sou · GRB3110 · 2004-01-01 00:00:00 — Inkomst- genereringen i SESIM är på så sätt inte uteslutande en produkt av modellen för inkomstframskrivning utan påverkas även av de modeller som bestämmer sannolikheten att en individ ska vara sysselsatt eller inte ett visst år. I appendix B presenteras en genomgång av egenskaperna hos olika simulerade inkomstslag. SESIM är skriven i programmeringsspråket Visual Basic. Språkets relativa enkelhet gör att det mesta av kodningsarbetet kan skötas utan hjälp av programmeringsexperter. Den kompilerade koden är Bilaga 9 till LU 2003 dessutom tillräckligt effektiv för att de relativt beräkningsintensiva analyserna ska kunna utföras utan orimligt långa väntetider67. Windowsapplikationen SESIM har ett användarvänligt grafiskt gränssnitt. Det har designats för att möjliggöra datauttag från SESIM på ett enkelt sätt. Ett flertal statistikfunktioner finns tillgängliga, t.ex. univariata statistikor, frekvenstabeller, popula- tionshistogram, kernelestimatorer av fördelningar samt formulär för att direkt undersöka data för enskilda individer/hushåll. Ytterligare flexibilitet i analysarbetet uppnås genom att SESIM kan exportera de genererade datamängderna i flera olika format vilket gör att befintliga programvaror för statistiska analyser lätt kan användas för att analysera data från SESIM. Utöver windowsapplikationen finns även en särskild rapport- generator, implementerad i Excel, som tillåter enkel och snabb pre- sentation av SESIM-genererad data med hjälp av Excels inneboende funktionalitet. Ett huvudsakligt användningsområde för rapport- generatorn är modellvalideringsarbete. I förväg iordninggjorda kalkylark där simuleringsresultat ställs mot andra datakällor kan lätt uppdateras varje gång något förändras i modellen. På så sätt underlättas valideringsarbetet väsentligt. Excel används även för hantering av indata till SESIM. Detta görs genom att indata sammanställs på ett särskilt format i kalkylark vilka sedan läses in av SESIM under simuleringen. Främst kontrolleras härigenom olika aspekter av den demografiska utveck- lingen men även andra variabler som t.ex. årliga pris- och inkomstförändringar, antagen avkastning för premiepensions- fonder, generella arbetslöshets- och sysselsättningsnivåer. Indata för olika beräkningsscenarion kan lagras i olika kalkylark. På så vis byts indata enkelt genom ett byte av kalkylark. Kalkylarken utgör även en god dokumentation av de beräkningsscenarion som används. 67 För de mer krävande beräkningarna används effektiva FORTRAN-rutiner vilka har länkats till Visual Basic via ett så kallat dynamiskt länkat bibliotek (DLL). Bilaga 9 till LU 2003 A.8 Förteckning över stokastiska modeller i SESIM I det följande ges en översiktlig beskrivning av samtliga stokastiska modeller som ingår i SESIM. Av utrymmesskäl begränsas beskrivningen till följande egenskaper: Händelse/utfall: i de fall detta inte framgår av rubrik eller sammanhang specificeras den aktuella händelsen eller utfalls- variabeln här. Riskgrupp: de individer (eller hushåll) som är under risk. Med detta avses att deras egenskaper kan påverkas av modellens utfall. Modelltyp: avser en grov klassificering av olika typer av statistiska modeller som används. De i särklass vanligaste modelltyperna i SESIM är linjära regressionsmodeller för kon- tinuerliga responsvariabler och logistisk regression alternativt probitregression för binära responsvariabler. Kovariater: de förklarande variabler som används för att, genom modellen, länka individers och hushålls egenskaper till responsvariabeln. Här beskrivs endast vilka förklarande variabler som förekommer, inte vilken funktionell form de har eller om de bildar interaktionstermer med andra förklarande variabler. Kommentar: generella kommentarer. Till exempel beträffande olika alternativ för kalibrering av modellen. Algoritm: i vissa fall kombineras stokastiska modeller med olika regler eller algoritmer för att beskriva ett händelseförlopp. Riskgrupp: individer i åldern 0–. Modelltyp: ettåriga dödsrisker enligt SCB:s befolkningsprognos- modell. Kommentar: på grund av de mycket låga dödsfallsfrekvenserna i dessa åldrar är det mycket svårt att hitta en lämplig modell på empiriska grunder. Av detta skäl ansätts i stället de av SCB skattade genomsnittliga dödsriskerna per kön och ålder. Dessa bygger på observerad dödlighet för samtliga individer i respektive ålder/kön. Bilaga 9 till LU 2003 Riskgrupp: individer i åldrarna 30–. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, ålder, indikator för förtidspension, pensions- grundande inkomst (kvintil), civilstånd. Riskgrupp: individer i åldrarna . Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, ålder, indikator för förtidspension , civilstånd, högsta utbildningsnivå. Kommentar: för mortalitet görs en kalibrering till de dödsrisker per kön och åldersgrupp som gäller enligt SCB:s långsiktiga befolk- ningsprognos68. Adoption (av föräldralösa) Händelse/utfall: Adopterande hushåll slumpas från mängden av hushåll där ålders- sammansättningen är lämplig. 1)barn () som blivit föräldralösa . 2)adopterande hushåll med en, för de vuxna, lägsta ålder överstigande och en högsta ålder understigande . Modelltyp: regression. Kovariater: indikator för hushållstyp (ensamstående kvinna, ensamstående man, sammanboende), kvinnans ålder (mannens ålder för ensamstående män). Algoritm: De adopterande hushållens simulerade antal barn (utifrån den estimerade modellen) jämförs med hushållets faktiska antal barn. De föräldralösa barnen adopteras av hushåll med stora skillnader mellan simulerat och faktiskt antal barn. 68 Se SCB:s [2002] demografiska prognos (BE18SM0201) avseende en framskrivning av befolkning . Bilaga 9 till LU 2003 Riskgrupp: tidigare invandrade hushåll. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: hushållets högsta ålder, antal barn, antal vuxna, hushållets högsta utbildningsnivå, tid sedan invandring. Riskgrupp: svenskfödda hushåll. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: hushållets högsta ålder, antal barn, antal vuxna, hushållets högsta utbildningsnivå. Kommentar: det totala antalet genererade emigranter kalibreras till det totala antalet emigranter enligt SCB:s demografiska prognos. Riskgrupp: tidigare utvandrade individer/hushåll. Modelltyp: hazardmodell. Kovariater: tid sedan utvandring. Riskgrupp: förstagångsinvandrare. Algoritm: befintliga hushåll i modellpopulationen klonas och imputeras därefter som förstagångsinvandrare. Selektion av hushåll för kloning görs så att de invandrande hushållen får en lämplig sammansättning med avseende på den högsta ålder som kan observeras i hushållet samt hushållets storlek. Kommentar: modellens totala immigration kalibreras till total immigration enligt SCB:s prognos genom justering av antalet förstagångsinvandrare inom ramen för den totalt genererade invandringen. Riskgrupp: kvinnor mellan 18–som inte bor i föräldrahemmet och som inte tidigare fött barn. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, civilstånd, pensionsgrundande inkomst (kvar- tiler), indikator för förvärvsarbete, högsta utbildningsnivå. Riskgrupp: kvinnor mellan 18–som inte bor i föräldra- hemmet och som tidigare fött minst ett barn. Bilaga 9 till LU 2003 Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: åldersgrupp, civilstånd, pensionsgrundande inkomst (kvartiler), indikator för förvärvsarbete, högsta utbildningsnivå, yngsta barnets ålder. Kommentar: separata modeller estimeras för kvinnor som fött ett, två respektive tre barn. modelleras inte fler än fyra födslar. Kommentar: det totala antalet födslar kalibreras till det totalt antal födda barn enligt SCB:s prognos. Riskgrupp: individer som är och bor kvar i föräldrahemmet. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, högsta utbildningsnivå, indikator för pågående studier, indikator för nollskild taxerad inkomst, nationalitet.69 Kommentar: separata modeller estimeras för män och kvinnor. Modellen kalibreras mot observerad andel utflyttade per kön och ålder enligt HEK . Bildande av nya hushåll Riskgrupp: vuxna (ej kvarboende i föräldrahemmet) kvinnor och män som inte är sammanboende. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder. Algoritm: Kvinnor som ska bilda nytt hushåll slumpas ut från de skattade sannolikheterna. För varje kvinna genomsöks poolen av valbara män och den första mannen som är än kvinnan väljs ut. Hittas ingen man i rätt ålder upprepas proceduren varvid ytterligare åldersskillnad tillåts för varje upprepad sökning. 69 Nationalitet indikerar i detta sammanhang om individen är född i eller utomlands. Bilaga 9 till LU 2003 Riskgrupp: sammanboende män. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder. Algoritm: män slumpas, utifrån de skattade sannolikheterna, att de lämnar sitt hushåll och bildar ett nytt. Riskgrupp: individer mellan 16–som inte är förtidspensionärer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, högsta utbildningsnivå, indikator för ålder 16, pensionsgrundande inkomst (kvartiler). Riskgrupp: individer mellan 30–som inte är förtidspensionärer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, kön, pensionsgrundande inkomst (kvartiler), högsta utbildningsnivå, civilstånd, nationalitet. Riskgrupp: individer mellan 61–som inte är för- tidspensionärer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, kön, pensionsgrundande inkomst (kvartiler), högsta utbildningsnivå. Kommentar: kalibreras inflödet till förtidspension mot det faktiskt observerade antalet. Riskgrupp: förtidspensionärer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, tid sedan förtidspensionering, högsta utbild- ningsnivå. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: gymnasiestudier påbörjas. Riskgrupp: 16-åringar som inte är förtidspensionärer. Algoritm: samtliga individer antas påbörja gymnasiestudier det år de fyller 16. Kommentar: maximalt bedrivs studier på gymnasienivå varefter gymnasiekompetens erhålls. Händelse/utfall: avhopp från gymnasiestudier. Riskgrupp: gymnasiestudenter. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, föräldrars högsta utbildningsnivå, föräldrars högsta ålder, nationalitet, indikator för skilda föräldrar, hushållets inkomst (kvartiler), antal barn i hushållet. Kommentar: för individer som slumpas till att avbryta sina gymnasiestudier slumpas även en tidpunkt för avbrottet. Händelse/utfall: universitetsstudier påbörjas direkt efter avslutade gymnasiestudier. Riskgrupp: 19-åringar som tog gymnasieexamen föregående år och inte är förtidspensionerade eller föräldralediga. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, nationalitet, indikator för boende i föräldra- hemmet, indikator för egna barn, indikator för boende i storstad, generell arbetslöshetsnivå. Händelse/utfall: universitetsstudier avbryts innan examen erhållits Riskgrupp: universitetsstudenter. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, nationalitet, civilstånd, ålder, antal barn, indikator för boende i storstad. Kommentar: universitetsstudier antas pågå tre eller . Individer som avbryter sina studier efter det tredje året antas då erhålla sin examen. Efter det fjärde året avslutas studierna automatiskt. Appendix A Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: transition från arbetsmarknad till universitetsstudier. Riskgrupp: individer som uppnått gymnasiekompetens och inte deltar i andra studieformer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, nationalitet, BNP–tillväxt, tid sedan gymnasie- examen, ålder, civilstånd, antal barn. Händelse: transition från arbetsmarknad till komvuxstudier. Riskgrupp: individer mellan 20–som inte uppnått gym- nasiekompetens, inte är förtidspensionerade eller föräldralediga. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, nationalitet, BNP-tillväxt, civilstånd, tid sedan gymnasieexamen, antal barn, ålder. Kommentar: komvuxstudier antas pågå tills studier efter grundskolenivå har uppnåtts. Detta ger individen motsvarande gymnasiekompetens. Händelse/utfall: universitetsstudier påbörjas direkt efter avslutade komvuxstudier. Riskgrupp: individer som avslutade komvuxstudier föregående år och inte är förtidspensionerade eller föräldralediga. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, nationalitet, ålder, civilstånd, antal barn, indikator för boende i storstad, BNP-tillväxt. Händelse/utfall: sysselsatt/ej sysselsatt . Riskgrupp: individer som inte är ålderspensionärer, förtidspensionärer, deltar i studier, är föräldralediga eller är arbets- lösa. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: indikator för sysselsättning föregående år, ålder, högsta utbildningsnivå, indikator för pågående studier föregående år. Kommentar: separata modeller estimeras för män respektive kvinnor. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: arbetslös/ej arbetslös . Riskgrupp: individer som inte är ålderspensionärer, förtidspensionärer, deltar i studier eller är föräldralediga. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: indikator för arbetslöshet föregående år, ålder, ålders- grupp, högsta utbildningsnivå. Kommentar: separata modeller estimeras för män respektive kvinnor. Riskgrupp: individer i arbetskraften utan tidigare tilldelning av arbetsmarknadssektor. Modelltyp: multinomial logit. Kovariater: ålder, kön, högsta utbildningsnivå, nationalitet. Riskgrupp: individer i arbetskraften som har en tidigare tilldelad arbetsmarknadssektor. Modelltyp: multinomial logit. Kovariater: ålder, kön, högsta utbildningsnivå. Kommentar: Separata modeller estimeras för varje arbetsmark- nadssektor, dvs. individens arbetsmarknadssektor under det inne- varande året beror av individens arbetsmarknadssektor föregående år. Händelse/utfall: förekomst av positiv finansiell förmögenhet. Riskgrupp: individer utan positiv finansiell förmögenhet. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, åldersgrupp, högsta utbildningsnivå, kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), nationalitet. 70 Uppdelning görs mellan privat anställda arbetare, privat anställda tjänstemän, kommunalt anställda, statligt anställda och egna företagare. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: finansiell förmögenhet. Riskgrupp: individer med förekomst av positiv finansiell förmögenhet enligt föregående modell. Modelltyp: regression, logittransformerad responsvariabel. Kovariater: kön, åldersgrupp, högsta utbildningsnivå, kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), nationalitet. Kommentar: modellen ger en väntevärdesprediktion, dvs. variansen antas vara lika med noll. Händelse/utfall: finansiell förmögenhet. Riskgrupp: individer med positiv finansiell förmögenhet (föregående år). Modelltyp: random walk utan drift. Variansen är proportionell mot förmögenheten. Slumpade värden begränsas till positiva tal. Kovariater: finansiell förmögenhet föregående år. Händelse/utfall: bostadsägande. Riskgrupp: hushåll som bildats . Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hushåll, antal barn , kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), indikator för hushåll där hushållsföreståndare samt maka/make är svenskfödd, kvantiler för hushållets finansiella för- mögenhet. Kommentar: ett hushåll antas kunna äga maximalt en bostad under sin livstid. Som en konsekvens kan ett bostadsköp och en försäljning äga rum. En individ kan dock genom att byta hushåll vara ägare till fler bostäder under en livstid. Händelse/utfall: bostadsköp. Riskgrupp: hushåll som inte äger bostad. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hushåll, antal barn , kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), indikator för hushåll där hushållsföreståndare samt maka/make är svenskfödd, kvantiler för hushållets finansiella förmögenhet. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: bostadsförsäljning. Riskgrupp: hushåll som äger bostad. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hushåll, antal barn , kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), indikator för hushåll där hushållsföreståndare samt maka/make är svenskfödd, kvantiler för hushållets finansiella förmögenhet. Händelse/utfall: bostadsyta. Riskgrupp: hushåll som köpt bostad . Modelltyp: regression. Kovariater: åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hushåll, antal barn , kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i , eller (H-region). Kommentar: modellen ger en väntevärdesprediktion, dvs. variansen antas vara lika med noll. Händelse/utfall: bostadens marknadsvärde. Riskgrupp: hushåll som köpt bostad . Modelltyp: regression, logittransformerad responsvariabel. Kovariater: ålder för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hushåll, antal barn , kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), bostadsyta, kvantiler för hushållets finansiella för- mögenhet. Händelse/utfall: förekomst av bostadslån. Riskgrupp: hushåll som bildats och slumpats till bostadsägande. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder för hushållets äldsta medlem, åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, kvantiler för skattepliktig inkomst, indikatorer för boende i , eller (H- region), bostadsyta, bostadens marknadsvärde, kvantiler för hus- hållets finansiella förmögenhet. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: bostadslån. Riskgrupp: hushåll som bildats , slumpats till bostadsägande och till att ha bostadslån. Modelltyp: regression, logtransformerad responsvariabel. Kovariater: ålder för hushållets äldsta medlem, åldersgrupp för hushållets äldsta medlem, indikator för gift/sammanboende hus- håll, kvantiler för skattepliktig inkomst, bostadsyta, bostadens marknadsvärde, kvantiler för hushållets finansiella förmögenhet. Händelse/utfall: kapitalinkomster. Riskgrupp: individer med positiv finansiell förmögenhet Modelltyp: regression. Kovariater: kön, åldersgrupp, högsta utbildningsnivå, indikatorer för boende i tätbefolkad region (H-region), nationalitet. Kommentar: responsvariabel är kapitalinkomstens andel av den finansiella förmögenheten. Riskgrupp: samtliga sysselsatta individer. Modelltyp: regression (mixed regression), logtransformerad responsvariabel. Kovariater: arbetserfarenhet, högsta utbildningsnivå, arbets- marknadssektor, nationalitet, civilstånd, stokastisk interceptterm. Kommentar: modellen estimeras separat för respektive kön. Separata estimat av modellens varianskomponenter för respektive arbetsmarknadssektor. Händelse/utfall: förekomst av arbetsinkomster. Riskgrupp: studenter. Modelltyp: probitregression. Kovariater: ålder, kön, nationalitet. Händelse/utfall: arbetsinkomster. Riskgrupp: studenter som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression, logtransformerad responsvariabel. Kovariater: ålder, kön, nationalitet. 71 Modellen för inkomstframskrivning beskrivs närmare i avsnitt A.6. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: förekomst av arbetsinkomster. Riskgrupp: individer klassificerade som övriga. Modelltyp: probitregression. Kovariater: ålder, kön, nationalitet, högsta utbildningsnivå. Händelse/utfall: arbetsinkomster. Riskgrupp: individer klassificerade som övriga som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression, logtransformerad responsvariabel Kovariater: ålder, högsta utbildningsnivå. Händelse/utfall: förekomst av positivt antal sjukdagar. Riskgrupp: individer mellan 16–vilka inte är förtids- eller ålderspensionerade och inte är föräldralediga. Modelltyp: probitregression (mixed regression). Kovariater: indikator för positivt antal sjukdagar föregående år, åldersgrupp, högsta utbildningsnivå, kön, generell arbetslös- hetsnivå, indikator för boende i storstad, civilstånd, nationalitet, stokastiskt intercept. Händelse/utfall: antal sjukdagar. Riskgrupp: individer som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression, logtransformerad responsvariabel. Kovariater: åldersgrupp, kön, indikator för barn i hushållet, högsta utbildningsnivå, kön, indikator för boende i storstad, civilstånd, nationalitet, arbetserfarenhet, indikator för sektorkod (statlig/), indikator för egen företagare, indikator för pågående studier, indikator för arbetslöshet, BNP-tillväxt. Bilaga 9 till LU 2003 Riskgrupp: hushåll med en vuxen vars disponibla inkomst ligger under riksnormen för tilldelning av socialbidrag. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, kön, antal barn, antal barn , högsta utbildningsnivå, indikator för arbetslöshet, skillnad mellan disponibel inkomst och socialbidragsnorm, arbetserfarenhet, indi- kator för pågående studier, nationalitet, indikator för boende i storstad, indikator för tidigare skilsmässa. Riskgrupp: hushåll med två vuxna vars disponibla inkomst ligger under riksnormen för tilldelning av socialbidrag. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: mannens ålder, kvinnans ålder, antal barn, antal barn , mannens högsta utbildningsnivå, kvinnans högsta utbildningsnivå, indikator för arbetslöshet för mannen, indikator för arbetslöshet för kvinnan, skillnad mellan disponibel inkomst och socialbidragsnorm, arbetserfarenhet för mannen, arbets- erfarenhet för kvinnan, nationalitet för mannen, nationalitet för kvinnan, indikator för boende i storstad. Nettosubventioner för offentliga tjänster Händelse/utfall: subventionsbelopp för skola (förskoleklass, grundskola). Riskgrupp: alla individer i 6–. Modelltyp: regression (väntevärden73). Kovariater: ålder, åldersgrupp. Händelse/utfall: subventionsbelopp för gymnasiestudier. Riskgrupp: gymnasiestudenter. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: kön, nationalitet. 72Termen take-up används för att beskriva den generella benägenheten att ansöka om ett bidrag vilken individen/hushållet är berättigat till. Take-up är alltså relevant för de bidragsformer som inte betalas ut med automatik, till exempel socialbidrag och bostadsbidrag. 73För dessa modeller görs framskrivningen utifrån modellens prediktion av väntevärden givet sammansättningen av kovariater för individen. Processens varianskomponent ignoreras här då det har visat sig vara svårt att uppskatta dess storlek. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: subventionsbelopp för komvuxstudier. Riskgrupp: komvuxstuderande. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: kön, nationalitet, ålder. Händelse/utfall: förekomst av subventionsbelopp för vuxenstudier (inkluderar särvux, statens skola för vuxna, svenska för invandrare, folkbildning/folkhögskola, kvalificerad yrkesutbildning). Riskgrupp: individer i åldrarna 20–som inte deltar i andra studieformer. Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: kön, ålder, högsta utbildningsnivå, nationalitet. Händelse/utfall: subventionsbelopp för vuxenstudier. Riskgrupp: individer som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: kön, ålder, högsta utbildningsnivå, nationalitet. Händelse/utfall: subventionsbelopp för universitets/högskole- studier. Riskgrupp: universitetsstudenter. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: kön, ålder. Händelse/utfall: förekomst av subventionsbelopp för barnomsorg. Riskgrupp: individer i åldrarna . Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, nationalitet, hushållets högsta utbildningsnivå, hushållets sysselsättningsgrad. Händelse/utfall: subventionsbelopp för barnomsorg. Riskgrupp: individer som slumpats i föregående modell. Modelltyp: regression (väntevärden). Kovariater: ålder, åldersgrupp, nationalitet, hushållets högsta ut- bildningsnivå. Bilaga 9 till LU 2003 Händelse/utfall: förekomst av subventionsbelopp för äldreomsorg (hemtjänst, särskilt boende). Riskgrupp: individer i åldrarna . Modelltyp: logistisk regression. Kovariater: ålder, åldersgrupp, kön, nationalitet, inkomst från ålderspension (kvintiler), civilstånd, indikator för sysselsättning. Händelse/utfall: subventionsbelopp för äldreomsorg.