om flödena i de- cember, det vill säga en gång och dessutom mycket sent . Det går alltså inte att kontrollera flödena under pågående budgetår, även om informationen finns i datasystemen. I vissa andra fall har det varit svårt för att få till- gång till databaser som myndigheterna har utvecklat, bland annat bero- ende på olika sekretessregler och tekniska hinder. Det har dock visat sig att dessa problem går att lösa. Det är en fördel om Regeringskansli- et kan arbeta med dirketuppkopplingar mot myndigheternas databaser. Det ger departementen större tillgänglighet till databaserna som myndigheterna avlastas frågor från departementen. Många myndigheter utvecklar nu så kallade datalager. Detta gäller bland annat , och . Dessa datalager kommer att vara till stor hjälp i prognosarbetet. För att kunna utveckla mer sofistikerade modeller och kunna hantera stora datamängder krävs att man har tillgång till ändamålsenliga pro- gramvaror, till exempel program som kan hantera stora datamängder på ett effektivt sätt. På flera departement saknas dessa programvaror. För att departementen ska få tillgång till data på ett mer systematiskt sätt krävs också en bra IT-infrastruktur, till exempel databaser med sta- tistik som handläggarna på departementen kan göra uttag ifrån. skickas siffrorna på papperskopior mellan de departementen och myn- digheterna. Hanteringen av data är ad hoc-mässig och det saknas en systematisk lagring av data inom . Problemet hanteras inom det så kallade Vesta-projektet.11 5.4Organisation, samverkan och kompetens 5.4.1Samverkan mellan myndigheter och departement Arbetet med prognoserna kräver stora administrativa resurser då många personer på departementen och myndigheterna är inblandade. I figuren nedan beskrivs flödena av information mellan de olika aktörerna. Flöden av information i prognosarbetet Det är ofta en fördel om flera gör prognoser och att man arbetar med flera modeller. Man får på detta sätt en bättre analys av prognoserna. Den nuvarande ordningen är dock svår att överblicka och man drar inte fördel av att flera gör prognoser på samma område. Det är bland annat svårt att få tillgång till uppgifter om olika prognoser. Exempelvis kan inte departementen på ett enkelt sätt få tillgång till prognoser som myn- digheterna har lämnat till . Ett annat problem är att 11 Projektet innehåller flera delar. En del av projektet innebär att man ska ut- veckla ett så kallat datalager för staten. Meningen är att datalagret ska bland an- nat innehålla information om prognoserna. det ofta är oklart vad informationen i underlaget om prognosen står för, det vill säga dokumentationen av prognosen är bristfällig. Detta gör det svårt att föra diskussioner kring prognoserna. Det kan till exempel vara oklart vem som har gjort prognosen, till exempel om ESV har justerat myndighetens prognos. Vidare saknas ofta uppgifter om vilka antagan- den som ligger till grund för prognosen. De nuvarande formerna för arbetet med prognoserna är också resurs- krävande, bland annat beroende på att beställningarna inte är samord- nade. Till exempel kan en myndighet lämna en prognos till utifrån institutets antagandebild och vid nästan samma tillfäl- le lämna en prognos till sitt fackdepartement utifrån regeringens anta- gandebild. Även utvecklingen av prognoserna sker ofta i parallella processer på myndigheterna och departementen. Det har till exempel hänt att Social- departementet och RFV har funderat över samma problem, men att man inte har haft någon gemensam diskussion i frågan. 5.4.2Departementens arbete med prognoserna är det framför allt som har drivit utvecklingen av prognoserna.